ビジネス動向 · 小互解説

Anthropic が Claude のコンテンツマーキング方針を公開:生成した全ての文章に、見えない透かしを埋め込みます

8 月 2 日から、Claude が生成した文章には機械可読マーカーが付与されます。ただし、それは「AI が書いた」ことも「AI が書いていない」ことも証明できません
1 分でわかる
  • 8 月 2 日から、Claude が生成する文章には目に見えない透かしが織り込まれ、生成された画像ファイルには署名付きの来歴情報が付与されます。全世界の全製品ラインで共通です。
  • これは Anthropic だけの動きではありません。EU 法が 8 月 2 日に施行され、Google、Meta、OpenAI、Microsoft など 82 の提供者が同じ基準に署名しています。
  • 一番覚えておきたいのは、Anthropic 自身が書いているこの制限です:マーカーが見つかっても、そのコンテンツが AI によって生成されたことを証明するものではありません。逆もまたしかりです。
出典は Anthropic 公式ヘルプドキュメントで、実際に動いている既成事実ではなく、同社の計画を示したものです。透かしアルゴリズムは非公開で、検出ツールは原文に二度「後続のドキュメントで公開」と記載されています。本文で補足した法律条文、署名リスト、罰則は欧州委員会の公式ページからのもので、文末に記載しています。
何が起きたか

Claude が書いた文章に、見えないマーカーが付きます

Anthropic はヘルプセンターに公式ドキュメントを公開し、Claude が今後、自身が生成したコンテンツにどうマーキングするかを説明しました。あなたが Claude に書かせたすべての文章には、今から目に見えず、機械だけが検出できる透かしが付与されます。

公式の約束は 4 つあります:

01
新モデルは標準装備

2026 年 8 月 2 日以降に EU で発売される Claude モデルは、発売当日から機械可読マーカーに対応しています。文章には埋め込み型透かし、ファイルにはデジタル署名付きの来歴情報が付与されます。

02
Claude を使う場所すべてが対象

Claude Platform(API)、Claude、Claude Code、Claude Cowork、Claude Tag の全ラインをカバーし、Claude を提供する全世界のすべての地域で適用されます。一部のプラットフォームや機能では、特定のマーカータイプがサポートされない場合があります。

03
検出手段を開放

基準では、提供者はユーザーと第三者による自社マーカーの検出を可能にすることが求められています。Anthropic は詳細を今後の技術ドキュメントで公開するとしています。

04
旧モデルも対応中

8 月 2 日より前に発売されたモデルには移行期間があり、マーカー対応を進めています。完了次第、このドキュメントは更新されます。

先に明確にしておくと、このドキュメントが書いているのは約束と設計です。透かしがどのアルゴリズムを使うかは公開されておらず、検証用の検出ツールもまだ提供されていません。原文の 2 箇所に「後続の技術ドキュメントで公開」とあります。

背景

EU 法が義務化、8 月 2 日から罰金の対象に

では、なぜ急にこんな仕組みが入るのでしょうか。答えは EU の「AI 法案」第 50 条にあります。「透明性」を扱う条項で、その第 50(2) 条はモデルを作る企業に対し、生成 AI システムの出力に「効果的で、信頼性が高く、堅牢で、相互運用可能な」機械可読マーカーを付け、AI が生成または改ざんしたことを検出できるようにする、という厳格な要件を課しています。

この義務は 2026 年 8 月 2 日から執行可能で、各加盟国の市場規制当局が担当します。Anthropic のドキュメントにある「8 月 2 日以降に発売されるモデル」という境界線は、ここから来ています。

1500 万ユーロ / 3%

第 50 条違反の罰金上限:1500 万ユーロ、または全世界の年間売上高の 3% のうち、高い方。中小企業は低い方

約 190 組織

7 月末時点で付随する「AI 生成コンテンツの透明性に関する行動規範」に署名した組織の数。このうち提供者セクションは 82 社

その「行動規範」への署名は任意ですが、第 50 条の義務は強制です。署名するメリットはすぐに実感できます。欧州委員会と AI 委員会はこの規範を「適切」と認定済みで、署名者はこれを以てコンプライアンスを証明できます。署名しない企業は、代替手段が十分であることを各国の規制当局に逐一証明しなければなりません。

