生成AIが変えるブランド保護の現実

役員が出席しているはずのオンライン会議で、実際にはAIが作った“そっくりの人物”が発言していた——。
2024年に起きたこの種の事件は、わずか数十分で巨額の送金と意思決定の誤誘導を生みました。ここで損なわれたのは資金でしたが、ブランド保護に関しても大きなリスクをはらんでいます。生成AIの攻撃によって「この会社は本物か？」という市場・顧客・採用候補者の信頼そのもの、つまりブランド資産が直接揺らぐ可能性が生じているのです。実際に、攻撃者は、生成AIのディープフェイク映像と音声をリアルタイムで組み合わせ、複数名に同時になりすまし、社内の承認プロセスや“役員らしさ”という信頼記号を突破しています。

このような事例は、もはや映画の世界ではありません。生成AIによって、ブランドを毀損する攻撃は低コスト・高速・高精度となり、あらゆる規模の企業で現実的なリスクになりました。標的は製品ロゴや広告表現だけではありません。経営層のメッセージ、社内承認、IRや契約交渉、採用コミュニケーションといった、企業の「信頼を生む接点」すべてが攻撃面に変わっています。

ブランド保護の「想定範囲」が変わった

従来のブランド保護は、主に商標侵害、模倣品、誹謗中傷などの法的対応やPR危機管理を中心に行われてきました。
しかし、生成AI時代のブランド攻撃は次のような特徴を持っています。

• 即時性：SNSやメッセージングアプリを通じ、数分で世界中に拡散

• 巧妙性：人間が見分けられない映像・音声・文章を生成

• 多様性：ディープフェイク、ブランド偽装フィッシング、偽レビュー、改ざん資料など複合的に展開

結果として、攻撃はブランドイメージだけでなく、株価、取引関係、採用、顧客維持など、企業の経営指標そのものに影響を与えるリスクとなっています。

解決へのアプローチ：多層防御と組織的対応

生成AI時代におけるブランド保護は、単なる「防御」ではなく、「信頼を維持し続けるための経営基盤」と捉える必要があります。
そのためには、次の3つの層を統合した多層防御アーキテクチャが有効です。

1. ガバナンス層：法務・広報・情報システム部門を横断したブランド保護ポリシーと危機対応計画

2. 運用層：稟議・承認プロセスの多重化や本人性確認の組み込み

3. 技術層：C2PA、BIMI/DMARC、送信前AIチェック、CDR（コンテンツ無害化）などの導入

Yaguraは、これらの層を企業の実務プロセスに適合させるコンサルティングと、生成AIを悪用した攻撃を検知・無害化するソフトウェアの両面から支援します。
単なる理論ではなく、実運用で機能する防御体制を構築することが、これからのブランド保護の核心です。

生成AI時代の主要な脅威カテゴリー

1. ディープフェイクによる人物なりすまし

かつては特殊な映像編集スキルが必要だった“なりすまし”が、生成AIによって数分で可能になりました。
上述した2024年の事例では、実際に海外の大手エンジニアリング企業で役員複数名を偽装したオンライン会議が行われ、巨額の送金が実行される事件が発生しました。攻撃者はリアルタイム映像生成と音声合成を組み合わせ、社内承認プロセスを突破しています。

国内への影響
日本企業も、国際取引や海外子会社との会議で同様の攻撃を受けるリスクが高まっています。IPA（情報処理推進機構）も「ディープフェイクによるなりすまし」を2025年の注目脅威として警告しています。

2. ブランド偽装フィッシング

生成AIは、ブランドロゴや公式サイトを忠実に模倣したフィッシングサイトやメールを大量かつ迅速に作成できます。
MicrosoftやAppleなど海外大手が模倣される事例が多いですが、国内でも金融機関・製造業・ECサイトがターゲットになっています。
従来の対策であるBIMI（Brand Indicators for Message Identification）やDMARCは一定の効果を持つものの、

