令和６年度 著作権セミナー

AIと著作権Ⅱ―解説・「AIと著作権に関する考え方について」―

令和６年８月
文化庁著作権課

第1部
著作権制度の基礎
ＡＩと著作権の関係を理解する上で必要な著作権制度について解説します。

1 著作権法の基本的な考え方
 著作権法が保護する対象（著作物）とは
 著作者の権利とは
 著作権侵害に対する民事・刑事の制裁とは
 権利の制限とは2

著作権法の基本的な考え方
著作権法第１条（目的）※この法律は、著作物並びに実演、レコード、放送及び有線放送に関し著作者の権利及びこれに隣接する権利を定め、これらの文化的所産の公正な利用に留意しつつ、著作者等の権利の保護を図り、もつて文化の発展に寄与することを目的とする。
※以下、特記ない限り条文番号は著作権法

 著作権法は、著作物の「公正な利用に留意」しつつ、「著作者等の権利の保護」を図ることで、新たな創作活動を促し、「文化の発展に寄与すること」を目的としています。
 そのため、著作権法では「著作者等の権利・利益を保護すること」と、「著作物を円滑に利用できること」のバランスをとることが重要と考えられており、各種の規定も、このような考え方に基づいて制度設計されています。
3

 著作権法の基本的な考え方
 著作権法が保護する対象（著作物）とは
 著作者の権利とは
 著作権侵害に対する民事・刑事の制裁とは
 権利の制限とは
4

著作権法が保護する対象（著作物）とは
 著作権法は、「著作物」を保護するものです。
第2条第1項第1号（著作物）
思想又は感情を創作的に表現したものであつて、文芸、学術、美術又は音楽の範囲に属するものをいう。
言語の著作物

講演、論文、レポート、作文、小説、脚本、詩歌、俳句など

音楽の著作物

楽曲、楽曲を伴う歌詞など

舞踊、無言劇の著作物

日本舞踊、バレエ、ダンス、舞踏、パントマイムの振り付け

美術の著作物

絵画、版画、彫刻、マンガ、書、舞台装置、茶碗、壺、刀剣等の美術工芸

建築の著作物

芸術的な建築物

地図、図形の著作物

地図、学術的な図面、図表、設計図、立体模型、地球儀など

映画の著作物

劇場用映画、アニメ、ビデオ、ゲームソフトの映像部分などの「録画されている動く影像」

写真の著作物

肖像写真、風景写真、記録写真など

プログラムの著作物

コンピュータ・プログラム

5

著作権法が保護する対象（著作物）とは

 著作物でないものは、著作権法による保護の対象に含まれません。
例 単なる事実やデータありふれた表現
表現でないアイデア(作風・画風など)
工業製品

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著作権法が保護する対象（著作物）とは
 「表現」と「アイデア」• 「アイデア」を保護対象とすると、「アイデア」が長期間独占されることになり、新たな創作や表現を阻害するおそれがあります。
• むしろ自由に利用できるとすることで、表現の多様性が確保され、その結果、「文化の発展に寄与」することにつながると考えられます。
• アイデアと表現の区別は、具体的事情に応じて判断されます（判断が難しいことも）。
画風はアイデアにあたり、保護しない画風に触発された
新たな絵画の創作を促進（画風が類似していても著作権侵害とはしない）

7

 著作権法の基本的な考え方
 著作権法が保護する対象（著作物）とは
 著作者の権利とは
 著作権侵害に対する民事・刑事の制裁とは
 権利の制限とは
8

著作者の権利とは
 「著作者」とは、著作物を創作する者をいいます 。
 著作物を創作した時点で、著作者は何ら手続きを取らなくても、自動的に著作者の権利（「著作権（財産権）」及び「著作者人格権」）を取得し、「著作権者」となります。
 著作権は、複製、上演、演奏、公衆送信といったように、著作物の利用形態
ごとに権利（＝「支分権」）が定められています。
著作権

著作者人格権

表
権

権

公

布

権

氏名表示権

頒

与

権

同一性保持権貸渡

権

二 次 的 著 作 物 の利 用 権

譲

示

権

二 次 的 著 作 物 の創 作 権

展

述（ 翻 訳 権 ・翻 案 権 等 ）口

権公 の伝 達 権

映

権

公衆送信権

上

製

上演権・演奏権複9著作者の権利とは
 著作権（支分権）の対象となる利用行為をしようとする際は、著作権者から許諾を得ることが原則です。
 複数の利用行為がある場合は、ひとくくりに検討するのではなく、個別の利用行為ごとに許諾の要否を検討する必要があります。
例）書籍出版される著作物の利用

印刷・製本

書店で販売

私的にスキャン

ネット上にアップロード

複製

譲渡

複製

公衆送信

出版契約
権利制限規定（著作権者から出版社への利用許諾） （私的使用のための複製）

著作権者から個別に利用許諾を得る必要10 著作権法の基本的な考え方
 著作権法が保護する対象（著作物）とは
 著作者の権利とは
 著作権侵害に対する民事・刑事の制裁とは
 権利の制限とは11

著作権侵害に対する民事・刑事の制裁とは
 著作権が侵害された場合、著作権者は、民事の対抗措置として、差止請求（侵害行為の停止・予防措置の請求）や、侵害により被った損害の賠償請求等が可能です。
 また、著作権侵害行為は、刑事罰の対象ともなります。
⇒10年以下の懲役若しくは1000万円以下の罰金、又はその併科（法人は3億円以下の罰金）
ただし、著作権侵害罪は、原則として権利者による告訴が必要な「親告罪」とされています。

差止請求

刑事罰

損害賠償請求不当利得返還請求
名誉回復等の措置の請求（謝罪広告の掲載等）

12

 著作権法の基本的な考え方
 著作権法が保護する対象（著作物）とは
 著作者の権利とは
 著作権侵害に対する民事・刑事の制裁とは
 権利の制限とは
13

権利の制限とは 他人の著作物を利用する場合、著作権者から利用の許諾を得るのが原則です。
 一方で、著作権法には、公益性の高い利用等、一定の場合には著作権者から利用の許諾を得ずに著作物の利用を認める
例外規定が置かれています。
 この例外規定は、著作権を制限することで公正な利用を確保するという趣旨から「権利制限規定」と呼ばれています。

14

権利の制限とは 私的使用のための複製（法第30条）
個人的に、または家庭内などの限られた範囲内で使用することを目的として、使用する本人が複製する。
例 テレビ番組を家族で見るために録画する。

 引用（法第32条第１項）
報道、批評、研究等の目的で、他人の著作物を「引用」して利用する。
【条件】①公表された著作物である、②公正な慣行に合致する（引用する「必然性」がある、引用部分が明確）、③引用の目的上「正当な範囲内」である（引用部分とそれ以外の部分の「主従関係」が明確、引用される分量が必要最小限度）、④出所を明示する

 非営利・無料の場合の著作物の上演等（法第３８条第１項）
非営利目的かつ入場料が無料で出演者等に報酬が支払われない場合の上演、演奏等。
例 学校のイベントでの演劇の上演、市民コンサートにおける演奏など

15

はじめに：本セミナーについて2

生成AIの急速な発展は、文章、イラスト、動画、音楽など、様々なコンテンツが、生成AIを利用して製作される時代をもたらしつつあります。
同時に、生成AIと著作権の関係については、 クリエイターの権利や利益に対する影響を懸念する声
 AIの開発・提供・利用に際して、意図せず著作権等を侵害してしまうおそれを懸念する声などが挙げられてきています。

はじめに：本セミナーについて3

昨年度（令和５年度）の著作権セミナー「AIと著作権」では、こうした懸念の声に応えるため、現行の著作権法のもとでの、生成AIと著作権の関係についてご説明しました。

令和５年度著作権セミナー「AIと著作権」

講演映像

スライド資料【講演映像】
https://www.youtube.com/watch?v=eYkwTKfxyGY【スライド資料】
https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/
93903601_01.pdf

はじめに：本セミナーについて4

今回のセミナーでは、前回のセミナー後に、有識者からなる国の審議会*で行われた生成AIと著作権の関係についての議論、そして、
この議論の結果として作成された報告書である、「AIと著作権に関する考え方について」（以下「考え方」といいます）の内容を踏まえ、懸念の声の更なる解消に向けて、前回のセミナー
で今後の検討課題とされていた部分を更に深掘りしてご説明します。

* 文化庁に設置されている文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会（著作権法を含む、知的財産法について知見を有する法学研究者・弁護士・裁判官等で構成）において、令和5年7月～令和6年3月にかけて
有識者へのヒアリング、パブリックコメントの募集等を実施しながら議論が行われました。
（本体）https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf（概要版）https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94057901_01.pdf

5

本セミナーの構成について

本セミナーの構成
6

第１部 生成AIと著作権「考え方」で示された、生成AIと著作権の関係についての法解釈・考え方について解説します。

AI開発・学習段階での著作物の利用生成・利用段階での著作権侵害

AI生成物の著作物性第２部 「考え方」を踏まえた著作権の実務対応「考え方」の内容を踏まえて、「権利者」「AI開発者」「AI提供者」「AI利用者」それぞれの立場から、著作権との関係では、実務上どのような対応が考えられるのか解説します。

権利の保護と権利行使

AI開発に伴うリスクの低減策

AIサービス
提供に伴うリスクの低減策

AI利用に伴うリスクの低減策

本セミナーの構成
7「第1部 生成AIと著作権」では、「考え方」で示された、生成AIと著作権の関係についての法解釈・考え方について解説します。
また、文化庁では、「考え方」等の文書を踏まえて、生成AIに関わる
当事者それぞれの立場から著作権と生成AIの関係について「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」
を作成しています。「第2部 『考え方』を踏まえた実務対応」では、この「チェックリスト＆ガイダンス」の内容に則して解説します。

