澤田直彦
監修弁護士：澤田直彦
弁護士法人 直法律事務所
代表弁護士
ＩＰＯ弁護士として、ベンチャースタートアップ企業のＩＰＯ実績や社外役員経験等をもとに、永田町にて弁護士法人を運営し、各種法律相談を承っております。
本記事では、
「AIソフトウェアと著作権法の関係について、弁護士が解説！」
と題して、詳しく解説します。
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はじめに
開発（学習）フェーズでは、AIソフトウェアの生成に関連する著作権法上の問題がいくつか挙げられます。
まず、画像や文章などの著作物を収集して機械学習に用いることができるかという問題です。
著作権法の観点から、これらのデータを使用する際には、権利者の許可が必要になる場合があります。
また、オープンソースソフトウェア（OSS）を用いてAIソフトウェアを開発する場合、OSSのライセンスに抵触しないように注意が必要です。さらに、受託開発や共同開発の場合、著作権法によって保護される成果物やその帰属、利用条件について契約交渉 が重要となります。
利用フェーズでは、AIソフトウェアを用いてサービス展開する際に、サービス提供者が著作権侵害を問われる可能性があります。このような場合には、適切な権利者からの許可を得ることが必要です。また、AIソフトウェアを用いて自動的に生成された生成物（画像、音楽、文章など）に著作権が発生するかどうかも問題となります。
AIソフトウェアと著作権法の関係は、技術の進歩とともにさらに複雑化することが予想されます。
開発者や利用者は、法的問題に直面しないよう、著作権法に関する知識を持ち、適切な対応を行うことが重要です。
学習フェーズにおける問題点
AIソフトウェアの学習フェーズにおいて、著作物を収集し機械学習に用いることができるかどうかは、著作権法の観点から重要な問題です。特にインターネット上での著作物収集が問題となることが多く、著作権侵害にならないかどうかが検討されるべきです。
例えば、ウェブ上の動物の写真を収集し、学習用データセットを生成して動物の種類を自動的に判別できるAIソフトウェアを開発する場合を考えます。
ここで、動物の写真の著作権は通常、写真の撮影者が保有しています。AIソフトウェアを生成するために、これらの写真をダウンロード（複製）し、学習に適した形に加工（翻案）するためには、原則として著作権者の許諾が必要です。
しかし、日本の著作権法には、AIソフトウェアの生成に必要な著作物の利用行為（データの複製や翻案）について、原則として著作権者の承諾を求めなくても可能であるという権利制限規定が存在します。
それが、平成30年改正法により導入された「情報解析」に関する権利制限規定です。これにより、AIソフトウェアの開発者は、著作権者から許諾を得ることなく、情報解析に必要な限度内で著作物を自由に利用できるようになっています。
第三十条の四 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。
一 著作物の録音、録画その他の利用に係る技術の開発又は実用化のための試験の用に供する場合
二 情報解析（多数の著作物その他の大量の情報から、当該情報を構成する言語、音、影像その他の要素に係る情報を抽出し、比較、分類その他の解析を行うことをいう。第四十七条の五第一項第二号において同じ。）の用に供する場合
三 前二号に掲げる場合のほか、著作物の表現についての人の知覚による認識を伴うことなく当該著作物を電子計算機による情報処理の過程における利用その他の利用（プログラムの著作物にあつては、当該著作物の電子計算機における実行を除く。）に供する場合
しかしこの規定には、著作権者の利益を不当に害することとなる行為については制約が存在します。
そのため、どのような行為がこの制約に該当するのか、また、日本著作権法と他国の法律との関係も検討する必要があります。
情報解析に関する規定の制約については、立法時の資料を基に、情報解析を行う者の用に供するために作成されたデータベースの著作物の利用行為が該当すると解されています。
しかし、AIソフトウェアが既存著作物と同一・類似の著作物を生成する可能性がある場合、その行為が制約に該当するかどうかは議論の余地があります。
また、日本著作権法の情報解析に関する規定は、営利目的の利用行為にも適用されますが、データ収集・開発行為が日本国外で行われた場合には、適用範囲が異なる可能性があります。AIソフトウェアの開発では、クラウドサーバなど国外で行われるケースが多いため、このような問題が重要となります。
総じて、AIソフトウェアの開発における著作権法上の問題は、情報解析に関する規定の制約や国際的な法律の適用範囲など、様々な側面から検討する必要がある複雑な課題です。今後の技術進歩や法制度の整備によって、より明確な解決策が求められるでしょう。
今後の取り組みとしては、以下のような点が考えられます。
