研究ノート

電気事業におけるAI技術の活用にともなう法的課題―知的財産法の問題を中心に―
Legal Issues in Use of AI Related Technologies in Electricity Business
キーワード：人工知能 (AI)，機械学習，知的財産法，著作権法，不正競争防止法
佐藤佳邦

デジタル化が進む電気事業においては，今後，AI・機械学習といった技術の活用が期待される。その際，自社の研究成果を確保し，また他者の権利侵害を避けるためには，知的財産法の理解を踏まえることが必要である。本稿では，学習用データ，学習済みモデル，AI生成物に対してどのような法的保護が可能かを概観するともに，電気事業における必要な対応を考察する。
1. はじめに

3. 収集・作成した学習用データの法的保護

1.1 電気事業における AI・機械学習技術の活3.1 営業秘密としての保護
3.2 限定提供データとしての保護
4. 学習済みモデルとその生成物の法的保護用と知的財産法上の課題
1.2 本稿の検討対象
2. 学習用データの収集・活用に伴う知的財産法上の課題

4.1 学習済みモデルの法的保護
4.2 AI 生成物の著作権等による法的保護の可

2.1 学習用データの収集における課題
2.2 機械学習を支援する著作権法の改正

能性
5. おわりに

1. はじめに

1.1 電気事業におけるAI・機械学習技術の活用と知的財産法上の課題

電気事業の近時のキーワードである5つのD（本

機械学習とは，文字や画像などの「学習用デー

号・筒井による総説を参照）のうち，とりわけデタ」を大量にコンピュータに読み込ませ，これをジタル化は電力経営に大きな変革を迫る可能性「アルゴリズム」と呼ばれる一定の解法で解析し，がある。そのデジタル化のプロセスでは，近年，各種の判定や予測等を可能とする「学習済みモデ進化しているAIや機械学習といった技術への対ル」と呼ばれるプログラムを開発する技術を言う。

応が，電力経営上も重要な課題となり得る。

それら技術の活用により，画像・音声や各種予測AI技術などの研究開発・利活用に際しては，成といった成果（AI生成物）の出力が可能となる。

果が第三者に無断利用されないよう，適切な知的従来も，認識・予測・対話といった広義の人工財産権の確保を図る必要があるほか，他社の知的知能 (AI: artificial intelligence) 技術の活用が図ら財産権を侵害しないような配慮も要する。

れてきたが，今日，深層学習技術1の進展により，そこで本稿は，AIや機械学習技術に関連する知いわゆる第三次AIブームを迎えている2。電気事的財産法上の課題を概観し，電気事業における必業でも，経営効率化，安全性向上などを目的とし要な対応を検討する。て，その研究開発が進められている。具体的には，

1

深層学習 (deep learning) とは，「深い層を重ねることで学習精度を上げるように工夫したニューラルネットワーク・・・をしたものと言える。
2

知的財産法研究における日本の第一人者である中山信弘・東用いる機械学習技術」（宍戸常寿「ロボット・AI と法をめぐ京大学名誉教授も，「過去何回か AI 元年と言われたことがある動き」弥永＝宍戸編『ロボット・AI と法』（有斐閣・2018）

ったが，深層学習（ディープ・ラーニング）を中心とした今回

7 頁）をいう。ニューラルネットワークとは，最大公約数的にの変化は，おそらく本物であろう」（中山信弘・法律時報 2019

は，脳の神経回路を人工的に模したものを数式モデルで表現

年 7 月号 7 頁）と述べている。

－ 91 －

電力経済研究No.67（2020.12）

水力発電ダムの運用最適化3，また，機器の故障診えたとき，その対象は「認識」
「学習」
「予測」
「推断技術などに代表される設備管理・メンテナンス論」「身体・運動」といった様々な機能を含み，「学4といった分野での活用 ，電力価格や需要の将来予習」はその一部にすぎない9。しかし，昨今のAIブ測5などにも，AI技術の活用が期待される。さらにームは，計算機の高速化・低廉化を背景とした深将来，電気のP2P取引など，電気がいわゆるデジ層学習技術の急速な進化によるものであること

