01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
検出方法には、生成時に埋め込まれた不可視の透かしを調べる方法、Content Credentialsなどの来歴情報を確認する方法、映像の時間的な不整合や音声と動作の対応関係をモデルで分析する方法がある。研究例には、判定と理由の説明を同時に出す検出モデルもある。ただし、対象範囲はツールごとに異なる。たとえばGeminiのSynthID検証が現在認識できるのはGoogle AIツールで作成・編集されたコンテンツであり、透かしが見つからなくても、他社のAIで生成された可能性は残る。軽微な編集、繰り返された加工、情報量の少ない映像などでは判断できない場合もある。Content Credentialsも来歴情報を提供する仕組みであり、それ自体がAI生成かどうかを常に判定するものではない。
02 / IN PRACTICE
Synthetic Video Detectionの活用例
たとえば、こんな場面で
報道映像や投稿動画を公開前に確認する際、対応する検証ツールで透かしや来歴情報を調べ、必要に応じて不自然な映像表現、元動画や類似動画、メタデータも確認する、といった使い方が考えられる。判定結果は単独の証明ではなく、追加調査の手掛かりとして扱う。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
利用前に、検出対象となる生成ツール、対応形式、ファイル制限、来歴情報の対応範囲を確認する。透かしや認証情報が検出されないことを「実写である」と読み替えず、出所や編集履歴など複数の情報と合わせて判断する。
参考資料
AI 生成の画像、動画、音声を検証する - パソコン - Gemini アプリ ヘルプ （新しいタブで開きます）VidGuard-R1: AI-Generated Video Detection and Explanation via Reasoning MLLMs and RL - Microsoft Research （新しいタブで開きます）X-AVDT: Audio-Visual Cross-Attention for Robust Deepfake Detection - Microsoft Research （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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