⑮ AIと著作権に関する考え方について
⑮ AIと著作権に関する考え方について
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| タイトル | AIと著作権に関する考え方について |
| 発行元 | 文化審議会著作権分科会法制度小委員会（文化庁） |
| 発行日 | 令和6年（2024年）3月15日 |
| バージョン | 初版（※今後の見直しを予定） |
| 対象者 | AI開発事業者・AIサービス提供事業者・AI利用者・クリエイター等の権利者、および一般社会 |
| 総ページ数 | 46ページ（本文42ページ＋開催状況・委員名簿4ページ） |
| リンクURL | https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf |
内容の詳細な要約
1. はじめに・位置づけ
生成AIをめぐって著作権者、AI事業者、AI利用者のいずれからも著作権侵害への懸念が高まる中、判例が乏しい現状を踏まえ、法的リスクの把握を助けるための「解釈上の一定の考え方」として本文書が策定された。法的拘束力はなく、個別事案は司法判断によるとしつつも、社会的な混乱を早期に解消するための実務的指針として機能することを目的としている。
2. 著作権法の基本的考え方（検討前提）
著作権法は「著作者等の権利保護」と「著作物の公正・円滑な利用」のバランスを基本とし、以下の4点が前提として整理されている。
- 著作物の範囲：「思想・感情を創作的に表現したもの」が保護対象。アイデアは保護されない（表現・アイデア二分論）。
- 保護される利益：複製権・公衆送信権等の「支分権」が及ぶ行為のみが規制対象。閲覧・鑑賞・記憶する行為には権利が及ばない。
- 権利制限規定：法第30条の4（享受目的でない利用）や法第47条の5（情報処理結果提供に付随する軽微利用）など、許諾不要の例外規定が存在する。
- 準拠法の問題：国境をまたぐ利用行為には、損害賠償は「結果発生地法」、差止請求は「保護国法」が適用される。サーバーの所在地や配信先が日本国内であれば、日本の著作権法が適用される可能性が高まる。
3. 生成AIの技術的背景
生成AIは深層学習によって大量データからパターンを習得し、入力された指示に基づいて文章・画像等を生成する。生成の仕組みとして、テキスト生成は学習データの「切り貼り」ではなく、単語の出現確率の連続計算によるものと説明されている。関係者は「AI開発事業者」「AIサービス提供事業者」「AI利用者」の3層に整理されており、RAG（検索拡張生成）やLoRAなどの新技術についても言及されている。
4. 関係者の懸念
3者それぞれの懸念が整理されている。
- 権利者（クリエイター等）：著作物が無断学習される、作風を模倣した生成物が大量流通する、仕事が奪われる、海賊版も学習されてしまうなど。
- AI事業者：意図せず著作権侵害の責任を負うリスク、利用者の悪用による連帯責任など。
- AI利用者：意図しない著作権侵害、炎上リスク、生成物の著作物性への不安など。
5. 各論点の整理（核心部分）
① 開発・学習段階
- AI学習のための著作物の複製は、原則として**法第30条の4（非享受目的利用）**が適用され、著作権者の許諾なく行える。
- ただし、「学習データに含まれる著作物の創作的表現をそのまま出力させる意図」があれば「享受目的の併存」と評価され、同条の適用が否定される。典型例は意図的な「過学習（overfitting）」。
- ただし書き（著作権者の利益を不当に害する場合）：情報解析用データベースを有償APIで販売しているにもかかわらず、robots.txtによるアクセス制限を回避してデータ収集を行う場合は、潜在的販路を阻害するものとして同条の適用除外となりうる。
- 海賊版サイトからの意図的なデータ収集は厳に慎むべきであり、それを知りながら学習した事業者は著作権侵害の規範的責任主体として問われる可能性がある。
- 学習済みモデルの廃棄請求は通常認められないが、学習データとの類似物を高確率で出力する状態にある場合は例外となりうる。
② 生成・利用段階
- 著作権侵害の成否は従来通り**「類似性」と「依拠性」**の両者で判断される。
- 依拠性については、AI学習データに当該著作物が含まれていれば「客観的なアクセス」があったとして依拠性が推認される。一方、学習データに含まれていない場合は偶然の一致として依拠性なしとなる。
- 利用者が著作物を認識せず故意・過失がない場合でも、差止請求は可能。損害賠償には故意・過失が必要。
- 事業者の責任：AIサービス提供事業者も、侵害物が高頻度で生成されるにもかかわらず抑止措置を取らない場合、規範的行為主体として責任を負いうる。逆に、適切な技術的防止措置を取っていれば責任を負う可能性は低下する。
③ AI生成物の著作物性
- AI自体は法的人格がないため著作者にはなれず、AIを道具として「創作的寄与」をした人間が著作者となる。
- 著作物性の有無は、プロンプトの詳細さ・創作的内容、試行錯誤の有無、人間による加筆・修正の程度などを総合的に考慮して判断される。
