生成AIの企業利用と著作権リスク｜法務部が押さえるべき法的解釈とコンプライアンス指針

企業活動における生成AIの利用を検討している法務部担当者向けに、著作権に関するリスク、法的解釈、最新のガイドライン、および企業が取るべき実践的な対応策を網羅的に解説します。

生成AIは業務効率化や新たな価値創出の可能性を秘める一方、その利用には法的な課題が伴います。特に、生成AI著作権の問題は、企業のコンプライアンスとレピュテーションに直結する重要なテーマです。本記事では、法務担当者が直面するであろう具体的な課題を整理し、安全なAI活用のための指針を提示します。

 

 

生成AIの企業利用で直面する著作権侵害リスクの全体像

生成AIの企業利用における著作権リスクは、主に「AIの学習データ」と「AIによる生成物」の2つの段階で発生します。AIのプロセスは大きく「開発・学習段階」と「生成・利用段階」に分けられ、それぞれに異なる法的リスクが潜んでいます。これらのリスクを事前に理解し、対策を講じることが、トラブルを未然に防ぐ鍵となります。企業は、AI開発者が負う責任だけでなく、自社がAIユーザーとして負う可能性のある責任についても十分に検討しなければなりません。

AI学習段階での著作権侵害リスクとその法的責任

AIの学習段階では、AI開発者が著作権者の許諾なくデータを収集・複製することによる著作権侵害が最大のリスクです。AIモデルの開発には、インターネット上から文章、画像、プログラムコードといった膨大なデータを収集・複製することが一般的ですが、このデータに著作物が含まれている場合、原則として著作権（複製権など）の保護対象となります。

AI開発者がこの学習行為について適法性を確保できていない場合、そのAIサービスを利用する企業も、共同不法行為や幇助を問われる可能性が理論上は存在します。

日本においては、後述する著作権法第30条の4により、一定の条件下で無許諾での学習が認められていますが、この規定の適用範囲には限界があり、万能ではありません。法務部としては、利用を検討しているAIサービスが、学習データの権利処理についてどのような方針をとっているかを確認することが重要です。

AI生成物の利用における二次的著作物・翻案権侵害のリスク

AIが生成した成果物が既存の著作物と酷似している場合、翻案権などの二次的著作物を創作する権利の侵害にあたるリスクがあります。著作権侵害の成否は、生成物が既存の著作物に対して「依拠性」と「類似性」の2つの要件を満たす場合に認められます。

依拠性とは既存の著作物をもとに創作したことを指し、類似性とは表現が酷似していることを意味します。

例えば、特定の著名なキャラクターやイラストを学習したAIが、それに酷似した画像を生成し、企業がそれを広告などに利用した場合、元のキャラクターの著作権者から著作権侵害を主張される可能性があります。

この問題は、文章、音楽、プログラムコードなど、あらゆる種類の生成物に当てはまります。生成物が偶然似たのではなく、AIが特定の著作物を学習した結果として類似のものを出力した場合、依拠性が認められやすくなるため注意が必要です。

企業における著作権侵害発生時の潜在的損害とレピュテーションリスク

企業が生成AI利用により著作権侵害を起こした場合、差止請求や損害賠償請求といった直接的な法的・金銭的損害だけでなく、企業イメージやブランド価値が大きく損なわれるレピュテーションリスクに直面します。

特に、コンプライアンス遵守が厳しく求められる現代において、著作権侵害という事実は、取引先や消費者からの信頼を大きく損なう原因となります。

訴訟への対応には多大な時間と費用がかかり、たとえ最終的に勝訴したとしても、その過程で企業の評判は傷つきます。一度失われた社会的信用を回復することは困難であり、事業活動全体に長期的な悪影響を及ぼす可能性があります。

法務部としては、こうした潜在的損害の大きさを経営層に正しく伝え、予防法務の観点から万全の対策を講じる責務があります。

現行法における生成AIと著作権の解釈：日本および海外の動向

生成AIと著作権の法的解釈は世界的に発展途上であり、特に日本の著作権法第30条の4の柔軟な規定と、米国・EUのより厳格なアプローチとの違いを理解することが重要です。

各国の法制度には違いが見られ、グローバルに事業展開する企業にとっては、各国の法規制を把握し、地域に応じたリスク管理を行うことが重要です。特に日本、米国、EUの動向は、今後の世界の標準を形作る上で重要な意味を持ちます。

