OpenAI、ChatGPTとCodexに「見えないテキスト透かし」導入へ。EUの全プランで対象出力へ、日本への影響は？

ChatGPTの文章にも「生成元を示す仕組み」が入る

OpenAIは2026年10月5日付の公式発表で、AIが生成した文章の出所を確認しやすくするため、独自のテキスト透かし技術「textGrain」を導入すると発表しました。

対象となるのは、EU圏内のChatGPTとCodexです。今後数週間かけて、対象となるテキスト出力へ人間の目には見えない統計的なウォーターマークを付与していきます。背景には、EU AI Actが生成AI事業者に対して、生成テキストを機械的に識別可能にすることを求めていることがあります。公式資料

textGrainは文章の「単語選び」に信号を埋め込む

画像のウォーターマークとは違い、文章に目立つ印が付くわけではありません。

OpenAIのtextGrainは、モデルが文章を生成するときの単語選択に統計的なパターンを組み込む方式です。専用の検出システムがそのパターンを調べることで、OpenAIのウォーターマークが含まれている可能性を判定します。公式資料

検出システムは、見逃しや誤検出のリスクを踏まえ、開始時点では一般公開されません。OpenAIは、透かし技術を将来的にオープンソース化する方針も示しています。公式資料

ただし「AI文章を100％判定できる」わけではない

ここは非常に重要です。

OpenAI自身が、テキスト透かしには明確な限界があると説明しています。

同社の評価では、誤検出率を1％に設定した場合、心理学のような内容の文章では200トークン程度なら約80％、400トークン程度なら約95％のウォーターマークを検出できました。一方で、文章が短い場合や表現の自由度が低い数学分野などでは精度が低下します。公式資料

さらに文章を書き換えると検出率は大きく下がります。400トークンの文章で10％の単語を類義語に置き換えた場合、検出率は約92％から66％へ、25％を書き換えると17％まで低下したと報告されています。公式資料

つまり、「透かしが検出されなかった＝人間が書いた文章」とは判断できません。

ウォーターマークから個人を特定することもできない

OpenAIは、textGrainから分かることと分からないことを明確に区別しています。

ウォーターマークが検出されたとしても、それだけで文章を書いた人物、アカウント、プロンプト、会話内容を特定することはできません。また、文章の正確性や、文章の所有者・利用の適法性・責任の所在を判断する仕組みでもありません。公式資料

あくまで「OpenAIのシステムが文章生成・処理に関与した可能性を示す信号」です。

日本のChatGPTユーザーはどうなる？

今回、ChatGPTとCodexへの自動的なテキスト透かし導入はEU圏内限定です。OpenAIは開始時点では世界共通の標準機能にはしないと明記しています。公式資料

したがって、現時点で日本の一般的なChatGPTやCodex利用者へ同じ仕組みが自動適用されるとは発表されていません。

一方、APIについては2026年10月5日から、世界のAPI顧客が対応モデルでウォーターマークを任意に有効化できるようになっています。APIでは初期設定はオフです。公式資料

企業がAI文章を公開するときにも重要なテーマに

企業ホームページ、ブログ、SNS、資料作成などで生成AIを利用するケースは今後さらに増えていきます。

その中で、「AIが作った文章なのか」「人間がどこまで編集したのか」をどう扱うかは、企業の情報発信にも関係してきます。

今回のOpenAIの発表は、AI文章を禁止する流れというよりも、AIを使うことを前提に、出所や透明性をどう確保するかという段階に入ったことを示していると言えるでしょう。

まとめ

OpenAIはEU AI Actへの対応として、EU圏内のChatGPTとCodexの対象となる文章へ見えない透かし「textGrain」を導入します。APIは世界の顧客が対応モデルで任意に有効化でき、初期設定はオフです。

ただし、この技術だけでAI生成文章を完全に判定できるわけではありません。

企業がAIを本格活用する時代だからこそ、AIを使ったかどうか以上に、最終的な内容を人間が確認し、責任を持って公開する運用が重要になっていきそうです。

出典・参考資料

発行元：OpenAI
資料名：Our approach to EU text provenance rules
公開日：2026年10月5日
確認日：2026年10月7日
直接URL： OpenAI公式発表「Our approach to EU text provenance rules」

EUでのChatGPT・Codexへの導入範囲、APIのグローバルopt-in、textGrainの仕組み、検出精度と限界について公式本文を確認しています。公式資料

TAKAHASHI JUKU