参考資料３

AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス
令和6年７月３１日
文化庁著作権課

はじめに
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この資料について◆ この「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」（以下「本資料」といいます。）は、近時取りまとめられた
以下の文書を踏まえつつ、著作権と生成AIとの関係で生じるリスクを低減させる上で、また、自らの権利を保全・行使する上で望ましいと考えられる取組みを、生成AIに関係する当事者（ステークホルダー）の立場ごとに分かりやすい形で紹介するものです。
① 文化庁 文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」（以下「考え方」）（本体）https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf（概要版）https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94057901_01.pdf② 内閣府 知的財産戦略推進事務局「AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ」（以下「中間とりまとめ」）
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/0528_ai.pdf③ 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」（以下「事業者ガイドライン」）（本編）

https://www.soumu.go.jp/main_content/000
943079.pdf

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

https://www.soumu.go.jp/main_content/000
943081.pdf

https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_s
ervice/ai_shakai_jisso/pdf/20240419_3.pdf* 総務省・経済産業省どちらのウェブサイトに掲載されているものも内容は同一です。
* 以下、事業者ガイドラインの頁数は特記ない限り本編の頁を指します。

◆ 本資料では、生成AIに関するポイントのうち、著作権に関するものに限って取り扱います。著作権以外との関係については、「中間とりまとめ」や「事業者ガイドライン」を参照するようにしてください。

はじめに
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資料の構成について◆ 本資料は「第1部 AI開発・提供・利用のチェックリスト」と「第2部 権利者のためのガイダンス」の2部構成です。
◆ 「第1部 AI開発・提供・利用のチェックリスト」では、主に生成AIを含むシステム・サービスを開発・提供する方や、AIシステム・サービスを業務で（又は業務外で）利用する方向けに、AIの開発・提供・利用に伴うリスクを低減させる上で役立つと考えられる方策を記載しています。
* 各方策には「考え方」「中間とりまとめ」「事業者ガイドライン」の、主な対応箇所を例示しています。

◆ また、 「第2部 権利者のためのガイダンス」では、主に著作権者等、著作権法上の権利を有する権利者の方向けに、「生成AIとの関係で、自らの著作物等がどのように利用されるのか」、「侵害に対してどのような対抗措置を取ることができるのか」、「権利の保護や適切な対価の還元を確保するために、権利者としてどのようなことが可能なのか」といった点を、その前提として把握しておくべきポイントと共に解説します。

第1部 AI開発・提供・利用のチェックリスト
第2部 権利者のためのガイダンス

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第1部 AI開発・提供・利用のチェックリストこのチェックリストについて
資料の構成について◆ 「第1部 AI開発・提供・利用のチェックリスト」は、「事業者ガイドライン」の分類に倣い*、ステークホルダーを以下のように分類しています。 また、「中間とりまとめ」内の「各主体に期待される取組事項例」（72頁）の構成を踏まえたものとなっています。
* 本資料では、「事業者ガイドライン」と異なり、「AI開発者」及び「AI提供者」を事業者に限定していません。

AI開発者（AI Developer）

AI提供者（AI Provider）

AI利用者（AI Business User）

業務外利用者（一般利用者）

AIシステムを開発する者（AIを研究開発する者を含む）⚫ AIモデル・アルゴリズムの開発、データ収集（購入を含む）、前処理、AIモデル学習及び検証を通してAI
モデル、AIモデルのシステム基盤、入出力機能等を含むAIシステムを構築する役割を担う。
* 「考え方」では「AI開発事業者」に相当

AIシステムをアプリケーション、製品、既存のシステム、ビジネスプロセス等に組み込んだサービスとしてAI利用者（AI Business User）、場合によっては業務外利用者に提供する者⚫ AIシステム検証、AIシステムの他システムとの連携の実装、AIシステム・サービスの提供、正常稼働のためのAIシステムにおけるAI利用者（AI Business User）側の運用サポート又はAIサービスの運用自体を担う。
⚫ AIサービスの提供に伴い、様々なステークホルダーとのコミュニケーションが求められることもある。
* 「考え方」では「AIサービス提供事業者」に相当

事業活動において、AIシステム又はAIサービスを利用する者⚫ AI提供者が意図している適正な利用を行い、環境変化等の情報をAI提供者と共有し正常稼働を継続する
こと又は必要に応じて提供されたAIシステムを運用する役割を担う。
⚫ また、AIの活用において業務外利用者に何らかの影響が考えられる場合は、当該者に対するAIによる意図
しない不利益の回避、AIによる便益最大化の実現に努める役割を担う。
* 「考え方」では「AI利用者」に相当

事業活動以外でAIシステム又はAIサービスを利用する者* 「考え方」では「AI利用者」に相当* 「事業者ガイドライン」では、「業務外利用者」は「事業活動以外でAIを利用する者又はAIを直接事業で利用せずにAIシステム・サービスの便益を享受する、場合によっては損失を被る者」とされていますが、本資料では、これらのうち実際にAIを利用する者を指す用語として用いています。

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このチェックリストについて
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資料の構成について◆ 本資料では、解説の便宜上、ステークホルダーの分類ごとに、著作権と生成AIとの関係で生じるリスクを低減させる上で役立つと考えられる方策を記載していますが、実際には、一の事業者（又は個人）であっても、生成AIに対する関わり方により、同時に複数の分類に該当する場合があります。このような場合は、該当するいずれの分類についても「期待される取組み」を参照するよう留意してください。
（例１）AI提供者である事業者が、AI開発者から提供を受けた基盤モデルにファインチューニングを施す場合……「AI開発者」の項及び「AI提供者」の項を参照してください。
（例２）業務外利用者である個人が、LoRAモデル等の追加学習済みモデルを作成して公開し、自らも利用する場合……「AI開発者」の項、「AI提供者」の項及び「業務外利用者」の項を参照してください。

◆ 「第1部 AI開発・提供・利用のチェックリスト」で示す各ステークホルダーのリスク低減方策は、これらを全て記載どおりに実施しなければ直ちに当該ステークホルダーに法的責任が生じるといったことや、逆にこれらを全て実施すれば法的責任を何ら問われないといったことを意味するものではありませんので、留意してください。

