AI生成広告の開示義務｜Meta・Google・各国ルール

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生成AIによる広告クリエイティブの活用が広がる中、各プラットフォームと各国法制では「AIで生成・改変した広告であることを開示する」ためのルールの整備が進んでいます。EU AI Actの透明性義務は、2026年8月2日に適用が始まりました。

開示のルールは、媒体ごと・配信する地域ごとに違います。本記事では、Meta・GoogleのAIラベルの仕組み、米国・EUの法規制、日本の景表法・ステマ規制との関係を整理し、運用現場で押さえるべき実務ポイントとよくある失敗をまとめます。

1. AI生成広告の開示義務とは何か

AI生成広告の開示義務とは、生成AIで作成または実質的に改変したコンテンツを広告として配信する際、「AIで生成された旨」をユーザーが認識できる形で表示する義務を指します。

背景には3つの要因があります。

• 誤認・なりすましの防止：実在の人物・出来事と誤認させるリスクへの対応
• 消費者保護：景品表示法・消費者契約法の観点からの誇大表現・誤認表示の抑制
• プラットフォーム健全性の維持：Meta・Googleなど各社が自主的に開示要件を整備

開示の方法は媒体・国によって異なりますが、基本は「AI情報」「AIで作成または編集」などのラベル表示、または広告クリエイティブ内の但し書きで対応します。

2. MetaのAI開示ルール

Metaは、自社の生成AIツールや、Photoshop・DALL-Eなどほかの製品の生成AIツールで作成・編集した広告に、「AI情報」ラベルを自動で付けるとしています（出典：生成AIツールで作成または編集した広告のAI情報について｜Metaビジネスヘルプセンター）。

項目	内容
Metaの生成AIツールで作った広告	背景生成、画像生成、アニメーションの追加などで画像や動画を作成または大幅に編集すると、AI情報ラベルが自動で付く
ほかの生成AIツールで作った広告	C2PAなどの業界標準の手法で、ほかの生成AIツールで作成・編集されたことが検知された場合、AI情報ラベルが自動で付く
広告主が自主的に開示する場合	AIの透明性の要件がある地域（現時点ではヨーロッパ地域・カリフォルニア州・ニューヨーク州・インド・台湾）へ配信するとき、広告主は生成AIを使ったことを自主的に開示できる。その場合、[広告]ラベルの横にAI情報ラベルが表示される
社会問題・選挙・政治の広告	AIで作成・編集したリアルな画像や動画、本物のように聞こえる音声を含む場合、広告主は開示する必要がある

AI情報ラベルは、多くの場合、広告の3点ドットのメニューから[この広告について]を開くと確認できます。広告を公開する前の作成の流れの中でも、AI情報ラベルが表示されるケースはメッセージで分かるようになっています。

つまりMetaでは、ラベルを付けるのは原則としてMeta側で、広告主が自分で開示する場面は、配信する地域と広告の種類で決まります。台湾と韓国では、Metaの生成AIツールで作った広告の画像や動画にAIで生成したリアルな人物が含まれていると検出された場合、自動でラベルが付くことがあるとも書かれています。

3. GoogleのAIラベル設定と広告ポリシー

Google広告では、アセットごとに「AIで作成または編集」のラベルを設定できます。ラベルを付けたアセットを含む広告は、マイ アド センターの「この広告の作成方法」に開示情報が表示され、この情報は世界中で確認できます（出典：AI コンテンツのラベル設定と開示情報を使用する｜Google 広告 ヘルプ）。

• 広告の上にも表示される地域：欧州連合・インド・ニューヨークをターゲットとするキャンペーンでは、ラベルを付けたアセットを含む広告に、オーバーレイのラベルも表示されます
• Googleが付けるラベル：Googleの全自動機能でクリエイティブを作成して配信する場合や、法律で必要な地域などでは、Googleがアセットにラベルを付けることがあり、このラベルは上書きできません
• 設定する場所：キャンペーンの作成時に「アセットを確認」の案内が出たときや、[ツール]の[アセット スタジオ]の[アセット ライブラリ]で、アセットごとに設定します
• 機械可読なメタデータ：Google広告のツールで生成した画像と動画には、目に見えないSynthIDの電子透かしと、C2PAのマークアップが埋め込まれます

Googleは、AIラベル設定を使っても特定の規制を守っていることが保証されるわけではないとしています。法令上の開示は、配信する地域のルールを別に確かめる必要があります。

あわせて、選挙広告には別のルールがあります。本物の、または本物のように見える人物や出来事を装って描写した合成・改変コンテンツを含む選挙広告は、開示が必要です。画像のサイズ変更、切り抜き、色や明るさの補正など、広告の主張にほとんど影響しない編集は対象外です。開示は、キャンペーン設定の[改変または合成されたコンテンツ]のチェックボックスをオンにして行い、スマートフォンのフィードなど一部のフォーマットでは、Googleが広告内の開示情報を自動で生成します（出典：政治に関するコンテンツ｜Google 広告ポリシー ヘルプ）。