第1部
生成AIと著作権
生成AIと著作権の関係を理解する上で踏まえておくべき「考え方」の内容について解説します。

AIと著作権についての基本的な考え方
9
生成AIの開発・利用の流れと著作物の利用行為（一般的な例）
学習用データ（著作物）

学習用データ（非・著作物）①AI開発・学習段階

収集・加工
入力

学習用データ（著作物）

学習前パラメータ

学習用
プログラム

学習用データセット① 複製：著作物の利用行為

学習（パラメータの調整）

学習済みモデル② 複製②生成・利用段階
プロンプト等による
指示・入力
（著作物）

入力

学習済みモデル

出力

AI生成物

生成AI(推論用
プログラム）

プロンプト等による
指示・入力（非・著作物）

③ 複製

④ 複製

AI生成物の利用
公開・販売など）⑤ 公衆送信等* ④・⑤は、AI生成物に既存の著作物との類似性・依拠性がある場合のみ

AIと著作権についての基本的な考え方
10
AIと著作権に関する３つの観点

AIと著作権の関係を考える上では、次のような３つの観点と、このそれぞれについてどう考えればよいのか不明確だ、という懸念の声がありました。
ＡＩ開発・学習段階• AI学習用データとして著作物を含むデータを収集・複製し、学習用データセットを作成• データセットを学習に利用して、ＡＩ(学習済みモデル)を開発

生成・利用段階• ＡＩを利用して画像等を生成• 生成した画像等をアップロードして公表、生成した画像等の複製物(イラスト集など）を販売

AI生成物の著作物性• AIに簡単な指示だけ与えて文章・画像等を生成させた• AIに詳細な指示を与え、複数回試行錯誤して生成させた• AI生成物に人間が加筆・修正を加えた《AI開発・学習と権利制限規定の適用範囲》
AI開発（AI学習等）のために既存の著作物を収集・複製する際、どのような場合に著作権者の許諾が必要or不要となるのか《生成・利用と著作権侵害の要件・効果》
AI生成物の生成や、AI生成物の利用が既存の著作物の著作権を侵害するのはどのような場合か・侵害に対してどのような措置が可能か《AI生成物の著作物性》
AI生成物が「著作物」となるのはどのような場合か

審議会での検討テーマ
11

審議会では、こうした懸念の払拭に向けて、AIと著作権の関係に関して、主に以下の点について検討を行いました。
AI開発・学習段階

AI（学習済みモデル）作成等のための著作物の利用について（法第30条の４等）
 「非享受目的」に該当する場合
 著作権者の利益を不当に害することとなる場合

生成･利用段階

AIによる生成及びAI生成物の利用による既存の著作物の著作権侵害について
 著作権侵害の有無の考え方
 侵害に対する措置
 侵害行為の責任主体

AI生成物の著作物性

AI生成物が著作物と認められる場合について
 生成AIに対する指示の具体性とAI生成物の著作物性の関係

12

AI開発・学習段階での著作物の利用AI開発・学習段階での著作物の利用
13

ＡＩ開発・学習段階• 著作物を学習用データとして収集・複製し、学習用データセットを作成• データセットを学習に利用して、ＡＩ(学習済みモデル)を開発
学習用データ（著作物）

入力

学習用データ（著作物）

学習用データ（非・著作物）①AI開発・学習段階

収集・加工

学習用データセット① 複製

学習前パラメータ

学習用
プログラム

学習
（パラメータの調整）

学習済みモデル② 複製

著作物の利用行為が発生（「複製」・「譲渡」・「公衆送信」 等）• スクレイピング（クローリング）によるWeb上のデータの収集（①）• 作成した学習用データセットを学習用プログラムへの入力に伴ってコピー（②）※その他、作成した学習用データセットをWeb上で公開すること（公衆送信）等も想定されます

著作権法第30条の4の規定内容
14

著作権法第30条の4では、情報解析等に伴い著作物を利用する
場合 * のような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行為（非享受目的で行われる利用行為）は、原則として著作権者の許諾なく行うことが可能とされています。
* （例）AIの学習データとして用いるために著作物を収集（複製）する場合等

著作権法（抜粋）（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）
第30条の４ 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 （略）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 （略）著作権法第30条の4の趣旨
15

「享受」を目的とした行為とは、著作物の視聴等を通じて、視聴者等の知的・精神的欲求を満たすという効用を得ることに向けられた行為をいいます。
《「享受」に当たる行為の例》
文章の著作物
プログラムの著作物：閲読すること

音楽の著作物：鑑賞すること：実行すること

映画の著作物

著作権者が著作物から得ている経済的利益は、通常、「享受すること」、すなわちこうした知的・精神的欲求を満たすという効用を得られることの対価として支払われるものであると考えられます。

著作権法第30条の4の趣旨
16この反面として、非享受目的で行われる著作物の利用行為については、これを著作権者の許諾なく行えることとしても、著作権者の経済的利益を通常害するものではないと考えられます。
そのため、非享受目的で行われる著作物の利用行為については、
原則として、著作権者の許諾は不要とされています。

著作権法第30条の4が適用されない場合
17
享受する目的が併存している場合

法第30条の4は、「享受を目的とする利用行為」や、「主たる目的は非享受目的であるものの、これに加えて、享受する目的が併存しているような場合」には適用されません。
Point
たとえば、「非営利目的」・「研究目的」等で著作物を利用する場合でも、その利用行為が享受を目的とするものである場合や、享受する目的が併存している場合は、利用について著作権者の許諾が必要です。

Point
また、これとは逆に、営利や商用の目的で著作物を利用する場合であっても、その利用行為が「非享受目的」であれば、法第30条の4は適用されます。

著作権法第30条の4が適用されない場合
18
享受する目的が併存している場合

Point
同条の「享受」目的の有無は、同条による権利制限の対象となる「当該著作物」に表現された思想又は感情を享受する目的があるかどうかで判断されます。
例えば、AI生成物を鑑賞する目的があったとしても、そのことのみで、AI学習に伴う複製について「享受」目的ありと判断されるものではありません。
享受目的の
存否の
判断対象

学習用
プログラム
学習データ
（「当該著作物」）

AI学習に伴う複製（法第30条の4に基づく利用）

生成AI（推論用
プログラム）

著作権法第30条の4（抜粋）
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。（後略）

AI生成
AI生成物

* なお、AI生成物については、これが既存の著作物と類似（創作的表現が共通）している場合、生成・利用段階においてはその生成や利用が著作権侵害となり得ます。

著作権法第30条の4が適用されない場合
19
著作権者の利益を不当に害することとなる場合（第３０条の４ただし書）また、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」等も、法第30条の4は適用されません（同条ただし書）。
Point
同条ただし書に該当する例としては、以前から、情報解析用に販売されているデータ
ベースの著作物を情報解析（ＡＩ学習）目的で複製する場合が挙げられていました*。
* 文化庁著作権課「デジタル化・ネットワーク化の進展に対応した柔軟な権利制限規定に関する基本的な考え方」（令和元年10月24日）問9（9頁）

著作権者
ライセンス料

情報解析用のデータベースの著作物
利用許諾

利用者
（ＡＩ開発者など）

情報解析用としてのライセンス市場が成り立っている著作物を、権利制限規定により許諾なく
情報解析用に利用できるとしてしまうと、著作権者の利益を不当に害するおそれ⇒ただし書に該当し、法30条の４の対象外

情報解析用ＤＢのライセンス市場

著作権法第30条の4が適用されない場合
20
前回セミナーからの深掘りポイント前回のセミナーでは、著作権法第30条の4について、AIの発展・普及に応じて考え方を整理し、周知を進めていくとお伝えしていました。
審議会では、同条が適用される範囲をより具体化・精緻化するため、同条が適用されないケースに関して、主に以下のような議論が行われ、一定の考え方が示されました。
① 「非享受目的」要件を満たさないケースの具体例

生成AI開発のためのAI学習を行う場合に、「享受」する目的が併存している等、「非享受目的」の要件を満たさないといえるのは、具体的にどのようなケースなのか② 「著作権者の利益を不当に害する」ケースの具体例

生成AI開発のためのAI学習を行う場合に「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に該当するのは、具体的にどのようなケースなのか「非享受目的」要件を満たさないケース
21
享受する目的が併存している場合

AI開発・学習段階では、以下のような場合、「非享受目的」の要件を満たさず、 法第30条の4は適用されないと考えられます。
AI学習の場面（学習データの収集等）* （例）生成AIの基盤モデルに対する追加学習（ファインチューニング）のうち、意図的に「過学習」させることを目的として行うもの等* 生成・利用段階で、学習データである著作物の類似物が生成される事例があったとしても、それだけで直ちに享受目的が併存していると評価されるものではありません。他方で、類似物の生成が著しく頻発するといった事情は、享受目的の存在を推認する上での一要素となります。

AI学習以外の場面（生成AIへの入力に用いるデータの収集等）

一部の検索拡張生成（RAG）等 * で用いるための、生成AIへの入力用
データ（著作物）の収集* RAG等のうち「既存の著作物の類似物（創作的表現が共通したもの）を生成させること」を目的としたもの

享受目的が併存

学習データである著作物の類似物（創作的表現が共通したもの）を生成させることを目的としたAI学習*を行うための、学習データ（著作物）の収集

「非享受目的」要件を満たさないケース
22
享受する目的が併存している場合

Point（検索拡張生成（RAG）等で用いるための、生成AIへの入力用データ（著作物）の収集について）

RAG等については、法第３０条の４が適用されない場合でも、法第４７条の５の要件を満たす限りで、権利者の許諾なく著作物を利用可能な場合があります。
* 法第47条の5の適用例：インターネット検索エンジンで検索結果とともにリンク先のウェブページ（に含まれる著作物）を一部（数行程度）表示する場合

同条では、情報の所在検索等及びその結果提供に伴って著作物を利用
で き ると さ れ て い ま す が 、 可 能 となるのは「軽微利用」に限られます。
また、所在検索等の結果提供に「付随して」行われるものであることも必要です。
これらの 要件 を満た さな い場合 、著作物の利用には、著作権者の許諾を得る必要があります。

〔出典〕文化審議会著作権分科会法制度小委員会（令和５年度第４回）資料１-２「法３０条の４と法４７条の５の適用例について」

「非享受目的」要件を満たさないケース
23
いわゆる「作風」が共通している場合

著作権法は「創作的表現」を保護し、「アイデア」は保護しません。
そのため、既存の著作物と「アイデア」が共通していても著作権侵
作品（文章やイラストなど）全体
害とはなりません。

著作物性の
ある部分

著作権法による保護の対象＝複製や公衆送信等の利用行為には原則、著作権者の許諾が必要

 単なる事実の記載
 ありふれた表現
 表現でないアイディア（作風・画風）
etc.