１．AI開発者のリスク低減方策

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２．AI提供者のリスク低減方策

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３．AI利用者（業務利用者）のリスク低減方策

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４．業務外利用者（一般利用者）のリスク低減方策

236１．AI開発者のリスク低減方策

AI開発者のリスク低減方策
71-1 データ前処理・学習時

適切なデータの学習
1-1-1 行おうとする学習データの収集が「非享受目的」の要件*を満たすか確認*法第３０条の４本文「考え方」19頁

AI学習データの収集等のために行われる著作物の複製等には、原則として著作権法第30条の4が適用され、権利者の許諾を要しませんが、例えば以下のような場合は、AI
学習データとして収集する等の場合であっても、「享受」目的が併存している場合に当たるとして、同条が適用されない場合があります。このような場合は、権利者の許諾を得て利用することが必要です。
①AI学習データに含まれる著作物の創作的表現（その全部or一部）を出力させることを目的とした追加的な学習*を行う場合*意図的な過学習等②検索拡張生成（RAG）等 *1 を実装する際に、生成AIへの入力用に、既存の著作物を含むデータベースを作成する場合*2*1 RAG等のうち、データベースに含まれる既存の著作物の創作的表現（その全部or一部）を出力させることを目的としたものに限られます。
*2 出力が、既存の著作物の「軽微利用」の範囲にとどまる場合は、著作権法第47条の5（「考え方」10・22頁参照）の適用も考えられます。

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

AI開発者のリスク低減方策
81-1 データ前処理・学習時

適切なデータの学習
1-1-2 行おうとする学習データの収集が「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」の要件*に該当しないか確認「AI学習用のデータセットとして、有償で提供されているデータベース著作物」を、AI学習のために無許諾で複製等する場合は、「著作権者の利益を不当に害することとなる
場合は、この限りでない」とする著作権法第30条の4ただし書に該当し、同条が適用されない場合があります。（このような著作物を利用する場合について、1-1-4も参照）*法第３０条の４ただし書「考え方」22頁

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

AI学習データの収集は、クローラと呼ばれるプログラムにより行われることが一般的ですが、ID/パスワードによるアクセス制限や、ウェブサイト内のファイル「robots.txt」
等により、クローラによるAI学習データの収集を制限する技術的措置がとられていることがあります。このような場合、こうした措置がとられていることや、過去の販売実績等から、AI学習用のデータセットとしてデータベース著作物が有償で提供される予定があると推認できる場合があります。

「考え方」25頁「中間とりまとめ」39頁

このような場合に、上記のような技術的措置を回避してAI学習データを収集して行う
当該データベース著作物の複製等には、1-1-2と同様に著作権法第30条の4ただし書に該当し、著作権法第30条の4が適用されない場合があります。（このような著作物を利用する場合について、1-1-4も参照）

AI開発者のリスク低減方策
91-1 データ前処理・学習時

適切なデータの学習
1-1-4 学習データ収集のための著作物の複製が権利制限規定の要件を満たさない場合は、許諾を得て*利用*ライセンス契約の締結等「考え方」19・22頁「中間とりまとめ」44頁

1-1-5 海賊版サイトと知りながら学習データの収集源としない「考え方」27頁

1-1-6 学習データである著作物をそのまま出力させるような学習方法をとらない「考え方」30頁「非享受目的」の要件を満たさない場合は、学習データの収集に著作権法第３０条の４は適用されません（1-1-1参照）。また、AI学習用に有償で提供されている（又は有償での提供予定がある）データセットについては、同条ただし書に該当するため同条が適用されない場合があります（1-1-2・1-1-3参照）。
このような場合に著作物を学習データとして収集したい場合は、他の権利制限規定の適用がある場合を除き、権利者の許諾が必要となります。当該著作物を含むデータセッ
トの利用については、ライセンス契約を締結する等の方法で、権利者の許諾を得て利用するようにしましょう。
海賊版等の、権利を侵害してアップロードされているデータを学習データとして収集することは、海賊版による権利侵害の助長に繋がるおそれもあり、厳に慎むべきものです。
あるウェブサイトが海賊版等の権利侵害複製物を掲載していることを知りながら、当該
ウェブサイトから学習データの収集を行った場合、この学習データを用いて開発された
生成AIにより生じる著作権侵害について、AI開発者も著作権侵害の責任を問われる
可能性があります。

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

AI開発者のリスク低減方策
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1-2 AI開発時

知的財産権侵害リスク回避のための技術の採用
1-2-1 学習データである著作物と類似したものの生成を防止
する技術的措置の採用を検討「考え方」２０・32・３6頁「中間とりまとめ」38頁

AI開発時に、学習データである著作物と類似したものの生成を防止する技術的措置を採用しておくことは、AI学習データの収集等のために行われる著作物の複製等を行った際のAI開発者の目的の判断に際して、「非享受目的」だったとの判断にプラスに働くと考えられます。
また、開発された生成AIの利用による著作権侵害を防止する観点からは、著作権侵害の要件としては「類似性」及び「依拠性」が必要であることから、学習データである
著作物と類似したものの生成を防止することで、生成AIの利用による著作権侵害の発生確率を低減させることが可能です。
なお、開発された生成AIの利用により生じる著作権侵害については、一定の場合に（AI利用者に加えて）AI開発者も侵害の責任を問われる場合がありますが、AI開発時に既存の著作物の類似物を生成することを防止する措置を取っておくことで、AI開発者
が侵害の責任を問われる可能性を低減させることにも資すると考えられます。

トレーサビリティの向上
1-2-2 学 習 デ ー タ の 出 所 や学習の過程等が確認可能な状態を確保「考え方」5・19頁「中間とりまとめ」73頁「事業者ガイドライン」18・27頁

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

AI開発者のリスク低減方策
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1-3 AI開発後

関連するステークホルダーへの情報提供
1-3-1 学 習 デ ー タ の 内 容 についてAI利用者等への情報提供に努める「考え方」35頁「中間とりまとめ」73頁「事業者ガイドライン」28頁

1-3-2 学習済みモデルにおける類似物の生成防止措置等、モデ
ルにおける著作権侵害防止の取組みに関する情報提供に努める「考え方」２０・32・３6頁「中間とりまとめ」73頁

