生成AIパスポート ディープフェイク 出題｜新旧の変更点と演習4問
公開 2026.10.19
「生成AIパスポートでディープフェイクはどう出るのか」——先に結論です。2027年2月試験からの新シラバスでは、ディープフェイクは第4章「生成AIの代表的リスク」の中の1項目「ディープフェイクによるなりすましリスク」として扱われます。 旧シラバスでは第3章に独立した中項目がありました。技術の説明より、「なりすましにどう備えるか」という判断の側に重心が移ったと読めます。
この記事では、公式シラバスPDFの該当箇所を新旧で突合し、似た用語の区別表と、分野特化のオリジナル演習4問を載せました。
この記事の要点
- 新シラバス(2027年2月試験より適用)の該当箇所は第4章「生成AIの代表的リスク」の学習項目「ディープフェイクによるなりすましリスク」。
- 旧シラバス(2026年10月試験まで)では**第3章の独立した中項目「ディープフェイク(深層偽造)技術」**だった。
- 新シラバスでは、なりすましの周辺にソーシャルエンジニアリング・多要素認証・人間による確認・承認のキーワードが並ぶ。「見抜く」より「確認の手順を踏む」が軸。
- 実際の出題数・配点は公式から確認できない。この記事の演習はオリジナル問題で、過去問ではない。
情報確認日: 2026年10月19日(出典は記事末) 更新日: 2026年10月19日
ディープフェイクは新シラバスで「代表的リスク」の1項目として問われる
新旧を見比べると、扱いの位置が変わっています。ここでは公式シラバスPDF(2027年2月試験より適用)の該当箇所を、そのまま示します。
| 項目 | 内容(公式シラバスより) |
|---|---|
| 大項目 | 第4章 生成AIのリスク予防・AI倫理・ガバナンス |
| 中項目 | 生成AIの代表的リスク |
| 学習目標 | 生成AIの利用によって生じる代表的なリスクを、出力内容・情報管理・権利侵害・倫理・セキュリティの観点から理解する |
| 学習項目(該当) | ディープフェイクによるなりすましリスク |
| 詳細キーワード(関連するもの) | ディープフェイク、なりすまし、フィッシング、ソーシャルエンジニアリング、多要素認証、人間による確認・承認、ファクトチェック、肖像権、パブリシティ権、名誉毀損、信用毀損 |
同じ中項目には、ハルシネーション、情報漏えい、著作権、差別・偏見、フィッシング・詐欺・サイバー攻撃への悪用などが並びます。ディープフェイクは「数ある代表的リスクの1つ」として、他のリスクと横並びで問われる構成です。
さらに、第4章「AI倫理とAI事業者ガイドライン」の学習項目には「偽情報・偏りと情報拡散のリスク」があり、詳細キーワードに偽情報・誤情報・エコーチェンバー・フィルターバブルが入っています。ディープフェイクそのものではなく、「偽情報の拡散」という文脈で問われる可能性もあると整理しておくと安全です(出題内容の実際は非公開のため、断定はできません)。
旧シラバスからは「独立した技術項目」から「リスク項目」へ移った
結論として、**新設ではなく「移動と再編」**です。公式の旧版・新版のシラバスPDFを突合した結果を表にします。
| 観点 | 旧シラバス(2026年10月試験まで) | 新シラバス(2027年2月試験より) | 変化 |
|---|---|---|---|
| 位置 | 第3章「現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向」の中項目「ディープフェイク(深層偽造)技術」 | 第4章「生成AIの代表的リスク」の学習項目「ディープフェイクによるなりすましリスク」 | 移動 |
| 学習目標 | 深層偽造(ディープフェイク)の危険性を理解する | 代表的なリスクを、出力内容・情報管理・権利侵害・倫理・セキュリティの観点から理解する | 再編 |
| 学習項目 | ディープフェイクとは／ディープフェイクによる事件 | ディープフェイクによるなりすましリスク(1項目) | 項目数は縮小 |
| キーワード | ディープフェイク(深層偽造)技術、偽情報(ディスインフォメーション) | ディープフェイク、なりすまし、多要素認証、人間による確認・承認 など | 対策側の語が増加 |
| 「ディープフェイクによる事件」という事例項目 | あり | 学習項目としては確認できない | 据え置きとは言えない |
読み取れるのは次の点です。公式は第4章の改訂ポイントとして、「人間による確認・承認」といった実践的な観点を加えたと説明しています。ディープフェイクの項目はその流れの中に置かれたと考えられますが、ディープフェイクの出題が増えたか減ったかは、公式からは確認できません。 新シラバスの試験はまだ実施されていないためです。
旧シラバス全体との違い(AIエージェント章の独立、ガバナンスの拡充など)は生成AIパスポート 難易度と、日程・旧新の切り替えは生成AIパスポート 日程 2027にまとめています。
似た用語は「何が偽か・誰が偽か」で区別すると取り違えない