これは一社だけの動きではない

提供者セクションの 82 の署名者には、Anthropic、Google、Meta、Microsoft、OpenAI、Mistral、Cohere、Aleph Alpha、Black Forest Labs、Synthesia が含まれます。つまり、主要なモデルメーカーがほぼすべて同じ基準の下にあります。署名者の約半数は小規模企業や新興企業です。

ですから、Claude に透かしが入る件を「Anthropic が新機能を追加した」と読むのは見当違いです。これは業界全体が、同じ時期に同じ法律に押されて動いているのです。Anthropic は自らのやり方を公開ドキュメントにしたに過ぎません。

手法

2 種類のマーカー:文章に透かし、ファイルに署名

法律が義務なら、Anthropic は具体的にどうするのでしょうか。2 つの技術が、それぞれ別のものを担当します。

文章を担当
埋め込み型透かし

Claude が文章を生成するとき、人間には知覚できない透かしを文章自体に直接織り込みます。回答の意味、品質、読みやすさは変わりません。透かしはモデルレベルで適用されるため、どの Claude 製品から出た文章でも付与されています。

ファイルを担当
署名付き来歴メタデータ

Claude が対応ファイルタイプ(.svg、.png、.jpg)を生成するとき、デジタル署名付きの出自記録を添付します。これは C2PA オープン標準に基づきます。ファイルが Claude によって処理されたことを証明でき、ファイルが後から改変されたかどうかも検出できます。

両者の違いはどこか

透かしは、紙幣の紙に漉き込まれたすかしのようなものです。紙そのものの一部であり、光にかざして初めて見えます。来歴メタデータは、宅配便の送り状にある配送記録のようなものです。荷物自体は変わりませんが、送り状には誰の手を経たかが記録されています。違いは明白です:すかしは剥がせませんが、送り状は剥がせます。

この違いが、両者が耐えられる「扱い」の違いを決めます。次のデモをクリックして、それぞれが日常的な操作を受けた後に何が残るかを見てみましょう。

マーカーを選んで、何が残るか確認
コピペそのまま残ります。透かしは文章自体の一部なので、WeChat や Feishu、Word に貼り付けても残っています。
一部の語を修正残る可能性あり。公式ドキュメントには「編集後もある程度残る可能性がある」とあり、どの程度残るかの数字は示されていません。
大幅な書き直しおそらく消えます。公式は「大幅な編集、書き換え、翻訳」を検出できないケースとして挙げています。
1 文だけ検出できません。文章量が少なすぎて、信頼できるシグナルが集まらないためです。理由は次のセクションで詳しく説明します。
透かしの強みは粘着性:文章に付いて回り、プラットフォームやソフトを変えても消えません。弱みは長さ書き換えです。
そのまま転送残ります。デジタル署名により、ファイルが後から改ざんされたかどうかも同時にわかります。
形式変換消える可能性あり。公式は「形式変換」をメタデータが剥がれる方法の一つとして挙げています。
別名で保存消える可能性あり。多くのソフトウェアは、別名保存の際に元のメタデータを保持しません。
スクリーンショット消えます。スクリーンショットは全く新しい画像を生成するため、出自記録は引き継がれません。
メタデータの強みは情報量:出所を示すだけでなく、改ざん検証もできます。弱みはもろさで、一度スクショすればゼロになります。
デモ内容は Anthropic 公式ドキュメントの「制限事項」セクションをもとに当サイトが作成しました。公式は各ケースの残存率の数字を公表していないため、定性的な説明に留めています。
仕組み

見えない透かしは、どうやって文章に忍び込むのか

しかし、目に見えず、意味も変えないマーカーというのは、一見矛盾しています。文字は同じなのに、どこにマーカーを隠せるというのでしょうか。

明確にしておきます

Anthropic は自社の透かしアルゴリズムを公開していません。公式原文には「人間には知覚できない透かしを文章自体に織り込む」とだけ書かれています。以下で説明するのは、同種技術の公開された手法で、Google SynthID-Text が『ネイチャー』(2024) に発表した論文からのものです。Anthropic の実装ではありません。この種の透かしが、どのような原理で成立しているかを説明するためのものです。

