投稿者 global-ai-media 
GoogleのAI透かし技術「SynthID」を巡る検証で、AIによる真贋判定結果が一貫しないという事象が報告されました。この事例は、生成AIの検知技術が決して「銀の弾丸」ではないことを示唆しています。本記事では、技術的な限界を冷静に見つめ直し、日本企業がディープフェイクやAI生成コンテンツのリスクにどう向き合うべきかを解説します。
検知ツールの判定は「絶対」ではない
米国メディアThe Interceptの報道によると、Googleが開発した電子透かし技術「SynthID」の検証において、AIチャットボットGeminiが同一の加工された画像（ホワイトハウス関連の画像）に対して一貫しない判定結果を出したことが明らかになりました。ある時はAI生成の痕跡を認め、ある時は認めないという「ゆらぎ」が生じたのです。
この事例は、特定のベンダーの不備を指摘するよりも、現在のAI検知技術全体が抱える共通の課題を浮き彫りにしています。生成AIの進化スピードに対し、それを検知・特定する技術は依然として「いたちごっこ」の状態にあり、100%の精度を保証するものではないという現実です。
電子透かし技術の仕組みと脆弱性
SynthIDのような電子透かし（Digital Watermarking）技術は、人間には知覚できない微細なパターンを画像や音声に埋め込み、それを専用のツールで読み取ることでAI生成かどうかを判断します。これは、著作権保護や偽情報の拡散防止において非常に有望な技術です。
しかし、実務的な観点からはいくつかの脆弱性が指摘されています。例えば、画像の圧縮、リサイズ、スクリーンショット、あるいはわずかなノイズの付加によって、埋め込まれた透かし情報が破損し、検知不能になるケースがあります。今回の報道にあるような判定の「ブレ」は、AIモデル自体の確率的な挙動（ハルシネーションの一種や、閾値の微妙な判定）に起因する可能性もあります。
日本企業におけるリスクと対策の視点
日本国内でも、金融機関の本人確認（eKYC）におけるディープフェイク攻撃や、企業の経営層になりすました詐欺（ビジネスメール詐欺の動画版）のリスクが高まっています。また、自社のクリエイティブ制作にAIを導入する際、意図せず他者の権利を侵害していないか、あるいは自社コンテンツがAIによって模倣されていないかを確認するニーズも増えています。
ここで重要なのは、「検知ツールを導入すれば安心」という短絡的な思考を避けることです。現在の技術レベルでは、False Negative（見逃し）とFalse Positive（誤検知）の両方が起こり得ます。したがって、AIによる自動判定はあくまで「一次スクリーニング」として位置づけ、重要な意思決定には必ず人間の専門家による確認プロセス（Human-in-the-loop）を組み込む必要があります。
法規制と技術標準の動向を注視する
日本では、総務省や経済産業省を中心に、Originator Profile（OP）技術のような「発信者情報の真正性」を担保する仕組みの検討が進んでいます。これは「AIで作られたか」を検知するアプローチ（事後検知）とは逆に、「誰が作ったか」を証明するアプローチ（来歴証明）です。
企業は、AI検知ツールの限界を理解しつつ、こうした来歴証明技術の標準化動向を注視し、将来的には「検知」と「証明」の両輪でガバナンスを構築していくことが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの事例を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の3点を意識すべきです。
- 技術の限界を前提としたプロセス設計：AI検知ツールは補助的な手段と割り切り、完全性を期待しないこと。特にコンプライアンスやセキュリティに関わる領域では、多層的な防御策を講じる必要があります。
- リスク・ベース・アプローチの徹底：すべてのコンテンツを厳密にチェックするのはコストに見合いません。リスクの高い取引や広報素材など、守るべき対象を明確にし、そこにリソースを集中させる判断が求められます。
- メディアリテラシー教育の強化：ツールが判定を誤る可能性がある以上、最終的な防波堤は従業員の「違和感に気づく力」です。組織全体で生成AIの特性やディープフェイクの事例を共有し、リテラシーを高めることが急務です。