「生成AIを使ってみたいけれど、著作権侵害にならないか心配..」「仕事で生成AIを導入したら、あとで訴えられたりしないだろうか..」
「生成AIを使ってみたいけれど、著作権侵害にならないか心配..」「仕事で生成AIを導入したら、あとで訴えられたりしないだろうか..」
こうした不安を抱えている方は少なくありません。
生成AIは業務効率化やコンテンツ制作に役立つ一方で、使い方を誤れば著作権トラブルに発展する可能性があります。
本記事では、生成AIと著作権をめぐる問題について、基礎知識から実際の事例、そして具体的な対策まで幅広く解説します。
記事を読むことで、生成AIを安全に活用するために必要な知識と、社内で活用する際のポイントがわかります。
企業担当者の方はもちろん、クリエイターや個人で生成AIを使っている方にも役立つ内容です。最後まで読んでみてください。
生成AIとは
生成AIとは、テキスト・画像・音声・動画などのコンテンツを自動的に作り出す人工知能技術です。ChatGPT、Stable Diffusion、Midjourneyなどが代表例で、ユーザーの指示に応じて新しいコンテンツを生成します。
従来のAIが「判断・分類・予測」を得意としたのに対し、生成AIは「作成・創造」に特化しています。大量のデータから学習したパターンをもとに、人間が作ったかのような自然なコンテンツを生み出せる点が特徴です。
生成AIの主な種類は以下の通りです。
ビジネス現場では業務効率化やコンテンツ制作に活用されていますが、同時に著作権をめぐる問題も浮上しています。生成AIは既存の著作物を学習データとして使用するため、権利関係の整理が追いついていない状況です。
生成AIを適切に活用するには、技術的な仕組みだけでなく、法的なリスクも理解する必要があります。
- テキスト生成AI:文章・コード・翻訳などを作成
- 画像生成AI:イラスト・写真・デザインを生成
- 動画生成AI:映像コンテンツを作成
- 音声生成AI:ナレーション・音楽を生成
著作権とは
著作権とは、創作物を作った人の権利を守る法律上の仕組みです。小説・音楽・絵画・写真・プログラムなど、人間が創作した表現を無断で使われないよう保護します。
著作権は作品を作った瞬間に自動的に発生し、特別な手続きは不要です。登録や申請をしなくても、創作者には自動的に権利が認められます。日本では著作権法という法律で保護されています。
著作権の主な内容は以下の通りです。
著作権は創作者の死後70年間保護されます。保護期間が過ぎた作品は「パブリックドメイン」となり、誰でも自由に使えます。
生成AIと著作権の問題は、「AIが学習段階で著作物を使うこと」と「生成物が既存作品に似ること」の2点に集約されます。ここでは著作権の基本を詳しく解説します。
参考：e-Gov 法令検索
- 複製権:作品をコピーする権利
- 公衆送信権:インターネット等で公開する権利
- 翻案権:作品を改変・翻訳する権利
- 譲渡権:作品を販売・配布する権利
著作権が守るもの
著作権が守るものは、人間の創作的な表現です。思想や感情を創作的に表現した作品が保護対象になります。
保護される著作物の例は以下の通りです。
著作権で保護されるには、以下の条件を満たす必要があります。
創作性があること単なる事実の羅列ではなく、作者の個性や工夫が表れている必要があります。電話帳のような単純な情報の並びは保護されません。
表現されていることアイデアや構想だけでは保護されません。具体的な形として表現されている必要があります。「SF小説を書こう」という構想だけでは著作権は発生せず、実際に書いた小説が保護対象になります。
固定されていること口頭での発言や即興演奏など、記録されていない表現も一定の保護を受けますが、記録された作品の方が権利を主張しやすくなります。
生成AIが学習データとして使う著作物も、これらの保護を受けています。AIが作品を学習・利用する際は、著作権法との関係を慎重に検討を重ねることが重要です。
著作権の対象外になるもの
著作権の対象外になるものは、創作性のない情報や公共性の高い情報です。すべての表現が保護されるわけではありません。
保護されない情報の例は下記の通りです。
著作権法では「表現」は保護されますが、「アイデア」は保護されません。たとえば「タイムトラベルで過去を変える」というアイデア自体は自由に使えますが、具体的なストーリーや登場人物の描写は著作権において保護対象です。
生成AIの学習においても、事実やデータの学習は問題になりにくい一方、創作的な表現の学習は著作権侵害のリスクがあります。
- 事実やデータ（歴史的事実、統計データなど）
- アイデアや手法（物語の構想、プロットなど）
- ありふれた表現（日常的な挨拶、単純な事実の記述など）
特許権・意匠権・商標権との違い