日本著作権法第30条の4（AI学習）の適用範囲と限界

日本の著作権法第30条の4は、著作物に表現された思想または感情の享受を目的としない利用、いわゆる「非享受利用」であれば、原則として著作権者の許諾なく著作物を利用できると定めています。

これには、情報解析やAI開発のための学習データとしての利用が含まれると解釈されており、日本のAI開発において有利な法的環境を提供しているとされています。

主要国・地域における生成AIと著作権の法的アプローチ比較

しかし、この条文には「ただし、当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、この限りでない。」というただし書きが存在します。この「著作権者の利益を不当に害する場合」の具体的な解釈が、今後の生成AIの著作権に関する議論の核心となります。

例えば、AI学習専用に販売されているデータベースを無断で学習に利用するケースなどは、このただし書きに該当し、違法となる可能性が高いと考えられています。

米国・EUにおける生成AI関連の著作権議論と法整備の方向性

米国では、著作物の公正な利用を認める「フェアユース」原則がAIの学習データ利用に適用されるかが最大の争点です。フェアユースは、①利用の目的と性格、②著作物の性質、③利用された部分の量と実質性、④利用が著作物の潜在的市場または価値に与える影響、という4つの要素を総合的に考慮して判断されます。

現在、The New York Times社がOpenAI社やMicrosoft社を提訴するなど、フェアユースの適用を巡る大規模な訴訟が複数進行中であり、その判決が今後の動向を大きく左右します。

一方、EUでは、包括的な「AI法」が成立し、その中で生成AIの開発者に対し、学習に用いた著作権保護されたデータの概要を公表する「透明性義務」を課しています。

これは、権利者が自身の著作物が学習に使われたかを把握しやすくするための措置であり、米国の判例法中心のアプローチとは異なる、規制に基づいたアプローチと言えます。今後の動向として、米国では判例の蓄積を通じてフェアユースの境界線が徐々に明確化される一方、EUではAI法に基づき、開発者への透明性義務がさらに強化されると予測されます。

また、世界的に著作権者がAI学習からの「オプトアウト」（除外申請）を行う権利をどう保護するかが共通の課題となるでしょう。

生成AIの著作権問題と出力物の著作権帰属に関する論点

生成AIの著作権問題は、学習データの適法性と、AI生成物の権利が誰に帰属するのかという2つの大きな論点に分けられます。これらは、生成AIの適法性と、企業が生成物を資産として活用できるかを左右する、実務上重要な問題です。

学習データスクレイピングとフェアユース原則

AIの学習データ収集に用いられるウェブスクレイピングは、サイト利用規約違反や各国の著作権法上の権利制限規定（日本の第30条の4、米国のフェアユース等）に抵触する法的リスクを伴います。

ウェブスクレイピングは、インターネット上の公開情報からプログラムを用いて自動的にデータを収集する一般的な手法ですが、収集対象のWebサイトの利用規約で禁止されている場合、契約違反や不正アクセス禁止法違反に問われる可能性があります。

AI生成物における人間の創作的寄与の評価要素

著作権法の観点からは、スクレイピングによるデータの複製が、各国の権利制限規定の範囲内で行われるかが問題となります。これらの規定は、技術革新を促進する公益性と、著作権者の正当な利益保護とのバランスを取ることを目的としており、その解釈は常に議論の対象となっています。

企業としては、利用するAIサービスの開発者が、学習データを適法に収集しているかを確認することがリスク管理の第一歩です。

AI生成物の著作権主体性と権利帰属の判断基準

AIが生成したコンテンツの著作権が誰に帰属するのか、という「生成AI著作権 帰属」の問題は、その生成プロセスにおける人間の「創作的寄与」の有無と程度によって判断されます。

現在の日本の著作権法では、著作物は「思想または感情を創作的に表現したもの」と定義されており、AI自体は著作権の主体とはなり得ません。したがって、著作権が発生する場合、それはAIの利用者、つまり人間に帰属することになります。

利用者が単に「美しい風景」といった簡単な指示を与えただけで、あとはAIが自律的に生成した場合、人間の創作的な関与が乏しいと判断され、著作物として保護されない可能性が高くなります。

一方で、利用者が独自のアイデアに基づき、試行錯誤を繰り返しながら綿密かつ具体的なプロンプトを入力し、生成された複数の候補から意図に合うものを選択・結合・修正した場合などは、創作的寄与が認められ、利用者に著作権が発生する余地があります。

