Googleレンズで場所を特定できる？できることと限界

出どころのわからない写真に、多くの人がまず試すのがGoogleレンズです。ChromeやGoogleアプリ、Googleフォトに組み込まれており、2025年5月にGoogleは、毎月15億人以上が利用していると発表しました。ですから、旅行のスナップ写真やスクリーンショット、ニュース投稿の写真を入れて、どこで撮られたのかを尋ねたくなるのは自然なことです。

レンズは役に立つことが多いものの、質問が想定している形ではありません。写真から位置情報を調べてくれるわけではないのです。画面に写っているものを認識し、一致する画像をWebで探すので、結果の中の何かが地名を示している場合にだけ、場所が現れます。この記事では、レンズが何をするのかについてGoogle自身が説明している内容、それが機能する場面、失敗する場面、代わりに使うべきものを整理します。

Googleのヘルプページには、レンズの検索結果に含まれるものとして4種類が挙げられています。AIによる概要、画像内の物体の検索結果、類似画像、その画像または類似画像を掲載しているWebサイトです。位置情報は一覧に入っていません。場所がわかるのは、結果のどれかがたまたま地名を示している場合です。たとえば、レンズが認識したランドマーク、読み取った道路標識、同じ景色をキャプションつきで載せている旅行ブログなどです。

レンズは複数ある逆画像検索エンジンの1つで（主要なエンジンの比較）、巨大な規模で動いています。Googleは2024年10月に、毎月200億件近くのビジュアル検索を処理していると述べました。ただ、場所を探すうえで、人気は重要ではありません。大切なのは、写真に写っている場所が、以前に撮影されて投稿されているかどうかです。

Googleによるレンズの仕組みの詳しい説明は、以前はlens.googleにありました。現在そのアドレスは製品ページにリダイレクトされますが、2026年9月のアーカイブ版はまだ読めます。そこには、レンズが「写真内の物体をほかの画像と比較し」、類似性と関連性で順位づけすると書かれています。さらに、画像が掲載されているページの文字、言語、その他のメタデータも考慮することがあると付け加えています。これは一致する画像の周りにあるWebページの情報であり、あなたのファイルの中に保存されているデータではありません。

• ランドマークの認識：Googleのヘルプによると、ランドマークや建物の写真から、歴史的な事実や営業時間が表示されることがあります。レンズの製品ページでは、ランドマーク、壁画、美術作品が、レンズでわかるものとして挙げられています。
• ビジュアルの一致：レンズは類似画像と、同じ画像または類似画像を掲載しているWebサイトを表示します。そのページがニュース記事、物件情報、旅行の投稿なら、キャプションに地名が書かれているかもしれません。
• 文字：レンズは文字をコピーし、100以上の言語に翻訳できるため、道路標識、店先、メニューが検索できるものになります。AndroidとiPhoneでは、画像内の住所を選択すると、マップで開く操作が表示されます。

順位づけがあるということは、レンズが実際以上に確信があるように見えることもある、という意味です。Google自身が挙げる例は、レンズがジャーマン・シェパードである確率を95%、コーギーである確率を5%と判断した犬で、この場合、表示されるのはジャーマン・シェパードだけかもしれません。場所も同じです。最上位の結果は最も似た画像というだけで、同じ場所が写っている証拠ではありません。

次に、位置情報があります。あなたが自分の位置情報の共有に同意すると、Googleによれば、レンズはそれを使って、たとえば場所やランドマークを識別するときに、より正確な結果を返します。Googleの例では、パリにいる人には、よそにある似たものではなく、エッフェル塔が返されます。ただし、これは検索する人の位置であり、写真の位置ではありません。去年の旅行で撮った写真の場合、いま自分がいる場所は、その写真がどこで撮られたかについて何も教えてくれません。