特許権・意匠権・商標権との違いは、保護する対象と目的にあります。これらは著作権と並ぶ「知的財産権」ですが、それぞれ異なる役割を持ちます。
各権利の違いを表にまとめると以下の通りです。
特許権では、技術的な発明を保護します。新しい機械、化学物質、製造方法などが対象です。特許を取得するには、新規性・進歩性・産業利用可能性が必要で、特許庁への出願と審査が求められます。
意匠権においては、製品のデザインや形状を保護します。スマートフォンの外観、家具のフォルム、パッケージデザインなどが対象です。視覚的な美しさや独自性が評価されます。
商標権は、商品やサービスの名称・ロゴを保護します。企業名、ブランド名、キャラクター名などが対象です。消費者が商品の出所を識別できるよう保護されます。
生成AIとの関係では、これらの権利も問題になる可能性があります。AIが生成した画像が既存の意匠権を侵害したり、生成されたロゴが商標権を侵害したりするケースが考えられます。著作権だけでなく、他の知的財産権にも注意が必要です。
著作権侵害が成立する3つの要件
著作権侵害が成立する3つの要件は、「既存の著作物へのアクセス」「依拠性」「類似性」です。これらすべてを満たすと、著作権侵害と判断されます。
生成AIでは、これらの要件がどう適用されるかが議論されています。AIが学習データの作品を「見ている」ことは明らかですが、生成物が学習データに「依拠」しているかは判断が分かれます。
参考：企業法務弁護士ナビ＜公式＞｜企業法務に強い弁護士・法律事務所に相談
AIによる学習段階の著作権
AIによる学習段階の著作権問題は、著作物を機械学習に使うことが許されるかどうかです。生成AIは大量の既存コンテンツを読み込んで学習しますが、この段階で著作権者の許可が必要かが焦点になります。
日本では著作権法第30条の4により、一定の条件下でAIの学習目的での著作物利用が認められています。ただし、すべての学習が自由というわけではありません。
学習段階での論点は以下の2点です。
欧米では日本と異なる法制度のため、国によって扱いが異なります。AI開発者や利用者は、各国の法律を理解する必要があります。ここでは日本の法制度を中心に解説します。
- 学習のための複製は著作権侵害にあたるか
- どのような学習であれば適法と認められるか
著作権法第30条の4の考え方
著作権法第30条の4の考え方は、「情報解析目的であれば著作物を自由に使える」というものです。2018年の法改正で導入された条文で、AI学習を含む情報解析を促進する目的があります。
条文の要点は以下の通りです。
情報解析のための利用は原則自由著作物を解析して、言語・音・画像などの情報を抽出・比較・分類する場合、著作権者の許可なく利用できます。機械学習はこの「情報解析」に含まれると解釈されています。
著作権者の利益を不当に害しない範囲ただし、著作権者の正当な利益を不当に害する場合は、この例外が適用されません。具体的には以下のようなケースです。
適法な手段での入手が前提学習に使う著作物は、適法に公開されているものに限られます。海賊版サイトや違法アップロードされたコンテンツを学習に使うことは認められません。
具体的な判断基準は以下の通りです。
この法律により、日本ではAI開発が比較的自由に認められています。ただし、学習の自由が無制限というわけではなく、著作権者の権利とのバランスが常に問われているということです。
参考：e-Gov 法令検索
- 違法にアップロードされた作品を学習に使う
- 著作権者が明示的に学習利用を禁止している
- 学習データとして販売されている作品を無断使用
どのような場合に侵害リスクが高まるのか
侵害リスクが高まるのは、学習データの入手方法や学習目的に問題がある場合です。適法な学習であっても、一定の条件下では著作権侵害とみなされる可能性があります。
リスクが高い状況は以下の通りです。
リスクを回避するポイントは下記の通りです。
AI開発者だけでなく、生成AIを使う企業やクリエイターも、学習データの出所を意識する必要があります。
- 違法コンテンツからの学習
- 著作権者の利益を不当に害する学習
- 利用規約違反
- 技術的保護手段の回避
- 公式に公開されているデータのみ使用
- 著作権者が学習利用を許可している作品を優先
- 特定作家の作風模倣を目的とした学習を避ける
- 利用規約を確認してから学習データを収集
生成物の利用段階における著作権
生成物の利用段階における著作権問題は、AIが作ったコンテンツに誰の権利が発生するか、そして既存作品を侵害していないかです。学習段階とは別に、生成されたコンテンツ自体が法的な問題を引き起こす可能性があります。
主な論点は以下の2つです。
AIが作った作品の権利は誰のものかという問題は、法律的にまだ明確になっていません。また、AIが既存作品に似たものを生成した場合、著作権侵害になるかどうかも議論が続いています。
