生成AIと著作権｜業務利用前に学習・生成段階で確認すべきポイント

生成AIと著作権の関係については、生成AIで作った文章や画像を、そのまま仕事の資料やブログ、SNS投稿に使ってよいのか、という疑問が多く聞かれます。この疑問に対して、文化庁は「AIと著作権に関する考え方について」という資料の中で、著作権法の現行解釈を整理しています。ポイントは、AIを「学習・開発段階」と「生成・利用段階」の２つに分けて考えることです。この記事では、文化庁の公式資料とe-Gov法令検索の著作権法に基づいて、業務で生成AIを使う人が確認しておきたいポイントを整理します。個別の事案について著作権侵害に当たるかどうかの最終的な判断は、弁護士など専門家への相談が必要です。この記事はその判断を代行するものではなく、確認すべき視点を整理する目的で作成しています。

仮の例として、自社のオウンドメディア担当者が、生成AIで作った説明文とアイキャッチ画像を、確認しないまま自社サイトに公開しようとしている場面を考えてみます。学習段階の話と、生成・利用段階の話を混同したまま公開してしまうと、どこを確認すればよかったのか後から分からなくなります。まず、この２つの段階がなぜ分けて整理されているのかを見ていきます。

生成AIの著作権問題を「学習段階」と「生成・利用段階」で分けて考える理由

「学習・開発段階」とは著作物を学習用データとして収集しAIモデルを開発する過程を指し、「生成・利用段階」とはそのAIを使って画像や文章を生成し、公表・販売等に利用する過程を指します。

文化庁の資料では、「ＡＩ開発・学習段階」と「生成・利用段階」では、行われている著作物の利用行為が異なり、関係する著作権法の条文も異なるため、両者は分けて考える必要があると整理されています（文化庁「AIと著作権に関する考え方について」概要）。学習段階では、著作物を学習データセットとして収集・複製する行為が問題になり、主に著作権法第30条の4が関係します。生成・利用段階では、AIが出力した画像や文章を公表したり複製物を販売したりする行為が問題になり、通常の著作権侵害と同じ判断基準が使われます。業務でAIを使うときに「学習の話」と「生成した後の話」を混ぜて考えてしまうと、確認すべきポイントを取り違えることになります。

以下の表は、この２つの段階の違いを、関係する条文・典型的な行為・判断の中心になる考え方の３つの観点で整理したものです。

学習・開発段階を支える著作権法30条の4とは

著作権法第30条の4は、著作物に表現された思想・感情を「享受」する目的がない利用行為について、著作権者の許諾なく行えると定めた規定です。

著作権法第30条の4には、「第30条の4　著作物は、次に掲げる場合その他の当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合には、その必要と認められる限度において、いずれの方法によるかを問わず、利用することができる。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。」と定められています。文化庁の資料では、AI開発のような情報解析等において、著作物に表現された思想又は感情の享受を目的としない利用行為（非享受目的の利用行為）は、原則として著作権者の許諾なく行うことが可能とされていると説明されています（同資料）。

ここでいう「享受」とは、文章であれば閲読、音楽であれば鑑賞のように、著作物から知的・精神的な満足を得る行為を指します。AIの学習データとして著作物を機械的に読み込ませる行為は、通常この「享受」に当たらないため、原則として許諾が不要になる、という整理です。ただし、この規定には次に説明する例外があります。

「非享受目的」に当たらないと判断されるケース

「非享受目的」に当たらないケースとは、AI学習の中に、既存著作物の表現をそのまま出力させる目的が併存していて、単なる情報解析にとどまらない場合を指します。

著作権法第30条の4は、享受を目的とする利用行為や、主たる目的が非享受目的であっても享受する目的が併存している場合には適用されないと整理されています。文化庁の資料では、具体例として、生成AIの基盤モデルへの追加学習（ファインチューニング）のうち、意図的な「過学習」等によって、学習データである著作物の類似物（創作的表現が共通したもの）を生成させることを目的としたものを行うための学習データ収集や、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一部の検索拡張生成（RAG）向けデータ収集が挙げられています（文化庁資料）。

業務でAIツールを選ぶ立場からすると、この論点を自分で切り分ける必要は基本的にありません。学習データの収集方法そのものはAI開発事業者側の話であり、利用者が直接コントロールできる範囲は限られています。むしろ利用者側が意識すべきなのは、次に説明する「著作権者の利益を不当に害する場合」と、後述する生成・利用段階の確認です。

著作権者の利益を不当に害する場合（ただし書き）をどう考えるか

「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」とは、AI学習のための著作物利用が、著作権者の著作物市場と衝突したり、将来の販路を阻害したりすると評価される場合を指します。

