投稿者 global-ai-media 
元Palantirエンジニアの政治家が提唱する「解決可能な問題」としてのディープフェイク対策。AI生成コンテンツの検知技術の限界と、それに代わる真正性担保の技術標準（C2PA）の世界的潮流、そして日本企業が意識すべき「Originator Profile」などの実務的動向を解説します。
AIが日常に溶け込む中での「信頼」の危機
生成AIの急速な普及に伴い、AIは単なる業務ツールを超え、子供向けの玩具から顧客対応ボットに至るまで、私たちの日常生活に深く入り込んでいます。米Fortune誌が取り上げた元Palantirのエンジニアであり政治家のAlex Bores氏の指摘は、この現状を端的に表しています。しかし、AIの浸透と同時に深刻化しているのが「ディープフェイク」の問題です。
これまでディープフェイク対策といえば、生成された画像や動画をAIで解析し、「偽物であること」を見抜く技術が中心でした。しかし、生成AIの進化速度は検知技術の進化を上回ることが多く、いたちごっこの状態が続いています。Bores氏が「解決可能な問題」と主張する背景には、このアプローチを転換し、偽物を探すのではなく「本物を証明する」技術標準への期待があります。
「検知」から「来歴証明」へのパラダイムシフト
現在、グローバルな実務の現場で注目されているのが、C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）という技術標準です。これはAdobe、Microsoft、Intelなどが主導するもので、デジタルコンテンツがいつ、誰によって作成され、どのように編集されたかという「来歴情報（Provenance）」を改ざん不可能な形で埋め込む技術です。
従来のアプローチが「これはAIが作った偽物か？」を事後的に判定しようとしていたのに対し、C2PAのアプローチは「このコンテンツは正規の組織（報道機関や企業）が発行したものか？」を確認するホワイトリスト方式に近い考え方です。これにより、企業は自社のブランドを守り、消費者は情報の信頼性を技術的に確認できるようになります。オープンソースの標準規格として整備が進んでおり、今後、ブラウザやSNSプラットフォームでの標準実装が見込まれています。
日本における「Originator Profile (OP)」と企業の対策
この動きは海外だけのものではありません。日本国内でも、慶應義塾大学や主要メディア、広告企業が連携し「Originator Profile（OP）」という技術の研究開発と社会実装が進められています。これはWeb上のコンテンツの発信者が誰であるかを検証可能にする仕組みで、日本のWeb空間における「信頼のインフラ」として期待されています。
日本企業にとって、これは対岸の火事ではありません。既にCEOの声を模倣した詐欺や、企業の公式発表を装った偽情報の拡散リスクは顕在化しています。広報・マーケティング部門においては、自社が発信するコンテンツに電子的な署名や来歴情報を付与することが、近い将来、必須のブランド毀損対策（ブランドセーフティ）となる可能性があります。また、AIプロダクトを開発するエンジニアにとっては、生成したコンテンツにウォーターマーク（透かし）やメタデータを埋め込む機能を実装することが、AI倫理やガバナンスの観点から求められるようになっています。
日本企業のAI活用への示唆
ディープフェイク技術の高度化に対し、企業は「防御」と「証明」の両面から対策を講じる必要があります。実務担当者が押さえるべきポイントは以下の通りです。
1. 「偽物の検知」より「本物の証明」への投資
AI生成物を100%正確に見抜くことは技術的に困難になりつつあります。リソースを検知ツールだけに割くのではなく、自社発信情報の真正性を担保するための電子署名技術や、C2PA/OPといった技術標準の採用検討を始めてください。
2. リスクシナリオの具体化とガバナンス
「自社の代表者が不適切な発言をしている動画」や「自社製品の欠陥を捏造した画像」が拡散された際、どのように公式見解を出し、否定するか。クライシスマネジメントのガイドラインに、AIディープフェイクへの対応フローを組み込むことが急務です。
3. AI開発・導入時の透明性確保
自社でAIサービスを開発・提供する場合、生成されたコンテンツがAIによるものであることを明示する仕組み（電子透かしやメタデータ付与）を設計段階から組み込むことが、将来的な法規制対応や社会的信用の獲得に繋がります。