- 単なる短いプロンプト入力だけでは著作物性は認められない可能性が高い。
④ その他
- 学習済みモデルからのデータ除去（いわゆる機械学習的忘却）は現状では技術的実現可能性に課題があり、今後の技術動向を見極める必要がある。
- AI学習への補償金制度は、法第30条の4の趣旨上、著作権法内での導入は理論的説明が困難としつつも、市場ベースの対価還元の仕組みの検討は必要と指摘。
6. 今後の方針
本文書は現行法の解釈整理にとどまり、即座の立法改正を求めるものではない。今後は、①著作権侵害の具体的事例の蓄積、②AI技術の発展状況、③諸外国（米国・EU等）の動向を継続的に注視し、必要に応じて本考え方を見直すとしている。また、著作者人格権・著作隣接権（俳優・声優の声等）との関係についても今後の検討課題として挙げられている。
⑮ AIと著作権に関する考え方について【概要】
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| タイトル | AIと著作権に関する考え方について【概要】 |
| 発行元 | 文化庁著作権課（文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会） |
| 発行日 | 令和6年（2024年）4月 |
| バージョン | 初版（公表時点における考え方） |
| 対象者 | クリエイター等の権利者、AI開発・提供事業者、AI利用者、法律・政策関係者 |
| 総ページ数 | 18ページ |
| リンクURL | https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94057901_01.pdf |
内容の詳細な要約
1. 基本的な考え方（p.2〜3）
日本の著作権法は「権利の保護」と「著作物の公正・円滑な利用」のバランスを基本理念としており、AIと著作権の関係もこの観点から検討が必要です。生成AIの急速な普及に伴い判例・裁判例が乏しい中、審議会として現行法の解釈を示すために令和5年7月から検討を実施しました。検討は①AI開発・学習段階、②生成・利用段階、③AI生成物の著作物性の3つの観点に整理されています。
2. AI開発・学習段階（p.5〜10）
著作権法第30条の4（非享受目的利用）
AI学習のための著作物収集・複製は「非享受目的の利用行為」として、原則として著作権者の許諾なく行えます。「享受」とは、著作物を視聴・閲読・鑑賞することで知的・精神的欲求を満たす行為を指します。
非享受目的要件を満たさないケース
以下の場合は「享受目的」が併存するとみなされ、第30条の4は適用されません。
- 意図的な過学習によって特定クリエイターの著作物の類似物を生成させることを目的としたファインチューニング用データ収集
- **一部のRAG（検索拡張生成）**において、既存著作物の創作的表現をそのまま出力させることを目的とした入力データの収集
著作権者の利益を不当に害する場合
- 情報解析用に有償提供されているデータベースを無断複製する行為
- robots.txtなどの技術的保護措置を回避してAI学習用にデータを収集する行為は、第30条の4の権利制限対象外とされます
いわゆる「作風」の模倣
著作権法は「創作的表現」を保護し「アイデア」は保護しないため、単なる作風の模倣は著作権侵害になりません。しかし特定クリエイターを狙い撃ちにして、その創作的表現を意図的に生成させるための学習は第30条の4が適用されない場合があります。
海賊版データを用いたAI学習
海賊版サイトと知りながら学習データを収集した場合、事業者は「規範的行為主体」として著作権侵害の責任を問われる可能性があります。
3. 生成・利用段階（p.11〜14）
著作権侵害の判断基準
AI生成物をSNS公表・複製物販売する場合、通常の著作権侵害と同様に**「類似性」（創作的表現の共通性）と「依拠性」**（既存著作物を基に創作したこと）の両方が認められ、かつ権利制限規定の対象外である場合に侵害となります。
依拠性の立証
- 既存著作物が学習データに含まれるか不明でも、AI利用者がその著作物にアクセス可能であったことや高度な類似性があることを立証すれば依拠性を推認できます
- 学習段階でその著作物が使われていたことが立証できれば、AI利用者が著作物を認識していなくても依拠性が推認されます
- なお、AIによる生成が適法でも、その生成物の利用（SNSアップロード等）が適法になるとは限らず、場面ごとの判断が必要です
権利者が取り得る措置
著作権侵害が生じた場合、権利者は以下の措置が可能です。
- 新たな侵害物の生成差止・既生成侵害物の利用差止・廃棄請求
- 一定の場合、AI開発事業者への学習データセットから侵害著作物の除去（廃棄）請求
- AI開発・提供事業者への著作権侵害予防措置（特定プロンプトの生成禁止、類似物生成の技術的制限等）の請求
事業者の侵害責任
侵害物が高頻度で生成されること、または類似物生成の蓋然性を認識しながら抑止措置を取らないことは、事業者が侵害主体として責任を負う可能性を高めます。逆に類似物生成を防止する措置を講じていれば責任可能性は低減します。
