参考資料６「AI と著作権に関する考え方について（素案）」のパブリックコメントの結果について（団体）● Art of Virtue.................................................................................................................................... 3● IFPI（国際レコード産業連盟） .............................................................................................................. 5● Asia Internet Coalition Japan ................................................................................................... 7● 一般社団法人アジア太平洋機械翻訳協会 ........................................................................................... 12● 一般社団法人学術著作権協会 ............................................................................................................ 13● 一般社団法人コンピュータソフトウェア著作権協会 ............................................................................. 15● 一般社団法人情報科学技術協会著作権委員会 ................................................................................... 17● 一般社団法人新経済連盟 ................................................................................................................... 19● 一般社団法人電子情報技術産業協会著作権専門委員会 .................................................................... 23● 一般社団法人日本アニメフィルム文化連盟 ......................................................................................... 32● 一般社団法人日本印刷産業連合会..................................................................................................... 39● 一般社団法人日本映像ソフト協会 ...................................................................................................... 41● 一般社団法人日本 SF 作家クラブ ...................................................................................................... 42● 一般社団法人日本音楽出版社協会..................................................................................................... 44● 一般社団法人日本音楽著作権協会..................................................................................................... 46● 一般社団法人日本芸能従事者協会..................................................................................................... 49● 一般社団法人日本雑誌協会・一般社団法人日本書籍出版協会・一般社団法人デジタル出版者連盟 ..... 51● 一般社団法人日本新聞協会 ............................................................................................................... 53● 一般社団法人日本知的財産協会 ........................................................................................................ 57● 一般社団法人日本ディープラーニング協会 ........................................................................................ 62● 一般社団法人日本動画協会 ............................................................................................................... 95● 一般社団法人日本美術著作権連合..................................................................................................... 97● 一般社団法人日本民間放送連盟 ...................................................................................................... 100● 一般社団法人日本レコード協会 ........................................................................................................ 102● AI ガバナンス協会 ........................................................................................................................... 106● AI に関する音楽団体協議会 ............................................................................................................ 110● AI について学ぶ学生の会 ................................................................................................................ 112● LLM-jp ........................................................................................................................................ 113● オンライン海賊版対策に従事している弁護士の会 ............................................................................ 115● 株式会社 Algomatic...................................................................................................................... 117● 株式会社医学書院............................................................................................................................ 128● 株式会社ジール................................................................................................................................ 130● 株式会社新潮社 ............................................................................................................................... 132● 株式会社ゼンリン ............................................................................................................................. 134● 株式会社ソリスト合唱団 ................................................................................................................... 136● 株式会社七夕研究所 ........................................................................................................................ 138
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● 株式会社テックフラッグ ................................................................................................................... 140● 株式会社日本国際映画著作権協会................................................................................................... 141● 株式会社 Preferred Networks .................................................................................................. 145● 株式会社ブレイブハーツ ................................................................................................................... 148● 株式会社めぐみソフト ...................................................................................................................... 150● 協同組合日本脚本家連盟 ................................................................................................................. 152● 協同組合日本俳優連合 .................................................................................................................... 153● グーグル合同会社 ............................................................................................................................ 156● クリエイターとＡＩの未来を考える会 .................................................................................................. 170● 公益社団法人日本芸能実演家団体協議会実演家著作隣接権センター .............................................. 173● 公益社団法人日本漫画家協会 .......................................................................................................... 175● 国公私立大学図書館協力委員会大学図書館著作権検討委員会 ........................................................ 177● 国際ゲーム開発者協会東北 .............................................................................................................. 178● 国立研究開発法人情報通信研究機構 ............................................................................................... 180● コンテンツ文化研究会 ...................................................................................................................... 187● CISAC....................................................................................................................................... 189● ストックマーク株式会社 .................................................................................................................... 192● 生成 AI 基盤モデル開発事業者有志 ................................................................................................ 196● ソフトバンクグループ株式会社 ......................................................................................................... 198● ソフトバンク株式会社 ....................................................................................................................... 199● 著作権関連法制研究者有志 ............................................................................................................. 201● 日本音楽家ユニオン ......................................................................................................................... 202● 日本行政書士会連合会 .................................................................................................................... 207● 日本電気株式会社............................................................................................................................ 208● 日本電信電話株式会社 .................................................................................................................... 210● 日本美術著作権協会 ........................................................................................................................ 212● 日本弁理士会 ................................................................................................................................... 214● 日本放送協会 ................................................................................................................................... 216● BSA|ザ・ソフトウェア・アライアンス .................................................................................................. 217● 富士通株式会社 ............................................................................................................................... 225● ブレークモア法律事務所................................................................................................................... 227● 弁護士ドットコム株式会社 ................................................................................................................ 233● Meta Platforms, Inc. ................................................................................................................ 235● Microsoft Corporation ............................................................................................................ 240● 有限会社スピーコム ......................................................................................................................... 245● ユニバーサルミュージック合同会社 .................................................................................................. 247● LINE ヤフー株式会社 ...................................................................................................................... 249

2● Art of Virtue
１．はじめに
生成 AI は既存の著作物データを生成 AI で処理可能な形式化（データセット、テンソル化等）したものを合成改変処理し出力するものである。出力は著作物の「二次利用」と見なすのが妥当である。
出力傾向の調整に由来（作者や描かれている内容を示すアノテーション）の明らかな、膨大な著作物データを必要とすることから、無許諾の複製収集であるスクレイピングが大規模に行われている。大規模な無許諾の二次利用問題と認識すべき事態である。
（機序の概要は後述する）調整後に出力の傾向が変化しないよう設定するため、ランダム処理部分を停止させれば誰に出力させても同じ結果が出る。出力物は既存の著作物データへの依拠なくして成り立つもの
ではないことから『コンテンツ』の文脈が不適当なものとなっている。『生み出す』『創作活動を行うクリエイター』は該当しない。
既存の商用作品含む著作物の、無断複製、違法転載サイトからのダウンロード、同一性保持権の侵害、プロ
グラム内への搭載と販売あるいは配布、利用者による出力と各段階で権利侵害がある。根本的に非倫理的かつ非合法的性質が生成 AI には備わっていると見なすべきである。
「人間が自ら作成したものと見まがうようなコンテンツ」とはディープフェイク作成プログラムとイコールである生成 AI の性質を如実に表している部分であるが、生成 AI の開発から出力までの過程でアノテーショ
ン済みのデータをどのように扱っているのかに関する具体的検証が、これまでの検討で行われた様子は見当たらない。
各国が官民一体で問題に取り組む中で、開発と利用推進政策を進める日本は、各国と真逆の様相を呈していると言わざるを得ない。
権利を守るための法律の悪質な曲解が広まっている今、文化庁は萎縮している権利者の権利意識の再確認を促すアナウンスを徹底して行うべきである。また、二次利用と二次創作の区別に関する周知も求める。
２．検討の前提として（１）従来の著作権法の考え方との整合性について
作者の内面（内心、学問の自由）の発露である著作物（表現、言論、出版の自由）によりもたらされる文化的恩恵（憲法２５条）の維持と発展を求め、作者の尊厳と社会的評価、将来の利益（著作者人格権、財産権、知的財産）などを保護する法律が著作権法であり、世界人権宣言、国際人権規約にも定められているようにその人権としての性質は明らかである。
もし、法解釈により人権の制限の正当性を導き出すという主客逆転の結論を出した場合、文化を司る省庁
としては極めて深刻な失態ではないだろうか。強く、著作権の人権としての性質の再確認を求める。
（２）AI と著作権の関係に関する従来の整理
ア イ ウ 柔軟性とは表現された感情の享受を目的としない技術開発の充実を狙いとしたものであって、『生み出されたコンテンツ』と誤認させる出力物の生成に対する使用は立法趣旨に反している。アノテーショ
ンと入力指示が関連してコンテンツと認識可能なものを出力するなら、権利制限規定の適応外と見なすべきである。
3

３．生成 AI の技術的な背景について（１）生成 AI についてプログラムは数式に基づく電子計算処理の指示であり、アルゴリズムは特定の狙いのあるデータ処理のために組まれた数式の集合体である。
デジタル化された著作物データから規則的な手法で導き出せる数的特徴の分類を目的としたアルゴリズ
ムに、その自動的な分類とデジタル化された著作物内に表現されている内容との合致度を向上させるために大量の著作物データを入力する行為が生成 AI における深層学習である。
ア、イ 予測 AI と生成 AI の混同の疑いがある。
ウ 概略的機序の説明としては、テンソルデータの合成と復元処理の過程が省かれていることから正確とは言い難いものとなっている。
生成 AI の技術自体が個別具体の話であるにも関わらず、これ以前または以降の（２）（３）、４、５（１）から（４）、６の各項目における検討にあたって、根拠不明の「学習データの切り貼りではないとされる」が前提とされていたことには重大な問題があると指摘せざるを得ない。
文化庁側独自で、各国行政が行う生成 AI 問題の検討内容の確認と、客観的な事実を確認するための各
国の専門家への協力要請を行い、また文化庁内で生成 AI に用いられているデータセットの性質と生成 AIの処理過程におけるデータセットの扱われ方と、併せて無断二次利用、著作者人格権侵害の可能性を権利者擁護の見地から検証を行うべきである。
６．最後に公訴が可能な著作権法違反の場合が検討されているとはいえず、CPTPP を含む経済や知財また著作権など複数の、国際条約の履行と衝突する恐れのある内容の素案となってはいないだろうか。

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● IFPI（国際レコード産業連盟）○項目名 ５．（１）イ（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合について○意見
学習・開発段階における侵害判断は、学習データに含まれる著作物の創作的表現をそのまま出力させる意図の有無とは切り離して行われるべきである。
○項目名 ５．（１）エ（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて○意見
権利者の利益を不当に害しないことを要件とする法第 30 条の４ただし書及び国際条約上のスリーステップテストに照らし、違法なソースからのコンテンツは、AI モデルでの利用が認められるべきではない。また、同条を国際条約と適合するように解釈するならば、コンテンツへの適法アクセス要件も必要であり、そうでないとすれば、従前より海賊版対策を行っている権利者の利益を不当に害することになる。AI 開発者は（権利侵害コンテンツがウェブサイトに含まれていることを知らない限り、）いかなるウェブサイトからも収集できるとの解釈は、既に深刻化している問題を悪化させるとともに、権利侵害コンテンツの存在に意図的に目をつむることを助長するものであり、強く否定されるべきである。
また、25 頁 2 行目以下の記述に関し、AI モデル開発者による著作物の学習利用は、それ自体の直接侵害責任とは別に、AI 生成物に係る侵害責任を生じさせる要素であることを明確にすべきである。
○項目名 ５．（２）イ（イ）依拠性の考え方について○意見
AI モデルの学習・開発段階におけるコンテンツ利用の有無や利用態様・権利侵害の有無を権利者側で確認することは不可能に近い。ついては基盤モデルを含む AI システム・AI モデルの開発・提供者らに対し、著作権法の保護対象データ・コンテンツの学習利用について十分に詳細な情報を記録・保存し、正当な利益を有する関係者に開示するよう義務付けることが必要である。これは、検討の最終段階にある EU 規則案において、EU 域内で上市される AI モデルについては、学習・開発地が域外であるか否かを問わず適用されることからも重要である。
○項目名 ６．最後に○意見
法 30 条の４について、国際的動向から乖離した解釈を行うべきではない。
EU は AI 規則成立の最終段階にあるが、同規則は、生成 AI モデルについて、著作権法の遵守義務を定めるとともに、AI モデル開発者が学習・開発段階を含めて著作権法を遵守し、学習・開発用コンテンツの透明性を図ることを担保する 著作権ポリシーを定めている。また、同規則は、AI モデルの開発・学習段階における著作物利用について、適法なアクセスを欠く場合や、権利者がオプトアウトを選択している場合は、新たなコンテンツを生成するための利用であるか否かに関わらず利用が禁止されることも明記している。重要な点として、EU 規則案は、EU 域内で上市される AI モデルについては、学習・開発地が域外であるか否かを問わず適用されることを明確に定めている。
5

他方、イギリスでは、アクセスが適法であり、かつ非商業的な調査目的であるといった限られた場合を除き、AI モデルの学習・開発を目的とする著作物利用は許諾を要することが明確にされている。イギリス政府
は 2022 年から 2023 年にかけて、従前よりも広範な TDM（テキスト及びデータマイニング）権利制限規定を導入することの適否を検討してきたが、2024 年 1 月、政府は、導入の必要はないことを確認した。AI
がクリエーターの知的財産に深刻な脅威をもたらし、広範な TDM 権利制限規定の危険性を認識するゆえんである。
法第 30 条の４の権利制限規定について、海外諸国の法律との齟齬を来たすような広範な解釈は行うべきでない。

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● Asia Internet Coalition Japan「１ はじめに」について
生成 AI というイノベーションが経済・社会にもたらす大きな進化とその多大な重要性に鑑み、生成 AI に係る政策立案に携わる方々はこの技術をどのように育んでいくのかという点を踏まえた上で、政策的枠組
みについて慎重に考えることが重要です。
我々AICJ としては、著作権法の議論が経済・社会に及ぼす影響について、高い視点からの展望を持ち、それを追求するべく検討をしていくべきとの立場です。例えば、AICJ としては、生成 AI は、その可能性を通じて、我々の世界を革新的な方法で再構築する力を持っていると信じています。例えば、生成 AI は、言語の壁を取り払い、人々がリアルタイムでシームレスにコミュニケーションを取る新たな世界を創出する力を持ちます。それは、気候変動の課題に対する解決策を適切なタイミングで見つけ出す力もあります。また、パンデミックが人類を脅かす前にワクチンを開発・配備する力を持ちます。そして、それは、我々が現在では想像すらできないような未来の可能性を開く力を持ちます。これら全てが、生成 AI がもたらす世界を構築する
一部となると、我々は確信しています。
一方、生成 AI は、人間の創造性と生産性を代替するものではなく、 強化するツールであり、最終的には人間がコントロールするものです。生成 AI は、サウンドミキシングからデジタル写真編集ツールなどと同様に、著作権法の下で認められている他の中立的な技術・ビジネスツールと変わらないことに留意する必要があります。
本論考の冒頭において、政府としても、本論点の検討に当たって、この議論を通じて構築して行こうとす
る社会のビジョンを明確に示す必要があると考えます。そのようにすることが、AI の開発者、その実用化を推進する者、そして AI の活用によって経済・社会を未来へと導く利用者たちというマルチステイクホルダーを巻き込むことにつながり、より良い AI ルールの形成に寄与することが可能となると信じています。
また、本論点の検討は、我々がすでに日常的に使用しているテクノロジー、サービスにも影響を与えることを踏まえて進められることが重要です。例えば、翻訳サービス、検索サービスや写真の加工機能、などにはす
でに機械学習された AI が用いられています。これらを用いている消費者の厚生を考えれば、このようなサービスの法的な安定性が揺らぐことは、決して望ましくありません。
「２．検討の前提として」について後述するように、生成 AI のトレーニングの背後にあるプロセスは、言語や抽象的な概念に関する統計的情報を十分に抽出することであり、人間が学習を行うプロセスと同じです。例えば、子供が日常会話や就寝前の読み聞かせ、テレビから流れる歌などを聞いて言語（単語 、文法、構文、文の構造）を学びます。これと同じように、AI モデルも、様々なソースからの大量のテキス トに訓練を通して触れることで、言語を「学び」ます。
人間がさまざまな創作物から学習することが著作権侵害を構成しないことは論を俟ちません。一方、生成AI が技術によって同じプロセスを達成したからといって、同様の行為が著作権侵害を構成するという考え方を採るのであれば、それは論理的ではありません。

7

「３．生成 AI の技術的な背景」について
生成 AI の開発・学習の工程について、技術的な観点からより一層詳細に、正しく理解することによって、本論考において議論するべき論点を明確化することができます。特に、「この際の生成については、通常、学習データの切り貼りではないとされる」という点に関して、なぜこのようなことが言えるのか、正確に理解することが必要です。
生成 AI の言語モデルは、大規模なデータセット内の単語間の関係とパターンを識別するためにトレーニングされます。言語モデルは「トークンと呼ばれる単語の一部の近接性、順序、頻度、その他の属性」を評価するためにトレーニングされるとも言えます。これらの技法の核心は、学習データから大まかなパターンを導き出し、それらのパターンを、 さまざまな抽象度で、コンピュータが数学的演算によって処理できる数値に記録するものです。言い換えれば、これらの技法の目的は、特定の表現内容を抽出することではなく、作品コー
パス全体から構文的、構造的、言語的情報を抽出することです。
AI 言語モデルが学習データから抽出する統計的情報・パターンは、著作権法によって保護されるものではないと理解しています。また、AI モデルのトレーニングとはトレーニングデ ータそのものを「保存」したり、コピーを格納したりすることではないという事実はは強調されるべきと考えます。
なお、生成 AI モデルの質は、特定のコンテンツの表現要素（コンテンツの「質」）や、個々の学習データを含むか含まないかに依存するのではなく、学習コンテンツ全体の量と多様性に依存します。大規模な言語モデ
ルは、1 つの単語が持つ多くの可能な意味を識別するために、非常に多様な学習データセットを必要とします。
５．各論点について について
（１）学習・開発段階【 「非享受目的」に該当する場合…】
ＡＩモデルのトレーニング・開発のプロセスは、必ずしも著作権が保護している権利に対して問題を生じさせるものではありません。
著作権法は、著作権者に、その著作物のすべての利用に対する支配権を与えるものでないはずです。また、著作物に含まれるすべてのアイデア、理論、事実は、出版された瞬間に即座に公衆の利用に供されるようになります。したがって、ＡＩモデルをトレーニングするために著作権で保護されたコンテンツを使用することは、著作権で保護される権利に関係するものではありません。
学習された著作物と創作的表現が共通した生成物の生成が著しく頻発するといった事情は、開発・学習段
階における享受目的の存在を推認する上での一要素となり得る」との記載がありますが、生成・利用段階は、利用者が所定の用途の範囲内で、自由にプロンプトを入力してアウトプットを生成するものであり、必ずしもモデルの開発・学習を行った事業者が管理できるものではありません。生成・利用段階における利用状況か
ら、開発・学習段階にさかのぼって、当該開発・学習段階における著作権法上の評価を判断することには極めて慎重であるべきです。遡及的な評価は、開発・学習を行う事業者にとっての予測可能性や法的安定性も大きく損ね、結果として開発・学習すること自体への萎縮を招きます。利用状況から開発・学習段階にさかのぼって評価を行うとしても、通常の利用方法によっても著作権侵害コンテンツが頻繁に生成される状況に限定されるべきです。利用者が学習データに類似したコンテンツを生成するために通常とは異なるプロンプトを使う場合や、サービス規約に違反するプロンプトを使う場合については、開発事業者は評価とは無関係で8

あるべきです。
「ＲＡＧ等」に着目し第３０条の４の適用の考え方が示されていますが、ＲＡＧ等に限らずＡＩ全般において、学習に用いられた著作物の創作的表現の全部又は一部が出力されることを完全に排除することは難しいことに鑑みれば、ＲＡＧ等を区別して記述する必要はありません。むしろ、「ＲＡＧ等」という外縁が曖昧な技術を対象にし、学習に用いられた著作物の創作的表現の「一部」でも出力された場合に著作権法第３０条の４の適用を否定することは、事実上ＡＩ全般にその適用を否定しているのに等しいものと考えます。特定技術に着目し技術的中立性を損ねるのではなく、あくまで目的や通常想定される利用の態様に着目し、著作物と生成物間の依拠性・類似性の観点から判断するアプローチが適切と考えます。
商用データベースについて、権利者が当該データベースを通じたデータ解析を可能にするためのライセンスを提供している場合には、第３０条の４を適用不可とすることが示唆されています。しかし、著作権者がラ
イセンス提供を行っているという事実のみをもって著作権の権利制限規定の適用を容易に除外できるようにすべきではありません。当然ながら、商用データベースに含まれるか否かを問わず、著作物の単なる情報解析にまで著作権の保護を及ぼすべきではありません。
また、脚注２０に具体例として挙げられている学術論文や新聞社の記事データのデータベースは、網羅性・悉皆性が求められ情報の選択における創作性はむしろないことが求められるのが通常であり、データベース
著作権ではないことが多いと考えます。
特定のＡＩ学習用クローラをブロックする措置が取られている場合、当該データベースの著作物が将来販売される予定があることを推認させる一要素になると記述されています（脚注２４）。しかし、ブロックは、単にセキュリティ確保等の観点から行われていることも少なくありません。推認の根拠となる経験則や裁判例等なしに、推認の根拠となる指針を提供することは適当ではなく、著作者が個別具体的に主張立証すべき事
柄と考えます。
【著作権者の利益を不当に害することとなる場合…】
法第 30 条の 4 の規定の導入に至った趣旨と目的は、権利者の利益とイノベーションの間の均衡を保つことにあると我々は理解しております。これを別の言葉で表現すれば、著作権法の厳格な適用が、著作権法が育成することを目指している創造性そのものを阻害する可能性がある場合、その適用を避けることを明文で許容するということです。そのことを踏まえると、同条のただし書きにある「不当に」の解釈に際して考慮されるべき価値は、著作権者が被る弊害だけでなく、その制限により生まれる新たな創造性がもたらす社
会的便益・効用との比較衡量を行うことが必要であると我々は考えます。
著作物の利用市場との衝突について考察する前提として、生成 AI モデルによる出力がトレーニングデー
タセット内の特定の作品の表現内容を具現化するものでないとしても、ある意味で、トレーニングさせたオリジナルの作品や著作者の将来の潜在的な出力と「競合」する可能性に注目しているようです。しかしながら、先に述べた通り、トレーニングの目的及び効果は、広範なコンテンツ全体の言語パターンを特定することにあります。著作権者は、「二次市場」において、その著作物から抽出できる統計的情報を提供しているわけではありません。したがって、競合する市場はそもそも存在しないという結論に至ります。
仮に競合する市場が存在すると仮定したとしても、著作権者の売上が減少する可能性があるということ
は、潜在的かつ抽象的な損害が観念できるに過ぎないという点に注意を払うべきです。また、生成 AI は、
科学的知識と人間の創造性における歴史的な進歩であり、全く新しい方法で新しい表現を生み出そうとす9