文化庁の資料では、法第30条の4ただし書への該当性は、著作権者の著作物の利用市場と衝突するか、将来における著作物の潜在的販路を阻害するかという観点から、技術の進展や著作物の利用態様の変化等の諸般の事情を総合的に考慮して検討することが必要と整理されています（同資料）。具体例として、情報解析に活用できる形で有償提供されているデータベースの著作物を、有償で利用することなく情報解析目的で複製する行為は、このただし書に該当し得るとされています。

この論点も、実務上はAI開発事業者側の設計に関わる部分が大きく、業務利用者が個別に検証することは難しい領域です。重要なのは、こうした例外が存在すること自体を知っておき、AIサービスを選ぶ際に、提供元が著作権への配慮についてどのような説明をしているかを確認する材料にすることです。

海賊版サイトを学習データにした場合に問われるリスク

海賊版サイトからの学習データ収集リスクとは、権利侵害複製物と知りながら学習データを収集した場合に、AI開発事業者が著作権侵害の責任主体として問われ得ることを指します。

文化庁の資料では、ウェブサイトが海賊版等の権利侵害複製物を掲載していることを知りながら、当該ウェブサイトから学習データの収集を行うといった行為は、厳に慎むべきものとされています。また、AI開発等を行う事業者が、海賊版等と知りながら学習データの収集を行った場合、開発された生成AIによる著作権侵害について、当該事業者が規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性が高まるとも説明されています（文化庁資料）。

この点は、AI開発事業者の姿勢を見る一つの目安になります。学習データの収集方針や、権利者からの申し出への対応方針を公開しているサービスかどうかは、業務で継続的に使うツールを選ぶ際の判断材料の一つになり得ます。

生成・利用段階の著作権侵害は「類似性」と「依拠性」で判断される

「類似性」とは生成物と既存著作物の創作的表現が共通していること、「依拠性」とは既存著作物をもとに生成物が作られたことを指し、この２つが認められると著作権侵害になり得ます。

文化庁の資料では、AIを利用して生成した画像等をSNS等にアップロードして公表したり、複製物を販売したりする場合は、通常の著作権侵害と同様の基準で、侵害となるか否かが判断されると整理されています。すなわち、生成された画像等に既存の画像等（著作物）との類似性（創作的表現が共通していること）及び依拠性（既存の著作物をもとに創作したこと）が認められ、かつ、権利制限規定の対象外である場合は、既存の著作物の著作権侵害となるとされています（文化庁「AIと著作権に関する考え方について」概要）。逆に、類似性または依拠性のいずれかが認められない場合は、既存著作物の著作権侵害とはならないとも説明されています。

業務で生成AIを使う場面に置き換えると、「AIで作ったから安全」という単純な整理は成り立たず、「何かに似ていないか」「その何かを参考にした事情があるか」という、人が作った場合と同じ物差しで見られる、という理解が実務上のポイントになります。

依拠性はどのように推認されるのか

依拠性の推認とは、既存著作物が学習データに含まれているかが不明な場合でも、利用者のアクセス可能性や生成物との高度な類似性などから、依拠性があったと事実上推定される仕組みを指します。

文化庁の資料では、生成物と類似する既存の著作物が学習データに含まれているか不明な場合でも、権利者としては「AI利用者が既存の著作物にアクセス可能であったこと」や「生成物に既存の著作物との高度な類似性があること」等を立証すれば、依拠性ありと推認させることができると整理されています。また、生成AIの開発・学習段階で当該既存の著作物が学習されていた場合は、AI利用者がその著作物を認識していない場合でも、通常、依拠性があったと推認されるともされています（同資料）。

下の表は、既存著作物が学習データに含まれているかどうかで、依拠性の扱いがどう変わるかを整理したものです。

つまり「元ネタを知らなかった」という説明だけでは、依拠性が否定されるとは限らない、という点は意識しておく必要があります。

著作権侵害が起きたときに権利者が取れる措置と事業者の責任

権利者が取り得る措置とは、侵害物の生成・利用の差止め、生成された侵害物の廃棄請求、一定の場合の学習用データセットからの除去請求などを指します。

文化庁の資料では、生成物の生成・利用に伴って著作権侵害が生じた場合、既存の著作物の権利者は、生成AIを利用し著作権侵害をした者に対して、新たな侵害物の生成の差止めや、既に生成された侵害物の利用の差止め、侵害行為により生成された生成物の廃棄請求が可能と整理されています。さらに一定の場合には、AI開発事業者に対して、侵害物を生成した生成AIの開発に用いられた学習用データセットから、侵害された既存の著作物を除去することを請求できるとも説明されています（文化庁資料）。

