Claudeの文章には電子透かしが入っているのか：誰が検出でき、論文にとって何を意味するのか

はい。Anthropicは現在、ほとんどのClaudeモデルが生成する文章に、目に見えない電子透かし（ウォーターマーク）を入れています。対象は自社のアプリとAPI、そしてクラウドプラットフォームで、世界中の利用者に適用されます。リリースノートが最初に透かしを記録したのは2026年9月1日で、その日に公開された2つのモデルについてでした。2026年11月3日には、より古い3つのモデル、Claude Mythos 5、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6が加わっています。⁴11月12日の時点で、Anthropicのヘルプセンターの表は、掲載している18のモデルのうち14にテキストの電子透かしがあるとしています。Claude Opus 4.6、Opus 4.5、Sonnet 4.5、Haiku 4.5には、まだ入っていません。²この透かしはClaudeの言葉の選び方に現れる統計的なパターンで、隠し文字はありません。現在、文章に透かしがあるかを検査できるのは、Anthropicのプライベートプレビューの検出サービスに参加を認められた組織だけです。

確かめられていないことも、いくつかあります。あるニュースフィードは11月3日、透かしがすべてのモデルで有効になったと報じましたが、Anthropic自身のページはそれを示していません。透かしが検出されれば、その文章の作成にClaudeが関わった可能性が高いことを示します。Anthropicによれば、透かしはClaudeが書いたのか大幅に編集したのかを区別できず、著者性や所有権については何も示しません。また、検出は不正行為の認定ではありません。Claudeの透かしを検査できる公開ツールはなく、実際に運用されている透かしを独立に試験したものも、Anthropicの検出サービスを使っていると述べる学術誌や出版社も、私たちは見つけていません。

以下では、どのモデルがいつから対象なのか、透かしの仕組み、EU法が求めること、誰が原稿を調べられるのか、校正・翻訳・編集が透かしにどう影響するのか、検出が何を示すのか、AI検出ツールやファイルの認証情報とどう違うのか、OpenAIとGoogleの取り組み、そして学術誌が今も著者に求めていることを順に紹介します。出典はすべて2026年11月12日に確認しました。

Claudeは文章に電子透かしを入れているのか、どのモデルが対象なのか#

Anthropicはこの変更を、2026年8月14日の「How Claude's text watermark works」（Claudeのテキスト透かしの仕組み）で説明しました。この記事は9月1日に更新されています。理由は法的なものです。AIが生成したコンテンツにマーク付けするというEU AI法の義務を満たすため、Anthropicは2026年7月、ほかの主要な提供者と同じく、EUの「AI生成コンテンツの透明性に関する行動規範」（Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content）に署名しました。透かしを世界中で適用しているのは、「地域ごとに範囲を区切る安定した方法が、まだないため」です。¹

現在のモデルの一覧は、11月9日に最終更新されたヘルプセンターの記事「How Claude marks AI-generated content」（ClaudeはAI生成コンテンツにどうマークを付けるか）にあります。記事によれば、2026年8月2日以降に公開されたモデルは公開時からマーク付けに対応しており、マークの対象はClaude、Claude Code、Claude Cowork、Claude Tag、APIです。「マーク付けは、Claudeが提供されているあらゆる場所で、世界中で、対応モデルの出力に適用されます」。²

モデル	APIでの公開日（リリースノートによる）	AnthropicのアプリとAPIでのテキストの透かし	AWS、Google Cloud、Microsoft Foundryでは
Fable 5.1、Mythos 5.1	2026年9月1日	あり。公開時に記録	あり
Opus 5.5、Sonnet 5.5、Haiku 5.5	2026年9月22日〜10月7日	あり	あり
Fable 5.2、Mythos 5.2	2026年11月9日	あり	あり
Opus 4.8、Fable 5、Sonnet 5、Opus 5	2026年5月28日〜7月24日	あり。11月2日の時点ですでに表示	あり
Mythos 5、Opus 4.7、Sonnet 4.6	2026年2月17日〜6月9日	あり。11月3日から（Sonnet 4.6には注意点あり）	あり。Amazon Bedrockは11月10日までに
Opus 4.6、Opus 4.5、Sonnet 4.5、Haiku 4.5	2025年9月〜2026年2月	なし	なし

