ＡＩと著作権に関する諸外国調査
報告書

2024 年 3 月

目次
第１章 背景・目的 ....................................................................................................... 1
１． 目的 ................................................................................................................................. 1
２． 調査期間 ......................................................................................................................... 1
３． 本調査の対象国・地域..................................................................................................... 1
４． 調査項目 ......................................................................................................................... 1
５． ヒアリング調査対象........................................................................................................... 2

第２章 AI の概要整理 ................................................................................................. 3
１． AI とは ............................................................................................................................. 3
２． 生成 AI の具体例や主要な動向 .................................................................................... 11
３． 生成 AI をめぐる主要な論点 .......................................................................................... 17

第３章 EU ................................................................................................................. 22
１． AI に関する規定............................................................................................................. 22
２． AI 開発・学習段階......................................................................................................... 45
３． AI による生成・AI 利用段階 .......................................................................................... 47
４． 生成 AI サービスの運用実態.......................................................................................... 48
５． 今後の動向 .................................................................................................................... 48

第４章 仏国 ............................................................................................................... 50
１． AI に関する規定............................................................................................................. 50
２． AI 開発・学習段階......................................................................................................... 55
３． AI による生成・AI 利用段階 .......................................................................................... 58
４． 生成 AI サービスの運用実態.......................................................................................... 59
５． 今後の動向 .................................................................................................................... 59

第５章 独国 ............................................................................................................... 61
１． AI に関する規定............................................................................................................. 61
２． AI 開発・学習段階......................................................................................................... 69
３． AI による生成・AI 利用段階 .......................................................................................... 73
４． 生成 AI サービスの運用実態.......................................................................................... 75
５． 今後の動向 .................................................................................................................... 76

第６章 英国 ............................................................................................................... 78
１． AI に関する規定............................................................................................................. 78
２． AI 開発・学習段階......................................................................................................... 89
３． AI による生成・AI 利用段階 .......................................................................................... 90
４． 生成 AI サービスの運用実態.......................................................................................... 91
５． 今後の動向 .................................................................................................................... 91

第７章 米国 ............................................................................................................... 94

１． AI に関する規定............................................................................................................. 94
２． AI 開発・学習段階....................................................................................................... 109
３． AI による生成・AI 利用段階 ........................................................................................ 110
４． 生成 AI サービスの運用実態........................................................................................ 111
５． 今後の動向 .................................................................................................................. 112

第８章 中国 ............................................................................................................. 114

１． AI に関する規定........................................................................................................... 114
２． AI 開発・学習段階....................................................................................................... 128
３． AI による生成・AI 利用段階 ........................................................................................ 133

４． 生成 AI サービスの運用実態........................................................................................ 135
５． 今後の動向 .................................................................................................................. 135

第９章 シンガポール .................................................................................................. 137
１． AI に関する規定........................................................................................................... 137
２． AI 開発・学習段階....................................................................................................... 149
３． AI による生成・AI 利用段階 ........................................................................................ 150
４． 生成 AI サービスの運用実態........................................................................................ 152
５． 今後の動向 .................................................................................................................. 152

第１章

背景・目的

１．目的
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、本調査事業では、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。

２．調査期間
本調査の調査対象期間は、令和 5 年 8 月 22 日～令和 6 年 3 月 29 日であった。
調査時点は令和 6 年 2 月 29 日までの情報を可能な限り反映したが、必要に応じて当該時点以降の情報も加筆した。

３．本調査の対象国・地域
EU、仏国、独国、英国、米国、中国、シンガポール

４．調査項目
調査項目は以下のとおりである。AI と著作権に関して概観をしたのち、各国・地域の調査結果を整理する。各国・地域の調査では、当該国の AI に関する規定を紹介した後に、AI
開発・学習段階、AI による生成・AI 利用段階にわけて論点ごとに再整理をしている。また、
生成 AI サービスの事例や今後の動向などもあわせて紹介する。
図表 1 調査項目■AI と著作権をめぐる概観
１．AI とは（１）AI の定義
（２）AI と本調査の対象となる範囲（３）AI の例と著作物の利用（４）生成 AI の具体的な生成手段（５）生成 AI にかかわる動向
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 と著作権をめぐる国内外の主要な論点■各国・地域の調査項目

1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

５．ヒアリング調査対象調査を進めるにあたって、国内外の有識者からアドバイスを得た。有識者からは、著作権の専門家としての立場から、客観的なアドバイスを得ており、調査主体（三菱 UFJ リサ
ーチ＆コンサルティング株式会社（以下、MURC））においては、可能な限り報告書内に反映を試みたが、その反映の採否は調査主体の判断に基づくものである。そのため、調査結果の責任や文責は調査主体にある。
図表 2 調査項目
１．各国の専門家①EU・仏国・独国
Jan Bernd Nordemann 氏（弁護士（独国）/NORDEMANN）（2023/12/04 実施）
Benjamin Raue 氏（教授/Universität trier）（23/12/08 実施）
Martin Senftleben 氏（教授/Director of the Institute for Information Law (IViR) /Amsterdam Law School）（23/12/11 実施）
Nicolas Binctin（教授/Université de Poitiers Faculté de Droit et des Sciences sociales）（24/02/17 実施）Maître Près 氏（弁護士/VARET PRES KILLY SOCIETE D’AVDCATS）（24/02/27 実施）②英国
Rossana Ducato 氏（Senior Lecturer / University of Aberdeen）（24/03/06 実施）③米国
Jane Ginsburg 氏（教授 / Columbia Law School）（24/02/21 実施）④中国
浅井 敏雄氏（UniLaw 企業法務研究所代表）（23/11/17 実施）
２．AI と著作権に関する研究者（五十音順）
生貝直人氏（一橋大学大学院 法学研究科 ビジネスロー専攻 教授）
上野達弘氏（早稲田大学 法学学術院 大学院法務研究科 教授）
奥邨弘司氏（慶応義塾大学大学院 法務研究科（法科大学院） 教授）

2

第２章

AI の概要整理

１．AI とは（１）AI の定義
①AI の定義の検討
AI（人工知能：Artificial Intelligence）の概念は、近年生まれたものではないが、今日 AI
が注目を集めているのは、「機械学習」の技術進歩に依るところが大きい。機械学習とは、
コンピュータが入力されたデータの中からパターンやルールを学習し、識別や予測を可能にする技術である。中でも、多数の層から成るニューラルネットワークを用いて行う「深層学習（ディープラーニング）」は、2006 年に提唱されて以降 AI ブームを牽引しているが、この技術によって、コンピュータがパターンやルールを発見する上で何に着目するか（これを「特徴量」という）を自ら抽出することを可能にした。これにより、人間が特徴量を指示することなく AI 自らが作り出すことができるようになった点で、大きな注目を集めるようになった1。
図表 3 AI の技術

AI の定義は、総務省の情報通信白書において、「AI に関する確立した定義はないのが現状である」としたうえで、一般的な認識として「「AI」とは、人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、あるいは人間が知的と感じる情報処理・技術といった広い概念で理解されている」と述べている2。また、AI開発のために行われる機械学習は一般
的に著作権法第 30 条４の「情報解析」の対象にあたると考えられているが、この著作権法
1 総務省「令和元年版情報通信白書」
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/html/nd113210.html
2 前掲 注 2) 総務省「令和元年版情報通信白書」
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/html/nd113210.html

3

の解釈を考える上では、AI は「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」ができる技術の一つということもできる。さらに、AI の定義は研究者によっても異なるが、「人工的につくられた、知能を持つ実態。あるいはそれをつくろうとすることによって知能自体を研究する分野である」（札幌市立大学

中島秀之氏）、「人工的につくられた⼈間のような知能、ないしそれをつくる技術」（東京大学大学院工学系研究科

松尾豊氏）等と言われており 、また人工知能学会はそれらをまとめて「人間と同じ知的作業をす
3

る機械を工学的に実現する技術」であると述べている4。他方、知性や知能自体の定義がない5ことや、AI に関する技術や学問領域が広範であることから、そもそも一つの定義に定めるのは困難であるとの指摘もあり6、本報告書では明確な定義はあえて定めない。

②基盤モデル・生成 AI の定義
AI が提供する機能は様々であるが、データ分析目的で活用される AI は「Analytical AI」と呼ばれる一方で、情報を生成・創造する目的で用いられる AI は、一般に生成 AI（Generative AI）と呼ばれている7。生成 AI の定義については、AI の定義同様に明確な定義は難しいが、内閣府で設置された AI 戦略会議においては、AIによるデータ解析の仕組み、
すなわち設定されたパターンやルールに沿って、入力されたデータから様々なタスクに応じた出力を行う一連のプロセスを可能にする「モデル」89の機能に着目して、生成 AI は画像を生成する拡散モデル（diffusion model）や自然言語を扱う大規模言語モデル（Large
Language Model : LLM）などを指すとされている。つまり生成 AI とは、与えられたデータを認識する従来の AI のモデルに対して、生成の側面に着目した呼び方であると述べられている10。また、2023 年６月には世界初の AI 法案ともいわれている EU「AI 規則案（Artificial
Intelligence Act）
」が欧州議会で採択され、2023 年 12 月に三者協議（いわゆるトリローグ）
で暫定的な政治合意に達し、2024 年 3 月 13 日に AI 規則の最終案が欧州議会で承認され、3 総務省「平成 28 年度情報通信白書」
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/html/nc142110.html
4 一般社団法人人工知能学会「教養知識としての AI〔第１回〕AI ってなに？」
https://www.ai-gakkai.or.jp/resource/ai_comics/comic_no1/
5 総務省・前掲注 3)。
6 一般社団法人人工知能学会・前掲注 4) 。
7 総務省「令和 5 年版情報通信白書」
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/html/nd131310.html
8 総務省・前掲注 1）。
9 総務省統計局「機械学習を用いたデータサイエンスのプロセス」
https://www.stat.go.jp/teacher/dl/pdf/c4learn/materials/fourth/dai2.pdf
10 AI 戦略会議「AI に関する暫定的な論点整理」（2023 年５月 26 日）
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ronten_honbun.pdf

4今後、欧州評議会の承認を得て、2026 年中に適用が開始されるとみられる11 12。AI 規則を
みると、AI 提供者に対する義務が明記されており、2021 年の欧州委員会案では AI をリスクに応じた４つのカテゴリに分類していたが、その後 2023 年欧州議会案では「大規模なデータで学習され、出力の汎用性を考慮して設計され、幅広い特徴的なタスクに適応できる
AI モデル」と定義された「基盤モデル（foundation model）」と、「複雑なテキスト、画像、
音声又は映像等のコンテンツを様々なレベルの自律性をもって生成することを特に意図した AI システム」として「生成 AI」についてのカテゴリが設けられた13。なお基盤モデルとは、AI のモデルの中でも、大量のデータを学習でき、かつ多様なタスクに対応することが可能となった大規模なモデルのことのことを指す14。このことから、一般的に生成 AI とは、コンテンツを生成することをも目的とした AI という意味で用いられていると考えてよいだ
ろう。

（２）AI の例と著作物の利用調査にあたっては、著作権法の各規定の適用関係に照らし、AI の「開発・学習段階」と「生成・利用段階」の２つに分けて整理する15。著作権法では、「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」であれば原則として著作権者の許諾なく行うことが可能であるとの権利制限が規定されており、AI の「開発・学習段階」における著作物の利用はこの権利制限規定の範囲で可能となるが、規定の具体的な適用範囲については議論がされているところでもあることから、本調査においては、生成 AI と著作権の問題を網羅的に議論すべく、開発・学習段階の利用についても調査の対象としたものである。
図表 4 AI の各段階
段階
該当する
行為

AI 開発・学習段階


生成・利用段階

著作権を学習用データとして収集・複AI を利用して画像等を生成製し、学習用データセットを作成



生成した画像等をアップロードして公

データセットを学習に利用して AI（学表、生成した画像等の複製物（イラ

習済みモデル）を開発

スト集など）を販売

11 Council of the EU, Artificial intelligence act: Council and Parliament strike a deal on the first rules for AI in theworld, https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2023/12/09/artificial-intelligence-act-council-andparliament-strike-a-deal-on-the-first-worldwide-rules-for-ai/
12 JETRO「EU、AI を包括的に規制する法案で政治合意、生成型 AI も規制対象に」
https://www.jetro.go.jp/biznews/2023/12/8a6cd52f78d376b1.html
13 生貝直人「EU その他諸外国における生成 AI に対する規制の概要」
https://www.jlf.or.jp/wp-content/uploads/2023/07/itsympo2023siryou1.pdf
14 Center for Research on Foundation Models (CRFM), On the Opportunities and Risks of Foundation Models”
arXiv:2108.07258v3, https://arxiv.org/abs/2108.07258
15 文化庁 令和５年度著作権セミナー「AI と著作権」（2023 年６月）
https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/93903601_01.pdf

5

AI は、その用途によって大きく「識別」「予測」「実行」の３つに分類できるとしたうえで、12 の詳細な機能が示されている分類例16 があるため、本調査ではこれを参照して整理すると、このうち生成 AI は、実行系 AI のうち「表現生成」「デザイン」「作業の自動化」の３つの機能が該当すると考えられる。
図表 5 AI の用途別にみた著作物の利用

さらに、AI の２つの段階における著作物の利用について整理した。ただし、AI 生成物に著作物性が認められるか否かは、AI 利用者に「創作意図」があるか否か、また AI を利用
してコンテンツを生成する過程における AI 利用者の「創作的寄与」があるか否かによって判断される。人間が生成 AI に対して与える指示や表現内容の工夫等、どのような行為が「創作的寄与」と認められ、AI 生成物が著作物に当たるかは、個別判断となっている点に留意したい17。

16 安宅和人「人工知能はビジネスをどう変えるか」（DIAMOND ハーバードビジネスレビュー，2015）
17 文化庁・前掲注 15) 。

6

図表 6 AI の用途による分類18
用途

識別

項目

概説

開発・学習段階における著
作物の利用

音声認識

音声を認識しテキストへ変換する。声を識別する。
画像に写っているものの特徴認識・検出を行う。
動画に写っているものの特徴認識・検出を行う。
発言の意味や内容の理解を行う。
過去のパ ターンを 特定し、将来の結果を予測する。
与えられたデータに対する最適解を導出し、推薦する。
与えられたデータに含意された意図を推測する。
様々な影響や要因を加味し、需要を推測する。
与えられたデータデータの意味を解釈し、表現を生成する。
与えられたデータに対し、最適な方法で可視化する。
行動パターンを学習し、同様に実行する。
最適な方法を分析・特定し、実行する。

画像認識
動画認識
言語解析
予測

数値予測

マッチング

意図予測
ニーズ予測
実行

生
成

表現生成

デザイン

作業の自動
化
行動最適
化

生成・利用段階におけるコンテンツの生成○開発・学習段階で利用する
主な著作物の
種類
音声

○

画像

×

○

映像

×

○

テキスト

×

△

テキスト

×

△

テキスト

×

△

テキスト

×

△

テキスト

×

○

○

△

テキスト、画
像、音声、映像
テキスト、画
像、音声、映
像
テキスト

○

テキスト

○

○

×

○

△

生成 AI の具体的なサービスについては、たとえば 2020 年には、Open AI 社が大規模言語
モデル「GPT-3」を公表し、2022 年にはそれらをベースとした対話型 AI サービス「Chat
GPT」を公開している。また、2022 年には自然言語の入力により画像を生成する画像生成
AI が登場しているほか、多様な用途の生成 AI が公開されている19。これらのサービスについて、生成されるものの種類により、テキスト、画像、音楽、映像の４つに分けて整理し、
現時点でどのようなサービスが提供されているのか以下に概観した。

18 前掲注 16)を参考に MURC にて作成。
19 総務省・前掲注 7)。

7

図表 7 利用する著作物別のサービス例202122
生成物
の種類

サービス名

テキスト

Chat GPT

Bard

画像

StableDiffusion
Midjourney

音楽Music LMMusicGen

映像

Gen-1

Make A
Video
Phenaki

概要
Open AI 社による提供。テキストデータの意味理解や画像認識を通じて、対話するように質問に回答することができる。
Google 社による提供。テキストデー
タの意味理解を通じて、対話するように質問に回答することができる。
Stability AI 社による提供。テキス
トを指示として入力することで画像を生成できる。
Midjourney 社による提供。テキス
トを指示として入力することで画像を生成できる。
Google 社による提供。入力されたテキストから音楽を生成する。
Meta 社による提供。テキストや音源から音楽を生成する。
Runway 社による提供。入力されたテキストや画像から、既存の映像を
新しい映像に変換できる。
Meta 社による提供。入力されたテ
キストや画像から映像を生成する。
Google 社による提供。入力されたテキストから長編のストーリー性のある映像を生成する。

開発・学習段階において著作物を利用する○著作物又は著作物類似のコンテンツを生成する
○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

これらのサービスの中には、学習に用いたデータセットに関して一定の情報を公表しているものもみられる。たとえば、ある生成 AI サービスでは、インターネットに公開された
画像を教師データとして利用しているとしており、その多くは著作権で保護されているものと考えられているが、同意や許諾を得ているわけではない。また、学習データから著作権で保護された作品を除外していないと言及しているサービスもみられる23 。その他のサービスについても、公表されておらず不明な部分が多いが、同様の学習が行われている可20 AI 白書編集委員会・編『AI 白書 2023』
21 大阪大学社会技術共創研究センター「生成 AI（Generative AI）の倫理的・法的・社会的課題（ELSI）
論点の概観：2023 年４～８月版：グローバルな政策動向を中心に」（2023 年）
https://ir.library.osaka-u.ac.jp/repo/ouka/all/92475/ELSI_NOTE_30.pdf
22 前掲注 20)及び 21)を参考に MURC にて作成。
23 大阪大学社会技術共創研究センター「生成 AI（Generative AI）の倫理的・法的・社会的課題（ELSI）
論点の概観：2023 年３月版」（2023 年）
https://elsi.osaka-u.ac.jp/system/wp-content/uploads/2023/04/ELSI_NOTE_26_2023_230410.pdf

8

能性がある24 。

（３）AI と本調査の対象となる範囲
機械学習に限定したとしても、AI の示す範囲は非常に広範であるほか、検索エンジンや
インターネットショッピングサイトでのリコメンデーション機能など、すでにその技術が幅広く利用されている。また、自動翻訳や自動音声認識など、AI が提供する機能は情報ア
クセシビリティの観点からみても重要な役割を担いうる。
一方で、近年注目を集めているのは、生成 AI を用いたツールが一般ユーザーへ急速に普及したことにより、人間による創作物と区別がつかないような AI 生成物が大量に生み出されていることである。これにより、クリエイターの創作活動等にも影響が及ぶこととなる、とする懸念の声が上がっている25。たとえば、日本新聞協会が 2023 年 5 月に「生成 AI による報道コンテンツ利用をめぐる見解」を発表するなど、生成 AI の登場に伴う懸念や課題が指摘されている26。また、AI が生成した画像の品質の高さからイラストレーターの仕事への影響や、イラストレーターが画風を学習されることに対する抵抗感も指摘されている 27 。
それだけでなく、生成 AI によって生成されたコンテンツについてそれを伏せて利用した事
例28 や、誤った情報であるにもかかわらず意図せず拡散してしまった事例なども発生して
おり29、利用方法における課題もみられる。
これに対し、我が国では「人間中心の AI 社会原則」などを定めることで、生成 AI の登場によって整理すべきリスクや論点をとりまとめ、各ステークホルダーが留意すべき基本
原則や指針、ガイドライン等を検討している。また、EU の AI 規則案においては、規制の対象となる AI システムは、一般的に AI を想起させる機械学習やテキストデータマイニン
グに留まらず、論理ベースおよび知識ベースのアプローチや統計的アプローチで開発されたソフトウェアまでも含むと考えられており、非常に広範にわたって規制がなされている
3031。同規則で留意すべき点は、EU 在住者を対象に AI システム・サービスを提供すれば日

24 大阪大学社会技術共創研究センター・前掲注 23）によると、生成 AI ツールの提供会社が直接データを収集するのではなく、非営利の研究機関によって研究目的として著作権で保護されたデータを収集し、そのデータを生成 AI のデータセットとして使う「データロンダリング」の問題も指摘されている。また、ある画像の学習データセットを独自に分析したところ、ほぼ半分の画像がユーザー生成コンテンツを主とするサイトから学習されており、芸術家、著名人、有名キャラクターなど、著作権で保護されたコンテンツを多く含んでいる可能性が高いことも指摘されている。
25 首相官邸知的財産戦略本部「知的財産推進計画 2023」（2023 年 6 月９日）
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku_kouteihyo2023.pdf
26 一般社団法人日本新聞協会「生成 AI による報道コンテンツ利用をめぐる見解」
https://www.pressnet.or.jp/statement/20230517.pdf
27 AI 白書編集委員会・前掲注 20）
28実際、美術コンペにおいて生成 AI が生成した画像が優勝した例もあり、品質の高さがうかがえる。AI
白書編集委員会・前掲注 20）。
29 2022 年 9 月には、プロンプト型画像生成 AI「Stable Diffusion」を利用した静岡県の台風洪水デマ画像
が SNS 上に投稿され拡散し、社会的な問題となっている。総務省・前掲注 7)。
30 PwC Japan グループ「生成 AI を巡る米欧中の規制動向最前線 欧州「AI 規則案」の解説」
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/column/awareness-cyber-security/generative-ai-regulation03.html
31生貝直人・前掲注 13)。

9

本にも適用される規定となっている点である32。
上記では、生成 AI をめぐる様々な課題について触れたが、本報告書では主に大量の AI
生成物が生み出されることなどによる、著作権法など知的財産法上のリスクが指摘されている点に着目する。AI の制度規定に関する議論の対象範囲が広範であることから、本調査
では、中でも著作権法上の課題に応じた制度のあり方を検討するため、特に生成 AI を対象とした知財制度（主に著作権制度）に着目し、必要に応じて参考となる関連規定について調査する。
図表 8 本調査の主な対象
主な調査対象

AI全般
生成AI

影響

AI関連規定

著作権法
著作権法における
生成AI関連規定

32 三部裕幸「EU の AI 規則法案の概要」
https://www.soumu.go.jp/main_content/000826707.pdf

10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
生成 AI がコンテンツを生成するために用いられるモデルは、各社によりさまざま開発されており、提供されるサービスによって異なる。このように AI に用いられるモデルの中でも、学習データに基づいて新しいデータを生成することが可能なモデルは一般に「生成モデル」と呼ばれ、生成 AI に用いられている33。ここでは主要な生成モデルについて説明する。
図表 9 主な生成 AI サービス例と利用モデル
生成
物の
種類
テキス
ト

サービス名

概要

利用モデル

種類

Chat GPT

Open AI 社による提供。テキストデータの意味理解や画像認識を通じて、対話するように質問に回答することができる。
Google 社による提供。テキストデー
タの意味理解を通じて、対話するように質問に回答することができる。
Stability AI 社による提供。入力されたテキストを参考に画像を生成できる。
Midjourney 社による提供。入力されたテキストを参考に画像を生成でき
る。

GPT-3
GPT-4

大規模言語モデル（LLM）

PaLM 2

大規模言語モデル（LLM）

LatentDiffusion
Model
－

拡散モデル

Bard

画像

StableDiffusion
Midjourney

拡散モデル①テキストを生成するモデル
テキスト生成でよく用いられるモデルとして、大規模言語モデル（Large Language
Model：LLM）が挙げられる。大規模言語モデルは、2017 年に発表されたモジュール「Transformer」から発展したものであり、大量のテキストデータを用いて学習され、数百万から数千億という多数のパラメータを持った深層学習モデルであり、汎用性の高い自然言語解析モデルの総称である。プログラミング言語に対して人間が使う言語を「自然言語」と呼ぶが、大規模言語モデルは、曖昧性や多様性をもつため困難であった自然言語の解析を深層学習の応用により高精度で可能にしている。大規模言語モデルは、テキスト分類、
文章要約、感情分析、情報集出、テキスト生成などが可能である3435。
現在、大規模言語モデルは、Open AI 社の GPT-4 や Google 社の LaMDA2（Language Model

33 AI 白書編集委員会・前掲注 20)。
34 Scale, Guide to Large Language Models, https://scale.com/guides/large-language-models
35 AI 白書編集委員会・前掲注 20)。

11

for Dialogue Applications）、PaLM2（Pathways Language Model）、Meta 社の LlaMA2（Large
language Model Meta AI）などに利用されている。また、第２章 ２．（１）②画像を生成するモデルでも触れるが、近年では画像を生成するモデルと組み合わせてさらなる発展がみられる。

②画像を生成するモデル
画像生成でよく用いられるモデルとして、VAE（変数オートエンコーダ Variational
Autoencoder：VAE）、GAN（敵対的生成モデル Generative Adversarial Network：GAN）が挙げられる。これらは、与えられたデータを分類するなどのパターンの認識だけでなく、特定の性質を持ったデータを生成することができるモデルであり、ニューラルネットワーク（深層学習）を利用してより複雑な画像やテキストを生成できる。
VAE は、与えたデータを低次元に圧縮する「エンコーダモデル」と、特定の性質を持ったデータを生成する「デコーダモデル」を組みわせたモデルである 36 。GAN は、生成器（Generator）にノイズを入力して生成されたデータ（Fake 画像）と、学習のもとにした実データ（Real 画像）の２つを用意し、識別器（Discriminator）によって真のデータか否か判定・学習させることにより、より精密な判定ができるようになり、真の画像に近い Fake 画
像を生成することができるモデルである37。
図表 10 VAE による画像生成方法38

図表 11 GAN による画像生成方法39

36 AI 白書編集委員会・前掲注 20)。
37 篠崎隆志「GAN －敵対的生成ネットワーク─の発展」人工知能 33 巻２号（2018 年３月）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsai/33/2/33_181/_pdf/-char/ja
38 以下の資料より引用。Lil’ Log, What are Diffusion Models?, https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11diffusion-models/
39 Lil’ Log・前掲注 38）より引用。

12

さらに、近年注目されているのは、2015 年にスタンフォード大学の研究者らによって発明されたことから発展した「拡散モデル（Diffusion Model）」である。拡散モデルは、それまでの生成モデルとは全く異なるアプローチであり、元画像にノイズを加えてノイズ画像に変換する拡散過程を学習させることで、逆に与えた画像からノイズを少しずつ除去して新しい画像を生成することができるモデル（図表 12）の総称である。拡散モデルの中でも、2020 年に「ノイズ除去拡散確率モデル（Denoising Diffusion Probabilistic Models：DDPM）」が発表されると、より高精度な画像を生成できるようになったことから爆発的に応用が広がり、現在普及しているテキストから画像を生成するモデルのほとんどが DDPM に基づいている。2021 年には「画像生成において拡散モデルが GAN を超えた」と題した論文が発表される40 など、拡散モデルはその他のモデルと比較して高精度な画像を生成できること、学習の安定性があることが特徴といえる41。
図表 12 拡散モデルの考え方42

40 Prafulla Dhariwal, Alex Nichol, Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis, arXiv:2112.10752v2, 2022,
https://arxiv.org/pdf/2105.05233.pdf
41 scale, Diffusion Models: A Practical Guide, https://scale.com/guides/diffusion-models-guide42 以下の資料より引用。図表 12 の上段（左から右）が拡散過程（学習）、下段（右から左）が逆拡散過程（生成）である。Jascha Sohl-Dickstein, Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics,
arXiv:1503.03585v8, 2015, https://arxiv.org/pdf/1503.03585.pdf

13

図表 13 DDPM による画像生成方法43

現在、拡散モデルは Open AI 社の Dall-E3、Google 社の Imagen、Stability AI 社の Stable
Diffusion などに利用されている。中でも、Stable Diffusion では、「潜在拡散モデル（LDM：
Latent Diffusion Model）」を基礎に開発されており、高精度な画像が生成できるとして注目が集まっている44 。なお、これらの多くは拡散モデルを活用した画像生成モデルに対して、
さらに自然言語を組み合わせて学習することによって、より高い汎用性を獲得したモデルを用いており、入力したテキスト（プロンプト）から画像を生成することが可能になっている。
図表 14 LDM によるテキストから画像への変換の例4543 以下の資料より引用。Jonathan Ho et al., Denoising diffusion probabilistic models, arxiv Preprint
arxiv:2006.11239, 2020, https://arxiv.org/pdf/2006.11239.pdf
44 Robin Rombach, High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models, arXiv:2112.10752v2, 2022,
https://arxiv.org/pdf/2112.10752.pdf
45 Robin Rombach・前掲注 44)より引用。Stable Diffusion は生成モデルの仕組みを完全に公開しているわけではないが、LDM を基にしているといわれている。

14

③生成モデルの課題
１．（３）で触れた通り、これら生成モデルは膨大なデータを学習したうえで利用されているが、その学習にどのようなデータが用いられているか開示されていない生成モデルも多い。生成モデルの学習データの多くはウェブサイトなどから収集されていると考えられており、中には第三者が著作権を有するものも含まれていることが十分に予想されるが、著作物の利用について著作権者から同意・許諾を得ていないものもみられる46 。一方で、
生成 AI サービスを提供している事業者側の取組として、たとえば Open AI 社においては、
2023 年４月に“Our approach to AI safety”と題する文書を公表し、生成 AI による安全性の確保について説明している 47 。その中で、Chat GPT の生成モデルとして利用されている
GPT-4 の場合、学習の終了後から一般公開前の６カ月以上かけて安全性に関する確認が行われているほか、個人情報については可能な限り学習データから削除したうえ、システム
からの個人情報削除に関する要請に対応しているとしている。
ただし、学習段階で利用したデータは、テキストであっても画像であっても、それぞれベクトルに変換されてその特徴が学習されており、学習に用いた実データ自体が残っている、あるいは実データ自体を生成に直接用いているわけではない48 ため、生成されたコンテンツが、学習段階によって用いられた著作物と直接的な関連性があるか断言することは難しい。しかし、生成・利用段階において作品の作風や概念が似通ったコンテンツが生成される可能性はある。たとえば、生成物が既存の画像に類似している場合、既存の画像の著作権を侵害している可能性が指摘されている49。
また、生成物が AI によって作成されたものかどうかも論点となる。この点においては、
2021 年から開始された C2PA(Coalition for Content Provenance and Authenticity)50という国際標準化が生成 AI による生成物の登場によって着目されるようになった。これは画像データに暗号化されるメタデータを付記するものであり、コンテンツの出所・来歴を証明するための技術標準である。生成 AI の透明化の観点からその技術が着目されており、Adobe、BBC、
Google、Intel、Microsoft、Sony などが参加している51。

46 大阪大学社会技術共創研究センター・前掲注 23)
https://elsi.osaka-u.ac.jp/system/wp-content/uploads/2023/04/ELSI_NOTE_26_2023_230410.pdf
47OPEN AI, Our approach to AI safety, https://openai.com/blog/our-approach-to-ai-safety
48 Soft Bank「【分かりやすく解説】生成 AI と機械学習の基礎知識」
https://www.softbank.jp/biz/blog/cloud-technology/articles/202307/ai-machine-learning-basics/
49 Stable Diffusion litigation, We’ve filed a law-suit chal-leng-ing Sta-ble Dif-fu-sion, a 21st-cen-tury col-lage toolthat vio-lates the rights of artists., https://stablediffusionlitigation.com/#
米国において Stable Diffusion に対する訴訟が起こっており、その中でも拡散モデルに対する懸念が指摘されている。
50 C2PA(Coalition for Content Provenance and Authenticity), https://c2pa.org/
51 西田宗千佳「グーグル、来歴記録の「C2PA」に参加 透明性担保の動きが加速」（Impress Watch）（2024 年 2 月 8 日）
https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/1567571.html

15

（２）生成 AI にかかわる動向①生成 AI の学習に用いられるデータ
現在公開されている生成 AI について、学習に用いられたデータセットの詳細はほとんどが明らかになっていない。
ただし、2020 年に発表された論文では、Open AI 社の大規模言語モデル GPT-3 の学習には、非営利団体コモンクロール（Common Crawl）が提供している、ウェブサイトのコンテンツをもとにフィルタリングを行った学習データが使用されたとされている。また、これに加え、書籍データやウィキペディアなどからデータセットが作成されたと指摘されている52。また、2023 年に Meta 社が発表した大規模言語モデル Llama（Large Language Model
Meta AI）でも、学習に用いられたデータセットは誰でもアクセス可能なもののみを利用したとされる53。
図表 15 GPT-3 の学習に使用されたデータセット
データセットCommon Crawl(filtered)
Web Text2
Book1
Book2
Wikipedia

量（トークンの数）（billion）
410

トレーニングミックスに
おける重み
60%

19
12
55
3

22%
8%
8%
3%

②AI 生成物の数（推計）Everypixel Journal 社の調査によると、生成 AI（DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion、
Adobe Firefly）が登場してからの約１年間で生成された画像は 150 億枚以上と推定されている。これは、人類がこれまで 150 年かけて撮影した写真を超える数であるという。また、生成された画像の約８割がオープンソースである Stable Diffusion による生成物であった54。

52 Tom B. Brown et al., Language Models are Few-Shot Learners, arXiv:2005.14165v4, 2020,
https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165
53 Meta, Introducing LLaMA: A foundational, 65-billion-parameter large language model,
https://ai.meta.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/
54 Everypixel Journal, AI Has Already Created As Many Images As Photographers Have Taken in 150 Years.
Statistics for 2023, https://journal.everypixel.com/ai-imagestatistics?fbclid=IwAR3Su07k8NJPE4Xd3e2x9VFgbhYrX18FESM4HQBuUac4x7NTqduB7iyOJRk

16

図表 16 生成 AI による画像の生成数55
総数（枚）154 億 7000 万

DALL-E

Midjourney

９億 1600 万

９億 6400 万

StableDiffusion
125 億 9000 万

Adobe Firefly
10 億③生成 AI の発展予想
2022 年９月に SEQUOIA 社によって公表された 2030 年代の生成 AI の発展予想をみると、テキスト、コード、画像、動画／３D／ゲーム分野の順に技術の応用が進むことが予想されている56。
また、2023 年に発表された Grand View Research Inc.による調査では、世界全体の生成 AIの市場規模は 2030 年までに現在の 1.2 兆円から 14.2 兆円まで拡大すると予想されており、今後も急速に生成 AI の技術開発が行われると見込まれる57。

３．生成 AI をめぐる主要な論点（１）AI の開発・学習に関して①開発・学習に関する権利制限規定
AI の開発・学習に関する権利制限規定については、中国を除く各国で規定されている。
ただし、EU ならびに仏国・独国のような研究組織および文化遺産機関による学術研究目的であるか否かにより権利制限の内容が異なる国もあれば、英国のように非営利のみに限定
している国、シンガポールのように区別なく規定している国もみられる。また、米国のよ
うにフェアユース規定が導入され、利用ごとに判断される国においては明確に区分することができず、ケースバイケースという記載としている。
研究組織および文化遺産機関とそれ以外、または商用利用・非商用利用等で区分することに関しては、その分かりにくさから一定の批判もみられる（詳細は第３章

１．（４）

①）
。仮に区分したとしても、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。

55 前掲注 54 より MURC 作成。
56 SEQUOIA, Generative AI: A Creative New World, https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-a-creativenew-world/
57 総務省・前掲注 7）。なお、1 ドル＝130.3715 円（2023 年１月 25 日）で換算した値である。

17

②開発・学習に関する透明性
AI の開発・学習に関する透明性について、現時点において規定されている国は英国において出所表示が求められている。しかし、同規定は実質的困難な場合は除くとされており、
生成 AI に関してはどのように判断すべきか検討が必要である。
シンガポールのようにガイドラインにおいて、プライバシー、著作権、偏見の問題に対処するためにモデルに何が入力されているかを人々が認識できるように、トレーニングデ
ータセットの透明性（トレーニングデータ内の著作権で保護された素材の開示を含む）を確保することが提唱されている場合もある。
また、2024 年 3 月 13 日に欧州議会で最終案の承認を得ている EU の AI 規則（AIA 委員会草案）では、AI 事務局(AI Office)が提供するテンプレートにしたがって、汎用目的 AI モ
デルの開発・学習に使用されるコンテンツに関する十分に詳細な要約を作成し、公衆に利用可能にすることとされている（AI 規則第 52c 条第 1 項第 d 号）。
このように、開発・学習に関する透明性については、必ずしも著作権法の中で規定されているとは限らず、ソフトローや著作権法以外の法で規定されていることも多い。

③開発・学習に対する権利者の留保・オプトアウト
開発・学習に対する権利者の留保・オプトアウトについては、EU・DSM 著作権指令第 4条（研究組織および文化遺産機関による学術研究目的以外の TDM）において、robots.txt など機械可読方式で表明することによって、権利者は TDM に伴う複製の対象となることを留保することを認めている。ただし、本調査の調査対象においては EU 域内の国以外では留保規定・オプトアウトを導入している国はみられなかった。また、著作物について、既に学習したものまでを除外するようなオプトアウトを規定している国はみられなかった。

④開発・学習に関する補償金
開発・学習に関する補償金については、いずれの国も導入していなかった58。
実務的には③のような権利者の留保・オプトアウトを利用して、ライセンス契約とするケースが多いと考えられる（たとえば、第４章

５．（２）①を参照）。他方で、権利留保・オプトアウトの難しさ等を理由に、開発・学習段階ではなく、生成・利用段階に対する補償金制度を提案する学説もある59。

58 仏国では開発・学習に関する補償金に関する法案「AI に関する著作権の枠組みを定める法案第 1630
号」
（第４章 １．
（４）②を参照）が提出され、同法では AI 企業に対して課税することが定められたが、既存の規定との矛盾等について批判もみられる。
59 Martin Senftleben, Generative AI and Author Remuneration, 2023, https://papers.ssrn.com/abstract=4478370

18

（２）AI の生成・利用に関して①AI を利用した著作物性の判断基準
AI の生成・利用に関して、著作物性の判断基準をみると、英国において「コンピュータ
により生成された著作物」について、必要な手筈をした者に対して著作権が付与されているが、他の国では人間により作られたものが要件となっている。AI の著作物性の判断については、本調査では米国・中国以外では裁判例が確認できなかった。その判断基準等は各章を参照されたい。

②著作権侵害の判断基準
いずれの国も AI の生成・利用について、AI 等に対してのみ特別な権利制限等を設けている国はみられない。権利制限（フェアユース）に関しては、Authors Guild v. Google, Inc.
（第７章 １．
（５）①）などがある。

③AI 生成物の表示
AI 生成物に対してなにかしらの表示を求める規定を定めているのは、現時点では中国の「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」がみられる。また、AI 規則（AIA 委員会草案）でもチャット型の AI、生成 AI 等に対して表示が求められている。このほか、米国のように「ホワイトハウスと AI 各社との間での誓約」のようにソフトローによるものもある。いずれも著作権法の範囲内で行われているものではない。

（３）比較について
後段の各国調査について、AI の開発・学習段階、生成・利用段階にわけて比較したもの
は次頁（図表 17・図表 18）のとおりである。ただし、各国の違いを単純化して比較を試みたが、詳細な点において違いがあり、単純に比較することが困難な点も多い60。第 3 章以降
では、各国の規定について少し踏み込んで規定について整理したい。

60 EU における研究組織および文化遺産機関による学術研究目的の情報解析については、権利者もオプトアウトできず、民間企業とのパートナーシップに頼ることもできるなどの状況を踏まえて、細部に立ち入った検討の重要性が指摘されている。上野達弘「諸外国における情報解析規定と日本法」上野達弘＝奥邨
弘司編『AI と著作権』 (勁草書房, 2024)

19

EU
開発・学習に
関する権利
制限

①研究目的
または非商業
目的等の権
利制限
②①以外の
権利制限
③①の要件
①と②の違い④契約による
オーバーライド
禁止規定⑤適法アクセス関連規定

開発・学習に
関する透明
性

⑥透明性の
有無
⑦⑥の内容

開発・学習に ⑧明示規定
対する権利者の留保・オ
プトアウト⑨⑧の要件⑩開発・学習の補償金に関す
る明示規定

あり
DSM 著 作 権 指
令第 3 条図表 17 AI の開発・学習段階
独
英
あり
あり
あり
CPI 第 L122-5- UrhG 第 60d 条 著作権法
3 条第Ⅱ項
第 29A 条
仏あり
同指令第 4 条

米
ケースバイケース
U.S.Code17
第 107 条

中

星

なし

あり
著作権法第 243条、第 244 条あり
同法第 243 条、
第 244 条なし（①と②の区
分なし）
なし

あり
あり
同法第 L122-5- 同法第 44b 条
3 条第Ⅲ項
研究組織・文化遺産機関による学術研究なし

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

第 3 条に反する契約条項は履行を強制し得ない（第 7条）、学習データの保持に関する要件等あり
同指令第 3 条のみ（第 7 条）

権利制限の有無

ケースバイケースなし

あり
同法第 29A 条第5項あり
同法第 29A 条第１項あり
同法第 29A 条

なし

-

あり
同法第 184 条

なし

-

あり
同法第 244 条

なし

なし

出所表示（実質的困難な場合は除く）（同法第29A 条第 5 項）
なし

ー

ー

なし
※政府ガイドライ
ンでは推奨
ー

なし

なし

なし

ー
なし

ー
なし

ー
なし

ー
なし

あり
同指令第 3 条・第 4 条なし※AI 規則で規定あり
第 52c 条第 1 項第 d 号※十分で詳細な要約の開示等（AI 規則第 52c 条第 1 項
第 d 号）
あり
第 4 条第 3 項ありあり
CPI 第 L122-5- 第 44b 条
3 条第Ⅲ項
研究組織・文化遺産機関による学術研究以外
なし
なし
なし

20

著作物性
の判断基
準

EU
①著作物性の 自然人による知的付与の条件等 創造物②生成 AI 等 なし
への著作権

③著作権侵害の判断基準（AI による生成物と通常の著作物の間の差）
AI 生成物 ④表示に関すであることの る規定等
明示
⑤要件等

通常の著作物と同様

図表 18 AI の生成・利用段階
仏
独
英
精神の著作物個 人 的 か つ 精 神 オリジナルであるこ的な創作のみと等なし
なし
あり
同法第 9 条第 3項（必要な手筈をした者に著作権付与）
通常の著作物と 通常の著作物と 通常の著作物と
同様
同様
同様

なし
※AI 規則で規定あり
第 52 条第 1 項なしー※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プロイヤ（Deployer）は、GDPR などの各種個人データ保護に関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となどが定められ
ている。

ー

21

米
人間の創造性なし

中星
一 定 の 独 創 性 を 創作性がある。人有する間によるもの等なし
なし

通常の著作物と同様

通常の著作物と同様なし※ソフトローとして、ホワイトハウスと AI 各社との間での誓約はあり。
AI 企業 7 社は、AI が生成した音
声や映像などのコ
ンテ ンツに 関する
電子透かしシステ
ム等、AI によってコンテンツが生成されたことをユーザーに確実に伝えるための強固な技術的メカニズムを開発することを約束。

インターネット情報 なし
サービスディープラ
ーニング に よる 合成管理規定
第 16 条自然人を模倣す ーる対話型・文章生
成等のサービス や人間の音声や顔、
ジェスチャー等に関する 合成サービスを提供する場合には、公衆の混同・誤認防止のため生成・編集されたコンテ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。

通常の著作物と
同様

第３章

EU

１．AI に関する規定（１）著作権制度の概観①当該地域の法律の特徴61
EU において「憲法」にあたるものは、2009 年 12 月に発効したリスボン条約を通じて改正された EU 基本条約62と、EU の人権目録である EU 基本権憲章により構成される。
また、EU には基本条約や EU 基本権憲章に加えて立法があり、「規則（regulation）」、「指令(directive)」、「決定（decision）」がある。「規則」は EU レベルで統一的に規律することが必要な場合に用いられ、全加盟国で直接適用されるため、各国で立法する必要はない。
「指令」は命じられた結果（政策目標と実施期限）についてのみ加盟国を拘束し、その結果の体制のための手段は各国に任されているため、国内法化する作業が求められる。「決定」は 2 種類あり、特定の加盟国・個人のみを拘束する手段として使われる場合と、組織の内部的な取決めや手続きを定める場合がある。
なお、EU 法では、EU 司法裁判所の判決においてなされた EU 法の解釈適用が、加盟国の法令や裁判所に対して強い影響力を及ぼすほか、個人が国内の裁判所で、EU 法を直接適用する旨主張することが可能であり、一定の条件のもとでは、国内法に優先して適用される。なお、EU 法という概念は、一般に、EU 基本条約、EU 基本権憲章、法の一般原則63、
国際協定、立法、判例法で構成される。

②著作権法・著作権等管理事業法の成立経緯や位置づけ
EU 域内の著作権法に関連する指令をみると、EU 各国の著作権制度に関する指令・規則
として以下のものが挙げられる。TDM について言及している指令として、デジタル単一市
場の著作権に関する指令（以下、DSM 著作権指令）を後段で紹介する。
図表 19 EU の著作権に関する指令64
年
1991
1992
1993
1993
1996
2001
2001

指令名
コンピュータプログラム指令（91/250/EEC）改正後（2009/24/EU）
貸与権指令(92/100/EEC)改正後 (2006/115/EC)
衛星ケーブル指令(93/83/EEC)改正後（2019/789/EU）
保護期間指令（93/98/EEC）（改正後 2006/116/EC、2011/77/EU）
データベース指令(96/9/EC)
情報社会指令(2001/29/EC)
追及権指令（2001/84/EC）

61 庄司克宏『はじめての EU 法』（有斐閣，2015）および European Union, Types of legislation,
https://european-union.europa.eu/institutions-law-budget/law/types-legislation_en を参考に作成した。
62 EU 基本条約は EU 条約と EU 機能条約で構成される。
63 裁判所が判決において依拠するものを指す
64 Stamatoudi, Irini, Paul Torremans, EU copyright law : a commentary(Edward Elgar 2nd ed, 2021)を参考に整理。

22

年
2004
2012
2014
2017
2017
2019

指令名
エンフォースメント指令（2004/48/EC）
孤児著作物指令（2012/28/EU）
集中管理団体指令（2014/26/EU）
ポータビリティ規則（2017/1128/EU）
マラケシュ条約に関する規則・指令（2017/1563/EU ならびに 2017/1564/EU）
デジタル単一市場の著作権に関する指令（2019/790/EU）（２）AI をめぐる主要な規定①各規定の関係性
EU では、AI の開発・学習にかかわる規定として 2019 年 6 月 7 日に成立した「DSM 著作権指令」があり、AI 全般にかかる規制として 2023 年 6 月 14 日に「AI 規則65」が欧州議会で採択されており、今後 EU 加盟国と最終的な規則について三者協議（トリローグ66）がなされ、2023 年 12 月 9 日に暫定合意がなされた。その後、2024 年 3 月 13 日に欧州議会から最終案が承認された。AI 規則は、今後、欧州評議会（Council of Europe）の承認を得て、2026 年に発効される見込みとなっている。
図表 20 AI 関連規定の関係性
AI規則

