英国下院図書館（House of Commons Library）は2026年1月20日、AIコンテンツラベリングに関する研究報告書「AI content labelling」を発行した。執筆者はElizabeth RoughとJack Clift、全41ページ。英国下院図書館は議員向けに中立的な調査・情報提供を行う機関である。
報告書発行時期は、AIコンテンツラベリングをめぐる規制・技術・プラットフォーム対応が急速に動いている局面と重なる。2026年1月には英国通信規制機関OfcomがX（旧Twitter）に対し、生成AIチャットボットGrokによる性的画像・児童性的虐待素材（CSAM）生成問題で正式調査を開始した。同月、Googleの生成AI検索機能「AI Overviews」が健康情報の誤表示で一部要約を削除する事態も発生している。
報告書は、技術標準（Coalition for Content Provenance and Authenticity、International Press Telecommunications Council、Google SynthID等）、規制動向（英国の政策不在とEU AI Act第50条）、主要プラットフォームの対応（Meta、TikTok、YouTube、LinkedIn、Pinterest、Reddit、Snapchat、X）、ラベリング効果の実証研究、ニュース組織・検索エンジン・ゲームプラットフォームの対応を体系的に整理している。
AIラベリングの2つの類型：Impact-based vs Process-based
報告書は、AIコンテンツラベリングが2つの異なる目的で使用されることを明確に区別する。
Impact-based labelsは、コンテンツが視聴者を誤解させたり欺いたりする可能性を示すために適用される。ディープフェイク—意図的に本物らしく見えるよう作成されたAI生成動画・画像・音声—への対策として発展した。Impact-basedラベルの目的は、AI生成・AI改変コンテンツが視聴者を誤解させる可能性を減少させることにある。
Process-based labelsは、特定のコンテンツがどのように作成されたか、AIが関与したかどうかを伝えることを目的とする。すべてのAI生成・AI改変コンテンツが欺瞞を意図しているわけではない。Process-basedラベルは透明性を高め、ユーザーがコンテンツの真正性を判断し信頼するかどうかを決定できるようにすることを目指す。
報告書は、生成AIによって作成されるコンテンツがますます現実的になっており、人間が作成したものとAIが作成したものを区別することが困難になっていると指摘する。AIコンテンツラベリングは、ユーザーがオンラインで接するコンテンツに人間によって作成されていない要素が含まれている場合に警告するための広範な用語として使用される。
技術標準の詳細分析
C2PA Content Credentialsの二層構造
Coalition for Content Provenance and Authenticity（C2PA）は、AIコンテンツ認証における最も包括的な技術標準を開発している。GoogleやMeta、OpenAI、Adobe、BBCなどが参加するこの連合は、「content credentials（コンテンツクレデンシャル）」と呼ばれるオープンソースプロトコルを開発した。このプロトコルは暗号技術を使用してコンテンツの起源に関する詳細をエンコードする。
Content credentialsの技術仕様は、「hard bindings（ハードバインディング）」と「soft bindings（ソフトバインディング）」の組み合わせを使用する。Hard bindingsは暗号ハッシュアルゴリズムを使用してコンテンツのデータにハッシュを配置する。Soft bindingsには、デジタルコンテンツから計算されたフィンガープリント、またはデジタルコンテンツ内に埋め込まれた不可視ウォーターマークが含まれる。
Soft bindingsをhard bindingsと併用することで、コンテンツのメタデータが削除された場合でも、そのprovenanceを追跡できる。例えば、C2PA content credentialsを持つ画像をメタデータを削除するプラットフォームにアップロードした場合、不可視C2PAウォーターマーク（soft binding）は残存する。別のユーザーはツールを使用してC2PAウォーターマークをデコードし、クラウドストレージに保存されているmanifestを取得できる。
C2PA content credentialsが画像や動画に添付されると、デフォルトで「cr」（「credentials」のクロップ）を含む白い吹き出しのウォーターマークが表示される。ユーザーが「cr」ラベルをクリックすると、ポップアップウィンドウがコンテンツの利用可能なprovenanceデータを表示する。
