SynthIDとは？Googleの不可視AI透かし技術の仕組み・確認方法・企業活用まで徹底解説【2026年最新】

最終更新日:2026/03/02

AI生成コンテンツの急速な普及により、企業は「このコンテンツは本当に人間が作ったのか？」という判別が難しくなっています。

ディープフェイクによる偽情報の拡散や、AI生成コンテンツの無断利用など、企業の信頼性を損なうリスクが顕在化する中、Google DeepMindが開発した「SynthID」が注目を集めています。

本記事では、SynthIDの基本的な仕組みから、企業が実務で活用する際の確認手順、運用上の注意点まで、2026年最新の情報をもとに徹底解説します。

自社でAI生成コンテンツを扱う担当者、マーケター、経営者の方は、ぜひ最後までご覧ください。

SynthIDとは？概要と背景

SynthIDの概要

「SynthID（シンスアイディー）」は、Google DeepMindが開発した、AI生成コンテンツに不可視の電子透かしを埋め込み、後から識別できるようにする技術です。

画像、動画、音声、テキストの4形式に対応しており、2025年11月時点で200億件を超えるコンテンツにSynthIDが付与されたとGoogleが説明しています。

従来の「目に見える透かし」とは異なり、SynthIDはコンテンツの品質を一切損なわずに、人間には知覚できない形でデジタル透かしを埋め込みます。

これにより、AI生成コンテンツであることを後から検証できる仕組みを実現しています。

SynthIDは「目に見えない電子透かし」

SynthIDは、画像上に表示されるサービスロゴや透かし文字とは全く異なる技術です。

例えば、アプリやSNS上で表示されるロゴ、アイコン、ラベルは「見える表示」であり、ファイルそのものに埋め込まれるSynthIDとは別物です。SynthIDは、画像ならピクセル、音声なら音の信号、テキストならトークンの選択確率といった生成過程のデータに組み込まれる不可視の透かしです。

この違いを理解していないと、「ロゴやラベルが見えないから検証できない」といった誤解につながります。

SynthIDは一般的な編集や圧縮に耐えるよう設計されていますが、スクリーンショットや再保存を繰り返すと検出精度が下がることがあります。

スクリーンショットを検証する場合は、画像の周囲をぴったり切り取るなど、元画像に近い状態で扱うことが大切です。

SynthIDが求められる背景

SynthIDのような技術が求められる背景には、3つの大きな要因があります。

第一に、ディープフェイクの急増です。AI生成による偽動画や偽画像は、2023年時点で約9万6,000件が確認されており、2019年比で550%も増加しました。企業の経営者を装った詐欺動画や、ブランドイメージを損なう虚偽の広告など、ビジネスへの実害も拡大しています。

第二に、AI生成コンテンツの爆発的増加です。ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusionなど、誰でも高品質なコンテンツを生成できるツールが普及し、インターネット上のコンテンツの真正性を判別することが困難になっています。

第三に、各国での法整備の進展です。EU AI法は2026年に施行予定で、大規模プラットフォームに対してAI生成コンテンツへの透かし付与とラベリングを義務付けています。

中国も2025年第2号通知で、生成コンテンツへの不可視の透かし義務を規定しました。企業にとって、AI生成物の開示と管理は避けて通れないテーマになっています。

SynthIDの進化の流れ

SynthIDは、段階的に機能を拡張してきました。

2023年8月、画像向けの透かし技術がベータ版として公開されました。2024年には、動画生成AI「Veo 2」で動画への対応、音楽生成AI「Lyria」で音声への対応が実現しました。

同年10月には、テキスト透かしがオープンソース化され、企業が自社モデルに組み込めるようになりました。

2025年5月のGoogle I/O 2025では、SynthIDが付与されたコンテンツを検証するポータル「SynthID Detector」が発表され、ジャーナリストや研究者向けに早期テスターとして段階提供が進められています。NVIDIAとの連携も発表され、NVIDIA Cosmosの出力にSynthIDを組み込む取り組みも進んでいます。

さらに2025年後半には、Geminiアプリ上で画像や動画をアップロードしてSynthIDの有無を確認できる「SynthID Verification」が利用できるようになりました。

