TECHNOLOGY EXPLAINER
著作権・来歴・ディープフェイク
― 学習・生成・表示義務を、条文と判断から切り分けて読む
生成AIをめぐる法と技術の論点は、学習データの扱い、生成物の保護と侵害、AI生成物であることの表示（来歴）、実在の人物や場面をまねたコンテンツ（ディープフェイク）の4つに分かれます。日本は著作権法第30条の4、EUは権利留保つきのテキスト・データマイニング例外とAI法第50条、米国は個別の裁判と著作権局の報告書、というように、国ごとに土台が異なります。2026年9月29日には米国の控訴裁判所（第3巡回区）が、AIの学習データをめぐるフェアユースの判断（生成AIではない検索サービスの事案）を示しました。 この記事は、条文・判決・公式文書の範囲で、何が定まっていて、何が係属中で、何が確認できないかを整理します。係属中の訴訟の結論は推測せず、特定の企業・個人を非難せず、法的助言でもありません。悪用や回避の具体的な手順も書きません。
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- 学習と著作権 ― 日本・EU・米国の土台
- 生成物と著作権 ― 著作物性と、既存の著作物に似る場合
- 裁判の現在地 ― 判断が出たものと、係属中のもの
- 来歴の技術 ― 署名つきメタデータ、電子透かし、フィンガープリント
- 表示義務と法制度 ― EU、中国、日本、英国、米国
- ディープフェイク ― 害の類型、検出の限界、本稿の計算
- 素材・化学・製造業での注意
- 限界と、確認できなかったこと
- 評価・標準の読み方
- 用語集
- 参考資料（一次情報）
- 主張と出典の対応表（監査）
事実＝条文・判決・公式文書・論文に記載のある内容（出典リンクあり）
本稿の計算＝明示した前提をもとに本記事が算出した値
未確定／将来＝提案、係属中の手続、改訂中の事項など、確定していないこと
このほか、読み取りは「解説」として区別しています。推測は太字で示します。この分野は変化が速いため、規制・判決・規格には確認日（2026年10月15日）を付けています。また、提案・採択・施行は区別して書きます。
係属中の訴訟や手続の結論の予想、特定の企業・個人への非難、法的助言・投資助言は書きません。ディープフェイクの作り方、透かしやメタデータの除去・回避の具体的な手順、検出をすり抜ける方法も書きません。説明するのは、条文と判断の読み方と、組織としての備えです。個別の事案の適法性は、弁護士などの専門家に確認してください。
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- 著作権の論点は3つの層に分かれ、国ごとに土台が違います。(1)学習データの利用、(2)生成物が著作物として保護されるか、(3)生成物が既存の著作物に似た場合の侵害、の3層です。(1)について、日本は著作権法第30条の4（ただし書あり）、EUは権利者が機械可読な方法で留保できるTDM例外（DSM指令第4条）とAI法第53条の義務、米国は法定の例外ではなくフェアユースの個別判断です事実［参考資料1・4・5・17］。
- 来歴と表示は、技術と制度の両方で動いています。EU AI法第50条は2026年8月2日から適用され、EUの行動規範は、現在の技術水準では単独で十分な手法がなく、署名つきメタデータと不可視の電子透かしなど少なくとも2層を求めています。NISTも、どの技術も単独では包括的な解決にならないと述べています事実［参考資料10・11・39］。
- 検出器の出力の意味は、元の割合で変わります。感度・特異度がともに95%の検出器でも、AI生成物が全体の1%なら、「陽性」のうち本当にAI生成物なのは約16%です（仮定を置いた計算）本稿の計算。
2. 学習と著作権 ― 日本・EU・米国の土台
| 地域 | 土台となる規定（確認した範囲） | 読むときの要点 |
|---|---|---|
| 日本 | 著作権法第30条の4：著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合には、その必要と認められる限度で、いずれの方法によるかを問わず利用できる。例示は、技術開発・実用化の試験、情報解析、人の知覚による認識を伴わない利用。ただし、著作物の種類・用途と利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる場合は除く［参考資料1］ | 目的が「享受」にあるか、「不当に害する」かが分かれ目。文化庁の「考え方」（令和6年3月15日）は、法的拘束力がなく、特定の生成AIの確定的な評価でもないと明記している［参考資料3］ |
| EU | DSM指令（2019/790、2019年4月17日）第4条：適法にアクセスできる著作物の複製・抽出をTDMの目的で行う例外。権利者が、オンラインで公開された内容については機械可読な方法などで適切に留保していないことが条件［参考資料4］。AI法第53条(1)：GPAIモデルの提供者は、(c)EU著作権法を守る方針（第4条(3)の権利留保を最新技術で特定し順守することを含む）を整え、(d)学習に使った内容の十分に詳細な要約を、AI Officeの様式で公表する［参考資料5］ | 日本と異なり、権利留保が制度に組み込まれている。GPAI行動規範の著作権章が、実務上の手段を示している（次の枠） |
| 米国 | 学習について著作権法に特別な例外はなく、フェアユース（合衆国法典第17編第107条）の個別判断になる。著作権局の第3部報告書（2025年5月9日の事前公表版）は、学習での利用は変容的になりうる一方、公正かどうかは、どの著作物を、どこから、何の目的で、出力にどんな制御をかけて使ったかで変わると整理し、違法な入手を伴う競合的な商用利用は確立した範囲を超えると述べる。最終版は今後公表される予定［参考資料14・17］ | 報告書は判断の枠組みを示すもので、個別の事件を予断しないと明記。裁判所の判断は次の第4章 |
各条文・文書の記載の要約（事実）。EUの条文はEU官報の原文（2024/1689）の文言を確認したものです。AI Omnibus規則（2026/1744）による適用日の変更は第6章で扱います［参考資料6］。「どの国が有利か」は示しません。
日本：文化庁の「考え方」が示す、第30条の4の読み方
文化庁の「AIと著作権に関する考え方について」は、判例・裁判例の蓄積がないという現状を踏まえ、文化審議会の小委員会が取りまとめた文書です。次の点を述べています事実［参考資料2・3］。
- 享受目的が併存する場合は適用されない。情報解析などの非享受目的と同時に享受目的があると評価される場合は、第30条の4の対象外。例として、特定のクリエイターの少量の著作物の創作的表現を出力させることを目的に追加学習を行う場合を挙げています。他方、生成物が学習した著作物に似るケースがあったという事実だけでは、直ちに享受目的は推認されないとしています。
- 権利者が反対の意思を示したこと自体では、ただし書に当たらない。一方、robots.txt やID・パスワードによる認証など、AI学習のための複製を防ぐ機械可読な措置を取ること自体には、著作権法上の制限はありません。