Content credentialsは「opt-in」技術である。Adobeの製品（Photoshopなど）はユーザーがオプトインを選択できる機能として含むが、Adobe FireflyなどのAIツールで生成されたメディアには自動的に適用する。SonyとNikonも新しいカメラモデルにcontent credentialsを追加している。LinkedInはC2PAの汎用「cr」ラベルをそのまま使用する。MetaとTikTokはC2PA content credentialsを使用してAI生成コンテンツを識別するが、独自のラベルを使用する。
その他の技術標準と限界
主要技術標準の比較
| 技術 | 開発主体 | 対象 | 検出方法 | 採用企業 |
|---|---|---|---|---|
| C2PA Content Credentials | Coalition（Adobe等） | 画像・動画・音声 | 暗号ハッシュ+透かし | Meta, TikTok, LinkedIn, Adobe |
| IPTC Metadata | International Press Telecommunications Council | 画像 | メタデータタグ | Pinterest, Meta, Google |
| Google SynthID | 画像・音声・テキスト | 独自透かし | Google製品のみ |
International Press Telecommunications Council（IPTC）は、生成AIシステムによって作成された合成メディアコンテンツを示すために埋め込みメタデータをどのように使用するかに関するベストプラクティスガイドラインを公開している。Google SynthIDは、GoogleのAIツールによって生成されたメディアに自動的に追加される不可視ウォーターマークである。
報告書は、AIコンテンツラベリングがいくつかの技術的課題に直面していることを指摘する。
- 業界全体の標準調整と広範な採用の必要性：共通標準がなければ複数の検出システムが必要
- ウォーターマークの除去・操作・模倣の可能性
- ファイルサイズ増加による追加ストレージとアクセス性への影響
規制動向の国際比較：英国の政策不在とEU AI Actの対照
英国 vs EU規制の比較
| 項目 | 英国 | EU（AI Act第50条） |
|---|---|---|
| 法的義務 | なし（諮問段階） | あり（2026年8月施行予定） |
| 対象 | – | ①人間インタラクションAI ②生成・操作AI ③感情認識AI ④ディープフェイク |
| 要件 | – | 機械可読マーキング義務 |
| 適用範囲 | – | EU市場・利用（域外事業者含む） |
| 現状 | AI規制法案遅延（2027年以降） | 欧州委員会が2027年延期提案 |
英国にはAI生成コンテンツのラベリングを要求する法律が存在しない。政府の「Copyright and Artificial Intelligence」諮問は2024年12月に終了し、政府はAIアウトプットの明確なラベリングが有益だが「技術的課題」を認識していると述べた。Guardian紙は2025年6月、AI規制の提案が少なくとも1年遅延したと報じた。
対照的に、EU AI Act第50条の下で生成AIによって生成されたコンテンツに関する透明性規則がある。具体的には、①人間とインタラクションするAIシステムのプロバイダーはユーザーにAIとインタラクションしていることを警告、②コンテンツを生成または操作するAIシステムのプロバイダーはアウトプットを機械可読でかつ検出可能な方法でマーク、③感情認識または生体カテゴリー分類システムの展開者はユーザーに通知、④ディープフェイクを生成するAIシステムの展開者は人工的に生成/操作されたことを開示しなければならない。第50条は2026年8月から有効になる予定だが、欧州委員会は2027年まで遅延させることを提案した。
プラットフォーム政策の比較分析
主要SNS8社の政策比較
SNS8社の政策比較
| プラットフォーム | 検出技術 | ラベル表示 | ユーザー開示義務 | 特記事項 |
|---|---|---|---|---|
| Meta | C2PA+IPTC+独自 | 編集：メニュー内 生成：投稿直下 | 写実的映像・音声で必須 | 「Made with AI」→「AI info」変更（2024.7） |
| TikTok | C2PA+独自透かし | 自動+手動Creator label | 「大幅編集」で必須 | 13億動画にラベル、透かし除去対策 |