AI全般
生成AI

DSM著作権指令

生成・利用

開発・学習

デジタルサービス法

ユーザー②DSM 著作権指令
DSM 著作権指令67は、欧州内の著作権制度のハーモナイゼーションを促すための様々な

65 European Parliament, EU AI Act: first regulation on artificial intelligence
https://www.europarl.europa.eu/news/en/headlines/society/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-onartificial-intelligence
66 三者協議（トリローグ）とは、欧州議会、欧州連合理事会、欧州委員会の 3 者による非公式の交渉を指す。トリローグはそのあと、欧州議会・理事会で正式な承認手続きを経ることとなる。
EUR-Lex, Trilogue, https://eur-lex.europa.eu/EN/legal-content/glossary/trilogue.html
67 Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on copyright and related
rights in the Digital Single Market and amending Directives 96/9/EC and 2001/29/EC (Text with EEA relevance.),https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj

23

指令のうちのひとつであり、2019 年 6 月 7 日に発行され、加盟国は 2021 年 6 月 7 日を期限として国内法制化することとされていた。なお、同指令ではかなり広範な規定が定められており、加盟国の一部の国においては期限内に国内法制化できたわけではなかった68。
DSM 著作権指令は以下のとおりとなっている。TDM に関係する条項として第 3 条・第 4条があげられる（図表 21）。また、リサイタル（前文）のなかでも、TDM については(8)～(18)において、規定の背景が説明されている。
図表 21 DSM 著作権指令69（下線部 MURC）
第 1 編 一般規定
第 1 条目的と適用範囲
第 2 条定義第Ⅱ編 例外および制限をデジタルでの国境を越える環境に適応させるための措置
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
第 5 条 デジタルでの国境を越える教育活動における著作物および他の保護対象物の使用
第 6 条 文化遺産の保存
第 7 条 共通規定
第Ⅲ編 ライセンス実務を改善するため、およびコンテンツへのより広いアクセスを保証するための措置
第 1 章 商業的に入手できない著作物および他の保護対象物
第 8 条 文化遺産機関による商業的に入手できない著作物および他の保護対象物の利用
第 9 条 国境を越える使用
第 10 条 公表措置
第 11 条 利害当事者間の意見交換
第 2 章 集中許諾を促進するための措置
第 12 条 拡大効を有する集中許諾
第 3 章 ビデオ・オン・デマンド・プラットフォームにおける視聴覚著作物へのアクセスおよび利用可能性
第 13 条 交渉手続き
第 4 章 公有のビジュアルアート作品
第 14 条 公有のビジュアルアート作品
第Ⅳ編 著作権市場の十分な機能を確保するための措置
第 1 章 出版物に対する権利
第 15 条 オンライン利用に関するプレス出版物の保護
第 16 条 衡平な補償の請求
第 2 章 保護されるコンテンツのオンラインサービスによる特定の使用
第 17 条 保護されるコンテンツのオンラインコンテンツ共有サービスプロバイダによる使用
第 3 章 利用契約における著作者および実演家の契約における公正な報酬
第 18 条 適正かつ比例的な報酬の原則
第 19 条 透明性義務
第 20 条 契約調整手続き
第 21 条 ADR 手続き
第 22 条 取消権
第 23 条 共通規定
第Ⅴ編 最終規定（略）

68 文化庁「著作権法改正状況及び関連政策動向並びに拡大集中許諾制度に関する諸外国調査」/https://www.bunka.go.jp/tokei_hakusho_shuppan/tokeichosa/chosakuken/pdf/93867701_02.pdf
69 著作権情報センター（井奈波朋子訳）「デジタル単一市場指令」
https://www.cric.or.jp/db/world/EU/EU_I_index_02.html

24

③AI 規則（AI act）
AI 規則70（AI act）は、2023 年 12 月に AI 規則案がトリローグ合意によって暫定合意71がなされ、2024 年 3 月 13 日に最終案が欧州議会に承認されている。今後、欧州評議会の承認を得て、2026 年頃に発効される予定である。AI 規則は EU 法における「規則」に該当し、「指令」とは異なり、EU 加盟国を直接的に規制する。2023 年の欧州委員会案72に対して、欧州議会案73において AI システムの定義の見直しが施され、ChatGPT のような汎用目的 AIおよび生成 AI に対する義務などの大幅な修正を加えている74。結果的にはトリローグ合意
後の AIA 委員会草案75では、生成 AI モデルに関する義務は削除され、生成 AI は汎用目的
AI の典型例として整理されている（リサイタル(60c)）。
AIA 委員会草案では AI システムが有害な結果を防ぐために、自動化ではなく人間によって監視される必要があるとし、リスクレベルごとに異なるルールを設けている。具体的には、同規則は①禁止される AI システム（Prohibited AI systems）、②ハイリスクの AI システム（High risk AI systems）、③汎用目的 AI（General purpose AI）について規定する。AIA 委員会草案では定義されていないが、欧州委員会案でみられた④最小リスク（Minimal risk）
も含めると 4 つに分類されていると考えられる。AI 規則のほとんどは②ハイリスクの AI に関する義務で構成されている。ただし、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。
それぞれについての概要は下表のとおりである。なお、実際には詳細に規定されているため、各規定を参照されたい。

70 AI 法とも訳されることがあるが、本報告書では AI 規則とした。
71 トリローグ（Trilogue）とは、理事会・欧州議会・欧州委員会による最終合意を指す。前掲注 66）を参照。
72 三部裕幸・前掲注 32）。
73 European Paliament, EU AI Act: first regulation on artificial intelligence,https://www.europarl.europa.eu/news/en/headlines/society/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-onartificial-intelligence、European Paliament, MEPs ready to negotiate first-ever rules for safe and transparent AI
https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20230609IPR96212/meps-ready-to-negotiate-first-ever-rulesfor-safe-and-transparent-ai などを参考に作成。
74 European Paliament, Amendments adopted by the European Parliament on 14 June 2023 on the proposal for aregulation of the European Parliament and of the Council on laying down harmonised rules on artificial intelligence(Artificial Intelligence Act) and amending certain Union legislative acts (COM(2021)0206 – C9-0146/2021 –
2021/0106(COD)), https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2023-0236_EN.html
75 EU Artificial Intelligence Act, AIA Committee Draft (2 February 2024,
https://artificialintelligenceact.eu/documents/を利用した。なお、このウェブサイトは Future of Life Institute(FLI)により管理されているウェブサイトである。

25

図表 22 AI の分類と例示76
分類
禁止される
AI システム（第 5 条）

ハイリスク（第 6 条）汎用目的 AI

最小リスク

例示
サブリミナル的、操作的、または欺瞞的な技術：人々の行動を歪め、十分な情報に基づく意思決定を損ない、重大な損害を与えるもの。
⚫ 脆弱性の悪用：年齢、障害、社会経済的状況に関連する脆弱性を悪用して行動を歪め、重大な被害をもたらすもの。
⚫ バイオメトリクス：合法的に取得されたバイオメトリクス・データセットのラベリングやフィ
ルタリング、または法執行機関がバイオメトリクス・データを分類する場合を除き、センシティブな属性（人種、政治的意見、労働組合員、宗教・哲学的信条、性生活、性的指向）を推測するバイオメトリクス分類システム。
⚫ ソーシャルスコアリング：社会的行動や個人的特徴に基づいて個人または集団を評価または分類し、それらの人々に不利益または不利な扱いを与えるもの。
⚫ 個人が犯罪を犯すリスクの評価：犯罪行為に直接関連する客観的で検証可能な事実に基づく人間の評価を補強するために使用される場合を除き、プロファイリング
または性格的特徴のみに基づいて個人が犯罪を犯すリスクを評価するもの。
⚫ 顔認識データベースの生成：インターネットや CCTV（監視カメラ・防犯カメラ）映像から顔画像を非標的にスクレイピングして顔認識データベースを作成するもの。
⚫ 職場・教育機関における感情の推測：医療上または安全上の理由がある場合を除き、職場や教育機関において感情を推測するもの。
⚫ リアルタイム遠隔生体認証（RBI）：RBI は禁止されるが、例外として行方不明
者、誘拐被害者、人身売買や性的搾取を受けた人々の捜索、生命に対する実質的かつ差し迫った脅威、または予見可能なテロ攻撃の防止、重大犯罪（殺人、レイプ、武装強盗、麻薬・違法武器取引、組織犯罪、環境犯罪など）の容疑者の特定などに用いるものは認められている。
⚫ 安全部品として使用されるもの、付属書Ⅱにおける第三者適合性評価を受ける必要があるもの。付属書Ⅱとは以下の内容を含む。（以下①と②をあわせて 19 程度の規則・指令が記載されている）①新法規制枠組み（New Legislative Framework）に関するもの②その他法規制のリスト⚫ 付属書Ⅲではハイリスク AI システムのリストに該当する場合。
①バイオメトリクス②重要インフラ③教育または職業訓練④雇用、労働者管理及び自営業へのアクセス⑤必要不可欠な民間サービス⑥法執行⑦移民、庇護、国境管理（関連する EU 法または国内法の使用が認められる範囲において）⑧司法行政と民主主義的プロセス⚫ 汎用目的 AI（GPAI）モデル：大規模なデータで訓練された場合を含め、モデルが市場に投入される方法に関係なく、有意な汎用性を示し、広範囲の明確なタスクを適切に実行する能力を有し、様々な下流のシステムやアプリケーションに統合可能な AI モデルを意味する。ただし、研究、開発、プロトタイピングのために市場投入前に使用される AI モデルは対象外とする。
⚫ GPAI システム：汎用の AI モデルをベースとした AI システムであり、直接使用するだけでなく、他の AI システムに統合することで、様々な目的に対応できる機能を持つ
AI システムを意味する。
⚫ AI 対応のビデオゲーム、スパムフィルタなど。
⚫

76 EU Artificial Intelligence Act, AI Act consolidated text, https://artificialintelligenceact.eu/wpcontent/uploads/2024/01/AI-Act-Overview_24-01-2024.pdf

26

④CEN（欧州標準化委員会）-CENELEC（欧州電気標準化委員会）によるフレームワーク
AI 規則は、欧州の標準化と密接な関係性があり、この標準化については CEN（欧州標準化委員会）-CENELEC（欧州電気標準化委員会）が重要な役割を担っている。CEN 77 は、
欧州 34 か国の国家標準化団体をまとめる団体であり、さまざまな種類78の製品、材料、サービス、プロセスに関連する欧州規格やその他の技術文書の開発のためのプラットフォー
ムを提供している。CENELEC79は EU・欧州自由貿易連合（EFTA）に認められた欧州標準化組織であり、自主標準の開発と定義を担っている。
CEN-CENELEC は、2020 年に公表された AI に関する EC 白書に対する CEN‐CENELECの回答80、AI に関する CEN-CENELEC フォーカスグループロードマップに示された推奨事項に基づいて、新しい合同技術委員会 21「人工知能」を設立した。WG1 では戦略的アドバ
イザリーグループ、WG2 運用面、WG3 エンジニアリング面、基盤・社会面、AI システムのサイバーセキュリティに関する共同標準化の５つのワーキンググループが設置されている。2023 年 12 月末時点では、17 の作業中の規格があり、すでに 4 つの規格81が公表されている82。
ドイツの標準化機関 DIN は、AI 規則草案について透明性・堅牢性・精度などの AI シス
テムの要件が欧州規格（EN 規格）によって技術的に指定される必要性があると主張していた。DIN が発表した標準化ロードマップは、EU の AI 関連の標準化の中心的な役割を担っている83。
また、CEN-CENELEC は、2021 年にポジションペーパーを発表している。この資料では、
AI 規則で提案されているリスクベースアプローチを支持しつつ、他の製品関連法制との間で整合性を確保するという観点から、既存の新規制フレームワーク（NLF：New Legislative
Framework）の関連法（医療機器原則など）と AI 規則案との間での正確な相互関係を最優

77 CEN-CENELEC, About CEN, https://www.cencenelec.eu/about-cen/
78 CEN-CENELEC のウェブサイトでは、例示として航空宇宙、化学、建設、消費者向け製品、防衛・安全保障、エネルギー、環境、食品・飼料、健康・安全、ヘルスケア、ICT、機械、材料、圧力装置、サービス、スマートリビング、輸送、梱包を挙げている。CEN-CENELEC・前掲注 78）より。
79 CEN-CENELEC・前掲注 78）
80 CEN-CENELEC では、フォーカスグループに参加した 70 名以上の専門家のコンセンサスに基づき、①
基本的な考え方、②定義と用語、③規制枠組みの範囲の定義、④リスクと価値の特定、⑤高リスクではな
い AI システムの自主表示、⑥デジタル主権の役割、⑦説明可能性（AI）、⑧バーチャル／デジタル・テス
ト、⑨安全性と適合性評価、⑩研究開発と標準化の接続、⑪欧州のデジタルの未来の形成、⑫欧州データ
戦略の 12 のテーマを設定した。
CEN-CENELEC, CEN-CENELEC response to the EC White Paper on AI, https://www.cencenelec.eu/media/CENCENELEC/Areas%20of%20Work/Position%20Paper/cen-clc_ai_fg_white-paper-response_final-version_june-202
81 2024 年 1 月末時点では、CEN/CLC ISO/IEC/TR 24027:2023 (WI=JT021017)情報技術 - 人工知能 (AI) - AI
システムおよび AI 支援意思決定におけるバイアス (ISO/IEC TR 24027:2021)、CEN/CLC ISO/IEC/TR 240291:2023 (WI=JT021018)人工知能 (AI) - ニューラル ネットワークの堅牢性の評価 - パート 1: 概要 (ISO/IEC
TR 24029-1:2021)、EN ISO/IEC 22989:2023 (WI=JT021004)情報技術 - 人工知能 - 人工知能の概念と用語(ISO/IEC 22989:2022)、EN ISO/IEC 23053:2023 (WI=JT021005)機械学習 (ML) を使用した人工知能 (AI) シス
テムのフレームワーク (ISO/IEC 23053:2022)がある。
82 CEN-CENELEC, Artificial Intelligence, https://www.cencenelec.eu/areas-of-work/cen-cenelec-topics/artificialintelligence/
83 DIN, Artificial Intelligence: Inconceivable without standards and specifications, https://www.din.de/en/innovationand-research/artificial-intelligence27

先で明確にする必要があるとしている。そのうえで、NLF によって標準化作業にすべての関係者が参加されることによって、欧州単一市場の包括的調和に貢献できるとしている。
CEN-CENELEC は欧州人工知能委員会（EAIB）の役割に留意し、EAIB に対して、関係者の参加を促すとともに、ICT 標準化に関するマルチステークホルダープラットフォーム（MSP）との連携を要請している。

⑤デジタルサービス法（DSA）
欧州デジタルサービス法（The Digital Services Act、以下、DSA84）は、2020 年 12 月に欧州委員会が提案し、2022 年 4 月に欧州議会と理事会で合意され、同年 11 月 16 日に発効された。欧州デジタル市場法（DMA） 85 とほぼ同時期に検討されており、DSA ならびにDMA は EU 法の「規則」に該当し、指令とは異なり国内法化する必要はなく、EU 加盟国に直接的に適用される。
同法は、ユーザーの基本的な権利が保護され、より安全なデジタル空間を生み出し、ビジネスに平等な競争の場を確立されることを目的としたものである。
デジタルサービス86 は、仲介サービス、オンラインプラットフォーム、超巨大オンライ
ンプラットフォーム（Very Large Online Platforms、VLOP）、超巨大オンライン検索エンジン（Very Large Online Search Engines、VLOSE）に分類され、それぞれによって適用される規定が異なる。VLOP・VLOSE には 2023 年 12 月末時点で 17 社の 22 サービス87が指定されている。

84 EU-Lex, Regulation (EU) 2022/2065 of the European Parliament and of the Council of 19 October 2022 on aSingle Market For Digital Services and amending Directive 2000/31/EC (Digital Services Act) (Text with EEA
relevance), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A32022R2065&qid=1666857835014
85 大規模オンラインプラットフォーム企業を「ゲートキーパー」に指定し、違反行為に対して最大で売上高の 20%の罰金を科す等、その業務を規制するもの。田村祐子「デジタルサービス法の制定 : EU」外国の立法 295–1 号 6–7 頁(2023)。
86 デジタルサービスには、単純なウェブサイトからインターネット・インフラストラクチャサービス、
オンラインプラットフォームなどの幅広いカテゴリが含まれる。具体的には、デジタルサービスには、オンラインマーケットプレイス、SNS、コンテンツ共有プラットフォーム、アプリストア、オンラインの旅
行・宿泊施設のプラットフォームサービスなども含まれる。
87 VLOP・VLOSE として、Alibaba (Netherlands) B.V.の AliExpress、Google Ireland Ltd.の Google Search・
Google Play・Google Maps・Google Shopping・Youtube、Amazon Services Europe S.à.r.l.の Amazon Store、Apple Distribution International Limited の App Store、Booking.com B.V.の Booking.com、TikTok Technology
Limited の TikTok、Aylo Freesites Ltd.の Pornhub、Technius Ltd.の Stripchat、Meta Platforms Ireland Limited(MPIL)の Facebook・Instagram、Microsoft Ireland Operations Limited の Bing、LinkedIn Ireland Unlimited
Company の LinkedIn、Pinterest Europe Ltd.の Pinterest、Snap B.V.の Snapchat、Wikimedia Foundation Inc
3****の Wikipedia、Twitter International Unlimited Company (TIUC)の X、WebGroup Czech Republic の
XVideoss、Zalando SE の Zalando が欧州委員会に指定されている。European Commission, Digital Services
Act: Commission designates first set of Very Large Online Platforms and Search Engines,
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_2413

28

図表 23
分類
仲介サービス89（第 2 条(f)）

オンラインプラットフォーム90（第 2 条(i)）

超大規模オンラインプラットフォーム（VLOP）（第 24 条及び第 33 条）

超巨大オンライン検索エンジン（VLOSE）（第 33 条）

各区分の定義88

規定
以下の 3 つのうちいずれかを指す。なお、(i)から(iii)のそれぞれで免責条件を規定している。
(i)サービスの受信者によって提供される情報の通信ネットワークにおける送信又は通信ネットワークへのアクセスの提供からなる「単なる導管」サービス。
(ii)サービスの受信者によって提供される情報の通信ネットワークにおける送信からなる「キャッシング」サービスであって、当該情報の自動的、中間的及び一時的な保存を含み、当該情報の他の受信者の要求に応じて当該情報の送信をより効率的にすることのみを目的として行われるもの。
(iii)サービスの受信者によって提供され、その要求に応じて提供される情報の保存からなる「ホスティング」サービス。
オンラインプラットフォームとは、サービスの受信者の要求に応じて、情報を保存し、公衆に広めるホスティングサービスを意味する。ただし、その活動が他のサービスの軽微で純粋に付随的な機能または主要なサービスの軽微な機能であり、客観的かつ技術的理由により、その他のサービスなしでは使用できず、その機能または特徴の他のサービスへの統合が本規則の適用を回避する手段でない場合は、この限りではな
い。
EU 域内におけるサービスの平均月間アクティブなサービス利用者数が 4,500 万人
以上で欧州委員会が指定するものをいう。オンラインプラットフォームは 6 か月に 1
回、欧州委員会に当該サービスの平均月間アクティブなサービス利用者数を公表し、不当に遅滞なく通知する必要がある。これらの情報に基づき、欧州委員会は閾値を満たしているか通知する。
EU 域内におけるサービスの平均月間アクティブなサービス利用者数が 4,500 万人
以上で欧州委員会が指定するものをいう。オンラインプラットフォームは 6 か月に 1
回、欧州委員会に当該サービスの平均月間アクティブなサービス利用者数を公表し、不当に遅滞なく通知する必要がある。これらの情報に基づき、欧州委員会は閾値を満たしているか通知する。

上記の分類は並列の分類ではなく、仲介サービスのうち、上記の要件に該当するものはオンラインプラットフォーム、オンラインプラットフォームのうち上記の要件に該当する
ものは超大規模オンラインプラットフォームに該当するという入れ子構造になっている。
図表 24

各分類の構造のイメージ91
仲介サービス
ホスティングサービス
オンラインプラットフォーム
超大規模オンラインプラットフォーム
または超巨大検索エンジン

88 European Commission, Digital Markets Act: rules for digital gatekeepers to ensure open markets enter into force,
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_22_6423
89 インターネットアクセスプロバイダ、ドメイン名レジストラ他、オンラインプラットフォームサービ
スも含む。
90 オンラインマーケットプレイス、アプリストア、コラボレーション・エコノミー・プラットフォー
ム、ソーシャルメディア・プラットフォームなど、売り手と消費者を結びつけるオンラインプラットフォーム。
91 European Commission “Digital Markets Act: rules for digital gatekeepers to ensure open markets enter into force”
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_22_6423

29

DSA のうち本調査（AI）に関連するところをみると、オンラインプラットフォームに対して、インターフェイスを設計・運用する際に、サービス利用者を欺いたり、意思決定能力を歪めたりする方法は用いてはならないこと（第 25 条）、リコメンド機能に用いる主要なパラメータとサービス利用者が当該パラメータを変更する方法を利用規約に明示すること（第 28 条）などがある。また、VLOP・VLOSE に対しては、上記に加えて、提供しているサービスを利用した違法コンテンツの拡散等に関するリスクを特定・分析・査定し（第34 条）、リスクの軽減措置を講ずること（第 35 条）、独立機関の監査を年１回以上受けること（第 37 条）などが規定されている92。加盟国は仲介サービスのプロバイダが、この規則に違反した場合に適用される罰則を定めなければならず、罰金額はプロバイダの年間売上高の 6％を上限（第 52 条）としているが、VLOP・VLOSE に対しては、欧州委員会がプロバイダの年間売上高の 6％を上限として罰金を科すことができる（第 74 条）。
DSA 第 25 条に基づくと、VLOP・VLOSE は、ディープフェイクや偽アカウントに対抗する対策を講じなければならず、高額の罰金が科されるおそれがある93。

⑥一般データ保護規則（GDPR）
一般データ保護規則（GDPR）は、2016 年 4 月に制定され、2018 年 5 月 25 日に制定された「規則」であり、「指令」とは異なり、EU 加盟国に直接的に規制される。
個人データの取り扱いに対して、自動的な手段以外の方法による個人データの取り扱いであってフィルタリングシステムの一部を構成するもの、フィルタリングシステムの一部として構成することが予定されているものに対して適用される規定である（第 1 条）。
GDPR は個人情報について広範に規定されるとともに、多数のガイドラインが発表されている94 。また、EEA 域内に現地法人・支店・駐在員事務所を置くすべての企業・団体・機関が、GDPR の適用対象となることから、わが国でも多数の解説資料が発表されている
95。このため、本調査では詳細には立ち入らないが、本章の後段で生成 AI と GDPR をめぐる事例（イタリアデータ保護局）について紹介する。

（３）著作権法に関する規定の詳細
前節で紹介したもののうち、著作権法に関わる規定である①DSM 著作権指令、②AI 規則について紹介する。

92 田村祐子・前掲注 85）
93 Foo Yun Chee, Exclusive: Google, Facebook, Twitter to tackle deepfakes or risk EU fines, Reuters (2022)。
94 個人情報保護委員会「EU（外国制度）」https://www.ppc.go.jp/enforcement/infoprovision/EU/
95 たとえば、JETRO「「EU 一般データ保護規則（GDPR）」に関わる実務ハンドブック（入門編）」(2016年 11 月）」https://www.jetro.go.jp/world/reports/2016/01/dcfcebc8265a8943.html など。

30

①DSM 著作権指令１)規定の背景2015 年 5 月に「デジタル単一市場戦略（Digital Single Market Strategy）」96が発表された。
この戦略は、欧州域内のデジタル市場における障害の撤廃を目指す新たな施策として様々な方針を提示しており、その中の一つとして「現代的な著作権法の制定」を掲げている。
ここでは、欧州域内の関連規定のハーモナイゼーションが掲げられている。ハーモナイゼ
ーションすべき項目のひとつとして、特定の目的（研究、教育、テキストマイニング、データマイニングなど）のために、コンテンツの国境を越えた利用に対する法的確実性を高めることとされ、TDM についてこの時点で言及されていた。
これらのデジタル単一市場戦略を踏まえて DSM 著作権指令の検討がなされた。同指令の最初の提案97は 2016 年 9 月 14 日に発表され、説明書きと影響評価報告書も併せて提出された98。この提案は 47 のリサイタルと 24 条から構成されていたが、議論の過程を通じて様々な意見があり、加筆・修正（個別の論点などは後述で整理する）され、86 のリサイタルと32 条から構成された指令として 2019 年 6 月 7 日に発効された。加盟国は 2021 年 6 月 7 日までに国内法に反映する義務がある。
2016 年の影響評価報告書をみると、過去の検討経緯について詳細に整理されている。まず、（DSM 著作権指令成立前では）TDM を明示的にカバーする EU の規制がない。他方で、TDM の技術はコンテンツの複製が伴うものの、情報社会指令第 5 条第 1 項99に求められている条件を超える場合には、事前に著作権者に許諾を得ないとならない。同時に、TDM は研究分野で用いられている技術であるため、情報社会指令(2001/29/EC)第 5 条第 3 項(a)100に規定されているとおり、出典を明記し、かつ非営利目的により正当化される範囲内で授業・科学研究のために例示する目的のみのための使用は、権利制限の範囲内とされている。
加盟国は、この情報社会指令(2001/29/EC)第 5 条第 3 項(a)に基づき、授業・科学研究のために例示する目的のみのための使用について、権利制限規定を定めることができ

96 Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European economic and social
committee and the Committee of the regions A Digital Single Market Strategy for Europe
https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A52015DC0192
97 European Commission, Proposal for a Directive of the European Parliament and of the Council on copyright in the
Digital Single Market, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/proposal-directive-european-parliament-andcouncil-copyright-digital-single-market
98 European Commission, Impact Assessment on the modernisation of EU copyright rules, https://digitalstrategy.ec.europa.eu/en/library/impact-assessment-modernisation-eu-copyright-rules
99 第 5 条第 1 項「第 2 条に示す一時的な複製行為は、それが過渡的または偶発的なものであり、技術的な処理の不可欠かつ重要な部分を構成し、かつ、作品またはそれ以外の対象の： (a) 媒介者による第三者間のネットワーク内における送信；または (b) 適法な使用を行うことをのみを目的とし、かつ、独立の経済的重要性をもたない場合には、第 2 条に定める複製権から除外される。
」
邦訳は夏井高人「情報社会指令 2001/29/EC[参考訳]」法と情報雑誌第 2 巻第 11 号(2017 年 11 月)
http://cyberlaw.la.coocan.jp/Documents/EU%20Directive%202001%2029%20EC%20Translation%20ver%201.pdf
100 情報社会指令第 5 条第 3 項(a)「3. 構成国は、以下の場合について、第 2 条及び第 3 条に定める権利の例外または制限を定めることができる： (a) それが不可能な場合を除き作者名を含む出典が示されている限り、かつ、達成されるべき非営利の目的により正当化される範囲内で、授業または科学研究のために例
示する目的のみのための使用；」夏井高人・前掲注 99）

31

る。”Study on the legal framework of text and data mining (TDM)101”といわれる EU 域内の TDM関連の調査や” "Licences for Europe" stakeholder dialogue102”という関係者対話の結果、影響力
評価報告書では、当時の規定のみでは、多くの法的不確実性があるとした。具体的には、
TDM 関連の権利制限の規定が加盟国により異なること、著作物の抜粋や一部の複製のみに限定されている国などがあり、研究者のコンプライアンス対応を複雑にしているとした。
また、当時加盟国であった英国が 2014 年に TDM の権利制限規定を定めたことを除くと、TDM に配慮した規定が定められていないとされた。
影響評価報告書では、オプション 0：変更なし（ベースライン）、オプション 1：EU の法的枠組みは変更せず、業界の自主規制イニシアチブを育成する、オプション 2：非商業的な科学研究目的の TDM を対象とする強制的な例外規定、オプション 3：公的研究機関による商業・非商業的な科学研究目的の TDM を対象とする強制的な例外規定（公的研究機関と民間とのコラボレーションを認めるもの）、オプション 4：科学的な研究目的の TDM を対象とする合法的なアクセス権を有する者（公的研究機関・企業両方）に適用される強制的な例外とした。影響評価報告書では、ステークホルダー等（研究者、権利者、社会的影響、基本権への影響）への影響を鑑み、オプション 3 が権利者へのライセンス市場への影響を限定的なものとして、コンプライアンスコストも限定的なものとなり、高いレベルの法的確実性を生み出すことができ、研究者の取引コストを削減できると結論付けている。
これらの検討を踏まえて、最初の提案時点では、第 3 条の研究機関のみを対象としたTDM について権利制限規定103が定められていた。その後の検討を踏まえて、第 3 条には研究機関に加えて文化遺産機関が追加されるとともに、第 4 条の商用利用に関する規定が追加された。

２)規定の内容
前述のとおり、DSM 著作権指令は、第 3 条及び第 4 条において TDM に関する権利制限規定を設けられている。TDM の定義をみると、「テキストおよびデータマイニング」とは、情報（パターン、傾向および相関関係を含むがこれらに限定されない）を導き出すため、
デジタル形式のテキストおよびデータを分析することを目的とするあらゆる自動分析技術をいう。
」（第 2 条第 2 項）とされている。

101 Lucie Guibault & P.B. Hugenholtz, Study on the Conditions Applicable to Contracts Relating to Intellectual
Property in the European Union, 2002.
102 European Commission, Licences for Europe stakeholder dialogue, https://digitalstrategy.ec.europa.eu/en/library/licences-europe-stakeholder-dialogue
103 当時の第 3 条は、第 1 項「加盟国は、研究機関が学術研究のために、適法にアクセスする著作物または他の保護対象物のテキストおよびデータマイニングの目的で行う複製または抽出のために、指令
96/9/EC 第 5 条(a)および第 7 条第 1 項、指令 2001/29/EC 第 2 条ならびに本指令第 11 条第 1 項（当時のプレス隣接権を指す）に定める権利に対する例外または制限を規定しなければならない。
」などが規定されており、文化遺産機関については含まれていなかった。

32

第 3 条では、研究組織104および文化遺産機関105が、学術研究で TDM を用いて複製または抽出する場合において、加盟国は権利制限規定を設けなければならないという規定である。
ここでいう、「複製または抽出」は、DSM 著作権指令第 15 条における報道関係者の権利106、
データベース指令（96/9/EC）第 5 条第 1 項第 a 号および第 7 条第 1 項におけるデータベースの権利（sui generis）107、情報社会指令(2001/29/EC)第 2 条の複製権108が対象となる。研究組織とは、学術研究を実施すること、又は教育サービスを提供するとともに学術研究を実施することを主な目的とする多種多様な者を網羅し、学術研究は自然科学・人文科学両方を含むとされる（リサイタル(12)）。また、民間パートナーのツールを使う場合を含めて民間パートナーから協力を得る場合においても権利制限を享受できる（リサイタル(11)）
が、非営利目的・公益的使命の枠内で行うことが想定されており、研究組織が営利企業により株主・パートナーの資格等により当該組織に影響力を及ぼし、当該営利企業が研究成
果に対して優先的にアクセスできる組織の場合には、当該組織は、研究組織とみなされない（リサイタル(12)）
。また、第 3 条・第 4 条ともに補償金について明記されていない。しかし、第 3 条で定められる研究組織および文化遺産組織の TDM による利用においては、「権利者に生じさせる害はごくわずかである」と考えられるため、権利者に対する「補償を規定すべきではない（should not）109」とされている（リサイタル(17)）
。
また、研究機関および文化遺産組織は、無制限に利用できるわけではなく、TDM で行う

104 DSM 著作権指令第 2 条第 1 項によると「研究組織」とは、その図書館を含む大学、研究機関またはその他すべての者であって、その主な目的は、学術研究を実施すること、または学術研究の実施も含む教育活動を行うことであり、(a)非営利目的であるか、もしくは学術研究におけるすべての利益を再投資するもの、または；(b)加盟国によって承認された公益的使命に従うものであり；当該組織に決定的な影響を及ぼす企業が、当該学術研究の成果に対し優先的アクセスを享受できないものをいう。著作権情報センター（井奈波朋子訳）・前掲注 69）
105 DSM 著作権指令第 2 条第 3 項によると「文化遺産機関」とは、公衆がアクセスできる図書館、博物館、アーカイブ、映画またはオーディオ遺産を寄託される機関をいう。
106 DSM 著作権指令第 15 条における報道関係者の権利とは、加盟国に設立されたプレス出版物の発行者に対し、情報社会サービスプロバイダーによるプレス出版物のオンライン利用について、情報社会指令（2001/29/EC）の第 2 条（複製権）及び第 3 条第 2 項（公衆送信権）に規定された権利を付与するもの。
同条が保護するのは、プレス出版社の投資を保護するためのものであり、保護期間は 2 年間と短い。
107 データベースの権利とは、「コンテンツの選択または配置に基づいて著作者自身の知的創作を構成するデータベース」（データベース指令第 3 条）は保護対象物とされ、複製に対して排他的な権利を有する（同指令第 5 条）
。また、sui generis と呼ばれる権利として「加盟国は、コンテンツの取得、検証または提供のいずれかに質的および/または量的に実質的な投資がなされたことを示すデータベースについて、当該データベースの作成者に対して、当該データベースのコンテンツの全部または質的および/もしくは量的な評価において実質的な一部を抽出および/または再利用することを防止する権利を定めなければならない」（同指令第 7 条第 1 項）とされ、データベースの投資に対する保護もある。この第 7 条第 1 項の権利の保護期間は 15 年間とされる。カッコ内の邦訳は著作権情報センター（山本隆司訳）「データベース指令」https://www.cric.or.jp/db/world/EU/EU_04.html
108 複製権としているが、含まれる権利は右のとおり著作権に加え著作隣接権も含めて広範に定められている。情報社会指令第 2 条「以下の全部または一部について、何らかの手段により、かつ、何らかの形態
で、一時的または恒久的な複製をすることを、直接または間接に、許諾または禁止する独占権を定める：(a) 作者について、その作者の作品； (b) 実演家について、その実演家の実演の固定物； (c) 音楽レコード
製作者について、その製作者の音楽レコード； (d) 映画の最初の固定物の製作者について、その製作者の映画のオリジナル及び複製物に関し； (e) 放送機関に関し、その放送が、ケーブル放送または衛星放送を含め、有線または無線のいずれで送信されるかを問わず、その放送機関の放送の固定物。
」邦訳は夏井高人・前掲注 99）
109 ここでいう「すべきではない(should not)」は、「してはならない(shall not)」と理解されると学説上考えられている。Eleonora Rosati, Copyright in the Digital Single Market: Article-by-Article Commentary to theProvisions of Directive 2019/790(Oxford Academic Books, 2021)

33

複製または抽出において著作物または他の保護対象物の複製物は適正な水準のセキュリテ
ィで蓄積されなければならない（第 3 条第 2 項）。他方、権利者は著作物またはその他の保護対象物がホストされているネットワークおよびデータベースの安全性及び完全性を確保するための措置を適用することが認められなければならないとしつつ、この目的を達成するための必要な範囲を超えてはならないとされている110（第 3 条第 3 項）
。加盟国は権利者、研究組織および文化遺産機関に対し、第 2 項・第 3 項の義務及び措置の適用について、共同で合意される業界水準を定義することを奨励しなければならないとされる（第 3 条第 4項）。
第 4 条では、第 3 条に該当しない機関における TDM について定められている。複製または抽出の対象は同一であるが、TDM の目的のために「必要な期間、保持する」権利のみを有する（第 4 条第 2 項）ことで限定されている。その一方で、第 3 条第 2 項・第 3 項にあるような情報セキュリティの要件が課せられていない点に違いがある。また、権利者は TDMに伴う複製の対象となることを留保することを認めている（第 4 条第 3 項）。この留保規定
は、リサイタル(18)によると 2 つのシナリオが想定されており、①オンラインで公に利用可
能なコンテンツの場合には、ウェブサイトやサービスのメタデータや利用規約など、機械
可読方式を用いて権利を留保することのみが適切とされている。他の場合には、②契約上の合意または一方的申告のような、他の手段により、権利を留保することとされている111 。
このほか、本条は、本指令第 3 条の適用に影響しないとされている（第 4 条第 4 項）。
また、第 7 条では、第 3 条に規定する例外に反するすべての契約条項は、履行を強制し得ないとされている。すなわち、契約によるオーバーライドは禁止されている。
加えて、第 3 条及び第 4 条では「適法にアクセスする著作物又は他の保護対象物」の複製または抽出とされており、TDM の権利制限は適法アクセスのみにおいて適用される。
図表 25 DSM 著作権指令第 3 条・第 4 条112
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
1.加盟国は、研究組織および文化遺産機関が、学術研究のために、適法にアクセスする著作物または他の保護対象物のテキストおよびデータマイニングの目的で行う複製または抽出のために、指令 96/9/EC 第5 条(a)および第 7 条第 1 項、指令 2001/29/EC 第 2 条ならびに本指令第 15 条第 1 項に定める権利に対する例外または制限を規定しなければならない。
2.第 1 項に従って作成された著作物または他の保護対象物の複製物は、適切な水準のセキュリティで蓄積されなければならず、研究結果の検証を含む学術研究目的で保持することができる。
3.権利者は、著作物または他の保護対象物がホストされているネットワークおよびデータベースのセキュリティと完全性を確保するための措置を講じることを認められなければならない。当該措置は、この目的を達成す

110 安全性及び完全性並びに必要な範囲の考え方について、①リスクに見合ったものでなければならな
い、②システムの安全性と完全性を確保するという目的を追求するために必要なことを超えてはならな
い、③権利制限の効果的な適用を損なうものであってはならないと学説上は 3 つの累積的基準があるとしている。Eleonora Rosati・前掲注 109）。
111 ただし、CJEU 判決である VG Bild-Kunst 事件（C-392/19）に照らせば、権利者による留保は情報社会
指令（2001/29/EC）における第 6 条第 1 項・第 3 項の意味における効果的な技術的措置を採用する必要がある。Eleonora Rosati・前掲注 109）。
112 著作権情報センター（井奈波朋子訳）・前掲注 69）

34

るために必要な範囲を超えてはならない。
4.加盟国は、権利者、研究組織および文化遺産機関に対し、第 2 項および第 3 項にいう義務および措置の適用に関し、共同で合意される業界標準を定義することを奨励しなければならない。
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
1.加盟国は、テキストおよびデータマイニングの目的で、適法にアクセスできる著作物および他の保護対象
物の複製および抽出のために、指令 96/9/EC 第 5 条(a)および第 7 条第 1 項、指令 2001/29/EC
第 2 条、指令 2009/24/EC 第 4 条第 1 項(a)、(b)ならびに本指令第 15 条第 1 項に定める権利に対する例外を規定しなければならない。
2.第 1 項に従って行われた複製および抽出は、テキストおよびデータマイニングの目的に必要な期間、保持することができる。
3.第 1 項に定める例外または制限は、権利者が、オンラインで公衆に利用可能とされるコンテンツのため機械により読み取り可能となる手段のような適切な方法で、同項にいう著作物や他の保護対象物の使用を明示的に留保していないことを条件として、適用されなければならない。
4.本条は、本指令第 3 条の適用に影響しない。
第 7 条 共通規定
1.第 3 条、第 5 条および第 6 条に規定する例外に反するすべての契約条項は、履行を強制しえない。
2.指令 2001/29/EC 第 5 条第 5 項は、本編に規定する例外および制限に適用される。指令
2001/29/EC 第 6 条第 4 項第 1、第 3 および第 5 段落は、本指令第 3 条ないし第 6 条に適用される。

また、第 3 条・第 4 条の規定は学習・開発段階を規定したものであり、その後の利用・生成段階については、明示的に規定されていない。ただし、第 2 条第 2項にあるように「情報（パターン、傾向および相関関係を含むがこれらに限定されない）」がアウトプットとして想定されていると考えられる。

②AI 規則AI 規則は、いわゆる著作権法ではないが、著作権法を含む知的財産権にかかわる規定も含まれており、その内容も膨大であることから本節でも制定経緯やその内容（AIA 委員会
草案）について整理する。

１)規定の背景2021 年 4 月に欧州委員会は AI に関する初の EU 規制枠組みとして AI 規則を提案し、同時に影響評価報告書113が提出された。
影響評価報告書によると、AI 規則の必要性の背景として次のように整理している。AI シ
ステムの導入により社会的利益・経済成長をもたらし、EU のイノベーションと国際競争力を強化する強い可能性がある。しかし、AI システムの利用が問題を引き起こすこともあり、

113 European Commission, Impact Assessment of the Regulation on Artificial intelligence, https://digitalstrategy.ec.europa.eu/en/library/impact-assessment-regulation-artificial-intelligence35

①安全と安心、②基本的権利に関する新たなリスク、③執行当局が既存のルールの遵守・執行を困難にさせる可能性もあり、④企業にとっての法的不確実性、⑤信頼の欠如による
AI 導入の遅れ、⑥域内市場の分断を招きかねない外部性を軽減するため、規制措置を行うこととした。
同報告書では、信頼できる AI の開発と利用のための条件を整備することにより、単一市場の適切な機能を確保するために、これらの問題に対処することを目的としている。具体的な目的としては次のとおりである。①市場に投入され使用される AI システムが安全であり、基本的権利に関する現行法と EU の価値観を尊重していることを保証すること、②AIへの投資とイノベーションを促進するための法的確実性を確保すること、③AI システムに適用される基本的権利と安全要件に関 する現行法のガバナンスと効果的な執行を強化する
こと、④単一市場の発展を促進することが挙げられている。
また、同報告書ではこれらの目的を達成するために、選択肢 1：自主的なラベリング制
度を設ける、選択肢 2：分野別にアドホックに対応する、選択肢 3：ハイリスク AI の用途に強制的な条件を設ける、選択肢 3＋：選択肢 3 に加えて非ハイリスク AI に自主的な行動規範を設ける、選択肢 4：すべての AI の用途に強制的な要件を設ける、という 5 つの選択肢が検討された。その結果、AI がもたらすリスクへのセーフガードを提供し、かつ、管理
コスト・コンプライアンスコストを最小限に抑えるという観点から、選択肢 3＋が提案された。この考え方は、利害関係者の意見とも合致している。利害関係者の意見内容の内訳をみると、企業、公的機関、学識者、非政府組織は新たな立法が必要であるという意見であり、業界団体・公的機関は義務的要件をリスクの高い AI に限定することを賛成しており、市民は義務的要件をリスクの高い AI に限定することに反対する意見であり、これらのバランスをとったものになっている。
その後、2023 年 6 月に欧州議会は、欧州委員会案を大幅に修正し、AI 規則を採択した。
この修正内容のうち、本調査と関係性が深いところでは、生成 AI の分類が定められ、「透明性要件」が課されたところが大きな変更点といえる。
2023 年 12 月にはトリローグによる暫定合意がなされ、近日中に暫定合意を踏まえた文章が提示されることが見込まれる。

２)規定の内容a） 概要
AI 規則は人工知能を規制して、テクノロジーの開発と使用によりよい条件を確保するた
め、AI システムを分析して、ユーザーにもたらすリスクに基づき規制を与えるものとなっている114。

114 European Perliament・前掲注 65）。

36

本節では、生成 AI や著作物に関連するものを中心に扱う。欧州議会版の AI 規則では独立した生成 AI に関する事項が定められていたが、AI 規則の AIA 委員会草案版115では大規模な生成 AI（Large generative AI）は、汎用目的 AI モデル（general-purpose AI model）の典型例と位置付けられた。（テキスト、音声、画像、映像などの）コンテンツを柔軟に生成できるため、さまざまな特徴的なタスクに容易に対応できるものと言及されている（リサイタル 60c）。
この汎用目的 AI モデルとは「大規模な自己監視を使用して大量のデータで訓練された場
合を含め、モデルが市場に投入される方法に関係なく、重要な汎用性を示し、広範囲の明確なタスクを適切に実行する能力を有し、様々な下流のシステムやアプリケーションに統合できる AI モデルを意味する。これは、研究、開発、プロトタイプとして市場にリリースされる前に使用される AI モデルは対象外」（第 3 条第 44b 項）と定義されている。
また、AI 規則では、著作権を含む知的財産権に関連して、AI に関して知的財産権に限定されない広範な規定が定められており、リスクベースで各規定が適用されることは、本章１．
（２）で紹介116したとおりであり、そのリスクのレベルは①禁止される AI システム、②ハイリスクの AI システム、③汎用目的 AI、④最小リスクに分類される。AI システムをハイリスクに分類する際には、人間の尊厳、私生活と家庭生活の尊重などの様々な例示のなかで知的財産権117 についても言及され、これらを考慮して高リスクに分類されるとしている（リサイタル 28a）。
加えて、ハイリスクに分類されない汎用目的 AI システムは、すでに運用されているものも含め、技術文章・使用説明書に準拠し、著作権に関わる各種指令に準拠するとともに、学習に使用されるコンテンツに関する概要を公開しなければならない。

b） 本調査に関連する規定について
以下では、特に本調査に関連する規定を確認する。
ハイリスク AI プロバイダの義務（第 16 条）が課せられる提供事業者の定義118が規定されている。第 16 条では、ハイリスク AI について、「第 3 編ハイリスク AI システム」「第 2章ハイリスク AI の要件」
（第 8 条～第 15 条）で規定される様々な規定を遵守することが義115 EU Artificial Intelligence Act・前掲注 75）。
116 それぞれの分類については、本章１．
（２）③を参照されたい。
117 ここでの例示では「人間の尊厳、私生活と家族生活の尊重、個人情報の保護、表現と情報の自由、集会と結社の自由、非差別、教育を受ける権利、消費者保護、労働者の権利、障害者の権利、男女平等、知的財産権、効果的な救済と公正な裁判を受ける権利、防御と無罪推定の権利、善良な管理者の権利などが含まれる。
」とされているほか、国連子どもの権利条約にある特定の権利、AI システムが引き起こしうる機器の重大性を評価する際に考慮されるべきとしている（リサイタル 28a）。
118 ハイリスク AI について社名・商標を付している場合（第 28 条第 1 項第 a 号）、既に市場投入されている、またはすでに運用されているハイリスク AI システムに対して、第 6 条に従ってハイリスク AI システ
ムであり続けるように大幅な変更を加えている場合（第 28 条第 1 項第 b 号）
、ハイリスクと分類されていない汎用目的 AI システム（general purpose AI system）であって、第 6 条に基づきハイリスク AI システムとなるような方法ですでに市場投入され、または運用されているものに大幅に変更を加える場合が挙げられている（第 28 条第 1 項第 ba 号）。

