はじめに

AI、特に画像認識モデルは高精度な判断を行う一方で、人間には理解しづらい形で誤認識を引き起こすケースがある。
G検定では、こうした現象に関する問題も出題される。今回取り上げるのは「AIが認識を誤るよう仕組まれたデータ」に関する設問だ。

この記事では、過去問を通じて「敵対的サンプル（Adversarial Examples）」という重要なキーワードとその意味を押さえていく。
G検定対策はもちろん、AIの安全性・信頼性を理解する上でも必須の知識といえる。

実際の過去問を確認してみよう

人間では認識しづらいが、AIが認識を誤るような情報を加えたデータについて、最も適切な選択肢を選べ。

選択肢

1. Deep Learning Examples
2. Examples of Artificial Intelligence
3. Adversarial Examples
4. Amazing Examples

正解は「3. Adversarial Examples」

敵対的サンプル（Adversarial Examples）とは？

敵対的サンプルとは、AIモデルが誤った判断を下すように、あえて意図的に細工されたデータのことを指す。
例えば、画像にわずかなノイズを加えるだけで、AIが全く別のものと認識してしまうようなケースがある。

人間の目には変化がわからないレベルのノイズでも、AIはそれによって判断を大きく狂わされる。
これが「敵対的攻撃（Adversarial Attack）」と呼ばれる技術の根底にある。

例：

• 元画像：パンダ
• ノイズを加えた画像：見た目はパンダのまま
• AIの認識結果：タヌキ（誤認識）

このように、「AIの弱点を突くために細工されたデータ」が敵対的サンプルである。

他の選択肢が不適切な理由

正解の「Adversarial Examples」は、AIに関するセキュリティ上の課題や信頼性の検証でも注目されるキーワードだ。表面的な「例」ではなく、AIを誤動作させるために設計された「罠」といえる。

敵対的サンプルの実世界での影響

敵対的サンプルは単なる理論上の問題にとどまらない。実際のシステムや社会において、以下のようなリスクが存在する。

1. 自動運転車への攻撃

標識の画像にノイズを加えることで、「停止」を「制限速度」などと誤認させる可能性がある。
→ 重大な交通事故のリスク

2. 顔認識システムの誤動作

ごくわずかなメイクやメガネの加工により、別人と誤認識させる手法が研究されている。
→ 監視・セキュリティの回避手段として悪用される恐れ

3. セキュリティ診断ツールの回避

マルウェア検出AIに対し、敵対的ノイズを加えることで、検出を逃れる例がある。
→ サイバー攻撃に利用される危険性

このように、敵対的サンプルはAIの信頼性や安全性に関わる深刻な課題とされている。

敵対的サンプルへの対策

AIの進化とともに、敵対的サンプルに対する防御技術も進化している。代表的な対策は以下のとおり。

• Adversarial Training（敵対的訓練）
  敵対的サンプルを学習データに加えることで、モデルの耐性を高める。

• 入力の前処理（Preprocessing）
  ノイズ除去や正規化処理を行い、敵対的な変化を緩和する。

• モデルの堅牢化（Robustness Enhancement）
  設計段階で誤認識しにくいモデルアーキテクチャを採用する。

これらの対策は現在も研究が進められており、今後のG検定でも関連する設問が出題される可能性が高い。

まとめ

G検定の過去問を通して、「敵対的サンプル（Adversarial Examples）」という概念を学んだ。
この用語は、AIの誤認識やセキュリティリスクと密接に関連しており、試験対策としても実務理解としても重要だ。

✅ 敵対的サンプルとは？ → AIを誤認識させるよう細工されたデータ
✅ なぜ危険か？ → 自動運転・顔認識・セキュリティへの悪用が可能
✅ 対策は？ → 訓練・前処理・モデル強化などの技術で防御

G検定を目指すなら、単なる用語暗記にとどまらず、現実社会での影響と対策まで把握しておきたい。
AI技術の未来を支えるうえでも、こうしたリスクに目を向ける姿勢が求められている。