生成AIと著作権法第30条の4の基本構造
知的財産、特に著作権法の分野では、AIの利用に関してさまざまな議論が行われています。
生成AIの開発や運用では、学習のために著作物を使うことが避けられません。現在の日本の著作権法では、「情報解析」を目的とする場合、著作物の利用は原則として自由に認められています（著作権法第30条の4）。この規定は、AIに限らず、大量のテキストや画像を扱う現代の技術開発にとって、非常に重要な役割を果たしています。
例外規定と問題となるケース
ただし、この規定には例外があります。著作物の利用が「著作権者の利益を不当に害する場合」には、情報解析目的であっても認められません。
たとえば、特定のアーティストの作品だけを使ってAIを学習させた結果、そのアーティストの作風に酷似した画像が生成されるようなケースでは、「著作権者の利益を不当に害する場合」にあたる可能性があると指摘されています。
権利者側からの懸念と制度見直しの動き
こうした著作権制度の運用に対しては、JASRAC（日本音楽著作権協会）などの権利者団体から懸念の声が上がっています。「クリエイターの作品が本人の知らないうちにAIの学習に使われ、その結果、似た作品が市場で競合するのは不公平だ」「日本は“AI学習天国”になっている」といった意見も聞かれます。
実際、2023年以降、いくつかの団体が著作権法第30条の4に対して「見直し」や「規定の明確化」を求める声明を発表しており、今後の法改正やその運用に注目が集まっています。
第30条の4導入の背景と現在の課題
そもそも、日本が著作権法第30条の4を導入した背景には、AI技術の発展を促進し、国際的な競争に後れを取らないようにするという目的がありました。
しかし現在では、この条項があることによって「クリエイターの権利が不当に害されている」との指摘も出ており、皮肉な状況に陥っています。
今後は、いかに双方のバランスをとるのかという観点から、この条項の在り方を見直す必要があるかもしれません。
実務上の不確実性と企業が検討すべきポイント
では、実務上どのように考えるべきでしょうか。
著作権法第30条の4は、情報解析を広く認める規定ではあるものの、「著作権者の利益を不当に害する場合」に該当するかどうかの判断は、現時点では明確に整理されているとはいえません。
そのため、AIの開発・活用を行う企業としては、例えば、特定の作家や作品に過度に依存した学習データとなっていないか、生成物が既存作品と競合する可能性がないかといった点をあらかじめ検討しておくことが重要です。
また、利用するデータの選定や学習方法について、一定のルールを設けておくことも、将来的なリスク管理の観点から有効と考えられます。
今後の動向と対応の重要性
この分野は、今後の法改正や運用により状況が変化する可能性もあるため、制度の動向を踏まえながら慎重に対応していくことが求められます。また、個別の利用形態によって判断が分かれる場面も多いため、具体的なケースごとに検討することが重要となります。
高松 孝行
株式会社ブランシェ 代表／弁理士（弁理士法人ブランシェ国際知的財産事務所）
国立研究開発法人産業技術総合研究所（AIST）にて、最先端技術のライセンス交渉・事業化支援に従事。その後、スタートアップ支援や資金調達支援、ライセンス交渉等に携わる。現在は、株式会社ブランシェにおいて、技術を起点とした事業設計や知財戦略の立案を支援するとともに、弁理士として特許を中心とした権利化・係争業務にも従事。技術とビジネスを接続する実務に強みを有する。