音響信号処理技術を駆使した偽情報対策の共同研究が始動

データアナリティクスラボ株式会社は、エヴィクサー株式会社と連携し、インターネット上の偽情報や誤情報に立ち向かうための音響信号処理技術に関する共同研究をスタートさせました。この取り組みは、エヴィクサーが総務省から受けている「インターネット上の偽・誤情報等への対策技術の開発・実証事業」の一環として行われます。

共同研究の背景と目的

近年、SNSや生成AIの増加により、ネット上での偽情報やディープフェイクの問題が深刻化しています。特に、音声や映像の信頼性を確保するための技術的な対応が急務であり、国際的な標準化や国内実装が求められています。今回の共同研究では、エヴィクサーが開発した「Evixar Audio Forensics（EAF）」という偽情報対策用のクラウドシステムに、データアナリティクスラボが得意とするAIとデータ解析の技術を組み合わせます。

主な研究テーマには以下の二つがあります：
1. 多様な生成モデルを駆使したテストデータの作成とその体系化。
2. 音声・映像コンテンツの真偽を判定する技術の高度化。

これらの研究成果は、国際的なAIガバナンスや標準化団体との整合性を意識しながら、社会における「信頼できる情報流通基盤」の構築に貢献することを目指しています。

研究の基盤技術

本研究はエヴィクサーが採択された総務省の事業に基づき、その技術を実証するために設計されています。「Evixar Audio Forensics（EAF）」は、以下の基礎技術で構成されています。
1. 音響透かし技術：音声信号に人間の耳には聞こえない形でデータを埋め込む技術で、改ざんやコピーを検知できます。この方法は、メタデータへの埋め込みよりも高い耐改ざん性を誇ります。
2. 音響フィンガープリント技術：音声データを短時間で特徴量に変換して識別可能にし、改変や合成の有無を検知します。
3. パッシブな真偽判別支援技術：生成AIによるコンテンツが存在するかどうかを判定するための手法で、音声の不自然さを分析します。