マーケティングコンテンツの作成からソフトウェア開発まで、生成AIは多くの企業活動に不可欠なツールとなりつつあります。しかし、業務効率を飛躍的に向上させる一方で、著作権をはじめとする複雑な法的リスクを伴います。

日々更新される法解釈や海外の訴訟事例など、断片的な情報が氾濫する中、「何が正しくて、何が危険なのか」という判断に迷う企業は少なくありません。

本記事では、企業の経営者や実務担当者が生成AIを安全に活用するため、法的な不確実性を管理可能なビジネスプロセスへと転換する明確な指針を提供します。

文化庁が公表した最新の見解に基づき、生成AIと著作権をめぐる4つの主要な論点を体系的に整理し、具体的な企業対策までを網羅的に解説します。

生成AIと著作権、ビジネス利用で侵害しないための基本とは？

生成AIと著作権の問題を正しく理解するには、まず日本の著作権法が何をどのように保護しているのか、その基本原則を押さえることが不可欠です。

この法律の根幹をなすのは、「アイデア」と「表現」を区別するという考え方です。この区別を理解することが、法的リスクを回避する第一歩となります。

著作権法の基本：保護される「著作物」の定義

著作権法が保護するのは、具体的な「表現」であり、その根底にある抽象的な「アイデア」ではありません。法律上、「著作物」とは「思想又は感情を創作的に表現したものであって、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。

つまり、頭の中にある考えやコンセプトそのものではなく、それが小説の文章、絵画の色彩と構図、楽曲のメロディーといった具体的な形で表現されて初めて、著作物として保護されるのです。

この表にあるように、保護対象は多岐にわたりますが、共通しているのは「創作的な表現」である点です。

著作権侵害が成立する「類似性」と「依拠性」という2つの要件

ある制作物が他者の著作権を侵害しているかを判断する際、法律上、主に2つの要件が満たされる必要があります。それが「類似性」と「依拠性」です。

1. 類似性：生成されたコンテンツが、既存の著作物の「本質的な特徴を直接感得できる」ほど似ている状態を指します。単にテーマや設定が似ているだけでは不十分で、表現形式において創作的な部分が共通している必要があります。

2. 依拠性：新しいコンテンツの制作者が、既存の著作物を認識し、それに基づいて創作を行ったことを指します。たとえ結果的に酷似したものができあがっても、既存の著作物を全く知らずに偶然一致した場合、依拠性が認められず、著作権侵害にはなりません。

重要なのは、これら2つの要件が両方とも満たされて初めて著作権侵害が成立する点です。生成AIの利用においては、特にこの「依拠性」の証明が複雑な問題を引き起こします。

アイデアや作風は著作権の保護対象外となる理由

著作権法における重要な原則の一つが、「アイデア・表現二分論」です。これは、具体的な「表現」は保護するが、その背景にある抽象的な「アイデア」や「作風（スタイル）」、「画風」などは保護しないという考え方です。

例えば、「少年が仲間と共に冒険へ旅立つ」というストーリーのアイデア自体は誰でも自由に利用できます。

同様に、「点描画」という画法や「キュビスム」のような芸術様式も著作権の保護対象外です。これは、アイデアや作風まで独占を認めてしまうと、後続のクリエイターが自由に創作活動を行えなくなり、文化の発展が阻害されてしまうためです。

この原則は、企業が生成AIを利用する上で極めて重要です。例えば、「ゴッホ風のタッチで自社製品の絵を描いて」という指示をAIに出すこと自体は、直ちに著作権侵害とはなりません。

ただし、生成された絵がゴッホの特定の作品（例：「星月夜」）の構図や表現と酷似した場合は、「類似性」と「依拠性」が問われる別の問題となります。企業が策定するAI利用ガイドラインは、この「アイデアや作風の模倣」と「特定の表現の複製」の違いを明確に区別する必要があります。

生成AIは他人の著作物を学習しても問題ないのか？【開発・学習段階】

生成AIが人間のような文章や画像を生成できるのは、インターネット上などに存在する膨大なデータを「学習」しているためです。この学習データには、小説、ニュース記事、イラスト、写真など、著作権で保護されたコンテンツが大量に含まれています。