るものであるし、我々は生成 AI の技術的恩恵の萌芽を経験し始めたに過ぎない段階であることを考える必要があります。
【著作権侵害の有無の考え方について】
生成 AI の開発・学習段階で既存の著作物を学習していた場合において、AI 利用者が著作権侵害を問われた場合、当該生成 AI を開発した事業者においても、著作権侵害の規範的な主体として責任を負う場合があると記載がありますが、AI 利用者がどのような利用をしているかについて AI 開発者がすべてを管理できないことから、AI 開発・提供事業者が、生成 AI の開発・提供に当たり、当該生成 AI が既存の著作物の類似物を生成することを防止する技術的な手段を施していない場合においても、当該生成物に対して依拠性と類似性の判断を行う主な主体は AI 利用者になると考えられることから、学習・開発段階時と同様に AI
開発・提供事業者が著作権侵害の責任を負うというのは過度な表現であると考えます。
【侵害に対する措置について】素案では、ある状況下で、裁判所が被告に対しモデルの廃棄を命令できることが示唆されています(2627 頁及び 32 頁)。しかしながら、差止めは、金銭的な賠償では事後的に回復不能な状況に限って許容されると一般的に解されており、あたかも「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である等の場合」や RAG 等において「非享受目的と享受目的が併存する場合」でさえあれば廃棄命令が可能になるかのような記載（脚注 26、28）は適切ではありません。廃棄命令は、原告が回復不能な損害を被ることとなり、かつ、権利者による訴訟の焦点である著作物をモデルが侵害し続けるリスクを軽減するための技術的手段が他に存在しない場合にのみ利用し得ることを明記すべきと考えます。
（２）生成・利用段階
依拠性を判断するために学習データの開示が求められる場合に関して言及がなされていますが、学習データは商業上の秘密にも当たり得るため、慎重に判断すべきと考えます。新たなデータ管理・解析手法への投資動機が弱まることとなり、また類似の開示要求の対象となっていない海外 AI 開発事業者にも開示されることで、ビジネス上不利となるリスクがあります。
（３）生成物の著作物性について
素案では、著作物性がないコンテンツに対しても法的な保護が与えられることが「あり得る」旨が記載されています。しかし、このような一般的・抽象的な書きぶりは、かえって法的な保護を主張しようとする者に誤解を与えかねません。著作物性がないコンテンツの利用が違法と言えるためには、違法であると主張する者において、当該コンテンツが法律上保護される利益を具体的に主張・立証できる必要があり、また、仮に損害賠償を請求するのであれば、損害の発生、利用と損害との間の相当因果関係なども主張立証する必要があります。さらに、そのコンテンツが多大な労力をかけて作成されたものである等の事情が必要であり、個別具体的に判断されるものです。記載するのであれば、単に「あり得る」旨を記載するのではなく、要件の存在や他の裁判例等も説明すべきと考えます。

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（４）その他の論点について補償金制度をの導入することは理論的な説明が困難であるというについての考察には、我々も賛同の意を示します。また、集団的ライセンシングや法定ライセンシングといった提案については、それらが引き起こす可能性のある膨大な管理上のコスト、スタートアップを含む AI 開発者が何百万、何千万もの権利者を特定する必要性、そしてその作業が引き起こす混乱や開発意欲への冷や水効果を無視してはならないと考えます。これらの問題は、提案が検討される際に必ず考慮されるべき重要な要素であると我々は信じています。
なお、AI モデルが利用可能なトレーニングデータに制約が設けられると、そのモデルの有用性は必然的に低下するという事実を認識することが重要です。仮に、パブリックドメインの創作品のみをトレーニングデー
タとして使用するとなれば、そのモデルは現代の慣習、言語、価値観を理解する能力を欠くことになります。
さらに深刻な問題として、19 世紀後半や 20 世紀初頭に出版されたテキストに内在する差別的な偏見を「学習」してしまう可能性があります。
皮肉なことに、トレーニングデータの量が制限されると、モデルがトレーニングデータそのものの特徴を単に再現してしまう可能性が高まります。また、限られたデータのみでトレーニングされたモデルは、言葉の意
味、文脈の全体像を持つことができず、その結果、人間のユーザーとの協働作業の効率が大幅に低下します。これは、性能に乏しい AI モデルを生み出し、我が国の AI 産業を弱体化させる可能性があるという事実を示しています。これは、日本が選ぶべき道ではないと我々は考えます。
また、素案においては、コンテンツ創作者に対する対価還元の仕組みが論じられていますが、個別の著作者に対して多額の対価還元を求める枠組みが、AI 開発において乗り越えられない障壁となりうることを懸念しております。生成 AI モデルには、何百億もの個々の著作物が必要であり、対価還元の仕組み如何によっては、AI への新規参入が阻害され開発の海外移転を促す危険があります。一律の収益還元策を講じることは適切ではありません。データを保有する個々の権利者が学習用データセットを有償で提供することで、追加学習のためのデータ購入を促すアプローチを採るべきと考えます。
結語
著作権は著作者にその創作物の絶対的所有権を与える必然的権利でも自然権でもありません。これまでもそうですし、これからも同じです。また、著作権者は、他者が科学と有用な芸術の進歩に必要な人間の知識の基本的な考え方を導き出すために著作権者の創造物を使用することを妨げる権利を持っていたこともありません。生成 AI というこの新しい、社会の厚生を向上させる技術の開発を、著作権法がスローダウンさせることになってしまうことは、著作権の目標である文化の発展に逆行することにほかなりません。

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● 一般社団法人アジア太平洋機械翻訳協会
AAMT とは、一般社団法人アジア太平洋機械翻訳協会(略称 AAMT))のことであり、AAMT は、AI 翻訳に関する調査、研究、研修、人材育成、国際会議等を通じて、AI 翻訳の振興を図り、もって経済社会の発展に寄与することを目的としている。
小職としては、現著作権法が認めている AI 翻訳開発用の対訳データ（原文と訳文の対からなるデータ）の収集行為が AI 翻訳の高精度化を可能にしており、それが継続されることを願う。もし、AI 翻訳開発用の対訳データの収集行為が委縮し不活発化するようになると、特許庁が広く国民に公開している特許向け AI
翻訳や金融庁が開発した金融向け AI 翻訳や法務省が開発している法令向け AI 翻訳が今後改良できなくなり国民全体が大きな不利益を被ると思料。
より具体的には、現著作権法で適法とされる次の二つの行為が、AI 翻訳の研究開発に必須であり、もしそれが委縮することになると、AI 翻訳の研究開発は、最悪の場合停止すると危惧される。１）公開されている対訳データをクロールして AI 翻訳の研究開発に利用する。２）AI 翻訳の研究開発用の対訳データを構築するために、原文の著作権保有者の許可を得ず原文を翻訳する（例えば特許のように多数の著作者がいる場合は全員から許可を得ることは不可能）。
このような対訳データの収集行為が委縮すると、AI 翻訳の研究開発は頓挫し、AI 翻訳の利用者である
国民（大多数が非著作権保有者）の利益を大きく損なう。
以上により、小職は、現著作権法で適法とされている対訳データの収集行為と同データの AI 翻訳の研究開発への利用が、これからも適法であることを願う。

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● 一般社団法人学術著作権協会（１）学習・開発段階
情報解析サービス等にビッグデータ等大量の著作物を含む情報が集積し利用に供される等、急速に社会のデジタル・ネットワーク化が進む状況下、平成 30 年の著作権法の一部を改正する法律により柔軟な権利制限規定が整備された。
しかしながら、法改正当初は、ChatGPT 等の生成 AI を誰もが利用できる状況が近時に訪れることを予測するのが難しかったように生成 AI を含む技術革新は日進月歩であるため、生成 AI と著作権との関係については概要資料 3 頁目の通り、国際的な動向を含めて必要に応じた見直しを随時行うことに賛同する。
素案 16 頁目に記載の通り、法 30 条 4 の対象行為は、著作物の「非享受目的」の利用であって、それらの内に一つでも「享受」目的が含まれている場合に本条は適用されない。今回の素案では、享受目的が併存する場合として追加的学習や RAG 等を挙げるなど、具体的な例示がなされた。これにより、本素案がガイドライン的な位置づけとなり、生成 AI 利用時の指標の一助となると考えられる。一方で、生成 AI が出力する
文章、画像、動画、音楽等は大量の著作物を含む情報等の学習により生成されるのであって、多くの生成物
は権利侵害が認められないとしても、特定のプロンプト入力により顕著に原著作物と類似するケースが散見される程度の場合には享受目的が併存すると考えられるのか、といった享受目的および非享受目的の「評価」については、未だそのような判例等が十分に蓄積されていない現状では懸念が残る。
また、素案 21 頁目以降において、非享受目的利用における法 30 条の 4 の但し書きの適用に関して、権利者が生成 AI による複製等を技術的に防止している場合や海賊版ウェブサイト等で権利侵害複製物を掲載していることを知りながら収集した場合などを想定しているが、生成 AI 開発団体および利用者、生成 AIに著作物を広く学習される権利者団体の間で、一定程度の客観的な基準を設ける必要があると考える。
ChatGPT を開発した OpenAI 社が多くのパブリッシャーやメディア企業等とライセンス契約の交渉を開始し、AP 通信や、Axel Springer とはコンテンツ使用に関して契約締結に至っている。権利者が契約を基に提供する情報を生成 AI が学習することはフェイクやハルシネーションを防止する方策としても有用であることから、当協会も管理団体として、海外の複製権団体や権利者等と協働し生成 AI に関連するライセンス提供に向けて事業を展開していきたいと考えている。
（２）生成・利用段階
素案においては、生成 AI による生成物の著作権侵害については、既存の著作物への類似性と依拠性の両者が認められる場合とされ、それらの考え方が示されている。依拠性については、既存著作物へのアクセ
スや学習の有無、類似性の高さを勘案して依拠性の程度を判断するとされているが、物理的な行為主体ではない生成 AI の開発者やサービス提供者等が一定の条件下ではあるものの責任を負う場合があるとされる一方、そのような事業者が侵害主体と評価される可能性が低い具体的な条件（例：既存著作物の類似物の生成を抑止する技術的な手段を施している場合）をも示されているのは社会への理解が得やすくなるとともに野放図な学習・開発を避ける一つの方策ともなると考える。
一方、素案 20 頁目に記載されているように、著作権法の保護対象ではない「アイデア」「作風」「画風」等が類似するものが大量に生成されることが想定される場合でも、生成物が学習元著作物の創作的表現と共通しない場合は「著作権者の利益を不当に害する」ことには該当しないとの整理がされているが、脚注 3513

のとおり、アイデアと創作的表現の分別は容易ではなく具体の判断は個々によって異なるため、「表現上の本質的特徴」の範囲については慎重な検討が必要ではないだろうか。クリエータ等が本来得るべきであった
対価が生成 AI による生成物が台頭することでそれらの需要が代替される結果となり、権利者の利益を逸してしまう状況は避けねばならないと考えられる。
（３）生成物の著作物性について
AI 生成物の著作物性にかかる整理に関して、生成物が著作権法の保護対象であるのかという観点より、生成 AI を利用するビジネスや AI 生成物を利用する際の許諾の要否等に重きをおく素案の考え方に賛同する。先日、会見が行われた直木賞作家は受賞作品の 5％程度を生成 AI による記述をそのまま使用した
ところがあるというのは耳に新しいが、生成 AI を利用した著作物等は、生成 AI への指示・入力、生成の試
行回数、複数の生成物から何を選択するのか等が創作的寄与の度合いや著作物性を判断する一助として挙げられている。それらの総合的な情報を踏まえて著作物性を定める考え方に賛同する。

14

● 一般社団法人コンピュータソフトウェア著作権協会
５．各論点について（１）学習・開発段階
ゲームソフトには、ゲームソフト内に含まれる画像・映像、音楽、プログラム等の複数の著作物について無許諾での複製を実質的に無効化するために技術的手段が講じられており、これを回避して複製等を可能とする機器・プログラムの流通に関しては、技術的保護手段及び技術的利用制限手段として著作権法で、また技術的制限手段として不正競争防止法によってそれぞれ規制されています。「AI と著作権に関する考え方について（素案）」においても、著作権法第 30 条の４ただし書きへの該当しうるケースとして、「AI 学習のための著作物の複製等を防止するための、機械可読な方法による技術的な措置」について検討されております
ところ、Web サイト等におけるアクセス制限措置に関しては、言及がされているものの、ゲームソフト等に施されている技術的手段に関しては特段の検討がなされていないことを鑑みるに、従来より技術的保護/利用制限手段に該当すると考えられてきたゲームソフト等に施されている技術的手段に関しては、それを回避等して行われる複製等が本条によって直ちに制限されるものではなく、ただし書きに該当する可能性が極めて高いと評価されているものと思料しています。本素案において、このことを明記していただくとともに、現時
点では技術的保護/利用制限手段に該当するかどうかは判然としない技術的手段であっても、権利者の意思を尊重し、著作物に施される技術的な制限を超えて、学習データとして収集されることのないよう、また、AIに活用されることの是非を明確に権利者が意思表示できるよう、当該技術ができる限り技術的保護/利用制
限手段と評価されることを期待し、技術的保護/利用制限手段に関する議論を進めていただくよう要望いたします。
エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のために複製することについて
AI のための学習データの収集をインターネット上で行う際に、対象となるデータが権利侵害物であるか否かを当該 AI もしくは開発事業者側で判断することは困難であることは本素案において指摘されている通りです。また、クローラーによる Web サイトへのアクセスを制限する“robots.txt”等の技術的な措置が講じられている場合、多くの事業者が権利者の意思を尊重し、当該サイトからの学習データの収集は行わない
対応がなされています。しかしながら、権利者が正規の Web サイトにおいて上述の措置を講じたとしても、海賊版等の権利侵害物を掲載している Web サイトでそのような技術が講じられることはないため、権利者の意思が反映されません。事業者においては、少なくとも権利者等により海賊版等の権利侵害複製物を掲載しているとの情報提供のあった Web サイトについては、学習データ収集の対象から除外するとともに、そのための情報提供窓口を設置することを要望します。
５．各論点について（２）生成・利用段階
イ 著作権侵害の有無の考え方について（ア）類似性の考え方について
本素案では、生成 AI を利用した場合の著作権侵害の有無に関する類似性の考え方について、既存の判例
15と同様に判断されると考えられるとの意見とともに、「AI による創作が容易になった現状においては、現状における技術の進展も踏まえつつ、「表現上の本質的特徴」の範囲等、類似性の有無に関する判断をする必要ある」という意見が記載されております。当該意見の通り、生成 AI により、既存の著作物を模倣したもの
が短時間に大量に生成されることとなる恐れが強いことから、AI 生成物に関しては、自社の著作物に類似しており、当該 AI 生成物を生成した生成 AI の学習データとして自社の著作物が使用されたことが明らかである場合には、類似性については判断が柔軟になるよう要望します。
カ 差止請求として取り得る措置について
本素案では著作権侵害が認められた場合の侵害の予防に必要な措置として、特定のプロンプト入力については生成をしない措置等があげられております。これら侵害の予防のための措置につきましては、個別の事案ごとに対応するのではなく、そもそも著作権侵害が発生することを未然に防止するためにも必要なものであり、事業者に対して、生成段階において、著作権侵害となりうるプロンプト（著作物の固有名詞等）については利用できないよう除外する技術的措置をとること、さらに権利者から著作物の固有名詞等を除外する申し入れがあった場合にはこれに対応し、そのための簡易に利用できる申請窓口を設けることを要望します。
コ 学習に用いた著作物等の開示が求められる場合について
本素案では、生成 AI の生成物の侵害有無の立証のため、事業者に対し、生成 AI の開発・学習段階で用いた学習データの開示ができる場合もあるとされておりますが、生成 AI の学習データに自社の著作物が複製されたかは事業者のみが把握するものであり、事業者に対して、学習データのログの記録・保存を行うことを義務化することを要望します。

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● 一般社団法人情報科学技術協会著作権委員会
１． はじめに
情報科学技術協会は、情報の生産・管理・利用に関する理論と技術についての調査・研究開発・普及啓発・訓練指導を行う目的の一般社団法人で、それらの研究や実務にあたる者が中心の組織です。情報とは言え、構成メンバー等から主に情報科学含めた科学/技術/工学/数学/医学分野の学術情報が中心である事は否めません。学術情報の円滑な流通を主として目指してきています。著作物の生産者、利用者、権利者、情報提供の仲介者、その他、広範に参加している事から、特に複製権や権利制限に係わる利害相反についての調整役的立場も維持してきています。
２． 検討の前提として(1)

従来の著作権法の考え方との整合性について

AI が取り込む著作物を含むデータは、従来の権利制限で認められている著作権法 30 条の４に含まれる行為として著作権者には積極的な協力をお願いしたい。
著作物を含むデータの取り込みは、個々の著作物の内容を「享受」することが目的ではなく、素材を収集することに他ならない。
３． 生成 AI の技術的な背景について(3)

AI 開発事業者・AI サービス提供者による技術的な措置について生成された画像および文書について、既存著作物との類似性やそのままの再現にならないような技術的仕様を開発業者にはお願いしたい。
また、開発事業者は AI 生成物と既存著作物との関係を生成された画像および文書でしっかり明示させる仕様とすることが必要と考える。また、生成されたコンテンツには、作成日や AI のバージョンの表示が必要と考える。
４． 関係者からの様々な懸念の声について
AI 技術の劇的な進歩と著作権保護のバランスを見つけるために、国際的な枠組み内で顕著な懸念として、AI 生成コンテンツの著作権帰属の不明瞭さ、生成プロセスの不透明性、クリエイターへの不十分なインセンティブの提供、パブリックドメイン資料の不適切な利用、学習データ選定時の著作権侵害リスクが挙げられる。これらの問題に対応するため、著作権帰属を明確にするガイドラインの策定、生成プロセスの透明化、クリエイターへの公正な対応、パブリックドメイン資源の利用に関する明確なガイドラインの策定、学習データの著作権遵守を厳格にする措置が必要である。これらを実施するには、AI 技術開発者並びに利用者、クリエ
イター、法律専門家、政府機関、および国際組織間の協力とコミュニケーションが不可欠であり、技術の進歩に伴う新たな課題に迅速に対応できるよう、定期的な見直しと更新が求められる。これらの取り組みを通じて、権利者保護の在り方を踏まえつつ、AI 技術のもたらす革新を積極的に支援し、持続可能な共存を期待する。

17

５． 各論点について(1) 学習・開発段階
上記 2.(1)と同じ(2) 生成・利用段階
生成 AI 技術の利活用によって、市民（研究者、産業人等含む）は、既存の知識や見解に基づいて、新たなアイデアや知見を、すばやく入手し、それを各自の行為や思考の参考にすることができるようになる。これは、生成 AI の大きな恩恵であり、利点であると考える。
著作権法第 47 条 5 の 3 号に、「前二号に掲げるもののほか、電子計算機による情報処理により、新たな知見又は情報を創出し、及びその結果を提供する行為であって、国民生活の利便性の向上に寄与するもの
として政令で定めるもの」との記述がある。この記述は、まさに、上記のような考えのもとに、生成 AI のメリットを示すものと考えられ、依拠性などを必要以上に勘案することにより、こうした点を減殺したり、過度に制限することで生成 AI の生成・利用を委縮させたりすることは、市民経済や社会にとって損失をもたらしかねないと考える。
(3) 生成物の著作物性について
基本的には、誰を著作者として誰が著作権を持つかを決める権利は製作者にあるが、特別な決め事がな
い限りは、生成 AI による生成物は創作されたものではなく、著作権がないと判断するのが妥当。ただし、生成物を利用して別の著作物を作成した場合は、その利用者が著作権を持つことになり、利用した AI 生成物
が他の著作権者の権利を侵害している場合は、その利用者による権利侵害と判断できる。そのため、AI 生
成物が権利侵害していないかどうかを判断する機能は非常に重要であると考える。

18

● 一般社団法人新経済連盟（１）「AI と著作権に関する考え方について（素案）」全体に対する意見
今回の「AI と著作権に関する考え方（素案）」は、これまでの著作権制度の改正を前提とした見解を示しているという理解である。
生成 AI 等の技術革新により社会が劇的な変化に直面している今こそ、デジタル化・ネットワーク化の進展に対応した法第 30 条の 4 の趣旨を最大限活かして経済活動を進めていくべきである。
グローバル社会において、競争力のある質の高い AI を継続的に開発・提供していくには、クリエイターによる質の高いコンテンツが持続的に創造され、そして、これらのコンテンツが AI 開発のための学習に用いられることが重要である。このような「コンテンツ創造と AI 学習・生成の好循環」の構築を目指していく必要がある。クリエイターと AI 事業者が新たな価値を共創する体制を構築することが、我が国の持続可能なイノベーションにとって必要不可欠と考える。
上述の視点において今般の文化庁の素案は、クリエイターの懸念を考慮に入れつつ、事業者が配慮すべき
リスク管理の視点を 30 条の 4 の基本的考え方をベースにしながら敷衍しており、事業者にとって極めて有益である。
学習データの収集・提供をこれまで以上に円滑に進めることが可能となり、上述のクリエイターと AI 開発
者による共創体制の構築が進むことが期待できることから、今回の素案を高く評価する。
また、今回の素案では、著作権法 30 条の 4 ただし書の具体例として"robots.txt"にも触れられている。AI 開発を実施する事業者の多くは、学習データの収集に当たって"robots.txt"を尊重していると認識しており、このような具体例が素案で示されることにより、"robots.txt"を尊重した運用が期待されるのは望ましいことである。
今後、政府においては、著作権法 30 条の 4 の運用に関するガイドライン（ハード・ロー）を超えて、ソフト・ローの運用を含めた AI 学習に向けたライセンス市場の整備にも尽力されることを期待する。
（１）16 頁 ５．各論点について （１）学習・開発段階（イ）「情報解析の用に供する場合」と享受目的が併存する場合についてに係る意見＜該当箇所＞
注釈 13 なお、法第 30 条の４に規定する「享受」の対象について、同条では上記のとおり「当該著作物」と規定していることから、表現された思想又は感情の享受目的の有無が問題となるのは、同条による権利制
限の対象となる当該著作物（例：AI 学習のため複製等される学習用データ）についてであり、これ以外の他の著作物について享受目的の有無が問題となるものではない。そのため、例えば、AI 学習を行う者が、生成AI による生成物を観賞して楽しむ等の目的を有していたとしても、これによって開発・学習段階における法第 30 条の４の適用が否定されるものではないと考えられる。
＜意見＞「例えば、AI 学習を行う者が、生成 AI による生成物を観賞して楽しむ等の目的を有していたとしても、」とあるが、「例えば、AI 学習を行う者が、生成 AI による生成物を観賞して楽しむ等の享受目的を有していた
19

