AIデータ社と国立情報学研究所が連携：ディープフェイクの脅威に立ち向かう
近年、AI技術の進化は目覚ましく、私たちの生活を豊かにする一方で、新たな社会課題も生み出しています。その一つが「ディープフェイク（DeepFake）」です。本物と見分けがつかないほど精巧な偽の映像や音声を生成できるこの技術は、社会の信頼を揺るがし、多岐にわたる深刻な被害を引き起こしています。
このような状況の中、企業データとAIの利活用を専門とするAIデータ株式会社は、国立情報学研究所（NII）が研究開発を進める先端AI技術「SYNTHETIQ VISION」と連携し、「DeepFakeゼロ社会」の実現に向けた包括的な取り組みの検討と検証を本格的に開始しました。この画期的なプロジェクトは、法執行機関、教育現場、そして企業といった社会の主要な領域を横断し、ディープフェイク対策の新たなモデルを構築しようとしています。
ディープフェイクとは？AIが作り出す「偽りの現実」
ディープフェイクという言葉を耳にしたことはありますか？これは、「ディープラーニング（深層学習）」というAI技術と「フェイク（偽物）」を組み合わせた造語です。AIが大量のデータ（例えば、特定の人物の顔写真や音声データ）を学習することで、その人物が実際に言っていない言葉を話しているかのように見せかけたり、存在しない出来事を映像として作り出したりすることが可能になります。
ディープフェイクがもたらす深刻な影響
かつては専門家しか扱えなかったディープフェイク技術ですが、現在では一般のユーザーでも簡単にアクセスし、生成できるツールが登場しています。これにより、以下のような深刻な問題が社会全体に広がっています。
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誤情報の拡散と社会の混乱: 政治家や著名人の偽の演説動画などが拡散され、世論を操作したり、社会的な混乱を引き起こしたりする可能性があります。
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なりすましと詐欺: ディープフェイクで作成された顔や声を使って、本人になりすまし、金融詐欺や企業の機密情報詐取などが行われる危険性があります。
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個人の尊厳侵害: 児童の性的被害を目的としたフェイクポルノや、特定個人を標的とした名誉毀損など、人権を侵害する悪質な利用が後を絶ちません。
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企業への風評リスク: 企業のブランドイメージを損なうような偽のCMや声明動画が作られ、経済的な損害や信頼失墜につながることもあります。
これらの問題は、私たちが日々触れる情報の信頼性を根本から揺るがし、安心・安全な社会生活を脅かす存在となっています。
「DeepFakeゼロ社会」を目指すAIデータ社の挑戦
AIデータ社は、これまで警察や自治体、企業に対してデジタルフォレンジック（デジタルデータの法的な証拠保全・調査）支援を行ってきた豊富な経験を持っています。この経験を活かし、同社は国立情報学研究所（NII）の先端AI技術「SYNTHETIQ VISION」を導入することで、ディープフェイクの検出と抑止を社会インフラとして機能させることを目指しています。その長期的なビジョンが「DeepFakeゼロ社会」の実現です。
3つの領域を横断する包括的な連携モデル
AIデータ社は、この壮大なビジョンを実現するために、社会の主要な3つの領域を横断する形で対策モデルの構想と検証を進めています。これは、ディープフェイク問題が特定の分野にとどまらない、社会全体の課題であるという認識に基づいています。
1. 法執行機関（警察・検察・サイバー犯罪対策部門）
犯罪捜査の最前線である法執行機関において、ディープフェイクは新たな捜査の妨げとなるだけでなく、新たな犯罪の手口としても利用されています。AIデータ社は、以下のようなユースケースを想定し、技術的・運用的な有効性の評価を進めています。
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少年課における児童フェイクポルノ等の一次スクリーニング支援: 悪質な児童フェイクポルノの早期発見と被害拡大防止に貢献します。
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SNS投稿映像の真偽確認と、削除要請のための技術的エビデンス提供の検討: SNS上で拡散される偽情報の真偽を迅速に判断し、削除要請に必要な客観的な証拠を提供します。
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サイバー詐欺対策における映像証拠のAI鑑定支援の可能性評価: ディープフェイクを利用した詐欺事件において、映像が偽物であるかをAIが鑑定し、捜査を支援する可能性を探ります。
2. 教育現場・自治体（学校・教育委員会・青少年支援など）
未来を担う子どもたちがディープフェイクの脅威にさらされることは、社会全体にとって大きな損失です。教育現場では、以下のような活用が検討されています。
