証拠の質 4.13/5
8次元のレビュー評価。基準は 品質ルーブリック 。各次元は1〜5で評価。
- D1 出典への根拠
- 4/5
- D2 出典の権威性
- 5/5
- D3 算術
- 3/5
- D4 不確実性
- 4/5
- D5 範囲
- 4/5
- D6 文章
- 4/5
- D7 認識の誠実性
- 4/5
- D8 注意事項の完全性
- 5/5
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- あなたの要因
≈ 同じくらいの確率
認知リスク
同意なき親密なディープフェイクに関する世間の言説は、一握りの有名人の事例——2024年1月のTaylor Swift、その年の後半の米国議会の女性たち、複数の事件にわたるK-popアイドル——に支配されている。そこから生まれる心的モデルは「これはインターネット上の有名な女性に起こる」というもので、これにより一般の成人はこのリスクを他人事として分類できる。根底にあるツールのコストの推移はその捉え方を裏づけない。2019年には研究用GPUを要したオープンソースのモデルが、今では一般消費者の携帯電話で動作し、1枚の写真での実用的な顔の入れ替えは数分で済む。直接尋ねると、ほとんどの成人は個人的な被害の人口有病率を大幅に過小評価するが、10か国の約16,000人の回答者を対象とした査読済み調査は、これを2023年時点で2.2%としている——絶対数では数百万人であり、圧倒的に人口の片方の半分から占められている。
概算: ほとんどの成人はこれを個人的なリスクではなく「有名人に起こること」と分類する
出典: 編集部の直感（調査に基づかない）
実際のリスク
100分の約2（これまでに、10か国、2023年）
10か国（オーストラリア、ベルギー、デンマーク、フランス、イタリア、オランダ、メキシコ、韓国、英国、米国）の16歳以上の成人、Umbach et al. CHI 2024
計算を表示
Umbach et al.（2024年）の2.2%という数字は、消費者向けのディープフェイクツールが約5年間広く利用可能であった2023年に測定された同時代の「これまでに経験した」有病率である。これを米国成人の残余生涯確率に変換するには、反対方向への2つの調整が必要である。第一に、この見出しは真の被害を過小評価している。というのも、(a) 多くの被害者は自分の親密なディープフェイクが存在することを知らない——画像は閉じたチャンネルで共有されるか、対象者が決して訪れない専用サイトでホストされる——し、(b) 自己申告調査は、想起と開示の障壁のために性的暴力のカテゴリーを慢性的に過少に捉えており、Eaton et al.（2017年）の米国のみのNCII調査は、実際の（非AIの）親密画像を含むより広い定義で生涯有病率8%を認めているためだ。第二に、技術の曲線は急である。Home Security Heroesのセンサスは、2019年から2023年にかけて検出されたディープフェイク動画が550%増加し、そのほぼすべてがポルノで女性を標的にしていることを認めた。査読済みの同時代の基準率と、59年の期間にわたる中程度の成長仮定を組み合わせた妥当な生涯推定値は4%付近に落ち着く——2023年の有病率のおよそ2倍で、AI以前の画像に基づく虐待の15年間を捉えたEatonのより広い定義の8%を大きく下回る。不確実性帯は広く（2%〜10%）、技術がまだ急速に普及しているため上方に偏っている。
注意事項: 3つの注意点が見出しの数字よりも重要である。第一に、性別の非対称性は、人口平均の数字が誤解を招くほど深刻である。4%の生涯推定値は、7〜8%近い女性の率と2%を…
3つの注意点が見出しの数字よりも重要である。第一に、性別の非対称性は、人口平均の数字が誤解を招くほど深刻である。4%の生涯推定値は、7〜8%近い女性の率と2%を大きく下回る男性の率のおおよその加重平均である。ディープフェイク動画の供給に関するあらゆるセンサスは、ポルノの割合が実質的に女性のみを標的にしていることを見出している。人口平均のみを報告すると、女性のリスクを過小評価し、男性のリスクを過大評価することになる。だからこそ、個人要因の乗数は装飾ではなく重要な役割を担っている。 第二に、調査データはほぼ確実に控えめである。合成親密画像の多くの被害者は、その画像が存在することを決して知らない——それは対象者のソーシャルグラフの外で完全に生成され、共有され、消費されうる。2.2%という同時代の数字は自己認識のある被害を測定している。真の率は必然的により高く、自己申告では知りえない。これは、被害者が定義上その出来事を認識しているサイバーいじめや嫌がらせとは構造的に異なる。 第三に、比較可能な査読済みの時系列は存在しない。Umbach et al.（2024年）は、この特定のカテゴリーに関する初の多国間人口調査である。Deeptrace 2019年、Home Security Heroes 2023年、およびInternet Watch Foundationの報告は、需要側の被害有病率ではなく供給（オンライン上の動画）を測定している。不確実性帯は、測定のギャップと技術採用曲線の急峻さの両方を反映している——2023年のデータから計算されたいかなる数字も、2030年までには大幅に低くなる可能性がある。 第四に、この項目は米国成人の生涯リスクを対象としているが、最も動きの速い最前線は未成年者と学校の文脈であり、スラッグはそれを扱っていない。