現在、SynthIDはGoogleのAIツール（Gemini、Imagen、Veo、Lyria）の全出力に自動的に付与されており、100億件を超える規模に達しています。

SynthIDの仕組み

透かし埋め込みの仕組み

SynthIDは、コンテンツが生成される瞬間に、データそのものへデジタル透かしを埋め込みます。透かしは人間には知覚できませんが、専用の検出技術で有無を確認できます。

画像・動画では、ピクセルに不可視のパターンを埋め込み、トリミング、フィルター適用、フレームレート変更、不可逆圧縮など、よくある加工を受けても残りやすい設計です。動画は全編に均一に入るとは限らず、生成または編集が行われた区間に付与されることがあります。

音声では、LyriaやNotebookLMの音声生成機能などで作られた音に、耳では判別できない形で透かしを埋め込みます。ノイズ付加、MP3圧縮、再生速度の変更といった処理でも透かしが残るよう設計されています。

テキストでは、モデルが次の単語（トークン）を選ぶ際の確率にわずかな偏りを持たせ、文章として自然なまま透かしパターンを作ります。見た目や意味を変えずに、後から統計的に検出できる形にするのが特徴です。

識別・検出の仕組み

SynthIDの検出は、専用のAIモデルがコンテンツをスキャンし、透かしの有無を判定します。

重要なのは、トリミング、フィルター適用、フレームレート変更、不可逆圧縮（JPEGやMP3など）、ノイズ付加といった一般的な加工を受けても検出できるよう設計されている点です。ただし、加工を重ねたり、強い再エンコードや大幅な書き換えを行ったりすると、透かしが検出されにくくなることがあります。

判定結果は3段階で表示されます。「検出された」は、SynthIDが含まれていることを示します。

「検出されなかった」は、SynthIDが見つからなかったことを示しますが、これは必ずしも「人間が作成した」ことを意味しません。「判断できない」は、コンテンツが非常にシンプルで詳細情報が少ない場合や、編集部分が小さすぎる場合など、判定に十分な情報がないときに表示されます。

対応するコンテンツ形式

SynthIDは、以下の4つのコンテンツ形式に対応しています。

•  画像：Imagenで生成
•  動画：Veoで生成
•  音声：Lyriaで生成
• テキスト：Geminiで生成

現在、Googleの生成AI機能で作成または編集された対象コンテンツには、SynthIDが自動的に埋め込まれる場合があります。付与件数は2025年11月時点で200億件を超えるとされています。

自社のAI生成コンテンツにSynthIDを付与できるのか？

企業担当者が最も気になる疑問は、「自社で作成したAI生成コンテンツにSynthIDを付けられるのか」という点です。結論から言うと、使用するAIツールによって可否が異なります。

GoogleのAIツールなら自動付与

Gemini、Imagen、Veo、Lyriaで生成したコンテンツには、SynthIDが自動的に埋め込まれます。ユーザー側で特別な設定や追加作業を行う必要はありません。

API経由で画像を生成する場合は、Vertex AIのImagen APIでaddWatermarkを指定できます。addWatermarkを有効にしておくことで、生成された画像に不可視の透かしが埋め込まれます。

テキスト透かしは自社モデルにも組み込み可能

SynthID Textは、2024年10月にオープンソース化されました。Hugging Face Transformers v4.46.0以降で利用でき、自社で運用する言語モデル(LlamaやMistralなどのオープンソースモデル)に透かし機能を組み込むことができます。

導入には追加の学習は不要で、生成パイプラインにロジット・プロセッサを追加するだけで実装可能です。

なお、Gemini APIで生成したテキストには自動的にSynthIDが付与されるため、別途組み込む必要はありません。一方、ChatGPTやClaude APIなど、Google以外の他社APIで生成したテキストには、SynthIDを付与することはできません。

技術的な実装方法は、Hugging Faceの公式ドキュメントで詳しく解説されています。

画像・動画・音声は現時点でGoogle AI限定

一方、画像、動画、音声のSynthIDは、現時点ではGoogle独自技術であり、他社のAIツールで生成したコンテンツに後から付与することはできません。

例えば、Midjourney、DALL-E、Stable Diffusionなどで生成した画像に、後からSynthIDを追加することはできません。NVIDIAのCosmos連携など、一部のパートナー企業には技術提供が拡大していますが、汎用的に誰でも使える段階ではありません。

