ディープフェイクは、
もはや単なる映像改ざんの問題ではありません。
音声のなりすまし、AI生成画像、合成動画を組み合わせた攻撃が、
金融詐欺・保険金不正・本人確認突破に実際に使われ始めています。
G1テクノロジーは、Spellbreakerを基盤技術とし、
音声・画像・動画を横断して判定するマルチモーダルAIにより、
高度化するディープフェイク攻撃を検知・可視化します。
なぜ金融・保険業界で問題になるのか
従来の「縦割り」の対策では、複合的な攻撃を防げません。
⚠️連携なし：すり抜けが発生
複合型（マルチモーダル）攻撃
単一メディアの検知では
見抜けない高度な攻撃
なぜ単一メディアの検知では不十分なのか
現在の不正は、
・本物の顔画像 × 合成音声
・本物の音声 × 改ざん動画
・一部のみ偽装された証拠データ
といった形で行われます。
単体のAIでは見抜けない不整合を、
マルチモーダル解析により検知します。
音声・画像・動画を横断的に分析することで、個別では見逃される矛盾を特定。
複合的な攻撃手法に対する、唯一の実効的な防御策です。
Explainable
Forensic Report
「なぜそう判断したか」を
科学的根拠とともに出力。
CISO が求める
「説明可能性」を標準装備
ブラックボックスAIの判定結果だけでは、監査や法廷で通用しません。
Spellbreakerは、検知の根拠を透明かつ科学的に説明します。
監査対応
内部監査・外部監査において、AIによる判定根拠を明確に提示。監査証跡として保存可能なレポートを生成します。
顧客説明責任
不正検知時に顧客へ説明が必要な場合、「どの部分が偽造と判断されたか」を視覚的・定量的に示すことが可能です。
紛争・訴訟対応
法廷や仲裁での証拠能力を確保。専門家証言に耐えうる、再現可能で科学的な分析プロセスを提供します。
Output Example: 検知レポートには、異常スコア・検出箇所のタイムスタンプ・具体的な矛盾点（例：音声の周波数異常、顔の微細な歪み、リップシンクのズレ）などが詳細に記載されます。
Why Spellbreaker?
従来の「ブラックボックス」AI検知とは一線を画す、
説明可能で堅牢なセキュリティプラットフォーム。
ニューロシンボリックAI
「直感(Neural)」と「論理(Symbolic)」を融合。データの矛盾を論理的に推論することで、未知のディープフェイク手法にも有効に対処します。
マルチモーダル解析
動画・音声・テキストを統合的に分析。口の動きと音声の不一致、音声圧縮痕跡の不自然さなど、多角的に偽造を特定します。
説明可能なフォレンジック
「判定」だけでなく「なぜそう判断したか」の根拠を提示。法廷証拠やコンプライアンス監査に耐えうる透明性を確保します。
あらゆるビジネスシーンで
「信頼」が求められています。
司法・裁判所
音声・映像証拠の真偽検証。「嘘つきの配当(Liar's Dividend)」への対策。
法律事務所
依頼者保護のためのフォレンジック調査。科学的根拠レポートの生成。
サイバーセキュリティ
オンライン本人確認におけるface-injection攻撃の検知。ID盗用・不正防止。
保険・金融
事故映像や通話記録の改ざん検知。保険金詐欺リスクの最小化。
Deepfake-as-a-Service (DaaS)
による高度な詐欺の産業化
犯罪組織が提供する「AI偽造サービス」により、誰でも低価格でディープフェイクを発注できる時代に
実際に販売されているDaaSサービス
実際の攻撃シナリオ
SNSや公開資料から本人の顔・口の動きをAIで再現
わずか数秒の音声データからCEOや幹部の声を複製
Zoom/Teams上でAI合成の顔と声をリアルタイム操作し、送金指示や重要書類送付を誘導
⚠️ 香港の金融機関では、Web会議でCFOになりすました犯人に約37億円が騙し取られる事件が発生
単一メディアの検知では、この複合攻撃を防げません
音声・画像・動画を横断的に分析するマルチモーダルAIが、唯一の実効的な防御策です。
Trust is the new currency.
