著作権×AI実践ハンドブック - AI生成物による著作権侵害リスクと企業の実務対応：国際比較と責任の所在に関する法的考察

AI生成物による著作権侵害リスクと企業の実務対応：国際比較と責任の所在に関する法的考察

Tags: AI著作権, 著作権侵害, 企業法務, リスク管理, 国際法務, 生成AI, 学習データ, 責任の所在

導入：AIと著作権侵害リスクが企業法務に突きつける課題

近年、生成AI技術の急速な発展は、コンテンツ制作のあり方を大きく変革しています。テキスト、画像、音声、動画といった多岐にわたるAI生成物が日常的に利用されるようになり、その利便性と創造性は計り知れません。一方で、この技術の普及は、既存の著作権法体系との間に新たな摩擦を生じさせています。特に、AI生成物が意図せず既存の著作物と類似し、著作権侵害の疑いを招くケースが顕在化しており、企業法務担当者や知財担当者にとって喫緊の課題となっています。

本記事では、AI生成コンテンツが引き起こす著作権侵害のリスクについて、法的論点を深く掘り下げ、国内外の最新動向を比較しつつ、企業が実践的に取り組むべきリスク管理策と、責任の所在に関する法的考察を提供いたします。単なる法制度の解説に留まらず、具体的なケーススタディや検討ポイントを提示することで、読者の皆様が法的意見書や社内ポリシーを作成する際の具体的な指針となることを目指します。

AI生成物における著作権侵害の法的構成要素

AI生成物による著作権侵害を議論する際、現行の著作権法が定める侵害の要件がどのように適用されるかを詳細に検討する必要があります。主な論点は「依拠性」と「類似性」の判断、そしてAI生成物の「著作物性」の有無です。

依拠性の判断：AIの学習プロセスと間接依拠の可能性

著作権侵害が成立するためには、複製や翻案といった行為が、既存の著作物に「依拠」して行われたものであることが必要です。人間の創作活動においては、既存著作物を認識し、それを利用して自己の作品を創作する意思が「依拠」の主要な要素となります。しかし、AIの場合、その学習プロセスは人間とは異なり、膨大なデータを機械的に処理することで行われます。このAIの学習プロセスが、既存著作物への「依拠」に該当するか否かが重要な論点となります。

直接依拠の困難性: AIは特定の著作物を意図的に模倣して生成しているわけではないため、人間のように「ある著作物から借りた」という直接的な依拠性を認定することは困難です。
間接依拠の可能性: しかし、AIが学習データとして取り込んだ既存著作物の表現を元に生成を行っている事実は否定できません。特に、特定の著作物、例えば特定の画家の作品やキャラクター群を意図的に学習データに含め、そのスタイルを再現するようなプロンプト入力やファインチューニングが行われた場合、その生成物が元の著作物と極めて類似しているときは、間接的な依拠性が問われる可能性があります。これは、学習データに既存著作物を取り込む行為自体が複製権侵害となりうるかという問題と密接に関連します。
技術的分析の重要性: AIがどのようなデータセットで学習し、どのようなメカニズムで特定の表現を生成したかという技術的な分析が、依拠性の判断において極めて重要な要素となります。GAN（敵対的生成ネットワーク）のような技術は、既存のデータを直接複製することなく、その特徴を学習して新たなデータを生成するため、依拠性の判断をさらに複雑にしています。

類似性の判断：表現の類似とアイデア・表現二分論

次に、AI生成物が既存の著作物と「類似」しているか否かという問題があります。これは、著作権法における「アイデアと表現の二分論」に基づいて判断されるべきです。

表現の類似: 著作権はアイデアではなく、アイデアの具体的な「表現」を保護します。AI生成物が既存著作物のアイデアを利用したとしても、その具体的な表現形式が異なれば、通常は著作権侵害とはなりません。しかし、AIが生成した作品が、既存著作物の本質的な特徴を保持し、鑑賞者にとって既存著作物の表現と同一性を持つと認められるほどに類似している場合、著作権侵害が成立し得ます。
判断基準の難しさ: AIが生成する表現は多様であり、単に「似ている」という感覚的な判断だけでなく、既存著作物との対比において、どの程度の「創作的表現」が共通しているかを専門的に分析する必要があります。例えば、特定のキャラクターの特徴的なポーズや色彩パターンを再現した場合、それが単なるモチーフの利用に留まるか、具体的な表現の類似に及ぶかどうかが問題となります。