4行目の4つのモデルはいずれも8月より前に公開されたもので、リリースノートにはその日付がありません。Internet Archiveが11月2日に保存したヘルプセンターの表では、これらはすでに透かしありとされていました。³Sonnet 4.6の注意点は、サンプリング設定に関するものです。サンプリング設定とは、モデルが可能性の高い次の単語の中からどれだけ自由に選ぶかを決める、temperature、top_p、top_kというパラメータです。Sonnet 4.6では、このいずれかをデフォルト以外の値に設定したリクエストは「透かしが入らない可能性がある」とされ、Anthropicの開発者向けドキュメントは、透かしに頼るなら3つとも指定しないよう勧めています。⁵

すべてのモデルが対象なのか？ Proofs and Promptsのニュースフィードは、11月3日の項目に「Claudeの出力の透かし、全モデルで有効に」という見出しを付け、こう続けました。「これまでこの機能は、新しいモデル、つまり8月以降に公開されたモデルにしかなかった」。⁸Anthropicのページの記述は、どちらの点でもこれと異なります。表の4つのモデルには、テキストの透かしがありません。そのうちOpus 4.6、Opus 4.5、Haiku 4.5の3つはAPIで提供中とされ、Sonnet 4.5は2026年11月30日に提供を終える予定です。⁶また、8月より前に公開された4つのモデルには、11月3日より前から透かしが入っていました。表が18のモデルすべてについて「あり」としているのは、ファイル向けの別の仕組みであるContent Credentials（コンテンツクレデンシャル）です。古いモデルについて、ヘルプセンターはこう述べています。「Anthropicは、2026年8月2日より前に公開されたモデルの出力に透かしを追加しています」。²

Claudeのテキストの透かしはどう機能するのか#

言語モデルは、トークンを1つずつ書いていきます。トークンとは、単語または単語の一部です。次に来る単語の候補がいくつか、ほぼ同じくらい当てはまるとき、乱数が選択を決めます。Anthropicの例では、「今日の天気は寒くて」に続く言葉として、「曇り」も「どんより」もありえます。透かしは、この乱数の出どころを置き換えます。秘密の鍵と直前の数語が、どれを選ぶかを決めるのです。読み手には選択はやはりランダムに見えますが、鍵を持つ人は、ある文章が偶然で考えられるより高い頻度で鍵のパターンに従っているかを検定し、Claudeがそれを生成した確率を示すことができます。¹

Anthropicは自らの方法を、Google DeepMindが2024年にNatureで発表した「SynthID-Textの手法の一種」と呼んでいます。この系統の手法は、スコット・アーロンソン（Scott Aaronson）による2022年の提案にさかのぼります。どの手法でも、「透かしが変えるのは、単語を選ぶのに使われる乱数の出どころだけ」です。Anthropicはさらに、「テキストには何も追加されず、隠し文字もない」こと、透かしのために余分なトークンはかからないこと、そして透かしは「個人を特定する情報を含まず、特定の人物、組織、チャットにたどることはできない」ことを付け加えています。

透かしが働くには、ある程度の分量が必要です。Anthropicは、「透かしの検出はまた、小さなサンプルではうまくいかない」こと、確信度は長さとともに高まること、そして事実を述べる文章やコードには透かしが入りにくいことを書いています。正しい事実や動くコードの1行には、自由に選べる余地がほとんどないからです。EUの行動規範は、200トークン未満のテキストを、提供者が透かしを入れなくてもよい「非常に短いテキスト」として扱っています。¹⁸

品質については、Anthropicは社内テストで影響はなかったと報告しています。SynthID-Textの論文は、Geminiの2,000万件近い応答で実地の実験を行いました。高評価と低評価の割合の差はそれぞれ0.01%と0.02%で、論文はこれを統計的に有意ではない差としています。⁹私たちが見つけた唯一の独立した試験は、Alexander Nemecek、Vipin Chaudhary、Erman Aydayによる2026年9月9日のプレプリントです。3人は、「運用中のシステムを試験できる公開ツールがないため」、オープンソースのSynthID-Textを2つのオープンウェイトモデルで動かしました。「散文では、測定された透かしの影響は、サンプリングのシードを変えた場合の影響を超えない」。コードでは、一方のモデルで正しさが3ポイント下がり、もう一方では測定できる低下はなく、検出は偶然と同程度でした。主な結論は、「反対意見も保証も、現時点では検証できない」というものです。²⁵これはプレプリントで、まだ査読を受けておらず、Claudeは試験していません。