したがって、「画像・動画・音声にSynthIDを付けたければ、GoogleのAIツールを使う」というのが現時点での回答です。今後の技術展開により、より多くのプラットフォームで利用可能になることが期待されています。

SynthIDの確認手順：Geminiアプリで確認する

一般ユーザーや企業担当者が最も手軽に使える確認方法は、Geminiアプリを利用することです。PCでもスマートフォンでも同じ手順で検証できます。

Geminiアプリでの検証手順

以下の手順で、画像や動画にSynthIDが含まれているかを確認できます。

1. Geminiアプリにログインします。個人用Googleアカウント、または対象のGoogle Workspaceアカウントが必要です。
2. チャット画面で「ファイルを追加」をクリックし、確認したい画像または動画をアップロードします。デバイスから直接アップロード、Googleフォトから選択、Googleドライブから選択のいずれかが利用できます。
3. 「この画像はGoogle AIによって作成されたもの？」または「この動画はGoogle AIによって作成されたもの？」と質問を入力します。
4. Geminiが分析を行い、結果を表示します。

この方法は、PCのブラウザ版、スマートフォンアプリの両方で利用可能です。特別なソフトウェアのインストールは不要で、Googleアカウントさえあればすぐに検証できます。

判定結果の3パターンと正しい読み方

Geminiアプリでの検証結果は、以下の3つのパターンで表示されます。

「Google AIを使用して作成されました」と表示された場合、そのコンテンツはGoogle AIで生成または編集された可能性が高いことを示します。ただし、100%の確実性を保証するものではありません。

「Google AIによって作成されたものではありません」と表示された場合、Google AIでは生成されていないことを示しますが、他社のAIツール（Midjourney、DALL-E、Stable Diffusionなど）で生成された可能性は残ります。

SynthIDが検出されないことは、「人間が作成した」ことを証明するものではない点に注意が必要です。

「判断できない」と表示された場合、コンテンツがシンプルすぎる、編集が軽微すぎるなど、判定に十分な情報がないことを示します。

例えば、単色の背景だけの画像や、数秒の短い動画などでは、透かしパターンを検出するための統計的情報が不足します。

動画の場合、どの区間でSynthIDが検出されたかも表示されます。例えば、「0:15〜0:45の区間でSynthIDを検出」といった形で、部分的に生成されたコンテンツも特定できます。

対応ファイル形式と制限事項

Geminiアプリでの検証には、いくつかの制限事項があります。

対応ファイル形式は、画像がJPEG、PNG、WebPなど一般的な形式です。動画も主要な形式に対応していますが、1本ずつアップロードする必要があります。複数の動画を結合したコラージュ動画は検証できません。

また、個人用Googleアカウントまたは対象のGoogle Workspaceアカウントが必要です。アカウントの種類によっては機能が利用できない場合があるため、事前に確認してください。

SynthID Textとは？テキスト透かしの仕組みと特徴

SynthIDの中でも、テキスト透かしは特にユニークな技術です。目に見える画像や聞こえる音声と異なり、テキストに「不可視の透かし」を埋め込むことは技術的に困難でしたが、SynthID Textはこれを実現しています。

テキスト透かしの仕組み

SynthID Textは、文章生成時にトークン（単語や文字の単位）の選択確率を微調整することで、人間には気づかれないパターンを埋め込みます。

AIモデルが文章を生成する際、次に来る単語を確率分布に基づいて選択します。

例えば、「今日は」の次に来る単語として、「晴れ」が40%、「曇り」が30%、「雨」が20%といった確率で候補が存在します。SynthID Textは、この確率分布に統計的なパターンを持たせることで、透かしを実現します。

重要なのは、この透かしが文章の品質や自然さに影響を与えにくい点です。

人間が読んでも違和感が出にくく、意味も変わりません。文章量があるほど統計的なパターンを拾いやすくなる一方で、短すぎる文章や事実だけで表現の自由度が小さい文章では、検出が難しくなることがあります。

