本研究では，FaceSwap動画における発話者の真偽判定手法の検討を目的とする．近年，ディープフェイク技術は急速に進展しており，高い汎化性能を有する検出器の構築が重要である．本研究では，deeplivecamを用いて生成されたFaceSwap動画に着目し，動画生成過程において変換や圧縮によって生じる特徴を抽出・解析する．その上で，CNNを用いた発話者真偽判定モデルの適用可能性を検討する．本研究は，FaceSwap動画特有の生成アーチファクトに基づくDeepfake検出の基礎的知見を提供し，将来的な偽動画検出技術の高度化に貢献することを目指す．