タル・プラットフォームを介して取引される可能に鑑みれば，法的観点からの検討対象もおのずと性に鑑みれば，その運営の基盤としてのAI技術開「学習」が中心となる。そこで本稿も，多岐にわ発・活用も視野に入れることが必要である。

たるAIのうち「学習」に関する課題を扱う。

しかし，これらの技術を開発し，電気事業者のその上で本稿では，まず，学習用データの問題

収益を確保する上では，関連する法制度，なかでについて，学習用データを収集・利用する際に第も知的財産法制度に留意せねばならない。なぜな

三者の権利を侵害しないかという問題（2章），収らば，開発・利用のプロセスでは第三者が保有す集・整理した学習用データを第三者に無断で利用る知的財産権の侵害に注意する必要があり，また，させないための方策（3章）について述べる。次に，開発したAI技術の成果確保も必要だからである。

データを用いて開発された学習済みモデルにつ

近時，知的財産法研究の分野でAI技術に着目した

いて，開発した学習済みモデルの権利確保の方法

6

論稿が増加しており ，法律専門雑誌で多くの特集（4.1節），学習済みモデル（AI）を用いて得られが組まれていることは，その証左であろう7。

た成果（＝いわゆる「AI生成物」）の権利確保（4.2

そこで本稿は，知的財産法の研究者らによる検節）について，順次検討する。

討をもとにAI・機械学習の活用にともなう法的問題を整理しつつ，電気事業においてどのような留8

意点が必要と考えられるか検討したい 。

2. 学習用データの収集・活用に伴う知的財産法上の課題

1.2 本稿の検討対象

文字・画像・音声などの膨大な学習用データをここで，本稿の検討対象を明確にしておく。本必要とする機械学習・深層学習では，いかに良い

来，AI技術を人間の知的営みを代替するものと考データを入手・作成できるかが開発成否のカギと3

北陸電力と JFE エンジニアリングが共同で開発した，水力発ては，それまで皆無であった「AI」「人工知能」「機械学習」

電用ダムの運用最適化のためのシステムの事例では，過去のをタイトルに含む記事が，2017 年ごろから急速に増えている降雨量データとダムへの水の流入量の実績データをAIに学習させることで，将来の水量を高精度で予測するとともに，これことが確認できる。
7

電所の発電量（kWh）を大幅に増加させることができるとして

4

8用いる場合には，個人情報保護法の規定に注意しなければなム最適運用システム』の共同開発」（2020 年 6 月 12 日報道発らない。また，データの独占的利用による独占禁止法上の問題表）を参照。

も生じ得る。AI に限定したものではないが，いわゆるビッグ

例えば，電中研トピックス 22 号「ビッグデータと人工知能にデータの提供拒否行為などの問題を検討したものとして，平よる電力設備診断」（2016 年 10 月)，電力中央研究所「塗装山賢太郎「ビッグデータと独占禁止法～『知財と独禁』と『デ像を使った簡易劣化判定のための支援ツールのプロトタイプータと独禁』～」発明 2019 年 12 月号 48 頁を参照。
9

AI 技術が「学習」に限らない幅広い裾野を持つことについて
は，（一社）人工知能学会 AI マップタスクフォース「A I マの開発―」電力中央研究所報告 C17013 を参照。

6

このほか，家庭用需要家にまつわる各種データを AI 開発にいる。北陸電力・JFE エンジニアリング「AI を活用した『ダすべき経年鉄塔の選定に役立つ画像処理技術の開発－空撮画

5

例えば，「特集：AI がもたらす知的財産法の変容」（法律時報 2019 年 7 月号）がある。

を活用して水力発電ダムの運用を最適化することで，水力発

例えば，進博正ほか「気象予測データと機械学習を用いた高ップβ」（最終更新・2019 年 6 月 6 日）を参照。AI と法律（特精度な電力需要予測手法」東芝レビュー2019 年 9 月号 22 頁，に知的財産法）を扱った論考の中には，機械学習（深層学習）