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生徒の顔が合成された「いじめ動画」等に対する検知支援と、通報・相談対応フローへの組み込み可能性の検証: ディープフェイクを利用したいじめの早期発見と、適切な対応への連携を強化します。
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教材、コンテンツに含まれるディープフェイク表現のチェック運用モデルの検討: 教材や学習コンテンツに意図せずディープフェイクが含まれていないかをチェックし、教育の質の信頼性を保ちます。
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SNS教育やフェイクメディアリテラシー研修における、実例提示・演習ツールとしての活用可能性の評価: ディープフェイクの具体的な事例を提示し、生徒たちが情報を見極める力を養うための実践的な学習ツールとしての活用を検討します。
3. 企業・民間セクター（金融・メディア・EC・人材・PRなど）
企業活動においても、ディープフェイクは大きなリスクとなり得ます。信頼性が重視されるビジネスシーンでの活用例は多岐にわたります。
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eKYC（オンライン本人確認）における本人確認映像の検証強化: 既存の顔認証システムと併用し、ディープフェイクによるなりすましを防ぎ、より強固な本人確認を実現します。
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ブランド映像やCM素材へのフェイク混入リスクに対するチェックプロセスの検討: 企業が発信する映像コンテンツがディープフェイクによって改ざんされていないかをチェックし、ブランドの信頼性を守ります。
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インフルエンサーマーケティングやUGC（ユーザー生成コンテンツ）の透明性確保に向けた運用モデルの検討: ユーザーが生成したコンテンツやインフルエンサーの投稿にディープフェイクが含まれていないかを検証し、マーケティング活動の透明性と信頼性を高めます。
これらの取り組みは、現時点での検討領域・ユースケースの例であり、実際の導入や運用は、今後の実証結果や各分野の関係機関との協議を通じて慎重に決定される予定です。
技術の核となる「SYNTHETIQ VISION」とは
AIデータ社がディープフェイク対策の技術的な中核として位置づけているのが、国立情報学研究所（NII）が研究開発を進めるAI技術「SYNTHETIQ VISION」です。この技術は、ディープフェイクの検出において非常に重要な役割を果たすことが期待されています。
SYNTHETIQ VISIONの主な特徴
SYNTHETIQ VISIONは、以下のような技術的な特徴を持っています。
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生成・合成された顔映像に特有の「微細な生成痕跡」をAIが解析: 人間の目ではほとんど見分けがつかないような、AIが映像を生成する際に残すわずかな痕跡を検出し、真偽の可能性を数値として出力することを目指しています。これは、ディープフェイクが完璧ではないという弱点を突くアプローチと言えるでしょう。
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人間の目では判別が難しい映像についても、真偽の可能性を数値的に評価: 直感や経験に頼らず、客観的なデータに基づいて映像の真偽を判断することで、より信頼性の高い結果を提供します。
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映像圧縮や一定の加工が施された後の映像に対しても、検出性能の維持を目指したモデル構成: ディープフェイク映像は、SNSへの投稿などで圧縮されたり、加工されたりすることがよくあります。SYNTHETIQ VISIONは、そのような状況下でも検出能力を維持できるよう設計されています。
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判定結果や関連ログを保存し、後からの再検証や監査プロセスで参照できるアーキテクチャ: 検出結果の透明性と説明責任を確保するため、いつ、どのような判断がなされたかの記録を保持し、後から検証できるようにしています。
AIデータ社は、このSYNTHETIQ VISIONをどのように社会に役立てるかを具体的に検討しています。例えば、法執行機関や教育現場、民間企業でどの程度フェイク映像の検出・抑止に貢献できるか、既存の調査フローや監査プロセスとどのように連携させるか、そして、証拠性やプライバシー保護を考慮したデータ運用の枠組みをどう設計するかといった要件整理と実証を進めていくとのことです。
※このプレスリリースは、SYNTHETIQ VISIONの性能をAIデータ社として保証するものではなく、あくまで「同技術を活用したソリューションモデルの検討・実証を行っている」という事実を伝えるものです。
社会実装を支える提供形態の候補
「DeepFakeゼロ社会」の実現には、この技術を社会の様々な場所で利用できるようにすることが不可欠です。AIデータ社は、現時点で以下のような提供方式を候補として検討・評価しています。
