AI電子透かし（ウォーターマーク）比較｜SynthID・textGrain・C2PA・LLMウォーターマークの違い

AIで作った画像や動画、文章が増えるなか、「これはAIで作られたものか」を確かめるための技術が各社から出そろってきました。ただ、SynthID、textGrain、C2PAといった名前は似た文脈で語られることが多く、何がどう違うのか分かりにくいのも事実です。この記事では、主なAI電子透かし（ウォーターマーク）と来歴の技術を、仕組み、対象、確認できる人、強みと弱みの観点で比較します。情報は2026年10月9日時点の各社の公式発表にもとづいています。

3つの方式：透かし・来歴・判定ツール

AIで作ったコンテンツを見分ける方法は、大きく3つに分けられます。

電子透かし（ウォーターマーク）：AIがコンテンツを作るときに、画像のピクセルや文章の単語の選び方などに見えない印を埋め込む。例：SynthID、SynthID Text、textGrain
来歴の記録（メタデータ）：いつ、誰が、どのツールで作り、どう編集したかを署名付きの情報としてファイルに付ける。例：C2PA（Content Credentials）
事後の判定ツール：印がなくても、コンテンツの特徴からAIらしさを推定する。いわゆるAI判定ツール

電子透かしと来歴の記録は、作る側があらかじめ印を付ける方法です。根拠のある判定ができる一方、印を付けていないAIのコンテンツは見分けられません。判定ツールはどんなコンテンツにも使えますが、結果はあくまで推定で、誤判定も起こります。

主な技術の比較

主な技術の特徴を、項目ごとに整理します。

SynthID（Google）

方式：電子透かし
対象：画像、動画、音声、テキスト
使われている所：Gemini、Imagen、Veo、Lyria、NotebookLMなどのGoogleのAI。OpenAI、NVIDIA、Kakao、ElevenLabsも採用を発表
確認できる人：誰でも。Geminiアプリ、SynthID Detector（2026年10月から一般公開、英語）、検索やChromeで確認できる
強み：付加情報が消えても残りやすい。複数の会社の生成物をまとめて確認できる
弱み：分かるのは「対応するAIで作られたか」程度。極端な加工には完全ではない

SynthID Text（Google）

方式：電子透かし（LLMウォーターマーク）
対象：AIが生成する文章
使われている所：オープンソースとして公開され、Hugging FaceのTransformersで誰でも自分のモデルに組み込める
確認できる人：透かしの鍵を持つ人（組み込んだ開発者など）
強み：Geminiでの大規模な検証で品質への影響がほぼないことが示されている。速度への影響もごくわずか
弱み：短い事実の回答、大きな書き換え、翻訳に弱い

textGrain（OpenAI）

方式：電子透かし（LLMウォーターマーク）
対象：ChatGPT、Codex、APIで生成する文章
使われている所：EUのChatGPTとCodexで数週間以内に導入。APIでは世界中で任意に有効化できる（2026年10月5日から）
確認できる人：審査で認められた研究者や専門機関のみ
強み：OpenAIの評価ではSynthID Textと同等以上の性能。品質への影響も小さい
弱み：400トークンの文章で単語の25%を置き換えると検出率は17%まで下がる。短い文章や数学のような文章にも弱い

Claudeのテキスト透かし（Anthropic）

方式：電子透かし（LLMウォーターマーク）とC2PA
対象：Claudeが生成する文章（2026年8月2日以降に公開したモデルは公開時から対応し、それより前のモデルもAnthropic自身のサービスでは対応済み）と、新しいモデルが生成するファイル
使われている所：API、Claude、Claude Codeなど、Claudeを提供しているすべての地域
確認できる人：透かしの検出は、EUの法律に沿って対象となる規制当局や研究者などに限った非公開プレビュー。ファイルのC2PAは無料の「Claude Content Checker」で確認できる
補足：文章の透かしは、GoogleのSynthID Textの方式をもとにしたもの。Claudeが翻訳した文章にも透かしが入る