著作物性の
ない部分

著作権法による保護の対象外＝許諾なく自由に利用可能

もっとも、「アイデア」と「創作的表現」との区別は、これまでも、具体的事案に応じてケースバイケースで判断されてきました。

「非享受目的」要件を満たさないケース
24
いわゆる「作風」が共通している場合

このことを踏まえると、「特定のクリエイターの作品である少量の著作物のみを学習データとしたAI学習」には、以下のように、法第30条の４が適用されない場合があると考えられます。

特定のクリエイターの作品である少量の著作物のみからなる作品群

これら少量の著作物は、
 作風（アイデア）のみが共通
 創作的表現が共通……のいずれもあり得る

このような学習データを用いたAI学習は、これによって生成AIに、
単に「クリエイターの作風（アイデア）」のみ模倣させる
目的ではなく、「既存の著作物の創作的表現」も模倣させる目的であると（客観的な事情からそのように）評価される
場合があり得る。

このように複製（AI学習データとしての収集等） の目的が、既存の著作物の類似物（創作的表現が共通したもの）を生成AIによって出力させること（そのための追加的な学習）だったと評価される場合、享受目的が併存＝この場合、法第30条の4が適用されない

「著作権者の利益を不当に害する」ケース25「著作権者の利益を不当に害する」かどうかの考え方「著作権者の利益を不当に害する」場合（法第30条の4ただし書）に該当するかどうかは、行おうとする著作物の利用行為が、
 「著作権者の著作物の利用市場と衝突するか」 「将来における著作物の潜在的販路を阻害するか」という観点から「技術の進展」・「著作物の利用態様の変化」等の諸般の事情を総合的に考慮して検討することが必要です*。
* 文化庁著作権課「デジタル化・ネットワーク化の進展に対応した柔軟な権利制限規定に関する基本的な考え方」（令和元年10月24日）問9（9頁）

「著作権者の利益を不当に害する」ケース26「著作権者の利益を不当に害する」かどうかの考え方 こうした「非享受目的」の利用行為によって、「著作権者の著作物の利用市場との衝突」、「将来における著作物の潜在的販路の阻害」が生じる場合としては、「情報解析用に販売されているデー
タベースの著作物」を情報解析目的で複製するケース * が考えられます（p19参照）。
* 文化庁著作権課「デジタル化・ネットワーク化の進展に対応した柔軟な権利制限規定に関する基本的な考え方」（令和元年10月24日）問9（9頁）

著作権者
ライセンス料

情報解析用のデータベースの著作物
利用許諾

利用者
（ＡＩ開発者など）

情報解析用としてのライセンス市場が成り立っている著作物を、権利制限規定により許諾なく
情報解析用に利用できるとしてしまうと、著作権者の利益を不当に害するおそれ⇒ただし書に該当し、法30条の４の対象外

情報解析用ＤＢのライセンス市場

「著作権者の利益を不当に害する」ケース27「著作権者の利益を不当に害する」かどうかの考え方

これを踏まえると、AI学習データの収集を行う場合に「著作権者の利益を不当に害する」例としては、以下のものが考えられます。

••

AI学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置*が講じられていること（このことから、将来販売する意思があるといえること）
過去の販売実績* robots.txtの設定や、ID/PW認証によるAI学習用クローラのブロック等

4

ただし書に該当推認の要素）

情報解析用に将来販売されると推認されるデータベースの著作物

目
的
で
複
製

30

条の

情報解析用のデータベースが、オンライン（ファイルのダウン
ロードやAPIの提供等）で提供される場合

情
報
解
析

（

情報解析用のデータベースが、DVD等の記録媒体に記録して提供される場合

A
I
学
習

法第

情報解析用に販売されているデータベースの著作物

海賊版等のAI学習について
28

海賊版により我が国のコンテンツ産業が受ける被害は甚大であり、実効的かつ強力な海賊版対策を進めることが急務です。
AI学習の場面でも、海賊版による権利侵害を助長することがな
いようにする必要があります。ウェブサイトが海賊版を掲載していることを知りながら、そのようなウェブサイトから学習データの収集を行うといった行為は、厳にこれを慎むべきものです。
AI開発等を行う事業者が、海賊版等と知りながら学習データの収集を行った場合、開発された生成AIによる著作権侵害の責任を問われる可能性があります。

29

生成・利用段階での著作権侵害

生成・利用段階での著作権侵害
30

生成・利用段階• ＡＩを利用して画像等を生成• 生成した画像等をアップロードして公表、生成した画像等の複製物(イラスト集など）を販売* ④・⑤は、AI生成物に既存の著作物との類似性・依拠性がある場合のみ
プロンプト等による
指示・入力
（著作物）

入力

学習済みモデル

出力

③ 複製

④ 複製

著作物の「複製」「翻案」等••

AI生成物の利用
公開・販売など）

AI生成物

生成AI（推論用
プログラム）

プロンプト等による
指示・入力（非・著作物）②生成・利用段階

生成AIへの指示・入力に用いる著作物をサーバーに保存（複製）
既存著作物の類似物（創作的表現が共通したもの）を生成・保存（複製・翻案）⑤ 公衆送信等著作物の「公衆送信」「譲渡」等•

既存著作物の類似物（創作的表現が共通したもの）である生成物をアップロード（公衆送信）・その複製物を販売（譲渡）著作権侵害の要件：「類似性」と「依拠性」
31

ＡＩ生成物をSNS等にアップロードして公表したり、複製物を販売したりする場合は、通常の著作権侵害と同様の基準で、侵害となるか否かが判断されます。
す な わ ち 、 生 成 さ れ た 画 像 等 に 既 存 の 画 像 等 （ 著 作 物 ） と の類似性（創作的表現が共通していること）及び依拠性(既存の著作物をもとに創作したこと)が認められ、かつ、権利制限規定の対象外である場合は、既存の著作物の著作権侵害となります。

類似性：既存の著作物の表現上の本質的な特徴を直接感得することができること

依拠性：既存の著作物に接して、これを自らの作品の中に用いること

著作権侵害の要件：「類似性」と「依拠性」
32
著作権侵害？
STEP①：類似性（他人の著作物と同一・類似）
他人の著作物の「表現上の本質的な特徴」を直接感得できるか
類似性なし

非侵害

類似性あり

STEP②：依拠性（他人の著作物に依拠）

既存の著作物に接して、それを自己の作品の中に用いているか（独自創作等でないか）

依拠性なし

非侵害

依拠性あり

侵害

「単なる事実の記載」「ありふれた表現」「表現でないアイディア（作風・画風）」等は含まれない

著作権侵害の要件：「類似性」と「依拠性」
33「類似性」又は「依拠性」がない場合

これに対して、AI生成物に、既存の著作物との「類似性」 又は「依拠性」が認められない場合、既存の著作物の著作権侵害とはなりません。この場合、著作権法上は、著作権者の許諾なく著作物を利用することが可能です。
また、権利制限規定の対象となる行為*に当たる場合も、利用について許諾は不要です。
* 個人的に画像を生成して鑑賞する行為（私的使用のための複製）等

AI生成物の場合の「類似性」
34

AI生成物の場合も、「類似性」については、AIを利用せず制作されたコンテンツと同様に判断されると考えられます。

低高既存の著作物との類似の程度
アイデアのみが共通

創作的でない表現が共通

創作的表現が一部共通（いわゆるデッドコピー）

類似性なし

類似性なし

類似性あり

類似性あり

完全一致

AI生成物の場合の「依拠性」
35
前回セミナーからの深掘りポイント前回のセミナーでは、AIによる生成の場合の依拠性について、考え方を整理し、周知を進めていくとお伝えしていました。
審議会では、AIによる生成の場合の依拠性について、以下の3つの場合に分けて考え方が整理されました。
① AI利用者が既存の著作物を認識していたといえる場合② AI利用者は既存の著作物を認識していないが、当該既存の著作物をAI学習に用いていた場合③ AI利用者は既存の著作物を認識しておらず、当該既存の著作物をAI学習に用いていなかった場合

AI生成物の場合の「依拠性」
36

「既存の著作物と類似性のあるＡＩ生成物」が生成された場合の依拠性については、以下のように考えられます。

AI利用者が既存の著作物を認識していたか認識していた

依拠性あり認識していない

既存の著作物をAI学習に用いていたか

用いていた

通常、依拠性ありと推認

用いていない依拠性なしAI生成物の場合の「依拠性」
37

Point
次のような場合は、「AI利用者が既存の著作物を認識していた」といえると考えられます。
 Image to Image（画像を生成AIに指示として入力し、生成物として画像を得る行為）のように、既存の著作物そのものを入力する場合
 既存の著作物の題号（タイトル）などの特定の固有名詞を入力する場合

Point
また、これまでの判例や裁判例を踏まえると、 AI利用者に既存著作物へのアクセス可能性（接する機会）があったこと
 生成物に既存著作物との高度な類似性があること等を立証すれば、「AI利用者が既存の著作物を認識していた」と推認されると考えられます。

侵害行為の責任主体について
38

AI生成物による著作権侵害の責任は、原則として、物理的に生成AIを利用し生成を行った者（又はAI生成物を利用した者）が負うこととなりますが、一定の場合には、AI開発者やAI提供者が著作権侵害の責任を負うこともあります。
責任を負うかどうかは、著作物の利用行為の目的や態様、関与の内容や程度等といった諸般の事情を考慮して判断されますが、生成AIの場合、例えば以下のような要素が考えられます。
AI開発者・AI提供者が責任を負う可能性を高める要素

AI開発者・AI提供者が責任を負う可能性を低める要素

当該生成AIが侵害物を高頻度で生成侵害物生成を抑止する措置をとっている

当該生成AIが侵害物を生成する蓋然性が高いと認識しながら、侵害物生成を抑止する措置をとっていない

侵害物が生成されたが、原因は侵害物生成を意図したAI利用者のプロンプト入力等

著作権侵害に対して権利者が取り得る措置39

生成物の生成･利用に伴って著作権侵害が生じた場合、既存の著作物の権利者は、侵害行為の差止請求（著作権法第112条）や損害賠償請求（民法第709条）等の措置 * をとることが考えられます。また、著作権侵害に対しては刑事罰が定められています。
* 権利者による措置の請求に対して、具体的にどのような範囲で措置が認められるかは、措置の必要性等に照らし、個別具体的な事案に応じて裁判所により判断されることとなります。
（侵害者の故意・過失を問わず）

