G検定 用語解説
ディープフェイクとは
深層学習や敵対的生成ネットワーク（GAN）などを用いて、実在の人物が実際にはしていない発言や動作をしているかのような偽の映像・音声を作り出す技術。虚偽の情報そのものを指すフェイクニュースとは異なり、特定の合成技術や生成物を指す語。
まず押さえる結論
ディープフェイクは、G検定の「大項目10 AI倫理・AIガバナンス」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-03。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×データバイアスとアルゴリズムバイアスの区別（偏りの原因がデータ側かアルゴリズム側か）。
×フィルターバブル（アルゴリズムによる個人化で偏る）とエコーチェンバー（同じ意見が集団内で増幅）の混同。
×AI事業者ガイドライン・AI新法・EU AI Act・OECD AI原則・広島AIプロセスの主体と性質の取り違え（指針か法律か、国内か国際か）。
関連する確認問題
大項目10 AI倫理・AIガバナンス / バイアスと信頼性
深層学習（敵対的生成ネットワークなど）を用いて、実在する人物があたかも実際には行っていない発言や動作をしているかのような偽の映像・音声を作り出す技術はどれか。
正解は「ディープフェイク」である。深層学習や敵対的生成ネットワークなどを用い、実在人物が実際にはしていない発言や動作をしているような偽の映像・音声を合成する技術がディープフェイクである。プロファイリングは個人データから本人の特徴や傾向を予測する処理で、メディアを合成しない。ハルシネーションは大規模言語モデルなどが事実でない内容をもっともらしく生成する現象である。フェイクニュースは虚偽の情報やニュースという内容を指し、それを作る特定の映像・音声合成技術の名称ではない。媒体、生成方法、対象が実在人物かを照合して選ぶ。
大項目10 AI倫理・AIガバナンス / AI社会原則と倫理
人間による意味のある統制を十分に確保しないまま、標的の選択や攻撃を自律的に行う兵器システムをめぐる倫理・国際法上の論点で用いられる語はどれか。
正解は「自律型致死兵器（LAWS）」である。自律型致死兵器（LAWS）は、人間による意味のある統制を十分に確保しないまま標的の選択や攻撃を自律的に行う兵器システムをめぐる倫理・国際法上の論点で用いられる語である。「ディープフェイク」は本物のように見える偽の映像・音声・画像を生成する技術やコンテンツを指す語であり、兵器システムの自律性をめぐる論点ではない。「フィルターバブル」は利用者の好みに近い情報だけに囲まれる現象を指す語であり、兵器の統制に関する論点とは異なる。「データポータビリティの権利（第20条）」はGDPR上、本人が自身のデータを他の管理者へ移転できる権利であり、兵器システムの統制に関する論点ではない。問題文の「標的の選択や攻撃を自律的に行う兵器システム」という条件に一致するのは自律型致死兵器（LAWS）だけである。
大項目10 AI倫理・AIガバナンス / バイアスと信頼性
利用者に本物と誤認させるような偽の映像・音声・画像をAIで生成する技術やコンテンツを指す語はどれか。
フィルターバブルとエコーチェンバーは、いずれも利用者を取り巻く情報の分布や意見の反響という、情報環境側の偏りを表す語であり、コンテンツそのものを偽造する技術ではない点で一括りにできる。これに対しディープフェイクは、敵対的生成ネットワークなどの深層学習技術を用いて、実在の人物が行っていない発言や動作をしているかのような映像・音声・画像を合成する技術そのものを指す。設問を見分ける軸は、利用者が触れる情報の見え方が偏るだけなのか、媒体そのものが本物と誤認するレベルで作り替えられるのかという、レイヤーの違いにある。差分プライバシーも個人特定を防ぐデータ保護技術であり、媒体の合成技術とは論点が異なる。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- ディープフェイクを一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、ディープフェイクに関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）