投稿者 global-ai-media 
生成AIによる動画コンテンツが急増する中、Google GeminiにAI生成動画を識別する機能が実装されました。しかし、この機能は「万能な嘘発見器」ではなく、特定の技術的条件に依存するものです。本記事では、この新機能の仕組みと限界を解説しつつ、日本のビジネス環境において企業がどのように「情報の真正性」と向き合うべきかを考察します。
GeminiによるAI生成動画検知の仕組み
Googleは同社の生成AIチャットボット「Gemini」において、特定のAIによって生成された動画を検知し、ユーザーに通知する機能を強化しています。これは、昨今社会問題化しているディープフェイク（AIを用いて合成された偽動画）や、誤情報の拡散に対するカウンターメジャーの一つです。
技術的な中核となっているのは、Google DeepMindが開発した「SynthID」などの電子透かし（デジタルウォーターマーク）技術です。これは、AIが動画を生成する際に、人間の目には見えない情報をピクセル単位や埋め込みデータとして付与する技術です。Geminiはこの透かしを読み取ることで、「これはAIによって生成されたものです」というコンテキスト情報をユーザーに提示します。
「万能ではない」という技術的限界（Catch）
元記事でも指摘されている通り、ここには重要な「キャッチ（落とし穴）」が存在します。それは、Geminiが検知できるのは、現時点では主に「GoogleのAIモデル（およびSynthIDに準拠したモデル）によって生成され、透かしが埋め込まれた動画」に限られるという点です。
つまり、他社の生成AIモデルや、透かし技術を実装していないオープンソースのモデルで作成されたディープフェイク動画に対しては、検知機能が働かない可能性が高いということです。また、動画の圧縮、再エンコード、トリミングなどの加工が繰り返された場合、透かしの堅牢性がどこまで維持されるかも技術的な課題として残ります。
エンジニアやプロダクト担当者は、「AI検知ツールを導入すれば安心」と考えるのではなく、「正規のルートで作られたAIコンテンツであることを証明する技術（Proof of Provenance）」と捉える方が、実務的な理解としては正確でしょう。
日本国内におけるリスクと「情報の真正性」
日本国内でも、著名人の声をAIで再現した投資詐欺広告や、生成AIで作られた偽のニュース映像がSNSで拡散される事例が増加しています。企業にとってのリスクは、対外的なブランド毀損だけではありません。CEOや役員の声を模倣した「ボイスフィッシング」や、オンライン会議でのなりすましによる送金詐欺など、業務プロセスそのものを脅かすソーシャルエンジニアリング攻撃も現実味を帯びてきています。
日本の商習慣において「信頼」は極めて重要な資産です。一度でも自社の公式サイトやSNSアカウントが乗っ取られ、偽のAI動画が配信されれば、そのダメージは計り知れません。また、逆に自社が制作した正規のコンテンツが「AIによる偽物ではないか」と疑われるリスクも考慮する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動きや世界的なトレンドを踏まえ、日本の企業・組織がとるべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. 多層的な防御策の構築
単一のAI検知ツールに依存しないことです。Geminiのような検知機能はあくまで補助的なものです。セキュリティ製品の導入に加え、業務フローにおいて「重要な承認は必ず複数の経路（電話確認や対面など）で行う」といった、アナログなガバナンスを組み合わせることが重要です。
2. 「オリジネーター・プロファイル（OP）」等への注目
検知（Detection）だけでなく、発信元証明（Provenance）の視点を持つ必要があります。日本では現在、インターネット上のコンテンツの発信元を証明する技術「Originator Profile（OP）」の実証実験が進んでいます。自社が発信するコンテンツの信頼性を担保するために、こうした国内標準技術や、GoogleのSynthID、C2PAといった国際標準への対応を、広報や技術部門で検討し始める時期に来ています。
3. 従業員のAIリテラシー教育の刷新
「動画＝真実」というこれまでの常識を捨てるよう、従業員教育をアップデートする必要があります。特に経理・財務部門や経営企画部門など、機密情報を扱う部署に対しては、AIによるなりすましの最新事例を共有し、違和感を持った際の報告フローを整備することが急務です。