EU AI法は何を、いつから求めているのか#

AI法第50条(2)は、合成テキストを生成するAIシステムの提供者は「AIシステムの出力が機械可読な形式でマーク付けされ、人工的に生成または操作されたものとして検出可能であることを確保しなければならない」と定めています。その技術的な解決策は、「技術的に実現可能な範囲で」、効果的で、相互運用可能で、堅牢で、信頼できるものでなければなりません。この義務は、システムが「標準的な編集のための補助的な機能」を果たす場合や、入力を実質的に変えない場合には適用されません。¹⁵義務は2026年8月2日から適用されています。¹⁷その日より前に市場に出ていたシステムについては、AIに関するデジタル・オムニバス（Digital Omnibus on AI）で改正された第111条(4)が、より遅い期限を定めています。提供者は「2026年12月2日までに、第50条(2)に従うために必要な措置を講じなければならない」。¹⁶これが、古いClaudeモデルが義務を満たさなければならない期限です。

行動規範は、義務の遵守を示すための任意の手段です。欧州委員会は2026年6月10日に最終版を公開し、¹⁹欧州委員会とAI会議（AI Board）は、これを十分なものと確認しています。¹⁷7月末までに約190の組織が署名し、提供者向けの章の署名者にはAnthropic、Google、OpenAIが含まれます。²⁰ここで重要なのは、その措置のうち3つです。¹⁸

• 200トークンを超えるテキストには透かしを入れる：「200トークンより長い自由形式のテキストには、非常に長いテキストへの透かしと比べて信頼性が低いかもしれないとしても、やはり透かしを適用する必要がある」。
• 検出は無料：「署名者は検出の手段を無料で提供する」とされ、「独立した研究者、教育機関、研究機関」を含むグループには無制限の利用が認められます。
• テキストの検出は当面、制限されることがある：テキストの透かしは信頼性が低いため、利用は「確認を受けた専門家の利用者に限定されることがある」とされ、「利用の制限は、いずれも期間を限ったものとする」とされています。

第50条に関する欧州委員会のガイドライン（私たちが読んだ版は2026年11月5日付）は、編集の例外を説明しています。²¹標準的な編集には、「文法の訂正とスペルチェック、テキストの内容、意味、文体、伝える内容を変えない言語上の、また文体上の軽微な手直し、AIによるテキストの翻訳」が含まれます。マーク付けが必要なのは、「AIによるテキストの要約、単なる文法上の、また文体上の軽微な訂正を超えて、文体、構成、意味を変えるテキストの言い換えや書き直し」です。

第50条(4)の2つ目の義務は、AIが生成したテキストを「公共の利益に関わる事項について公衆に情報を提供する目的で」公開する者に、そのことの開示を求めています。ただし、テキストが人によるレビューや編集上の管理を受け、誰かが編集上の責任を負っている場合は除かれます。ガイドラインは、公の議論の対象となりうる科学の進展を公共の利益に関わる事項に含め、人によるレビューの例として「学術的な査読や専門的な検証の連鎖」を挙げています。スペルチェックだけでは、これに当たりません。ある論文がこの義務の対象になるかどうかは法律上の問題ですが、学術誌の方針はいずれにせよ適用されます。

学術誌、大学、査読者は、私の原稿の透かしを調べられるのか#

調べられるのは、プライベートプレビュー中のAnthropicの検出APIを通じてだけです。利用できるのは、「EU法の求めに応じて、資格のある組織（規制当局、法執行機関、メディア、ファクトチェッカー、独立した研究者、教育機関、EUの市民社会団体など）」と、自らのコンプライアンスのために透かしを確認しなければならない企業です。利用の希望はフォームで登録し、「検出APIの利用は、時間をかけて広げていく予定です」とされています。¹

大学は「教育機関」に当てはまり、来歴（provenance）を研究する研究者は、独立した研究者として認められるかもしれません。学術誌や出版社はこの一覧に挙がっていないので、出版社が対象になるかどうかはAnthropicが決めることです。利用できると述べている学術誌や出版社は見つかりませんでした。Anthropicの無料のClaude Content Checkerが読むのはファイルだけです。「このツールはテキストを確認しません」。⁷先のニュースフィードは、その結果をはっきり書いています。「少なくとも当初は、個人が、自分の出力が検出に引っかかるかどうかを、手を加えた後であっても確認することはできない」。⁸これには、その文章の著者自身も含まれます。

