生成AIの急速な普及により、著作権侵害の事例が国内外で増加しています。
多くの企業が業務効率化のために生成AIを導入する一方で、予期せぬ著作権侵害のリスクに直面しています。NYタイムズとOpenAIの訴訟やGetty Imagesの法的措置など、生成AIに関連した著作権侵害の注目事例が相次ぎ、企業や個人の懸念が高まっています。
本記事では、生成AIの利用における著作権問題の本質を解説し、最新の著作権侵害事例を詳しく分析します。さらに、こうした生成AIによる著作権侵害を防ぐための具体的な対策事例を紹介することで、安全かつ効果的にAI技術を活用するための指針を提供します。
AIの進化と法整備のバランスが問われる現代において、生成AIと著作権侵害の関係性について知っておくべき知識を網羅的にまとめました。
目次
生成AIは大量のデータを学習して新たなコンテンツを作り出す技術ですが、この過程で著作権侵害のリスクが生じます。生成AIと著作権の関係は複雑で、開発・学習段階と生成・利用段階の両方で法的問題が発生する可能性があります。
著作権とは、創作物の作者に与えられる排他的な権利であり、無断での複製や改変を禁止するものです。生成AIがこの領域に革命をもたらした現在、従来の著作権法の枠組みでは対応しきれない新たな課題が生まれています。
生成AIに関連する著作権侵害は、主に2つのパターンに分類できます。
これらの侵害パターンを理解することは、企業や個人が生成AIを安全に活用するための第一歩です。特に商用利用の場合は、より慎重な対応が求められます。
生成AIが作成したコンテンツの著作権保護については、文化庁の見解によると、「創作意図」と「創作的寄与」という2つの重要な要素に基づいて判断されます。「創作意図」とは、制作者が自身の思想や感情を特定の形で表現しようとする明確な意図を持っていることを指し、「創作的寄与」は、AIが生成した素材に対して人間が知的判断を加え、修正や加筆を行うことで作品に独自性を与える行為を意味します。
著作権が認められる可能性が高いケースとしては、まず、AIへの指示となるプロンプトを極めて詳細かつ具体的に記述し、明確な創作の方向性を示している場合が挙げられます。次に、AIが生成した初期出力に対して、人間が何度も修正や加筆を繰り返し、作品の完成度を高めている場合も著作権保護の対象となりやすいでしょう。また、自分自身が既に持つコンテンツや独自の素材をAIに入力して新たな表現を生成させる場合も、創作的寄与が認められやすいとされています。
一方で、単にAIの設定パラメーターを調整するだけの作業や、最小限の指示だけでAIに生成させたコンテンツには、人間の創作的寄与が不十分と判断され、著作権が認められにくい傾向があります。ビジネスにおいて生成AIを活用する際は、自社コンテンツの著作権保護を確保するためにも、これらの要素を意識したコンテンツ制作プロセスの設計が極めて重要です。
著作権法は様々な種類の創作物を保護しており、生成AIを利用する際には各カテゴリー特有のリスク特性を理解することが重要です。言語の著作物（論文、小説、脚本など）、音楽の著作物（楽曲、歌詞）、美術の著作物（絵画、彫刻、漫画）、写真の著作物、映画の著作物（映画、ドラマ、アニメ、ゲーム）、そしてプログラムの著作物（コンピューターソフトウェア）など、それぞれの分野で保護の対象や範囲が異なります。
生成AIの活用においては、これらの著作物の特性に応じたアプローチが必要です。例えば、画像分野では視覚的な類似性がより重視される一方、文章では表現の独自性や構造の類似性が問われることが多いでしょう。また、音楽の場合はメロディやリズムパターンの類似性が焦点となります。
このような分野ごとの特性を把握し、生成AIを使用する際には対象となる著作物の種類に応じた適切な予防措置を講じることで、著作権侵害のリスクを効果的に管理することができます。安全な生成AI活用のためには、各著作物カテゴリーの法的保護の枠組みと侵害判断の基準を理解することが不可欠です。
生成AIの普及に伴い、著作権侵害に関する訴訟や係争が世界各地で発生しています。これらの事例は、企業が生成AIを活用する際の重要な教訓となります。最も注目すべき6つの事例について詳しく見ていきましょう。