としても、」と記載すべきではないか。
（３）17 頁 ５．各論点について（１）学習・開発段階（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合についてに対する意見＜該当箇所＞
近時は、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て追加的な学習を行うことで、当該作品群の影響を強く受けた生成物を生成することを可能とする行為が行われており、このような行
為によって特定のクリエイターの、いわゆる「作風」を容易に模倣できてしまうといった点に対する懸念も示されている。
この点に関して、生成 AI の開発・学習段階においては、当該作品群は、表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該クリエイターの「作風」を共通して有しているにとどまらず、創造的表現が共通する作品群となっている場合もあると考えられる。このような場合に、意図的に、当該創作的表現の全部又は一部を生成
AI によって出力させることを目的とした追加的な学習を行うため、当該作品群の複製等を行うような場合
は、享受目的が併存すると考えられる。
また、生成・利用段階においては、当該生成物が、表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該作品群のいわゆる「作風」と共通しているにとどまらず、表現のレベルにおいても、当該生成物に、当該作品群の創作的表現が直接感得できる場合、当該生成物の生成及び利用は著作権侵害に当たり得ると考えられる。
＜意見＞
当該部分の記述によれば、生成 AI による生成（の目的）物が、特定のクリエイターの表現に至らないアイ
デアのレベルにおける「作風」を反映しているに過ぎないのであれば享受目的が存在しないが、「創作的表現」に該当する部分があれば享受目的が存在するということになり、生成物が「作風」にとどまるか「創作的表現」と評価されるかによって結論が大きく異なるものとなるため、この区別は生成 AI の開発者・利用者のいずれにとっても極めて重要であると考えられる。
しかしながら、生成物が具体的にどのような要件の下で「作風」と評価されるのか「創作的表現」と評価されるのか（すなわち両者のメルクマール）がこの部分の記述だけでは不明確であることから、この点につき、具体例に即するなどして更に記述等を補うことにより、生成ＡＩの開発者・利用者双方にとって予見可能性が高まるようにされたい（この点については、専門家の間では既に明確になっており解説等を要しない点かもしれないが、AI 開発者・利用者を含め多くの関係者が本報告を読む可能性に配慮し、分かりやすくする必要があると考える）。
（４）18 頁 ５．各論点について （１）学習・開発段階（ウ）検索拡張生成（RAG）等についてに対する意見＜該当箇所＞
既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに著作物が含まれる場合、著作物の内容をベクトルに変換したデータベースの作成等に伴う著作物の複製等が、生成に際して、当該複製等に用いられた著作物の創作的表現の全部又は一部を出力することを目的としたものである場合には 16、当該複製等は、非享受目
20

的の利用行為とはいえず、法第 30 条の４は適用されないと考えられる。
＜意見＞
注釈 16 において、「これに対して、RAG 等であっても、対象データに著作物を含むが回答の生成に際して既存の著作物の創作的表現を出力することを目的としないものである場合は、その開発のために行う著作物の複製等について、非享受目的の利用行為として法第 30 条の４が適用され得ると考えられる。」と記載されているが、「ファインチューニングや RAG 等で、他者に著作権のあるデータを参照させてしまう恐れがある」、という声もあることから、既存の著作物の創作的表現を出力することを目的としないものであると評価されるための具体的な技術措置等を提示したらいかがか。
（５）30 頁 ５．各論点について （２）生成・利用段階（イ）２に対する意見＜該当箇所＞「AI 利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識していなかったが、当該生成 AI の開発・学習段階で当該著作物を学習していた場合については、客観的に当該著作物へのアクセスがあったと認められることか
ら、当該生成 AI を利用し、当該著作物に類似した生成物が生成された場合は、通常、依拠性があったと推認され、著作権侵害になりうると考えられる」＜意見＞
AI 利用者は、通常学習データを知り得ない場合が大半であると考えられるため、「AI 利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識していなかったが、当該生成 AI の開発・学習段階で当該著作物を学習していた」という記述は、一見すると AI の利活用促進の障壁になりかねない。AI 利用者側が著作権侵害を回避するための具体的な方策を、次段落のただし書きに加えて、追記すべきではないか。
仮に依拠性をここまで広く認めることとした場合、利用者による意図しない著作権侵害の可能性が高まり、上述の通り、利用者側がＡＩ利用を躊躇することになると考えられる。ＡＩ開発者の立場からは、こうした事態を回避するため、学習データの網羅的開示や、著作権侵害となる可能性が高い生成を行わないために講じている技術的措置の内容の開示、責任分担等に関する規約の利用者への提示と利用者による承諾など、各種の対応が必要になるものと考えられ、AI 開発者・利用者双方のコストが必要以上に大きくなる副作用があるものと考える（少なくとも、こうした副作用に対処するためにも、別途総務省及び経済産業省で案を作成しているガイドラインに、これらに関する記述を盛り込む必要があると考える。）。
（６）37 頁 ６．最後に に対する意見＜該当箇所＞
本考え方は、その公表の時点における、AI と著作権に関する本小委員会としての考え方を示すものであり、今後も、特に以下のような点を含め、引き続き情報の把握・収集に努め、必要に応じて本考え方の見直しを行っていくこととする。
1 AI の開発や利用によって生じた著作権侵害の事例・被疑事例 2AI 及び関連技術の発展状況 3 諸外21

国における AI と著作権に関する検討状況＜意見＞
産業界においては、生成 AI 等の適切・安心な利活用に向けて、より具体的な著作権侵害を回避するための方策を知りたいという声も挙げられている。著作権侵害の具体的な事例・被疑事例は著作権侵害の回避に向けて有益な情報になることが考えられることから、今後の重要課題として早急に検討を行って頂きたい。その際、生成 AI の利用という観点から、著作権侵害を回避するために注意すべき点や留意すべき点を掲載するなど、産業界の実務作業において、適宜、参照されるような資料とすることで、生成 AI の適切・安心な利活用が促進されるようなものになることを期待する。
併せて、今後に向けた検討として、教育、医療、広告等といった分野別での事例収集・整理を検討されたい。例えば、教育分野においては、教材に依ってはデジタル利用自体が不可であったり、都度許諾が必要な
画像などがある、といった課題がある。こうした分野特有の課題に対する一定の見解を示すことが期待される。
（７）37 頁 ６．最後に に対する意見＜該当箇所＞
本考え方に示された AI と著作権に関する考え方については、著作権制度に関する基本的な考え方とともに、広く国民に対して周知し啓発を図ることが必要であり、文化庁においては、これらの内容について、一般社会に分かりやすい形での周知啓発に向けて、積極的に取り組むことが期待される。
＜意見＞
現状の生成 AI と著作権をめぐる様々な議論を見ると、著作権で保護され得る範囲や著作権権利制限規定の考え方など、未だ著作権に対する正しい理解が浸透していないような状況も見受けられる。そのため、今回の AI と著作権に関する考え方はもとより、著作権自体の考え方をより正確に理解してもらえるよう、
丁寧な発信が求められていると考える。
例えば、生成 AI の利活用により生成された文章や生成物が著作権を侵害し得るかどうか、はこれまでと同様にその生成者や創作者が類似したものがないかどうかを調査する責任があることは、これまでの著作権の考え方で整理されたものであり、こうした著作権の考え方、特に、生成 AI についての議論が従来の著作権の考え方と矛盾しないように整理している点も含めて、丁寧に説明していく必要があると考えられる。
他方で、こうした生成 AI の利用による著作権侵害への不安や懸念等が生じていることや、人間が網羅的にチェックするプロセスがもはや非現実的になり得る状況を踏まえると、著作物を保護するという視点からも、生成物が著作権を侵害しているかどうかを生成 AI 等の技術を用いて確認・証明できる手法等の施策を促進していくことも有用な手段になり得ると考え、今後の検討課題として触れるべきと考える。

22

● 一般社団法人電子情報技術産業協会著作権専門委員会
意見１
該当項目：
全般
意見内容：
本素案で取りまとめられている各論点については、現行法の枠組みを維持することを前提とし、生成 AIの社会的な普及に伴う著作権者、利用者、開発事業者のそれぞれの懸念を考慮して、AI と著作権についての考え方を整理し、周知しようとするものであり、こうした解釈が示されること自体、当協会としても期待感をもってこれまでの法制度小委員会での議論についてもフォローをして参りました。本素案を取りまとめられた関係者の皆さまのご尽力に敬意を表したいと存じます。生成 AI は世界中で開発競争が行われている
有望技術です。多様で優れた文化・知財の蓄積が AI 技術開発を促進し、新しい技術が文化の創造を一層発展させることにより、日本におけるイノベーション（技術革新）とクリエーション（文化創造）の好循環を生み出すことを期待します。
一方で、整理された各論点については、当協会の会員企業各社が生成 AI を開発し、または利用・普及を積極的に促進する立場で、広く社会の利便性を向上して行こうとする方向性の中で、明確化をしていただき
たい点や懸念点もございますので、以下、意見を申し述べます。
本素案は「AI と著作権に関する考え方」という表題が付されていますが、実際の内容については、生成 AIに関する記載が中心となっており、誤解を招く表現となっていることから、本文書の対象となる技術のスコープについては明確化することが望ましいと考えます。
例えば、表題を「AI と著作権-生成 AI に関する論点を中心に-」のように、本素案で説明している内容を表題においても明確化するべきと考えます。
意見２
該当項目
１．はじめに
意見内容
まず、本素案の内容及びその検討に至る過程について、AI と著作権に関する議論における論点の複雑性、日本の AI 戦略に与える影響、この解釈が果たす社会的役割の重要性にも関わらず、約半年という極めて短時間で議論を行われており、特に適切なステークホルダーの関与が十分になされないまま解釈を示す
ことがやや拙速ではないかと考えております。
また、パブリックコメントの期間が 1 月 23 日から 2 月 12 日という短時間（最終日の 2 月 12 日は祭日であり、実質的にはほぼ 2 週間強しかない）であり、37 ページの難解な長文の素案を正確に読み込み、AI事業者においては自社の将来の方向性を含めた事業を前提にこれを分析し、適切に意見を表明することは困難であり、このような手続きで、素案に対して AI 事業者や産業団体から適切な意見聴取は不可能であると考えます。
さらに、本パブリックコメントは、「考え方」の案に対するコメントではなく、あくまで「素案」に対するコメン
トを求めるものとなっております。「素案」である以上、今回のパブコメを踏まえて、再度成案に向けた議論を23

深める必要があると考えますし、その成案に対してステークホルダーの意見を聴取することが必要と考えま
す。
意見３
該当項目
５．（１）学習・開発段階 非享受目的に該当する場合について
意見内容
p.17 の一つ目の（右向き三角）において、享受目的が併存すると評価される場合の例として、「AI 学習のために用いた学習データに含まれる著作物（1）の創作的表現を出力させる意図は有していないが、既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物（2）の創作的表現の全部又は一部を、生成AI を用いて出力させることを目的として、著作物（2）の内容をベクトルに変換したデータベースを作成する等の、著作物の複製等を行う場合」（番号は意見提出者にて追記）が挙がっている。ここでいう「著作物の複製」は、創作的表現を出力させる意図を有さずに行う著作物（1）の学習ではなく、既存のデータベースやWeb 上に掲載されたデータに含まれる著作物（2）の学習ないし入力を指すと思われるが、その旨明確になっておらず、(1)の学習一般について享受目的が併存すると評価され無許諾の学習が権利侵害と誤解される恐れがあり、適切な表現ではない。したがって、「AI 学習のために用いた学習データに含まれる著作物の創作的表現を出力させる意図は有していないが、既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物（以下「出力対象著作物」という。）の創作的表現の全部又は一部を、生成 AI を用いて出力させることを目的として、出力対象著作物の内容をベクトルに変換したデータベースを作成する等の、出力対象著作物の複製等を行う場合」のように、享受目的が併存すると評価される場合は、(2)の学習ないし入力の場合に限っている旨を明確化すべきと考えます。
意見４
該当項目
５．（１）学習・開発段階 非享受目的に該当する場合について
意見内容
生成 AI の学習・開発段階（インプット）と、生成・利用段階（アウトプット）は峻別されるべきであり、学習済
みモデルの学習・開発行為に著作権侵害が認められる場合は極めて限定されるべきと考えます。p.18 の一
つ目のにある、生成 AI の利用により、仮に学習した著作物と創作的表現が共通した生成される事例があったとしても、その事実のみをもって当該生成 AI のインプット段階の AI 事業者の学習・開発段階における享受目的を推認することまではできない旨の記載は、生成 AI にはインプット段階の後にアウトプット段階があるという時系列に照らして正論であり、インプット段階における AI 事業者の AI 学習・開発行為を萎縮させないという点において大原則となる考え方であり、AI 開発事業者として賛同いたします。
この大原則に関わらず、アウトプットがインプットの適法性に影響を及ぼすような記載も見られるが、上記大原則との関係で極めて例外的な場合であることが強調されるべきと考えます。
たとえば、p.16 の脚注 14 には、AI 事業者の学習・開発段階というインプット段階の行為に関し、「事業者が侵害物の生成を抑止するための実効的な技術的手段を講じている場合、事業者の行う AI 学習のための複製が、非享受目的であることを推認させる事情となり得る、といった意見があった。」との記載につい24

て、これが逆説的に読まれ、インプット段階で侵害物の生成を抑止するための実効的な技術的手段を講じていないことが問題になった場合に、遡って、それ以前に事業者の行った AI 学習のための複製が、享受目的であることを推認させる事情にあたると誤解されないように留意する必要があるものと考えます。さもなけ
れば、技術的手段を講じていなかったことをもって享受目的が肯定されてしまうことになりかねず、アウトプ
ット段階での技術的手段の有無やその程度が、インプット段階における学習・開発における複製の問題に波及するとすれば、時系列の点からみて遡及的な責任追及となり、AI 事業者の AI 開発が不当に萎縮することになりかねません。一度学習させたモデルの学習を「やりなおす」ことの技術的困難性や負荷についても具体的に説明し、社会一般における正確な理解を求めることが必要ではないかと考えます。
意見５
該当項目
５．（１）学習・開発段階 エ（イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて
意見内容
p.20 の 3 番目のでは、「作風」について、著作権法上保護されないという原則を確認し、作風が似るにすぎない生成物が生成される場合、「特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまうような事態が生じることは想定しうるものの…『著作権者の利益を不当に害することとなる場合』には該当しないと考えられる」と記載されているが、その後段において「他方で、この点に関しては、特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまうような事態が生じる場
合、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に該当し得ると考える余地があるとする意見が一定数みられた。」という記載もあるところ、当該記載は、本来的に著作権法の保護を受けない「作風」について、一定の保護を認めると解釈し得るものであり、そのような解釈は、「AI についての議論が、人が AI を使わずに行う創作活動についての考え方と矛盾しないように留意する必要がある」という前提に立つ「考え方」の立場と矛盾しており、そのような考え方を合理的な考え方のように示すことは妥当ではないと考えます。また、「特定のクリエイター又は著作物に対する需要」という AI 事業者の側では知り得ない事情に基づき、AI
学習自体が著作権侵害となりうるという解釈であり、事業の安全性を考慮すると大きな萎縮作用が働きかねないと考えます。また、このような解釈に基づく著作権者からの権利行使を受けるリスクは予見できないものであり、AI 事業者の AI 開発に不利益な影響を及ぼすものと考えます。
p.20 の最下段「なお、」以下の記載（p.20 一番下の〇）がどのような事例を想定しているか判然としないところではありますが、「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場合であっても、特定のクリエイターの異なる作品間に同じ「作風」を認めることができるのはごく限られた場合であると考えられ、「作風」の学習も著作権侵害であるとの誤解を生じさる懸念があります。また、「少量」という、解釈に幅のある量的概念を文言として用いること自体、AI 事業者の学習・開発行為への萎縮効果を生じさせ得るものと考えます。
さらに、p.21 の脚注 20 において、「また、アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されること等の事情が、法第 30 条の 4 との関係で「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」には該当しないとしても、当該生成行為が、故意又は過失によって第三者の営業上の利益や、人格的利益等を侵害するものである場合は、その他の要件を満たす限りにおいて、当該行為者が不法行為責任や人格権侵害に伴う責任を負う場合はあり得ると考えられる（後掲（３）ウも参照）。」という記載がありますが、ここでいう「当該行25

為者」に該当する主体が明確に示されておらず、当該生成 AI の利用者が該当し得ると解すこともできるところ、AI の学習・開発段階の項目の脚注であることから、当該生成行為に関して AI 事業者が責任を負うことが示唆されているように読み取られる可能性もあります。従って、この脚注は削除するか、「なお、アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されること等の事情が、法第 30 条の 4 との関係で「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」には該当せず、当該生成 AI を開発する事業者が著作権侵害の責任を負わないという結論になったとしても、当該生成 AI を利用する行為が、故意又は過失によって第三者の営業上の利益や、人格的利益等を侵害するものである場合には、その他の要件を満たす限りにおいて、当該
生成 AI を利用した者が不法行為責任や人格権侵害に伴う責任を負う可能性はあると考えられる（後掲（３）ウも参照）。」と修正し、AI 学習・開発行為を行う事業者が過度に萎縮することのないようにするのが適切と
考えます。
意見６
該当項目
５．（１）学習・開発段階 エ（エ）学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方
意見内容
p.23 の 1 つ目の〇について、「AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられており、かつ、このような措置が講じられていること等の事実から、当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される場
合」には当該データベースの無許諾利用は法第 30 条の４但書に該当する旨が記載されています。しかし、「当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される」にとどまる段階では、当該データベースの著作物はまだ存在していない のであり、かかる状況において、ウェブサイト内のデータを収集して AI 学習のために複製等する行為
を、将来販売される予定がある当該データベースの著作物と「情報の選択又は体系的な構成」（法第 12 条の 2 第 1 項）において同一又は類似のデータベースの著作物を複製する行為と同一視することはできません。それにもかかわらず、ウェブサイト内のデータを収集して AI 学習のために複製等する行為が同条本文の権利制限が適用されないおそれがあるとした場合、どの著作物との関係で同条本文の適用有無が変わるのか不明確になり、結果として生成 AI の開発に対し強い萎縮効果を発生せしめると考えます。
また、仮に、そのような「推認」が実際に生じる場合であっても、権利者が技術的な措置を講じたのであれ
ば、すなわち将来的に情報解析に活用できる形で整理したデータベースを販売するといった単純な因果関係で事業を企画することは、企業の事業企画の実態と乖離していると思料するところ、そもそもそのような「推認」が本当に生じ得るのかについては疑問です。加えて、クローラのブロック技術は、サーバの負荷軽減、
積極的には見られたくない Web ページや重要性の低い Web ページが検索対象となることを避ける等の目的で従来から用いられており、その用途は第三者からは分からず、ブロック技術を以って、そのような「推認」はできないと考えます。情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定がある事実は、他の様々な事実（権利者内部における検討の状況等）の積み重ねによって推認するべきものであり、そのような考慮要素が全く示されておらず「等」でくくられているのは適切ではなく、この部分についてはその他の考慮要素を具体的に示すべきであり、少なくとも「このような措置が講じられていること
26

等の事実から」と記載されている部分については、「このような措置が講じられていることと合わせてその他の事実から」、又は単に「その他の事実から」と修正すべきと考えます。
また、p.23 の脚注 24 については、例えば AI 開発者側で利用しようとしているクローラ以外のどのよ
うなクローラであっても、一つのクローラに対して、ある特定の権利者が技術的な措置を講じるべきと意思表示し、当該ウェブサイトが robots.txt により、当該権利者の著作物を含むウェブサイト上の全てのデータについて、当該クローラをブロックする措置をとれば、当該権利者の著作物のみならず、当該ウェブサイト上の全てのデータについて、情報解析用データベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される可能性を示唆するものであり、法第 30 条の４に基づく利用ができない場合があるようにも読めるものです。これは、実質的に特定の権利者による意思表示があることをもって、当該権利者の著作物のみならず、
当該ウェブサイト上の全てのデータについて、法第 30 条の４に基づく利用ができなくなる可能性を示唆するものであり、AI 開発者による学習を過度に萎縮させるため適切でないと考えます。
更に、「あらゆる AI 学習用クローラをブロックする措置までは取られていない」のであれば、むしろ、一部の AI 学習用クローラについてはあえて特段ブロックせず、当該方法による AI 学習への利用については将来販売される予定のデータベースの著作物を使用させる特段の意思を有していないと捉えるのが素直な理解と考えます。「あらゆる AI 学習用クローラをブロックする措置」が取られているなら格別、単に一部の AI
学習用クローラをブロックしていることは、「情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることを推認させる一要素」とはいえないのではないかと考えます。
意見７
該当項目
５．（１）学習・開発段階 エ（エ）学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方
意見内容
p.23 の 1 つ目の〇について、「措置を回避して、クローラにより当該ウェブサイト内に掲載されている多数のデータを収集することにより、AI 学習のために当該データベースの著作物の複製等をする行為」について、法第 30 条の 4 但書が適用される旨の記載がなされています。この記載は、審議会での議論状況を見るに、あくまで AI 学習のために、データベースの著作物を、データベースの著作権が侵害される態様（素材の選択や体系的な構成が再製される態様）で複製する行為については、法第 30 条の４但書が適用される旨を記載しているものと考えらますが、その趣旨が不明確な表現となっており、データが「多数」であれば、そのデータの複製がすべからく法第 30 条の 4 但書に該当し許諾が必要というようにも読めてしまい、適切ではないと考えます。そのため、上記部分については、「措置を回避して、クローラにより当該ウェブサイト
から当該データベースの著作物の著作権に抵触する形で AI 学習のための複製等をする行為」といった表現に改め、趣旨の明確化を図るべきと考えます。
p.21 から 23 にかけてのデータベースの著作物に関する議論は、「データベースの著作物」とその構成要
素たる個々のデータの著作物が明確に区別されておらず、また、現状のサービスを前提とするとほぼ要件を充足しないと思われる仮定的な事例（p.21 の最下段の◯、p.23 の最上段の◯）が設定されており、例えば新聞社が提供するデータベース（「データベースの著作物」には該当しない場合が十分考えられる）を構成する個々のデータ（個別の記事など）の学習が、著作権法 30 条の 4 但書に該当するというデータベースの作
27