著作権侵害の要件である、既存の著作物との「類似性」・「依拠性」のうち、依拠性については、AI利用者が「その著作物がAIの学習データに含まれていないこと」を示すことができれば、依拠性が認められる可能性を低減させる要素となることから、AI利用者にとっては、生成AIの利用に伴う著作権侵害のリスクを低減させるため、学習データに関する適切な情報提供がされていることが有益です。
そのため、AI開発者としても、こうしたAI利用者のニーズに応えるため、技術的な可否や営業秘密等との関係も考慮しつつ、学習データの出所（どのようなデータセットを利用したか、クローリングの際の収集ポリシー等）など、学習データに関してAI利用者等への情報提供に可能な限り努めることが望まれます。

著作権侵害の要件としては「類似性」及び「依拠性」が必要であることから、学習データ
である著作物と類似したものの生成を防止することで、生成AIの利用による著作権侵害の発生確率を低減させることが可能です（1-2-1参照）。
このような類似物の生成防止措置が施されていること等の、当該生成AI(学習済みモデル）における著作権侵害の防止に向けた取組みに関する情報は、AI提供者にとって、AIサービスの利用規約等において、AI利用者による著作権侵害行為を抑制するための措置等を適切に定める上で重要な情報といえます。また、生成・利用段階において著作権侵害となるおそれの程度等を踏まえて利用の是非を判断する上で、AI利用者にとっても重要な情報です。

「事業者ガイドライン」28頁

そのため、こうした情報は、AI開発者からAI提供者やAI利用者等に対して提供されることが望まれます。

AI開発者のリスク低減方策
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1-3 AI開発後

社会全体へのAIに関する情報提供
1-3-3 生成AIの仕組みや技術の概要等について、広く情報提供「考え方」3・11頁「中間とりまとめ」73頁「事業者ガイドライン」19・27頁

生成AIに関する技術については、関係者からの懸念の解消に向けて、AI開発者等、その開発や提供を行う事業者等から分かりやすい形で社会に対する発信がされることが望まれます。生成AIやこれに関連する技術・仕組みについて、共通の理解が関係当事者間で醸成されることは、今後、生成AIを利用するかどうか、また、利用する場合
どのように利用するべきか、といった判断を関係当事者が適切に行えるようになること、ひいては、生成AIの適切な利活用の土台として必要です。
AI開発者には、生成AIの仕組みや技術の概要、動作のメカニズム等について、分かりやすい形で社会に広く情報提供することが望まれます。

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２．AI提供者のリスク低減方策

AI提供者のリスク低減方策
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2-1 AIシステム実装時

知的財産権の侵害リスク回避のための技術の採用
2-1-1 学習データである著作物と類似したものの生成を防止
する技術的措置の採用を検討「考え方」32・３6頁「中間とりまとめ」38頁「事業者ガイドライン」31頁

生成AIの利用による著作権侵害を防止する観点からは、著作権侵害の要件としては「類似性」及び「依拠性」が必要であることから、AIシステム実装時に、学習データである
著作物と類似したものの生成を防止する技術的措置を採用しておくことで、生成AIの利用による著作権侵害の発生確率を低減させることが可能です。
なお、提供される生成AIの利用により生じる著作権侵害については、一定の場合に（AI利用者に加えて）AI提供者も侵害の責任を問われる場合がありますが、AIシステム
実装時に既存の著作物の類似物を生成することを防止する措置を取っておくことで、AI提供者が侵害の責任を問われる可能性を低減させることにも資すると考えられます。

適正利用に資する提供
2-1-2 著 作 権 侵 害 に 対 す る
適切な予防措置及び対応の検討「考え方」36頁「中間とりまとめ」74頁「事業者ガイドライン」19・31頁

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

AI提供者のリスク低減方策
2-2 AIシステム・サービス提供後

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関連するステークホルダーへの情報提供
2-2-1 提 供 す る AI シ ス テ ム ・サービスについての適切な情報提供「考え方」35・４３頁「中間とりまとめ」74頁「事業者ガイドライン」32頁

以下のような情報は、提供されるAIシステム・サービスの利用の是非を判断する上で、AI利用者にとって重要な情報であり 、AI提供者からAI利用者等に対して、平易でアクセスしやすい形で情報提供されることが望まれます。
① 提供されるシステム・サービスにおいて生成AIを利用している事実：生成AIを使用する場合は「考え方」で示されているような著作権との関係を踏まえて使用する必要があることから、提供されるシステム・サービスにおいて生成AIを利用している事実は適切に情報提供されることが望まれます。
② 想定される適切・不適切な使用方法、提供するAIシステム・サービスの技術的特性等：提供するAIシステム・サービスの技術的特性等を踏まえ、著作権侵害を生じさせないような適切な使用方法や、著作権侵害のおそれのある不適切な使用方法（著作権侵害防止のため施されている技術的な措置を回避した使用方法など）について、
AI提供者からAI利用者等に対して適切に情報提供されることが望まれます。
③ 学習済みモデルにおける学習データの収集ポリシーやその学習方法：学習データに関する適切な情報提供がされていることは、AI利用者にとって重要です（1-3-1参照）。AI提供者としても、こうしたAI利用者のニーズに応えるため、技術的な可否や営業秘密等との関係も考慮しつつ、学習データの出所（どのようなデータセットを利用したか、クローリングの際の収集ポリシー等）など、学習データに関する情報についてAI利用者等への情報提供に可能な限り努めることが望まれます。

AI提供者のリスク低減方策
2-2 AIシステム・サービス提供後

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サービス規約等の文書化
2-2-2 著作権侵害となるような利用を抑制する等の観点で適切な利用規約等の整備「考え方」36頁「中間とりまとめ」74頁「事業者ガイドライン」33頁

生成AIの利用により生じる著作権侵害については、一定の場合に（AI利用者に加えて）AI提供者も侵害の責任を問われる場合がありますが、既存の著作物の類似物を生成することを防止する措置を取っておくことで、AI提供者が侵害の責任を問われる
可能性を低減させることに資すると考えられます（2-1-1参照）。
生成AI（学習済みモデル）を第三者に利用させるに際して、当該第三者（利用者）による著作権侵害行為を抑制するための利用規約上の措置等（生成指示に際して既存の著作物又はその題号等を入力することを制限する規定を盛り込むこと等）が適切に取られていることで、AI提供者が侵害の責任を問われる可能性を低減させることが可能 と考えられます。

