ChatGPTは写真の場所を特定できる？精度と限界

2025年4月、Xで新しい流行が広がりました。レストランのメニューから街角、自撮りまで、さまざまな写真をChatGPTにアップロードして、どこで撮られたのかを尋ねるというものです。ちょうどOpenAIが、推論しながら画像を切り抜き、回転し、拡大できるモデルのo3とo4-miniを公開した直後でした。TechCrunchは、とくにo3が、ささいな視覚的な手がかりから都市やランドマーク、さらにはレストランやバーまで推測できると報じ、この流行を「reverse location search」（逆方向の場所検索）と呼びました。

その後、この方法はより慎重に検証されました。なかでも参考になるのが、オープンソース調査集団のBellingcatによるもので、一度もネットに公開されていない写真を使って500回のテストを行っています。この記事では、そのテストでわかったことを整理します。ChatGPTがどこまで近づけるのか、Googleレンズやほかのチャットボットとどう違うのか、ピクセル以外のものを読んでいる場面はあるのか、どこで間違えるのかです。

モデルは、訓練を積んだジオロケーターと同じように場面を読み取ります。看板の文字、道路標示、建物、植物、丘の形などです。この過程の全般については、AIによる位置推定の仕組みで説明しています。チャットボットで新しいのは、考えを声に出すように推論し、細部を拡大し、その途中でWebを検索できることです。

開発者のSimon Willisonは、カリフォルニア州El Granadaにある自宅近くの屋外バーで撮った写真をo3に見せました。写っているのは、道路と、特徴のない家と、いくつかの丘です。o3は7分近くかけて切り抜きと拡大を繰り返し、カリフォルニア州のナンバープレートを見つけて、最初は約200マイル離れたCambriaだと推測しました。2回目の推測であるHalf Moon BayまたはEl Granadaが正解でした。

TechCrunch自身のテストでは、結果はまちまちでした。薄暗いバーの壁に飾られた紫色のサイの頭のオブジェをo3に見せたところ、ウィリアムズバーグのスピークイージーだと正しく突き止めました。古いGPT-4oはイギリスのパブだと推測しました。ところが、GPT-4oもo3と同じ正解にたどり着くことのほうが多く、しかもより速く、いくつかのテストは完全に失敗しました。

Bellingcatは、すべてのモデルに同じプロンプト「Where was this photo taken?」（この写真はどこで撮られましたか）を与え、メタデータのない写真を使って、各回答を0から10で採点しました。10点は、地区、遊歩道、ランドマークなど、正確で具体的な特定ができたことを意味します。表には、公開された検証のうち5つを示しています。

つまり、典型的な結果は地域や都市で、写真が名前や住所を教えてくれる場合には、ピンポイントの場所までたどり着けます。これは視覚に頼るどんな手法にも共通する上限です。場面からは地域がわかり、1点を指すには、読める文字かGPSデータが必要になります。

両者の役割は違います。Googleレンズは照会型で、同じ画像や似た画像をオンラインで探すため、何度も撮影されている場所では力を発揮します。ドイツのシュヴァルツヴァルトにある湖シュルフゼー（Schluchsee）の写真では、レンズが最上位の結果として返し、チャットボットで名前を挙げたのはChatGPTだけでした。都市では、レンズは建物や観覧車のような、大きくてありふれた構造物にこだわる傾向がありました。照会型の側面については、GoogleレンズとYandexの比較で扱っています。

じっくり考えさせれば必ずよくなるわけではありません。ChatGPTのDeep Researchはある海岸線に13分近くかけ、実際の場所から約50km北に着地しましたが、o4-mini-highは39秒で答え、Deep Researchより15km近い場所に着地しました。新しいほど優れているとも限りません。8月の再テストでは、月額200ユーロのGPT-5 Proが、古いo4-mini-highを上回れませんでした。2026年のベンチマークでは、より新しいモデルでも同じ傾向が見られました。

Exifは、カメラやスマートフォンが写真ファイルに書き込む隠れたデータで、位置情報がオンなら、GPS座標も含まれます（Exif情報に記録される内容）。アップロード後もデータが残るかどうかは、状況によって違いました。Pattersonによる2025年4月のブラウザでのテストでは、写真をzipファイルに入れてアップロードするまで、o3はタグが空だと判断しました。その後Willisonは、o3がコードを使って写真のExifタグを読み取りながら、そのことを認めなかったというHacker Newsユーザーの報告に触れています。ただし、その手順は推論の過程に表示されていました。