現在、原稿をスクリーニングしている編集者が使っているのは、別の技術であるAI検出ツールです。2025年9月、Natureは、米国癌学会（American Association for Cancer Research）がPangram Labsのツールで投稿論文をスクリーニングしたと報じました。このツールは、2024年に同学会の学術誌へ投稿された要旨の23%で、AIが生成した可能性の高い文章を検出しました。AIの使用を開示していた著者は25%未満でした。²⁷この種の検出ツールはAnthropicの鍵を持っていないので、Claudeの透かしを読むことはできません。

Claudeが自分の文章を校正、編集、翻訳しただけならどうなるのか#

Claudeがどれだけの単語を選んだかによります。「透かしは、Claudeが選んだ単語にだけ適用されます」。Claudeが人の文章を校正するとき、単語のほとんどはその人のままなので、検出ツールが見つけるには少なすぎるかもしれません。「Claudeが書く量が多いほど、Claudeが下す判断は増え、透かしの入る余地も大きくなります」。翻訳は別です。「Claudeが作った翻訳には透かしが入ります。この場合、すべての単語をClaudeが選んでいるからです」。¹

ヘルプセンターは、そこから導かれることを書いています。「Claudeが元の著者ではない場合がある」。人々はClaudeを校正、翻訳、要約、ファイルの変換に使っており、アイデアや文章やデータがほかから来たものであっても、出力には透かしが入ることがあります。²

ここでは、透かしは法的な義務よりも先まで及んでいます。欧州委員会のガイドラインは、文法の訂正とAIによる翻訳を標準的な編集として扱い、マーク付けの義務の対象外としています。²¹一方、Claudeの透かしは、モデルが単語を選ぶたびにモデル自身が入れるもので、Anthropicは翻訳にも透かしが入るとしています。そのため、ある言語で自分が書き、Claudeに翻訳させた論文は、アイデアがすべて自分のものであっても、陽性と判定されるかもしれません。AIによる翻訳の申告をすでに著者に求めている出版社もいくつかあります。どの出版社かは、論文・レポートで生成AIの使用を明記する方法での方針の比較に挙げています。

編集すればClaudeの透かしは消えるのか#

部分的には消えます。Anthropicの解説記事は、この問いに直接答えています。「ある程度は、はい。軽い編集では、おそらく透かしは完全には消えません。すべての単語を置き換える全面的な書き直しなら消えます」。¹ヘルプセンターは、透かしは「ある程度の編集を経ても残ることがある」とし、Claudeの文章に検出できる透かしがない場合を挙げています。「大幅に編集された、言い換えられた、翻訳された、またはほかの文章と混ぜられた」場合、文章がごく短い場合、そしてマーク付けのないモデルやプラットフォームから出力された場合です。²私たちが読んだページには、Claudeの透かしの検出率を示したものはありません。

関連する手法の研究も、同じ方向を示しています。SynthID-Textの論文は、「生成時に入れる透かしは、LLMによる言い換えのようなテキストの編集によって弱まる」と述べ、「窃取、なりすまし、除去の攻撃に対する脆弱性」を未解決の課題に挙げています。⁹Googleの開発者向けドキュメントは、こう付け加えています。「AIが生成したテキストが徹底的に書き直されたり、別の言語に翻訳されたりすると、検出ツールの確信度のスコアは大きく下がることがある」。¹⁰

ほかの方式についての研究は、まちまちの結果を示しています。Kirchenbauerら（ICLR 2024）は自分たちの方式について、十分な量のテキストがあれば「透かしは、人や機械による言い換えの後でも検出できる」ことを見いだしました。人による強い言い換えの後では、偽陽性率10万分の1で、平均約800トークンが必要でした。²²Krishnaら（NeurIPS 2023）は、言い換えモデルが、透かしを含むいくつかの検出手法をすり抜けることを示しました。²³Jovanović、Staab、Vechev（ICML 2024）は、「攻撃者は50ドル未満で、これまで安全と考えられていた最先端の方式について、なりすましと除去の両方ができる」ことを示しました。なりすまし（spoofing）とは、テキストに透かしが入っているように見せかけることで、検出を証拠として扱う人にとっては重要な点です。²⁴

