画面のスクショを AI に貼って「規定を守れているか」を聞くと、どこまで当たるのか。自サイト 12 頁の「直す前」の画面を headless Chrome で測って 10 ルールの正解表を作り、同じ描画から等倍に切り出した画像 164 枚だけを GPT（ChatGPT の画面）と Gemini 2.5 Flash（API）に渡して、YES／NO／不明／該当なしで答えさせました。採点は機械です。

この検証の判定（PASS／FAIL／HOLD）・検証環境・最終検証日と、データと再現コード（GitHub）への入口を Sumitsuke Lab に置いています: https://sumitsuke.jp/via/qiita/lab/screenshot-ai-vs-dom-ten-rules/

先に結論

対照（違反と非違反の両方）がある 60 組で GPT 54/60・Gemini 41/60（不明 3）。
GPT の外れ 6 組は全部 15px の閾値（13.5px を NO と 3 頁・15px を YES と 3 頁＝差 1.5px）。目視型（H2 の段の混在・h1 の行数）は 36/36、行長 38em 対 18〜33em（差 5〜20em）は 12/12。
44px のタップ領域（5 ルール）は、閾値の判別力を測れなかった。 直す前の版では同じルール内に違反だけ（パンくず 40px）か非違反だけ（フッタ 45px）しか無く、「小さいリンクは違反」と答えれば当たる。最初の集計（96 組で GPT 94%）はこの偏りで持ち上がっていました。
同じ画像を GPT に 2 回投げると、15px の答えが YES→NO に変わった。

正解表を先に作る

ルール 10（自サイトの規定を閾値として凍結）: R1 本文の最小文字 < 15px／R2 同じ頁の H2 に 2 種以上の大きさ／R3 本文の行長 > 38em／R4 375px で h1 が 5 行以上／R5 375px でラジオ 4 択の高さ > 100px／R6〜R10 375px で目次の summary・目次の項目・フッタの地図・小ナビ・パンくずのリンクが 44px 未満。

7bec67f（直す前）を worktree に建て、CDP で getComputedStyle／getBoundingClientRect を取って各ルールに当てます。R2 は 375／1280 を別に判定するので 12 × 11＝132 判定。対象要素が無い頁（該当なし）36 を除いて 96 組。

// shoot_cdp.mjs（抜粋）: R1 は main の中の文字（nav・パンくず・form・button・小ナビ・目次・footer は除く）の最小 font-size
const EXCL = 'nav, .crumbs, form, button, .works-nav, .toc-block, footer, .site-header, .site-footer';
const textEls = [...document.querySelectorAll('main *')].filter((e) =>
  !['SCRIPT','STYLE','SVG','PATH','NOSCRIPT'].includes(e.tagName) && !e.closest(EXCL) && vis(e) &&
  [...e.childNodes].some((n) => n.nodeType === 3 && n.textContent.trim()));
// 44px の 5 ルールの対象
const els = { R6: q('.toc-block summary'), R7: q('.toc-block li a'), R8: q('.site-footer .footer-map a'), R9: q('.works-nav a'), R10: q('.crumbs a') };

画像は同じ描画から Page.captureScreenshot の clip で等倍に切り出します（頁ごとにファーストビュー 2 枚＋該当箇所。R2 は H2 を 1 本ずつ・R3 は 1280 だけ・R4〜R10 は 375 だけ＝164 枚）。1 回目は iframe で測った座標で切ったため 375px で描画と 300〜700px ずれ、フッタが 6 頁で真っ白でした。測る・撮るを同じ headless Chrome に寄せて撮り直しています。

判定者に渡す

指示は逐語で凍結: 「ルールごとに YES／NO／不明／該当なしで答え、根拠を 1 行。画像が無いルールは該当なし。推測で YES／NO にしない。自由記述は最大 3 件」。

GPT: 運用者が ChatGPT の画面で 1 頁 1 回（画像 12〜15 枚を一括）。画面のモデル表記は「GPT5.6SOL」（版は未確認）。
Gemini: gemini-2.5-flash を API で 1 頁 1 回（温度 0）。画面は 10 枚までしか貼れなかったので API に切り替え。

経路・縮小・温度が違う 2 条件なので、モデルの優劣を比べる設計ではありません。

採点は 4 値の逐語を正規表現で読んで正解表に当てるだけ（R(\d+)(?:（(375|1280)）)?[:：]\s*(YES|NO|不明|該当なし)）。人の裁定は入れていません。