ここで、「他人の著作物を許諾なく学習させる行為は著作権侵害ではないのか？」という疑問が生じます。

原則として許諾不要：著作権法第30条の4（非享受目的利用）の解説

日本の著作権法には、この問題に大きく関わる「第30条の4」という規定が存在します。

参考：著作権法 | e-Gov 法令検索

この条文は、著作物に表現された思想や感情を人間が鑑賞する目的（享受目的）ではない利用、例えば情報解析やデータマイニングのためであれば、原則として著作権者の許諾なく著作物を利用できると定めています。

AIの開発・学習段階におけるデータ利用は、まさにこの「非享受目的利用」に該当すると解釈されています。AIは文章や画像を「鑑賞」しているのではなく、単語の出現パターンや画像のピクセルの相関関係といった統計的な特徴を抽出するための「情報解析」を行っているに過ぎません。

そのため、日本の法律下では、AI開発事業者は原則として著作権者の許可を得ることなく、膨大な著作物を学習データとして利用できます。

この規定は、諸外国と比較してもAI開発に寛容なものであり、日本のAI産業における競争優位性の一因とも考えられています。しかし、この国内法がグローバルなビジネス展開において新たなリスクを生む側面も持ち合わせています。

例外的に著作権侵害となるケースとは

著作権法第30条の4は万能ではなく、例外的に適用が制限されるケースがあります。それは、その利用行為が「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」です。文化庁の考え方では、以下のようなケースが具体例として挙げられています。

• AI学習用途で販売されているデータベースの無断利用：クリエイターや事業者が、AIに学習させることを目的として整理・販売しているデータセットを、対価を支払わずに不正にコピーして利用するような場合です。

• 特定のクリエイターの作風模倣を目的とした学習：ある特定のイラストレーターの作品群のみを集中的に学習させ、そのクリエイターの画風や表現を忠実に再現するAIを開発するような場合です。これは単なる情報解析の範囲を超え、創作的表現の「享受」に近いと判断される可能性があります。

これらのケースでは、著作権者の市場での収益機会を直接的に奪う可能性が高いため、第30条の4の保護を受けられず、著作権侵害と判断されるリスクがあります。

企業が注意すべき「海賊版サイトからの学習」のリスク

著作権法第30条の4が学習段階での著作物利用を広く認めているからといって、データソースが何であってもよいわけではありません。文化庁は、違法にアップロードされたコンテンツが集まる「海賊版サイト」などからデータを収集してAIの学習に用いることに対して、明確に警鐘を鳴らしています。

参考：AI と著作権に関する考え方について｜文化庁

適法に入手したデータであれば許諾なく学習に利用できますが、入手経路が違法である場合は話が別です。企業が利用するAIサービスが海賊版サイトから収集したデータで学習していた場合、その企業は直接的な著作権侵害の当事者にはならなくとも、違法行為に加担していると見なされ、深刻なレピュテーションリスク（評判の毀損）を負う可能性があります。

したがって、企業がAIサービスを選定する際は、そのサービスがどのようなデータソースで学習を行っているのか、倫理的・法的にクリーンなデータを利用しているかをデューデリジェンス（事前調査）の一環として確認することが不可欠です。

特にグローバルなAIサービスは、開発された国の法律（例えば米国のフェアユース規定やEUのAI法）に基づいており、日本の著作権法第30条の4と同じ保護が受けられるとは限りません。この法制度の差異こそが、グローバル時代における企業の隠れたコンプライアンスリスクなのです。

生成AIの生成物はいつ著作権侵害になるのか？【生成・利用段階】

AIの開発・学習段階が主にAI開発事業者の問題であるのに対し、生成・利用段階は、AIを業務で使うすべての企業や個人にとって直接的なリスクが発生する場面です。

AIが生成したコンテンツが、意図せずして既存の著作物と酷似してしまった場合、利用者が著作権侵害の責任を問われる可能性があります。

生成物が既存の著作物と似てしまう「類似性」の問題

前述の通り、著作権侵害が成立するには、AI生成物と既存の著作物との間に「類似性」が認められる必要があります。これは、単に雰囲気が似ているといった曖昧なレベルではなく、既存の著作物の創作的な表現が、AI生成物の中に明確に見て取れる状態を指します。

