生成AIと著作権｜法的トラブルを防ぐ生成AIガイドラインとは
目次
生成AIの普及により、文章・画像・動画などのコンテンツ制作が飛躍的に効率化されました。一方で、「出力された文章や画像に著作権侵害のリスクはないのか」「AIで生成したコンテンツをそのまま利用しても大丈夫か」と、不安を抱える企業や担当者の方も多いのではないでしょうか。
実際、生成AIの出力には他者の著作物に類似した内容が含まれる可能性があり、知らずに使用した結果、差止請求や損害賠償といった法的トラブルにつながることも考えられます。
生成AIの出力には他者の著作物に類似した内容が含まれる可能性があり、知らずに使用した結果、差止請求や損害賠償といった法的トラブルにつながることも考えられます。
生成AIの活用が著作権侵害に当たる場合がある
著作権侵害とは、著作者が持つ権利を無断で利用し、著作物をコピーしたり公開したり、利用範囲を超えた使い方をすることを指します。生成AIは大量のデータを学習する仕組みであるため、利用方法によっては他人の著作物を意図せず使用してしまい、結果的に著作権侵害に該当する可能性があります。
ここでは、生成AIの学習段階と利用段階でどのような著作権上の問題が生じ得るのかを整理します。
学習・開発段階
生成AIは、膨大な文章・画像・音声などを取り込み学習することで精度を高めていきます。この「学習・開発段階」における著作権の扱いは、著作権法第30条の4により、原則として著作権者の許諾がなくてもデータを解析目的で利用できるとされています。
これは、生成AIのような高度なデータ解析技術の発展を妨げないよう、法律が柔軟な運用を認めているためです。ただし、全てのケースで無制限に利用できるわけではありません。
例えば、AI開発者が著作物を学習用データセットとして販売し収益化する場合などは、著作権者の許諾が必要となる可能性があります。
生成・利用段階
生成AIで文章や画像を作成した場合、その成果物が著作権侵害となるかどうかは、人間が作品を創作する場合と同じ基準で判断されます。著作権侵害が成立するには、「類似性」と「依拠性」の二つの要件が必要です。
「類似性」とは、生成された作品が既存の著作物とどの程度似ているかという点です。表現があまりに似通い、第三者が見ても元の作品をまねていると判断できる場合、類似性が認められやすくなります。
「依拠性」とは、生成された作品が元の著作物に基づいて作られたかどうかという要件です。生成AIは学習データとして著作物を取り込んでいるケースが多いため、依拠性の判断が難しい場合もあります。
【関連記事：生成AIとは？簡単に理解できる基本概要と実務で役立つ活用方法】
生成AIが作成したコンテンツに著作権は発生する？
著作権とは、創作した人が自らの作品を自由に扱う権利のことです。著作権法第2条第1項第1号では、「思想または感情を創作的に表現したもの」が著作物と定義されています。文章、絵画、写真、音楽など、創作的な表現であれば広く保護の対象となります。
しかし、生成AIが作ったコンテンツについては、従来の「人が創作する」という前提が揺らいでおり、著作権が発生するのかどうか疑問に感じる方も多いでしょう。ここでは、AI生成物に著作権が認められるかどうかを解説します。
AI生成物には原則として著作権はない
著作権法上の「著作物」と認められるには、「思想また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が生成するコンテンツは、膨大なデータを統計的に処理してパターンを算出した結果であり、AI自身が思想や感情を持つわけではありません。
AI生成物の多くは法的には「著作物には該当しない」とされ、著作権の保護対象外となります。また、AIは法律上の人格を持たないため、著作者として扱われることもありません。
人の創作性の有無によっては著作権が発生する場合もある
AI生成物には原則として著作権は発生しませんが、AIが「人間の創作を補助する道具」として用いられ、人間が創作に寄与したと認められる場合には事情が異なります。ポイントとなるのは次の二つです。
- 創作意図：作品を作ろうとする人間の意思
- 創作的寄与：作品に対して人間がどれほど創作面で関与したか
つまり、AIが作った素材を「そのまま使う」だけでは著作権は発生しません。しかし、ユーザーがAIの生成結果を取捨選択したり、加工・編集したりするなど、創作過程に積極的に関与した場合には、著作権が認められるケースがあります。
生成AIの活用で著作権を侵害した場合のペナルティー
他人の著作物に依拠した生成物を公開・配布・販売すれば、企業や個人が法的責任を問われ、事業活動にも大きな影響が生じます。特にビジネス利用の場合は規模が大きくなるほどリスクも増し、賠償金や刑事罰などの重いペナルティーを受ける可能性があります。
