生成AIの著作権問題:企業が知っておくべきこと
はじめに:生成AIの普及と著作権問題の顕在化
「生成AI(Generative AI)」という言葉を、ビジネスシーンで目にしない日はないほど、生成AIは急速に普及し、その活用領域は日々拡大しています。文章、画像、動画、音楽、プログラムコードなど、従来のAIでは難しかったクリエイティブなコンテンツを、いとも簡単に、しかも人間と遜色ないように見える場合もあるレベルで生成してしまう生成AIは、ビジネスの現場に大きな変革をもたらしつつあります。
マーケティングにおける広告コピーの作成、Webサイトのデザイン、カスタマーサポートのチャットボット、社内ドキュメントの作成、プログラミングの自動化など、生成AIの活用事例は枚挙にいとまがありません。企業は、せいせいAI を活用することで、業務効率化、コスト削減、生産性向上、新たなビジネスチャンスの創出など、様々なメリットを享受できる可能性があります。
しかし、その一方で、生成AIの急速な普及に伴い、「著作権」に関する問題が顕在化してきました。生成AIは、インターネット上にある膨大なデータ(テキスト、画像、動画など)を学習し、それらを基に新たなコンテンツを生成します。この学習データや生成物の中に、著作権で保護されたコンテンツが含まれていた場合、著作権侵害にあたるのではないかという懸念が生じているのです。
例えば、
- 生成AIが作成した文章が、既存の書籍や記事と酷似していた
- 生成AIが生成した画像が、有名なイラストや写真にそっくりだった
- 生成AIが作成した音楽が、既存の楽曲のメロディーとほぼ同じだった
といった場合、著作権侵害が問題となる可能性があります。
生成AIをビジネスに活用する企業にとって、著作権問題への対応は避けて通れません。著作権侵害が発覚した場合、損害賠償請求や差止請求を受けるリスクがあるだけでなく、企業の社会的信用を失墜させることにもなりかねません。
本記事では、生成AIをビジネスに活用する上で、企業が知っておくべき著作権の基礎知識から、生成AIの利用によって発生しうる著作権侵害のリスク、そして、企業が取るべき対策まで、具体的に解説していきます。生成AIを安全かつ適法に活用し、ビジネスの可能性を最大限に引き出すために、ぜひ本記事をご一読ください。
生成AIと著作権の基本
前章では、生成AIの普及に伴い、著作権問題が顕在化していることを指摘しました。ここでは、生成AIと著作権の関係を理解するために、まず著作権の基本を整理し、その上で、生成AIが著作権法上どのように扱われるのか、生成AIの学習データと生成物に関する著作権上の論点について解説します。
著作権とは?
著作権とは、思想または感情を創作的に表現したもの(著作物)を保護するための権利です。著作権は、著作物を創作した人(著作者)に自動的に与えられ、特許権や商標権とは異なり、登録などの手続きは必要ありません。(無方式主義)
- 保護対象(著作物):
- 小説、脚本、論文、講演、音楽、絵画、版画、彫刻、写真、映画、建築、図形、プログラムなど、人間の思想や感情を創作的に表現したものが著作物として保護されます。
- 単なるデータや事実、アイデア自体は、著作物として保護されません。
- 権利の種類:
- 著作者人格権:著作者の人格的な利益を保護する権利で、公表権、氏名表示権、同一性保持権があります。著作者人格権は、他人に譲渡したり、相続したりすることはできません(一身専属権)。
- 著作財産権(著作権):著作物の利用に関する経済的な利益を保護する権利で、複製権、上演権・演奏権、上映権、公衆送信権、口述権、展示権、頒布権、譲渡権、貸与権、翻訳権・翻案権、二次的著作物の利用に関する原著作者の権利などがあります。著作財産権は、他人に譲渡したり、相続したりすることができます。
- 著作権の保護期間:
- 日本の著作権法では、原則として、著作者の死後70年(団体名義の著作物や映画の著作物は公表後70年)です。ただし、著作権法には様々な例外規定があります。
- 著作権侵害とは?
- 著作権者の許諾を得ずに、著作物を複製、上演、上映、公衆送信、翻訳、翻案などする行為は、著作権侵害にあたります。
- 著作権侵害に対しては、差止請求、損害賠償請求、刑事罰などが科される可能性があります。
生成AIと著作権の関係
生成AIは、著作権法上、どのように扱われるのでしょうか。現時点では、生成AIと著作権に関する法的な解釈は、国や地域によって異なり、また、技術の進展に伴い、議論が続いている状況です。ここでは、生成AIと著作権に関する主な論点を整理します。
生成AIの学習データと著作権
生成AIは、大量のデータを学習することで、新たなコンテンツを生成する能力を獲得します。この学習データに、著作権で保護されたコンテンツ(テキスト、画像、音楽など)が含まれている場合、著作権侵害にあたるのではないかという問題があります。
- 「学習」は著作権法上の「複製」にあたるのか?