4. 米国・EUの規制動向

プラットフォームポリシーに加えて、各国の法規制も並行して整備が進んでいます。広告主が押さえておくべき主要規制は次の3つです。

規制	時期	主な内容
米カリフォルニア州 AI透明化法（California AI Transparency Act）	2026年8月2日に施行（AB 853で2026年1月1日から延期）	大規模な生成AIの提供者に、AIの検出ツールの無料提供や開示を求める。2027年1月1日からは大規模なオンラインプラットフォームにも来歴データの扱いを求める
米カリフォルニア州 AB 2013	2026年1月1日までに公表	生成AIの開発者に、学習データの説明を自社サイトで公表するよう求める
EU AI Act 第50条（透明性義務）	2026年8月2日 適用開始	AI生成・改変コンテンツの開示義務、ディープフェイクの明示、機械可読な形式でのマーキング

カリフォルニア州のAI透明化法は、もともと2026年1月1日に施行される予定でしたが、2025年10月に成立したAB 853で2026年8月2日に延期されました（出典：AB-853 California AI Transparency Act｜California Legislative Information）。

EU AI Actの透明性義務（第50条）は、2026年8月2日に適用が始まっています。違反時の制裁金は最大1,500万ユーロ、または全世界の年間売上高の3%のいずれか高い額です。ただし中小企業・スタートアップの場合は、この2つのうち低いほうが上限になります。Digital Omnibus on AIによる改正で、中小企業より規模の大きいスモール・ミッドキャップ企業（SMC）にも、低いほうを上限とする扱いが加わりました。（出典：欧州委員会 AI Act Service Desk Article 99 – Penalties）

見落とされやすいのは、第50条が求めるものが「ユーザーが見て分かるラベル」だけではない点です。AI生成・改変コンテンツを機械可読な形式でマーキングすることもあわせて求められています。また、Digital Omnibus on AIによる改正で追加された第111条4項により、2026年8月2日より前に市場に出ていた生成AIのシステムは、この機械可読なマーキング（第50条2項）への対応期限が2026年12月2日とされています（出典：Article 111｜AI Act Service Desk）。この要件は9章で扱います。

なおEU AI Actは域外適用の余地があり、EU域内のユーザーに広告を配信する日本企業も対象となるケースがあります。グローバル展開を行う事業者は、自社の配信地域に応じてどの規制が適用されるかを整理しておく必要があります。

5. 日本における規制と実務上の注意点

日本では、2026年時点でAI生成広告に特化した直接的な開示義務法は整備されていません。ただし既存の法令とガイドラインによって実質的な規制が及ぶため、実務では次の6点を押さえる必要があります。

法令・指針	AI生成広告での論点
景品表示法	AI生成画像で実物と異なる商品ビジュアルや過度な使用感を見せると優良誤認のおそれ。AI生成・実写を問わずリスクになる
ステマ規制（2023年10月施行）	事業者が広告であることを隠して表示することは禁止。AI生成の口コミ風・インフルエンサー風表現も、広告である旨の明示が必要
薬機法・特商法	化粧品・健康食品・医療関連でAI生成画像を使って効果効能を誤認させる表現は違反。AI生成かどうかとは別に表現内容そのものが規制対象
AI事業者ガイドライン（総務省・経済産業省）	開発・提供・利用の各立場で守るべき事項を規定。法的拘束力はないが、業界自主規制の基盤として参照される
肖像権・パブリシティ権	実在の人物と見分けがつかないAI生成画像を本人の同意なく広告に使うと、権利の侵害になるおそれがある。著名人に似たビジュアルは特に注意
AI推進法（2025年5月成立）	罰則を伴う直接規制ではなく、推進と国の指針整備を中心とする枠組み法。今後の具体的な指針・運用ルールを継続確認

このうち特に注意したいのは、景品表示法とステマ規制です。AI生成の口コミ風コンテンツやインフルエンサー風の表現は、広告であることを明示しないまま配信すると規制違反の対象になります。

