AIBR プレミアム
拓海先生、お疲れ様です。先日、部下から“Deepfakeを簡単に見抜ける技術”の論文があると聞いたのですが、正直どこに投資すべきか判断がつきません。要するに我が社の広報や採用動画の不正使用対策に役立つのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見通しが立てられますよ。まず結論だけお伝えすると、この研究は「画像の生のピクセルを見るのではなく、顔の動きの不整合（landmarkのズレ）を取り出して判定する」手法を示しており、現実運用での導入可能性が高いのです。
顔の動きのズレと言われてもイメージが湧きません。処理が重くて現場の端末に入らないとか、部下が言っていた“汎化性能”が低いという心配もあります。これって要するに画像を細かく見る代わりに“顔の骨格みたいなもの”を使うということですか。
まさにその理解で正しいです！研究が使うのはfacial landmark（顔のランドマーク）という、目・口・鼻などの位置を示す点の列で、これを時系列で見て“不自然な動き”を検出するのです。専門用語は後で整理しますが、要点は三つに絞れますよ。まず、データを軽くできる、次にモデル間で使い回しがしやすい、最後にピクセルベースの攻撃に強い可能性がある、です。
なるほど。で、実際の精度はどの程度なのですか。部下は“モデルによってまちまち”と言っていましたが、現場に導入するならば再現性がなければ困ります。現場運用でのボトルネックは何になりますか。
良い視点ですね。論文の実験では、同じ抽出特徴をRNN（Recurrent Neural Network、再帰型ニューラルネットワーク）やANN（Artificial Neural Network、人工ニューラルネットワーク）やCNN（Convolutional Neural Network、畳み込みニューラルネットワーク）で試し、RNNで約96%、ANNで約93%、CNNで約78%という結果が出ています。ボトルネックは主にデータの偏りと計算時間、そして“外部で生成された別手法のDeepfake”への耐性です。
それだけ差が出るということは、どのモデルに投資するかで大きく変わりそうだな。計算リソースや導入の手間も含めて、現実的にはどう勧めればよいでしょうか。短く要点を教えてください。
いい質問です、田中専務。推奨は三点です。第一に、まずは軽量なRNNベースのプロトタイプでPoC（概念実証）を行うこと。第二に、社内データでの再学習（ファインチューニング）を必ず行い、データ偏りを補正すること。第三に、運用はクラウドで一括処理してAPI化し、現場端末には簡単な判定結果だけ返す構成が現実的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、「顔の位置情報を時系列で見て不自然さを拾う手法をまず小さく試し、社内データで調整してからクラウド運用で広げる」という流れですね。これなら投資対効果も検証しやすそうです。