OpenAIは、自社のテキストの透かしについて数字を公表しています。400トークンの文章で、単語の10%を同義語に置き換えると検出率は約92%から66%に下がり、25%を置き換えると17%に下がりました。数学では心理学よりも検出率が「大幅に低く」、それは数学の文章では自由に選べる単語が少ないためです。¹³これらの研究のどれも、実際に運用されているClaudeの透かしは試験していません。

透かしの検出で何が言え、何が言えないのか#

検出は、ある1つの文章についての確率です。Anthropicの言葉では、透かしは「Claudeがどこかの時点でそのコンテンツに関わった可能性が高いと判断できるだけ」で、Claudeが文章を書いたのか、Claudeが大幅に編集したのかを区別できません。所有と責任について、Anthropicはこう書いています。「所有権や著者性については何も示さない」。¹ヘルプセンターは、検出された透かしを「コンテンツがClaudeによって処理されたことを示すシグナルだが、完全に決定的なものではない」と呼び、逆の場合も付け加えています。「透かしが検出されないことは、そのコンテンツがAIによって生成または処理されていないことを意味しない」。²

OpenAIも、自社の透かしについて同じ限界を挙げています。「透かしは人間の貢献を測るものではない」。透かしは所有や責任を立証せず、利用者を特定せず、正確さを確かめるものでもありません。そして、「透かしが検出されないことは、人間が書いたことを証明しない」。¹³

研究論文については、検出では答えられない問いが4つ残ります。誰がClaudeを使ったのか、どの部分が著者自身の考えなのか、文章は正しいのか、そしてその使用が何らかのルールに反したのか、です。私たちが10月に比較した学術誌の方針は、開示されていればAIの助けを認めています。AI利用の申告文がある論文で陽性の結果が出ても、それは申告文と矛盾しません。申告文がない論文では、それは学術誌自身の手続きのもとで編集者が扱う問題であり、答えは校正や翻訳かもしれません。

透かしはAI検出ツールとどう違うのか#

透かしの確認が問うのは、文章がある1つの提供者の鍵に従っているかどうかです。AI検出ツールが問うのは、文章が機械で書かれたように見えるかどうかです。Anthropicは、Pangramのような検出サービスは「それを提供する企業が私たちの鍵を持っていないため」仕組みが違い、代わりにAIの文章によく見られる文体の癖を探すと説明しています。¹検出ツールはどのモデルのテキストにも使えますが、人が書いた文章を誤って判定することがあります。Weixin Liangらによる2023年の研究は、広く使われているいくつかの検出ツールが「英語を母語としない人の書いた文章を、一貫してAIが生成したものと誤分類する」ことを見いだしました。²⁶

Content Credentialsは、これらとは別の3つ目のものです。ClaudeがPNGやSVGなどの対応ファイルを作るとき、オープンな標準であるC2PAに従って、ファイルがClaudeで作成または処理されたことを示す署名付きの注記を、ファイルのメタデータに付けます。Anthropicの無料のチェッカーを含め、C2PAのツールがあれば誰でも読むことができ、⁷形式の変換、保存し直し、スクリーンショットによって取り除かれることがあります。²

シグナル	示すこと	確認できる人	示せないこと
Claudeのテキストの透かし	Claudeが単語の選択に関わった可能性が高いこと。テキストが長いほど確信度が高い	Anthropicの鍵を持つ者。現在は、プライベートプレビューのAPIに参加を認められた組織	誰がClaudeを使ったか、執筆か大幅な編集か、正確さ。軽い校正では検出できるほど残らないことがある。検出されないことは何も証明しない
AI検出ツール（Pangramなど）	文章が機械で書かれたように見えるという、文体に基づく分類器の推定	ツールを使う人なら誰でも	どのモデルか（そもそもモデルが関わったか）。人の文章を誤って判定することがあり、ある研究では英語を母語としない書き手でより多かった
C2PAのContent Credentials	Claudeがファイルを作成または処理したことを示す、ファイルのメタデータ内の署名付きの注記	Anthropicの無料のチェッカーを含め、C2PAの読み取りツールを持つ人なら誰でも	チャットから貼り付けたテキスト。メタデータが取り除かれたファイル
書面による申告文	AIが何をしたか、どのツールとモデルを使ったか、誰が確認したかについての著者の説明	すべての編集者、査読者、読者	その説明が完全かどうか。著者自身による申告である