AI生成物の「創作性」と「人間の寄与」の評価

著作権保護の要件である「創作性」がAI生成物に認められるかは、人間の寄与がどの程度の水準に達しているかで評価されます。文化庁が2024年3月に公表した「AIと著作権に関する考え方について」では、この点に関する一定の考え方が示されました。

それによると、AI利用者が創作の意図を持ち、創作的寄与と評価できる行為を行ったかどうかが重要視されます。具体的な評価要素として、以下のような点が挙げられます。

これらの行為が総合的に評価され、人間の思想・感情が創作的に表現されていると認められれば、その生成物は著作物として保護されることになります。

国内外の最新判例・政府ガイドラインが示す生成AI著作権侵害の判断基準

生成AIの著作権侵害の判断基準は、現在進行中の訴訟における裁判所の判断や、政府・業界団体が公表するガイドラインによって具体化されつつあります。

法制度がまだ追いついていない新しい技術領域においては、裁判所の判断や行政機関の見解が、事実上のルールとして機能することが多く、これらの動向を注視することが重要です。特に生成AIによる著作権侵害の判例は、今後の企業の対応方針を決定する上で重要な指標となります。

国内外の著作権侵害に関する代表的な係争事例とその争点

生成AIの著作権侵害を巡る代表的な係争事例は米国で頻発しており、AIの学習行為の適法性（フェアユースの成否）と、生成物が既存著作物の権利を侵害するか（類似性・依拠性）が主な争点です。これらの事例における争点を理解することは、自社のリスクを評価する上で役立ちます。

具体的な判例として、ストックフォトサービス大手Getty Imagesが画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元Stability AI社を提訴した事例があります。この訴訟では、

①Getty Imagesが権利を持つ画像が許諾なく学習データとして使用されたこと（学習行為の違法性）、

②生成される画像にGetty Imagesのウォーターマークが歪んだ形で現れることがあること（生成物が原著作物の複製物・翻案物にあたる可能性）が争われています。

同様に、アーティストグループがMidjourneyなどを訴えた事例（Andersen v. Stability AI et al.）や、The New York Timesの訴訟では記事をほとんどそのまま出力する「リガージテーション」問題が大きな争点となっています。

これらの訴訟は、学習行為そのものの違法性と、生成物が原著作物の権利を侵害するかという二重の論点を含んでいます。日本ではまだ司法判断が確定した判例はありませんが、今後の動向が注目されます。

政府および業界団体が発表する生成AI利用ガイドラインの要点

日本政府や業界団体が発表するガイドラインは、AI生成物が既存の著作物と類似・依拠する場合に著作権侵害となりうる点を強調し、企業にガバナンス体制の構築を求めています。法的な不確実性が高い状況を受け、これらの生成AIにおける著作権ガイドラインは、法務部が社内規程を策定する際の重要な参考資料となります。

文化庁の「AIと著作権に関する考え方について」では、AI開発・学習段階と生成・利用段階に分けて、著作権法上の考え方を整理しています。特に、生成・利用段階において、生成物が既存の著作物と類似し、かつ依拠している場合には著作権侵害となる可能性を明確に指摘し、利用者側に注意を促しています。

また、経団連が公表した「生成AIの企業での利活用に向けた実践的な取り組み」では、ガバナンス体制の構築や人材育成の重要性が強調されており、法務部門だけでなく、経営層や人事部門も巻き込んだ全社的な取り組みの必要性を示唆しています。

参考：AIと著作権に関する考え方について

参考：AI活用戦略～AI-Readyな社会の実現に向けて～

企業が遵守すべき生成AI利用の著作権ポリシーと具体的な対策

企業が生成AIを安全に利用するためには、信頼できるツールの選定、出力物のチェック体制の構築、そして明確な社内利用規程の策定という3つの具体的な対策が不可欠です。理論的な理解だけでなく、それを実務に落とし込み、全従業員が遵守できる仕組みを構築することが、効果的なリスク管理につながります。ポリシーは、企業の事業内容やAIの利用目的に応じてカスタマイズする必要があります。

生成AIツールの選定基準と著作権関連利用規約の確認

生成AIツール選定の最初のステップは、学習データの適法性や生成物の権利関係、そして著作権侵害時の補償条項などを利用規約で確認することです。特に、学習データの適法性と、生成物の権利関係に関する条項は入念に確認する必要があります。

例えば、Adobe Fireflyのように、学習データを自社が権利を持つストックフォトサービス「Adobe Stock」などに限定し、商用利用における安全性をアピールしているサービスも存在します。

