⑩ AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ
⑩ AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| タイトル | AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ |
| 発行元 | AI時代の知的財産権検討会（内閣府 知的財産戦略推進事務局・事務局） |
| 発行日 | 2024年5月 |
| バージョン | 中間とりまとめ（確定的な法的評価ではなく、公表時点での考え方を示すもの） |
| 対象者 | AI開発者・提供者・利用者、クリエイター等の権利者、関係省庁・政策立案者、一般社会 |
| 総ページ数 | 93ページ（委員名簿・オブザーバーリスト含む） |
| リンクURL | https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/chitekizaisan2024/0528_ai.pdf |
内容の詳細な要約
Ⅰ. はじめに（背景・現状・検討課題）
背景： 2017年の「新たな情報財検討委員会報告書」以降、生成AIが急速に発展・普及したことで、著作権侵害リスクや大量のAI生成物による社会的懸念が高まった。2023年の知的財産推進計画2023を受け、本検討会が設置された。
生成AI技術の概要： 文書ではAIのライフサイクルを①学習段階（生データ→学習用データ→学習済みモデル）と②生成・利用段階（生成指示→コンテンツ出力→販売・利用）に分けて整理。文章（LLM）、画像（拡散モデル等）、音声、動画の各生成AIの仕組みを解説している。
国際動向： 米国（バイデン大統領令、Getty/NYT訴訟）、EU（AI法成立）、中国（生成AIサービス管理暫定弁法）、G7広島AIプロセス、国連決議など主要な動向を網羅的に整理。
Ⅱ. 基本的視点
本検討会の基本的視点として以下の3点を設定：
- 産業競争力強化の視点：生成AIの開発・提供・利用促進による付加価値創出
- AI技術の進歩促進と知的財産権保護の視点：5〜10年先を見据えたバランスの確保
- 国際的視点：国際動向を踏まえた対応
Ⅲ. 生成AIと知財をめぐる懸念・リスクへの対応
対応策の基本方針として、法・技術・契約の三位一体での実現を確認。
1. 著作権法との関係
学習段階：
- 著作権法30条の4（非享受目的利用）により、AI学習は原則として許諾不要
- ただし、①享受目的が併存する場合（例：特定作家の作風を意図的に出力させる追加学習）や、②著作権者の利益を不当に害する場合（例：データベース著作物のクローリング）は例外的に許諾が必要
- 海賊版サイトから学習した場合、AI事業者が規範的行為主体として責任を問われる可能性あり
生成・利用段階：
- 類似性（著作物の本質的特徴が感得できるか）と依拠性の両方が認められる場合に著作権侵害
- AI利用者が既存著作物を認識していた場合は依拠性あり；認識していなかった場合でも学習データに含まれていれば通常依拠性が推認される
- ただし、技術的に創作的表現が出力されない状態が担保されている場合は依拠性なしと判断される余地あり
AI生成物の著作物性：
- 個別具体的に、人間の創作的寄与の積み重ねを総合考慮して判断
- 詳細なプロンプト、試行・修正の繰り返し、選択行為の組み合わせが寄与要素
- 人間が加筆・修正した部分は通常著作物性あり
AI事業者の侵害主体性：
- 侵害物が高頻度で生成される、または侵害の蓋然性を認識しながら抑止措置を講じない場合、事業者が規範的行為主体として責任を負う可能性が高まる
2. 著作権法以外の知的財産法との関係
| 法律 | 学習段階 | 生成・利用段階 |
|---|---|---|
| 意匠法 | 登録意匠を学習させる行為は「実施」に非該当、意匠権及ばず | 依拠性不要、従来の侵害判断と同様 |
| 商標法 | 学習用データとしての使用は「使用」に非該当、商標権及ばず | 依拠性不要、同一・類似性で判断 |
| 不正競争防止法（商品等表示） | 「混同」を生じさせるものではなく非該当 | 一般的な違法性判断と同様 |
| 不正競争防止法（商品形態模倣） | 「使用」は規制対象外で非該当 | 依拠性要件あり（著作権法準用可） |
| 営業秘密・限定提供データ | 一般的な不正競争行為の判断と同様 | 元データが学習済みモデル・出力に含まれる場合に使用・開示に該当 |
肖像権・パブリシティ権： 生成AI特有の判断基準はなく、一般的基準と同様。「声」については、パブリシティ権（「肖像等」に声が含まれる）による保護の可能性あり。
3. 技術による対応
主な技術的対応策として以下を整理：
- AI生成コンテンツの識別技術：電子透かし（SynthID等）、コンテンツ認証情報（C2PA規格）、AI検出ツール