37

務付けられている。「第 2 章ハイリスク AI の要件」のうち第 10 条では、データおよびデー
タガバナンスの規定が定められており、第 2 項から第 5 項までに定められる品質基準を満たす学習・検証及びテストされたデータセットに基づいて開発されなければならない（第1 項）。学習・検証用及びテスト用のデータセットは、適切なデータガバナンス及び管理手法に従うこととされ、データ収集プロセス及びデータの出所、個人データの収集の目的などが規定されている（第 2 項）
。学習、評価及びテスト用のデータセットは適切で十分に代表的であり、可能な限り誤差がなく、意図された目的に照らして完全なものでなければならない（第 3 項）
。データセットは地理的、文脈的などの特有の特性又は要素を考慮しなければならない（第 4 項）
、特定の要件119を満たすこと GDPR 等で規定される個人情報について処理できる（第 5 項）。
また、第 28 条では、AI バリューチェーンにおける責任が規定されており、AI をめぐる
バリューチェーンの中で、ハイリスク AI システムに該当するプロバイダの定義がなされ、該当する場合に第 16 条の義務が課されることが規定されている（第 1 項）。ハイリスク AIのプロバイダに対して、EU 法及び加盟国の国内法に従い知的財産権及び企業秘密又は営業秘密を尊重し、保護する必要性を害するものではない（第 2b 項120）と規定されている。
第 52 条では、汎用目的 AI モデル等を含むプロバイダに課される透明性義務が規定されている。汎用目的 AI モデルに限らず、自然人と直接対話することを意図した AI システム
は、自然人に対して AI システムと対話していることを知らせる必要があること（第 1 項）、
また、生成 AI のプロバイダは機械可読方式で表示され、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ないこと（第 1a 項）、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プロイヤ121（Deployer）は、GDPR などの各種個人データ保護に関する規定に従ってデータ処理をする必要があること（第 2 項）、ディープフェイクを構成する画
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と（第 3 項）などが規定されている。
図表 26 透明性義務（AI 規則第 52 条）122
第 52 条 特定の AI システムと汎用目的 AI モデルのプロバイダとユーザーに対する透明性義務
1.プロバイダは、自然人と直接対話することを意図した AI システムが、状況及び使用の文脈を考慮し、合理的に十分な知識を持ち、観察力があり、慎重な自然人から見て明らかな場合を除き、当該自然人がAI システムと対話することを知らされるような方法で設計及び開発されていることを保証しなければならない。この義務は、第三者の権利及び自由のための適切な保護措置が講じられることを条件として、刑事犯罪を検知、防止、捜査及び訴追することを法律で認められた AI システムには適用されないものとす

119 合成データまたは匿名化データを含む他のデータを処理する、個人データには再利用に関する技術的制限及び匿名化を含む最新のセキュリティ及びプライバシー措置が適用されるなどの条件が列挙されている（AI 規則第 10 条第 5 項第 a 号から第 f 号）。
120 なお、参照した AI 規則 AIA 委員会草案だが、第 2b 項が 2 つあり、ここでは 2 つ目の第 2b 項を参照
している。
121 デプロイヤとは「AI システムが個人的な非専門的活動の過程で使用される場合を除き、自然人または法人、公的機関、代理店、その他の団体が、その権限の下で AI システムを使用することを意味する」（AI
規則第 3 条第 4 項）
122 邦訳は MURC 仮訳

38

る。
1a. 汎用目的 AI システムを含む、合成音声、画像、映像又はテキスト・コンテンツを生成する AI システムのプロバイダは、AI システムの出力が機械可読形式で表示され、人為的に生成又は操作されたものであることを検知できることを保証しなければならない。プロバイダは、技術的に実行可能な限りにおいて、その技術的解決策が、様々な種類のコンテンツの特殊性及び制限、実装のコスト、並びに関連する技術
標準に反映され得る一般に認められた最先端技術を考慮して、効果的であり、相互運用可能であり、堅牢であり、かつ信頼できるものであることを確保しなければならない。この義務は、AI システムが標準的な編集のための補助的機能を実行する場合、又は配置者によって提供された入力データ若しくはそのセ
マンティクス123を実質的に変更しない場合、又は犯罪の検知、防止、捜査及び訴追のために法律によって権限を付与されている場合には、適用されないものとする。
2. 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プロイヤは、適用される場合、システムの運用について、それにさらされる自然人に通知し、規則（EU）2016/679、規則（EU）2016/1725 お
よび指令（EU）2016/280 に従って個人データを処理しなければならない。この義務は、第三者の権利および自由に対する適切な保護措置のもとで、かつ EU 法に準拠して、犯罪の検知、防止および捜査のために法律で認められている生体認証分類および感情認識のために使用される AI システムには適用されないものとする。
3. ディープフェイクを構成する画像、音声または映像コンテンツを生成または操作する AI システムのデプロ
イヤは、当該コンテンツが人為的に生成または操作されたものであることを開示しなければならない。この義務は、刑事犯罪の検知、防止、捜査、訴追のために使用することが法律で認められている場合には適用されない。コンテンツが明らかに芸術的、創作的、風刺的、フィクション的な類似の作品または番組の一部を構成する場合、本項に定める透明性の義務は、当該作品の表示または享受を妨げない適切な方法で、当該生成または操作されたコンテンツの存在を開示することに限定される。公共の利害に関する事項を公衆に知らせる目的で公表されるテキストを生成または操作する AI システムのデプロイヤは、
当該テキストが人為的に生成または操作されたものであることを開示しなければならない。この義務は、犯罪の検知、防止、捜査、訴追のために法律で使用が許可されている場合、または AI が生成したコンテンツが人によるレビューや編集管理のプロセスを経ており、自然人または法人がコンテンツの公表について編集責任を有する場合には、適用されない。3a. 第 1 項から第 3 項までにいう情報は、関係する自然人に対して、遅くとも最初の相互作用又は暴露の時点で、明確かつ区別可能な方法で提供されなけ
ればならない。情報は、適用されるアクセシビリティ要件を尊重しなければならない。
（後略）

第 52c 条では、汎用目的 AI モデル等のプロバイダに課される一般的な義務が規定されており、知的財産法及び業務上の機密情報又は企業秘密を尊重し保護する必要性を損なうことなく、AI モデルの技術文章（technical documentation）を公開すること（第 1 項第 a 項）、
AI システムに当該汎用目的 AI システムを統合しようとしているプロバイダに対して最新の状態に保った情報及び文章を作成し、利用可能にすること（第 1 項第 b 項）、特に DSM
著作権指令第 4 条第 3 項の留保規定について最先端技術を通じて尊重する方針を導入すること（第 1 項第 c 項）
、EU の AI 事務局（AI Office）が提供するフォーマットに従って、AI

123 セマンティクスとは、自然言語の意味を理解し、当該意味にあわせた出力結果を指す。

39

の学習に使用されるコンテンツに関する十分に詳細な要約文章を作成し、公に利用可能にすること（第 1 項第 d 項）とされている。この十分に詳細な要約文章は、企業秘密等を十分に考慮しつつ、著作権者を含む正当な利益を有する当事者が権利を行使して執行することを容易にするため一般的・包括的な情報であるべきとされ、例示として私的・公的なデータベースやデータアーカイブなどモデルの学習に使用された主なデータコレクションや
データセットを列挙し、使用されたその他のデータソースについて説明を付することになっている（リサイタル 60k）
。これらの義務は第 c 項・第 d 項を除き、オープンなライセン
ス下で公衆がアクセス可能である必要がある（第-2 項）。
このほか、第 52c 条では、汎用目的 AI モデルのプロバイダは欧州委員会及び各国の規制当局が本規則に基づく権限を行使する際に必要に応じて協力する必要がある（第 2 項）ほか、整合規格が公表されるまでの措置（第 3 項）などが定められている。
図表 27 汎用目的 AI モデルのプロバイダの義務（AI 規則第 52c 条）
1. 汎用目的 AI モデルのプロバイダは、次のことを行わなければならない：(a) AI 事務局及び各加盟国の管轄当局の要請に応じて提供するために、附属書 IXa に定める要素を最低限含む、訓練及び試験の過程並びに評価結果を含むモデルの技術文書を作成し、最新の状態に維持すること；(b) AI システムに汎用目的 AI モデルを統合しようとする AI システムのプロバイダに対し、情報及び文書を作成し、最新の状態に保ち、利用可能にする。連邦法及び国内法に従い、知的財産権及び業務上の機密情報又は企業秘密を尊重し保護する必要性を損なうことなく、情報及び文書は、以下のとおりとする：(i) AI システムのプロバイダが汎用目的 AI モデルの能力と限界を十分に理解し、本規則に従った義務を遵守できるようにすること。
(ii) 少なくとも附属書 IXb に定める要素を含むこと。
(c) EU 著作権法を尊重する方針を導入すること、特に、指令(EU)2019/790 の第 4 条(3)に従って表明された権利の留保を、最先端技術を通じて特定し、尊重する。
(d)AI 事務局が提供するテンプレートに従って、汎用目的 AI モデルの訓練に使用されるコンテンツに関する十分に詳細な要約を作成し、公に利用可能にすること。
-2. 第 1 項に規定する義務は，(c)及び(d)を除き、モデルへのアクセス、使用、変更及び頒布を許可する自由でオープンなライセンスの下で公衆がアクセス可能であり、かつ、重みづけ、モデル構造に関する情報及びモデルの使用に関する情報を含むパラメータが公に利用可能である AI モデルのプロバイダには適用されない。また、この例外は、システミック・リスクを伴う汎用目的 AI モデルには適用されない。
2. 汎用目的 AI モデルのプロバイダは、欧州委員会および各国の権限当局が本規則に基づく権限および権限を行使する際に、必要に応じて協力しなければならない。
3. 汎用目的 AI モデルのプロバイダは、整合規格が公表されるまでは、第 52e 条の意味における実施規範に依拠して、第 1 項の義務の遵守を証明することができる。欧州整合規格への準拠は、プロバイダに適合の推定を与える。承認された実施基準を遵守しないシステミック・リスクを有する汎用目的 AI モデルのプロバイダは、欧州委員会の承認を得るために、別の適切な遵守手段を示さなければならない。
（後略）

40

なお、第 52a 条124で分類されるシステミック・リスクを有する汎用目的 AI プロバイダに対しては、別途義務が課され、第 52c 条に規定されている規定125に加え、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
ィ保護の確保などが規定されている（第 52d 条）。
図表 28 システミック・リスクを有する汎用目的 AI モデルにおける透明性の義務（AI 規則第52d 条）
1. 第 52c 条に掲げる義務に加えて、システミック・リスクを有する汎用目的 AI モデルのプロバイダは、以下の義務を負うものとする：(a)システミック・リスクを特定し、軽減することを目的としたモデルの敵対的テストの実施及び文書化を含む、最新の技術を反映した標準化されたプロトコル及びツールに従って、モデル評価を実施すること；(b)システミック・リスクを有する汎用目的 AI モデルの開発、上市又は使用から生じる可能性のあるシス
テミック・リスクを、その発生源を含め、EU レベルで評価し、軽減すること；(c)重大なインシデント及びそれに対処するための可能な是正措置に関する関連情報を把握し、文書化し，AI 事務局及び必要に応じて各加盟国の管轄当局に過度の遅滞なく報告すること；(d)システミック・リスクを有する汎用目的 AI モデル及び当該モデルの物理的インフラストラクチャについて
適切なレベルのサイバーセキュリティ保護を確保すること。
2. システミック・リスクを有する汎用目的 AI モデルのプロバイダは、整合規格が公表されるまでは、第 1 項の義務の遵守を証明するために、第 52e 条の意味における実施規範に依拠することができる。欧州統一規格への準拠は、提供者に適合の推定を与える。システミック・リスクを有する汎用目的 AI モデルのプ
ロバイダが、承認された実施規範を遵守しない場合、欧州委員会の承認を得るために、代替となる適切な遵守手段を示さなければならない。
3. 企業秘密を含め、本条の規定に従って入手した情報および文書は、第 70 条に定める守秘義務に従って取り扱われるものとする。

（４）主要な議論・学説
影響評価報告書以外の議論・学説として以下の点を提示した。
①DSM 著作権指令のうち TDM126について
TDM の第 3 条・第 4 条については学説において批判的な意見もみられる。たとえば、2021 年には Margoni と Kretschmer は、第 3 条・第 4 条について、2 つの新しい TDM 例外の

124 第 52a 条では、システミック・リスクを有する汎用目的 AI モデル（general purpose AI models withsystemic risk）について分類する方法を示している。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、②欧州委員会の職権に基づく決定、科学的パネル会合による的確な警告に基づき、①と同等の能力または影響力を有すると判断された場合が該当する（第 1 項）。③汎用目的 AI モデルが、浮動小数点演算（FLOPs）単位で測定される学位週に使用される計算量の累積が 10^25 を超える場合（第 2 項）
、欧州委員会はこれらの閾値を修正して最新技術を反映す
るように指標等を補足するための委任法を採択することとされている（第 3 項）。
125 ただし、第 52c 条第-2 項、第 3 項などシステミック・リスクを有する汎用目的 AI プロバイダの義務が課されないものもあるが、累積的に義務が課される。
126 本節の執筆にあたっては以下の資料を参考にしている。Artha Dermawan, Text and Data Mining
Exceptions in the Development of Generative AI Models: What the EU Member States Could Learn from theJapanese “Nonenjoyment” Purposes?, n/a The Journal of World Intellectual Property, 2023,
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/jwip.12285.

41定式化について「概念的に間違っており、理論的に欠陥があり、規範的に曖昧である127 」と主張している。2017 年には European Copyright Society は、TDM は①アイデアと表現の二項対立、②著作物やその他の保護されたコンテンツの通常の利用には影響を与えないことから TDM を行うことは認められるべきとしている。また、研究機関・文化遺産機関による学術研究目的とそれ以外で分けている点について、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。
また、第 3 条の研究機関という概念にも批判がみられる。スタートアップ企業、生成 AI
モデルの研究者・開発者、AI 全般の民間の独立研究者の妨げにならないようにすべきである128という批判や、条文の範囲があまりにも狭く、EU 著作権法における例外制度の簡素化と調和につながらないなどの批判もある。また、商業ベースの研究組織は、EU で非個人データを使って TDM を実施できない。多くの研究機関は最先端な研究に必要な資金を得るた
めに民間部門に依存している実態とは異なる129ことも指摘されている。
第 4 条のオプトアウトの仕組みは、EU における AI の発展を阻害するおそれがあるとして批判されている130。様々な権利者からマイニングの許可を得ることは AI 企業にとって負担が大きなものとなりうる。DSM 著作権指令はライセンスへの執着を象徴しており、公共政策より私的秩序を優先しているという指摘もある131。

②AI 規則AI 規則は世界初の AI に関する総合的な規制として着目されているが、他方で経済セク
ターからは一定の反論がみられる。
2023 年 6 月頃に大手企業が連名で「欧州委員会、欧州理事会、欧州議会の代表者への公開書簡

人工知能：欧州が先端的な技術に再び参加する機会132 」というタイトルで公開書

127 Thomas Margoni, Martin Kretschmer, A Deeper Look into the EU Text and Data Mining Exceptions:Harmonisation, Data Ownership, and the Future of Technology, GRUR International, 2021,
https://academic.oup.com/grurint/article/71/8/685/6650009
128 Christophe Geiger et al, Crafting a Text and Data Mining Exception for Machine Learning and Big Data in the
Digital Single Market, 2018, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3260057
129 Charlotte Gerrish, Anders Molander Skavlan, European copyright law and the text and data mining exceptions
and limitations In light of the recent DSM Directive, is the EU approach a hindrance or facilitator to innovation in
the region?, 2(2) SIPLR 58, 2019, /https://stockholmiplawreview.com/wp-content/uploads/2019/12/Tryck_IP_nr2_2019_A4_European-copyright-law.pdf
130 Eleonora Rosati, The Exception for Text and Data Mining (TDM) in the Proposed Directive on Copyright in the
Digital Single Market: Technical Aspects, Briefing requested by the JURI committee, Policy Department for Citizens'
Rights and Constitutional Affairs, European Parliament, https://op.europa.eu/en/publication-detail//publication/fdb4ecaa-20f1-11e8-ac73-01aa75ed71a1/language-en
131 Péter Kollár, Mind if I Mine? A Study on the Justification and Sufficiency of Text and Data Mining Exceptions in
the European Union, 2021, https://ssrn.com/abstract=3960570
132 Open letter to the representatives of the European Commission, the European Council and the European
Parliament Artificial intelligence: Europe's chance to rejoin the technological avantgarde42

簡を公開し、AI 規則に対して警鐘を鳴らしている133。内容は AI 規則がこれから直面する課題に効果的に取組むことなく、欧州の競争力と技術主権を危機にさらすことになると言及している。このことは、特に生成 AI について当てはまるとされ、欧州議会が採択した AI
規則のバージョンでは、ユースケースに関係なく基盤モデルが厳しく規制され、これらのシステムを開発・実装する企業は、不当なコンプライアンスコストと不当な責任リスクに直面することになるとした。このような規制により、非常に革新的な企業が活動を海外に移したり、投資家が欧州企業から資本を撤退したりする可能性があり、米国との間に生産性の差が生じてしまうだろうと言及している。他方で、この公開書簡は AI 規則のすべてを否定しているわけではなく、生成 AI が生活の様々な分野に影響を与えることを考えると、モデル開発における注意義務、生成 AI コンテンツのラベル表示、新しいモデル前の安全性
テストは強制する必要がある要件であるとしている。そのうえで、生成 AI の実際のリスクが現状ほとんどわかっていない状態において、リスクベースのアプローチで広範な原則を当てはめることは限定されるべきであるとした。また、規制も EU の専門機関に委ねられるべきであり、技術開発の急速なペースで適応させる機敏なプロセスで実施されるべきであり、規制は経済との対話の中で構築されるべきであることに加えて、（おそらく米国を意識した134）大西洋横断的な枠組みの構築も優先事項であると言及している。AI 規則の最新版を修正し、欧州社会を保護しながら、欧州の競争力に貢献する比例的で将来を見据えた法律に合意するように訴えている。
他方で、Dragos Tudorache 欧州議会議員は、「書簡に署名した企業や人々は、文章を注意
深く読まずに、この問題に利害関係がある少数の人による焚き付けに反応したと私は確信している」と批判している135。実際のところ、CEN-CENELEC などの仕組みは既に進められており、経済界との対話に基づくものであることを指していると推察される。
また、アムネスティは、AI による大規模監視カメラをパリ五輪に用いることについて批判し、AI 規則のなかで大規模監視技術が限定的に適用されてしまい、その結果国の監視機
器の選択肢が広がり、結果的に警察権力の拡大につながりかねないことを言及している136 。

（５）主要な裁判例
直接的に TDM に関する裁判例はみあたらないが、EU における複製による侵害を扱った
裁判例137はみられる。

133 Mike Butcher, European VCs and tech firms sign open letter warning against over-regulation of AI in draft EU
laws, https://techcrunch.com/2023/06/30/european-vcs-tech-firms-sign-open-letter-warning-against-over-regulationof-ai-in-draft-eu-laws/
134 カッコ内は MURC による補足
135 Supantha Mukherjee, Draft EU artificial intelligence rules could hurt Europe, executives say, Reuters
https://www.reuters.com/technology/draft-eu-artificial-intelligence-rules-could-hurt-europe-open-letter-2023-06-30/
136 アムネスティ「フランス：オリンピックでの大規模監視技術の導入 人権侵害のおそれ」https://www.amnesty.or.jp/news/2023/0329_9890.html#
137 裁判例の抽出や解釈にあたっては、以下を参考とした。Artha Dermawan・前掲注 126）。

43

著作権については Infopaq（C-5/08）138が挙げられる。この裁判例では、2009 年、デンマークのサービスプロバイダ Infopaq International 社が、顧客が指定するキーワードに応じて、デンマークの新聞及び定期刊行物の関連する記事を選択し、その記事の一部（キーワードの前後 5 単語、都合 11 単語）を引用して発信するサービスを提供していたところ、欧州司法裁判所（CJEU）はその発信物が著作物にあたると判断した。また、CJEU の結論(13)をみると、「権利者の正当な利益を不当に害しない特定の場合と見做すことができない」とされている。少なくとも 11 単語の著作物が含まれる素材を含むテキストの抜粋のコピーが著作権保護及び侵害のリスクがあると判決が下されている。
他方で、著作隣接権については、Pelham（C-476/17）139 が挙げられる。クラフトワークのメンバーであるヒュッターと元メンバーであるシュナイダーは、1977 年に「Metall auf
Metall」という楽曲を発表した。他方で、ペラム氏とハイス氏は 1997 年に Pelham GmbH が録音したレコードで発表された「Nur mir」という曲を発表した。この「Nur mir」という曲
では、クラフトワークの「Metall auf Metall」から 2 秒間のサンプリング音源を使用している。ヒュッターらはペラムらに著作権ならびに著作隣接権が侵害されたと主張し、使用の禁止、損害賠償、情報提供、レコードの破棄を求めて訴訟したものである。ハンブルグ地
方裁判所はヒュッターらの請求を支持した。ハンブルグ地方高等裁判所はペラムの控訴を棄却したが、連邦最高裁判所に提起した法律審判請求を受けて、ハンブルグ地方高等裁判
所の判決が覆され、同裁判所にて再審理を行うこととなった。CJEU では、2 秒間のサンプ
リングが情報社会指令（2001/29/EC）の音楽レコードや、貸与権指令（2006/115/EC）における他のレコードのコピーに該当するかなどを検討することになった。CJEU は、たとえ極めて短いものであっても当該レコードの複製は原則としてレコードの一部と解釈され、当該レコードの製作者に付与された排他的権利となる。しかし、芸術の自由を行使する際には、レコードから音楽サンプルを採取して、耳に認識できない修正形態で、新しい著作物に使用する場合、そのような情報社会指令（2001/29/EC）第 2 条(c)における複製を構成しないと判示した。この判断は知的財産権の保護と、公衆の利益や基本的権利の保護との公正なバランスを守ることを目的としている。また、貸与権指令では、他のレコードへのコ
ピーは定義されていないが、ジュネーブ条約との一貫性を考えると、争点となっているサ
ンプリングは「全部または重要な部分」に該当せず、複製を構成しないとした。まとめると、CJEUの判断では、独創性ではなく、認識可能性が著作隣接権における侵害の主な基準として機能するものと考えられる140。

138 C-5/08 - Infopaq International, https://curia.europa.eu/juris/liste.jsf?num=c-5/08
139 C-476/17 - Pelham and Others, https://curia.europa.eu/juris/liste.jsf?num=C-476/17
140 有識者のヒアリングではこのほか参照すべき裁判例として上記のほか、Levola C-310/17; Cofemel, C683/17; Brompton C-833/18 が挙げられた。Nicolas Binctin 氏のヒアリングによる（2024 年 2 月 17 日実施）。

44

（６）関連するデータ
影響評価報告書141では、EMEA 地域142における科学技術・医学（STM）市場の売り上げは、2013 年は 7 億 5,600 万ドルと推定されていることを例示している。ただし、STM 協会
は少なくとも当時において、通常の科学技術・医学（STM）誌に関するライセンスビジネ
スと TDM に関するライセンスを明確に分けておらず、TDM ライセンス市場の具体的な商業的価値がある数値データの算出が困難であり、明示的な TDM 権の市場は、ジャーナル・
コンテンツの商業市場における一連の利用権の一部であるとまとめている。
また、全体として、STM 協会は、現在の推定（2015 年には 200 万人）に基づくと 、出版社にとってのヨーロッパの TDM 市場は、2019 年には 5600 万人を超える規模になると予測している。

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
１．で確認したとおり、TDM に関する権利制限は学術研究目的での TDM（DSM 著作権
指令第 3 条）とそれ以外の TDM（DSM 著作権指令第 4 条）で分類されている。第 3 条での利用には、研究機関・文化遺産機関が民間と連携（ツールの利用や共同研究）する場合も含まれる（リサイタル(11)）。他方で、特定企業により当該研究機関・文化遺産機関が出資を受けて、当該企業が優先的に用いることができる場合には第 3 条に含まれない（DSM 著
作権指令第 4 条の扱いになる）と考えられる。主要な AI サービスは研究機関との連携が多くみられ、これらはいずれも DSM 著作権指令第 3 条に該当するのかは論点となりうる。
DSM 著作権指令第 3 条・第 4 条ともに複製または抽出の対象は同一であり、著作物（コンピュータ・プログラムは含まれない）は、プレス出版物、データベースの権利、情報社
会指令における複製権が対象となる。
TDM で用いたデータの保持期間については、DSM 著作権指令第 3 条の場合には、情報
セキュリティの要件が定められているが、保持する期間についてのさだめはない。DSM 著
作権指令第 4 条の利用の場合には「必要な期間、保持する」権利のみを有する（DSM 著作権指令第 4 条第 2 項）。
（２）透明性の有無やその条件・判断基準等
現時点では、AI の開発・学習に関する透明性については EU 法で規定されていない。ただし、AI 規則（AIA 委員会草案）では、AI 事務局が提供するテンプレートにしたがって、

141 European Commission・前掲注 98）。
142 欧州、中東、アフリカ地域を指す。

45

汎用目的 AI モデルの開発・学習に使用されるコンテンツに関する十分に詳細な要約を作成
し、公衆に利用可能にすることとされている（AI 規則第 52c 条第 1 項第 d 号）。
（３）留保規定またはオプトアウトの有無やその条件
DSM 著作権指令第 3 条の場合（研究組織および文化遺産機関による学術研究目的でのTDM）においては、留保規定が設けられていない。他方で、DSM 著作権指令第 4 条（第 3条以外の TDM）においては、権利者は TDM に伴う複製を行う権利を留保することを認めている（DSM 著作権指令第 4 条第 3 項）。また、この留保規定について、AI 規則（AIA 委員会草案）によると最先端技術を通じて尊重する方針を導入することとされている（AI 規
則第 52c 条）。
この留保規定は、DSM 著作権指令リサイタル(18)によると 2 つのシナリオが想定されており、オンラインで公に利用可能なコンテンツの場合には、ウェブサイトやサービスのメ
タデータや利用規約など、機械可読方式を用いて権利を留保することのみが適切とされている。他の場合には、契約上の合意または一方的申告のような、他の手段により、権利を留保することとされている。ただし、これらは第 3 条の学術研究目的の TDM のための義務的な例外を害するものであってはならない。
本規定は学習に伴う複製の対象となることについて留保することができる権利である。
すなわち、学習済のデータについて当該 AI から取り除くことや、TDM の利用者が保有するデータベースから削除要請することはできないと考えられる。
また、留保規定の実施については、上記のとおり AI 規則第 52c 条において、DSM 著作権指令第 4 条第 3 項に規定された留保規定について最先端技術を通じて尊重する方針を導入すること（第 1 項第 c 項）が示されている。なお、この留保規定については、以前よりも実効性に疑問143 を持つ意見もみられ、留保規定を技術的に実効可能とするために、自由に利用可能で、公に文書化されたデータソース、プロトコル、標準規格を公にすべきという意見も挙げられている144。

（４）学習に関する補償金の有無やその条件
DSM 著作権指令・AI 規則案（AIA 委員会草案）ともに補償金制度は設けられていない。
DSM 著作権指令では、補償金の設定については規定されていないが、リサイタルをみると、第 3 条で定められる研究機関および文化遺産組織の TDM による利用においては、「権利者に生じさせる害はごくわずかである」と考えられるため、権利者に対する「補償を規143 Paul Keller, Generative AI and Copyright: Convergence of Opt-Outs?, Kluwer Copyright Blog, 2023,
https://copyrightblog.kluweriplaw.com/2023/11/23/generative-ai-and-copyright-convergence-of-opt-outs/
144 Paul Keller & Zuzanna Warso, Defining Best Practices for Opting out of ML Training, /https://openfuture.eu/wpcontent/uploads/2023/09/Best-_practices_for_optout_ML_training.pdf.

46

定すべきではない（should not）145」とされている（DSM 著作権指令リサイタル(17)）
。
DSM 著作権指令第 4 条では留保規定について規定されており、権利者は留保することで、ライセンス交渉に結びつけることは可能であると考えられる。

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
欧州委員会の「IP ヘルプデスク」では簡潔に著作物性について述べている。著作権による保護を受けるためには、①著作者自身の知的創作物であるという意味において、オリジナルであること。②何らかの物理的形態で存在すること（この要件は国内法に従うため、一部の加盟国でのみ適用される）の要件を満たす必要があるとしている146。
①の意味においては、著作者（権利発生時における最初の著作権者）は自然人によるものが前提となっている147。しかし、AI を道具的に利用する場合や、著作物の補完的な利用を行った場合など、これらの境界線については明確なものはみあたらなかった。
なお、EU 法では、著作者人格権に関する規定は定められていない。

（２）著作権侵害の判断基準及び運用実態
権利制限に該当せず（法定利用行為の範囲内について）、著作権者の許可なしに著作権で保護された著作物の「実質的な部分（substantial part）」を取り扱う場合、著作権が侵害されると判断されている。実質的な部分とは、著作物の大部分を用いることを意味するのではない。原則としては著作権者から許可を得る必要がある148。
実質的な部分の判断例としては、前述の裁判例（１．（５）を参照）において、著作権
ついては Infopaq（C5/08）では、少なくとも 11 単語の著作物が含まれる素材を含むテキス
トの抜粋の複製が著作権保護及び侵害のリスクがあると判決が下されている。他方で、著作隣接権については、Pelham（C-476/17）は、非常に短いサンプリングでも侵害を構成することがあるものの、独創性ではなく、認識可能性が隣接権侵害の主な基準として機能することが確立されている。

（３）AI 生成物であることの明示の要否
現時点では EU 法の中に AI 生成物であることの明示の要件は規定されていない。ただし、

145 前掲注・109）を参照。
146 European IP Helpdesk, Europe - Frequently Asked Questions (FAQ), https://intellectual-propertyhelpdesk.ec.europa.eu/regional-helpdesks/european-ip-helpdesk/europe-frequently-asked-questions_en#Copyright
147 職務著作の考え方は欧州国内でもハーモナイゼーションされていない。European IP Helpdesk・前掲注
146）。
148 European IP Helpdesk・前掲注 146）。

47

DSA によると、オンラインプラットフォームサービスに対して、インターフェイスを設計・運用する際に、サービス利用者を欺いたり、意思決定能力を歪めたりする方法は用いてはならないこと（第 25 条）が定められており、ディープフェイクなどを悪用した場合に当該規定に該当するおそれがある。
また、今後成立が見込まれる AI 規則（AIA 委員会草案）をみると、第 52 条に汎用目的
AI の透明性に関して規定されている。自然人と直接対話することを意図した AI システム
は、自然人に対して AI システムと対話していることを知らせる必要があること（第 1 項）、
生成 AI のプロバイダは機械可読方式で表示され、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ないこと（第 1a 項）、感情認識システムまたはバイオメトリクス分類
システムのデプロイヤ（Deployer）は、GDPR などの各種個人データ保護に関する規定に従ってデータ処理をする必要があること（第 2 項）、ディープフェイクを構成する画像、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と（第 3 項）が規定されている。

４．生成 AI サービスの運用実態
生成 AI サービスの具体的な事例は、仏国（ミストラル AI など）や独国（Aleph Alpha 社）の例を参照されたい。

５．今後の動向（１）政府の動向
AI 規則は、2023 年 12 月にトリローグによる暫定合意がなされ、今後暫定合意の内容が正式文章に反映され、2024 年 3 月 13 日に欧州議会で最終案が承認され、今後、欧州評議会の承認を得て、2026 年頃より AI 規則は施行となる予定である。
（２）民間の動向
EU 加盟国でみるとイタリアのデータ保護局は、生成 AI に関するプライバシーリスクに初めて対応し、いくつかの GDPR 規則に違反したとして、イタリア国民への OpenAI のデータ処理を一時的に制限するように命じたことで着目されている。いくつかの措置を実行
した後、ChatGDP はイタリアでの運用を再開している。以下では、具体的な経緯等について紹介する149。

149 International Network of Privacy Law Professionals, CHAPTGPT: THE ITALIAN DATA PROTECTION
AUTHORITY LEADS THE WAY AND IMPOSES GDPR COMPLIANCE., https://inplp.com/latestnews/article/chaptgpt-the-italian-data-protection-authority-leads-the-way-and-imposes-gdpr-compliance/48

2023 年 3 月 30 日にイタリアデータ保護局は、(i)データが収集されるユーザーおよびその他のデータ主体150に対するプライバシー通知が欠如していること、(ii) チャットボットの学習に使用されるデータの収集と保存を正当化する法的根拠の確立が不十分であること、(iii)ChatGPT によって提供される情報が必ずしも事実であるとは限らないため、不正確なデータ処理があること、および(iv) 年齢確認メカニズムが欠如していることを指摘している。
OpenAI 社は、イタリアデータ保護局と数回の対話を通じて、これらの指摘を踏まえ以下の措置を行うこととした。具体的には、OpenAI 社は、(i)サービス機能に必要なデータ処理の法的根拠として契約の履行を、機械学習目的の法的根拠として正当な利益を特定し、(ii)
収集されるデータのカテゴリ、チャットボットの学習のためのデータ処理方法、およびそのような処理に異議を唱えるすべての人の権利をデータ主体に知らせるために、ウェブサ
イト上でプライバシー通知を公開した。さらに、OpenAI 社は、データ主体が自身の会話と過去の履歴をアルゴリズム学習に使用しないようにできるモジュールを導入した。(iii)データ主体が不正確と判断した情報の削除を要求できる仕組みを導入した。(iv)サービスの登録ページに生年月日の入力項目を必須とし、13 歳未満のユーザーの登録をブロックする規定を導入した151。
2023 年 4 月末にはイタリアデータ保護局は OpenAI 社が実施した措置を受け入れ、同社に課した制限を一時停止することにした。しかし、OpenAI 社がイタリアに居住する個人のプライバシー権を侵害したか、どのような点で侵害したのか、実体的な手続きは係属中となっていた152。
その後、2024 年 1 月 29 日にはイタリアデータ保護局は「OpenAI 社に対して入手した情報は GDPR 違反が存在していると結論付けた153」と通知している。アルゴリズムを訓練するために使用されるユーザーデータの大量収集に関連しているという。なお、GDPR に違反した企業は最大で全世界の年間売上高 4%が制裁金として課されることとなる154。

150 GDPR では、「個人データ」について「識別された自然人又は識別可能な自然人（「データ主体」）に関する情報を意味する。識別可能な自然人とは、特に、氏名、識別番号、位置データ、オンライン識別子のような識別子を参照することによって、又は、当該自然人の身体的、生理的、遺伝的、精神的、経済的、
文化的又は社会的な同一性を示す一つ又は複数の要素を参照することによって、直接的又は間接的に、識別されうる者をいう。
」（第 4 条第 1 項）と定義しており、「データ主体」とは識別された自然人又は識別可能な自然人をいう。
151 前掲注 149)
152 前掲注 149)
153 Garante per la Protezione dei Dati Personali ,ChatGPT: Garante privacy, notificato a OpenAI l’atto dicontestazione per le violazioni alla normativa privacy, 2024/01/29, https://www.garanteprivacy.it/home/docweb//docweb-display/docweb/9978020
154 BBC, ChatGPT: Italy says OpenAI's chatbot breaches data protection rules, (2014/02/01),
https://www.bbc.com/news/technology-68128396

49

第４章

仏国

１．AI に関する規定（１）著作権制度の概観①当該地域の法律の特徴
フランスでは法律中心主義が採用されており、法令は個別に制定されるものの、多くは「法典(Code)」に統合される。法律の種類には、法典のほか、法律(loi)、大統領が署名する委任立法（オルドナンス[ordonnance]）、首相による政令（デクレ[décret]）、省令にあたる大臣令（アレテ[arrêté ministriel155]）がある156。
②著作権法・著作権等管理事業法の成立経緯や位置づけ
フランスでは「知的所有権法典」（Code de la propriété intellectuelle、以下 CPI157）のうち、「第 1 編 文学的及び美術的所有権158」が我が国の著作権法に相当し、「第 1 編 著作権」
「第 2 編 著作隣接権」「第 3 編

著作権、隣接権及びデータベース製作者の権利に関する一般規定」で構成されており、文化省（Ministère de la Culture）が所管している。なお、「第 2 編 産業財産権」以降はわが国でいう特許・意匠・商標などの産業財産権が定められている。
図表 29 CPI のうち著作権法にかかわる条項159
第 1 編 著作権
第 1 章 著作権の対象
第 1 節 著作権の性質
第 2 節 保護される著作物
第 3 節 著作権者
第 2 章 著作者の権利
第 1 節 著作者人格権
第 2 節 財産的権利
第 3 節 保護期間
第 3 章 権利の利用
第 1 節 一般規定
第 2 節 一定の契約に関する特別規定
第 3 節 図書館における貸出に基づく報酬
第 4 節 入手不可能な書籍のデジタル利用に関する特別規定
第 5 節 孤児著作物の一定の使用に関する特別規定
第 6 節 造形的、図形的又は写真的美術の著作物の検索及び参照に適用される規定
第 7 節 特定のオンラインコンテンツ共有サービスプロバイダに適用される規定
155 なお、県知事または州知事令は arrêté préfectoral、市区町村長令は arrêté du president du conseil géneralと呼ばれるが、本調査ではアレテは統一して省令にあたる大臣令のみを指す。
156 北村一郎(2004)「アクセスガイド外国法」東京大学出版会を参考に作成。
157 Légifrance, Code de la propriété intellectuelle,
https://www.legifrance.gouv.fr/affichCode.do?cidTexte=LEGITEXT000006069414
158 著作権情報センター（財田寛子訳）「外国著作権法 フランス編」
https://www.cric.or.jp/db/world/france.html
159 著作権情報センター（財田寛子訳）
・前掲注 158）。

50

第 8 節 特定の入手不可能な著作物の利用に関する特別規定
第 9 節 研究及び高等教育活動における視覚芸術に関する著作物の特定の利用に適用される規定
第 2 編 著作隣接権
第 1 節 一般規定
第 2 節 実演家の権利
第 3 節 レコード製作者の権利
第 4 節 実演家とレコード製作者の共通規定
第 5 節 ビデオグラム製作者の権利
第 6 節 視聴覚伝達企業の権利
第 7 節 衛星によるテレビ放送、付随的なオンラインサービス上での伝達、及び同時の全体的かつ変更のない再伝送に適用される規定
第 8 節 プレス出版者又はプレス通信社の権利
第 9 節 特定のオンラインコンテンツ共有サービスプロバイダに適用される規定
第 3 編 著作権、隣接権及びデータベース製作者の権利に関する一般規定
第 1 章 私的コピーに対する報酬
第 2 章 機関による著作権及び隣接権の管理
第 1 節 一般規定
第 2 節 権利の管理に係る許諾
第 3 節 集中管理機関の組織化
第 4 節 権利の管理
第 5 節 音楽の著作物のオンラインでの権利の複数領域での利用許諾
第 6 節 監督の透明性及び手続
第 7 節 著作権及び隣接権の管理機関の監督委員会
第 8 節 雑則第 3 章 予防、手続及び制裁
第 1 節 一般規定
第 2 節 偽造に基づく差押え
第 3 節 利用の産出物の差押え
第 4 節 追及権
第 5 節 罰則
第 5 節の 2 留置
第 6 節 著作権又は隣接権によって保護される著作物及び目的物の違法なダウンロード及び利用への提供の予防
第 4 章 データベース製作者の権利
第 1 節 適用範囲
第 2 節 保護範囲
第 3 節 手続及び制裁（２）AI をめぐる主要な規定①各規定の関係性
AI の開発・学習段階、AI による生成・AI 利用段階のいずれも知的所有権法典により規定される。AI 全般にかかる規制として 2023 年 6 月 14 日に「AI 規則」が欧州議会で採択されており、今後 EU 加盟国と最終的な規則について協議がなされ、2023 年 12 月にトリロー
グ合意に達し、2024 年 3 月 13 日に最終案が欧州議会で承認され、今後、欧州評議会の承認を得て、2026 年頃より施行される予定である160。

160 European Parliament・前掲注 65）
。

51

②CPI
CPI は著作権法に関する規定を取りまとめた法典であり、DSM 著作権指令を踏まえて、2021 年より TDM に関する権利制限規定が設けられている161。
③AI 規則など
AI 規則については、第３章 １．
（２）③を参照されたい。
（３）著作権法に関する規定の詳細①規定の背景仏国では、DSM 著作権指令第 3 条・第 4 条の国内法制化に対応すべく、2021 年 11 月 24
日 に 「 デ ジ タ ル 単 一 市 場 に お け る 著 作 権 及 び 隣 接 権 に 関 連 し 、 指 令 96/9/EC 及 び
2001/29/EC を修正する 2019 年 4 月 17 日の欧州議会及び理事会指令 2019/790 の国内法化を補完する 2021 年 11 月 24 日のオルドナンス第 2021-1518 号162」が施行され、知的所有権法
典を改正した。CPI 第 L122-5 条第 1 文(10)で権利制限規定、CPI 第 L122-5-3 条では DSM 著
作権指令にかかる第 3 条・第 4 条ならびに関連するリサイタルについて具体的に定めている。

②規定の内容CPI 第 L122-5 条第 1 文では権利制限に係る規定が列挙された条項となっており、同文(10)において「テキスト及びデータのマイニングのための著作物のデジタルコピー又は複製」
が規定されている。これらの具体的な内容は、第 L122-5-3 条に規定されており、同条第１
文ではテキスト及びデータマイニングについて「情報、特に、恒常的な特徴、傾向及び相関関係を抽出するためのデジタル形式のテキスト及びデータの自動分析技術の実行をいう」と定義されている。同条第 2 文では DSM 著作権指令第 3 条ならびに関連するリサイタルに対応した規定が定められており、第 1 号では対象者である研究機関や文化遺産施設に該当するものや権利制限の規定の内容が規定されている。続いて、第 2 号ではマイニングを行う機関及び施設の企業、株主又は会員が、それらの結果への特権的アクセスを有している
場合には、適用されないこと163、第 3 号では TDM の際のデジタルコピー・複製における安161 なお、2023 年 9 月 12 日に国民議会（下院）に議員立法として AI 利用に関する補償金制度など、CPIの改正について盛り込んだ「著作権を通じて AI を規制することを目的とした法案第 1630 号」が提出されている。
162 Ordonnance n° 2021-1518 du 24 novembre 2021 complétant la transposition de la directive 2019/790 duParlement européen et du Conseil du 17 avril 2019 sur le droit d'auteur et les droits voisins dans le marché unique
numérique et modifiant les directives 96/9/CE et 2001/29/CE,
https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000044362034
163 DSM 著作権指令リサイタル(12)に相当。

52

全性の確保、第 4 号では著作権者は相当かつ必要な措置を実行できること、第 5号では「著作権者を代表する団体と研究機関、文化遺産機関の間で締結される協定は、これらの規定の実施に関する適正な実務を定めることができる」とそれぞれ規定されている。また、同条第 3 文では DSM 著作権指令第 4 条に相当する規定が定められており、著作者が反対しな
い限り、第 2 文に規定されていない者は TDM を利用することができる（第 1 号）
、コピー
又は複製は適切な安全性をもって保存され、TDM の利用後に廃棄される（第 2 号）と規定している。
図表 30 知的所有権法典第 122-5-1 条164165
第 122 の 5 条 著作物が公表された場合には、著作者は、次の各号に掲げることを禁止することはできない。
(10) 第 122 の 5 の 3 条に規定する条件に従って行われるテキスト及びデータのマイニングのための著作物のデジタルコピー又は複製
第 122 の 5 の 3 条 I 第 122 の 5 条第 10 号にいうテキスト及びデータのマイニングとは、情報、特に、恒常的な特徴、傾向及び相関関係を抽出するためのデジタル形式のテキスト及びデータの自動分析技術の実行をいう。
II 研究機関、公衆がアクセス可能な図書館、博物館・美術館、記録保存機関又は映画・視聴覚・音声遺産保管施設は、又は、その他の者は、これらの者のために、これらの者の依頼に応じて、学術的研究（民間の行為者との非営利目的のパートナーシップの枠内のものを含む。）のみを目的として遂行されるテ
キスト及びデータのマイニングのために、適法な方法でアクセスされる著作物のデジタルコピー又は複製を、著作者の許諾なしに行うことができる。
2 前項の規定は、マイニングを行う機関及び施設の企業、株主又は会員が、それらの結果への特権的ア
クセスを有している場合には、適用されない。
3 テキスト及びデータのマイニングの際に行われるデジタルコピー及び複製は、適切な程度の安全性をもって保存され、専ら学術的研究（研究結果の検証のためのものを含む。）を目的として保存することができる。
4 著作権者は、著作物のホスティングが行われるネットワーク及びデータベースの安全性及び完全性を確保するために相当かつ必要な措置を実行することができる。
5 著作権者を代表する団体とこの II 第 1 項に規定する機関及び施設の間で締結される協定は、これらの規定の実施に関する適正な実務を定めることができる。
III II の規定を害することなく、著作者が、適切な方法、特にオンラインで公衆への利用に供されるコンテンツについて機械によって読むことができる方法で反対しない限り、いずれの者も、マイニングの究極目的を問
わず、テキスト及びデータのマイニングを遂行するために、適法な方法でアクセスされる著作物のデジタルコピ
ー又は複製を行うことができる。
2 コピー及び複製は、適切な程度の安全性をもって保存され、続けて、テキスト及びデータのマイニング後に廃棄される。

164 前掲注・157）。
165 著作権情報センター（財田寛子訳）
・前掲注 158）。

53

（４）主要な議論・学説①フランス芸術文化評議会（CSPLA）
フランス芸術文化評議会（CSPLA）166が発表した「文化創造分野における人工知能の法的および経済的問題に関する CSPLA の使命167」によると、創造的な目的で AI が介入すると、上流（AI へのデータ提供）、下流（アルゴリズムによる制作に関する権利及び関連法）の両面で、著作権に関する多くの疑問が生じるとした。
報告書では上流について、DSM 指令のうち TDM に関連する規定について検討を行い、下流については法解釈で対応している。また、AI のデータの量と質が競争力の要因である
限り、データの共有と流通は特定の問題が生じる。権利者の利益のために公正な収益分配を確保するための透明性の問題以上に、現実の問題として業界全体のバランスが問われると結論付けている。