例えば、有名なアニメキャラクターAと酷似したキャラクターBをAIが生成したとします。裁判所は、キャラクターの目、鼻、口の形状や配置、髪型、服装のデザインといった具体的な表現要素を比較し、両者の間に本質的な共通点が認められるかを判断します。アイデアやありふれた表現（例えば、「元気な少年」という設定）が共通しているだけでは、類似性は認められません。

意図せず似てしまう場合も問われる「依拠性」の判断基準

類似性が認められた上で、次に問題となるのが「依拠性」、つまりAI利用者が既存の著作物を知っていて、それに基づいて生成したかという点です。しかし、AIの利用においては、この依拠性の判断が非常に難しくなります。

AIは学習した膨大なデータに基づいて生成を行うため、利用者自身が特定の著作物を意識していなくても、AIが内部的にその著作物の特徴を反映させ、結果的に酷似したものを出力してしまう可能性があります。この場合、利用者に依拠性はあったと言えるのでしょうか。

裁判所の判断はケースバイケースとなりますが、一般的には、利用者が既存の著作物を知っていた可能性（例えば、社会的に非常に有名な作品であるなど）や、生成物と元作品との類似性の度合いなどを総合的に考慮して判断されます。

もし利用者が元作品を全く知らず、AIが偶然似たものを生成したと主張しても、その「偶然の一致」を立証することは極めて困難です。AIの内部プロセスは「ブラックボックス」であり、なぜその出力に至ったのかを外部から完全に解明することはできないためです。

このように侵害の有無を事前に判断することが難しい状況は、企業にとって大きな経営リスクです。侵害を「完全に防ぐ」ことが不可能である以上、企業の戦略は「侵害をしないための努力を尽くした」ことを証明できる体制、つまりリスクを管理・軽減するためのプロセス構築へとシフトせざるを得ません。

生成AIが作ったコンテンツに著作権は発生するのか？

生成AIを活用して作成したコンテンツの著作権は、一体誰に帰属するのでしょうか。この問題は、AI生成物を自社の資産として保護し、他社による模倣を防ぐ上で極めて重要です。

結論から言うと、AIが作ったからといって、一律に著作権が発生したり、しなかったりするわけではありません。鍵を握るのは「人間の関与」の度合いです。

AIは著作者になれない：AI単独の生成物に著作権は認められない

日本の著作権法において、「著作者」とは「著作物を創作する者」と定義されており、これは自然人（人間）または法人を指します。AIそのものは法的な人格を持たないため、著作者になることはできません。

したがって、人間が具体的な指示を与えることなく、AIが完全に自律的に生成したコンテンツには、人間の「思想又は感情」が創作的に表現されたとは言えず、著作物性が認められません。そのようなコンテンツは誰の著作物でもなく、パブリックドメイン（公有）の状態となり、誰でも自由に利用できることになります。

人の「創作意図」と「創作的寄与」があれば著作物になり得る

一方で、人間がAIを単なる「道具」として利用し、そこに人間の創作的な工夫が加わっていると認められる場合、その生成物は著作物となり得ます。その場合、著作者はAIではなく、AIを利用した人間です。

著作物性が認められるには、文化庁の考え方によれば、利用者側に「創作意図」と「創作的寄与」の2つがあったと評価される必要があります。

• 創作意図：人間が自身の思想や感情を表現する手段として、主体的にAIを利用しようとする意思。

• 創作的寄与：生成プロセスや生成物に対して、人間の創作的な工夫が具体的に反映されていること。

この「創作的寄与」が認められるかどうかが、実務上の最も重要な判断ポイントとなります。

プロンプトの工夫で著作物性が認められる可能性

では、どのような行為が「創作的寄与」と認められるのでしょうか。文化庁の資料や専門家の見解を総合すると、以下の要素が肯定的に考慮されると考えられます。

• プロンプトの具体性と創作性： 単に「猫の絵を描いて」といった単純な指示ではなく、「夕暮れの港で、遠くを見つめるシャム猫を、水彩画風のタッチで、少し寂しげな表情で描いて」のように、創作的な表現を具体的かつ詳細に指示している場合。

• 試行錯誤のプロセス： AIからの初期出力を確認し、それを基にプロンプトを何度も修正・追加しながら、自身のイメージに近づけていく一連の作業。この対話的なプロセス自体が創作活動と評価される可能性があります。