- データベースの販売が予定されている場合は、ただし書に当たりうる。こうした措置と、情報解析に活用できる形のデータベースの販売の実績や予定が推認される場合、その措置を回避して収集して複製する行為は、データベースの将来の販路を阻害するものとして、ただし書に該当し、第30条の4の対象外となることが考えられる、と述べています（これに異論の意見も注記）。
- 海賊版の扱い。収集する側に、海賊版かどうかの判断を求めることは難しい場合が多いとしつつ、海賊版を掲載していると知りながら収集することは慎むべきで、そうした事実は、生成物の侵害についての責任（規範的な行為主体）が問われる可能性を高める一要素になると述べています。
- RAG（検索拡張生成）。回答生成のために既存の著作物を利用する場合は、第47条の5（軽微利用）の対象になりうるが、軽微なものに限られ、創作的表現の提供が主な目的の場合は対象外。軽微利用を超える場合は、原則として許諾が要るとしています。
なお、人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI推進法）の第3条第4項は、不適正な目的や方法による研究開発・活用が、犯罪、個人情報の漏えい、著作権の侵害などを助長するおそれがあるため、透明性の確保などの措置を講じなければならないと定めています（同法に罰則の章はありません）［参考資料50］。詳しくは本シリーズの「米国・中国・日本のAI政策」編を参照してください。
EU：GPAI行動規範の著作権章が示す、権利留保への対応
欧州委員会が2025年7月10日に公表したGPAI行動規範は、透明性、著作権、安全とセキュリティの3章からなります。著作権章は、提供者がAI法第53条(1)(c)の義務を果たしていることを示す手段で、次の約束を含みます事実［参考資料7・8］。
- 著作権の方針を文書にまとめ、更新し、実施する（責任者の割り当てを含む）。
- ウェブのクロールで適法にアクセスできる内容だけを複製・抽出する。有料の壁やサブスクリプションなど技術的な保護措置を回避しないこと、EU・EEAの裁判所や公的機関が商業的規模で著作権を侵害し続けていると認めたサイトをクロールの対象から除くこと。
- 権利留保を特定して順守する。IETF RFC 9309（Robots Exclusion Protocol）に従うクローラの利用と、国際・欧州の標準化機関が採用したか最新技術として広く使われている他の機械可読な方法への対応［参考資料49］。クローラの情報を権利者が得られるようにすることも約束に含まれます。
- 著作権を侵害する出力のリスクを減らす。学習内容を侵害的に再現する出力を防ぐ適切で釣り合いのとれた技術的措置と、利用規約などでの侵害的利用の禁止。
- 連絡窓口と苦情申立ての仕組みを置き、十分に具体的で裏づけのある申立てには、合理的な期間内に対応する。
学習に使った内容の公開要約は、AI Officeが2025年7月24日に公表した様式と解説で示されています［参考資料9］。行動規範への署名は任意で、署名しない提供者は、代わりとなる十分な手段で適合を示す必要があります（第53条(4)と行動規範のページの記載）［参考資料5・7］。法的な義務の内容そのものは、本シリーズの「EU AI法」編で扱っています。
3. 生成物と著作権 ― 著作物性と、既存の著作物に似る場合
(1) AIが作ったものは、著作物として保護されるか
| 地域 | 確認できた記載 | 状況 |
|---|---|---|
| 日本 | 著作物は「思想又は感情を創作的に表現したもの」、著作者は「著作物を創作する者」（著作権法第2条第1項第1号・第2号）。文化庁の「考え方」は、AIは法的人格がないので著作者になりえず、AIを使って創作した人が著作者になると整理。指示が表現に至らないアイデアにとどまる場合は著作物性は認められない。判断の要素として、指示・入力の分量と内容、生成の試行回数、複数の生成物からの選択を挙げ、試行回数や単なる選択だけでは創作的寄与に影響しないが、生成物を見て指示を修正しながら試行を重ねる場合には認められることもあるとする。人が創作的表現といえる加筆・修正を加えた部分は、通常、著作物性が認められる［参考資料1・3］ | 見解（法的拘束力なし） |
| 米国 | 著作権局の第2部報告書（2025年1月29日）：AIを人の創作の補助に使っても出力の保護は妨げられない。保護は人の著者が創作した表現（AI生成物に含まれていても）に及ぶが、純粋にAIが生成した部分や、表現要素への人の制御が不十分な部分には及ばない。現在広く使える技術では、プロンプトだけでは十分な制御にならない。人の著者は、AI出力に見える自分の表現、創作的な選択・配列、創作的な改変について権利をもつ。立法による新たな保護の必要性は示されていない［参考資料16］。連邦控訴裁（D.C.巡回区）は2025年3月18日、著作権法は最初の著者が人であることを求めると判断［参考資料18］。連邦最高裁は2026年3月2日に上告を受理しない決定（Petition DENIED）［参考資料19］ | 報告書は見解。控訴裁判決は判断（上告不受理は判断の内容の追認ではない） |
| 英国 | 政府報告書（2026年3月18日）は、AIのみで作られた著作物の保護（コンピュータ生成物）について、その価値の証拠がない限り、この種の保護を廃止することを提案し、AI補助の著作物の保護は維持するとしている［参考資料31］ | 未確定／将来（提案） |
条文・判決・公式文書の要約（事実）。著作物性は個別の事案ごとに判断され、この表は一般的な結論を与えるものではありません（米国・日本の両文書がそう述べています）。
(2) 生成物が既存の著作物に似た場合
文化庁の「考え方」は、既存の著作物との類似性と依拠性の両方が認められれば侵害になりうるという従来の考え方を、生成AIに当てはめて整理しています事実［参考資料3］。
- 利用者が既存の著作物を認識していた場合（既存の著作物そのものや固有の題名を入力した場合など）：依拠性が認められ、利用者による侵害が成立しうる。
- 利用者は認識していなかったが、学習データにその著作物が含まれていた場合：通常は依拠性が推認され、侵害になりうる。ただし、学習した著作物の創作的表現が生成・利用段階で出力されない状態が技術的に担保されている場合（出力段階のフィルタリングなど）には、依拠性がないと判断される場合もありうるとする（異論の意見も注記）。
- 認識しておらず、学習データにも含まれていなかった場合：偶然の一致であり、依拠性は認められず、侵害は成立しない。
- 侵害が認められた場合の措置（差止請求、損害賠償請求、刑事罰）は、行為者の故意・過失によって変わる。作風が共通すること自体は、アイデアにとどまるかぎり侵害にならない。
読み取り（解説）：この整理は、事業者にとっては「学習に何を使ったか」「出力側でどんな措置を取っているか」の記録が、利用者にとっては「何を入力したか」の記録が、それぞれ判断に関わりうることを示しています。企業の利用規程では、入力してはならないもの（他者の著作物そのもの、固有名詞による指定など）と、生成物の公開前の確認手順を決めておく意味があります。