ポイントはこれです:モデルは単語を書くたびに、本来選択肢が一つではないということ。モデルは候補となる単語群のそれぞれの確率を計算し、その中から一つを選びます。同じ文を 2 回書かせると、出てくる単語が違うことがあります。この「どれを選ぶか」の自由度こそ、透かしが潜む場所です。

そのやり方は、単語を選ぶこのステップに細工をすることです。秘密鍵と、直前に書き出した数単語を使って乱数を計算し、それで各候補単語にスコアを付けます。スコアの高い候補が選抜されていきます。選ばれた単語は依然として妥当な単語であり、文は普通に通じます。しかし、単語の選択の連なりには、統計的な偏りが生まれます。

クリックで、透かしが単語ごとにどう蓄積されるかを見る
この報告書の結論は
極めて明確だスコア 0.91 かなり明快だ0.42 比較的断定できる0.18
モデル本来はどの語も意味が通じ、確率も大差ない。どれを選んでも文は成立します。
透かしがやること秘密鍵で乱数を計算し、「極めて明確だ」を勝たせます。読者には何の違和感もありません。
蓄積された統計シグナル
1 単語の偏りは何も語りません。別の人が書いても、たまたま「極めて明確だ」を選ぶことがあります。
この報告書の結論は極めて明確だ
0.33 0.88 0.21
シードが変わる直前に書いた単語も乱数計算に使われるため、毎ステップのスコアスコア表が変わります。
また当たり高スコアの候補がまた勝ちます。偏りが蓄積し始めます。
蓄積された統計シグナル
2 単語では、まだ偶然の範囲内です。
この報告書の結論は極めて明確だ、
データが0.79 証拠が0.51 資料が0.30
数十回繰り返す各ステップで高スコア側にわずかに偏ります。個々のステップはどれも合理的な範囲内です。
検出の仕方同じ秘密鍵で文章全体のスコアを再計算し、高スコアの割合が偶然より有意に高いかを見ます。
蓄積された統計シグナル
シグナルは少しずつ蓄積されます。「元々いくつかの語が使えた」という事実の中に、その過程は完全に隠れています。
この報告書の結論は極めて明確だ。データは我々の従来の判断を支持しており、今後の作業は計画通り進められる。
十分な長さ数十、数百の単語が同じ方向に偏っていれば、偶然である確率は判断を下せるほど低くなります。
つまり透かしの検出は、文章量に依存します。これは公式の制限事項を正確に説明しています。段落が短すぎると、信頼できるシグナルに必要な文章量が足りないのです。
蓄積された統計シグナル
逆に言えば、文章を大幅に書き換えたり、翻訳したり、分解して他の段落に混ぜたりすれば、蓄積された偏りは打ち消されます。
説明用デモ(当サイト作成):候補語、スコア、進捗はすべて説明用の値で、特定の企業の実装を示すものではありません。原理は Google SynthID-Text の公開論文に基づきます。Anthropic は自社アルゴリズムを公開していません。

この原理を理解すると、公式が挙げるいくつかの制限事項は、単なる形式的な免責事項ではなく、この仕組みの直接的な帰結であることがわかります。

制限事項 1

マーカーが見つかっても、それが AI が書いた証拠にはなりません

では、この仕組みで「この文章が AI によって書かれたかどうか」を判定できるのでしょうか。公式の原文はこうです:マーカーの検出は、そのコンテンツがClaude によって処理された可能性があることを示すものであり、それ自体がコンテンツの完全な出所を確認するものではありません。

このシグナルを歪める状況は 2 つあります。Claude が創作に全く関与していないケース。人々は推敲、翻訳、要約、形式変換によく Claude を使いますが、元々のアイデアや文章が別の場所から来ていても、出力には Claude のマーカーが付きます。また、コンテンツが Claude の処理後に編集されたり、抜粋されたり、他の素材と混ぜられたりするケースもあります。