• 複数生成物からの選択と組み合わせ： AIに複数のパターンを生成させ、その中から自身の表現意図に最も合致するものを選択する行為。さらに、複数の生成物の良い部分を切り貼りして一つの作品に仕上げるような行為も、創作的寄与と見なされやすいです。

• 生成後の加筆・修正： AIが出力した画像や文章に対して、人間がレタッチソフトや文章エディタで大幅な加筆・修正を加え、独自の表現を付与した場合。この場合、少なくとも人間が手を加えた部分には著作物性が認められます。

これらの行為は、従来の創作活動が「制作」そのものにあったのに対し、AI時代の創作活動が「指示と編集（キュレーションとディレクション）」へと移行しつつあることを示しています。

企業がAI生成物に関する知的財産権を確保するには、最終的なアウトプットだけでなく、そこに至るまでのプロンプトの変遷や試行錯誤の過程全体を、新たなビジネス記録として管理・保管する体制を構築することが求められます。

著作権だけじゃない！生成AIの商用利用に潜む4つの法的リスク

生成AIの利用において、多くの企業が著作権リスクにばかり注目しがちですが、それは危険な落とし穴です。

ビジネスの現場では、著作権以外にも注意すべき法的なリスクが複数存在します。これらのリスクを見過ごすと、たとえ著作権をクリアしていても、事業に深刻なダメージを与える可能性があります。

有名人の画像生成で問われる「パブリシティ権・肖像権」侵害

AIを使えば、特定の人物に酷似した画像を簡単に生成できます。しかし、生成した画像が実在の人物、特に有名人を想起させる場合、「肖像権」や「パブリシティ権」の侵害に問われるリスクがあります。

• 肖像権：すべての人が持つ、みだりに自らの容姿を撮影・公表されない権利です。

• パブリシティ権：有名人の氏名や肖像が持つ、顧客を惹きつける経済的な価値（顧客吸引力）を排他的に利用する権利です。

自社製品の広告に、有名な俳優にそっくりなAI生成画像を無断で使用した場合、その俳優が持つ顧客吸引力に「タダ乗り」したと見なされ、パブリシティ権侵害として損害賠償を請求される可能性が非常に高いです。

ロゴやサービス名の生成で注意すべき「商標権」侵害

AIに自社の新しいロゴやサービス名を考案させることは、非常に効率的な手段です。しかし、AIが生成したロゴが、他社がすでに特許庁に登録している「商標」と類似していた場合、意図せずして商標権を侵害してしまう恐れがあります。

著作権侵害が「依拠性（元ネタを知っていたこと）」を要件とするのに対し、商標権侵害は、偶然似てしまった場合でも成立します。商標権は登録によって発生する強力な独占排他権であり、「知らなかった」という言い訳は通用しません。

AIでロゴや名称を生成した場合は、必ずJ-PlatPat（特許情報プラットフォーム）などで類似の登録商標がないか入念に調査する必要があります。

AIのハルシネーション（虚偽情報）による「名誉毀損」

生成AIは、時として事実に基づかない情報（ハルシネーション）を、さも真実であるかのように生成することがあります。

例えば、競合他社の評判についてAIに尋ねたところ、「B社は過去に不正会計を行っていた」といった虚偽の情報を生成したとします。この内容の真偽を確認せずに自社のブログやSNSで公開してしまうと、B社の社会的評価を不当に貶めたとして、「名誉毀損」に該当する可能性があります。

たとえその情報が真実であったとしても、公共の利益に関わるなどの正当な理由がなければ名誉毀損は成立し得るため、AIが生成した他者に関するネガティブな情報の取り扱いには最大限の注意が必要です。

人気キャラクターの模倣で抵触する「不正競争防止法」

商標登録はされていないものの、世間一般に広く認知されている商品名やキャラクターデザインなども法律で保護されています。

「不正競争防止法」は、他者の著名な表示を模倣して、消費者に「あの有名ブランドの関連商品かな？」といった混同を生じさせる行為（周知表示混同惹起行為）を禁止しています。

