こんにちは、下町のAI探究者、ガジュマロです。
AIリスク対策シリーズ、いつもお読みいただきありがとうございます！
前回までは、AIの答えの「間違い」や「個人情報の取り扱い」について、私たちが気をつけるべき点を探ってきました。
さて、シリーズ第３弾の今回は、AIが作ってくれる文章や画像、アイデアなどの「権利」について、皆さんと一緒に考えていきたいと思います。
AIにブログ記事の下書きを考えてもらったり、素敵なイラストを生成してもらったり…本当に便利ですよね！ 私も日々、その能力に助けられています。でも、その一方で、AIが作成した物についての著作権に関するリスクが指摘されていることも事実です。
個人でブログ等に使用するのであっても気になるこの問題、法人として生成物を世に出すという事になれば、それこそ訴訟リスクも視野に入れた大問題です。このために、せっかくAIが素晴らしいものを作ってくれると分かっていても、使用や導入に踏み切れなかったり、許可が出なかったり…。こういうことは、往々にしてありますよね。
そこで今回のブログでは、AIと著作権の問題について、特に「オリジナリティの問題」と「権利の帰属の問題」という2つの核心的なポイントに焦点を当て、思わぬトラブルを避けるための具体的なヒントを探っていきたいと思います。
AIと著作権：問題の核心は「オリジナリティ」と「権利の行方」
まず、「なぜAIが作ったものの権利が問題になるのか」という点について、2つの大きなポイントからおさらいしましょう。
1. 「それ、本当に新しい？」オリジナリティの問題
AIは、インターネット上にある膨大な文章や画像などを「教科書」（学習データ）として学習し、賢くなります。しかし、その「教科書」の中には、私たちが普段見ているウェブサイトやブログ、SNSの投稿などと同じように、著作権で保護されているものがたくさん含まれている可能性があります。
具体的には、以下の問題などがあります。
- AIによる意図しない「模倣」のリスク: AIが、学習データに含まれる誰かの作品とそっくりなもの、あるいは酷似したものを意図せず生成してしまう可能性はゼロではありません。これが既存の著作物の著作権を侵害してしまう、いわゆる「オリジナリティ」に関わる問題です。気づかずに利用してしまうと、著作権侵害を指摘されるリスクがあります。
- 学習データ自体の権利問題の複雑さ: AIの学習データがどのように収集され、利用されているかという点も、このオリジナリティの問題の根底に関わっています。学習データ収集の適法性については、世界中で議論が続いています。（詳細はコラムで触れます）
2. 「これ、誰のもの？」権利の帰属の問題
日本の法律をはじめ、多くの国の法律では、著作権は基本的に「人間」が考えたり、作ったりしたもの（創作的表現）に対して認められています。
ここから、次のような疑問や論点が生じます。
- AI生成物の著作権は誰のもの？: AIが作ったもの（のように見えるもの）の権利は、一体「誰」のものになるのでしょうか？ AI自身？ AIを開発した会社？ それとも、AIを使った私たち利用者なのでしょうか？
実はこの問題は、世界中でまだ活発に議論されている最中です。国によっても考え方が異なり、「これが正解」という明確なルールが、まだ完全には定まっていないのが現状なんです。（2025年5月9日現在）このため、生成物の著作権が誰に帰属するのか、利用条件はどうなっているのかを個別に確認する必要があります。 - 「創作性」の論点: 著作権法で保護されるためには、「思想又は感情を創作的に表現したもの」である必要があります。AIが自動生成したものに、この「人間の創作的寄与」がどこまで認められるのか、という点も「権利の帰属」を考える上で重要な論点となります。
だからこそ、私たちはAIが生成したものを使う際に、これらの問題を意識し、慎重になる必要があるのです。
「しまった！」となる前に… AI著作権の困りごと事例
では、具体的にどんな場面で困ることがあるのでしょうか？「オリジナリティ」と「権利の帰属」の観点から事例を見てみましょう。
- 事例１：ブログ記事をAIに書いてもらったら…（オリジナリティの問題）
