SynthID-TextはGeminiとClaudeで動いている。それでも検出APIは存在しない
大手言語モデルプロバイダー三社のうち二社が、生成したテキストに電子透かしを入れるようになりました。Googleは2024年からGeminiで実施しています。Anthropicは2026年8月14日にClaudeで有効化しました。両者とも同じ手法、Google DeepMindがNature誌に発表したSynthID-Textを使っています。
ある段落にどちらかの透かしが入っているかを確認したいと思っても、できません。APIからも、ポータルからも、オープンソースのツールからも。印は確かにそこにあり、原理上は機械可読で、それを読める機械は印を入れた二社のものだけです。
この隔たりは一年前より重くなりました。EU AI法に日付の入った表示義務の期限ができ、そしてこの隔たりを埋めると称して埋めていないツールを買い始めた人が相当数いるからです。
SynthID-Textが実際にしていること
ここは正確に書く価値があります。AIテキストの電子透かしについて書かれているものの大半が、まったく同じ形で間違っているからです。
SynthID-Textはテキストに何も付け加えません。ゼロ幅文字も、珍しいUnicodeも、不可視のマーカーも、それと分かる句読点も、余分なトークンもありません。Anthropicはこれをそのまま明言していますし、手法全般について当てはまります。AIの透かしを回避するために不可視文字を除去せよという助言を見たことがあるなら、その助言はここには存在しないものを狙っています。
代わりにこの手法がするのは、モデルの語の選び方を変えることです。
言語モデルがテキストを生成するとき、次のトークンについて確率分布を作り、そこからサンプリングします。SynthID-Textはまさにそのサンプリング段階に介入します。直近のトークン、通常は4個のスライディングウィンドウを、秘密の透かし鍵とともにハッシュしてシードを作ります。このシードが疑似乱数のスコア関数群、g関数を駆動します。アルゴリズムは候補トークンを引き、それらを複数のトーナメント層に通します。各層はg関数で競合する候補を採点し、勝者が次に進みます。トーナメントを勝ち抜いたトークンが出力されるものです。
その結果、十分に長い文章では、出力されたトークンがg値と相関します。人間の語選びでは生じない相関です。検出はそこで統計的検定になります。テキスト全体でg値を再計算し、平均が偶然の許す範囲より高いかを問うのです。公開されている検出器は3種類あり、単純平均、加重平均、そして透かし入りと透かしなしのサンプルで学習させたベイズ検出器で、3つのうち最も強力なのが最後のものです。
この設計から2つの性質が導かれ、それがほぼすべてを説明します。
第一に、検出にモデルは要りません。Geminiのテキストを調べるためにGeminiを動かす必要はない。これがこの方式を実運用に載せられるほど安価にしており、事後的な分類器に対する本物の前進です。
第二に、検出には鍵が要ります。g関数は鍵でシードされるからです。透かし鍵がなければ、計算したg値は生成時に使われたものとまったく無関係で、検定はノイズを返します。これはいずれ誰かが埋める実装上の穴ではありません。Googleが書いていないテキストにGoogleの透かしを偽造されないための、セキュリティ上の性質そのものです。
検出の問題はすべて、この第二の性質に収まっています。
いま誰がテキストに透かしを入れているか
2026年8月時点の状況を、プロバイダー自身が認めている範囲に限って整理します。
Google Gemini。 大規模展開を初めて記述したNature論文以来、GeminiとGemini Advancedで透かし入りです。Googleの担当者は公式の開発者フォーラムで、Gemini API、Google AI Studio、Antigravity経由で生成されたテキストにも透かしが入っていると確認しました。この回答は、最初に出た正反対の誤答のあとに訂正として出てきたもので、どれだけ薄くしか文書化されていないかを示す妥当な目安です。
Anthropic Claude。 2026年8月14日から全世界で有効。対象は2026年8月2日以降にリリースされたClaudeモデルで、それ以前のモデルは順次対応予定です。AnthropicはこれをSynthID-Textのアプローチの一種と説明し、着想を2022年のScott Aaronsonの提案にさかのぼらせています。Anthropicはこれとは別に、生成した画像ファイルに署名済みのC2PA資格情報を付与しています。
OpenAI。 テキスト透かしはなし。OpenAIは1つ作っており、Wall Street Journalの2024年の報道によれば精度は高かったものの、そのまま棚に置きました。挙げられた懸念は、翻訳や全面的な書き換えに弱いこと、そして英語を母語としない書き手を不均衡に検出しうることでした。生成画像にはC2PAのContent Credentialsを付けています。