ウェザーニュース「AI を用いた高精度の電力需要予測システが AI 技術の太宗を占めるとの理解に立つものもあるが，AI 技ムを開発」（2020 年 6 月 18 日報道発表）などを参照。

術全体を俯瞰すると必ずしも正確ではない。

例えば，日本弁理士会が発行する月刊誌「パテント」におい－ 92 －

されている。また，入手したデータがそのまま利が不法行為に該当するとされた12。したがって，用可能とは限らないため，機械学習に利用可能な

学習用データセットとして販売しているデータ

10

ベースを第三者から不正に入手してこれを複製形へとあらかじめ処理することが必要とされる 。

し，学習用データとして用いる行為についても，2.1 学習用データの収集における課題

場合によっては不法行為責任が認容される余地

学習用データを収集し，これを学習に用いる際はあろう13。には，他者が持つ各種知的財産権の侵害に注意を払わなければならない。

このほか，データが第三者から提供された場合には，学習用データとしての利用に契約上の制限電気事業におけるAI開発で想定される学習用がなされていないかを確認する必要がある。

データとしては，気温・降水量などの気象データ，また，知的財産法の課題ではないが，個人に関電力需要など需要家に関する各種データ，卸電力するデータについては，個人情報保護法による各取引所における約定データといった，各種の数値種制約が及ぶことにも別途留意が必要である14。

データ・文字情報が考えられる。一般論として，データ自体は創作性を有しない（＝著作物ではな

2.2 機械学習を支援する著作権法の改正11い）ため，著作権では保護されない 。したがっ学習用データとして，設備を撮影した画像・動て，これらデータは原則として自由にAI開発のた画，音声の利用が考えられるが15，通常，撮影されめの学習用データとして用いることができる。

た画像・映像等には著作権が発生するため，他者

ただし，第三者が提供するデータを学習用データとして用いることが，その第三者の利益を不当の画像等を機械学習に用いる場合には著作権者の許諾が必要に思える。に侵害していると評価される場合には，不法行為

しかし著作権法は，機械学習でモデル開発を行（民法709条）として損害賠償責任を負う。過去のう者が他者の著作物を利用する際，その許諾を原裁判例では，他の事業者が販売しているデータベ則として不要とする規定を有しており，さらにースを複製し，競合地域で販売するなどした行為

2019年1月施行の改正で，その趣旨が明確化され10

本橋智光『前処理大全』（技術評論社・2018）によると，デ不法行為」同志社法学 60 巻 4195 頁（2009)，拙稿「データベータを利用な形にする前処理と呼ばれる作業が，データ分析ース保護と競争政策 創作性を要件としないデータベース保業務の 8 割を占めるという。なおデータ分析の分野では，「処護の競争政策的考察」知財研フォーラム 65 号 48 頁（2006）

理」「前処理」「クレンジング」などの用語があるが，ここでなどを参照。
13は特に区別しない。
112020 年 1 月改正前の著作権法旧 47 条の 7 は「電子計算機に「データベースでその情報の選択又は体系的な構成によつてよる情報解析のための複製等」に著作権が及ばないことを規創作性を有するもの」（著作権法 12 条の 2 第 1 項）はデータ定していたが，その例外として権利侵害になる場合として，ベースの著作物として保護され得るが，その保護はデータベ「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に含まれるデータそのものには及ばない。いわゆるビッース」を挙げていた。したがって，著作物性を有さないデータ

グデータの法的保護については，上野達弘「自動集積される大ベースについても，当初から学習用データとして販売されて量データの法的保護」月刊パテント 2017 年 2 月号 30 頁を参いたデータベースを非正規に入手し，これを機械学習に用い照。

れば，作成・販売した事業者の利益を不当に侵害したとして，

12

自動車保守サービスに用いられるデータベースの著作物性が争われた翼システム事件（東京地中間判 H13.5.25）では，原告が製造・販売していたデータベースの著作物性は否定され不法行為責任を問われる場合はあるだろう。
14