社会全体へのAIに関する情報提供
2-2-3 生成AIの仕組みや技術の概要等について、広く情報提供「考え方」3・11頁「中間とりまとめ」74頁「事業者ガイドライン」19・32頁

生成AIに関する技術については、関係者からの懸念の解消に向けて、AI提供者等、その開発や提供を行う事業者等から分かりやすい形で社会に対する発信がされることが望まれます。生成AIやこれに関連する技術・仕組みについて、共通の理解が関係当事者間で醸成されることは、生成AIを利用するかどうか、また、利用する場合どのように利用するべきか、といった判断を関係当事者が適切に行えるようになること、ひいては、生成AIの適切な利活用の土台として必要です。
AI提供者には、生成AIの仕組みや技術の概要、動作のメカニズム等について、分かりやすい形で社会に広く情報提供することが望まれます。

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３．AI利用者（業務利用者）のリスク低減方策AI利用者（業務利用者）のリスク低減方策
3-1 AIシステム・サービス利用時

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安全性を考慮した適正利用
3-1-1 利用しようとする生成AIについての適切な情報確認「考え方」35・４３頁「中間とりまとめ」74・75頁「事業者ガイドライン」34・35頁

以下のような情報は、AIシステム・サービスの利用の是非を判断する上で重要な情報であり、AI利用者としては、これらの情報を適切に確認しておくことが望まれます。
① 生成AIの仕組み及び特性：生成AIを利用する場合、仕組み上、学習データに含まれる既存の著作物と類似した生成物が生成されることがあり、また、生成AIを利用しない場合と異なりAI利用者が既存の著作物を認識していなくても、生成・利用が著作権侵害となることがあります。このような生成AIの仕組みや特性を理解した上で利用することが必要です。
② AIシステム・サービスで使用されている学習済みモデルに関する情報：学習済みモデルで用いられた学習データに関する適切な情報提供がされている
ことは、生成AIの利用に伴う著作権侵害のリスクの程度等に関係するため、AI利用者にとって重要です（1-3-1参照）。AI利用者としては、AIシステム・サービスの利用に先立って、あらかじめ、AI開発者やAI提供者が提供する学習済みモデルに関する情報を確認しておくことが望まれます。
③ AIシステム・サービスの利用規約等：AIシステム・サービスにおいては、利用規約等の当該システム・サービスの利用上のルールにおいて、著作権侵害のおそれがある利用方法を禁止又は制限している場合があります（他人の著作物を入力することの禁止等）。あらかじめ、利用しようとする
AIシステム・サービスの利用規約等を確認し、これに従って利用することが必要です。
④ AIシステム・サービスの利用に関する、従業員等に対する適切な著作権教育：不十分な著作権理解に基づく誤解（例えば、AI生成物の生成・利用に伴い、既存の著作物の著作権侵害が生じるかという問題と、AI生成物の著作物性の有無の問題とを混同する等）と、これに伴うAIシステム・サービスの不適正な利用を生じさせないよう、従業員等に対して著作権制度の理解を確認しておくことが必要です。

AI利用者（業務利用者）のリスク低減方策
3-1 AIシステム・サービス利用時

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安全性を考慮した適正利用
3-1-2 著 作 権 侵 害 に 対 す る
適切な予防措置及び対応の検討「考え方」32・35頁「中間とりまとめ」74・75頁

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

「事業者ガイドライン」19・34頁

3-1-3 AI シ ス テ ム ・ サ ー ビ ス
への著作物の入力が「非享受目的」の要件*を満たすか確認*法第３０条の４本文「考え方」37頁

生成AIに対して生成の指示をする際には、既存の著作物を指示として入力する場合が想定されます（いわゆるImage to Imageにおける既存画像の入力等）。

このような場合、入力に伴って生じる著作物の複製等は、入力された著作物を情報解析して生成AIに対する生成の指示（プロンプト）とするためのものであり、原則として著作権法第30条の4が適用されると考えられますが、「入力した既存の著作物と類似する生成物を生成させる」といった目的で入力を行う場合は、「享受」目的が併存している
場合に当たるとして、同条が適用されない場合があります。このような場合には、生成AIへの入力に伴う著作物の複製等について、権利者の許諾を得ることが必要です。

AI利用者（業務利用者）のリスク低減方策
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3-1 AIシステム・サービス利用時安全性を考慮した適正利用
3-1-4 生 成 物 の 生 成 と 利 用
では著作権侵害の判断が異なり得ることに留意「考え方」35頁

生成AIによる生成自体は、個人が私的使用の目的で生成する場合（著作権法第30条第1項）や企業・団体等の内部において、権利者から許諾を得て利用することを前提に、検討の過程において生成する場合（同法第30条の3）は、これらの権利制限規定の範囲内であれば、権利者の許諾なく適法に行うことができます。
これに対して、AI生成物の利用（インターネットでの配信、複製物の譲渡等）については、
権利制限規定の範囲外となる場合が多いと考えられます。

そのため、AI生成物の生成自体は適法に行える場合でも、生成物を更に利用しようとする場合は、著作権侵害を生じさせないか確認（3-1-5も参照）することが必要です。

3-1-5 生成物の利用に先立って、既存の著作物と類似した生成物となっていないか確認「考え方」32頁

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

AI利用者（業務利用者）のリスク低減方策
3-1 AIシステム・サービス利用時

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関連するステークホルダーへの説明
3-1-6 関 係する ス テーク ホル
ダーに対して、AIの利用について適切に説明「考え方」39・41頁「中間とりまとめ」75頁「事業者ガイドライン」35頁