結果

判定正解率＝対照のある全組を分母にした正解数（TN 込み）。不明は正解に含めない。 YES／NO を回答した組だけの正解率は参考値として併記します（GPT は 60/60 で答えたので両方同じ）。

モデル	群	組	判定可能率	正解	FP 率	FN 率
GPT	対照あり（R1〜R4）	60	100%	54/60＝90%	7%	21%
GPT	うち目視型（R2・R4）	36	100%	36/36	0%	0%
GPT	うち計測型（R1・R3）	24	100%	18/24	16%	60%
Gemini	対照あり（R1〜R4）	60	95%	41/60＝68%（YES/NO 時 41/57＝72%）	26%	36%
Gemini	うち目視型	36	97%	28/36	12%	44%
Gemini	うち計測型	24	92%	13/24	47%	20%

Gemini の外れ: 行長（R3）で 18〜33em を「超えている」と 6 頁。R2 で FN 4・FP 3。
対照なし（R5〜R10・36 組）の参考値: GPT 36/36・Gemini は判定可能 56%・フッタを「ナビ」と読んで FP 5・取り違え 10。当たりの数は閾値の判別を意味しません。
自由記述: GPT は 12 頁中 1 件（見出し末尾の 1 字だけが 3 行目に孤立）。Gemini は 3 件 × 12 のうち規定外（印象）が大半。

事前仮説の裁定

H1「目視型は 2 モデルとも当たる」→ GPT 支持（36/36）・Gemini 不支持（FN 44%）＝全体は不支持。
H2「閾値型は半数以上が不明か誤答」→ 保留。対照のある閾値型は R1・R3 の 24 組だけ（GPT 18/24・Gemini 13/24）。44px は測れておらず、R1 は 2 回で答えが変わった。
H3「自由記述は規定外が多い」→ GPT は「なし」がほぼ全部で判定できず、Gemini で支持。

仕事分担表（60 組から言える範囲）

検査	誰に渡すか	根拠
H2 の段の混在・h1 の行数（目視型）	画像レビュー	GPT 36/36（Gemini 28/36・回答時 28/35）
差が数 em の行長（38 vs 18〜33em）	画像でも足りた（モデルで割れる）	GPT 12/12・Gemini 6/12
差が数 px の文字サイズ（15 vs 13.5px）	DOM で測る	等倍でも GPT 6/12 外れ・2 回で反転
44px のタップ領域	判別力は未判定（採点はできたが対照なし）	直した後の版で撮り直してから
基準の内側だが読みにくい	人	自由記述に 1 件だけ出た

画像に渡す前の 3 問

その検査の正解表に、違反と非違反の両方が入っているか（片方だけなら当たりの数に意味が無い）。
閾値との差は何 px（何 em）か。差が 1.5px の検査は等倍でも外れた。
同じ画像を 2 回投げて答えが変わらないか。

言えないこと

モデル一般の能力（各 1 回・条件が違う 2 経路・GPT の版未確認）。44px の閾値の判別力（採点はできたが、対照が無いので点数に意味が無い）。縮小した全画面での当たり（等倍だけ渡した）。他のサイト・他のルール。「きれいか」（正解表は規定との差）。

AI の利用について

測る・撮る器・採点器・この記事の下書きには AI（Claude Code）を使っています。判定者の GPT・Gemini は器の作者と別。仮説と 10 ルール・正解表は判定の前に凍結し、採点は逐語の 4 値を機械で当てました。主指標を「対照のある 60 組」に絞ったのは外部の精査（結果を見た後）で、その経緯は本文に書いています。案件の情報は含みません。

関連

本家（検証の記録・正解表・24 応答・画像 164 枚の ZIP）: https://sumitsuke.jp/via/qiita/lab/screenshot-ai-vs-dom-ten-rules/
再現キット（画像・正解表・採点器・Gemini API の器）: https://github.com/sumitsuke/screenshot-ai-vs-dom-ten-rules
前編＝DOM の測定器と 8 項目: https://sumitsuke.jp/via/qiita/lab/readability-dom-eight-items/
同じ型の 2 本＝「代理指標と成果を分けて検収する」: 転送量が減ったことを速さの証拠にしない／AI に「20〜30% 短くして」と頼むと中央値 −7〜−8%

この記事は Zenn にも同じ内容を掲載しています。