また、既存の判例の考え方（規範的行為主体論）を踏まえると、ある特定の生成AIを用いた場合に侵害物が高頻度で生成されることや、事業者が既存著作物の類似物を生成する蓋然性の高さを認識しながら抑止する措置を取っていないことなどの要素によっては、AI利用者だけでなく、AI開発等を行う事業者が侵害の責任主体として問われる可能性があるとされています。逆に、事業者が類似物の生成を防止する措置を取っていることは、事業者が責任を問われる可能性を低める要素とされています。業務で使うAIサービスを選ぶ際に、こうした対策の有無を確認することは、無関係な話ではありません。

AIが作った文章・画像に著作権は発生するのか

AI生成物の著作物性とは、その生成物が著作権法上の「著作物」に当たるかどうかという論点で、人の「創作意図」と「創作的寄与」の有無によって判断されます。

著作権法上、著作物は「思想又は感情を創作的に表現したものであつて、文芸、学術、美術又は音楽の範囲に属するもの」と定義されています。文化庁の資料では、AIが自律的に生成したもの（人が何ら指示を与えず、または簡単な指示を与えるにとどまり、生成のボタンを押すだけでAIが生成したもの等）は、思想又は感情を創作的に表現したものではなく、著作物に該当しないと考えられると整理されています。これに対して、人が思想又は感情を創作的に表現するための「道具」としてAIを使用したものと認められれば、著作物に該当し、AI利用者が著作者となると考えられるとも説明されています（文化庁「AIと著作権に関する考え方について」概要）。なお、著作権法上「著作者」となれるのは人（自然人又は法人）のみであり、AI自体が著作者となることはないとも整理されています。

この判断は、指示・入力の分量、生成の試行回数、複数の生成物からの選択、生成後の加筆・修正といった要素を総合的に考慮して行われるとされており、単純に「AIを使ったかどうか」だけで一律に決まるものではないとされています。人間が生成物に創作的な加筆・修正を加えた部分については、著作物性が認められるとも説明されています。なお、「AI生成物が著作物となるか」という問題と、「その生成・利用が既存の著作物の著作権侵害になるか」という問題は別の問題であり、生成物が著作物として認められる場合でも、既存著作物との類似性・依拠性が認められれば著作権侵害となり得る点には注意が必要です。

業務で生成AIを使う前に確認する4つの視点

業務利用前の確認とは、学習段階の扱い・生成物の類似性依拠性・生成物の著作物性・利用するサービスの提供条件という４つの視点を、公開前に順番に見ておく作業を指します。

ここまでの内容を、業務でAIを使う場面に落とし込むと、次の４つの視点で確認する、という整理になります。仮の例として、オウンドメディア担当者が、生成AIで作った説明文とアイキャッチ画像を公開する前にこの４つを確認する場面を考えてみます。

この４つは順番に見ていくと整理しやすくなります。特に②は、公開前に画像検索などで似たような既存作品がないかをひととおり確認しておく、という実務的な対応につながります。

AI画像・AIイラスト・AI音楽を商用利用する際に見落としやすい点

AI生成コンテンツの商用利用で見落としやすい点とは、生成物単体の著作権処理だけでなく、既存作品との類似性・依拠性の確認と、利用するサービス独自の規約確認の両方が必要になることを指します。

AIで作った画像やイラストを商品パッケージやサイトのアイキャッチに使う、AIで作った音楽を動画のBGMに使うといった場面は、生成・利用段階の話そのものです。前述のとおり、既存の著作物との類似性・依拠性が認められれば、AIが作ったものであっても既存著作物の著作権侵害になり得るという整理が、画像・イラストにも音楽にも共通して当てはまります。画像・イラストの著作権と商用利用の考え方についてはAIイラストの著作権と商用利用の記事とAI画像生成の商用利用ガイドの記事で、ツール選びの視点はAI画像生成ツール比較の記事で、それぞれ整理しています。

音楽については、既存の楽曲との類似性・依拠性という基本的な考え方は画像と共通しつつ、商用利用の可否は利用するサービスごとの規約で扱いが分かれる部分もあります。この点の具体的な比較はAI音楽生成の商用利用に関する記事で扱っています。いずれのジャンルでも、公式な利用規約を確認する作業を省略しないことが、この記事で整理した４つの視点のうち④に当たります。

生成AIの著作権対応を社内ルールと運用に落とし込む

社内運用への落とし込みとは、著作権の確認手順を個人の判断に任せず、公開前チェックや情報の扱いに関する社内ルールとして仕組み化することを指します。

著作権の確認だけを単発で行っても、担当者が変わったり業務が忙しくなったりすると、確認そのものが抜け落ちてしまいます。業務でAIを使う仕組みを整えるうえでは、著作権の確認を、情報漏えい対策やファクトチェックと同じように、公開前の共通チェック項目に組み込んでおくことが実務的です。生成AIを扱ううえで確認しておきたい入力情報の扱いについては生成AIの情報漏えい対策の記事、生成された文章の事実確認の手順についてはAIハルシネーション対策の記事で整理しています。