- 日本の著作権法では、著作物を「複製」する行為は、著作権者の権利(複製権)を侵害する行為とされています。生成AIが学習のために著作物をデータとして取り込む行為は、この「複製」にあたる可能性があります。
- 著作権法第30条の4(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)との関係
- 日本の著作権法には、第30条の4という規定があり、「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」は、著作権者の許諾なく行うことができるとされています。
- 生成AIの学習は、この「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」にあたるのではないかという解釈があります。
- ただし、この解釈については議論が分かれており、裁判例もまだ確立していません。
- 文化庁の見解:文化庁は、AI開発・学習段階での利用については、著作権法30条の4により、原則として著作権者の許諾なく利用可能であるとの見解を示しています。(参考:文化庁 文化審議会「AIと著作権に関する考え方について(PDFファイル)」)
生成AIの生成物と著作権
生成AIが生成したコンテンツ(文章、画像、音楽など)は、著作物として保護されるのでしょうか。また、生成物に著作権が発生する場合、誰に帰属するのでしょうか。
- 生成AIの生成物は著作物として保護されるのか?
- 日本の著作権法では、著作物は「思想又は感情を創作的に表現したもの」と定義されています。生成AIの生成物が、この定義に当てはまるかどうかが問題となります。
- 生成AIが自律的に生成したコンテンツは、人間の創作的な関与がないため著作物として認められないという考え方があります。
- 一方、人間が生成AIに対して指示を与えたり、生成されたコンテンツを選択・修正したりすることで、創作的な関与があったと認められる場合には、著作物として保護される可能性があるという考え方もあります。
- 生成AIの生成物に著作権が発生する場合、誰に帰属するのか?
- 生成AIの開発者、生成AIの利用者、生成AI自体など、様々な主体が考えられますが、現時点では、法的な解釈は確定していません。
- 生成AIの利用規約で、生成物の権利帰属について定められている場合もありますが、その規約が著作権法上有効かどうかも議論の余地があります。
- 一般的には、生成AIに具体的な指示を与えたり、生成物の選択・修正に深く関与したりした利用者に著作権が帰属すると考えられることが多いです。
日本と海外の法規制の違い
生成AIと著作権に関する法規制は、国や地域によって異なります。
- 日本の著作権法:
- 前述の通り、著作権法第30条の4により、AIの学習段階での著作物利用は、原則として許諾不要と解釈されています。
- 生成物の著作物性や権利帰属については、明確な規定はありません。
- 米国:
- 著作権法には、AIの学習に関する明確な規定はありませんが、「フェアユース」の法理により、一定の条件下で著作物の利用が認められる場合があります。
- 米国著作権局は、AIが生成したコンテンツは、人間の創作的な関与がない限り、著作権保護の対象とならないという立場をとっています。
- EU:
- 2024年3月に可決されたEU AI法では、生成AIの開発者に対して、学習データの著作権に関する情報開示を課すことを義務付けています。
- 生成物の著作物性や権利帰属については、加盟国ごとに判断が異なる場合があります。
このように、生成AIと著作権に関する法規制は、国や地域によって異なり、また、技術の進展に伴い変化していく可能性があります。企業は生成AIを利用する際には、常に最新の法規制や議論の動向を把握しておく必要があります。
生成AI利用で企業が直面する著作権リスク
前章では、生成AIと著作権に関する基本的な考え方について解説しました。ここでは、企業が生成AIをビジネスに利用する際に、具体的にどのような著作権リスクに直面する可能性があるのかを、学習データ、生成物、その他の3つの観点から詳しく見ていきましょう。
学習データに関するリスク
生成AIは、大量のデータを学習することで、高品質なコンテンツを生成する能力を獲得します。しかし、この学習データに著作権で保護されたコンテンツが含まれている場合、著作権侵害のリスクが生じます。
- 著作権で保護されたデータの無断利用:
- インターネット上にあるテキスト、画像、音楽などのデータを、著作権者の許諾を得ずに生成AIの学習に利用した場合、著作権(複製権、翻案権など)の侵害にあたる可能性があります。
- 特に、商用利用を目的とする場合は、より厳格な注意が必要です。
- 学習データに個人情報や機密情報が含まれていた場合のリスク:
- 学習データに個人情報や企業の機密情報が含まれていた場合、それらの情報が生成AIを通じて漏えいするリスクがあります。
- 個人情報保護法や不正競争防止法などの法令に違反する可能性もあります。
- クローリング・スクレイピングに関するリスク
- ウェブサイトから自動的に情報を収集するクローリングやスクレイピングは、利用規約や著作権法に抵触する可能性があります。
生成物に関するリスク
生成AIが生成したコンテンツ(文章、画像、音楽など)は、既存の著作物と類似している場合は、著作権で保護されたコンテンツを含んでいる場合があり、著作権侵害のリスクが生じます。
- 生成物が既存の著作物と類似していた場合の著作権侵害リスク:
- 生成AIが生成したコンテンツが、既存の著作物(小説、記事、イラスト、写真、音楽など)と酷似していた場合、著作権(複製権、翻案権など)の侵害にあたる可能性があります。
