生成AIで実在俳優に似せたわいせつ画像　男性逮捕（2025年10月）

1. 状況（なにが起きたのか）

• 2025年10月、警察は**生成AI（画像を自動で作るAI）**を使って
  実在する女性俳優にそっくりなわいせつ画像を作り、
  インターネット上で売った疑いで、男性を逮捕しました。
• 男性は秋田市に住む会社員で、警視庁が捜査しています。
• パソコンからは、200人を超える芸能人に似せた性的な画像が見つかったと報じられ、
  実在する有名人を狙った「AIポルノ」の事件としては全国でも初めての本格摘発とみられています。

警察は、
「わいせつ電磁的記録媒体陳列」という、
わいせつな画像や動画をネットに公開した人を処罰する罪にあたると見て捜査しています。

2. 原因（なぜこんなことが起きたのか）

(1) 技術が簡単になりすぎた

• 以前は、顔を合成するには専門的なソフトと技術が必要でした。
• 今は、無料〜安価な生成AIサービスに
  「この俳優に似せて」「肌の露出を増やして」などと命令文（プロンプト）を書くと、
  誰でもそれらしい画像を作れてしまいます。

(2) 「バレないだろう」という甘い考え

• 「本物じゃないから大丈夫」「顔だけ似ているだけだからセーフ」と 勘違いしている人がいます。
• しかし、見る側は本物だと思う可能性が高く、本人の名誉や仕事に大きなダメージを与えます。
• ネット上には「AIコラ」「ディープフェイクは遊び」という空気もあり、
  罪悪感が薄くなりやすいのも問題です。

(3) 法律とルールが追いついていない

• 日本には、ディープフェイクポルノそのものを直接取り締まる専用の法律はまだありません。
• 現状では
  • わいせつ物頒布・陳列
  • 名誉毀損
  • 著作権侵害
    など、既存の法律を「つぎはぎ」で当てはめている状況です。
• どこからが犯罪なのか、線引きが分かりづらいことも、
  「やっても大丈夫だろう」という油断を生んでいます。

3. 問題定義（何が問題なのか）

(1) 本人の同意のない「性被害」である

• 顔はその人の人格そのものです。
• 本人の許可なく、体を合成してわいせつ画像を作ることは、
  心の中に踏み込む性暴力・プライバシー侵害と言えます。
• 「直接触っていないからいい」という問題ではありません。

(2) 一度ネットに出ると「一生消せない」可能性

• 画像が一度拡散されると、
  • スクリーンショット
  • 再投稿
  • 海外サイトへの転載
    などで、完全に消すことはほぼ不可能です。
• 俳優・芸能人の場合は、
  • イメージダウン
  • 仕事のキャンセル
  • 家族や友人への心のダメージ
    など、人生全体に影響します。

(3) 「これは本物か？」と疑わないといけない社会に

• AIによる偽画像・偽動画が増えると、
  私たちはすべての画像や動画を疑いながら見る社会になってしまいます。
• 本当に被害を受けた人の証拠動画ですら、
  「どうせAIで作ったんでしょ」と信じてもらえない危険もあります。

4. 予測（今後どうなるか）

(1) 取り締まりは今後も強化される

• 2025年4月には、生成AIを使ってわいせつ画像を作成・販売したとして
  4人が逮捕された事件もあり、警察はすでに警戒を強めていました。
• 今回のように「実在の芸能人を模したAIポルノ」の摘発が進むことで、
  • 同様の行為に対する抑止力
  • AIポルノは立派な犯罪だという社会的メッセージ
    が強まるとみられます。

(2) 法整備に向けた議論が加速

• 生成AIによるディープフェイクポルノの被害をテーマにした報道や
  ポッドキャスト番組も増え、専門家が法整備の必要性を繰り返し指摘しています。
• 海外では、性的ディープフェイクを新たな性犯罪として明確に禁止する国も登場しており、
  日本でも
  • 専用の新しい犯罪類型をつくるか
  • 既存の性犯罪・名誉毀損の規定を見直すか
    などの議論が進むとみられます。

(3) プラットフォーム・AI企業へのプレッシャー増大

• SNSや画像共有サイト、AIサービス提供企業には、
  • わいせつAI画像の検出・削除
  • 有名人の顔を使った画像生成の制限
  • 利用規約の明確化
    など、より強い対応が求められるでしょう。
• 対応が甘い企業は、
  • 信用低下
  • 広告主の離脱
  • 法的リスク
    に直面する可能性があります。

5. 対策（会社として・私たちとして）

5-1. 会社としてできること

(A) 一般企業（AI企業以外）

1. 就業規則・コンプライアンスの明文化
   • 「生成AIを使ったわいせつ画像・誹謗中傷画像の作成・拡散は禁止」
     と明確に書き、懲戒対象であることも示す。
2. 社員研修でケーススタディ
   • 「AIだからセーフ」という誤解を解き、
     今回のような事件が会社の信用にも波及することを説明する。
3. 従業員が被害者になった場合の対応フロー
   • 社内の相談窓口
   • 弁護士・専門団体との連携
   • 必要に応じた警察への相談
     など、「誰が、何を、どこに相談するのか」を決めておく。

(B) SNS・生成AIサービスを提供する企業

1. 技術的フィルタリング
   • わいせつ画像の自動検出
   • 有名人の顔に似せた画像生成を制限する機能 など。
2. 通報・削除の仕組み強化
   • 被害者や第三者が簡単に通報できるフォームを設置し、
     迅速に削除・アカウント停止などを行う。
3. 利用規約での明確な禁止
   • 「実在の人物の同意のない性的画像・動画の生成・投稿を禁止」と明記し、
     違反時のペナルティも具体的に示す。