「AIに書いてもらった文章、すごく良い出来だな。よし、そのままブログにアップしよう！」と公開したら、後で「この記事、〇〇さんのブログの内容とほとんど同じじゃないですか？」と読者から指摘が…。
- これは、AIが学習データ内の既存コンテンツと類似した文章を生成してしまった「オリジナリティの問題」に該当する可能性があります。
- 事例２：AIにプログラムを作ってもらったら…（オリジナリティの問題／権利の帰属の問題）
AIに作ってもらったアプリケーション、そのままでも完璧に動いたため、製品としてリリースしたら、しばらくして「そのプログラムはオープンソースライセンスXで登録されていて、そのライセンス条件下での商用利用や改変には特定の義務が伴います」と、権利者から警告書が届いてしまった…。
- AIが学習したオープンソースコードのライセンス条件を理解せず利用したため、「オリジナリティ（既存コードの利用条件違反）」と「権利の帰属（ライセンスに基づく権利関係）」の両方に関わる問題です。
- 事例３：会社説明用パンフレットの挿絵をAIで作ったら…（権利の帰属の問題）
「会社の重要なパンフレットに、オリジナルのイラストを入れたいな。しかし、外注も高いし…。そうだ、AIに描いてもらおう！」とAIが生成した画像を使ったところ、後日、使用したツールの利用規約に基づき、生成画像の著作権はツール提供会社にある、あるいは特定の利用条件が付帯していると指摘を受け、慌てて差し替える羽目に…。
- これは、生成物の「権利の帰属」を定めた利用規約を確認しなかったために起きた問題です。
どれも、起こってはいけない事態ですよね。では、私たちはどうすれば良いのでしょうか？
今日からできる著作権対策【実践ヒント集】
リソースが潤沢にあれば、情報を精査し、リスクを洗い出し、対策を立てたうえで、行動規範にまで落とし込んで会社のシステムに組み込むところです。専門の部署を立ち上げる事も有効でしょう。しかし、よほど余裕がない限り、実際にそのような完璧な対策を行うのは厳しいものがあります。
では、結局AIの使用は難しいのでしょうか？
完璧な対策は難しいかもしれません。しかし、以下の「ひと手間」を意識するだけで、著作権に関するトラブルのリスクはぐっと減らせるはずです。
対策１：作品は、自分で完成させよう！
– オリジナリティを確保し、自身の著作物とするための最重要ステップ
著作権に関しては、これが一番有効な対策かもしれません。適切なプロンプトを構築していくと、AIは手直しの必要が無いほどの素晴らしい文章やプログラム、画像などを出してくれます。しかし、AIがどんなに素晴らしい作品を作成しても、それをそのまま「完成品」としては使わないことです。作品は可能な限り自分の手で完成させましょう。
- 文章の場合: 自分の言葉で書き直す、構成を大きく変える、具体的な事例や自分の考えを加える、表現を修正するなど、しっかりと「自分の作品」として編集・加筆しましょう。AIの文章は、あくまで「下書き」や「構成案」として扱うことが肝心です。これにより、オリジナリティを高め、自身の創作的寄与を明確にします。
- プログラムの場合: 生成されたコードを理解し、必要な改変や追加開発を行うことで、自身の創作性を加えます。ライブラリやフレームワークのライセンスも確認しましょう。
- 画像の場合: これは自分で「完成」させることが難しい場合もあります。画風の変更などは特に困難です。しかし、複数の画像を組み合わせる、トリミングや色調補正を行う、文字や他のデザイン要素を加えるなど、何らかの創作的加工を施すことが望ましいです。加工が難しい場合は、特に次の対策２や対策３が重要になります。
対策２：似ている物がないか、確認しよう！
– 意図せぬ類似・模倣（オリジナリティの問題）を避けるために
Googleの検索機能や専門の剽窃チェックツールなどを用いることで、類似の作品を探してみましょう。
- 文章の場合: 剽窃チェックツールなどを用いて確認しましょう。ツールの中には無料版も存在します。ただし、無料版は機能が限定的である事が多いため、確認できる文字数が少ないなど、チェックしたい文章に適合しないこともあります。やはり文章は、自身で完成させる方がより安全です。