AI生成物の著作物性と侵害判断への影響

AI生成物自体の著作物性の有無も、著作権侵害の議論に影響を及ぼします。現在、日本の著作権法においては、著作物は「思想又は感情を創作的に表現したもの」と定義されており、この「創作」の主体は人間であると解釈されています。したがって、AIのみが生成したコンテンツは著作物と認められない可能性が高いとされています。

しかし、AI生成物に人間の創造的寄与がある場合（例：詳細なプロンプトの設計、生成された複数の候補からの選択・修正、ファインチューニングにおける人間の介入など）、その人間の寄与部分が著作物性を有すると判断され、その著作権が人間に帰属する可能性があります。

この点が著作権侵害にどう影響するかというと、例えば、あるAI生成物が既存著作権を侵害していると判断された場合、そのAI生成物自体が著作物性を有するか否かによって、侵害による損害賠償額の算定や、差止請求の範囲に影響を与える可能性も考慮する必要があります。

ケーススタディ（想定例）

特定の画風を模倣したAI画像生成:
- あるAIが、特定の有名画家の膨大な作品群を学習データとして取り込み、その画風を忠実に再現する画像を生成しました。このAIに「〇〇（画家名）風の風景画」とプロンプト入力し生成された作品が、その画家の既存の作品と極めて酷似している場合、著作権侵害が問題となります。
- 法的論点: AIの学習プロセスにおける依拠性、生成された画像の表現の類似性。もしプロンプト入力者が具体的に特定の作品を指示していた場合、その指示者の著作権侵害意図も問われうるでしょう。
既存キャラクターを模倣したAI生成:
- 人気アニメのキャラクター画像を大量に学習したAIが、そのキャラクターの特徴を捉えた新たな画像を生成しました。この画像が元のキャラクターと高い類似性を示し、一般的な消費者が両者を混同するレベルであれば、著作権（複製権、翻案権）侵害が成立する可能性があります。さらに、キャラクターの商業的価値を保護するパブリシティ権侵害も問題となりえます。
- 法的論点: 依拠性、類似性、元のキャラクターの著作物性、パブリシティ権。また、商用利用目的の場合、不正競争防止法との関連も検討されるべきです。

責任の所在と法的責任の範囲

AI生成物による著作権侵害が発生した場合、誰がどのような法的責任を負うのかという問題は、企業にとって非常に重要です。責任主体としては、AIの開発者、AIの提供者（サービスプロバイダ）、そしてAIの利用者（プロンプト入力者を含む）が考えられます。

AI開発者、AI提供者、AI利用者それぞれの責任

AI開発者:
- AIの学習データに著作権侵害コンテンツを無許諾で利用した場合、学習行為自体が複製権侵害となりうる可能性があります。
- AIの設計やアルゴリズムに、特定の著作物を意図的に模倣するような脆弱性や機能が組み込まれていた場合、著作権侵害の幇助や共同不法行為の責任を負う可能性があります。
- ただし、AI開発者が責任を負う範囲は、侵害の予見可能性や回避可能性に限定されるのが一般的です。
AI提供者（サービスプロバイダ）:
- AI開発者と同様に、学習データの適法性について注意義務を負う可能性があります。
- サービス規約等を通じて、利用者による著作権侵害を防止する措置を講じる義務（DMCAのセーフハーバーのような規定）が求められる場合があります。
- 利用者による侵害行為を認識しながら放置した場合、幇助責任を負う可能性があります。
AI利用者（プロンプト入力者）:
- AI生成物を意図的に著作権侵害に利用した場合、直接的な著作権侵害の責任を負います。例えば、特定の既存著作物を模倣するようAIにプロンプト入力し、その結果生成された侵害物を公開・利用した場合です。
- プロンプト入力が具体的であるほど、著作権侵害の意図が認定されやすくなります。
- 企業がAIを利用してコンテンツを生成し、それが著作権侵害となった場合、最終的には当該企業が責任を負うことになります。

職務著作との関連と責任

企業が従業員にAIを利用させてコンテンツを生成させた場合、そのAI生成物が著作権侵害となった際の責任は、原則として企業が負います。日本の著作権法における職務著作の規定（著作権法第15条）は、法人等の発意に基づき、その法人の業務に従事する者が職務上作成する著作物の著作者を法人等とするものです。AI生成物も、人間の創作的寄与があれば著作物と認められる場合があり、その著作者は法人となるため、著作権侵害責任も法人に帰属することになります。