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SaaS型: サービスとしてインターネット経由で提供される形態です。ユーザーは映像をアップロードするだけで、フェイクの疑いに関するスコアやログをすぐに確認できる仕組みが想定されます。
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API連携: 既存のプラットフォームや業務システムとSYNTHETIQ VISIONの機能を統合するためのインターフェースです。これにより、各企業や組織がすでに使っているシステムにディープフェイク検出機能を組み込むことが可能になります。
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OEM提供: 他社のブランドやサービスの中に、フェイク検出機能を組み込んで提供するモデルです。様々な製品やサービスにディープフェイク対策機能を広範囲に普及させることを目指します。
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セキュア導入: 政府機関、金融機関、自治体など、特に高いセキュリティが求められる環境向けに、閉域網（インターネットから隔離されたネットワーク）での導入可能性も評価されています。
これらの提供形態は、あくまで実証段階での検討対象であり、提供開始を約束するものではありません。しかし、社会の多様なニーズに応えるための柔軟な提供方法が模索されていることが分かります。
共創を通じた「DeepFakeゼロ社会」への道
ディープフェイク問題は、特定の技術だけで解決できるものではなく、社会全体で向き合うべき「構造的な社会課題」であるとAIデータ社は考えています。そのため、この取り組みはAIデータ社とNIIの技術連携を起点としつつ、将来的にはさらに広範なステークホルダーとの協力を構想しています。
具体的には、警察・検察などの法執行機関、教育委員会・学校・青少年支援機関、金融機関・報道機関・事業会社、さらには関係省庁・地方自治体など、多様な組織との意見交換や実証を通じてプロジェクトを推進していく予定です。
AIデータ社は、以下のような活動を通じて、「フェイク映像を見抜き、被害を抑止するための仕組み」が社会に根付くことを目指しています。
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関係機関との共同検証、PoC（概念実証）の企画、実施: 実際に現場で技術を試し、その有効性や課題を洗い出します。
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運用ガイドラインやルール形成に向けた技術的示唆の提供: ディープフェイク対策に関する社会的なルール作りやガイドライン策定に、技術的な知見を提供します。
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既存のデータ復旧、デジタルフォレンジックサービスとの連携による、一貫した調査、証拠保全支援の検討: AIデータ社が持つ既存の強みと連携させることで、より包括的な支援体制を構築します。
これらの段階的な取り組みを通じて、「DeepFakeゼロ社会」という目標に向かって着実に歩みを進めていくことでしょう。
AIデータ株式会社について
AIデータ株式会社は、2015年4月に設立された企業で、データインフラと知財インフラを基盤に、企業や個人のデータ資産を守り、活用する事業を20年以上にわたり展開してきました。1万社以上の企業と100万人以上のお客様から信頼を得ており、その実績は多岐にわたります。
同社の「データエコシステム事業」では、データ共有、バックアップ、復旧、移行、消去といった包括的なサービスを提供し、BCNアワードで16年連続販売本数1位を獲得しています。また、IDXのクラウドデータ管理や復旧サービス、経済産業大臣賞を受賞したフォレンジック調査や証拠開示サービスを通じて、法務分野でも高い評価を得ています。
知財インフラにおいては、グループ会社の特許検索・出願支援システム『Tokkyo.Ai』や、特許売買を可能にするIPマーケットプレイスの構築により、知的財産管理と収益化を支援しています。さらに、生成AI『AI孔明™』によるデータと知財の融合プラットフォームを展開し、防衛省との連携による若手エンジニア育成にも注力するなど、データ管理と知財保護を通じて社会基盤の強化に貢献しています。
AIデータ株式会社の詳細については、以下のURLをご覧ください。
https://www.aidata.co.jp/
まとめ：信頼できる未来のために
ディープフェイクは、現代社会が直面する最も喫緊かつ複雑な課題の一つです。AIデータ社と国立情報学研究所（NII）が開始した包括的な取り組みは、この課題に対し、先端技術と社会全体での協力を通じて立ち向かう重要な一歩と言えるでしょう。
「DeepFakeゼロ社会」の実現は容易な道のりではありませんが、法執行機関、教育現場、企業が一体となり、SYNTHETIQ VISIONのような強力なAI技術を活用することで、私たちは偽りの情報に惑わされることなく、安心して情報を信頼できる未来を築くことができるはずです。今後の実証や具体的な進展に、大いに期待が寄せられます。