成者の主張を誘引する素地を与え得ることにもなりかねず懸念があります。
意見８
該当項目
５．（１）学習・開発段階 エ（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて
意見内容
p.23（オ）における海賊版等の権利侵害複製物の AI 学習について記載について、AI 事業者は学習対象
が海賊版か否かについて正確かつタイムリーに把握することは困難です。一方で、権利者などから海賊版との通知を受けるたびに、学習対象からかかる素材を排除するのみならず、作成済みの学習用データセットや学習済モデル作成の「やりなおし」等、都度の対応が必要になることを想定すると、AI 開発者にとって当該対応への体制づくりコスト負担を含め大きな負担になるのではないかと懸念いたします。海賊版対策が急務であることは当然としても、海賊版を AI 学習の対象から除外し得る実効的な情報提供の枠組みを含めた対応の検討について、現実的な実施可能性や事業者に対する負担を踏まえた検討が必要と考えます。その上で、仮に、このような通知への対応が必要だとしても、例えば当該対応は通知後に行われる学習・開発行為に限られ、遡及して過去の学習・開発行為にまで影響を及ぼすものではないとするなど、実現可能性を十分に考慮した整理がなされるべきと考えます。
なお、非享受目的で学習する場合には、海賊版であるか否かに関わらず著作権者には著作権法により保護される利益の侵害はないという原則であると認識しているところ、p.25 の脚注 27 においては、独自の解釈が提示されており、徒に AI 事業者の開発を不当に萎縮させることになり得るものと考えます。
意見９
該当項目
５．（２）生成段階 依拠性の議論 p.29-30
意見内容
p.30（イ）「丸 2」の一つ目の「レ点」において、AI 学習用データに著作物が含まれる場合には、それをもって依拠性が通常推認されるという整理については、本来具体的な技術を前提として裁判所で決定される事柄であり、現状の記載のような明確にすぎる記載方法には違和感があります。
AI 学習がなされた著作物はパラメータ化されるため、技術的にみた場合、アイデアになっているという解釈も可能であり（たとえば、奥邨弘司「生成 AI と著作権に関する米国の動き-AI 生成表現の著作物性に関する著作権局の考え方と生成 AI に関する訴訟の概要-」コピライト No.747/vol.63 p.31, 45）、学習用
データに著作物が含まれる場合には依拠性が認められることが当然のような記載は避けるべきと考えます。
また、p.30（イ）「丸 2」二つ目の「レ点」において、「このような技術的な措置が講じられていること等の事
情から、当該生成 AI において、学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において利用されていないと法的に評価できる場合には、AI 利用者において当該評価を基礎づける事情を主張・立証することにより、当該生成 AI の開発・学習段階で既存の著作物を学習していた場合であっても、依拠性がないと判断される場合はあり得ると考えられる」との記載について、ここでの「利用されていない」という語は、「学習用データセット内に複製していない」とも誤解される恐れがあります。そのような誤解を避けるため、
28この部分は、「このような技術的な措置が講じられていることや、学習から生成に至るアルゴリズム等の事実関係から、生成 AI の学習から生成に至るプロセスを全体的に評価し、創作的表現が（そのまま）利用されていないと法的に評価できる場合には」との記載に修正するべきと考えます。
さらに、p.31 ウでは、「上記のイ「丸 2」で確認したことの反面として、当該生成 AI の開発・学習段階で当
該既存の著作物を学習に用いていなかった場合、これは、依拠性が認められる可能性を低減させる事情と考えられる」としているが、前記と同様、「用いる」という用語の意味が明確でなく、これが「学習用データセッ
ト内に複製していない」意味であると誤解される恐れがあります。そのような誤解を避けるため、この部分
は、「上記のイ「丸 2」で確認したことの反面として、生成ＡＩの学習から生成に至るプロセスを全体的に評価し、創作的表現が（そのまま）利用されていないと法的に評価できる場合には、依拠性が認められる可能性を低減させるものと考えられる」との記載に修正するべきと考えます。
意見１０-1
該当項目
５．（２）生成段階 侵害行為の責任主体
意見内容
p.32 から 33 において侵害行為の責任主体についての議論があるが、AI 生成物はプロンプトにより大きく左右されるという性質を踏まえ、AI 利用者がまず一次的な責任主体であることについては言及される
べきではないかと考えます。現状の記載ぶりはそこへの言及が限定的であり、AI 事業者の責任についての記載に多くの紙幅が割かれており、あたかも AI 生成物に関して AI 事業者が責任を負うことが強調されているように感得されかねない点に懸念があります。もちろん、既存の判例・裁判例に照らせば、規範的な行為主体として「生成 AI の開発や、生成 AI を用いたサービス提供を行う事業者が、著作権侵害の行為主体として責任を負う」可能性それ自体があり得る点については理解いたします。
AI 事業者には、生成 AI の基盤モデルの開発のみを行う者、開発された生成 AI の基盤モデルの提供を受け、場合により追加のカスタマイズを加えつつ生成 AI のサービス提供を行う者など多様な事業者が含まれ、それぞれの AI 事業者間の関係性も様々である上に、技術的発展とともに各事業者の関わりも変わりう
るものです。こうした関係性を考慮せず、一律に事業者が侵害主体となり得るとの見解を示すことは、事業者全てに対して著作権侵害にかかるリスク（差止請求、損害賠償請求、刑事罰も含まれる）があることを過度に意識させる結果となり、AI 学習・開発行為それ自体や、関連する事業者間の協働に萎縮効果をもたらすことを憂慮いたします。
また、p.32 キ以降で述べられている侵害行為の責任主体について、p.33 の「丸 1」から「丸 2」において特定の考慮要素がかなり具体的に書かれている一方、その考慮要素が依ってたつべき規範に関する記載が少ない。そのため、あたかもこの考慮要素を満たす/満たさないで行為主体が決まってしまう印象が与えられ、例えば生成 AI が既存の著作物の類似物を生成することを防止する技術的な手段を施していないと、常に事業者が責任主体として認定され、侵害責任を問われることになるかのような印象を与えてしまう点が懸念されます。この懸念を払拭するため、事業者が侵害主体と評価される可能性を低減する方法は、技術的な手段に限定されないという点を p.33 の「丸 3」においては脚注等において明記することに加え、責任主体を認定する要素は、例えば、被疑侵害著作物の生成に利用者/事業者がどのように・どの程度関与したか、被疑侵害行為（生成後の利用行為も含む）に利用者/事業者がどのように・どの程度関与したかといった要素に29

よって決定されるべきといったように、責任主体の認定に当たって必要と考えられる考慮要素を網羅的に示すべきと考えます。
p.33「丸 2」に、「事業者が、生成 AI の開発・提供に当たり、当該生成 AI が既存の著作物の類似物を生成する蓋然性の高さを認識しているにも関わらず、当該類似物の生成を抑止する技術的な手段を施していない場合、事業者が侵害主体と評価される可能性が高まるものと考えられる。」との記載がありますが、そも
そも、「類似物の生成」がすなわち著作権侵害であることを前提とした記載となっていると思われるところ、
必ずしもそうはならない場合もあるのだとすると、事業者がかかる類似物の生成を抑制する技術的な手段を施す必要が常にあるかどうかについては、議論の余地があり、一義的に決められるものとも言えない場合があると考えます。
意見１０-2
該当項目
５．（２）生成段階 侵害行為の責任主体
意見内容
仮に、事業者が、ある程度、生成 AI が既存の著作物の類似物を生成する蓋然性があると認識している場
合であっても、それがいかなる程度をもって「蓋然性が高い」と評価されるかは不透明であり、にもかかわらず、事業者は何らかの技術的な手段を施さない限りは責任主体となりうるとも解釈し得る記載になっております。ここで想定する技術的な手段の内容・程度も不明確であり（例：AI 利用者によるどのような用途を想定して対応を行うべきか、その対応として学習データに含まれる著作物をそのままアウトプットすることについて抑止するフィルターを求める趣旨か、それを超えて著作物の類似という高度な法的判断を伴う選別をAI 事業者に求める趣旨か、など）、AI 事業者に網羅的で過剰な対応を求め、イノベーションに対する過剰な負荷を強いる結果となるものと憂慮いたします。なお、過度な技術的な手段を事業者に求めることは実質的な参入障壁にもなり得、自由な市場競争の阻害要因にもなり得る点にも留意すべきと考えます。技術的な手段を講じることは侵害リスクを軽減させるという観点では有用に作用することもあるとは考えますが、これは事業者が提供する生成 AI の特性、顧客のニーズ、各企業の考え方に沿って事業者が自ら判断して対応すべき事項と考えます。
そもそも、現在広く普及し始めている生成 AI の汎用的なモデル開発段階において、特定のアウトプットを念頭に置いて技術的な手段を施すこと自体もその必要性は慎重に検討されるべきであり、仮に生成 AI が「既存の著作物の類似物を生成」するとしても、AI 利用者が個人であれば（たとえ依拠性が認められた場合
でも、生成された著作物が侵害物であるとの認識がない場合には）私的使用目的の複製などの著作権の権利制限規定の適用があり、当該 AI 生成物が侵害とはならない場合も想定されます。既存の著作物の類似物
を AI 生成物が直ちに侵害とはならない場合も十分にあることも念頭に、AI 事業者の責任を過度に拡張することのないよう、AI 生成物に関する侵害を検討する際には、このことにも留意し、慎重に議論・整理していただくことを期待します。
なお、p.33 脚注 41 では、「事業者が著作権侵害の行為主体と評価されない場合でも、AI 利用者による著作権侵害の幇助者として、民法上の共同不法行為責任を負う」との意見があった旨記載されており、侵害主体とならない場合でも幇助者として責任を負うおそれがあることが示唆されています。かかる記述を盛り込むのであれば、著作権の侵害行為について、事業者が侵害主体とならない場合であっても幇助者になる
30

のはどのような場合か、侵害主体と幇助者を分けるのは何であるか、といった重要な点についても精緻な議論を行った上で考え方を示し、予測可能性を高めていただくことを要望します。さもなければ、侵害主体又は幇助者としていかなる場合に事業者が責任を負うことになるのか明らかでなく、結果として生成 AI の開発に対し強い萎縮効果を発生させることになることを危惧するためです。
意見１１
該当項目
５．（３）生成物の著作物性について
意見内容
p.35 のイの二つ目ので例として「丸 1」から「丸 3」で整理されている創作的寄与の判断要素について
は、画像系の生成 AI を念頭に置かれて整理されたものと推察されるところ、言語生成 AI 等の他の AI の場合には必ずしもこの要素が該当しない場合もあると考えられることから、現状「例として、著作物性を判断するに当たっては、以下の「丸 1」から「丸 3」に示すような要素があると考えられる」とある部分について、「例えば、画像生成 AI について著作物性を判断するに当たっては、以下の「丸 1」から「丸 3」に示すような要素があると考えられる」のように、これが画像生成 AI を念頭においたものであることを明記すべきと考
えます。
意見１２
該当項目
６．最後に
意見内容
本素案のような考え方を示すのであれば、「現状における技術の進展」を踏まえた上での「表現上の本質的特徴」の範囲に関する基本的な考え方や、従来の裁判例の傾向等について基本的な考え方をまとめ、本素案とあわせて広く国民に情報提供を行うべきと考えます。さもなければ、極めて短時間に大量の創作物を生成可能であるという生成 AI の特徴とあいまって、単に作風に共通点がある等の「表現それ自体でない部分
や表現上の創作性がない部分について既存の著作物との同一性がある」に留まる場合において、AI 利用者
や生成 AI を用いたサービス提供を行う事業者に対して誤った権利主張がされることに起因する紛争発生のリスクを増大させ、結果として生成 AI の開発や利用に対し強い萎縮効果を発生させる危険があると考えるためです。
研究者からも、表現とアイデアの区別については「何が画風・作風にあたるのかの検討、および学習対象著
作物の表現が保存されていると言えるのかどうかの技術的な検討を踏まえた法的評価、という難問」（奥邨弘司「生成 AI と著作権に関する米国の動き」コピライト 747 号（2023）31-51 頁[47 頁]）との指摘がされているのであり、この点をケアしないまま本素案のような考え方のみを拙速に示すべきではないと考えます。「著作権制度に関する基本的な考え方とともに、広く国民に対して周知し啓発を図ることが必要」です。
（以上です）

31

● 一般社団法人日本アニメフィルム文化連盟
第１ はじめに
まずは、文化審議会著作権分科会法制度小委員会における生成ＡＩと著作権に関する度重なるご議論の実施、公開及び取りまとめに敬意を表するとともに、この度、一般の意見を募っていただいたことに感謝を申し上げます。
私たちは、アニメ業界に山積する課題を解決に導くために設立したアニメの業界団体です。プロデューサ
ー、監督、アニメーター、声優など、業界内の様々な職種で活動している者が集まって運営・活動をしております。そのような業界団体として、ここに「ＡＩと著作権に関する考え方について（素案）」（以下「本素案」といいます。）に対する意見を述べさせていただきます。
本素案が公表される前ではありますが、２０２３年６月に私たちが行った「アニメ業界を対象としたＡＩに関する意識調査」では約３週間で３，８５４件の回答が集まるなど、生成ＡＩの問題はアニメ業界に関わる人々にとっても大変な関心事です。
その結果を見ても、実在する人物等の外観や声等の改変に対しては規制するべきという回答が多かった（８１．１％）のに対し、実在する街並みなどを撮影した画像を絵画にするなどのＡＩ活用は規制すべきでないという回答も比較的多くあり（３４．８％）、生成ＡＩによる業務効率化等への関心を抱きながらも、越えてはい
けないラインを踏み越えられてしまうことへの忌避感が明らかとなりました（詳細：https://nafca.jp/survey01/）。
このように、生成ＡＩ技術は、使い方によってその是非、印象が大きく変わります。本素案の中に記載された様々な事項についても、多くの人の意見が十分に取り入れられ、多くの人にとって納得感のある結論が提示されることを切に希望いたします。
なお、以下では特に言及しない限り、条文番号は著作権法の条文を示しています。
第２ 「２．検討の前提として」について
１ 「（２）ＡＩと著作権の関係に関する従来の整理」「イ 法第３０条の４の対象となる利用行為」（本素案８頁）について３０条の４で許容されている利用行為は、あくまでも「著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合」（＝非享受目的）であることを前提とするところ、３０条の４で許容されている利用を認めたとしても、享受の目的（端的に言えば、作品を楽しむ目的）で著作物を利用する
人から対価回収の機会は残り続けるため、著作者の利益が害されることはないということが、３０条の４が正当化される背景として記載されていると理解しています。
たしかに、非享受目的と享受目的を区別して、非享受目的での利用を認めても、享受目的の利用から対価回収が可能であるという論理は、机上の議論としては理解できるところです。ある作品が機械学習（情報解析）に用いられたとしても、その作品の表現を楽しむ目的での利用行為から対価の回収は続けられるでしょう。その作品を機械学習した生成ＡＩがそのまま誰にも利用されずに放置されるのであれば、機械学習（情報解析）されたことは、享受の目的での利用から生じる対価の回収に影響を及ぼさないかもしれません。
しかし、現実には作品を機械学習した生成ＡＩがそのまま利用されずに放置されることなどありません。学習した内容を下敷きに、様々なＡＩ生成物を生み出します。現実問題として、その生み出されたＡＩ生成物は享32

受の目的での利用から生じる対価の回収に影響を及ぼすはずです（生成ＡＩの生み出した生成物に元の作品の表現が化体しているのか、作風のみが化体しているにすぎないのかの区別は難しく、実際のＡＩ生成物の需要者は逐一その様な区別をせずにＡＩ生成物を享受することも多いと考えています）。
このように、生成・利用行為は享受の目的での利用から生じる対価の回収に影響を及ぼし得るところ、学習行為（情報解析）は、その後の生成・利用行為のツールを生み出す、いわば生成・利用行為の出発点をなす行為であるにもかかわらず、３０条の４の利用判断との関係では、生成・利用行為と切り離されて情報解析は非享受目的での利用であり、享受の目的での利用から生じる対価の回収に影響を及ぼさないと整理される
ことに強い違和感を覚えます。
３０条の４の制定が検討されていた当時に議論された正当化の背景事情が、現在の生成ＡＩを取り巻く環
境を前提にしてもなお妥当であるかどうか、再度検討を要すると考えます。
２ 「（２）ＡＩと著作権の関係に関する従来の整理」「ウ 『享受』の意義及び享受目的の併存」（本素案８頁）
について「享受」を目的とする行為に該当するか否かは、視聴者等の知的・精神的欲求を満たすという効用を得ることに向けられた行為であるか否かという観点から判断され、その認定は行為者の主観に関する主張のほか、
客観的・外形的な状況を含めた総合考慮によることを整理されたものと認識しています。
そもそも「目的」は人の内心であり、外部から客観的に判断することには自ずと限界がありますから、これらの「享受」という文言の判断・認定手法自体については、やむを得ないものと考えています。
ここで重要なことは、「享受」を目的とする行為に該当するか否かは、視聴者等の知的・精神的欲求を満たすという効用を得る行為ではなく、視聴者等の知的・精神的欲求を満たすという効用を得ることに向けられた行為であれば足りると整理された点にあると私たちは受け止めています。
生成ＡＩに関する問題は、学習段階と生成・利用段階を分けた上で論じられ、学習段階については、情報解析であり非享受目的と整理されることが多いですが、既に述べたとおり、現実には作品を機械学習した生成
ＡＩがそのまま利用されずに放置されることはなく、学習した内容を下敷きに、様々なＡＩ生成物を生み出します。そのため、学習行為（情報解析）は、その後の生成・利用行為の出発点をなす行為と評価できると考えます。
作品を機械学習（情報解析）する行為それ自体は、視聴者等の知的・精神的欲求を満たすという効用を得る行為ではないかもしれませんが、機械学習（情報解析）後に、当該生成ＡＩを用いて、機械学習に供された作品の表現を感得できるＡＩ生成物が生成・利用され得ることに鑑みれば、生成ＡＩにおける機械学習（情報解析）との関係では、視聴者等の知的・精神的欲求を満たすという効用を得ることに向けられた行為と評価できると考えます。
なお、この指摘に対しては、享受の対象は、あくまで情報解析に要する作品自体であって、情報解析後のＡＩが生成した生成物に化体した情報解析対象作品の表現ではないという指摘があるかもしれませんが、このように解さなければ「得る行為」ではなく「得ることに向けられた行為」と明示的に記載されたことの説明は困難と考えます。
以上のとおり、現在の生成ＡＩに関しては本素案が述べるところの「表現の享受」目的が存在している場合の方が多いと考えられること、学習行為（情報解析）は、その後の生成・利用行為の出発点をなす行為であることを踏まえ、現在の生成ＡＩを取り巻く環境を前提に３０条の４について再度の検討を強く求めます。
33

第３ 「３．生成ＡＩの技術的な背景について」について
１ 「（３）ＡＩ開発事業者・ＡＩサービス提供者による技術的な措置について」（本素案１１頁）について生成物が著作権侵害になるリスクの低減のために、生成ＡＩの学習に用いるデータセットに含まれているデータについて、権利者等から、将来的な生成ＡＩの学習に用いる際には当該データを学習用データセットから削除する要求を受け付け、実際に削除を行う措置を行っている事業者がいるということを記載いただいています。
このようなことが技術的に対応可能なのであれば、削除要求を受けた場合には削除を行うということをＡ
Ｉ開発事業者やＡＩサービス提供者に対して制度として確立させるべきだと考えます。
情報解析に用いる大量のデータの１つ１つの著作物について個々に許諾を得ることはＡＩ開発事業者やＡＩ
サービス提供者側に多大な負担を強いることになって現実的ではないということも、３０条の４が規定する権利制限を認めた背景にはあったものと理解しています。つまり、ＡＩ開発事業者やＡＩサービス提供者側の許諾を得る手間の軽減を権利者保護よりも優先しているということになります。
これ自体にも強い違和感がありますが、その上で、自らの著作物が学習に使われているかどうかを確認
し、各ＡＩ開発事業者やＡＩサービス提供者に連絡する手間を全て権利者側が負担して、権利者側が個別に「ＡＩ学習に使わないでほしい」と許諾しない意向を示した場合にまで、ＡＩ開発事業者やＡＩサービス提供者の手間の軽減を優先する必要性はないと考えます。そもそも権利者が許諾をしない意向を示しているということ
は、原理原則どおりにＡＩ開発事業者やＡＩサービス提供者側が許諾を取得しに行った場合、許諾が得られなかった著作物だったというだけのことです。
よって、ＡＩ開発事業者やＡＩサービス提供者が迅速に他人の著作物を情報解析に用いることを一方で認めるのであれば、他方でそれによって制約を受ける権利者側の取り得る手段として、学習用データセットから削除する要求を受け付けた場合には実際に削除を行うことを権利と認め、利益の調整手段 として確保するべきと考えます。ＡＩ開発事業者やＡＩサービス提供者におかれましては、削除要請も想定した技術仕様の構築をお願いいたします。
第４ 「４．関係者からの様々な懸念の声について」について冒頭でも述べたとおり、私たちは、プロデューサー、監督、アニメーター、声優など、業界内の様々な職種で活動している者が集まって運営・活動をしているアニメの業界団体です。「クリエイターや実演家等の権利者の懸念」欄（本素案１２ー１３頁）に記載された 1 から 5 の懸念については全面的に同意、支持いたします。
ここでは、特に 3 に記載された懸念（生成ＡＩの普及により、既存のクリエイター等の作風や声といった、著作権法上の権利の対象とならない部分が類似している生成物が大量に生み出され得ること等により、クリエ
イター等の仕事が生成ＡＩに奪われること）について補足的に意見を申し上げます。
声に著作権はないと言われますが、声優の声やその声を用いた表現は声優の商品そのものと言っても過言ではありません。これはイラストにおける画風も同様であると考えています。苦労して、魂を込めて、鍛錬の上で作り上げた「商品」の類似品（場合によっては粗雑なコピー品であることも多々あります。）が世の中に溢れることはやはり受け入れられるものではありません。
例えば、ブランド品のロゴ入りの粗製濫造された類似品が出回った場合、商標権侵害や不正競争防止法違反となり、そのブランドの品質に対するイメージを損なうことにも繋がることは言うまでもありません。声やイラストの作風といったものは、このロゴと同様に考えるべきではないか、保護されるべきではないかと強34

