生成AIが急速に普及し、私たちの生活やビジネスに欠かせない存在です。しかし、その進化の裏側では、著作権をめぐるリスクや倫理的な課題が注目を集めています。
生成AIを活用する際、既存の著作権を侵害しないためにはどのような基準や配慮が必要なのでしょうか？
本記事では、生成AIと著作権の基本知識を押さえつつ、法的リスクや回避策、正しい活用方法について解説します。
生成AIとは？
生成AIとは、大量のデータを学習し、新しいテキストや画像、音声などのコンテンツを生成する人工知能技術のことを指します。
主にディープラーニングの技術を活用し、既存データからパターンや特徴を学び取ることで、人間が作成したような自然な出力を作り出します。具体例としては、ChatGPTが生成する文章や、画像生成モデルのDALL·E、音楽を作曲するAIなどが挙げられます。
生成AIは、コンテンツ制作や自動化ツールとして多くの分野で利用されており、クリエイティブな作業や効率化に大きく貢献しています。一方で、著作権や倫理的課題、信頼性の問題などの課題もあり、適切な利用と規制の枠組みが求められています。
生成AIと著作権の基礎知識
生成AIが生み出すコンテンツが法的にどのように扱われるのか、仕組みを理解することは重要です。特に、著作権の基礎知識や法律で定められた保護範囲を知ることで、生成AIの活用時に発生するリスクを回避しやすくなるでしょう。
この章では、著作物の定義やAI生成物の法的位置づけに加え、文化庁が提示するガイドラインをもとに、生成AIと著作権の関係性を見ていきます。
著作物の定義と保護範囲
著作権法における「著作物」とは、思想または感情を創作的に表現したものを指します。
保護範囲は次のように定められています。
- 文学、音楽、美術、建築など、さまざまな形式が対象となる
- 創作性が認められることが必要条件となる
- アイデアそのものは保護されず、具体的な表現に対してのみ権利が及ぶ
AI生成物が著作物と認定されるには、これらの基準を満たす必要があります。しかし、AIが作り出したものがどこまで「創作性」を持つと判断されるかは議論の余地があるでしょう。
AI生成物の法的位置づけ
AI生成物の法的位置づけについては、各国で異なる見解が示されており、法律的な扱いは明確に定まっていないのが現状です。
日本では、平成30年の著作権法改正によって新たに定められた「著作権法第30条の4」の規定です。この規定は、技術開発や情報解析の目的で著作物を利用する場合、著作権者の許諾なしに利用できる場合を明確化したものです。
具体的には以下の通りです。
一 著作物の録音、録画その他の利用に係る技術の開発又は実用化のための試験の用に供する場合
二 情報解析（多数の著作物その他の大量の情報から、当該情報を構成する言語、音、影像その他の要素に係る情報を抽出し、比較、分類その他の解析を行うことをいう。）の用に供する場合
三 前二号に掲げる場合のほか、著作物の表現についての人の知覚による認識を伴うことなく当該著作物を電子計算機による情報処理の過程における利用その他の利用に供する場合」 引用：文化庁「著作権法施行令の一部を改正する政令 条文」
この規定により、AI開発者や利用者が一定の範囲内で著作物を活用することが可能になりました。ただし、著作権者の利益を不当に害する場合には適用外となるため、慎重な判断が求められます。
文化庁が示すガイドラインと最新動向
日本の文化庁は、生成AIに関連する著作権の取り扱いについてガイドラインを発表し、内容は国内外の利用者やクリエイターに大きな影響を与えています。
ガイドラインでは、AIの学習データとして著作物を使用する際の著作権法との整合性が重要視されています。具体的には、非営利目的や研究開発を目的とする場合には一定の例外が認められるとしていますが、営利目的での利用には慎重な判断が求められるとのことです。
また、生成AIが作成したコンテンツそのものに関する著作権についても議論が進んでおり、生成物が著作物として保護されるかどうかを検討する際には、生成プロセスの透明性や人間の関与の程度が重視される傾向にあるでしょう。
参考：文化庁「AIと著作権」
生成AIで著作権侵害の判断基準「類似性」と「依拠性」
著作権侵害の判断基準である「類似性」と「依拠性」について理解するために、まず両者の意味を確認しましょう。
類似性とは、生成されたコンテンツと元の著作物との間に存在する構造的、文脈的、または表現的な類似点を指します。一方、依拠性は、生成AIがコンテンツを作成する際に特定の著作物を参照していたかどうか、またはその影響を受けていたかを評価します。
以下の表に、類似性と依拠性についてまとめました。
| 基準 | 説明 |
|---|---|
| 類似性 | 生成されたコンテンツが著作物とどれほど似ているかを判断する。単純な一致から創造的要素までが評価される。 |
| 依拠性 | 生成されたコンテンツが著作物に基づいている（依拠している）かどうかを検証する。 |
まず、生成物と既存著作物との間に「類似性」があるかどうかを判断します。この類似性が確認されれば、次に「依拠性」が認められるかを検討するのが一般的なプロセスです。
両者が満たされる場合、生成物は著作権侵害と見なされる可能性があります。
生成AIにおける法的リスク
生成AI技術は、法的リスクについて注目されています。特に著作権に関連する問題は、開発・学習段階から生成・利用段階に至るまで幅広く存在しているのです。