もう一つが薬機法・特商法です。化粧品・健康食品・医療関連では、AI生成かどうかとは無関係に、表現内容そのものの規制が優先されます。

6. 運用者が押さえるべき5つの実務ポイント

法規制とプラットフォームポリシーを踏まえ、運用者が日常業務に組み込むべきチェック観点を5つに絞りました。

#	ポイント	具体的にやること
1	開示の要否を案件ごとに判定する	主要被写体を生成AIで作成・改変したか、軽微な補正にとどまるかを案件ごとに記録する。判断基準を文書化しておくと運用がぶれない
2	媒体ごとのラベルの仕組みに沿って設定する	Google広告はアセットごとにAIラベルを設定する。Metaは自動でラベルが付く仕組みで、AIの透明性の要件がある地域へ配信する広告や、社会問題・選挙・政治の広告では広告主の開示が要る。公開前の案内も見落とさない
3	但し書き表示をルール化する	「※生成AIを利用した画像です」などの但し書きをクリエイティブ内またはコピー内に添える運用を社内標準にする。画像に入れる場合は、表示のされ方で切り取られないよう隅や端を避ける
4	配信地域ごとに法規制をマッピングする	EU・米カリフォルニアなど地域別に適用規制をリスト化し、開示要件を満たすクリエイティブのみを配信する仕組みを設計する
5	既存法令との整合を確認する	景表法・薬機法・ステマ規制の観点で表現内容そのものを点検する。AI開示の有無と表現規制は独立した別レイヤー

生成AIでクリエイティブを作る手順そのものは、AIでクリエイティブを作成する方法とは？メリット・手順・注意点で解説しています。

7. AI生成広告の開示でよくある失敗3つ

7-1. 失敗例1：媒体のAIラベルを設定したので法令の開示も済んだと考えると、配信地域のルールを満たせないことがある

• 症状：Google広告でアセットにAIラベルを付けたので、EU向けの配信でも開示は済んだものと考え、ほかの対応をしないまま配信してしまう。
• 原因：Googleは、AIラベル設定を使っても特定の規制を守っていることが保証されるわけではないとしています。媒体の機能と、配信する地域の法令が求めることは別です。
• 対策：配信する地域ごとに、どの法令が何を求めているかを確かめ、必要なら法務の確認を受けます。
• 回避策：6章のポイント4の地域別の一覧に、「媒体のラベルで足りるか」の欄を設けておきます。

7-2. 失敗例2：入稿前に画像を書き出し直すと、来歴のメタデータが消えて、AIで作ったことが媒体側で検知されないことがある

• 症状：外部の生成AIツールで作った画像を、リサイズして書き出し直してから入稿したところ、AIで作ったという情報が画像に残っていない。
• 原因：Metaは、C2PAなどの業界標準の手法でほかの生成AIツールの使用を検知してラベルを付けます。C2PAの来歴メタデータは、形式変換や再保存で失われることがあります。
• 対策：AIを使ったかどうかは、ファイルのメタデータに任せず、社内の記録と、媒体で必要な開示で担保します。
• 回避策：素材ごとに「どのツールで作ったか」を、書き出しの前に記録する手順にします。

7-3. 失敗例3：独自のAIラベルを画像の隅に入れると、表示のされ方によって切り取られる

• 症状：画像に「AI生成」の文字を入れて入稿したのに、配信面によってはラベルが切れて見えなくなる。
• 原因：広告は配信面ごとに表示のされ方が変わります。Googleは、独自のラベルを入れる場合、画像の隅や端に置かないこと、画像の拡張を無効にすることを勧めています。
• 対策：ラベルを画像の隅や端を避けた位置に置き、画像の拡張の設定を見直します。
• 回避策：独自のラベルを入れる位置を、社内のクリエイティブの規定に入れておきます。

8. クリエイティブ運用体制の整え方とSquad beyond

AI生成と開示義務が併存する環境では、「クリエイティブの量産」と「開示・コンプライアンスチェック」を両立させる体制づくりが重要です。具体的には次の3点を整えておきましょう。

• 生成・配信前のレビューフロー：AI生成有無の記録、ブランドトーン確認、法務チェックが配信前に通る運用
• クリエイティブ単位の管理：素材ごとに「生成AI使用の有無」「開示済みか」を社内の記録として残す
• 変更の記録：但し書きや表現を直したとき、いつ・誰が・何を変えたかを残す

LPをSquad beyondで作っている場合は、配信前のレビューに「作成中の確認用URL」を使えます。更新ボタンを押す前の編集中のVersionを、Squad beyondのアカウントを持っていない人も確認できるので、法務や広告主の担当者に配信前の表示を見てもらえます（出典：プレビューについて｜Squad beyond FAQ）。

また、Versionの「変更・復元履歴」では、過去7回分の更新について、更新した日時・更新したユーザー・変更があった箇所を確認でき、以前の状態に戻すこともできます（出典：Versionの変更・復元履歴について｜Squad beyond FAQ）。但し書きを足した・外したといった変更を、後から確かめるときの手がかりになります。

9. 生成物に自動で付く「来歴情報」への対応

ここまでの開示は、いずれも広告主や媒体が広告に表示するものでした。これに対して2026年8月以降、生成AIを提供する側が、出力そのものに情報を自動で埋め込む動きが始まっています。4章で触れたEU AI Act第50条の「機械可読なマーキング」への対応です。