4. 裁判の現在地 ― 判断が出たものと、係属中のもの
AIと著作権をめぐる裁判は多数あり、判断の内容も、使われたAIの種類も、事実関係も違います。以下は、判決文や裁判所の公式資料で確認できたものに限り、判断の要点と、確認日時点の状況を並べます。係属中の事件の結論は推測しません。
| 裁判所・日付・事件 | 判断の要点（判決文・公式資料の記載） | 確認日時点の状況 |
|---|---|---|
| 米国 N.D. Cal. Bartz 対 Anthropic 2025年6月23日（公正使用に関する命令） | 訓練目的の利用はフェアユース、購入した書籍を紙からデジタルに変換したことも別の理由でフェアユースと判断。他方、海賊版サイトから入手して中央ライブラリに保存したコピーが訓練用コピーと扱えるかについては略式判決を認めず、その点は審理（損害を含む）に進むとした［参考資料20］ | 2025年8月25日に条件合意書、9月5日に和解案に署名、9月25日の審問で仮承認。最終承認以降は未確認［参考資料21］ |
| 米国 N.D. Cal. Kadrey 対 Meta 2025年6月25日 | 原告13名の請求について被告の略式判決を認めた。ただし判決自身が、これは学習利用が適法だという判断ではなく、原告が誤った主張をし記録を整えなかったことを示すにとどまると述べ、集団訴訟ではないので他の著作者の権利には及ばないとしている［参考資料22］ | 手続は継続中。2026年9月29日に証拠開示に関する命令［参考資料23］ |
| 米国 第3巡回区 Thomson Reuters 対 ROSS 2026年9月29日 | 中間上訴で、原判決（部分的略式判決）を支持。Westlawのヘッドノートには著作物性があり、競合する法律検索サービスの開発にそれを使った利用はフェアユースではないと判断。対象のAIは新たな表現を生成しない検索サービスで、判決は脚注で、生成AIの学習を扱う別の事件とは事情が異なると述べている［参考資料24］ | 判決直後。上告などの動きは未確認 |
| 米国 S.D.N.Y. OpenAI著作権侵害訴訟（併合事件 1:25-md-3143） | 判決は出ていない。第3巡回区の判決の脚注は、米国司法省が2026年9月1日に、この事件で生成AIに関する利益声明（statement of interest）を提出したと記している［参考資料24］ | 係属中。未確定／将来 |
| 英国 高等法院 Getty Images 対 Stability AI [2025] EWHC 2863 (Ch) 2025年11月4日 | 学習・開発の請求（英国で行われた証拠がない）と出力の請求は審理の終盤で取り下げ。二次的侵害の請求は、モデルの重みは侵害コピーを保存しておらず、侵害コピーに当たらないとして棄却。商標の請求は、特定の透かしの生成例に限って一部が認められ、その余は棄却。判決は、実際にどの規模で生じているかは分からないとしている［参考資料25］ | 2025年12月16日の決定［2025］EWHC 3343 (Ch)で、原告の二次的侵害の点について控訴許可（純粋な法律問題）、被告の商標の点は許可せず［参考資料26］。控訴審の結果は未確認 |
| ドイツ ミュンヘン第一地方裁判所 GEMA 対 OpenAI（42 O 14139/24） 2025年11月11日 | 裁判所の報道発表によれば、9人の著作者の歌詞について、モデルのパラメータへの記憶（memorization）が複製に当たり、チャットボットの出力も複製・公衆提供に当たると判断。TDM例外は、学習用データ集積のための準備的な複製には及びうるが、モデル内で作品を複製している場合には及ばないとし、出力についても例外は及ばず、責任は利用者でなく運営者にあるとして、差止・情報提供・損害賠償の請求を大部分認めた。人格権の請求は棄却［参考資料27］ | 報道発表は「確定していない」と記載。同じ裁判所は2026年7月31日にも、音楽生成AIの別事件（42 O 763/25）で請求を大部分認める判決（確定していない）［参考資料28］。上級審の結果は未確認 |
| 欧州司法裁判所 C-250/25 Like Company 対 Google Ireland 付託 2025年4月3日 | ハンガリーの裁判所からの先決裁定の付託。欧州知財ヘルプデスクによれば質問は3つ：(1)生成AIチャットボットが報道出版物と部分的に同一の内容を表示することは公衆への伝達か、(2)LLMの学習は複製か、(3)これらにTDM例外（DSM指令第4条）が及ぶか。2026年3月10日に大法廷で口頭弁論［参考資料29・30］ | 判決は未出。同ヘルプデスクの記事（2026年4月24日）は法務官意見を2026年9月3日に予定としていたが、本稿ではその公表を確認できなかった |
各裁判所の判決文・命令・公式発表の要約（事実）。当事者の主張は、判決・公式発表が記載する範囲に限りました。この表はどちらの側が正しいかを示すものではありません。
- 事実関係と記録に強く依存します。同じ「AI学習」でも、入手経路（購入か、海賊版か）、出力の性質（生成か検索か）、市場への影響の立証で、結論が変わりえます。Kadrey事件の判決自身が、結論は原告の主張と記録の範囲に限られると述べています。
- 地方裁判所の判断は他の裁判所を拘束しません。国が違えば法制度も違い、英国・ドイツ・米国の判断をそのまま比べることはできません。
- 非生成AIの判断を、生成AIにそのまま当てはめられるとは限りません。ROSS判決自身が、その区別を脚注で述べています。
- 和解や控訴で状況は変わります。この表は2026年10月15日時点で確認できた範囲です。
5. 来歴の技術 ― 署名つきメタデータ、電子透かし、フィンガープリント
来歴（プロビナンス）とは、デジタルコンテンツの出どころと、その後の履歴の記録です。NISTの報告書は、来歴の記録とその検出の技術は、コンテンツが合成か本物かを幅広い受け手に示すのに役立ちうるが、それは信頼できることと同じではなく（本物のコンテンツでも有害・誤解を招くことはある）、透明性を高めることで一部のリスクを減らしうるにとどまる、と述べています事実［参考資料39］。EUの行動規範は、来歴を残す方法を次の3つに整理しています［参考資料11］。
| 層 | 仕組み（公式文書の記載） | 弱点・限界（公式文書の記載） |
|---|---|---|
| 署名つきメタデータ （例：C2PA、Content Credentials） | C2PAの仕様は、「表明（assertion）」を署名者の署名つきの「クレーム」にまとめ、コンテンツのハッシュと結びつけた「マニフェスト」として添付する。信頼の判断は署名者の身元が基礎で、仕様は「良い・悪い」の価値判断を与えるものではなく、表明がコンテンツと結びついて検証でき、形式が正しく、改ざんされていないかどうかだけを扱うとする［参考資料34］ | ファイルのメタデータが除去・破損すると、資産がマニフェストから切り離されうる。そのため、フィンガープリントや透かしでマニフェストを探し出せる「耐久性のあるContent Credential」という考え方が仕様に置かれている［参考資料34］ |