• 未導入の取引先からのメールを装うケース

• BIMIロゴを悪用するケース
  といった抜け穴が存在します。

3. 偽レビュー・評判操作

米FTC（連邦取引委員会）は2023年に偽レビュー禁止ルールを発表しました。これは、生成AIが作成した“自然すぎる偽レビュー”が市場を席巻したことが背景にあります。
国内でも口コミサイトやECプラットフォームで同様のリスクがあり、ブランド信頼度を損なうだけでなく、SEO評価にも悪影響を与えます。

4. 生成AIによる誤情報拡散

SNS、掲示板、動画プラットフォームなどで、ブランドや製品に関する虚偽情報が短時間で拡散されます。
生成AIは特定の人物・企業に関する記事やスレッドを自動生成し、人間が書いたように見える文章で影響力を広げます。
これにより、企業は事実確認と反論対応のスピードをこれまで以上に求められるようになっています。

5. 複合型攻撃

近年の傾向として、単一の手口ではなく、複数の攻撃を組み合わせたケースが増えています。
例えば、

1. 偽レビューでブランド評価を下げる

2. 同時に偽装フィッシングで顧客を誘導

3. 最後に役員ディープフェイクで送金を実行
   といったシナリオです。
   このような多段階攻撃は、従来の単発的な危機管理体制では対応が困難です。

多層防御アーキテクチャの設計と実装

生成AI時代のブランド保護では、「何を守るか」だけでなく、「どの順序で、どの部署と連携して守るか」が成否を分けます。
Yaguraが推奨するのは、ガバナンス層・運用層・技術層を有機的に統合した防御アーキテクチャです。