損害賠償と差止請求

著作権侵害が認定された場合、侵害者は被害者に対し、損害賠償責任を負い、また侵害行為の差止請求を受ける可能性があります。AI生成物のケースでは、損害額の算定が困難となる場合もあり、今後の判例の蓄積が待たれるところです。

国内外の法的動向とガイドライン

AI生成コンテンツに関する著作権問題は、世界中で議論されており、各国で法整備やガイドラインの策定が進められています。国際的な動向を理解することは、グローバルに事業を展開する企業にとって不可欠です。

日本の動向

文化庁「AIと著作権に関する考え方について」: 文化庁は「AIと著作権に関する考え方について」を公表し、AI開発・利用における著作権法上の考え方を示しています。この考え方は、著作権法第30条の4（情報解析のための複製等）が、AI開発のための学習データ利用の適法性の根拠となりうることを示唆しています。ただし、これにより全ての学習データ利用が無条件に許容されるわけではなく、個別のケースで著作権者の利益を不当に害しないかどうかが判断基準となります。
ガイドラインの整備: 産業界や政府機関において、AI利用における著作権コンプライアンスに関するガイドラインの策定が進められています。これらのガイドラインは、学習データの収集・利用、生成物の利用、権利表示など、具体的な実務対応について言及しています。

米国の動向

米国著作権局（USCO）の登録ガイドライン: 米国著作権局は、AI生成物に関する著作権登録のガイドラインを公表しています。これにより、完全にAIのみが生成したコンテンツは著作権登録の対象とならないものの、人間の著作者が「創作的制御」を行ったAI生成物（例：プロンプトによる指示、生成後の編集・修正）については、その人間による創作部分が著作権登録の対象となりうることが示されています。
著作権侵害訴訟事例: Stability AIやMidjourneyといった画像生成AIに対して、著作権侵害訴訟が提起されています。これらの訴訟では、AIが既存の著作物を学習データとして利用する行為が著作権侵害に当たるか、また、AI生成物が既存の著作物と類似しているか否かなどが争点となっています。特にフェアユース原則の適用範囲が注目されています。

EUの動向

AI規制法案（AI Act）: EUでは、AIの利用に関する包括的な規制法案である「AI Act」が議論されており、AIシステムのリスク分類や透明性の確保が求められています。直接的に著作権を扱う規定は少ないものの、高リスクAIシステムにおける学習データの品質管理やデータガバナンスの要求は、間接的に著作権侵害リスクの低減に繋がる可能性があります。
データマイニング例外: EU著作権指令には、研究機関や文化遺産機関によるテキスト・データマイニングに関する権利制限規定（記事3a、4）があり、AIの学習データ利用に関する法的根拠の一つとなります。

その他の主要国の動向

中国、英国、カナダなどでも、AIと著作権に関する議論が活発に行われており、それぞれの国の著作権法体系や政策に基づいて、独自のガイドラインや法改正の検討が進められています。企業は、国際的な事業展開において、これらの各国の法制度の違いを詳細に把握する必要があります。

企業における実践的ガイドラインとリスク管理策

AI生成コンテンツによる著作権侵害リスクは、企業の法的リスク管理において無視できない要素です。ここでは、企業がAI生成コンテンツを利用・開発する際に遵守すべき具体的なリスク管理策と社内ポリシー策定のポイントについて解説します。

AI利用ポリシーの策定と社内統制

企業内でのAI利用を統制するためには、明確なAI利用ポリシーの策定が不可欠です。

利用範囲と目的の明確化: どのような業務でAIを利用するか、どのような目的でAI生成物を活用するかを具体的に定めるべきです。
学習データの適法性ガイドライン: AIに学習させるデータの収集・利用に関するルールを明確化します。著作権処理済みデータの利用を原則とし、権利制限規定（例：日本の著作権法第30条の4）の適用可否を慎重に判断する基準を設けます。
生成物のチェック体制: AI生成物が社外に公開される前に、既存著作物との類似性がないか、またはパブリシティ権、著作者人格権を侵害していないかをチェックする体制を構築します。人間による目視確認だけでなく、類似性検出ツールなどの技術的支援も検討すべきです。
権利表示のルール: AI生成物であることを明示する「AIラベル」の表示義務化や、著作権表示に関する社内ルールを定めます。

