Claudeの出力に電子透かし｜仕組み・対象モデル・EU AI Act対応・検出方法と賛否を解説【2026年8月最新】

Anthropicは2026年8月、Claudeが生成したテキストに人間には見えない機械可読の印（テキスト電子透かし）を埋め込む仕組みを、日本を含む全世界・全製品・オプトアウト不可で導入する方針を明らかにし、8月14日に技術的な仕組みを公式解説しました。ただし現時点で第三者がClaudeの透かしを検証できる公開ツールは存在せず、検出APIは「提供予定」の段階にとどまっています。

この記事では、透かしの具体的な仕組み（Google DeepMindのSynthID-Textを土台にしたトークン選択方式）、いま自分が使っているモデルに入っているのか、公式が自ら認めている限界、EU AI Act第50条で「誰に」何の義務が生じるのか、そして「書くことへの冒涜だ」とまで言われている批判の中身と妥当性を、公式情報を軸に整理します。

Claudeで文章を書いている個人・受託ライター、社内のAI利用ポリシーを整備する情シス／法務担当、ClaudeのAPIを自社プロダクトに組み込んでいる開発者、AI利用の可否を判定する立場にある教育・採用・出版の現場の方に向けた内容です。

まず押さえるべき5つの事実

そのうえで本件の核心は一点に尽きます。透かしが検出されても「Claudeが関与した可能性が高い」以上のことは言えず、検出されなくても「人間が書いた」証明にはなりません。 これはAnthropic自身が公式に明記している限界です。

Claudeのテキスト透かしとは何か

Claudeのテキスト透かしとは、Claudeが出力した文章の中に、読んでも気づかないが機械なら統計的に検出できる印を織り込む仕組みです。Anthropicは2026年8月10日にヘルプセンターを更新して方針を示し、8月14日に技術解説記事「How Claude's text watermarking works」で仕組みを公開しました。

出典: Anthropic 公式サイト

押さえるべきなのは、Claudeの出力に付く「印」は2系統あり、性質がまったく違うことです。

C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）は、Google・Microsoft・Adobe・Meta・OpenAI・Sony・BBCなど6,000を超える組織が参加するコンテンツ来歴の業界標準です。「このファイルはClaudeで作られた」という注記に暗号署名を付ける仕組みで、ファイル本体には何も埋め込まれていません。だからスクリーンショット1枚で消えます。

一方のテキスト透かしは本文の中に入るため、コピー&ペーストしても付いてきます。この違いを混同すると、「画像は検証できるのにテキストは検証できない」という現状の説明がつかなくなります。

なお、テキスト透かしはモデル側で付与されます。自社アプリからClaude APIを呼び出している場合、アプリ側で何も実装していなくても出力に印が入るという構図です。

仕組み：どうやって文章に印を埋め込むのか

出典: Google DeepMind SynthID 公式サイト

Anthropicは2026年8月14日、Google DeepMindが開発した「SynthID-Text」の派生実装であることを公式に明かしました。8月11日前後の報道段階では「不可視のUnicode文字を埋め込むのでは」という誤解も流通しましたが、実際は文字を追加する方式ではありません。

乱数の代わりに「秘密鍵」で次の単語を決める

大規模言語モデルは、次の単語を確率分布からサンプリングして選びます。このとき「曇り空」を英語で "overcast" と書くか "grey" と書くかのように、どちらを選んでも意味がほとんど変わらない場面が文中に何度も現れます。

透かしは、この低リスクな選択の場面に介入します。Anthropicの公式表現では「任意の乱数生成器で次の単語を選ぶ代わりに、鍵と直前の数語を使って、モデルが次にどの単語を選ぶかを決める」方式です。鍵を知っている者だけが照合できる統計的パターンが、文章全体に薄く広がって残ります。

SynthID-Textの中核は トーナメント方式のサンプリング（Tournament sampling） です。おおまかな流れは次のとおりです。

1. 直前のトークン列のハッシュから乱数シードを生成する
2. 複数の判定関数が、語彙の各候補に0か1のスコアを割り当てる
3. モデル本来の確率分布から複数の候補をサンプリングする
4. 候補同士をトーナメント形式で対戦させ、スコアの高い側を勝ち上がらせる
5. 最終的な勝者を出力トークンとする