この章では、リスクを具体的に考察し、中国での実例を交えながら説明します。
開発・学習段階でのリスク
生成AIの開発・学習段階では、学習用データとして利用される著作物が法的な論点になります。
この段階では、著作物を利用する目的が「思想や感情の享受」に該当しない場合、著作権法の権利制限規定に基づいて許諾なしに利用できる可能性も。しかし、著作物の市場や利益に重大な影響を与える場合には、権利制限の適用外となり得ます。
例えば、商業目的で販売されるデータベースを無断で利用するケースでは、権利者の利益を不当に害すると判断される可能性があるでしょう。
生成・利用段階でのリスク
生成AIによる出力物を利用する段階でも、著作権に関する問題が発生します。
特に、生成物が既存の著作物と「類似性」や「依拠性」を持つ場合、権利侵害として扱われる可能性があるでしょう。例えば、生成されたイラストや文章が、既存の著作物の表現的特徴をコピーしたとみなされると、著作権侵害に該当するリスクがあるのです。
生成AIを用いて作成したコンテンツを商業的に利用する場合には、著作権侵害が疑われる事態を防ぐために、生成物の内容を慎重に検討しましょう。特に、プロンプト（入力指示）が特定の著作物を意図的に参照した場合、利用者が依拠性を問われる可能性が高まります。
著作権侵害が問題となる具体例
生成AIによる著作権侵害の問題を具体的に示す事例として、中国の広州インターネット法院が扱った裁判があります。
この事例では、AIを用いて生成された画像が「ウルトラマン」の著作権を侵害していると判断されました。裁判所は、生成物が元の著作物と非常に類似しており、著作物の表現的特徴を模倣したものであると認定。判断に基づき、AIサービス提供者には画像生成の停止や損害賠償が命じられました。
この事例は、生成AIが作成したコンテンツであっても、既存の著作物との類似性や依拠性が認められる場合には、通常の著作権侵害と同様に扱われることを示しています。また、AIサービス提供者に対して、学習データや生成物の管理における責任が問われることを明確にした点でも重要でしょう。
参照：企業法務ナビ
生成AIのリスク回避策
生成AIの利用は、創造性を拡張し、業務効率を高める可能性を秘めています。しかし、その一方で、著作権侵害をはじめとする法的リスクを回避するための適切な対策を講じることが欠かせません。
- 学習データの透明性を保つ方法
- 商用利用時の権利確認ポイント
- 技術的対策（ノイズ処理、メタデータ挿入など）
この章では、上記のリスク回避策を解説します。
学習データの透明性を保つ方法
生成AIの開発段階において、使用する学習データの透明性を確保することが重要です。
データ収集の段階で権利侵害を避けるためには、データの出所や利用範囲を明確にすることが必要です。
公的なデータセットやクリエイティブ・コモンズライセンスを利用することで、透明性を高めると同時に、権利者との摩擦を回避できるでしょう。また、データセットの構成や選定基準を記録し、第三者による監査に耐えられる仕組みを構築することも求められます。
商用利用時の権利確認ポイント
生成AIを商用利用する際には、生成されたコンテンツが既存の著作物に依拠していないかを確認することが必要です。
特に、生成物が商業的価値を持つ場合、既存の著作物との類似性や依拠性が問われる可能性があります。商用利用前には、生成物がオリジナルであることを証明するために、権利クリアランスを行いましょう。
また、ライセンス契約を通じて、生成AIの利用に関する条件を明確化し、トラブルの発生を未然に防ぐことが重要です。
商用利用可能な生成AI画像作成ツールを知りたい方は、下記をご覧ください。
技術的対策（ノイズ処理、メタデータ挿入など）
生成AIのリスク回避には、技術的なアプローチも有効です。
例えば、学習データにランダムなノイズを加えることで、既存著作物の直接的な再現を防ぐ技術が挙げられます。また、生成物にメタデータを付与し、生成プロセスや使用されたモデル、データセットの情報を明示することで、透明性を高めることができるでしょう。
生成AIと倫理
生成AIは、コンテンツ制作やデータ解析において大きな可能性を秘めていますが、著作権保護以外にも、倫理的な課題を伴います。生成AIの普及に伴い、法的な問題を超えて社会的・文化的な視点から適切な利用方法を模索することが重要でしょう。
例えば、AIが特定の偏見を助長したり、既存の著作物や文化的資産を無断で利用することで、クリエイターやコミュニティに悪影響を与える可能性があります。また、生成物が人々の感情や価値観にどのような影響を及ぼすかについても慎重に考慮する必要があるでしょう。
特に商業的利用の場面では、透明性を確保し、利用者や社会全体に対して説明責任を果たすことが求められます。
生成AIの著作権を配慮し正しく活用しよう
生成AIは、私たちの生活やビジネスを変革する力を持つ一方で、法的リスクや倫理的課題に直面しています。特に、著作権侵害のリスクを回避するには、法律の基礎知識を理解し、適切な利用方法を実践することが欠かせません。学習データの透明性を保ち、商用利用時には権利確認を徹底することが求められます。
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