生成AIの著作権ルールまとめ|文化庁の見解や商用利用のリスクを徹底網羅

ChatGPTやMidjourney、Stable Diffusionといった生成AIの急速な普及に伴い、ビジネスや創作活動での活用が進む一方で、「著作権侵害になるのではないか」「商用利用しても法的に問題ないのか」という不安を抱えている方は多いのではないでしょうか。
日本国内において、AIと著作権の関係は「開発・学習段階」と「生成・利用段階」で明確にルールが異なります。特に文化庁が示した見解に基づくと、AI学習のためのデータ利用は原則として幅広く認められているものの、生成物を公開・販売する際には、既存の著作物と同様に著作権侵害のリスクを考慮しなければなりません。
この記事で分かること
- 文化庁の見解に基づく「学習段階」と「利用段階」の法的な違い
- AI生成物が著作権侵害となる「類似性」と「依拠性」の判断基準
- 生成AIで作ったコンテンツを商用利用する際のリスクと対策
- AI生成物に著作権が発生するための具体的な要件
結論、生成AIを利用すること自体は直ちに違法ではありませんが、生成されたコンテンツが既存の著作物に類似し、かつ依拠している場合は著作権侵害となります。また、人がAIを道具として使い、創作的寄与を加えた場合を除き、AIが自律的に生成したものには原則として著作権が発生しません。
本記事では、複雑になりがちな生成AIの著作権ルールについて、文化庁の最新の見解や法律の専門的な解釈を噛み砕き、クリエイターや企業担当者が知っておくべきポイントを網羅的に解説します。正しい知識を身につけ、リスクを回避しながら安全にAIを活用するための手引きとしてご活用ください。
生成AIと著作権に関する現在の基本的な考え方
生成AIの急速な普及に伴い、クリエイティブな現場やビジネスシーンでの活用が進む一方で、著作権に関する法的な懸念も高まっています。AIによって生成されたコンテンツは誰のものなのか、学習データに著作物が使われることは問題ないのかといった疑問に対し、日本では文化庁や内閣府が中心となって法解釈の整理が進められています。
現在の日本の著作権法における基本的な考え方は、AIの「開発・学習段階」と「生成・利用段階」を明確に区別することです。この章では、それぞれの段階における法的な位置づけと、AI生成物に著作権が発生するかどうかの判断基準について解説します。
日本の著作権法におけるAIの位置づけ
日本の著作権法では、技術革新を阻害しないよう、2018年(平成30年)の法改正によって世界でも先進的な規定が設けられました。特に重要なのが、AIの開発や学習に関わる「第30条の4」の存在です。
文化庁の見解によると、AIと著作権の関係は以下の2つのフェーズに分けて判断されます。
- 開発・学習段階(情報解析)
AIにデータを読み込ませて学習させる段階。原則として、著作権者の許諾なく著作物を利用することが可能です。これは、情報解析が「著作物に表現された思想や感情を享受する行為」ではないためとされています。ただし、必要と認められる限度を超える場合や、著作権者の利益を不当に害する場合はこの限りではありません。 - 生成・利用段階
AIを使って画像や文章を生成し、それを公開・販売などする段階。ここでは通常の著作権法が適用されます。つまり、生成物が既存の著作物に類似しており、かつ依拠(既存の著作物を基にしていること)が認められれば、著作権侵害となる可能性があります。
このように、学習段階では柔軟な利用が認められている一方で、生成されたものを利用する際には、人間が制作したものと同様に厳格な責任が求められるのが日本のルールの特徴です。詳細なガイドラインについては、文化庁の著作権に関するページでも確認することができます。
AI生成物に著作権は発生するのか
次に問題となるのが、「AIが作った作品に著作権は発生するのか」という点です。結論から言えば、AIが自律的に生成したものには、原則として著作権は発生しません。
日本の著作権法第2条第1項第1号では、著作物を「思想又は感情を創作的に表現したもの」と定義しており、この主体は「人」であると解釈されています。そのため、人が何ら創作的な寄与をせず、AIが単独で生成したコンテンツは著作物に該当しないと考えられています。
ただし、人間がAIを「道具」として使いこなし、そこに創作的な意図や修正が加えられた場合は、著作物として認められる余地があります。著作権発生の可能性については、下表のとおり整理できます。
| ケース | 著作権発生の可能性 | 判断のポイント |
|---|---|---|
| 簡単なプロンプト(指示)のみで生成した場合 | 発生しない(低い) | AIが自動的に生成した要素が強く、人間の「創作的寄与」が認められないため。 |