く感じています。
また、仮に声の模倣技術を放置したままですと、詐欺被害など声優だけにとどまらず広く一般の社会にも甚大な影響が起こると考えています。
私たちは、生成ＡＩを頭ごなしに否定するつもりはありません。冒頭で言及した意識調査でも表れているよ
うに、生成ＡＩによる業務効率化等に対する期待もあります。しかし、この度実施されていた文化審議会著作権分科会法制度小委員会では、声優をはじめとする実演家や生成ＡＩに懸念を表明しているクリエイターが有識者としてヒアリングの対象となることはなかったと認識しています。
生成ＡＩという日々加速度的に進化する技術を前にして、日本の未来を考えるためには、実演家や生成ＡＩに懸念を表明しているクリエイターの声にもしっかりと耳を傾けていただき、実際にその結果を制度に反映していただく必要があると考えています。
第５ 「５．各論点について」について
１ 「（１）学習・開発段階」「ア 検討の前提」「（ア）平成３０年改正の趣旨」（本素案１５頁）について
３０条の４の規定を解釈するに際し、平成３０年改正の趣旨を踏まえて解釈する必要があるという一般論については理解します。
しかしながら、平成３０年改正が行われてから既に５年以上の時間が経過し、生成ＡＩに関する技術は、私たちが想像する以上に加速度的な進化を果たしています。現状を虚心坦懐に眺めると、日本のイノベーションは促進された側面は確かにあるものの、他面では既に述べたとおり、３０条の４による不利益やデメリット、
これに対する懸念の声が各所から噴出している状況です（３０条の４のメリットやこれに賛意を示す声があることも認識しており、その多寡をここで論ずるつもりはありません）。
実際に文化審議会著作権分科会法制度小委員会でも、法改正を含め、現状に則した手当てが必要である
ことを示唆する委員もいたものと理解しています。
よって、平成３０年改正の趣旨に拘泥するのではなく、方向転換を含め、改めて現状の生成ＡＩ技術を踏まえた上でどのような権利制限規定を設けるべきであるかを考える時期にあるのではないかと感じます。
２ 「（１）学習・開発段階」「イ 「情報解析の用に供する場合」と享受目的が併存する場合について」（本素案
１６ー１８頁）について
３０条の４は非享受目的のみであることが必要であり、享受目的と併存する場合には３０条の４が適用されないという一般論については、現行の３０条の４を前提とする限り異存はありません。その上で、本素案では、享受目的が併存すると評価される場合について、具体例を挙げて整理されています。
しかし、整理いただいているとおり、３０条の４は「非享受目的」であることを厳格に要求し、少しでも享受目的があれば同条の適用はないわけですから、「非享受目的」であると認められる場合の具体例を列挙し、それ以外は享受目的が非享受目的と併存するか、享受目的のみであると考えられるということを示す素案にすべきなのではないでしょうか。原則と例外が逆転しているかのような印象を受けます。
そもそも、著作物は著作者の思想または感情を創作的に表現したものであり、その本来的な利用は視聴覚等を通じて知的・精神的欲求を満たすという（すなわち、享受目的での利用）のはずです。
そして、既に述べたとおり、生成ＡＩに関する議論は、学習段階と生成・利用段階を分けて論じられますが、両者を切り離すことはできず、学習（情報解析）後に、当該生成ＡＩを用いて、機械学習に供された作品の表現
35

を感得できるＡＩ生成物が生成・利用され得ることに鑑みれば、学習行為（情報解析）は、その後の生成・利用
行為の出発点をなす行為といえます。現に、本素案でも、「意図的に当該創作的表現の全部または一部を生成ＡＩによって出力させることを目的とした追加学習を行うため、当該作品群の複製等を行うような場合は享受目的が併存する」など、学習段階において享受目的が併存すると評価される場合を検討する中で生成段階を加味しています。
このように、そもそも著作物は享受目的での利用が本来的な利用であること、学習行為（情報解析）は、その後の生成・利用行為の出発点をなす行為であって、生成・利用段階で享受の目的を持っているかどうか加味されることなどに鑑みれば、「非享受目的」と評価される場合は極めて限定的になるはずです。
そうだとすれば、３０条の４が求めるとおり、「非享受目的」になる場合の方を整理して、それ以外は享受目
的か、享受目的が併存すると考えて３０条の４の適用がないと考えるべきです。本素案では、「享受目的」が認められる場合を整理して、それがなければ享受目的が併存しないかのような印象を与えており、「非享受目的」の範囲が不必要に拡大して受け止められる可能性があると考えます。
３ 「（１）学習・開発段階」「エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について」「（イ）ア
イデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて」（本素案２０ー２１頁）について「作風や画風といったアイデア等が類似するにとどまり、既存の著作物との類似性が認められない生成物
は、これを生成・利用したとしても、既存の著作物との関係で著作権侵害とはならない」とのことですが、令和５年１１月２０日の文化審議会著作権分科会法制度小委員会（第４回）において、委員から「声」の保護に関する言及があったにもかかわらず、本素案ではこの点に何ら言及されていないことは大変遺憾です。
確かに、元来「声」それ自体には著作権はないと整理されてきていますから、著作権（著作財産権）に関する記載を主としている本素案で記載することは憚られたということなのかもしれませんが、その場合は「声の類似に関してはパブリシティ権の侵害となる場合がある」等の記載をしていただきたいと考えています。
また、声を使った実演については実演家の権利もあり、実演家の権利については１０２条の明文規定で３０条の４が準用されています。したがって、声優、俳優、歌手など実演家の権利にも焦点を当てた記載が必要と考えます。
本素案により、図らずも声優の「商品」である声の悪用が促進されてしまうような事態が生じないことを切に願います。
４ 「（１）学習・開発段階」「エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について」「（エ）本
ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について」（本素案２２ー２３頁）について「著作権者が反対の意思を示していることそれ自体をもって、権利制限規定の対象から除外されると解釈することは困難である。そのため、こうした意思表示があることのみをもって、法第３０条の４ただし書に該当するとは考えられない。」と整理されていますが、著作権者が反対の意思を示していれば、その意思を尊重するべきであると強く考えます。
そもそも著作権法は、「文化的所産の公正な利用に留意しつつ、著作者等の権利の保護を図り、もつて文化の発展に寄与することを目的とする」ものである（１条）ところ、３０条の４をはじめとする権利制限規定
も、公正な利用を促し、文化の発展に寄与することを目的とするものでなければならないはずです。クリエイ
ターはそれぞれ魂を込めて作品を生み出しており、その作品は自らの子供のようなものです。それを他人に36

勝手に利用され、（それが具体的表現か、作風かはともかく）似たような生成物を無尽蔵に生み出せる機械に取り込まれてしまっている状況に対し、反対の意思を示しているにもかかわらず、これが受け入れてもらえないのであれば、その後に作品を生み出す意欲を失っても不思議ではありません。これは著作権法が最終的な目標として掲げる「文化の発展」に明らかに逆行すると言わざるを得ません。クリエイター個人の意思が蹂躙されてしまうことは、そのまま文化の衰退に寄与する行為だと考えています。
５ 「（１）学習・開発段階」「エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について」「（オ）海賊版等の権利侵害複製物をＡＩ学習のため複製することについて」（本素案２３ー２５頁）について
本素案では、「特に、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うといった行為は、厳にこれを慎むべきものである。」と記載されていますが、これでは表現が弱いと感じます。当該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と知りながらデータ収集を行うことは海賊版を助長する行為であり、明確に権利違反、犯罪に該当すると明記いただきたいと考えます。本素案にも別途記載のあるとおり、我が国の著作権法と海賊版は長い戦いの渦中にあります。それにもかかわらず、敵に塩を送るような表現をこそ厳に慎んでいただきたいと考えます。
なお、例えばＥＵにおけるＤＳＭ指令では、「適法にアクセスする著作物または他の保護対象物」を学習対象として掲げており、海賊版等の権利侵害複製物を学習すること自体を認めていません。長く海賊版との戦いを続け、少しずつでも着実な成果を上げてきた日本において、海賊版等の権利侵害複製物からの学習を看過することはおよそ背理と評価せざるを得ないと考えます。
６ 「（１）学習・開発段階」「カ ＡＩ学習に際して著作権侵害が生じた際に、権利者による差止請求等が認められ得る範囲について」「（イ）学習済みモデルの廃棄請求について」（本素案２６ー２７頁）について
１１２条２項において、廃棄請求の対象となるものとして「侵害の行為を組成した物、侵害の行為によつて作成された物又は専ら侵害の行為に供された機械若しくは器具」が規定されているところ、ＡＩ学習により作成された学習済モデルは、このいずれにも該当しないため、ＡＩ学習により作成された学習済モデルについての廃棄請求は、通常、認められないと整理されています。
しかしながら、「その他の侵害の停止又は予防に必要な措置」として「侵害の行為を組成した物、侵害の行為によつて作成された物又は専ら侵害の行為に供された機械若しくは器具」ではないものとしての学習済
みデータの廃棄を求めることも検討されるべきではないでしょうか。
また、現在の生成ＡＩ技術は学習済みデータと類似しないものを生成することも可能ですが、類似するものを生成することも可能であり、使い方によっては権利侵害を起こす可能性を十分に孕んでいる以上、一度これまでの学習データを破棄して白紙に戻してから、学習利用可能としている著作物のみを使用してデータの再構築を行うことも「その他の侵害の停止又は予防に必要な措置」として検討されるべきであると考えます。
７ 「（４）その他の論点について」（本素案３６頁）について
まず、「学習済みモデルから、学習に用いられたデータを取り除くように、学習に用いられたデータに含まれる著作物の著作権者等が求め得るか否かについては、現状ではその実現可能性に課題があることから、将来的な技術の動向も踏まえて見極める必要がある。」と整理いただいていますが、前述のとおり、現在の37学習済みモデルは多くの著作権侵害を犯して作られたデータである可能性を拭いきれないと考えています。
そのため、３０条の４の抜本的な見直しを図るとともに、著作権侵害が認められた場合であり、かつ、学習済みモデルから特定の学習データを削除することが困難な場合には、当該学習済みモデルの削除と再構築を権利者が求めることができるようにすることも視野に入れるべきではないかと考えます。
次に、「著作権者等への対価還元という観点からは、法第３０条の４の趣旨を踏まえると、ＡＩ開発に向けた
情報解析の用に供するために著作物を利用することにより、著作権法で保護される著作権者等の利益が通常害されるものではないため、対価還元の手段として、著作権法において補償金制度を導入することは理論的な説明が困難であると考えられる。」と整理されていますが、膨大な学習データを基にした生成ＡＩにとって学習済みの著作物はいわば原材料です。
作成した学習済みモデルを使った生成ＡＩで事業を行うなど、名目の如何に関わらず何らかの金銭の授受が行われる場合には、その原材料費は払われるべきであると考えます。
現在米国ではＮｅｗＹｏｒｋＴｉｍｅｓ紙がＯｐｅｎＡＩ社とマイクロソフト社を相手取って損害賠償を請求する裁判を行っていますが、ここでも数十億ドルという莫大な金額の賠償請求が行われていると報道されています。「生成ＡＩは『大量の著作権侵害をベースにした事業モデルだ』」とするＮｅｗＹｏｒｋＴｉｍｅｓ紙の主張に強く同意するとともに、学習データに使われた著作権者一人一人に対しても対価の支払いを行うべきであると考えます。
第６ 最後に
機械学習のために著作権を制限することは全体の利益のために個人の権利を制限することに他なりません。画像／映像解析や診断など広く公共的／福祉的に使われる例は許容される可能性があると思いますが、現在の生成ＡＩは公共や福祉というよりは事業性の高い（ビジネス的な）ものであると考えます。つまり、
この機械学習によって一部の企業や団体等が利益を得ることに対して個人の権利を制限せよと言われているように感じます。著作権を生み出し扱う人間の団体としてこの考え方には賛同できません。改めて、３０条の４の抜本的な再考を求めます。
上述のとおり、著作権法は「著作者等の権利の保護を図り、もつて文化の発展に寄与することを目的とする」法律のはずです。
未来の文化やイノベーションを育むのは、今はまだ小さなクリエイター達です。現状の生成ＡＩがこのまま使われ続けるようでは、今後人間による芸術、クリエイションの範囲は狭まり、その道を志す人、極めようとする人たちも減ることが予想されます。
彼ら彼女らの未来、つまりは人類の文化の未来を守るためにも、ご一考をお願いいたします。

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● 一般社団法人日本印刷産業連合会
一般社団法人日本印刷産業連合会は、次の３つについて意見を申し述べる。
1. 議論の方向性に対する意見
2．「５．（１）学習・開発段階」における「作風等」について
3．「５．（２）生成・利用段階」における依拠性の考え方について
1. 議論の方向性に対する意見「AI と著作権に関する考え方について（素案）」（以下、「本素案」）は、AI と著作権との関係に関する論点
整理として、その内容自体は、著作権法及びその解釈の観点から、概ね、理解できるものである。特に、「作風等」や「依拠性」については、本素案により、AI の実社会における利用が進んでいくにあたっての懸念が明確になったと評価できる。したがって、懸念を解消すべく、早期かつ具体的な方策の検討につなげて頂きたい。
AI 技術の果実は、エレクトロニクス産業、ソフトウェア産業に限らず、日本産業全体の競争力にも資するものであり、また国民の生活・文化においても AI の活用は身近になるものと思われる。その一方で日本のコンテンツ産業の発展にも資すべきものである。そのため、方策の検討にあたっては、日本の産業・文化の発展を念頭に、AI 開発事業者のみならず、権利者・利用者等の利害関係のバランスにも留意すべきと考える。目覚ましい発展を遂げる AI 技術の動向を踏まえつつ、実態に即して、AI の利活用に資する検討を継続されることを望む。
2．「５．（１）学習・開発段階」における「作風等」について
17 頁から 18 頁「５．（１）学習・開発段階」イ（イ）の最後から二つ目の丸印で、「生成・利用段階においては、当該生成物が、表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該作品群のいわゆる「作風」と共通しているにとどまらず、表現のレベルにおいても、当該生成物に、当該作品群の創作的表現が直接感得できる場
合、当該生成物の生成及び利用は著作権侵害に当たり得ると考えられる」と整理されている。一方、同最後の丸印で、「生成・利用段階において、AI が学習した著作物と創作的表現が共通した生成物が生成される事例があったとしても、通常、このような事実のみをもって開発・学習段階における享受目的の存在を推認することまではできない」、と整理されている。そうすると、既存の作品群の創作的表現が AI 生成物に直接感得できる場合に、AI 開発者は、享受目的が無ければ著作権侵害に当たり得ない一方で、AI 利用者が著作権侵害に当たり得ることとなり、主に著作権侵害のリスクを負う立場になってしまうことで、生成 AI の利用を躊躇することが懸念される。
併せて、同最後から二つ目の丸印で、「開発・学習段階においては」、「表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該クリエイターのいわゆる「作風」を共通して有しているにとどまらず、創作的表現が共通する作品群となっている場合」に、「意図的に」、「当該創作的表現の全部又は一部を生成 AI によって出力させることを目的とした追加的な学習を行うため、当該作品群の複製等を行う場合は、享受目的が併存すると考えられる」と整理されている点も、AI 利用者には、通常、開発・学習段階のそのような事情を把握することは困
難な場合が多いと思われることから、上記と同様に、AI 利用者が主に著作権侵害のリスクを負う関係にあり、生成 AI の利用を躊躇することが懸念される。
加えて、20 頁「５．（１）学習・開発段階」エ（イ）四つ目の丸印において、アイデアと創作的表現との区別は、
39

具体的事案に応じてケースバイケースで判断されるとあるのは、これまでの著作権の理解に沿ったものであるものの、「作風」と「創作的表現」の境界線は判断が困難であり、「作風」の模倣に関する争いを頻発させる
或いは著作権侵害と評価されうることを過度に回避するといった事態を招くことがない整理及び方策が必要と考える。
なお、13 頁「クリエイターや実演家等の権利者の懸念」丸４において、５．記載の論点との対応関係が、（→（２）イ、（４）イ・ウ・エ）とされているが、（４）にイ・ウ・エは存在しないのではないか。
3．「５．（２）生成・利用段階」における依拠性の考え方について
30 頁「５．（２）生成・利用段階」イ（イ）丸２において、「AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、当該生成 AI の開発・学習段階で当該著作物を学習していた場合」には、「客観的に当該著作物へのアクセスがあったと認められることから、当該生成 AI を利用し、当該著作物に類似した生成物が生成された場合
は、通常、依拠性があったと推認され著作権侵害になり得る」、と整理されている。しかし、AI 利用者は、通常、開発・学習段階に特定の著作物が学習されていたか否かを把握することは困難な場合が多いと思われ、学習されていることをもって当然に、当該生成 AI を用いて AI 生成物を生成・利用する AI 利用者が依拠性に基づく著作権侵害を負うとする整理は疑問である。この整理だと、AI 利用者が主に著作権侵害のリスクを負う立場にあり、生成 AI の利用に対する萎縮効果を懸念する。
また、デザイン企画の実務において、参考にした著作物があるか否か、ある場合にはその著作物との類似性の評価を行うことによって著作権侵害を回避することができる状況である。これに対して生成 AI の利用においては、AI 利用者が、生成 AI の開発・学習段階で何が学習されたか分からない中で、著作権侵害を回避するには、実質的に世界中のあらゆる著作物を把握した上で類似性の評価を行う必要があることになり、AI 利用者に過度な負担や生成 AI の利用自体の萎縮につながることが懸念される。
なお、創作的表現が生成・利用段階において生成されることはない技術的措置が講じられているなどの事
情を主張・立証することで、依拠性を否定する可能性に触れられている。しかしながら、このような措置は
AI サービスの提供事業者側で行っているものであり、AI 利用者がそのような技術的措置を講じている詳
細を技術的に立証することは困難と言わざるを得ない。また、そのための裏付け情報については AI サービ
ス提供事業者の協力が必要となると考えられるが、そのような協力が得られるかは、はなはだ疑問がある。
以上

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● 一般社団法人日本映像ソフト協会【意見】
文化審議会著作権分科会法制度小委員会が取りまとめた「AI と著作権に関する考え方について（素案）」における「5.各論点について(1)学習・開発段階(オ)海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて」に関して、以下のよう意見を述べます。
今日のデジタル化・ネットワーク化の進展、高機能端末の世界的な普及、そして 5G といった通信技術の運用などの社会環境により、我々の生活は豊かになる一方で、我が国のアニメ、マンガをはじめとするコンテンツの権利侵害と被害は甚大となっている。個人で簡単にコンテンツを複製し、瞬時に国境を越えて配信することが可能となっている。海賊版サイトなどを運営する侵害者等は、これら海賊版を無料で広く視聴させることで、そのアクセス数を稼ぎ、その数に応じて、掲載される広告料によって利益をあげているのが基本的なビジネスモデルである。
このような背景のなか、AI 開発事業者や AI サービス提供事業者が、海賊版を掲載しているウェブサイ
トから海賊版を学習データとして収集し学習・開発を行うといった行為は、我々権利者としては到底に容認できるものではなく、海外の権利者からも日本が著作権法で何ら規制しないことによって、海賊版に寛容な国であり、海賊版を活用し AI 学習・開発できる格好の国として批判を受けることが想定される。
ついては、海賊版を掲載しているウェブサイトから海賊版を学習データとして収集し学習・開発を行う行為
は、少なくとも海賊版であることを知りながら、又はその認識を通常有するべきであった場合には、ただし書きに該当する旨を記載するよう強く求めたい。
また、AI 開発事業者や AI サービス提供事業者においては、海賊版による AI 学習・開発に留意する立場から、権利者団体とその防止に向けた協議を定期的に設けるなど能動的な対応が求められる。
AI 開発事業者や AI サービス提供事業者との間においては、権利者側の意向に配慮した取り組みが実施されることを期待したい。

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● 一般社団法人日本 SF 作家クラブ
日本 SF 作家クラブは作家の集まるクリエイター団体として、昨年 10 月 14 日に以下の声明を発表しました。声明作成にあたっては、弁護士や生成 AI の専門家の確認を経たうえで、クリエイターの間で同意が取れる点について多く議論しました。
https://sfwj.jp/news/statement-on-current-generative-ai-technologiesjapanese-edition/
現状の素案については、難しい論点について場合分けがなされており、当団体が声明で望んでいる、創作
産業保護の礎になる案であると思います。
そのうえで、現状の素案について「現状の技術が、生成物から学習元の影響を辿れない」という根本問題（AI の説明可能性の問題）が素案に記載されることを望みます。我々の声明では【現在広く使われている生成 AI 技術では、学習に用いたデータが、生成物にどのように貢献したかを示すことが技術的にできていません】という形で、現状の技術の問題点を指摘したうえで、現状の技術的限界をもとに、生成 AI の利用者、サービス運用者、行政・立法、開発・研究者への意見提言を行っています。
これは単純に法的問題だけではなく、文化を担う作品の作り手にとって、現状の生成 AI が、創作の道具としての制御可能性が低いということを意味しています。
文化庁として、この現状の技術的制約について、注意喚起の意味も含めて、明示したほうがより適切と思います。
現状の素案における 10 ページからの技術解説は、上記の肝心な点の記載がないため、誤解を招く可能性があります。
例えば「機械学習のうちの深層学習と言われる手法等により（中略）調整を行う」というのは事実ですが、その過程は通常、人間に理解可能ではありません。また「通常、学習データの切り貼りではないとされる」ことは、生成 AI による出力物が問題を起こすかどうかとは、直接関係がありませんので、「切り貼りでなければ問題がない」という誤解を招くと思います。
現状の生成 AI の内部処理はブラックボックス化しており、出力物が学習データにどのように依拠しているかわからないため、生成物のみでは問題を起こすかどうかわからない、というのが正確な記載だと思います。
この観点で言えば、11 ページの>（３）AI 開発事業者・AI サービス提供者による技術的な措置についてで記載された問題は、生成物の学習元からの貢献を測る技術がない現状の中で、サービス運用者が現状の技術でできる対策として、学習元データからあらかじめ削除したり、生成物の明示的な指定を避けている、という対策を行っていると解釈できます。
また 19 ページ42