②AI に関する著作権の枠組みを定める法案第 1630 号
2023 年 9 月 12 日に、仏国の下院において「AI に関する著作権の枠組みを定める法案第1630 号168」が提出され、下院の教育文化委員会に付託されている。この法案は行政立法による法案（Projet de loi）ではなく、議員立法（Proposition de loi）である。説明書きによると、飛躍的に進歩する AI に対して、著者・アーティストを保護しなければならないという考えのもと策定された法案となっている。同法は第 4 条で構成され、AI を利用する際には著作者から事前の同意なしに既存の作品を利用できないこと（第 1 条）、AI 著作物の著作権の権利者は、当該人工著作物を設計することを可能にした著作物の著作者とするほか、生成 AI による著作物の集中管理を規定（第 2 条）、生成 AI による著作物は生成 AI を用いたことの言及及び利用した著作物の著作者の名前が含まれることが必須であること（第 3 条）、出所が特定できない著作物を利用された場合には、第 2 条の CMO を振興する目的で税金を当該生成 AI の運営企業に対して課税すること（第 4 条）を定めている。
仏国内では、第 1 条は AI システムで学習するために著作者の許可をどのように得るのか、

166 CSPLA(Conseil supérieur de la propriété littéraire etartistique)は、2000 年に文化担当大臣のもとに設置された、文化担当大臣に助言する任務を負う組織である。著作権及び関連する権利の行使を監督するものであり、委員は作家、アーティスト、製作者、出版社、放送局、サービスプロバイダ、消費者、利用者などで構成される。Ministère de la Culture, Le Conseil supérieur de la propriété littéraire et artistique (CSPLA),
https://www.culture.gouv.fr/fr/Nous-connaitre/Organisation-du-ministere/Conseil-superieur-de-la-propriete-litteraireet-artistique-CSPLA/Le-Conseil-superieur-de-la-propriete-litteraire-et-artistique-CSPLA より。なお、CSPLA の設置根拠となるアレテは Arrêté du 10 juillet 2000 portant création du Conseil supérieur de la propriété littéraire etartistique（フランス芸術文化評議会を設置する 2000 年 7 月 10 日のアレテ）である。
167 Ministère de la Culture, Mission du CSPLA sur les enjeux juridiques et économiques de l’intelligence artificielledans les secteurs de la création culturelle, https://www.culture.gouv.fr/Nous-connaitre/Organisation-duministere/Conseil-superieur-de-la-propriete-litteraire-et-artistique-CSPLA/Travaux-et-publications-duCSPLA/Missions-du-CSPLA/Mission-du-CSPLA-sur-les-enjeux-juridiques-et-economiques-de-l-intelligenceartificielle-dans-les-secteurs-de-la-creation-culturelle
168 Proposition de loi n°1630 visant à encadrer l'intelligence artificielle par le droit d'auteur, https://www.assembleenationale.fr/dyn/16/textes/l16b1630_proposition-loi

54現在の権利制限規定と矛盾しないか、第 2 条は CMO が「該人工著作物を設計することを可能にした著作物の著作者をどのように特定するのか、第 3 条・第 4 条は課税によりイノベーションの障害になるのではないか、第 3 条は企業の営業秘密や他の知的財産法と矛盾しないかなどのこの法案に対して批判169もみられる。

③ミストラル AI
パリを拠点とする AI 企業であるミストラル AI（Mistral AI）は、AI 規則における生成 AI
が段階的なアプローチの中に含まれることについて反対するロビー活動を主導していると報じられている170。

（５）主要な裁判例
フランスでは、2024 年 2 月末時点では、生成 AI に関する裁判例はみられないということであった171。

（６）関連するデータ
フランス国内における AI に関連するデータとしては、フランスのクラスター17 研究所及び週刊誌 Le Point の調査172ではフランス人 2,242 人を対象に調査を行っており、18～24 歳の97％が AI について知っていることに対して、75 歳以上では 51％にとどまることが明らかとなった。また、AI が人類と進歩の両方に対して危険を与えると考える人が 51％、AI を規制すべきと考えている人は 80％に上るとされている173。

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
AI の学習に関する権利制限については、ほぼ DSM 著作権指令を踏襲した第 L122-5-1 条に記載されている。DSM 著作権指令第 3 条に相当する規定として第 L122-5-1 条第 2 項があ169 Noémie Le Bouard, IA et droits d’auteur : analyse de la proposition de loi française., https://www.villagejustice.com/articles/plateforme-generative-droitsauteur,47420.html#:~:text=L'article%20L131%2D3%20du,des%20auteurs%20ou%20ayants%20droit.
170 France’s Mistral dials up call for EU AI Act to fix rules for apps, not model makers, TechCrunch, 2023/11/17,
https://techcrunch.com/2023/11/16/mistral-eu-ai-act/
171 Nicolas Binctin 氏（2024 年 2 月 17 日実施）ならびに Xavier PRÈS 氏のヒアリング（2024 年 2 月 27 日
実施）による。
172 Juliette Lécureuil, 12 statistiques sur l’intelligence artificielle (IA) à connaître en 2024, 2023/11/20, https://tooladvisor.fr/blog/statistiques-intelligence-artificielle-ia/
173 Menace ou progrès ? Les Français face à l’intelligence artificielle, Le Point, 2023/04/18,
https://www.lepoint.fr/societe/menace-ou-progres-les-francais-face-a-l-intelligence-artificielle-18-04-20232516712_23.php

55

り、①研究機関、②公衆がアクセス可能な図書館、博物館・美術館、記録保存機関又は映画・視聴覚・音声遺産保管施設（以下文化遺産機関）、③その他の者のうち、①や②の依頼に応じて、学術的研究のみを対象として、遂行される TDM のための複製は、許諾なしに実施できる。
それ以外の場合は、DSM 著作権指令第 4 条に相当する規定である第 L122-5-1 条第 3 項が適用され、①～③以外の者は TDM のための複製は許諾なしで利用でき、権利者はこれらのオプトアウトすることができる。
また、実演家の TDM に関する権利制限については、第 L211-3 条第 1 文 8 号に規定されており、第 122-5-3 条の読み替えについて記載されていることから、隣接権者にも権利制限規定が適用されている。
なお、学習段階においても、「適法な方法で入手したもの」が前提となっているため、学習の対象を海賊版サイトなどから入手した場合は、侵害した複製とみなされる。
図表 31 知的所有権法典第 L122-5 条・第 L122-5-3 条および第 211-3 条174175
第 122 の 5 条 著作物が公表された場合には、著作者は、次の各号に掲げることを禁止することはできない。
(10) 第 122 の 5 の 3 条に規定する条件に従って行われるテキスト及びデータのマイニングのための著作物のデジタルコピー又は複製
第 122 の 5 の 3 条 I 第 122 の 5 条第 10 号にいうテキスト及びデータのマイニングとは、情報、特に、恒常的な特徴、傾向及び相関関係を抽出するためのデジタル形式のテキスト及びデータの自動分析技術の実行をいう。
II 研究機関、公衆がアクセス可能な図書館、博物館・美術館、記録保存機関又は映画・視聴覚・音声遺産保管施設は、又は、その他の者は、これらの者のために、これらの者の依頼に応じて、学術的研究（民間の行為者との非営利目的のパートナーシップの枠内のものを含む。）のみを目的として遂行されるテ
キスト及びデータのマイニングのために、適法な方法でアクセスされる著作物のデジタルコピー又は複製を、著作者の許諾なしに行うことができる。
2 前項の規定は、マイニングを行う機関及び施設の企業、株主又は会員が、それらの結果への特権的ア
クセスを有している場合には、適用されない。
3 テキスト及びデータのマイニングの際に行われるデジタルコピー及び複製は、適切な程度の安全性をもって保存され、専ら学術的研究（研究結果の検証のためのものを含む。）を目的として保存することができる。
4 著作権者は、著作物のホスティングが行われるネットワーク及びデータベースの安全性及び完全性を確保するために相当かつ必要な措置を実行することができる。
5 著作権者を代表する団体とこの II 第 1 項に規定する機関及び施設の間で締結される協定は、これらの規定の実施に関する適正な実務を定めることができる。
III II の規定を害することなく、著作者が、適切な方法、特にオンラインで公衆への利用に供されるコンテンツについて機械によって読むことができる方法で反対しない限り、いずれの者も、マイニングの究極目的を問
わず、テキスト及びデータのマイニングを遂行するために、適法な方法でアクセスされる著作物のデジタルコピ
ー又は複製を行うことができる。
2 コピー及び複製は、適切な程度の安全性をもって保存され、続けて、テキスト及びデータのマイニング後に廃棄される。

174 前掲注・157）。
175 著作権情報センター（財田寛子訳）
・前掲注 158）。

56

第 211 の 3 条 この章において付与される権利の受益者は、次の各号に掲げることを禁止することはできない。
(8) 第 122 の 5 の 3 条に定める条件に従って行われるテキスト及びデータのマイニングのための実演、レコード、ビデオグラム、番組又はプレスの発行物のデジタルコピー又は複製。この条の適用に当たり、著作者は隣接権の受益者である実演家、製作者、視聴覚伝達企業又はプレス出版者又はプレス通信社と、著作物は実演、レコード、ビデオグラム、番組又はプレスの発行物と、著作権は隣接権とする。

（２）透明性の有無やその条件・判断基準等
AI の学習に関する透明性に関する規定はみられない。今後、AI 規則導入後に生成 AI な
ど一部の AI 用途において表示が義務付けられると見込まれる。
なお、裁判例がないものの、仏国の場合には、原告の請求によって書類又は情報の提出を命じることができる（第 L331-1-2 第 2 文）ほか、著作権等の侵害において裁判所は適当な開示措置などを求めることができる（第 L331-1-4 第 2 文）など、仮に著作権に関する侵害訴訟が生じた場合にはこれらの手段により情報を取得することができるのではないかという意見もみられた176。
図表 32 知的所有権法典第 L331-1-2 条および第 L331-1-4 条177178
第 331 の 1 の 2 条 第 1 部第 1 編、第 2 編及び第 3 編に規定する民事手続を本案において又は緊急審理において提起される裁判所は、原告が請求する場合には、必要な場合には罰金強制のもと、原告の権利を侵害していると主張される商品及びサービスの出所及び流通網を明確にすることを目的として、被告によって、又はこのような商品を所持し、若しくはこのような役務を提供していることが認められ、若しくはこれらの商品の製作、製造若しくは頒布若しくはこれらのサービスの提供に介入していると通報された、いずれかの者によって所持される、いずれの書類又は情報の提出も命じることができる。
2 正当な障害が存在しない場合には、書類又は情報の提出を命じることができる。
第 331 の 1 の 4 条 偽造、著作隣接権又はデータベース製作者の権利に対する侵害についての民事上の有責判決の場合には、裁判所は、被害者の請求に応じて、これらの権利を侵害して作成され、又は製造された物品、データベースから違法に抽出されたデータを収集するために使用された媒体、及び主としてそれらの作成又は製造に供された設備又は道具を、商業的流通経路から回収し、これらの流通経路から決定的に除去し、廃棄し、又は被害者のために没収することを命じることができる。
2 裁判所はまた、判決のいずれかの適当な公示措置、特に判決の掲示又は裁判所が明示する方法に従った判決の全部又は抜粋の裁判所が指定する新聞雑誌又はオンラインでの公衆への伝達サービスにおける公表を命じることができる。
3 第 1 項・2 項に規定する措置は、権利侵害者の費用で命じられる。
4 裁判所はまた、偽造、著作隣接権又はデータベース製作者の権利に対する侵害によって得られた収入の全部又は一部分の没収を命じることができる。この収入は、被害者又はその権利承継人に引渡される。

（３）留保規定またはオプトアウトの有無やその条件
DSM 著作権指令をそのまま踏襲しているため、研究機関・文化遺産機関、またはこれらの機関から非営利目的の学術的研究が遂行される場合においては、著作権者は学習について反対することができないと定められている。それ以外の利用に対しては、著作権者は学176 Xavier PRÈS 氏のヒアリングに基づく。
177 前掲注・157）。
178 著作権情報センター（財田寛子訳）
・前掲注 158）。

57

習に伴う複製について留保することができる。

（４）学習に関する補償金の有無やその条件学習に関する補償金制度は現時点ではみられない。ただし、SACEM は第 L122-5-3 条第3 項に基づくオプトアウトを行使しており、補償金ではなく、集団的ライセンスによって著作者や音楽出版社に還元することとされている。
また、後述する「著作権を通じて AI を規制することを目的とした法案第 1630 号179」に
おいては、学習に対して補償金ならびに税金を AI 開発企業に課すことが提案されている。

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
CPI 第 111-1 条180では、著作権の所有者を「精神の著作物（oeuvre de l’esprit）の著作者」と示されているとおり、創作者は必然的に著作物を創作した自然人とされる181。
しかし、AI による生成物182に対して著作物性を認めること自体は禁じていないとも評価されており、AI の生成物と著作権上の諸概念の間では整合しないとしつつも、AI による生成物について著作物性をみとめるならば、①著作者が不在であることを認めること、②人間の選択（指示）を重要なものとみなし、創作に貢献する人間に権利を与えるという方法が提案されている183 。また、著作権制度について諸概念を明らかにするためには、法改正を行うことが必要であるとしつつ、他方で、法改正により AI 創作物に著作物性を認めると、著作権制度が経済的補償の一手段にまで還元されてしまうおそれがあるという問題意識も提示されている184。

（２）著作権侵害の判断基準及び運用実態
AI による生成物も通常の侵害と同様の基準が適用される。もし、AI による生成物として既存の作品から派生した作品を制作する場合には、派生元の作品の著作者から許諾を得る

179 前掲注 168）。
180 「第 111 の 1 条 精神の著作物の著作者は、この著作物について、自己の創作という事実のみにより、排他的ですべての者に対抗し得る無体の所有権を享受する。
」著作権情報センター（財田寛子訳）
・前
掲注 158）。
181 なお、フランスでは、「法人は著作者の地位を有し得ない」と破棄院によって判事されている。Cass.
1re civ., 15 janv. 2015, n° 13-23.566, D. 2015, p. 206 et p. 2215, obs. C. Le Stanc ; RTD com. 2015, p. 307, chron. P.
Gaudrat ; Légipresse 2015, p. 223, note N. Binctin ; Comm. comm. électr. 2015, n° 19, obs. C. Caron ; Propr. industr.
2015, n° 3, comm. 25, obs. N. Bouche. 以下を参照にした。Ministère de la Culture・前掲注 167）および、
Alexandra Mendoza-Caminade（駒田泰土訳）「創作と人工知能 : 著作権による保護はその正当性を獲得する途上にあるか？」 知的財産法政策学研究 59 巻 151–164 頁 (2021)。
182 製造物と訳されることが多いが、他との比較で生成物とした。
183 Alexandra Mendoza-Caminade（駒田泰土訳）
・前掲注 181）。
184 Alexandra Mendoza-Caminade（駒田泰土訳）
・前掲注 181）。

58

ことが必要となる185。

（３）AI 生成物であることの明示の要否
AI の学習に関する透明性に関する規定はみられない。今後、AI 規則導入後に AI 生成物の一部（例：ディープフェイクやチャットサービスなど）に対して表示が義務付けられると見込まれる。詳細は第３章 １．
（３）②を参照されたい。

４．生成 AI サービスの運用実態
フランスを代表する AI 企業としては、前述のミストラル AI がある。ミストラル AI は欧州史上最高額といわれる 1 億 1,800 万$をベンチャーキャピタルから調達したことで知られ、2023 年 9 月には同社初の大規模言語 AI モデル「Mistral 7B」をリリースしている。また、チャット型の対話型生成 AI「Le Chat186」を公表している。同社は、同社のウェブサイトにおいて、GDPR 第 28 条に基づくデータ処理契約（Data Processing Agreement：DPA）を公表しており、サービス利用契約とともに利用者は DPA に合意することとなる187。
なお、通信企業であるイリヤッド（Iliad）の傘下の Scaleway はフランス AI 関連サービスを展開しており、同社は AI 用のデータセンター、ハードウェアに関して事業展開をしている188。OVHcloud189など AI に関するツールを提供している企業もある。ただし、英米や中国に比べると AI 関連企業は小規模である190。2019 年頃にデータをオープン化する動きもみられたが、大規模な AI 企業は欧州では登場せず、欧州外の企業が開発を進めて利益を得る
結果となった。この背景には欧州には言語の種類が多くあることではないかという意見もみられた191。

５．今後の動向（１）政府の動向①文化デジタル戦略（Stratégie numérique culturelle 192）
文化デジタル戦略では、VR や AI の出現により文化に関するデジタルの位置づけが変わ
185 簡潔に AI に関する侵害をまとめたものとして、弁護士である Pauline Debré とLaetitia Nicolazzi への取材をとりまとめた以下のものがある。Estelle Raffin, Droit d’auteur et contenus généréspar IA : que dit la loi ?, BDM, 2023/07/10, https://www.blogdumoderateur.com/droit-auteur-contenus-generes-ia/
186 Le Chat, https://chat.mistral.ai/
187 Mistral AI, Data Processing Agreement, https://mistral.ai/data-processing-agreement/
188 Scaleway AI Supercomputers, https://www.scaleway.com/en/ai-supercomputers/
189 OVHcloud, https://www.ovhcloud.com/fr/public-cloud/ai-machine-learning/
190 Nicolas Binctin 氏のヒアリングによる（2024 年 2 月 17 日実施）。
191 Nicolas Binctin 氏のヒアリングによる（2024 年 2 月 17 日実施）。
192 Stratégie numérique culturelle
https://www.culture.gouv.fr/Thematiques/Innovation-numerique/Strategie-numerique-culturelle

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ってくるであろうという考えのもと、2022 年 9 月から 2023 年上半期にかけて文化省主導でパブリックコンサルテーション（パブリックコメント）を実施した。
照会されたテーマは 9 項目にわたり、①文化分野におけるイノベーションの普及、②デジタル時代の文化研究とその課題、③オンラインの文化的実践、④メタバース、⑤デジタ
ル環境での芸術作品の創造、⑥生態への影響、⑦フランス語、⑧デジタルアーカイブ、⑨
データと人工知能で構成されている。2023 年 12 月末現在では、それぞれの内容については確認することができない。
このパブリックコンサルテーションの実施のもととなった「文化デジタル戦略（24 の課
題）」ではデジタル下における文化省が取るべき戦略が描かれておいる。同戦略の#9 では、創造を支援するエコシステムの構築を奨励するとした。その中の例示として AI によってア
マチュアの芸術実践を多様化させていることを提示している。#10 では革新的な実践に協力することが記されており、革新的な実践の一例としてビッグデータや AI が記載されている。

（２）民間の動向①SACEM が管理楽曲をすべてオプトアウト
DSM 著作権指令第 4 条（フランス著作権法第 122-5-3 条）に基づき、SACEM は会員の音楽で AI を訓練する場合には、権利団体から事前承認が必要であることを確認する声明「高潔で透明かつ公正な人工知能のために、SACEM はオプトアウトの権利を行使する」を発表した。SACEM は人工知能の発展には反対しないと主張しつつ、クリエイターや音楽出版社の有する排他的権利を回復し、SACEM 会員の楽曲について学習データとして利用する場合には、事前に SACEM と交渉して使用条件について明示的に交渉しなければならないとした。クリエイター、音楽出版社と AI 関係者の間で持続可能かつ高潔なバランスを確立することを望むと締めくくっている193。
SACEM のレパートリーの作品を提供するストリーミングサービス事業者は、ストリー
ミングの利用規約やメタデータにオプトアウトを盛り込み、AI ロボットがデータマイニン
グのためにアクセスできないようにする。その後、SACEM は、作品を学習しようとする
AI 事業者等に対して権利者の報酬について交渉する194 195と述べている。

193 SACEM, Pour une intelligence artificielle vertueuse, transparente et équitable, la sacem exerce son droit d’optout, 2023/10/12, https://societe.sacem.fr/actualites/notre-societe/pour-une-intelligence-artificielle-vertueusetransparente-et-equitable-la-sacem-exerce-son-droit
194 Les Echos, La Sacem exerce son droit d'opposition face aux outils d'intelligence artificielle, 2023/10/13,
https://www.lesechos.fr/tech-medias/medias/la-sacem-exerce-son-droit-dopposition-face-aux-outils-dintelligenceartificielle-1986943
195 JETRO「AI の音楽データ使用にオプトアウト権を行使（フランス）」
https://www.jetro.go.jp/biznews/2023/10/8295a3a7ed95b0b7.html

60

第５章

独国

１．AI に関する規定（１）著作権制度の概観①当該地域の法律の特徴
日本法は、近代法を形づくる上で、ドイツ（プロイセン）法から様々なものを導入した経緯があり、こうした歴史的経緯から両者の類似性は高い。法体系をみても、「判例法ではなくて、成文法を一次的な法源としており、しかも主要な成文法は法典のかたちにまとめられている196 」と評されるように、ドイツ法と日本法の類似性は高い。ドイツ法は「ローマ法の継受197 」により、専門的な法的観念を高めていったことから、「抽象的原則から出発し、演繹的である198」との大陸法的な特徴を有している。

②著作権法・著作権等管理事業法の成立経緯や位置づけ
ドイツの著作権に関する法律は、1965 年 9 月 9 日「著作権及び著作隣接権に関する法律199」（以下、著作権法[略称は UrhG]）として規定されており、直近では 2021 年 6 月 23 日に改正200されて現在に至る。
CMO を管理する法律としては、1965 年 9 月 9 日に施行された「著作権及び隣接権の管理に関する法律」（以下、著作権管理法[略称は UrhWG]）で規定されていたところ、オンラ
イン音楽著作物指令(2014/26/EU)201 を受け、新法として「集中管理団体による著作権及び隣接権の管理に関する法律」202（以下、著作権管理団体法 [略称は VGG]）が 2016 年 6 月 1日に成立した。

（２）AI をめぐる主要な規定①各規定の関係性
独国における AI をめぐる主要な規定として、UrhG が著作物性、および TDM の位置付け

196 海老原明夫「ドイツ法」、北村一郎編『アクセスガイド外国法』153 頁（東京大学出版会、2004）。
197 海老原明夫・前掲注 196）。
198 山田晟「ドイツ法的思考の形式について」法哲学年報 1960p.1-28（1961）
199 Gesetz über Urheberrecht und verwandte Schutzrechte, https://www.gesetze-im-internet.de/urhg/index.html
200 DSM 著作権指令の国内法制化に対応しており、新たに制定された「オンラインコンテンツ共有サービ
スプロバイダの著作権法上の責任に関する法律」を含め、オンラインコンテンツ共有サービスプロバイダの責任などを定めている。
201 European Union, Directive 2014/26/EU of the European Parliament and of the Council of 26 February 2014 oncollective management of copyright and related rights and multi-territorial licensing of rights in musical works foronline use in the internal market Text with EEA relevance, EU-LEX
https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32014L0026
202 Gesetz über die Wahrnehmung von Urheberrechten und verwandten Schutzrechten durch
Verwertungsgesellschaften, https://www.gesetze-im-internet.de/vgg/index.html

61を定めている。また AI によるサービスを提供する企業がオンラインコンテンツ共有サービ
スプロバイダである場合は、DSM 著作権指令第 17 条に対応して新設された「オンライン
コンテンツ共有サービスプロバイダの著作権法上の責任に関する法律」（以下、「著作権プ
ロバイダ責任法」[略称は UrhDaG]）によるプラットフォーマー規制の対象となる。生成 AIに入力するデータ等、個人情報保護の観点では、独国は EU 加盟国であるため、EU 一般データ保護規則[略称は GDPR]が直接適用される。AI に関する独立規定としては、欧州議会で採択され、今後適用が見込まれる EU の AI 規則は独国に直接適用される。また、すでに
一般データ規則（GPDR）・デジタルサービス法（規則）はすでに独国に直接適用されている。
図表 33 独国における AI 関連規定の関係性（EU）AI規則

AI全般
生成AI

著作権法
[UrhG]

生成・利用

開発・学習

著作権法
[UrhG]

ユーザー②DSM 著作権指令と国内法
2019 年４月 15 日に EU で承認された DSM 著作権指令は、2021 年６月７日までに各加盟
国の国内法で実施することが定められており、ドイツでは 2021 年５月 31 日に制定された「デジタル単一市場に求められる著作権に対応するための法律」にて国内法制化がなされた。具体的には、UrhG・VGG の改正、UrhDaG の新設がなされている。
AI との関連で言えば、「デジタル単一市場に求められる著作権に対応するための法律」
により、DSM 著作権指令第 4 条に対応する UrhG 第 44b 条が新設され、DSM 著作権指令第3 条に対応して UrhG 第 60d 条も改正された。なお TDM に関して、DSM 著作権指令第 3 条
及び第 4 条に基づかない規制は独国にない。
（３）著作権法に関する規定の詳細①規定の背景独国における TDM に関する権利制限規定は、2018 年 3 月に制定された「知識社会の近年の要請に著作権法をハーモナイゼーションさせることに関する法律」（学術著作権法62

[UrhWissG]）により UrhG 第 60d 条（当時）が新設され、非営利の研究目的による TDM が権利制限規定の対象となった。その後、DSM 著作権指令の国内法制化を目的として 2021
年５月 31 日に制定された「デジタル単一市場に求められる著作権に対応するための法律」
にて、DSM 著作権指令第 3 条に対応して UrhG 第 60d 条が改正され、DSM 著作権指令第 4条に対応する UrhG 第 44b 条が新設された。
②規定の内容UrhG においては、DSM 著作権指令第 3 条に対応して研究目的の TDM を規定した UrhG
第 60d 条、DSM 著作権指令第 4 条に対応して目的を問わず TDM 全般を規定した UrhG 第44b 条が存在する。
研究目的以外の TDM の場合、UrhG 第 44b 条第 2 項により、合法的にアクセス可能な著作物については、複製が認められている。ここで言う著作物には、デジタル著作物に加え、アナログ著作物をデジタル化したものも含まれている。なお「合法的にアクセス可能」とは、著作物がインターネット上で自由にアクセスできる状態や、ライセンスに基づき利用者がデジタルコンテンツにアクセスできる状態を指す203。
UrhG 第 44b 条第 3 項では、機械可読形式での権利留保が著作者に認められている。権利留保が実施されていないことを証明する責任は、利用者に課される204。
図表 34 UrhG 第 44b 条205206
第 44b 条 テキスト及びデータマイニング(1) テキスト及びデータマイニングとは、単一または複数のデジタル著作物またはデジタル化された著作物か
ら、特にモデル、傾向、相関に関する情報を抽出するために、自動化された分析を行うことである。
(2) テキスト及びデータマイニングのために、合法的にアクセス可能な著作物を複製することは許可される。
複製物は、テキスト及びデータマイニングのために必要でなくなった時は、削除しなければならない。
(3) 第 2 項第 1 文による利用は、権利者がその権利を留保していない場合にのみ許される。オンラインでアクセス可能な著作物の場合の利用の留保は、機械可読形式で作成された場合にのみ有効とする。

研究目的の TDM を規定した UrhG 第 60d 条では、第 44b 条とは異なり、著作者による権利留保が認められていない。なお UrhG 第 60d 条における TDM については、第 44b 条第 1項及び第 2 項前段が引かれているため、合法的にアクセス可能な著作物が対象となる。
図表 35 UrhG 第 60d 条207208
第６０ｄ条 テキスト及びデータマイニング(1) テキスト及びデータマイニング（第 44b 条第１項及び第２項前段）のための複製は、学術的な研究を目的として、次の規定に従って許可される。
(2) 研究機関は、複製を行う権利を有する。研究機関とは、学術的な研究を行う大学、研究所またはそ203 BT-Drs.19.27426
204 前掲注 203）。
205 Bundesministerium der Justiz, Gesetz über Urheberrecht und verwandte Schutzrechte, https://www.gesetze-iminternet.de/urhg/
206 邦訳は MURC 仮訳。
207 前掲注 205）。
208 邦訳は MURC 仮訳。

63

の他の機関であって、以下の条件を満たすものをいう。
1. 営利を目的としないこと
2. 全ての利益を科学研究に再投資すること
3. 国が認めた職務権限の枠内で、公益のために活動していること
研究組織に決定的な影響力を有し、学術的な研究の結果に優先的にアクセスできる民間企業と協力する研究組織は、第 1 文に基づく権利を有しない。
(3) 次の者も、複製を行う権利を有する。
1.図書館および博物館（ただし、一般に公開されていることを条件とする）、ならびに公文書館および映画または音声遺産機関（文化遺産機関）
2.個人の研究者。ただし、営利を目的としないことを条件とする。
(4) 第２項及び第３項の権利を与えられた者で、非商業的な目的を追求する者は、第１項の複製物を、次に掲げる者に対し公衆提供することができる。
1. 共通の学術的な研究に関して明確に限定された範囲の者、及び2. 学術的な研究の質に関する審査を目的として個々の第三者
共同科学研究または科学研究の質の審査が終了次第、公開を終了するものとする。
(5) 第 2 項および第 3 項第 1 号に基づく権利を与えられた者は、第 1 項に基づく複製物を、学術的な研究または学術的な知見を検証する目的に必要な限り、不正利用に対する適切な保護措置を講じて、保存することができる。
(6)権利者は、第 1 項に基づく複製により自己のネットワーク及びデータベースの安全性及び完全性が損なわれることを防止するために必要な措置をとる権限を有する。

UrhG 第 60h 条第 2 項により、第 60d 条に基づく研究目的の TDM は相当報酬請求権の対象外である、つまり複製にあたり報酬を要しないと規定されている。
図表 36 UrhG 第 60h 条209210
第６０h 条 法律により許容される使用に関する相当なる報酬(1) 著作者は、この款の定めに従う使用に関して、相当なる報酬の支払いを求める請求権を有する。複製は、第５４条乃至第５４ｃ条に基づいて、報酬を受ける。
(2) 前項にかかわらず、次に掲げる使用については、報酬を要しない。
1. 第６０ａ条第１項第１号及び第３号並びに同条第２項に基づく教育施設の構成員及びその家族のためにする公衆再生で、公衆提供を除くもの
2. 第 60e 条第 1 項及び第 6 項並びに第 60f 条第 1 項及び第 3 項に基づく保存を目的とする複製、並びに第 60e 条第 1 項及び第 60f 条第 1 項に基づく索引作成、目録作成及び修復を目的とする複製
3. 第 60d 条第１項に基づく学術的な研究を目的としたテキスト及びデータマイニングの意味における複製(3) 相当なる報酬に関し使用に即した算出を行うにあたっては、包括的な報酬又は使用に関する代表的なサンプリングをもって足りる。ただし、第６０ｂ条及び第６０ｅ条第５項に基づく使用の場合は、このかぎりでない。
(4) 相当なる報酬を求める請求権は、集中管理団体によってのみ行使することができる。
(5)使用者が施設内においてその行為を行う場合には、専らその施設が報酬の債務者にあたる。複製で、第５４条乃至第５４ｃ条に基づき第１項第２文に従い報酬を受けるものに関しては、専らこの定めが適用される。

なお第 60h 条が規定する相当報酬請求権は、第 4 款「授業、学術及び諸機関に関して法律により許容される使用」に対して適用されるため、第 44b 条は適用外である。よって、

209 前掲注 205）。
210 邦訳は著作権情報センター（本山雅弘訳）「外国著作権法 ドイツ編」
https://www.cric.or.jp/db/world/germany.html より、ただし 2021 年の「デジタル単一市場に求められる著作権に対応するための法律」による改正箇所（下線部）は MURC 仮訳。

64

企業が営利目的の TDM を第 44b 条の範囲内で実施する限りにおいて、著作物の複製に係る報酬は発生しない211。ただし、著作者が第 44b 条第 3 項における権利留保を行った上で、利用者との間でライセンス契約を取り交わした場合には報酬が発生する212。
UrhG 第 69d 条第 6 項において、コンピュータ・プログラムに対しては第 60d 条に基づく研究目的での TDM の権利制限規定は適用されないと規定されている。
（４）主要な議論・学説①ドイツ文化評議会の声明「人工知能と著作権」について文化協会の統括団体であるドイツ文化評議会は、2023 年 6 月に「人工知能と著作権213」というテーマで声明を公表しており、生成 AI における入力及び出力を巡る著作権法上の課題を整理し、AI 開発者に透明性義務を課し、著作者による権利留保の実効性を担保することが必要であるとしている。概要は以下のとおりである。

１)入力について
生成 AI の開発においては、学習目的にて膨大な量の作品が複製されることとなる。この点について、複製権は著作者や著作隣接権者にあり、本来は権利者の承諾が必要である。
ただし、生成 AI の開発側が学習元データの許諾を得る事例はほとんどみられず、よって生成 AI の学習が TDM に関する権利制限規定の対象となるかという点が議論となっている。
営利目的の TDM の場合、UrhG 第 44b 条第 2 項により、合法的にアクセス可能な著作物については複製が認められており、ここで言う「合法的にアクセス可能」とは、著作物がインターネット上で自由にアクセスできる状態や、ライセンスに基づき利用者がデジタルコンテンツにアクセスできる状態を指す。ただしドイツ文化評議会は、学習元データを取得するための Web スクレイピングにて、UrhG 第 44b 条第 2 項に規定されているように合法的にアクセスできる著作物とそうでない著作物を区別することは難しいのではないかと指摘している。

２)出力について
UrhG 第 2 条にて、保護を受ける著作物を個人的かつ精神的な創作に限ると規定しており、AI が自律的に生成したアウトプットについては、著作権法上の保護の対象外である。ただし、ドイツ文化評議会は、人間による創作活動のヒントとして生成 AI のアウトプットが使われる場合など、実際には著作権で保護すべき作品と保護すべきでない作品の区別には困211 前掲注 203）。
212 前掲注 203）。
213 Deutscher Kulturrat, Künstliche Intelligenz und Urheberrecht, https://www.kulturrat.de/positionen/kuenstlicheintelligenz-und-urheberrecht/

65難が伴い、CMO は課題に直面すると想定している。

②TDM に対する著作者の相当報酬請求権について
１)「デジタル単一市場に求められる著作権に対応するための法律」に伴う法改正以前の規定について
独国における TDM に関する権利制限規定は、2018 年 3 月に制定された「知識社会の近年の要請に著作権法をハーモナイゼーションさせることに関する法律」（学術著作権法[UrhWissG]）により UrhG 第 60d 条（当時）が新設され、非営利の研究目的による TDM が権利制限規定の対象となった。権利制限規定の適用範囲は、EU の情報社会指令第 5 条第 3
項第 a 号により、非営利の範囲内における、学術的な研究のための著作物の利用を対象として、EU 加盟国が権利制限規定を設けることが認められていたことを根拠としていた214。
図表 37 2018 年 3 月当時の UrhG 第 60d 条215216
第６０ｄ条 テキスト及びデータマイニング(1) 多数の著作物（原資料）を学術的な研究を目的として自動的に解析するためには、次の各号に掲げることは許される。
1. 原資料を、当該原資料に基づき、とりわけ標準化、構造化及び類型化を通じて解析可能なコーパスを作成するために、自動的かつ体系的に複製すること
2. そのコーパスを、共通の学術的な研究に関して明確に限定された範囲の者に対し、及び、学術的な研究の質に関する審査を目的として個々の第三者に対し、公衆提供すること
この場合において、使用者は、非商業的な目的のみを追求することができる。
(2) データベースの著作物が前項の条件に従って使用されるときは、第５５ａ条第１文に基づく通常の使用とみなされる。データベースの重要でない部分が前項の条件に従って使用されるときは、第８７ｂ条
第１項第２文及び第８７ｅ条の意味において、データベースの通常の利用及びデータベース製作者の正当な利益と適合するものとする。
(3) コーパス及び原資料を複製したものは、研究作業の終了の後、消去し、その公衆提供は終了しなけ
ればならない。ただし、コーパス及び原資料を複製したものを、第６０ｅ条及び第６０ｆ条に定める機関に対し持続的な保存を目的として引き渡すことは、許される。

法改正前には、当時の UrhG 第 60h 条により、TDM についても著作者が相当報酬請求権を有すると規定されていた。DSM 著作権指令のリサイタル(17) 217 において、研究目的のTDM の場合、報酬請求の対象とすべきではないと規定されているとの指摘が議会にてなされ218、2021 年５月の「デジタル単一市場に求められる著作権に対応するための法律」に伴う法改正により、研究目的の TDM は報酬請求の対象から除外された。
214 前掲注 203）。
215 前掲注 205）。
216 邦訳は著作権情報センター（本山雅弘訳）・前掲注 210）。
217DSM 著作権指令のリサイタル(17)において、「学術研究を行う者に限定される例外の性質および適用範囲を考慮すると、当該例外が権利者に生じさせる潜在的な害はごくわずかであると考えられる。したがって、加盟国は、本指令によって導入されたテキストおよびデータマイニングの例外に基づく使用に関して、権利者に対する補償を規定するべきではない。
」と記載されている（EUR-Lex, Directive (EU) 2019/790
of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single
Market and amending Directives 96/9/EC and 2001/29/EC (Text with EEA relevance.)。邦訳は著作権情報センター（井奈波朋子訳）
・前掲注 69））。
218 Deutscher Kulturrat・前掲注 213）。

66

なお、DSM 著作権指令の国内法制化に向けた議論が行われていた 2019 年 9 月当時、ドイツ文化評議会は、権利制限に伴う著作者の損害は最小限に留まるとの DSM 著作権指令リ
サイタル(17)の前提は証明されておらず、ドイツ法に基づく相当報酬請求権を維持すべきとの意見を表明していた219。
一方で研究目的以外の TDM について、DSM 著作権指令第 4 条では、第 5 条（教育に関する権利制限規定）のように加盟国が補償について規定できるとのオプションがなく、また著作者側に権利留保が認められていることから、UrhG 第 44b 条においては補償について規定されなかった220。
旧法が適用されていた 2018 年 3 月 1 日から 2021 年 6 月 7 日までの期間における補償金について、言語の著作物を扱う CMO である VG WORT は、一括での支払いを求めて、各州文部大臣常設会議（KMK）221の図書館著作権使用料委員会と交渉しているが、2023 年 4 月時
点において仲裁手続は中断している222。

２)UrhG 第 44b 条第 3 項における権利留保等を利用した報酬の獲得について
営利目的の TDM について、UrhG 第 44b 条第 3 項により、著作者には TDM による利用を防ぐため権利留保できる規定がある。この規定を利用し CMO が権利留保を取りまとめた
上で、VGG 第 51 条に基づく ECL を導入すべきであるとの議論がある223。ただし、著作者には VGG 第 51 条第 2 項により ECL からのオプトアウトが認められている。ECL を導入した場合、大手企業が ECL からオプトアウトした上で、個別に AI 開発企業とライセンス契約を結び、その他の著作者の交渉力が弱まり、ライセンス料を請求できなくなる可能性があり、ECL の導入による解決は難しいとの指摘もある224。
権利留保を利用した報酬の獲得が難しいため、著作者がライセンス契約を結んだ著作物のみを学習の対象として認めるように法改正すべきとの意見もあるが、これについては AI
開発企業側が利用する学習データの質が下がるのではないかとの懸念や、大手の AI 開発企
業がライセンス料を支払える一方で、支払いが難しいスタートアップ企業にとって参入障壁になるのではないかとの意見、EU の研究立地としての優位性が失われるのではないかとの意見があり225、対応が難しい。
このように学習の段階において規制をかけ、著作者に報酬を還元することには様々な課

219 Deutscher Kulturrat, Stellungnahme des Deutschen Kulturrates zur Umsetzung der DSM-Richtlinie und derOnline-SatCab-Richtlinie, https://www.kulturrat.de/positionen/stellungnahme-des-deutschen-kulturrates-zurumsetzung-der-dsm-richtlinie-und-der-online-satcab-richtlinie/
220 Deutscher Kulturrat・前掲注 213）。
221 独国においては、教育行政に関する基本的な権限を連邦政府ではなく各州が有していることから、州を超えた単位での意思決定が必要な事項については、常設の各州文部大臣常設会議（KMK）が行う。
222 VG WORT, Transparenzbericht nach § 58 VGG für das Geschäftsjahr 2022,
https://www.vgwort.de/fileadmin/vg-wort/pdf/veroeffentlichungen/transparenzberichte/Transparenzbericht_2022.pdf
223 Benjamin Raue 氏へのヒアリングによる（2023 年 12 月 8 日実施）。
224 Benjamin Raue 氏へのヒアリングによる（2023 年 12 月 8 日実施）。
225 Benjamin Raue 氏へのヒアリングによる（2023 年 12 月 8 日実施）。

67

題があるため、出力に対して補償金が支払われる仕組みが構築されるべきだとの議論の方が活発である226。

③企業による生成 AI の学習について
大学や非営利団体が作成したデータセットを用いた、企業による生成 AI の学習について、
例えば Google 社の画像生成 AI である Imagen、Meta 社の動画生成 AI である Make-A-Video、
Stability AI 社の画像生成 AI である Stable Diffusion などの学習段階で、独国の非営利団体である LAION227 のデータセットが用いられていると指摘されている228 。LAION 側は、画像
URL と当該画像の代替テキストのリストを整理し、当該データセットを画像生成 AI の学習のために使用するためには、データセットの使用者側がダウンロードツールを用いて、画像をダウンロードする必要があるとしており229 、あくまでデータの複製は使用者にて実施されているとのスタンスを取っている。
また、上記の画像生成 AI を開発している Google 社や Meta 社は米国の企業であり、Stability AI 社は英国の企業であることから、UrhG 第 44b 条・第 60d 条の問題ではなく、米国法におけるフェアユースの問題や英国法の問題として論じられている230。

④その他の議論について
2019 年に DSM 著作権指令が出され、同指令に基づき UrhG を改正した時点では生成 AI
による影響を考慮できなかったとして、生成 AI の普及に著作権法が対応できていないとする主張もあり、2023 年 4 月以降、先述したドイツ文化評議会、著作権イニシアチブ（労働組合やギルドからなる著作権団体）など、学習元データの著作者の権利保護や生成 AI による権利侵害などの観点の意見表明が相次いでいる。例えば著作権イニシアチブの声明では、
生成 AI の学習において透明性を確保することを求めており、また無報酬で生成 AI の学
習・出力がなされている点を問題視し、EU の AI 規則による規制や著作権法にて対応すべ

226 Benjamin Raue 氏へのヒアリングによる（2023 年 12 月 8 日実施）。
227 米スタンフォード大インターネット観測所（Stanford Internet Observatory）により、2023 年 12 月にLAION のデータセット内に児童の性的画像のデータが含まれていた（Investigation Finds AI Image
Generation Models Trained on Child Abuse, https://cyber.fsi.stanford.edu/io/news/investigation-finds-ai-imagegeneration-models-trained-child-abuse）ことを指摘され、同月にはデータセットが公開を一時停止し、その後違法なコンテンツを検出して削除するフィルタを改善し、当該データを削除することで再開した（LAION, SAFETY REVIEW FOR LAION 5B, https://laion.ai/notes/laion-maintanence/）という。
228 WAXY, AI Data Laundering: How Academic and Nonprofit Researchers Shield Tech Companies fromAccountability, https://waxy.org/2022/09/ai-data-laundering-how-academic-and-nonprofit-researchers-shield-techcompanies-from-accountability/
229 LAION, FAQ, https://laion.ai/faq/
230 WAXY, AI Data Laundering: How Academic and Nonprofit Researchers Shield Tech Companies fromAccountability, https://waxy.org/2022/09/ai-data-laundering-how-academic-and-nonprofit-researchers-shield-techcompanies-from-accountability/68

きとしている231。
独国のメディア企業体であるベルテルスマンの CEO であるトーマス・ラーベ氏はメディアにおいて、生成 AI の存在はクリエイターによる創作をレベルアップさせる機会であるとし、傘下の制作会社にて AI を活用し字幕を作成するなど、積極的に AI を活用する姿勢を打ち出している232。

（５）主要な裁判例
生成 AI に関する裁判例はみられず、独国内では米国や英国における裁判例が取り上げられている233234状況にある。なお独国においては、米国のような巨大 AI 開発企業は存在せず、
Aleph Alpha 社などのスタートアップ企業や中小企業により AI の開発がなされている235ことから、独国内の AI 開発企業に対する訴訟は起こりにくい土壌にある。
（６）関連するデータ
AI 開発・学習において、TDM の権利制限規定に該当しない場合の割合などを示したデータはみられない。

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
UrhG においては TDM に関する権利制限規定として、目的を問わず TDM 全般に適用される第 44b 条と、研究目的の TDM にのみ適用される第 60d 条が存在する。第 60d 条の適用対象は第 2 項と第 3 項に定義されており、研究機関（大学や研究所等）、図書館、博物館、公文書館、個人の研究者等が認められている。研究機関においては、「営利を目的としない」「利益を科学研究に再投資する」「国が認めた職務権限内において、公益のために活動する」との条件のうち、いずれかを満たす必要がある236。産学連携において、第 60d 条に
231 Initiative Urheberrecht, Urheber:innen und Künstler:innen fordern Maßnahmen zum Schutz vor generativer KI in
der Europäischen KI-Verordnung, https://urheber.info/media/pages/diskurs/ruf-nach-schutz-vor-generativerki/03e4ed0ae5-1681902659/finale-fassung_de_urheber-und-kunslter-fordern-schutz-vor-gki_final_19.4.2023_1250.pdf
232 Financial Times, AI is an opportunity for creative industries, says Bertelsmann boss,https://www.ft.com/content/1a02c92c-b5e6-454d-a303-44b7db04e306
233 例えば独国を代表する著作権メディア法分野の法学雑誌 ZUM を監修するなど、知的財産権の分野における代表的な研究所である著作権メディア法研究所（IUM）は、米国の画像代理店 Getty Images とアーティストが、画像生成 AI「Stable Diffusion」の開発者を著作権侵害にて米国および英国の裁判所に提訴した事例や、米国人作家がカリフォルニア州で Open AI と Meta 社を相手に、AI モデルの学習に用いられた
データセットの一部が出版物から違法に引用されたと主張し訴訟に至った事例を取り上げている。
234 Institut für Urheber- und Medienrecht, Ankündigung des IUM-SYMPOSIONS am 10.11.2023 zum Thema:
Generative K.I. und das Urheberrecht, https://www.urheberrecht.org/events/20231011.php
235 Deutscher Bundestag, Regulierung und Förderung generativer KI,
https://www.bundestag.de/presse/hib/kurzmeldungen-950174
236 前掲注 203）。

69

基づく TDM を実施することも想定される一方で、民間企業が株主として研究組織に対して支配力を持つなど、民間企業が研究組織に対して決定的な影響力を有し、研究成果に対して優先的にアクセスできる場合は第 60d 条の対象として認められない237。
図表 38 UrhG 第 60d 条238239（再掲）第６０ｄ条 テキスト及びデータマイニング(1) テキスト及びデータマイニング（第 44b 条第１項及び第２項前段）のための複製は、学術的な研究を目的として、次の規定に従って許可される。
(2) 研究機関は、複製を行う権利を有する。研究機関とは、学術的な研究を行う大学、研究所またはその他の機関であって、以下の条件を満たすものをいう。
1. 営利を目的としないこと
2. 全ての利益を科学研究に再投資すること
3. 国が認めた職務権限の枠内で、公益のために活動していること
研究組織に決定的な影響力を有し、学術的な研究の結果に優先的にアクセスできる民間企業と協力する研究組織は、第 1 文に基づく権利を有しない。
(3) 次の者も、複製を行う権利を有する。
1.図書館および博物館（ただし、一般に公開されていることを条件とする）、ならびに公文書館および映画または音声遺産機関（文化遺産機関）
2.個人の研究者。ただし、営利を目的としないことを条件とする。
（後略）