| 多数の試行錯誤や詳細な指示を行い、意図する表現を厳密に作り込んだ場合 | 発生する可能性がある | AIを道具として利用し、人間の思想や感情が表現されていると判断される可能性があるため。 |
| 生成されたものに人間が大幅な加筆・修正を行った場合 | 発生する(高い) | 加筆・修正部分に人間の創作性が認められるため、その部分について著作権が発生する。 |
このように、単にAIを使用したからといって著作権が否定されるわけではありませんが、「人がどの程度関与したか」が極めて重要な判断基準となります。
文化庁が示すAIと著作権の関係性
生成AIと著作権をめぐる議論において、現在最も重要な指針となっているのが、文化庁が公表している「AIと著作権に関する考え方について」です。この文書では、AIに関する著作権法の適用を、AIを開発・学習させる「開発・学習段階」と、AIを利用して画像を生成したり生成物を利用したりする「生成・利用段階」の2つに明確に分けて整理しています。
それぞれの段階で適用される法律の条文や判断基準が異なるため、両者を混同せずに理解することが重要です。
開発および学習段階における著作権の取り扱い
AIの開発や学習のために他人の著作物を利用する行為については、主に著作権法第30条の4が適用されます。この規定は、著作物に表現された思想や感情を自ら享受したり、他人に享受させたりすることを目的としない場合(非享受目的)には、原則として著作権者の許諾なく利用できるとしています。
つまり、AIに学習させるために大量のデータを読み込ませる行為は、情報解析の一環とみなされ、原則的には著作権侵害にはあたりません。ただし、すべてのケースで自由な利用が認められるわけではなく、例外も存在します。文化庁の見解に基づき、原則と例外を整理すると下表のとおりです。
| 区分 | 概要 | 具体例 |
|---|---|---|
| 原則(適法) | 非享受目的での利用 | 大量の情報を解析し、AIモデルを開発・学習させるためのデータ入力 |
| 例外(違法となる可能性) | 享受目的が併存する場合 | 特定のクリエイターの画風を意図的に模倣した生成物を出力させるために、その作家の作品のみを集中的に学習させる行為 |
| 例外(違法となる可能性) | 著作権者の利益を不当に害する場合 | 「学習用データセット」として販売されているデータベースを、購入せずに違法に複製して学習に利用する行為 |
このように、単なる情報解析を超えて、特定の著作物の表現をそのまま出力させることを意図した学習や、著作権者の市場利益を直接的に阻害するような利用は、権利侵害となるリスクがあります。
生成および利用段階における著作権の取り扱い
AIによって生成された画像や文章を、SNSにアップロードしたり、製品のデザインとして利用したりする「生成・利用段階」においては、AIを使わない通常の創作活動と同様に著作権法が適用されます。つまり、AI生成物が既存の著作権を侵害しているかどうかは、主に以下の2点から判断されます。
- 類似性:生成物が既存の著作物と創作的表現において共通している(似ている)こと
- 依拠性:生成物が既存の著作物に依拠して(もとにして)作成されたこと
これら両方が認められた場合、著作権侵害(複製権や翻案権の侵害)が成立します。
特に議論となるのが「依拠性」です。AI利用者が特定の既存作品を知っており、それを指示して類似したものを生成させた場合は、依拠性が認められやすくなります。一方で、利用者が既存作品を知らなかったとしても、AIの学習データにその作品が含まれていた場合は、依拠性があったと推認される可能性があります。
文化庁の見解では、AI生成物が既存の著作物に類似している場合、著作権侵害のリスクを避けるためには、生成AIを利用する側が既存の著作物を把握し、類似しないように配慮する必要があるとしています。
生成AIの利用が著作権侵害になるケースとは
生成AIを利用して作成したコンテンツが、他者の著作権を侵害しているかどうかを判断する際には、主に「類似性」と「依拠性」という2つの要素が重要になります。文化庁の見解に基づき、どのような場合に権利侵害となるのか、その判断基準を解説します。
類似性と依拠性が判断のポイント
著作権侵害が成立するためには、原則として「類似性」と「依拠性」の両方が認められる必要があります。生成された画像や文章が既存の作品と似ていたとしても、この2つの要件が揃わなければ、法的な著作権侵害にはあたりません。
類似性とは
「類似性」とは、後から作られた作品が、既存の著作物の「表現上の本質的な特徴」を直接感得できる(感じ取れる)ほど似ていることを指します。単にアイデアやテーマ、画風(作風)が似ているだけでは、原則として著作権侵害にはなりません。著作権法は「表現」を保護するものであり、アイデアそのものは保護の対象外だからです。
