「モデルインバージョン（Model Inversion）」とは、機械学習モデルに対するプライバシー攻撃の一種です。
🧠 モデルインバージョンとは？
機械学習モデルが学習したデータから、元の入力データ（個人情報など）を逆算して復元しようとする攻撃手法です。
たとえば、顔認識モデルが「顔写真 → 名前」を学習していた場合、攻撃者がそのモデルにアクセスできると、「名前 → 顔写真」のように、元の顔画像を推定することができてしまう可能性があります。
🔍 どうしてそんなことが起きるの？
機械学習モデルは、学習時に大量のデータを使ってパターンを覚えます。その結果、モデルの中には学習データの特徴が濃く残ってしまうことがあります。
攻撃者はこの特徴を利用して、モデルの出力や内部の情報から、元のデータ（例：顔画像、医療情報、位置情報など）を再構築しようとするのです。
🏢 製造業でのリスクは？
製造業でAIを活用している場合（例：品質検査、音声認識、画像分類など）、以下のようなリスクが考えられます：
- 顧客や従業員の個人情報がモデルから漏れる可能性
- 製品設計や工程データなど、機密情報が復元されるリスク
- サプライヤーとの取引情報などが推定される可能性
🛡️ 対策は？
モデルインバージョンを防ぐには、以下のような対策が有効です：
- 差分プライバシー（Differential Privacy）の導入
→ モデルが個人情報を記憶しないようにする技術です。 - 学習データの匿名化・マスキング
- モデルへのアクセス制限（APIの公開範囲を限定）
- モデルの監査とテスト（攻撃耐性の確認）