差止請求*（侵害行為の停止・予防措置の請求）

不当利得返還請求

差止請求として請求可能な措置（生成・利用段階）① 著作権を侵害する新たな生成物の生成（複製）の差止め② 既に生成された、著作権を侵害するAI生成物の利用行為（公衆送信等）の差止め・生成物の廃棄③ （一定の場合*）将来のAI開発に用いられるデータセットからの、侵害された既存の著作物の除去④ （一定の場合*）侵害物の生成に用いられた生成AIによる新たな侵害の予防に必要な措置* AI開発者やAI提供者が著作権侵害の責任を負う場合

侵害者に故意又は過失がある場合侵害者に故意がある場合

損害賠償請求告訴等による刑事処罰の求め（刑事罰）

著作権侵害に対して権利者が取り得る措置
40

Point
「侵害物の生成に用いられた生成AIによる新たな侵害の予防に必要な措置」としては、
例えば、① 特定のプロンプト入力については生成をしないといった措置（入力のフィルタリング）② 当該生成AIの学習に用いられた著作物の類似物を生成しないといった措置（出力のフィルタリング）……のような、生成AIに対して技術的な制限を付す方法などが考えられます。

41

AI生成物の著作物性AI生成物は「著作物」に当たるか
42

著作権法上、「著作物」は「思想又は感情を創作的に表現したものであつて、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（法第2条第1項第1号）。

《著作権法の「著作物」の定義》（法第2条第1項第1号）①

思想又は感情を

②

創作的に

③

表現したものであつて、④

文芸、学術、美術又は音楽の範囲に属するもの

AIが自律的に生成したものは、 この定義上「思想又は感情を創作的に表現したもの」ではなく、著作物に該当しないと考えられます。
これに対して、人が思想又は感情を創作的に表現するための「道具」としてAIを使用したものと認められれば、著作物に該当し、AI利用者が著作者となると考えられます*。
*文化庁 著作権審議会 第９小委員会（コンピュータ創作物関係）報告書（平成5年11月）

AI生成物は「著作物」に当たるか
43

Point
「AIが自律的に生成した」とは、例えば、
 AI利用者がプロンプト等の指示を何ら与えず（完全なランダムで）AIに生成させた
 AI利用者がごく簡単な指示（「猫の画像を生成して」等）のみ与えてAIに生成させた……等の場合が考えられます。

AI生成物は「著作物」に当たるか
44

人 が AI を 「 道 具 」 と し て 使 用 し た と い え る か 否 か は 、 人 の「創作意図」があるか、及び、人が「創作的寄与」と認められる行為を行ったか、によって判断されます。
人の「創作意図」＋

人がAIを道具として使用＝AI生成物は「著作物」に該当

人の「創作的寄与」

Point
創作意図は、思想又は感情を、ある結果物として表現しようとする意図を指しますが、「AIを使用して自らの個性の表れとみられる何らかの表現を有する結果物を作る」という程度の意図があれば足りると考えられます*。
*文化庁 著作権審議会 第９小委員会（コンピュータ創作物関係）報告書（平成5年11月）参照

AI生成物の場合の「創作的寄与」
45
前回セミナーからの深掘りポイント前回のセミナーでは、AI生成物の場合の「創作的寄与」について、考え方を整理し、周知を進めていくとお伝えしていました。
審議会では、AI生成物の場合の「創作的寄与」の有無を判断する
上で考慮される要素について、考え方が整理されました。

AI生成物の場合の「創作的寄与」
46

AI生成物の著作物性は、個々のAI生成物について、個別具体的な事情に応じて判断されます。
Point
そのため、「AI生成物であること」によって一律に、「著作物に該当する／しない」
が決まるものではありません。

具体的には、AI利用者の行為のうち、単なる労力にとどまらない「創作的寄与」となり得るものがどの程度積み重なっているか等
を総合的に考慮して判断されることになります。

AI生成物の場合の「創作的寄与」の判断要素
47① 指示・入力の分量影響しない

単に長大なだけで、創作的表現に至らないアイデアを示すにとどまる指示

プラスに働く

創作的表現といえるものを具体的に示す詳細な指示② 生成の試行回数
影響しない

単に試行回数が多いこと

プラスに働く

生成物を確認し指示・入力を修正しつつ試行を繰り返すこと③ 複数の生成物からの選択
影響しない
考慮が必要

単なる選択行為自体
通常創作性があると考えられる行為であっても、その要素として選択行為があるものもあることから、こうした行為との関係

また、人間が、AI生成物に「創作的表現といえるような加筆・修正」を加えた場合は、通常、その加筆･修正が加えられた部分については、著作物性が認められます。

著作物性の有無と著作権侵害との関係
48

Point
なお、「AI生成物が著作物となるか」という問題と、「AIによる生成物の生成、又は生成物の利用が既存の著作物の著作権侵害となるか」という問題はそれぞれ別個の問題です。
AI生成物が著作物となる場合でも、既存の著作物との類似性及び依拠性が認められる場合、当該生成物の生成や利用といった行為は、既存の著作物の著作権侵害となり得ます。

AI生成物（文章やイラストなど）全体

著作物性の
ない部分

既存の著作物の
創作的表現
AI生成物に既存の著作物の創作的表現が含まれており、依拠性もある場合、AI生成物の生成・利用は
既存の著作物との関係で著作権侵害となり得る

AI利用者による
創作的表現

AI利用者による新たな創作的表現が加えられていれば、AI生成物の内、この部分は新たな著作物として著作物性あり

第1部のおわりに49ここまで、前回のセミナーの内容を踏まえつつ、生成AIと著作権について、「考え方」で示された内容を中心にご説明しました。
政府では、著作権の観点からとりまとめられた「考え方」に加えて、生成AIの開発・提供・利用に関して、次のような文書も作成・公表
されています。
内閣府 知的財産戦略推進事務局「AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ」（以下「中間とりまとめ」）
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/0528_ai.pdf

総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」（以下「事業者ガイドライン」）* 総務省・経済産業省どちらのウェブサイトに掲載されているものも内容は同一です。
（本編）

https://www.soumu.go.jp/main_content/000943
079.pdf

https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_servi
ce/ai_shakai_jisso/pdf/20240419_1.pdf（別添）

https://www.soumu.go.jp/main_content/000943
081.pdf

https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_servi
ce/ai_shakai_jisso/pdf/20240419_3.pdf

第1部のおわりに50

（権利者の立場から）生成AIに対して適切に自らの権利を保護し、侵害に対して権利を行使していく
（AI開発・提供・利用を行う立場から）著作権法の考え方を踏まえて適正に生成AIを実際に開発・提供・利用していく……ためには、「考え方」に加えて、これらの文書で示されている
考え方や望ましい取組み等も踏まえて、それぞれの立場の実務に取り込んでいくことが必要です。

第1部のおわりに51

そこで、この後の第2部では「中間とりまとめ」、「事業者ガイドライン」、
そして「考え方」の3つの文書の内容を踏まえながら、① 著作権者、実演家等の権利者② 生成AI（AIシステム）の開発を行うAI開発者③ 生成AI（AIシステム）を組み込んだサービス（AIサービス）を提供するAI提供者④ AIシステム・サービスを利用するAI利用者…… の そ れ ぞ れ の 立 場 か ら 、 押 さ え て お く べ き ポ イ ン ト をご説明します。

第２部「考え方」を踏まえた
著作権の実務対応「考え方」の内容を踏まえて、「権利者」「AI開発者」「AI提供者」「AI利用者」それぞれの立場から、生成AIと著作権との関係で押さえておくべきポイントを解説します。

はじめに：第2部について53

第 2 部 で は 、 権 利 者 の 方 、 AI の 開 発 ・ 提 供 ・ 利 用 を 行 う 方 のそれぞれの立場から、生成AIと著作権との関係で押さえておくべきポイントを解説します。
Point
以下では、解説の便宜上、当事者の分類ごとに、著作権と生成AIとの関係で生じるリスクを低減させる上で役立つと考えられる方策を記載しています。
ただし、実際には、一の事業者（又は個人）であっても、生成AIへの関与の仕方によって、同時に複数の分類に該当する場合があります。このような場合は、該当する当事者の分類いずれについても参照するようにしてください。
（例）AI開発者から提供を受けた基盤モデルに
ファインチューニングを施してサービス提供

AI開発者＋ AI提供者（例）LoRAモデル等の追加学習済みモデルを作成して公開し、自らも利用

AI開発者＋ AI提供者 ＋ AI利用者

権利者の方向け

権利の保護と権利行使

はじめに：権利の適切な保護と行使に向けて55

クリエイターの方からは、生成AIとの関係で、自らの権利が侵害される、という懸念の声が挙げられています。
権利者の方が、生じ得る著作権侵害から自らの権利を適切に保護し、また、侵害行為に対して適切に権利を行使するためには、次のような点について、正確に前提を理解・把握しておくことが重要です。

① 生成AIとの関係で、自らの著作物等がどのように利用される場合があるのか② 著作権侵害があることはどのように立証することができるのか／侵害がある場合
どのような対抗措置を取ることができるのか③ 権利の保護や適切な対価の還元を得るために、権利者にはどのようなことが可能なのか

生成AIの開発・提供・利用に伴って生じる著作物の利用行為
56

著作権は、「複製」や「公衆送信」といった、著作物の「法定利用行為」に該当する行為に対して及びます*。
* 法定利用行為以外の利用行為（著作物を単に閲覧したり、記憶に残したりする行為）には、著作権は及びません。

そのため、権利者としては、まず、生成AIとの関係で、どのような法定利用行為が生じ得るのか（自らの著作物がどのように利用されるのか）を適切に把握し、そのうえで、どの行為に対して権利を行使できるか等、生成AIへの対応を考えていくことになります。