エネルギー供給強靭化法による電気事業法の改正（2022 年 4月施行）により，電気事業の情報の目的外利用の禁止規定が緩たが，ライバル事業者がこれを複製して競合する地域で販売和されるなどした（本号・中野による研究ノートの 2.2 節を参した行為が，不法行為に該当するとして損害賠償請求が認容照)。電気事業におけるデータ活用の推進について，資源エネされた。また新聞社がウェブ上で提供するニュース見出しのルギー庁「電力データの有効活用の推進について」グリッドデ著作物性が問題となったヨミウリオンライン事件（知財高判ータバンク・ラボ第 4 回電力データ活用検討委員会資料 2020

H17.10.6）では，見出しの著作物性は否定され著作権法に基づく損害賠償・差止請求は認められなかったが，不法行為責任を

年 8 月 20 日などを参照。
15

例えば，送電線を撮影した映像による機械学習を応用した設認め，損害賠償請求を認めた。著作物ではない情報物の複製と備診断技術として，「大量の送電線ビデオ画像を用いた送電線不法行為責任については，今西頼太「著作権非侵害行為と一般異常箇所の検出支援」電中研トピックス・前掲注4・11 頁を参照。

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た。

設備の画像などを利用することも，著作権法上は著作権法は従来も，「技術開発・実用化の試験の適法になる。このほか例えば，SNS上の文章・画ための利用」（旧30条の4）や「電子計算機による像から電力のリアルタイムな需要予測を行うAI情報解析のための複製等」（旧47条の7）の場合にを開発するために，過去にSNS上に投稿された文は著作権が及ばない（＝権利者の許諾は不要）と章などを学習用データとして読み込むことや，開する例外規定を置いていた。これにより，機械学発した学習済みモデルにSNS上の投稿を読み込習の過程における画像等の複製行為などが第三ませて実際の電力需要予測に反映することも，著16者の著作権により禁止されないようにしていた 。

作権法上，可能となる18。

しかし旧法の例外規定のうち，①旧30条の4に

ただし，当初から学習用データとして販売されついては，利用目的が「技術開発」等に限定されているデータベースを複製するような場合には，ていたため，機械学習における基礎研究等が対象「著作権者の利益を不当に害することとなる場外になりかねないとの指摘があり，また，②旧47

合」（著作権法30条の4ただし書き）として著作権条の7については，利用方法が「複製・翻案」に限侵害となり得る19。例えば電力需要予測に活用す定されていたため，AI開発用データセットを事業るために加工された，過去の天候・気温・需要の者間で共有するための「公衆送信」等は対象外とデータセットとして販売されているデータベーなりかねない，などの指摘があった。

ス著作物を，権利者の許諾なく用いれば，著作権これを受けて2019年1月に施行された著作権法侵害となる。

改正は，上記の規定をまとめつつ，「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」（新30条の4）という規定を新たに置き，機械学習

3. 収集・作成した学習用データの法的保護における学習用データに著作物が含まれていても権利侵害とはならない旨をより明確にした17。

学習用データの収集，作成には膨大な時間と費

電気事業について考えると，通常は著作物に該用を要するが，通常，デジタル・データであるた

当する各種の写真・画像データであっても，前述め，その複製は非常に容易である。のように機械学習の学習用データとして利用す

前述のようにデータそれ自体は著作物とは認るためにコンピュータに読み込ませる行為は認められないため，著作権を根拠に第三者による利められるため，例えば，第三者が撮影した送配電用を禁止することは困難である。また，ウェブサ

16

例えば，ある有名漫画家の画風を解析してそのスタイルでの習用データとして用いた株式市場価格の予測手法について，漫画を生成するための AI を開発するため，その全作品をコン

和泉潔「ビッグデータと人工知能を用いたファイナンス研究ピュータに入力することも，旧 47 条の 7 本文の下で適法になの潮流」金融研究 38 巻 1 号 15 頁（2019），Johan Bollen et al.,るとされていた。上野達弘「人工知能と機械学習をめぐる著作