Thornの2025年の若者調査（n=1,200、13〜20歳）では、若者の17人に1人（6%）が自分のディープフェイクヌードで標的にされており、年少の10代の少年と若年成人の女性の両方では10人に1人に上昇した——つまり10代の間では、被害は成人の動画供給センサスのように女性に偏ってはいない。支配的なパターンは仲間同士である。クラスメートが卒業アルバムやソーシャルメディアの写真に「nudify」アプリを使い、法的には児童性的虐待資料となるものを生成するのだ。NCMECのCyberTiplineによる生成AIのCSAM報告は、2023年の4,700件から2024年の67,000件に増加し、2025年までに158,000件超の画像が人手でAI生成と分類された（見出しの2025年の1.5百万件の報告数は、単一のプロバイダーからの約1.1百万件の対応不能な報告によって水増しされており、有病率の急増と読むべきではない）。2025年5月19日に署名された米国のTAKE IT DOWN法は、ディープフェイクを含む同意なき親密画像の公開を犯罪とし、プラットフォームに通知から48時間以内にフラグ付けされたコンテンツを削除することを義務づけている（プラットフォームの1年間の遵守猶予期間は2026年5月まで続いた）。独自の基準率とNCMEC/IWF/Thornの情報源セットを備えた、未成年者／仲間生成に特化した項目が正当化される。上記の数字はここでは文脈として記録されており、成人の生涯の見出しには織り込まれていない。 最後に、この更新で見出しが改訂されなかった理由について。2025〜2026年の調査証拠（Thorn）は若者のみで一時点のものであり、NCMECの推移は供給側の未成年CSAM報告数であって、成人の生涯有病率ではない。2026年のInternational AI Safety Reportは、成人の数字を更新して公表するのではなく、Umbachの2.2%を再述している。公的な成人人口調査でこの率を改訂したものはないため、4%の生涯中心推定値と2〜10%の帯は維持される。新しい情報源は、数字を動かすのではなく、それを安定させ、部分集団の描像を鮮明にする。
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査読済みのアンカーは、Umbach、Henry、Beard、Berryessaが2024年にCHI議事録に発表した論文であり、オーストラリア、ベルギー、デンマーク、フランス、イタリア、オランダ、メキシコ、韓国、英国、米国の10か国にわたる約16,000人の成人を調査し、2.2%が同意なき合成親密画像を個人的に経験したと報告し、1.8%が加害したと報告した。フィールドワーク年は2023年であり、消費者向けディープフェイクツールが約5年間広く利用可能であった時期である。純粋な生涯累積数として読むと、2.2%は小さい。10年前には実質的に存在しなかったカテゴリの有病率として、また検出されたディープフェイク動画の供給が3桁の年間成長率で拡大している期間中の数字として読むと、それは静止した基準率ではなく移動中の基準率である。
性別の非対称性は他のすべてを支配する。Sensity AIの2019年の14,678本のディープフェイク動画の最初のセンサスでは、96%がポルノであり、観察されたすべてのポルノディープフェイクが女性の被写体を描いていることがわかった — 著者らはディープフェイクポルノが「女性のみを標的とし、害を与える」とはっきり述べた。Home Security Heroesの2023年の追跡センサスは、約7倍のサンプル（95,820本の動画）でポルノの割合を98%、女性標的の割合を99%とした。The Markupの2024年の米国議会の分析では、議会女性議員の6人に1人が性的に露骨なAI画像で標的にされており、男性同僚は基本的にゼロであることがわかった。ここでの4%の生涯推定値は人口平均である：女性については実現率は数倍高く、男性については実質的に低い。
被害経路は文書化され、十分に再現されている。Eaton、McGlynnなど（Psychology of Violence、2020）は、同意なき親密画像 — 合成かどうかにかかわらず — を、財産または評判の不法行為としてではなく性的暴力の一形態として捉えている。なぜなら、記録された結果が接触型性犯罪のものを追跡しているからだ：抑うつと不安の上昇、公的な専門職からの撤退、無視できない部分集合における自殺念慮。2026年の国連特別報告者の報告は、公的な生活を送る女性に対する萎縮効果のダイナミクスを「仮想レイプ」と表現したが、これは修辞的に聞こえるかもしれないが、被害者が報告する心理的負担について運用的に正確である。自己検閲が最も一般的な下流の行動である：女性ジャーナリストや選出された公務員の調査は、虐待を避けるために公的なアウトプットを減らしたと答える人が40%以上になることを繰り返し見出しており、合成画像はその虐待分布の重篤な端に位置している。
本当に不確実なのは生涯の上限である。Eatonの2017年の米国調査では、より広範な同意なき親密画像 — 同意なく共有された実際の写真を含むカテゴリ — を**生涯有病率8%**としており、これはAI生成のサブカテゴリが最終的に既存の実画像カテゴリを規模で上回らない限り、合成画像被害の自然な上限である。純粋な追加ではなく部分的な置換を期待する構造的理由がある（合成バージョンでは妥協する写真がそもそも存在する必要がなく、被害者プールがかなり広がる）し、追加を期待する他の理由もある（実画像NCII被害者のほとんどは加害者との事前の親密関係があったが、合成画像にはそのようなゲートがない）。4%の中央推定値は両者の差を分け、2-10%の不確実性バンドは、軌道が現在のレベルと同じくらい重要であることを認めている。
