ディープフェイクとは?仕組みと応用事例|ディープフェイク技術に携わるために必要な4つのスキル

この記事の監修者

志土地
志土地キャリアアドバイザー

番組制作会社に新卒入社後、リサーチ会社に転職。
長年、テレビ番組などで扱う情報や映像などのリサーチャーとして勤務。
働く中で、エンタメ業界で人材が流動的なのを目の当たりにしたことをきっかけに、
エンタメ業界で働きたい方・業界内の転職を考えている方の転職サポートをしております。

 

ディープフェイクの技術は、人工知能(AI)の最先端の進歩であり、現実にないものをあたかも現実のように感じさせる技術として、飛躍的な進化を遂げています。そこで本記事では、ディープフェイクとはどのようなものか、その仕組みと応用事例、ディープフェイク技術に携わるために必要な4つのスキルについて、解説します。

ディープフェイクとは?どのような技術?

ディープフェイクがメディアで頻繁に取り上げられるようになり、1度は聞いたことがあるという人は、多いでしょう。ここでは、ディープフェイクとはどのような技術を指しているのか、仕組みとともにご紹介します。

ディープラーニングとフェイクを組み合わせた造語

ディープフェイクとは、AIのディープラーニング(深層学習)とフェイク(偽物)を組み合わせた造語です。AI技術を使って、高品質な合成画像や映像・音声の偽物を作り出し、真偽の判別が難しいことが特徴です。

ディープフェイク技術は、画像認識、音声認識、言語認識など映像制作で必要とされる一方で、インターネット上のコンテンツとして、悪用されることが多いことも事実です。そのため、ディープフェイクを検出する技術も研究・開発されています。

ディープフェイクが作られる仕組み

ディープフェイクは、Generative Adversarial Networks(GAN)と呼ばれる機械学習の手法を活用して、既存の画像をネットワーク上で変換させるという仕組みです。

GANとは、敵対的生成ネットワークと呼ばれ、生成ネットワークと識別ネットワークの2つから構成されています。生成側がイメージを出力し、識別側がその真偽を判定します。生成側は識別側を欺こうと学習し、識別側はより正確に識別しようと学習するという手法です。

例えば、人の顔のディープフェイクの場合、2人の顔に関する何千枚もの写真を生成ネットワークに取り込みます。生成ネットワークは、双方の類似性を学習し、共通する表情から新しい画像を生成します。それをもう一方の画像に流し込んだ後に、判別ネットワークで元の映像と比べて、投影した痕跡を消していくことで作成されるのです。

 

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ディープフェイク技術の応用事例をご紹介

ディープフェイクの技術は、写真や音声、文章などの、構造の定義が明確ではないデータにも応用できます。そのため、映像をはじめとした合成メディアで注目を集めています。その応用事例をご紹介します。

画像認識

画像認識とは、何が映っているのかということをコンピュータが識別する技術のことです。コンピューターで画像を適切な形に処理し、識別機に画像を入れて学習させておきます。学習が完了した識別機に新たな画像を入力すると、認識結果が表示されます。 

顔認証システム

建物の入退室管理に応用されています。カメラに映った人物と登録された顔が一致するかを判断し、ロックを解除するものです。また、コンサートの入場時、スマホのロック解除、監視カメラと犯罪者の照会システムなど、さまざまなシーンで実用化されています。

外観検査・不良品検査

検品工程における不良品の検品に応用されています。新しい製品の汚れや色のムラなどを判定したり、バーコードの印字の不具合、異物の混入など、目視で見つけにくい部分までを正確に識別します。

SNSにおける画像解析

SNSにおける画像解析は、マーケティング施策に応用されています。これは、投稿された画像から、特定の製品やサービスのロゴなどを検出し、ニーズの動向を分析する「ソーシャルリスニング」と呼ばれる手法です。

音声認識

音声認識とは、発話や音を音声データで解析し、テキストに変換する技術のことです。近年の音声認識技術は、認識率が向上しており、画像認識と並んで実用化が進んでいる技術のひとつです。