「信頼」が試される時代へ。
CEO詐欺・なりすまし (Voice Cloning)
わずか数秒の音声データからCEOや幹部の声を複製。香港の金融機関では、Web会議でCFOになりすました犯人に約2500万ドル(約37億円)が騙し取られる事件が発生しています。
生体認証の無効化 (Biometric Bypass)
高精細なディープフェイク映像が、eKYC（本人確認）の顔認証を突破。中国では「デジタル人民元」アプリの顔認証が破られ、数億円規模の被害が報告されています。
既存システムへの統合から、
即時利用可能なSaaSまで。
お客様の運用フローや開発リソースに合わせて、最適な提供形態をお選びいただけます。
Spellbreaker API
Integration
既存のeKYCフロー、投稿監視システム、法務ツールなどに検知機能を埋め込み可能。 RESTful APIで、動画・音声・画像の判定結果と「説明可能な根拠」および信頼スコアを返却します。
- ✓ シームレスなシステム連携
- ✓ 大量データの自動処理
Web Platform
SaaS Solution
ブラウザからファイルをアップロードするだけで、即座に真偽判定が可能。 直感的なダッシュボードで、解析結果の詳細レポートを確認・ダウンロードできます。
- ✓ 即日利用開始可能
- ✓ 専門知識不要のUI
White Label / OEM
Partnership
貴社ブランドのセキュリティ製品として、検知エンジンを提供。 コンサルティングファームやSIer様向けに、技術提携およびカスタマイズ開発も承ります。
- ✓ 自社製品として展開可能
- ✓ 技術コンサルティング付
よくある質問
Spellbreakerについて、よくいただくご質問にお答えします
サービスの利用方法を教えてください
Spellbreakerは Web UI または API 経由でご利用いただけます。Web UIの場合は、管理者により発行されたアカウントでログイン後、解析対象となる音声・動画・画像ファイルをアップロードし、検知を実行します。APIの場合は、お客様の既存システムから Spellbreaker API を呼び出し、解析結果を自動取得できます。
ディープフェイク検知精度はどの程度ですか？
総務省の実証実験において、92〜94%の検知精度を達成しています。音声・画像・動画の3種類を対象とし、複数メディアを総合的に分析することで高精度を実現。アンサンブル学習により誤検知と見逃しを最小化しています。
データのセキュリティは大丈夫ですか？
Spellbreakerでは、セキュリティを前提としたクラウドアーキテクチャを採用しています。通信はTLSにより暗号化され、アクセスは認証・権限管理により制御。判定処理はセキュアな実行環境上で実施されます。不正な操作や結果改ざんを防ぐため、セキュリティファーストな設計思想を採用しています。
判定プロセスの説明責任（Explainability）は担保されていますか？
Spellbreakerは説明可能AI（Explainable AI）を重視しています。単なる「真／偽」判定ではなく、どの要素に不整合が見られたか、なぜ疑わしいと判断されたかを人が理解・説明できる形でレポートとして提供します。これは、内部監査・法務確認・第三者説明を想定した設計です。
新しい偽装手法にはどう対応しますか？
継続的なモデル更新体制を整えています。新しい偽装ツールを発見次第、アルゴリズムを更新。AIモデルの変更が中心で、SDKダウンロードによるモデル更新で対応します。汎用的な設計により、未知の生成手法にも対応可能です。
eKYC製品の代替になりますか？
代替ではなく、補完的な関係です。eKYCは本人確認・個人識別を実施し、Spellbreakerは提出されたメディアが改ざんされていないかを検証します。両者を組み合わせることで、より堅牢な本人確認プロセスを構築できます。
Ready to secure your organization?
ディープフェイク対策は、これからの企業リスク管理の必須項目です。
貴社の課題に合わせた最適なソリューションをご提案します。