3つ目の構造的注意点は検出である。サイバーいじめや直接的な嫌がらせの被害者は、定義上イベントが発生したことを知っている。同意なき合成画像の被害者は決して知らない可能性がある — 画像は生成され、閉じたチャンネルで取引され、対象者のソーシャルグラフの外で完全に消費される可能性がある。Umbachらのような自己申告調査は、自己認識のある被害化を測定する。真の被害化は必然的により高く、未知だがおそらく非自明な倍数である。これは、2.2%の見出しを点推定値ではなく下限として扱う最大の理由であり、最近のこのトピックへのプレス注目の急増にもかかわらず、このエントリを過小評価されているとしてフラグを立てる理由である。
関連する豆知識
2023年の10か国調査では、典型的な成人の生涯でおよそ25人に1人が、同意なく自分のディープフェイク親密画像を作られたと報告し、ある1年では約100人に2人が報告している。生涯の被害確率は脅威の目新しさが示唆する以上に高い。
根拠台帳
以下の各数値は各出典が報告した内容であり、引用した原文の抜粋と算出方法を記載しています。リンクをクリックして直接確認できます。
2/8 件の出典が引用元と一字一句一致することを独立して検証済み
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[1] Umbach, Henry, Beard & Berryessa — Proceedings of CHI 2024 (arXiv preprint) — Non-Consensual Synthetic Intimate Imagery: Prevalence, Attitudes, and Knowledge in 10 Countries 検証済み
Non-Consensual Synthetic Intimate Imagery: Prevalence, Attitudes, and Knowledge in 10 Countries- 統計値
2.2% of all respondents indicated personal victimization with non-consensual synthetic intimate imagery; 1.8% indicated perpetration; survey of >16,000 respondents across 10 countries (Australia, Belgium, Denmark, France, Italy, Netherlands, Mexico, South Korea, UK, US)- 抜粋
“"2.2% of all respondents indicated personal victimization, and 1.8% all of respondents indicated perpetration behaviors regarding deepfake pornography." ”
- 出典データ
- 2024-02-02
- アクセス日
- 2026-05-28 · アーカイブ版
- 検証
- グラウンディング監査の際、抜粋を引用元から独立して再取得し、原文と一字一句一致することを確認しました。
- 計算過程
- Umbach et al. (2024) is the first peer-reviewed multi-country population survey specifically measuring synthetic (AI-generated) intimate-imagery victimization rather than the broader image-based-abuse category. The paper was accepted to CHI 2024 (the flagship ACM human-computer interaction conference). Sample is >16,000 respondents across the 10 listed countries; the 2.2% figure is the pooled personal-victimization rate across all respondents. This is the headline native rate. The fielding year is 2023, so the figure is best interpreted as "ever experienced as of 2023" — a contemporaneous lifetime-to-date prevalence with the technology only ~5 years into mainstream availability. The lifetime extrapolation to ~4% combines this base with a moderate forward-growth assumption (Home Security Heroes census shows 550% growth 2019-2023), capped well below the 8% lifetime rate Eaton et al. found for the broader NCII category that includes real imagery.
