【AI】ChatGPTに「画像付き広告」と「ウォーターマーク」を導入へ！日本の利用者には何が変わる？

OpenAIが10月5日、ChatGPTに関わる2つの変更を発表しました。

ひとつは、画像生成中に表示する新しい画像付き広告です。

もうひとつは、AIが生成した文章に付ける、目には見えないウォーターマークです。

広告はまず米国でテスト、ウォーターマークはEUで導入されますが、日本の利用者には何が変わるのでしょうか。

今回は、2つの仕組みと対象プラン、日本での提供状況を整理します。

【AI】ChatGPTに「画像付き広告」と「ウォーターマーク」を導入へ！日本の利用者には何が変わる？

画像付き広告

まずは、広告の新しい見せ方からです。

OpenAIが発表したのは、商品やサービスを画像で見せるビジュアル広告です。

商品の使い方や、その商品でできる体験を見せて、自分の生活に合うか想像しやすくする狙いです。

ChatGPTの広告は以前からあり、回答の下に、回答とは分けて表示されてきました。

日本でも2026年8月から、従来の広告は提供されています。

今回は、広告が初めて入る話ではなく、表示する場面と見せ方が増える話です。

最初のテストでは、ChatGPTで画像を生成している間に新形式の広告を表示します。

広告には広告だと分かる表示を付け、生成する画像とは分けるとOpenAIは説明しています。

画像を作るよう頼んだら、完成した画像に勝手に広告の商品が描き込まれる、という発表ではありません。

この違いは、画像を作る人にとって大事ですよね。

OpenAIは、広告がChatGPTの回答にも影響しないと説明しています。

広告の見せ方と信頼

ビジュアル広告の狙いは、単に写真を大きく出すことではありません。

OpenAIは、商品そのものだけでなく、使い方や、その先で得られる体験を画像で伝えると説明しています。

買い物を調べているとき、名前を知らなかったブランドを見つけたり、候補の違いをつかんだりする場面を想定しています。

一方で、広告が会話のどこに出てもいいわけではありません。

OpenAIは、感情的に弱っている場面や、センシティブな相談では、広告を出さないための判定を行うと説明しています。

広告内容については自動審査に加えて人の確認と継続的な監視も行います。

広告主が避けたい言葉を指定できる「Negative Phrases」は、条件を満たす広告主向けに提供されます。

さらにDoubleVerifyとIntegral Ad Scienceが、広告を出す場所の安全性を独立して評価する試験も進めています。

この評価では、外部の会社に利用者の非公開の会話を見せない設計だとしています。

ここは、広告の収益を増やしながら、相談の内容と広告をどう切り分けるかという話ですね。

広告は誰に、いつ出る？

続いて、広告の対象を確認しましょう。

ChatGPTの広告全体では、無料の「Free」と低価格の「Go」が対象です。

「Plus」「Pro」「Business」「Enterprise」「Edu」のアカウントには、広告を表示しないと案内されています。

今回の新しい画像付き広告は、2026年10月後半に米国で、一部の広告主とテストを始める予定です。

日本にはすでに従来の広告がありますが、新形式がいつ始まるかは発表されていません。

米国でのテスト開始を、日本でも同じ日に表示が始まると受け取らないようにしたいところです。

広告の効果をどう測る？

広告主向けには、効果の測り方も大きく広がります。

まず、広告を見た後に購入や登録へ進んだかを、Pixelや「Conversions API」で測ります。

Hightouch、Tealium、LiveRampとの連携で、企業が持つ購入データなどを広告の計測へつなぎやすくします。

AppsFlyerやAdjustなどの外部サービスも加わり、Webサイトやアプリでの成果を追えるようにします。

ポイントは、広告がクリックされた回数だけを成果にしないことです。

広告を見た後、クリックせずに別の経路で購入する人もいます。

OpenAIの初期分析では、広告表示後1日以内に計測された対象の成果のうち、52.7%は表示から1時間以内に起きました。

この数字は対象キャンペーンでの分析結果で、すべての広告に当てはまる割合ではありません。

もう一段マニアックなのが、「その広告がなければ購入は起きなかったのか」を調べる増分効果です。

HausやMeasuredなどと、地域ごとに広告を出し分ける実験を検討しています。

例えば、パートナー企業の調査では、「WeightWatchers」の顧客獲得単価が、比較対象の有料検索広告より15.3%低かったと報告されています。

別の調査では、広告から「Portland Leather」のサイトへ来た人の93%が新規訪問者でした。

どちらも個別の早期事例で、画像生成中の新形式そのものの成果ではありません。

広告を出す企業には期待の材料ですが、視聴者にとって大事なのは、こうした計測と会話のプライバシーが両立するかです。

OpenAIは、広告主へ個々のチャットや履歴、個人情報を渡さず、広告の表示回数やクリック数などを集計して伝えると説明しています。

見えないウォーターマーク

ここからは、もうひとつの発表です。

OpenAIは、生成した文章に「textGrain」という、目には見えない印を付けます。

といっても、見えない文字や空白を文章の中に挟むわけではありません。

文章を作るときの言葉の選び方に、統計的なパターンを持たせる仕組みです。

専用の検出ツールは、そのパターンが文章に残っているかを調べます。