レンズは、もはや純粋な照会型のツールでもありません。結果には「AIによる概要」が含まれることがあり、Chromeでは、レンズのサイドパネルからフォローアップの質問をすると、AIモードが開きます。Bellingcatが2025年8月に24モデルで行った再テストでは、GoogleのAIモードが、位置特定ツールとして全体で最も高性能でした。それでもBellingcatは、AIモードが自信満々に間違った場所を挙げることもあると指摘しています。

Bellingcatのテストは、公開されている有用なベンチマークです。2025年6月、この調査グループは500回のテストを行いました。20のAIモデルがそれぞれ同じ25枚の旅行写真を見ており、写真はどれもオンラインに公開されていないものです。レンズについては、すべての写真で、ビジュアル一致機能の最初の10件の結果が確認されました。レンズを上回ったのはChatGPTの3つのモデルだけで、差もわずかでした。ChatGPT側から見た同じテストは、別の記事で扱っています。

それらの写真はどれもオンラインになかったため、レンズが写真そのものを見つけることはありえませんでした。レンズが見つけたのは、ほかの人の写真に写っている、同じに見える場所です。これが本当の条件です。あなたの写真が公開されていることではなく、そこに写っている場所が何度も撮影されて投稿されていることが必要です。写真が公開されている場合は、その画像を使っているWebサイトをレンズが一覧にするため、2つ目の経路が加わります。

ランドマークは最も簡単なケースです。レンズが建物の名前を挙げれば、難しい部分は終わりです。ただし、ランドマークの位置は、撮影者が立っていた場所ではありません。最後の段階、つまり建物の名前から正確な眺めの照合までは、写真からランドマークを特定する方法で解説しています。

Bellingcatの写真のうち2枚が、その傾向をよく示しています。チューリッヒ近郊の野原は、手がかりが遠くの山並みだけで、レンズはすぐにはチューリッヒにたどり着きませんでした。シンガポールのサーキュラー・ロードにある路地では、レンズの結果はシンガポールとマレーシアに散らばりました。正解したモデルは、手前にある郵便受けの住所を読み取っていました。

レンズもそうした文字を読み取れますが、そこへ向けてやる必要があります。Googleのヒントは、画像の狭い範囲を選択すると、より具体的な結果が得られるというものです。通り全体の場面は、レンズに照合すべき競合する要素を十数個与えますが、看板1つなら要素は1つです。

目立たない場所を撮った個人の写真は、最悪のケースです。似たものが投稿されていないので、一致するページも、キャプションも、認識できるランドマークもありません。それでもレンズは、見つけられる最も似た画像を順位づけして返すため、ほかの場所の似た画像が出てきます。それを答えだと誤解しやすいのが難点です。レンズで何も得られなかったら、画像検索をあきらめる前に、Yandexを試してみる価値があります。

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データのまとまりで、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）。GPSタグは位置を明示します。レンズが見ているものはすべて、位置を示唆するだけです。

Googleの画像の詳細に関するページには、表示するファイル情報の出どころが挙げられています。作成者、クレジット、著作権はIPTCのフィールドから、ライセンスの詳細はIPTCまたは構造化データから、AIによる生成や編集の兆候はC2PAとSynthIDから得られます。位置情報はその中にありません。Googleは、SynthIDの透かしが検索やレンズに表示されることがあり、レンズは「この画像について」の下にAIによる編集の詳細を表示するとも述べています。このパネルは一部の地域でしか利用できません。

「この画像について」は、GPSを介してではありませんが、場所の調査にも役立ちます。Googleがその画像や類似の画像を最初に見た時期と、それらを使っているほかのページが表示されるからです。キャプション付きの初期のページが、場所の名前を示したり、写真が投稿の主張より古いことを示したりすることがあります。

ですから、まずファイルを確認してください。写真がスマートフォンやカメラから直接来たものなら、座標がまだ中に残っているかもしれません。読み取りは1分で済みます。SNSのフィードから来たものなら、タグはおそらく消えています。投稿先のプラットフォームが、アップロードされた画像を再エンコードするためです（写真が位置情報を失う理由）。