2023年12月、ニューヨーク・タイムズはOpenAIとマイクロソフトに対して大規模な著作権侵害訴訟を提起しました。訴訟の核心は、ChatGPTが同社の記事を無許可で学習データとして使用し、さらに記事の内容を複製・要約する機能を提供していることです。
NYTは、OpenAIとマイクロソフトの生成AIは「大量の著作権侵害をベースにした事業モデル」であり、記事の無断使用による損害は「数十億ドル（数千億円）に上る」と試算しています。この訴訟は、AI開発企業が学習データの著作権に十分な注意を払う必要性を示す重要な事例です。
この事例から、生成AI開発における学習データの選定が著作権侵害リスクの大きな要因となることがわかります。企業が生成AIを導入する際も、使用するAIの学習データの出所を確認することが重要です。
大手素材提供サイトのGetty Imagesは、Stability AIに対して著作権侵害の訴訟を提起し、AIによる画像生成技術の法的問題点を浮き彫りにしました。
Getty Imagesが訴訟を起こした理由は、Stability AIが同社の約1200万点の写真を許可や補償なく使用したと主張しているためです。Getty Imagesは、これを「驚異的な規模で堂々と侵害した」と非難しています。
具体的には、インターネット上の大量の画像データを学習しているStability AIのAI画像生成モデル「Stable Diffusion」に、Getty Imagesの著作権で保護された画像が含まれていたとされています。
この訴訟は、AI開発企業が学習データの著作権に十分な注意を払う必要性を示しており、今後のAI開発における著作権の取り扱いに大きな影響を与える可能性があります。
中国の裁判所が、画像生成AIによる「ウルトラマン」に類似した画像の出力を著作権侵害と認定し、AIサービス提供者に損害賠償を命じました。
この判決が下された背景には、生成AIが生成した画像が著作権で保護された作品の特徴を明確に反映していたことがあります。広州インターネット法院は、「生成した画像はウルトラマンの独創的表現を部分的または完全に複製したもの」と判断しました。
この判決は、生成AIによる創作物であっても著作権侵害の対象となり得ることを示しており、AI開発者やサービス提供者は、学習データの選択や生成物のチェックにより慎重になる必要があることを示しています。
ユニバーサル ミュージック グループ、ワーナーミュージック・グループ、ソニーミュージックグループなどの音楽業界大手が、音楽生成AIサービスを提供するSunoとUdioを著作権侵害で訴えました。
この訴訟では、AI生成楽曲が既存の著作権で保護された楽曲に酷似していると主張されています。
半導体ベンダー大手のNVIDIAの対話型AI開発支援サービス「NeMo」の開発に、自身の著書のデータが許可なく使用されているとして、作家らによって集団訴訟が起こされました。
NVIDIAは、19万冊を超える本のデータを使用していたとされています。
2024年3月8日、作家グループがビッグデータ分析企業であるDatabricks社とMosaicML社（Databricksの子会社）を著作権侵害で提訴しました。訴訟では、両社の大規模言語モデルが「Books3」と呼ばれる海賊版電子書籍のライブラリを使用して訓練されたと主張されています。
これらの事例から、生成AIの発展に伴い、著作権保護と技術革新のバランスをどのように取るべきかという重要な問題が提起されていることがわかります。今後の判決や法整備の動向が、AIと著作権の関係性に大きな影響を与えると考えられます。
生成AIの活用は企業に大きな可能性をもたらす一方で、著作権侵害に関連する深刻なリスクも伴います。これらのリスクを正確に理解し、適切な対策を講じることが、企業の持続可能な生成AI活用には不可欠です。
著作権侵害が認定された場合、企業は重大な法的責任を負う可能性があります。具体的には、以下のリスクが考えられます。
特に商用利用の場合、賠償額が高額になる傾向があります。また、故意や過失が認められなくても、差止措置や著作物の使用料相当額を返還する不当利得返還請求が命じられる可能性があります。
さらに、名誉回復等の措置の請求として、謝罪広告の掲載などを求められる場合もあります。
企業は、これらの法的リスクを十分に理解し、適切な予防措置を講じることが重要です。