「作風や画風といったアイデア等が類似するにとどまり、既存の著作物との類似性が認められない生成物
は、これを生成・利用したとしても、既存の著作物との関係で著作権侵害とはならない」
についても、これ自体は事実ですが、生成 AI が作成したものが、作風や画風と行ったアイデア等の類似にとどまるのか、創作的表現部分が複製されているのか、使用者には判別不能な点こそが問題となります。
クラブ内の議論では、生成 AI にポジティブなクリエイターであっても、意図せず他者の知財を使ってしまえる点が問題となりました。例えば、生成 AI を使って得たアイデアが、実は他者が考えたアイデアである可能性があります。
こうしたものがアイデアレベルに留まり、表現上の本質的な特徴が類似しない場合は、著作権で保護される対象にはなりません。一方で、先行するアイデアがあるものを、それに気づかず独自のものとして発表してしまうことは、たとえ合法であっても、作家にとってキャリアを毀損する、大きなリスクを伴います。
もちろん、「学習」元に依拠し、かつ類似した作品を作ってしまう問題は人間の創作においても起きえる問題ですが、人間の場合には、アイデアの貢献について作成者が説明するか、あるいは説明できないとしても、問題が発生した場合に、人間自身が責任を取ることができます。生成 AI にはこうした説明責任や法的責任を果たす仲介者が存在しません。これは現状の生成 AI 特有の問題であり、かつ、原理的な問題です。
声明の通り、現状の生成 AI を巡る状況に注視し、また期待している日本 SF 作家クラブの会員は多くいます。一方で創作に関わるプロの集団として、現状の技術的限界に伴う問題については、指摘せざるを得ない点があります。
行政の指し示す素案としては、現状の生成 AI の技術的な限界を指摘したうえで、利用者や運用者にリスクを低減するような対策を注意するとともに、研究・開発者に対して、生成物の貢献が明確になるような技術開発を促すことが、より望ましいと考えます。

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● 一般社団法人日本音楽出版社協会
１．はじめに対して（全体に対する意見を含む）
当協会を含む音楽関係 9 団体は「for Creators，for Artists」の理念のもと、本年 1 月に「AI に関する音楽団体協議会」を設置し、調和のとれた生成 AI の利活用の枠組みの実現に向けて検討や提言を実施していく旨のプレスリリースを行った（以下「プレスリリース」）。プレスリリースの内容は、まさに今回のパブリックコメントの対象である「AI と著作権に関する考え方(素案)」（以下「素案」）に対する当協会の意見といってよい。生成 AI をはじめとする AI（以下「AI」）の開発者、利用者そしてクリエイターやアーティストなどの権利者（以下「権利者」）は、AI の利用、開発等や著作物等の権利保護に関して、各々が、対応責任、説明責任及
び結果責任を負い、利害衝突等があった場合に各自が責任をもって対処することを基本的な行動規範とすべきであると考えられ、素案はその指針となることが求められる。そのためには、素案において「透明性の確保とそれを担保するための義務」につき明記すべきである。これは EU の AI 規則の内容にも沿うものであり、今後我が国が主導となって国際的なルールを整備していくためにも必要であると思われる。具体的には、権利者が自らの著作権や著作者人格権、著作隣接権等を保護し、権利侵害の解決を行えるよう、享受目的の有無にかかわらず、開発者に対し学習データとして利用した著作物等の公表義務や AI 生成物であることの明示義務を負わせるべきであり、また、権利者自身の自衛という観点からはいわゆるオプトアウトを可能とすべきである。
２．検討の前提として（１）従来の著作権法の考え方との整合性について（２）AI と著作権の関係に関する従来の整理に対して権利者は歴史的に折々の技術革新とともに創作活動を進化させてきたのであり、当協会としても AI に対して必ずしも批判的ではなく、プレスリリースにも記載されている通り、音楽制作においても有効なツールとなる可能性を秘めていると考えている。他方で急速に変化する技術と社会環境については予測が困難であり、法制度整備の必要性を直ちに見極めることは困難であることから、現時点においては「透明性の確保とそれを担保するための義務」及び権利保護のための「救済制度の確立」が必要と考える。また、AI は極めて大量の「著作物」の学習を機械的に行い「創作の支援や創作自体を行う」ことを可能とするものであり、従来の「複製」とは性質が大きく異なり、いわば「メタ複製」と表現されるべきものである。「メタ複製」においては従来著作権法の保護対象とは理解されてこなかったアイデアや作風、ニュアンスといったクリエイターの人格や個性に深く関係する諸要素を再現した作品を容易に産み出すことが可能となり、クリエイターに与える影響は決して無視できるものではない。こうした観点からは、素案は急速に変化している技術と現行著作権法とを橋渡しする、いわば暫定的な解釈指針として位置づけるべきである。
３．各論点について（１）学習・開発段階（２）生成・利用段階について
特定のクリエイターが創作した著作物を、その創作的表現の影響を強く受けた生成物を出力させることを目的として学習用データとして利用することは、当該出力が必ずしも創作的な表現部分の再現を伴わないものであるとしても（作風等の模倣に過ぎないと評価されるものであるとしても）享受目的が存在すると考えるべきであり、また、権利者が自ら権利を保有する著作物を学習データとして販売等することも考えられる
44

ことから、少なくとも「権利者の利益を不当に害することとなる場合」に該当すると考える。そして、こうした学習に対する権利者による自衛を可能とするという観点から、透明性の確保とそれを担保するための義務や救済制度の確立につき検討を行うべきである。また、AI 学習の素材に海賊版等の権利侵害複製物を用いることは、著作権法第 30 条の 4 但書の「権利者の利益を不当に害する」場合に当たる旨を明記すべきである。さらには AI 学習を拒絶する権利者の意思表示が明確である場合や AI 学習のための複製等を防止す
る技術的な措置が講じられている著作物等を学習データとして用いることも同様に、著作権法第 30 条の
4 但書の「権利者の利益を不当に害する」場合に当たる旨を明記すべきである。
４．最後に
昨今、AI によってアーティストの肖像や声を再現して生成されたいわゆるディープフェイクコンテンツが深刻な問題となっているが、素案において関連する記述はほとんどない。しかしながら、ディープフェイクコ
ンテンツから権利者を保護することは喫緊の課題であり、早急に論点整理を行うとともに、救済制度の確立
その他の対策を検討し実施すべきである。

45

● 一般社団法人日本音楽著作権協会
１ 「１.はじめに」に対する意見「１ はじめに」では、生成ＡＩをめぐって著作権者、ＡＩ開発事業者、ＡＩ利用者等から懸念の声が上がっていることを紹介した上で、「上記のような・・・懸念を解消するためには、判例及び裁判例の蓄積をただ待つのみ
でなく、解釈に当たっての一定の考え方を示すことも有益である」と述べています（2 頁）。
しかし、実際に示されている「一定の考え方」の多くは両論併記的な内容になっており、これによって法解釈の予見可能性が高まるとはいえないため、「懸念」の解消に向けた効果は限定的なものにならざるを得な
いと思料します。
生成ＡＩが急速に高性能化し普及していく中で生じる様々な懸念を解消するためには、現時点の条文の解釈論のみならず、立法論も含めた本格的な検討を早急に行う必要があると考えます。
「２.(1) 従来の著作権法の考え方との整合性について」に対する意見
第２段落に「特に、ＡＩについての議論が、人がＡＩを使わずに行う創作活動についての考え方と矛盾しない
ように留意する必要がある」という記載がありますが（4 頁）、議論の土台を明確にしておく必要があると考えます。
すなわち、従来の著作権法の考え方との整合性を重視するのであれば、「ＡＩについての議論」においても、著作権制度は人間の個性の発露としての創作を奨励するためのものであって、機械による生成を奨励するためのものではない、という原点を見失わないようにすべきです。
この原点との関係では、既存の著作物を学習して表現を作成する場合に、人間が学習して表現活動を行うのとＡＩが機械的な生成を行う場合とで保護の範囲・在り方とが異なるとしても「矛盾」と捉えるべきではな
く、むしろ、著作権制度の存在意義に照らして自然なことであると考えます。
「５．（1）エ（イ） アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて」に対する意見
ア 本素案は、「表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該クリエイターのいわゆる「作風」を共通して有している」（17 頁）、「作風や画風といったアイデア等が類似するにとどまり」（20 頁）といった記載に見られるように、「アイデア」と「創作的表現（表現上の本質的特徴）」との二分論に立った上で、作風はアイデアに属するものであり、「著作権法が保護する利益でない」と整理しています（同頁）。
イ そして、このような前提の下、著作権法３０条の４ただし書の解釈について、「著作権法が保護する利益
でないアイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることにより、特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、ＡＩ生成物によって代替されてしまうような事態が生じることは想定しうるものの、当該生成物が学習元著作物の創作的表現と共通しない場合には、著作権法上の「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」には該当しないと考えられる。」と結論付けています（20 頁）。
ウ しかし、作風がアイデアに属するという整理は、創作の現場を顧みない空論と言わざるを得ません。同
じアイデア（例えば「泣ける要素を盛り込みつつも未来への希望を感じさせる卒業ソングを作る」）で創作をしても、クリエイターによって具体的な表現（歌詞・楽曲）が異なるのは、アイデアを表現へと昇華させる際に大きな役割を果たす個性が異なるからであり、具体的な表現の特徴を決定付ける個性こそが作風の本質です。
したがって、作風はアイデアに属するものではなく、アイデアと表現との中間領域に位置するもの捉えるべき46

です（「アイデア→作風→具体的な表現」というイメージ）。
エ そもそも、具体的な表現のみを保護するものとして著作権制度を設計してきたのは、人間の個性の発露としての創作を奨励するためであったはずです。そうであるならば、個性の発露としての創作ではなく機
械的な生成を行うにすぎない生成ＡＩに対する関係では、具体的な表現のみならず、クリエイターの個性そのものというべき作風も保護することとした方が著作権制度の存在意義に即しているといえます。
オ また、創作的表現、作風等の類似性の有無にかかわらず、クリエイターの著作物のおかげで学習をした
生成ＡＩが、クリエイターよりもはるかに早く低コストで生成物を大量に出力することによって、クリエイターの生計を害することとなるという懸念を、ＣＩＳＡＣ（著作権協会国際連合）等が指摘していることも無視すべきではありません。
カ また、仮に、作風がアイデア（思想又は感情）に属するとした場合であっても、著作権法３０条の４は、「当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合」を対象とする権利制限規定ですから、作風その他の「表現された思想又は感情」の享受（類似する作風の生成物を出力させるなどした上での享受）を目的（の一部）とする情報解析（ＡＩ学習）には適用されないと解すべきです。
キ 以上を踏まえると、少なくとも、作風の類似するＡＩ生成物が大量に出力されることにより、特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、ＡＩ生成物によって代替されてしまうような事態が生じる場合について
は、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に該当し、当該生成ＡＩが開発・学習段階で行う複製等の利用行為は権利制限の対象とならないことを本素案に明記すべきです。
ク そして、生成・利用段階における類似性の判断においても、同様に、生成ＡＩに対する関係では、作風の類似も重要な要素になり得ることを明記すべきです。
「5.（2）イ（イ） 依拠性の考え方について」に対する意見
ア 「ＡＩ利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識していなかったが、当該生成ＡＩの開発・学習段階で当該著作物を学習していた場合については、客観的に当該著作物へのアクセスがあったと認められることか
ら、当該生成ＡＩを利用し、当該著作物に類似した生成物が生成された場合は、通常、依拠性があったと推認され、著作権侵害になりうると考えられる」（30 頁）という考え方に賛同します。
イ この考え方を実効的なものにするためには、自らの著作物等が学習された場合にその事実を権利者が容易に確認・主張し得る仕組みの整備など、学習素材に関する透明性の確保が必要です。「法第１１４条の３（書類の提出等）や、民事訴訟法上の文書提出命令（同法第２２３条第１項）、文書送付嘱託（同法第２２６条）
等」（34 頁）にどの程度実効性があるのかを検証した上で、必要に応じて新たな立法措置も視野に入れた検討を継続すべきです。
ウ 他方、「開発・学習段階において学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において生成されることはないといえるような技術的な措置が講じられている」場合等には、「当該生成ＡＩの開発・学習段階で既存の著作物を学習していた場合であっても、依拠性がないと判断される場合はあり得ると考えられる」（30 頁）という考え方には賛同できません。「開発・学習段階において学習に用いられた著作物をＡＩが過去に学習した以上、このような措置が取られていたとしても依拠性は否定され」ない（30 頁脚注 37）と考えるべきです。

47

「５.（4）その他の論点について」に対する意見
ア 「著作物に当たらないものについて著作物であると称して流通させるという行為については、著作物のライセンス契約のような取引の場面においてこれを行った場合、契約上の債務不履行責任を生じさせるほか、取引の相手方を欺いて利用の対価等の財物を交付させた詐欺行為として、民法上の不法行為責任を問われることや、刑法上の詐欺罪に該当する可能性が考えられる。この点に関して、著作権法による保護が適切かどうかなど、著作権との関係については、引き続き議論が必要であると考えられる。」（36 頁）との記載がありますが、著作権法による対応を積極的に検討すべきです。
イ 不法行為責任の追及は原告の負担が重いため実効性が高いとはいえませんし、詐欺罪の構成要件（1.
欺罔行為、2.相手方の錯誤、3.錯誤に基づく処分行為、4.財物・利益の移転）の一部（特に 3.4.）を欠く事案であっても抑止する必要があります。実効性を高める観点、国民にとっての分かりやすさの観点等から、最も関係の深い著作権法で対応することには大きな意義があると考えます。
ウ 著作権法に罰則規定を新設することも含め、実効的な抑止策を検討すべきです。
「６.最後に」に対する意見
ア 生成ＡＩの開発・学習のための著作物の利用については、クリエイター等の権利者から様々な懸念が示されています（12 頁・13 頁）。こうした懸念の多くは、著作権制度が保護・奨励すべきは人間の個性の発露としての創作であってＡＩによる機械的な生成ではない、という原点が揺らいでいることに起因するものです。
イ この点、本素案は、現行著作権法３０条の４本文の規定（権利制限規定）が生成ＡＩの開発・学習における著作物の利用に適用されることを前提として、その範囲等を整理しようとするものですから（15 頁）、どのように整理したとしても、クリエイター等の権利者の懸念を根本的に解消することはできません。
ウ 人間の個性の発露として創作された著作物は、生成ＡＩのために単なるデータとして取り扱われるべきではありません。少なくとも、学習素材として利用されることの可否をクリエイター等の権利者が判断する機会を設けるべきです（選択の機会の確保）。特に、営利目的の生成ＡＩ開発に伴う著作物利用についてまで原則として自由に行うことが認められるかに読める現行法の規定は、多くのクリエイターの努力と才能と労力へのフリーライド（ただ乗り）に誘引するものであり、フェアではありません。
エ 「ＡＩと著作権の関係については、今後、著作権侵害等に関する判例・裁判例をはじめとした具体的な事
例の蓄積、ＡＩやこれに関連する技術の発展、諸外国における検討状況の進展等が予想され、これらを踏まえて引き続き検討を行っていく必要がある。」、「ＡＩをはじめとする新たな技術への対応については、著作権法の基本原理や、法第３０条の４をはじめとする各規定の立法趣旨といった観点からの総論的な課題を含め、中長期的に議論を行っていくことが必要と考えられる。」といった記載がありますが（37 頁）、現行著作権法を前提とした解釈論に終始することなく、立法論（30 条の 4 の改正等）も含む議論が早急に行われることを強く望みます。

48

● 一般社団法人日本芸能従事者協会
１著作権に関する懸念の声の最も多いのは、世界的に見ても倫理観の問題であることが欠如している。具体的な事例として、当協会の「AI リトルシーに関する全クリエイターのアンケート」26,801 回答 (以下、調査とする)で質問７の 2612 名のうちの不利益を被った被害に相当する
判例及び裁判例が、乏しい とあるが、 生成 AI と著作権の関係 を 当事者が法的に取り扱う時に、契約書に権利譲渡や著作者人格権公子事項が入っているために裁判を起こせない人が多数いる。そういった状況が醸成されていることが問題で この点を議論しなければ審議にならないと考えられる。
2. (1) ア著作権法の保護対象 は その通りだが、意図的に限定するものであってはならない。ましてやア
マチュアなどと既に販売されているような著作物を一方的に価値付けるようなものであってはならないのではないか。
(2) ア、AI が実際に活用されている今は「権利制限規定」の３つの行為類型に分けたことにより著作者に不利益が生じないように柔軟ではなく厳重な整備の見直しが必要である。
イ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行為か否かの規定は、著作者に不利益が生じる危険をはらむ判断が生じると考えられるため、より厳密な判断基準を作り、その上で判断をする人、生成できる人を認証により定め、その上で生成したことがわかるようにする。公的認証マークなどが必要である。
(引用：調査質問 8 の回答)
4.③ 作風の定義を明確にするべき。被害例の多くは角度、色合い、演技上の計算された「間」で、作者や声の主が自分や作者のものだと自他ともに判断できると言われている。決して曖昧なものではない。後述の【「非享受目的」に該当する場合について】イ（イ）「当該作品群の創作的表現が直接感得できる場合」に 該当すると考えられる。
④ 既に経済的不利益が実在していると昨年 6 月の調査（質問７の 2,612 回答）を提出しているのにもかかわらず、不利益を認めようとしないことに当事者の不信感が募っている。
<AI 開発者・AI サービス提供者等の事業者の懸念> ①対策として考えられることは、厳密な生成過程の判断基準を作り、その上で判断をする人、生成できる人を認証により定め、その上で生成したことがわかる
ようにする。公的認証マークなどが必要である。（引用：調査質問８の回答）<AI 利用者の懸念> ① ②被害例の多くは角度、色合い、演技上の計算された「間」で、作者や肖像、声の主が自分や作者のものだと自他ともに判断できると言われている。決して曖昧なものではない。後述の「非享受目的」に該当する場合についてイ イ「当該作品群の創作的表現が直接感得できる場合」に該当すると考えられる。
エ イ「作風や画風といったアイデア等が類似するにとどまり、類似性が認められない生成物」について、作風の定義が曖昧と考えられる現在、「これを生成・利用したとしても、既存の著作物との関係で著作権侵害とはならない」 と考えるのは拙速で危険である。調査では既に A I 生成コンテンツを見たことがあるクリエイ
ター26,801 人のうち 99.1%もいる。早急な保護策が必要である。（引用：調査質問２）
カ、侵害の予防に必要な措置については、 ① ②に加え生成物に厳密な判断基準を作り、その上で判断をする人、生成できる人を認証により定め、その上で生成したことがわかるようにする。公的認証マークなどが49考えられる。 (引用：調査質問 8 の回答)
ケ権利制限規定に関しては EU の AI 法など倫理規定に準じた規定であるべきと考える。
その他）特段の理由のない場合のオンラインによる審議や、どの委員かわからない意見が反映された素案の作り方は公平性に欠けるので以後控えていただきたい。

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● 一般社団法人日本雑誌協会・一般社団法人日本書籍出版協会・一般社団法人デジタル出版者連盟
・各項目に関する具体的な御意見
５．各論点について（１）学習・開発段階
平成 30 年改正により設けられた権利制限規定である著作権法第 30 条の４は、「著作者等の権利・利益の保護」と「著作物等の公正・円滑な利用」とのバランスを踏まえた制度設計に基づいていると理解している。
しかしながら、その後の情報技術の進展、とりわけ昨今の AI 技術の進展は想像を超えるもので、著作物の利用手段、態様も従来著作権法が想定していた範囲から飛躍的に拡大している。そのため、「著作者等の権利・利益の保護」が損なわれることがないよう、立法論としても法解釈の面からも、利用に際しての利便性のみに傾かないよう、細心の注意が特に求められるべきである。
そのような状況において、著作権法第 30 条の４を根拠に著作者等の権利・利益が損なわれる利用が拡大するとすれば、立証責任をはじめとする権利者側にかかる負担が大きく、かつ救済が担保されない、という現状により「侵害し得」が生まれることに繋がり、さらにこれが繰り返されていくという悪循環の発生が懸念される。その意味において現状では、同規定は「著作者等の権利・利益の保護」とのバランスを欠くものになっていく危険性をはらんでいると考える。
上記の観点から、以下の 2 点について意見を申し述べたい。
（1）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物について素案において、情報解析に活用できる形で整理したデータベースについては、現にもっぱら情報解析を目的として販売されているものにとどまらず、将来的な販売を目的としてこのような著作物の集積が行われていることが推認される場合には、権利制限の対象とはならないと考える、とされていることには賛成する。
学術・教育目的をはじめとする出版物は、今後、既刊分まで遡及した電子化が進み、データベースとして販売に供される動きが加速することが予想される。このような学術・教育コンテンツが安易に AI の学習・開発段階で利用されてしまうことは、当該出版物の著作者、出版社の利益を不当に害することになるといえる。
法 30 条の４の但書の適用範囲については、このような出版コンテンツの流通形態の実態を十分考慮して適切な判断がなされるよう、ガイドラインの策定、周知・広報が必須であると考える。
（2）

海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のために複製することについて

海賊版などの権利侵害複製物により我が国のコンテンツ産業が受ける被害は甚大であり、例えば、令和５年１年間に漫画の海賊版サイトでタダ読みされた金額は、一般社団法人 ABJ の調べによると約 3818 億円にも達している１。
素案においては、AI 学習者が利用しようとする著作物が権利侵害複製物であるか否かを判断するのは現実的に難しいとした上で、権利侵害複製物であることを知りながら利用する場合には権利制限の範囲を逸51

脱することとなり、侵害の責任を問われる可能性が高いとしている。この考え方は方向性としては適当であると考える。
しかしながら、利用者の善意悪意を問わず、海賊版の機械学習が認められること自体が、当然ながら生成・利用段階における権利侵害の可能性に直結することは容易に予想される。
令和 5 年の著作権法改正に際しては、「著作者等の権利・利益の保護」の面で損害賠償額の算定方法の見直しが図られたものの、被害者である権利者に係る立証責任や、訴訟費用といった負担が依然大きいまま状況は変わっていない。
被侵害者の実効的な救済に向け、権利者が侵害者の情報を把握することが困難である現状を是正するための方策の検討、ストリーミング型の著作権侵害への対応、海賊版対策に限定した形での損害賠償におけるさらなる「懲罰的な効果」導入の検討等の課題がいまだ残っている。
今後も各種技術の進展が見込まれるが、適正な機械学習の環境実現のため、AI 開発事業者・AI サービス
提供者への注意喚起とともに、海賊版などの権利侵害複製物と知りながら学習・開発段階で利用することを防止するために法改正等の必要な措置を講じて、海賊版が機械学習されないようにすることを望む。
１https://www.abj.or.jp/ 日本国内からのアクセス数上位 10 位までの海賊版サイトのうち計算可能なオンライン型サイトで推計。ダウンロード型や 11 位以下のサイトは含まれていない