適法性の要件としては、複製の対象は合法的にアクセス可能な著作物である必要があり、具体的には著作物がインターネット上で自由にアクセスできる状態や、ライセンスに基づき利用者がデジタルコンテンツにアクセスできる状態を指し240 、学習の対象を海賊版サイトなどから入手した場合は侵害した複製とみなされる。UrhG 第 44b 条に基づく TDM においては、機械可読形式での権利留保が著作者に認められており、TDM は権利留保が実施されていない著作物を対象とする必要がある。
図表 39 UrhG 第 44b 条241242（再掲）
第 44b 条 テキスト及びデータマイニング(1) テキスト及びデータマイニングとは、単一または複数のデジタル著作物またはデジタル化された著作物か
ら、特にモデル、傾向、相関に関する情報を抽出するために、自動化された分析を行うことである。
(2) テキスト及びデータマイニングのために、合法的にアクセス可能な著作物を複製することは許可される。
複製物は、テキスト及びデータマイニングのために必要でなくなった時は、削除しなければならない。
(3) 第 2 項第 1 文による利用は、権利者がその権利を留保していない場合にのみ許される。オンラインでアクセス可能な著作物の場合の利用の留保は、機械可読形式で作成された場合にのみ有効とする。

（２）透明性の有無やその条件・判断基準等
研究目的の TDM について、UrhG 第 60d 条第 5 項により、複製物は学術的な研究またはその検証に必要な限り、不正利用に対する適切な保護措置を講じて保存することができる

237 前掲注 203）。
238 前掲注 205）。
239 邦訳は MURC 仮訳。
240 前掲注 203）。
241 前掲注 205）。
242 邦訳は MURC 仮訳。

70

と規定されている。なお必要性があれば永続的な保存も許容される243 。不正利用に対する適切な保護措置については、具体的な定義まではされておらず、またこの規定に関しては
TDM の可能性を不当に妨げるものであってはならないとされている244。
UrhG 第 60d 条第 6 項により、TDM に関する多数のアクセスやダウンロード要求により、他の利用者によるネットワークへのアクセスが著しく制限される場合などにおいて、権利者は IP アドレスの検証やユーザー認証等の必要な措置を講じることができる245。ただしこの措置はシステムのセキュリティや安全性を維持する上で必要な範囲を超えてはならず、TDM の可能性を不当に制限するものであってはならない246。
図表 40 UrhG 第 60d 条247248（再掲）第６０ｄ条 テキスト及びデータマイニング（中略）(5) 第 2 項および第 3 項第 1 号に基づく権利を与えられた者は、第 1 項に基づく複製物を、学術的な研究または学術的な知見を検証する目的に必要な限り、不正利用に対する適切な保護措置を講じて、保存することができる。
(6)権利者は、第 1 項に基づく複製により自己のネットワーク及びデータベースの安全性及び完全性が損なわれることを防止するために必要な措置をとる権限を有する。

研究目的以外の TDM においては、TDM において必要でなくなった時に、複製物は削除
しなれければならない。
図表 41 UrhG 第 44b 条249250（再掲）第 44b 条 テキスト及びデータマイニング（中略）(2) テキスト及びデータマイニングのために、合法的にアクセス可能な著作物を複製することは許可される。
複製物は、テキスト及びデータマイニングのために必要でなくなった時は、削除しなければならない。
（後略）（３）留保規定またはオプトアウトの有無やその条件
UrhG 第 44b 条に基づく TDM においては、機械可読形式での権利留保が権利者に認められており、TDM は権利留保が実施されていない著作物を対象とする必要がある。あくまで、権利者が権利留保を実施する可能性を確保するための規定であることから、法規定上は機械可読であれば、奥付や普通取引約款への記載等においても権利留保は有効となる251 が、技術的裏付けを持って記述されたものではなく、議論においては混乱している。
機械可読形式での権利留保に実効性があるかという点は議論がなされているところであ243 前掲注 203）。
244 前掲注 203）。
245 前掲注 203）。
246 前掲注 203）。
247 前掲注 205）。
248 邦訳は MURC 仮訳。
249 前掲注 205）。
250 邦訳は MURC 仮訳。
251 前掲注 203）。

71

り、データベースの所有者側では robots.txt を用い、AI の学習に用いられることを防ぐ対応策が取られている252。
UrhG 第 60d 条に基づく研究目的での TDM は権利留保が認められていない。
図表 42 UrhG 第 44b 条253254（再掲）第 44b 条 テキスト及びデータマイニング(1) テキスト及びデータマイニングとは、単一または複数のデジタル著作物またはデジタル化された著作物か
ら、特にモデル、傾向、相関に関する情報を抽出するために、自動化された分析を行うことである。
(2) テキスト及びデータマイニングのために、合法的にアクセス可能な著作物を複製することは許可される。
複製物は、テキスト及びデータマイニングのために必要でなくなった時は、削除しなければならない。
(3) 第 2 項第 1 文による利用は、権利者がその権利を留保していない場合にのみ許される。オンラインでアクセス可能な著作物の場合の利用の留保は、機械可読形式で作成された場合にのみ有効とする。

また、Beck Online（独国における著名な法令関連データベース）については権利留保をしている旨が公表されている。
図表 43 Beck Online による権利留保255
第９条 所有権1 項 顧客は、ここでいうデータベースが、ベック社によって作成されたデータベースシステムないしドイツ著作権法（UrhG）第 4 条 2 項、第 87a 条 1 項の意味におけるデータベースであることを認識するものとする。関連するコンピュータプログラムはドイツ著作権法（UrhG）第 69a 条以下の保護下にあり、解説書および文書類ならびに提供される著作物は ドイツ著作権法（UrhG）第 2 条の保護対象となる。第三者の保護対象著作物に関する権利は影響を受けない。
2 項 出版社は、著作権法（UrhG）第 44b 条 3 項に基づき、いずれもテキストマイニングおよびデータマ
イニングを目的として、同法 44b 条 2 項 1 号の意味におけるデータベースおよび電子メールサービスのコンテンツの複製を行う権利、および同法 44b 条 2 項 1 号との関連において同法第 87c 条 1 項 4号の意味するところのデータベースの形態または範囲に関し、その本質部分の複製を行う権利を留保するものとする。
（後略）（４）学習に関する補償金の有無やその条件
UrhG 第 60h 条第 2 項により、第 60d 条に基づく研究目的の TDM は相当報酬請求権の対象外である、つまり複製にあたり補償金を要さないと規定されている。
図表 44 UrhG 第 60h 条256257（再掲）第６０h 条 法律により許容される使用に関する相当なる報酬(1) 著作者は、この款の定めに従う使用に関して、相当なる報酬の支払いを求める請求権を有する。複製は、第５４条乃至第５４ｃ条に基づいて、報酬を受ける。
(2) 前項にかかわらず、次に掲げる使用については、報酬を要しない。
1. 第６０ａ条第１項第１号及び第３号並びに同条第２項に基づく教育施設の構成員及びその家族のためにする公衆再生で、公衆提供を除くもの

252 Benjamin Raue 氏へのヒアリングによる（2023 年 12 月 8 日実施）。
253 前掲注 205）。
254 邦訳は MURC 仮訳。
255 C.H.Beck （エヌオンライン訳）「ベックオンライン・ポータルおよび電子メールサービス用一般取引条件」https://n-online.jp/beck_agb.pdf
256 前掲注 205）。
257 邦訳は著作権情報センター（本山雅弘訳）・前掲注 210）
。ただし 2021 年の「デジタル単一市場に求められる著作権に対応するための法律」による改正箇所（下線部）は MURC 仮訳72

2. 第 60e 条第 1 項及び第 6 項並びに第 60f 条第 1 項及び第 3 項に基づく保存を目的とする複製、並びに第 60e 条第 1 項及び第 60f 条第 1 項に基づく索引作成、目録作成及び修復を目的とする複製
3. 第 60d 条第１項に基づく学術的な研究を目的としたテキスト及びデータマイニングの意味における複製(3) 相当なる報酬に関し使用に即した算出を行うにあたっては、包括的な報酬又は使用に関する代表的なサンプリングをもって足りる。ただし、第６０ｂ条及び第６０ｅ条第５項に基づく使用の場合は、このかぎりでない。
(4) 相当なる報酬を求める請求権は、集中管理団体によってのみ行使することができる。
(5)使用者が施設内においてその行為を行う場合には、専らその施設が報酬の債務者にあたる。複製で、第５４条乃至第５４ｃ条に基づき第１項第２文に従い報酬を受けるものに関しては、専らこの定めが適用される。

第 60h 条が規定する相当報酬請求権は、第 4 款「授業、学術及び諸機関に関して法律により許容される使用」に対して適用されるため、第 44b 条は適用外である。よって、企業が営利目的の TDM を第 44b 条の範囲内で実施する限りにおいて、著作物の複製に補償金は発生しない258。ただし、著作者が第 44b 条第 3 項における権利留保を行った上で、利用者との間でライセンス契約を取り交わした場合には報酬が発生する259 他、適法性の要件として、利用者がライセンスによりデジタルコンテンツにアクセスできる状態が想定されている260。著作者に対して適切な報酬が支払われるようにする仕組みについては CMO にて議論がなされている。

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
UrhG 第 2 条により、個人的かつ精神的な創作のみを著作物として定義した上で、第 1 条により文学、学術、及び美術の著作物の著作者を著作権法の保護の対象としていることから、AI が自律的に生成したアウトプットについては、著作物性が認められない。
ただし人間による創作活動のヒントとして生成 AI のアウトプットが使われる場合など、実際には著作権で保護すべき作品と保護すべきでない作品の区別には困難が伴う恐れがあるとの議論もある261。
図表 45 UrhG 第 1・2 条262263
第１条
文学、学術、及び美術の著作物の著作者は、その著作物について、この法律の定めるところに従い保護を受ける。
第２条 保護を受ける著作物
258 前掲注 203）。
259 前掲注 203）。
260 前掲注 203）。
261 Deutscher Kulturrat・前掲注 213）。
262 前掲注 205）。
263 邦訳は著作権情報センター（本山雅弘訳）・前掲注 210）。

73

(1) 保護を受ける文学、学術、及び美術の著作物には、とりわけ、次に掲げるものが属する。
1．文書、演説及びコンピュータ・プログラムのような言語の著作物
2．音楽の著作物
3．無言劇の著作物 舞踊の著作物を含む。
4．造形美術の著作物 建築及び応用美術の著作物並びにそれらの著作物の下図を含む。
5．写真の著作物 写真の著作物と類似の方法により作成される著作物を含む。
6．映画の著作物 映画の著作物と類似の方法により作成される著作物を含む。
7．図面、設計図、地図、略図、図表及び立体描写のような学術的又は技術的方法による描写(2) この法律の意味における著作物とは、個人的かつ精神的な創作のみをいう。

また生成 AI によるアウトプットについて、UrhG 第 2 条における著作物であると欺いた場合を想定すると、著作者として表示されている者に対し、反証があるまでは著作物の著作者とみなす UrhG 第 10 条の正当性が議論の対象になるとの指摘があり264、この規定については改正の必要があるとの議論がある265。
図表 46 UrhG 第 10 条266267
第１０条 著作者又は権利保有者の推定(1) 発行された著作物の複製物に、又は造形美術の著作物の原作品に、著作者として通常の方法により表示されている者は、反証があるまでは、その著作物の著作者とみなされる。著作者の変名又は雅号としてすでに知られた表示についても、同様とする。
(2) 著作者が前項に基づいて表示されていないときは、著作物の複製物に刊行者として表示されている者
が、著作者の権利を行使する権限を有するものと推定する。刊行者の表示がないときは、出版者が、権限を有するものと推定する。
(3) 排他的使用権の保有者に関しては、仮の権利保護の手続が行われ、又は不作為請求権が行使されるものと認められるときは、第１項の推定を準用する。推定は、著作者又は著作隣接権の当初の保有者に関しては、適用しない。

（２）著作権侵害の判断基準及び運用実態
AI による生成物に対する判例はなく、あくまで議論における基準であるが、人間による創作物が他者の著作権を侵害した場合と同様に、既存の作品を使い AI の学習がなされた上で、AI による生成物が過去の作品と全く同じ、もしくは再認識できる場合、侵害があるとみなされるとみられる268 。ただし、全く関係のない著作物を使い学習させた上で、その結果、既存の著作物に似たアウトプットがなされた場合、これは著作権の偶然の一致と同様に、著作権侵害ではないとみなされるべきだとの指摘もある269。生成 AI によるアウトプッ
トが著作権を侵害した場合、法律上は生成 AI を用いない著作権侵害と同様に扱われる270。
著作権による保護は前述の通り、人間による創作物のみが対象となる一方で、著作隣接権については、生成 AI を用いた創作物について、一部権利を AI の運営会社に付与するな

264 Institut für Urheber- und Medienrecht・前掲注 234）。
265 Jan Bernd Nordemann 氏へのヒアリングによる（2023 年 12 月 4 日実施）。
266 前掲注 205）。
267 邦訳は著作権情報センター（本山雅弘訳）・前掲注 210）。
268 Jan Bernd Nordemann 氏へのヒアリングによる（2023 年 12 月 4 日実施）。
269 Jan Bernd Nordemann 氏へのヒアリングによる（2023 年 12 月 4 日実施）。
270 Benjamin Raue 氏へのヒアリングによる（2023 年 12 月 8 日実施）。

74

ど、AI による生成物を対象に含めてもよいのではないかとの議論がある271。
また生成 AI によるアウトプットについて、UrhG 第 51a 条のカリカチュア、パロディ及びパスティーシュを対象とした権利制限規定が対象となる可能性がある。
図表 47 UrhG 第 51a 条272273
第５１ａ条 カリカチュア、パロディ及びパスティーシュ
カリカチュア、パロディ及びパスティーシュを目的とする公表された著作物の複製、頒布及び公衆への伝達は許可される。第 1 文に基づく権限には、著作権又は関連する権利によって保護されている場合であっても、使用されている著作物の画像その他の複製物の使用を含むものとする。

（３）AI 生成物であることの明示の要否
独国の法律等において、該当する規定はみられないが、独国は EU 加盟国であるため EUの AI 規則に従う。また生成 AI については、独国においても米国製ツールの影響力が大きいことから、AI が生成したとの旨の電子透かしを表示する等の、米国政府と大手 AI 開発
企業間の合意について、独国にも影響を及ぼすと見込まれている274。

４．生成 AI サービスの運用実態
ドイツにおいては米国のような巨大企業は存在せず、Aleph Alpha 社などのスタートアップ企業や中小企業により AI の開発がなされている275。なお独国における代表的な生成 AI
開発企業、Aleph Alpha 社が展開する大規模言語モデル「Luminous」シリーズは、クラウド
環境ではなくオンプレミスであっても実装可能であり、柔軟なカスタマイズが可能である
276

ことから、金融や医療、法律、行政、セキュリティ分野等の企業にて活用されている277 。

なお、Aleph Alpha 社は EU の AI 規則について、定義のない用語が多数存在し、これによる法的不確実性があるとはしつつも、トリローグでの妥結を歓迎し、AI 規則を遵守するとの声明を公表している278。他、AI を用いた翻訳ツールである DeepL 翻訳も独国のサービスである。

271 Jan Bernd Nordemann 氏へのヒアリングによる（2023 年 12 月 4 日実施）。
272 前掲注 205）。
273 邦訳は MURC 仮訳。
274 Deutscher Bundestag, Umgang mit Künstlicher Intelligenz,
https://www.bundestag.de/presse/hib/kurzmeldungen-965566
275 Deutscher Bundestag・前掲注 235）
276 Aleph Alpha, Sovereign AI, https://aleph-alpha.com/
277 Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz, Große KI-Modelle für Deutschland, https://leam.ai/wpcontent/uploads/2023/01/LEAM-MBS_KIBV_webversion_mitAnhang_V2_2023.pdf
278 Aleph Alpha, Aleph Alpha begrüßt verhalten den politischen Kompromiss zum EU AI Act, https://alephalpha.com/de/aleph-alpha-begruesst-verhalten-den-politischen-kompromiss-zum-eu-ai-act/75

５．今後の動向（１）政府の動向
独国は EU 加盟国であり、EU の AI 規則の影響を大きく受ける。このため、国内法の改正により規制を目指す動きはなく、連邦司法省ホームページでは欧州における議論を紹介するページが生成 AI に関する唯一の情報掲示となっている。
2023 年 5 月に開かれた議会のデジタル委員会の公聴会においてには、AI 開発企業やドイ
ツ AI 協会から、独国には米国のような巨大企業は存在せず、中小企業により開発がなされているということを前提として、規制のレベルを低く保つべきだとの発言があった279。
2023 年 7 月には、最大野党の CDU 及び CSU の会派から、AI 規則の解釈について、過度に制限的な立場を取り、競争力を低下させるべきではないとの趣旨の動議が提出された280 。
これら AI 開発企業に有利な発言がなされる背景としては、連邦経済・気候保護省[略称はBMWK]が 2023 年 1 月に公表した AI に関するレポートにおいて、AI の基盤モデルのうち73%が米国由来であり、15%が中国に由来する等、独国及び欧州における AI 開発の遅れが示されたことがある。

（２）民間の動向
音楽著作物を扱う CMO である GEMA は、2023 年 5 月の総会において生成 AI について議論した281。議論の場では、生成 AI の活用という側面では、新しい音楽を生み出すヒントとなる、効果的なマーケティングが実施できるなど、クリエイターの助けになる一方で、生成 AI による学習については、著作者の同意なく、出典表記もなく、報酬や補償もなく、膨大な量のデータが収集されており、法的な状況の整理が技術開発から遅れているが故に、
クリエイターの知的財産権が侵害されているとしている。その上で、生成 AI で使用される素材について、その起源及び著作者を追跡できるようにすることが、CMO の主要な業務の１つとなると予想している。なお UrhG 第 44b 条に基づく権利留保について、GEMA では
無報酬での TDM を困難にすべく、GEMA が有するレパートリーに対する権利留保を取りまとめた上で、当該レパートリーについてのライセンス供与の可能性を探る構想がある282 。
また、GEMA は、SACEM（仏国の音楽分野の CMO）と共同でアンケートを実施し、そ279 Deutscher Bundestag・前掲注 235）。
280 Deutscher Bundestag, Union: Unklarheiten im AI Act beseitigen,https://www.bundestag.de/presse/hib/kurzmeldungen-957046
281 GEMA, Mitgliederversammlung 2023: GEMA modernisiert Verteilung im Wachstumsmarkt Online und setzt
Zeichen für Kulturförderung, https://www.gema.de/de/w/mitgliederversammlung-2023-gema-modernisiertverteilung-im-wachstumsmarkt-online-und-setzt-zeichen-fur-kulturforderung1#:~:text=Vom%209.,GEMA%20die%20Kreativen%20st%C3%A4rken%20will.
282 GEMA, KI-generierte Werke: Ist das alles nur geklaut?, https://www.gema.de/de/w/ki-ist-das-alles-nurgeklaut?p_l_back_url=%2Fde%2Fsuchergebnis%3Fpage_number_ee8456ad-fedf-756d-22401a9da9262f4e%3D2%26q%3DKI

76

の結果を公表している283。同アンケートによると、調査回答者の 35%が制作活動においてAI を利用しており、特に 35 歳未満のクリエイターでは 51%が利用していることが明らかになった。一方で、71%が生成 AI の普及により音楽で生計を立てられなくなるのではないかと懸念しており、64%の回答者が AI の普及による利益よりもリスクが上回るとしている。
言語の著作物を扱う CMO である VG WORT では 2023 年 6 月の総会において、生成 AI の学習について、TDM に関する権利制限規定との兼ね合いや、将来的なライセンスの供与により適切な報酬を学習元データの著作者に支払うための方法について、議論がなされた284 。
また生成 AI が作成したアウトプットについて、著作権による保護の対象外であり、よって報酬は支払われない一方で、著作物を作成するために補助的に使われたケースとの区別が難しい場合があるとの点についても議論がなされ、これら生成 AI に関する議論について、
EU の AI 規則に代表される EU の議論を踏まえた上で、将来的には VG WORT 内にて作業部会を設置する予定であるとしている。
写真などを扱う CMO である VG Bild-Kunst は、生成 AI の学習元である画像の著作者に対し、適切な報酬が支払われるよう、EU の AI 規則を待って議論するとしている285。

283 GEMA, GEMA und SACEM stellen Studie zu Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf die Musikbranchevor, https://www.gema.de/de/w/gema-sacem-stellen-ki-studie-vor
284 VG WORT, Newsletter Juni zur Mitgliederversammlung 2023,
https://news.vgwort.de/online.php?u=chVFl4B1746
285 VG Bild-Kunst, Aktuelle politische Themen der Bild-Kunst, https://www.bildkunst.de/news/aktuellenews/detailansicht/aktuelle-politische-themen-der-bild-kunst

77

第６章

英国

１．AI に関する規定（１）著作権制度の概観①当該国の法律の特徴
2020 年 2 月 1 日（EU 離脱承認日の翌日）以降において、英国法は主に、判例法、制定法、国際条約から構成されている。なお、英国は、判例法主義に基づいており、制定法は判例法を修正・補完する役割として機能している。制定法についても、議会により制定される首位立法（Acts）と、議会制定法により、行政機関などに委任されることにより策定される従位立法（Regulations、Rules、Orders など）に分けられる。

②著作権法・著作権等管理事業法の成立経緯や位置づけ
英国の著作権に関する法律は、「1988 年著作権、意匠及び特許法」（the Copyright, Designs
and Patents Act 1988、以下、「著作権法」という。）として規定されている。
（２）AI をめぐる主要な規定①各規程の関係性
英国における AI をめぐる主要な規定として、英国で製造・流通する商品の安全性を保障するために策定された製品安全法の対象として、AI サービスを含む電子機器や医療機器、玩具等が含まれる場合がある286。消費者保護の観点からは、消費者権利法に基づき、AI を活用した製品、サービスを購入した消費者が保護対象となる可能性がある287。
特に、生成 AI に関連する主要な規定としては、コンピュータにより生成された著作物に関するに関する規定を定めた英国著作権法が適用されるほか、生成 AI に入力するデータや個人情報保護の観点からは、英国一般データ保護規則（以下、UK GDPR）が適用される288。
AI に関する独立の規定は存在していないものの、Information Commissioner’s Office（ICO）
より、AI とデータ保護に関するガイダンスが公表されているほか、違法コンテンツへの対策を義務化した英国オンライン安全法も関連すると考えられる。

286 GOV.UK, A pro-innovation approach to AI regulation, https://www.gov.uk/government/publications/airegulation-a-pro-innovation-approach/white-paper#box21
287 GOV.UK・前掲注 286）。
288 GOV.UK・前掲注 286）。

78

図表 48 AI 関連規定の関係性
英国AI規則
消費者権利法
英国オンライン安全法

AI全般
生成AI

著作権法
UK GDPR

生成・利用

開発・学習

著作権法

ユーザー

②UK GDPR における規定
自動的な手段か否かを問わず、個人データを扱う場合において、UK GDPR の適用対象となる。AI との関連でいえば、UK GDPR 第 5 条において、個人データの取扱の際に、明示的かつ合法的な目的をもって収集され、目的外の方法により処理されないことが求められている。そのため、AI の学習を目的として明示していない状態で取得した個人データを AIの学習に用いることはできない。

③AI とデータ保護に関するガイダンス
英 国 に お い て AI 規 則 に 相 当 す る 国 内 法 等 は 存 在 し な い 。 た だ し 、Information
Commissioner’s Office（ICO）より、「AI とデータ保護に関するガイダンス」が 2020 年 7 月
30 日に初版が公表、2023 年 3 月 15 日に最新版が公表されている。「AI とデータ保護に関するガイダンス」は、AI における公平性の要件を明確化するため、産業界からの要請を受けて作成・更新されているガイダンスである。具体の内容として、「AI の説明責任とガバナンス」、「AI の透明性の確保」、「AI における合法性の確保」、「AI における公平性の確保」、「AI におけるセキュリティとデータの最小化」、「AI における個人の権利の確保」といった項目が盛り込まれている。
特に、合法性の確保に関連する内容においては、AI の開発と導入に様々な方法により個人データを処理する必要があることから、個別の処理作業を要素分解し、それぞれの処理作業における目的と、それぞれの処理作業の合法性を担保する法的根拠を特定しておくことが必要であり、法的根拠の特定については、各事業者が適切に判断する必要があると言及している。特に、AI の開発と導入の段階を分けて考えることが、その状況やリスクが異なることから合理的であるとも言及している。
79

また、法的根拠の特定については、AI の開発や導入といった具体の処理を開始する前に実施すべき内容であり、プライバシーポリシーを通じて通知する必要があるほか、後日正
当な理由がなく、法的根拠を変更する（違った法制度に切り替える）ことはできないとされている。

④英国オンライン安全法など
2023 年 10 月 26 日、違法又は子どもに有害なコンテンツや活動によるリスクを特定・軽減・管理する義務をオンラインサービスのプロバイダに課し、個人にとってより安全なオ
ンラインサービスの提供を確保することを目的として、英国オンライン安全法（Online
Safety Act, 2023）が制定されている。同法において、SNS や検索サービスなど幅広いオン
ラインサービスを対象として、違法なコンテンツを速やかに消去することを可能とするシ
ステムやプロセスを導入することが求められている289。そのため、生成 AI が生成したコンテンツに法的に問題がある場合には、オンラインサービス提供企業に対して対応することが求められる。

（３）著作権法に関する規定の詳細①規定の背景英国における著作権の帰属については、英国著作権法において、コンピュータにより生成された著作物に対して著作物性が認められており、生成 AI など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についても著作物性が認められる。

②規定の内容英国では、著作権法第 9 条第 3 項に基づき、コンピュータ生成物（Computer Generated
Works、以下 CGW）について著作物性が認められている290。英国著作権法における定義は、著作権法第 178 条において、「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。
」と定義されている。
英国著作権法においては、著作権が発生する際の考え方として、創作性の有無は、労働、289 LEXOLOGY「英国オンライン安全法（Online Safety Act）の開設～その適用範囲と要対応事項の概要～」https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=afe93cc3-cc34-4d0e-bb87-ca27adc08578
290 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

80

技術、または判断（labour, skill, or judgment）を要素にして判断することとされている291 292。
また、著作権法にて示されている「必要な手筈」の例として、たとえば、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293。
図表 49 英国著作権法第 9 条第 3 項294
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。
図表 50 英国著作権法第 178 条295
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。

なお、著作権法第 12 条において、文芸、演劇、音楽又は美術の著作物の著作権の存続期間が定められている。通常の著作物の著作権の存続期間は、著作者の死後 70 年間、もしくは著作物の公表から 70 年間が経過するまでとされているものの、CGW の場合、著作権は著作物が生成された暦年の終わりから 50 年間を経過するまでとされている。
図表 51 英国著作権法第 12 条296
（文芸、演劇、音楽又は美術の著作物の著作権の存続期間）

291 The UK Copyright Service, UK Copyright LawFact sheet P-01,
https://copyrightservice.co.uk/copyright/p01_uk_copyright_law#:~:text=Copyright%20is%20an%20automatic%20ri
ght,the%20idea%20behind%20the%20creation.
292 坂田均「英国著作権法における著作者概念の形成」（同志社法学）293 GOV.UK, Artificial Intelligence and Intellectual Property: copyright and patents,
https://www.gov.uk/government/consultations/artificial-intelligence-and-ip-copyright-and-patents/artificialintelligence-and-intellectual-property-copyright-and-patents
294 著作権情報センター（今村哲也訳）
・前掲注 290）。
295 著作権情報センター（今村哲也訳）
・前掲注 290）。
296 著作権情報センター（今村哲也訳）
・前掲注 290）。

81

第 12 条(1)
以下の規定は、文芸、演劇、音楽又は美術の著作物の著作権の存続期間について効力を有する。
(2)
著作権は、以下の規定に従うことを条件として、著作者が死亡する暦年の終わりから 70 年の期間の終わりに消滅する。
(3)
著作者が知られていない著作物の場合には、著作権は、以下の規定に従うことを条件として、(a)
著作物が作成された暦年の終わりから 70 年の期間の終わりに消滅する。
(b)
その期間中に著作物が公衆に提供されるときは、著作物が最初にそのように提供される暦年の終わりから 70 年の期間の終わりに消滅する。
(4)
第 3 項(a)号又は(b)号に明示される期間の終了前に著作者の身元が知られることとなるときは、第 2 項の規定が適用される。
(5)
第３項の目的上、公衆への提供は、次に掲げる行為を含む。
(a)
文芸、演劇又は音楽の著作物の場合には、
(i)
公の実演
(ii)
公衆への伝達(b)
美術の著作物の場合には、
（i）
公の展示
(ii)
著作物を挿入している映画が公に上映されること。
(iii)
公衆への伝達ただし、著作物が公衆に提供されたかどうかをその項の目的上一般に決定する際には、いずれの無許諾の行為も、なんら考慮されない。
(6)
著作物の本国が EEA 加盟国でなく、かつ、著作物の著作者が EEA 加盟国の国民でない場
合には、著作権の存続期間は、本国において著作物に許与される期間となる。ただし、この期間は、第 2項から第 5 項までの規定に基づいて適用されることとなる期間を超えない。
(7)
コンピュータにより生成される著作物の場合には、前記の規定は、適用されず、著作権は、著作物が生成された暦年の終わりから 50 年の期間の終わりに消滅する。
(8)
この条の規定は、共同著作物又は合同著作物に関しては、次のように変更される。
(a)
第２項における著作者の死亡への言及は、次のように解釈される。
(i)
すべての著作者の身元が知られているときは、それらの者のうち最後に死亡した著作者の死亡への言及として。
(ii)
１人又は２人以上の著作者の身元が知られており、かつ、他の１人又は２人以上の著作者の身元が知られていないときは、身元が知られている最後に死亡した著作者の死亡への言及として。
(b)
第４項における知られることとなる著作者の身元への言及は、知られることとなるいずれもの著作者の身元への言及と解釈される。
(c)
第 6 項における EEA 加盟国の国民でない著作者への言及は、EEA 加盟国の国民であるいずれの著作者への言及でもないとして解釈される。
(9)
この条の規定は、国王の著作権若しくは議会の著作権（第 163 条から第 166 条の D まで参照）又は第 168 条に基づいて存続する著作権（ある種の国際機関の著作権）については適用されない。

CGW が職務著作により創作された場合においては、著作権法第 11 条 2 項の内容に基づき、雇用主に著作権が帰属する。
図表 52 英国著作権法第 11 条297

297 著作権情報センター（今村哲也訳）
・前掲注 290）。

82

（著作権の最初の帰属）
第 11 条(1)
著作物の著作者は、以下の規定に従うことを条件として、その著作物の著作権のいずれもの最初の所有者である。
(2)
文芸、演劇、音楽若しくは美術の著作物又は映画が、被雇用者によりその雇用の過程において作成される場合には、反対のいずれの協定にも従うことを条件として、その雇用主が、著作物の著作権のいずれもの最初の所有者である。
(3)
この条の規定は、国王の著作権若しくは議会の著作権（第 163 条及び第 165 条参照）又は第 168 条に基づいて存続する著作権（ある種の国際機関の著作権）については適用されない。

また、著作者人格権については、著作権法第 77 条で著作者に認められているものの、CGW については、著作権法第 79 条（権利の例外）の規定に基づき、著作者人格権は適用されない。
図表 53 英国著作権法第 79 条298
（権利の例外）第 79 条(1)
第 77 条（著作者又は監督として確認される権利）により付与される権利は、以下に定める
例外に従う。
(2)
この権利は、次の種類の著作物に関しては適用されない。
(a)コンピュータ・プログラム(b)
タイプフェイスの意匠(c)コンピュータ生成著作物のいずれも(3)
この権利は、著作物の著作権が当初第 11 条第２項（雇用の過程において作成される著作物）に基づく著作者の又は監督の雇用主に帰属していた場合には、著作権者により又はその許諾を得て行われるいずれのことにも適用されない。
(4)
この権利は、次に掲げる諸規定のいずれかに基づいて著作物の著作権を侵害しないこととなる行為により侵害されない。
(a)
第 30 条（ある種の目的のための公正利用）、録音物、映画又は放送による時事の事件の報道に関する限り。
(b)
第 31 条（美術の著作物、録音物、映画又は放送への著作物の付随的挿入）
(c)
削除
(d)
第 45 条（議会手続及び裁判手続）(e)
第 46 条第１項又は第２項（王立委員会及び法定調査）(f)
第 51 条（意匠文書及びひな型の使用）
(g)
削除
(h)
第 57 条又は第 66 条のＡ（著作権の消滅等についての推定に基づいて許される行為）(4A)
この権利は、第 1 部第 3 章の諸規定のいずれかに基づいて著作物の著作権を侵害しないこととなる行為により侵害されない。
(5)
この権利は、時事の事件の報道を目的として作成されるいずれの著作物に関しても適用されない。
(6)
この権利は、次に掲げる出版物における発行を目的として作成され、又はそのような発行を目的として著作者の同意を得て提供される文芸、演劇、音楽又は美術の著作物の次に掲げる出版物における発行に関しては、適用されない。
(a)
新聞、雑誌又は類似の定期刊行物

298 著作権情報センター（今村哲也訳）
・前掲注 290）
。

83

(b)
百科事典、辞書、年鑑その他の参照用の集合著作物(7)
この権利は、著作者又は監督が著作物の発行された複製物においてその者として以前確認されていない限り、次に掲げる著作物に関しては適用されない。
(a)
国王の著作権又は議会の著作権が存続する著作物(b)
第 168 条に基づいて著作権が当初国際機関に帰属していた著作物

また、テキストデータマイニングに関する権利制限規定は、著作権法第 28 条において、
英国著作権法第 3 章にて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。そのうえで、テキストデータマイニ
ングの実施について、著作権法第 28A 条において、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や、著作権法第 29A 条において、非商業的な目的における利用を許容する権利制限規定が設けられており、特に研究目的でなければ著作権法第 29A 条の規定は適用されないと解釈されている
299 300。

また、第 29A 条第 1 項では、「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」とされていることから、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。
加えて、同条第 5 項では、「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。
図表 54 英国著作権法第 28A 条301
（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
図表 55 英国著作権法第 29A 条302
（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

299 Intellectual Property Office, Artificial intelligence call for views: copyright and related rights,
https://www.gov.uk/government/consultations/artificial-intelligence-and-intellectual-property-call-forviews/artificial-intelligence-call-for-views-copyright-and-related-rights
300上野達弘・前掲注 60）。
301 著作権情報センター（今村哲也訳）
・前掲注 290）。
302 著作権情報センター（今村哲也訳）
・前掲注 290）。

84

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。

著作権法第 29A 条の規定に基づき、著作権者の許諾なくテキストデータマイニングを実施することが可能である。その際、著作権者に対する報酬等の支払も不要である。また、著作権者や著作権者に代わるものが実施した抑制的な手段により著作物にアクセスできない事態を念頭に置き、公開された著作物へのアクセスが阻止された場合、阻止された者の代表者は、著作権法第 296ZE 条第 2 項及び第 296ZEA 条に基づき、知的財産庁を所管する担当大臣あてに届け出ることができる。届出を受けた担当大臣は、著作権法第 296ZE 条第3 項及び第 296ZEA 条第 3 項に基づき、届け出の対象となった著作物へのアクセス手段や協定等が存在するかどうか確認すること、及び著作権者が届け出を行った主体に対し、著作物へのアクセスや複製を可能とする措置を提供するかを確認することを目的として、必要又は得策であると所管大臣が認める指示を与えることができるとされている。なお、著作権法第 296ZE 条第 9 項に基づき、技術的に保護され、契約に基づいて利用できる民間企業が提供する有料データベースについては、適用されない。
図表 56 英国著作権法第 296ZE 条303
第 296 条の ZE （許される行為を有効な科学技術手段が阻止する場合における救済）(1)
この条において、「許される行為」とは、著作権の存続にかかわらず、附則第５の A 第１部に列挙するこの法律の規定に基づいて、著作権のある著作物に関して行うことができる行為をいう。
「任意の手段又は協定」とは、許される行為をある者が実行することを可能とするという効果を有する次に掲げる手段又は協定をいう。
(a)
著作権者、その者の排他的許諾を得た者又は著作物（コンピュータ・プログラム以外の）の複製物を配布し、若しくはその著作物を公衆に伝達する者により任意にとられるいずれかの手段

303 著作権情報センター（今村哲也訳）
・前掲注 290）
。

85

(b)
著作権者、その者の排他的許諾を得た者又は著作物（コンピュータ・プログラム以外の）の複製物を配布し、若しくはその著作物を公衆に伝達する者の間のいずれかの協定(2)
著作権のある著作物（コンピュータ・プログラム以外の）へのいずれかの有効な科学技術手段の適用が、その著作物に関して許される行為をある者が実行することを阻止する場合には、その者又は許される行為を実行することを阻止された者たちのグループの代表者である者は、申立ての通知を所管大臣に発出することができる。
(3)
申立ての通知を受領した後、所管大臣は、その著作権のある著作物の所有者又は排他的許諾を得た者に対して、次に掲げるいずれかの目的のために必要又は得策であると所管大臣が認める指示を与えることができる。
(a)
申立ての主題である著作権のある著作物に関係するいずれかの任意の手段又は協定が存在するかどうかを確認する目的のため。
(b)（いずれの任意の手段又は協定も存在しないことが確認される場合には、）その著作権のある著作物の所有者又は排他的許諾を得た者が、申立ての主題である許される行為を実行する手段を、その許される行為から利益を得るために必要な限度において、申立人に提供することを確認する目的のため。
(4)
所管大臣は、また、次に掲げることについて指示を与えることができる。
(a)第２項における申立ての通知を同大臣に配達することができる形式及び方法(b)いずれかの任意の手段又は協定の証拠を同大臣に配達することができる形式及び方法(c)
一般に、この条に基づいて行われる申立てに関して履行されるべき手続
また、同大臣は、この項に基づいて与えられる指示を、それらの適切な周知を確保すると同大臣が考える方法で公表する。
(5)第３項 a 号又は b 号に基づいて与えられる指示を実施することは、その指示が与えられるいずれもの者の義務である。
(6)
第３項 b 号に基づいて与えられる指示を履行する義務は、申立人、又は申立てがグループの人たちの代表者により行われる場合にはその代表者及び代表されるグループの各人に負わされる義務である。また、この義務違反は、それに従って提訴することができる（法定義務違反のための提訴に適用される抗弁その他の付帯事項に従うことを条件として）。
(7)
この条に基づくいずれの指示も、この条に基づくその後の指示により変更し、又は取り消すことができる。
(8)
この条に基づいて与えられるいずれの指示も、書面による。
(9)
この条の規定は、公衆の構成員が個人的に選択した場所から、及びそのような時間に著作権のある著作物にアクセスすることができるように合意された契約条件で公衆に提供されるそれらの著作物については、適用されない。
(10)
この条の規定は、保護を受ける著作権のある著作物に申立人が適法にアクセスする場合に限り、又は申立人がグループの人たちの代表者であるときは、そのグループの人たちがその著作物に適法にアクセスする場合に限り、適用される。
(11)
第１項から第 10 項までの規定は、いずれかの必要な変更を伴って、次に掲げる権利について適用される。
(a)
実演の権利。また、この関係において、「許される行為」という表現は、附則第５のＡ第２部に列挙するこの法律の規定に基づいて行うことができる行為を指す。
(b)
データベース権。また、この関係において、「許される行為」という表現は、附則第５のＡ第３部に列挙するこの法律の規定に基づいて行うことができる行為を指す。
(c)
発行権

86

図表 57 英国著作権法第 296ZEA 条304
（抑制的手段が個人的な複製を禁止又は制限する場合の救済）
第 296 条の ZEA(1)
この条は、著作権者又は著作権者に代わるものが適用した抑制的手段が原因で、個人が著
作物の個人的複製物を作成することを禁止され、又は、作成できるその個人的な複製物の数が制限されている場合について、適用される。
(2)
個人、又は同種の個人のクラスを代表する者は、所管大臣に対して申立ての通知を発行することができる。
(3)
申立ての通知を受領した後、所管大臣は、その著作物の著作権の所有者又は排他的許諾を得た者に対して、次に掲げるいずれかの目的のために必要又は得策であると所管大臣が認める指示を与えることができる。
(a)
その著作物に関連して、自発的な手段又は合意が存在するかどうかを確定すること、又は、(b)（いずれの任意の手段又は協定も存在しないことが確認される場合には、）その著作権のある著作物の著作権者又は排他的許諾を得た者が、第 28 条の B から利益を得るのに必要な限度において、利益を得る手段を申立て又は申立人により代表されるクラスに対して提供することを確認する目的のため。
(4)かかる指示を与えるか否かを判断する場合、所管大臣は、特に以下の点に関して、当該制限
手段が個人的な複製物の作成を不合理に禁止又は抑制したかどうかを考慮しなければならない。
(a)
作成しうる個人的な複製物の数を限定する適切な手段を採用する著作権者の権利、及び(b)
その他の著作物の複製物が、著作権者の許諾により、又はとともに、個人的な複製物の作成を不合理に禁止又は制約することのない方式によって、合理的な条件で商業的に入手可能であるか否か。
(5)
所管大臣は、同様に、以下のことについて指示を与えることができる。
(a)
第 2 項の申立ての通知を送付される形式及び方法に関する指示、(b)
任意の手段又は協定の証拠が送付される形式と方法に関する指示、及び(c)
この条に基づいてなされた申立てに関してに関して従うべきことになる手続きに関する本条の下でなされる申し立てが従うべき手続きに関する一般的な指示 そして、所管大臣が当事者にとって適切に公開されることが確保されることになると所管大臣が考えるような方法により、この条に基づいて与えられた指示を公開しなければならない。
(6)
所管大臣は、同様に、以下のことについて指示を与えることができる。
(a)
第 3 項第（a）号又は第（b）号に基づく指示に対して、それらの規定が 296 条の ZE 第 3項（a）号又は第（b）号に対して適用されるのと同様に、適用され、かつ、(b)
第 296 条の ZE 第４項に基づく指示に対して適用されるのと同様に、第 5 項に基づく指示に適用される。
(7)
この条の規定は、公衆の構成員が個人的に選択した場所から、及びそのような時間に著作権のある著作物にアクセスすることができるように合意された契約条件で公衆に提供されるそれらの著作物については、適用されない。
(8)
この条において、 「抑制的手段」とは、著作権者の権利を保護するために、その通常の操作の過程で用いられる、いずれかの技術、装置又は設計部品であり、著作物の（全体又は部分の）複製を禁止するか、又は作成しうる複製物の数を抑制する効果を有するものを意味する「個人的複製物」とは、第 28 条の B に基づいて作成しうる著作物の複製物を意味する「任意の手段又は協定」とは、許された行為を行うことに対する参照が、個人的な複製物を作成することに対する言及として読まれるべき場合を除いて、296 条 ZE 条におけるのと同様の意味を有する。
(9)
第 1 項から第 8 項は、いずれかの必要な変更を伴って、次に掲げる権利について適用される。
(a)
実演に関する権利、また、この関係において「個人的な複製」は、第Ⅱ部の第 2 章において付

304 著作権情報センター（今村哲也訳）
・前掲注 290）。

87与される権利を侵害することなしに、附則２の第１B 項に基づいて作成されうる実演の録音物の複製を指
す。
(b)
発行権

学習対象の著作物が適法にアップロード等されたものであることといった適法性に係る要件は、英国著作権法において確認できなかった。

（４）主要な議論・学説①商業目的での学習を可能とする規定改正に向けた検討状況
2021 年、英国政府は、商業目的での TDM を可能とする方向性で議論を開始し、2022 年
6 月に、あらゆる目的での TDM を可能にできるように法改正を行うことを決定した。
しかし、2023 年 2 月に、権利者からの強い反発を受け、英国政府はあらゆる目的でのTDM を可能とする法改正実施を現時点では見送る方針を決定したとされている305。
②公開された著作物へのアクセスの阻止に係る規定の動向
また、著作権者や著作権者に代わるものが実施した抑制的な手段により著作物にアクセスできない事態を念頭に置き、公開された著作物へのアクセスが阻止された場合、阻止された者の代表者は、著作権法第 296ZE 条第 2 項及び第 296ZEA 条に基づき、知的財産庁を所管する担当大臣あてに届け出ることができる。この条文に基づき、2015 年に Libraries andArchives Copyright Alliance（LACA）が申立人となり、英国知的財産庁に苦情申し立てがおこなわれた事例が存在する。具体的には特定のウェブサイトにおいて無料で入手できるデータを、サイトに活用されていた CAPTCHA TPM 技術によりデータマイニングに適した形式でダウンロードできなかったことを挙げている。この苦情申し立てに対する英国知的財産庁の回答として、申立人の実施しようとしていたデータのダウンロードは第 296ZEA 条
における「許される行為」であることは認められるものの、当該データは、第 296ZEA 条における、任意の場所から個別に選択された時間にアクセスできるような契約条件で一般に公開されている著作物であったとして、同条は適用されないとしている。

（５）主要な裁判例
生成 AI に関する代表的な裁判例について、現在訴えが起こされている事例として、米国の画像代理店 Getty Images 社は、英国の画像生成 AI「Stable Diffusion」を提供する Stability
AI 社に対し、英国での販売を差し止める命令をロンドン高等裁判所に求めている。差し止め請求の理由として、Getty Images 社が保有する画像を AI のトレーニングに利用し、著作305 上野達弘・前掲注 60）。

88

権を侵害したことを挙げている。なお、Getty Images 社は、同様の訴えを米国裁判所にも起こしている306。

（６）関連するデータ
AI 開発・学習において、TDM の権利制限規定に該当しない場合の割合などを示したデータはみられない。

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
テキストデータマイニングや AI の開発・学習段階において、著作権法第 29A 条において、非商業的な目的における利用を許容する権利制限規定が設けられており、利用者は著作権者の許諾なくテキストデータマイニングを実施することが可能である。著作権者に対する報酬等の支払については定められていない。
学習対象の著作物の適法性については、英国 GDPR の内容に基づき、個人データの扱い
について ICO がチェックリストを作成しており、「処理の目的を検討し、最も適切な法的根拠を選択しているか」、「関連する目的のために処理が必要であることを確認し、その他の合理的な方法が他にないことを確認しているか」、「コンプライアンスを実践するために適用される法的根拠に係る決定を文書化しているか」、「データ処理の目的と処理の法的根拠についてプライバシーポリシーに記載しているか」、「特殊なデータを処理する場合、特殊なデータを処理するための条件を特定し文書化しているか」、「刑事犯罪に係るデータを処理する場合、データ処理の条件を特定し文書化しているか」という項目についての確認を行うよう促している307。