Twitter Mood Predicts the Stock Market, 2 J. COMPUTATIONAL SCI. 1

権法上の課題――日本とヨーロッパにおける近時の動向」法
律時報 2019 年 7 月号 33 頁, 39 頁，同「機械学習パラダイス」(2011) を参照。
19改正前の旧 47 条の 7 ただし書きにあった「情報解析を行う

早稲田大学知的財産法制研究所（RCLIP）ウェブサイト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」が（https://rclip.jp/2017/09/09/201708column/）を参照。

これに該当し，その趣旨は改正法にも引き継がれているとさ

17

また，旧法下における情報解析が「統計的な解析」と定義される（中山信弘『著作権法 第 3 版』386 頁（有斐閣・2020）れていたため，深層学習が採用する「代数的」「幾何学的」なを参照）。また「データベースの著作物」に限られていた旧法

解析は対象外となりかねないとの指摘があったが，これに対に対して，新法にそのような限定はないため，データベースの応するため，情報解析の定義から「統計的な」という限定を削

著作物以外の著作物についても，「著作権者の利益を不当に害除して，機械学習にも権利制限規定が適用されることを明確することとなる場合」には著作権侵害となる。ただし，上野・にした。また旧法において「電子計算機による情報解析」とさ

前掲注 16［法律時報］・39 頁は，法改正時の国会附帯決議にれていたものを「情報解析」とあらためて，その範囲を拡大す

従えば，新 30 条の 4 ただし書きに当たり得るのは，解析用デるなどした。

ータベースに関する旧 47 条の7 ただし書きの場合に限られる

18

電力以外の分野の例であるが，SNS などのテキスト情報を学としている。

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イト等でデータを公開する場合に，データの目的家庭用需要家の電力使用データは非公知性や秘外利用を禁止する文言を掲載し，それに同意した

密管理性を満たさず，営業秘密としては保護され場合に限ってデータを提供する例があるが，そのないが24，複数の公知データ（例：電力使用量デー

データを転得した第三者による利用までは禁止

タと世帯の人数構成等，宅内の家電機器の保有状できない。

況）を組み合わせたデータで一般に知られていない場合には，非公知な情報として，営業秘密によ3.1 営業秘密としての保護る保護がなされる余地はある。

そこで，他社が知り得ない学習用データ（電気事業の例で言えば，自社保有変圧器の故障診断デ

3.2 限定提供データとしての保護ータなどは，通常，その保守・管理を担う当該事他方で，公知データをただ集めただけの場合業者しか知り得ないであろう。
）の無断流用を防（単純集積）には非公知性は認められず，営業秘止するためには，自社の学習用データを秘匿化し密としては保護されない25。そこで，2018年の不て，不正競争防止法の「営業秘密」（同法2条6項）

正競争防止法改正によって導入された，非公知性として保護することが考えられる20。

が不要な「限定提供データ」として保護する道が営業秘密として保護される要件は，①秘密管理考えられる。

性，②有用性，③非公知性である。これらのうち，限定提供データ（不正競争防止法2条7項）とし現実の紛争でしばしば問題となるのは，①の秘密て保護されるための要件は，①限定提供性，②相管理性や③の非公知性である21。したがって，こ

当蓄積性，③電磁的管理性，④技術上又は営業上22れらの要件の確保のために，特に配慮を要する 。の情報であること，⑤秘密として管理されていな

秘密管理性を満たすためには，厳重なパスワー

いこと（＝便宜上，非秘密管理性という），⑥無償

ド管理など外部からアクセスを遮断するなどので公衆に利用可能となっていないこと，である26。

措置を講じる必要がある。また情報の収集やAI開上記のうち⑤は，営業秘密の要件である秘密管発のプロセスで第三者にデータを開示する場合

理性と反対に，当該情報が秘密管理されていないには，秘密保持契約を締結し，秘密管理性・非公ことを要求するものであるため，一見するとデー知性が失われないようにする必要がある。

タが第三者に流用されてしまいかねないように

また，学習用データとして公知データ（例：一見える。しかしこの「秘密管理性」の要件につい般に入手可能な気象データ等）を用いることも多ては，かりに秘密管理に相当する水準のパスワー