- ガイドラインの整備: AIソフトウェア開発における著作物の利用に関する具体的なガイドラインを整備し、開発者に明確な指針を提供することが重要です。これにより、著作権侵害のリスクを回避しながら、効果的な情報解析が可能となります。
- 国際協力の促進: 著作権法やその他の知的財産権に関する国際的な協力を促進し、AIソフトウェア開発における法的問題の解決策を模索することが求められます。また、国際的な規制の整備や相互承認制度の構築も重要となるでしょう。
- 教育・啓発活動の推進: AIソフトウェア開発者や利用者に対して、著作権法や情報解析に関する規定の理解を深めるための教育・啓発活動を推進することが必要です。これにより、法令遵守意識の向上が期待できます。
- 事例分析の充実: 現行法における具体的な事例分析を行い、AIソフトウェア開発における著作権法の適用範囲や制約条件をより明確化することが求められます。これにより、開発者が法的リスクを回避できるようになります。
これらの取り組みを通じて、AIソフトウェア開発における著作権法上の問題が解決されることが期待されます。技術の発展に伴い、著作権法やその他の法制度も適切に対応していくことが重要となります。今後、より柔軟で効果的な法制度が整備されることが望まれるとともに、関係者が一丸となって問題解決に取り組むことが求められます。
利用フェーズにおける問題点
既存の著作物の利用行為を伴うサービス
既存の著作物を利用するAIサービスが挙げられます。
例えば、AIを用いて高精度な学術論文検索サービスを提供する場合、検索結果において著作物の一部分（例えば、書誌情報やスニペット）を表示することは、著作権法上の「軽微利用」（第47条の5第1項）によって許容されています。このため、著作権者の許諾なしにこのようなサービスを提供することが可能です。
第四十七条の五 電子計算機を用いた情報処理により新たな知見又は情報を創出することによつて著作物の利用の促進に資する次の各号に掲げる行為を行う者（当該行為の一部を行う者を含み、当該行為を政令で定める基準に従つて行う者に限る。）は、公衆への提供等（公衆への提供又は提示をいい、送信可能化を含む。以下同じ。）が行われた著作物（以下この条及び次条第二項第二号において「公衆提供等著作物」という。）（公表された著作物又は送信可能化された著作物に限る。）について、当該各号に掲げる行為の目的上必要と認められる限度において、当該行為に付随して、いずれの方法によるかを問わず、利用（当該公衆提供等著作物のうちその利用に供される部分の占める割合、その利用に供される部分の量、その利用に供される際の表示の精度その他の要素に照らし軽微なものに限る。以下この条において「軽微利用」という。）を行うことができる。ただし、当該公衆提供等著作物に係る公衆への提供等が著作権を侵害するものであること（国外で行われた公衆への提供等にあつては、国内で行われたとしたならば著作権の侵害となるべきものであること）を知りながら当該軽微利用を行う場合その他当該公衆提供等著作物の種類及び用途並びに当該軽微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。
しかし、検索結果として著作物全文が表示されるサービスの場合、これは「軽微利用」を超えた無許諾での利用（複製・公衆送信など）となります。そのため、著作権者の承諾がなければ、このようなサービスは提供できません。
AI技術を用いた情報処理に関して、著作権法の第30条の4や第47条の5は、全てのケースで適用されるわけではありません。これらの規定は、特定の条件下でのみ適用されるものであり、適切な利用範囲を理解することが重要です。
総じて、AIソフトウェアを用いたサービス展開においては、著作権法に遵守しながら、著作権者との協力関係を築くことが重要です。
技術の進歩と共に法制度も適切に対応し、関係者が一致団結して問題解決に取り組むことが求められます。
著作物が自動生成されるサービス
近年、AI技術の進化により、利用者の指示に応じて画像や文章、音楽などの著作物が自動生成されるサービスが登場しています。チャットGPTが最たるものでしょう。
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しかし、これらのサービスで生成されたコンテンツが既存の著作物と同一や類似した場合、著作権侵害の問題が生じる可能性があります。
例えば、既存の著作物Aが学習データとして用いられ、その後同一・類似の著作物Aが自動生成された場合、著作権侵害の要件である「依拠性」が問題となります。
依拠性の有無に関しては、既存著作物へのアクセスがあれば依拠を認めるべき（肯定説）と、パラメータ化された既存著作物では依拠を認めるべきではない（否定説）という両論があり、結論は出ていません。
もしAI自動生成物について「依拠性」が肯定され、著作権侵害の要件を満たす場合、以下に述べるように、責任を負うべき当事者が問題となります。
サービス利用者の行為の適法性