- プログラムの場合: コードの断片を検索エンジンで検索したり、既存のオープンソースプロジェクトと類似していないか注意深く確認します。
- 画像の場合: Googleの画像検索機能（画像で検索）などを使って、似たような画像が既に存在しないか、確認しましょう。特に特徴的な構図やモチーフの場合は念入りに。
対策３：ツールの「利用規約」を確認する癖をつける
– 生成物の権利の帰属や利用条件を把握するために
多少手間はかかっても、やはり使っているAIサービスのウェブサイトの利用規約（Terms of Service）やFAQ（よくある質問）などは、確認しましょう。特に確認したいのは以下の２点です。
- 「商用利用」はOKか？: 仕事で使う場合、これが一番気になりますよね。無料で使えるツールの中には、商用利用を禁止・制限している場合もあります。
- 「著作権」は誰のものか？（権利の帰属）: 生成したものの著作権がどうなるのか、サービス側がどのように考えているかが書かれている場合があります。「生成物の権利はユーザーに帰属します」と明記されているサービスもあれば、サービス提供者側に一部権利が留保される、あるいは特定の条件下での利用のみ許可される場合もあります。
対策４：重要な場面ではAIを使わないという選択肢もあり
– オリジナリティと権利帰属、両方のリスクを総合的に回避する選択
会社のロゴやウェブサイトのメインビジュアル、重要な契約書や公式文書の作成など、権利関係で絶対に問題を起こしたくない重要な場面では、AIの使用を慎重に検討するか、避けるという選択肢も重要です。不安がある場合は、プロのクリエイターにオリジナルの制作を依頼したり、権利関係が明確な有料のストックフォトサービスなどを利用したりする方が、結果的に安心な場合も多いです。
結論：「ひと手間」を惜しまず、賢くAIと付き合おう
今回は、AIと著作権の問題について、特に「オリジナリティの問題」と「権利の帰属の問題」に焦点を当て、私たちがすぐに実践できる対策ヒントを中心にお話ししてきました。
AIが生成したものの権利関係は、まだ技術的にも法律的にもグレーな部分が多く、ややこしい問題であることは確かです。でも、だからといって、AIの利用を過度に恐れ、その恩恵を受けないというのは、いかにももったいない話です。
では、どうしたらいいのでしょう。
それは、AIが作ったものをあくまでも「たたき台」として使用し、
1. 「自分の手でしっかりと仕上げる」ことでオリジナリティを確保する
2. 「類似のものが無いか確認する」ことで意図せぬ模倣を避ける
3. 「利用規約を確認する」ことで権利の帰属と利用条件を明確にする
という、「ひと手間」を惜しまないことだと思います。そして最終的には、利用する私たち自身が、そのリスクを理解し、責任ある判断を下すことが求められます。
何事にも完璧は存在しません。大企業であっても、理想的な対策は取れていないというのが現状です。そんな中でも賢くAIと付き合うために、今回のヒントが、皆さんのAI活用の一助となれば、これほど嬉しいことはありません。
AIリスク対策シリーズ、次回は「最後に決めるのは『あなた』 ～倫理観と責任のありか～」というテーマでお届けする予定です。そちらもぜひ、お楽しみに！
今回も最後までお読みいただき、ありがとうございました。
下町のAI探究者、ガジュマロでした。
【コラム】AIと著作権、もっと深く知りたい方へ
– 専門家が注目するキーワードと学びのヒント
さて、今回のブログでは、私たち個人や中小企業がすぐに実践できるAIと著作権の対策ヒントを中心にお話ししました。でも、「もっと専門的なことも知りたい！」「大企業とかは、実際どんな対策をしているんだろう？」と、さらに興味が湧いた方もいらっしゃるかもしれません。
AIと著作権の問題は、とても奥が深く、法律の専門家や大企業の法務・知財部門などが、日々様々な角度から検討を重ねているテーマです。
ここでは、そうした専門家たちが特に注目している視点や対策について、少しだけご紹介します。「へぇ、そんな世界もあるんだな」と、気軽に読んでみてください。専門用語も出てきますが、もし気になったら、その言葉を手がかりにご自身で調べてみるのも、面白いかもしれません。
