生成AIと著作権をめぐる５つの問題点－2026年上半期のニュースより－
えがちゃん
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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
えがちゃん
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。
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。
AIは人間ではないので、著作物を読んで感動したり、音楽を聴いて楽しんだりはしません。データの特徴やパターンを機械的に分析しているだけ、と考えられます。
そのため、AIの学習については、著作権法上、広く認められる余地があると言えます。
ただし、AI学習なら何でも自由、ということにはなりません。著作権法30条の4にも、著作権者の「利益を不当に害する」場合は認められない、という制限があります。
例えば、特定の作品をそのまま再現できるように学習させたり、著作権者のビジネスを実質的に損なうような使い方をしたりすれば、問題になる可能性があります。
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。
しかしながら、たとえAI学習であっても、次のような場合は、著作権者の利益を不当に害する可能性が否定できません。
ここで大切なのは、違法サイトに掲載されていること自体の問題と、そこからAI学習する行為の問題は、分けて考える必要があるということです。
「AI学習だから大丈夫」とも言い切れませんし、「違法サイトから学習したから即アウト」とも単純には言い切れません。
だからこそ、どこから、どのように学習データを取得したのかが重要になります。
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。
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。
また、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。
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。
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ABOUT ME
「さきよみBENRISHI」のえがちゃんです！
IPランドスケープをはじめ、様々な知財の道具を使いながら、中小・スタートアップ支援、産学連携、地方創生など、夢が広がる社会に向かって貢献できたらなあと思っています。
30年余のメーカー勤務を経て独立、知財系コンサルタント業務を中心に、プランナー、ライター、プログラマーなど、様々な顔を持ちながら活動中です。