ディープフェイク（Deepfake）は、生成AIを使って人物の顔・声・映像などを本物らしく合成・改変する技術です。本記事は技術史の解説ではなく、悪用シナリオと確認の実務——何に騙されやすく、どう備えるか——に焦点を当てます。
試験で問われる見方
定義は「AIで人物の顔・声・映像などを本物らしく合成・改変する技術」（TF-0221、HQ-0467）。創作・エンタメ用途がある一方、誤情報や悪用のリスクもセットで理解するのが試験の流れです。
「高品質なら同意なく自由に公開してよい」「声が似ていれば本人確認として十分」——こうした言い切りは×です（TF-0224、TF-0252）。
ディープフェイクとは
ディープフェイクは、深層学習を用いて、動画の顔を差し替えたり、音声を本人らしく合成したりする技術の総称です。テキスト画像生成や動画生成の進歩とともに、品質が向上し、作成のハードルが下がっていることが社会問題になっています。
試験では、チャンク分割（RAG）、フェイクニュースの定義そのもの、検索拡張生成など、別概念の説明がディープフェイクにすり替えられた選択肢に注意してください（HQ-0467）。
似た概念との違い
| 用語 | 要点 |
|---|---|
| ディープフェイク | 人物の顔・声・映像の合成・改変技術 |
| フェイクニュース | 意図的に誤った情報を広める情報行為（技術名ではない） |
| ハルシネーション | LLMの事実誤り出力（映像合成とは別） |
| 一般の画像生成 | 人物以外も含む。必ずしも「なりすまし」目的ではない |
悪用の典型
- なりすまし動画・音声 — 著名人や上司が話しているように見せる
- 詐欺 — 本人の声で送金や機密情報の開示を求める（TF-0251）
- 名誉毀損 — 不適切な映像の捏造
- 誤情報の拡散 — 本物の報道と混ぜて信頼性を装う
創作・パロディ・研究目的でも、同意・表示・利用規約の観点は別途必要です（TF-0224）。
確認のポイント
AI生成物は本物らしく見える場合があります（TF-0388）。印象だけで判断しないことが試験・実務の共通点です。
- 発信元・文脈 — 公式チャネルか、時系列は自然か
- 複数情報源 — 他メディア・関係者の確認
- 本人確認の多要素化 — 音声だけで送金・機密共有をしない（TF-0252）
- 生成・加工の表示 — ラベルやメタデータの有無
- 違和感のチェック — 口の動き、まばたき、照明の不自然さ（完全ではない）
組織・業務での対策
AIリテラシー教育に加え、次のような運用ルールが有効です。