それ以外のすべて。 オープンウェイトのモデルは、動かす側が入れない限り何の印も持たず、また外すことを妨げるものもありません。これはNature論文自身が名指ししている構造的な穴です。電子透かしはプロバイダーが協調するところでしか機能せず、オープンなモデルに協調を強いることはできません。
2つの展開がどちらも2026年8月2日に揃っているのは偶然ではありません。EU AI法第50条が適用開始になった日です。
存在するツールと、それぞれの用途
ここは正確にやる価値があります。この話題の検索結果はひどく汚染されているからです。
GitHubのgoogle-deepmind/synthid-text。 Nature論文のリファレンス実装、Apache 2.0です。透かしを入れ、検出し、ベイズ検出器の学習コードも含みます。mixinクラス経由でGemmaとGPT-2に対応します。READMEは、これが研究の再現性のためのものであること、mixinは本番運用向けに設計されていないこと、ハッシュ関数は暗号学的な安全性を何ら保証しないことを明言しています。有用で、正直で、そして他人のテキスト用の検出器ではありません。
Hugging Face Transformers。 Googleが指し示す本番向けの道です。SynthIDTextWatermarkingConfigとSynthIDTextWatermarkLogitsProcessorを使えば、鍵のリストとn-gram長を渡して、自分が管理するモデルから透かし入りのテキストを生成できます。鍵を持っていれば検出できます。普通の開発チームが今日、端から端まで動くテキスト透かしを手にできる唯一の経路であり、対象は自分のシステムが生成したテキストだけです。
MarkLLM。 THU-BPMによる学術的なツールキットで、多数の透かしアルゴリズムを単一のインターフェースの背後に実装しています。KGW、Unigram、EXP、そして平均、加重平均、ベイズの各検出器を備えたSynthID-Textが含まれます。1つを導入するのではなく方式を比較評価するなら、ここから始めます。
SynthID Detectorポータル。 アップロードして確認するGoogleのツールで、2026年5月のI/Oで、ジャーナリスト、研究者、メディア関係者向けの順番待ちリストを通じて先行テスターに開放されました。検証に関するGoogle自身のヘルプ文書が挙げているのは画像、動画、音声です。テキストはその一覧になく、API透かしについての開発者フォーラムのスレッドも、ポータルがテキストを受け付けないとはっきり述べています。
GoogleのContent Detection API。 2026年にGemini Enterpriseプラットフォーム上で、Shutterstock、Snap、Canva、Fox Sportsなど名指しされたパートナー向けにプレビュー提供。画像のみ、JPEG、PNG、WebP。テキストなし、一般提供の日付なし、公表価格なし。
Anthropicの検出API。 提供予定として告知されていますが、時期も実装の詳細も示されていません。登場したとしても、答えるのはおそらくClaudeのテキストについてだけでしょう。
C2PA Content Credentials。 これは電子透かしではまったくなく、競合というより補完です。暗号署名された来歴メタデータであり、誰が、どのツールで、いつ作ったか、AIシステムが関与したかをdigitalSourceTypeフィールドに記録します。バージョン2.3でプレーンテキスト文書のマニフェストが追加されたのは新しく、そして重要です。弱点は透かしの弱点の裏返しで、メタデータはコピー＆ペーストで消え、テキストはまさにそうやって流通します。
そして、ツールではないものがあります。
かなりの数のサイトが「SynthID detection API」で上位に来て、Google Cloudコンソールで有効化する製品を、リクエスト単価と1秒未満のテキスト遅延つきで説明しています。そのような製品はGoogle Cloudの文書のどこにも出てきません。それらのサイトの少なくとも1つは、透かし除去サービスのコンテンツマーケティングです。これとは別に、テキストのSynthIDを確認すると謳うサイトは統計的なAI検出器を動かしています。鍵がないので透かしは読めませんし、読めるはずもありません。文章を予測しやすさとリズムで採点しているだけです。同じ言葉をまとった別物です。
どのくらい効くのか
正直な答えは、長く、手を加えていない、エントロピーの高いテキストではよく効き、その条件から外れると急速に劣化する、です。数字は公開されていて、見栄えのするものではありません。