生成AIの開発・提供・利用に伴って生じる著作物の利用行為
57

生成AIの開発・提供・利用に伴って生じる法定利用行為としては、
主に以下の①～⑧*が想定されます。
* AIシステム・サービスや生成物の利用方法によっては、下記以外の他の法定利用行為（公衆送信、譲渡等）となる場合も考えられます。
事前学習

学習用データ（著作物）
学習用データ（非著作物）

追加的な学習学習前パラメータ
学習用データセット

学習用プログラム

収集・加工

入力

① 複製

② 複製

基盤モデル

追加学習用データ
（著作物）

基盤モデル

追加学習用データセット
追加学習用データ（非著作物）

生成AIへの指示・入力に用いるためのデータベースの作成

収集・加工

入力

③ 複製

④ 複製

指示・入力
（プロンプト等）

RAG入力用データ（著作物）
RAG入力用データ（非著作物）

追加学習用プログラム

学習済みモデル

RAG入力用
データベース

追加学習済みモデル

生成AIへの指示・入力
生成物の生成・出力

生成物の利用生成AI（推論用プログラム）

収集・加工

入力

生成・出力

⑤ 複製

⑥ 複製

⑦ 複製 *

AI生成物

生成物の利用⑧ 公衆送信等 ** ⑦・⑧は、AI生成物に既存の著作物との類似性・依拠性がある場合のみ

58

自身の作品に類似したAI生成物への対応

著作権侵害の要件 〔考え方32頁〕
59

自身の作品と類似したAI生成物を発見した場合、権利者が自らの著作権等の権利を行使するためには、既存の著作物に対する著作権侵害となるための要件を満たす必要があります。
あるコンテンツの作成やその利用（インターネットを介した送信等）が既存の著作物の著作権侵害となるか否かは、そのコンテンツを人が作成したか、AIにより生成されたかにかかわらず、そのコンテンツに既存の著作物との「類似性」及び「依拠性」があるか否かによって判断されます。
類似性
依拠性：既存の著作物の表現上の本質的な特徴を直接感得することができること：既存の著作物に接して、これを自らの作品の中に用いること

著作権侵害の要件 〔考え方32頁〕
60そのため、生成AIによる生成物の生成・出力（p57⑦）や生成物の利用（p57⑧）の段階で、既存の著作物と似たAI生成物を発見した場合、 まず、既存の著作物とAI生成物を比較・対照して、両者の間に著作権法上の「類似性」があるといえるか確認する
こと*が必要です。
* 類似性があるとはいえない場合、著作権侵害とはなりません。

比較・対照
自身の作品
（既存の著作物）（AI生成物から、既存の著作物の表現上の本質的な特徴を直接感得できるか）

AI生成物

類似性の立証 〔考え方32頁〕
61

類似性があるといえるためには、既存の著作物と「創作的表現」
が共通していることが必要です。
作風等の「アイデア」が共通しているにとどまる程度では、類似性は認められませんが、コンテンツが既存の著作物と完全一致する
コピーでなくとも、既存の著作物と当該コンテンツとで「創作的表現」が共通していれば、類似性は認められます*。
* 「アイデア」と「創作的表現」の区別は、個別具体的な事案に応じて判断されます。

低高
既存の著作物との類似の程度
アイデアのみが共通

創作的でない表現が共通

創作的表現が一部共通（いわゆるデッドコピー）

類似性なし

類似性なし

類似性あり

類似性あり

完全一致

依拠性の立証 〔考え方33頁〕
62

類似性があるといえる場合、権利者としては、以下のような要素を主張・立証することで、依拠性を立証していくことになります*。
AI利用者が権利者の作品（既存の著作物）を認識していたこと

より具体的には……
Image to Imageのように、AI利用者が既存の著作物そのものを生成AIに入力していたことAI利用者が既存の著作物の題号（タイトル）などの特定の固有名詞を入力していたこと
AI利用者に、既存の著作物へのアクセス可能性（接する機会）があったこと** 当該既存の著作物が公表されており入手可能であったことや、当該既存の著作物が著名又は周知であること等

AI生成物が、既存の著作物と高度に類似していること 等* 上記の全てを主張・立証することが必要となるものではなく、それぞれが依拠性の立証にプラスの要素となるものと考えられます。

依拠性の立証 〔考え方33頁〕
63

Point
前ページのとおり、「AI利用者の認識」を主張・立証することで、依拠性を立証することは可能です。
そのため、「生成に用いられた生成AIの学習データに権利者の作品(既存の著作物）が含まれていたこと」は、権利者の側で必ずしも立証しなくてよいと考えられ
ます。

Point
他方で、 「生成に用いられた生成AIの学習データに権利者の作品(既存の著作物）が含まれていた」という事実を権利者の側で積極的に立証できる場合*、この事実は依拠性を立証する上で強いプラスの要素となると考えられます。
* 学習データの内訳等については、AI開発者の開示情報から確認することや、次のような訴訟上の手続等によって開示を求めるといった方法が考えられます。
 書類の提出等（著作権法第１１４条の３）
 文書提出命令（民事訴訟法第２２３条第１項）
 文書送付嘱託（同法第２２６条）等）

侵害行為の責任主体 〔考え方36頁〕
64

AI生成物による著作権侵害の責任は、原則として、物理的に生成AIを利用し生成を行った者（又はAI生成物を利用した者）が負うこととなりますが、一定の場合には、AI開発者やAI提供者が著作権侵害の責任を負うことがあります。
責任を負うかどうかは、著作物の利用行為の目的や態様、関与の内容や程度等といった諸般の事情を考慮して判断されますが、生成AIの場合、例えば以下のような要素が考えられます。
AI開発者・AI提供者が責任を負う可能性を高める要素

AI開発者・AI提供者が責任を負う可能性を低める要素

当該生成AIが侵害物を高頻度で生成侵害物生成を抑止する措置をとっている

当該生成AIが侵害物を生成する
蓋然性が高いと認識しながら、侵害物の生成を抑止する措置をとっていない

侵害物が生成されたが、原因は侵害物生成を意図したAI利用者のプロンプト入力等

侵害に対して著作権者が取り得る措置 〔考え方35頁〕
65

著作権侵害があると認められる場合、権利者としては、以下のような措置*をとることが考えられます。
* 権利者による措置の請求に対して、具体的にどのような範囲で措置が認められるかは、措置の必要性等に照らし、個別具体的な事案に応じて裁判所により判断されることとなります。

（侵害者の故意・過失を問わず）

差止請求*（侵害行為の停止・予防措置の請求）

不当利得返還請求

差止請求として請求可能な措置
（
生成・
利用段階）

① 著作権を侵害する新たな生成物の生成（複製）の差止め② 既に生成された、著作権を侵害するAI生成物の利用行為（公衆送信等）の差止め・生成物の廃棄③ （一定の場合*）将来のAI開発に用いられるデータセットからの、侵害された既存の著作物の除去④ （一定の場合*）侵害物の生成に用いられた生成AIによる新たな侵害の予防に必要な措置

侵害者に故意or過失がある場合侵害者に故意がある場合* AI開発者やAI提供者が著作権侵害の責任を負う場合

損害賠償請求告訴等による刑事処罰の求め（刑事罰）

侵害に対して著作権者が取り得る措置 〔考え方35頁〕
66

AI開発者やAI提供者が著作権侵害の責任を負う場合は、これらの者に対しても、侵害に対する措置を取ることが考えられます。

AI利用者

新たな侵害物の生成停止請求既に生成された侵害物の利用停止請求
侵害物の廃棄請求

AI提供者

侵害を生じさせた生成AIによる更なる著作権侵害の予防に必要な措置

AI開発者

侵害された既存の著作物（その複製物）の、AI開発に用いられる学習用データセットからの除去
侵害を生じさせた生成AIによる更なる著作権侵害の予防に必要な措置

既存著作物の権利者

著作権侵害とならない場合（権利制限規定） 〔考え方38頁〕
67

類似性及び依拠性の双方があると考えられる場合であっても、当該法定利用行為について権利制限規定の適用がある場合は著作権侵害とはなりません。
そのため、権利者として権利行使をしようとする場合には、問題となっているAI生成物の生成・利用行為について、権利制限規定の適用がないかどうかを確認する必要があります。
AI生成物の生成・利用について適用され得る主な権利制限規定
としては、以下のようなものが考えられます。
① 私的使用目的の複製（著作権法第30条第1項）② 検討過程における利用（同法第30条の3）③ 学校その他の教育機関における複製等（同法第35条）

著作権侵害とならない場合（権利制限規定） 〔考え方38頁〕
68

権利制限規定は、規定ごとに、適用の要件や、対象となる法定利用行為が異なります。
例えば、ある権利制限規定は、AI生成物の生成（複製）については適用されるが、AI生成物の利用（公衆送信等）には適用されない、といった場合もあります。
私用のPC上で既存の著作物と
類似性ある
画像を生成

私的使用目的の範囲内の行為として権利制限
の対象

生成画像を
SNS等へ
アップロード私的使用目的の範囲内ではなく権利制限の対象外

そのため、権利制限規定が適用されるかどうかは、問題となっているAI生成物の生成・利用行為ごとに確認する必要があります。

69

自身の作品がAI学習に利用されることへの対応

事前の対応①：学習データとしての収集を防止するための技術的措置 〔考え方13頁〕

70

生成AIの学習データを収集する方法のひとつとして、インター
ネット上に掲載された著作物を含むデータを「クローラ」と呼ばれるプログラムによって収集・保存（複製）する方法が挙げられます。
このようなクローラによる収集は、ウェブサイト内のファイル“ robots.txt” に 、 AI 学 習 デ ー タ の 収 集 を 行 う ク ロ ー ラ を
ブロックする記載をすることで、一定程度防ぐことができると考えられます*。
* クローラの側でrobots.txtの記載に従うよう設定されている
www.abcxyz.jp

ことが必要ですが、AI学習データの収集を行う事業者・組織の多くは、robots.txtの記載を尊重することを表明しています。

robots.txt

User-agent: XYZ-GPTBot
Disallow: /

…
…

…
…

User-agent: *Disallow: /contents/illustration
Disallow: /contents/recording……

事前の対応①：学習データとしての収集を防止するための技術的措置 〔考え方13頁〕
また、AI学習データとしての収集を防止したい著作物を含む
データは、ID・パスワード等によるログインが必要な領域にアップロードすることも、クローラによる収集を防止する上では役立つと考えられます。
www.abcxyz.jp