3つの方法は、失敗する写真がそれぞれ違うため、組み合わせると効果的です。有名な広場のスクリーンショットにはGPSタグがありませんが、レンズなら名前を挙げられるかもしれません。静かな路地をスマートフォンで撮った写真はオンライン上に一致するものがありませんが、タグは残っているかもしれません。村の通りの写真を再投稿したものは、そのどちらもなく、画面内の手がかりだけが残ります。モデルがその手がかりをどう読むかは、AIによる位置推定の仕組みで説明しています。

1. Step 1ファイルにGPSがないか確認するスマートフォンの写真アプリか、パソコンのファイルのプロパティで元のファイルを開き、座標を探します。あれば、それが答えで、あとは確認作業になります。
2. Step 2画像全体をレンズで検索するパソコンでは、google.comを開いて画像で検索をクリックし、ファイルをアップロードします。Chromeでは、ページ上の画像を右クリックしてGoogleレンズで画像を検索を選ぶこともでき、結果がサイドパネルに表示されます。最初のラベルだけでなく、同じ画像や似た画像を掲載しているページを読んでください。
3. Step 3切り抜いて、もう一度検索する選択ボックスを、塔、看板、店先、山の稜線など、一度に1つのディテールの周りにドラッグします。切り抜きごとに別の場所にたどり着くことがあり、Googleは、範囲が狭いほど具体的な結果が得られると述べています。
4. Step 4文字を読むレンズで看板やメニューの文字をコピーするか翻訳します。店名や通りの名前は、場所にたどり着く最短ルートになることがよくあります。それを検索するか、AndroidやiPhoneのレンズで住所を選択して、マップで開きます。
5. Step 5残りはAIによる推定で補うレンズがよく似た画像しか返さないなら、その場面はおそらくあまり撮影・投稿されていません。AIによる推定は、代わりに手がかりを読み取ります。GeoSpyの拡張機能は、Chromeの右クリックメニューにFind where this photo was takenを追加し、サイドパネルに場所、信頼度のパーセンテージ、地図を表示します。
6. Step 6地図で確認するレンズの答えもAIの答えも、すべて候補として扱います。Googleマップとストリートビューでその地点を探し、互いに独立した複数の細部を照合します。ストリートビューは、国によって密度が高かったり薄かったりするため、先に対応地域を確認してください。

GeoSpy – Photo Location Finderは、Chromeウェブストアから無料でインストールできます。写真の解析には、geospys.comのアカウントとGeoSpy Premiumが必要で、料金は週US$7.99、または年US$29.99です。JPEGにGPSデータが残っていれば、その情報から答えが出ます。残っていなければ、目に見える手がかりからのAIによる推定が、信頼度のパーセンテージ付きで返ります。拡張機能が通信するのはgeospys.comだけで、画像を右クリックするまでは何も読み取りません。詳しくは拡張機能のページをご覧ください。

推定は事実ではなく手がかりであり、GeoSpyも例外ではありません。写真に使える手がかりが写っていない場合、geospys.comのGeoSpyは、場所が見つからなかったと表示します。

自分自身の検索については、検索に使った画像をGoogleアカウントに保存する設定である「ビジュアル検索履歴」（Visual Search History）は、初期設定でオフになっています。Chromeでウェブページ上のレンズを使うと、ページのスクリーンショットとページのデータがGoogleに送られます。Googleは、これらを検索の応答のために一時的に保管するだけで、学習には使わないと述べています。

顔は別の問題です。YouTubeショートでのレンズに関するヘルプページで、Googleは、レンズは生体顔認証を使わないものの、よく知られた著名人は結果に表示されることがあると述べています。レンズは、場所や物体のためのツールです。だからこそ、自宅で撮った自撮り写真が示すように、写真に写る顔よりも背景のほうが重要になることがあるのです。