いと思わるが，公知データを組み合わせたものや，ド管理・アクセス制限がなされていたとしても，集積したデータに一定の処理がなされていればそもそもデータが公知である場合には秘密とし

23

非公知性を認める余地がある 。例えば，個々のて管理されているとは言えないので，限定提供デ20

24

学習用データの営業秘密としての保護については，奥邨弘司

例えば旧来式の検針票が住宅のドアに挟まれていれば，その「人工知能に特有の知的成果物の営業秘密・限定提供データ時点で公知となる。スマートメータによる検針データがメー該当性」法律時報 91 巻 8 号 25 頁，28 頁以下を参照。

ル等で各需要家に送付・送信された場合は，公知とは言えない21

このうち秘密管理性要件については，平成 10 年代中頃から裁判所の判断が厳格化し，これが否定される裁判例が増えているとされる（田村善之＝津幡笑「判批」中山信弘ほか編『商標・意匠・不正競争判例百選』192 頁, 193 頁（有斐閣・2007））。
22

有用性要件については，事業者が秘密管理を試みている場合には，通常は有用性が肯定されるため（有用でなければ秘密管され，いずれにせよ営業秘密とはなり得ない。
25

奥邨・前掲注 20・29 頁は，「公知のデータを集積してビッ

例えば，廃炉作業中の原子炉の汚染水処理方法に関する技術情報の営業秘密該当性が問題となった裁判例（ピュロライト対日立ＧＥニュークリア・エナジー事件，東京地判 H30.3.29）
では，公知情報の単純集積の非公知性が否定されている。
26

理を試みない），比較的容易に認められる。
23

が，需要家は秘密保持義務を負わないから秘密管理性は否定

以上は，重冨貴光「限定提供データ保護について」別冊パテ

ント 23 号 1 頁（2020）に従った。限定提供データの要件，保グ・データを作成するに際して，一定の工夫や処理がなされて護の内容等については，茶園成樹編著『不正競争防止法 第 2

いれば・・・非公知性を満たす余地があろう」とする。

版』94 頁以下〔茶園執筆〕（有斐閣・2019）などを参照。

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電力経済研究No.67（2020.12）

ータとしての保護は否定されないと解されてい27ないので，通常，著作権は発生しないと解される。

る 。したがって，電力使用データなどの公知デそのため，やはり，不正競争防止法上の営業秘密ータを集積して学習用データとする場合には限としての保護が考えられる30。

定提供データとしての権利確保が考えられよう28。
電気事業者が保有する電力需要実績などの各29

前述のように，営業秘密としての保護の要件は，①秘密管理性，②有用性，③非公知性である。し種データを公開すれば ，第三者がこれを機械学かし，学習済みパラメータをライセンス交渉など習の学習用データとして用いることを禁止するの過程でみだりに第三者に公開すると，非公知性ことは，法律的には難しい。公開に際して相手方が失われてしまうため，秘密保持契約の事前締結と秘密保持契約を締結することも考えられるが，などの対応が必要である。

しかし，ウェブサイトなどを通じて一般に公開す

また，学習済みモデルを搭載した機器を販売しる場合にすべての人と契約することは現実的でた場合，他の事業者がリバース・エンジニアリンはない。またウェブサイト上で同意を求める場合

グなどの手法で学習済みパラメータの内容を容にも，その法的な効果については，必ずしも安定易に知ることができれば，非公知性が失われる31。

しているとは言えない。したがって，自社で収集・それを防止するため方法として，学習済みパラー開発した学習用データセットが非公知である場

メータを記録したメモリの暗号化などの技術的合，公知である場合ごとに，営業秘密としての保保護手段や，当該チップの開封を試みると物理的護や限定提供データとしての保護を適切に選択に破壊され読み出し不能となる設計の採用などしていくことが必要となろう。