ディープフェイクは、周辺の用語と混ざりやすい項目です。シラバスのキーワードに出てくる語を、何が問題の中心かで分けます。
| 用語 | 中心となる問題 | 偽りの出どころ | 試験での見分け方 |
|---|---|---|---|
| ディープフェイク | AIで作った本物そっくりの映像・音声・画像 | 人が意図して作る(悪用) | 「実在の人物になりすます」「本物に見える」 |
| ハルシネーション | AIが事実でない内容を、もっともらしく出力する | AIの仕組みから生じる(悪意なし) | 「AIが自信ありげに間違える」。対策は出力の検証 |
| 偽情報(ディスインフォメーション) | 意図的に流される誤った情報 | 人が意図して流す | 「意図的」「拡散」。ディープフェイクはその手段になりうる |
| 誤情報 | 悪意なく広まる誤った情報 | 発信者に悪意がない | 「誤って共有」。意図の有無で偽情報と分かれる |
| フィッシング | 本物を装って情報を盗む手口 | 人が意図して仕掛ける | 「偽サイト・偽メール」。ディープフェイクの音声・映像が加わると高度化 |
| ソーシャルエンジニアリング | 人の心理の隙を突いて情報や行動を引き出す | 人が意図して仕掛ける | 「だます相手は人」。技術的な侵入ではない |
避けたい判断 / こうすればOK
- 避けたい: 「偽物かどうかを見た目で見破る」ことを対策の中心にする
- こうすればOK: 見た目や声が本物らしくても、別の経路で本人確認し、重要な依頼は人間が確認・承認する手順を決めておく(新シラバスのキーワード「多要素認証」「人間による確認・承認」に対応)
偽情報・誤情報の定義の細部はシラバスのキーワード一覧に語が載るのみで、本文は非公開です。上表の使い分けは一般的な用語の整理であり、公式の定義文ではありません。
ハルシネーションとの区別は、出題の定番になりやすい組み合わせです。詳しくは生成AIパスポート ハルシネーションで独立して扱っています。
演習4問: 「見破る」より「確認の手順」を選べるかを確かめる
分野特化のオリジナル問題です。実在の過去問や非公開問題ではありません。正解の根拠は、公式シラバスの範囲と一般的な用語の整理に限っています。総合的な模試形式は生成AIパスポート 模試・過去問を参照してください。
問1
ディープフェイクの説明として、最も適切なものはどれか。
- 生成AIが事実と異なる内容をもっともらしく出力すること
- 深層学習などを用いて、実在の人物の顔や声に似せた偽の映像・音声を作る技術、またはその生成物
- 利用者が承認していないAIツールを業務で使うこと
- 学習データに偏りがあるために出力が偏ること
問2(例・架空の状況)
経理担当者のもとに、上司本人の声そっくりの電話で「至急、新しい口座へ送金してほしい」と指示があった。声は本物に聞こえる。最も適切な対応はどれか。
- 声が上司と一致しているので、急ぎのため指示どおり送金する
- 通話の音質が不自然かどうかを自分で判断し、問題なければ送金する
- 電話とは別の連絡手段(社内チャットや直接の確認など)で本人に確認し、承認の手順を踏んでから対応する
- 送金先の口座名義だけを検索して、実在すれば送金する
問3
「偽情報(ディスインフォメーション)」と「誤情報」の違いとして、最も適切なものはどれか。
- 偽情報は意図的に流される誤った情報で、誤情報は悪意なく広まる誤った情報である
- 偽情報はAIが生成したものだけを指し、誤情報は人が書いたものだけを指す
- 偽情報は画像のみ、誤情報は文章のみを指す
- 両者に違いはなく、同じ意味で使われる
問4(例・架空の状況)
ある会社が、有名人そっくりの顔と声を生成AIで作り、本人の同意なく商品広告に使おうとしている。懸念される法的・倫理的問題として、最も適切なものはどれか。
- 技術的に作れるのであれば、権利の問題は生じない
- 肖像権・パブリシティ権の侵害や、信用毀損などのおそれがある
- 個人情報保護法のうち「匿名加工情報」のルールだけが問題になる
- 著作者人格権のみが問題になり、本人の権利は問題にならない
解説
| 問 | 正解 | 解説 |
|---|---|---|
| 問1 | 2 | 1はハルシネーション、3はシャドーAI、4は差別・偏見・バイアスの説明です。シラバスでは、いずれも第4章の代表的リスク・関連項目として別のキーワードになっています。「実在の人物に似せた偽の映像・音声」がディープフェイクの核です |
| 問2 | 3 | 新シラバスのキーワードにある「ソーシャルエンジニアリング」「多要素認証」「人間による確認・承認」に対応する場面です。見た目や声の本物らしさは根拠になりません。別経路での確認と、重要な依頼を人が承認する手順が対策の中心です |
| 問3 | 1 | 意図の有無で分けます。偽情報は意図的、誤情報は悪意なし。生成物の種類(AI生成か、画像か)では分けません。ディープフェイクは偽情報を広める手段になりうる点も押さえます |