ここでは、生成AIによる著作権侵害が発生した場合にどのような罰則があるのかを具体的に見ていきましょう。
差止請求
差止請求とは、著作権者が自身の権利を侵害している相手に対し、「侵害行為の停止」や「侵害物の廃棄」を求める法的手続きです（著作権法112条）。生成AIで作成した文章や画像が特定の著作物と類似し、依拠性が認められた場合、企業は著作権者から差止請求を受ける可能性があります。
ビジネスで利用していた場合は、商品販売や広告配信の停止、Webサイトの修正、印刷物の回収など、多大な損失につながることもあります。差止請求は金銭的損害だけでなく、事業停止やブランド毀損にも直結する重大なリスクです。
（参考：『著作権法/e-Gov 法令検索』）
損害賠償請求
著作権を故意または過失により侵害した場合、民法709条に基づき損害賠償を請求される可能性があります。
損害額は著作権法114条により推計され、実際の損害額に限らず、著作物のライセンス料相当額や侵害者が得た利益を基準として算出される場合もあります。
特に企業の場合は利用規模が大きいため、賠償額が高額化しやすく、数百万円から数千万円規模の請求に発展する可能性もあります。
（参考：『民法/e-Gov 法令検索』）
（参考：『著作権法/e-Gov 法令検索』）
刑事罰
故意に他人の著作権を侵害した場合は、民事責任だけでなく刑事責任も問われます。著作権法119条1項では、「10年以下の拘禁刑または1,000万円以下の罰金」、またはその両方が科される可能性があると定められています。
特に、明らかに他者の著作物と類似する生成物を意図的に使用した場合は悪質と判断され、初犯であっても実刑判決となる可能性があるため注意が必要です。
「生成AIガイドライン」の整備で法的リスクを軽減
生成AIを安全に活用するためには、社内で明確な生成AIガイドラインを整備することが欠かせません。ガイドラインは従業員がAIを使用する際のルールや注意点をまとめた利用マニュアルとして機能し、無意識の著作権侵害や情報漏えいなどのリスクを減らします。また、AIの不適切利用や悪用の防止にもつながり、企業のコンプライアンス強化にも役立ちます。
ガイドラインの整備は単なるリスク回避にとどまらず、AIを安心して活用できる環境を整えることで、組織の成長を後押しする効果もあります。
生成AIガイドライン策定の流れ
生成AIガイドラインを0から作成しようとすると手間がかかり、何を盛り込めばよいか判断しにくい企業も多いでしょう。そこで役立つのが、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が公開しているAIガイドラインのテンプレートです。テンプレートをベースに自社の業務内容や文化に合わせてカスタマイズすれば、効率的かつ実践的なガイドライン作成が可能になります。ここでは、生成AIガイドラインを策定する際の具体的な流れを解説します。
（参考：『資料室/一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】』）
1.現状のAI利用実態を把握する
ガイドライン策定の第一歩は、「社内でどのように生成AIが使われているのか」を正確に把握することです。すでに利用が進んでいる企業では、部署ごとに利用目的や頻度、使用しているツールが異なっている場合も珍しくありません。まずは実態を調査し、どの領域にリスクが潜んでいるのかを洗い出しましょう。
一方、これから生成AIの導入を検討する企業であれば、業務課題を整理した上で、「どの業務に生成AIを使うのか」「どんな成果を期待するのか」を明確にしておく必要があります。利用目的の定義によって不要なリスクを避けつつ効果的な活用が可能となり、結果として現実的で運用しやすいガイドラインの策定につながります。
2.ガイドラインに盛り込む内容を確認する
生成AIガイドラインを実効性のあるものにするためには、利用ルールや責任範囲を明確化し、従業員が迷わず運用できるよう整理することが重要です。
以下は、ガイドラインに盛り込む内容の例です。
| 項目 | 概要 |
|---|---|
| 利用可能な生成AIツールの定義 | 会社として推奨・許可するツールを明確化し、無許可ツールの使用禁止を記載する |
| データの入力時の注意 | 機密情報や個人情報の入力禁止、必要最小限のデータ投入のルールを定める |
| 利用における注意点 | 著作権侵害リスク、誤情報の拡散、AI生成物のチェック体制などを明記 |
| AI教育・トレーニング方針 | 従業員向け研修やスキル習得の仕組み、定期的な教育の実施方針を設定 |