-
[2] International AI Safety Report (chaired by Yoshua Bengio), backed by 30+ countries, the EU, OECD and UN — International AI Safety Report 2026 — Extended Summary for Policymakers
International AI Safety Report 2026 — Extended Summary for Policymakers- 統計値
Restates the multi-country survey finding that 2.2% of >16,000 respondents across 10 countries reported someone had generated non-consensual intimate images of them; notes 96% of deepfake videos are pornographic, 15% of UK adults report having seen deepfake pornographic images, and that the vast majority of 'nudify' apps explicitly target women- 抜粋
“"In a survey of over 16,000 respondents across 10 countries, 2.2% of respondents said that someone had generated non-consensual intimate images of them." ”
- 出典データ
- 2026-02-01
- アクセス日
- 2026-06-14 · アーカイブ版
- 計算過程
- The International AI Safety Report is the intergovernmental synthesis assessment (the AI-equivalent of the IPCC) commissioned after the Bletchley Park AI Safety Summit and chaired by Yoshua Bengio, with contributions vetted across 30+ governments plus the EU, OECD and UN. It is cited here as an independent authoritative corroboration of the Umbach et al. (2024) 2.2% headline rather than as a new base rate: the 2026 report restates the same multi-country figure, confirming it remains the best available adult-population prevalence estimate as of early 2026 and that no superseding adult-lifetime rate has been published. It does NOT move the headline number — it stabilises it. The additional context it supplies ("nudify" apps overwhelmingly target women; 15% of UK adults have seen pornographic deepfakes) reinforces the gender asymmetry and the rapid-diffusion framing already in this entry.
- 独立性
- The AI Safety Report is a secondary synthesis that cites Umbach et al., so it is not statistically independent of the headline figure. It is retained because its govt-report authority and 2026 vintage confirm the 2.2% number had not been revised upward in any peer-reviewed adult survey by mid-2026, which is exactly why this entry's headline was left at 4% rather than raised on the strength of youth-only (Thorn) data.
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[3] Eaton, Jacobs & Ruvalcaba — Cyber Civil Rights Initiative — 2017 Nationwide Online Study of Nonconsensual Porn Victimization and Perpetration
2017 Nationwide Online Study of Nonconsensual Porn Victimization and Perpetration- 統計値
1 in 12 (8.0%) of US adult respondents reported lifetime victimization of nonconsensual pornography; 1 in 20 (5%) reported perpetration; women's victimization rate was higher than men's; n=3,044 US adults- 抜粋
“"Among participants (54% women), 1 in 12 reported at least one instance of nonconsensual pornography victimization in their lifetime, and 1 in 20 reported perpetration of nonconsensual pornography. Women reported higher rates of victimization and lower rates of perpetration than men." ”
- 出典データ
- 2017-06-12
- アクセス日
- 2026-05-28 · アーカイブ版
- 計算過程
- The Eaton/CCRI 2017 study is the most-cited US adult NCII prevalence figure and was published as a peer-reviewed follow-up in Psychology of Violence (Ruvalcaba & Eaton, 2019). It covers all non-consensual intimate imagery — overwhelmingly authentic photographs taken consensually and later distributed without consent — not just AI-generated deepfakes, which were not yet a measurable category in 2016 when the survey was fielded. The 8% lifetime figure is included here as the broader-category ceiling: any plausible deepfake-specific lifetime rate should sit at or below this number, because synthetic imagery is one mechanism within a larger problem that pre-dates the AI tools. The CCRI sample (3,044 US adults via online panel) has the usual online-panel skew but is the most authoritative US-specific headline number available. Used to set the upper bound on the uncertainty interval, not the central estimate.
