はじめに

近年、AI技術の進化によって、画像や音声、映像などを自在に合成できるようになった。中でも、深層学習（ディープラーニング）を応用した技術は、人間の目では真偽の判別が困難なほど精巧なコンテンツを生み出している。

G検定では、こうしたAI技術に関する理解が問われる問題が頻出する。今回取り上げるのは、「GANなどの深層学習技術を用い合成され、偽物とは容易に見抜けないほど作り込まれた合成メディアとして、最も適切な選択肢を選べ」という過去問だ。

この問題を通して、合成メディアに関する基礎知識を整理しておこう。

Contents

ディープラーニングとは？

ディープラーニング（深層学習）は、人工ニューラルネットワークを多層に重ねた構造を持つ機械学習手法の一つだ。特に画像認識や音声認識、自然言語処理といった複雑なタスクにおいて、人間に匹敵する精度を実現している。

この技術の核となるのが「多層構造」だ。従来の機械学習では、人間が特徴量を設計する必要があったが、ディープラーニングではモデル自体がデータから特徴を自動的に学習できる。そのため、大量のデータと計算資源を活用することで、高度な認識や生成が可能になる。

具体的な応用例としては以下のようなものがある。

このように、ディープラーニングは現代のAI技術を支える基盤となっており、G検定においても頻出のテーマの一つだ。単語だけでなく、その原理や応用分野まで押さえておきたい。

GANなどの深層学習技術を用い合成され、偽物とは容易に見抜けないほど作り込まれた合成メディアとして、最も適切な選択肢を選べ。

正解は「2. ディープフェイク」

ディープフェイク（Deepfake）は、「ディープラーニング」と「フェイク（偽物）」を組み合わせた造語だ。主にGAN（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）を用いて、実在の人物の顔や声を真似た合成映像・音声を生成する技術を指す。

この技術によって作られたコンテンツは、人間の目では本物と区別しにくく、ニュース映像やSNSに混在することで誤解や混乱を招くこともある。

つまり、「深層学習技術で作られた、見抜くのが困難な偽メディア」という条件に最も当てはまるのがディープフェイクだ。

選択肢の中には、一見関連がありそうに見える用語も含まれている。それぞれの違いを確認しよう。

選択肢	説明	誤りの理由
ディープブルー	IBMが開発したチェス用AI。1997年に人間の世界チャンピオンを破ったことで有名。	合成メディアとは無関係。映像や音声の生成機能はない。
フェイクニュース	虚偽の情報を含むニュース。意図的な世論操作や拡散を目的とする。	コンテンツ自体は本物の映像や文章であることが多く、AIによる生成ではない。
センチメント分析	文章から感情（ポジティブ/ネガティブなど）を判別する自然言語処理技術。	メディア生成ではなく、文章の感情を分析する技術であり、出題の文脈とは異なる。

近年、ディープフェイク技術はエンタメや広告の分野でも活用されている。たとえば、亡くなった俳優をCMに登場させたり、外国語の映像に自然な口パクと翻訳音声をつけるといった応用が進んでいる。

一方で、悪用されるリスクも高い。政治家の偽映像を流布したり、有名人の顔を無断で使用するなど、フェイクコンテンツによる社会的な影響が問題視されている。

G検定では、技術の仕組みだけでなく、こうしたリスクへの理解も問われることが多いため、注意が必要だ。

ディープフェイクの裏側では、GANという技術が重要な役割を果たしている。GANは、画像や音声などのデータを生成するために、二つのネットワーク（生成器と識別器）を互いに競わせて学習を進めるアルゴリズムだ。

生成器は本物そっくりのデータを作ろうとし、識別器はそれが本物か偽物かを見分けようとする。これを繰り返すことで、非常にリアルなデータを生成する能力が高まっていく。

ディープフェイクは、このGANの応用例の一つとして実用化された技術である。

G検定では、AI技術そのものだけでなく、その社会的な影響や倫理的な課題についても深く問われる。今回の問題では、「GANなどの深層学習を使って作られた、真偽の見分けが難しい合成メディア」というキーワードから、「ディープフェイク」が最も適切な選択肢となる。

✅ ディープフェイク：深層学習を用いた高度な合成メディア技術
✅ GAN：ディープフェイクの核となる生成技術
✅ 他の選択肢（ディープブルー／フェイクニュース／センチメント分析）は文脈が異なる

G検定に合格するには、単なる用語の暗記ではなく、「なぜその選択肢が正解なのか、他はなぜ違うのか」という視点での理解が欠かせない。特に、合成メディアやAI倫理のトピックは今後さらに注目される分野だ。今のうちからしっかりと知識を整理しておこう。