| 誤作動時の対応手順 | 不正確な生成物や誤回答が発生したときの確認・修正プロセスを規定 |
| 運用体制と責任範囲の明確化 | 生成AI導入責任者、システム管理者、問い合わせ窓口などの役割を整理 |
| セキュリティ対応 | データ管理方針や外部サービス利用時の注意点、アクセス権管理を記載 |
| 活用事例の共有 | 自社・他社の成功例、失敗例を共有し、実用性の高い運用を促進 |
これらを整理することで、従業員が迷わずAIを扱えるだけでなく、組織全体として統一した基準に基づき安全に生成AIを活用できるようになります。特に、具体例や禁止事項を明記しておくことで、現場で発生しやすいトラブルを未然に防ぎやすくなります。
3.法務・情報システム部門を中心にドラフト作成
ガイドライン案の作成では、法務部門を中心に情報システム部門や広報、人事など複数部署が連携して取り組むことが重要です。法務部門は著作権リスクや契約面の整合性を確認し、情報システム部門は技術的な安全性や利用可能なツールの妥当性をチェックします。
さらに、日常的に生成AIを利用する従業員の意見を取り入れることも欠かせません。トップ層のみで作成したガイドラインは実務に合わず形骸化しやすく、「守られないルール」となる恐れがあります。作成しただけでは意味を持ち実際のワークフローを踏まえたヒアリングを行い、現場が使いやすい実践的なガイドラインに仕上げましょう。
4.社内周知と教育体制の整備
生成AIガイドラインは、作成しただけでは意味を持ちません。従業員全員が内容を理解し、日常業務で適切に運用できる状態を整えることが重要です。
そのためには、研修やeラーニングの導入が効果的です。
生成AIの基本的な仕組み、著作権侵害や情報漏えいなどのリスク、利用時の禁止事項などを体系的に共有することで理解が深まり、ガイドライン順守につながります。
5.定期的な運用・改訂
AI技術は急速に進化しており、短期間で新サービスが登場したりトレンドが変化したりすることも珍しくありません。ガイドラインを一度作っただけで固定化するのではなく、継続的に見直し改善していく姿勢が求められます。
法改正への対応も必要となるため、法務部門を中心に定期的なアップデートを行いましょう。現場からのフィードバックも積極的に取り入れ、運用実態に即したガイドラインへとブラッシュアップしていくことが重要です。
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AIに関連する他のトピックが気になる方はこちら！イッツコムが詳しく解説
イッツコムでは、企業の生産性向上や業務効率化を支援するため、AIに関する解説記事を多数公開しています。これからAI活用を進めたい企業や、情報収集を行いたい担当者の方は、ぜひ以下の記事も参考にしてみてください。
生成AIの活用事例から得る課題解決のヒント
この記事では、まず「生成AIとは何か」という基本から始め、テキスト生成・画像生成・音声生成といった主要な種類を解説しています。続いて、マーケティングやカスタマーサポートなど、企業での活用事例を7つ紹介しています。
さらに、ビジネス活用時に注意が必要な著作権リスクや情報漏えいリスクにも触れており、導入前の確認事項として役立ちます。
【関連記事：生成AIの活用事例7選！生産性向上などビジネス課題解決のヒント】
多様なビジネス領域のAI活用事例21選から学ぶ！
こちらの記事では、「ビジネスにおけるAI活用とは何か」を分かりやすく定義し、AI導入によって期待できる成果や企業価値向上のポイントを解説しています。その上で、マーケティング、製造、農業など6つの領域における事例を紹介しています。
記事後半では、AIサービスを導入するメリットやビジネスに生かすポイントも解説しており、「自社でAI活用を進めるためのヒントを幅広く収集したい」という担当者にとって有用な内容です。
【関連記事：多様なビジネス領域のAI活用事例21選！自社の成長につなげるヒント】
まとめ
生成AIはコンテンツ制作や業務効率化など多くのメリットを企業にもたらす一方で、著作権侵害の法的リスクも伴います。利用者に悪意がなくても、気付かないまま他者の著作権を侵害してしまう可能性は十分にあります。
著作権を侵害すると、差止請求や損害賠償、刑事罰といったペナルティーを受ける恐れがあるため、企業が生成AIを安全に利用するには「生成AIガイドライン」の整備が欠かせません。
イッツコムでは、生成AIに関連するコラムを複数配信しています。生成AIを活用する際の著作権の問題以外にも、情報漏洩やビジネスで活用する際の注意点について詳しく知りたい方は、イッツコムの他記事もぜひご参照ください。
