1．基本を理解
読み方・用語解説- 読み方
- でぃーぷふぇーくぎじゅつ
- 英語名
- Deepfake Technology
- 提唱者・年代
- 2017年にネット上に公開された深層学習による顔付け替え技術を起点に普及
💡 豆知識——“deep learning＋fake”。日本語の“深層偽造”は2026年改訂シラバスで正式な名称に。
【セットで覚えたい関連用語】
デ
ディープフェイクこの技術で生まれた“社会現象”（No.309）。G
GAN顔・動画を本物らしく生成する代表モデル。拡
拡散モデル画像・動画生成の現在の主流。2．意味（定義）と例え話
一言で言うと？
GANなどの生成AIを用いて、本人の顔・声・動画を極めてリアルに偽造する技術。
背景・歴史的流れ
GAN→拡散モデルと生成AIの進化で、動画・音声・顔の“本物級再現”が可能になった。
身近な例え話
特殊メイクの“完全AI化”——写真数枚と声で、別人が本人になりすませる。
AIとの関係
画像（顔）・音声（声のクローン）・動画（全身動作）の3系統の生成AI技術を統合したもの。
おすすめの活用法・注目ポイント
「GAN・拡散モデル＋画像・音声・動画の3系統」で答える。検知技術はNo.309で。
3．直前に理解（Q&A）
7問Q1. 技術とは？最頻出
生成AIで本人の顔・声・動画をリアルに偽造する技術。
Q2. 代表的なモデルは？最頻出
GAN、拡散モデルなどの生成AI。
Q3. 偽造できる対象は？頻出
顔（画像）・声（音声）・動き（動画）。
Q4. 必要な素材は？頻出
対象の顔写真や音声データ（少量でも可能）。
Q5. 「ディープフェイク」との違いは？混同
技術（No.387）＝作り方。ディープフェイク（No.309）＝社会現象・被害。
Q6. 主なリスクは？頻出
なりすまし・詐欺・名誉毀損。
Q7. 位置づけは？親と子
生成AI ⊃ ディープフェイク（深層偽造）技術。
4. まとめ
ディープフェイク技術＝生成AIで本人を本物級に偽造する技術。3系統の生成と検知をセットで。