実際に、大手広告代理店などでは、こうした権利関係がクリーンなAIをデザインの初期案作成に活用し、制作プロセスを効率化しつつ著作権リスクを管理する成功事例も出てきています。

ツール選定時には、サービス提供者が著作権侵害のリスクをどのように管理し、万が一の際にユーザーを保護するための補償（Indemnification）を提供しているかを確認することが重要です。安易なツール選定は、将来的に大きな法的紛争を招く可能性があります。

生成AI利用における出力物のチェック体制と人の関与のルール化

生成AIによって作成された成果物が意図せず著作権を侵害することを防ぐため、社内でのチェック体制を構築し、人間の関与を必須とするルールを設けるべきです。AIの出力はあくまで「下書き」や「素材」と位置づけ、最終的な成果物として公開・利用する前には必ず人間の目による確認と修正を経るプロセスを標準化します。

具体的なチェック方法としては、まず、生成物が特定の既存作品、特に業界内で著名な作品や競合他社の制作物と酷似していないかを目視で確認します。

画像の場合は、Googleレンズなどの画像検索ツールを用いて類似画像が存在しないかを確認することも有効です。特に、広告や製品デザインなど、企業の顔となる重要な制作物については、法務部や専門家による二重、三重のチェックプロセスを導入することが望ましいでしょう。

著作権侵害リスクを低減するプロンプト設計と運用指針

プロンプト設計において特定の作品名や作家名を含めないように従業員を指導することが、著作権侵害リスクを未然に防ぐ上で効果的です。従業員に対し、特定の作家、アーティスト、デザイナー、あるいはブランド名などを直接プロンプトに含めることを禁止する運用指針を設けるべきです。

例えば、「ピカソ風の星月夜のようなイラスト」といった指示は、特定の著作物への依拠性を高めるため避けるべきです。代わりに、「ポスト印象派風の、渦を巻くような筆致で描かれた夜空のイラスト」のように、具体的な作品名ではなく、様式や特徴を抽象的に表現するプロンプトを推奨します。

このようなプロンプト作成のノウハウをナレッジとして社内に蓄積・共有し、従業員が安全な方法でAIを活用できるよう支援することが重要です。

生成AIサービスの利用契約および社内規程整備の重要ポイント

生成AIの法的リスク管理において、サービス利用契約で権利関係と補償条項を確認し、社内規程で従業員の利用ルールを明確に定めることが重要です。適切な契約と明確な社内ルールは、万が一の紛争時に企業を守るための生命線となります。これらの整備を怠ることは、コンプライアンス上の重大な欠陥と見なされかねません。

著作権に関する利用規約・サービス利用契約の確認事項

生成AIのサービス利用契約では、特に「著作権の帰属」「商用利用の範囲」「入力データの取り扱い」「補償条項」の4点を入念に確認する必要があります。法務部が主導して利用規約を精査し、自社にとって不利な条項がないか、またリスクをヘッジするために必要な条項が含まれているかをチェックすべきです。

社内における生成AI利用規程の策定と従業員教育

従業員が安全かつ効果的に生成AIを利用できるよう、明確で実践的な社内規程を策定し、全社的に周知徹底することが不可欠です。規程には、単に禁止事項を並べるだけでなく、なぜそのルールが必要なのかという背景やリスクを説明し、従業員の理解を促すことが重要です。

規程に盛り込むべき主要な項目としては、①利用を許可するAIツールのリスト（未承認ツールの利用禁止）、②入力してはならない情報（個人情報、顧客情報、企業秘密など）の明確化、③生成物の利用目的の制限（例：社内検討資料までとし、外部公開は別途承認を要するなど）、④生成物の著作権チェックプロセスの義務化、⑤規程違反時の懲戒処分などが考えられます。

そして、規程を策定するだけでなく、定期的な研修やeラーニングを通じて、従業員のセキュリティ意識とコンプライアンス意識を継続的に向上させる取り組みが求められます。

著作権侵害発生時の責任分担と補償条項の確認

万が一、著作権侵害が発生してしまった場合に備え、サービス提供者との契約における補償条項（Indemnification Clause）の内容を精査し、自社のリスクを最小化することが法務部の重要な役割です。この条項は、自社が第三者から権利侵害で訴えられた際に、サービス提供者が防御費用や賠償金などを肩代わりしてくれるというもので、一種の保険のような役割を果たします。

