AI時代、自分のコンテンツを守るには？－クリエイターとコンテンツ企業の現実的な防衛策とは－
江川 祐一郎
知財で先読み！「ゆめ知財」
AI学習は違法じゃないの？－AIによる学習と違法データをめぐる問題
江川 祐一郎
生成AIは、ネット空間に存在する多種多様なデータを大量に学習することで、文章、画像、音声、動画、プログラムなど、ユーザーの指示に応じたアウトプットを生成します。
そのような生成AIの性能やアウトプットの品質を高めるためには、学習するデータの量だけではなく、その質も重要となります。
もし、その学習データの中に、著作者の許諾を得ていないコンテンツや、海賊版サイトに掲載されたような違法データが含まれていたとしたら、どう考えればよいのでしょうか。
今回は、生成AIと著作権をめぐるさまざまな論点のうち、「AI学習と違法データをめぐる問題」について解説したいと思います。
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AI学習は著作権侵害にならないの？
著作権法30条の4では、著作物に表現された思想や感情を「享受」する目的ではない利用について、一定の範囲で、著作権者の許諾なく利用できることになっています。
要するに、作品を読んで楽しむ、音楽を聴いて楽しむ、漫画を読んで面白がる、といった使い方とは違う目的であれば、著作物を利用できる場合がある、ということです。
ここで判断されるのは、AI自身が著作物を楽しむかどうかではなく、著作物を利用する行為が、著作物に表現された思想や感情を「享受」することを目的としているかどうかです。
AI開発のための情報解析のように、著作物の表現自体を味わったり鑑賞したりすることを目的としない利用は、著作権法30条の4によって、原則として著作権者の許諾なく行える場合があります。
ただし、例えば元の著作物の創作的な表現をそのまま出力させることを目的とした追加学習などでは、「享受する目的」が併存すると評価され、そもそも30条の4の「非享受目的」の要件を満たさない可能性があります。
また、非享受目的の利用であっても、情報解析用に提供されているデータベースの販売市場と競合するような利用など、著作権者の利益を不当に害する場合には、30条の4が適用されない可能性があります。
違法データをAI学習してしまうと？
ITmediaによる「AI学習目的の海賊版収集・利用は著作権法違反になるか？」という記事では、日本弁理士会のセミナー内容をきっかけに、AI学習のために海賊版を収集・利用することの著作権法上の扱いが論じられています。
そもそも、海賊版サイトに漫画、小説、記事、写真などを無断で掲載する行為は、それ自体が著作権侵害に問われます。
一方、そのような違法サイトからデータを集めてAI学習に使った場合、その学習行為まで直ちに違法といえるのかについては、簡単には判断できません。
ただし、AI学習で問題となるケースは、すべて同じ法的理由で問題になるわけではありません。文化庁の整理を踏まえると、例えば次のようなケースを分けて考える必要があります。
これらは、すべて同じ理由で30条の4が適用されなくなる、という意味ではありません。
元の表現をそのまま出力させることを目的とする学習では、そもそも「非享受目的」の要件を満たさない可能性があります。また、情報解析用データベースの市場と競合する利用では、「著作権者の利益を不当に害する場合」に当たる可能性があります。
一方、海賊版であることを知りながらAI学習に利用したという事情について、文化庁は、それだけで直ちに30条の4が適用されないと整理しているわけではありません。ただし、その後に著作権侵害となる生成物が生じた場合などには、AI事業者自身が著作権侵害の主体として責任を問われる可能性を高める事情になり得るとしています。だからこそ、学習データをどこから、どのように取得したのかを管理することが重要になります。
海外での状況は？
海外でも、AI学習と著作権をめぐる訴訟が相次いでいます。
例えば米国のAnthropicをめぐる訴訟では、AIモデルの学習自体は一定の範囲でフェアユースと判断される一方、海賊版由来の書籍を取得・保存していた行為については、別の問題として扱われました。
その後、この訴訟では、海賊版由来とされた書籍をめぐる著者らとの集団訴訟について、2026年7月にAnthropicが15億ドルを支払う和解が裁判所に承認されました。AIモデルの学習そのものについてのフェアユース判断と、学習データをどのように入手・保有したかという問題が区別された事例として、その後の経過も含めて注目されます。
日本と米国では法律の仕組みが異なるため、この判断をそのまま日本に当てはめることはできません。