52

● 一般社団法人日本新聞協会
２．検討の前提として（１）従来の著作権法の考え方との整合性について＜意見＞
コンテンツがインターネット上で国境を越えてやりとりされる時代に、日本の著作権法が国外の AI 事業者
をどう規律するのかは、重要な論点である。素案は、日本法の適用範囲について「最終的には個別・具体的な事案に応じて、裁判所において判断されることとなる」としつつ、「著作権侵害の結果が発生した地が日本国内であると評価される場合は、当該利用行為に伴う著作権侵害に基づく損害賠償請求については、結果発生地法としての我が国の著作権法が適用されると考えられる」とした。海外に拠点を置く AI 事業者であっても、日本の新聞社等のコンテンツを無断で利用すれば日本法の解釈、運用において違法性が問われる可能性を指摘したものであり、妥当だ。
５．各論点について（１）学習・開発段階
イ 「情報解析の用に供する場合」と享受目的が併存する場合について＜意見＞
著作権法第 30 条の 4 は、生成 AI が機械学習をする際、「非享受目的」で著作権者の利益を不当に害さない場合であれば、コンテンツを無許諾で利用できると規定している。これに関し、素案が、複数の目的が併存する場合には、一つでも「享受」目的が含まれていれば法第 30 条の 4 は適用されず、許諾が必要としたのは当然だろう。
また、素案は、「AI に学習された著作物」と創作的表現が共通した生成物の生成が頻発するといった事情
は、開発・学習段階における享受目的の存在を推認する上での一要素となり得る、とした。無秩序な学習利用に一定の歯止めをかける解釈だと受け止めている。
ウ 検索拡張生成（RAG）等について＜意見＞
素案は、検索エンジンと生成 AI を組み合わせ、ネット上にある最新情報の加工・要約等を行って新たなコンテンツを生み出す「検索拡張生成」（Retrieval Augmented Generation＝RAG）にも言及している。
RAG について、生成に際して著作物の創作的表現を一部でも出力することを目的としたものである場合には、「非享受目的」とは言えず、法第 30 条の 4 に基づく無許諾での利用は認められないとした。そのうえで、素案は、RAG による生成物に関して、法第 47 条の 5 で定めた軽微利用を超える場合には著作権者の許諾が必要だとの考え方を示した。
RAG によるサービスが大手プラットフォーム事業者を中心に広がる中で、実際に RAG による生成物で軽微利用の程度を超えるような事例が多発していることは、看過できない。生成 AI の開発事業者やサービス提供事業者は問題を放置せず、事態の改善を急がねばならない。
エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について
53

（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）＜意見＞
新聞・通信社は長年、過去の新聞紙面や記事を収蔵したデータベースを有償で提供してきた。最近は AI
開発向けにも情報解析用の記事データを販売している。当協会は、生成 AI が報道コンテンツをインターネッ
ト上から無断で収集することは、新聞社等が手掛けている記事データ販売市場と衝突し、「著作権者の利益を不当に害する」可能性が高いと主張してきた。
「robots.txt」への記述による技術的な対応等によって、権利者やウェブサイト管理者は、生成 AI による
当該サイトへのクロールに限って拒否することはできる。素案は、こうした技術的な措置が講じられ、情報解析に活用できるデータベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される場合には、この措置を回避して当該サイトから AI 学習のための複製等をする行為は、データベースの著作物の将来における潜在的販路を阻害するとして、法第 30 条の 4 における権利制限の対象にならないことが考えられるとの見解を示した。
条件付きながら、新聞社等のサイトから、AI の開発事業者やサービス提供事業者がデータを許諾なく収集することに一定の歯止めをかける解釈を示したものと理解しており、その点は評価できる。
新聞紙面や記事のデータベースの著作物の多くは、新聞社等が自社サイト上に掲載したコンテンツの集合体である。生成 AI の開発事業者やサービス提供事業者がサイトをクロールして膨大な量のコンテンツを収集・蓄積すれば、データベースに類似したものを構築することも難しくない。新聞社等にとってデータベース
やそれに含まれるコンテンツは、どのような形式で格納されているとしても貴重な知的財産であること、すでに広く市場が形成されていることに変わりはなく、その無断利用を防ぐのは当然の権利である。
生成 AI の開発事業者やサービス提供事業者の中で、ウェブ上でコンテンツを収集するクローラー（ボット）の名前を開示しているところは少ない。クローラーの名前を非開示にしている事業者がいたとしても、新聞社等が別のクローラーに対して「robots.txt」の設定等を行っていれば、データベースの著作物が将来販売される予定であることを推認させる一要素になる、との解釈を素案が示した点も妥当である。
もっとも、本来は情報解析用データベースの有無等にかかわらず、他人の知的財産にタダ乗りしたビジネ
スは許容されるべきではない。当協会は、根本的な法改正に向けた議論が必要だと考える。
（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて＜意見＞
生成 AI による海賊版サイトからのデータ収集を防ぐことも、喫緊の課題である。
素案が、「生成・利用段階においては、既存の著作物の著作権侵害が生じた場合、AI 開発事業者又は AI
サービス提供事業者も、当該侵害行為の規範的な主体として責任を負う場合があり得る」としたのは、妥当だ。
素案が指摘する通り、「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うといった行為は、厳にこれを慎むべきもの」である。
さらに、素案は、「AI 開発事業者や AI サービス提供事業者が、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という事実は、これにより開発された生成 AI により生じる著作権侵害についての規範的な行為主体の認定に当たり、その総合的
54

な考慮の一要素として、当該事業者が関与の程度に照らして、規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性を高める」と明記した。
生成 AI が海賊版サイトから報道コンテンツを収集することは、報道各社に対する権利侵害に加担するのと同じである。海賊版サイトからの収集をやめない生成 AI の開発事業者やサービス提供事業者の責任は極めて重く、早急に対応を改めるべきだ。
（２）生成・利用段階
イ 著作権侵害の有無の考え方について（イ）依拠性の考え方について＜意見＞
素案が、「生成 AI が利用された場合であっても、権利者としては、被疑侵害者において既存著作物へのアクセス可能性や、既存著作物への高度な類似性があること等を立証すれば、依拠性があると推認される」と整理したのは、通説に照らしても妥当な解釈だと受け止めている。著作物が無断で使われたかどうかは権利者側で判断することは難しく、現実的な判断だと考える。
素案では、AI 利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識せずに、生成 AI の開発・学習段階で著作物を学習していたとしても、客観的に著作物へのアクセスがあったと認められることから、著作物に類似した生成物が生成された場合は、通常、依拠性があったと推認され、著作権侵害になりうると考えられる、と整理した。この点も理解できる。
（４）その他の論点について＜意見＞
素案が、「コンテンツ創作の好循環の実現を考えた場合に、著作権法の枠内にとどまらない議論として、技術面や考え方の整理等を通じて、市場における対価還元を促進することについても検討が必要であると考えられる」と指摘した意義は大きい。政府は、対価還元の動きを促す環境整備に努めてもらいたい。
６．最後に
＜意見１＞
報道コンテンツは、新聞社や通信社が多大な労力とコストをかけて作成した貴重な知的財産であり、報道各社が著作権等の法的権利を有する。報道コンテンツを利用するのであれば、利用者が報道各社から許諾を得て、対価を支払うのが原則である。生成 AI の開発事業者やサービス提供事業者が知的財産にタダ乗り（フリーライド）することは許容できない。こうした当協会の考え方は、全く変わらない。
上記の観点からみると、今回示された素案が、現行の著作権法に関して従来よりも踏み込んだ解釈を明らかにし、権利者側に一定の配慮を示す内容としたのは、権利の適正な保護に向けて一歩前進したものと受け止めている。
ただし、当協会が求めている法改正には全く触れておらず、十分とは言い難い。現行法の解釈が示された
ものの、著作権侵害等をめぐる最終的な線引きは司法判断を待つしかない。解釈だけでは曖昧な部分（グレーゾーン）が残ることは避けられず、コンテンツの権利保護を図るには限界がある。著作権法第 30 条の 4のように、海外の主要国と比べて権利者側に不利な規定を放置しておく合理的な理由も見当たらない。当協
55

会は今回の「考え方」等に基づく権利保護がどの程度機能するかを見きわめつつ、法改正に向けた検討を急ぐよう求める。
＜意見２＞
今回、素案で現行の著作権法に関する解釈が示されたことによって、日本での生成 AI 開発が遅れることを懸念する声もみられるが、説得力ある主張とは到底言えない。国内外を問わず、生成 AI の開発事業者やサービス提供事業者が権利者から許諾を得て、適切な対価を支払ったうえで著作物を正々堂々と利用すればいいだけの話である。
生成 AI が幅広くビジネス利用される現状を踏まえると、権利者に犠牲をしわ寄せする制度は適切ではな
いと当協会は考える。世界中の報道団体が報道コンテンツへのタダ乗りに強い懸念を示している事実を忘れてはならない。

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● 一般社団法人日本知的財産協会〇議論の進め方に対する要望
・今回意見を求められている「AI と著作権に関する考え方」（以下「考え方」）により、AI と著作権に関する様々な論点が横断的に整理され、その結果が周知されることは、クリエイターの AI に対する不安を和らげるという観点からも意義は大きいものと思われる。AI はクリエイターの創作活動の幅を広げる側面もある
ところ、「考え方」で示された整理によって、著作権の適切な保護が行われつつ、AI に関する技術がさらに進展するようになることを期待する。
・他方、AI と著作権に関する検討は学識経験者のみを構成員とする法制度小委員会において集中的な検討が行われ、関連するステークホルダーとしては JASRAC や新聞協会といった権利者団体のほか、AI に関する事業を展開する個社に関するヒアリングは行われたものの、権利者団体以外の団体（利用者団体や業界団体等）に対するヒアリングは行われなかったと理解している。バランスの取れた検討を行うためには当協会を含めた様々な団体に意見を聴取して議論を進めることが望ましいと思われるところ、今後の著作権政策の課題検討においてはその点ご留意いただければ幸いである。（なお、著作権を含めた AI と知的財産権に関する検討を行う内閣府の「AI 時代の知的財産検討会」においては、当協会は第 2 回会議においてヒアリングを受け意見を陳述しているところである。）〇「１．はじめに」及び「６．最後に」について
・AI と著作権の問題について、主に権利者の側から強い懸念が示され、これに対応するべく本素案がまとめられることの意義は大きい。ただし、「１．はじめに」や「６．最後に」でも示されているように、本素案は「本報告の時点における本小委員会としての考え方を示すもの」に過ぎず、以下に述べるようにさらなる検討が求められる事項や、技術の進展や社会状況に応じて新たに検討が必要となってくる事項もあると思われるので、今回の素案が取りまとめられて検討を打ち止めにするのではなく、「６．最後に」でも触れられているよ
うに、今後も不断の検討を継続していただきたいと考えている。以下、その前提で個別の論点について当協会の意見を申し述べる。
「５．（１）学習・開発段階」について
P16（イ）では、出力に学習用データに含まれた著作物が含まれたか否かという結果から、学習時において享受目的があったかを推認することで、非享受目的の存否を認定するとの理解に基づいて書かれているものと考えられる。確かに現実の立証プロセスにおいてそのようなことが行われることは否定できないが、例
えば、他社が開発した大規模言語モデルを利用して RAG を利用したサービスを提供する事業者は、通常、提供を受けている当該大規模言語モデルの仕様の詳細までを開示されることはなく、企業秘密に該当し得ることから開示を求めることも現実的ではないといった事情もある（また、そのような事情は RAG に限られない）ところ、どのような客観的要素をもって、生成結果から享受目的を推認するのか、本素案では明らかになっていないと思われるため、この点をより明確化していただきたい。
P17 の一つ目の右向三角において、享受目的が併存すると評価される場合の例として、「AI 学習のために用いた学習データに含まれる著作物（1）の創作的表現を出力させる意図は有していないが、既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物（2）の創作的表現の全部又は一部を、生成 AI を用
57

いて出力させることを目的として、著作物（2）の内容をベクトルに変換したデータベースを作成する等の、著作物の複製等を行う場合」（番号は当協会にて便宜上追記）が挙がっている。ここでいう「著作物の複製」は、創作的表現を出力させる意図を有さずに行う著作物（1）の学習ではなく、既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物（2）の学習ないし入力を指すと思われるが、その旨明確になっておらず、1 の学習一般について享受目的が併存すると評価され無許諾の学習が権利侵害と誤解される恐れがあり、適切な表現ではない。したがって、「AI 学習のために用いた学習データに含まれる著作物の創作的表現を出力させる意図は有していないが、既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物（以下「出力対象著作物」という。）の創作的表現の全部又は一部を、生成 AI を用いて出力させることを目的として、出力対象著作物の内容をベクトルに変換したデータベースを作成する等の、出力対象著作物の複製等を行う場合」のように、この部分で享受目的が併存すると評価される場合は、2 の学習ないし入力の場合に限っている旨を明確化すべきである。
また、同様に、P18 ウの２つめの〇の冒頭で「RAG 等による回答の生成に際して既存の著作物を利用することについては」と書かれている部分も、「利用」の意味が不明確となっているため、「RAG 等による回答の生成に際して既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物の創作的表現の全部又は一部を出力することや、その出力のためにそのような著作物をサーバー等に複製することについては」のように明確化するべきである。
・P17 の２つめの〇では、「作風」を「表現に至らないアイデアのレベル」（でしか共通していないもの）と言い切っているが、「作風」の用語は多義的であり、創作的表現が共通する場合でも「作風」に含まれると考える人もいると思われることから、本素案では、表現に至らないアイデアのレベルでしか共通していないものを「作風」という用語で表現しているということを明記することで、誤解を防ぐべきである。
・P18 ウの２つめの〇では、RAG 等による回答の生成に際して既存の著作物を利用することについて
は、法第 47 条の５第１項第１号又は第２号の適用があることが考えられる旨述べられている。この点に異論はないものの、RAG をはじめとして、著作物の付随的な利用を伴う形での出力を想定した機械学習や AI
アプリケーションの開発が行われることも通常想定される中、法第 47 条の５は重要な条文であるにも関わらず、「２．検討の前提として」においても記載がなく、P18 における記載も簡潔な記載にとどまっており、あたかも、RAG については法第 30 条の４が適用されないために原則許諾が必要である（法第 47 条の５が適用される場合は極めて例外的である）かのように読めてしまうことは適切ではないと考えられる。したがって、法第 47 条の５については、「２．検討の前提として」に条文の解釈に係る説明を追記するとともに、
P18 においても、同条が適用される場合の考慮要素等を具体的に示すべきである。
・P20 エ（イ）３つめの〇について、「特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまうような事態が生じる場合、『著作権者の利益を不当に害することとなる場合』に該当し得ると考える余地があるとする意見が一定数みられた。」との記載があるが、この意見を、「AI についての議論が、人が AI を使わずに行う創作活動についての考え方と矛盾しないように留意する必要がある」という本素案の立場（P4「２．検討の前提として」参照）から解釈すると、人が AI を使わずにコンテンツを創作する場合においても、特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、アイデアのみ類似するような他のコンテンツによって代替されてしまうような事態が生じる場合には、権利侵害を認めるということにつながり、かえってクリエイターへの萎縮効果につながり適切ではないと考える。したがって、仮にこのような意見を記載する場合には、当該意見は、AI についての議論と、人が AI を使わずに行う創作活動についての考え方を異なる形で
58

とらえる考え方に基づいている旨を明記するべきである。
・Ｐ23 の 1 つ目の〇について、「AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられており、かつ、このような措置が講じられていること等の事実から、当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される場
合」には当該データベースの無許諾利用は法第 30 条の４但書に該当する旨が記載されている。そのような「推認」が実際に生じる場合にこのような結論に至ることは異論がないが、権利者が技術的な措置を講じたのであれば将来的に情報解析に活用できる販売できるデータベースを販売するといった実務は存在しない
中、そもそもそのような「推認」が本当に生じるのかは疑問である（確かに将来データベースの著作物を販売する意図がある場合に事前に技術的な措置を講じることはありうるものの、技術的な措置を講じているからといって、データベースの著作物を販売する意図があるという逆の関係は必ずしも成り立たないのではないかと思われる。）。情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があ
る事実は、他の様々な事実（権利者内部における検討の状況等）の積み重ねによって推認するべきものであり、そのような考慮要素が全く示されておらず「等」でくくられているのは適切ではなく、この部分についてはその他の考慮要素を具体的に示すべきであり、少なくとも「このような措置が講じられていること等の事実から」と記載されている部分については、「このような措置が講じられていることと合わせてその他の事実から」、又は単に「その他の事実から」と修正すべきである。
また、P23 の脚注 24 については、例えば AI 開発者側で利用しようとしているクローラー以外のどのようなクローラーであっても、一つのクローラーに対して、ある特定の権利者が技術的な措置を講じるべきと意思表示し、当該ウェブサイトが robots.txt により、当該権利者の著作物を含むウェブサイト上の全てのデータについて、当該クローラーをブロックする措置をとれば、当該権利者の著作物のみならず、当該ウェブ
サイト上の全てのデータについて、情報解析用データベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される可能性を示唆するものであり、法第 30 条の４に基づく利用ができない場合があるようにも読めるものである。これは、実質的に特定の権利者による意思表示があることをもって、当該権利者の著作物のみならず、当該ウェブサイト上の全てのデータについて、法第 30 条の４に基づく利用ができなくなる可能性を示唆するものであり、AI 開発者による学習を過度に萎縮させるため適切でないと考える。
・Ｐ23 の 1 つ目の〇について、「措置を回避して、クローラにより当該ウェブサイト内に掲載されている多数のデータを収集することにより、AI 学習のために当該データベースの著作物の複製等をする行為」について、法第 30 条の４但書が適用される旨の記載がなされている。この記載は、審議会での議論状況を見るに、あくまで AI 学習のために、データベースの著作物を、データベースの著作権が侵害される態様（素材の選択や体系的な構成が再製される態様）で複製する行為については、法第 30 条の４但書が適用される旨を記載しているものと考えられるが、その趣旨が不明確な表現となっており、データが「多数」であれば、そのデータの複製がすべからく法第 30 条の４但書に該当し許諾が必要というようにも読めてしまい、適切ではない。そのため、上記部分については、「措置を回避して、クローラにより当該ウェブサイトから当該データ
ベースの著作物の著作権に抵触する形で AI 学習のための複製等をする行為」といった表現に改め、趣旨の明確化を図るべきである。
・他方、上記２つの・で述べた見解に対しては、権利者側の利益保護の観点からみて、そもそも P22（エ）の２つめの〇で示されたような整理は、権利者が情報解析に利用できるデータベースを作成しない限りはいかなるオプトアウトも無視されるということにつながり、権利者保護として不十分で適切ではないとの意見も59

示された。
・P24 の４つめの〇について、「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うといった行為は、厳にこれを慎むべきものである」とあるが、利用者側の観点でいえば、海賊版はともかく、引用の範囲を超えた SNS 投稿等も含む「権利侵害複製物」全般について、そのような複製物がまぎれこんでいることの認識がありながらそれを機械学習することまで「厳に慎むべき」とされるのは、AI 学習に対する萎縮効果を生むのではないかといった意見があった。他方、権利者側の利益保護の観点で言えば、法的拘束力のない「厳に慎むべき」というメッセージだけでは海賊版を用いた機械学習を止められず不安である（仮にガイドライン等によるソフトロー的解決を目指しても、海外事業者が従わない恐れがあり実効性に乏しい）との意見もあり、仮に海賊版に代表される悪質な侵害サイトからの学習データの取得を規制するのであれば、立法措置によるしかないのではないかといった意見もあった。
・P26（イ）の 3 つめの〇において、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廃棄請求が認められる可能性がある旨記載されているが、学習用データのソースの全てを特定して廃棄することが技術的に可能なのかは疑問がある。また、脚注 31 にあるように、技術的には可能としてもこれに要する時間的・費用的負担の重さ等（例えば特定の学習データを学習用データセット
から除去した状態で再度学習済モデルの作成を行う場合、当初の学習と同程度の時間的・費用的負担が生じると考えられる）から、通常、このような措置の請求は認められないと考えられるため、脚注 31 の記載は本文に移動させるべきと考える。
「５．（２）生成・利用段階」について
・P30（イ）2 において、「AI 利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識していなかったが、当該生成AI の開発・学習段階で当該著作物を学習していた場合については、客観的に当該著作物へのアクセスがあったと認められることから、当該生成 AI を利用し、当該著作物に類似した生成物が生成された場合は、通常、依拠性があったと推認され、著作権侵害になりうると考えられる。」とあるが、少なくとも行為主体が利用者と判断されるケースにおいては、依拠性は利用者との関係でのみ判断すべきであり、利用者に関係のない学習用データセットに基づく依拠はそもそも認めるべきではないのではないかとの意見が複数あった（内閣府知的財産検討会（第 2 回）における当協会の意見発表（※）参照）。この考え方は、利用者（一般ユー
ザー）にとって、依拠性の推認を覆すのは極めて難しく、自らの故意や過失のない場合にすら差止責任を負わされるのは酷ではないかとの考えからも正当化できるもので、同じ懸念から、仮に本素案の見解のとおり、利用者との関係で学習用データセットに基づく依拠を認める場合でも、例えば不正競争防止法第 19 条の５（ロ）（模倣品の善意無重過失の譲受人を免責する規定）を参考に、利用者への免責を検討すべきではな
いかとの意見も当協会における検討では示されたところである。
このように、AI 利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識していなかったが、当該生成 AI の開発・学習段階で当該著作物を学習していた場合については、当然に依拠性が推認されるのではないと思われる
ため、少なくとも、「通常、依拠性があったと推認され」との部分は、「通常、依拠性は否定されるとまではいえず」程度の記載にとどめるべきと考える。また、AI を活用した著作物の創作は、単に生成だけでなくその後の生成物の利用（修正等を含む）も含めて評価されるものであるところ、学習用データセットに基づく依拠が問題になるのは、類似物が出力で（そのまま）利用された場合に限られると思われるため、「生成物が生成60