オープンソース化と開発者向け活用

SynthID Textは2024年10月にオープンソース化されました。Hugging Face Transformers v4.46.0以降で利用でき、企業は自社の言語モデルにSynthID Text機能を組み込むことができます。

実装は比較的簡単で、追加の学習や大規模なモデル変更は不要です。生成パイプラインに専用のロジットプロセッサを追加するだけで、透かし機能を有効化できます。

GitHub上にも実装例が公開されており、開発者は参照しながら導入を進められます。

テキスト透かしの限界

ただし、SynthID Textにも限界があります。

まず第一に、事実ベースの短い回答では精度が下がります。例えば「東京の人口は？」という質問に対して「約1,400万人」と答える場合、選択肢が限られており文章が短くなるため、透かしパターンを埋め込む余地が少なくなります。

第二に、大幅な書き換えをしたり、別言語へ翻訳したりすると検出スコアが低下します。透かしは統計的なパターンに依存しているため、文章構造が大きく変わると、パターンも崩れます。

そして第三に、悪意ある攻撃を直接阻止する設計にはなっていません。SynthID Textはあくまで「AI生成であることを証明する」ための技術であり、不正利用を防ぐセキュリティ機能までは備えていません。

これらの限界を理解した上で、適切な用途で活用することが重要です。

SynthIDの判定における注意点と弱化要因

SynthIDは強力な技術ですが、万能ではありません。SynthIDに過度な期待を持ちすぎないよう、限界と弱化要因を正しく理解する必要があります。

「検出されない＝本物」ではない

ここで最も大事なのは、「SynthIDが検出されない＝人間が作成した」ではないということです。

SynthIDは、GoogleのAIツール（Gemini、Imagen、Veo、Lyria）で生成されたコンテンツのみを検出対象とします。他社のAIツール、例えばMidjourney、DALL-E、Stable Diffusion、ChatGPT、Claudeなどで生成されたコンテンツには、SynthIDが埋め込まれていません。

したがって、「SynthID未検出」という結果は、「Google AIでは生成されていない」ことを示すだけであり、「他社AIで生成された」可能性や「人間が作成した」可能性の両方が残ります。

企業がAI生成コンテンツを判別する際は、SynthID単体に依存せず、複数の手段を組み合わせることが必要です。

弱化要因の一覧

SynthIDの透かしは、以下のような編集や処理によって弱化または消失する可能性があります。

画像の場合は、極端な圧縮、再保存の繰り返し、強い画像加工が弱化要因です。

特に、JPEGの圧縮を強くかけたファイルや、編集と再保存を重ねたファイルでは、透かしの検出精度が下がることがあります。スクリーンショットも検証できる場合はありますが、切り取りや再圧縮の影響で結果が不安定になることがあります。

テキストの場合は、大幅な書き換え、翻訳、短文（3文未満）が弱化要因です。文章を要約したり、別の表現に言い換えたりすると、トークン選択のパターンが変わり、透かしが検出されにくくなります。

音声の場合は、強いノイズ付加が弱化要因です。背景雑音が多い環境で再録音したり、音声を大幅に加工したりすると、波形の透かしパターンが埋もれてしまいます。

動画の場合は、大幅な再エンコードが弱化要因です。動画を異なる形式に変換したり、解像度やビットレートを大きく変更したりすると、フレームレベルの透かしが劣化します。

これらの弱化要因を理解していれば、「なぜ検出されなかったのか」を適切に判断できるでしょう。

企業が取るべき対応

企業は、SynthID単体に依存しない多層的な確認体制を構築すべきです。

具体的には、SynthIDによる技術的検証に加えて、C2PAなどの来歴証明技術を組み合わせることが推奨されます。

また、最終的には人間による確認プロセスも必要です。特に、法的な証拠として使用する場合や、ブランドイメージに関わるコンテンツでは、複数の検証手段を用いることでリスクを低減できます。

SynthIDとC2PAの比較

企業担当者が「SynthIDだけで十分か？」を判断するためには、もう一つの重要な技術である「C2PA」との比較が不可欠です。

C2PAとは

C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）は、Adobe、Microsoft、BBC、Intelなどが推進する「コンテンツ来歴証明」の国際規格です。