また、生成AIで作った文章や画像をSNSや広告で使う場合は、著作権とは別に、表示上の規制も関わってきます。AI活用の全体像を確認する社内ガイドラインの考え方はAI事業者ガイドラインの記事とAI法とAI事業者ガイドラインの違いを整理した記事、表示に関する規制はAI×SNS運用のステマ規制対応の記事で扱っています。社内で導入したAI活用の効果を振り返る際の記録項目は生成AIの導入効果を評価する記事にまとめています。

ブログ記事作成にAIを使うときの著作権チェックの組み込み方

ブログ記事作成での著作権チェックの組み込みとは、AIに構成や文章を作らせる工程の中に、既存記事との類似性確認と出典確認の工程をあらかじめ入れておくことを指します。

ブログ記事の作成にAIを使う場合、文章そのものの著作権に加えて、他サイトの文章をそのまま参考にしていないか、事実として書かれている数値や名称が正しいかという確認も必要になります。ChatGPTなどの文章生成AIでブログ記事の構成・プロンプト・ファクトチェックまでを実践する手順はChatGPTでブログ記事を作る方法の記事、記事作成のステップ全体はAIでブログ記事を作成する方法の記事で解説しています。

この記事で整理した４つの視点をブログ制作の工程に当てはめると、公開前チェックの最後に「既存記事・既存画像と似ていないか」「事実確認は済んでいるか」「使ったAIサービスの規約上、この使い方は問題ないか」の３点を確認する工程を挟む、という運用になります。特別なチェックツールがなくても、公開前チェックリストに１行加えるだけで始められる対応です。

よくある質問（FAQ）

Q1. 生成AIで作った文章や画像を、そのまま仕事の資料に使っても著作権侵害にならないか

文化庁の資料では、生成・利用段階の著作権侵害は、既存の著作物との類似性と依拠性が認められるかどうかで判断されると整理されています。既存の作品と似ておらず、その作品を参考にした事情もなければ、著作権侵害には当たらないと考えられますが、個別の判断は弁護士など専門家への相談が必要です。

Q2. AIの学習に自分の著作物が無断で使われることは、著作権法上どう扱われているか

文化庁の資料では、非享受目的の利用行為は原則として著作権者の許諾なく行うことが可能と整理される一方で、著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、この規定の対象にならないとも説明されています。判断は個別の事情によるため、具体的なケースは専門家に相談することが推奨されます。

Q3. 「依拠性」があるかどうかは、利用者側でどう確認すればよいか

文化庁の資料によれば、既存の著作物が学習データに含まれているかが不明な場合でも、利用者が既存著作物にアクセス可能であったことや、生成物との高度な類似性があることなどから、依拠性ありと推認されることがあるとされています。公開前に、似た既存作品がないかを確認しておくことが実務的な対応になります。

Q4. AIが作った画像や文章に、著作権は発生するか

文化庁の資料では、人が何ら指示を与えず生成ボタンを押すだけで得られたものは著作物に該当しないと考えられる一方、人が創作的に表現するための道具としてAIを使用したと認められる場合は、著作物に該当し、AI利用者が著作者となると考えられると整理されています。

Q5. 個人で楽しむために生成した画像と、仕事で公表する画像とで、著作権の扱いは変わるか

文化庁の資料では、個人的に画像を生成して鑑賞する行為など、私的使用のための複製に当たる場合は著作権者の許諾は不要と整理されています。一方、SNSへの投稿や商用利用など、生成物を公表・配布する場面は、通常の著作権侵害と同じ基準で判断されるとされ、場面ごとに適法性の判断が必要とされています。

Q6. 生成AIと著作権について迷ったとき、どこに相談すればよいか

この記事で扱った内容はあくまで文化庁の公表資料の整理であり、個別の事案に対する法的な結論ではありません。具体的な著作権侵害の疑いがある場合や契約上の判断が必要な場合は、弁護士など専門家に相談することが推奨されます。

まとめ

生成AIと著作権の関係は、「学習・開発段階」と「生成・利用段階」を分けて考えることが出発点になります。学習段階は著作権法第30条の4の「非享受目的」を中心に整理され、生成・利用段階は既存著作物との「類似性」と「依拠性」という、人が作った場合と同じ物差しで判断されると文化庁の資料は整理しています。業務でAIを使う際は、①学習段階の扱い、②生成物の類似性・依拠性、③生成物の著作物性、④利用するサービスの提供条件という４つの視点を、公開前チェックの一部として仕組み化しておくことが実務的な対応になります。この記事で紹介した内容は文化庁の公表資料に基づく整理であり、個別の事案が著作権侵害に当たるかどうかの最終的な判断は、弁護士など専門家に相談することをおすすめします。