OpenAIとGoogleはどうしているのか#

OpenAIは2026年10月5日に、その方針を説明しました。¹³同社のテキストの透かしであるtextGrainが適用されるのは、EU域内のChatGPTとCodexのテキストだけです。「提供開始の時点では、テキストへの透かしを世界共通のデフォルトにはしない」。APIの顧客は、どこにいても、一部のモデルについてオプトインで利用できます。検出ツールは、承認された研究者と専門組織に申請制で提供され、「透かしの見逃しと偽陽性のリスクを考慮し、提供開始の時点では一般公開しない」としています。画像と音声は、openai.com/verifyで誰でも確認できます。¹⁴

Googleは2024年から、GeminiのテキストにSynthID-Textで透かしを入れています。その年のNatureの論文は、SynthID-Textが「GeminiとGemini Advanced」で運用されていると説明しました。⁹GoogleのSynthIDのページによれば、透かしの対象は「Geminiアプリとウェブ版で生成されたテキスト」で、ジャーナリストやメディアの専門家との試験を経て誰にでも公開されたSynthID Detectorは、画像、動画、音声を確認できます。¹¹2025年5月にこのポータルが発表されたときにはテキストも含まれており、ジャーナリスト、メディアの専門家、研究者向けの順番待ちリストがありました。¹²私たちが読んだページには、現在、誰でもGeminiのテキストを確認できるのかどうかは書かれていません。

提供者	テキストの透かし	テキストに透かしが入る場所	テキストを検査できる人	その他の来歴のシグナル
Anthropic	SynthID-Textの一種	Claudeのアプリ、API、クラウドプラットフォーム。世界中。掲載された18モデルのうち14	資格のある組織と、義務を負う企業向けの、プライベートプレビューのAPI	対応ファイルへのC2PAの認証情報。無料のファイルチェッカー
OpenAI	textGrain	EU域内のChatGPTとCodex。APIは世界中でオプトイン、一部のモデル	申請により承認された研究者と専門組織	画像にはC2PAとSynthID、音声にはSynthID。どちらも公開のチェッカーあり
Google	SynthID-Text	Googleのページによれば、Geminiアプリとウェブ版	私たちが読んだページには、テキストについての記載なし。開発者が自分のモデルで使えるオープンソースのコード	画像、音声、動画にはSynthID。それらには公開のSynthID Detector

学術誌の方針は、AI利用の開示について何と言っているのか#

学術誌の方針は、AIをどう使ったかを著者が述べるよう求めており、透かしはそのどれも変えません。文法の手直しだけでも申告が必要か、翻訳をどう扱うかは、出版社によって異なります。10月に公開した論文・レポートで生成AIの使用を明記する方法の方針の比較が示すとおりです。モデルの名前とバージョンを求める出版社もいくつかあり、これは論文でAIモデルのバージョンを記載する方法で取り上げました。

申告と透かしは、別の問いに答えるものです。申告は、Claudeが何をし、誰がそれを確認したかについての著者の説明です。透かしは提供者の統計的なシグナルで、鍵を持つ人が検査するかもしれないし、しないかもしれません。Claudeが論文の一部を下書き、要約、翻訳した場合、そう述べた申告文は、検出結果にはない文脈を編集者に与えます。

研究の記録にとっての意味#

11月3日の変更は、日付とモデル名がなぜ重要かを示しています。Anthropic自身のアプリとAPIでは、Sonnet 4.6は11月2日には透かしのないテキストを生成し、11月4日には、デフォルトのサンプリング設定で、透かし入りのテキストを生成しました。Claudeを使うたびに残すメモとして役に立つのは、アプリに表示されていたモデル、日付、Claudeが何をしたか（下書き、要約、翻訳、校正）とそれがどの節か、人がその後どの版の文章を承認したか、そして誰が確認したかの記録です。

Papexの記録は、その説明を研究者が述べたとおりに残し、AIアプリとモデルは報告どおりに記載します。そして責任を負う人が、ある1つの版そのものに署名し、その版には日付が付きます（アプリの画面は英語です）。AIアプリは非公開の下書きを準備できますが、署名や公開ができるのは本人だけです（AIアプリでPapexを使う（英語））。記録は、どのモデルが実際に動いたのか、文章に透かしが入っているのか、研究が正しいのかを示すものではありません。

利害関係について：この記事はAnthropicの製品を扱っています。記事はAnthropicのモデルであるClaudeを使って下書きされたので、言葉遣いの一部に、ここで説明した透かしが入っている可能性があります。読者は、この点を念頭に置いて本記事を評価し、下記の出典を確認してください。

