問題の規模
単一の AI 画像生成器でも 1 日に数百万枚の画像を生成しえます。それぞれを個別に来歴メタデータで署名する必要があり、この規模では手作業は不可能です。
事例 — AI 企業
コンプライアンスを
AI パイプラインに組み込む
生成 AI 企業が、推論パイプライン(画像生成器から LLM まで)へ Capture の多層来歴を 統合し、パフォーマンスを犠牲にせず EU AI 法 第 50 条に準拠する方法。
課題
AI プロバイダーが主要なコンプライアンス対象である理由
第 50(2) 条はマーキング義務を、合成コンテンツを生成する AI システムの プロバイダーに明確に課しています。つまり、画像、動画、音声、テキストいずれの 生成 AI モデルでも、それを構築・運営しているなら、ユーザーに到達する前にあらゆる出力が 機械可読な来歴マーキングを持つことを保証する責任があります。
パフォーマンス制約
ユーザーは秒単位以下の生成を期待します。コンプライアンス層は無視できるレイテンシしか追加できません。レスポンス時間を倍にする署名ステップは本番ワークロードでは受け入れられません。
下流の責任
API 顧客が EU でマーキングなしの AI コンテンツを配信すると、あなた(プロバイダー)も彼ら(デプロイヤー)も執行対象になります。API 出力にコンプライアンスを組み込むことで、チェーン全体を守れます。
アーキテクチャ
Capture をパイプラインのどこに置くか
AI モデルがコンテンツを生成
モデル(画像、動画、音声、テキスト)が通常通り出力を生成。モデル・アーキテクチャ、学習データ、推論コードへの変更は不要です。
Capture が出力に署名
Capture への 1 回の API 呼び出しが C2PA クレデンシャル(生成器 ID、タイムスタンプ、コンテンツハッシュ)を埋め込み、ERC-7053 経由でコンテンツハッシュをオンチェーン登録。中央値 100ms 未満。
ユーザーに配信
署名済みコンテンツがユーザーまたは下流 API コンシューマーに返されます。C2PA クレデンシャルはファイルとともに移動し、オンチェーン・レコードは独立して発見可能。
オンデマンド監査
Capture ダッシュボードがエクスポート可能なコンプライアンス・レポートを提供。署名済みアセット、オンチェーン・レコード、検証ステータスを表示 — 規制当局や第三者監査人向け。
ユースケース 1
画像生成 API
シナリオ
AI 画像生成企業が、エンタープライズ・コンシューマー層で 1 日 50 万枚以上の画像を生成する API を運営。顧客は生成画像をマーケティング、E コマース、ソーシャルメディアで使用し、 その多くが EU の聴衆に到達します。
統合
同社は画像配信パイプラインの後処理ステップとして Capture の Node.js SDK を追加。 拡散モデルが画像を生成した後、SDK が C2PA クレデンシャルで署名し、ハッシュを オンチェーン登録 — すべてレスポンスをブロックしない単一の非同期呼び出しで完結します。
結果
- API 生成画像すべてが自動的に二層来歴を保持
- 画像あたり平均署名オーバーヘッド: 47ms(P99: 92ms)
- モデル・アーキテクチャや学習パイプラインへの変更ゼロ
- 下流顧客はデフォルトで第 50 条準拠コンテンツを受信
ユースケース 2
大規模言語モデル(LLM)出力
シナリオ
エンタープライズ AI 企業が、Fortune 500 顧客向けにレポート、要約、顧客向けコンテンツを 生成する大規模言語モデルを運営。第 50(2) 条のもと、公衆配布を意図した AI 生成テキストは 機械可読な来歴マーキングを保持する必要があります。
統合
LLM がレスポンスを組み立てた後、テキストはシリアライズされ Capture の REST API 経由で署名されます。C2PA マニフェストはサイドカー・ファイル(プレーンテキストの場合) またはドキュメント・メタデータ(PDF/DOCX の場合)に埋め込まれ、コンテンツハッシュは 同時にオンチェーン登録されます。
