AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、最近『ディープフェイク』という言葉をよく聞きますが、当社のような製造業でも対策が必要なのでしょうか。正直、何が問題で、どこから手をつければいいのか見当がつきません。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、まず本質を押さえれば対策は段階的に進められますよ。結論から言うと、ディープフェイクは信用の毀損と誤情報拡散のリスクを生むため、広報や対外発信に関係する企業ほど早めに検出体制を整えるべきです。
田中専務
それは分かりますが、具体的にどう検出するんですか。当社にとって重要なのはコストと導入の簡便さです。高価で専門家が常駐するような仕組みは無理です。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！ここで紹介する論文は、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）を使って顔画像のディープフェイクを判定する単純で効果的な方法を示しています。要点は三つです。既存の画像分類モデルを転用すること、学習データを多様にすること、最後に出力を二値（本物／偽物）に絞ることです。
田中専務
転用というのはつまり、既にあるAIをちょっと手直しして使うという理解でよろしいですか。これって要するに新しく全部作る必要はないということ？
AIメンター拓海