専門家が注目する視点と対策
1. 学習データの「適法性」と「透明性」の確認
専門家は、AIが何を「教科書」にして学習したのか？ その「教科書」（学習データ）は、ちゃんと著作権法などのルールを守って集められたものなのか？ を確認します。
大企業などでは、利用するAIサービスの学習データに関する潜在的なリスク（適法性や透明性など）を非常に重視しており、様々なアプローチでその評価や管理を試みているそうです。
具体的には、まず、AIの開発元（ベンダー）に対して、どのような種類のデータ（ウェブサイト、公開データセット、書籍、ニュース記事など）を学習に使用したのか、その概要や収集方針について情報の開示を求め、透明性を高めようとします。
理想と現実的な取り組み:
- 詳細な適法性チェックの試み（理想的なケース）: 理想的には、提供された情報をもとに、学習に使われた可能性のある主要な情報源について、「AIの学習に利用することが法的に許されているか」を、各サイトの利用規約や、著作権法（例えば、日本の著作権法第30条の4「情報解析目的の利用」など）に照らし合わせて、法務部門や外部の弁護士を交えて確認することが考えられます。特に、ウェブサイトの規約でクローリング（自動収集）やデータマイニングが明確に禁止されていないか、権利者の許諾を得ていない著作物が大量に含まれていないか、などを評価します。
- 現実的な課題と対応: インターネット全体から情報を収集するような大規模AIモデルの場合、学習データは膨大かつ多岐にわたるため、全てのデータソースを網羅的に特定し、その権利状況を一つ一つ確認することは、現実的には極めて困難です。そのため、以下のような、より現実的なリスク評価や対策が重視される傾向にあります。
- ベンダーへの確認と表明保証: AI開発元に対し、データ収集・処理プロセスが適法であること、著作権に配慮していることなどを確認し、契約でその旨を表明・保証させる。
- リスクの高いデータソースの評価: 著作権侵害の可能性が高い海賊版サイトのデータや、利用規約で明確にAI学習への利用を禁止しているサイトからのデータなど、特にリスクが高いと考えられるデータソースが意図的に利用されていないか、あるいは排除されているかを確認する。
- データセットの偏りや有害コンテンツの評価: 差別的・暴力的な内容やプライバシー侵害のリスクが高い情報源などが含まれていないか、またそうしたデータが学習から除外される仕組みがあるかなどを確認する。場合によっては、特定のデータセットの除外を要求し、その対応状況について技術的な記録や第三者レポートなどを可能な範囲で求めて検証することもあります。
- 知的財産権侵害リスクに対する補償・保険の確認: AI開発元やサービス提供者が、万が一AIの利用によって第三者の著作権等を侵害してしまった場合に備え、利用者に対して契約上の補償（Indemnification: 損害賠償の肩代わりなど）を提供しているかを確認します。さらに、その補償を実効性のあるものにするために、ベンダーが知的財産権侵害に備えた賠償責任保険（IP保険、AI保険などと呼ばれることもあります）に加入しているかを確認することも、特に法人利用においては重要なリスク管理策となり得ます。これにより、潜在的な賠償リスクを金銭的にカバーする手段を確保しているか評価します。ただし、補償範囲や保険の適用条件には限りがあるため、契約内容の精査が不可欠です。不足がある場合には、AI利用企業自身が別途保険に加入することも検討材料となります。
こうした詳細なチェックやリスク評価は、たとえ完全な網羅性が困難であっても、将来的な法的リスクやレピュテーションリスクを低減するために重要な取り組みと考えられています。
- 気になるキーワード: 学習データの著作権, フェアユース (Fair Use) (※主に米国の考え方ですが、国際的な議論でよく出てくるそうです), 情報解析目的の著作物利用 (著作権法第30条の4など), データライセンス契約, データセット監査, ベンダー表明保証, 学習データ透明性, 知的財産権侵害賠償責任保険 (IP保険), AI賠償責任保険, 補償条項 (Indemnity / Indemnification Clause)