参考：不正競争防止法 | e-Gov 法令検索

例えば、SNSで人気のキャラクターにそっくりな画像をAIで生成し、自社製品のパッケージに使用した場合、たとえ著作権や商標権を侵害していなくても、消費者が元のキャラクターの商品と誤認する恐れがあるため、不正競争防止法違反に問われるリスクがあります。

これらの多様なリスクを体系的に管理するため、以下の表を参考にしてください。

生成AIの著作権リスクに備える企業の具体的な対策5選

生成AIをめぐる法的リスクは複雑かつ多岐にわたりますが、それらを恐れて利用を躊躇するのは得策ではありません。

重要なのは、リスクを正しく理解し、組織として管理可能な体制を構築することです。ここでは、企業が今日から取り組むべき5つの具体的な対策を提案します。

対策1：社内利用ガイドラインを策定し、従業員のリテラシーを向上させる

組織的なリスク管理の第一歩は、明確なルールの設定です。全従業員が遵守すべき「生成AI利用ガイドライン」を策定しましょう。ガイドラインには、少なくとも以下の項目を盛り込むべきです。

• 利用を許可するAIサービス：会社として安全性を確認し、利用を承認したAIサービスをリスト化します。

• 入力禁止情報：会社の機密情報、顧客の個人情報、未公開の財務情報など、プロンプトとして入力してはならない情報の種類を具体的に定義します。

• 生成物のチェック義務：前述したような、生成物を公開・利用する前の類似性チェックプロセスを義務付けます。

• 著作物性の考え方：どのような場合にAI生成物が会社の著作物となり得るのか、そのためのプロンプトの工夫などを周知します。

対策2：著作権侵害リスクの低いAIサービスを選定する基準

すべての生成AIが同じリスクを持つわけではありません。サービス選定の段階でリスクを低減することが可能です。以下の基準でAIサービスを評価・選定することをお勧めします。

• 学習データの透明性：どのようなデータで学習したかを公表しているサービスは、信頼性が高いと言えます。特に、Adobe社の「Firefly」のように、アドビストックの画像や著作権が切れたパブリックドメインのコンテンツなど、権利処理済みのクリーンなデータで学習していることを明言しているサービスは、安全な選択肢の一つです。

• 著作権侵害に関する補償：一部の先進的なAIサービスは、そのサービスを利用して生成したコンテンツが第三者の著作権を侵害したと訴えられた場合に、利用者に代わって法的な防御や賠償を行う補償プログラムを提供しています。このような補償の有無は、特に商用利用において重要な判断基準となります。

対策3：生成物の公開前に類似性・依拠性をチェックするフローを構築する

ガイドラインで定めたチェック義務を、具体的な業務フローに落とし込むことが重要です。法的な不確実性を乗り越え、安全にAI生成物を活用するには、体系的なチェックフローを社内に導入することが不可欠です。具体的には、以下のチェック項目をフローに組み込みます。

1. 画像生成物に対するリバースイメージ検索の実施： 生成した画像（ロゴ、イラスト、写真など）は、公開前に必ずGoogle画像検索などのリバースイメージ検索ツールにかけ、酷似した既存画像が存在しないかを確認します。

2. テキスト生成物に対する剽窃チェックツールの活用： AIが生成したブログ記事、レポート、キャッチコピーなどの文章は、専用のコピペチェックツールを使用し、既存のウェブコンテンツとの類似度を検証します。

3. 専門分野における人間の目によるレビュー： ツールによる機械的なチェックに加え、その業界や分野に詳しい担当者が目視で確認するプロセスを設けます。特に、業界内で有名なデザイン、キャラクター、文章表現など、ツールでは検知しきれない類似性を発見するために重要です。

4. 生成プロセスの記録・保管： どのようなプロンプト（指示文）を使い、何回程度の試行錯誤を経てその生成物に至ったのかを記録・保管します。万が一、依拠性が争われた際に、独自の創作努力を行った証拠として機能する可能性があります。