- フィルタリング：類似画像検索、存命アーティストのスタイルプロンプト拒否（DALL-E3等）
- クローラ拒絶技術：robots.txt、ID・パスワードによるアクセス制限（回避は不正アクセス禁止法違反）
- 学習妨害技術：画像へのノイズ付加（Glaze、Mist）
- 学習元追跡・除外技術：学習元データ追跡研究、オプトアウト（現状では再学習が必要）
4. 契約による対応（対価還元）
- 権利制限規定が適用される場合でも、追加的な学習データ提供契約による対価還元は有効かつ推奨される
- 方策例：①追加学習用学習データ有償提供、②クリエイター自身による生成AI開発・販売、③クリエイター自身による生成AI活用、④裁判・ADRによる紛争解決
- 民間事例：Shutterstock、Adobe（Firefly）、Getty Images、AP通信、AIいらすとやなど
5. 個別課題
労力・作風の保護：
- 「作風」（アイデア）は著作権法の保護対象外。類似にとどまる限り著作権侵害にならない
- ただし、特定クリエイターの少量作品のみを追加学習して創作的表現を出力させる目的の場合は享受目的が併存し許諾必要
- 一般不法行為責任による保護の可能性はあるが限界あり。法ではなく技術・契約の活用が重要
声の保護：
- 肖像権（「容ぼう等」）：「声」は含まれないと解釈され、保護困難
- パブリシティ権：「声」は「肖像等」に含まれ、顧客吸引力の利用を目的とする場合に保護可能
- 著作隣接権：「実演」が保護される。「声」そのものは対象外
- 詐欺罪・偽計業務妨害罪等の刑事罰の対象になりうる
デジタルアーカイブの整備：
- パブリックドメイン・適正に権利処理済みのデータ・公的機関が著作権を有する文書を中心に整備を進めることが当面の基本方針
- AI学習用データの技術仕様：読み込みライブラリのあるフォーマット、高精細・構造化データが望ましい
ディープフェイク：
- 著作権法（翻案権・公衆送信権）、名誉毀損罪、不正競争防止法等で対応可能
- ただし被写体（実演家でない者）は著作権法上の固有の権利侵害主張は困難
- 知的財産法とは切り離した規制議論も必要。海外では選挙・ポルノ等目的での規制が進展
6. 横断的見地からの検討
法・技術・契約の相関関係： 三者は別個独立でなく相互補完的に機能する動的なシステム。法的ルールの正しい理解を土台に、技術と契約が相互に担保・補完し合う。
AIガバナンスとの連動： 「AI事業者ガイドライン」（総務省・経産省）との連携を重視。安全性・公平性・透明性・アカウンタビリティ等の共通指針を踏まえた取組を推進。
各主体への期待事項（参考例）：
- AI開発者：適法なデータ収集・学習、ガードレール技術の採用、トレーサビリティ確保、情報開示
- AI提供者：フィルタリング技術の採用、サービス規約の整備、ステークホルダーへの情報提供
- AI利用者（業務）：知財配慮のあるAI選択、責任ある出力の事業利用判断
- 権利者：生成AIリテラシー向上、オプトイン/オプトアウトの選択、技術的アクセス管理
- 一般利用者：適正利用、AI仕組みの理解
国際ルール形成： G7・ISO/IEC等の場で、学習データ基準・データ識別方法・権利保護の範囲等の国際ルール形成・標準化への主体的参画が必要。
Ⅳ. AI技術の進展を踏まえた発明の保護（特許法）
AI利用発明の取扱い：
- 現時点ではAIは支援ツールであり、自律的な発明はない
- 発明者は自然人に限定（特許法の文言・構造上）
- AI利用発明でも「発明の特徴的部分の完成への創作的寄与」があった自然人が発明者
- 米USPTOも2024年2月に同趣旨のガイダンスを公表。DABUS出願は日本を含む多数国で否定
- 将来的にAIが自律的に発明する段階に備えた継続検討が必要
進歩性・記載要件の審査：
- 現時点では既存の審査実務を変更すべき事情は認められない
- 進歩性：AI技術を含む技術常識・技術水準を的確に把握した上で従来の運用に従って判断
- 記載要件（実施可能要件・サポート要件）：AI予測のみで実験結果がない場合は原則として要件不充足。技術の発展に応じた審査基準の継続的な更新が必要
Ⅴ. おわりに
生成AIはまだ本格的AI時代の黎明期にある。関係省庁（文化庁・特許庁・経産省・総務省）の連携の下、AIガバナンスの観点を踏まえたエコシステムの実現に向けた継続的な検討・周知啓発が必要。本検討会は国際動向や各所管省庁の検討状況を踏まえ、横断的な検討が必要な際に引き続き議論を行うとしている。
⑩ AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ（概要）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| タイトル | AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ（概要） |