補償条項を確認する際は、補償の対象となる範囲、補償額の上限、補償が適用されるための条件（例：ユーザーが利用規約を遵守していることなど）を細かくチェックする必要があります。

特にエンタープライズ向けのプランでは、手厚い補償が提供されることが多いため、利用規模やリスクの大きさに応じて、コストをかけてでも補償が充実したプランを選択することを検討すべきです。例えばMicrosoft CopilotのCopilot Copyright Commitmentのように、商用ユーザーを保護するプログラムを提供する事業者も増えています。

生成AI著作権問題への継続的なモニタリングと法改正への対応戦略

急速に変化する生成AIの法制度に対応するため、法務部には国内外の動向を継続的にモニタリングし、社内ポリシーを柔軟に見直す体制が求められます。この急速な変化に対応するための継続的なモニタリング体制と、将来的な法改正を見据えた柔軟な対応戦略を構築することが、企業の持続的な成長とコンプライアンス遵守のために不可欠です。静的なルールを一度作って終わりではなく、動的な環境変化に適応し続けるプロセスが求められます。

生成AI技術の進化と著作権法制の動向モニタリング体制

法務部は、生成AI技術の最新動向と、それに伴う国内外の法制度や判例の動きを継続的に監視・分析する専門的な体制を構築する必要があります。マルチモーダルAI（テキスト、画像、音声を統合的に扱うAI）の登場など、技術が進化すれば、新たな法的論点が生まれる可能性があります。

モニタリング体制を実効性のあるものにするためには、担当者を明確に定め、情報収集のソースを多様化することが重要です。

具体的には、法律事務所が発信する最新のリーガルアラート、文化庁や経済産業省などの関連省庁のWebサイト、主要国の立法動向、学術論文、業界団体の報告書などを定期的にチェックする仕組みを構築します。

そして、収集した情報を分析し、自社への影響を評価した上で、定期的に経営層や関連部門へレポーティングすることが求められます。

法改正リスクへの備えと社内ポリシーの見直しプロセス

将来の法改正リスクに備えるため、法務部は国内外の重要な法改正や判決があったタイミングで、定期的に社内規程を見直すプロセスを確立すべきです。こうした法改正リスクに備え、法務部は、社内の生成AI利用ポリシーや関連する契約書を定期的に見直し、常に最新の法的要請に準拠した状態を維持するプロセスを確立しておくべきです。

年に一度、あるいは国内外で重要な法改正や判決があったタイミングで、現行の社内規程が依然として妥当か、修正が必要かを評価するレビュー会議を実施することを推奨します。

このプロセスには、法務部だけでなく、実際にAIを利用する事業部門やIT部門の担当者も参加させ、現場の実態に即した、実効性のあるポリシーへとアップデートしていくことが重要です。このような柔軟な見直しプロセスこそが、未知のリスクに対応し、企業を法的に保護するための鍵となります。

まとめ：法的リスクを把握し、変化に即応できるAIガバナンス体制の構築を

本記事では、企業が生成AIを導入・活用する上で直面する著作権の問題について、法務担当者の視点から多角的に解説しました。生成AIの著作権リスクは、AIの学習段階と生成・利用段階の両方に存在し、その法的解釈は国内外でまだ発展途上にあります。このような不確実性の高い状況において企業が取るべき最善の策は、法的な動向を常に注視し、予防法務の観点から万全の社内体制を構築することです。

具体的には、信頼できるAIツールを選定し、その利用規約を精査すること、生成物が第三者の権利を侵害しないよう厳格なチェックプロセスを設けること、そして全従業員が遵守すべき明確な利用規程を策定し、継続的な教育を行うことが不可欠です。

生成AIの著作権に関する課題は複雑ですが、リスクを正しく理解し、適切に管理することで、生成AIという革新的な技術の恩恵を安全に享受することが可能になります。法務部には、そのための道筋を示す羅針盤としての役割が期待されています。

私たちTDCソフトは、人に寄り添うことで、技術導入だけでは解決できない生成AI活用を支援しています。

「現場で使われ続ける仕組みを作りたい」「組織全体へ定着させたい」場合は、当社までお気軽にご相談ください。

 

TDCソフトの閉域網で利用できる社内AI「Nenoa」は、社内ネットワーク内で安全に生成AIを活用したい企業向けのソリューションです。自社のセキュリティ要件に合った生成AIの導入を検討している方は、Nenoaの詳細もご確認ください。