ですから、何を知りたいのかを先に決めてください。写真の撮影場所を調べたいなら、まずGPS座標を自分で読み取ってください。実測された位置は、どんな推測にも勝ります。ピクセルだけで何がわかってしまうのかを確かめたいなら、代わりにスクリーンショットでテストします。スクリーンショットには、元の写真の位置情報は引き継がれないからです（スクリーンショットにGPSデータがない理由）。

Willisonは、その両方に遭遇しました。「まずChatGPTのメモリ機能をすべてオフにしないと、ズルをして以前の会話の文脈を使ってしまう」ことに気づき、さらにo3が自分のいる場所をおおまかに把握していることにも気づきました。「私がHalf Moon Bayにいることを知っている」というわけです。それでも、自宅から数千マイル離れたマダガスカルの田舎やブエノスアイレスで撮った写真では、この方法はきちんと機能しました。Geminiを試したときは、回答が「現在地の文脈がカリフォルニア州El Granadaであることを踏まえると…」で始まりました。

公平な答えを得るには、写真を送る前に、一時チャットを開始し、「Unpersonalized」を選んでください。OpenAIによると、このオプションではメモリ、カスタム指示、プラグインは使われません。ただし、これはメモリの設定であり、位置情報の設定ではありません。ChatGPTはIPアドレスからあなたのいる場所を推定する可能性があるため、推測があなたの住む町に当たった場合は、写真のどこがそこを示しているのかを聞いてみてください。

Bellingcatの写真の1枚には、大きなホテルと、2024年に設置されて冬には撤去される仮設の観覧車があるビーチが写っていました。多くのモデルが、自前の観覧車を持つ、より有名なオランダのリゾート地スヘフェニンゲンを挙げました。8月の再テストでは、GPT-5 ProとGPT-5 Thinkingはフランスだと推定しました。正しい町であるオランダのノールトウェイクを初めて挙げたのは、GoogleのAIモードでした。

• 座標：Bellingcatは、モデルがおおまかな座標や単純に誤った座標を返すことが多いと指摘しています。地名は、ピンよりも確認しやすいものです。
• 特徴のない写真や屋内の写真：写っているものが少ないと、自信ありげな答えは、数字を添えただけの当て推量です。GPSデータなしで場所を探す方法では、場面に何が写っている必要があるかを説明しています。
• 変化した場所：季節限定のアトラクション、新しい建物、閉店した店があると、モデルはより有名なそっくりな場所を挙げてしまうことがあります。
• 動画：ほとんどのチャットボットは動画を見られないとBellingcatは指摘しており、動画の場所を特定する作業は、今も静止画のフレームから始まります。

TechCrunchは2025年に率直に指摘しました。誰かがInstagramのストーリーのスクリーンショットを撮り、ChatGPTを使ってその人の個人情報を暴こうとするのを防ぐものは何もなく、こうした「reverse location lookup」（逆方向の場所検索）に対する安全策は、ほとんどないように見えると。数時間後、OpenAIは、モデルはアクセシビリティ、研究、「緊急対応における場所の特定」といった分野で役立っていると回答し、プライバシーに関する利用ポリシーの悪用を監視しているとも述べました。

モデルによって、答えの出しやすさは異なります。カリフォルニア周辺で撮影された500枚の写真を使った学術研究では、OpenAIのo3は81%、Gemini 2.5 Proは85%で、具体的で確認可能な場所を答えましたが、Claudeのモデルは4分の1ほど、またはそれ以下でした。同じ研究では、それらの答えが実際の場所の近くに着地した頻度も測定しています。自宅で撮った写真にとってそれが何を意味するかは、別のガイドで解説しています。

GeoSpyは、写真に写っているものから、その写真が示す都市と国を推定します。ファイルにGPSデータが残っている場合は、それを読み取って記録された地点を表示します。番地までの住所は返さず、アップロードされた写真は保存されません。geospys.comでは、GeoSpy Premiumとして提供されており、料金は週7.99米ドル、または年29.99米ドル（トルコでは₺389または₺1,460）のサブスクリプションです。公正な利用の範囲内で無制限に使え、いつでも解約できます。年間プランを始めるか、無料トライアルがあるGeoSpyのiPhoneアプリをお試しください。