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CAP発表：AIコンテンツ制作のための暗号来歴標準

クリエイティブ産業における責任あるAIのための証拠基盤を構築

2025年12月27日 20分で読了 VeritasChain Standards Organization

目次

エグゼクティブサマリー

本日、VeritasChain Standards Organization（VSO）は、CAP（Content AI Profile）Basic Specification v0.1のリリースを発表いたします。CAPは、ゲーム、映画、アニメ、音楽、出版、および関連業界におけるAI支援コンテンツ制作の独自の課題に対処するために設計された、VAP（Verifiable AI Provenance）フレームワーク内のドメイン固有アプリケーションプロファイルです。

CAPは、AIコンテンツワークフロー全体を通じて暗号的に検証可能な監査証跡を記録するための標準化された方法論を提供し、組織が新しい規制への準拠を実証し、知的財産クレームに対して防御し、透明性を通じてステークホルダーの信頼を構築することを可能にします。

リソース

仕様書：CAP Basic Specification v0.1
ホームページ：veritaschain.org/vap/cap

課題：説明責任のないAIコンテンツ制作

クリエイティブワークフローへの人工知能の統合は、前例のないペースで加速しています。生成AIツールは現在、キャラクターデザイン、背景アート制作、音楽作曲、音声合成、ナラティブ開発など、ほぼすべてのコンテンツ分野を支援しています。

この変革は、並外れた生産性向上をもたらしますが、前例のないリスクも伴います。

説明責任のギャップ

ゲームスタジオがAI支援のキャラクターデザインを特徴とするタイトルを出荷する際、根本的な問題に直面します：AIパイプラインで何を使用したか、または使用しなかったかをどのように証明するか？

大手パブリッシャーが、最新リリースのキャラクターが独立系アーティストの作品を侵害しているという警告書を受け取りました。警告書は、そのキャラクターがアーティストのポートフォリオで無許可に学習されたAIを使用して生成されたと主張しています。

この状況で、スタジオは以下を実証する必要があります：

  1. AIパイプラインに入力された学習データ
  2. 学習またはファインチューニングされたモデルとその対象
  3. 特定の出力がどのように生成されたか
  4. 制作から公開までの管理の連鎖

体系的な来歴記録がなければ、この実証は本質的に不可能です。これは「悪魔の証明」問題です：包括的で改ざん防止の記録がなければ、否定を証明することは極めて困難です。

規制の勢い

説明責任のギャップは単なる法的リスクではなく、ますます規制要件となっています。

業界固有の脅威

VSOは、ステークホルダーとの広範な協議を通じて、5つの主要な脅威カテゴリを特定しました：

脅威ID カテゴリ 説明
TH-1 IP希釈 AI生成による独自IP要素の無許可複製
TH-2 逆流 パートナーと共有されたアセットが無許可のAI学習に使用される
TH-3 機密漏洩 AIパイプラインの脆弱性による発売前コンテンツの露出
TH-4 ディープフェイク/肖像権濫用 パフォーマーの肖像や声の無許可合成
TH-5 ブランド/スタイル模倣 独自のブランド美学の体系的複製

CAP（Content AI Profile）の紹介

CAPは、VAP（Verifiable AI Provenance）フレームワーク内のドメインプロファイルであり、コンテンツ制作ワークフロー向けの専門的な仕様を提供します。

設計哲学

CAPは基本原則に基づいて構築されています：

「証拠を残す、AIを止めない」

CAPはコンテンツモデレーションシステムではありません。AI使用をブロックしたり、出力品質を評価したり、侵害の判断を下したりしません。代わりに、組織が以下を可能にする証拠基盤を提供します：

VAP フレームワーク内の位置

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ VAP - Verifiable AI Provenance │ │ Framework (親) │ │ │ │ ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐ │ │ │ VCP │ │ CAP │ │ DVP │ │ MAP │ │ │ │ 金融 │ │ コンテンツ │ │ 自動車 │ │ 医療 │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ アルゴ │ │ ゲーム │ │ 自動運転 │ │ 診断 │ │ │ │ 取引 │ │ 映画 │ │ 車両 │ │ 治療 │ │ │ │ 監査 │ │ 音楽 │ │ ADAS │ │ 決定 │ │ │ └───────────┘ └───────────┘ └───────────┘ └───────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

すべてのVAPプロファイルは共通の暗号基盤を共有しています：

技術アーキテクチャ

4つのコアイベント

CAPは、AIコンテンツワークフローの完全なライフサイクルをキャプチャする4つの基本イベントタイプを定義します：

INGEST — アセット取り込み

アセットがAIパイプラインに入る際に記録（学習データ、参照資料、スタイルガイド、ファインチューニングデータセット）。取り込まれたすべてのアセットは暗号ハッシュを受け取り、システムに入ったものの永続的な記録を作成します。

