ディープフェイクとは？
悪用されたらどの様な被害を受ける？
騙されないようにするため方法について個人と企業の視点から分かりやすく解説

ディープフェイク技術はAIを用いて本物そっくりの映像や音声を生成する技術で、個人の尊厳だけでなく、企業の経済や社会的な信用に大きな被害をもたらす可能性があります。この記事では、ディープフェイクの技術とその悪用例、個人と企業が取るべき対策について分かりやすく解説します。

目次

• まず、ディープフェイクとは
• ディープフェイク技術の悪用例　どのような被害があるか
• ディープフェイクへの対策　個人と企業の視点から

まず、ディープフェイクとは

ディープフェイク（Deep Fake）とは、「ディープラーニング（Deep Learning：深層学習）」と「フェイク（Fake：偽物）」を組み合わせた言葉で、AI（人工知能）を用いて人物の画像・動画・音声などを、本物そっくりに合成・加工する技術を指します。あたかも本人が実際に発言したり行動したりしているかのように見せかけることができる点が特徴です。

ディープフェイク作成の仕組み

このディープフェイクの中核となるのが、GAN（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）と呼ばれるAI技術です。本物そっくりのデータを生成しようとする「生成ネットワーク」と、それが本物か偽物かを見抜こうとする「識別ネットワーク」という2つのAIを用意し、「作る側」と「見破る側」が互いに性能を競い合いながら学習を繰り返します。その結果、人間の目や耳ではほとんど見分けがつかないレベルの高精度な偽コンテンツが生み出されてしまうのです。

ディープフェイクで「できること」

代表的なパターンは、次の3つに分類できます。

• 顔の入れ替え：例えば、Aさんの体や動きの動画に、Bさんの顔だけを合成して差し替えるなど。
• 表情・口の同期：既存の動画に対して口元だけをAIで動かし、別途録音した音声に合わせて、あたかもその人物がその内容を話しているように見せる。
• 音声クローン：数秒〜数十秒程度のサンプル音声から、その人特有の話し方（癖やトーン、リズムなど）を学習し、本物と聞き分けがつかないレベルの合成音声を生成する。

良い活用例（ポジティブな側面）

悪用が目立ちますが、クリエイティブな可能性を秘めた技術でもあります。例えば、

• 映画・エンタメ：亡くなった俳優をスクリーンで復活させたり、若い頃の姿を再現したりする。
• 医療・福祉：難病で声を失う可能性がある人の声をあらかじめ保存し、AI音声として使い続けられるようにする。
• 教育・歴史：歴史上の偉人や学者が、現代の子供たちに直接授業をするようなコンテンツの作成。

などのようにポジティブな活用方法も考えられます。

ディープフェイク技術の悪用例　どのような被害があるか

ディープフェイクの悪用は、単なる「偽動画」という枠を超え、個人の尊厳の破壊から国家の安全保障、経済の混乱まで、多岐にわたる深刻な被害をもたらします。

非同意の性的画像の拡散

ターゲットの顔をポルノ画像や動画に合成する「性的ディープフェイク」は、ディープフェイク悪用の中でも特に件数が多いと指摘されています。こうしたコンテンツは、被害者に深刻な心理的ダメージを与え、人生設計や人間関係を含む日常生活そのものを破壊しかねません。

また、標的となるのは有名人に限りません。学校や職場などで「いじめの道具」として利用されるケースもあり、誰もが被害者になり得るリスクがあります。

経済的・金銭的被害

• 音声クローンや顔画像生成による詐欺：音声の短いサンプルから本人そっくりの声を合成し、その声で家族や部下に指示を出して送金させるという、言うなれば「オレオレ詐欺」を高度にアップデートした手口が現れています。実際に海外では、経営幹部の顔と声をディープフェイクで偽装され、大規模な送金を行ってしまった結果、日本円換算で数十億円規模の損失が発生した事例も報告されています。
• 投資・広告詐欺：有名タレントやインフルエンサーが、特定の投資商品や医薬品を推奨しているように見せかけたディープフェイク動画を信じてしまい、そこから誘導された偽サイトで個人情報や資金をだまし取られるケースが、SNS広告をきっかけに相次いで発生しています。

デマの拡散

• イメージの失墜：政治家や企業のトップが不適切な発言をしているような偽動画を拡散されることで、信用が壊される可能性があります。
• フェイクニュースによる混乱：災害時に「ダムが決壊した」「テロが起きた」といった偽の速報映像を流し、社会的なパニックを引き起こすことが可能です。