（２）透明性の有無やその条件・判断基準等
透明性の有無については、非商業利用のための TDM の際、著作物の複製利用の条件として、当該複製物が、十分な出所明示を伴う場合が含まれている。ただし、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と規定されている（第 29A 条第 1 項第 b号）。

306 REUTERS “Getty asks London court to stop UK sales of Stability AI system”
https://www.reuters.com/technology/getty-asks-london-court-stop-uk-sales-stability-ai-system-2023-06-01/
307 Information Commissioner’s Office, Legal obligation, https://ico.org.uk/for-organisations/uk-gdpr-guidance-andresources/lawful-basis/a-guide-to-lawful-basis/lawful-basis-for-processing/legal-obligation/89

（３）留保規定またはオプトアウトの有無やその条件
非商業的調査のための利用の場合においては、著作物の複製が著作権法第 29A 条において認められており、TDM への利用を許諾しないオプトアウトに係る規定は確認できなかった。

（４）学習に関する補償金の有無やその条件学習に関する補償金に係る規定は確認できなかった。

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
英国著作権法における著作物性の要件は、著作物性の基準は著作者のオリジナルである
こと、十分な精確性と客観性をもって特定可能であることとされる308 。コンピュータにより生成か否かにより、著作物性の判断基準が異なるとする規定は存在しない。
いいかえると、英国では、著作権法第 9 条第 3 項に基づき、コンピュータにより生成された著作物（CGW）に著作物性が認められている309。英国著作権法における定義は、著作権法第 178 条において、「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。」と定義されている。なお、通常の著作物が死後 70 年であることに対して、CGW の場合、著作権は著作物が生成された暦年の終わりから 50 年間を経過するまでとされている。
（２）著作権侵害の判断基準及び運用実態
英国著作権法における「著作権により制限される行為」は、著作権法第 16 条において整理されており、第 17 条～第 27 条において具体的に規定されている。
図表 58 英国著作権法第 16 条310
（著作物の著作権により制限される行為）
第 16 条(1)
著作物の著作権者は、この章の以下の規定に従って、連合王国において次に掲げる行為を行う排他的権利を有する。
(a)
著作物を複製すること（第 17 条参照）。
(b)
著作物の複製物を公衆に配布すること（第 18 条参照）。
(ba)
著作物を公衆にレンタルし、又は貸与すること（第 18 条のＡ参照）。
(c)
著作物を公に実演し、上映し、又は演奏すること（第 19 条参照）。

308 Cofemel 事件（Cofemel v. G-Star Raw［2020］C-683/17）によると、著作物性について２つの要件が提示されている。小泉直樹「イギリス著作権法における表現とアイデア」慶應法学 50 号 145–158 頁(2023)。
309 著作権情報センター（今村哲也訳）
・前掲注 290）。
310 著作権情報センター（今村哲也訳）
・前掲注 290）
。

90

(d)
著作物を公衆に伝達すること（第 20 条参照）。
(e)
著作物の翻案を作成し、又は翻案に関して前記のいずれかの行為を行うこと（第 21 条参照）。
また、これらの行為は、この部において、「著作権により制限される行為」として言及される。
(2)
著作物の著作権は、著作権者の許諾を得ずに、著作権により制限されるいずれかの行為を行
い、又は行うことを他の者に許諾する者により侵害される。
(3)
この部における著作物の著作権により制限される行為を行うことへの言及は、次に掲げることへの言及である。
(a)
著作物全体又はそのいずれかの実質的部分に関して、その行為を行うこと。
(b)
直接的に又は間接的にその行為を行うこと。
また、いずれかの介在する行為自体が著作権を侵害するかどうかは、重要ではない。
(4)
この章の規定は、次に掲げる規定に従うことを条件として、効力を有する。
(a)
第３章の規定（著作権のある著作物に関して許される行為）(b)
第７章の規定（著作権の許諾についての規定）（３）AI 生成物であることの明示の要否
英国の法律等において該当する規定はみられない。

４．生成 AI サービスの運用実態
英国においては米国のような巨大企業は存在していないものの、世界の中でも AI 産業が繁栄している国として認識されている。コンサルティング会社のレポートによると、生成AI は、英国労働市場における自動化を加速させる可能性があるものの、雇用と生産性への影響は比較的緩やかであるとの見込を示している311。

５．今後の動向（１）政府の動向
英国政府は、2023 年 3 月、AI 関連業界向けの勧告として「AI 白書（A pro-innovation
approach to AI regulation）」公表し、議会へ提出している。この中で、AI に関する 5 つの原則として、「Safety, security and robustness（安全・安心・堅牢）」、「Appropriate transparency
and explainability（ 適 切 な 透 明 性 と 説 明 性 ）」、「Fairness（ 公 平 ）」、「Accountability andgovernance（説明責任とガバナンス）」、「Contestability and redress（異議申し立てと救済）」を提示している。上記の 5 つの原則を公表した一方で、厳格な法的要件は AI イノベーションの促進を阻害し、将来の技術革新に迅速かつ適切に対処する能力を低下させるおそれがあるとして、5 つの原則に対応する法律の策定を行うことは可能な限り避ける方針が示さ

311 KPMG, Generative AI and the UK labour market,
https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/uk/pdf/2023/06/generative-ai-and-the-uk-labour-market.pdf

91

れている312。
また、2023 年 6 月、AI の安全性に関する世界初のサミットを開催することを発表し、同
年 11 月に開催された。サミットでの議論・目標として、以下の 5 つが設定され、議論が行われた。
図表 59 AI サミット議題案313
①
②
③
④
⑤

フロンティア AI がもたらすリスクと行動の必要性についての共通理解
国内および国際的な枠組みをサポートする最適な方法を含む、フロンティア AI の安全性に関する国
際協力を前進させるためのプロセス
フロンティア AI の安全性を高めるために個々の組織が講じるべき適切な措置
モデルの評価やガバナンスをサポートする新たな標準の開発等、AI の安全性研究に関する潜在的な協力分野の模索AI の安全な開発を確保することにより、今後 AI がどのように世界中で良い目的で使用できるかの紹介

AI 安全性サミットには、主要国だけでなく、人工知能（AI）関連企業や各国の政府関係者など、さまざまな主体が参加した。
また、ICO は、生成 AI モデルの学習に関する Web スクレイピングの法的根拠に関するコ
ンサルティングレポートを発表しており、2024 年 3 月 1 日まで意見募集が行われた314。コ
ンサルティングレポートでは、生成 AI モデルの学習において正当な利益が得られるかという「目的のテスト」、目的に照らして検討した際に Web スクレイピングが必要かどうかという「必要性のテスト」、Web スクレイピングデータを学習し、その後学習したモデルを活用する際の個人の利益・権利・自由が侵害されないかどうかという「バランスのテスト」の 3 段階のテスト（検討）をクリアした場合に限られると結論づけている。意見募集の結果は、生成 AI の最終的な規制を検討する際の材料として活用される予定となっている315316。

（２）民間の動向
英国大使館のレポートによると、2018 年の段階で 389 社の人工知能（AI）企業が存在しているとされており、欧州全体や米国を含めても英国発の AI 企業が多いとされている。
この背景には、AI の研究に必要な資金を官民で供給する仕組みが整っていること、また、AI 分野における大学の教育環境が整っており、英国における AI のエコシステムが整備さ

312 GOV.UK・前掲注 286）。
313 GOV.UK, UK government sets out AI Safety Summit ambitions, https://www.gov.uk/government/news/ukgovernment-sets-out-ai-safety-summit-ambitions
314 Information Commissioner’s Office, Generative AI first call for evidence: The lawful basis for web scraping totrain generative AI models, https://www.smartsurvey.co.uk/s/GenAILawfulBasis/
315 Information Commissioner’s Office・前掲注 314）。
316 Information Commissioner’s Office・前掲注 314）。

92

れていることが、英国における民間の AI の開発の強さに結びついていると指摘されている317。

317 駐日英国大使館 「英国の AI が強い 2 つの理由」
https://www.events.great.gov.uk/ehome/ukinjapan/business/technology/uks-strong-ai-industry/

93

第７章

米国

１．AI に関する規定（１）著作権制度の概観318①当該地域の法律の特徴
連邦法は、United States Code（U.S.C.）と呼ばれる法令集に収録されており、著作権法はTitle17 がそれに該当する。連邦規則は Code of Federal Regulations（CFR）と呼ばれる規則集に 収 録 さ れ て お り 、 例 え ば 米 国 著 作 権 局 （U.S. Copyright Office） や 米 国 特 許 商 標 庁（U.S.Ptent and Trademark Office）に関する規則は Title37 に収録されている。
②著作権法・著作権等管理事業法の成立経緯や位置づけ
米国は連邦制国家であり、コモン・ローの法体系を有する国であることから、当該国の法制度は複雑であることに加え、著作権法自体の形成・発展の経緯の違いから日本や欧州主要国の著作権法とは異なる特徴を有している 。
米国における著作権法の成立経緯は、米国が英国から独立する 18 世紀後半に遡る。英国
植民地時代には英国著作権法の適用を受けており、1776 年に独立宣言がなされた後、当時の 13 州が独自に著作権法を含む各種立法を行ったが、その後、1789 年に制定された米国連
邦憲法の第 1 条 8 項 8 号（特許著作権条項）に基づいて、連邦著作権法として発展していった経緯がある 。そのため、州によって独自の規定が設けられている場合もあるが、一般に連邦法によって定められており、多くの判例によってその「法」としての全体像を構成している。

（２）AI をめぐる主要な規定①各規定の関係性
AI 開発・学習段階、AI 生成・利用段階のいずれにおいても、他者の著作権で保護された著作物の使用に関し個別の規定は設けられておらず、権利制限の一般規定であるフェアユース（fair use）に該当するか否かが著作権侵害の争点となる。
また、米国著作権局は、AI が生成した画像を含む作品に関する著作権登録について、2023 年 3 月 16 日に「AI で生成した画像の著作権登録についてのガイドライン319」を発表した。同ガイドラインでは、AI を使用して生成した画像の著作物性に関する米国著作権局の見解も明らかになっている。

318 文化庁「著作権法改正状況及び関連政策動向に関する諸外国調査」（2020 年 3 月 31 日）
319 United States Copyright Office, Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by
Artificial Intelligence, 2023/3/16, https://www.copyright.gov/ai/ai_policy_guidance.pdf

94

政府の動きとしては、バイデン米政権は、2022 年 10 月 4 日に「Blueprint for an AI Bill of
Rights（AI 権利章典の青写真）320」を公表し、2023 年 7 月 21 日に AI 各社との間で安全な開発のための自主的な取り組みを約束する誓約321を結んだ。2023 年 10 月 30 日には、「AIの安心、安全で信頼できる開発と利用に関する大統領令322」を発令した。
図表 60 AI 関連規定の関係性②フェアユース規定
米国著作権法では、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。フェ
アユースは判例を通じて発展してきた理論であるが、現在では、フェアユースは米国著作権法第 107 条に明文の根拠を有する。
フェアユースの各要件の充足性については、AI の開発・学習および生成・利用による著作権侵害を主張した複数の訴訟が提起されていることから、近々、裁判所の判断を仰ぐことになると予想される。
③AI で生成した画像の著作権登録についてのガイドライン323
2023 年 3 月 16 日、米国著作権局は、「AI で生成した画像の著作権登録についてのガイド
ライン」を発表した。
同ガイドラインでは、AI が生成した部分を含む画像に関して著作権登録の申請を行う際
320 The White House, Blueprint for an AI Bill of Rights: A Vision for Protecting Our Civil Rights in the Algorithmic
Age, 2022/10/4, https://www.whitehouse.gov/ostp/news-updates/2022/10/04/blueprint-for-an-ai-bill-of-rightsavision-for-protecting-our-civil-rights-in-the-algorithmic-age/
321 The White House, FACT SHEET: Biden-⁠Harris Administration Secures Voluntary Commitments from Leading
Artificial Intelligence Companies to Manage the Risks Posed by AI, 2023/07/21,
https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2023/07/21/fact-sheet-biden-harris-administrationsecures-voluntary-commitments-from-leading-artificial-intelligence-companies-to-manage-the-risks-posed-by-ai/
322The White House, Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial
Intelligence, 2023/10/30, https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2023/10/30/executiveorder-on-the-safe-secure-and-trustworthy-development-and-use-of-artificial-intelligence/
323 United States Copyright Office・前掲注 319）。

95

に記載すべき事項を定めている。
また、AI を使用して生成した画像の著作物性に関する米国著作権局の見解も明らかにしている。
④Blueprint for an AI Bill of Rights（AI 権利章典の青写真）324
2022 年 10 月 4 日、米国科学技術政策局（Office of Science and Technology Policy, OSTP）
は、米国民全員が受ける権利があるべき 5 つの原則、(i)安全で効果的なシステム、(ii)アル
ゴリズムに基づく差別からの保護、 (iii)データプライバシー、(iv)ユーザーへの通知と説明、(v)人による代替、配慮、予備的措置に関する指針を公表した。
⑤ホワイトハウスと AI 各社との間での誓約325
バイデン米政権は 2023 年 7 月 21 日付けの発表で、Amazon.com、Anthropic、Google、Inflection、Meta、Microsoft、OpenAI の AI 企業 7 社との間で、AI 技術の安全、安心、透明な開発に関する誓約を結んだことを明らかにした。
⑥AI の安心、安全で信頼できる開発と利用に関する大統領令326
バイデン米政権は 2023 年 10 月 30 日、初めての法的拘束力のある行政措置として、AI に関する政策を示す大統領令を発令した。大統領令は、(i) AI 技術の安全性とセキュリティの確保、(ii)イノベーションと競争の促進、(iii)労働者の支援、(iv)公平性と公民権の推進、(v)
消費者、患者、交通機関利用者、学生の保護、(vi)プライバシーの保護、(vii) 連邦政府による AI 利用の促進、(viii) 米国の国際的リーダーシップ推進の 8 つの原則を掲げている。
（３）著作権法に関する規定の詳細①フェアユース規定327
１)規定の背景
フェアユースの法理は、マサチューセッツ地区連邦巡回裁判所が 1841 年に下したフォー
サム判決328で確定され、判例法上発展してきた。1976 年米国著作権法 107 条の規定は、この判例法を確認的に条文化したものである。
フォーサム判決は、ジョージ・ワシントンの私信が伝記に無断掲載されたことが著作権324 The White House・前掲注 320）。
325 The White House・前掲注 321）。
326 The White House・前掲注 322）。
327 山本隆司「アメリカ著作権法の基礎知識 第 2 版 」（ユニ知的所有権ブックス、2008）
328 Folsom v. Marsh, 9F. Cas. 342 (C.C.D. Mass. 1841)96侵害に問われた事件において、違法な引用であるか否かの判断基準について、次のように論じた。
「要するに、われわれは、この種の問題を決するに当たって、多くの場合に、行われた編集行為の性質および目的、使用された素材の質および価値、ならびにその使用が原著作物の販売を害し、利益を減少させまたは目標とする市場において取って代わる程度を検討することを要する。
」
この文における「行われた編集行為の性質および目的」が現行法 107 条の第 1 要素に、「使用された素材の質」が第 2 要素に、「使用された素材の価値」が第 3 要素に、「その使用が原著作物の販売を害し、利益を減少させまたは目標とする市場において取って代わる程度」が第 4 要素に、発展したものである。
２)規定の内容
以下の米国著作権法第 107 条に、フェアユースを規定している。
図表 61 米国著作権法第 107 条329
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。

第 107 条に規定する 4 つの判断要素をどのように考慮するか、第 107 条に規定する 4 つの判断要素以外の要素を考慮に入れるか、を含めて、フェアユースの法理の適用の仕方は、裁判所に委ねられている。すなわち、連邦議会は、その制定にあたって、「裁判所は、フェアユースとは何であるのかについて、また、適用すべきいくつかの判断要素に関する広範囲にわたる制定法上の説明を越えて、個々の事件にはケース・バイ・ケースにこの法理を適用することについて、自由でなければならない。第 107 条は、裁判上形成されたフェ329邦訳は著作権情報センター（山本隆司訳）「外国著作権法 米国編」
https://www.cric.or.jp/db/world/america.html

97

アユースの法理を成文化することを意図するものであって、いかなる意味においても、これを変更、減縮または拡大することを意図するものではない。」と述べている（1976 年著作権法制定に関する下院報告書）。

②AI で生成した画像の著作権登録についてのガイドライン
１)規定の背景330
米国には、著作権登録制度が存在する。著作権登録は著作物の保護要件ではない。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。他方、米国を本国としない著作物についても、かつては登録が訴訟要件とされていたが、米国のベルヌ条約加盟以降は、著作権登録は訴訟要件とはされなくなった。
しかしながら、米国著作物であるか否かを問わず、著作権登録には、①著作物の発行後5 年以内に著作権登録がなされれば、その著作権登録証に記載された事項および著作権の有効性について裁判上一応の証拠となり、これについて法律上の推定をうけることができる（米国著作権法第 410 条(c)）
、②原則として著作権登録後に生じた著作権侵害については、著作権者に法定賠償請求権と弁護士報酬賠償請求権が与えられる（米国著作権法第 412 条）といった、一定の恩恵が与えられている。
著作権登録の申請手続きは簡便であり、必要事項を記入した申請用紙に著作物の複製物を添付し、手数料の小切手を同封して米国著作権局に送付する。
申請に対する米国著作権局における審査においては、法的および形式的要件を充足しているか否かを判定するほか、申請に係る作品が著作物性のあるものであるかどうかについて判定を行う。
AI 生成画像に関する著作権登録申請については、米国著作権局が拒絶した以下のケース
2 件が公表されている。
(i) 「A Recent Entrance to Paradise（楽園への新しい入口）」331
Stephen Thaler 氏は、「A Recent Entrance to Paradise（楽園への新しい入口）」と題する絵画
作品について著作権登録申請を行った。Thaler 氏は、自身が所有する AI コンピュータ・シ
ステム「Creativity Machine」が当該作品を独自に生成したと主張し、「Creativity Machine」
を著作者、「Creativity Machine」の所有者である Thaler 氏を著作権者として申請をした。米330 山本隆司・前掲注 327）。
331 United States Copyright Office, Copyright Review Board, Second Request for Reconsideration for Refusal toRegister A Recent Entrance to Paradise, 2022/02/14, https://www.copyright.gov/rulings-filings/review-board/docs/arecent-entrance-to-paradise.pdf

98

国著作権局は、有効な著作権の要件である人間の著作者性を欠如しており、当該作品の著作物性が認められないとして申請を却下した。さらに、職務著作物は雇用契約ないし職務
著作契約を締結した人間の著作物であることが必要とされているとして、当該作品がThaler 氏の職務著作物には該当しないと判断した。Thaler 氏はその後 2 度にわたり再審請求をしたが、米国著作権局は 2 度とも登録を拒否した。これに対し Thaler 氏は後述の裁判例のとおりコロンビア特別区地方裁判所に控訴し、両当事者は略式判決を求めた。連邦地裁
は、米国著作権局の判定を支持した。
(ii)「Zarya of the Dawn（暁の Zarya）」332
Kristina Kashtanova 氏は、「Zarya of the Dawn（暁の Zarya）」と題する漫画作品について著
作権登録申請を行った。米国著作権局は、審査を経て登録した。その後、Kashtanova 氏による SNS への投稿で、当該作品の画像部分が画像生成 AI「Midjourney」によって生成されたものであることが明らかになった。これに対し米国著作権局は再審査を行い、Midjourney による具体的な出力をユーザーは予測することができず、著作物制作のために
アーティストが使用する他のツールとは異なるとの見解を示し、Midjourney によって生成された画像は人による創作ではなく著作物性を欠くとして、著作権登録を一部取り消した。
Kashtanova 氏は、Midjourney に対して何百回もの創造的なテキストプロンプトの入力を繰り返し、最終的な画像を取得していることなどを主張したが、米国著作権局は多大な時間と労力を費やしたことに理解を示しつつも、その労力は Kashtanova 氏が著作権法上の著作者となる理由にはならず、判定を覆すことにはならなかった。
一方で、米国著作権局は、当該作品の文字および画像の選択、調整、配置については著
作物性を認め、登録を維持した。
こうした経緯から、米国著作権局は、2023 年 3 月 16 日に「AI で生成した画像の著作権登録についてのガイドライン」を発表した。

２)規定の内容(i)著作物性に関する見解
著作者は人間に限られることが示されており、現行版の著作権局実務大要（Compendiumof Copyright Office Practices）では、「『著作者』の著作物として認められるためには、人間によって創作されていなければならない」「人間の著作者からの創作的な入力や介入なしに無作為に、あるいは自動的に動作する機械や単なる機械的なプロセスによって創作された作品は登録されない」と定められていると述べている。

332 United States Copyright Office, Zarya of the Dawn, 2023/02/21, https://www.copyright.gov/docs/zarya-of-thedawn.pdf

99その上で、著作権登録の判断において、「『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」を検討するとの考え方を示している。
(ii)申請手続き
AI 技術を使用して創作した作品に関して、その作品に対する自身の貢献について著作権保護を主張することができるとし、申請書類に記載すべきことを以下のように定めている。
・人間が貢献した著作物であることを簡単に説明しなければいけない。例えば、作品中に AI が生成した素材が組み込まれている場合、人間が創作した部分を記載する必要がある。
・作品中に人間が創作した素材と生成 AI が創作した素材を創造的に配置している場合、「著作者が創造したもの [人間創作部分を記載]と人工知能が生成したもの[AI 生成部分を記
載]の選択、調整、配置」であることを明記する必要がある。
また、申請済みの書類が上記記載要件を満たしていない場合は、修正する必要がある。
登録済みの場合は、補足登録を提出して公的記録を訂正する必要がある。
③Blueprint for an AI Bill of Rights（AI 権利章典の青写真）333
１)規定の背景OSTP は、AI 技術がイノベーションを促進している一方、職場や学校、住宅や銀行、医療や法制度などにおいて人々が自動化システムによって監視されたり、ランク付けされたりすることが増えていると指摘している。そこで、AI 権利章典として米国民全員が受ける権利のあるべき 5 つの原則を提示した。
２)規定の内容
AI 権利章典の青写真は、AI の時代に米国国民を保護するための AI を含む自動化システ
ムの設計、使用、導入の指針となるべき 5 つの原則を含む。
対象は、米国国民の権利、機会、または重要な資源やサービスへのアクセスに重大な影響を与えうる自動化システム構成である。
青写真は、以下の「５つの原則」と、それぞれの原則に付随する問題点・実践方法・実
践事例をまとめた技術文書「原則から実践へ」で構成されている。

333 The White House・前掲注 320）。

100

(i) 安全で効果的なシステム
ユーザーは安全でないシステムもしくは効果のないシステムから保護されるべきである。
(ii) アルゴリズムに基づく差別からの保護
ユーザーはアルゴリズムに基づく差別を受けるべきではない。システムは公平に機会を提供する方法で利用および設計されるべきである。
(iii) データプライバシー
ユーザーは、組込みの保護機能を通じて不正なデータから保護されるべきであり、自身に関するデータがどのように使用されるかを知る権限を持つべきである。
(iv) ユーザーへの通知と説明
ユーザーは自動化システムが使用されていることを知り、それが自身に影響を与える結果にどのようにして、またなぜ寄与するのかを理解するべきである。
(v) 人による代替、配慮、予備的措置
適切な場合、ユーザーは必要に応じて自動化システムの使用をオプトアウトすることができ、問題が生じたときに、その問題を迅速に検討して解決できる担当者に連絡ができる手段を持つべきである。
④ホワイトハウスと AI 各社との間での誓約334
１)規定の背景
バイデン米政権は、新興技術を開発する企業には、その製品の安全性を確保する責任があるとし、イノベーションが米国国民の権利と安全を犠牲にすることのないように、最高水準を維持することを奨励している。その取り組みの一環として、Amazon.com、Anthropic、
Google、Inflection、Meta、Microsoft、OpenAI の大手 AI 企業 7 社をホワイトハウスに召集し、AI 技術の安全、安心、透明な開発への移行のために、各企業との間で誓約をした。

２)規定の内容
各社は、次のことを誓約している。
(i) 一般に公開する前に製品の安全性を確認すること
各社は、製品リリース前に AI システムのセキュリティテストを社内外で実施することを約束する。このテストは一部独立した専門家によって実施され、バイオセキュリティやサイバーセキュリティ等の AI リスクにおける最も重要な原因を回避するとともに、より広範な社会的影響を防止するものである。
各社は、AI リスクの管理について、業界全体ならびに政府、市民社会および学界と情報334 The White House・前掲注 321）。

101

を共有することを約束する。共有する情報には、安全性に関するベストプラクティス、セーフガードを回避する試みに関する情報および技術協力が含まれる。
(ii) セキュリティ第一のシステム構築
各社は、独自かつ未公開のモデルウェイト（model weights）を保護するため、サイバー
セキュリティおよびインサイダー脅威対策に投資することを約束する。モデルウェイトは
AI システムの最も本質的な部分であるため、各社は公開の意図があり、かつセキュリティ
リスクを考慮した場合にのみモデルウェイトを公開することは極めて重要であることに同意する。
各社は、AI システムにおける脆弱性の第三者による発見および報告を促進することを約束する。いくつかの問題は AI システムがリリースされた後にも続く可能性があるが、強固な報告メカニズムによりそれらの問題を迅速に発見し修正することが可能となる。
(iii) 国民の信頼を得る
各社は、電子透かしシステム等、AI によってコンテンツが生成されたことをユーザーに確実に伝えるための強固な技術的メカニズムを開発することを約束する。これにより、AIによる創造性が開花し、詐欺や欺瞞の危険性が低減する。
各社は、AI システムの能力、限界および適切な使用領域と不適切な使用領域を公に報告することを約束する。この報告は、セキュリティリスクと、公正や偏見への影響といった社会的リスクとの両方をカバーする。
各社は、有害な偏見や差別の回避、プライバシーの保護等、AI システムがもたらしうる
社会的リスクに関する研究を優先することを約束する。AI の実績は、これらの危険性が陰険なものであり、蔓延していることを示しており、各社はこれらを軽減する AI を展開することを約束する。
各社は、社会が直面する最大の課題に対処するための高度な AI システムを開発し、展開することを約束する。がん予防から気候変動の緩和まで、AI は、適切に管理されれば、全ての人の繁栄、平等および安全に多大な貢献をすることができる。
⑤AI の安心、安全で信頼できる開発と利用に関する大統領令335１)規定の背景
バイデン米政権は、2023 年 10 月 30 日に AI の開発と利用を安全かつ責任を持って管理することを目的として、連邦政府機関がとるべき方針として、AI の開発と利用に関する 8 つの原則を掲げる大統領令を発令した。

335 The White House・前掲注 322）。

102

「(ii)イノベーションと競争の促進」においては、米国特許商標庁（USPTO）の長官に対し、発明者帰属と発明プロセスにおける AI の使用について例示し、発明者帰属の問題についての分析を含むガイダンスの公表336、特許の出願人に対して AI と知的財産におけるその他考慮事項に関する追加ガイダンスの発行337 、米国著作権局の局長と協議して必要な行政措置について報告を行う338ように指示されている。
２)規定の内容339
大統領令は、以下の 8 つの原則で構成されている。
(i) AI 技術の安全性とセキュリティの確保
・基盤モデルなどの開発者に対する報告義務・安全性とセキュリティを確保する標準の策定 ／等(ii)イノベーションと競争の促進
・AI 関連発明に関するガイダンス、知的財産リスクへの対応
・AI 人材の誘致／等(iii)労働者の支援
・労働市場への影響に関する報告
・AI による従業員の福利増進 ／等(iv)公平性と公民権の推進
・AI による公平な公民権、司法制度 ／等(v) 消費者、患者、交通機関利用者、学生の保護・消費者、医療、運輸及び教育における AI の利用に関する規制策定 ／等(vi)プライバシーの保護
・プライバシーの保護に関する技術の開発支援
・プライバシーの保護に関するガイドライン策定 ／等(vii) 連邦政府による AI 利用の促進
・各連邦政府機関における AI 活用推進(viii) 米国の国際的リーダーシップ推進
・国際的枠組みの開発、国家間協力 ／等

336 本大統領令から 120 日以内。
337 本大統領令から 270 日以内。
338 本命令から 270 日以内または米国著作権局が AI 研究を公表してから 180 日のいずれか遅い日以内に実施することとされている。
339 日本貿易振興機構「バイデン米政権、AI の安全性に関する新基準などの大統領令公表」（2023 年 11 月
1 日）https://www.jetro.go.jp/biznews/2023/11/495833ae70119dbf.html

103

（４）主要な議論・学説
インタビューを実施した米国の学識者による AI の権利侵害、著作物性に関する見解を紹介する。

①フェアユースの適用判断
AI による学習・生成に関する侵害について、裁判所はアンディ・ウォーホル事件や
Google Books 事件などを参照して判断していくことになると想定されるが、人間による創作活動と AI の動作ではフェアユースの要件充足の判断が変わり得ることや、現在は学習データのライセンス市場が成長していることなど、過去の裁判例と状況が異なる。また、ライセンスされたデータを使用することは AI システムの向上にもつながり、どのようなデー
タを学習するかは開発者のビジネスモデルにも関わる論点である。

②AI による生成物の著作物性
米国著作権局は AI による創作と AI による創作補助の線引きを図ろうとしており、今後登録申請の数が増えていくことで検討材料が増え、ガイドラインの中でその境界線がより明確かつ詳細になっていくことが想定される。

（５）主要な裁判例
以下では、関連する裁判例についてそれぞれ紹介する。

①フェアユースに関する裁判例
フェアユースに関する過去の裁判例をみると、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によって判断されることが明らかになった。また、創作された作品の使用行為が侵害と判断されないのであれば、その作品を創作するために他人の著作物を使用する行為は侵害と判断されないことも示唆された。
１)Andy Warhol Foundation v. Goldsmith340341
年
裁判所
主要な事実

2022 年
合衆国最高裁判所
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

340 Andy Warhol Foundation for the Visual Arts, Inc. v. Goldsmith, No. 21-869, 598 U.S. (2023)
341 髙橋悠「ウォーホル作品に米最高裁が著作権侵害の判断」MHM Culture & Arts Journal -Issue13-(2023)

104

争点

判決理由

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。
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。

２)Authors Guild v. Google, Inc.342343
年
裁判所
主要な事実

2015 年
第 2 巡回区連邦控訴裁判所被告である 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

342 Authors Guild, Inc. v. Google, Inc., 804 F.3d 202 (2d Cir. 2015)343 増田雅史「Google Books 訴訟フェアユースを認めた控訴審判決」月刊コピライト（著作権情報センタ
ー, 2016）

105

争点
判決理由

に最高裁はこれを受理しない決定をした。
被告の各行為がフェアユースに該当するか否か
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。

②著作物性に関する裁判例
著作物性に関するこれまでの裁判例によると、著作権法が保護するのは人間による創作物であること、ツールを使用した創作物に関して利用者による創造性が認められれば、利用者が著作者となり得ることが明らかにされている。
AI により生成した画像の著作権登録判断においても、こういった過去の判決が踏襲され、AI を使用する者の創造的貢献が論点となっている。
１)Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony344
年
裁判所
主要な事実

争点
判決理由

1884 年
合衆国最高裁判所
写真家であるナポレオン・サロニーが撮影した、作家オスカー・ワイルドを被写体にした写真を印刷業者バローガイルズ・リトグラフィックが無断でリトグラフ化し、販売したことから、サロニーはバローガイルズが著作権侵害をしているとしてニューヨーク南部
地区巡回裁判所に訴えた。裁判所が著作権侵害を認めたため、被告は、連邦憲
法上、写真には著作物性がないと主張して、最高裁に上告した。最高裁は、原審の判決を支持した。
写真に著作物性があるか。写真著作者および写真は、それぞれ連邦憲法にいう「著作者」および「著作」に含まれうるか
最高裁は、原告による被写体の選択・配置、明暗の選択・配置に写真の創作性を認め、原告の撮影写真が創造的な技芸上の作品であること、原告の知的考案物であること、原告がその著作者であること、また、憲法により使用・出版および販売の独占権を与えるべきと考えられる考案物に属するとの見解を示した。

２)Thaler v. Perlmutter345
年
裁判所

2023 年
コロンビア特別区地方裁判所

344 Burrow-Giles Lithographic Company v. Sarony, 111 U.S. 53 (1884)
345 Thaler v. Perlmutter, Civil Action No. 22-1564 (BAH)(2023)

106主要な事実争点
判決理由

原 告の Stephen Thaler は、 自身が 所有 する AI コ ン ピ ュー タ・ システ ム「Creativity Machine」が「楽園への新しい入口」と題する視覚芸術作品を独自に生成したと 主張し、当該作品について「Creativity Machine」を著作者、「Creativity Machine」の所有者である原告を著作権者として著作権登録申請をした。米国著作権局は、有効な著作権の要件である人間の著作者性を欠如しているとして申請を却下した。また、職務著作物は雇用契約ないし職務著作契約を締結した人間の著作物であることが必要とされているとして、当該作品が原告の職務著作物には該当しないと判断した。原告は 2 度にわたり再審請求をしたが、米国著作権局は 2 度とも人間の著作者性を欠くことを理由に当該作品の登録を拒否した。原告は米国著作権局の決定に対して、コロンビア特別区地方裁判所に控訴し、両当事者は略式判決を求めた。連邦地裁は、米国著作権局が原告の著作権登録申請を却下したことに誤りはないと判断した。
AI が独自に生成した作品に著作物性があるか。所有する AI コンピュータ・システ
ムが生成した作品は職務著作物に該当するか
連邦地裁は、米国の著作権法が保護するのは人間による創作物であって機械による創作物ではなく、人間が著作物を創作するために使用するツールそのものを著作者として列挙することはできないとの見解を示し、米国著作権局の決定を支持した。

③生成 AI による著作権侵害に関する裁判例
生成 AI による学習が他人の著作権を侵害しているか否かが争点となる複数の裁判が進行している346 。訴状における主張が不十分であり棄却された件も原告による再主張が認められており、裁判所は昨今のこうした問題に関して何らかの結論を出す意向であることがうかがえる。
１)Andersen et al v. Stability AI Ltd. et al347
年
裁判所
主要な事実

2023 年
カリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所
3 人のアーティスト（Sarah Andersen、Kelly McKernan、Karla Ortiz）は、Stability AI, Inc.、Midjourney, Inc.、DeviantArt, Inc.の 3 社に対し、著
作権法、デジタルミレニアム著作権法（DMCA）348などに違反して自分たちの権346 本報告書に詳細を記載する裁判例のほか、AI による学習が直接侵害に該当するか否かが争点となる
Thomson Reuters Enterprise Centre GMBH v. Ross Intelligence Inc(1:20-cv-00613)、Sarah Silverman v. Open AI
Inc. (3:23-cv-03416)や、著作物と AI 生成物との類似性も争点となる New York Times v. Microsoft(1:23-cv11195)について、その動向が注目されている。
347 Andersen et al v. Stability AI Ltd. et al, No. 3:23-cv-00201 (N.D. Cal. 2023)
348 デジタルミレニアム著作権法（Digital Millenium Copyright Act：DMCA）は、1998 年 10 月 28 日に制定
され、現行の 1976 年著作権法に、第 512 条「オンライン素材に関する責任の制限」を新設した。著作権法 512 条は、ユーザーが引き起こす著作権侵害に関してサービスプロバイダの責任制限を規定する。ユー
ザーがサーバーに他人の著作物をアップロードした場合、サーバーを所有・管理するサービスプロバイダ
は、サーバーへの著作物の複製について直接責任または寄与責任を問われる。サービスプロバイダが複製の直接行為者として直接責任を問われるとの解釈に立てば、米国では賠償義務が故意・過失を要件とする不法行為の結果ではなく著作権侵害の直接的効果であるので、サービスプロバイダは、ユーザーの行為に

107

争点

判決理由

利を侵害しているとして集団訴訟を提起した。原告側は、Stability は、自分たちの作品を含む何十億の著作権で保護された画像を許可なくダウンロードするなどして画像生成 AI“Stable Diffusion”を訓練しており、それらの画像を圧縮コピーとして保存し、組み込んでいると主張している。さらに、Stable Diffusion の画像生成プロセスは、訓練用画像を使用して数学的なソフトウェアを通じて新しい画像を生成しているように見えるが、全面的に訓練用画像に基づいており、参照した画像の二次的著作物であり、複雑なコラージュに過ぎないと主張している。カリフォルニア
州連邦地方裁判所の判事は、原告側の訴えの大部分を却下（motion todismiss）する一方で、原告側の再主張を認める意向を示した。
画像生成 AI を訓練するために著作権で保護された画像を許可なく複製する行
為、複製した画像を使用して画像生成 AI により画像を生成する行為が著作権などの権利侵害になるか
棄却理由は以下のとおりである。
・3 人の原告のうち 2 人は米国著作権局に自身の作品を登録していない。
・Stable Diffusion には何十億もの訓練用画像の圧縮コピーが保存されており、出力画像が圧縮コピーの結合であるとする主張に矛盾がある。
・被告によるどの作品が原告のどの作品を侵害したかも主張する必要がある。
また、理由は明らかにされていないが、Stable Diffusion の技術をベースに生成
AI ツールを製作しているとされていた Midjourney、DeviantArt に対する訴えは棄却され、訴訟の対象は Stable Diffusion に絞られた。

２)Getty Images (US), Inc. v. Stability AI, Inc.349
年
裁判所
主要な事実

争点

判決理由

2023 年
デラウェア地区連邦地方裁判所
デジタルコンテンツの制作・販売を行う Getty Images, Inc.は Stability AI, Incに対して著作権法、商標法などに違反して自社の権利を侵害したとして訴訟を起こした。Getty 社は、Stability 社が、(i)ライセンス無しでダウンロード、コピーまたは再転送することを禁じ、(ii)データマイニング、ロボット又はその他類似するデータ収集もしくは抽出方法の使用を禁ずる利用規定に違反して、1200 万枚以上の画像をコピーしたと主張している。さらに、Stable Diffusion は、学習の結果、
Getty 社が占有する画像によく似た派生物を生成していることを指摘した。Getty
社は、Stability 社に対し差止め及び損害賠償の請求、違法に複製した画像の廃棄等を求めている。
画像生成 AI を訓練するために著作権で保護された画像を許可なく複製する行
為、複製した画像を使用して画像生成 AI により画像を生成する行為が著作権などの権利侵害になるか
進行中

ついて常に損害賠償義務を負うことになる。サービスプロバイダが複製の間接行為者として寄与責任（故意・過失を要件とする）を問われるとの解釈に立てば、このような不合理は解消される。第 512 条の規定
は、立法的に後者の解決を採用したものである。山本隆司・前掲注 327）。
349 Getty Images (US), Inc. v. Stability AI, Inc. Case No.1:23-cv-00135 (D.Del)108

（６）関連するデータ350
北米における生成 AI の市場規模は、2023 年に 177 億 9,000 万米ドルに達すると予測されている。北米の市場規模は 22.35%の年間成長率を示し、2030 年までに 730 億 1,000 万米ドルに達すると予想されている。
米国は世界最大の市場規模を有し、2023 年に 161 億 4,000 万米ドルに達すると予測されている。

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
AI の開発・学習プロセスによる著作権侵害を主張した複数の訴訟が提起されており、近々、裁判所の判断を仰ぐことになると予想される。アンディ・ウォーホルとゴールドス
ミスの判決351 で述べられているように、フェアユースの適用は使用行為ごとに判断されるため、生成 AI による「開発」「学習」のみに関して答えが出るかは不明である。
また、学習に関して、インタビューを実施した米国の学識者によると、裁判では著作者が自身の著作物が学習されたかどうかの証明を行う必要があるが、最近の訴訟を通じてその証明手段が明らかになってきたとのことである。例えば、Getty Images 社は、Stability AI
社に対する訴訟において、出力に透かし（watermark）が入っていることから AI モデルで学習されていることを主張した。また、New York Times 社は、OpenAI 社に対する訴訟において、ChatGPT にプロンプトを入力すると記事が出力された例を複数提示することで、AIモデルで学習されていることを主張した。

（２）透明性の有無やその条件・判断基準等352該当する規定はみられない。

（３）留保規定またはオプトアウトの有無やその条件
オプトアウトの規定はない。
ただし、民間による自主的な取組はみられる。例えば、企業の自主的な取組として、OpenAI 社は、文章生成 AI「ChatGPT」と、画像生成 AI「DALL-E」の Web 版で、ユーザーが入力した内容を AI に学習させないように設定できる353。

350 Statista, Generative AI - North America, https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/generativeai/north-america
351 前掲注 340）
352 The White House・前掲注 321）。
353 OpenAI, How your data is used to improve model performance, https://help.openai.com/en/articles/5722486how-your-data-is-used-to-improve-model-performance109

（４）学習に関する補償金の有無やその条件補償金の有無に関して該当する規定はみられない。

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354
米国著作権局は、著作権は人間の創造性の産物である著作物のみを保護することができるとの見解を示している。前提として、合衆国憲法と米国著作権法の両方で使用されている「著作者」という用語は、人間以外を除外している。
米国では著作権登録制度を採用しているが、現行版の著作権局実務大要（Compendium of
Copyright Office Practices）では、「『著作者』の著作物として認められるためには、人間によって創作されていなければならない」とし、「人間の著作者からの創作的な入力や介入なしに無作為に、あるいは自動的に動作する機械や単なる機械的なプロセスによって創作された作品は登録されない」と述べている。
米国著作権局は、登録の判断において、「『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」を検討する。
AI が生成した素材を含む著作物である場合、AI による貢献が「機械的複製」の結果なのか、それとも著作者の「（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する。その答えは、状況、特に 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。
作品の伝統的要素が AI によって生成されたとみなされた場合、当該作品は人間の著作物ではないとみなされ、著作権局は当該作品を登録しない。AI 技術が人間からのプロンプトのみを受信し、それに応答して複雑な文書、視覚作品または音楽作品を生成したとしても、「著作物の伝統的要素」は人間のユーザーではなく技術によって決定され、実行されたとみなされる。
AI が生成した素材を含む作品であっても、著作権を主張するのに十分、人間の著作者性を含むケースもある。例えば、人間が、AI が生成した素材を充分に創造的な方法で選択ま354 United States Copyright Office・前掲注 319）。

110

たは配列することにより、「結果として生じる作品全体が独創的な著作物を構成する」場
合がある。あるいは、アーティストが、AI 技術によって生成された素材を著作権保護の基準を満たす程度に改変する場合もある。このような場合、著作権で保護されるのは、人間が作成した部分のみであり、それは AI が生成した素材自体の著作物性とは独立し、かつ影響を与えないものである。重要なのは、その人間が作品の表現をどの程度創作的に制御し、著作物の伝統的な要素を「実際に形成」したかである。

（２）著作権侵害の判断基準及び運用実態
米国著作権法第 107 条では、著作物の使用が商業性を有するかまたは非営利的教育目的
かがフェアユース適用の判断要素になることが明記されている。
現在、AI の生成プロセスによる著作権侵害を主張した複数の訴訟が提起されており、近々、裁判所の判断を仰ぐことになると予想される。例えば、New York Times 社が OpenAI社と Microsoft 社を訴えた訴訟では、インターネット上で収集した著作物を学習のために利用することが著作権侵害に該当するか否か、著作権者の権利と AI 企業の責任が明確になる可能性があり、その動向が注目されている。
（３）AI 生成物であることの明示の要否355①著作権登録
著作権登録の申請の際、申請に係る作品中に AI が生成した素材が組み込まれている場合、人間が創作した部分を記載する必要がある。

②AI 企業による電子透かし等
ホワイトハウスとの宣誓により、Amazon.com、Anthropic、Google、Inflection、Meta、Microsoft、OpenAI の AI 企業 7 社は、電子透かしシステム等、AI によってコンテンツが生成されたことをユーザーに確実に伝えるための強固な技術的メカニズムを開発することを約束している。

４．生成 AI サービスの運用実態①OpenAI の利用規約
OpenAI 社が提供する AI サービス（ChatGPT 等）のユーザーは、OpenAI 社の利用規約に355 United States Copyright Office・前掲注 319）。

111

従う必要がある。Open AI 社の利用規約356では、適法の範囲で、ユーザーが生成 AI への入力における所有権を保持し、かつ出力される生成物を所有しており、出力に関する全ての権利、権原、利益をユーザーに譲渡すると明記されている。

５．今後の動向（１）政府の動向
米国著作権局は、AI に関する調査357 358を進めており、2023 年 8 月 30 日に AI と著作権に関する調査通知及び意見募集を公表した。意見は 2023 年 12 月の期限までに１万件を超えるコメントが寄せられた。これらを課題ごとに分析して、2024 年に報告書が発行される見込みとなっている。
本通知は広範に意見を募集しており、主に以下の 4 つの分野に焦点を当てている。
①

生成 AI モデルを訓練するための著作物の使用②

AI システムによって生成された出力の著作物性③

AI システムを用いて生成された作品による著作権侵害の可能性④

人間のアーティストのアイデンティティやスタイルを模倣した生成的な AI のアウトプ

ット
質問の中には、「AI モデルの開発者は、どのようにして、あるいはどこで、モデルが学習する素材やデータセットを入手しているのか？」といった現在の AI 開発におけるリソー
スの出処に関するものもある。
その他の質問では、AI モデルを学習させるための著作物の無許可使用はフェアユースなのか、AI モデルの学習に著作物を使用する際に著作権者の同意が必要なのか、AI が生成した出力は既存の著作物の排他的権利を侵害するのか等、最近盛んに議論が行われているトピックや、AI 企業に対する訴訟の争点となっているトピックに関するものもあり、そうい
った問題に対して一般からの意見を募集している。
また、デジタルミレニアム著作権法（DMCA）に基づく著作権管理情報の削除や改変の禁止が、著作権管理情報を含む著作物をトレーニングした AI 生成システムの出力にどのように適用されるのか、AI 生成物に適用される新たな連邦パブリシティ権を議会が創設すべ

356 Open AI, Terms of use, https://openai.com/policies/terms-of-use
該当の記載は以下のとおり。
Ownership of Content. As between you and OpenAI, and to the extent permitted by applicable law, you (a) retain
your ownership rights in Input and (b) own the Output. We hereby assign to you all our right, title, and interest, if any,in and to Output.
357 United States Copyright Office ,Artificial Intelligence Study, https://www.copyright.gov/policy/artificialintelligence/
358 匿名記事「著作権局が AI 関連の著作権問題について意見を募集中」Open Legal Community
https://openlegalcommunity.com/copyright-office-seeks-comments-about-ai/（2023 年 9 月 30 日最終閲覧）