5-2. 私たち一人ひとりができること

1. 「面白半分で作らない・見ない・拡散しない」
   • 「AIが勝手に作った」「本人じゃないからいい」ではなく、
     本人への性被害として考える。
2. 怪しい画像を見ても「絶対に共有しない」
   • 友人に回したり、SNSでネタにしたりすると、
     自分も加害側になってしまいます。
3. 自分や知人らしき画像を見つけたら
   • むやみに保存・共有せず、
     • サイトの通報機能
     • 警察
     • 性暴力被害のワンストップ支援センター
       など、信頼できる相談先に助けを求める。
4. 子どもと一緒に話し合う
   • 「自分や友だちの顔を勝手に使ってはいけない」
   • 「困ったら大人に相談していい」
     ということを、家庭や学校で共有する。

6. 影響（私たち・社会にどう影響するか）

(1) 芸能人だけでなく「一般の人」も狙われるリスク

• 今回は有名俳優がターゲットでしたが、
  • 学校の友だち
  • 職場の同僚
  • 元交際相手
    など、一般の人を狙ったディープフェイクポルノも国内外で報告されています。
• 誰もがスマホで写真を撮り、SNSに顔を出す時代なので、
  **「いつ自分が狙われてもおかしくない」**とも言えます。

(2) 画像・動画への信頼低下

• 政治・災害・事件の映像でも、
  「これ、本物？ AIじゃないの？」と疑う必要が出てきます。
• 本当に起きた被害の映像まで「フェイク扱い」されると、
  社会全体で事実認識をそろえることが難しくなるおそれがあります。

(3) 生成AI全体への不信感

• 本来、生成AIは
  • クリエイティブ制作
  • ビジネスの効率化
  • 教育・医療のサポート
    などに役立つ技術です。
• しかし、わいせつ画像やフェイクニュースなどに悪用される事例が増えると、
  「生成AI＝危ないもの」というイメージが強まり、
  本来の良い活用まで止まってしまうリスクがあります。

7. 株価への影響

• 今回の事件そのものが、
  特定の企業の株価を大きく動かしたという報道は、現時点では目立っていません。
• ただし、より広い意味では、
  • 生成AIが原因の偽ニュース
  • フェイク画像
    が企業の評判を落とし、株価を急落させた海外事例も報告されています。
• そのため、投資家は
  • AIを提供する企業がどれだけ安全対策をしているか
  • プラットフォーム運営企業が違法コンテンツにどう対処しているか
    を、今後ますますチェックするようになると考えられます。

8. 今後の見通し（回復までの時間）

ここでいう「回復」とは、

• 被害者が安心して生活できるようになること
• 社会が画像・動画に対して一定の信頼を取り戻すこと
• 生成AIを安心して使える環境が整うこと
  を指します。

(1) 短期（数年レベル）

• まずは
  • 警察による摘発強化
  • SNS・AI企業の利用規約の見直し
  • 学校や企業でのリテラシー教育
    が進むとみられます。
• これにより、「AIポルノは犯罪」という認識は
  数年のうちにかなり広がる可能性があります。

(2) 中長期（数年以上）

• 法改正や新しい法律の制定には時間がかかります。
• さらに、
  • 技術的な検出技術の進化
  • 教育カリキュラムへの組み込み
  • 国際的なルールづくり
    などが進んで初めて、**「安心してAIを使える社会」**に近づきます。
• そのため、完全な意味での信頼回復には、中長期的な取り組みが必要だと考えられます。

9. 同様の事例との比較

(1) 2025年4月の「日本初のわいせつAI画像事件」

• 2025年4月には、生成AIを使いわいせつ画像を販売したとして、
  4人が逮捕された事件が報じられました。
• この事件も、**「AIを使っていればOKではない」**というメッセージを
  社会に投げかけた点で重要です。

(2) 未成年による同級生の画像の悪用

• 2025年には、
  中学・高校生が同級生の写真をもとに生成AIでわいせつ動画を作り、
  書類送検された事案も報じられています。
• 共通する問題点は、
  • 「遊び半分」
  • 「身近な人だからバレないと思った」
    という軽い気持ちから始まりながら、
    被害者の心や将来に深刻な傷を残すことです。

(3) 性的以外のディープフェイクとの違い

• 政治家や有名人の発言をねつ造した偽動画など、
  性的ではないディープフェイクも問題になっています。
• 共通点：
  • AIを使って「本物そっくり」に見せかける
  • 見る人をだまして社会に混乱を起こす
• 違う点：
  • 性的ディープフェイクは、個人の尊厳と性の自己決定権を直接踏みにじる
  • 被害者が「一生つきまとう恥」と感じやすく、
    心理的ダメージが非常に大きい

10. まとめ

1. 「AIだからセーフ」は大きな誤解

   • 生成AIで作ったものであっても、
     実在の俳優や一般の人に似せたわいせつ画像を作って公開すれば、
     立派な犯罪になり得ます。

2. これは新しい形の「性犯罪」であり、深刻な人権侵害

   • 直接身体に触れていなくても、
     心や人生を傷つける性暴力だという認識が必要です。

3. 社会全体で「作らない・見ない・拡散しない」文化をつくる

   • 法律・技術・教育の三つを組み合わせて対策を進めると同時に、
     私たち一人ひとりが
     • 面白半分で関わらない
     • 被害者を笑い者にしない
     • 困っている人がいたら支える
       という態度を持つことが重要です。

生成AIは、本来とても便利で楽しい道具です。
だからこそ、「人を傷つける使い方」はしない・させない。
そのためのルールづくりとリテラシーが、これからの大きな課題です。