3-1-7 生成に用いたプロンプト
等、生成物の生成過程が確認可能な状態の確保に努める「考え方」33・39頁「事業者ガイドライン」17・35頁

AI生成物をライセンス契約等の取引の対象とする場合、当該AI生成物が著作物であるかどうかが取引の重要な要素となる場合も想定されます。
あるAI生成物について、これが著作物であることを前提にライセンス契約等の取引の対象とする場合には、関係するステークホルダーに対して、AIを利用したAI生成物であることや、その著作物性等について、適切に説明することが求められます。
また、当該AI生成物が、既存の著作物の著作権を侵害するものでないこと（特に、既存の著作物と類似したものとなっていないこと等）についても、可能な確認措置（インターネット検索等）を行っていることを適切に説明できるようにしておくことが望まれます。
著作権侵害の要件のうち「依拠性」については、生成AIを利用した場合であっても、AI
利用者が既存の著作物を認識しており、生成AIを利用して当該既存の著作物と類似したものを生成させた場合には、依拠性が認められると考えられます。生成AIへの指示（プロンプト）として既存の著作物そのものを入力した場合や、既存の著作物の題号（タイトル）、キャラクター名などの特定の固有名詞を入力した場合は、AI利用者が既存の著作物を認識していたことを推認させる間接事実となり、依拠性が認められやすくなると考えられます。
AI生成物の利用に際しては、まずは既存の著作物と類似していないか確認することが重要ですが（3-1-5参照）、これに加えて、依拠性がないことを説明できるよう、生成に用いたプロンプト等、生成物の生成過程を確認可能な状態にしておくよう努めることが望まれます。
また、AI生成物が「著作物」に該当するか（著作物性）は、生成に当たってAI利用者が有していた「創作意図」とAI利用者の「創作的寄与」の程度によって判断されることから、生成物の著作物性について関連するステークホルダーに対して説明する観点でも、生成に用いたプロンプト等を確認可能にしておくことが望まれます。

AI利用者（業務利用者）のリスク低減方策
3-1 AIシステム・サービス利用時

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社会全体へのAIに関する情報提供
3-1-8 生成AIの仕組みや技術の概要等について、広く情報提供「考え方」３・11頁「中間とりまとめ」75頁「事業者ガイドライン」19・35頁

生成AIに関する技術については、AI利用者からも、関係者からの懸念の解消に向けて、分かりやすい形で社会に対する発信がされることが望まれます。生成AIやこれに関連する技術・仕組みについて、共通の理解が関係当事者間で醸成されることは、現行の法解釈を踏まえた適切な当事者間のルール・ガイドラインの構築や、今後の議論の土台として必要です。
AI利用者には、生成AIの仕組みや技術の概要、動作のメカニズム等について、分かりやすい形で社会に広く情報提供することが望まれます。

23

４．業務外利用者（一般利用者）のリスク低減方策業務外利用者（一般利用者）のリスク低減方策
4-1 AIシステム・サービス利用時

24

安全性を考慮した適正利用
4-1-1 利用しようとする生成AIについての適切な情報確認「考え方」35・４３頁「中間とりまとめ」76頁

以下のような情報は、AIシステム・サービスの利用の是非を判断する上で重要な情報であり、業務外利用者としては、これらの情報を適切に確認しておくことが望まれます。

① 生成AIの仕組み及び特性：生成AIを利用する場合、仕組み上、学習データに含まれる既存の著作物と類似した生成物が生成されることがあり、また、生成AIを利用しない場合と異なりAI利用者が既存の著作物を認識していなくても、生成・利用が著作権侵害となることがあります。このような生成AIの仕組みや特性を理解した上で利用することが必要です。
② AIシステム・サービスで使用されている学習済みモデルに関する情報：学習済みモデルで用いられた学習データに関する適切な情報提供がされていることは、生成AIの利用に伴う著作権侵害のリスクの程度等に関係するため、業務外利用者にとって重要です（1-3-1参照）。AI利用者としては、AIシステム・サービスの利用に先立って、あらかじめ、AI開発者やAI提供者が提供する学習済みモデルに関する情報を確認しておくことが望まれます。
③ AIシステム・サービスの利用規約等：AIシステム・サービスにおいては、利用規約等の当該システム・サービスの利用上のルールにおいて、著作権侵害のおそれがある利用方法を禁止又は制限している場合があります（他人の著作物を入力することの禁止等）。あらかじめ、利用しようとする
AIシステム・サービスの利用規約等を確認し、これに従って利用することが必要です。
④ AIシステム・サービスの利用に関する、適切な著作権理解の習得：不十分な著作権理解に基づく誤解（例えば、AI生成物の生成・利用に伴い、既存の著作物の著作権侵害が生じるかという問題と、AI生成物の著作物性の有無の問題とを混同する等）と、これに伴うAIシステム・サービスの不適正な利用を生じさせな
いよう、あらかじめ著作権制度の適切な理解を習得しておくことが必要です。

業務外利用者（一般利用者）のリスク低減方策
4-1 AIシステム・サービス利用時

25

安全性を考慮した適正利用
4-1-2 著 作 権 侵 害 に 対 す る
適切な予防措置及び対応の検討「考え方」32・35頁

4-1-3 AIシステム・サービスへの著作物の入力が「非享受目的」の要件*を満たすか確認*法第３０条の４本文「考え方」37頁

業務外利用者には、利用するAIシステム・サービスに応じて、著作権侵害を生じさせない適正な方法で生成AIを利用できるよう、既存の著作物と類似したものを意図した生成は行わないといった、著作権侵害を生じさせない取組みが望まれます。
また、仮に生成AIの利用により著作権侵害が生じた場合に講じるべき対応（例えば、AIシステム・サービスの利用停止・再開、権利者への対応等）についても、あらかじめ想定し検討しておくことが望まれます。

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

業務外利用者（一般利用者）のリスク低減方策
26

4-1 AIシステム・サービス利用時安全性を考慮した適正利用
4-1-4 生成物の生成と利用では著作権侵害の判断が異なり得ることに留意「考え方」35頁

生成AIによる生成自体は、個人が私的使用の目的で生成する場合（著作権法第30条第1項）や企業・団体等の内部において、権利者から許諾を得て利用することを前提に、検討の過程において生成する場合（同法第30条の3）は、これらの権利制限規定の範囲内であれば、権利者の許諾なく適法に行うことができます。
これに対して、AI生成物の利用（インターネットでの配信、複製物の譲渡等）については、
権利制限規定の範囲外となる場合が多いと考えられます。
そのため、AI生成物の生成自体は適法に行える場合でも、生成物を更に利用しようとする場合は、著作権侵害を生じさせないか確認（４-1-5も参照）することが必要です。