2. AIサービスの「ライセンス」と「利用条件」の精査
私たちが「チラ見」するレベルではなく、専門家はAIサービスの利用規約や契約書を、法務担当者などが隅々まで読み込み、生成したものの商用利用はどこまで許されるのか、権利は誰に帰属するのか、もし問題が起きた場合の責任（保証と免責）はどうなるのか、などを詳細に分析・評価しています。特に、ベンダーが著作権侵害についてどこまで責任を負ってくれるか（上記1の補償条項とも関連します）は重要なチェックポイントです。
- 気になるキーワード: AIサービスの利用規約, 生成AIライセンス, 出力の権利帰属, 保証と免責 (Indemnity), 補償条項, 商用利用権
3.「IPデューデリジェンス(?)」を実施
IPデューデリジェンスとは、新しいAIツールを導入したり、AI技術を持つ会社と提携したり、買収（M&A）したりする前に、その技術やサービスが持つ知的財産権（IP）に関するリスク（学習データの権利問題、開発したAIモデルの権利、特許など）を、専門家が徹底的に調査・評価することです。まるで「身体検査」のように、法的な問題がないかを事前にチェックするんですね。
- 気になるキーワード: IPデューデリジェンス, 知的財産リスク評価, M&AにおけるAI知財, 技術デューデリジェンス
4. 「社内ガイドライン」と「従業員教育」の徹底
「AIはこう使いましょう」「こういう使い方は著作権侵害や情報漏洩のリスクがあります」といった具体的な社内ガイドラインを作成し、それを全従業員に周知徹底するための研修などを定期的に行っています。個人の注意だけに頼るのではなく、組織全体でリスクに対応する体制（AIガバナンス）を整えているんですね。
- 気になるキーワード: AI利用ガイドライン, 従業員リテラシー教育, コンプライアンス体制, AIガバナンス, アクセプタブルユースポリシー (AUP)
5. 「技術」と「人の目」でリスクを防ぐ仕組み
AIが生成したものが既存の作品と酷似していないかチェックする類似性チェックツールを導入したり、著作権侵害のリスクを減らすためのプロンプト（指示）の出し方を研究・共有したり、そして何より、AIの生成物を人間が必ずレビューし、必要に応じて修正するプロセス（Human-in-the-Loop）を業務の中に組み込んだりしています。
- 気になるキーワード: 類似性チェックツール, プロンプトエンジニアリング（著作権配慮）, Human-in-the-Loop (権利チェックプロセス), 出力フィルタリング
もっと知りたい！学びを深めるには？
いかがでしたか？ 少し難しい言葉もあったかもしれませんが、「専門家はこんなことまで考えているんだ！」と感じていただけたのではないでしょうか。
もし、これらのテーマについて、もっと深く知りたいと思ったら、ぜひ以下の方法で学びを深めてみてください。
- まずは、今回ご紹介したキーワードでインターネット検索してみるのが、手軽な第一歩です。関連する記事や解説が見つかるはずです。
- AIと法律、著作権などをテーマにしたセミナーやオンライン勉強会に参加してみるのも良いでしょう。専門家の話を直接聞くことができます。
- 信頼できる書籍や、IT・法律系の専門メディアの記事を読むのも、体系的な知識を得るのに役立ちます。
- もし、ご自身のビジネスで具体的な著作権の不安がある場合は、一人で悩まず、弁護士や弁理士といった知的財産権に詳しい専門家に相談することをお勧めします。的確なアドバイスがもらえるはずです。
最後に
専門家レベルの対策は、確かに私たち個人や中小企業がすぐに真似できるものではないかもしれません。でも、その背景にある「リスクを正しく理解し、慎重に、そして主体的に技術と向き合う」という考え方は、私たちが普段から心がけたいことと、きっと繋がっているはずです。
変化の速いAIの世界では、知的好奇心を持って学び続けることが、未来を切り拓く力になります。私もまだまだ探求の途中です。ぜひ皆さんと一緒に、これからも学び、考えていきたいと思っています。
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