生体認証（顔認証）の突破

企業の入館ゲートやリモートワーク時のログインなどに用いられる「顔認証システム」も、いまやディープフェイクの標的になりつつあります。具体的には、標的とする社員のSNSに投稿された写真などを元にディープフェイク映像を生成し、その映像をスマートフォン越しにカメラへ映し出すことで、あたかも本人がそこにいるかのように装い、認証突破を試みる手口です。こうした攻撃が成功すると、社内システムへの不正ログインが行われ、情報漏えいのリスクも一気に高まります。

信用の崩壊

「動画や音声は偽物かもしれない」という疑念が社会に行き渡り過ぎると、今度は逆に、本物の証拠、たとえば犯罪現場の映像や政治家の汚職を捉えた記録などであっても、「あれはディープフェイクだ」と言い逃れする口実として扱われ、事実そのものが否定されてしまう危険性が生まれます。

ディープフェイクへの対策　個人と企業の視点から

ディープフェイク技術の進化に伴い、2026年現在は「人間の目で見抜く」ことが極めて困難になっています。そのため、対策は「技術」「ルール」「リテラシー」の3層で多層的に行うのが世界的な主流です。具体的に考えられる対策を、個人・企業のそれぞれの視点で記載します。

個人でできる対策：疑う習慣と物理的検証

本物に見えるから無条件に信じる、のは危険です。

顔の違和感：映像の場合、2〜10秒に一度程度の自然なまばたきがあるか、目の周りの筋肉がきちんと動いているかを注意深く観察します。また、現状のAIは、顔を横に向けたときの輪郭（顎や耳のライン）の処理が荒くなることがあります。ビデオ通話であれば、「一度、真横を向いてもらえますか？」と依頼してみるのも有効です。

合言葉を決めておく：家族や親しい知人とのあいだで、電話やビデオ通話越しに急な金銭の依頼があった場合に備え、「この言葉が出れば本物」と分かるようなアナログな合言葉を事前に取り決めておくのも有効です。原始的な手段かもしれませんが、信頼性の高い防御手段になります。

別ルートでの裏取り：家族や上司から、電話やビデオ通話を通じて送金や至急対応を求められたとしても、その場で即断しないことが何より重要です。いったん通話を終了し、以前から知っている本人の携帯番号への電話や、社内チャット・メールなどの別経路を使って、本当に本人なのかを確認します。

企業が取るべき対策：プロセス策定と最新技術

企業の場合は被害が数億円単位になることもあるため、対策には投資が必要になります。

多要素認証とライブネス検知の導入：顔認証を導入する場合は、カメラの前にいるのが本物の人間かどうか（= AIで作成されたものではないかどうか）を判断する「ライブネス検知（Liveness Detection）」機能を備えた仕組みを採用します。

送金プロセスの厳格化：「役員からのビデオ通話での指示」であってもすぐには対応せず、必ず複数承認フローを通す、一定の猶予期間（例：24時間）を設けるなどといった、プロセス側で誤送金を防ぐルールを明文化し、徹底します。

C2PA（コンテンツ認証）の活用：自社が発信する画像・動画については、「いつ・誰が・どのデバイスで撮影したか」といった情報をデジタル署名として埋め込む国際標準規格 C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）に対応したツールを活用し、メタデータによってコンテンツの来歴と真正性を証明できる仕組みを整えます。

AI検知ツールの導入：Microsoft の「Video Authenticator」や Intel の「FakeCatcher」のような、血流による肌色のわずかな変化などを解析して人物映像の真偽を判定する専用のAI検知ツールを導入し、ディープフェイク動画を自動的に洗い出せる体制を整えます。

2026年現在、日本を含む各国で、AI生成コンテンツに対する法規制や社会的な対策が急速に整備されつつあります。たとえば、AI生成であることを示すラベル表示の義務化、SNSプラットフォームによる監視体制の強化、性的ディープフェイクに対する厳罰化などが進められています。一方で、海外サーバーを経由した投稿や、巧妙にラベル表示を回避する手口との「いたちごっこ」も続いています。だからこそ、法規制に頼るだけでなく、私たち一人ひとりが「目の前の映像や音声を、すぐには鵜呑みにしない」という認知的な耐性を身につけることが、これまで以上に重要になっているのです。

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