4-1-5 生成物の利用に先立って、既存の著作物と類似した生成物となっていないか確認「考え方」32頁

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

業務外利用者（一般利用者）のリスク低減方策
4-1 AIシステム・サービス利用時

27

安全性を考慮した適正利用
4-1-6 生成に用いたプロンプト
等、生成物の生成過程が確認可能な状態の確保に努める「考え方」33・39頁

著作権侵害の要件のうち「依拠性」については、生成AIを利用した場合であっても、AI
利用者（業務外利用者）が既存の著作物を認識しており、生成AIを利用して当該既存の著作物と類似したものを生成させた場合には、依拠性が認められると考えられます。
生成AIへの指示（プロンプト）として既存の著作物そのものを入力した場合や、既存の著作物の題号（タイトル）、キャラクター名などの特定の固有名詞を入力した場合は、AI
利用者（業務外利用者）が既存の著作物を認識していたことを推認させる間接事実となり、依拠性が認められやすくなると考えられます。
AI生成物の利用に際しては、まずは既存の著作物と類似していないか確認することが重要ですが（４-1-5参照）、これに加えて、依拠性がないことを説明できるよう、生成に用いたプロンプト等、生成物の生成過程を確認可能な状態にしておくよう努めることが望まれます。

4-1-7 「私的使用目的の複製」
等の権利制限規定の範囲内での利用となるか確認「考え方」38頁「中間とりまとめ」76頁

個人が生成AIを利用する場合、AI生成物を「個人的に又は家庭内その他これに準ずる限られた範囲内において使用すること（私的使用）」を目的とする場合であれば、仮に生成物に既存の著作物との類似性及び依拠性があったとしても、権利者の許諾は必要なく、生成物の生成や私的な鑑賞などが可能です。
また、学校その他の教育機関において、教員・生徒が、授業の過程において利用することを目的とする場合であれば、同様に、その目的の範囲内でAI生成物を生成して授業に利用することには、原則として権利者の許諾は必要ありません。
このように、業務外利用者の場合は生成・利用段階で適用される権利制限規定が考えられることから、著作権侵害を生じさせない観点からは、既存の著作物との類似性を十分に確認すること（4-1-5参照）、依拠性がないことを説明できるようにしておくこと（4-1-6参照）等とともに、上記のような権利制限規定が適用される範囲内での利用となっているか確認することも、より安全に利用するための一手段として考えられます。

28

第２部 権利者のための
ガイダンス

はじめに
29
このガイダンスについて◆ この「第2部 権利者のためのガイダンス」では、「考え方」の内容を踏まえ、著作権者、実演家等の、著作権法上の権利を有する権利者の方向けに、以下のような点を、その前提として把握しておくべ
きポイントと共に解説します。
①

生成AIとの関係で、自らの著作物等がどのように利用される場合があるのか②

著作権侵害があることはどのように立証することができるのか・侵害がある場合、どのような対抗措置を取ることができるのか③

権利の保護や適切な対価の還元を得るために、権利者にはどのようなことが可能なのか

前提知識の把握30

自身の作品に類似したAI生成物への対応

31

自身の作品がAI学習に利用されることへの対応

38

著作権侵害への対応と相談窓口の活用

43

前提知識の把握
30
生成AIの開発・提供・利用に伴って、どのような法定利用行為が生じるか 〔考え方18・32頁〕◆ 著作権は、「複製」や「公衆送信」といった、著作物の「法定利用行為」に該当する行為に対して及びます*。そのため、権利者としては、まず、生成AIとの関係で、どのような法定利用行為が生じ得るのか（自らの著作物がどのように利用されるのか）を適切に把握したうえで、どの行為に対して権利を行使できるか等、生成AIへの対応を考える必要があります。 * 法定利用行為以外の利用行為（著作物を単に閲覧したり、記憶に残したりする行為）には、著作権は及びません。
◆ 生成AIの開発・提供・利用に伴って生じる法定利用行為としては、主に以下の①～⑧*が想定されます。
* AIシステム・サービスや生成物の利用方法によっては、下記以外の他の法定利用行為（公衆送信、譲渡等）となる場合も考えられます。
事前学習

学習用データ（著作物）
学習用データ（非著作物）

追加的な学習学習前パラメータ
学習用データセット

学習用プログラム

収集・加工

入力

① 複製

② 複製

基盤モデル

追加学習用データ
（著作物）

基盤モデル

追加学習用データセット
追加学習用データ（非著作物）

生成AIへの指示・入力に用いるためのデータベースの作成

収集・加工

入力

③ 複製

④ 複製

指示・入力
（プロンプト等）

RAG入力用データ（著作物）

RAG入力用データ（非著作物）

追加学習用プログラム

学習済みモデル

RAG入力用
データベース

追加学習済みモデル

生成AIへの指示・入力
生成物の生成・出力

生成物の利用生成AI（推論用プログラム）

収集・加工

入力

生成・出力

⑤ 複製

⑥ 複製

⑦ 複製 *

AI生成物

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

31

自身の作品に類似したAI生成物への対応

自身の作品に類似したAI生成物への対応
32
著作権侵害の要件 〔考え方32頁〕◆ 自身の作品と類似したAI生成物を発見した場合、権利者が自らの著作権等の権利を行使するためには、既存の著作物に対する著作権侵害となるための要件を満たす必要があります。
◆ あるコンテンツの作成やその利用（インターネットを介した送信等）が既存の著作物の著作権侵害となるか否かは、そのコンテンツを人が作成したか、AIにより生成されたかにかかわらず、そのコンテンツに既存の著作物との「類似性」及び「依拠性」があるか否かによって判断されます。

類似性：既存の著作物の表現上の本質的な特徴を直接感得することができること

依拠性：既存の著作物に接して、これを自らの作品の中に用いること◆ そのため本資料30頁の⑦（生成AIによる生成物の生成・出力）や⑧（生成物の利用）の段階で、既存の著作物と似たAI生成物を発見した場合、 まず、既存の著作物とAI生成物を比較・対照して、両者の間に著作権法上の「類似性」があるといえるか確認すること*が必要です。 * 類似性があるとはいえない場合、著作権侵害とはなりません。