ガバナンス層：方針と組織の整備

目的: 攻撃発生時に迷わず動ける体制を作る

• ブランド保護ポリシー策定

  • 生成AIを悪用した攻撃を含めた定義と想定リスク

  • 対応優先度の基準（株価影響、顧客数、取引規模など）

• クロスファンクショナルチームの設置

  • 法務、広報、情報システム、経営層を横断

  • 定期的な模擬インシデント訓練（ディープフェイク会議のシナリオなど）

• インシデント対応プレイブック

  • 発見→封じ込め→公表→再発防止までの手順書化

  • メディア対応や顧客向け通知文のテンプレート化

運用層：日常業務の見直し

目的: 攻撃が実行されても、社内フローで被害を防ぐ

• 承認プロセスの多重化

  • 高額送金・重要契約は2人以上の承認必須

  • 承認時の本人性確認（声紋認証、顔認証）

• 情報発信プロセスの整備

  • 広報発表・SNS投稿の二重確認フロー

  • 発表者の音声・映像素材を事前登録し、不正利用を検知

• 社員教育

  • フィッシング・ディープフェイクの見分け方

  • 偽レビューやSNS誹謗対応の通報ルート明示

技術層：防御ツールと自動化

目的: 人間の限界を補完し、検知と防御を高速化

• C2PA（Content Provenance and Authenticity）

  • コンテンツの作成者・改変履歴をメタデータとして埋め込み、改ざんや偽造を検知

  • 社内制作コンテンツに標準導入

• BIMI / DMARC

  • 正規ドメインとロゴ表示でブランド偽装を防止

  • 外部取引先にも導入を促進

• 送信前AIチェック

  • 社内メール・SNS投稿の文面をAIが自動評価し、なりすましや不適切情報を事前ブロック

• CDR（Content Disarm and Reconstruction）

  • 添付ファイルや画像から潜在的な脅威を除去し、安全な形で再構築

• ブランド監視AI

  • Web・SNS・ダークウェブ上でのブランド名や役員名の不正利用を自動検知し、アラート送信

よくある反対意見と対応策

ここでは、よくある反対意見について解説します。

異議①：「うちは狙われるほど有名じゃない」

• 現実：生成AIの低コスト化により、攻撃対象は有名企業だけでなく、中堅・地方企業にも拡大。

• 対応策：取引先・サプライチェーンを狙った「踏み台攻撃」を防ぐためにも対策は必須。

異議②：「BIMIやDMARCを導入すれば十分では？」

• 現実：未導入ドメインやサードパーティーからの偽装には無力。

• 対応策：送信前AIチェックやC2PAと組み合わせることで多層的防御を構築。

異議③：「コストが高い」

• 現実：被害後の信頼回復に平均6〜12ヶ月を要し、売上減少は最大20％に及ぶケースも。

• 対応策：低コスト施策から段階的に導入。

異議④：「攻撃が起きてから対応すればいい」

• 現実：生成AI攻撃は拡散速度が極めて速く、事後対応では初期拡散を抑えられない。

• 対応策：発生直後に検知・封じ込めできる体制が不可欠。

具体的な対策例

より高度な対策を講じていくための、具体的な対策例もご紹介します。

• 多言語監視：海外SNSや掲示板でもブランド名・役員名を監視。翻訳AIと連動

• 検知モデル併用：画像・映像・音声で異なる検知アルゴリズムを使い誤検知率を低減

• 複合攻撃演習：偽レビュー拡散→フィッシング→役員なりすまし送金の複合シナリオ訓練

• C2PAエンドツーエンド運用：制作から配信まで真正性を維持

• ブランド保護KPI化：売上・株価・契約維持率などに紐付け、経営会議で定期報告

FAQ

Q1: ブランド保護とは何ですか？
A: 企業や製品の信頼と価値を守るための活動です。商標管理、評判維持、偽装やなりすまし防止、生成AIによる攻撃対策などが含まれます。

Q2: 生成AI時代にブランド攻撃が増える理由は？
A: 生成AIは低コストで高精度な偽映像・偽音声・文章を大量に作れるため、攻撃対象や規模が拡大しやすくなっています。

Q3: ディープフェイクなりすましへの効果的な対策は？
A: 会議や承認時に本人性確認（声紋・顔認証）を組み込み、多重承認や事前登録データと照合する仕組みを導入することが有効です。

Q4: BIMIとDMARCの違いは何ですか？
A: DMARCは送信ドメインの正当性を検証し、BIMIは認証済みメールにブランドロゴを表示します。併用することでフィッシング対策とブランド可視性を強化できます。

Q5: ブランド偽装やディープフェイク対策にはどれくらいのコストがかかりますか？
A: 初期はBIMI/DMARCやSNS監視ツールなど低コスト施策（数万円〜）から導入可能です。高度な検知システムやC2PA運用は数十万〜数百万円規模になります。

Q6: 偽レビューや誹謗中傷はどうやって見つければいいですか？
A: ブランド監視AIやSNSモニタリングを使い、特定キーワードやブランド名をリアルタイム監視します。海外サイトも翻訳AIと連動して監視可能です。

Q7: 中小企業でもブランド保護は必要ですか？
A: 必要です。生成AI攻撃は知名度の低い企業でも狙われ、サプライチェーン攻撃や踏み台攻撃の被害事例があります。規模に応じた段階的な対策が有効です。

まとめ

生成AIは、かつてない速度と精度でブランドを偽装し、信頼を損なう攻撃を可能にしました。
ディープフェイク、ブランド偽装フィッシング、偽レビュー、SNSでの誤情報拡散——これらはすべて、企業の評判、取引、株価に直結する脅威です。

本記事で紹介した多層防御アーキテクチャは、

• ガバナンス層で全社的な方針と危機対応体制を整え、

• 運用層で日常業務に本人性確認や多重承認を組み込み、

• 技術層でBIMI/DMARC、C2PA、送信前AIチェック、CDRを活用し、
  組織と技術を一体化してブランドを守ります。

しかし、これらの対策は単なる理論やツールの導入だけでは機能しません。
実際の企業環境に合わせた設計と、運用の定着が不可欠です。

Yaguraは、

• 生成AIを悪用した攻撃の検知・防御

• 国内外の事例を踏まえた危機対応設計

• 既存ワークフローへの無理のない導入支援
  を提供し、貴社のブランドを長期的に守っていく体制を構築するためのプロフェッショナル集団です。

いかがでしたでしょうか。貴社のブランド保護体制について見直しをしたい場合には、下記よりお気軽にお問合せ下さい。
Yaguraの専門コンサルタントが、現状分析から具体的な防御計画までご提案します。