依拠性とは
「依拠性」とは、既存の著作物に接して、それを元にして新しい作品を作ったことを指します。つまり、既存の作品を知った上で、それを模倣して作成したかどうかが問われます。AIを利用していない創作活動において、既存の作品を全く知らずに偶然似てしまった場合は、依拠性がないため著作権侵害にはなりません。
しかし、生成AIの場合、AIが学習したデータの中に既存の著作物が含まれている可能性があるため、利用者がその作品を知らなかったとしても、AIが「依拠」して生成したと判断されるリスクについて議論がなされています。文化庁の資料では、AI生成物が既存の著作物に類似している場合、AI利用者が当該著作物を認識していたか、あるいはAIの学習データに含まれていたか等が、依拠性の判断材料になると示されています。
下表のとおり、類似性と依拠性の組み合わせによって侵害の有無が判断されます。
| 判断要素 | 内容 | 侵害の可能性 |
|---|---|---|
| 類似性あり + 依拠性あり | 既存作品を知っており(またはAIが学習しており)、表現が酷似している | 侵害になる可能性が高い |
| 類似性あり + 依拠性なし | 既存作品を全く知らず、偶然似てしまった(偶然の一致) | 侵害にならない |
| 類似性なし | 表現上の本質的な特徴が似ていない(作風やアイデアのみ類似など) | 侵害にならない |
詳細な考え方については、文化庁が公表している以下の資料も参照してください。
AIと著作権に関する考え方について(文化庁)
既存の著作物に似てしまった場合のリスク
AIを利用して生成したコンテンツが、意図せず既存の著作物と類似してしまい、かつ依拠性が認められた場合、著作権侵害として法的責任を問われる可能性があります。特に商用利用を行う場合は、その影響範囲が大きくなるため注意が必要です。
著作権者が権利侵害に対してとることができる措置には、主に以下のようなものがあります。
- 差止請求:侵害しているコンテンツの公開停止や削除、商品の販売停止などを求めること
- 損害賠償請求:著作権侵害によって生じた損害の賠償を金銭で求めること
- 名誉回復措置請求:謝罪広告の掲載など、失われた名誉を回復するための措置を求めること
- 刑事罰:故意に著作権を侵害したと認められる場合、懲役や罰金が科される可能性
生成AIを利用する際は、「プロンプトに特定の作品名や作家名を入力しない」「生成されたものが既存の有名なキャラクターや作品に似ていないか確認する」といった対策が求められます。特に、Image-to-Image(画像から画像を生成する機能)などで既存の著作物を入力画像として使用する場合は、依拠性が強く認められる可能性が高いため、より慎重な判断が必要です。
AI生成物を商用利用する際の注意点と対策
ビジネスシーンにおける生成AIの活用は急速に進んでいますが、商用利用を行う場合は、個人の私的利用とは異なる厳格なリスク管理が求められます。他者の権利を侵害しないための予防策と、自社で生成したコンテンツを守るための知識を正しく身につけることが重要です。
利用規約の確認と著作権リスクの管理
生成AIサービスを利用する前に、必ず各サービスの利用規約(Terms of Service)を確認する必要があります。すべてのAIツールが商用利用を許可しているわけではなく、無料版と有料版で権利の取り扱いが異なるケースも一般的です。
特に注意すべき点は、生成物の権利帰属と保証の範囲です。一部のサービスでは、生成されたコンテンツの著作権をサービス提供側が留保する場合や、商用利用は可能でも著作権侵害が発生した際の補償(免責)が含まれていない場合があります。
- 商用利用が明記されているプランであるか
- 生成物の著作権はユーザーに帰属するか、サービス側に帰属するか
- 入力したデータがAIの学習に利用される設定になっていないか(オプトアウト機能の有無)
- 第三者からの著作権侵害の訴えに対する補償制度があるか
また、著作権侵害のリスクを最小限に抑えるためには、生成プロセスを記録しておくことも有効な対策です。万が一、類似性が問われた際に、既存の著作物に依拠していないことを証明するための材料となります。
| 管理項目 | 具体的な対策内容 |
|---|---|
| プロンプトの保存 | どのような指示で生成したかを記録し、特定の著作物を意図していないことを示せるようにする。 |
| 生成ログの保管 | 生成された日時や試行回数などのログを保存し、独自に制作した過程を可視化する。 |
| 類似性チェック | 画像検索ツールやコピペチェックツールを活用し、既存の著作物と酷似していないか確認する。 |
生成物が著作物として認められるための要件
