投稿者 global-ai-media 
Googleは、AIによって生成・編集された画像や動画を識別する技術「SynthID」をGeminiアプリ内で利用可能にしました。この動きは、生成AIの社会実装が進む中で「コンテンツの真正性」をどう担保するかという、企業にとって避けて通れない課題を浮き彫りにしています。
AI生成コンテンツの「透かし」技術が一般ユーザーへ
Googleは、同社のAIモデルによって生成された画像や動画に、人間の目には見えないデジタル透かしを埋め込み、それを検知する技術「SynthID」の機能をGeminiアプリ等の一般ユーザー向けに展開し始めました。これまで研究開発や一部の開発者向けに提供されていた機能が、エンドユーザーのレベルで「これはAIが作ったものか否か」を確認できるツールとして実装されたことは、AIガバナンスの観点から重要なマイルストーンと言えます。
SynthIDは、画像であればピクセル単位、音声であれば波形データそのものに不可視の情報を埋め込む技術です。メタデータ（ファイル情報）だけに頼る方式とは異なり、リサイズやフィルタ加工、圧縮などの編集が行われても、ある程度の耐性を持って検知できる点が特徴です。これは、企業が意図せずAI生成物を混入させてしまうリスクや、悪意あるディープフェイクの拡散を防ぐための技術的基盤の一つとなります。
日本企業に求められる「真正性」への対応
日本国内においても、生成AIの業務利用は急速に進んでいますが、それに伴い「著作権侵害のリスク」や「偽情報によるブランド毀損」への懸念が高まっています。特にマーケティングや広報資料、プロダクトデザインにおいて、AI生成画像を利用する場合、それが「権利関係のクリアなAIモデル」で生成されたものか、あるいは「競合他社の権利を侵害する可能性のある生成物」でないかを確認するニーズは切実です。
また、日本では「広島AIプロセス」をはじめ、国際的な枠組みの中でAIの信頼性を確保する議論が主導されています。国内メディアや広告業界では、コンテンツの信頼性を担保する技術として「Originator Profile（OP）」などの実証実験も進んでいますが、Googleのようなプラットフォーマーが提供する透かし技術は、グローバルスタンダードとしての影響力が強く、日本企業も無視できない要素となります。
技術的限界と実務上の注意点
しかし、SynthIDのような技術も万能ではありません。スクリーンショットの撮影や極端な画像加工によって透かしが検出不能になる可能性はゼロではなく、また、現時点では「GoogleのAIモデルで生成されたもの」を検知するのが主眼であり、他社のモデルで生成されたコンテンツすべてを網羅的に判定できるわけではありません。
企業の実務担当者は、「ツールがAIではないと判定したから100%安全である」と過信するのは危険です。技術的な判定ツールはあくまで補助的な手段であり、最終的には「誰が、どのツールを使って、どのようなプロセスで作成したか」というトレーサビリティ（追跡可能性）を組織として管理することが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動きを踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. 生成物の管理プロセスの確立
外部から納品された制作物や社内で作成されたコンテンツに対し、AI利用の有無を確認するフローを設けることが重要です。SynthIDのような検知ツールの導入検討に加え、契約書や発注仕様書においてAI利用の開示義務を明記するなど、法務・コンプライアンス面でのガードレールを敷く必要があります。
2. 透明性をマーケティング価値へ転換
消費者は「AIが作ったものか、人間が作ったものか」に対して敏感になっています。AIを活用する場合は隠すのではなく、「この画像はAI技術を活用して生成されました」と明示することで、企業の誠実さをアピールし、炎上リスクを低減させる「リスクコミュニケーション」の視点が不可欠です。
3. 技術動向の継続的なウォッチと標準化への対応
現在、AIの透かし技術やコンテンツ認証技術（C2PAなど）は規格争いの段階にあります。特定のベンダーの技術に依存しすぎず、将来的な相互運用性を見据えた柔軟なシステム選定を行うことが、長期的なコスト削減とリスク回避につながります。