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

AI生成物

自身の作品に類似したAI生成物への対応
33
類似性の立証 〔考え方32頁〕◆ 類似性があるといえるためには、あるコンテンツに接する者が「既存の著作物の表現上の本質的な特徴を直接感得することができること」、すなわち、既存の著作物と「創作的表現」が共通していることが必要です。
◆ 作風等の「アイデア」が共通しているにとどまる程度では、類似性は認められませんが、コンテンツが既存の著作物と完全一致するコピーでなくとも、既存の著作物と当該コンテンツとで「創作的表現」が共通していれば、類似性は認められます*。 * 「アイデア」と「創作的表現」の区別は、個別具体的な事案に応じて判断されます。
◆ 既存の著作物と「創作的表現」が共通しているAI生成物を発見した場合、権利者としては、著作権侵害に基づく権利行使ができる可能性があります（次頁参照）。

低高
既存の著作物との類似の程度
アイデアのみが共通

創作的でない表現が共通

創作的表現が一部共通（いわゆるデッドコピー）

類似性なし

類似性なし

類似性あり

類似性あり

完全一致

自身の作品に類似したAI生成物への対応
34
依拠性の立証 〔考え方33頁〕◆ 類似性があるといえる場合、次に権利者としては、以下のような要素を主張・立証することで、依拠性を立証していくことになります*。
* 下記の全てを主張・立証することが必要となるものではなく、それぞれが依拠性の立証にプラスの要素となると考えられます。

AI利用者が権利者の作品（既存の著作物）を認識していたこと
より具体的には……
➢ Image to Imageのように、AI利用者が既存の著作物そのものを生成AIに入力していたこと➢ AI利用者が既存の著作物の題号（タイトル）などの特定の固有名詞を入力していたこと➢ AI利用者に、既存の著作物へのアクセス可能性（接する機会）があったこと** 当該既存の著作物が公表されており入手可能であったことや、当該既存の著作物が著名又は周知であること等➢ AI生成物が、既存の著作物と高度に類似していること 等◆ 上記の要素を主張・立証することで、依拠性を立証することは可能であるため、「生成に用いられた生成AIの学
習データに権利者の作品(既存の著作物）が含まれていたこと」は、権利者の側で必ずしも立証しなくてよいと考えられますが、これを権利者の側で積極的に立証できる場合 *は、上記の要素を主張・立証できなくても、依拠性を立証する上で強いプラスの要素となると考えられます。
* 学習データの内訳等については、AI開発者の開示情報から確認できる場合や、訴訟上の手続等によって開示を求めることができる場合があります。（書類の提出等（著作権法第１１４条の３）、文書提出命令（民事訴訟法第２２３条第１項）、文書送付嘱託（同法第２２６条）等）

自身の作品に類似したAI生成物への対応
35
侵害に対して著作権者が取り得る措置 〔考え方35頁〕◆ 著作権侵害があると認められる場合、権利者としては、侵害行為の差止請求（著作権法第112条）や損害賠償請求（民法第709条）等の措置*をとることが考えられます。

◆ また、著作権侵害に対しては刑事罰が定められていることから、捜査機関に対して告訴等により侵害者の処罰を求めることも考えられます。
* ほか、不当利得返還請求（民法703条）等。なお実際に取り得る措置や刑事責任の成否は、侵害者の故意・過失の有無等によって異なります。

（侵害者の故意・過失を問わず）

差止請求*

不当利得返還請求（侵害行為の停止・予防措置の請求）* 権利者による措置の請求に対して、具体的にどのような範囲で措置が認められるかは、措置の必要性等に照らし、個別具体的な事案に応じて裁判所により判断されることとなります。
（
生請差
成求止
可請
・
利能求
用なと
段措し
階置て
）

侵害者に故意又は過失がある場合侵害者に故意がある場合①

著作権を侵害する新たな生成物の生成（複製）の差止め②

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

損害賠償請求告訴等による刑事処罰の求め（刑事罰）

自身の作品に類似したAI生成物への対応
36
侵害行為の責任主体 〔考え方36頁〕◆ AI生成物による著作権侵害の責任は、原則として、物理的に生成AIを利用し生成を行った者（又はAI生成物を利用した者）が負うこととなりますが、一定の場合には、AI開発者やAI提供者が著作権侵害の責任を負う場合もあります。責任を負うかどうかは、著作物の利用行為の目的や態様、関与の内容や程度等といった諸般の事情を考慮して判断されますが、生成AIの場合、例えば以下のような要素が考えられます。
AI開発者・AI提供者が責任を負う可能性を高める要素

AI開発者・AI提供者が責任を負う可能性を低める要素

当該生成AIが侵害物を高頻度で生成侵害物生成を抑止する措置をとっている

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

侵害物が生成されたが、原因は侵害物生成を意図したAI利用者のプロンプト入力等◆ AI開発者やAI提供者が著作権侵害の責任を負う場合は、これらの者に対しても、侵害に対する措置を取ることが考えられます。

既存著作物の権利者

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

AI提供者➢ 侵害を生じさせた生成AIによる更なる著作権侵害の予防に必要な措置

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

自身の作品に類似したAI生成物への対応
37
著作権侵害とならない場合（権利制限規定） 〔考え方38頁〕◆ 類似性及び依拠性の双方があると考えられる場合であっても、当該法定利用行為について権利制限規定の適用がある場合は著作権侵害とはなりません。
◆ そのため、権利者として権利行使をしようとする場合には、問題となっているAI生成物の生成・利用行為について、権利制限規定の適用がないかどうかを確認する必要があります。
◆ 適用され得る主な権利制限規定としては、以下のようなものが考えられます。
①

私的使用目的の複製（著作権法第30条第1項）②

検討過程における利用（同法第30条の3）③

学校その他の教育機関における複製等（同法第35条）◆ 権利制限規定は、規定ごとに適用の要件や、対象となる法定利用行為が異なります。例えば、AI生成物の生成（複製）については適用されるが、AI生成物の利用（公衆送信等）には適用されない、といった場合もあります。
私用のPC上で既存の著作物と類似性ある画像を生成私的使用目的の範囲内の行為として権利制限の対象

