Anthropicは、2026年8月2日以降にEUで提供を始めるClaudeの新モデルへ、機械が読み取れる印を最初から組み込む。生成文には不可視の透かしを埋め込み、対応する画像ファイルなどには署名付きの来歴情報を付ける。透かしはモデル側で入るため、ClaudeのWeb画面からコピーした文章に限らず、APIやClaude Codeを通じた出力にも及ぶ。ただし、現在利用できるClaudeの全モデルへ一斉に導入されたわけではない。既存モデルは移行中で、検出方法の技術文書もまだ公開されていない。
8月2日以降の新モデルと全世界への適用
Anthropicの対象は、8月2日以降にEUで提供開始するClaudeモデルだ。対応モデルはリリース時点から生成文を機械可読な形でマーキングする。8月2日より前に出たモデルについては対応を進めているものの、導入日は示していない。したがって、現時点のClaude出力を一律に「透かし入り」とみなすことはできない。
対応モデルであれば、地域による差は設けない。Claude PlatformのAPI、Claude、Claude Code、Claude Cowork、Claude Tagの出力に世界共通で適用する。AWS、Google Cloud、Microsoft Foundryから同じモデルを利用した場合も、文章の透かしは付く。ただし、ファイルの署名付き来歴情報は、各プラットフォームが対応する機能や形式によって利用できない場合がある。
この世界展開は、EU AI Act（AI法）への対応から始まった。Article 50の透明性義務は8月2日に適用が始まり、生成AIの提供者に対し、文章や画像などの出力を機械可読な形式で印付けし、人工的に生成・加工されたと検出できるよう求める。事業者が参加する実施コードは任意だが、法の要件自体は義務である。Anthropicは提供者向けの第1部に署名し、その実装をClaude全体へ広げる道を選んだ。
200トークン未満という透かしの例外対象
EUの最終コードは、自由文が200トークンを超える場合、長文より信頼性が落ちても透かしを入れるよう求めている。一方、200トークン未満は「非常に短い文章」と定義し、現行技術では基本的な信頼性さえ確保しにくいとして例外を認めた。トークンはモデルが文章を処理する単位であり、単語数とは一致しない。この基準には、短い投稿や回答ほど判定材料が足りなくなるという技術的な限界を、制度側があらかじめ織り込んだ事情がある。
透かしを付けることと、誰でも確実に検出できることも分ける必要がある。コードは、自由文の検出結果が低信頼で誤解を招く可能性がある間、検出機構へのアクセスを規制当局や報道機関、研究者などの確認済み専門家へ制限できるとしている。Anthropicは利用者や第三者へ検出手段を提供する方針を示したが、方式や提供時期、判定に必要な文章量は今後の技術文書に委ねた。
要求される試験範囲は広い。EUコードは通常の加工として、語彙の置き換えや文字の挿入・削除を挙げ、言い換えと翻訳を重ねた場合も含めて堅牢性を測るよう求める。さらに、透かしのコピーや除去、再生成といった意図的な攻撃も評価対象になる。Anthropicが「一部の編集後も残る可能性がある」とするだけでは、この性能を比較できない。誤検出率と見逃し率を文章の長さや言語別に示せるかどうかが、検出器の実用性を左右する。
文章の透かしとC2PAが証明できるもの
Claudeは自由文とファイルに別の手法を使う。文章には、生成中に不可視の透かしを直接織り込む。Anthropicによれば、意味や品質、読みやすさは変えず、コピー＆ペースト後も透かしは文章と一緒に移動する。一方、.svg、.png、.jpgなどの対応ファイルには、C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）の標準に沿った署名付き来歴メタデータを付ける。
C2PAは、誰がどのような処理を記録したかという主張をデジタル署名で保護し、後から改変されたかを検証できるようにする仕組みだ。文章そのものへ統計的な信号を残す透かしとは役割が異なる。自由文はメタデータを運べないため、EUコードも不可視透かし1層で要件を満たせるとした。ファイルでは署名付きメタデータと透かしを重ねる考え方が基本になる。
どちらの印も、Claudeが内容の原著者だと証明するものではない。人が書いた文章をClaudeで校正、翻訳、要約すれば、出力にはClaudeで処理された信号が残り得る。逆に、激しく編集した文章や短い抜粋から透かしを検出できなくても、人間だけで書いた証拠にはならない。画像の再保存や形式変換、スクリーンショットではC2PAメタデータが失われる場合もある。
API組み込み後の扱いはどう変わるか
ClaudeをAPIで製品へ組み込む開発者は、モデル名と、そのモデルがマーキング対応かを併せて追う必要が生じる。出力を要約し直す、翻訳する、別の文章へ混ぜるといった後処理は、検出可能性を変える。Anthropic自身も、Claudeを使うサービスのArticle 50上の義務は開発者が個別に評価すべきだと案内している。透かしが入っても、利用側が担う表示や記録まで自動的に済むわけではない。
モデルレベルの文章透かしには先例がある。Google DeepMindのSynthID-Textは、次に選ぶトークンの確率を調整して統計的な印を残す。約2000万件のGemini応答を使った実運用評価では、透かしの有無による品質評価の差は統計的に有意ではなかった。一方、論文は編集や別のLLMによる言い換えで信号が弱まると認めている。Anthropicが同じ方式を採るかは公表されていないが、品質と検出率を同時に検証する必要性は共通する。
既存モデルへいつ入るのか。第三者が検出器をどう利用できるのか。短文、各言語、言い換え後の誤検出と見逃しはどの程度か。Anthropicがこれらを技術文書と再現可能な評価で示せれば、不可視透かしは規制対応の印から、Claudeで処理された可能性を確かめる実用的な信号へ進める。