出典#

1. How Claude's text watermark works（Claudeのテキスト透かしの仕組み。Anthropic、2026年8月14日、2026年9月1日更新）、2026年11月12日確認 ↩ a b c d e f g
2. How Claude marks AI-generated content（ClaudeはAI生成コンテンツにどうマークを付けるか。Claudeヘルプセンター、2026年11月9日最終更新）、2026年11月12日確認 ↩ a b c d e f g
3. How Claude marks AI-generated content（Claudeヘルプセンター）、2026年11月2日のInternet Archiveのコピー、2026年11月12日確認 ↩
4. Claude Platform release notes（Anthropic。2026年9月1日と11月3日の項目）、2026年11月12日確認 ↩
5. Claude Platform Docs: Text watermark（Anthropic）、2026年11月12日確認 ↩
6. Claude Platform Docs: Model deprecations and model status（Anthropic）、2026年11月12日確認 ↩
7. Check if a file was made with Claude（Claude Content Checker、Anthropic）、2026年11月12日確認 ↩ a b
8. Proofs and Prompts、Newsfeed（2026年11月3日の項目）、2026年11月12日確認 ↩ a b
9. Scalable watermarking for identifying large language model outputs（Sumanth Dathathriほか、Nature、2024年10月23日）、2026年11月12日確認 ↩ a b c
10. SynthID: Tools for watermarking and detecting LLM-generated text（Google AI for Developers、2025年4月9日更新）、2026年11月12日確認 ↩
11. SynthID（Google DeepMind）、2026年11月12日確認 ↩
12. SynthID Detector: a new portal to help identify AI-generated content（Google、2025年5月20日）、2026年11月12日確認 ↩
13. Our approach to EU text provenance rules（OpenAI、2026年10月5日）、2026年10月26日のInternet Archiveのコピーで閲覧、2026年11月12日確認 ↩ a b c
14. Provenance signals in OpenAI-generated content（OpenAIヘルプセンター）、2026年10月8日のInternet Archiveのコピーで閲覧、2026年11月12日確認 ↩
15. AI Act, Article 50: Transparency obligations（AI法第50条：透明性の義務。AI Act Service Desk、2026年7月27日時点の統合版）、2026年11月12日確認 ↩
16. AI Act, Article 111（AI法第111条。AIに関するデジタル・オムニバスによる改正後。AI Act Service Desk）、2026年11月12日確認 ↩
17. Code of Practice on Transparency of AI-generated Content（欧州委員会の政策ページ、2026年10月19日更新）、2026年11月12日確認 ↩ a b
18. Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content（欧州委員会、全文、PDF）、2026年11月12日確認 ↩ a b
19. Commission publishes Code of Practice on marking and labelling AI-generated content（欧州委員会、2026年6月10日）、2026年11月12日確認 ↩
20. Strong backing for the Code of Practice on Transparency of AI-generated Content（欧州委員会、2026年7月31日、2026年9月24日更新）、2026年11月12日確認 ↩
21. Guidelines on the implementation of the transparency obligations under Article 50 of the AI Act, C(2026) 7702（欧州委員会、2026年11月5日付のPDF）、2026年11月12日確認 ↩ a b
22. On the Reliability of Watermarks for Large Language Models（John Kirchenbauerほか、ICLR 2024、arXiv:2306.04634）、2026年11月12日確認 ↩
23. Paraphrasing evades detectors of AI-generated text, but retrieval is an effective defense（Kalpesh Krishnaほか、NeurIPS 2023、arXiv:2303.13408）、2026年11月12日確認 ↩
24. Watermark Stealing in Large Language Models（Nikola Jovanović、Robin Staab、Martin Vechev、ICML 2024、arXiv:2402.19361）、2026年11月12日確認 ↩
25. Watermarks Without Verification: AI Text Watermarking After the EU AI Act（Alexander Nemecek、Vipin Chaudhary、Erman Ayday、arXiv:2609.09604、2026年9月9日）、2026年11月12日確認 ↩
26. GPT detectors are biased against non-native English writers（Weixin Liangほか、Patterns、2023年、arXiv:2304.02819）、2026年11月12日確認 ↩
27. Report: AI Tool Detects LLM-Generated Text in Research Papers and Peer Reviews（Library Journal infoDOCKET、2025年9月11日。Natureの報道の要約）、2026年11月12日確認 ↩