| 発行元 | 内閣府 知的財産戦略推進事務局 |
| 発行日 | 2024年5月28日 |
| バージョン | 中間とりまとめ（第7回検討会を経て公表） |
| 対象者 | AI開発者・提供者、コンテンツ権利者、政策立案者、法律・知財関係者 |
| 総ページ数 | 7ページ（概要版） |
| リンクURL | https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/chitekizaisan2024/2411_gaiyou.pdf |
📝 内容の詳細な要約
Ⅰ. 開催の背景と構成
生成AIツールの急速な普及を受け、AI開発・提供・利用を促進しつつ、懸念やリスクに適切に対応するため検討会を設置。2023年10月から2024年4月にかけて計7回開催（JASRAC・日本マイクロソフト・文化庁・経産省等へのヒアリングを含む）。
Ⅱ. 検討課題Ⅰ：生成AIと知財リスクへの対応
① 著作権法との関係
- 学習段階：著作権法30条の4により、原則として権利者の許諾不要。ただし「享受目的」と「非享受目的」が併存する場合や、著作権者の利益を不当に害する場合（例：AI学習用データベース著作物）は許諾が必要。
- 生成・利用段階：著作権侵害の判断基準は「類似性＋依拠性」。生成AI利用者は直接の侵害行為主体となり得る。学習データに既存著作物が含まれる場合は依拠性が推認されるが、技術的措置（創作的表現が生成されない仕組み）を講じていれば否定される。生成AI事業者も、侵害物生成の抑止措置を取っていない場合は責任を問われる可能性がある。
② 著作権法以外の知財との関係
- 意匠・商標・不正競争防止法（商品等表示・商品形態模倣）：学習段階は規制対象外。生成段階の違法性判断は「類似性」のみ（商品形態模倣は「実質的同一性＋依拠性」）。
- 営業秘密・限定提供データ：不正取得・使用・開示は不競法の規制対象。外部AIサービスへの入力により秘密管理性等を喪失した場合は保護対象外。
- AI生成物の保護：商標法・不競法はAI生成物も保護対象。著作権法・意匠法は「人の創作的寄与」がないAI生成物は保護対象外。
③ 技術による対応
電子透かしによるAI生成コンテンツの識別、類否判定フィルタリング、robots.txtやアクセス制限による収集拒絶、画像への学習妨害ノイズ付与、学習元コンテンツの個別追跡・除外技術など。
④ 契約による対応（対価還元）
権利制限規定の有無にかかわらず、当事者間の有効な契約（対価還元）の効力は妨げられない。追加学習（ファインチューニング）用データ提供、クリエイター自身によるAI開発・活用など、多様な契約形態を想定。
⑤ その他個別課題
- 労力・作風の保護：著作権法の保護対象外。ただし学習データの創作的表現を出力させる目的がある場合は許諾必要。限定提供データ等は不競法で保護。
- 声の保護：パブリシティ権での保護可能性あり。知的財産法による保護は限定的。なりすましは詐欺罪等の対象。
- デジタルアーカイブ：まずパブリックドメインデータ・公的機関著作権データ・権利処理済みデータを中心に検討。
- ディープフェイク：著作権侵害・肖像権・パブリシティ権・名誉毀損罪等の観点から対応。
⑥ 横断的見地
法・技術・契約の三手段は相互補完関係にあり、AIガバナンス（安全性・公平性・透明性）の議論と連動して、関係者全体が連携して取り組む必要がある。目指すべき姿は「コンテンツ創作者にとって信頼できる開発者の下に良質データが集積し、高度な生成AIが開発・提供される好循環」。
Ⅲ. 検討課題Ⅱ：AI技術進展を踏まえた発明の保護
① AIを利用した発明の取扱い
現時点ではAIが自律的に発明を行う段階とは言えず、AIを利用した自然人による発明が一般的。従来の発明者認定の考え方（発明の特徴的部分への関与度に応じた認定）が引き続き適用可能。
② 進歩性等の特許審査上の課題
AI技術の存在を踏まえつつ、これまでの運用通り「先行技術・技術常識・技術水準を総合考慮して当業者が容易に想到できたか」を判断。また、AIを特許審査プロセスに積極活用することで審査の効率化・質向上を図り、出願・権利化をサポートするAIサービスの開発・利用等によるイノベーション創出も検討が必要とした。
Ⅳ. 結論・今後の方向性
知財とAIガバナンスの観点を踏まえたエコシステムの実現に向け、関係省庁が連携して周知啓発を行い、AI事業者等の各主体による自律的な取組を促進することへの期待が示されている。AI技術のさらなる進展等、前提の変化に応じて各所管省庁において継続的な検討・議論が求められるとしている。
⑩ AI時代の知的財産権検討会「中間とりまとめ」― 権利者のための手引き ―