長さ。 検出は統計的検定なので、証拠はトークンとともに積み上がります。2026年に公開されたSynthID-Textの理論的分析は、50トークンのテキストで偽陽性率1パーセントのときの真陽性率をおよそ0.3としており、自身の実験は100から400トークンの系列で行っています。SNSの投稿、商品説明、サポートの返信では、テキストが足りません。
エントロピー。 透かしはモデルの選択の自由の上に成り立ちます。正解が1つしかないところには、何かを埋め込む余地がありません。Anthropicはこれを率直に述べています。事実を述べる箇所や、構文と計算が正確でなければならないコードでは、印はまばらになります。モデルに文法を直させれば、透かしはそのわずかな修正の中にしか宿れず、それでは記録に残らないほど少ないこともあります。
言い換え。 ここが弱点です。ある頑健性評価では、SynthIDの真陽性率が、きれいなテキストでの0.998から、中程度の言い換えで0.498へ落ちました。チューリッヒ工科大学のSRI Labは、通常の言い換えによる除去成功率が90パーセントを超え、透かしの窃取を併用すると100パーセント近くに達すると報告し、さらに、セキュリティ機能であるトーナメントサンプリングがトークンの押し上げを書き換えに敏感にし、結果として単純な方式より頑健でなくしていると指摘しています。2026年の法科学基準に照らした評価では、意味を保つ言い換えによる除去率は98.3パーセント、その際の意味的類似度は0.83前後に保たれていました。
偽陽性。 その同じ法科学的評価は、人間が書いたきれいなテキストで偽陽性率5.4パーセント、検出しきい値のわずかな変更で判定が93.6パーセント不安定になることを測定し、タイピング練習の定番の一文がしきい値を超えることも見つけています。結論は、検証した3方式、KGW、Unigram、SynthID-Textのいずれも、専門家証拠に関するDaubert基準5項目のうち2項目を超えて満たすものはない、というものでした。
なりすまし。 ここではSynthID-Textが他の方式より持ちこたえます。SRI Labの研究は、既定パラメータでのなりすまし成功率を4パーセントとしており、赤緑方式の80パーセント以上と比べれば低い値です。ただし攻撃者のクエリを3万から9万に増やすと成功率は15パーセントに上がりました。同じ研究は、透かしが存在すること自体はブラックボックスのクエリから判別できることも示しており、導入を秘密にしておくという選択肢はありません。
まとめると、長い文章での陽性結果は意味のある証拠です。陰性結果はほとんど何も意味しません。人間が書いた場合、透かしのないモデルの場合、サンプルが短い場合、言い換えられた場合のどれとも等しく整合するからです。これの上に業務フローを作る人は、UIを描く前にこの非対称性を体に入れておく必要があります。
法が求めていること
この領域では現在3つの制度が何かを要求しており、そのどれもが実際に展開されているものとぴったりは噛み合っていません。
EU AI法 第50条第2項。 合成の音声、画像、動画、テキストを生成するAIシステムの提供者は、人工的に生成されたものとして検出できるよう、出力を機械可読な形式で表示しなければなりません。表示は、技術的に実行可能な範囲で、効果的、相互運用可能、堅牢かつ信頼できるものである必要があります。第50条は2026年8月2日に適用開始となり、表示およびラベリングの要件は2026年12月2日に発効します。同じ日に、2026年8月2日より前に市場に出ていたシステムの猶予期間も終わります。実務規範は、メタデータ、電子透かし、ログを組み合わせた多層的なアプローチを示しています。C2PAを名指しはしていませんが、その特性をかなり近く記述しており、現時点で条件に当てはまる実装済み技術はC2PAだけだと観測筋は指摘しています。第50条の全体像はAI法の透明性義務のガイドで扱いました。
相互運用可能という語に注目してください。作った当人しか読めない透かしがこの要件にどう収まるのかは奇妙で、この緊張は未解決のままです。
中国。 AI生成合成コンテンツの表示に関する弁法は2025年9月1日に施行され、3つの中で最も具体的です。利用者に見える明示的なラベルと、ファイルのメタデータに入れる暗黙的なラベルの両方を求めます。テキストも対象です。プラットフォームは表示機能を提供しなければならず、AI生成コンテンツを公開する利用者はその旨を申告しなければなりません。
カリフォルニア州。 AI Transparency Act、すなわちAB 853で改正されたSB 942は、月間利用者100万人超の提供者に対して2026年8月2日から施行されています。無償の検出ツール、目に見える開示、そして提供者名、システム名とバージョン、タイムスタンプ、一意の識別子を含む埋め込み型の潜在的開示を求めます。適用範囲は注意して読んでください。潜在的開示の義務が及ぶのは画像、動画、音声です。テキストは入っていません。2027年1月1日からは、大規模オンラインプラットフォームが来歴データを表示し、故意に除去してはならないことになります。