| YouTube | C2PA+手動+自動 | 通常：説明欄 高stakes：プレイヤー内 | 写実的改変で必須 | 選挙・紛争・災害等は目立つ位置 |
| C2PA | 「cr」透かし | 規定なし | C2PA標準ラベルそのまま | |
| IPTC+独自分類器 | 「AI modified」 | 規定なし | 2025年10月フィルタ機能追加 | |
| 不明 | コミュニティ自治 | subredditによる | 1.2%のみAI規則（2024.11） | |
| Snapchat | 独自 | Ghostロゴ透かし | 規定なし | AI機能に✨アイコン表示 |
| X | なし | なし | なし | 政策不在 |
重要事例の個別分析
Metaは2024年2月に「Made with AI」ラベルを導入したが、ユーザー期待との不一致を理由に2024年7月に「AI info」に変更した。編集コンテンツは投稿メニュー内、生成コンテンツは投稿直下にラベルを表示し、編集と生成を視覚的に区別している。
TikTokはC2PA content credentialsと独自の不可視ウォーターマークの二重検証システムを採用し、これまでに13億以上の動画にラベルを付けた。独自ウォーターマークは、コンテンツが再アップロードされたときにcontent credentialsラベルが削除されるという課題を軽減する。2025年11月、TikTokは「Manage topics」機能を使用してユーザーが「For You」フィードに表示されるAI生成コンテンツの量を選択できる新しいツールを試験していると発表した。
YouTubeはコンテンツの性質に応じてラベル表示位置を変える。ほとんどのAI生成コンテンツについて、ビデオの拡張された説明フィールドにラベルを表示する。ただし、「sensitive content」—選挙、進行中の紛争、自然災害、金融、または健康に関する情報を含む動画—の場合、より目立つラベルがビデオプレーヤーに表示される。ユーザーが動画でAI生成コンテンツの使用を開示しても、動画の視聴者を制限したり収益化資格に影響を与えたりしない。
XはAI生成コンテンツのラベリングに関するポリシーを公開していない。2026年1月、OfcomはGrok AIチャットボットをめぐってXの正式調査を開始した。これは、Grokが人々の画像を彼らの同意なしに服を脱がせるように改変したり、子供の性的に露骨な画像を作成したりするために使用されたというメディア報道に続くものであった。英国政府はOfcomが調査で全権限を行使することを支持すると述べ、プラットフォームが違法コンテンツの共有を防ぐための措置を講じない場合、英国のユーザーがXにアクセスするのを停止するための裁判所命令の申請が含まれるとした。政府は、非同意の親密な画像を作成または作成を要求する刑事犯罪が施行されること、Crime and Policing Billで「nudificationアプリを犯罪化する」ために立法することを発表した。
Redditにはプラットフォーム全体のルールがない。30万以上のsubredditsの2025年の調査では、2024年11月時点で1.2%のみがAI生成コンテンツの使用を管理するルールを持っていたが、この数は2023年7月以降倍増している。AI生成コンテンツに関するルールはアートや有名人のトピックに焦点を当てた大きなsubredditsでより一般的であり、社会的支援に焦点を当てたコミュニティではあまり一般的ではない。
ラベリング効果の実証研究
報告書は、ユーザーがAIコンテンツラベルをどのように解釈するか、それがオンライン行動にどのように影響するかについての情報が現在限られていると指摘する。
主要研究の知見
| 研究 | 規模 | 主要発見 | 示唆 |
|---|---|---|---|
| 5カ国用語調査 | 5,000人超 | 「AI-generated」は誤解招く 「deepfake」「manipulated」は誤解少ない | Process vs Impactラベルの使い分け必要 |
| ニュース見出し実験 | 不明 | AIラベルで真偽にかかわらず信頼低下 | ラベルの副作用 |
| 画像信頼性調査 | 7,500人 | 警告ラベルで信憑性低下・シェア減少 | Impact-basedラベルは効果的 |
| Stanford政策議論 | 1,500人 | 非論争的議論では説得力変わらず | ラベル効果に限界 |
| Stakes別反応研究 | 不明 | 高stakes：懐疑的 低stakes：受容的 | コンテクスト依存 |