広告運用者にとっては、媒体への申告とはまったく別のレイヤーで、自分が使った制作物に情報が残りうるという話になります。仕組みはテキストとファイルで異なります。

項目	テキスト	画像・ファイル
仕組み	知覚できない透かしを文章そのものに織り込む	C2PA標準に沿った署名付きの来歴メタデータ
対象	生成されたテキスト全般	PNG・JPEGなど、対応しているファイル
残る操作	コピー＆ペースト	ファイルをそのまま受け渡す場合
消える操作	大幅な編集・言い換え・翻訳、他の文章への混在、文章が非常に短い場合	形式変換、再保存、スクリーンショット

9-1. テキストに入る機械可読マーキングとは何か

Anthropicは、EU AI Actの第50条2項に関する行動規範（Code of Practice）に署名し、2026年8月2日以降にEUで提供を始めるClaudeのモデルは、提供開始の時点から機械可読なマーキングに対応するとしています。それより前に出たモデルにも、透かしを順に加えています。対象はClaude Platform（API）・Claude・Claude Code・Claude Cowork・Claude Tagで、EU域内に限らず、Claudeが提供されているすべての地域に適用されます。日本での利用も対象です。

公式の説明では、テキストには知覚できない透かしが織り込まれ、読み手には見えず、文章の意味・品質・読みやすさは変わりません。透かしの検出は、規制当局や報道機関、研究者など、EUの法律で求められる組織と、EU AI Actへの対応で確認が必要な企業に限って提供されています（限定公開）。ファイルに付くContent Credentials（C2PA）は、無料のClaude Content Checkerで確認できます（出典：Anthropic How Claude marks AI-generated content）。

誤解しやすいのは、検出結果が何を意味するかです。マークが検出されても、分かるのは「そのAIが処理した可能性がある」ところまでで、確定ではありません。AIが原著者とは限らず、処理後に人の手が入っている場合もあります。逆に、マークが検出されないことは「AI生成ではない」ことの証明にもなりません。「AI製かどうかを判定する装置ができた」という話ではない点は、社内で共有しておきたいところです。

9-2. 画像・ファイルに付くC2PA来歴メタデータ

C2PAは、「いつ・何によって生成・編集されたか」をファイル自身に持たせる業界標準です。ただしメタデータである以上、形式変換や再保存を挟むと失われます。

広告クリエイティブは入稿までにリサイズや書き出しを繰り返すため、実務では残らないケースのほうが多いと考えておくほうが現実的です。Google広告のツールで生成した画像と動画には、SynthIDの電子透かしとC2PAのマークアップが埋め込まれますが、このうちC2PAはメタデータなので、書き出し直しの工程を経ると残るとは限りません。

9-3. 広告運用者が実務で気をつけること

• 媒体の開示とマーキングは別物：生成ツール側にマーキングが入っていても、媒体ごとに必要な開示（Google広告のAIラベル、Metaの対象地域・政治広告での開示）を済ませたことにはなりません
• 入稿物に情報が残りうる前提で運用する：広告コピーを生成AIで作った場合、文章の透かしの検出は今のところ対象の組織や企業に限って提供されていて、どの広告主でも確かめられる状態ではありません
• 開示の担保をメタデータに依存しない：C2PAは工程で落ちます。AI生成の有無は6章のポイント1の自社の記録と、ポイント2の媒体ごとの設定で担保する設計にします

なお、自社サイトやLPの原稿を生成AIで作った場合の検索順位への影響を心配する声もありますが、Googleは電子透かしを検索順位の評価に使うと発表していません。マーキングへの対応は、順位対策ではなく法規制対応の文脈で捉えるのが適切です。生成AIの回答で使われるためのコンテンツの考え方は、GEO対策とは？SEO・LLMOとの違いと選ばれる5つの手法もご参考ください。

10. AI広告の開示についてよくある質問（FAQ）

11. まとめ

AI生成広告の開示義務は、プラットフォームポリシー・各国法規制ともに強化される方向にあります。Metaはラベルを自動で付ける仕組みを基本とし、Google広告はアセットごとに広告主がラベルを設定する仕組みです。どちらも、配信する地域の法令が求めることまで満たすとは限らないため、開示そのものを目的にするのではなく、配信前レビュー・クリエイティブの記録・ルールの継続更新を運用フローに組み込んでおきましょう。

あわせて2026年8月以降は、生成物そのものに来歴情報が自動で付く動きも始まりました。自社や媒体が表示する開示と、生成ツール側が自動で埋め込む情報は別のレイヤーです。両者を混同せず、開示の担保は自社の記録と媒体ごとの設定で行う設計にしておきましょう。法規制や媒体のルールは変わりやすいため、各媒体のヘルプや各国の公式情報を定期的に確認し、社内のガイドラインを更新していきましょう。

　

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