ビジネスで生成AIを使う際は、この2つのリスクを理解しておく必要があります。ここでは生成物をめぐる法的問題を解説します。
- 生成物に著作権は発生するのか
- 生成物が既存作品の著作権を侵害しないか
AI生成物に著作権は発生するのか
AI生成物に著作権は発生するのかという問題は、現状では「一律にYes/Noではなく、人の関与の度合いで分かれる」と考えられています。著作権は「人間の創作活動」を保護する権利であり、AIが自動生成したものは保護対象外とされるためです。
著作権が発生する条件は以下の通りです。
ビジネスで使う場合は、AI生成物だけに頼らず、人間の創作的な加工を加えることで権利を確保する戦略が有効です。
参考：文化庁 | A I と著作権
生成物が他人の著作権を侵害するケース
生成物が他人の著作権を侵害するケースは、既存の著作物に酷似したコンテンツが生成される場合です。AIは学習データから特徴を学んでいるため、結果的に既存作品と似た出力をする可能性があります。
侵害が疑われる状況は以下の通りです。
下記に具体的な侵害例をまとめています。
特に商用利用する場合は、法務部門や専門家への確認が欠かせません。
- 既存作品と実質的に同一
- 創作的表現部分の共通
生成AIの著作権侵害事例
生成AIの著作権侵害事例は、世界中で報告されています。実際の裁判や問題になったケースを知ることで、どのような使い方がリスクを伴うかが具体的にわかります。
著作権侵害で問題になった主なケースは以下の通りです。
これらの事例は、AI開発企業だけでなく、生成AIを使う企業や個人にとっても教訓になります。同じ過ちを繰り返さないため、実際に起きた問題を理解しましょう。ここでは代表的な侵害事例を解説します。
- 出版社による法的措置
- 画像素材サイトからの訴え
- クリエイターからの集団訴訟
書籍の無断利用
書籍の無断利用では、出版社や作家が生成AIによる著作権侵害を主張しています。小説・ノンフィクション・専門書などが無断で学習データに使われ、その内容が生成物に反映されることが問題です。
実際にアメリカでは、作家団体がOpenAIやMeta(Facebook)を提訴しました。人気作家の小説が無断で学習に使われ、AIが同様のストーリーや文体を生成できる状態になっていると主張しています。
訴訟の争点は以下の通りです。
日本の出版社も、生成AIによる書籍利用に警戒を強めています。書籍利用で問題になるケースは下記の通りです。
ビジネス書や専門書の内容をAIで要約して社内共有する行為も、著作権侵害にあたる可能性があります。正規に購入した書籍であっても、その内容を生成AIで加工・共有することは慎重に判断する必要があるといえるでしょう。
参考：Court Allows George R.R. Martin and Other Authors to Continue AI Copyright Lawsuit Against OpenAI
- 電子書籍や海賊版サイトから書籍データを収集
- 作家の許可なく作品を学習に使用
- 生成AIが作家の文体や設定を模倣
- 作家の経済的利益を侵害
画像素材の無断学習
画像素材の無断学習では、写真家やイラストレーターが画像生成AIを提訴しています。ストックフォトサイトやイラスト投稿サイトから、作品が無断で収集・学習されたことが問題になりました。
とりわけイラストレーターのコミュニティで議論が起きています。pixivなど投稿サイトの作品が、海外のAI学習に使われている可能性が指摘されているためです。
画像素材を使う際の注意点は以下の通りです。
企業がマーケティング素材として画像生成AIを使う場合は、特に慎重な確認が求められます。
参考：pixiv、クリエイターの不利益になるAI学習を全面禁止に 規約を改定
- 有名アーティスト名を指示に含めない
- 既存キャラクターの再現を意図しない
- 生成画像を商用利用前に類似性確認
- ストック素材サイトの正規画像を使用
キャラクター・作品の模倣
キャラクター・作品の模倣では、アニメやゲームのキャラクターに似た画像を生成することが問題になっています。意図的な模倣だけでなく、偶然似てしまった場合でも著作権侵害のリスクがあります。
キャラクター模倣で問題になるケースは以下の通りです。
企業が注意すべき点としては、マスコットキャラクターや広告素材を生成AIで作る場合、既存キャラクターとの類似性チェックが必須です。特に下記の業界は注意が必要と考えられます。
生成したキャラクターは、商標検索や類似性確認を経てから使用することを推奨します。法務部門での事前チェック体制を整えましょう。
- 有名キャラクター名を指示に含める
- 作品タイトル+キャラクター描写を指定
- 既存作品の世界観を再現
- 二次創作的な生成
- ゲーム開発
- アニメ・漫画制作
- 玩具・グッズ製造
- 広告・マーケティング
分野別に見る生成AIのリスク