AIを利用して作成したコンテンツを自社の資産として守りたい場合、「その生成物に著作権が発生するか」という点が問題になります。現在の日本の著作権法および文化庁の見解では、AIが自律的に生成したものは原則として著作物とは認められません。
著作物として保護されるためには、人間による「創作的寄与」が必要です。単に短いプロンプト(指示)を入力して生成されただけであれば、そこに人間の思想や感情が創作的に表現されたとは言い難いため、著作権は発生しないと考えられています。
一方で、AIを「道具」として使いこなし、人間が試行錯誤を重ねた結果として生まれたものであれば、著作物として認められる可能性があります。文化庁の資料においても、AI生成物が著作物と認められるか否かは、個別の事案ごとに判断されるとしています。
詳しくは、文化庁が公表している以下の資料も参考にしてください。
AIと著作権|文化庁
商用利用において、自社の著作物として主張するためには、以下の要素が重要視されます。
- プロンプトを何度も修正し、意図する表現に近づけるための試行錯誤があること
- 生成された出力物に対して、人間が加筆・修正・トリミングなどの編集を施していること
- 複数の生成物を組み合わせるなど、構成において人間の選択が入っていること
つまり、AIはあくまで補助ツールであり、最終的な完成度を高めるプロセスに人間が深く関与していることが、商用利用における権利保護の鍵となります。
生成AIと著作権に関するよくある質問
生成AIで作ったコンテンツは商用利用できますか?
多くの生成AIサービスでは、有料プランなどで商用利用を認めていますが、サービスごとの利用規約を必ず確認する必要があります。ただし、プラットフォーム側が許可していても、生成されたコンテンツが既存の著作物と酷似している場合は、著作権侵害となるリスクがあるため注意が必要です。
AI生成物に著作権は発生しますか?
現在の日本の著作権法の解釈では、AIが自律的に生成したものに対しては、原則として著作権は発生しません。ただし、人間がAIを道具として使い、創作的意図を持って大幅な修正や指示を加えた場合など、「創作的寄与」が認められるケースでは、著作物として保護される可能性があります。
特定の作家の画風やスタイルを真似ることは違法ですか?
著作権法において、アイデアや画風(スタイル)そのものは保護の対象外とされています。したがって、特定の作家の画風を学習させることや、画風を似せること自体は直ちに著作権侵害にはなりません。しかし、生成された作品が特定の既存作品と具体的表現において類似しており、かつ依拠性が認められる場合は侵害となる可能性があります。
「依拠性」とは具体的にどのようなことですか?
依拠性とは、既存の著作物を知っており、それに基づいて新たな作品を作ったという事実を指します。生成AIの場合、学習データにその著作物が含まれていたか、あるいはプロンプト(指示文)で特定の作品やキャラクターを指定したかどうかが、依拠性の判断において重要な要素となります。
著作権侵害のリスクを回避するために企業がすべき対策は?
生成AIを利用する際は、入力するデータに他人の著作物が含まれていないか確認することや、生成物が既存の著作物に類似していないか画像検索などで調査することが重要です。また、生成の過程(プロンプトやログ)を記録として保存しておくことも、万が一のトラブルの際に依拠性を否定する材料となります。
まとめ
本記事では、生成AIと著作権に関する日本の法律上の位置づけや、文化庁の見解、商用利用時のリスクについて解説しました。
重要なポイントは、「AI開発・学習段階」と「生成・利用段階」では著作権法の適用ルールが異なるという点です。日本では著作権法第30条の4により、学習段階での著作物利用は原則として許諾なく行えますが、生成・利用段階においては通常の著作権法が適用されます。
特に企業が生成AIをビジネスで活用する際は、以下の点に留意する必要があります。
まず、生成物が既存の著作物と「類似」しており、かつ既存の著作物に「依拠」していると判断された場合、著作権侵害となるリスクがあります。特定のクリエイターや作品名をプロンプトに入力して生成することは、依拠性が認められやすくなるため避けるべきです。
また、AI生成物自体には原則として著作権が発生しないため、自社のコンテンツとして権利を主張することが難しいという側面も理解しておく必要があります。人間がどの程度創作に関与したかが、著作物として認められるかどうかの分かれ目となります。
生成AIに関する法律やガイドラインは現在も議論が進められており、今後ルールが変更される可能性も十分にあります。常に最新の法規制や文化庁の情報をキャッチアップし、社内ガイドラインを策定してリスクを管理しながら活用することが求められます。
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