C2PAは、誰が、いつ、どのツールでコンテンツを作成または編集したかを、暗号署名付きのメタデータとして記録します。これにより、コンテンツの作成履歴を追跡し、改ざんの有無を検証できます。

SynthIDが「AI生成かどうか」を判定する技術であるのに対し、C2PAは「誰が作ったか、どのような経路を辿ったか」を証明する技術です。両者は目的が異なります。

SynthIDとC2PAの違い

以下では、SynthIDとC2PAの違いを比較します。

比較要素	SynthID	C2PA
目的	AI生成の判定	来歴の証明
対応ツール	GoogleのAIツール（Gemini、Imagen、Veo、Lyria）、NVIDIA Cosmos	Adobe、Microsoft、OpenAI、Google、Leica、Nikon、Sonyなど多数
方式	ピクセル・波形・トークン確率への埋め込み	メタデータ付与（XMP、JUMBF形式）
耐久性	編集に強い（圧縮・トリミング・フィルターに耐性）	メタデータは剥がれやすい（SNS投稿やスクリーンショットで消失リスク）
情報量	AI生成か否かのバイナリ情報	作成者、編集履歴、ツール情報、証明書など豊富な情報
標準化	Google独自技術（パートナー拡大中）	ベンダー中立の国際規格

企業はSynthID+C2PAの二層運用が理想

SynthIDとC2PAは競合する技術ではなく、補完関係にあります。

SynthIDは、耐久性のある「AI生成の証拠」を提供します。編集を経ても検出可能なため、コンテンツがインターネット上で拡散された後も追跡できます。

C2PAは、リッチな「来歴情報」を提供します。誰が作成したか、どのツールを使ったか、どのような編集を経たかを詳細に記録できるのです。

ただし、メタデータは消失しやすいため、元のファイルが保持されている環境での検証に適しています。

GoogleもSynthIDとC2PAの併用を推奨しており、両者を組み合わせることで、より強固なコンテンツ管理体制を構築できます。企業は、用途に応じてSynthIDとC2PAを使い分け、または両方を同時に活用しましょう。

企業がAI生成コンテンツを管理するための運用ガイド

ここまでSynthIDの技術的な側面を解説してきましたが、企業が業務で困りやすいのは「どう運用するか」です。以下、企業担当者向けのガイドを示します。

AI生成コンテンツの社内開示ルール策定

まず、どのコンテンツにAI生成を開示するかの基準を明確にする必要があります。

開示が必要なコンテンツの例として、広告クリエイティブ、プレスリリース、SNS投稿、製品説明文、カスタマーサポートの自動応答などが挙げられます。

これらは、顧客や取引先に直接届くコンテンツであり、透明性が求められます。

一方、社内資料、ブレインストーミング用のドラフト、データ分析のサマリーなど、内部利用に限定されるコンテンツは、開示の必要性が低い場合もあります。

用途別の開示方針を定め、社内で共有することが重要です。

例えば「広告は必ず開示」「SNSは状況に応じて開示」「社内資料は開示不要」といった明確な基準を設けることで、現場の判断に迷いがなくなります。

商用利用時のSynthID確認フロー

AI生成コンテンツを商用利用する際は、以下のフローを確立することを推奨します。

1. コンテンツ生成時に、使用したAIツールを記録します。Gemini、Imagen、Veoなど、どのツールで生成したかを明記
2. 納品・公開前に、GeminiアプリまたはSynthID Detectorでチェック。SynthIDが検出されるかを確認し、結果を記録
3. 必要に応じて、開示文を付与。例えば、「この画像はAIによって生成されました」といった文言を追加
4. 監査証跡を保存。いつ、誰が、どのツールで生成し、どのような検証を行ったかを記録

この記録は、将来的に法的な確認が必要になった際や、顧客からの問い合わせに対応する際に役立ちます。

EU AI法など規制動向への備え

各国でAI生成コンテンツに関する規制が進んでおり、企業はこれに備える必要があります。

EU AI法は2026年に施行予定で、大規模プラットフォームに対して透かし付き合成メディアのラベリングを義務付けています。違反した場合、最大で全世界年間売上高の6%、または3,000万ユーロのいずれか高い方が罰金として科される可能性があります。（参考）