契約戦略と利用規約の設計

AI開発者、AI提供者、AI利用者間での契約は、責任の所在を明確にする上で極めて重要です。

AI提供者との契約:
- 学習データの出所と権利処理に関する保証: AI提供者に対し、学習データの適法性や、著作権侵害がないことの保証を求めます。
- 著作権侵害時の補償条項: AI生成物が著作権侵害となった場合の、提供者側の補償責任を明確化します。
- 責任制限条項の検討: 提供者側からの過度な責任制限条項について、法務部門でその有効性とリスクを評価します。
自社サービスにおける利用規約:
- ユーザーによるAI生成物の利用に関する責任: 自社が提供するサービス内でユーザーがAI生成物を利用する場合、ユーザーの責任範囲や、著作権侵害が発生した場合の対応を規約に明記します。
- 免責条項の検討: 自社の責任範囲を明確にするための免責条項を設けますが、その有効性は法令によって制限される場合があるため、慎重な検討が必要です。

著作権侵害リスクアセスメントの実施

定期的にAI生成コンテンツの著作権侵害リスクアセスメントを実施し、潜在的なリスクを評価し、対応策を講じることが重要です。

類似性チェックの自動化: AI生成物の公開前に、既存のデータベースやWebコンテンツとの類似性を自動でチェックするシステムを導入します。
法的意見の取得: 特にリスクの高いAI生成物や利用形態については、外部の専門家から法的意見を取得し、リスクを最小化する努力をすべきです。

著作者人格権・パブリシティ権への配慮

著作権侵害だけでなく、AI生成物が個人（特に実在の人物）の著作者人格権（氏名表示権、同一性保持権など）やパブリシティ権（肖像の商業的利用権）を侵害するリスクも考慮すべきです。

有名人の肖像や声の利用: AIが有名人の肖像や声を模倣して生成したコンテンツは、パブリシティ権や人格権侵害となる可能性が高いです。特にディープフェイク技術の利用には厳格な注意が必要です。
改変の許諾: 生成AIが既存著作物を改変する場合、著作者の同一性保持権を侵害する可能性があります。適切な許諾を得るか、権利制限規定の範囲内での利用に留めるべきです。

法務実務家が考慮すべき検討ポイント

法務実務家がAI生成物に関する法的意見書や社内ポリシーを作成する際、以下の点を具体的な検討ポイントとして活用できます。

AI生成物の著作物性評価:
- 当該AI生成物に人間の創造的寄与があるか。どのようなプロンプトが使用され、どのような選択・修正プロセスを経たのか。
- 生成物の表現が既存著作物から独立した新たな創作と評価できるか。
学習データの適法性確認:
- 学習データの出所は明確か。著作権処理済みデータか、権利制限規定（著作権法第30条の4など）の適用範囲内か。
- 特定の著作物を意図的に含め、その表現を模倣する目的で利用されていないか。
著作権侵害の構成要件の適用可能性:
- AIの学習プロセスが依拠性に該当しうるか（間接依拠の可能性）。
- 生成されたコンテンツと既存著作物の間に、表現の類似性が認められるか。アイデアと表現の二分論に照らして判断。
責任の所在の明確化:
- AI開発者、AI提供者、AI利用者の各主体が負うべき法的責任の範囲。
- 社内でのAI利用の場合、職務著作の適用と企業の責任。プロンプトエンジニアの関与度合い。
契約・規約におけるリスクヘッジ:
- AI提供者との契約における学習データの保証、著作権侵害時の補償条項の十分性。
- 自社サービス利用規約におけるユーザーの責任範囲と免責条項の有効性。
国際法務コンプライアンス:
- AI生成物が利用される各国の著作権法、AI規制法案、関連ガイドラインへの適合性。
- フェアユース原則やデータマイニング例外など、各国の権利制限規定の適用可能性。

結論：AI著作権法務の未来と専門家の役割

AI生成コンテンツが引き起こす著作権侵害リスクは、今後も複雑化・多様化していくことが予想されます。法務専門家としては、単に現行法を解釈するだけでなく、AI技術の進展、国内外の法改正や判例の動向を常に注視し、その変化に即応できる体制を構築することが求められます。

企業は、AIの利活用における法的リスクを正確に評価し、実効性のあるリスク管理策を策定・実施することが、法的コンプライアンスの維持と持続可能な事業成長のために不可欠です。本記事で提示した法的考察と実践的ガイドラインが、皆様の企業におけるAI著作権法務の戦略立案の一助となれば幸いです。今後も「著作権×AI実践ハンドブック」では、最新の情報を提供し、法務専門家の皆様の業務をサポートしてまいります。