結果
- 生成レポートすべてに検証可能な AI 由来クレデンシャル
- エンタープライズ顧客は追加統合なしでコンプライアンス対応出力を受信
- 第 50(2) 条のテキスト「補助」コンテンツ例外がアセットごとに明確に文書化
- 監査トレイルで人間レビュー済み出力と完全 AI 生成出力を区別
ユースケース 3
動画合成と編集
シナリオ
AI 動画生成プラットフォームがマーケティング動画、製品デモ、ソーシャルメディア・ クリップを作成。第 50(4) 条はディープフェイク様のコンテンツを特に対象とし、 リアルなシーンを描く AI 生成動画はすべて来歴マーキングを保持する必要があります。
統合
Capture の SDK がエクスポート時にレンダリングされた動画ファイル(MP4、MOV、WebM)に 署名。C2PA マニフェストには生成モデル、適用されたすべての編集アクション、 タイムスタンプが含まれます。オンチェーン・レコードが動画プラットフォームの再エンコードと ソーシャルメディアの圧縮後も来歴を残します。
結果
- 生成された全動画について第 50(4) 条のディープフェイク・ラベリングを満たす
- 編集アクションが C2PA マニフェスト・チェーンに記録
- オンチェーン・ハッシュがプラットフォーム再エンコードと圧縮を生き残る
- 顧客はハッシュ検索で任意動画の AI 生成由来を検証可能
パフォーマンス
本番規模に最適化
<100ms
中央値の署名レイテンシ
500K+
1 日あたり署名アセット(本番)
99.9%
API 稼働率 SLA
1〜2 週
一般的な統合期間
よくある質問
AI パイプライン・コンプライアンスの Q&A
第 50 条はすべての AI 企業に適用されますか?
第 50 条は合成コンテンツ(画像、動画、音声、テキスト)を生成する AI システムのプロバイダー、およびそのようなコンテンツを配信するデプロイヤーに適用されます。あなたの AI システムが EU ユーザーに到達するコンテンツを生成する場合、本社所在地に関わらず対象範囲内です。
AI モデルが下流の顧客に使用される場合は?
AI システムのプロバイダーとして、あなたはデプロイヤーとマーキング義務を共有します。最も効率的なアプローチは、API 出力にマーキングを組み込むことで、すべての下流顧客が自動的に準拠コンテンツを受け取れるようにすることです。これは Capture SDK が可能にすることそのものです。
署名は推論パイプラインにレイテンシを追加しますか?
Capture 署名 API は中央値 100ms 未満のレイテンシです。推論に 2-30 秒かかる画像生成パイプラインでは、署名のオーバーヘッドは無視できます。テキスト生成では、レスポンス組み立て後に非同期で署名が行われます。
画像だけでなくテキスト出力にも署名できますか?
はい。C2PA はテキスト・コンテンツ・クレデンシャルをサポートします。LLM 出力に対して、Capture はモデル ID、生成タイムスタンプ、コンテンツハッシュを埋め込んだ C2PA マニフェストを作ります。ERC-7053 オンチェーン・レコードが耐久性のある第二層を提供。テキストコンテンツに対する第 50(2) 条を満たします。
ファインチューニング済みやカスタムモデルはどうですか?
Capture の署名はモデル非依存です。GPT-4、Llama、Stable Diffusion、独自モデルのいずれを実行していても、署名ステップは生成後に行われます。C2PA generator アサーションがあなたの具体的なモデルとバージョンを識別します。
ユーザーが生成後にコンテンツを修正した場合はどう扱いますか?
各修正はマニフェスト・チェーン内の新しい C2PA アクションとして署名できます。元の生成クレデンシャルが残り、修正が追加されます。これにより、編集回数に関わらず第 50 条を満たす監査可能な編集履歴が作られます。
パイプラインにコンプライアンスを組み込む
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