| 不可視の電子透かし | 人にはほとんど気づかれない形でコンテンツ自体に情報を埋め込む。EUの行動規範は、メタデータを補う堅牢な手段と位置づけ、生成時に入れる方式（モデルレベル）と生成後に加える方式を挙げる［参考資料11］。文章の透かしの例に、SynthID-Textという方式を報告した論文（Nature 2024）がある［参考資料40］ | EUの行動規範は、文章では、200トークンを超える自由形式の文章にも透かしが要るが、非常に長い文章に比べて信頼性が低くなりうるため、検出手段へのアクセスを検証済みの専門的利用者に限ることができるとする［参考資料11］ |
| フィンガープリント・ログ（任意） | 出力の特徴や記録を保存し、後から「自社のAIが生成したか」を照合する。文章にはログ、音声・映像にはフィンガープリントが向く、という例が挙げられている［参考資料11］ | EUの行動規範は、これだけに頼ることは、法定の品質要件を満たすのに十分とは見なされないとする。プライバシー、拡張性、費用の兼ね合いにも言及［参考資料11］ |
各文書の記載の要約（事実）。組み合わせの効果を測る共通のベンチマークは、本稿の調査範囲では確認できませんでした。EUの行動規範自体が、確認された成果や共通のベンチマークが現れるまでは、文書化した内部試験で示すことを認めています。
どこまで標準化されているか
- C2PA：仕様は版を重ねており、版履歴には第2.3版（2025年12月）と第2.4版（2026年4月）が載っています。2026年2月9日のC2PAの発表は、第2.3版でライブ動画への対応、対応ファイル形式（テキスト、OGG Vorbis、大きなAVIなど）の追加、編集履歴の詳細化、改ざん検知の検証方法の更新が加わったと説明し、2025年後半に適合性プログラムが始まったとも述べています［参考資料34・35］。第2.4版の版履歴には、仕様の整理に加え、JSON形式の表現（crJSON）、機械可読なAI開示の表明（
c2pa.ai-disclosure）、HTMLや構造化テキストへの埋め込みの追加が記されています［参考資料34］。 - IPTC：ニュース分野の語彙「Digital Source Type」には、「実世界をデジタルで捕捉」「生成AIで作成」（trainedAlgorithmicMedia）などの値があり、生成か撮影かを機械可読に記録できます［参考資料36］。
- ISO/IEC：JPEG Trust（ISO/IEC 21617-1）は、メディアの信頼を確立する枠組み（真正性、来歴、帰属、知的財産権、完全性）を定めた規格で、第2版が2026年8月に発行されています（第1版〔2025年1月〕は撤回）［参考資料37］。C2PAに基づくISO 22144（Authenticity of information — Content credentials）は、ISOのページで確認日時点では開発中（委員会原案の段階）です［参考資料38］。
6. 表示義務と法制度 ― EU、中国、日本、英国、米国
| 地域 | 確認できた内容 | 段階 |
|---|---|---|
| EU | AI法第50条：(2)合成の音声・画像・動画・文章を生成するAIシステムの提供者は、出力を機械可読な形式で表示し、AI生成または加工と検出できるようにする。技術的解決は、技術的に可能な範囲で、有効・相互運用可能・堅牢・信頼できるものとする。(4)ディープフェイクを生成・加工するAIシステムの利用者は、人工的に生成・加工されたことを開示する（明らかに芸術的・創作的・風刺的・フィクションの作品では、作品の鑑賞を妨げない適切な方法で存在を開示）。公共の関心事を伝える公表テキストも、人の確認と編集責任がある場合を除き開示［参考資料5］。適用は2026年8月2日から。AI Omnibus規則（2026/1744）は、2026年8月2日より前に市場に出た生成システムの提供者が第50条(2)を満たす期限を2026年12月2日とした［参考資料6・10］ | 採択・施行済み。2026年8月2日から適用（既存システムの(2)は12月2日まで） |
| EU（行動規範・ガイドライン） | 透明性行動規範は第50条(2)(4)(5)をカバーする自主的な手段で、2部構成（提供者向け、利用者向け）。欧州委員会（2026年7月8日）とAI委員会（7月9日）が妥当と確認し、2026年7月末までに約190の企業・組織が署名。提供者向けは、画像・音声・動画で少なくとも2層の機械可読な表示（署名つきメタデータ＋不可視の透かし）を約束する。利用者向けは、ディープフェイクと一定の文章の開示を扱い、EUのアイコンも用意された。行動規範の遵守は、適合の決定的な証拠にはならない。ガイドライン（2026年7月20日）が範囲・定義・例外を明確化［参考資料10〜13］ | 公表済み・署名受付中（任意） |
| 中国 | 「人工知能生成合成内容標識弁法」（国家網信弁などの通知、2025年3月7日付、2025年9月1日施行）：明示的な標識（利用者に分かる文字・音声・図形）と暗黙的な標識（ファイルのメタデータに、生成合成の属性、提供者名または符号、コンテンツ番号などを記載）。電子透かしなどの暗黙的標識は「奨励」。配信プラットフォームには、メタデータの確認結果、利用者の申告、検出した痕跡に応じて、公開内容の周辺に注意表示を加える義務。標識の具体的な方法は国家標準GB 45438-2025が定める（標準本文は法律事務所のサイトの複写で確認し、公式の掲載ページは確認できなかった）［参考資料42・43］ | 施行済み |
| 日本 | 人工知能基本計画（第Ⅱ期、2026年7月14日閣議決定）は、ディープフェイクや肖像権・声の無断利用・著作権の侵害のおそれがある事案に言及し、AI生成コンテンツを判別する技術（例：電子透かし、事後的な真偽判別の支援技術）の開発支援を施策に掲げる［参考資料44］。本稿の調査範囲では、AI生成物一般に表示を義務づける法令は確認できなかった | 計画（施策の成果は未確定／将来） |
| 英国 | 政府報告書（2026年3月18日）は、英国にはAI生成コンテンツの表示義務がないと述べ、業界と連携してベストプラクティスを探ることを提案［参考資料31］ | 義務なし。提案段階 |
| 米国（連邦） | TAKE IT DOWN法（公法119-12、2025年5月19日）：同意のない親密な視覚表現（デジタル偽造を含む）の意図的な開示を連邦法で禁止し、対象のプラットフォームに、制定から1年以内に通知と削除の手続を設けさせ、有効な要請から48時間以内に削除し、同一の複製の削除にも合理的に努めることを求める［参考資料32］。生成物一般の表示義務は、本稿では確認できなかった。声や姿の複製に関するNO FAKES法案（S.4591、2026年5月20日提出）は、2026年6月24日に司法委員会が修正つきで報告し、上院の法案日程（Calendar No. 446）に載っている［参考資料33］。成立は確認できていない | TAKE IT DOWN法は成立。NO FAKES法案は未確定／将来（提案） |