著作権侵害は、企業の評判に深刻なダメージを与える可能性があります。特にソーシャルメディアの発達により、著作権侵害の事実は急速に拡散し、企業ブランドの毀損につながります。
一度失った信頼を回復するには、長期的な努力と多大なコストが必要となります。そのため、著作権侵害を未然に防ぐための対策を講じることが、企業の評判を守るためにも極めて重要です。
たとえ著作権侵害に該当しないとしても、SNSでの炎上や同業者の冷評でネガティブな評判が立てば、顧客離れやブランド力の低下などを招く可能性があります。
生成AIを活用したサービスやプロダクトが著作権侵害と認定された場合、事業継続性に重大な影響が及ぶ可能性があります。
特に、生成AIが事業の中核を担っている場合、その影響は極めて深刻となり、企業の存続自体が危ぶまれる事態にもなりかねません。このため、著作権リスクの事前評価と対策は、事業継続の観点からも欠かせない取り組みです。
企業が生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、包括的な著作権対策の枠組みが必要です。ここでは、実践的なガイドラインを示し、具体的な対策方法を解説します。
生成AIツールを選ぶ際には、著作権侵害リスクを最小限に抑えるための慎重な検討が必要です。最も重要なポイントの一つが、ツールが使用する学習データの透明性です。Adobe社の「Adobe Firefly」のように、著作権フリーのデータを学習に使用していることを明確に示しているツールを選択すれば、商用利用においても安心感が高まります。また、各AIツールの利用規約を必ず確認し、生成された成果物の商用利用可否や権利関係について正確に理解しておくことも欠かせません。一部のツールでは、AI生成コンテンツの商用利用や二次加工に制限が設けられていることがあるためです。
さらに、ツールの更新頻度や開発企業の信頼性も重要な選定基準となります。著作権問題に積極的に対応し、定期的にアップデートを行うツールは、法的リスクへの対応も迅速である可能性が高いでしょう。加えて、自社の業界や目的に特化した専門的な生成AIツールは、汎用ツールよりも特定分野での著作権リスクが低減される場合があります。自社のニーズに最適な特化型ツールを探すことも効果的な戦略です。
著作権侵害リスクの低い生成AIを選ぶことで、企業は法的トラブルを防ぎながら、業務効率化というAI活用の恩恵を最大限に得ることができます。ただし、どんなに慎重にツール選定を行っても、完全にリスクをゼロにすることは難しいため、人間によるチェック体制の構築やAIリテラシー向上など、他の対策と組み合わせた総合的なリスク管理アプローチが不可欠です。
生成AIの出力をそのまま使用することは著作権侵害のリスクを高めるため、人間による確認プロセスを確立することが不可欠です。
生成AI開発企業大手のGoogleやOpenAIでも、人間による最終確認は必須であると明言しています。人間によるチェックを行うことで、生成AIが見落としがちな微妙な問題点を発見し、修正することができます。
社内で生成AIの活用に関するルールやマニュアルを作成することで、著作権侵害リスクを組織的に管理することができます。
効果的な社内ルール・マニュアルの要素:
社内ルール・マニュアルを作成し、全社員に周知徹底することで、組織全体の著作権意識を高め、リスクを軽減できます。また、定期的に見直しを行い、最新の法律や技術の変化に対応することも重要です。
実際に生成AIを使用する社員のリテラシーを高めることが、著作権侵害リスクを下げる有効な手段です。
AIリテラシー向上のための効果的な施策:
社員のAIリテラシーを高めることで、生成AIの出力に対する批判的思考が養われ、問題を早期に発見できるようになります。また、AIの適切な使用方法や著作権に関する知識が深まることで、組織全体のリスク管理能力が向上します。
これらの対策を総合的に実施することで、企業は生成AIの利点を最大限に活用しつつ、著作権侵害のリスクを最小限に抑えられるでしょう。
生成AIの著作権問題に関して企業や個人がよく抱く疑問について、Q&A形式で解説します。これらの回答は、実際の利用シーンにおける具体的な判断の参考になるでしょう。