2024年10月に発表された研究は、見出しをAI生成としてラベリングすることが、見出しが真実か偽かに関係なく、人間によって作成されたかAIによって作成されたかに関係なく、それらの認識された正確性とそれらを共有する参加者の意欲を低下させたことを示した。2025年に発表された7,500人以上を対象とした研究では、AI生成画像に警告ラベルを配置することで、コンテンツの信憑性が低下し、参加者は画像を他の人と共有する可能性が低いと述べた。
他の研究は、ユーザーの反応とラベリングへの関与が、コンテンツの性質に依存することを示している。ユーザーはhigh-stakesコンテクスト（ニュース報道、警察や抗議の画像など）でAI生成コンテンツに対してより高いレベルの懐疑を示し、low-stakesコンテクスト（風景の画像、娯楽用に設計されたコンテンツなど）でより多くの関与と信頼を示した。ユーザーはコンテンツの真正性をAIが使用される程度にリンクし、単純な編集（しみ除去や色補正）は複雑な生成AI生産（表情変更やオブジェクト追加）よりも真正性の認識に影響を与えないことがわかった。
その他セクターの対応
ニュース組織の編集方針
- IPSO（2026年1月）：編集責任と人間監督を強調、E-E-A-T原則（expertise, experience, authoritativeness, trustworthiness）
- Impress（2025年4月）：AIの使用を開示し、AIポリシーを目立つように表示することを推奨
- BBC：生成AIをニュースコンテンツを直接作成するために使用すべきではない（例外的使用のみ）、開示formulaを提供
- Guardian：例外的かつ特定の状況の外でAIシステムを使用すべきではない、senior editor承認必須
- Reuters：生成AIに主にまたは単独でニュースコンテンツを生成させる場合、この使用を明確に開示
検索エンジンの対応
- Google：検索ランキングはコンテンツの品質に基づき、E-E-A-T（expertise, experience, authoritativeness, trustworthiness）を示すことを推奨。eコマースサイト向けにはAI生成画像にIPTC DigitalSourceType TrainedAlgorithmicMediaメタデータタグの使用を義務化
- Bing（2024年7月）：生成AI検索結果に「Bing生成検索で強化された結果」と表示
ゲームプラットフォームの対応
- Steam：プラットフォームを通じて販売されるゲームが「事前生成」コンテンツ（開発中にAIツールで作成）または「ライブ生成」コンテンツ（ゲーム実行中にAIツールで作成）の開示を要求
- Epic Games（Fortnite）：独自ゲームストアフロントで開示を要求せず、CEOがSteamの方針を批判
- Roblox：Roblox Cube（テキスト入力から3Dモデルと環境を作成する生成AIシステム）を発表、法律コンサルタント会社Bristowsは安全管理の課題を指摘
技術的・政策的課題と今後の展望
報告書が示すAIコンテンツラベリングの現状は、技術標準、規制、プラットフォーム対応の三層で断片化が進んでいる。
技術的には、C2PA、IPTC、Google SynthIDなどの複数の標準が並存し、相互運用性が確保されていない。ウォーターマークの除去・偽装の可能性、ファイルサイズ増加によるアクセス性への影響など、技術的脆弱性が残る。
規制面では、英国はAI規制法案が2027年以降に遅延し、AIコンテンツラベリングの法的義務がない状態が続く。対照的に、EU AI Act第50条は2026年8月（欧州委員会の延期提案では2027年）から機械可読マーキング義務を課す。EU規制の域外適用により、グローバルプラットフォームは地域別対応を求められる可能性がある。
プラットフォーム対応の断片化は最も顕著である。MetaとTikTokは包括的ラベリングシステムを構築し、YouTubeはstakes別のラベリングを実装している。一方、Xは政策不在のまま規制介入に直面し、Redditは分散型ガバナンスで1.2%のsubredditのみがAI規則を持つ状態にある。
実証研究が示すラベリング効果の複雑性も課題である。Process-basedラベルは透明性を高めるが、コンテンツの真偽とは無関係に信頼を低下させる副作用がある。5カ国調査が示すように、「AI-generated」という用語自体が誤解を招く可能性があり、ラベルの言語選択が重要になる。
今後の焦点は、①EUのAI Act実施ガイドラインと実施慣行コードの策定、②英国のAI規制法案の行方、③プラットフォーム対応の収斂または分岐、④技術標準の統合または共存の方向性、⑤メディアリテラシー教育との補完的アプローチの開発、に置かれる。
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