これらのチェック項目を組み込んだ業務フローの例として、「マーケティング部門がAIで生成した広告用画像をウェブサイトに掲載する場合」を以下に示します。

1. 担当者が画像を生成し、プロンプトと生成結果を所定の管理シートに記録。

2. 担当者が上記1.と2.のチェック（リバースイメージ検索、剽窃チェック）を実施し、結果をキャプチャと共に記録。

3. 法務部または担当マネージャーが、記録と画像を目視で確認し（上記3.のレビュー）、類似性リスクを判断。

4. 承認印をもって、初めてウェブサイトへのアップロードが許可される。

このような形式的なフローを導入することで、チェック漏れを防ぎ、組織としての注意義務を果たしていることを客観的に示すことができます。

対策4：契約書や利用規約でAI利用に関する権利と責任を明確化する

AIの利用は、社内だけでなく、クライアントや外部の協力会社（フリーランスなど）との関係においても新たな論点を生み出します。トラブルを未然に防ぐため、各種契約書を見直す必要があります。

• 業務委託契約書：外部のデザイナーに制作を依頼する際、生成AIの利用を許可するか否か、利用する場合のチェック責任は誰が負うのか、生成物の著作権はどちらに帰属するのかを明記します。

• サービス提供契約書：自社がクライアントにAIを用いて制作したコンテンツを納品する場合、万が一著作権侵害が発生した際の責任分担や免責事項を明確に定めておくことが重要です。

対策5：知的財産権に詳しい専門家（弁護士など）へ相談できる体制を整える

生成AIと著作権の問題は、法改正や新たな裁判例によって状況が刻々と変化する非常に専門的な分野です。

特に、事業の根幹に関わるような高リスクな利用（例：主力製品のデザイン開発など）を検討する際には、自己判断に頼らず、知的財産権に精通した弁護士などの専門家に事前に相談することが、最終的に企業を守るための最も確実な投資となります。

これらの対策は、単独で機能するものではなく、互いに連携し合うことで初めて強固なリスク管理体制となります。法務、IT、マーケティング、人事といった部門の垣根を越え、全社的な取り組みとして推進することが成功の鍵です。

著作権に配慮したWebサイト制作なら、THO M&Sにお任せください

生成AIを安全に活用するには、これまで見てきたように、体系的なガイドラインの策定や厳格なチェックフローの構築が不可欠です。

しかし、多くの企業が直面する課題は、これらのルールを「どのように日々の業務に定着させるか」という点です。特に、既存のウェブサイトでは、コンテンツの公開プロセスが整備されておらず、法的リスクの管理が困難な状態になっているケースが少なくありません。

ブログ記事の追加や画像の差し替えといった日常的な更新作業のたびに、法的なリスクをはらむAI生成物が、適切な確認を経ずに公開されてしまう。このような状態では、せっかく策定したガイドラインも実効性を持たず、ウェブサイト自体が企業の著作権リスクにおける脆弱な部分となってしまいます。

私たちTHO M&Sが提供するウェブサイトリニューアルは、単なるデザインの刷新ではありません。それは、著作権への配慮を組み込んだ、安全なウェブサイト運営を実現する戦略的な投資です。

私たちは、ウェブサイト制作の企画段階から、著作権リスクを最小化する設計を心がけています。AI生成コンテンツを使用する場合も、適切なチェックプロセスを経た上で、法的リスクを考慮したコンテンツ制作を行います。また、既存の著作物との類似性確認や、権利関係の整理など、著作権に関する懸念事項についても、制作プロセスの中で丁寧に対応します。

もし、生成AIを活用したWebサイト制作やリニューアルをお考えでしたら、ぜひ一度THO M&Sにご相談ください。お客様の課題に合わせた最適なリニューアルプランをご提案します。

まとめ

本記事では、生成AIの事業利用に伴う著作権リスクについて、4つの主要な法的論点と企業の取るべき対策を解説しました。

AIが著作物を学習する段階は原則として適法ですが、コンテンツを生成・利用する段階では常に著作権侵害のリスクが伴います。

また、AI生成物に著作権が発生するかは、人間の「創作意図」と「創作的寄与」があったと認められるかにかかっています。安全な利用には、著作権だけでなく、パブリシティ権、商標権、名誉毀損、不正競争防止法といった多様なリスクへの配慮も必要です。

何より重要なのは、明確な社内ガイドライン、堅牢なチェックフロー、信頼できるAIサービスの選定という、組織的なガバナンス体制を予防的に構築することです。貴社のウェブサイトが、新たなコンプライアンス課題に対応できる基盤となっているか、この機会に見直してみてはいかがでしょうか。