- 独立性
- Eaton et al. used a US-only online probability panel through CCRI, entirely separate from the Umbach et al. 10-country fielding. The broader definition (real + synthetic NCII) and the seven-year gap make the two figures complementary, not redundant: Umbach captures the synthetic share of a recent year; Eaton captures lifetime prevalence of the broader category before consumer deepfake tools existed.
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[4] Silicon Republic — coverage of Deeptrace (Sensity) State of Deepfakes 2019 — 96pc of deepfakes online are pornographic in nature (Deeptrace report coverage)
96pc of deepfakes online are pornographic in nature (Deeptrace report coverage)- 統計値
Deeptrace 2019 census found 14,678 deepfake videos online; 96% were non-consensual pornography; every observed pornographic deepfake portrayed a female subject- 抜粋
“"Deepfake pornography is a phenomenon that exclusively targets and harms women." ”
- 出典データ
- 2019-10-08
- アクセス日
- 2026-05-28 · アーカイブ版
- 計算過程
- The Deeptrace (later renamed Sensity AI) 2019 report is the earliest systematic census of deepfake videos online and established the gender asymmetry that has held in every subsequent measurement: pornographic deepfakes overwhelmingly target women. Used here purely to source the gender multiplier — the headline native rate is from Umbach, the severity asymmetry is from Deeptrace. The original report PDF is published on Sensity's site; this Silicon Republic coverage is used because the primary host returns 403 to automated retrieval. The 96% pornographic / ~100% female-target finding has been replicated by Home Security Heroes (2023) on a much larger 95,820-video sample with 99% female-target.
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[5] Home Security Heroes — 2023 State of Deepfakes: Realities, Threats, and Impact
2023 State of Deepfakes: Realities, Threats, and Impact- 統計値
95,820 deepfake videos identified online in 2023 (a 550% increase from 2019); 98% of deepfake videos online are pornographic; 99% of deepfake pornography targets women- 抜粋
“"Deepfake porn makes up 98 percent of all deepfake videos online, with 99 percent of them targeting women." ”
- 出典データ
- 2023-09-01
- アクセス日
- 2026-05-28 · アーカイブ版
- 計算過程
- The 2023 census is included for trajectory rather than base-rate: the 550% growth from 2019 to 2023 (14,678 → 95,820 detected videos) is the diffusion signal that drives the upward skew on the uncertainty band. Home Security Heroes is a commercial security publication rather than peer-reviewed academia, but its census methodology mirrors Deeptrace's 2019 work and the corroborating 99% female-target figure aligns with both the academic literature and the Sensity follow-ups. Used to justify treating the 2.2% contemporary prevalence as a lower bound on true lifetime exposure given the rapid capability and accessibility growth.