- 特に、生成AIが特定の著作物を意図的に模倣するように指示された場合や、学習データに特定の著作物が大量に含まれていた場合に、このリスクが高まります
- 生成物を利用して作成したコンテンツが著作権侵害にあたるリスク:
- 生成AIが生成したコンテンツを、自社のWebサイト、広告、パンフレット、製品などに利用した場合、そのコンテンツが著作権侵害に当たる可能性があります。
- 生成AIが生成したコンテンツを、そのまま、または少し修正を加えただけで利用する場合は、特に注意が必要です。
- 生成物を商用利用する場合のリスク:
- 生成AIが生成したコンテンツを商用利用する場合は、非商用利用の場合よりも、著作権侵害のリスクが高まります。
- 生成AIの利用規約で、生成物の商用利用が制限されている場合もあります。
- 生成AIが生成したコンテンツであることを明示しないことのリスク:
- 生成AIが生成したコンテンツを人間が作成したかのように偽って公開した場合、著作権法上の問題だけでなく、景品表示法や不正競争防止法などの法令に違反する可能性があります。
- 倫理的な問題や、企業の信頼性を損なうリスクもあります。
- 生成物が特定の個人や団体を誹謗中傷する内容だった場合のリスク:
- 名誉棄損や侮辱にあたる可能性があります。
その他のリスク
上記以外にも、生成AIの利用には以下のようなリスクがあります。
- 生成AIの開発・提供元の利用規約違反のリスク
- 生成AIツールやサービスの利用規約には、生成物の利用に関する制限や禁止事項が定められている場合があります。
- 利用規約に違反した場合、アカウントの停止や損害賠償請求を受ける可能性があります。
- 生成AIの利用に関する社内ルールの不備によるリスク:
- 生成AIの利用に関する社内ルールが整備されていない場合、従業員が意図せず著作権侵害などの問題を引き起こす可能性があります。
- 生成AIの利用状況を把握・管理できず、リスクが放置される可能性があります。
これらのリスクを理解した上で、生成AIを適切に利用することが企業には求められます。
企業が取るべき著作権対策
前章では、生成AI利用で企業が直面する著作権リスクについて解説しました。ここでは、これらのリスクを回避し、生成AIを安全かつ適法に利用するために企業が取るべき具体的な対策を解説します。
生成AIの利用に関する社内ルールの策定
まずは、生成AIの利用に関する社内ルールを策定し、従業員に周知徹底することが重要です。
- 利用目的の制限:生成AIの利用目的を明確に定め、目的外利用を禁止します。
- 例:業務効率化、コンテンツ作成支援、アイデア発想など
- 利用可能な生成AIツールの指定:会社が許可した生成AIツールのみを利用できるように制限します。
- セキュリティや信頼性が確認されたツールを選定
- 生成物のチェック体制:生成AIが生成したコンテンツを公開・利用する前に、必ずチェックする体制を構築します。
- チェック担当者(法務部門、知的財産部門など)を任命
- チェック項目(著作権侵害の有無、表現の適切性、情報の正確性など)を明確化
- 生成AIの利用記録:誰が、いつ、どのような目的で、どの生成AIツールを利用したのかを記録する仕組みを導入します。
- 違反時の罰則:社内ルールに違反した場合の罰則を定めます。
学習データの確認と選定
生成AIの学習データには、著作権で保護されたコンテンツが含まれている可能性があります。学習データを選定する際には、以下の点に注意しましょう。
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著作権フリーのデータ、ライセンスが明確なデータを利用する:
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パブリックドメインのデータ、クリエイティブ・コモンズ・ライセンス(CCライセンス)のデータなど、著作権フリーまたは利用条件が明確なデータを利用します。
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商用利用可能なデータかどうかを確認します。
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自社で作成したオリジナルデータを活用する:
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自社で作成したデータ(製品情報、技術資料、顧客データなど)は、著作権の問題を気にせず利用できます。
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学習データの出所を記録する:
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どのデータを学習に利用したのか、その出所を記録しておくことで、問題が発生した場合に追跡調査が容易になります。
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個人情報・機密情報の取り扱いに注意:
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個人情報や機密情報を学習データに含めない
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必要に応じて匿名化・仮名化処理を行う
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生成物のチェック体制の構築
生成AIが生成したコンテンツは、既存の著作物と類似していたり、著作権で保護されたコンテンツを含んでいたりする可能性があります。生成物を公開・利用する前に、必ずチェックする体制を構築しましょう。