サービス利用者が指示を行って、既存著作物と同一・類似の著作物が生成された場合、利用者自身が「複製」行為を行っているとみなされます。
私的領域内での「複製」行為は、著作権法第30条により適法とされますが、利用者が自動生成物を販売・配信すると著作権侵害に該当します。
この場合、著作権者は販売・配信行為に対する差止請求権を行使できますが、サービス利用者が既存著作物の存在を知らなかった場合、故意・過失がないため損害賠償請求はできないと考えられます。
結論として、AI技術を活用した自動生成サービスにおいては、著作権法に則った適切な利用が求められます。
著作権侵害のリスクを回避するため、関係者は法律や倫理に配慮することが重要です。
特に、AI技術を用いた自動生成サービスに関与する事業者や開発者、利用者は以下の点に注意するべきです。
- 学習データの選定: AIの学習データとして、著作権がクリアされたものやパブリックドメインのデータを利用することが望ましいです。また、著作権者から許諾を得たデータを使用することも重要です。
- 著作権侵害のリスク管理: 生成されたコンテンツが既存の著作物と類似している場合、著作権侵害のリスクがあるため、事前に十分な確認と評価を行うことが求められます。必要に応じて、専門家の意見を仰ぐことも検討しましょう。
- 利用者への情報提供: サービス利用者に対して、自動生成物の著作権に関 する注意事項や、生成物の利用に関するガイドラインを明確に伝えることが大切です。これにより、利用者が法律や倫理に反しない範囲でサービスを利用できるようサポートしましょう。
- サービス運営の透明性: AI技術を活用した自動生成サービスの運営者は、利用者や著作権者に対して、サービスの仕組みや生成物の著作権に関する情報を適切に開示することが求められます。これにより、信頼性のあるサービスを提供できるようになります。
AI技術の進化によって、自動生成サービスがますます普及していくことが予想されます。そのため、関係者は法律や倫理に配慮した取り組みを続けることが重要です。
これにより、より良いサービス環境が整い、創造的なコンテンツが生み出されることでしょう。
AIソフトウェア開発者の法的責任
AIソフトウェアを開発し、その利用によりユーザーが既存の著作物と同一または類似のコンテンツを生成した場合、AIソフトウェア開発者が著作権侵害の責任を負うかどうかが議論の焦点となります。この問題の根本は、著作権侵害の主体を誰と見なすかという点です。
AIソフトウェア開発者は、「AIソフトウェアを生成して提供すること」のみを行っており、AI生成物の作成や出力は行っていません。
ただし、規範的に見ると、著作権侵害の主体性が認められる場合があります。この観点から、AIソフトウェア開発者が物理的には生成物の作成や出力を行っていなくても、複製の対象や方法、複製への関与の内容や程度などを考慮すると、侵害主体と評価されることがあるという意見が存在します。
しかしながら、十分な量の学習データを使用して学習されたモデルの場合、著作物と同一または類似の生成物が自動生成される可能性は極めて低いとされます。
仮に既存の著作物と同一または類似の権利侵害コンテンツが自動生成されたとしても、その生成行為にAIソフトウェア開発者が関与している度合いは高いとは言えません。
ロクラクⅡ事件の最高裁判決や、まねきTV最高裁判決（最判平23・1・18民集65巻1号121頁）では、侵害主体の判断に際して複製対象物を誰が提供しているかを重視しているように見えますが、AIソフトウェアの場合、学習データとして使用された著作物がそのまま出力されるわけではありません。
AIソフトウェア内に既存著作物が保持されていない以上、「AIソフトウェア開発者が複製対象物を提供している」と解釈するのに無理があると考えられます。
この点から、AIソフトウェア開発者の侵害主体性を肯定するほどの強い関連性があるとは考えにくいです。
「機械学習のためのデータとして既存著作物を用いる行為」と、「既存著作物と同一・類似の著作物が生成されるという結果」の間には、AIソフトウェア開発者の侵害主体性を肯定するほどの強い関連性があるとは思われません。
ロクラクⅡ事件等の最高裁判例が示した侵害主体性の判断基準を適用しても、「AIソフトウェア開発者」に侵害主体該当性が認められることはないと考えられます。
AIソフトウェア開発者は、生成物の作成や出力を直接行っておらず、学習データがそのまま出力されるわけではないため、侵害主体性を認めるには根拠が不十分です。
まとめ
AIソフトウェア開発者の法的責任については、現行の法律や判例が示す基準を適用しても明確な結論には至らないことが示唆されます。
これは、AI技術の進化に伴って新たな問題が生じており、従来の法律や判例が対応しきれていないことを示しています。
このため、今後AI技術がさらに発展し、その活用範囲が拡大する中で、AIソフトウェア開発者の法的責任に関する議論はますます重要となるでしょう。
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