理論上は、出力の確率分布を歪めない（non-distortionary）設定が可能とされ、この論文はNature誌に2024年に掲載されています。源流をたどると、2022年にScott Aaronson氏がOpenAI在籍時に提案したアイデアに行き着きます。

検出は「統計的検定」で行う

検出側は、対象テキストの各語に同じ判定関数を適用してスコアを合計します。透かし入りのテキストはスコアが偏り、人間が書いた文章は一様分布に近くなります。その偏りが偶然で説明できる範囲を超えているかをz検定などで判定する、というのが基本的な考え方です。

ここから2つの帰結が導けます。ひとつは、文章が長いほど検出精度が上がること。もうひとつは、判定は白黒ではなく確率的であること。「透かしがある/ない」の二値ではなく「偶然とは考えにくい偏りがある」という統計的判断に過ぎません。

品質・速度・コストへの影響（公式の主張）

SynthID-Textは、Googleが2024年からGeminiの本番トラフィックで大規模に運用してきた実績があります。ただし品質影響の検証結果はAnthropicの内部テストであり、第三者が再現できる形での公開はされていません。この点は評価が分かれるところです。

対象モデル・製品：今の自分の出力に入っているのか

「入っている可能性はあるが、断定はできない」というのが2026年8月18日時点の正確な答えです。 多くの解説記事がここを曖昧にしていますが、公式は適用タイミングをはっきり分けています。

• 2026年8月2日以降にローンチされたモデル … ローンチ時点から機械可読マーキングに対応
• 2026年8月2日より前のモデル … 移行期間。「今後数か月かけて」順次適用

現在一般提供されている主力モデルのリリース時期と照らし合わせると、次のようになります。

つまり、現行の主力モデルはすべて「ローンチ時点で対応」側ではなく「順次適用」側に該当します。Anthropicは既存モデルへの適用完了時期を公表していないため、個別のモデルについて「もう入っている」「まだ入っていない」と断定することはできません。実務上は「いずれ全出力に入る前提で運用を設計する」のが安全です。

対象となる製品・経路

Claudeのチャット画面だけの話ではありません。

出典: Claude Code 公式サイト

クラウド経由の利用で注意が必要なのはファイル来歴の部分です。各事業者のファイル取り扱い実装が異なるため、C2PAメタデータがどこまで保持されるかは一律ではないと公式が認めています。AWS Bedrock・Google Cloud・Microsoft Foundry経由でClaudeを本番運用している場合は、自社の経路での実際の挙動を個別に確認する必要があります。

公式が認めている限界：分かること・分からないこと

ここが本件でもっとも誤用されやすい部分です。Anthropic自身が限界を細かく列挙しており、その内容はむしろ利用者を守る材料になります。

公式が明示している制約を整理すると次のとおりです。

1. 著者性・所有権を証明しない。 判定できるのは「Claudeが関与したか」だけ
2. 他社AIは検出できない。 GPT・Geminiなどの出力は判定不可
3. 短文では機能しない。 統計的な信号が足りない
4. 事実密度の高い文章では薄くなる。 正確性を落とさずに選べる語の幅が狭いため
5. コードは特に弱い。 「多くの場合は正確でなければならない」ため、散文より透かしが少ない
6. 校正・編集用途では信号がほとんど乗らない。 新しく生成される語が少ないため
7. 全面的な書き直しで消える。 すべての語を置き換えるようなリライトでは消滅する
8. 翻訳・言い換えに弱い。 学術的にもLLM透かし最大の弱点とされている

透かしが残りやすいケース／消えやすいケース

透かしの検出結果を単独の根拠に処分・不合格・契約違反の判定を行うのは、Anthropic自身の説明と整合しません。 教育機関・採用・出版・クラウドソーシングの現場でこの前提を採用すると、人間が主体的に書いた文章を誤って断罪することになりかねません。運用ルールとして明文化しておくべき点です。

検出方法：いまできること、まだできないこと

出典: Anthropic Engineering 公式ブログ

つまり、一般ユーザーが今すぐClaudeのテキスト透かしを検証できる公開ツールは存在しません。 「今日書いた文章に透かしが入っているか調べたい」という需要に対する現状の答えは「調べられない」です。

