OpenAI、AI生成物の「来歴情報」確認体制を強化 C2PA準拠拡大へ：AIニュースピックアップ

OpenAIは、画像や音声の出所確認を支える新施策を公表した。C2PA準拠の導入やSynthIDの活用、検証機能の試験公開を通じ、AI生成物の識別精度向上と信頼性確保を図る方針を示した。

[ITmedia エンタープライズ編集部，ITmedia]

　OpenAIは2026年5月19日（現地時間）、AI生成コンテンツの来歴情報を強化する新施策を発表した。画像や音声の作成、編集機能が日常的に利用される状況を踏まえ、生成物の出所や編集履歴を確認しやすくし、オンライン上の情報の信頼性向上を図る狙いがある。発表において、C2PA準拠の拡大、Alphabet子会社のAI研究開発企業であるGoogle DeepMindのSynthIDの導入、一般利用者用検証ツールの試験公開が柱として示された。

画像ウオーターマークを強化、生成画像の出所確認体制を拡張

　OpenAIは、AIツールが創作や情報共有の場面へ広く浸透する中、コンテンツの生成元や編集過程を把握できる仕組みが不可欠になっていると説明した。来歴情報には、誰がどのような手法でコンテンツが生成され、編集されたのかといった文脈情報が含まれる。こうした情報は、報道機関や配信プラットフォーム、一般利用者がコンテンツの信頼性を判断する材料になるという。

　今回の施策において、業界横断団体Coalition for Content Provenance and Authenticity（C2PA）の技術標準への対応を拡充する。OpenAIは2024年から来歴標準の策定と普及へ参加し、画像生成AI「DALL-E3」で生成した画像にContent Credentialsを付与してきた。その後、「ImageGen」や「Sora」にも対象を拡大した。OpenAIはC2PA運営委員会にも加わり、オープン標準による来歴情報共有を推進している。

　C2PAは、メタデータと暗号署名を使って、画像や動画などのメディアに関する情報を安全に保持する仕組みだ。コンテンツの生成元や編集履歴、署名主体などを記録でき、他社サービスや配信基盤でも情報を読み取りやすくする狙いがある。OpenAIは今回、自社を「C2PA Conforming Generator Product」として準拠させたと発表した。これにより、OpenAIが付与した来歴情報を外部プラットフォーム側でも保持し、引き継ぎやすくなる。

　同社は、来歴情報はコンテンツが元のプラットフォームを離れた後も保持されなければ意味がないと指摘した。SNS投稿やファイル共有といった経路を経る中で情報が失われる事例が多いため、相互運用性を高める標準化が重要だとしている。

　他方で、メタデータのみでは十分ではないとの認識も示した。アップロードやダウンロードの過程、ファイル形式変更、サイズ変更、スクリーンショット作成などによって、メタデータが削除、破損する可能性があるためだ。この課題に対応する目的で、OpenAIはGoogle DeepMindのSynthIDを採用する。

　SynthIDは、画像内部へ不可視のウオーターマークを埋め込む技術で、メタデータ消失後も生成物由来の痕跡を残せる特徴を持つ。OpenAIはまず、「ChatGPT」や「Codex」、OpenAI APIによって生成された画像に対してこの仕組みを適用する計画を示した。C2PAのメタデータ方式とSynthIDを組み合わせることで、来歴情報の耐久性向上を図る。

　OpenAIは以前から複数のウオーターマーク技術を検証してきた。Soraでは可視ウオーターマーク、「Voice Engine」では音声用ウオーターマークを導入済みであり、運用を通じて精度や信頼性を研究してきたという。今回導入するSynthIDは、スクリーンショットなどの加工後も検出しやすく、C2PAメタデータは生成経緯などの詳細情報を付与できる。両方式を併用することで、それぞれの弱点を補完する構成となる。

　同社は併せて、一般利用者用検証ツールの試験版も公開した。このツールは、アップロードした画像内にContent CredentialsやSynthIDなどの来歴シグナルが含まれているかどうかを確認できる。対象画像がChatGPTやOpenAI API、CodexなどOpenAI製品群で生成された可能性を検証する用途を想定している。

　検証ツールは、2024年に公表した画像検出分類器の研究成果を踏まえて開発された。OpenAIによるSynthIDウオーターマークの有無を検出し、確認できた場合にはC2PAメタデータも表示する。ただし、同社は検出技術に限界がある点も強調した。メタデータやウオーターマークが検出されなかった場合でも、情報が削除されている可能性があり、AI生成ではないと断定できるわけではないという。

　現時点で検証対象はOpenAI生成コンテンツに限られるが、同社は今後数カ月をかけ、異なるプラットフォーム間で利用できる検証体制の整備を支援する方針を示した。将来的には、画像以外も含めた幅広いコンテンツへの対応する考えだ。

　OpenAIは、単独技術のみで来歴問題を解決することは困難だと説明する。共有標準、耐久性を持つウオーターマーク、一般用検証機能を組み合わせた多層的構成が必要だとの立場を示し、長期的には相互運用性を備えた来歴エコシステム形成への貢献を目指すとしている。