次のいくつかのシナリオをクリックして、各ケースでマーカーがあるかないか、そしてどう解釈すべきかを見てみましょう。

シナリオを選んで、マーカーが検出されるか確認
あなたは、他人が書いた長い英語の記事を、Claude に中国語へ翻訳させました。
マーカー検出あり
ただし意味はこの文章は Claude を経由していますが、内容が AI の創案であることを意味しません。文章、意見、データはすべて他人のものです。
誤判定のリスク検出結果を使って「この人は AI 代筆だ」と決めつけると、翻訳ツールを使っただけの人を誤って非難することになります。
これは公式が明確に指摘するケースです:推敲、翻訳、要約、形式変換。出力にはマーカーが付きます。
Claude に下書きを書かせ、あなた自身が最初から最後まで書き直しました。
おそらく検出できません
なぜか単語の並びに蓄積された統計的な偏りが書き換えで打ち消され、残るシグナルが判断を下すには不十分です。
ただし意味はこの文章は確かに AI が関与して書かれたものですが、検出では証拠が出ません。
これは上のケースと正反対です。一つは「書いていないのに検出される」、もう一つは「書いたのに検出されない」。
Claude が画像を生成し、あなたはスクリーンショットを撮って送信しました。
マーカー検出されず
なぜかスクリーンショットは全く新しい画像を生成するため、元ファイルの署名付き出自記録は引き継がれません。公式は、スクリーンショット、形式変換、別名保存をメタデータが剥がれる方法として挙げています。
注意点このプロセスに技術は一切不要です。ぱっとスクショするだけで完了します。
ファイル系マーカーの脆弱な点:ファイルに付与されており、画像そのものにはありません。
あなたは Claude に 1 文だけ書かせました。例えば SNS の一言投稿などです。
マーカー検出されず
なぜか透かしは文章量で蓄積する統計シグナルに依存するため、1 文では量が足りません。
関連する影響見出し、スローガン、短いコメント、チャット返信など、頻繁に使われる用途はほぼ検出範囲外です。
文章が短いほど検出できません。そして、短文こそ AI が最も使われる用途の一つです。
このシナリオは、当サイトが公式の「制限事項」セクションの項目に基づいて作成した説明用の例です(原文からの引用ではありません)。判定根拠は公式が挙げるケースです。公式は各ケースの検出率の数字を提供していません。
制限事項 2

逆に、マーカーが検出できなくても、AI が書いていない証明にはなりません

そして、この逆の方向もまた成立しません。公式は 5 つのケースを直接挙げています。コンテンツが確かに Claude によって生成されたのに、マーカーが検出されないケースです:

モデルが古すぎる

マーカー対応前に発売されたモデルが生成したコンテンツには、そもそもマーカーが付いていません。旧モデルの対応は進行中です。

改変が激しすぎる

テキストが大幅に編集、書き換え、翻訳されたり、分解されて他の文章に混ぜられたりした場合。

文章が短すぎる

段落が短すぎて、信頼できるシグナルに必要な文章量が足りません。

メタデータが剥がされた

ファイルが形式変換、別名保存、スクリーンショットなどの操作を受け、出自記録が消去された場合。

5 つ目はプラットフォームの差異です。そのマーカータイプをサポートしないプラットフォーム、機能、ファイルタイプで生成されたコンテンツにも、マーカーは付きません。公式はクラウドプラットフォームについても同様の但し書きをしており、AWS、Google Cloud、Microsoft Foundry 経由で Claude にアクセスする場合、文章の透かしは通常通り適用されますが、署名付き来歴メタデータは「プラットフォームによってはサポートされない場合があります」。

どう理解するか

つまり透かしは出所の手がかりであり、宿題チェックの道具にはなりません

どちらの方向にも逆推論できないなら、どう使えばいいのでしょうか。この仕組みが提供するのは由来シグナルであり、AI判定ではありません。

どちらの方向も裏切る

これを学生の宿題チェック、投稿チェック、ベンダー納品チェックに使おうとすると、どちらの方向も当てになりません:検出されても有罪にできない。その人は Claude で自分の書いた文章を翻訳しただけかもしれません。検出されなくても無罪にできない。書き換えたり、スクショしたり、そもそも文章が短ければ、マーカーは消えてしまうからです。