しかし、「AI学習に使うからといって、データの入手方法まで正当化されるわけではない」という視点は、日本でも参考になると思われます。
そのような海外の状況も踏まえると、違法データの学習に関しては今後、次のような視点で評価されていくと予想されます。
AI学習の透明性について
違法データに関する大きな問題は、AIが実際にどのデータを学習に使ったのか、外部からは分かりにくいという点にあります。
著作権者からすると、どうも自分の著作物が使われたようなAI生成物に見えるけれど、本当にAI学習に使われたのか確認できない、という状況が起こり得ます。
そのため最近では、AI事業者に対して、学習データや知財保護に関する透明性を求める議論が進んでいます。
内閣府は、2025年12月から2026年1月にかけて、「生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード案」について意見募集を行いました。このコード案は、生成AI事業者に対して、透明性の確保や知的財産権保護のための措置を求めるものです。
意見募集当時、日本新聞協会も、このコード案について意見を公表し、生成AI事業者が報道コンテンツをどのように利用しているのか分からないことや、対価還元が進んでいないことへの懸念を示しています。
その後、2026年8月25日に、正式版の「生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード」が策定されました。AI事業者に対して、学習データや知財保護のための取組について一定の情報開示を行うことや、権利者・AI利用者からの問い合わせに対応する仕組みを整えることなどを求めています。
また、このプリンシプル・コードを受け入れる事業者からの届出については、2026年10月26日から受付が開始される予定で、届出様式もすでに公表されています。
透明性とは、AI事業者の企業秘密をすべて開示する、といった意味ではありません。権利者や利用者が必要な確認をできるように、学習データの管理方針、権利侵害防止策、問い合わせへの対応方法などを整えていく、という考え方といえます。
個人や中小企業はどう対応すべき？
そのようなAIを利用するのは、大企業やAIの専門業者ばかりではありません。個人、フリーランス、スタートアップ、中小企業など、AIの専門知識がない小規模な利用者も数多く存在します。
中小企業でも社内データをAIに学習させたり、個人でもAIで記事や画像を生成してSNSにアップしたりすることは、今や珍しくありません。
そうすると、違法データにまつわるトラブルに巻き込まれる可能性は、誰にでも十分にあり得ます。
少なくとも、AI学習に使用するデータを自ら準備する場合には、次のような点に注意したいところです。
生成AIの利用を必要以上に恐れる必要はありません。ただし、事業としてAIを使うのであれば、AIに何を入れ、何を学習させ、どのように利用したのかを説明できる状態にしておくことが重要です。
AI時代の知財管理には、アウトプットだけでなく、インプットの管理も問われるようになると思われます。
まとめ
生成AIの著作権問題というと、AIが作った文章や画像が誰かの著作物に似ていないか、という「出口」の問題に目が向きがちです。
しかし、その前に、AIが何を学習しているのかという「入口」の問題があります。
違法データを学習に使わないこと、そして学習データの由来を説明できるようにすることは、今後ますます重要になると思われます。
今回見たように、生成AIの著作権問題は、AIが作ったものだけでなく、AIが学習したデータにも関わっています。
もっとも、実際に多くの人が直面するのは、AIが生成した文章、画像、プログラムなどを使ってよいのか、という問題かもしれません。
次回は、AI生成物の利用と著作権リスクについて、関連するニュースに基づいて解説したいと思います。
生成AIと著作権・知的財産について体系的に知りたい方へ
AI学習、AI生成物、肖像権・商標権、ルールづくり、コンテンツ保護、透明性など、生成AIと知的財産に関する記事をテーマ別に整理しています。
生成AIと著作権・知的財産｜AI学習・生成物・ルール・権利保護の実践ガイド
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ABOUT ME
「ゆめ知財」代表の江川 祐一郎と申します。弁理士、知財系コンサルタントであることに加えて、知財系ライター、知財系プログラマー、知財系プランナーとして活動中です。知財戦略支援、中小企業・スタートアップ支援、産学連携支援、地方創生支援などを通じて、様々な人々や組織を繋ぎながら、夢の広がる社会の創造に貢献したいと思っています。