が提案されている。
では，電気事業においてはどのような点に留意

4. 学習済みモデルとその生成物の法的保護すべきか。一般的に電気事業で活用される学習済
みモデルは一般消費者が利用可能な最終製品に搭載されず，あくまでの事業者内で用いられるも4.1 学習済みモデルの法的保護のが中心と思われる。そのため共同開発を実施しでは，学習用データを読み込ませて開発した成果である学習済みモデルについては，どのようにた事業者との間での秘密保持の契約などが中心的な対策になると思われる。
他方で各需要家の使用場所に設置されるスマ権利確保をはかるべきか。
一般に，学習済みモデルはアルゴリズムと学習ートメータなどのプログラムに学習済みモデル済みパラメータからなるが，前者は公知のものがが搭載された場合，リバース・エンジニアリング用いられることも多いため，後者の権利確保がよにより知ることが容易であれば，その技術が「公り重要である。

知」とされる可能性がある。そこで権利確保のた

学習済みパラメータは，極端に言えば単なる数めには，先ほどの暗号化などが必要となる。その値の羅列（行列）にすぎず，「思想又は感情を創作ほか，メータが収集したデータをその場で学習済的に表現したもの」という著作物の定義に該当しみモデルに適用するのではなく，一度，電力会社

27

奥邨・前掲注 20・29 頁が挙げる，「②秘密管理と同レベルの管理が行われていても，対象が公知の電子データである場「限定提供データに関する指針」（経済産業省，2019 年 1 月

13 日)，濱野敏彦「AI 等によるデータ利活用促進等を目的とした不正競争防止法の改正〔上〕・〔下〕」法と経済のジャー

土肥古稀『知的財産法のモルゲンロート』（中央経済社，2017）211 頁を参照。
31

茶園・前掲注 26・71 頁〔陳執筆〕，林いずみ「判批」茶園成樹ほか編『商標・意匠・不正競争判例百選［第 2 版］』208 頁,

ナル Asahi Judiciary 2019 年 7 月も参照。
29

学習済みモデルの不正競争防止法による保護については，奥邨弘司「人工知能における学習成果の営業秘密としての保護」

合」である。
28

タが公開されている。
30

例として，電気事業連合会がウェブサイトで公開している

209 頁（有斐閣・2020)。

『電力統計情報』では，過去の電力需給等に関する詳細なデー－ 96 －

のデータセンターなどに転送して，電気事業者がの模様（絵）ができる。しかし，その絵は人間の保有するサーバー上の学習済みモデルに適用し，「思想又は感情を創作的に表現したもの」とは言

その結果のみをスマートメータ側にフィードバえないだろう。次に，同様に猫を歩かせるけども，ックする方式にすれば，学習済みモデルの秘密管餌などで一定の方向を歩くように誘導すれば，人理性を保ったまま活用することが可能となろう。の関与を認める余地が出てくる。最後に，絵具を付けた猫の足を人間が持って絵を描けば—絵筆

4.2 AI生成物の著作権等による法的保護の可能性を足に持ち替えただけだから—美術の著作物（著作権法10条1項4号）としての著作物性が認められでは，開発したAIが出力した生成物について，よう。

各種の知的財産権は認められるだろうか。これはこれをAIに置き換えて考えれば，人間がAIの支AIを用いた技術水準の向上に伴い，避けられない援を受けつつも，絵の構成を細かく指示したり，32問題になっている 。著作権，特許権，商標権，意

マウスで一部を描いたりすれば，その絵が著作物匠権といった個別の権利ごとに，開発インセンテとされる余地がある。他方，人間がAIを組み込んィブへの配慮と権利を独占させることの弊害のだソフトに「山の絵を描け。背景は青空」と指示

バランスを考える必要があるが，以下では著作権しても，それはアイデア（思想又は感情）にすぎ33ず，出力された絵は創作性を欠く（著作物ではなについて述べる 。
まずAIが出力した文章に著作権は認められるい）と判断されよう。のだろうか。最近では新聞の経済記事などは，AI電気事業におけるAI技術の活用の事例（1.2節参を活用したり，または完全にAIによってこれを執照）に振り返ってみると，例えば，将来の卸電力34筆（出力）したりする例が見られる 。このような価格についての予測を出力するAIの場合，卸電力AIが出力した記事には著作権が認められるかは，価格自体は基本的に数値データなので著作権が究極的には「思想又は感情を創作的に表現したも発生する余地はないと思われる。また故障診断との」という著作物の定義に当てはまるかで判断すいった応用分野においてもAIが出力するのは故るしかない。裁判例の積み重ねが待たれるが，①

