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ノズルが薄い樹脂を敷き重ね、作業灯の下で往復する。ありふれた3Dプリントの映像が、設計図そのものへ変わるとしたら——。米ジョージア工科大学らの研究チームが、3Dプリンティング過程を撮影した動画1本からGコードを復元し、鍵やギアを複製できると示した。国内では2025年10月22日 08:00に報じられ、遠隔監視カメラが知財の“抜け穴”になる現実が浮かぶ。
カメラ一台で設計が漏れるという衝撃
研究は、3Dプリンタの動作映像さえあれば原設計や工程パラメータを持たずとも高精度に複製できると実証した。攻撃者は遠隔監視用カメラを侵入経路にし、印刷の全過程を記録。映像からノズルの軌跡と押出タイミングを読み取り、製造命令であるGコードを逆算する。現時点で確認されている範囲では、平均90.87％の精度で復元できたとされ、既存手法より命令数も30.20％少なく抑えられたという。
映像がわずかに斜めでも、印刷物の向きが違っても、結果は揺らぎにくい。研究チームは回転と並進に不変なGコード等価性チェッカーを新たに作り、2つのGコードの類似度を安定評価できるようにした。従来はカメラ角度や配置の差で誤差が膨らむ問題があったが、新手法では99％以上の精度で整合を確認できると示した。映像という身近な媒体が、工場のノウハウを写し取る側面が際立つ。
鍵のシリンダに触れる金属音まで想像させる実験結果も出た。実際にマスター南京錠の鍵と16歯ギアを題材に復元し、鍵は類似度91.8％で南京錠を開錠。ギアは84.4％の類似で三つ組の機構に適合し、機能まで再現したという。試作が容易な3Dプリントの強みが、そのまま模倣の容易さへ反転する危うさが広がっていると映る。
動画から命令列へ、AIがたどる道筋
技術の核は、映像を命令に写像する学習モデルにある。研究チームはResNet-50でフレームの特徴を抽出し、LSTMで時間方向の関係を捉える構成を採用。30フレームのチャンクごとに単一のGコード命令を予測する。ノズルがどの座標へ移動し、どの瞬間に押し出しが始まり終わるか——この連続を積み重ね、最終的な命令列を再構成する仕掛けである。
土台となるデータも大きい。16種類のオブジェクトから計150GB超、約48時間分の映像データセットを独自に整備し、学習と評価に充てたと記されている。対象の形状や撮影条件が揺れても性能が落ちないよう、データの多様性を担保する設計がうかがえる。モデルの出力は、座標と押出の有無を伴うGコードへと集約され、現物の挙動と論理命令が重なる。
そして、結果の「正しさ」を測る物差しとして等価性チェッカーが効く。カメラの角度差で生じる回転や、造形物の置き直しによる平行移動を吸収し、命令列同士の近さを評価できる枠組みだ。これにより、現場の撮影条件が完全には管理できない状況でも、復元の成否を定量確認できる。攻撃手法の成熟度が一段進んだとみられる。
工場の視線、どこまで許すか
遠隔監視は安全と効率のための常識になった。だが、その視線が知財流出の光路になるとすれば、現場の“見せ方”そのものを見直す必要がある。研究では、元のGコードや層数、配置位置といった内部情報を持たない条件でも高精度な復元が可能だと示された。つまり、機密管理をファイルの内側だけに閉じ込めても、外側の映像から解かれてしまう構図である。
現時点で確認されている範囲では、本手法は一般的なFDM方式の3Dプリンタに対する実証であり、すべての造形方式に同様の精度が出ると断定はできない。それでも、鍵の開錠やギアの作動という具体的な成功例は、設計盗用の実害が現実味を帯びたことを物語る。産業や医療、防衛といった領域ほど、監視映像の取り扱いは一段厳格であるべきだと映る。
対策は単独の妙手では足りない。撮影角度や解像度、フレームレートの管理に加え、視野からノズルや造形面の細部を外す配置、映像の保存と伝送の暗号化、アクセス制御の徹底が前提になる。造形パラメータのランダム化など工程側の工夫も議論の余地があるだろう。Aは「動画から設計を盗める」と強調したが、Bは「監視設計の再点検こそ急務」と報じる——そんな対比が、現場の意思決定を促す。