4. AI生成物の著作物性（p.15〜16）
著作物の定義は「思想又は感情を創作的に表現したもの」（法第2条第1項第1号）であり、AIが自律的に生成したものはこれに該当せず著作物とは認められません。一方、人がAIを「道具」として使用し、創作意図と創作的寄与が認められる場合は著作物に該当し、AI利用者が著作者となります。
著作物性の判断要素の例：
- 指示・入力の分量：創作的表現を具体的に示す詳細な指示は創作的寄与として評価されます（単なるアイデアの羅列は不可）
- 生成の試行回数：回数自体は判断に影響しないが、生成物を確認しながら修正・試行を繰り返す行為は著作物性が認められる場合があります
- 複数生成物からの選択：単純な選択自体は判断に影響しないものの、他の創作行為との組み合わせで考慮されます
- 人間による加筆・修正：AI生成物に人が創作的な加筆・修正を加えた部分は著作物性が認められます
5. 今後の展望（p.17〜18）
本「考え方」は現時点での解釈であり、今後の判例・裁判例の蓄積、AI技術の発展、諸外国の検討状況の進展を踏まえて継続的に見直しが行われます。また、著作財産権以外の著作者人格権・著作隣接権（俳優・声優等の声を含む実演・レコードへのAI利用等）についても今後の議論を継続する方針です。さらに、クリエイター・AI開発事業者・AI利用者等の関係者間での適切なコミュニケーションと相互理解の醸成が、適切なルールやガイドライン構築の土台として不可欠と強調されています。
⑮ AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| タイトル | AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス |
| 発行元 | 文化庁著作権課（Agency for Cultural Affairs, Government of Japan） |
| 発行日 | 令和6年（2024年）7月31日 |
| バージョン | 第1版（初版） |
| 対象者 | AI開発者・AI提供者・AI利用者（業務）・一般利用者・著作権者 |
| 総ページ数 | 43ページ |
| リンクURL | https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/94097701_01.pdf |
内容の詳細な要約
第1部：AI開発・提供・利用のチェックリスト
ステークホルダーの分類
本資料は対象者を4つに分類している。AIシステムを開発する「AI開発者」、AIをサービスとして提供する「AI提供者」、業務でAIを使う「AI利用者（業務利用者）」、個人的にAIを使う「業務外利用者（一般利用者）」の4区分であり、一人が複数の区分に該当する場合は、該当するすべての区分の取組みを参照するよう求めている。
1. AI開発者のリスク低減方策
データ前処理・学習時（1-1）
- 著作権法第30条の4（非享受目的）の確認：AI学習データの収集には原則として同条が適用されるが、①学習データの創作的表現を出力させる目的の追加学習（過学習等）、②RAG用データベース作成、③特定クリエイター作品のみを使ったLoRA等の追加学習、の3ケースは「享受目的の併存」とみなされ許諾が必要となる。
- ただし書き（著作権者の利益を不当に害する場合）の確認：AI学習用に有償販売されているデータベース著作物を無許諾で複製することは同条ただし書に該当し、著作権侵害となる。
- 技術的措置（robots.txt等）の尊重：アクセス制限を回避して学習データを収集することも同様にただし書に該当しうる。
- 許諾の取得：上記要件を満たさない場合はライセンス契約等で権利者の許諾を得ること。
- 海賊版サイトの利用禁止：海賊版と知りながら学習データを収集した場合、著作権侵害の責任を問われる可能性がある。
- 著作物をそのまま出力させる学習方法を避ける：学習済みモデルが学習データと高類似の生成物を高確率で生成する場合、モデル自体が著作物の複製物と評価され廃棄請求が認められる可能性がある。
AI開発時（1-2）
- 類似物生成防止の技術的措置の採用：開発段階で既存著作物と類似したものを生成しない措置を取ることで、「非享受目的」の判断にプラスに働き、AI開発者の侵害責任リスクを低減できる。
- 学習データのトレーサビリティ確保：学習データの出所・収集ポリシー・学習過程の意思決定を記録・文書化し、事後的に検証できる状態を保つ。
AI開発後（1-3）
- AI利用者等への情報提供：学習データの内容、類似物生成防止措置の概要をAI提供者・利用者に提供することが望ましい。
- 社会への情報発信：生成AIの仕組みや動作メカニズムについて、社会に対して分かりやすく発信することが求められる。
2. AI提供者のリスク低減方策
AIシステム実装時（2-1）
- 類似物生成防止措置の採用：実装段階でも著作権侵害リスクを低減する技術的措置を取ることで、AI提供者の侵害責任リスクを低減できる。