既存の「AI検出ツール」とは別物

ここは誤解が多いポイントです。GPTZeroなど既存の「AI文章判定ツール」は、文体の統一性やperplexityといった統計的特徴からAI生成らしさを推定する方式であり、透かしを読んでいるわけではありません。これらのツールは非ネイティブ話者の英文で高い誤検知率が報告されており、日本語での精度検証も十分ではありません。

Claudeの透かし導入をもって「既存のAI検出ツールが正確になった」と考えるのは誤りです。 両者はまったく別の技術です。

なお、Anthropicは検出APIについて「ユーザーおよび第三者が検出できるようにする」と表明していますが、鍵管理やアクセス条件の設計次第で、実質的にAnthropicだけが判定権を握る構図になり得ます。この点は批判の的にもなっており、投資家のBill Gurley氏は「Anthropicだけが透かしを識別できるなら、同社が事実上『裁判官・陪審・検察官』を兼ねることになる」と指摘しています。

なぜ今なのか：EU AI Act 第50条の中身

背景にあるのは、2026年8月2日に適用が始まったEU AI Act（EU AI規制法）の第50条（透明性義務）です。ここを「提供者の義務」と「使う側の義務」に分けて理解することが、実務判断の分かれ目になります。

第50条(2)：提供者（Anthropic側）の義務

合成テキスト・画像・音声・動画を生成するAIシステムの提供者は、出力を機械可読な形式でマーキングし、人工的に生成・改変されたものとして検出可能にする義務を負います。技術的解決策は「効果的・相互運用可能・堅牢・信頼できる」ものであることが求められます。

Claudeの透かしはこの条項への対応です。 Anthropicは2026年7月、欧州委員会が適合手段として位置づけた「AI生成コンテンツの透明性に関する行動規範」に署名しており、署名者は約190組織にのぼります。Google・OpenAI・Meta・Microsoft・Mistralなども名を連ねています。

なお第50条(2)には適用除外があり、文法修正のような支援的編集機能のみを果たすシステム、入力データの意味内容を実質的に変更しないシステムは対象外とされています。「校正だけの用途にも一律で透かしを入れるのは規制の趣旨を超えている」という批判は、この規定を根拠にしています。

第50条(4)：使う側（デプロイヤー）の義務

こちらが日本企業・個人にとって重要な条項です。

「公共の関心事項について公衆に情報提供する目的で」AI生成テキストを公開する場合に、AI生成である旨を開示する義務が生じます。ただし、人間による実質的なレビューがあり、そのコンテンツの編集責任を負う自然人・法人が存在する場合は免除されます。形式的な承認では足りず、実質的な編集統制が必要とされています。

つまり、「透かしが入る＝必ずAI利用を開示しなければならない」ではありません。 EU域内向けに公共性のある情報を発信していなければ直ちに義務は生じず、発信していても人間の編集責任が伴っていれば免除されうる、というのが条文の構造です。

このほか、背景処理・機械間通信・短いシーケンス・ソースコード・産業やBtoB文脈なども対象外と整理されています。

スケジュール

2026年12月2日の猶予期限が、Anthropicが既存モデルに「今後数か月かけて」適用するとしている背景です。 ここに触れている日本語記事はほとんどありませんが、スケジュール感を読むうえで欠かせません。

第50条違反の制裁金は最大1,500万ユーロ規模とされていますが、算定方法は事案によります。自社が義務主体になり得る場合は専門家に確認してください。EU AI Act全体のリスク分類・適用スケジュール・日本企業への影響範囲はEU AI規制法の完全施行ガイドで詳しく整理しています。

賛否両論：何がここまで批判されているのか

8月14日に公式が仕組みを明かして以降、むしろ批判は強まりました。Daring Fireballのジョン・グルーバー氏が投稿した「Anthropicの『透かし』によるテキスト改変は、書くという行為への冒涜だ」という記事はHacker Newsで794ポイント・696コメント（2026年8月18日時点）を集め、議論の中心になっています。

批判は感情論ばかりではなく、事実と評価を分けて読むと論点がはっきりします。

1. 「意味に影響しない語の選択」など存在しない

グルーバー氏の中心的な主張は、同義語に完全な同義など存在しないというものです。"bananas" を選ぶか "pineapple" を選ぶかは、どちらも文法的に成立しても文章としては別物になる。書き手が言葉を選ぶことこそが書くという行為であり、それを「低リスクな選択」として透かしの容れ物に使うのは書き手への裏切りだ、という論理です。