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[6] Thorn (child-safety technology nonprofit) — Deepfake Nudes & Young People 検証済み
Deepfake Nudes & Young People- 統計値
1 in 17 (6%) of US young people aged 13-20 reported having been the target of someone creating deepfake nudes of them; this experience was most prevalent among younger teen boys and young-adult women, with 1 in 10 (10%) in each group reporting victimization; around 1 in 8 (13%) personally knew an under-18 victim; n=1,200, surveyed Sept 27-Oct 7 2024- 抜粋
“"1 in 17 (6%) respondents reported they had been the target of someone using technology to create deepfake nudes of them. This experience was most prevalent among younger teen boys and young adult women, with 1 in 10 (10%) in each group reporting this form of victimization." ”
- 出典データ
- 2025-03-03
- アクセス日
- 2026-06-14 · アーカイブ版
- 検証
- グラウンディング監査の際、抜粋を引用元から独立して再取得し、原文と一字一句一致することを確認しました。
- 計算過程
- Thorn's March 2025 youth survey (n=1,200 US respondents aged 13-20, fielded Sept 27-Oct 7 2024) is the first US prevalence measurement specific to deepfake-nude victimization among young people. Its 6% headline is NOT comparable to this entry's adult-lifetime base rate: it is a current-prevalence figure for a 13-20 cohort, a different population and a different (point-in-time, not lifetime) basis. It is cited here for two narrow purposes only: (1) to source the young-adult woman multiplier (10% in that subgroup / 6% overall ≈ 1.7x, an internal-to-Thorn ratio), and (2) to document the younger-teen-boy subgroup and peer-on-peer "nudify" pattern in the caveats. It does not contribute to the adult-lifetime headline number.
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[7] National Center for Missing & Exploited Children (NCMEC) — Generative AI — CyberTipline reporting trajectory
Generative AI — CyberTipline reporting trajectory- 統計値
CyberTipline reports of generative-AI child sexual abuse material rose from 4,700 (2023) to 67,000 (2024) to 1.5 million (2025), though ~1.1 million of the 2025 reports came from a single ESP (Amazon AI Services) with no actionable information; NCMEC categorized 158,000+ images/videos as AI-generated Jan 2023-Dec 2025; 275+ direct victims of GAI CSAM identified in 2024-2025- 抜粋
“"In 2023, NCMEC received 4,700 CyberTipline reports of GAI... In 2025, this increased to 1.5 million CyberTipline reports of GAI from the public and ESPs." ”
- 出典データ
- 2026-01-01
- アクセス日
- 2026-06-14 · アーカイブ版
- 計算過程
- NCMEC is the congressionally-designated US clearinghouse for child sexual abuse material; its CyberTipline figures are supply-side report counts, not a victim-prevalence rate, and they concern MINORS rather than the adults this entry is scoped to. They are cited solely to document the trajectory referenced in the caveats — the order-of- magnitude jump in AI-generated CSAM reporting 2023-2025. The 1.5 million 2025 figure must be read with the caveat that ~1.1 million originated from a single ESP (Amazon AI Services) and were non-actionable, so the raw count overstates the underlying growth; the 4,700 -> 67,000 jump from 2023 to 2024 and the 158,000+ human-categorized AI images are the cleaner diffusion signals. Not used for any number in this adult-scoped entry.
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[8] Euronews, reporting on UN Women's 'Tipping Point' study (with City St George's, University of London and TheNerve) — 'Virtual rape': AI and deepfakes are silencing women in public life, UN report
'Virtual rape': AI and deepfakes are silencing women in public life, UN report- 統計値
UN Women survey of 640+ women in public-facing roles across 119 countries (late 2025) found 41%+ had self-censored on social media to avoid abuse and 19% had reduced professional public speaking; researchers describe AI-facilitated image-based abuse as enabling 'virtual rape'- 抜粋
“"AI-assisted 'virtual rape' is now at the fingertips of perpetrators. This phenomenon accelerates the harm from online violence inflicted on women in public life." ”
- 出典データ
- 2026-04-30
- アクセス日
- 2026-07-01 · アーカイブ版
- 計算過程
- UN Women's "Tipping Point: Online Violence Impacts, Manifestations and Redress in the AI Age" report, produced with City St George's, University of London and the digital-forensics nonprofit TheNerve, surveyed 640+ women in public-facing roles (journalists, activists, politicians) across 119 countries in late 2025. Cited here for the self-censorship / chilling-effect pathway and the "virtual rape" framing of AI-facilitated image-based abuse referenced in the body text, not for any lifetime-probability figure: the survey measures self-reported behavioural response among a self-selected, high-public- visibility sample, not general-population victimization prevalence, so it does not feed the native/normalized headline.
- 独立性
- UN Women is a UN entity; the study is co-produced with an academic research centre and a digital-forensics nonprofit. Independent of the Umbach et al. academic prevalence survey and of the Home Security Heroes / Deeptrace supply-side censuses; it measures self-reported behavioural impact among public-facing women rather than population prevalence.