障の有無ないしその確率・程度といった情報であAIをツールとして用いつつも人間が創作したとり，これも著作権は発生しないだろう。

評価できるか，それとも，②人間の寄与は限定的したがって，これらの成果物を他者に模倣されであって，AI自身が出力したと評価すべきかが，ないようにするためには，必要に応じて秘密保持基準となろう。

契約を締結するなどし，営業秘密として保護する

この問題を考える上では，以下のような例を考といった対応が必要になる。他方で，一般に公表える。いま，足に絵具をつけた猫を画用紙の上にする成果であれば，生データの形ではなく，画像放して自由に歩かせれば，画用紙の上になんらかや映像といった著作物として公表することも考32

中山名誉教授は，この問題を「人だけが創作行為をなすといサマリー」は，同社の説明によると，「『決算サマリー』は，う前提で制度設計されている知的財産法制の根幹が崩れかね

企業が開示した決算資料の要点を人工知能(AI)がまとめたもない」と端的に指摘した上で，「少なくとも現在は，法改正をのです。
作成はすべてAIが行い，人は一切関与していません。

視野に入れつつも，既存の法律の解釈でしのぐしかないこと記者が書く通常の記事と異なります」とあり，この説明を前提になる」（中山・前掲注 2・8 頁）とする。とする限り，人間の手は加わっていないと思われる。同社『決33

AI による創作や発明の問題については，上野達弘「人工知能算サマリー』はそれなりのボリュームがあり，また，企業の決による“発明”と“創作”―AI 生成物に関する知的財産権―」算資料のどのポイントをどのようにまとめるかについてはか

Japio YEAR BOOK 20 頁（2017)，平嶋竜太「『いわゆる AI』なり選択の余地があるので，著作物とはならない雑報・時事の関連技術の特許法による保護と課題」法律時報 2019 年 7 月号

報道（著作権法 10 条 2 項）とは言えず，人の手によるもので41 頁を参照。

あれば著作物とされよう。

34

例えば，日経新聞のウェブ版に掲載されている「日経 決算－ 97 －

電力経済研究No.67（2020.12）

えられる。

5. おわりに
本稿では，デジタル化が避けられない電気事業において拡大が見込まれる機械学習・AI技術について，著作権法と不正競争防止法を中心に，知的財産法上の課題を概観した。これ以外にも特許法35などにも残された争点も存在している。また
電気事業固有の問題として，2020年4月に送配電部門の中立化を目的とした別法人化が実施された。AI開発に用いられるデータの扱いについても，中立性が求められる場面はあろう。
AIの導入，さらにより広い電気事業のデジタル化をめぐる法としては，個人情報保護法，刑法36など多岐にわたるため，電気事業への影響を見極めつつ，今後も検討していく。
佐藤 佳邦（さとう よしくに）
電力中央研究所 社会経済研究所

35

このほか，例えば，AI が生み出した「発明」の特許法上の扱今後の課題である。僭称コンテンツの発生を防ぐためには，AIいといった論点（クリス・ミズモト「人工知能によって生み出生成物にも一定の権利を付与する必要があるとの認識のもと，される発明」
月刊パテント 2016 年 12 月号 58 頁）などがある。

著作権法解釈の変更によりこれを行うことを示唆するものと36

AI による創作物には著作権は生じない（本文参照）が，これして，日本知的財産協会 2019 年度著作権委員会「AI 生成物のを人間の手によるものと偽って権利主張を行うものが出てく

著作権法上の保護のあり方についての一考察」知財管理 2020

るおそれがある。これは「僭称コンテンツ」と呼ばれる問題で

年 8 月号 1130 頁，1139 頁を参照。

あり，刑法の詐欺罪による対応の可能性が検討されているが，－ 98 －