条文・公式文書の要約（事実）。米国の州法は多様で、本稿では調査していません。米国著作権局の第1部報告書（2024年7月31日）は、デジタルレプリカについて新たな連邦法が必要と結論し、対象を、本物と区別しにくいほど写実的なレプリカに絞ること、配布・公開を責任の対象とし、プラットフォームの通知・削除の仕組みを置くこと、完全な連邦法による先占はしないことなどを勧告しています［参考資料15］。
読み取り（解説）：EUと中国は「提供者に機械可読な表示を求める」点が似ていますが、EUは手法を指定せず要件（有効・相互運用・堅牢・信頼）を定め、行動規範で実務の形を示し、中国は標識の形式を国家標準で具体的に定めています。どちらも、表示が付いていないコンテンツが本物であることを保証するものではありません。表示は「付いていれば手がかり」であり、「付いていなければ安全」ではない点が、実務上の注意です。
7. ディープフェイク ― 害の類型、検出の限界、本稿の計算
EU AI法は、ディープフェイクを「実在の人物・物・場所・団体・出来事に似ており、人に本物または真実だと誤認させる、AI生成または加工の画像・音声・動画」と定義しています（第3条(60)）［参考資料5・10］。NISTの報告書は、合成コンテンツの多くは本質的に有害ではないとしつつ、情報の信頼性、合成のCSAM、同意のない親密な画像（NCII）、詐欺（なりすましを含む）といった既存の害を加速・悪化させうると整理しています。また、合成の画像・声・映像が生体認証を欺いたり、声の複製などで人を誤らせて不正な取引に加担させたりするおそれにも触れています事実［参考資料39］。
FBIのインターネット犯罪苦情センターは2024年12月3日、犯罪者が生成AIの文章・画像・音声・動画を使って詐欺の信ぴょう性を高めていると警告しています。身元を確認する備えとして、電話をいったん切って、公表されている連絡先に自分からかけ直すこと、家族などと合言葉を決めること、自分の画像や声の公開を必要以上に増やさないことを挙げています事実［参考資料48］。
検出の限界
- NIST：来歴追跡、検出、表示、認証の技術の効果の多くはまだ十分に検証されておらず、どの技術も単独では包括的な解決策にならない。精度が求められる用途では、多層的な（defense-in-depth）対応が有用だろうとしています［参考資料39］。
- Deepfake-Eval-2024：2024年に流通した「実世界の」ディープフェイクを集めたベンチマーク（動画45時間、音声56.5時間、画像1,975枚、88のサイト、52言語）で、公開されている最先端の検出モデルのAUCが、従来のベンチマークに比べ動画で50%、音声で48%、画像で45%低下したと報告しています。商用モデルや、このベンチマークで追加学習したモデルは性能が高いが、人間のフォレンジック分析者の精度にはまだ届かないとしています［参考資料41］。
これらは、「ある検出器の精度が学術データで高い」ことと「実運用で使える」ことが別であることを示しています（解説）。個々の検出器の優劣は、本稿では示しません。
検出器の感度（AI生成物を正しく陽性とする割合）を s、特異度（本物を正しく陰性とする割合）を t、検査する集団のうちAI生成物の割合（有病率）を p とすると、陽性のうち本当にAI生成物である割合（陽性的中率）は
PPV ＝ s·p ／（s·p ＋（1－t）·（1－p）） です本稿の計算。
- 感度95%、特異度95%の検出器で、AI生成物が全体の1%なら、PPVは約16%。10%なら約68%、50%なら95%。
- 特異度が99%なら、1%の場合でもPPVは約49%、0.1%なら約8.7%。
- つまり、AI生成物が少ない集団を検査するほど、同じ検出器でも陽性の大半が誤りになります。
前提と限界：感度・特異度は、実際の検出器の性能ではなく、説明のために置いた仮定です。実際の値は、コンテンツの種類、加工の程度、生成方式で変わり、独立に検証された値を本稿では示していません。検出結果は、来歴の記録、発信元の確認、複数の手段と組み合わせて判断する材料の一つとして扱うのが基本です。
8. 素材・化学・製造業での注意
材料の探索や構造の提案にAIを使う場面では、得られた結果を誰がどう発明・創作したと言えるかが、特許や著作権の前提になります。米国特許商標庁は2025年11月28日の改訂ガイダンスで、AIシステムは生成AIを含め人の発明者が使う道具（実験機器、ソフトウェア、研究データベースなどと同じ）であり、AIは人ではないので共同発明者になりえず、AI補助の発明にも他の発明と同じ発明者の判断基準が適用されると整理しました（2024年2月のガイダンスは廃止）［参考資料45］。日本の知的財産高等裁判所も2025年1月30日、特許を受けることができる発明は自然人が発明者となるものに限られるとして、AIを発明者とする出願の却下を適法と判断しています［参考資料46］。著作物についても、米国著作権局と文化庁はいずれも、AIを人の創作の補助に使うことと、AIの生成物をそのまま使うことを区別しています［参考資料3・16］。 実務の読み取り（解説）：AIの提案を採用・修正・評価した人の判断（どの候補を選び、どの条件を変え、何を実験で確かめたか）を、実験ノートや電子記録に、日付つきで残すことが、後の説明の土台になります。具体的な出願や権利の判断は、弁理士・弁護士に確認してください。
FBIは、犯罪者が生成AIで偽の身分証明書や画像、声や動画を作って詐欺に使っていると警告し、電話をいったん切って公表されている連絡先に自分からかけ直すことなどを勧めています［参考資料48］。素材・化学・製造業では、支払先の変更依頼、成績書や分析証明書、SDS（安全データシート）、検査写真が、取引の判断に直接使われます（解説）。受け取った書類や画像だけで判断せず、重要な変更は元の担当者へ既知の連絡先で確認する、原本の授受や保管では署名や来歴の記録（C2PAなど）を使えるかを検討する（C2PAは改ざんの検知に役立つが、内容の真偽は判断しない［参考資料34］）、という二重の確認が現実的です。 学術論文では、Springer Natureの方針が、AIによる言語の推敲は許容する一方、本物そっくりの画像（ディープフェイク）の作成や、AIを著者とすること、中心的な研究の推論をAIに任せて開示しないことを許容しないとし、説明責任は人が負うと明記しています（確認日現在のページ）［参考資料47］。論文や技術資料の図・顕微鏡像は、AIで生成・加工したものを実測データとして使わない、という運用が前提になります（解説）。