A: はい、可能性はあります。生成AIで作成したイラストが既存の著作物と類似しており、その著作物に「依拠」（参考にした、影響を受けた）していると判断される場合、著作権侵害となる可能性があります。
特に以下のような場合は注意が必要です:
リスクを低減するためには:
中国での裁判例では、生成AIが作成した「ウルトラマン」に類似した画像が著作権侵害と認定されています。このような事例からも、AI生成画像が著作権侵害として認められる可能性があることがわかります。
A: 日常的な生成AI利用で起こりうる著作権侵害の例としては、以下のようなケースが考えられます:
これらのリスクを避けるためには、生成AIの出力結果を必ず人間が確認し、既存の著作物との類似性をチェックすることが重要です。また、商用利用の場合は特に慎重な確認が必要です。
A: 著作権侵害のリスクを低減するプロンプト設計のコツは以下の通りです:
また、生成結果を得た後も、著作権侵害の可能性がないか確認することが重要です。特に商用利用の場合は、複数の目で確認するなど、より慎重なチェックを行いましょう。
A: 生成AIの著作権問題は法律や技術の進化に伴って急速に変化しており、以下のような動向が予想されます:
生成AIの急速な発展に伴い、企業は著作権問題に関する複数の重要ポイントを常に監視する必要があります。まず、自社で導入している生成AIツールの学習データについての透明性を確保し、そのデータ使用に関する法的な側面を十分に理解することが不可欠です。開発元が提供する情報を定期的に確認し、法的リスクを評価することが重要です。
また、著作権侵害に関する国内外の判例や法改正の動向をタイムリーに把握することも必須となります。NYタイムズ vs. OpenAIのような大型訴訟の結果や、各国で進む法整備の状況は、企業の生成AI活用戦略に直接影響するため、最新情報へのアクセスを確保すべきです。
さらに、業界団体や法律の専門家が公表する生成AI活用のガイドラインや推奨事例を参考にすることで、業界標準の実践方法を取り入れることができます。こうした集合知を活用することは、単独での対応よりも効果的なリスク管理につながります。
これらの外部環境の変化に対応するため、自社のAI活用ポリシーを定期的に見直し、最新の法的要件や技術的進展を反映させることが重要です。生成AI技術の進化は著しく、それに伴い法的解釈や判例も日々蓄積されていくため、企業はこの急速な変化に柔軟に対応できる体制を整える必要があります。
生成AIがもたらす可能性を最大限に活かしながらも、著作権リスクを適切に管理するバランス感覚が求められる時代です。適切な理解と実効性のある対策のもとで戦略的に活用を進めることによって、法的リスクを最小限に抑えつつ、持続可能なイノベーションを実現することができるでしょう。
本記事では、生成AIの普及に伴って増加している著作権侵害の事例とそのリスク、そして企業や個人が取るべき対策について解説しました。
生成AIにおける著作権侵害には、AIの開発・学習段階での著作物の無許可使用と、生成段階での既存著作物との類似性という2つのパターンがあります。NYタイムズ vs. OpenAI、Getty Images vs. Stability AI、中国のウルトラマン事件など、世界各地で様々な著作権侵害訴訟が発生しており、これらは生成AIの活用における法的課題を浮き彫りにしています。
著作権侵害が認められた場合、企業は損害賠償や差し止め請求などの法的責任、レピュテーションリスク、さらには事業継続性への深刻な影響といったリスクに直面する可能性があります。
しかし、適切な対策を講じることで、これらのリスクを最小限に抑えることが可能です。著作権侵害リスクの少ない生成AIツールを選ぶこと、人間による厳格なチェック体制を構築すること、明確な社内ルールやマニュアルを整備すること、そして社員のAIリテラシーを高めることが重要な対策となります。
生成AI技術は日々進化し、それに伴い法的解釈や判例も蓄積されていくでしょう。企業や個人は、この変化に柔軟に対応できる体制を整えながら、生成AIの持つ可能性を最大限に活かしていくことが求められます。適切な理解と対策のもとで活用を進めることで、著作権侵害のリスクを低減しつつ、持続可能なイノベーションを実現することができるでしょう
DeLT WebInsider編集部