同氏は「利用者は、透かしの制約を同時に満たすためではなく、明確さと精度のためだけに最適化されたモデルを使う権利がある」と述べています。

評価： Anthropicは品質への統計的有意差はないと反論しており、SynthID-Textは理論上出力分布を歪めない設定が可能です。ただし「平均的に品質が落ちない」ことと「個々の語選択が最適である」ことは別の主張であり、両者は完全にはかみ合っていません。ここは価値観の対立に近い部分です。

2. 校正しただけで自分の文章に印が付く

もっとも実害に近い論点です。自分で書いた原稿をClaudeに校正・翻訳・要約させると、返ってきた文章に印が乗り得ます。ラジオホストのエリック・エリクソン氏が「GrammarlyをやめてClaudeで校正していたのに、自分の文章がClaude製だと印を付けられる」と述べたのが典型例です。

評価： ここは批判に相応の理があります。EU AI Act自体が支援的編集機能を適用除外にしているのに、Anthropicの実装は用途を区別しない一律適用だからです。ただしAnthropic公式も「校正・編集シナリオでは新規生成される語が少ないため透かしはほとんど乗らない」と説明しており、技術的には信号が弱いとされています。問題は技術ではなく、その弱い信号が「AI執筆の証拠」として運用されてしまうリスクの側にあります。

3. 回避は簡単で、正直な人だけが不利になる

開発者からは「文法チェッカーを1回通すだけで信号が壊れる」という指摘が出ており、来歴マークを除去するオープンソースツールも登場したと報じられています。2024〜2025年の研究では、比較的低いコストで透かしの除去やなりすまし（spoofing）が可能とされた例も報告されています。

評価： これも公式の説明と矛盾しません。Anthropic自身が「全面的な書き直しで消える」「翻訳に弱い」と認めているためです。結果として、規定を守る人だけが印を持ち、意図的に隠したい人は回避できるという非対称性が生じます。ただしこれは「だから透かしに意味がない」ではなく、「だから透かしを証拠として扱ってはいけない」という結論に接続すべき論点です。

4. 検証権がAnthropicに集中する

検出APIの仕様・鍵管理・アクセス条件が未公開であるため、第三者による独立検証ができません。透明性義務への対応が、その仕組み自体は不透明という構図です。検出APIをどこまで開放するかが今後の焦点になります。

5. エンジニアからの品質懸念

サンプリング分布に制約をかけることでコード品質が落ちるのではという懸念が示されました。評価： 公式は品質影響なしと説明しており、加えて「コードは正確性が要求されるため透かしがほとんど乗らない」とも述べています。Claude Codeでコードを書いている開発者が過度に心配する必要は、現時点では小さいと考えられます。

6. 解約の動き

コンプライアンスと著作者性の懸念からClaude Max等を解約したという報告が複数メディアで取り上げられました。ただし規模を示す数値は公表されておらず、「個別の声が報じられた」段階です。乗り換え先を検討している方は、ClaudeとChatGPTの比較で機能面の差も併せて確認しておくとよいでしょう。

日本ではどう扱われるのか

2026年時点の日本には、AI生成物であることを表示する一般的な法的義務はありません。

• AI推進法（2025年成立） はイノベーション促進を基調としており、罰則規定を持ちません
• 総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン 第1.2版」（2026年3月改訂） でも、電子透かし等のコンテンツ来歴・認証メカニズムやAIラベリングは推奨であり義務ではありません
• ただし景品表示法・ステマ規制が間接的に効く場面はあります（AI生成であることを隠して第三者の意見を装うようなケース）

したがって、日本国内向けにコンテンツを作っている個人・企業が、Claudeの透かしを理由に届出や表示を追加する必要は現時点でありません。それでも透かしは日本でも入ります。 このギャップが混乱の元になっています。

例外は、EU市場向けにAI搭載プロダクトを提供している日本企業です。域外適用によりEU AI Actの対象になり得ます。Anthropic自身も、Claudeを組み込んで自社プロダクトを提供する開発者に対し、自社が第50条の義務主体になるかを独自に評価する必要があると案内しています。生成AIと権利関係の議論は法務省の生成AI「声の権利」指針なども参考になります。