コールセンター

コールセンターに集まる問い合わせ内容を、リアルタイムにテキスト化する技術に応用され、実用化されています。音声データの文字起こしが不要になり、労働効率の向上が期待される技術の1つです。

音声認識字幕システム

アナウンサーの声を分析してテキスト化し、字幕として表示される仕組みです。繰り返し使うことで、AIが学習能力を高めていきますから、字幕システムの精度が上がっていきます。

スマートスピーカー

対話型の音声認識機能を持っているスピーカーのことです。声だけで、情報の検索や連携、機械の操作を行います。Amazon Echo(Alexa)やGoogleアシスタント、AppleのSiriなどのスマートスピーカーに応用されています。

自然言語処理

自然言語処理とは、人間の言語(自然言語)を解析し、内容を抽出する技術のことです。自然言語には、言葉の「あいまいさ」「意味の重複」「方言」が含まれており、明確なルールが定まっていません。そのため、実用化される技術が限定的であり、普及を難しくさせています。

発音辞書

発音辞書とは、音声から音の組み合わせを抽出し、組み合わせて、単語として認識する仕組みです。技術の進歩によって、単語を認識した後に、文字列のあとに続く文字の現れやすさを確率的にパターン化することが可能です。

チャットボット

チャットボットとは、「対話(chat)」と「ロボット(bot)」という言葉を組み合わせたもので、問い合わせや受注に対応したり、Webにアクセスした人に語りかけたりすることができるコミュニケーションツールです。音声認識と自然言語処理の2つの技術を応用していることが特徴です。

ディープフェイク技術に携わるために必要な4つのスキル

ディープフェイク技術には、実用化しているもの、研究・開発段階のもの、企画段階のものなどが存在しています。そのため、専門職には即戦力を求められることが多いのです。ここでは、ディープフェイク技術に携わるために必要なスキルについてご紹介します。

Pythonでのプログラミング

ディープフェイクをはじめとした機械学習やAIに必須のスキルに、Pythonでのプログラミングがあります。Pythonとは、統計処理や数値計算をなど数学的なデータ処理を得意とするプログラミング言語です。

Pythonは、比較的習得しやすい言語ですから、参考書やオンライン学習サイトを利用して学ぶことが可能です。プログラミングを体系的に基礎から学ぶ場合は、スクールに通うことも1つの方法です。

プログラミング言語SQL

データベースに関するプログラミング言語SQLも必須となります。SQLは、データベース言語としてISO(国際標準化機構)で規格化されており、データベース言語の中で、最も普及している言語の1つです。

SQLは、どのデータベースでも同じ構文で操作が可能になるため、JavaやC++、Rubyなどのプログラミング言語と組み合わせて利用することが可能です。

SQLは、Pythonの知識を有していれば、参考書などを使った独学で習得できるでしょう。SQLの基本構文を参考書で学び、実際にコーティングし、理解を深めていくことが、即戦力への近道です。

フロントエンド技術

システムに実装するためには、フロントエンド技術が必要になります。また、音声認識の技術もフロントエンドに含まれます。フロントエンドとは、Webサービスなどでユーザーが見ている部分を制作するエンジニアのことです。HTMLやCSS、JavaScriptなどのプログラミング言語を用いて開発を行います。

フロントエンドのスキルを身につけるためには、Webアプリケーション開発を学べるスクールの利用がおすすめです。スクールであれば、デザイン・フロントコーディング(HTML/CSS)、バックエンド開発などのコースもありますので、効率的にスキルを習得することができます。

バックエンド技術

システムに実装するためには、フロントエンド技術とともにバックエンド技術も必要です。さらに、フロントエンドで認識した音声の処理も行います。

バックエンドとは、ログイン情報の入力や会員登録のデータの保存や処理など、ユーザーに見えない部分を担当するエンジニアです。JavaやJavaScript、PHP、Python、Rubyといったプログラミング言語を用いて開発を行います。

即戦力として求められるエンジニアは、システム開発などの設計から開発・運用まで全ての工程を手掛けることができる、いわばフロントエンドとバックエンドの両方の技術を兼ね備えていることです。分野にとらわれずに幅広い仕事をこなすことが求められています。

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