投稿者 global-ai-media 
Googleが同社の生成AIモデルで作成された動画をGeminiアプリ経由で検知・識別する機能の実装を進めています。生成AIの普及に伴い、企業は「いかに活用するか」だけでなく「真正性をどう担保するか」という課題に直面しています。本記事では、この技術的背景とともに、日本の法規制やビジネス環境において企業が備えるべきディープフェイク対策とガバナンスについて解説します。
GoogleによるAI生成コンテンツ検知の仕組み
The Verge等の報道によると、Googleは同社のAIアシスタント「Gemini」において、動画がGoogleのAIモデルによって生成されたものであるかを判定する機能の実装を進めています。この判定の裏側には、Google DeepMindが開発した「SynthID（シンスアイディー）」という技術が活用されています。
SynthIDは、人間が知覚できない電子透かし（デジタルウォーターマーク）を、画像や動画のピクセル情報や音声の波形データに埋め込む技術です。メタデータ（ファイルの説明情報）とは異なり、画質の圧縮やトリミング、色調補正などの編集が行われてもある程度の耐性を持つとされています。ユーザーがGeminiアプリを通じて動画をアップロードし検証を求めると、システムがこの透かしをスキャンし、AI生成か否かの判定結果を返す仕組みです。
「検知できる」ことの限界と実務上の課題
この機能は透明性を高める重要な一歩ですが、実務的な観点からはいくつかの「限界」を理解しておく必要があります。最大の問題は、これが「GoogleのAIモデルで作られたコンテンツ」しか判定できない可能性が高い点です。
現在、動画生成AIの分野では、OpenAIのSora、Runway、Luma AI、そして中国系スタートアップなど、多種多様なモデルが乱立しています。GoogleのツールですべてのAI生成動画を検知できるわけではなく、あくまで「自社エコシステム内の整合性チェック」に近いものです。したがって、企業がSNS上の風評被害対策や、採用面接における本人確認などでこの機能を「万能な嘘発見器」として使うには時期尚早と言えます。
日本国内における法規制と社会的要請
日本国内でも、AIによる偽情報や権利侵害に対する懸念が高まっています。総務省や文化庁の議論では、AI開発者に対し、生成物にAI製であることを明示する技術的措置（電子透かし等）の導入を推奨する動きがあります。また、日本発の技術規格である「Originator Profile（OP）」など、発信者の真正性を担保する仕組みの実証実験もメディア業界を中心に進んでいます。
日本企業においては、著作権法上の「依拠性」の判断や、不正競争防止法に関わるブランド毀損リスクへの対応として、こうした認証技術への理解が不可欠になりつつあります。特に広告・マーケティング部門や広報部門では、自社が発信するコンテンツがAI生成である場合の明示ルール（透明性の確保）と、他社や悪意ある第三者が作成した自社関連のフェイク動画への対抗策（モニタリング）の両面が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
Googleの動きは、AIガバナンスにおける「生成後の追跡可能性（トレーサビリティ）」の重要性が増していることを示しています。日本の経営層や実務担当者は、以下の3点を意識して対策を進めるべきです。
1. 単一の検知ツールに依存しない多層的な防御
Geminiの機能は有用ですが、すべてのディープフェイクを防ぐものではありません。C2PA（コンテンツの来歴を証明する国際標準規格）などの動向を注視しつつ、複数の検証手段や、最終的には人間の目による確認プロセスを組み合わせたガバナンス体制を構築する必要があります。
2. 自社コンテンツへの「透かし」導入の検討
自社の公式動画や画像がAIによって悪用されるリスクに備え、将来的には自社コンテンツに電子透かしや来歴情報を付与し、「公式であること」を技術的に証明できる準備を始めるべきです。これはブランドの信頼性を守るための投資となります。
3. AIリテラシー教育のアップデート
従業員に対し、「AIで作られたものは見抜ける」という過信を抱かせない教育が重要です。AI技術は検知技術を回避する方向にも進化するため、技術的な判定結果を過信せず、文脈や出所確認といった基本的なメディアリテラシーを組織全体で高めることが、最も現実的なリスク対策となります。