112きかどうか等、プログラミングや AI 音楽等の幅広いコンテンツに関わる質問も行っている。
（２）民間の動向
2023 年 7 月 21 日に発表された政府との誓約359により、Amazon.com、Anthropic、Google、Inflection、Meta、Microsoft、OpenAI の米国における主要な AI 企業 7 社は、安全性、セキュ
リティ、信頼性に関して、AI システムのテスト、情報共有、仕組み開発等を実施する。
また、生成 AI 分野への投資が加速し、多数のスタートアップが誕生している。

359 The White House・前掲注 321）
。

113

第８章

中国

１．AI に関する規定（１）著作権制度の概観①当該地域の法律の特徴
中国法の主な法分野は、憲法および憲法関連法、民法・商法、行政法、経済法、社会法、刑法、訴訟および非訴訟手続法等から構成される。
民法関連についてみると、これまでは統一の民法典がなく、民法通則のほか、物権法、担保法、契約法、権利侵害責任法等の各法に分かれていたが、2021 年１月から施行された
中華人民共和国民法典に統合された。民法典においては、我が国の民法と異なり知的財産権に関する明文規定があり、著作物、発明・実用新案・外観設計、商標、地理的表示、商業秘密、集積電子回路図設計、植物新品種、その他法律が規定する他の客体について、権利者が占有する権利と定めている（第 123 条）。また、知的財産権侵害時の懲罰的損害賠償に関する規定も設けられ、故意により他者の知的財産権を侵害して情状が重大な場合は，被権利侵害者は、相応の懲罰的損害賠償を請求する権利を有する（第 1185 条）。
また、法令の制定機関と効力の範囲によっては、法律、行政法規、地方性法規、自治条
例および単行条例、行政規則等に分かれる。「中華人民共和国立法法」（2000 年７月施行、2023 年３月第二次改正、以下「立法法」という。）では、これらの法令の制定機関、効力の範囲や法令の優先順位などについて定めている。

②著作権法・著作権等管理事業法の成立経緯や位置づけ
中国360 では、1990 年９月７日に「中華人民共和国著作権法」（以下、「著作権法」という。
）が成立し、1991 年６月１日より施行された。同法は３回の法改正（2001 年、2010 年、2020 年）を経て現行の法律に至っている。
著作権法に基づき、「中華人民共和国著作権法実施条例」（以下、「著作権法実施条例」という。
）という行政法規が制定されている。現行の著作権法実施条例は 2013 年１月 30 日の改正を経て 2013 年３月１日より施行したものである。また、関連の行政法規として、「情報ネットワーク伝播権保護条例」（2006 年公布、2013 年改正）、「コンピューターソフ
トウェア保護条例」（2001 年公布、2013 年第二次改正）や「著作権の集団管理条例」（2004
年公布、2013 年第二次改正）などが挙げられる。

360 ここでは、社会主義制度が適用される中国大陸部のみを対象とし、法体系が異なる香港、マカオおよび台湾は対象に含まない。

114

図表 62 中国における各種法令の体系
中
央

地
方

法規の種類
憲法

法規の名称
憲法

立法機関
全国人民代表大会（以下、「全人代」という。）

国家主権に係る事項、政府の組織、刑法、税制、
民事基本制度、訴訟等の基本的な法律
全人代が制定すべきものを除く他の法律
行政法規

法、決定

全人代

法、決定

全人代常務委員
会
国務院

部門規則

弁法、決定、規定、命令

国務院各部・委員会

地方性法規

条例、弁法、規定、決定、決議

全人代及び常務委員会（民族自治地域を含む）自治条例・単行条例

条例、弁法、規定、決定、決議

民族自治地域の人民代表大会地方政府規則弁法、決定、規定、命令

地方人民政府条例、決定、規定、弁法

効力
法律、行政法規、地方性
法規、自治条例及び単行
条例、規則は憲法に抵触してはならない
法律の規定に関する解釈は全人代が行うことができ、行政法規、地方性法規並びに規則に優越する

法律に基づき制定され、地方性法規及び規則に優越する
部門規則間及び地方政府
規則は同等の効力を有す
る
憲法、法律並びに行政法規に抵触しない前提で制定され、当該及び下級の地
方政府の規則に優越する法律及び行政法規の基本原則に違反しない限りで法
律及び行政法規の規定に対する変則規定を制定
部門規則と地方政府規則
は同等の効力を有する

注釈）部門規則間又は部門規則と地方政府規則の間で同一事項に対する規定が一致しないときは、国務院が裁決する。授権に基づいて制定した法規と法律の規定が一致せず、どのように適用するかを確定できないときは、全人代常務委員会が裁決する（立法法第 95 条（３））
。
資料）岡村志嘉子（2015）「中国における立法法の改正」『外国の立法 265』
（国立国会図書館調査及び立法考査局）より作成（２）AI をめぐる主要な規定①各規定の関係性
著作権法上、AI 生成物そのものの著作物性の有無や権利制限規定に関する明文規定はない。また、権利制限を定める著作権法第 24 条では合理的使用に該当する 12 の具体の利用状況が示されているが、この中に AI の学習行為は含まれておらず、同法第 13 号「法律、行政法規に規定されたその他の場合」とあり、AI の学習行為については他の法令による規定に委ねられている。
また、中国では、インターネット情報サービスに対しては国による統制が行われ、「インターネット情報サービス管理弁法」（2011 年改正）においても、商用インターネット情115

報サービスは国による許可なく提供することはできず、非商用インターネット情報サービ
スについても国への登録が義務付けられている。
こうした状況から、生成型 AI 製品・サービスの提供に関する行政法規は近年整備が進められてきた。2021 年 12 月には、生成 AI に限らずレコメンド、選択ソート、検索フィルタ
リング、意思決定調整等のアルゴリズム推奨技術全般を対象とした「インターネット情報
サービスにおけるアルゴリズム推奨管理規定」が制定され、その後 2022 年 11 月には「インターネット情報サービスのディープラーニングによる合成管理規定」、2023 年 7 月には「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」、同年 8 月には「ネットワーク安全標準実践ガイ
ド-生成式人工知能サービスのコンテンツマーキング方法」が相次いで制定・公表された。
その後、情報セキュリティ技術に関する国家規格を所管する全国情報安全標準化技術委
員会から、「生成式人工知能サービス管理暫定弁法」に基づき、生成 AI サービス提供者が遵守すべき基本的な安全要求事項を示すものとして、「生成式人工知能サービス安全基本要求」の意見募集稿が示され、同年 10 月 12 日から同月 25 日まで意見募集が行われた。
図表 63 生成 AI 関連規定一覧
法規の分野
著作権・知的財産権

個人情報保護サイバーセキュリティ

AI

法規の種類
法律
行政法規
行政法規
行政法規
法律
法律
法律
法律
行政法規
行政法規
行政法規
行政法規
技術基準

法規の名称
著作権法
著作権法実施条例
コンピューターソフトウェア保護条例
情報ネットワーク送信権保護条例
個人情報保護法
サイバーセキュリティ法
データセキュリティ法
科学技術進歩法
インターネット情報サービス管理弁法
生成型人工知能サービス管理暫定インターネット情報サービス
におけるアルゴリズム推奨管理規定
生成型人工知能サービス管理暫定弁法
インターネット情報サービスのディープラーニングによる合成管理規
定ネットワーク安全標準実践ガイド -生成式人工知能サービスのコ
ンテンツのラベリング方法116

図表 64 AI 関連規定の関係性②インターネット情報サービスにおけるアルゴリズム推奨管理規定
本規定は、中国国内において、生成・合成型、個別的推奨型、ランキング・選定型、検索フィルタリング型、スケジューリング・意思決定型等アルゴリズム推奨技術を利用した
インターネット情報サービスを提供する場合に適用される361。
世論属性または社会動員能力を有するアルゴリズム推奨サービスの提供者は、サービス
提供日から 10 営業日以内に、サービス提供者名、サービス形態、サービスの利用分野、ア
ルゴリズムの種類、サービス提供者によるアルゴリズムの自己評価に関する報告、公表予定の内容等の情報を記入の上、専用システムにより登録申請手続を行う必要がある（同規定第 24 条 1 項）
。国及び省・自治区・直轄市のインターネット情報部門は、申請資料の受領後、不備がなければ 30 営業日以内に登録を行い、登録番号を発行・公示しなければならない（同規定第 25 条）。登録完了後、サービス提供者はそのウェブサイトやアプリケーシ
ョン上で視認できる箇所に登録番号や公開情報のリンクを掲示する必要がある（同規定第27 条）。
③生成型人工知能サービス管理暫定弁法
本弁法の制定にあたり、2023 年４月に国家インターネット情報弁公室が「生成型人工知
能サービス管理弁法」の草案を公表し、同年５月までパブリックコメントを実施した。草
案では、政権転覆や国家分裂を示唆する情報を含むコンテンツの生成などが禁止されてい361 浅井敏雄「中国における AI 生成物の明示(ラベリング)関連法制」『企業法務ナビ』(2023 年 11 月 28 日)
https://www.corporate-legal.jp/matomes/5512

117

る。
その後同年７月には、国家インターネット情報弁公室のほか、国家発展改革委員会、教育部、科学技術部、工業・情報化部、公安部、国家広播電視総局の連名により「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」が制定・公布された。
草案からの主な変更点として、弁法の名称に「暫定」が追加され、将来の変更の可能性を含んだものとなっていること、草案が生成 AI サービス提供に対する規制に重点が置かれていたのに対し、規制とイノベーションや産業振興の推進とのバランスに配慮する旨の文言が追加された点、国際ルールの制定への参加に言及された点が挙げられる362。
本弁法の第１章では総則として、目的・適用範囲等のほか、生成 AI サービスの利用・提供に当たり遵守すべき規定について示されている。第２章では、関連産業分野での技術革新の奨励、国際交流・協力、学習段階やデータラベリングにおいて遵守すべき事項など、技術とガバナンスに関する事項が示されている。第３章では、生成 AI サービスの提供に際してサービス提供者が負う義務や講ずべき措置等について、第４章では、国家当局による監督・検査に関する規定が示されている。
図表 65 生成型人工知能サービス管理暫定弁法363（MURC 仮訳）
第 1 章 総則
第 1 条 本弁法の目的
第 2 条 本弁法の適用範囲
第３条 国が講じる措置
第４条 生成 AI サービスの提供・利用における遵守すべき規定
第２章 技術開発とガバナンス
第 5 条 関連産業分野における技術革新等
第 6 条 アルゴリズム等の基礎技術の革新の奨励、国際交流・協力及び国際ルールの制定への参加、インフラ・
公開学習データリソースプラットフォームの建設の推進
第 7 条 生成 AI サービス提供者による学習段階において遵守すべき規定
第 8 条 生成 AI サービス提供者による技術開発過程におけるデータラベリングに関する規則
第３章 サービス基準
第 9 条 個人情報保護義務
第 10 条 透明性の確保及び未成年者に対する依存・中毒防止措置
第 11 条 利用者の入力情報・記録の保護
第 12 条 生成コンテンツであることの明示
第 13 条 サービスの安全・安定的・継続的な提供
第 14 条 違法コンテンツ・行為に対する措置
第 15 条 苦情・通報への対応
第４章 監督、検査及び法的責任
第 16 条 国家当局による管理強化及び規則・ガイドラインの制定
第 17 条 生成 AI サービスの安全性評価及びアルゴリズムの申請・変更・取消申請手続き
第 18 条 違法を発見した利用者の苦情・通報の権利

362 浅井敏雄「中国『生成人工知能サービス管理暫定弁法』の制定とその解説」『企業法務ナビ』(2023 年
7 月 23 日) https://www.corporate-legal.jp/matomes/5362
363「生成式人工智能服务管理暂行办法」（国家インターネット情報弁公室ウェブサイト）
http://www.cac.gov.cn/2023-07/13/c_1690898327029107.htm

118

第 19 条 関連主管機関による生成 AI サービス提供者に対する監督・検査
第 20 条 国外から国内に提供された生成 AI サービスの法令順守
第 21 条 本弁法に違反した場合の措置
第５章 附則第 22 条 用語の定義
第 23 条 法律及び行政法規に基づく許可の取得
第 24 条 施行期日

④インターネット情報サービスのディープラーニングによる合成管理規定
2022 年に制定された「インターネット情報サービスのディープラーニングによる合成管理規定」では、サービス提供者に対して、サービス開始前の届出364 や、使用データの安全性確保、アルゴリズム及び生成されたコンテンツの適法性確保や義務などを求めている。

⑤生成式人工知能サービス安全基本要求（意見募集稿）「生成式人工知能サービス安全基本要求」の意見募集稿は、「生成型人工知能サービス
管理暫定弁法」を踏まえ、中国国内で一般向けに提供される生成 AI サービスの安全水準を向上させるため、学習データ（データソース、データの内容、データのラベリング）・モ
デルの安全性、セキュリティ対策、セキュリティ評価に関する基本的な要求事項を定める
ガイドラインと位置付けられている。サービス提供者は、本文書の要件に従いセキュリテ
ィ評価を実施し、その結果や根拠資料を政府機関等の関連部門に提出する必要がある。

（３）著作権法に関する規定の詳細①生成型人工知能サービス管理暫定弁法
１)規定の背景「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」の公表時に、国家インターネット情報弁公室
関係者が記者からの質問に対して回答した内容365 によれば、同弁法を公表した背景として、
次の三点が挙げられている。
第一に、中国共産党中央委員会政治局会議において、中央政府としての重点施策として、
AI 普及の進展とイノベーションエコシステムの創造とともに、AI 利活用のリスクの予防を重視する必要性が指摘された。
第二に、生成 AI の健全な発展の促進が急務であり、経済社会の発展に新たなチャンスをもたらす一方、偽情報の流布、個人情報の権益侵害、データセキュリティ、偏見差別など

364 P.61。
365 「国家互联网信息办公室有关负责人就《生成式人工智能服务管理暂行办法》答记者问」（国家インターネット情報弁公室ウェブサイト）https://www.gov.cn/zhengce/202307/content_6892001.htm

119の問題も発生している。本弁法は、目標・問題志向のアプローチを堅持し、生成 AI 技術の発展を促進するための具体的な措置を明記し、生成 AI サービスの基本規範を提供するものである。
第三に、本弁法は、サイバーセキュリティ法、データセキュリティ法、個人情報保護法、
科学技術進歩法の関連規定を具体化するものであり、データ処理などの活動をさらに規制し、国家安全保障と社会の公益を守り、国民、法人、その他の組織の合法的な権益を保護するための重要な要件である。
2023 年４月には国家インターネット情報弁公室から「生成型人工知能サービス管理弁法」
についてのパブリックコメントが実施され、同年 5 月 23 日に開催された 2023 年国家イン
ターネット情報弁公室第 12 回会議で審議・採択され、国家発展改革委員会、教育部、科学技術部、工業情報化部、公安部、国家ラジオテレビ総局の同意を経て、国家インターネッ
ト情報弁公室により「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」が７月 10 日に公布され、８月 15 日に施行された366。
２)規定の内容
本弁法では、その制定の目的として、生成 AI の健全な発展と標準的な応用を促進し、国家安全と社会の公共的利益を保護し、国民、法人及びその他の組織の合法的な権益を保護するものとしている（第１条）。なお、パブリックコメント段階においては、生成 AI に対する規制に重点を置いた内容となっていたが、国の原則として「発展と安全の同等の重視」を明記し、分類した等級別の監督管理を実行するもの（第３条）としており、産業推進・
国際競争力強化等の観点とのバランスに配慮した規定となっている367。
また、関連する国家主管当局に対し、イノベーションと発展に適合する科学的規制アプ
ローチを改善し、生成 AI 技術の特性と関連産業・分野におけるサービス応用に照らして、生成 AI サービスに対応する分類・等級付け規則またはガイドラインを策定するよう求めている（第３・16 条）。
発展を促進するための具体的な措置として、第一に、様々な産業・分野における生成 AI
技術の革新的な応用を奨励し、健全・良質なコンテンツを創出し、適用シーンの探索・最適化やエコシステムの構築を図る（第３・５条）。
第二に、生成 AI 技術の革新、データ資源の構築、変換、応用、リスク防止において、産業組織、企業、教育科学研究機関、公共文化機関、関連専門機関の協力を支援する（第２条）。
第三に、生成 AI のアルゴリズム、フレームワーク、チップ、関連ソフトウェアプラット
フォームなどの基本技術の自主的な革新、平等かつ互恵的な国際交流と協力、生成 AI に関

366 前掲注 363）。
367 浅井敏雄・前掲注 362）。

120

連する国際ルールの策定への参加を奨励する（第６条）。
第四に、生成 AI インフラと公開訓練データリソースプラットフォームの建設を推進することを提案している（第６条）。
また、生成 AI サービスの提供・利用の原則として、社会主義の核心的価値観を堅持すべきであり、法律・行政法規で禁止されている内容（テロリズム、過激主義、民族憎悪、民族差別、暴力、わいせつ・ポルノ、虚偽情報など）の生成を禁じている。また、アルゴリ
ズム設計、訓練データの選択、モデル生成及び最適化、サービス提供の過程において、民族、信仰、国、地域、性別、年齢、職業、健康等による差別を防止するための効果的な措置を講じることを求めている。さらに、知的財産権、企業倫理を尊重し、営業秘密の保護のため、アルゴリズム、データ、プラットフォーム等の利用における独占及び不正競争を認めていない。このほか、他者の権利・利益を尊重し、心身の健康、肖像権、名誉、栄誉、
プライバシー、個人情報等の権利・利益を侵害せず、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・信頼性を向上させるための効果的な措置を講じることを求めている（第４条）。
他の行政規則との関連では、サービス提供者に対して、「インターネット情報サービスのディープラーニングによる合成に関する規定」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の表示を義務付ける（第 12 条）ほか、生成 AI サービス提供者に対して「インターネット情報サービスアルゴリズム推奨管理規定」に基づくアルゴリズムの申請
手続きを求めている（第 17 条）。
②インターネット情報サービスのディープラーニングによる合成管理規定
１)規定の背景
近年、ディープフェイクやバーチャルリアリティなどのディープラーニングによる合成（深層合成）技術の急速な発展に伴い、一部の利用者が違法・有害な情報を作成、複製、公開、流布し、国家の安全と社会の安定を危うくするとの懸念が高まっていた。そのため、安全リスクを軽減し、深層合成サービスの健全な発展を促進するため、ディープラーニン
グによる合成のサービス提供者や技術支援者に対する義務・規制を講じるなどの基本ルールとして、2022 年 11 月に「インターネット情報サービスのディープラーニングによる合成管理規定」を制定し、2023 年１月から施行された368。

368 「国家互联网信息办公室等三部门发布《互联网信息服务深度合成管理规定》」（中国共産党中央インターネット安全情報化委員会弁公室ウェブサイト）http://www.cac.gov.cn/2022-12/11/c_1672221949318230.htm

121２)規定の内容
本管理規定の適用対象は中国国内でディープラーニングによる合成技術369 を利用したイ
ンターネット情報サービスの提供としている。
ディープラーニングによる合成サービスの提供に対して、法令の遵守や社会道徳、倫理の尊重、正しい政治方向、世論と価値観を堅持すること等を求めている（第４条）。関連
業界団体に対しても、自主的な基準、ガイドライン、管理システムの確立等を求めている（第５条）。
一般規定として、いかなる組織・個人もディープラーニングによる合成サービスを利用した違法な情報の作成、複製、出版、流布を禁じ（第７条）、サービス提供者に対しては、管理規定、プラットフォーム規約の制定・公表（第８条）、利用者の身元情報の認証（第９条）、利用者と入力データと合成結果の監査、関連するネットワークログの記録・保存、
違法・不適切な情報を発見した場合のサービス停止、アカウント閉鎖などの措置を求めている（第 10 条）。
深層合成サービスのサービス提供者や技術支援者に対しては、訓練データの管理の強化、
個人情報保護に関する関連規定の遵守（第 14 条）、アルゴリズムの定期的な見直し、評価・検証（第 15 条）、生成・編集された情報コンテンツに対して利用者が識別可能となるためのロゴマークの表示（第 16・17 条）を求めている。
他の行政規則との関連では、サービス提供者に対して、「インターネット情報サービス
アルゴリズム推奨管理規定」に基づくアルゴリズムの申請手続きを求めている（第 19 条）。
（４）主要な議論・学説①AI 生成物の著作物性
AI 生成物が著作権法上の保護を受けられるかどうか等の議論は行われており、主に、AI
生成物は著作物として認定できるか、著作物として認定できる場合の権利の帰属、さらに著作物として認定できない場合に他の法律上の保護を受けられるかという点が論じられている370。
2020 年改正著作権法において、「著作物」とは、「文学、美術及び学術の分野における独創性を有し、かつ、一定の形式をもって表現可能な知的成果」と規定されている（同法第３条）371 。法改正前後において、著作物とは「独創性」を有する知的成果または知的活動

369 ディープラーニングや VR 等の生成合成類アルゴリズムを使用して、文章、画像、音声、映像、仮想シーン等インターネット情報を生成する技術（同管理規定第 23 条）。
370 分部悠介・共捷・周婷（2021）「AI 関連技術及び AI 生成物の知財 保護に関する中国での最新トピック」『パテント』Vol.74,No.9
371 2020 年の法改正以前の同条は「次の各号に掲げる形式で創作される文学、美術及び自然科学、社会科
学、産業技術等の著作物が含まれる。
」であり、著作権法実施条例「著作権法においていう著作物とは、文学、 芸術及び科学の分野における独創性を有し、かつ、ある種の有形的な形式で複製できる知的活動の成果をいう。
」と規定されていた（第 2 条）。

122

の成果であるとの位置付けは不変であると解され372 、「独創性」は、著作者自ら独自に作り出したとの「独立性」及び著作者の独特な知的判断と選択を具現し自らの知的創造である「創造性」を意味すると解されている373。
AI 生成物の著作物性に関する主要な学説として、「独創性」の有無に関して、創作者や創作過程を特段考慮せず、外形的・客観的に独創的表現を具備すれば、AI 生成物の著作物性を認定できるとする主張と、創作物の外形的な表現に加えて、創作過程における選択の余地が残され、創作者の個性が反映されていることも考慮すべきとの主張がみられる374375 。
ZHOU Bo（2020）は、これまでの裁判例において著作性が認められた AI 生成物は、人為的な関与がなく AI により完全に自律的に生成されたものではなく、AI が手段として用いられた人間の知的活動の成果として、著作権法上の保護を受けるとの判断がなされていることを指摘している376 。その上で、人間があらかじめ設定したアルゴリズムにより生成されたコンテンツは人間の介入を排除できないことから、完全な AI 自律生成物の著作物性を検討する際には、生成プロセスは検討の対象外とすべきと主張し、人間により設定されたアルゴリズムから自律生成プログラムが生成され、その自律生成プログラムから生成されたコンテンツであれば AI による自律生成物であると呼び得、その著作権の保護については、技術発展の状況を注視すべきとの見解を示している377。
AI 生成物の著作物性が認められる場合の権利の帰属については、AI 生成物が著作物として認定できると主張する論者の多くは、法人著作物制度を参考に、AI ソフトウェアの所有者または利用者に帰属するとしている378。
AI 生成物が著作物として認定できないとする論者の一部では、AI 生成物の生成には特定の主体による技術的、経済的、組織的な投資が必要であるため、投資者の権益を保護すべ
く、著作隣接権の保護対象とできるような制度が必要と主張している379。

②AI 学習用データの入力データの著作権侵害「生成式人工知能サービス安全基本要求」（意見募集稿）に示された学習データの安全性に対する具体的な要件の中で、学習データの知的財産権侵害を特定し、権利を侵害する
おそれのある学習データを学習に使用しないことを求めていることから、中国においては、AI の学習のために許諾を得ずに他者の著作物を利用することを許容する権利制限はなく、

372 浅井敏雄（2023）「中国における AI 生成物の著作物性関連 2019/2020 年判例」
『企業法務ナビ』
https://www.corporate-legal.jp/matomes/5533
373 馮超・光安徹（2022）『中国知的財産法: 法解説と実務ハンドブック』オーム社
374 分部悠介ほか・前掲注 370）。
375 李瑜（2023）「中国における AI 生成物の著作物性及び権利帰属に関する一考察 テンセント
Dreamwriter 事件から」『日本大学知財ジャーナル』Vol.16
376 ZHOU Bo（2020）“Artificial Intelligence and Copyright Protection--Judicial Practice in Chinese Courts”
WIPO
377 ZHOU Bo・前掲注 376）。
378 分部悠介ほか・前掲注 370）。
379 分部悠介ほか・前掲注 370）
、李瑜・前掲注 375）。

123

こうした行為は著作権侵害に当たるとする見解が主流と推測される380。
李（2023）は、合法的に他者の著作物を AI の学習データとして利用する方法として、①
著作権者からの使用許諾、②合理使用制度の適用、③法定許可使用制度の活用の長短を比較検討している。①は取引コストが高く実質上困難であること、②は自然人の学習を対象としたものであるとの伝統的な概念に基づき制度の適用対象外とする見解は厳格に過ぎると指摘し、③は個々の著作権者との交渉は不要である一方、学習データの膨大な量に対して高額な報酬が必要となりうる点が懸念されるとした。これらを踏まえ、②の合理使用制度について、2020 年改正著作権法 24 条 13 号「法律または行政法規が定めるその他の場合」）にデータマイニングの制度的余地を残しているとの見方を示している381。

（５）主要な裁判例
中国国内ではチャット、記事生成、作詞・作曲等の生成 AI サービスが相次いで登場し、AI 生成物の著作物性をめぐる裁判所の判断も示されているが、統一的な見解が形成されるには至っていない。
ただし、いずれの裁判例においても、自動的に生成されたコンテンツの著作物性を検討しているが、人間の関与がない完全な自律生成物ではなく、人間が AI や機械を創作の手段として使用して生成したコンテンツであると認められ、人間よる創作的関与の有無・程度を基準に AI 生成物の著作物性を判断している382。
①ヴォルタース法律情報データベース事件
2018 年に、オランダのヴォルタース・クルーワー社が提供する法律情報データベースを用いて AI で生成されたレポートについて、北京市内の法律事務所が生成 AI サービスを提供する北京百度網訊科技有限公司（バイドゥ）社を提訴した事案において、北京インター
ネット裁判所は、当該レポートは一定の独創性を有するものの、自然人が創作したものではなく、本件 AI の利用者である人間はサービス上で検索のためのキーワードを入力するだけであり、自動生成された分析報告書は利用者の思想・感情を独創的に表現したものではないとして、その著作物性を否定した383。

②Dreamwriter 事件
一方、2020 年には、騰訊計算機系統有限公司（テンセント社）が開発したアルゴリズムに基づく文章作成支援システムを利用して生成された株式市場分析レポートを自社のウェ

380 浅井敏雄氏ヒアリング（2023 年 11 月 17 日実施）より。
381 李瑜・前掲注 375）。
382 浅井敏雄・前掲注 372）。
383 李瑜・前掲注 375）
、浅井敏雄・前掲注 372）。

124

ブサイトに転載した企業の著作権侵害が認定された。当該事案では、原告であるテンセント社が開発した新聞記事を生成する「Dreamwriter」により、経済指標に関する文章を生成し、原告の関連会社である証券会社のウェブサイト上に掲載していた。当該ウェブサイト
には、本文が「Dreamwriter」により生成されたことを表記していた。被告の企業は原告の承諾を得ずに当該文章を自社のウェブサイトに転載し、その文末には「Dreamwriter」により生成されたものであると記載し、原告は被告の行為による著作権侵害を主張した。広東省深圳市南山区裁判所は、当該生成物の外形的表現は文字著作物の要件を満たし、表現内容にも一定の独創性を有すること、また、レポートの生成過程におけるシステムを管理する創作チームメンバーによるデータ入力等の配置と選択によって表現形式が決定されることから、係争文書が著作物に該当し、その著作権はテンセント社に帰属すると判断した384 。

③熱気球自動撮影事件
このほか関連する裁判例として、熱気球に搭載されたビデオカメラの自動録画モードで撮影された映像からスクリーンショットを選択し、若干の加工が施された上で SNS に公開された写真が企業の広告映像の一部に使用されたことに対して、SNS 上に写真を公開した
原告（個人）が当該企業に対して著作権侵害による損害賠償等を請求した事案がある385 。
2016 年の一審判決では、本件写真が機械により自動撮影されたものであることを理由に本件写真の著作物性が否定され、原告は敗訴したが、2020 年 4 月の二審判決では、北京知的財産権法院は、本件写真の著作物性を認定した上で原告の主張を認めた。本判決では、ビデオの撮影は自動的ではあるものの、撮影過程において撮影の目的・意図、撮影対象、撮影手法、機材、アングル、設定、さらにスクリーンショットの切り抜きやトリミング等の美化処理を行い、人為的な関与・選択が行われ、撮影結果には一定の独創性が認められるとした。その後 2021 年には本判決が北京高級人民法院により指示され、最終判決となった。
④Stable Diffusion 事件
その後 2023 年 11 月には、画像生成 AI サービス「Stable Diffusion」を利用して生成された画像の著作権侵害訴訟において、生成された画像の著作物性と著作権侵害が初めて認められた386。本事案では、2023 年 2 月に原告（個人）が Stable Diffusion を利用してプロンプ
トにより、ジャンルや主体、環境、人物表現形式、スタイル等を指定するとともに、関連パラメータを設定し、最初に生成された画像をもとに、プロンプトの追加やパラメータの調整を行い作成した画像（本件画像）を SNS に投稿したが、同年 3 月にコンテンツ投稿プ

384 李瑜・前掲注 375）。
385 Zhe DAI, Banggui JIN, The copyright protection of AI-generated works under Chinese law, Tribuna Juridica,
2023
386 TMI 総合法律事務所「【中国】【著作権】AI が生成した画像の著作物性と著作権侵害が初めて認められた中国の裁判例」（2023/12/12）https://www.tmi.gr.jp/eyes/blog/2023/15234.html

125ラットフォーム「百家号」上で被告（個人）により投稿されたブログ記事上に本件画像が原告の署名の透かし表示が除去された状態で掲載されていることを発見し、被告に対して謝罪と 5 千元の損害賠償を求めた387。
北京インターネット裁判所は、本件画像の著作物性について、著作権法に基づき、①文学、美術、学術のいずれかの分野に属すること、②独創性を有すること、③一定の表現形
式を有すること、④知的成果であることの 4 つの基準のうち明確に①と③を満たしていると判断した。また、構想から最終的に本件画像を選択するまでの全過程において、人物表
現の設計、プロンプトの選択、順序調整、関連パラメータの設定、自らの期待に沿う画像の選択等、一定の知的寄与を行っていることから、④知的成果の要件を満たすと判じた。
さらに、原告はプロンプトを入力し、関連パラメータを設定して最初に画像を生成した後に、継続的に再調整を行い、最終的に本件画像を生成し、この調整過程に原告の美的な選
択やや個性的な判断が具現化されたとして、②の独創性の要件を満たすものと判断した。
また、本件画像の著作権者について、中国著作権法第 11 条では、著作者は自然人、法人
または法人格のない組織に限定されるため、本件 AI は本件画像の著作者にはなり得ないこと、加えて、本件 AI モデルの開発者は本件画像の創作意図はなく、本件画像の生成過程には関与しておらず、あくまで創作ツールの生産者に過ぎないこと、また、本件 AI モデルの開発者が提供したライセンスでは、出力された内容に対して権利を主張しない旨を表明していることから、AI モデルの設計者は本件画像の著作者に該当せず、原告が本件画像の著作権を有すると判断した。
同裁判所は、被告が本件画像を無断利用して自身のアカウント上に掲載し、自ら選択した時間及び場所において公衆が本件画像を利用できるようにしたことから、本件画像に関する原告の情報ネットワーク送信権を侵害したと判断した。また、被告が本件画像から原告の氏名の透かし表示を除去し、原告の氏名表示権を侵害したことを認定した。
以上により、被告は、本判決日から 7 日以内に、①当該コンテンツ投稿プラットフォー
ム上で原告に対する謝罪文を 24 時間以上公開し、②原告に 500 元の賠償を命じた。
⑤生成 AI により生成された画像による著作権侵害が認められた裁判例
2024 年 2 月には、生成 AI が生成した画像による著作権侵害について生成 AI サービス提供事業者の賠償責任を認める初の判決が示された388。
本事案では、ウルトラマンシリーズの著作権者である日本企業（円谷製作株式会社）から授権を受けた、中国国内での独占的ライセンシーである原告企業は、AI サービス提供事

387 浅井敏雄「中国の AI 生成画像の著作物性を認めた初の判決と米国との比較」『企業法務ナビ』（2023）https://www.corporate-legal.jp/matomes/5534
388 TMI 総合法律事務所「【中国】【著作権】AI が生成するウルトラマン画像の著作権侵害について生成
AI サービス提供事業者の責任を認めた中国の裁判例（2024/03/04）」
https://www.tmi.gr.jp/eyes/blog/2024/15548.html

126

業者（被告）が運営するウェブサイト上で、会員が有料利用できる AI による画像生成機能
によりウルトラマンに類似する画像が生成される可能性があることを発見し、被告が原告の許可を受けずに、原告が権利を有する著作物を AI に学習させ、実質的に類似する画像を生成しているとして、原告の権利を侵害する画像の生成の停止及び学習データからのウル
トラマンの素材の削除、原告の経済損失の賠償等を求めて、複製権、改編権、情報ネット
ワーク伝播権の侵害を理由とする訴訟を提起した。
広州インターネット裁判所は、被告が提供する生成 AI サービスの提供過程において、原告が有する複製権、改編権の侵害を認定した上で、中国著作権法第 52・53 条に基づき、経済損失と権利侵害を止めるために支出した合理的な費用として、被告に１万元の損害賠償を命じた。同裁判所は、生成型人工知能サービス管理暫定弁法第４条が強調するように、
生成 AI サービスの提供者は、法律、行政法規を遵守し、社会の道徳や倫理を尊重すべきであるとした上で、被告が運営するウェブサイトには、①同弁法第 15 条に規定された苦情申立の仕組みがないこと、②同弁法第 4 条第 3 号に照らして他者の著作権を侵害してはならない点に関して、同第 5 号に規定された、生成コンテンツの精度と信頼性を高めるための効果的な対策として、サービス利用時の潜在的なリスクを利用者に提示していないこと、③同弁法第 12 条及びインターネット情報サービスのディープラーニングによる合成管理規定に規定された、AI 生成物であることの明確な表示がないことの 3 点から、被告が合理的な注意義務を果たしておらず、主観的な過失があることから、その損害賠償責任を認定した。

（６）関連するデータ
中国国内のコンサルティング企業によれば、中国の生成 AI コンテンツサービス市場は、
2022 年の 11.5 億元から 2028 年には 2,767.8 億元へと急拡大するとの見通しが示されている
389。

389 iMedia コンサルティング「2023 年中国 AIGC 産業発展研究レポート」（https://www.iimedia.cn/c400/92537.html）

127

図表 66 中国国内の生成 AI コンテンツサービス市場の見通し（2022～2028 年）

注釈）iMedia データセンターによる。
資料）iMedia コンサルティング「2023 年中国 AIGC 産業発展研究レポート」（https://www.iimedia.cn/c400/92537.html）

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
前述のとおり、著作権法上、AI 生成物そのものの著作物性の有無や権利制限規定に関する明文規定はない。また、権利制限を定める著作権法第 24 条では合理的使用に該当する 12の具体の利用状況が示されているが、この中に AI の学習行為は含まれておらず、同法第 13号「法律、行政法規に規定されたその他の場合」とあり、AI の学習行為については他の法令による規定に委ねられている。ただし、「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」など
他の規定でも明示的には定められていないと考えられる。
なお、著作権法第 24 条において合理的使用が認められる利用状況のうち、「学校の教室における教学または学術研究のために、既に公表された著作物を翻訳し、翻案し、編集し、放映し、または少量複製し、教学または学術研究を行う者の使用に供すること。ただし、それらを出版、発行してはならない。」390（同条第 6 号）とあり、この「少量」という制限について、著作権法実施条例等にも具体的な基準が示されていないことから、教育・学術研究目的での TDM の機械学習のための複製が認められるかどうかは個別の状況に応じて判断されるものと推察される。

390 著作権情報センター（増山周訳）「外国著作権法 中華人民共和国編」
https://www.cric.or.jp/db/world/china.html

128

（２）透明性の有無やその条件・判断基準等
開発・学習段階に用いたデータに関する透明性の規定は定められていない。ただし、AI
サービスそのものに対する透明性に関して「「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」」が定められている。
「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」は、中国国内の公衆へ文章、画像、音声、動画などのコンテンツを生成するサービスを提供するために生成 AI 技術を使用する場合に適用される。
報道・出版、映画・テレビ制作、文学・芸術創作などの活動に関する生成 AI サービスの利用について、既存の他の国家規制が存在する場合はそれらが優先的に適用される。なお、技術開発等を行う業界組織、企業、教育・研究機関、公共機関等は、公衆向けの生成 AI サ
ービスを提供しない場合は本弁法の適用対象外となる。
「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」は、生成 AI サービスに関する透明性について
具体的な条件を明示していない。しかし、生成 AI サービス提供の原則として、知的財産権の尊重を求めているほか、サービスの透明性、正確性、信頼性の向上のために効果的な措置を講じることとしている（第４条）。この原則は、本弁法の草案段階では生成コンテンツの真実性・正確性を求めていた点から修正されている391。
これに対応して、生成 AI サービス提供者の一般的な義務の中でも、学習データの出所や基盤モデルの合法性、他者の知的財産権侵害の禁止、個人情報の取り扱い時の対応、学習データの品質向上等に係る措置、関連法令や政府関連部門の監督に従うことなどが示されている（第７条）。また、学習段階における学習データのラベリングを行う際のルールの整備、品質評価・サンプル検証、ラベリング担当者を対象とした法令遵守のための講習や指導監督などの遵守事項を定めている（第８条）。
また、利用対象、利用場面及び利用方法を明らかにし、利用者が科学的かつ合理手的に理解できるようにすることが規定されている（第 10 条）。
図表 67 生成型人工知能サービス管理暫定弁法の関連規定392（MURC 仮訳・下線追加）
第 2 条：本弁法は、生成人工知能技術を利用して、中華人民共和国の公衆にテキスト、画像、音声、動画その他のコンテンツを生成するサービス（以下、生成人工知能サービスという）を提供する場合に適用する。
国が、ニュース出版、映画・テレビ制作、文学・芸術創作などの活動に従事するために、生成型人工知能
サービスを利用することを別途定めている場合、当該規定が適用される。
本措置の規定は、産業組織、企業、教育科学研究機関、公共文化機関、関連専門機関、および領域
内の公衆に生成 AI サービスを提供しないその他の生成 AI 技術の研究開発および応用には適用されな

391 浅井敏雄・前掲注 362）。
392 前掲注 363）
。

129

い。
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。
(１）社会主義の核心的価値観を堅持し、国家権力の転覆、社会主義体制の転覆を煽動し、国家の安全と利益を危うくし、国家のイメージを損ない、国家の分離独立を煽動し、国家の団結と社会の安定を損ない、テロリズム、過激主義を宣伝し、民族憎悪と民族差別を助長し、暴力、わいせつ、ポルノ、虚偽の有害情報など、法律と行政法規で禁止されている内容を生成してはならない。
(２) アルゴリズムの設計、学習データの選択、モデルの生成と最適化、サービスの提供の過程において、民族、信仰、国、地域、性別、年齢、職業、健康などに起因する差別を防止するための効果的な措置を講じること。
(３) 知的財産権および企業倫理を尊重し、商業上の秘密を守り、アルゴリズム、データ、プラットフォーム等を利用して独占的かつ不公正な競争を行ってはならない。
(４) 他人の合法的な権利と利益を尊重し、他人の心身の健康を危険にさらしたり、他人の肖像、名誉、
プライバシー、個人情報の権利と利益を侵害したりしてはならない。
(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 7 条 生成型人工知能サービスの提供者（以下「提供者」という）は、法律に従い、事前訓練、最適化訓練およびその他の訓練データ処理活動を行い、以下の規定を遵守しなければならない。
(１) 正規の出所によるデータおよび基盤モデルを使用すること。
(２) 知的財産権が関係する場合、法律に従って他者が享受する知的財産権を侵害してはならない。
(３) 個人情報を利用する場合は、本人の同意を得る等、法令及び行政規則で定められている事項を遵守すること。
(４) 学習データの質を向上させ、学習データの真正性、正確性、客観性及び多様性を高めるための効果的な措置を講ずること。
(５) 「中華人民共和国サイバーセキュリティ法」、「中華人民共和国データセキュリティ法」、「中華人民共
和国個人情報保護法」などの法律および行政法規のその他の関連規定、および関連主管当局のその他の関連監督要求を遵守すること。
第 8 条 データラベリングのための生成人工知能技術の研究開発の過程において、サービス提供者は、本弁法の要求に沿い、明確、具体的かつ運用可能なラベリング規則を制定し、データラベリングの品質評価
およびラベリングされた内容の正確性のサンプル検証を実施し、ラベリング担当者に必要な訓練を行い、法律を尊重し遵守する意識を高め、ラベリング担当者が標準的な方法でラベリングを実施するよう監督指導
しなければならない。

「生成式人工知能サービス安全基本要求」（意見募集稿）においては、学習データの内容に対する具体的な要件として、学習データを使用する際の他者の知的財産権等の権利侵害リスクへの対応や、使用するモデルに関する情報の利用者への開示等の措置を行うこととしている。
学習データの使用前に知的財産権侵害を特定することが求められているが、具体的な確認方法や実効性を担保するための措置に踏み込んだ要求事項は示されていない。

130

図表 68 生成式人工知能サービス安全基本要求（意見募集稿）に示された学習データの内容に関するセキュリティ要件の抜粋393（MURC 仮訳・下線追加）
a) 学習データの内容のフィルタリングの側面
キーワード、分類モデル、手動サンプリングなどの方法により、学習データ全体の違法・不適切な情報を完全にフィルタリングしなければならない。
b）知的財産面
1）学習データ及び生成コンテンツの知的財産権に関する担当者を設置し、知的財産管理戦略を確立する
2) 学習データを使用する前に、知的財産権担当者等が学習データの知的財産権侵害を特定し、サービス提供者は権利を侵害するおそれのある学習データを学習に使用しないこと-学習データに文学、芸術、科学作品が含まれる場合、学習データ及び生成コンテンツにおける著作権侵害の特定に重点を置くべきである-商業的な学習データやユーザーの入力情報を含む学習データでは、企業秘密の侵害を特定することに重点を置くべきである-学習データに商標と特許が含まれる場合、関連法規を遵守しているかどうかを識別することに重点を置くべきである
3)知的財産権に関する苦情・通報窓口を設置し、対応すること
4)利用者サービス契約において、生成コンテンツの利用における知的財産権に関するリスクを利用者に通知し、知的財産権問題の特定責任について利用者と合意すること
5）知的財産権戦略は、国の政策や第三者からの苦情に従って、適時に更新されなければならない
6）次のような知的財産権対策を講じることが適切である-学習データの知的財産関連部分に関する概要情報の開示-苦情報告ルートにおける、学習データの使用及び関連する知的財産権に関する第三者からの問い
合わせをサポートすること
c）個人情報の側面
1)個人情報を含む学習データを使用する際、個人情報の主体からの同意を得て、またはその他の合法的な利用条件を満たすこと
2) 機微な個人情報を含む学習データを使用する際、当該個人情報の主体から個別に同意を得るか、または当該個人情報を合法的に利用するためのその他の条件を満たさなければならない。
3) 顔などの生体情報を含む学習データを使用する際、当該個人情報の主体から書面による承諾を得
ること、またはその他の当該情報の合法的に利用するための条件を満たすこと。
図表 69 生成式人工知能サービス安全基本要求（意見募集稿）に示されたモデルに関するセキュリティ要件の抜粋394（MURC 仮訳・下線追加）a)サービス提供者は、所轄官庁に申請されていない基本モデルを使用してはならない。
b) モデル生成コンテンツのセキュリティ
1) 学習プロセスにおいて、生成されたコンテンツのセキュリティは、生成結果を評価するための主要な検討指標の一つとして考慮されるべきである
2) 各ダイアログにおいて、利用者の入力情報の安全性をテストし、肯定的なコンテンツを生成するようにモデルを誘導する。
3）サービス提供時や定期的なテスト時に発見されたセキュリティ上の問題点については、的を絞った指示による微調整と強化学習によってモデルを最適化する。

393 全国情報安全標準化技術委員会「生成式人工知能サービス安全基本要求（意見募集稿）」
https://www.tc260.org.cn/upload/2023-10-11/1697008495851003865.pdf
394 前掲注 393）。

131c) サービスの透明性
1) サービスが対話型インターフェイスで提供される場合、以下の情報をホームページ等の目立つ場所に掲載すること-サービスが適用される人、場面、用途に関する情報-サードパーティの基本モデルの利用状況
2) 対話型インターフェイスによりサービスを提供する場合は、利用者に対して、ホームページ、利用契約書等の見やすい場所に、以下の情報を開示する。
-サービスの制限事項-利用者がサービスの仕組みを理解するために使用するモデルアーキテクチャ、学習フレームワークなどの概要
3) サービスがプログラミングインターフェイスの形で提供される場合は、1)、2)の情報を説明文書で開示する。
d) 生成されるコンテンツの正確性生成されるコンテンツは、利用者の入力意図に的確に応え、そこに含まれるデータや表現は、科学的な常識や主流の認識に沿ったものであり、誤りのないものでなければならない。
e)生成されたコンテンツの信頼性
本サービスが提供する回答は、合理的な形式と枠組みを有し、有効性の高い内容であり、利用者の質問に効果的に回答できるものでなければならない。

（３）留保規定またはオプトアウトの有無やその条件「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」では、学習データに関して、知的財産権の観点からのオプトアウト規定はないものの、利用者の入力情報や利用記録の保護の観点から、それらの不正な保持や第三者への提供を禁じ、本人からの個人情報の照会、複写、訂正、追加、削除等の求めに応じることとしている（第 11 条）。
図表 70 生成型人工知能サービス管理暫定弁法第 11 条395（MURC 仮訳）
第 11 条 事業者は、法令に従い、利用者の入力情報及び利用記録を保護する義務を履行し、不要不急の個人情報を収集せず、利用者を特定できる入力情報及び利用記録を不正に保持せず、利用者の入力情報及び利用記録を不正に他者に提供しないものとする。
提供者は、法令に従い、本人からの個人情報の照会、複写、訂正、追加、削除等の求めに速やかに応じ、対応するものとする。

「生成式人工知能サービス安全基本要求」（意見募集稿）においても、学習データソー
スに関する具体的な要件として、オープンソースの利用にあたっての許諾や、他者が収集不可と明示した学習データの収集の禁止、商業ソースの利用にあたっての契約及び当該データの合法性の証明などのトレーサビリティに関する要件を示している。
オプトアウトがある場合の運用方法として、ロボットプロトコル等による方法を例示しているが、特定の方法には限定していない。