C2PA（Content Credentials）

方式：来歴の記録（署名付きメタデータ）
対象：画像、動画、音声、文書など（2026年4月の規格2.4ではHTMLやMarkdownにも対応）
使われている所：OpenAI、Google（Pixel 10、Googleフォト、YouTube）、Microsoft、Adobe、ライカなどのカメラ。LinkedIn、TikTok、Metaは表示に活用
確認できる人：誰でも。Verifyサイトや各サービスの表示で確認できる
強み：誰が、どのツールで作り、どう編集したかまで分かる。業界標準で多くの会社が参加している
弱み：スクリーンショットや再保存で情報が消えやすい

Video Seal（Meta）

方式：電子透かし
対象：動画
使われている所：Metaがオープンソースとして公開している研究成果
確認できる人：仕組みを組み込んだ開発者など

画像・動画・音声を確かめたいとき

画像や動画、音声がAIで作られたかを確かめたいときは、次の順番で調べるのが効率的です。

SynthID Detector（synthid.com）：Google、OpenAI、NVIDIA、KakaoのAIで作られたものかを確認できる
Geminiアプリ：GoogleのAIで作られたものかを確認できる（現時点では他社のAIには非対応）
C2PAのVerifyサイト（contentcredentials.org/verify）：来歴の記録が残っていれば、作成したツールや編集の履歴が分かる
openai.com/verify：OpenAIのAIで作られた画像・音声かを確認できる

いずれも、印が見つからなかったからといって、AIで作られていないとは限りません。対応していないAIで作られたり、加工で印が消えたりしている可能性があるためです。

文章を確かめたいとき

文章については、2026年10月時点で一般の人が自由に使える公式の透かし検出ツールはほとんどありません。OpenAIのtextGrainとClaudeの透かしの検出は審査制や限定的なプレビューで、SynthID Textは鍵を持つ開発者向けです。

そのため、一般の利用者や教育関係者が文章を確かめる手段は、当面はAI判定ツールなどに限られます。判定ツールは人が書いた文章をAIと判定することもあるため、その結果だけで判断しないことが大切です。LLMウォーターマークの仕組みと限界については「LLMウォーターマークとは」で解説しています。

開発者・企業の場合

自社でAIを提供する開発者や企業にとっては、規制への対応も重要な観点です。EUのAI法は、生成AIの提供者に、出力をAIで作ったものと機械で判別できるようにすることを求めています。

自社のモデルで文章を生成する場合：SynthID Textをオープンソースとして組み込める
OpenAIのAPIを使う場合：textGrainを有効にできる
画像や動画を扱う場合：C2PAの情報を付けるためのツールが、CAIからオープンソースで提供されている

透かしとC2PAは互いに補い合う関係です。OpenAIやGoogleのように、両方を組み合わせるのが主流になりつつあります。

各技術に共通する限界

どの技術にも、共通する限界があります。

印がない＝人が作った、ではない：対応していないAIや、印を付けないAIで作られたコンテンツは見分けられない
加工や編集に弱い：画像の大きな加工、文章の書き換えや翻訳で、印が消えたり弱まったりする
内容の正しさは分からない：印が示すのはAIが関わったかどうかや来歴であって、内容が正しいかではない
確認できる人が限られる技術もある：特に文章の透かしは、検出器の公開が限られている

まとめ

AIで作ったコンテンツを見分ける技術は、見えない印を埋め込む電子透かし（SynthID、SynthID Text、textGrainなど）と、作成の経緯を記録するC2PAの2本柱で進んでいます。画像・動画・音声はSynthID DetectorやC2PAのVerifyサイトで誰でも確認できるようになった一方、文章の透かしは検出できる人がまだ限られています。

どの技術も万能ではありません。透かしや来歴の結果は判断材料の1つとして使い、出どころの確認とあわせて判断しましょう。各技術の詳細は、「SynthIDとは」「SynthID Textとは」「textGrainとは」「C2PAとは」で解説しています。