- 著作権侵害への予防措置・対応計画の策定：学習済みモデルの選択・技術的措置の採用に加え、侵害発生時の対応（情報共有、サービス停止・復旧、原因解明、再発防止）をあらかじめ想定しておく。
AIシステム・サービス提供後（2-2）
- 利用者への適切な情報提供：①生成AIを利用している事実、②適切・不適切な使用方法、③学習データの収集ポリシー、の3点を平易でアクセスしやすい形で開示することが望まれる。
- 利用規約の整備：著作権侵害となる利用（既存著作物の題号等を入力して類似物を生成させる行為等）を禁止・制限する規定を利用規約に盛り込むことで、AI提供者の責任リスクを低減できる。
3. AI利用者（業務利用者）のリスク低減方策
- 利用前の情報確認：生成AIの仕組みと特性、学習済みモデルに関する情報、利用規約の確認、従業員への著作権教育（AI生成物の著作物性と著作権侵害の問題を混同しないよう留意）の4点を事前に確認すること。
- 著作物入力の際の「非享受目的」確認：既存著作物と類似した生成物を得る目的で入力する場合は著作権法第30条の4が適用されず、許諾が必要。
- 生成と利用の区別：生成行為自体は私的利用や検討過程での利用として適法でも、インターネット配信等の利用は権利制限規定の範囲外となる場合が多い。
- 類似性の事前確認：生成物を利用する前に既存著作物との類似性をインターネット検索等で確認すること。
- 依拠性の管理：既存著作物のタイトルやキャラクター名を入力した場合は依拠性が認められやすくなるため、生成に使用したプロンプト等の記録を保持しておくことが望ましい。
- ステークホルダーへの説明：AI生成物を取引対象とする場合は、AIを利用した旨やその著作物性について適切に説明すること。
4. 業務外利用者（一般利用者）のリスク低減方策
業務利用者と同様の確認事項（生成AIの特性・利用規約・著作権理解の習得）に加え、以下の点が強調されている。
- 私的使用目的の複製（著作権法第30条1項）の活用：個人的・家庭内の私的使用目的であれば、類似性・依拠性があっても権利者の許諾なく生成・鑑賞が可能。
- 教育目的の利用：学校等の教育機関での授業利用も同様に権利制限規定の適用対象となる。
- ただし、SNSへのアップロード等の利用行為は権利制限の対象外となる場合が多いため注意が必要。
第2部：権利者のためのガイダンス
前提知識の把握
生成AIの開発・提供・利用に伴って生じる法定利用行為（複製・公衆送信等）を①事前学習、②追加学習、③RAG用データベース作成、④生成・出力、⑤生成物の利用、の各段階に分類・図示し、権利者が対応を検討する際の基礎的な理解を提供している。
自身の作品に類似したAI生成物への対応
- 著作権侵害の要件：「類似性」（既存著作物の表現上の本質的な特徴を直接感得できること）と「依拠性」（既存著作物に接してそれを用いること）の両方が必要。
- 類似性の立証：アイデアのみの共通は非該当。創作的表現が一部でも共通していれば類似性あり。
- 依拠性の立証：AI利用者が既存著作物を認識していたこと（Image to Imageでの入力、タイトル・キャラクター名の入力、アクセス可能性、高度な類似性）を積み上げて立証していく。学習データへの含有を直接立証できればさらに強い根拠となる。
- 取り得る措置：差止請求（著作権法第112条）・損害賠償請求（民法709条）・不当利得返還請求・刑事告訴が可能。AI利用者だけでなく、侵害物を高頻度で生成するAI開発者・AI提供者も責任を問われる場合がある。
- 権利制限規定の確認：私的使用、検討過程、教育機関での利用は著作権侵害とならない場合があるため、行為ごとに確認が必要。
自身の作品がAI学習に利用されることへの対応
- 事前対応①：技術的措置：robots.txtへの記載でクローラをブロックするか、ID・パスワード管理領域に著作物をアップロードすることで学習データとしての収集を一定程度防止できる。
- 事前対応②：AI学習用データとして販売：著作物を含むデータセットをAI学習用途で有償販売（ライセンス提供）することで、無許諾での学習収集を著作権侵害として法的に防ぐことが可能。robots.txtの記載と組み合わせることが推奨される。
- 事後対応：著作権侵害を伴うAI学習に対しては、差止請求・損害賠償請求・不当利得返還請求・刑事告訴が可能。なお、学習済みモデル自体は通常「著作物の複製物」とは評価されないが、学習データと高類似の生成物を高確率で生成する状態にある場合はモデルの廃棄請求が認められる余地がある。
著作権侵害への対応と相談窓口の活用
著作権は私権であり行使するかどうかは権利者の選択に委ねられる。実際の権利行使に際しては弁護士等の法律専門家への相談が重要であり、文化庁が「インターネット上の海賊版による著作権侵害対策についての相談窓口」および「文化芸術活動に関する法律相談窓口」でAIと著作権に関する無料弁護士相談を提供していることが案内されている。
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】