社内のAIに他社の論文PDF、規格書、カタログ、取扱説明書を読み込ませる場合、その利用が著作権法上どこまで許されるかは、国と、利用の形（学習、RAG、要約の出力）で変わります。文化庁の「考え方」は、RAGでの既存の著作物の利用は第47条の5の軽微利用に限られ、創作的表現の提供が主な目的の場合や軽微利用を超える場合は原則として許諾が要るとします［参考資料3］。規格書やデータベースには、購入時の利用許諾条件があることが多いため、AIへの入力や社外サービスの利用が条件に反しないかを契約で確認することが先です（解説）。 逆に、自社の公開物をAI学習に使われたくない場合、日本では、権利者が反対の意思を示したこと自体では第30条の4のただし書に当たらないとされる一方、robots.txtなどの機械可読な措置を取ることは自由に行えます［参考資料3］。EUでは、オンラインで公開した内容の権利留保を機械可読な方法で表示することがTDM例外の条件に組み込まれ、GPAI行動規範はRFC 9309のrobots.txtへの対応を提供者に約束させています［参考資料4・8・49］。技術的措置、利用規約、ライセンスの組み合わせで考えるのが基本で、どれか一つで足りるとは限りません（解説）。
9. 限界と、確認できなかったこと
(1) 地域の範囲
日本・EU・米国・英国・中国を扱い、米国の州法、EU加盟国の国内法、韓国、インドなどの他国の法は調査していません。日本についても、著作権法以外の肖像権、パブリシティ権、不正競争防止法などは扱っていません。
(2) 裁判の範囲と最新の状況
判決文や裁判所の公式資料で確認できたものに限りました。Bartz事件の和解の最終承認、Getty事件の控訴審、GEMA事件の上級審、ROSS事件の以後の手続、欧州司法裁判所C-250/25の法務官意見と判決は確認できていません。これらの係属中の手続の結論は推測しません。
(3) 公式文書の版
米国著作権局の第3部報告書は事前公表版を参照しました（最終版は今後公表予定とされています）。EUの第50条のガイドラインは、公表の事実と日付を確認しましたが、本文の詳細は読んでいません。C2PA仕様の各版の本文の詳細（第2.4版は版履歴の記載の範囲）、ISO/IEC 21617-1:2026（有料）、ISO 22144（開発中）の本文は確認していません。
(4) 技術の性能
透かし・メタデータ・検出器の個別の性能と、実運用での堅牢性は、独立に検証された共通のベンチマークを確認できていません。回避の方法は、悪用につながるため扱っていません。
(5) 日本の表示義務
AI生成物一般に表示を義務づける日本の法令は、本稿の調査範囲では確認できませんでした（確認できなかったことは「存在しない」ことの証明ではありません）。
- 学習の扱いは、日本（第30条の4とただし書）、EU（権利留保つきTDM例外とAI法第53条）、米国（フェアユースの個別判断）で土台が異なります。文化庁の「考え方」は法的拘束力がなく、米国著作権局の第3部は事前公表版です事実
- 生成物の保護は「人の創作的寄与」が軸です。日米の文書は、AIを補助に使うことと、AIの生成物そのものを区別します事実
- 裁判は事実関係に強く依存し、係属中のものが多数あります。2026年9月29日の米国第3巡回区の判決は、生成AIではない検索サービスの事案です。結論の予想はしません事実
- 来歴は、署名つきメタデータ、不可視の透かし、フィンガープリントの組み合わせで考えます。EU AI法第50条は2026年8月2日から適用で、行動規範は少なくとも2層を求めます。表示は「付いていれば手がかり」で、「付いていなければ安全」ではありません事実
- 検出器の「陽性」の意味は、元の割合で変わります。感度・特異度95%（仮定）でAI生成物が1%なら、陽性的中率は約16%です本稿の計算
- 素材・化学・製造業では、人の寄与の記録、書類・画像の別経路での確認、社内データと自社公開物の扱いの整理が要点です（解説）
10. 評価・標準の読み方
この分野では、数値で測るベンチマーク（検出器の性能など）と、条文・判決・見解（法的な判断）と、技術標準・仕様（来歴の形式）が混在しています。それぞれ「何を保証するか」が違います。次の表は、確認できた評価手法と標準・文書を並べたものです。
| 評価項目 | 代表的な評価手法・ベンチマーク（名称・出典） | 標準・指針・文書 | 読み方の注意 |
|---|---|---|---|
| 来歴の表示・検証事実 | C2PA適合性プログラム（2025年後半開始、C2PAの発表）［参考資料35］。公開ベンチマークは確認できなかった | C2PA仕様 第2.4版（2026年4月、確認日の仕様サイトの最新）［参考資料34］。ISO/IEC 21617-1:2026（JPEG Trust、2026年8月）［参考資料37］。ISO/CD 22144（開発中）［参考資料38］。IPTC Digital Source Type［参考資料36］ | 署名は、記録が改ざんされていないことと署名者の身元を示すが、内容の真偽は判断しない。メタデータは除去・破損しうる |
| 電子透かし・マーキング事実 | 共通のベンチマークは確認できなかった。EU行動規範は、承認された評価方法が現れるまで、文書化した内部試験を認める［参考資料11］。研究例：SynthID-Text（Nature 634, 2024。複数のLLMで検出性を比較し、約2,000万件のGemini応答でライブ実験）［参考資料40］ | EU AI法第50条(2)の4要件（有効・相互運用・堅牢・信頼）［参考資料5］。EU透明性行動規範［参考資料10・11］。GB 45438-2025（中国）［参考資料43］ | EUの行動規範は、現状では単独で4要件を満たす手法はないとして多層を求める。文章の透かしは短文で信頼度が下がる。研究論文の評価条件は実運用と同じとは限らない |
| ディープフェイク検出事実 | Deepfake-Eval-2024（Chandraら、arXiv:2503.02857、2025年3月）：動画45時間・音声56.5時間・画像1,975枚［参考資料41］ | NIST AI 100-4「Reducing Risks Posed by Synthetic Content」（2024年11月）［参考資料39］ | 学術ベンチマークと実世界で性能が大きく違う。AUCは閾値の選び方を含まない。陽性的中率は元の割合で変わる（本稿の計算） |
| 学習データの権利留保・著作権方針事実 | 確認できなかった（数値のベンチマークではなく、クローラの挙動と情報公開による確認） | IETF RFC 9309（2022年9月）［参考資料49］。EU GPAI行動規範の著作権章［参考資料8］。EU AI法第53条(1)(c)(d)［参考資料5］。文化庁「AIと著作権に関する考え方について」（2024年3月15日）［参考資料3］ | robots.txt は技術的措置で、法的効果は法域で異なる（日本：意思表示のみではただし書に当たらない／EU：第4条(3)の留保が例外の条件） |
| 著作物性・侵害の判断事実 | 確認できなかった（個別事案の判断で、ベンチマークはない） | 米国著作権局 第1〜3部（2024年7月〜2025年5月）［参考資料15〜17］。文化庁の「考え方」［参考資料3］。判決（第4章） | 事案依存。地方裁判所の判断は他を拘束しない。見解は法的拘束力がない。非生成AIの判断は生成AIにそのまま当てはまらない |