狙いは、OpenAIの仕組みで作られた文章かどうかを判断する手がかりを増やすことです。

EUのAI法に対応するため、EUでは今後数週間かけて、対象となるChatGPTとCodexの生成テキストに導入します。

こちらは広告と違い、無料プランを含む全プランの対象ユーザーに適用されます。

日本のChatGPTでは、現時点で導入されません。

一方、OpenAIのAPIでは、世界各地の利用者が対応モデルについて任意で有効にできます。

textGrainの仕組み

仕組みを、もう少しだけ深掘りします。

AIは文章を書くとき、次に来る言葉の候補へ、それぞれ確率を付けています。

「textGrain」はその候補の選び方へ、秘密の鍵に応じた小さな偏りを加えます。

候補の単語や、単語の一部分をグループに分け、どのグループから選ぶかを調整する方式です。

同じグループの中では、元の候補同士の確率の比率を保ちます。

そして鍵を平均したときは、元の言葉の確率分布へ戻るよう設計されています。

一回ごとの文章をまったく変えない、という意味ではありません。

検出できる印の強さと、文章の多様さをどれだけ残すかのバランスを取る仕組みです。

OpenAIの技術資料では、この「多様さが減る量」に予算を設け、印の強さを調整しています。

検出側は同じ秘密の鍵を使い、文章に、偶然では起きにくい単語選択の傾向があるかを統計的に調べます。

文章の中に隠れた識別番号を書き込む方式ではないので、コピーしても見えない文字が付いてくるわけではありません。

何が分かる？

この印で何が分かるのかも、整理しておきましょう。

ウォーターマークが検出されれば、OpenAIの仕組みがその文章の作成や処理に関わった可能性を示せます。

誰が書いたのか、どのアカウントや会話から生まれたのかは分かりません。

人間がどれだけ考えたり、編集したりしたかも判定できません。

そして、検出には誤判定も見逃しもあります。

短い文章や、言い換え・翻訳をした文章では、印を見つけにくくなります。

ですから、印が見つからなかったことを、AIを使っていない証拠にはできません。

文章の真偽や著作権を判定する道具でもありません。

OpenAIが検出ツールを最初から一般公開しないのも、こうした限界があるためです。

検出精度と使える範囲

ここが、この技術を語るうえで一番重要なところです。

OpenAIの評価では、誤って印があると判定する割合を1%に設定した場合、心理学のような文章では、200トークンで約80%を検出しました。

同じ条件で400トークンになると、検出率は約95%です。

トークンはAIが文章を区切って扱う単位で、短い文章ほど印を見つける材料が足りません。

数学のように答えや言い回しの自由度が低い文章では、検出率はもっと下がります。

編集の影響も大きく、英語の400トークンの文章で単語の10%を類義語に置き換えると、検出率は約92%から66%に下がりました。

25%を置き換えた場合は17%です。

「少し言い換えれば必ず消せる」という意味ではなく、公式の実験条件では、それだけ検出が難しくなったという結果です。

OpenAIは、最新モデル「Astra」の複数の評価項目では、印の有無による意味のある性能差は見られなかったと説明しています。

ただし、検出精度と文章の品質は別の話です。

文章が自然に読めても、短文や編集後の文章から印を確実に見つけられるわけではありません。

EUの関連する行動規範では、200トークンより短い出力やコードの断片には、ウォーターマークを必須としていません。

APIでは世界中の開発者が対応モデルで任意に有効化でき、初期設定ではオフです。

検出ツールを使えるのは、開始時点では承認された研究者や専門機関に限られます。

一般の人が文章を貼り付けて、AIが書いたかすぐ判定する仕組みではありません。

画像・音声との違い

最後に、ほかの生成物との違いも整理します。

OpenAIは画像に、出所を示す「Content Credentials」と、目に見えない「SynthID」の印を使っています。

対応する音声にもSynthIDを使い、画像と音声には公開の確認ツールがあります。

画像の出所情報は、ファイルの変換やスクリーンショットで失われることがあります。

一方、文章は単語を言い換えたり翻訳したりするだけで、統計的な印が弱くなります。

だから画像、音声、文章で、同じ確認方法が使えるわけではありません。

OpenAIは「textGrain」の技術を将来オープンソースで公開する計画も示しています。

ただし、現時点で誰でも使える検出ツールが公開されたわけではありません。

結論

では、日本の利用者には何が変わるのでしょうか。

まず、日本ではChatGPTの従来の広告はすでに提供されています。

今回発表された画像生成中の新しい広告は、まず米国でテストされ、日本での開始時期は未発表です。

文章のウォーターマークはEUで導入され、日本のChatGPTは今回の対象ではありません。

つまり、日本のChatGPTで、今回の2つの変更がすぐに一斉に始まるわけではありません。

今後は、新しい広告の日本での提供時期と、ウォーターマークの対象地域が広がるかに注目です。

最後に

今回は、ChatGPTの画像付き広告と、文章のウォーターマークについてご紹介しました。

皆さんが気になるのは、広告の表示方法と、文章に付く見えない印のどちらですか。

ぜひコメント欄で教えてください。

この動画が参考になった方は、高評価・チャンネル登録をよろしくお願いします。

それでは、また次回の動画でお会いしましょう！

動画版はこちら: