AIと著作権に関する諸外国調査（調査結果概要）

三菱UFJリサーチ＆コンサルティング株式会社
2024年3月29日

実施概要

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Mitsubishi UFJ Research and Consulting

調査目的◼ 事業趣旨⚫ 近年におけるAI技術の急速な進歩により、コンテンツ生成のためのAI利用が広がり、大量のAI生成物が生み出されるようになったことなどに伴い、著作権法など知財法上のリスクが指摘されている。こうした状況にかんがみ、AIと知的財産をめぐる課題について、適切に対応していく必要がある。
⚫ そこで、本調査研究では、AIをめぐる著作権法上の課題等に対応した制度を検討するための基礎資料とするべく、諸外国のAIと著作権に関する調査研究を実施するとともに、著作権法や関連政策の最新動向についても併せて調査を行うこととする。

◼ 調査対象国⚫ EU、仏国、独国、英国、米国、中国、シンガポール（７か国・地域）■事業の期間⚫ 本調査：令和5年8月22日～令和6年3月29日

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Mitsubishi UFJ Research and Consulting

調査全体のスケジュール◼ 本調査のおおよそのスケジュールは以下のとおり。
◼ 有識者ヒアリングでは、国内外の学識者・弁護士等の専門家を主に対象として実施。
9月

10月

11月

12月

2024年
1月

2月

調査項目の検討
有識者ヒアリング
文献調査
有識者ヒアリング（海外在住者）
文献調査（追加調査）
とりまとめ

3

Mitsubishi UFJ Research and Consulting

3月

調査項目
章立てと調査項目は以下のとおり。
■章立て
第1章 背景・目的
１．目的
２．調査期間３．本調査の対象国・地域
４．調査項目
５．ヒアリング調査対象
第2章 AIの概要整理
１．AIとは（１）AIの定義（２）AIの例と著作物の利用（３）AIと本調査の対象となる範囲
2.生成AIの具体例や主要な動向（１）生成AIの具体的な生成手段（２）生成AIにかかわる動向
3.生成AIをめぐる主要な論点（１）AIの開発・学習に関して（２）AIの生成・利用に関して（３）比較について
第3章 EU
第4章 仏国第5章 独国第6章 英国第7章 米国
第8章 中国第9章 シンガポール
4Mitsubishi UFJ Research and Consulting■調査項目（第３章から第９章）
１．AIに関する規定（１）著作権制度の概観（２）AIをめぐる主要な規定（３）著作権法に関する規定の詳細（４）主要な議論・学説（５）主要な裁判例（６）関連するデータ
２．AI開発・学習段階（１）権利制限に関する使用目的の有無やその条件・判断基準等（２）透明性の有無やその条件・判断基準等（３）留保規定またはオプトアウトの有無やその条件（４）学習に関する補償金の有無やその条件
３．AIによる生成・AI利用段階（１）著作物性の判断基準及び運用実態（２）著作権侵害の判断基準及び運用実態（３）AI生成物であることの明示の要否
４．生成AIサービスの運用実態
５．今後の動向（１）政府の動向（２）民間の動向

調査概要

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Mitsubishi UFJ Research and Consulting各国の概要（AIの開発・学習段階）
EU

仏独

開発・学習に関 ①研究目的
ありありありする権利制限 ま た は 非 商 業 DSM著作権指令第 CPI第 L122-5-3 条 UrhG第60d条
目的 等の 権利 3条
第Ⅱ項
制限②① 以 外の 権 あり
あり
あり
利制限
同指令第4条
同 法 第 L122-5-3 同法第44b条
条第Ⅲ項
③①の要件
研究組織・文化遺産機関による学術研究

英

米

中

星あり
著作権法
第29A条

ケースバイケース
U.S.Code17
第107条

なし

あり
著作権法第243 条、
第244条

なし

ケースバイケース
同法第107条

なし

非商業的な目的

ケースバイケースなし

あり
同 法 第 243 条 、 第244条
なし（①と②の区分なし）

第3条に反する契約条項は履行を強制し得ない（第7条）、学 権利制限の有無
ケースバイケース
習データの保持に関する要件等④ 契 約 に よ る ありありなし
オ ー バ ー ラ イ ド 同指令第3条のみ（第7条）
同 法 第 29A 条 第 5禁止規定項⑤適法アクセス あり
ありなし
関連規定
同指令第3条・第4条
同法第 29A 条第１項
開発・学習に関 ⑥透明性の有 なし
あり
なし
する透明性
無
※AI規則で規定あり
同法第29A条
第52c条第1項第d号⑦⑥の内容※十分で詳細な要約の開示等（AI規則第52c条第1項第d 出所表示（実質的 ー号）困難な場合は除く）（同法第29A 条第5項）
開発・学習に対 ⑧明示規定
ありありありなし
なし
する権利者の第4条第3項CPI第L122-5-3条 第44b条
留保・オプトアウ
第Ⅲ項
ト⑨⑧の要件
研究組織・文化遺産機関による学術研究以外
ーー⑩開発・学習に関する補償金に なし
なし
なし
なし
なし
関する明示規定

なし

なし

-

あり
同法第184条-あり
同法第244条

なし

ーなし※政府ガイドラインでは推奨
ーなし

なし

ーなし

ーなし

①と②の違い注釈）今後成立予定のものやソフトロー等は※で表記。調査対象国は略称で表記（例：シンガポール＝星）、条文番号等は法令は可能な限り略称で記載。

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各国の概要（AIの生成・利用段階）
EU

仏

独

英

著作物性の判 ①著 作 物性の 自然人による知的創 精神の著作物
断基準
付与の条件等 造物②AI生成物等 なし
なし
への著作権

米

中星

個人的かつ精神的な オリジナルであること等 人間の創造性
一定の独創性を有す 創作性がある。人間
創作のみるによるもの等なし
あり
なし
なし
なし
同法第9条第3項（必要な手筈をした者に著作権付与）③著作権侵害の判断基準（AI 通常の著作物と同様 通常の著作物と同様 通常の著作物と同様 通常の著作物と同様 通常の著作物と同様 通常の著作物と同様 通常の著作物と同様による生成物と通常の著作物の間の差）
AI生成物であ ④表示義務に なし
なし
なし
インターネット情報なしることの明示関する規定等 ※AI規則で規定あり※ソフトローとして、ホ サービスディープラーニ
第52条第1項ワイトハウスとAI各社 ングによる合成管理との間での誓約はあり。規定 第16条
⑤要件等
ーー
AI企業7社は、AIが 自然人を模倣する対 ー※AI規則では、自然人に対してAIシステムと対話していることを知生成した音声や映像 話型・文章生成等のらせる必要があること、生成AIのプロバイダは機械可読方式で表示などのコンテンツに関 サービスや人間の音され、人為的に生成または操作されたことを検知できなければならする電子透かしシステ 声や顔、ジェスチャーないこと、感情認識システムまたはバイオメトリクス分類システムのデム等、AIによってコン 等に関する合成サープロイヤ（Deployer）は、GDPRなどの各種個人データ保護に関テンツが生成されたこ ビスを提供する場合する規定に従ってデータ処理をする必要があること、ディープフェイクとをユーザーに確実に に は 、 公 衆 の 混 同 ・を構成する画像、音声、映像を提供するデプロイヤは、当該コンテ伝えるための強固な 誤 認 防 止 の た め 生
ンツについて人為的に生成・操作されていることを示す必要があるこ
技 術 的 メ カ ニ ズ ム を 成・編集されたコンテとなどが定められている。
開発することを約束。 ンツに目立つマークを付し、ディープラーニン
グによる生成物であることを明示。
注釈）今後成立予定のものは※で表記。調査対象国は略称で表記（例：シンガポール＝星）、条文番号等は法令は可能な限り略称で記載。

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各国における特徴的な規定等

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Mitsubishi UFJ Research and Consulting

関連事項
開発・学習に関する権利制限
開発・学習に対する権利者の留保・オプトアウト

EU：DSM著作権指令◼ EUでは、DSM著作権指令が2019年6月7日に発効された。
同指令は加盟国は2021年6月7日までに国内法に反映することが定められていた（実際には期日までに国内法に反映できなかった国もみられた）。

DSM著作権指令の第3条・第4条の比較
第3条
学術研究目的によるTDM

第4条（第3条以外の）TDM◼ DSM著作権指令では、テキスト・データマイニング（TDM）について、第3条（学術研究目的でのテキストおよびデータマイニング）、第4条（テキストおよびデータマイニングのための例外または制限）で規定されている。

要件概要

研究組織および文化遺産機関による学術研究

左記以外◼ 第3条・第4条の間では、規定に差異が設けられている（右表参照）。権利者のTDMに対する留保の有無、契約によるオーバーライドの有無、データの蓄積などにおいて差がある。また、第3条については経済的な影響が少ないと考えられるため、補償金を設けるべきではない（should not）とされている。

権利者のTDMに対する留保規定なし

あり

契約によるオーバーライド禁止

規定なし

データの蓄積期間可能。ただし、セキュリティ等を確保するための措置が必要必要な期間の後、破棄補償金補償金の対象にすべきではないー◼ 第3条・第4条として区分することについて、研究組織によって開発されたAIであっても、民間企業が研究組織からデータを入手して、商用利用する事例もあり、区分そのものの実効性については課題がある。
◼ 仏国・独国では第3条・第4条を含め既にDSM著作権指令の国内法制化がなされている。

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関連事項
開発・学習に関する透明性

EU：AI規則AI生成物であることの明示◼ EUでは、AIに関する規制枠組みとしてAI規則（AI法）が2021年に提案された。その後、2024年3月には欧州議会で最終案が合意。今後欧州評議会の承認を得て2026年頃より施行される見込み（2024年3月末時点）。
◼ AI規則はユーザーにもたらすリスクに基づき規制を与えるもので、ハイリスクAIに対する規制が多くを占めるが、汎用目的AIシステムに対しても規制が及ぶ。大規模な生成AIは汎用目的AIの典型例とされる（リサイタル(60c)）。
◼ ハイリスクAI、汎用目的AIに対して著作権を含む知的財産権に関する規制や生成AIの透明性に関する規定がみられる。汎用目的
AIに対しては、EU著作権法、特にDSM指令第4条の留保規定の最先端技術による特定・尊重、AI学習に関する要約文章の開示などが求められる。
◼ EU域内に拠点を置くかどうかにかかわらず、EU域内でサービスを行う又は開始しようする場合には第三国のサービスプロバイダも対象となる。

高リスク

低リスク
10分類例

禁止されるAI

サブリミナル、脆弱性の悪用、バイオメトリクス、ソーシャルスコアリング、犯罪リスクの評価/等※一定要件下で使用が認められるものもある

利用禁止

ハイリスクAI

安全部品として使用される欧州新法規制枠組みの対象となるもの。また、重要インフラ、教育または職業訓練等指定8分野が対象。

一定の品質基準を満たす学習・検証・テストされたデータセットに基づく開発。
知的財産権等の保護（第28条）／等

汎用目的AI（生成AI含む）

大規模なデータで訓練されたAIシステム（生成AIは典型例とされる）

透明性義務注1 （対話型AIシステムの場合の明記、生成AIの明記、個人情報保護関連法の順守、ディープフェイクの表記[第52条] ）EU著作権法、特にDSM指令第4条の留保規定の最先端技術による特定・尊重、AI学習に関する要約文章の開示（第52c条）
システミックリスクを有する注1汎用目的AIプロバイダにするモデル評価やシステミックリスクの軽減、重大なインシデントに対する是正措置、サイバーセキュリ
ティ保護の確保（第52d条）

最小リスク

AI対応のビデオゲーム、スパムフィルタなど

規制なし資料）AI規則・AIA委員会草案を参考に作成

規制と著作権に関連する義務

注1)透明性義務は汎用目的AIを含み該当する場合にはAI全般に適用される。
注2)汎用目的AIのうち①指標等を含む適切な技術的手段・方法論に基づいて高い影響力を有すると評価される場合等が該当する。

関連事項

英国：非営利目的に関する権利制限◼ 英国ではTDMに関する権利制限規定としては、著作権のある著作物に関して実施することのできる行為を明示するとした権利制限に係る導入規定が設けられている（著作権法第28条）。
◼ そのうえで、一時的な複製が意味を持たないデータ処理上のプロセスにおいてのみ実施される場合の利用を許容する権利制限規定が規定されている（第28A条）。
◼ 非商業的な目的におけるTDMの利用を許容する権利制限規定があり、研究目的でなければ侵害されないとされている（第29A条）。
◼ 「著作物に適法にアクセスする者による著作物の複製物の作成」とされ、非適法にコンテンツにアクセスする場合には認められない（第29A条第1項）。

◼ 「著作権の侵害とならない複製物の作成を禁止または制限することを意図する場合にはその範囲において、当該条件は執行不能」と規定されており、契約によるオーバーライドを禁止している（第29A条第5項。
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開発・学習に関する権利制限

英国著作権法におけるAIに関連する権利制限規定（一時的複製物の作成）
第28条のA
文芸の著作物（コンピュータ・プログラム又はデータベース以外の）又は演劇、音楽若しくは美術の著作物、発行された版の印刷配列、録音物又は映画の著作権は、過渡的若しくは付随的であって、科学技術のプロセス（工程）の必要不可欠の部分であり、次に揚げるいずれかを可能とすることを唯一の目的とし、かつ、独立した経済的意義を有しない一時的複製物を作成することにより侵害されない。
(a)仲介者による第三者間のネットワークにおける著作物の送信(b)著作物の適法使用（非商業的調査のためのテキストおよびデータの解析のための複製）
第29条のA(1)著作物に適法にアクセスする者による著作物の複製物の作成は、以下を条件として、その著作物の著作権を侵害しない。
(a)その著作物に適法にアクセスする者が、非商業的な目的による調査を唯一の目的として行う、著作物に記録されたいずれかのものについてのコンピュータによる解析を実施する場合のために生じる複製物であり、かつ、(b) 当該複製物が、十分な出所明示を伴う場合（このことが実際的な理由その他の理由から困難である場合を除く）。
(2) 著作物の複製物が、この条に基づいて作成されている場合、その著作物の著作物は以下の場合に侵害される。
(a) その複製物が他人に移転する場合（その移転が著作権者により許諾される場合は除く）、又は(b) その複製物が第(1)(a)項で言及される以外のいずれかの目的のために使用される場合（その使用が著作権者により許諾される場合は除く）。
(3)この条に基づいて作成された複製物がその後に利用される場合には、(a)その複製物は、その利用の目的上侵害複製物として取り扱われることとなる。
(b)その利用が著作権を侵害する場合には、その複製物は、その後のすべての目的上侵害複製物として取り扱われることとなる。
(4) 第3項において、「利用」とは、販売され、若しく賃貸され、又は販売若しくは賃貸のために提供され、若しくは陳列されることをいう。
(5) 契約の条件がこの条によって著作権の侵害とならない複製物の作成を禁止または制限することを意図する場合にはその範囲において、当該条件は執行不能なものとする。
資料）著作権情報センター（今村哲也訳）「外国著作権法 イギリス編」
https://www.cric.or.jp/db/world/england.html

関連事項

英国：コンピュータ生成物の保護◼ 英国ではコンピュータにより生成された著作物（Computer Generated Works、以下CGW）に著作物性が認められている（英国著作権法第9条第3項）。

◼ 「著作物に関して『コンピュータ生成』とは、著作物の人間の著作者が存在しない状況において著作物がコンピュータにより生成される」と定義されている（第178条）。
◼ 「必要な手筈」の例には、AIが曲を生成した場合には、その曲を録音したプロデューサーが録音権を有することが示されている。
資料）GOV.UK, Artificial Intelligence and Intellectual Property: copyright andpatents

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著作物性の判断基準

英国著作権法におけるCGWに関する規定
第９条（著作物の著作者）(1)この部において、著作物に関して、「著作者」とは、著作物を創作する者をいう。
(2) その者は、次に掲げる者であるとみなされる。
(aa)録音物の場合には、製作者(ab)映画の場合には、製作者及び主たる監督(b)放送の場合には、放送を行う者（第６条第３項参照）、又は受信及び即時再送信により他の放送を中継する放送の場合には、その他の放送を行う者(c)削除(d)発行された版の印刷配列の場合には、発行者(3)コンピュータにより生成される文芸、演劇、音楽又は美術の著作物の場合には、著作者は、著作物の創作に必要な手筈を引き受ける者であるとみなされる。
(4)この部の目的上、著作者の身元が知られていないとき、又は共同著作物の場合にはいずれの著作者の身元も知られていないときに、著作物は、「著作者が知られていない」ものである。
(5)この部の目的上、ある者が合理的な調査により著作者の身元を確認することができないときは、著作者の身元は、知られていないとみなされる。ただし、著作者の身元がいったん知られるときは、その身元は、その後は知られていないとはみなされない。
第178条（小定義）
著作物に関して「コンピュータ生成」とは、著作物の人間の著作者が存在しない状況において著作物がコンピュータにより生成されることをいう。
資料）著作権情報センター（今村哲也訳）「外国著作権法 イギリス編」
https://www.cric.or.jp/db/world/england.html

関連事項
開発・学習に関する権利制限

米国：フェアユース規定◼ 包括的な権利制限規定であるフェアユースが設けられている（第107条）。
◼ フェアユースの裁判例をみると、他人の著作物に依拠して創作された作品による侵害は、作品の使用行為毎にその目的と性質等によって判断される。このため、使用ごとに「ケースバイケース」の判断になりうる。

米国著作権法におけるフェアユース規定
第107条 排他的権利の制限：フェアユース
第106条および第106A条の規定にかかわらず、批評、解説、ニュース報道、教授(教室における使用のために複数のコピーを作成する行為を含む)、研究または調査等を目的とする著作権のある著作物のフェアユース(コピーまたはレコードへの複製その他第106条に定める手段による使用を含む)は、著作権の侵害とならない。著作物の使用がフェアユースとなるか否かを判断する場合に考慮すべき要素は、以下のものを含む。
(1) 使用の目的および性格(使用が商業性を有するかまたは非営利的教育目的かを含む)。
(2) 著作権のある著作物の性質。
(3) 著作権のある著作物全体との関連における使用された部分の量および実質性。
(4) 著作権のある著作物の潜在的市場または価値に対する使用の影響。
上記のすべての要素を考慮してフェアユースが認定された場合、著作物が未発行であるという事実自体は、かかる認定を妨げない。
Authors Guild v. Google, Inc.

フェアユース規定に関する裁判例
Andy Warhol Foundation v. Goldsmith
年

2022年

裁判所

合衆国最高裁判所

主要な事実 女性写真家リン・ゴールドスミスが1981年に撮影した歌手プリンスの肖像画をもとに、芸術家の故アンディ・ウォーホルがゴールドスミスの許可を得ずに作成したスクリーンプリント「Orange Prince」について、アンディ・ウォーホル財団（以下、ウォーホル財団）が出版社Conde Nastにライセンスを与えた。Conde Nastが刊行したプリンスの追悼誌の表紙に「Orange Prince」が使用されたが、ゴールドスミスに対して対価の支払いもクレジットの記載もなかった。ゴールドスミスがウォーホル財団に著作権侵害の警告をすると、ウォーホル財団は著作権侵害していないことの宣言判決を求めてニューヨーク州南部地区連邦地裁に提訴した。
地裁はウォーホル財団に同意したが、控訴審ではウォーホルの作品はフェアユースで保護されないと判断し、逆転していた。その後、最高裁へ上告され、最高裁では控訴審の判断を支持した。
争点
判決理由

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ゴールドスミスの著作物であるプリンスの肖像画を使用してウォーホルが制作した「Orange Prince」を含むプリンスシリーズが、変容的であってフェアユースにより許容される著作物の使用といえるか否か
最高裁は、ウォーホルのプリンスシリーズには新たな表現、意味、メッセージが付与されていることを認めつつも、それによって著作物の使用が直ちに変容的であると認められるわけではないとの考えを示した。むしろ、ウォーホル財団による出版社へのライセンス付与は、ゴールドスミスの写真と本質的に同じ目的で使用されており、その使用の性質は商業的であることから、ウォーホル財団による出版社へのライセンス付与についてフェアユースの法理は適用されないと判断した。
本判決の要点は、フェアユースの法理の適用は、作品の性質で直ちに判断せず、使用行為ごとにその目的と性質を検討して判断されたことである。

年

2015年

裁判所

第2巡回区連邦控訴裁判所

主要な事実 被告であるGoogle Inc.は、2004年より、複数の大学図書館等との合意に基づき書籍のスキャン及びデータベース化を進め、2005年より検索サービス“Google Book Search”の提供を開始した。同サービスのユーザーは、書籍の全文検索を行うことができ、検索結果には1/8ページのスニペット（書籍の抜粋）が最大3件まで表示される。
原告である全米作家組合は、Googleによる書籍をスキャンしデジタルコピーを作成する行為、書籍のスニペットへのアクセスを公衆に提供する行為、参加図書館に対し書籍のデジタルコピーを配布する行為が著作権侵害に当たるとして、南ニューヨーク連邦地方裁判所にクラスアクション訴訟を提起した。
原告（及び別訴を提起した出版協会ら）と被告はクラス･アクションを利用した和解に合意したが、地裁が和解案を却下した。その後、原告の一部によるクラス認定申立てを地裁が認めたが、Googleによる控訴を受けた第2巡回区連邦控訴裁判所は地裁によるクラス認定を取り消した上で、Googleの行為がフェアユースに当たるか否かを先行して判断すべきであるとして、審理を差し戻した。
地裁は、2013年11月、Googleの行為がフェアユースに当たるとのサマリ・ジャッジメントを示した。これに対し、原告は上訴の申立てを行った。控訴審でも地裁の判断を支持した。
その後、原告は最高裁に裁量上訴令状の申立てをしたが、2016年4月18日に最高裁はこれを受理しない決定をした。
争点

被告の各行為がフェアユースに該当するか否か

判決理由

地裁は、Googleによる著作物の使用は書籍を包括的な用語索引へと変容させ、読者や研究者らがそれを発見できるようにした点で、高度にトランスフォーマティブであること、かつ、書籍に関する情報を多くの人々の目に触れるようにすることで書籍の販売に貢献していることがそれぞれフェアユースを認定する方向に強く働くと指摘し、さらにGoogle Booksは書籍の特定・発見などを可能にすることで社会全体に利益を与えているとしてフェアユースの成立を認めた。
控訴審では、検索及びスニペットの各機能がトランスフォーマティブな目的を実現するために合理的かつ適切なものであること、各機能がオリジナル作品を代替しないことを主たる根拠として、地裁判決を維持した。

関連事項
著作物性の判断基準

米国：AI生成物の著作物性◼ 米国では著作権登録制度がある。著作権登録は著作物の保護要件ではないが、著作権登録は、米国著作物（米国著作権法第101条）については、著作権侵害訴訟の訴訟要件であり、著作権登録を行うまでは、著作権侵害訴訟を提起することができない。
注）米国を本国としない著作物にとって著作権登録は、訴訟要件ではないものの恩恵が与えられる（①証拠となること、②法定賠償請求権・弁護士報酬賠償請求権の付与されること）◼ 作品の要素が機械によって生成されたと判断された場合、当該作品の著作者ではないとみなされ、著作権局は当該作品を登録しない。登録の判断基準は【著作権登録の判断基準】のとおり。

著作権登録のイメージ
申請者
AIを利用した作品

著作権登録
申請

米国著作権局審査（審査を通過した場合には登録）

14【著作権登録の判断基準】①『作品』が人間の著作物でありコンピュータ（またはその他の装置）は補助的な道具に過ぎないのか、あるいは、作品における伝統的な要素（文学的、芸術的または音楽的表現、または選択、編集等の要素）が実際には人間ではなく機械によって実行されたものであるか②AIによる貢献が「機械的複製」か、著作者の「（著作者が）目に見える形を与えた、独自の精神的概念」の結果なのかを検討。
※AIツールがどのように作動し、最終的な作品を創造するために使われたかにより、必然的にケースバイケースとなる。
※「著作物の伝統的」な要素が機械によって生成された場合、その作品は人間の著作者ではなく、著作権局はその作品を登録しない。

関連事項

中国：AIの管理に関する規定◼ 中国では著作権法では、AIについて規定がなされていないが、AIそのものに関する透明性やAI生成物であることの明示などの規定が整備されている。
◼ AI生成物の透明性については2023年には「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」が制定・公布され、透明性について言及されている(第4条)。
注）弁法：国務院各部・委員会で立法される部門規則及び地方政府規則は同等の効力を有する法規。

◼ 2022年に「インターネット情報サービスディープラーニン
グによる合成管理規定」が規定され、利用に影響を与えないような措置に対する技術的措置を講ずること（第16条）や、生成された情報コンテンツについて、相当な場所または範囲において明示的なマークを付すとともに、公衆に注意を喚起しなければならないこと（第17条）が規定され、そのマークを消去・改ざん・隠蔽することは禁止されている（第18条）。

開発・学習に関する透明性
AI生成物であることの明示

生成型人工知能サービス管理暫定弁法第4条 生成型人工知能サービスの提供と利用は、法律と行政法規を遵守し、社会道徳と倫理を尊重し、以下の規定を遵守しなければならない。
（中略）(５) サービスの種類の特性に基づき、生成AIサービスの透明性を高め、生成されるコンテンツの正確性と信頼性を向上させるための効果的な措置を講じること。
第12条 サービス提供者は、「インターネット情報サービスディープラーニングによる合成管理規定」
に従い、生成された写真や動画などのコンテンツにマークを付けるものとする。

インターネット情報サービスディープラーニングによる合成管理規定
第16条 ディープラーニングによる合成サービス提供者は、法律、行政法規及び国の関連規定に従って、そのサービスを利用して生成又は編集した情報コンテンツについて、利用者の利用に影響を与えないような表示を追加する技術的措置を講じ、ログ情報を保存しなければならない。
第17条 ディープラーニングによる合成サービス提供者は、以下に掲げるディープラーニングによる合成サービスを提供する場合、公衆の混同や誤認を生ずるおそれがあるときは、生成または編集された情報コンテンツについて、相当な場所または範囲において明示的なマークを付すとともに、公衆に注意を喚起しなければならない。
(１) インテリジェント対話、インテリジェント・ライティング、およびテキストの生成または編集のために自然人をシミュレートするその他のサービス(２)人間の声の合成、模倣音声、その他個人のアイデンティティ特性を著しく変化させる音声生成または編集サービス(３) 顔の生成、顔の置換、顔の操作、ジェスチャーの操作その他のキャラクター画像、映像の生成ま
たは編集サービスであって、個人の識別特性を著しく変更するもの(４) 没入型擬人化シーンなどの生成または編集サービス(５) 情報コンテンツ機能の生成または大幅な変更を伴うその他のサービス
前項に規定するもの以外のディープラーニングによる合成サービスを提供するディープラーニングによる合成サービス提供者は、明示的なマークの表示機能を提供し、利用者がマークの表示ができることを提示しなければならない。
第18条 何人も、技術的手段を用いて、本規定第16条及び第17条に規定するマークを消去し、改ざんし、又は隠蔽してはならない。

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関連事項

シンガポール：コンピュータ情報解析に関する権利制限規定◼ シンガポールのAIの開発・学習に関する権利制限として、「コンピュータ情報解析」に関する規定がある。
◼ コンピュータ情報解析には、①コンピュータ・プログラムを使用して、著作物または録音物から情報またはデータを特定し、抽出し、分析すること、②ある種類の情報またはデータに関するコンピュータ・プログラムの機能を向上させるために、ある種類の情報またはデータの例として著作物または録音物を使用することが含まれる（第243条） 。
◼ コンピュータ情報解析のための複製・通信に関しては、権利制限の対象となる。ただし、ペイウォールを回避したアクセス、侵害された複製物に対するコンピュータ情報解析の権利制限は認められていない（第244条） 。
◼ 契約条項によってコンピュータ情報解析による権利制限下で許可された使用を除外または制限することはできない（第187条第1項第c項）。
◼ 「コンピュータ情報解析」には、営利・非営利、研究目的・非研究目的などの利用目的の限定がない。
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開発・学習に関する権利制限（コンピュータ情報解析のための複製または通信）
第244条(1) 第２項の条件が満たされる場合、人(X)が次のいずれかの素材の複製物を作成することは、許可された利用である。
(a) 著作物(b) 保護される実演の録音物(2) 条件は以下の通りである。
(a) 複製物が以下の目的で作成されること(i) コンピュータ情報解析 または(ii) コンピュータ情報解析のために著作物または録音物を準備すること(b) Xがその複製物を他のいかなる目的にも利用しないこと(c) Xが以下の目的以外において、いかなる者に対してもその複製物を（通信手段が何であるかを問わず）提供しないこと(i) Xが行ったコンピュータ情報解析の結果の検証 または(ii) Xが行ったコンピュータ情報解析の目的に関連する共同研究または調査(d) Xが、複製物を作成した素材（本項では、最初の複製物と呼ぶ）に合法的にアクセスできること(a) Xがペイウォール を回避して最初の複製物にアクセスした場合、Xは最初の複製物への合法的なアクセス権を有しない(b) Xがデータベースの利用条件（第187条により無効とされる条件は無視する）に違反して最初の複製物にアクセスした場合、Xは最初の複製物への適法なアクセス権を有しない(e) 以下の条件のいずれかを満たすこと(i) 最初の複製物が侵害複製物でないこと(ii) 最初の複製物が侵害複製物であるが、以下の条件を満たす(A) Xがそのことを知らなかった場合、そして(B) 最初の複製物が、明白に侵害的なオンライン上の場所から入手された場合（その場所が第325条に基づく立ち入り禁止命令の対象であるか否かによって判断される）でも、Xがそれを知らなかった、あるいは合理的に知ることができなかった場合(iii) 最初の複製物が侵害複製物であるが、以下の場合(A)侵害複製物を使用することが所定の目的のために必要である場合、そして(B) Xが、他の目的でコンピュータ情報解析を行うために複製物を使用しないこと(3) 疑義を避けるため、第１項における複製物の作成に関する言及は複製物の保存または保持に関する言及を含むものとする。
(4) 以下の場合は、Xが著作物または保護される実演の録音物を公衆に伝達することは、許可される利用である。
(a) その通信が、第１項が適用される状況において作成された複製物を利用して行われること(b) Xが以下の目的以外において、いかなる者に対してもその複製物を（通信手段が何であるかを問わず）提供しないこと(i) Xが行ったコンピュータ情報解析の結果の検証 または(ii) Xが行ったコンピュータ情報解析の目的に関連する共同研究または調査（後略）