生成画像をSNS等へ
アップロード私的使用目的の範囲内ではなく権利制限の対象外◆ そのため、権利制限規定が適用されるかどうかは、問題となっているAI生成物の生成・利用行為ごとに確認する必要があります。

38

自身の作品がAI学習に利用されることへの対応

自身の作品がAI学習に利用されることへの対応
39
事前の対応①：学習データとしての収集を防止するための技術的措置 〔考え方13頁〕◆ 生成AIの学習データを収集する方法のひとつとして、インターネット上に掲載された著作物を含むデータを「クローラ」と呼ばれるプログラムによって収集・保存（複製）する方法が挙げられます。
◆ このようなクローラによる収集は、ウェブサイト内のファイル“robots.txt”に、AI学習データの収集を行う
クローラをブロックする記載をすることで、一定程度防ぐことができると考えられます*。
* クローラの側でrobots.txtの記載に従うよう設定されていることが必要ですが、AI学習データの収集を行う事業者・組織の多くは、
robots.txtの記載を尊重することを表明しています。

◆ また、AI学習データとしての収集を防止したい著作物を含むデータは、ID・パスワード等によるログインが必要な領域にアップロードすることも、クローラによる収集を防止する上では役立つと考えられます。
www.abcxyz.jp
robots.txt

User-agent: XYZ-GPTBot
Disallow: /

…
…

…
…

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

自身の作品がAI学習に利用されることへの対応
40
事前の対応②：AI学習用データとして販売するようにしておくこと 〔考え方24頁〕◆ 「AI学習等の情報解析に活用できる形で整理されたデータベースの著作物」 （AI学習用データベース）が販売されている場合、「このAI学習用データベースを、AI学習等の情報解析目的で複製等すること」は、著作権法第30条の4が適用されない「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に当たるため、このAI学習用
データベースを許諾なくAI学習データとして収集・保存（複製）すれば、原則として著作権侵害*となります。
* 他の権利制限規定が適用される場合を除く◆ そのため、権利者としては、インターネット上に自らの作品を公開する場合、その作品を含んだ自らの作品群がAI
学習用データベース（データセット）を、AI学習等の情報解析目的で販売（ライセンス提供）するようにしておくことで、無許諾で学習されることを法的に防ぐことが可能です。

◆ なお、このような販売を行う場合、先に紹介した“robots.txt”への記載や、ID・パスワード等による保護による、クローラによるAI学習データとしての収集の防止も、将来このような販売を行う予定があることを推認させる一要素となることから、合わせて行っておくことが望まれます。
利用許諾

対価支払
権利者

AI学習用データベース（学習用データセット）

AI開発者

自身の作品がAI学習に利用されることへの対応
41
事後の対応：著作権侵害を伴うAI学習に対して取り得る措置 〔考え方20・29頁〕◆ AI学習のために著作物等が複製される場合であっても、著作権法第30条の4等の権利制限規定の適用対象外となる場合は、権利者の許諾なく著作物の複製等をすることは著作権侵害となります。

「享受目的」が併存すると評価される可能性があるケース（同条本文に非該当）①AI学習データに含まれる著作物の創作的表現（その全部or一部）を出力させることを目的とした追加的な学習*を行う場合*意図的な過学習等②検索拡張生成（RAG）等*1を実装する際に、生成AIへの入力用に、既存の著作物を含むデータベースを作成する場合*2*1 RAG等のうち、データベースに含まれる既存の著作物の創作的表現（その全部or一部）を出力させることを目的としたものに限られます。
*2 出力が、既存の著作物の「軽微利用」の範囲にとどまる場合は、著作権法第47条の5（「考え方」10・22頁参照）の適用も考えられます。

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

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

自身の作品がAI学習に利用されることへの対応
42
事後の対応：著作権侵害を伴うAI学習に対して取り得る措置 〔考え方20・29頁〕◆ このようにAI学習のための著作物の複製が著作権侵害となる場合、権利者としては、当該行為を行った侵害者（AI開発者）に対して、以下のような措置をとることが考えられます。
（侵害者の故意・過失
を問わず）

差止請求*

不当利得返還請求（侵害行為の停止・予防措置の請求）* 開発・学習段階における具体的な措置としては以下のとおり。なお、権利者による措置の請求に対して、具体的にどのような範囲で措置が認められるかは、措置の必要性等に照らし、個別具体的な事案に応じて裁判所により判断されることとなります。

① 著作権を侵害して行われる、AI学習データの新たな収集（著作物の複製等）の差止め
（
開請差
発求止
可請
・
学能求
習なと
段措し
階置て
）

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

侵害者に故意又は過失がある場合

損害賠償請求侵害者に故意がある場合

告訴等による刑事処罰の求め（刑事罰）

著作権侵害への対応と相談窓口の活用
43
著作権侵害に関する相談窓口等を活用した権利行使 〔考え方42頁〕◆ このガイダンスや「考え方」は、権利者の方が生成AIとの関係で、自らの権利を保護し、適切に行使することを支援するために作成されたものです。このガイダンスや「考え方」で示されている内容を踏まえて、権利者の方が、著作権侵害に対して権利行使をするか否か、適切に判断することができる状態が望まれます* 。
*著作権をはじめとする著作権法上の権利は、権利者自身が有する権利（私権）であり、その権利を行使するか否かは権利者の選択に委ねられています。著作権法上の刑事罰も、デッドコピーによる海賊版等の例外を除き、原則として被害者の告訴が必要な親告罪とされています。

◆ 著作権侵害に対する権利行使に当たっては、侵害となるかどうかの判断や、裁判外での権利行使（著作権侵害に対する警告の送付等）、訴訟・調停等の紛争解決手続を適切に行うため、弁護士等の法律専門家への相談・依頼が重要です。
◆ 文化庁では、著作権侵害に対する権利者の方の権利行使を支援するため、「インターネット上の海賊版による著作権侵害対策についての相談窓口」と「文化芸術活動に関する法律相談窓口」で、AIと著作権に関する無料の弁護士相談を提供しています。
◆ 生成AIと著作権の関係で、自らの権利に関する懸念をお持ちの権利者の方は、これらの相談窓口を積極的にご活用ください。
インターネット上の海賊版による著作権侵害対策についての相談窓口

文化芸術活動に関する法律相談窓口