上記の制限は、外部が後から指摘したものではなく、Anthropic 自身がドキュメントに書いたものです。しかも、多くの企業より率直です。セクション全体のタイトルが「制限事項」で、両方向をそれぞれ列挙し、「マーカーの検出が出所の完全な確認にはならない」という自分に不利なことまで明記しています。

「Claude のマーカーを検出した場合、そのコンテンツが Claude によって処理された可能性があることを示します。それ自体がコンテンツの完全な出所を確認するものではありません。」

Claude ヘルプセンター、「How Claude marks AI-generated content」

より大きな文脈で見ると、これは EU 法の設計意図でもあります。第 50 条が求めるのは検出可能性であり、有罪判決ではありません。情報エコシステムに出所の手がかりを一つ追加し、人々がコンテンツを消費する際の判断材料を増やすものであり、誰かに審判のハンマーを渡すものではありません。

あなたへの影響

Claude でプロダクトを作るなら、あなた自身にも責任があります

最後に、Claude でプロダクトを構築する人への注意です。ドキュメントはこの点について曖昧にしていません:Claude を自社プロダクトに組み込む場合、第 50 条があなたのプロダクトとサービスに何を求めるかを、あなた自身が評価する必要があります。

この言葉の背後には、EU 法の責任分担があります。生成 AI のチェーンを 2 つに分け、義務をそれぞれに課しています:

提供者(Anthropic) 第 50(2) 条 モデル出力に機械可読マーカーを付与 第三者による検出を可能にする 第 50(1) 条 AI と対話中であることをユーザーに通知 ✓ ここは Anthropic の担当 提供者(あなたかもしれない) 第 50(4) 条 ディープフェイクにはラベル付け 人間の審査なしに公開する 公共利害に関する AI テキストには注記 ← ここはあなた自身の担当 呼び出し モデル層のマーカー=あなたのコンプライアンスではない。両者の義務は別々に計算される
当サイトが欧州委員会の第 50 条に関する公式 Q&A をもとに作成。図中の条項の帰属は公式テキストに基づきます。あなたのプロダクトにどの条項が適用されるかは、ご自身で評価するか、法律の専門家に相談してください。

基準に基づくコミットメントとして、Anthropic はあなたが自らの透明性義務を果たせるよう支援する方針です。技術ガイダンスは随時公開されます。それまでは、モデルに透かしが入ったからといって、あなたのプロダクトが準拠したことにはなりません。

持ち帰るべきポイント

AI 透かしは由来シグナルであり、AI 判定ツールにはなり得ません。マーカーが見つかっても、相手が Claude で翻訳や推敲をしただけかもしれません。マーカーが見つからなくても、文章が書き換えられたか、短すぎるか、スクショされただけかもしれません。どちらの方向にも逆推論はできません。これは Anthropic 自身が公式ドキュメントに書いていることです。

出典
How Claude marks AI-generated contentClaude ヘルプセンター(Anthropic 公式)·原文
当サイト注記
原文には図はありません。本稿の図表とクリック可能なデモはすべて当サイトが作成しました。法律条文、発効日、署名者リストは欧州委員会の公式ページからのもので、原文からではありません。罰則は AI 法案第 99(4)(g) 条の原文に基づき、第 50 条の透明性義務を 1500 万ユーロまたは 3% の区分(高い方)に分類し、第 99(6) 条は中小企業に低い方を適用します。透かしの原理のセクションは、Google SynthID-Text の公開論文に基づいて同種技術を説明したもので、Anthropic は自社アルゴリズムを公開していません。デモ内の候補語、スコア、シグナル進捗はすべて説明用の値です。シナリオ判定器の 4 つの例は当サイトが作成し、判定根拠は公式の「制限事項」セクションに挙げられたケースです。