……

……

71

事前の対応②：AI学習用データとして販売するようにしておくこと 〔考え方24頁〕

72

「AI学習等の情報解析に活用できる形で整理されたデータベースの著作物」 （AI学習用データベース）が販売されている場合、「このAI学習用データベースを、AI学習等の情報解析目的で複製等すること」は、著作権法第30条の4が適用されない「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に当たります。
そのため、このAI学習用データベースを許諾なくAI学習データとして収集・保存（複製）すれば、原則として著作権侵害*となります。
* 他の権利制限規定が適用される場合を除く事前の対応②：AI学習用データとして販売するようにしておくこと 〔考え方24頁〕

73そのため、権利者としては、インターネット上に自らの作品を公開する場合、その作品を含んだAI学習用データベース（データセット）を、AI学習等の情報解析目的で販売（ライセンス提供）するようにしておくことで、無許諾で学習されることを法的に防ぐことが可能です。
利用許諾

対価支払
権利者

AI学習用データベース（学習用データセット）

AI開発者

Point
な お 、 こ の よ う な 販 売 を 行 う 場 合 、 先 に 紹 介 し た “ robots.txt” へ の 記 載 や 、 ID ・
パスワード等による保護による、クローラによるAI学習データとしての収集の防止も、
将来このような販売を行う予定があることを推認させる一要素となることから、合わせて行っておくことが望まれます。

事後の対応：著作権侵害を伴うAI学習に対して取り得る措置 〔考え方20・29頁〕
AI学習のためであっても、著作権法第30条の4等の権利制限規定の適用対象外となる場合は、権利者の許諾を得ず著作物を複製等することは著作権侵害となります。
「享受目的」が併存すると評価される可能性があるケース（p21・p24参照）①学習データである著作物の類似物（創作的表現が共通したもの）を生成させることを目的としたAI学習*を行うための、
学習データ（著作物）の収集* （例）生成AIの基盤モデルに対する追加学習（ファインチューニング）のうち、意図的に「過学習」させることを目的として行うもの等②一部の検索拡張生成（RAG）等*で用いるための、生成AIへの入力用データ（著作物）の収集* RAG等のうち「既存の著作物の類似物（創作的表現が共通したもの）を生成させること」を目的としたもの。

③特定のクリエイターの作品である少量の著作物のみを学習データとしたAI学習*LoRA等の手法によるものであって、学習データの創作的表現（その全部又は一部）を出力させることを目的としたもの

著作権者の利益を不当に害することとなるケース（p27参照）「AI学習用のデータセットとして、有償で提供されているデータベース著作物」を、AI学習のために無許諾で複製等する場合

74

事後の対応：著作権侵害を伴うAI学習に対して取り得る措置 〔考え方20・29頁〕

75

侵害となる場合、権利者としては、当該行為を行った侵害者（AI開発者）に対して、以下のような措置をとることが考えられます。
* 権利者による措置の請求に対して、具体的にどのような範囲で措置が認められるかは、措置の必要性等に照らし、個別具体的な事案に応じて裁判所により判断されることとなります。

（侵害者の故意・過失を問わず）

差止請求*（侵害行為の停止・予防措置の請求）

不当利得返還請求

差止請求として請求可能な措置
（
開発・
学習段階）

① 著作権を侵害して行われる、AI学習データの新たな収集（著作物の複製等）の差止め② 将来のAI開発に用いられるデータセットからの、侵害された既存の著作物の除去* AI学習により作成された学習済みモデル自体は、学習データである著作物の複製物とはいえない場合が多く、学習済みモデルについての廃棄請求は、通常、認められないと考えられます。
ただし「当該学習済みモデルが、学習データである著作物と類似性のある生成物を高確率で生成する状態にある」等の場合は、当該学習済みモデルが「学習データである著作物の複製物」だと評価され、当該学習済み
モデルの廃棄請求が認められる場合もあり得ると考えられます。

侵害者に故意or過失がある場合侵害者に故意がある場合

損害賠償請求告訴等による刑事処罰の求め（刑事罰）

著作権侵害に関する相談窓口等を活用した権利行使 〔考え方42頁〕

76

著作権侵害に対する権利行使に当たっては、侵害となるかどうかの判断や、裁判外での権利行使（著作権侵害に対する警告等）や、訴訟・調停等の手続を適切に行うため、弁護士等の法律専門家への相談・依頼が重要です。
文化庁では、著作権侵害に対する権利者の方の権利行使を支援
す る た め 、 以 下 の 相 談 窓 口 で 、 AI と 著 作 権 に 関 す る 無 料 の弁護士相談を提供しています。
生成AIと著作権の関係で、自らの権利に関する懸念をお持ちの権利者の方は、これらの相談窓口を積極的にご活用ください。
インターネット上の海賊版による著作権侵害対策についての相談窓口

文化芸術活動に関する
法律相談窓口AI開発者の方向け

AI開発に伴うリスクの低減策

はじめに：AI開発に伴うリスクの低減に向けて
78

AI開発者の立場からは、
AI学習データの収集を行う際に、権利制限規定（著作権法第30条の4等）の要件を欠き、著作権侵害となってしまうAI開発の過程に起因して、開発された生成AIの利用に伴う著作権侵害の責任をAI開発者も負ってしまう……といった事態が生じるリスクが考えられます。

以下では、こうしたリスクの低減に資する方策についてみていきましょう。

AI開発：データ前処理・学習時のリスク低減方策
79

適切なデータの学習
1-1-1 行おうとする学習データの収集が「非享受目的」の要件*を満たすか確認*法第３０条の４本文

例えば以下のような場合は、AI学習データとして収集する等の場合であっても、「享受」目的が併存している場合に当たるとして、同条が適用されないことがあります。このような場合は、権利者の許諾を得て利用することが必要です。
学習データである著作物の類似物（創作的表現が共通したもの）を生成させる こ と を 目 的 と し た AI
学習 * を行うための、学習
データ（著作物）の収集*意図的な過学習等

一部の検索拡張生成（RAG）等 * で用いるための 、 生 成 AI へ の 入 力 用
データ（著作物）の収集* RAG等のうち「既存の著作物の類似物（創作的表現が共通したもの）を生成させること」を目的としたもの

特定のクリエイターの作品である少量の著作物のみを学習データとしたAI学習*LoRA等の手法によるものであって、学習データの創作的表現（その全部又は一部）を出力させることを目的としたもの

AI開発：データ前処理・学習時のリスク低減方策
80

適切なデータの学習
1-1-2 行おうとする学習データの収集が「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」の要件*に該当しないか確認*法第３０条の４ただし書「AI学習用のデータセットとして、有償で提供されているデータベース著作物」を、
AI学習のために無許諾で複製等する場合は、著作権法第30条の4ただし書に該当し、同条が適用されない場合があります。
（このような著作物を利用する場合について、1-1-4も参照）

AI開発：データ前処理・学習時のリスク低減方策
81

適切なデータの学習
1-1-3 AI学習データの収集を制限する技術的措置*を尊重*ID/PWによるアクセス制限や”robots.txt”による制限等

ID/パスワードによるアクセス制限や、ウェブサイト内のファイル「robots.txt」等
により、クローラによるAI学習データの収集を制限する技術的措置がとられていることや、過去の販売実績等から、AI学習用のデータセットとしてデータ
ベース著作物が有償で提供される予定があると推認できる場合があります。
このような場合に、上記のような技術的措置を回避してAI学習データを収集して行う当該データベース著作物の複製等には、1-1-2と同様に著作権法第30条の4ただし書に該当し、著作権法第30条の4が適用されない場合があります。
（このような著作物を利用する場合について、1-1-4も参照）

AI開発：データ前処理・学習時のリスク低減方策
82

適切なデータの学習
1-1-4 学習データ収集のための著作物の複製が権利制限規定の要件を満たさない場合は、許諾を得て*利用*ライセンス契約の締結等「非享受目的」の要件を満たさない場合は、学習データの収集に著作権法第３０条の４は適用されません（1-1-1参照）。また、AI学習用に有償で提供されている（又は有償での提供予定がある）データセットについては、同条ただし書に該当するため同条が適用されない場合があります（1-1-2・1-1-3参照）。
このような場合に著作物を学習データとして収集したい場合は、他の権利制限規定の適用がある場合を除き、権利者の許諾が必要となります。
当該著作物を含むデータセットの利用については、ライセンス契約を締結する等の方法で、権利者の許諾を得て利用するようにしましょう。

AI開発：データ前処理・学習時のリスク低減方策
83

適切なデータの学習
1-1-5 海賊版サイトと知りながら学習データの収集源としない
海賊版により我が国のコンテンツ産業が受ける被害は甚大であり、実効的かつ強力な海賊版対策を進めることが急務です。
AI学習の場面でも、海賊版による権利侵害を助長することがないようにする必要があります。海賊版等の、権利を侵害してアップロードされているデータを
学習データとして収集することは、海賊版による権利侵害の助長に繋がるおそれもあり、厳に慎むべきものです。
あるウェブサイトが海賊版等の権利侵害複製物を掲載していることを知りながら、
当該ウェブサイトから学習データの収集を行った場合、この学習データを用いて開発された生成AIにより生じる著作権侵害について、AI開発者も著作権侵害の責任を問われる可能性があります。

AI開発：データ前処理・学習時のリスク低減方策
84

適切なデータの学習
1-1-6 学習データである著作物をそのまま出力させるような学習方法をとらない
AI学習データの収集等のために行われる著作物の複製等に際して著作権侵害があった場合でも、ただちにAI学習により作成された学習済みモデル自体の廃棄請求等が認められるわけではありません。
しかし、当該学習済みモデルが、学習データである著作物と類似性のある生成物を高確率で生成する状態にある等の場合には、当該学習済みモデルが「学習データである著作物の複製物」と評価され、学習済みモデルの廃棄請求が認められる場合もあり得ます。
そのため、学習を行う際には、学習済みモデルが学習データである著作物をそのまま出力させるようなものにならないよう、適切な方法で学習を行うことが必要です。