| 組織の管理体制事実 | 確認できなかった（認証・監査による確認） | ISO/IEC 42001:2023（AIマネジメントシステム）［参考資料51］。社内のAI利用規程（入力してよい情報、生成物の確認、記録の保存）は本稿の解説 | 規格の本文は有料のため未確認。認証は個々のAI利用の適法性の保証ではない |
各団体の公式ページ・文書・論文で確認した事実（確認日 2026年10月15日）。表の整理は本稿の計算（本記事による並べ替え）、「読み方の注意」の列は解説です。
読み方の注意
- 来歴の標準は「出所の記録」の標準で、「真実性」の標準ではありません。C2PAの仕様自身が、価値判断は与えないと述べています。
- 検出は確率的です。同じ検出器でも、検査する集団でAI生成物の割合が違えば、陽性の意味が変わります。一つの結果で断定せず、来歴の記録や発信元の確認と合わせます。
- 条文・判決・見解を区別します。文化庁の「考え方」や米国著作権局の報告書は見解で、判決は事案ごとの判断、提案や法案は成立するまで確定していません。判断の「向き」を一般化せず、事実関係を確認します。
11. 用語集
- 来歴（プロビナンス）
- デジタルコンテンツの出どころと、その後の変更の履歴の記録。真偽の保証ではなく、判断の手がかり。
- Content Credentials／C2PA
- 来歴を署名つきで添付する仕様と、それを策定する団体（C2PA）。マニフェストに表明と署名をまとめる。
- マニフェスト
- C2PAで、表明（assertion）、クレーム、署名を一つにまとめた検証可能な単位。
- 電子透かし
- 人が気づきにくい形でコンテンツ自体に情報を埋め込む技術。メタデータが失われても残る可能性がある。
- フィンガープリント
- コンテンツの特徴から計算する識別情報。あとから照合して、元のコンテンツや記録を探すのに使う。
- ディープフェイク
- 実在の人物・物・出来事に似て、人に本物だと誤認させるAI生成・加工の画像・音声・動画（EU AI法の定義にもとづく）。
- TDM（テキスト・データマイニング）
- 大量のデータから情報を抽出して解析すること。EUではDSM指令に例外規定がある。
- 権利留保（オプトアウト）
- 権利者が、自分の著作物のTDM目的の利用を認めないと表示すること。EUでは機械可読な方法が想定される。
- フェアユース
- 米国で、著作物の公正な利用を侵害にしない法理（第17編第107条）。個別の事案ごとに複数の要素で判断される。
- 類似性・依拠性
- 著作権侵害の要件。既存の著作物に似ていることと、それに基づいて作られたこと。
- 記憶（memorization）
- 学習したデータの内容が、モデルのパラメータに保持され、出力として取り出せる状態。
- 創作的寄与
- 人が生成物の創作的な表現に貢献していること。日米とも、著作物性の判断の軸になる。
- 感度・特異度・陽性的中率
- 検出器が、AI生成物を陽性とする割合／本物を陰性とする割合／陽性のうち本当にAI生成物の割合。
- 利益声明（statement of interest）
- 米国の裁判で、当事者でない政府が自らの関心を裁判所に示す書面。
- 先決裁定
- EU加盟国の裁判所の付託を受けて、欧州司法裁判所がEU法の解釈を示す手続。
12. 参考資料（一次情報）
- 日本国（e-Gov法令検索） 著作権法（昭和45年法律第48号。確認日に取得した現行版の最終改正の施行日は2026年6月24日。第2条、第30条の4、第47条の5を参照） — laws.e-gov.go.jp/law/345AC0000000048
- 文化庁 「AIと著作権について」（関連文書の一覧ページ。考え方、概要、チェックリスト＆ガイダンス〔令和6年7月31日〕を掲載） — www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html
- 文化庁（文化審議会著作権分科会法制度小委員会） 『AIと著作権に関する考え方について』（令和6年3月15日） — www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf
- 欧州議会・理事会 Directive (EU) 2019/790 on copyright and related rights in the Digital Single Market（2019年4月17日、OJ L 130, 17.5.2019。第3条、第4条） — eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj
- 欧州議会・理事会 Regulation (EU) 2024/1689（AI法）、OJ L, 2024/1689, 12.7.2024（第3条(60)、第50条、第53条を参照） — eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
- 欧州議会・理事会 Regulation (EU) 2026/1744（AI Omnibus。2026年7月8日付、OJ L, 2026/1744, 24.7.2026。第50条(2)の経過措置を含む） — eur-lex.europa.eu/eli/reg/2026/1744/oj
- 欧州委員会 "The General-Purpose AI Code of Practice"（2025年7月10日公表。透明性・著作権・安全とセキュリティの3章） — digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai
- 欧州委員会 "Code of Practice for General-Purpose AI Models: Copyright Chapter"（英語PDF） — ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118115
- 欧州委員会 "Explanatory Notice and Template for the Public Summary of Training Content for general-purpose AI models"（2025年7月24日） — digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/explanatory-notice-and-template-public-summary-training-content-general-purpose-ai-models
- 欧州委員会 "Code of Practice on Transparency of AI-generated Content"（ページ。第50条の義務の適用は2026年8月2日、2026年7月末までに約190者が署名との記載） — digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content
- 欧州委員会 "Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content"（英語PDF。第1部 提供者向け、第2部 利用者向け） — ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/129555