分野別に見る生成AIのリスクは、コンテンツの種類によって異なります。テキスト・画像・動画・音声それぞれで、著作権侵害のパターンや注意点が変わります。
各分野に共通するリスクは以下の通りです。
ビジネスで生成AIを活用する際は、自社が扱うコンテンツ分野のリスクを正確に把握する必要があります。ここでは主要な3分野のリスクをまとめました。
- 既存作品との類似性
- 学習データの出所
- 商用利用時の権利関係
- 特定の作家・アーティストの模倣
テキスト生成AI
テキスト生成AIのリスクは、既存の文章表現を無断で再現してしまうことです。ChatGPTなどの大規模言語モデルは、Web上の大量のテキストを学習しているため、既存文章と似た出力をする可能性があります。
テキスト生成AIで注意すべき場面は下記の通りです。
企業のWebサイトやマーケティング資料にAI生成文を使う場合は、法務部門での確認を推奨します。特に契約書や利用規約など法的文書は、専門家のレビューが必須です。
画像・イラスト生成AI
画像・イラスト生成AIのリスクは、既存の美術作品やイラストと酷似した画像を生成することです。Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E 3などは、視覚的に判断しやすいため、侵害が発覚しやすい分野でもあります。
主なリスクは以下の通りです。
企業のブランディングやマーケティングで画像生成AIを使う場合は、慎重な確認プロセスを設けることを推奨します。
動画生成AI
動画生成AIのリスクは、映像作品や映画の表現を無断で再現することです。Sora、Runway、Pikaなどの動画生成AIは、既存の映像作品から学習しているため、似た映像を生成する可能性があります。
主なリスクは以下の通りです。
動画コンテンツは影響力が大きいため、企業の広告やプロモーション映像に使う場合は、特に慎重な確認が求められます。
生成AIを安全に活用するためには
生成AIを安全に活用するためには、ツール選定・社内ルール・チェック体制・証跡管理の4つの対策が必要です。著作権リスクを最小限に抑えながら、AIの恩恵を受けるには、組織的な取り組みが欠かせません。
安全活用のポイントは以下の通りです。
これらの対策を実施することで、著作権トラブルのリスクを大幅に減らせます。企業として組織的に取り組むことが重要です。ここでは具体的な対策方法を解説します。
- 信頼できるツールを選ぶ
- 明確な利用ルールを設ける
- 生成物の確認体制を整える
- 使用履歴を記録・管理する
社内ルール整備
社内ルール整備は、従業員が安全に生成AIを使うための指針を定めることです。明確なルールがないと、個人の判断で危険な使い方をされるリスクがあります。
社内ルールに含めるべき項目は以下の通りです。
社内ルールは定期的に見直し、最新の法律や判例に対応させることが重要です。
- 使用目的の限定
- 承認フロー
- 禁止事項の明示
- 教育研修
生成物チェック体制
生成物チェック体制は、AIが作ったコンテンツを使用前に確認する仕組みです。無確認で公開すると、著作権侵害のリスクが高まります。
チェック体制の構築ポイントは以下の通りです。
ツール活用においては、下記のようなツールを使ってチェックを進めていきましょう。
チェック体制を形骸化させないため、定期的な監査も重要です。
- チェック担当者の設定
- チェック項目リスト
- ツールの活用
証跡管理の方法
証跡管理の方法は、生成AIの使用履歴や確認記録を残すことです。トラブル発生時に「適切な確認を行った」ことを証明できるよう、記録を保管します。
管理すべき証跡は以下の通りです。
証跡管理を徹底することで、以下のメリットがあります。
企業として組織的に証跡管理を実施することが、リスク管理の要です。
生成AIと著作権の問題は、技術の発展と法制度のバランスが問われる課題です。学習段階では著作権法第30条の4により一定の利用が認められていますが、生成物の利用段階では既存作品との類似性に注意が必要です。
実際の侵害事例から、以下のリスクが明らかになっています。
安全に生成AIを活用するには、以下の対策が必要です。
生成AIは業務効率化や創作活動に大きな可能性をもたらします。著作権リスクを正しく理解し、適切な対策を講じることで、安全かつ効果的な活用が実現できます。
企業として組織的に取り組み、継続的に法律や判例の動向を注視していきましょう。
- 使用履歴の記録
- 確認記録
- 保管方法
- システム化の検討
- 訴訟リスクの軽減
- コンプライアンス体制の証明
- 問題発生時の迅速な対応
- 改善点の発見と対策
- ニュース記事や書籍の無断学習
- 画像素材やキャラクターの模倣
- 音声や動画での権利侵害
- 信頼できるツールの選定
- 明確な社内ルールの整備
- 生成物チェック体制の構築
- 使用履歴の証跡管理