AI開発：開発時のリスク低減方策
85

知的財産権侵害リスク回避のための技術の採用
1-2-1 学習データである著作物と類似したものの生成を防止する技術的措置の採用を検討AI開発時に、学習データである著作物と類似したものの生成を防止する技術的措置を採用しておくことには、
 AI開発者の目的の判断に際して「非享受目的」だったとの判断にプラスに働く
 学習データである著作物と類似したものの生成を防止することで、生成AIの利用による著作権侵害の発生確率を低減させる
 開発された生成AIの利用により生じる著作権侵害について、AI開発者が侵害の責任を問われる可能性を低減させる……といった効果が考えられます。

AI開発：開発時のリスク低減方策
86

トレーサビリティの向上
1-2-2 学習データの出所や学習の過程等が確認可能な状態を確保
民事訴訟では、著作権法上の権利制限規定の要件を満たすことは、原則として、その適用を主張する側（著作物を利用する側）で主張・立証することが必要です。
著作権法第30条の4等の要件を満たしていることを事後に適切に立証できるよう、
 学習データの出所（どのようなデータセットを利用したか、クローリングの際の収集ポリシー等）
 学習の過程・方法に関する意思決定（どのような学習済みモデルを作成する
ために、どの学習データを用いて、どのような学習を行ったか）等について記録を保存・文書化しておく等、事後的に確認・検証が可能な状態を確保しておくことが望まれます。

AI開発：開発後のリスク低減方策
87

関連するステークホルダーへの情報提供
1-3-1 学習データの内容についてAI利用者等への情報提供に努める
AI利用者にとっては、生成AIの利用に伴う著作権侵害のリスクを低減させる
ため、学習データに関する適切な情報提供がされていることが有益です。
そのため、AI開発者としても、こうしたAI利用者のニーズに応えるため、技術的な可否や営業秘密等との関係も考慮しつつ、学習データの出所（どのようなデータセットを利用したか、クローリングの際の収集ポリシー等）など、学習データに関してAI利用者等への情報提供に可能な限り努めることが望まれます。

AI開発：開発後のリスク低減方策
88

関連するステークホルダーへの情報提供
1-3-2 学習済みモデルにおける類似物の生成防止措置等、モデルにおける著
作権侵害防止の取組みに関する情報提供に努める
類似物の生成防止措置が施されていること等の、当該生成AI(学習済みモデル）における著作権侵害の防止に向けた取組みに関する情報は、AI提供者にとって、AIサービスの利用規約等において、AI利用者による著作権侵害行為を抑制するための措置等を適切に定める上で重要な情報といえます。
また、生成・利用段階において著作権侵害となるおそれの程度等を踏まえて利用の是非を判断する上で、AI利用者にとっても重要な情報です。
そのため、こうした情報は、AI開発者からAI提供者やAI利用者等に対して提供されることが望まれます。

AI開発：開発後のリスク低減方策
89

社会全体へのAIに関する情報提供
1-3-3 生成AIの仕組みや技術の概要等について、広く情報提供
生成AIやこれに関連する技術・仕組みについて、共通の理解が関係当事者間で醸成されることは、生成AIの適切な利活用の土台として必要です。
AI開発者には、生成AIの仕組みや技術の概要、動作のメカニズム等について、分かりやすい形で社会に広く情報提供することが望まれます。

AI提供者の方向け

AIサービス提供に伴うリスクの低減策

はじめに：AI提供に伴うリスクの低減に向けて
91

AI提供者の立場からは、
AIサービスの提供に当たって利用した生成AIの開発の過程に起因して、提供するAIサービスの利用に伴う著作権侵害の責任をAI提供者も負ってしまうAI 利 用 者 の 不 適 切 な 利 用 態 様 に 起 因 し て 、 提 供 す る AI
サービスの利用に伴う著作権侵害の責任をAI提供者も負ってしまう……といった事態が生じるリスクが考えられます。
以下では、こうしたリスクの低減に資する方策についてみていきましょう。

AI提供：AIシステム実装時のリスク低減方策
92

知的財産権の侵害リスク回避のための技術の採用
2-1-1 学習データである著作物と類似したものの生成を防止する技術的措置の採用を検討AIシステム実装時に、学習データである著作物と類似したものの生成を防止
する技術的措置を採用しておくことには、
 生成AIの利用による著作権侵害の発生確率を低減させる
 AI提供者が侵害の責任を問われる可能性を低減させる……といった効果が考えられます。

AI提供：AIシステム実装時のリスク低減方策
93

適正利用に資する提供
2-1-2 著作権侵害に対する適切な予防措置及び対応の検討
AIシステム・サービスを提供する際、どのような学習済みモデル（どのような学習データを用いているか、学習の態様・方法等）を使用するか、類似物の生成を防止するどのような措置を採用するか（2-1-1参照）等によって、当該システム・
サービスの使用に伴う著作権侵害のおそれの程度は変わり得ます。
そのため、著作権侵害を生じさせない適正な方法で生成AIが利用されることに向けて、学習済みモデルの選択や技術的措置の採用等を含めた著作権侵害に対する適切な予防措置を講じることが望まれます。
また、仮に生成AIの利用により著作権侵害が生じた場合に講じるべき対応（例えば、事案に関する情報共有、AIシステム・サービスの停止・復旧、原因解明、再発防止措置等）についても、あらかじめ想定し検討しておくことが望まれます。

AI提供： AIシステム・サービス提供後のリスク低減方策
94

関連するステークホルダーへの情報提供
2-2-1 提供するAIシステム・サービスについての適切な情報提供
以下のような情報は、提供されるAIシステム・サービスの利用の是非を判断する
上で、AI利用者にとって重要な情報であり、AI提供者からAI利用者等に対して、平易でアクセスしやすい形で情報提供されることが望まれます。
① 提供されるシステム・サービスにおいて生成AIを利用している事実：生成AIを使用する場合は「考え方」で示されているような著作権との関係を踏まえて使用する必要があることから、提供されるシステム・サービスにおいて生成AIを利用している事実は適切に情報提供されることが望まれます。

② 学習済みモデルにおける学習データの収集ポリシーやその学習方法：学習データに関する適切な情報提供がされていることは、AI利用者にとって重要です（1-3-1参照）。AI提供者としても、こうしたAI利用者のニーズに応えるため、技術的な可否や営業秘密等との関係も考慮しつつ、学習データの出所（どのようなデータセットを利用したか、クローリングの際の収集ポリシー等）など、学習データに関する情報についてAI利用者等への情報提供に可能な限り努めることが望まれます。

③ 想定される適切・不適切な使用方法、提供するAIシステム・サービスの技術的特性等：提供するAIシステム・サービスの技術的特性等を踏まえ、著作権侵害を生じさせないような適切な使用方法や、著作権侵害のおそれのある不適切な使用方法（著作権侵害防止のため施されている技術的な措置を回避した使用方法など）について、AI提供者からAI利用者等に対して適切に情報提供されることが望まれます。

AI提供： AIシステム・サービス提供後のリスク低減方策
95

サービス規約等の文書化
2-2-2 著作権侵害となるような利用を抑制する等の観点で適切な利用規約等の整備
既存の著作物の類似物を生成することを防止する措置を取っておくことは、
AI提供者が侵害の責任を問われる可能性を低減させることに資すると考えられます（2-1-1参照）。
生成AI（学習済みモデル）を第三者に利用させるに際して、当該第三者（利用者）
による著作権侵害行為を抑制するための利用規約上の措置等（生成指示に際して既存の著作物又はその題号等を入力することを制限する規定を盛り込む
こと等）が適切に取られていることで、AI提供者が侵害の責任を問われる可能性を低減させることが可能と考えられます。

AI提供： AIシステム・サービス提供後のリスク低減方策
96

社会全体へのAIに関する情報提供
2-2-3 生成AIの仕組みや技術の概要等について、広く情報提供
生成AIやこれに関連する技術・仕組みについて、共通の理解が関係当事者間で醸成されることは、生成AIの適切な利活用の土台として必要です。
AI提供者には、生成AIの仕組みや技術の概要、動作のメカニズム等について、分かりやすい形で社会に広く情報提供することが望まれます。

AI利用者の方向け

AI利用に伴うリスクの低減策

はじめに：AI利用に伴うリスクの低減に向けて
98

AI利用者の立場からは、
AIシステム・サービスにおいて用いられている生成AIの開発・
サービス提供の過程に起因して、AIシステム・サービスの利用に伴い、意図せず著作権侵害を生じさせてしまう
自らの不適切な利用態様や著作権制度に関する理解の不足により、 AIシステム・サービスの利用に伴い、著作権侵害を生じさせてしまう……といった事態が生じるリスクが考えられます。
以 下 で は 、 こ う し た リ ス ク の 低 減 に 資 す る 方 策 に つ い てみていきましょう。

AI利用：AIシステム・サービス利用時のリスク低減方策
99

安全性を考慮した適正利用
3-1-1 利用しようとする生成AIについての適切な情報確認
以下のような情報は、AIシステム・サービスの利用の是非を判断する上で重要な情報であり、AI利用者としては、これらの情報を適切に確認しておくことが望まれます。
① 生成AIの仕組み及び特性：生成AIを利用する場合、仕組み上、学習データに含まれる既存の著作物と類似した生成物が生成されることがあり、また、生成AIを利用しない場合と異なりAI利用者が既存の著作物を認識していなくても、生成・利用が著作権侵害となることがあります。このような生成AIの仕組みや特性を理解した上で利用することが必要です。

② AIシステム・サービスで使用されている学習済みモデルに関する情報：学習済みモデルで用いられた学習データに関する適切な情報提供がされていることは、生成AIの利用に伴う著作権侵害のリスクの程度等に関係するため、AI利用者にとって重要です（1-3-1参照）。AI利用者としては、AIシステム・
サービスの利用に先立って、あらかじめ、AI開発者やAI提供者が提供する学習済みモデルに関する情報を確認しておくことが望まれます。