395 前掲注 393）。

132

図表 71 生成式人工知能サービス安全基本要求（意見募集稿）に示された学習データソースに関するセキュリティ要件の抜粋396（MURC 仮訳・下線追加）
a) 学習データソースの管理
1) 学習データソースのブラックリストを作成し、ブラックリストに登録されたソースからのデータをトレーニングに使用しない2) 学習データの各ソースに対してセキュリティ評価を実施し、1 つのソースのコンテンツに 5％以上の違法・不適切な情報が含まれている場合、そのソースをブラックリストに追加する。
b) 異なるソース・学習データのコロケーション
中国語、英語など各言語の多様性を向上させる。中国語、英語などの言語ごと、テキスト、画像、動画、音声などの学習データの種類ごとに、複数の学習データのソースがあるべきで、国内外の学習データのソースを合理的に組み合わせるべきである。
c) 学習データソースのトレーサビリティ
1)オープンソースの学習データを使用する場合、当該オープンソースの使用許諾契約書または関連する許諾文書が必要である
2)自らが収集した学習データを利用する場合は、収集記録が必要であり、他者が収集不可と明示した
学習データを収集してはならない
注：収集不可を示す方法としては、ロボットプロトコル等があるが、これらに限定されない。
3) 商業学習データを利用する場合-法的効力のある取引契約、協力契約などがあること-取引当事者や協力当事者が学習データの合法性を証明する資料を提供できない場合、学習デー
タを利用してはならない
4) 利用者が入力した情報を学習データとして扱う場合、利用者の承認記録が必要である。
d) 中国のネットワークセキュリティ関連法規の要求に基づきブロックされた情報は、トレーニング用学習データとして使用してはならない。

（４）学習に関する補償金の有無やその条件該当する規定はみられない。

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「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」及び関連法令において、該当する規定はみられない。
ただし、本章１．（５）に示した通り、自然人が創作したものではないとしてその著作物性を否定する裁判例が存在する一方、一定の独創性を有することや生成システムの管理の過程でデータ入力等の配置と選択によって表現形式が決定されることから著作物性を認める裁判例も存在するなど、著作物性に関する一定の判断基準は定まっていないものとみられる。

396 前掲注 393）。

133

（２）著作権侵害の判断基準及び運用実態「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」及び関連法令において、該当する規定はみられず、「生成式人工知能サービス安全基本要求」（意見募集稿）においても、サービス提供者に対して、学習データを使用する際の他者の知的財産権等の権利侵害リスクへの対応を求めるにとどまっている。AI 生成物をめぐる裁判例においても、AI 生成物による著作権侵害を認める判断は示したものは明らかになっていない397。

（３）AI 生成物であることの明示の要否「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」では、生成 AI サービス提供者に対して、生成されたコンテンツへのマークの表示を求めており、その具体的な規定は「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」に委ねている（第 12 条）。
同規定では、ディープラーニングによる合成サービスの提供者は、サービスを利用して生成・編集されたコンテンツについてマークを付し（第 16 条）、特に、自然人を模倣する
対話型・文章生成等のサービスや、人間の音声や顔、ジェスチャー等に関する合成サービ
スを提供する場合には、公衆の混同・誤認防止のため生成・編集されたコンテンツに目立
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することを義務付けている（第 17 条）。
図表 72 生成型人工知能サービス管理暫定弁法第 12 条398（MURC 仮訳）
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。
図表 73 インターネット情報サービスのディープラーニングによる合成管理規定の第 12 条399
（MURC 仮訳・下線追加）
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397 浅井敏雄氏ヒアリング（2023 年 11 月 17 日実施）より。
398 前掲注 363）。
399「互联网信息服务深度合成管理规定」（中華人民共和国中央人民政府ウェブサイト）
https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-12/12/content_5731431.htm

134

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。

４．生成 AI サービスの運用実態
2021 年に智源研究院、ファーウェイ、2022 年にテンセント、2023 年にバイドゥ、アリバ
バ、iFlytek、京東などが自社生成 AI を発表し、ByteDance も発表予定としている。

５．今後の動向（１）政府の動向「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」はその名称の通り、暫定的な行政規則との位置付けから、今後の技術革新や市場の拡大等を踏まえて見直しが行われる可能性が考えられる。
本章１．（２）で触れた「生成式人工知能サービス安全基本要求」についても、2023 年
10 月には意見募集期間が終了しており、今後、結果等の反映後に公表される見通しである。
（２）民間の動向
2023 年 12 月現在、関連事業者・業界による自主規制や補償金制度創設の動きは見られない。
ただし、関連する行政法規においては自主規制を奨励する関係規定がみられる。
「イン
ターネット情報サービスにおけるアルゴリズム推奨管理規定」及び「インターネット情報
サービスのディープラーニングによる合成管理規定」では、関連業界組織が業界の自主規制を強化し、健全な業界標準・業界準則・自主管理体制を確立し、サービス提供者がサービス規範を制定・改善し、法令に従いサービスを提供しおよび社会的監督を受け入れるよう監督・指導することとしている400 。このほか、「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」

400 「インターネット情報サービスにおけるアルゴリズム推奨管理規定」及び「インターネット情報サー
ビスのディープラーニングによる合成管理規定」の各第 5 条に同様の規定がみられる。

135

においても、業界団体・企業・教育科学研究機関・公共文化機関・関係専門機関等が、生成式人工知能技術の革新・データ資源構築・変換応用・リスク防止等において協力することを支援するとの規定がみられる（第 5 条第 2 項）
。

136

第９章

シンガポール

１．AI に関する規定（１）著作権制度の概観①当該地域の法律の特徴
シンガポールの法体系は、かつて英国の植民地であった影響から、1993 年には英国法適用法（Application of English Law Act 1993）が制定され、裁判所による判例や過去の慣習が第一の法源とされるコモンローの仕組みを継承しているほか、1993 年以前の英国法がシンガポール固有の状況を考慮して修正されるという条件つきで有効に適用される。このため、シンガポールにおいては、コモンローと制定法が適用される。また、シンガポールの裁判所では、英国のコモンローを説得力のあるものとして扱っており、英国の判例がしばしば参照されている。なお、同じくマレーシアやオーストラリアのコモンローも説得力のあるものとして参照されることがある401402。
著作権に関する制定法は、シンガポール著作権法（Copyright Act）において定められている。この著作権法は、1987 年に制定され、最新の著作権法は、2021 年 12 月 31 日に改正・施行されている。なお、1987 年の著作権法はオーストラリア著作権法の影響を受けて制定されており、英連邦諸国の法律や判例法との類似性が高い403404。

②著作権法・著作権等管理事業法の成立経緯や位置づけ
シンガポールの著作権に関する法律は、1987 年に著作権法（Copyright Act 1987）として定められ、直近では 2021 年 12 月 31 日に改正・施行されている（Copyright Act 2021）。そのほか、運用の詳細は著作 権規則（Copyright Regulations）、著作権（国境執行）規則（Copyright (Border Enforcement Measures Fees) Regulations）、著作権（国家遺産局コレクション）規則（Copyright (National Heritage Board Collections) Regulations）、著作権（音楽レコードの印税）規則（Copyright (Royalties for Musical Records) Regulations）、著作権審判所（手続）規則（Copyright Tribunals (Procedure) Regulation）にて定められている405。

401 SINGAPORE LAW WATCH, Ch. 01 The Singapore Legal System, https://www.singaporelawwatch.sg/AboutSingapore-Law/Overview/ch-01-the-singapore-legal-system
402 淀屋橋・山上合同「シンガポール法 ～シンガポール法って何？～」https://www.yglpc.com/column/201401_542/
403 IPOS, IPOS OUR TRANSFORMATION STORY, https://www.ipos.gov.sg/docs/default-source/about-iposdoc/ipos_20th-anni-book.pdf
404 National University of Singapore, Generative AI and Authorship in Copyright Law,
https://law.nus.edu.sg/trail/generative_ai_and_authorship_in_copyright_law/
405 IPOS, IP Legislation, https://www.ipos.gov.sg/resources/ip-legislation

137

（２）AI をめぐる主要な規定①各規定の関係性
AI やテキストデータマイニング（TDM）に関連する主要な規定としては、コンピュータ
情報分析に関する権利制限規定や、著作物利用の一般規定であるフェアユース規定を含む著作権法が適用されるほか、AI に入力するデータや個人情報保護の観点からは、個人情報保護法（PDPA：Personal Data Protection Act）が関連すると考えられる。なお、著作権を管轄する機関であるシンガポール知的財産庁（IPOS：Intellectual Property Office of Singapore）のほか、情報通信メディア開発庁（IMDA：Infocommunications Media Development Authority）
は情報通信分野を、個人情報保護委員会（PDPC：Personal Data Protection Commission）は個人情報保護を管轄する機関として、それらの領域の中に AI ガバナンスも含まれるという形で権限を持っている。いずれの機関も AI ガバナンスに関して、ガイドラインやモデルフ
レームワークを策定している。
図表 74 AI 関連規定の関係性②個人情報保護関係
個人情報保護法（PDPA）では、個人データの収集、開示、使用、および管理に関するさ
まざまな規定が存在する。なお、同法中に TDM や AI に特化した記述はみられない。
③生成 AI に関するガイドライン
法的拘束力のある規則は存在しないが、ガイドラインとして AI に対するいくつかの提案が示されている。AI Verify Foundation406と IMDA は、イノベーションを促進しつつも信頼されたエコシステムを構築するための生成 AI に特化したガバナンスフレームワークとして406 AI Verify Foundation は、AI テストツール「AI Verify」を開発することを目指して設立された IMDA 傘下の組織であり、Aicadium、Google、IBM、IMDA、Microsoft、Red Hat、Salesforce 等の民間企業もプレミ
アムメンバーとして参加している。

138

2024 年１月に「Model AI Governance Framework for Generative AI」を発表した407。この中で、信頼されるエコシステムを構築するために重要な観点として、説明責任、データ、信頼される開発展開、インシデントの報告、テストと保証、セキュリティ、コンテンツの透明性、安全性と整合性の研究開発、公益のための AI の９点が示されており、政策立案者や事業者、研究者などによる技術や政策の議論を促進することを目指している408。
なお、このフレームワークは IMDA と PDPC が 2019 年に初版、2020 年に第２版を発表した「Model Artificial Intelligence Governance Framework」を拡張し、生成 AI に特化した提案を示したものである409 。この元となったフレームワークは、透明性、説明責任、公平性、説明可能性、堅牢性という主要なガバナンス原則に基づいており、AI 開発者が責任を持って AI を導入するための実践的なガイドラインとして、各リスクを考慮した解決策を補完するものである。なお、このガイドラインは、シンガポールが多民族国家であることから、
人種的多様性に起因して生じ得る問題に関する記述や事例が充実しているという意見もある410。
また、PDPC は、2024 年１月に 2023 年に実施された意見募集の結果をもとに「AI レコメ
ンデーション・意思決定システムにおける個人情報の使用に関するアドバイザリーガイド
ラ イ ン （Proposed Advisory Guidelines on Use of Personal Data in AI Recommendation andDecision Systems）」を発表した411 。これは、組織が機械学習モデルを組み込んだシステムを開発・展開する際に、個人情報の使用に関して消費者に保証を与えることを目的として、
個人情報使用の例外の基準を定めたものである412。

（３）著作権法に関する規定の詳細①規定の背景デジタル時代における技術と市場の変化によって、創造的な作品が創作、流通、消費される環境に影響を及ぼしていることから、2016、2017 年に法務省（MinLaw：Ministry ofLaw）とシンガポール知的財産庁（IPOS）によって意見募集が実施され、著作権法の包括

407 IMDA, Singapore proposes framework to foster trusted Generative AI development,
https://www.imda.gov.sg/resources/press-releases-factsheets-and-speeches/press-releases/2024/public-consult-modelai-governance-framework-genai
408 Verify Foundation, IMDA, PROPOSED MODEL AI GOVERNANCE FRAMEWORK FOR GENERATIVE AI,
https://aiverifyfoundation.sg/downloads/Proposed_MGF_Gen_AI_2024.pdf
409 PDPC, Model Artificial Intelligence Governance Framework, https://www.pdpc.gov.sg/-/media/files/pdpc/pdffiles/resource-for-organisation/ai/sgmodelaigovframework2.pdf
410 経済産業省委託事業「令和３年度我が国におけるデータ駆動型社会に係る基盤整備 （電子商取引及びAI ガバナンスについての在るべきルールに関する調査研究）調査報告書」
https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2021FY/000646.pdf
411 PDPC, Advisory Guidelines on use of Personal Data in AI Recommendation and Decision Systems,
https://www.pdpc.gov.sg/guidelines-and-consultation/2024/02/advisory-guidelines-on-use-of-personal-data-in-airecommendation-and-decision-systems
412 PDPC・前掲注 411）。

139

的な見直しが行われた413。これらの結果を受けて、2021 年 11 月 21 日に著作権法が改正・施行され、TDM については、営利・非営利等の利用目的の制限なく「コンピュータ情報解析（computational data analysis）」の場合の複製を許容する権利制限規定（第 243 条、第 244条）が導入された414415416 。また、既にあったフェアディーリング規定の一部が変更され、フェアユース規定（第 190 条～第 194 条）へ名称が変更された。なお、改正以前は、TDMに関する明示的な例外は存在しておらず、TDM は通常著作権で保護されている可能性のある大量の素材からデータを偶発的に抽出またはコピーすることを伴うものであるため、フェアディーリングに該当しない場合に著作権侵害を構成する可能性があった417 。なお、改正前の議論については、（４）①に詳細を記載しているため、参照されたい。

②規定の内容2021 年の改正で新たに導入された第 243 条、第 244 条は、「コンピュータ情報解析（computational data analysis）」のための複製・伝達を許容する権利制限規定となっている。
第 243 条では、コンピュータ情報解析の定義が定められている。コンピュータ情報解析とは、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、抽出、分析すること（第 243 条（a））あるいは、コンピュータ・プログラムの機能を向上させるために、著作物または録音物を使用すること（第 243 条（b）
）が該当する。
第 244 条では、コンピュータ情報解析による複製に該当するための条件が記載されている。たとえば、複製物を作成した素材（「最初の複製物」と呼ぶ）を入手するためにペイウォールを回避してはならないこと（第 244 条（３）（d））等、最初の複製物へ合法的にアクセスできることが条件として挙げられている。ならびに、最初の複製物が侵害複製物でないこと、あるいは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
合でも、利用者がそれを知らなかった、かつ合理的に知ることができなかった場合は許可される（第 244 条（３）（e））
。
さらに、コンピュータ情報解析による複製だけでなく、コンピュータ情報解析の結果の検証または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の目的であれば、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が許可されている（第 244 条（４））
。

413 Ministry of Law, IPOS “SINGAPORE COPYRIGHT REVIEW REPORT”
https://www.mlaw.gov.sg/files/news/public-consultations/2021/copyrightbill/Annex_A-Copyright_Report2019.pdf
414 IPOS “Press Releases, Commencement of the Copyright Act (19 Nov 2021)”
https://www.ipos.gov.sg/news/press-releases/ViewDetails/commencement-of-the-copyright-act/
415 IPOS “COPYRIGHT FACTSHEET ON COPYRIGHT ACT 2021”
https://www.ipos.gov.sg/docs/default-source/resources-library/copyright/copyright-act-factsheet.pdf
416 IPOS “IP and Artificial Intelligence Information Note”
https://www.ipos.gov.sg/docs/default-source/default-document-library/ip-and-ai-info-note.pdf
417 IPOS・前掲注 415）。

140

図表 75 シンガポール著作権法第 243 条418419（コンピュータ情報解析とは何か）
第 243 条
本節において、著作物または保護される実演の録音物に関する「コンピュータ情報解析」とは、以下を含む。
(a) 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 および(b) 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
図表 76 シンガポール著作権法第 244 条420421（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
および
例示(a) X がペイウォール422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 および(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423に基づくアクセス禁止命令の対象であるか否かは問わない）でも、X がそれを418 Singapore Statutes Online “COPYRIGHT ACT 2021”
https://sso.agc.gov.sg/Act/CA2021/Uncommenced/20231106202356?DocDate=20211007&ValidDt=20240501
419 邦訳は MURC 仮訳。
420前掲注 418）。
421 邦訳は MURC 仮訳。
422 ペイウォールとは、有償サイトによる支払いのことである。
423 第 325 条（１）では、アクセス禁止命令について定められており、ネットワーク接続プロバイダ141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 および(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 および(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(5) 本法において、本条が適用される状況における複製物の提供は以下の通りである。
(a) 当該素材（または当該資料に含まれる著作物もしくは録音物）を公表するものとして扱われな
い および(b) 当該素材（または当該素材に含まれる著作物）の著作権の存続期間を決定する際には無視
しなければならない

第 190～194 条では、著作権法著作物利用の一般条項としてフェアユース（fair use）に関する規定が定められている。第 191 条では、フェアユースの該当条件が示されており、（a）
利用の目的および性質、（b）著作物又は実演の性質、（c）著作物又は実演全体に対する利用部分の量および本質性、（d）著作物又は実演の潜在的市場または価値に及ぼす利用の影
響、の４つの条件が挙げられている。なお、2021 年の改正前は「フェアディーディング」
として、著作物の利用に関する一般条項として類似の規定が存在したが、該当条件の５つ目として挙げられていた「通常の商業的価格で合理的な時間内に著作物を入手できる可能性」の項目が削除され、フェアユースへ名称が変更された。なお、この規定は米国のフェアユース規定と類似している424425。
また、フェアユースとみなされる特定の要件も追加され、報道や論評又は批評で利用される場合（第 192 条）、論評又は批評の目的で利用される場合（第 193 条）、研究または調査のために合理的な部分が複製された場合（第 194 条）が挙げられている。
なお、第 184 条において、フェアユース規定は他の利用の規定から独立しており、その適用に影響を与えないことが明記されている。

（NCP：network connection provider）に対してオンライン上の場所へのアクセスを無効にするための合理的措置を講じるように命じることができることが規定されている。該当要件は、（a）その場所が明白に侵害している場所である場合、（b）申請者が権利者である著作物または保護された実演に対して、その場所が権利侵害を行うために利用されている場合、かつ（c）NCP サービスがその場所にアクセスするために利用されている場合。
424 Bird&Bird, Coming Up in Singapore: New Copyright Exception for Text and Data Mining,https://www.twobirds.com/en/insights/2021/singapore/coming-up-in-singapore-new-copyright-exception-for-textand-data-mining
425 IPOS・前掲注 416）。

142

図表 77 シンガポール著作権法第 190,191,192,193,194 条426427（フェアユースは許可された利用である）
第 190 条(1) 著作物の公正利用をする事は許される利用である。
(2) 以下のものの公正利用をする事は許される利用である。
(a) 実演 または(b) 実演の録音物（利用が公正であるか否かを判断する際の関連事項）
第 191 条第 192 条、第 193 条及び第 194 条に関し、著作物又は保護を受ける実演（実演のレコーディングを含む）が公正に利用されたかを決定するにあたり、全ての関係する事項が考慮され、これは以下を含む。
(a) 利用の目的および性質（使用が商業的性質のものか、非営利の教育目的のものかを含む）(b) 著作物または実演の性質(c) 著作物または実演全体に対する利用部分の量および本質性 および(d) 著作物または実演の潜在的市場または価値に及ぼす利用の影響（利用が特定の目的のためである場合の十分な認知のための追加の要件）
第 192 条(1) 著作物または保護を受ける実演（実演のレコーディングを含む）が報道の目的のために利用される場
合、以下でない限りその利用は公正ではない。
(a) 著作物または実演が十分に認知されるようになっている場合 または(b) 個別のまたはその他の理由のために十分な認知が不可能である場合(2) 著作物または保護を受ける実演（実演のレコーディングを含む）が論評又は批評のために利用される
場合、著作物または実演が十分に認知されるようになっていない限り、その利用は公正ではない。
（著作物または録音物が公正に利用される著作物に含まれる場合のみなしフェアユース）
第 193 条(1) 本条は以下の場合に適用される。
(a) 以下の著作物が論評又は批評の目的で利用される場合(i) 録音(ii) 映画(iii) 放送(iv) ケーブル番組(v) 保護される実演（実演の録音を含む） および(b) その利用が公正である場合(2) 第１項（ａ）で言及されている著作物に含まれる著作物又は保護を受ける実演の録音物は公正に利用されているとみなされる（第 191 条は適用されない）。
(3) 疑義誤解を避けるため、本条は公正な利用とみなされるものを制限するものではない。
（研究または調査のために合理的な部分が複製された場合、公正利用とみなされる）
第 194 条(1) 以下の場合、研究または調査の目的で文芸、演劇または音楽の著作物の複製は公正な利用とみなされる（第 191 条は適用されない）。
(a) 当該著作物が定期出版物の記事である場合 または426 前掲注 418）。
427 和訳は MURC により作成。

143

(b) 著作物の合理的な部分を超えて複写されていない場合(2) 第１項は以下の場合の定期出版物の記事の複製には適用されない。
(a) 当該出版物中の他の記事も複製されている場合 および(b) その複製された記事が異なる主題を扱っている場合(3) 疑義を避けるため、本条は公正な利用とみなされるものを制限するものではない。
図表 78 シンガポール著作権法第 184 条428429（許可される利用は独立したものである）
第 184 条
本法に明示的に別段の定めがない限り、許可された利用は他の許可された利用から独立しており、その適用に影響を与えない。

第 187 条（１）（c）では、除外または制限することができない利用について定められており、第 243 条、第 244 条に定めるコンピュータ情報解析のために許可される使用は、個別の契約によって除外または制限することはできないことが明記されている。
図表 79 シンガポール著作権法第 187 条430431（除外または制限することができない許容される利用）
第 187 条(1)契約条項は、直接的または間接的に、以下のいずれかの条項に基づく許容される利用を排除または制限することを意図する限りにおいて無効となる。
(a) 第 6 部門（公共コレクション）、ただし第 234 条（図書館および公文書館における、公表された文学、演劇または音楽の著作物または記事の複製物の供給）を除く(b) 第７部（コンピュータプログラム）(c) 第８部（コンピュータ情報解析） または(d) 第 17 部門（裁判手続および法律相談）(2) 第(1)項を制限することなく、契約条項は、直接的または間接的に、第(1)項に記載された規定に基づいて許可された利用を満たす状況において、以下の行為のいずれかを行うことを防止または制限することを意図する限りにおいて無効となる。
(a) 著作物または保護される実演の録音物の複製物を作成すること(b) 著作物または実演の録音物の複製物を(通信その他によるか否かを問わず)提供すること(c) 著作物の実演または保護される実演の録音を行うこと(3) 本条は、2021 年 11 月 21 日以前、同日以降に締結された契約に適用される。

第 146～152 条では、著作権の侵害に関する規定が定められている。基本的な考え方は第146 条において整理されており、第 147～152 条では特定の目的下における著作権侵害の条件が示されている。第 146 条においては、特定の目的（第 146 条（２））を除いて、著作権を所有していない、あるいはライセンスも有していない者が著作権に含まれる行為をシンガポールで行うこと、あるいは行うことを許可すること（第 146 条（１））が著作権侵害に428 前掲注 418）。
429 邦訳は MURC 仮訳。
430 前掲注 418）。
431 邦訳は MURC 仮訳。

144

当たると規定されている。
図表 80 シンガポール著作権法第 146 条432433（著作権に含まれる行為を行うことによる侵害）
第 146 条(1) 本法の規定に従い、以下の場合、著作権は侵害される。
(a) 著作権に含まれる行為をシンガポールで行う、またはシンガポールで行うことを許可する者、かつ(b) その者が著作権を所有しておらず、著作権所有者のライセンスも有していない者(2) 第(1)項の目的については、以下の通りである。
(a)録音物の場合、ある行為が録音物の複製物を直接利用するか間接的に利用するかは問わない(b) 放送または有線放送番組の場合には、以下の行為が行われたか否かは問わない(i)放送または番組の受信、または(ii)放送または番組に含まれる映像および音が具現化された記事または物を利用すること（４）主要な議論・学説①2021 年の著作権法改正に至るまでの議論
シンガポールでは、2016、2017 年に、著作権法改正のための意見募集（パブリックコン
サルテーション）が実施された。この中での検討事項の一つとして、デジタル経済におけるデータ分析やビックデータの普及を踏まえ、データ分析を目的とした著作物の複製について、商用・非商用を区別しない新たな例外を設けるべきかどうかが検討された。この中で、TDM 自体は、元のコンテンツの表現価値を消費するものではないことから、いずれにせよ著作権法の下で当然に認められるべきであり、むしろ元のデータは社会全体に利益をもたらし洞察を与えるデータのため、著作権保護には当たらないとして、例外の導入に対する支持は多数派であった。一方で、クリエイターや出版社などからは批判も寄せられた。
これらの意見募集を踏まえて 2019 年に発行されたレポートでは、シンガポールではデジタ
ル経済におけるイノベーションを促進するため、日本や英国、EU などで当時すでに導入されていた例外規定の検討が極めて重要であるとしている。よって、著作者の利益を保護するためのセーフガードとともに、データ分析を行う事業者等は、著作権侵害の可能性を恐れることなく、また自分たちの仕事の範囲を狭めることなく、データ分析を行うことができるような、テキストおよびデータ解析に関する例外を導入することが提案されている434 。
なお、TDM に特化した例外規定を作ることは、確実性を促進し、あらかじめ特定のセーフガードや条件を適合させることができることから、一般的なフェアディーリング規定に依432 前掲注 418）。
433 邦訳は MURC 仮訳。
434 著作権法改正後の議論であるが、以下のような議論もみられた。市場の観点から見ると、生成 AI の開発・学習に使われる作品を保護しなかった場合や、コンピュータ生成物に保護を提供しすぎた場合、人間が創作物を創作するインセンティブが減退することになる。そのため、AI による生成が赤字を補って余りあるのであれば、これは純損失ではないと考えられる。Simon Chesterman, Good models borrow, greatmodels steal : intellectual property rights and generative AI, 2024,
https://academic.oup.com/policyandsociety/advance-article/doi/10.1093/polsoc/puae006/7606572

145

拠するよりも好ましいとされた。また、ある活動が本質的に商業的か非商業的かは必ずしも明確ではないうえ、当初は非商業的な活動であったものが、商業的な性質の活動に発展することもあることから、商用・非商用のような目的の制限をかけないと結論付けている。
また、フェアディーリング規定については、結果として 2021 年の改正で除外されることになった５つ目の該当条件「通常の商業的価格で合理的な時間内に著作物を入手できる可能性」を削除するかが検討された。なお、米国のフェアユース規定にはこの５つ目の規定に類似するものはない。意見募集だけでなく、業界別の説明会やオープンな場で多くの議論を重ねたが、意見は割れた。特に５つ目の規定を適用する際に、事前に著作物利用の許諾を必要とするかについて解釈が分かれた。有償で提供している限りフェアディーリング
には当たらない、つまり著作物を守ることができると考え、５つ目の規定の削除に反対す
る意見もあがった。これらを踏まえて 2019 年に発行されたレポートでは、フェアユースのような例外を設ける主な目的は、創造的な作品の開発を生むような環境を整え、シンガポ
ールにおけるコンテンツ産業への投資、研究、開発を促進することであるとして、フェアユース規定が報道、批評、批評といった従来のフェアディーリングの範囲を超え、技術革新のダイナミックな性質に対応する柔軟性 （providing the flexibility to deal with dynamic
nature of technological changes）を有する規定とすると結論付けている435。
②IMDA によるディスカッションペーパー「Generative AI：Implications for Trustand Governance」
生成 AI の技術発展に伴う生成物の著作権上のリスク等の高まりを受け、IMDA は
Aicadium 社436と共同で 2023 年７月に「Generative AI：Implications for Trust and Governance」と題したディスカッションペーパーを発表した437。この中で、生成 AI 特有のリスクとして（１）事実誤認と誤解を招く出力、（２）個人情報保護と秘密保持、（３）偽情報やサイバ
ー危機、（４）著作権侵害、（５）差別、（６）倫理の統一の６点を指摘している。すでに
IMDA と PDPC により 2020 年に「Model Artificial Intelligence Governance Framework」として、生成 AI に限らない AI の責任ある導入ガイドラインが示されていたが、このディスカッションペーパーは生成 AI 特有のリスクを考慮した政策の検討に向けた指摘と提案になっている438。なお、2024 年に AI Verify Foundation と IMDA によって発表された「Model AI
Governance Framework for Generative AI」では、このディスカッションペーパーの内容を引用している（提案内容については、本章１．（２）③、２．（２）を参照されたい。）。

435 Ministry of Law, IPOS・前掲注 413）。
436 Aicadium 社は、シンガポール政府系投資会社テマセク・ホールディングス傘下の AI ソリューション
会社である。
437 IMDA, GENERATIVE AI: IMPLICATIONS FOR TRUST AND GOVERNANCE,
https://aiverifyfoundation.sg/downloads/Discussion_Paper.pdf
438 One Trust Data Guidance, Singapore: IMDA publishes discussion paper on generative AI risks and frameworks,
https://www.dataguidance.com/news/singapore-imda-publishes-discussion-paper-generative-ai

146

③PDPC による意見募集「Proposed Advisory Guidelines on Use of Personal Data
in AI Recommendation and Decision Systems」
PDPC は、2023 年７月 18 日から８月 31 日にかけ、「AI レコメンデーション・意思決定シス テ ム に お け る 個 人 情 報 の 使 用 に関 す る ア ドバ イ ザ リ ー ガ イ ド ラ イ ン 案 （Proposed
Advisory Guidelines on Use of Personal Data in AI Recommendation and Decision Systems）」を公開し、機械学習モデルを組み込んだシステム（AI システム）の設計、展開において個人情報を利用する場合に個人情報保護法（PDPA）がどのように適用されるかについて意見募集を実施した439。2024 年３月にはこの結果が公表され、AI システムを開発するための個人データの利用について、例外がどのように適用されるのか明確になったことには歓迎の声が多かった440。この結果を受けて、2024 年１月に PDPC は「AI レコメンデーション・意思決定システムにおける個人情報の使用に関するアドバイザリーガイドライン（Proposed
Advisory Guidelines on Use of Personal Data in AI Recommendation and Decision Systems ）」を発表している。

④「National AI Strategy」
シンガポールでは 2019 年に「国家 AI 戦略（National AI Strategy）」を発表し、2023 年 12
月には「国家 AI 戦略 2.0（National AI Strategy 2.0）」として改定版を発表した。この中で、「AI for the Public Good, for Singapore and the World」というビジョンのもと、信頼と責任ある AI エコシステムを構築し、AI を通じたイノベーションを推進する立場が示されている
441。（提案内容については、本章５．
（１）③を参照されたい。）（５）主要な裁判例
シンガポールでは、2024 年 2 月末時点では、生成 AI に関する裁判例はみられないが、著作物性の判断基準に言及した主要な裁判例は以下の通りである。

①Asia Pacific Publishing Pte Ltd v Pioneers & Leaders (Publishers) Pte Ltd

439 PDPC, Public Consultation for the Proposed Advisory Guidelines on Use of Personal Data in AI
Recommendation and Decision Systems, https://www.pdpc.gov.sg/guidelines-and-consultation/2023/07/publicconsultation-for-the-proposed-advisory-guidelines-on-use-of-personal-data-in-ai-recommendation-and-decisionsystems
440 PDPC, Response to feedback on public consultation on proposed advisory guidelines on use of personal data inai recommendation and decision systems, https://www.pdpc.gov.sg/-/media/files/pdpc/pdf-files/pressroom/2024/closing-note-for-public-consultations-on-ag-on-use-of-personal-data-in-ai-systems_1mar2024.pdf
441 Smart Nation Singapore, National Artificial Intelligence Strategy 2 to uplift Singapore's social and economic
potential, https://www.smartnation.gov.sg/media-hub/press-releases/04122023/

147

（2011）
Asia Pacific Publishing Pte Ltd v Pioneers & Leaders (Publishers) Pte Ltd において、シンガポ
ール上訴裁判所は、英国の「1988 年著作権、意匠及び特許法（CDPA：Copyright, Designs
and Patents Act 1988）」を引用して、著作者の死後 50 年の著作権保護を与えていることから、人間が著作者であることを暗示しているとした。また、CDPA 第９条（３）では、人間の著作者がいなくとも、コンピュータで生成された文芸、演劇、音楽、芸術作品（literary,dramatic, musical and artistic (LDMA) works）に著作権保護を与えているようにみえるが、英国の裁判所は、コンピュータで生成された著作物と人間の著作者との間の「因果関係（causal link）」を特定することが必要であるとしている。
なお、オーストラリア著作権法（Australian Copyright Act 1968）第 32 条では、著作者は「自然人（natural persons）」を指すことを明確にしている。そのほか、オーストラリアの判例法（Telstra Corporation Ltd v Phone Directories Company Pty Ltd や最近では Acohs Pty Ltd
v Ucorp Pty Ltd など）は、「著作者」が「実在の人物」であり「人間の著作者」であることを要求している。このように、英連邦のコモンローでは、著作者が人間であることを前提として共有しているといえる442。

②Global Yellow Pages Ltd v Promedia Directories Pte Ltd（2017）
シンガポール上訴裁判所は、2017 年の Global Yellow Pages Ltd v Promedia Directories Pte
Ltd の 判 決 に お い て 、 ① で 記 載 の Asia Pacific Publishing Pte Ltd v Pioneers & Leaders(Publishers) Pte Ltdにおける著作者が「自然人（natural persons）」であるとの要件を支持し、「人間の知性の関与（engagement of the human intellect）」と因果的に結びついていなければならないとした。また、シンガポール上訴裁判所は、人間の知性を「知的努力の応用…または精神労働の行使（the application of intellectual effort … or the exercise of mental labour）」と言及しており、人間以外の著者は著作者とならないとした443。

（６）関連するデータ
世界各国の AI 開発競争状況を投資、イノベーション、実装の３つの観点から評価したあるランキングでは、シンガポールは世界第３位に位置づけられるなど、この数年で急激に成長している444。

442 National University of Singapore・前掲注 404）。
443 National University of Singapore・前掲注 404）。
444 Tortoise, The Global AI Index, https://www.tortoisemedia.com/intelligence/global-ai/

148

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
著作権法第 243 条、第 244 条において、「コンピュータ情報解析（computational data
analysis）」として目的とする複製を許容する権利制限規定が設けられている。コンピュータ情報解析の該当要件は第 243 条に記載されている通りであるが、改正法の施行にあたって知的財産庁（IPOS）から発表されたファクトシートの中では、このコンピュータ情報解
析の具体例としてセンチメント分析、テキストマイニング、データマイニング、機械学習
等が挙げられており 、AI の開発・学習段階におけるコンピュータ情報解析は基本的に許容されていると考えてよい445 。なお、コンピュータ情報解析による権利制限規定は、利用目的を限定しておらず、商用・非商用のどちらにも適用される。
また、コンピュータ情報解析による複製においては、著作権者の商業的利益を保護する
ため、第 244 条において一定の条件と保護措置が課されている。この中で、複製物を作成した元の素材（「最初の複製物」と呼ぶ）に合法的にアクセスできることが条件として定められており、特に最初の複製物へのアクセスにペイウォールが必要な場合はその支払いを回避してはならないことが明記されている。ならびに、最初の複製物が侵害複製物でないこと等の条件も定められている。このように、アクセスだけでなく、ソース自体の適法性についても明示的に言及がある。さらに、複製に留まらず、コンピュータ情報解析の結果の検証や、関連する共同研究または調査の場合に限ってコンピュータ情報解析の結果を提供してよいと定められている。
そのほか、第 184 条により、第 190～194 条に定められたフェアユース規定は著作物利用の一般条項として独立して適用されることが示されており、AI の学習・開発段階においてはフェアユース規定もコンピュータ情報解析による権利制限規定（第 243 条、第 244 条）と同時に適用され得る。なお、フェアユース規定はコンピュータ情報解析による権利制限規定よりもより柔軟な条件となっており、フェアユースに該当するかは最終的には事案ごとに判断される446。
なお、フェアユース規定（第 190～194 条）は該当条件が一般的かつ柔軟性を有するものであるため判断には不確実性を伴うが、権利制限規定（第 243 条、第 244 条）は該当条件が明確に示されており、AI 開発者がこの例外に該当するか事前に判断することに資するとされる。

（２）透明性の有無やその条件・判断基準等
AI の学習データの透明性に関する規定は、シンガポールの法律等ではみられない。
445 IPOS・前掲注 415）。
446 IPOS・前掲注 415）。

149

ただし、2024 年に発表された「Model AI Governance Framework for Generative AI」の中でも、コンテンツがどこでどのように生成されたかを透明化することが提案されている。たとえば電子透かしや暗号証明のような技術的な解決策に注目しているとしている。そのほか、学習データが生成物に大きな影響を与えるとして、学習データの信頼性や品質を確保する必要性があるとしている447 。さらに、個人情報保護の観点からは、PDPC が発表した「AI レコメンデーション・意思決定システムにおける個人情報の使用に関するアドバイザ
リーガイドライン（Proposed Advisory Guidelines on Use of Personal Data in AI Recommendation
and Decision Systems）」では、個人情報が適切に使用されることを消費者に保証するために、データ収集の時点で関連情報を提供することで透明性を高めることを推奨している448 。ただし、これらのガイドラインは法的拘束力を持つものではなく、あくまで提案というかたちである。

（３）留保規定またはオプトアウトの有無やその条件
著作権法第 187 条より、第 243 条、第 244 条で許容されるコンピュータ情報解析による権利制限を排除はたは制限することはできないことが明記されており、オプトアウトは禁止されている。このため、オプトアウトを認めるような個別の契約を締結したとしても、第 187 条が優先される。
（４）学習に関する補償金の有無やその条件学習に関する補償金制度は現時点でみられない。
なお、著作権法第 244 条では、コンピュータ情報解析において複製される素材「最初の複製物」へのアクセスのためにペイウォールが必要な場合は、支払う必要があることが明記されている。

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
著作権法において、AI 生成物に特化して著作物性の判断基準に言及した規定は存在しない。著作物は、創作性があるものであること、著作者によって独立して作成され、最小限の創造性を有することが要件とされる449 。著作権法の複数の条項をまとめて読むと、人間のみが「著作者」になることができると読み取ることができる。たとえば、著作物の著作

447 PDPC・前掲注 411）。
448 PDPC・前掲注 411）。
449 遠藤誠「シンガポールの知的財産法」（BLJ 法律事務所）https://www.bizlawjapan.com/wpcontent/uploads/singapore_chizaihou_01.pdf

150

権の存続期間を定めた第 114 条では著作者の死後についての規定があり、著作者が人間であることを間接的に示している。そのほか、第 77 条、第 18 条での著作者が適格個人である場合にのみ著作権が存続するという規定や、第 370 条、第 386 条、第 387 条での著作者
人格権の規定などが該当する。
図表 81 シンガポール著作権法第 114 条450451（著作物の著作権の存続期間）
第 114 条(1)著作物が製作された年の終了後 50 年以内に最初に公表された場合、その著作物の著作権は、以下の条件により失効する。
(a) 著作物が最初に公表された年の終了後 70 年以内に著作者が特定される場合には、著作者が死亡した年の終了後 70 年(b) そうでない場合には、著作物が最初に公表された年の終了後 70 年
(2) 著作物が最初に公表された年の末日から 50 年以上経過しているが、その 50 年以内に公表以外の方法で公衆に提供される場合、その著作物の著作権は以下の条件により消滅する。
(a) 著作物が最初に公衆に利用可能となった年の末日から 70 年以内に著作者が特定される場合には、著作者が死亡した年の末日から 70 年(b) そうでない場合は、著作物が最初に公衆に利用可能となった年の終了後 70 年
(3) その他の場合において、 著作者の著作物に対する著作権は、以下の条件により消滅する。
(a) 当該著作物が作成された年の終了後 70 年以内に当該著作物の著作者が特定される場合には、著作者が死亡した年の終了後 70 年(b) そうでない場合は、著作物が作成された年の終了後 70 年
(4) 本条は、第 110 条(1)(b)（公表による著作権の消滅）に従う。

また、シンガポールにおける Asia Pacific Publishing Pte Ltd v Pioneers & Leaders (Publishers)
Pte Ltd（2011）、Global Yellow Pages Ltd v Promedia Directories Pte Ltd（2017）等の判例では、著作者は人間であり、著作物性の判断においてはコンピュータで生成された著作物と人間の著作者との間の「因果関係（causal link）」が必要であるとされている。これらの判例は
AI 生成物に関するものではないが、AI 生成物に関しても同様に考えられる可能性がある。
なお、AI 生成物の著作物性に関する裁判は、現状みられない。

（２）著作権侵害の判断基準及び運用実態
著作権法において、AI 生成物に特化した著作権侵害に言及した規定は存在せず、著作権侵害についての一般的な規定（第 146～152 条）に基づいて判断される。第 146 条においては、特定の目的を除いて、著作権を所有していない、あるいはライセンスも有していない者が、著作権に含まれる行為をシンガポールで行うこと、あるいは行うことを許可することが著作権侵害に当たると規定されている。

450 前掲注 418）。
451 邦訳は MURC 仮訳。

151

（３）AI 生成物であることの明示の要否
AI 生成物であることを明示する規定はシンガポールの法律等ではみられない。

４．生成 AI サービスの運用実態
シンガポールにおいては米国のような巨大企業は存在していないものの、世界各国の AI
開発競争状況を投資、イノベーション、実装の３つの観点から評価したあるランキングでは、シンガポールは世界第３位に位置づけられる452など、世界の中でも AI 産業が繁栄している国として認識されている。

５．今後の動向（１）政府の動向①「AI Verify」
2019 年に「国家 AI 戦略（National AI Strategy）」が発表され、シンガポールが AI の実用化と東南アジアにおける AI 研究開発のハブとなることが目指されており、研究開発に取り組む約 150 のチームが設立されたほか、AI を使った新しいアイデアを模索する 900 のスタートアップ企業が誕生している。このような動きの中で、2023 年には責任ある AI を検証するツールの開発と普及を目的とした組織「AI Verify Foundation」が発足した。また、IMDAと AI Verify Foundation が開発した、AI が国際的な倫理基準に基づいて運用されているかを客観的に検証できるソフトウェアツール「AI Verify」が 2023 年６月にオープンソース化している453。また、2023 年 10 月には AI Verify Foundation が世界発の生成 AI 評価サンドボックスを発表した454。なお、AI Verify Foundation には、シンガポールの Aicadium 社のほか、
米国 ICT 大手企業の IBM、Microsoft、Google、Red Hat、Salesforce の７社が中核メンバーとして参画しており、AI ガバナンスを強化する動きがみられる。

②東南アジアの言語に特化した言語モデルの開発
IMDA では、AI Singapore および科学技術研究庁（ASTAR：Agency for Science, Technology
and Research）と連携し、7,000 万シンガポールドルを拠出して東南アジアの言語特性と多452 Tortoise・前掲注 444）。
453 JETRO「責任ある AI 検証ツール開発でシンガポール、官民国際団体を発足」
https://www.jetro.go.jp/biznews/2023/06/1a5ca30880c3785f.html
454 IMDA, First of its kind Generative AI Evaluation Sandbox for Trusted AI by AI Verify Foundation and IMDA,
https://www.imda.gov.sg/resources/press-releases-factsheets-and-speeches/press-releases/2023/generative-aievaluation-sandbox

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言語環境を理解できる国家マルチモーダル大規模言語モデル（NMLP）の開発を開始した
455。

③「National AI Strategy」による政策と提案
2023 年 12 月には「国家 AI 戦略 2.0（National AI Strategy 2.0）」として、2019 年に発表された「国家 AI 戦略（National AI Strategy）」の改定版を発表した。すでに「国家 AI 戦略（National AI Strategy）」によって、AI Singapore（AISG）456を通じて AI の研究開発のために５億シンガポールドル以上を投資するなどの政策が実施されてきた。さらに、2023 年に発表された「国家 AI 戦略 2.0（National AI Strategy 2.0）」の中では、新たに「AI for the Public
Good, for Singapore and the World」というビジョンのもと、以下２つの具体的な方針を掲げている。（１）卓越性：たとえば公衆衛生、気候変動のような世界的に重要な分野など、現代のニーズや主要な課題に対応できるような AI を発展させること、（２）エンパワーメ
ント：個人、企業、地域社会が AI を自身、見識、信頼をもって活用できるような能力と資源を備えた国民や企業を育成すること。そのうえで、政府や産業、研究機関が今後３～５年間で取り組む 15 の行動計画が示されており、安全性確保のためのツールの更新などだけ
でなく、AI スタートアップ企業の参入しやすい環境づくり、AI クリエイターの誘致、AI 人材の育成、企業における AI 導入の加速などの AI 産業の促進に向けた提案が挙げられている457458459。

④ASEAN の動向
さらに、東南アジア諸国連合（ASEAN）では、AIの規制へ向け、企業寄りの姿勢で指針の策定を進めていることが明らかになっており、規則の導入を働きかけている EU とは異なる動きがみられる460。

（２）民間の動向
2024 年３月現在、関連事業者・業界による自主規制や補償金制度創設の動きは見られな

455 IMDA, Singapore pioneers S$70m flagship AI initiative to develop Southeast Asia’s first large language model
ecosystem catering to the region’s diverse culture and languages, https://www.imda.gov.sg/resources/press-releasesfactsheets-and-speeches/press-releases/2023/sg-to-develop-southeast-asias-first-llm-ecosystem
456 AI Singapore（AISG）は、シンガポールを拠点とする研究機関、AI スタートアップ企業、AI 製品を開発する企業等のエコシステムを構築するために、国立研究財団や EDB、IMDA 等の政府関係各所の連携によって 2017 年５月に発足した国家プログラムである。
457 Smart Nation Singapore・前掲注 441）。
458 NAIS 2.0 SINGAPORE NATIONAl AI STRATEGY, https://file.go.gov.sg/nais2023.pdf
459 EDB, Singapore updates AI strategy with aim to contribute globally valuable breakthroughs,
https://www.edb.gov.sg/en/business-insights/insights/singapore-updates-ai-strategy-with-aim-to-contribute-globallyvaluable-breakthroughs.html
460 REUTERS「ASEAN、AI 規制の指針策定で企業寄りの姿勢」（2023 年 10 月 11 日）
https://jp.reuters.com/business/technology/QNIDT56655JNNHRVBM3BSFODS4-2023-10-11/

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い。ただし、（１）①の通り、民間企業と政府が一体となって AI 開発のエコシステムを構築する動きがみられるほか、シンガポール経済開発庁（EDB：Economic Development Board）
からの支援を受けて AI 開発を行う多くの企業が進出している461。

461 EDB 「シンガポールの国家 AI 戦略」
https://www.edb.gov.sg/ja/newsroom/news-library/2020jul-jp-article-04.html

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