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類似コンテンツのチェック:
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生成AIが生成したコンテンツを、インターネット検索や専用のツール(剽窃チェックツールなど)を用いて、既存の著作物と類似していないかを確認します。
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事実確認:
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生成AIが生成したコンテンツに含まれる情報が、事実に反していないかを確認します。
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表現のチェック:
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生成AIが生成したコンテンツに、不適切な表現(差別的表現、誹謗中傷など)が含まれていないかを確認します。
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法務部門や専門家によるチェック:
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生成物の利用前に、法務部門や著作権に詳しい弁護士・弁理士などの専門家によるチェックを受けることが望ましいです。
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生成AIツールの選定
生成AIツールを選定する際には、以下の点に注意しましょう。
- 利用規約をよく確認する:
- 生成AIツールの利用規約には、生成物の権利帰属、利用制限、禁止事項、免責事項などが定められています。
- 利用規約に違反した場合、アカウントの停止や損害賠償請求を受ける可能性があるため、必ず事前に確認しましょう。
- 著作権に関するポリシーが明確なツールを選ぶ:
- 生成AIツールの開発元が、著作権に関してどのようなポリシーを持っているかを確認します。
- 学習データの収集方法、生成物の権利帰属、著作権侵害が発生した場合の対応などについて、明確な説明があるツールを選びましょう。
- 信頼できる開発元のツールを選ぶ:
- 実績があり、信頼できる開発元のツールを選びましょう。
- セキュリティ対策がしっかりしているかどうかも重要なポイントです。
従業員への教育・研修
生成AIを安全かつ適法に利用するためには、従業員に対する教育・研修が不可欠です。
- 生成AIと著作権に関する基礎知識を教育する:
- 著作権の基本、生成AIの仕組み、生成AI利用のリスクなどを教育します。
- 社内ルールを周知徹底する:
- 生成AIの利用に関する社内ルールを、全従業員に周知徹底します。
- 定期的に研修を実施し、ルールの理解度を確認します。
- 事例を用いた教育:
- 実際に発生した著作権侵害の事例などを紹介し、注意を喚起します。
専門家への相談
生成AIと著作権に関する問題は、複雑で判断が難しい場合があります。自社だけで対応するのが難しい場合は、専門家への相談を検討しましょう。
- 著作権問題に詳しい弁護士や弁理士に相談する:
- 生成AIの利用に関する法的リスクについてアドバイスを受けたり、社内ルールの策定を支援してもらったりすることができます。
- 生成AIに関する法的リスクアセスメントを受ける:
- 専門家によるリスクアセスメントを受けることで、自社の生成AI利用におけるリスクを網羅的に把握し、適切な対策を講じることができます。
生成AIの出力に対する責任の所在の明確化
生成AIは、あくまで人間が活用する「ツール」であり、その出力について最終的な責任を負うのは人間(企業)です。
- 社内ルールでの明記:生成AIの利用に関する社内ルールにおいて、生成されたコンテンツに関する責任の所在を明確にしましょう。
- 利用者への周知:生成AIの利用者に、出力結果を鵜吞みにせず、必ず確認・検証するよう徹底しましょう。
まとめ:生成AIを安全・適法に活用するために
本記事では、生成AIをビジネスに活用する上で、企業が知っておくべき著作権問題について解説してきました。
生成AIは、業務効率化、コスト削減、生産性向上、新たなビジネスチャンスの創出など、企業に多くのメリットをもたらす革新的な技術です。しかし、その一方で、生成AIの利用には、著作権侵害のリスクが伴います。
生成AIが生成したコンテンツが既存の著作物と類似していたり、著作権で保護されたコンテンツを学習データとして無断で利用したりした場合、著作権侵害にあたる可能性があります。著作権侵害が発覚した場合、損害賠償請求や差止請求を受けるだけでなく、企業の社会的信用を失墜させることにもなりかねません。
企業が生成AIを安全かつ適法に活用するためには、以下の対策を講じることが重要です。
- 生成AIの利用に関する社内ルールの策定
- 学習データの確認と選定
- 生成物のチェック体制の構築
- 生成AIツールの選定
- 従業員への教育・研修
- 専門家への相談
- 生成AIの出力に対する責任の所在の明確化
これらの対策を講じることで、企業は生成AIの利用に伴う著作権リスクを最小限に抑え、生成AIのメリットを最大限に享受することができます。
生成AIと著作権に関する法規制や議論は、まだ発展途上にあり、今後も変化していく可能性があります。企業は、常に最新の情報を収集し、状況に応じて対策を見直していく必要があります。