- 欧州委員会 "Commission opinion on the assessment of the Code of Practice on Transparency of AI-generated Content"（2026年7月9日掲載。欧州委員会の結論は7月8日、AI委員会の妥当性評価はその翌日） — digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-opinion-assessment-code-practice-transparency-ai-generated-content
- 欧州委員会 "Guidelines on transparency obligations for providers and deployers of AI systems"（2026年7月20日。ページの確認のみで本文は未確認） — digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/guidelines-transparency-obligations-providers-and-deployers-ai-systems
- 米国著作権局 "Copyright and Artificial Intelligence"（ページ。第1部2024年7月31日、第2部2025年1月29日、第3部事前公表版2025年5月9日、登録ガイダンス88 Fed. Reg. 16,190を掲載） — www.copyright.gov/ai/
- 米国著作権局 "Copyright and Artificial Intelligence, Part 1: Digital Replicas"（2024年7月） — www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-1-Digital-Replicas-Report.pdf
- 米国著作権局 "Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability"（2025年1月） — www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-2-Copyrightability-Report.pdf
- 米国著作権局 "Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training"（事前公表版、2025年5月） — www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf
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- 国家市場監督管理総局・国家標準化管理委員会（中国） GB 45438-2025「网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法」（2025年2月28日発行、2025年9月1日実施）。確認に用いたのは法律事務所のサイトに掲載された標準本文の複写 — sidley.com（GB 45438-2025の複写PDF）
- 内閣府 『人工知能基本計画 ～日本AX、より強く、より豊かに～』（令和8年7月14日閣議決定） — www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_20260714.pdf
- 米国特許商標庁（官報） "Revised Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions", 2025-21457（2025年11月28日） — www.federalregister.gov/documents/2025/11/28/2025-21457/revised-inventorship-guidance-for-ai-assisted-inventions
- 知的財産高等裁判所 令和7年1月30日判決言渡 令和6年（行コ）第10006号 出願却下処分取消請求控訴事件 — www.courts.go.jp/assets/hanrei/hanrei-pdf-93757.pdf
- Springer Nature "Artificial Intelligence (AI)"（編集方針のページ。確認日現在） — www.nature.com/nature-portfolio/editorial-policies/ai
- 米国FBI（IC3） "Criminals Use Generative Artificial Intelligence to Facilitate Financial Fraud", Alert I-120324-PSA（2024年12月3日） — www.ic3.gov/PSA/2024/PSA241203
- IETF RFC 9309 "Robots Exclusion Protocol"（2022年9月） — www.rfc-editor.org/rfc/rfc9309.html
- 日本国（e-Gov法令検索） 人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（令和7年法律第53号。第3条第4項を参照） — laws.e-gov.go.jp/law/507AC0000000053
- ISO/IEC "ISO/IEC 42001:2023"（Information technology — Artificial intelligence — Management system、第1版、2023年12月） — www.iso.org/standard/81230.html
13. 主張と出典の対応表（監査）
最終更新：2026年10月15日／出典は一次情報（条文、判決・裁判所の公式発表、政府・著作権局・欧州委員会・文化庁・NISTの公式文書、C2PA・IPTC・ISOの仕様・規格ページ、査読論文・プレプリント）に限定しています。規格の本文は有料または未公開のため確認できていません。 解釈や、素材・化学・製造業への読み取りは「解説」または「本稿の計算」として、出典つきの事実と区別しています。 係属中の訴訟や手続の結論、Bartz事件の和解の最終承認、Getty事件の控訴審、GEMA事件の上級審、欧州司法裁判所C-250/25の法務官意見と判決、米国州法・他国の法、透かしと検出器の個別の性能は、確認できなかったため記載していません。 ディープフェイクの作成、透かしやメタデータの回避の具体的な手順は記載していません。本記事は法的助言ではなく、特定の企業・個人を非難するものではありません。 図2〜5はベクター作図、図1・6はAI生成イメージ（未作成の枠）であり、いずれも実在の施設・機関・文書・検出結果を示すものではありません。