| 問4 | 2 | 新シラバスの学習項目に「肖像権・パブリシティ権侵害リスク」と「名誉毀損・信用毀損・炎上リスク」があります。本人の同意なく顔や声を商用利用すれば、これらの問題になりえます。著作権側の論点は生成AIパスポート 著作権で整理しています |
間違えた問は、上の区別表の該当行に戻って確認してください。
学習の進め方は「区別表 → 対策の手順 → 隣接リスク」の順にすると効率がよい
ディープフェイクは単体で暗記する項目ではなく、なりすまし・偽情報・著作権などと横断で問われやすいため、次の順で進めます。
- 区別表の6語を、自分の言葉で言い換える。特に偽情報と誤情報、ハルシネーションとの差を意識する。
- 「確認の手順」を言えるようにする。別経路での本人確認、多要素認証、人間による確認・承認の3点を、場面に当てはめて答えられる状態にする。
- 隣接する項目へ広げる。AIエージェントがだまされる側のリスクは生成AIパスポート プロンプトインジェクション、組織としてのルールは生成AIパスポート ガバナンス AI倫理に続きます。
全体の学習計画は生成AIパスポート 勉強法で3ステップに整理しています。
まとめ
- 新シラバスの該当箇所は、第4章「生成AIの代表的リスク」の学習項目**「ディープフェイクによるなりすましリスク」**。
- 旧シラバスの第3章「ディープフェイク(深層偽造)技術」(独立した中項目)から移動・再編された。出題頻度が変わったかは確認できない。
- 区別のコツは「意図の有無」「何を偽るか」「だます相手は人か」。対策は見破るのでなく、別経路の確認と人による承認。
- 総合演習は生成AIパスポート 模試・過去問へ。
無料会員登録をすると、生成AIのリスクを自分の業務に当てはめて確かめる学習コンテンツや診断を利用できます。区別表で迷った語がある人は、まず登録して関連する演習から試してみてください。
参照した一次情報(取得日: 2026年10月19日)
- GUGA 公式シラバス(2027年2月試験より適用): https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf
- GUGA 旧シラバス(2026年10月試験まで): https://guga.or.jp/assets/syllabus_202610.pdf
- GUGA 生成AIパスポート試験概要(旧・新シラバスへのリンクを確認): https://guga.or.jp/outline
- GUGA シラバス大幅改訂のお知らせ(2026年10月1日): https://guga.or.jp/2026-10-01-1100-2
よくある質問
生成AIパスポートでディープフェイクは出題されますか？
試験は公式シラバスから出題されます。2027年2月試験からの新シラバスには、第4章「生成AIの代表的リスク」の学習項目として「ディープフェイクによるなりすましリスク」があります。旧シラバス(2026年10月試験まで)にも第3章に「ディープフェイク(深層偽造)技術」の中項目がありました。具体的な出題数や配点は公式から公表されていません。
新シラバスでディープフェイクの扱いはどう変わりましたか？
旧シラバスでは第3章の独立した中項目でしたが、新シラバスでは第4章「生成AIの代表的リスク」の中の1つの学習項目になりました。キーワードにも、なりすまし、ソーシャルエンジニアリング、多要素認証、人間による確認・承認など、対策側の語が並びます。出題頻度が増減したかは、新シラバスの試験が未実施のため確認できません。
ディープフェイクと偽情報の違いは何ですか？
ディープフェイクは、AIで本物そっくりに作った映像・音声・画像、またはその技術を指します。偽情報(ディスインフォメーション)は、意図的に流される誤った情報で、ディープフェイクはその手段になりえます。悪意なく広まる誤った情報は誤情報と呼んで区別します。この使い分けは一般的な整理で、シラバスにはキーワードとして語が載っています。
ディープフェイクとハルシネーションの違いは何ですか？
ハルシネーションは、AIが事実でない内容をもっともらしく出力する現象で、悪意なくAIの仕組みから生じます。ディープフェイクは、人が意図して実在の人物になりすますように作る偽の映像・音声などです。前者の対策は出力の検証、後者の対策は別経路での本人確認など確認手順の整備が中心になります。
ディープフェイクへの対策は試験でどう問われますか？
新シラバスのキーワードには、ソーシャルエンジニアリング、多要素認証、人間による確認・承認が含まれます。見た目や声で本物かどうかを見破るのではなく、別の連絡手段で本人確認する、重要な依頼は人が承認する、といった手順を選ぶ形が想定されます。実際の出題形式は公式から非公開です。
ディープフェイクは法律の分野でも出題されますか？
新シラバスの学習項目に、肖像権・パブリシティ権侵害リスク、名誉毀損・信用毀損・炎上リスクが含まれており、本人の顔や声を無断で商用利用する場面などと結びつけて理解しておくと安全です。法的な詳細な論点は、著作権・知的財産の項目と合わせて確認してください。