この写真はどこで撮られましたか?

GPS データがない写真でも、GeoSpy は視覚的な手がかりから撮影場所を推定します。120 以上の国に対応し、手がかりが十分なら都市レベルまで絞り込みます。

ここに画像をドラッグ&ドロップ

または

対応形式: JPEG, PNG, WEBP

最大サイズ: 8MB

または
120 以上の国に対応
鮮明な画像では都市レベルの精度
GPS 不要、視覚的手がかりのみ

対応範囲

世界中の場所で学習

GeoSpy は隠れた GPS タグではなく、写真に実際に写っているものを見ています。予測を支える要素はこちらです。

120+
学習データの国数
50K+
認識可能な都市と地域
約 70%
鮮明な屋外写真の国レベル精度
< 5 秒
平均処理時間

期待値について: GeoSpy は、ランドマーク、建築、植生、標識、道路標示が見える屋外写真で最もよく機能します。室内の白い壁だけの写真は苦手ですが、エッフェル塔とフランス語の看板が写る写真なら高い精度が期待できます。

仕組み

GeoSpy が見る手がかり

魔法ではなく、6 種類の視覚証拠に対するパターン照合です。

建築とランドマーク

建物の様式、素材、屋根、窓、よく知られたランドマークを確認します。寺院風の屋根は東アジア、チューダー様式は英国を示すことがあります。

植生と地形

植物、木の種類、土の色、地形を見ます。ヤシと赤土は熱帯地域、松林と花崗岩の峰は高山や北方地域の手がかりです。

標識と文字

看板の言語、道路標示、ナンバープレート形式、店名を読み取ります。キリル文字や日本語の標識は候補を大きく絞ります。

車両とインフラ

車種、市場ごとの車両、道路舗装、信号機、電気設備、歩道の模様を見ます。

光と気候

太陽角度、影、空の色、天候の傾向を分析します。植生と組み合わせることで似た海岸地域も区別できます。

メタデータ照合

GPS、カメラ機種、タイムスタンプが含まれる場合は読み取り、視覚予測と照合します。一致すれば信頼度が上がります。

表示内容

典型的な GeoSpy 結果

読みやすく、信頼度も透明に表示します。

結果 — tokyo_street.jpg(3.2 秒で分析)
サンプル写真
日本94%
都市東京82%
エリア渋谷区71%
GPS北緯 35.6595°、東経 139.7004°メタデータ由来
手がかり日本語の看板、自動販売機のデザイン、横断歩道の形式、左側通行

プロセス

写真から地図上のピンへ

1

写真をアップロード

ドラッグ、ファイル選択、URL 貼り付けに対応。8MB 以内の一般的な形式で、明るい屋外写真が最適です。

2

複数信号の分析

建築、植生、標識、車両、光、メタデータの 6 モデルを同時に実行し、それぞれが場所を推定します。

3

合意と信頼度

6 つの予測を統合します。一致すれば信頼度が上がり、矛盾すれば下がって混在する手がかりを表示します。

4

結果

国、都市、おおよその座標、信頼度、見つかった手がかりを表示します。なぜその判断になったかも確認できます。

利用シーン

位置検出が役立つ実際の場面

ファクトチェック

写真の主張を検証

写真が「今日キーウで撮影」と言われても、視覚的手がかりが別の国を示すなら調査が必要です。公開前の投稿写真確認に役立ちます。

旅行と写真

忘れた撮影場所を探す

古い写真の撮影場所を忘れた場合でも、GeoSpy は視覚的手がかりだけで国や都市を推定できることがあります。

マーケット信頼性

販売者の所在地を確認

販売者の主張と商品写真の建築、標識、植生が合わない場合、GeoSpy は潜在的な不一致を見つける手がかりになります。

よくある質問

GeoSpy AI に関する質問

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