中国も2025年第2号通知で、生成コンテンツに不可視透かしを義務付けました。中国市場で事業を展開する企業は、この規制に対応する必要があります。

日本国内でも、総務省や経済産業省がAI利用に関するガイドラインを策定中です。今後、開示義務が強化される可能性があります。

企業は、これらの規制動向を定期的にモニタリングし、必要に応じて社内ルールを更新することが求められます。開示を怠った場合、罰金だけでなく、ブランドイメージの損失や顧客離れといったリスクも発生します。

社内ガバナンスへの組み込み方

AI生成コンテンツの管理を、社内ガバナンス体制に組み込むことが重要です。

具体的には、AI利用ポリシーにSynthIDやC2PAの確認手順を明記します。「AI生成コンテンツを商用利用する際は、SynthID確認を必須とする」といった条項を加えることで、全社的な運用を徹底できます。

また、担当者への検証ツール利用教育も必要です。GeminiアプリやSynthID Detectorの使い方を研修で共有し、誰でも検証できる体制を整えます。

さらに、定期的なコンプライアンス監査の実施も推奨されます。四半期ごとに、AI生成コンテンツの利用状況を確認し、開示漏れや記録不備がないかをチェックします。

これらの取り組みにより、AI生成コンテンツの管理が属人化せず、組織全体で一貫した運用が可能になります。

まとめ

本記事では、Google DeepMindが開発したSynthIDについて解説しました。SynthIDは、AI生成コンテンツに不可視の電子透かしを埋め込む技術で、画像・動画・音声・テキストに対応しています。

GoogleのAIツール（Gemini、Imagen、Veo、Lyria）で生成したコンテンツには自動的にSynthIDが付与されます。テキスト透かしはオープンソース化されており、自社モデルにも組み込み可能です。

確認はGeminiアプリでの簡易検証とSynthID Detectorでの詳細検証が可能ですが、極端な圧縮や大幅な書き換えにより弱化する点に注意が必要です。C2PAとの併用でより強固な管理体制を構築できます。

AISmileyでは、AI生成コンテンツの管理体制構築やSynthID活用支援、生成AIツールの比較検討など、企業のAI導入をサポートしています。無料相談とAIサービス比較マップを提供していますので、お気軽にお問い合わせください。

よくある質問

Google以外のAIツールで生成されたコンテンツも検出できますか？

いいえ、SynthIDはGoogleのAIツール(Gemini、Imagen、Veo、Lyria)で生成されたコンテンツのみを検出対象とします。Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion、ChatGPTなど、他社のAIツールで生成されたコンテンツにはSynthIDが埋め込まれていないため、検出できません。

SynthIDの利用は無料ですか？

はい、SynthIDの検証機能(GeminiアプリでのチェックやSynthID Detectorの利用)は無料です。ただし、GoogleのAIツールでコンテンツを生成する際は、各ツールの利用料金が発生する場合があります。例えば、Gemini APIの利用には従量課金が適用されます。

SynthIDの検出精度はどの程度ですか？

公式には具体的な精度数値は公表されていませんが、Nature論文(https://www.nature.com/articles/s41586-024-08025-4)によると、一般的な編集(圧縮、トリミング、フィルター)を経ても高い検出率を維持することが示されています。ただし、極端な編集や短文テキストでは精度が低下します。

API経由でSynthIDを付与できますか？

画像生成については、Vertex AIのImagen APIでaddWatermark（既定値はtrue）を指定することで、生成された画像に不可視の透かしを埋め込めます。詳細は、Google Cloud公式ドキュメントを参照してください。

SynthIDは削除・改ざんできますか？

技術的には、極端な編集(大幅な再エンコード、強い圧縮、完全な書き換え)によって弱化または消失する可能性があります。ただし、一般的な編集では耐久性が高く、意図的な削除は困難です。

自社のAIモデルにSynthIDを組み込めますか？

テキスト透かし(SynthID Text)はオープンソース化されており、自社の言語モデルに組み込むことができます。一方、画像・動画・音声のSynthIDは、現時点ではGoogle独自技術であり、外部への提供は限定的です。NVIDIAなど一部のパートナー企業には技術提供が拡大していますが、汎用的には利用できません。