TRAIN — モデル学習

AIモデルの学習またはファインチューニング時にキャプチャ。特定の学習入力と結果のモデルアーティファクトをリンクする永続的な記録を作成します。

GEN — コンテンツ生成

各生成操作を記録し、出力を生成したモデルとコンテキストにリンクします。

EXPORT — 外部配布

アセットが管理された環境を離れる際を追跡。「逆流」脅威に対処するための明示的なPermittedUse文書化を伴います。

ハッシュチェーンの完全性

すべてのCAPイベントはハッシュチェーン構造を通じてリンクされています。各イベントには前のイベントのハッシュが含まれ、変更が検出可能な追加専用ログを作成します。

┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ Event 1 │ │ Event 2 │ │ Event 3 │ │ │ │ │ │ │ │ PrevHash: 0 │────▶│ PrevHash: H1 │────▶│ PrevHash: H2 │ │ Hash: H1 │ │ Hash: H2 │ │ Hash: H3 │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘

否定証明の力

おそらくCAPの最も重要な機能は、否定証明を可能にすることです — 何かが発生しなかったことを実証する能力。

従来の監査システムは、肯定を証明することに優れています：「ユーザーXは時刻Zにアクション Yを実行した。」しかし、無許可のAI学習の疑惑に直面した場合、組織は否定を証明する必要があります：「私たちは争われているアセットで学習しなかった。」

否定証明の仕組み

  1. 包括的なINGESTロギング：パイプラインに入るすべてのアセットが暗号ハッシュと共に記録される
  2. チェーンの完全性：ハッシュチェーン構造により、記録の挿入、変更、削除が検出なしにはできないことを保証
  3. 時間的カバレッジ：タイムスタンプが監査証跡でカバーされる期間を確立
  4. ハッシュ比較：争われているアセットのハッシュをすべてのログされたハッシュと比較可能

争われているアセットのハッシュがチェーンに表示されず、チェーンの完全性が検証された場合、これは非取り込みの暗号証明を構成します。

制限と正直な注意点

コンプライアンス哲学：禁止ではなく証拠

CAPは、規範的なコンプライアンスモデルではなく、「Comply or Explain」アプローチを採用しています。

CAPが明示的にしないこと

  1. CAPはAI使用を禁止しません — 記録するのみで、制限しません
  2. CAPは侵害を検出しません — 法的判断には人間の判断が必要です
  3. CAPは類似性を違法性と同等視しません — 高い類似性は独立した創作の結果かもしれません
  4. CAPはモデル内部の開示を要求しません — 入力と出力のみがログされます
  5. CAPはリアルタイムのコンテンツブロッキングを有効にしません — これは監査システムであり、フィルターではありません
  6. CAPは出力品質を評価しません — 美学的判断は範囲外です

業界別アプリケーション

ゲーム

すべての学習アセットの包括的なINGESTロギング、RightsBasis追跡、発売前コンテンツ保護のためのConfidentialityLevel、パートナーとのアセット共有のためのEXPORTコントロール。

映画・アニメ

SAG-AFTRA要件に準拠したConsentBasis追跡、複数法域のコンプライアンス文書、デューデリジェンス検証のための明確な監査証跡。

音楽

取り消しサポート付きの詳細な同意追跡、人間とAIの貢献の明確な区別、ロイヤルティとクレジット配分のための監査証跡。

出版

ファインチューニングされた言語モデルのTRAINイベントロギング、人間の編集介入の明確な文書化、盗作調査のための証拠。

はじめに

実装レベル

レベル 名前 一般的なユースケース
L1 Basic 小規模スタジオ、インディー開発者
L2 Standard 中規模組織
L3 Enterprise 大企業、規制対象事業体

リソース

お問い合わせ

結論

クリエイティブ産業は転換点にあります。AIは、大きな機会と重大なリスクの両方をもたらす方法でコンテンツ制作を変革しています。成功する組織は、クリエイター、権利者、そして一般市民を保護する説明責任のインフラストラクチャを維持しながら、AIの能力を活用する組織です。

CAPはそのインフラストラクチャを提供します。イノベーションの障壁ではなく、責任あるイノベーションの実現要因です。AIパイプラインで何が起こったかを暗号的完全性を持って記録することで、CAPは組織が以下を可能にします：

世界中のコンテンツ組織がCAPをワークフローに評価することをお勧めします。仕様はオープンであり、ツールはアクセス可能であり、準備する時は今です。

VeritasChain Standards Organization（VSO）は、AIシステムの説明責任のためのオープン仕様を開発することに専念する標準化団体です。私たちの使命は、危機が発生する前にAIシステムの透明性インフラストラクチャを確立することで、「事故が起こる前に学べる文明」を構築することです。

「信頼するな、検証せよ」

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CAPは、ゲーム、映画、アニメ、音楽、出版業界におけるAIコンテンツ制作のための暗号来歴を提供します。

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