3つに共通する型は同じです。法は検出できる印を求めており、展開されているテキストの印はその作者にしか検出できません。検出が開かれるか、さもなければテキストに関する義務は、コピー＆ペーストにほぼ耐えないC2PA型のメタデータで満たされることになります。
ソフトウェアを作る立場から見た意味
この大半はコンプライアンスの案件ではありません。今なら安く、あとから入れると高くつく、いくつかの技術的判断です。
検出器を判定として買わないこと。 任意のテキストからSynthIDを検出できると称するベンダーがいたら、それはできません。鍵を出してくれと言ってください。すでにユーザー投稿にAI検出をかけているなら、スコアは人間のレビューに回すためのトリアージとして扱い、認定として扱わないこと。重い結果を伴う利用に反対する証拠は強力です。スタンフォード大学の研究は、英語を母語としない書き手のTOEFLエッセイの半数超を検出器がAI生成と誤分類したことを示しており、人間の作品を100パーセントの確信度で検出したことを受けてこれらのツールを無効化した大学のリストは増え続けています。その上に方針を積み上げるのは、統制ではなく法的リスクです。
来歴メタデータの除去をやめること。 これは最もよくある自傷です。画像パイプラインは日常的に再エンコード、リサイズ、正規化を行い、その過程で大半がC2PAマニフェストとXMPを捨てています。第50条第2項の下では、法が保持を求めている表示をあなたが取り除いていることになりますし、2027年1月からはカリフォルニア州でプラットフォームの義務になります。パイプラインを点検し、マニフェストを保持するか、変換後に署名し直してください。C2PA 2.3がプレーンテキスト文書に対応した今、同じ規律がテキストにも及ぼうとしています。
自分の来歴記録を持つこと。 実際に機能するのはここです。透かしが何をしようと、自社のシステムは、どのモデルが何を、いつ、どのプロンプトで生成し、誰がレビューしたかを知っています。それをレコードのフィールドとして保存してください。第50条の人間によるレビューの例外を裏づける証拠であり、規制当局や顧客に差し出すものであり、誰かがAPIを出すかどうかに依存しません。
自前でホストするなら、輪は完結します。 Hugging Face Transformersで自社モデルを動かしているチームは、鍵を握っているので、生成時に透かしを入れて後から検出できます。大量にコンテンツを生成し、後で自社の出力を見分ける必要があるなら、これは今日利用可能で、誰もあなたに売り込んでいません。
ベンダーには正しい問いを。 「透かしを入れていますか」ではありません。今やたいてい答えは「はい」で、何も分かりません。その印は自分が読めるのか彼らだけが読めるのか、編集や翻訳を経るとどうなるのか、C2PAメタデータは付くのか、付くならどの形式に対してか、そして2026年12月2日以降の第50条第2項について契約上どこまで表明するのか、を尋ねてください。
この先どこへ向かうか
技術そのものは本物で、Natureの成果は真っ当なエンジニアリングです。遅延コストは0.5パーセント、およそ2000万件の実際のGemini応答にわたる評価で利用者満足度に測定可能な変化を与えず、モデルに触れずに検出できる透かし。これは小さなことではありません。
一方で、その展開は今のところ閉じています。2社がテキストに透かしを入れ、どちらも他者に印を読ませず、3社目は作ったものをしまい込み、オープンなモデルは完全に系の外にあります。表示規則が求めるものと、その企業の外にいる人間が実際に検証できるものとの隔たりが、ここでの面白い問題であり、それは技術的な問題ではありません。
私たちが顧客に勧めているのは、検出にはゼロを、来歴にはいくらかを使うことです。自分で実行できず信用もできない検出は、統制ではありません。自社システムが何を生成したかの整った記録と、すでに付いているメタデータを壊すのをやめるアセットパイプライン。これは自分たちで制御できる仕事であり、2026年12月2日の期限が実際に触れてくるのはそこです。2028年までに来るもの全体の中でこれがどこに位置するかは、2026年版EUデジタルコンプライアンスガイドをご覧ください。
私たちはヨーロッパで事業を行う企業のプロダクトにAI機能を組み込んでいます。つまり来歴フィールド、資格情報を保持するアセットパイプライン、監査証跡は、別立ての作業ではなく通常の納品の一部です。AI生成コンテンツが自社プロダクトのどこから入り、出ていく途中でその来歴に何が起きているかを見てほしいということでしたら、office@c9group.devまでご連絡ください。
私たちはエンジニアであって弁護士ではありません。ある義務が提供者として及ぶのか、それとも展開者として及ぶのかは、顧問弁護士の領分です。私たちはその答えにシステムを合わせます。