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| タイトル | AI時代の知的財産権検討会「中間とりまとめ」― 権利者のための手引き ― |
| 発行元 | 内閣府 知的財産戦略推進事務局 |
| 発行日 | 2024年11月 |
| バージョン | 初版（中間とりまとめ：令和6年5月版に基づく） |
| 対象者 | 権利者（クリエイター等）― イラストレーター・音楽家・デザイナー・著作者など |
| 総ページ数 | 43ページ |
| リンクURL | https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/chitekizaisan2024/2411_tebiki.pdf |
📋 内容の詳細な要約
第1章：はじめに
内閣府「中間とりまとめ」（2024年5月）を権利者向けにわかりやすく解説した補助資料。文化庁・経済産業省・総務省等の関連ガイドラインと併用して参照することが推奨されている。法的拘束力はなく、確定的な法的評価を示すものではない。
第2章：AIと知財が両立するエコシステムとは？
AIの技術進歩のみを優先すると知財侵害が生じ、権利保護のみを優先するとAI活用の便益が損なわれる。そのため、両者が共存できる「好循環型エコシステム」の実現が必要とされる。具体的には「信頼できるAI事業者への良質なデータ提供 → 高度な生成AIの開発 → 新たな創作活動の促進 → 適切な対価還元」というサイクルを目指す。対応手段は法・技術・契約の3つを相互補完的に組み合わせることが重要。
第3章：権利者に期待される取組事項例
❶ 情報収集・理解
- 生成AIの仕組み（学習段階・生成利用段階）を把握する
- 著作権法・特許法・意匠法・商標法・不正競争防止法など各知的財産法の保護対象と目的を理解する
❷ AI学習への対応策
オプトイン（積極的なデータ提供）の場合：
- ファインチューニング用にデータを整備し、AI事業者と使用許諾契約を締結して対価を得る
- 提供先以外へのデータ流出を防ぐため、
robots.txtやID・パスワードによるアクセス制限を実施する
オプトアウト（AI学習に利用されたくない）の場合：
- AI学習利用を禁止した利用規約を持つプラットフォームを選択して作品を公開する
robots.txtによるクローラー収集制限を設ける（ただし完全ではない）- 画像に特殊なノイズを加えてAI学習を妨害する技術を利用する（悪質な妨害目的は刑事罰の対象になる可能性あり）
- 自身のデータをもとに自ら生成AIを開発・販売し収益化する
第4章：法・技術・契約の概要
4-1. 法的ルール
| 段階 | 主な論点 |
|---|---|
| 学習段階 | 著作権法30条の4により、非享受目的のAI学習は原則許諾不要。ただし享受目的が併存する場合や、有償データベースを利用する場合は許諾が必要。意匠法・商標法・不正競争防止法では学習行為自体は規制対象外。 |
| 生成・利用段階（侵害） | 著作権侵害には「類似性＋依拠性」が必要。意匠法・商標法・不正競争防止法は「類似性」のみで判断。 |
| 生成・利用段階（保護） | AI生成物は、人に「創作意図」と「創作的寄与」が認められる場合に著作物として保護される可能性がある。商標法・不正競争防止法は創作性を問わず要件次第で保護可能。 |
また、肖像権・パブリシティ権（声の保護を含む）などの周辺領域にも言及。AIによる声のなりすましは詐欺罪・名誉毀損等の責任が生じ得る。
4-2. 技術による対応
| 技術例 | 特徴 | 留意点 |
|---|---|---|
robots.txtによる収集制限 | クローラーのアクセスを制限 | 無視するクローラーには効果なし |
| ID・パスワードによるアクセス制限 | ペイウォール等で広く採用 | 不正回避は不正アクセス禁止法違反 |
| 学習妨害ノイズの付与 | 画像をAIが誤認識するよう加工 | 悪質な業務妨害は刑事罰の対象の可能性 |
| フィルタリング（類似判定） | 生成物が既存著作物に類似していないか確認 | 機械判定と知財法上の判定は必ずしも一致しない |
4-3. 契約による対価還元
3つの方策例を提示：
- ファインチューニング用データ提供 ― AI事業者と契約し、良質なデータを有償提供
- クリエイター自身がAIを開発・販売 ― 自身のデータで学習させたモデルを提供して収益化
- クリエイター自身がAIを活用して創作 ― 生成物の著作物性・他者の権利侵害には個別に注意が必要
第5章：留意事項・相談窓口等
判断に迷う場合は法律専門家への相談を推奨。文化庁・特許庁等の相談窓口を案内。関連する政府ガイドライン5件のURLを掲載（今後改訂の可能性あり）。
他のガイドラインは以下よりご覧ください
AIガイドライン 18本 構造化インデックス
【一覧】日本政府 AIガイドライン 18本【INDEX】