AI利用：AIシステム・サービス利用時のリスク低減方策
100

安全性を考慮した適正利用
3-1-1 利用しようとする生成AIについての適切な情報確認
以下のような情報は、AIシステム・サービスの利用の是非を判断する上で重要な情報であり、AI利用者としては、これらの情報を適切に確認しておくことが望まれます。
③ AIシステム・サービスの利用規約等で示されている適切な利用方法：AIシステム・サービスにおいては、利用規約等の当該システム・サービスの利用上のルールにおいて、著作権侵害のおそれがある利用方法を禁止又は制限している場合があります（他人の著作物を入力することの禁止等）。あらかじめ、
利用しようとするAIシステム・サービスの利用規約等を確認し、これに従って利用することが必要です。

④ AIシステム・サービスの利用に関する、従業員等に対する適切な著作権教育：不十分な著作権理解に基づく誤解（例えば、AI生成物の生成・利用に伴い、既存の著作物の著作権侵害が生じるかという問題と、AI生成物の著作物性の有無の問題とを混同する等）と、これに伴うAIシステム・サービスの不適正な利用を生じさせないよう、従業員等に対して著作権制度の理解を確認しておくことが必要です。

AI利用：AIシステム・サービス利用時のリスク低減方策
101

安全性を考慮した適正利用
3-1-2 著作権侵害に対する適切な予防措置及び対応の検討
AI利用者としては、利用するAIシステム・サービスに応じて、著作権侵害を生じさせない適正な方法で生成AIを利用できるよう、生成AIの利用に関する内部的ルールの策定等、著作権侵害に対する適切な予防措置を講じることが望まれます。
また、仮に生成AIの利用により著作権侵害が生じた場合に講じるべき対応（例えば、事案に関する情報共有、AIシステム・サービスの停止・復旧、権利者への対応、原因解明、再発防止措置等）についても、あらかじめ想定し検討しておくことが望まれます。

AI利用：AIシステム・サービス利用時のリスク低減方策
102

安全性を考慮した適正利用
3-1-3 AIシステム・サービスへの著作物の入力が「非享受目的」の要件 * を満たすか確認 * 法第３０条の４本文
生成AIに対して生成の指示をする際には、既存の著作物を指示として入力する場合が想定されます（いわゆるImage to Imageにおける既存画像の入力等）。
このような場合、入力に伴って生じる著作物の複製等は、入力された著作物を情報解析して生成AIに対する生成の指示（プロンプト）とするためのものであり、原則として著作権法第30条の4が適用されると考えられます。
ただし、「入力した既存の著作物と類似する生成物を生成させる」といった目的
で入力を行う場合は、「享受」目的が併存している場合に当たるとして、同条が適用されない場合があります。このような場合には、生成AIへの入力に伴う著作物の複製等について、権利者の許諾を得ることが必要です。

AI利用：AIシステム・サービス利用時のリスク低減方策
103

安全性を考慮した適正利用
3-1-4 生成物の生成と利用では著作権侵害の判断が異なり得ることに留意
生成AIによる生成自体は、以下のような権利制限規定の範囲内であれば、仮に既存の著作物と創作的表現が共通していても、著作権侵害とはなりません。
 個人が私的使用の目的で生成する場合（著作権法第30条第1項）
 企業・団体等の内部において、権利者から許諾を得て利用することを前提に、検討の過程において生成する場合（同法第30条の3）
これに対して、AI生成物の利用（インターネットでの配信、複製物の譲渡等）については、権利制限規定の範囲外となる場合が多いと考えられます。
そのため、AI生成物の生成自体は適法に行える場合でも、生成物を更に利用しようとする場合は、著作権侵害を生じさせないか確認（3-1-5も参照）する
ことが必要です。

AI利用：AIシステム・サービス利用時のリスク低減方策
104

安全性を考慮した適正利用
3-1-5 生成物の利用に先立って、既存の著作物と類似した生成物となっていな
いか確認
著作権侵害の要件としては、既存の著作物との「類似性」及び「依拠性」の双方が必要です。そのため、既存の著作物との関係で「類似性」がないAI生成物については、その利用について、著作権法上、特段の許諾を得ることは不要です。
そのため、AI生成物については、その利用に先立って、まずは既存の著作物と類似していないかを確認*することが必要です。
* インターネット検索（文章検索・画像検索）の活用など

AI利用：AIシステム・サービス利用時のリスク低減方策
105

関連するステークホルダーへの説明
3-1-6 関係するステークホルダーに対して、AIの利用について適切に説明

AI生成物をライセンス契約等の取引の対象とする場合、当該AI生成物が著作物であるかどうかが取引の重要な要素となる場合も想定されます。
あるAI生成物について、これが著作物であることを前提にライセンス契約等の取引の対象とする場合には、関係するステークホルダーに対して、AIを利用したAI生成物であることや、その著作物性等について、適切に説明することが求められます。
また、当該AI生成物が、既存の著作物の著作権を侵害するものでないこと（特に、既存の著作物と類似したものとなっていないこと等）についても、可能な確認措置（インターネット検索等）を行っていることを適切に説明できるようにしておくことが望まれます。

AI利用：AIシステム・サービス利用時のリスク低減方策
106

関連するステークホルダーへの説明
3-1-7 生成に用いたプロンプト等、生成物の生成過程が確認可能な状態の確保に努める
AI生成物の利用に際しては、まずは既存の著作物と類似していないか確認することが重要ですが（3-1-5参照）、これに加えて、依拠性がないことを説明できるよう、生成に用いたプロンプト等、生成物の生成過程を確認可能な状態にしておくよう努めることが望まれます。
また、AI生成物が「著作物」に該当するか（著作物性）は、生成に当たってAI利用者が有していた「創作意図」とAI利用者の「創作的寄与」の程度によって判断されることから、生成物の著作物性について関連するステークホルダーに対して説明する観点でも、生成に用いたプロンプト等を確認可能にしておくことが望まれます。

AI利用：AIシステム・サービス利用時のリスク低減方策
107

社会全体へのAIに関する情報提供
3-1-8 生成AIの仕組みや技術の概要等について、広く情報提供
生成AIやこれに関連する技術・仕組みについて、共通の理解が関係当事者間で醸成されることは、生成AIの適切な利活用の土台として必要です。
AI利用者には、生成AIの仕組みや技術の概要、動作のメカニズム等について、分かりやすい形で社会に広く情報提供することが望まれます。

（AI利用：業務外での一般利用者向けのリスク低減方策）
108

安全性を考慮した適正利用「私的使用目的の複製」等の権利制限規定の範囲内での利用となるか確認
業務外での利用の場合、AI生成物の生成等について、以下のような権利制限規定が適用される場合も考えられます。
既存の著作物との類似性を十分に確認すること、依拠性がないことを説明できるようにしておくこと等とともに、以下のような権利制限規定が適用される範囲内での利用となっているか確認することも、より安全に利用するための一手段として考えられます。
私的使用目的の複製（法第30条第1項）

学校その他の教育機関における複製等（法第35条）

AI生成物を「個人的に又は家庭内その他これに準ずる限られた範囲内において使用すること（私的使用）」を目的とする場合であれば、生成物の生成等には、権利者の許諾は不要

学校その他の教育機関において、教員・生徒が、授業の過程において利用することを目的とする
場合であれば、同様に、その目的の範囲内でAI生成物を生成して授業に利用することには、権利者の許諾は不要

おわりに生成AIと著作権の今後に向けて110
情報収集・議論の継続文化庁では、今後も、 「AIと著作権に関する具体的な判例・裁判例の蓄積」、「AIと関連技術の発展」、「諸外国の検討状況の進展」などについて、引き続き情報の把握・収集に努め、「考え方」の見直し等の必要な検討を行っていきます。
AIの開発や利用によって生じた著作権侵害の事例・被疑事例については、文化庁において設けている各種の相談窓口等を通じて、積極的な事案の集積に努めています。
インターネット上の海賊版による著作権侵害対策についての相談窓口

文化芸術活動に関する
法律相談窓口生成AIと著作権の今後に向けて
111
関係者間の適切なコミュニケーションの実現

生成AIの技術は、これまでの人間の創作活動を基に成り立っているものです。
人間による創作活動が損なわれるようなことがあれば、生成AI技
術の持続的な発展もまた不可能となります。生成AIとこれに関わる事業者、また、クリエイターとの間で、新たなコンテンツの創作と文化の発展に向けた共創の関係が実現されていくことが望まれます。
文化庁では、関係当事者の間における適切なコミュニケーションの実現に向けて、関係省庁とも連携しながら取り組んでいきます。

DX時代に対応した著作権制度の周知・啓発
112 また、文化庁では、生成AI関係以外にも、新たな技術の発展や、デジタルトランスフォー
メーション（DX）時代の到来に対応して、著作権制度の周知・啓発を行っています。
クラウドサービス「クラウドサービス等と著作権に関する報告書」（平成27年2月・文化審議会著作権分科会 著作物等の適切な保護と利用・流通に関する小委員会）（本体）https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/h2702_cloud_chosakuken.pdf（概要版）https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/bunkakai/41/pdf/shiryo_4_2.pdf

 一般に提供されているクラウドサービス等を、そのサービスの具体的な内容によって分類し、著作権法上の考え方を整理
 ロッカー型クラウドサービスのうち、保存されるコンテンツは利用者が用意し（ユーザーアップロード型）、かつ、利用者のみが保存されるコンテンツにアクセス可能な形（プライベート型）のサービスにおける保存や送信については、利用者による私的使用目的の範囲内の複製であり、権利者の許諾は不要という解釈を周知

NFT（Non-Fungible Token)「令和6年度著作権テキスト」
https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/textbook/pdf/94081601_01.pdf

 NFTとコンテンツは別のものであり、NFTを保有しても、直接コンテンツの著作権までを持つことにはならな
いことなど、コンテンツに関するNFTを安全に活用するためのポイントを周知

著作権制度の今後に向けて113

著作権法は、「文化的な所産の公正な利用に留意しつつ、著作者等の権利の保護を図り、もつて文化の発展に寄与すること」を目的としています（著作権法第1条）。
文化庁では、生成AIの急速な発展と普及に伴う変化の時代にあっても、引き続き、この「文化の発展」という目的に向けて、著作権制度の適切な運用に取り組んでまいります。

著作権制度に関する情報や、審議会に関する情報、著作権に関する教材・参考資料
等については、以下の文化庁ウェブサイトをご覧ください。
文化庁ウェブサイト「著作権」
https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/index.html

《本日の講演内容及び講演資料の改変はお断りいたします》