用語集

機械可読なマーキング：AI出力を検出可能にするしくみ

機械可読なマーキングとは、EU AI法第50条第2項の要件で、提供者が合成された音声・画像・動画・テキストの出力に、ソフトウェアが読み取れる形式でマークを付け、人工的に生成または加工されたものとして検出できるようにすることです。C2PAメタデータ、IPTCの項目、電子透かしなどの手法が使われます。

定義とisGenAIの動作は2026年10月時点のものです。更新日 2026年10月21日.

マーキングの最新の観察結果を見る (英語)よくある質問

機械可読なマーキングのためにコードで描いたイラスト — AI 生成の申告あり：この記録が PNG ファイルのどこにあり、isGenAI レポートがそれをどう示すか。この画像はコードで描いたイラストです。

手法

条文と欧州委員会のガイダンスは、いくつかの仕組みを候補として扱っています。署名付きの来歴メタデータ（C2PAのContent Credentials）、宣言的なメタデータ（XMP内のIPTC Digital Source Type）、目に見えない透かし（SynthIDや各ベンダーの同等技術）、暗号学的手法です。それぞれ相互運用性と堅牢性がトレードオフの関係にあります。メタデータは誰でも読めますがプラットフォームで削除され、透かしは削除に耐えますがベンダーの検出器が必要です。法律は、技術的に可能な範囲で有効性・相互運用性・堅牢性・信頼性を備えた手段を求めています。

isGenAIでのマークの確認方法

出力をAI画像判定ツールまたはC2PAチェッカーにアップロードすると、C2PAマニフェスト、IPTCのソースタイプ、保存された記録があるかどうかが、それぞれ項目名つきでレポートに表示されます。第50条の機械可読なマーキングのページには、公開スコアカードからの最新の観察結果がまとめられています。isGenAIが読むのはメタデータのマークで、透かしは検出しません。そのこともはっきり伝えます。

実際の堅牢性

提供者自身の書き出しや、あらゆるSNSへのアップロードで消えてしまうマークは、存在はしていても機能していません。プラットフォーム別のページでは、各サービスで何が残るかを記録しており、提供者が手法を選ぶ際に必要な証拠になります。

マークをテストするとは、実際の出力を実際の経路に通してテストすることです。製品から書き出し、ユーザーが選ぶプラットフォームにアップロードし、もう一度ダウンロードして何が残っているかを確認します。isGenAIの比較ツールは、記録の種類ごとに前後の違いをはっきり示します。

ファイルを調べるときのこの用語の使い方

元のファイルを、AI画像判定ツールまたはページで紹介しているツールにアップロードします。
「How we checked」（確認方法）の中からこの用語を使った検出結果を探し、そこに示された参照元の項目を読みます。
種類ごとに重みづけします。署名付きの記録、宣言された項目、保存されたプロンプト、一致するコピーは、証拠としての強さがそれぞれ異なります。
記録がないことは、人が作成したことの証拠にはならない点に注意してください。

マーキングの最新の観察結果を見る (英語)

よくある質問

何が機械可読なマーキングに当たりますか？

ソフトウェアが読み取れる提供者側のマークです。C2PAマニフェスト、IPTCメタデータ、目に見えない透かし、その他の暗号学的手法で、可能な範囲で有効性と堅牢性の基準を満たすものです。

目に見えるラベルは機械可読ですか？

それだけでは機械可読ではありません。目に見える開示は第4項に基づく導入者の義務で、機械可読なマーキングは第2項に基づく提供者の義務です。

画像にマークがあるかを確認するには？

元のファイルをisGenAIにアップロードしてください。見つかったC2PAマニフェスト、IPTCのソースタイプ、保存された記録がレポートに一覧で表示されます。

どの手法が最もよいですか？

署名付きのメタデータと透かしを組み合わせるベンダーが増えています。それぞれが互いの弱点を補うからです。

出典

定義は上記リンク先の公開規格に基づいています。記載したisGenAIの動作は、2026年10月時点で稼働しているチェッカーのものです。

EU AI法第50条