日本語での検出精度は未公表

Anthropicは言語別の検出精度を公表していません。 技術記事レベルでは、日本語はトークナイズの粒度が細かく、文脈上選べる語の自由度が英語より制約されるため、同じ文字数でも埋め込める信号量が英語より小さい可能性が指摘されています。これは推測であり公式見解ではありませんが、事実であれば日本語テキストの検出精度は英語より低くなることになります。

日本語ユーザーにとっては、これが今後もっとも注視すべき未確定要素です。

立場別・実務対応チェックリスト

必要な対応は立場によって大きく異なります。

企業でのAI利用ポリシー全体の設計は、Claudeのセキュリティと企業利用の整理やClaudeのデータ保持・ZDR契約の条件も併せて確認すると抜けが減ります。

なお、企業の統制は透かしに依存しない方が確実です。 誰がいつどのモデルを使ったかは利用ログで管理できます。透かしは統計的で確率的な仕組みであり、内部統制の一次証拠には向きません。

「透かしを消す方法」を探している人へ

透かしの除去を目的に動く必要は、ほとんどありません。

1. 透かしがあること自体は不利益になりません。 日本国内では表示義務も罰則もなく、透かしが入っているだけでペナルティが発生する仕組みは存在しません
2. そもそも現時点で誰も検出できません。 テキスト透かしの検出手段は公開されておらず、第三者が判定する方法がありません
3. 実務上のリスクは「消せないこと」ではなく「誤用されること」です。 備えるべきは、透かしを「AI執筆の証拠」として扱われた場合に、自分の執筆プロセスを説明できる状態にしておくことです

具体的な備えとしては、重要な原稿の下書き履歴やバージョン管理を残す、AIをどの工程で使ったか（構成／推敲／翻訳など）を記録する、といった運用が現実的です。これは透かしの有無にかかわらず意味を持ちます。

一方で、意図的に透かしを回避するための言い換えや翻訳は、納品先や所属機関のAI利用規定に違反する可能性があります。規定がある環境では、隠すのではなく申告する方向が安全です。

気にしなくてよい人／注意が必要な人

ほぼ気にしなくてよい人

• 日本国内向けのブログ・SNS・社内資料でClaudeを使っている個人
• コード生成用途でClaudeやClaude Codeを使っている開発者（コードは元々透かしが薄く、ソースコードは第50条(4)の対象外と整理されている）
• 短いチャットのやり取りや下調べに使っている人（短文には統計的な信号が乗らない）
• 自分で書いた文章の校正だけに使っている人（新規生成される語が少なく信号が弱い）
• 日本国内のみでサービスを提供している企業の情シス担当

注意が必要な人

• EU市場向けにAI機能付きプロダクトを提供している企業（自社が第50条の義務主体になるか要評価。2026年12月2日の猶予期限が目安）
• ClaudeのAPIを組み込んで再提供している開発者（アプリ側実装に関係なく出力に印が入るため、利用規約・プライバシーポリシーの記載を要確認）
• AWS / Google Cloud / Microsoft Foundry 経由でClaudeを本番運用している企業（C2PA対応度が事業者ごとに異なる）
• 「AI不使用」を条件に受託しているライター・制作会社（事前合意の文言を見直すタイミング）
• 教育機関・採用・出版など、AI利用の可否を判定する立場にある人（誤用防止のルール整備が最優先）
• 法務・コンプライアンス部門（対象該当性の判断は早めに）

よくある質問

Q. noteやブログにClaudeで書いた記事を載せる場合、AI利用を明記する必要はありますか？
日本の法令上の義務はありません。EU AI Act第50条(4)も、EU域内で公共の関心事項について発信する場合が対象で、しかも人間による実質的な編集責任があれば免除されます。ただしプラットフォーム側の規約でAI利用の明示を求めている場合は別です。読者との信頼関係の観点から自主的に方針を決めておくことをおすすめします。

Q. Claudeに翻訳させた文章にも透かしは入りますか？
入り得ます。翻訳は新しく語を選ぶ工程を含むためです。ただし翻訳・言い換えは透かし最大の弱点でもあり、Claudeの英語出力を人間が日本語に訳した場合は、元の信号は事実上失われます。

Q. 社内文書や議事録をClaudeで作っています。問題になりますか？
現時点で問題になる仕組みはありません。社外に公開しない文書は第50条(4)の対象外であり、日本の法令上の表示義務もありません。管理が必要な場合は透かしではなく利用ログで統制する方が確実です。

