投稿者 global-ai-media 
Google GeminiにAI生成画像の識別機能が統合されるなど、ディープフェイク対策技術の実装が進んでいます。本記事では、Googleの透かし技術「SynthID」の仕組みを解説するとともに、生成AIの進化が日本企業にもたらすリスクと、実務におけるガバナンス対応の要諦を考察します。
Google GeminiによるAI生成検知の仕組みとは
昨今の生成AI技術の飛躍的な向上に伴い、肉眼では真偽の判別が困難な画像や動画（ディープフェイク）が急増しています。これに対し、Googleは同社のAIアシスタント「Gemini」において、AIによって生成された画像や動画を識別する機能を強化しています。具体的には、Google DeepMindが開発した電子透かし技術「SynthID」を活用し、コンテンツがAI生成であるかどうかの判定をユーザーに提供する動きです。
SynthIDは、画像のピクセルや動画のフレーム、あるいは音声波形の中に、人間には知覚できない不可視の透かし情報を埋め込む技術です。従来のようなメタデータ（ファイル情報）だけに頼る方式とは異なり、スクリーンショットを撮ったり、圧縮・リサイズを行ったりしても透かし情報が残りやすいという特徴があります。Geminiはこのシグナルを読み取ることで、そのコンテンツがGoogleの生成モデルによって作られたものである可能性を提示します。
技術的な限界と「銀の弾丸」不在の現実
しかし、技術的な観点から冷静に評価すべきは、これが「すべてのディープフェイクを見抜く魔法の杖ではない」という点です。SynthIDによる検知が機能するのは、あくまで作成段階でSynthIDによる透かしが埋め込まれているコンテンツに限られます。
現在、世界中にはStable Diffusionなどのオープンソースモデルや、透かし技術を実装していない独自の生成モデルが無数に存在します。悪意を持ってディープフェイクを作成する攻撃者が、わざわざ追跡可能な透かしを入れるインセンティブは低いため、Geminiの機能だけで企業のリスクをすべてカバーできるわけではありません。エンジニアやセキュリティ担当者は、検知ツールはあくまで「真正性確認の一手段」であり、完全な防壁ではないことを理解しておく必要があります。
日本企業におけるリスクと活用シナリオ
日本国内においても、生成AIによるリスクは対岸の火事ではありません。企業広報やマーケティングにおける意図しない著作権侵害リスクに加え、経営幹部の顔や声を模倣した「CEO詐欺（ビジネスメール詐欺のAI版）」や、自社製品に関するフェイクニュースによるブランド毀損などが現実的な脅威となりつつあります。
一方で、ポジティブな活用としては、自社が発信するコンテンツの「信頼性の証明」が挙げられます。例えば、報道機関や企業の公式発表において、自社がAIを活用して作成した画像には正当な透かしを入れ、「これは当社の管理下で生成されたものである」と明示するアプローチです。これは、コンテンツの真正性（Authenticity）を担保し、透明性を高めるための重要なガバナンス施策となります。
日本企業のAI活用への示唆
Google Geminiの事例をはじめとするディープフェイク検知技術の進化を受け、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してAI活用とリスク管理を進めるべきです。
- 「防御」としての多層的アプローチ：単一の検知ツールに依存せず、eKYC（本人確認）プロセスの厳格化や、怪しい指示に対する社内確認フローの徹底など、アナログな運用面も含めた多層防御を構築すること。
- 「発信」における透明性の確保：自社サービスやマーケティングで生成AIを活用する場合、C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）などの国際的な来歴管理規格や、電子透かし技術の採用を検討し、ユーザーに対して「AI生成であること」を適切に開示する姿勢を持つこと。これは総務省や経済産業省が議論を進めるAI事業者ガイドラインへの準拠にも繋がります。
- リテラシー教育のアップデート：「画像や動画は証拠になる」という従来の常識が通用しなくなっていることを全社員に周知し、情報の真偽をソース（出所）ベースで確認する習慣を組織文化として根付かせること。
技術は日々進化しますが、それを扱う組織のガバナンスとリテラシーこそが、AI時代における企業の信頼を守る最後の砦となります。