Q. 「AI不使用」の条件で受注した案件で、Claudeで校正だけしました。契約違反になりますか？
契約文言次第です。技術的には校正用途で乗る信号は非常に弱く、加えて検出手段が公開されていないため、透かしを根拠に違反を立証することは現時点で不可能です。ただし透かしの有無と契約解釈は別問題なので、トラブルを避けるには受注前に「どの工程までAIを使ってよいか」を明文化しておくのが確実です。

Q. Claude Codeで書いたコードに透かしは入りますか？
Claude Codeは対象製品に含まれますが、Anthropic自身が「コードは正確でなければならない場面が多く、他の文章形式より透かしが少ない」と説明しています。実務上、コードへの影響を過度に心配する必要は小さいと考えられます。

Q. 無料プランとProプランで扱いは違いますか？
プランによる差は公表されていません。透かしはモデル側で付与される仕組みのため、プランや利用経路によらず同じ扱いになると考えるのが自然です。

Q. 透かしから個人が特定されることはありますか？
ありません。Anthropicは、透かしに個人・組織・チャットを特定する情報は一切含まれず、追跡はできないと明記しています。対象は「Claudeの出力」であって「個々のユーザー」ではありません。出力の所有権など利用規約上の権利にも変更はないとされています。

Q. 他社のAIに乗り換えれば透かしを避けられますか？
Googleは既にSynthID Textを適用済みで、参照検出器もオープンソース公開しています（画像側の扱いはGoogleのAI画像透かし除去容認の解説を参照）。OpenAIはテキスト透かしを未展開ですが、EU AI Act第50条は特定企業への規制ではないため、主要プロバイダーが同方向に進むと見るのが自然です。「透かしがないこと」を基準にツールを選ぶ判断は長期的には成立しにくくなります。

まとめ

Claudeのテキスト電子透かしは、EU AI Act第50条(2)への対応として全世界・全製品に導入される仕組みで、Google DeepMindのSynthID-Textを土台に、秘密鍵と直前の数語から次の単語を決めることで統計的パターンを残す方式です。トークンの追加も速度低下もコスト増もなく、テキストには本文埋め込み型の透かし、対応ファイル（.png / .jpg / .svg）にはC2PA署名メタデータという2系統で構成されます。

一方で、現行の主力モデルはいずれも順次適用の対象であり、検出APIも未提供です。 「もう全部の出力に透かしが入っていて、誰でも判定できる」という理解は現時点で正確ではありません。

そして最も重要なのは、透かしの検出がClaudeの関与を示唆するだけで、著者性を証明しないという点です。校正か全文生成かを区別せず、他社AIは検出できず、短文・コード・事実密度の高い文章では弱く、翻訳や全面リライトで消える。この限界はAnthropic自身が列挙しているものであり、「透かしが出たからAIが書いた」と断じる運用に対する、最も強い反論材料になります。

グルーバー氏らの「書くことへの冒涜」という批判は、技術的な有効性の話というより、書き手の語選択に第三者の都合を混ぜることの是非という価値観の対立です。この議論はしばらく続くと見られます。

今後の追跡ポイントは、既存モデルへの適用完了時期、検出APIの提供時期とアクセス条件、日本語での検出精度の公表、そして2026年12月2日の猶予期限に向けた各社の対応です。EU市場に関わる企業はEU AI規制法の全体像を確認したうえで、自社が義務主体になるかの評価を早めに済ませておくことをおすすめします。

主な出典

• How Claude's text watermarking works｜Anthropic
• How Claude marks AI-generated content｜Claude Help Center
• Transparency obligations under Article 50 of the AI Act｜European Commission
• EU AI Act Article 50｜artificialintelligenceact.eu
• Scalable watermarking for identifying large language model outputs｜Nature (2024)
• Anthropic shares more details about how Claude's new watermarks will work｜TechCrunch
• Anthropic announces watermark detection API｜the decoder
• Anthropic's "Watermark" Text Adulteration in Claude Is a Perversion of Writing｜Daring Fireball
• What a Claude Watermark Can (and Can't) Tell You About Authorship｜Search Engine Journal
• AI事業者ガイドライン 第1.2版（総務省・経済産業省、2026年3月）