された場合は」の部分は、「生成物が生成され、それが（そのまま）利用された場合には」といった限定を加えるべきである。その上で、この部分については、推認される理論的な根拠や正当化根拠について慎重な検証が必要であると考えられるので、その点に関する追記を行うか、委員会における検討が十分でない場合には慎重に継続的検討を行うべきである。
（※）
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/ai_kentoukai/gijisidai/dai2/siryou2.pdf
・P30（イ）2 二つ目のチェックマークにおいて、「このような技術的な措置が講じられていること等の事情から、当該生成 AI において、学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において利用されていないと法的に評価できる場合には、AI 利用者において当該評価を基礎づける事情を主張・立証することにより、当該生成 AI の開発・学習段階で既存の著作物を学習していた場合であっても、依拠性がないと判断される場合はあり得ると考えられる」と記載されているが、ここでの「利用されていない」という語は、「学習用データセット内に複製していない」とも誤解される恐れがある。そのような誤解を避けるため、この部分は、「このような技術的な措置が講じられていることや、学習から生成に至るアルゴリズム等の事実関係から、生成ＡＩの学習から生成・（生成物の）利用に至るプロセスを総合的に評価し、創作的表現が（そのまま）利用されていないと法的に評価できる場合には」との記載に修正するべきである。
・また、Ｐ31 ウでは、「上記のイ 2 で確認したことの反面として、当該生成 AI の開発・学習段階で当該既存の著作物を学習に用いていなかった場合、これは、依拠性が認められる可能性を低減させる事情と考えられる」としているが、前記と同様、「用いる」という用語の意味が明確でなく、これが「学習用データセット内に複製していない」意味であると誤解される恐れがある。そのような誤解を避けるため、この部分は、「上記のイ 2 で確認したことの反面として、生成ＡＩの学習から生成・（生成物の）利用に至るプロセスを総合的に評価し、創作的表現が（そのまま）利用されていないと法的に評価できる場合には、依拠性が認められる可能性を低減させるものと考えられる」との記載に修正するべきである。
・他方、権利者側の利益保護の観点からは、事業者による依拠性の反証を認めることは、人間ですら独立創作の抗弁は事実上不可能であることとのバランスを失しており、適当ではなく、P30 の脚注 37 の見解が妥当ではないかとの意見が示されている。
・P32 キ以降で述べられている侵害行為の責任主体について、P33 の 1～4 において特定の考慮要素がかなり具体的に書かれている一方、その考慮要素がよってたつべき規範に関する記載が少ない。そのため、あたかもこの考慮要素を満たす／満たさないで行為主体が決まってしまう印象が与えられ、例えば生成AI が既存の著作物の類似物を生成することを防止する技術的な手段を施していないと、常に事業者が責任主体として認定され、侵害責任を問われることになるかのような印象を与えてしまう点が懸念される。この懸念を払拭するため、事業者が侵害主体と評価される可能性を低減する方法は、技術的な手段に限定されないという点を P33 の 3 においては脚注等において明記することに加え、責任主体を認定する要素は、例
えば、被疑侵害著作物の生成に利用者／事業者がどのように・どの程度関与したか、被疑侵害行為（生成後の利用行為も含む）に利用者／事業者がどのように・どの程度関与したかといった要素によって決定される
べきといったように、責任主体の認定に当たって必要と考えられる考慮要素を網羅的に示すべきと考える。
以上61

● 一般社団法人日本ディープラーニング協会
・項目：１．はじめに（本素案Ｐ2～3）■ 意見 1
１．はじめに（転記省略）【意見】
本素案は、AI と著作権に関する立法論について記載したものではなく、あくまで現行著作権法の解釈についての一定の考え方を示したものであること、及び司法判断に代わるものではないのは上記記載のとおりである。
もっとも、実務的には、著作権法を所管する官庁である文化庁が作成・公表する文書の影響力は非常に大きい。
そもそも本素案は約半年という限られた時間内に、限られた資料を基に、限られた属性の少数の委員によって構成された小委員会での議論にすぎず、小委員会の議論においても委員内で激しい対立がある論点が複数存在している。
また、上記素案においては「関係者からのヒアリング等を行い」とあるが本小委員会でヒアリング対象となった関係者のうち、「生成 AI の開発・サービス提供等を行う事業者」に該当するのは日本 Microsoft 社のみであり、しかも同社に対するヒアリング内容も AI ガバナンスに関するもので、開発実務に関するものではない。また、企業等でも広く利用されている生成系 AI の基盤となるモデルやアプリケーションはオープンソースで開発されているケースが多いが、実際に OSS の開発をしている OSS コミュニティに対するヒアリン
グも全くなされていない。
これらの小委員会での議論状況を踏まえると、本素案の記載内容は、立法論であってはならないのはもちろんのこと、現行著作権法の解釈についての、できるだけ謙抑的な記載であるべきである。
しかし、本素案には、仮定的なものも含めて微妙なケースを措定した上で踏み込んだ解釈論が示されている部分や、現行著作権法の解釈論としては権利者側に偏りすぎた（権利者側に有利な）、立法論に近い記載が散見され、本素案がこのまま確定すると権利者が本素案の内容に基づいて自らの都合の良いように著作権法を拡大解釈し、AI 開発者・AI サービス提供者に対して権利行使を行うことが容易に想定される。
世界的には国を挙げた激しい AI 開発競争が繰り広げられている。
日本としても大きな方向性として生成 AI の開発・提供・利用の促進により、我が国の産業競争力の強化を図っていくことに全力で舵を切っており、著作権法がその障害となってはならない。
本素案がこのまま確定することによって、権利者による現行の著作権法の拡大解釈が行われ、日本の AI
開発に大きな萎縮的効果が発生することを強く懸念する。
したがって、本素案の大きなスタンスとして、その記載内容は、現行著作権法の解釈についての、できるだ
け謙抑的な記載であるべきであることは強調しておきたい。
AI の開発や利用によって著作権者に様々な社会的影響が生じていることは言うまでもないが、それらの「著作権者に生じた社会的影響」の全てに対して、立法府による「著作権法の改正」や裁判所による「司法判断」ではなく、「文化庁による著作権法の解釈指針」という、非常に限定されたツールによって対応しようと62

することは、却って著作権法を大きくゆがめてしまうことに留意すべきである。
・項目：２．検討の前提として, （１）, ウ（本素案Ｐ5）■ 意見 2
ウ 権利制限規定の考え方（前略）○ こうした権利制限規定としては、AI と著作権の関係においてその適用があり得る、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（法第 30 条の４）や電子計算機による情報処理及びその結果の提供に付随する軽微利用等（法第 47 条の５）のほか、私的使用のための複製（法第 30 条）、引用（法第 32
条第１項）、学校その他の教育機関における複製等（法第 35 条）、営利を目的としない上演等（法第 38 条）
といったものなどがあり、これらの権利制限規定の要件を満たす場合は、権利者の許諾を得ることなく著作物等を利用することができる。
【意見】
以下のように、適用されうる権利制限規定として、「検討過程における利用（法第 30 条の 3）」も列挙すべきである。
本素案Ｐ34 にも「また、企業・団体等の内部において、生成物を生成することについては、生成物が既存著作物と類似している検討過程における利用（法第 30 条の 3）の適用が考えられる。」との記載がある。
【修正案】
ウ 権利制限規定の考え方（前略）○ こうした権利制限規定としては、AI と著作権の関係においてその適用があり得る、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（法第 30 条の４）や電子計算機による情報処理及びその結果の提供に付随する軽微利用等（法第 47 条の５）のほか、私的使用のための複製（法第 30 条）、引用（法第 32
条第１項）、検討過程における利用（法第 30 条の 3）、学校その他の教育機関における複製等（法第 35条）、営利を目的としない上演等（法第 38 条）といったものなどがあり、これらの権利制限規定の要件を満たす場合は、権利者の許諾を得ることなく著作物等を利用することができる。
・項目：２．検討の前提として, （１）, エ, （イ）（ウ）（本素案Ｐ6～7）■ 意見 3-(1)（イ）準拠法決定の問題に関する規定及び考え方（ウ）具体的な利用行為に関する準拠法決定【意見】
AI と著作権の関係を考えるに際して、著作物のどのような利用行為に日本著作権法が適用されるか（準63拠法決定の問題）は、AI 開発者・AI サービス提供者・AI 利用者全てにとって非常に重要な問題である。
日本著作権法は海外の著作権法とは異なる内容となっているが、いくら日本著作権法の解釈を精緻に示したとしても、著作物の利用行為に日本著作権法が適用されるか否かが曖昧であれば、AI 開発者・AI サー
ビス提供者・AI 利用者にとっての予見可能性が損なわれ、ひいては AI の開発や利用に大きな障害となるからである。
したがって、本素案においても、その点についての予見可能性を高めるべく、準拠法の問題について、なるべく具体的・分かり易い記載をすべきである。
なお、準拠法については、「令和３年度産業経済研究委託事業（海外におけるデザイン・ブランド保護等新
たな知財制度上の課題に関する実態調査）調査報告」別紙２「新たな知財制度上の課題に関する研究会報告書」（令和 4 年 2 月新たな知財制度上の課題に関する研究会、以下「研究会報告書」という）https://www.meti.go.jp/policy/economy/chizai/chiteki/pdf/reiwa3_itaku_designbran
d.pdf
において精緻な検討が行われているため参考にされたい。
「（イ）準拠法決定の問題に関する規定及び考え方」については、以下のように修正すべきと考える。
主な修正点及び修正理由は以下のとおりである。
▼ 修正点 1
本素案では「AI 学習のための学習データ収集を行うプログラムが我が国内に所在するサーバー上で稼働しており、この収集に伴う既存の著作物等の複製を行っていること」と記載されているが、著作物の利用行為（複製等）が行われている場所と、当該利用行為を行う指令を発するプログラムの所在場所とは無関係ではないかと思われる。
たとえば、「AI 学習のための学習データ収集を行うプログラムが日本国外に所在するサーバー上で稼働」
して、当該プログラムの指令に従って既存著作物の複製行為が日本国内のサーバー上で行われる」こともありうる。
そのため、上記修正点 1 のとおり修正した。
▼ 修正点 2 及び 3
まず、生成・利用段階においては、AI 生成物の「生成」と「利用」を明確に分けて検討する必要がある。
本素案Ｐ32 でも「オ 利用行為が行われた場面ごとの判断について○ 生成・利用段階においては、生成と利用の場面それぞれで故意又は過失の有無について判断は異なり得ると考えられる。また、生成時の複製については権利制限規定の範囲内であったとしても、生成物の譲渡や公衆送信といった利用時には、権利制限規定の範囲を超える行為として、著作権侵害となる場合があるため留意が必要である。」と記載されている。
この点は準拠法について検討する際にも当然あてはまるが、本素案では「生成」行為に関する準拠法についての記載しか存在しない。そのため、「利用」に関する準拠法についての記載として修正点 3 を追記した。
▼ 修正点 464

修正点 1 と裏返しの話ではあるが、AI 開発者等の予測可能性を高める見地から「学習対象著作物が提供されているサイト等の運営者の所在地や、学習対象著作物が提供されているサイトのサーバー所在地は、「当該著作物の利用行為地」とは言えないことから、学習対象著作物の利用行為の準拠法選択に際して考慮されない。」点についても明記すべきである。
その観点から修正点 4 を追記した。なお、研究会報告書 25 頁に同趣旨の記載がある。

・項目：２．検討の前提として, （１）, エ, （イ）（ウ）（本素案Ｐ6～7）■ 意見 3-(2)（イ）準拠法決定の問題に関する規定及び考え方（ウ）具体的な利用行為に関する準拠法決定【意見】
意見 3-(1)として別途提出【修正案】（イ）準拠法決定の問題に関する規定及び考え方○ この点に関して、我が国に適用される法令及び条約、並びにこれに基づく我が国における国際私法の考え方に照らすと、準拠法決定の問題については以下のように考えられる。
○ まず、著作権侵害に基づく損害賠償請求については、著作権侵害は民法上の不法行為となることを踏
まえ、法の適用に関する通則法（平成 18 年法律第 78 号）第 17 条の規定から、原則として、加害行為の「結果発生地法」が準拠法となる。そして加害行為の「結果発生地」については、一般的に、「加害行為による直接の法益侵害の結果が現実に発生した地のことであり、基本的には、加害行為によって直接に侵害された権利が侵害発生時に所在した地を意味する」と指摘されている。そして、裁判例を踏まえると、著作権侵害に関する「加害行為の結果が発生した地」は、主に利用行為地が想定されていると考えられる。
○ また、著作権侵害に基づく差止請求については、ベルヌ条約第５条第２項第３文の規定から 7、当該利用行為について実体法上の権利保護を与えている国の法令としての「保護国法」が、当該利用行為についての準拠法となるとする考え方がある。そして一般的に、保護国法とは利用行為地国の法をいうと考えられる。
（ウ）具体的な利用行為に関する準拠法決定○ これらの規定及び考え方を踏まえると、ある著作権侵害の結果が発生した地（当該著作物の利用行為が行われた地）が日本国内であると評価される場合は、当該利用行為に伴う著作権侵害に基づく損害賠償請求（及びその著作権侵害の成否に関する権利制限規定の適用）については、結果発生地法としての我が国の著作権法が適用されると考えられる。
○ また、ある著作物の利用行為が行われた地が日本国内であると評価される場合は、当該利用行為に伴う著作権侵害に基づく差止請求（及びその著作権侵害の成否に関する権利制限規定の適用）については、保65

護国法としての我が国の著作権法が適用されると考えられる。
○ 著作物等の利用行為に関する準拠法決定の問題は、最終的には個別・具体的な事案に応じて、裁判所において判断されることとなるが、上記のような考え方を踏まえると、例えば、以下のような事情があることは、当該著作物の利用行為法律関係について、我が国の著作権法が適用される可能性を高める一要素になると考えられる。
・ 生成 AI の学習・開発段階において、AI 学習のための学習データ収集行為が収集を行うプログラムが我が国内に所在するサーバー上で行われており稼働しており、この収集に伴う既存の著作物等の複製を行っていること（修正点 1）・ 生成 AI による AI 生成物の生成・利用段階のうち「AI 生成物の生成」についておいて、生成 AI プログ
ラム が我が国内に所在するサーバー上で稼働しており、既存の著作物等を含む AI 生成物を生成していること（修正点 2）
・ 生成 AI による AI 生成物の生成・利用段階のうち「AI 生成物の利用」について AI 生成物の複製・公衆送信行為が我が国内に所在するサーバー上で行われていること（修正点 3）・ 生成 AI による AI 生成物の生成・利用段階において、インターネット上で提供される生成 AI サービスが、我が国内のユーザーに向けて既存の著作物等を含む AI 生成物を公衆送信していること○また、上記のような考え方を踏まえると、以下のことを指摘することができる。
・ 学習対象著作物が提供されているサイト等の運営者の所在地や、学習対象著作物が提供されているサ
イトのサーバー所在地は、「当該著作物の利用行為地」とは言えないことから、学習対象著作物の利用行為の準拠法選択に際して考慮されない。（修正点 4）
・項目：３．生成 AI の技術的な背景について, （１）, イ, ウ
（本素案Ｐ10～11）■ 意見 4
イ 生成 AI の開発の概略
生成 AI の開発は、機械学習のうちの深層学習と言われる手法等により、大量かつ多様なデータを情報解
析し、データから読み取れる多数のパターンやルール、傾向等を学習させ、指示に対して、的確な出力を予測できるように調整を行うことで進められる。
ウ 生成 AI が生成物を生成する機序の概略
生成 AI では、入力された指示を情報解析し得られた結果と、その生成 AI が学習したパターンやルール、傾向等に基づき、生成物を生成することとなる。この際の生成については、通常、学習データの切り貼りではないとされる。
【意見】
文意の明確化のために以下のとおり修正すべきである。
【修正案】
イ 生成 AI の開発の概略
生成 AI の開発は、機械学習のうちの深層学習と言われる手法等により、大量かつ多様な学習用データを66

情報解析し、当該データから読み取れる多数のパターンやルール、傾向等を学習させ、指示に対して、的確な出力を予測できるように生成 AI 内のパラメーターの調整を行うことで進められる。
ウ 生成 AI が生成物を生成する機序の概略
生成 AI では、生成 AI 内のパラメーター（このパラメーターには学習結果としてのパターンやルール、傾向等が反映されている）を利用して入力指示を情報解析することで AI 生成物を生成している。この際の AI
生成物の生成行為は、通常、学習データの切り貼りではないとされる。
・項目：３．生成 AI の技術的な背景について, （２）（本素案Ｐ11）■ 意見 5（２）生成 AI に関する新たな技術
AI 技術の進展とともに、生成 AI に関する様々な新たな技術も登場してきた。著作権に特に関係しうるものとしては、例えば、以下のようなものがある。
1 生成 AI の開発の際に用いられなかったデータであっても、生成 AI への指示と関連するデータを検索・収集し、当該指示と合わせて生成 AI への入力として扱い、出力の予測を行う技術【意見】
文意の明確化のために以下のとおり修正すべきである。
【修正案】（２）生成 AI に関する新たな技術
AI 技術の進展とともに、生成 AI に関する様々な新たな技術も登場してきた。著作権に特に関係しうるものとしては、例えば、以下のようなものがある。
1 生成 AI の学習開発の際に用いられなかったデータであっても、生成 AI への指示と関連するデータを検索・収集し、当該指示と合わせて生成 AI への入力として扱い、出力の予測を行う技術
・項目：５．各論点について, （１）, ア, （イ）（本素案Ｐ15）■ 意見 6（イ）議論の背景○ 近時の生成 AI 技術の進展は著しく、また、その普及は事業者にとどまらず一般市民の間にも広く進んでいる。このような状況の中で、法第 30 条の４の適用範囲等の、同条の解釈が具体的に問われる場面も増加していることから、現時点では、特に生成 AI に関する同条の適用範囲等について、再整理を図ることが必要である。
○ この点に関して、法第 30 条の 4 は生成 AI のみならず、技術革新に伴う著作物の新たな利用態様に柔軟に対応できる権利制限規定として設けられたものであり、例えば、生成 AI 以外の AI（認識、識別、人の判断支援等を行う AI）を開発する学習のための著作物の利用、技術開発・実用化試験のための著作物の利用、プログラムのリバース・エンジニアリング等の行為も権利制限の対象とするものである。
67

○ そのため、再整理を行うに当たっては、上記のように様々な技術革新に伴う著作物の新たな利用態様
が不測の悪影響を受けないよう留意しつつ、生成 AI 特有の事情について議論することが必要である。
【意見】
上記本素案の内容には全面的に賛同する。
しかし、本素案における各論の記載は「再整理を行うに当たっては、上記のように様々な技術革新に伴う著作物の新たな利用態様が不測の悪影響を受けないよう留意」しているようには思われない記載が散見される。
例えば、本素案 22 頁には、著作権法 30 条の 4 ただし書の解釈において、報道機関等が提供するデー
タベース著作物との市場衝突を問題とし、一定の技術的な回避措置が講じられている場合に、著作権法 30条の 4 ただし書に該当し著作権侵害に該当する旨の記載がある。
本素案のこの記載は慎重に読めば、相当に限定された場面についての記述であることがわかるが（詳細は後述）、本素案にこのような記載があることによって、当然のことながら、各報道機関は、本素案記載の行為に必ずしもあてはまらない著作物の利用行為についても、著作権侵害であると主張してその利用を広く制限する主張をすることになろう。
これは、本小委員会第 3 回に提出された、一般社団法人新聞協会作成資料「生成 AI による報道コンテン
ツ利用に対する意見」において「著作権法「30 条の 4」の改正が必要ではないか」「AI による「学習」を著作権者が拒否できる、もしくは、利用時には許諾を得る仕組みの整備が必要」と明言していることからも容易に予想できる。
その結果、生成 AI の学習目的に限らない著作物の非享受利用（例えば、ウェブ上のデータを利用した自然言語研究等）にも著しい萎縮効果が生じることは自明である。
それらの利用行為が著作権侵害に該当するかが裁判で争われれば著作権侵害に該当しないと判断される場合も多いと思われるが、被疑侵害者として警告を受けた著作物の利用者が、全て司法手続きに持ち込む
ことを選択するわけではない。
繰り返しになるが、本素案の記載内容は実務的に非常に大きな影響力を持つことことから、著作権侵害に該当しない著作物の利用について、本来意図していない大きな萎縮効果を及ぼす可能性があることを十分に認識した、慎重な記載が必要である。
・項目：５．各論点について, （１）, イ, （イ）, 脚注 13（本素案Ｐ16）■ 意見 7
脚注 13
なお、法第 30 条の４に規定する「享受」の対象について、同条では上記のとおり「当該著作物」と規定していることから、表現された思想又は感情の享受目的の有無が問題となるのは、同条による権利制限の対象となる当該著作物（例：AI 学習のため複製等される学習用データ）についてであり、これ以外の他の著作物について享受目的の有無が問題となるものではない。そのため、例えば、AI 学習を行う者が、生成 AI による生成物を観賞して楽しむ等の目的を有していたとしても、これによって開発・学習段階における法第30 条の４の適用が否定されるものではないと考えられる。

68

【意見】
文意の明確化のために以下のとおり修正すべきである。
【修正案】
脚注 13
なお、法第 30 条の４に規定する「享受」の対象について、同条では上記のとおり「当該著作物」と規定していることから、表現された思想又は感情の享受目的の有無が問題となるのは、同条による権利制限の対象となる当該著作物（例：AI 学習のため複製等される学習用データ）についてであり、これ以外の他の著作物について享受目的の有無が問題となるものではない。そのため、例えば、AI 学習を行う者が、生成 AI による生成物（ただし学習対象著作物と同一・類似ではない生成物に限る）を観賞して楽しむ等の目的を有していたとしても、これによって開発・学習段階における法第 30 条の４の適用が否定されるものではないと考えられる。
・項目：５．各論点について, （１）, イ, （イ）（本素案Ｐ17）■ 意見 8
AI 学習のために用いた学習データに含まれる著作物の創作的表現を出力させる意図は有していないが、既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物の創作的表現の全部又は一部を、生成 AI を用いて出力させることを目的として、著作物の内容をベクトルに変換したデータベースを作成する等の、著作物の複製等を行う場合。
（例）以下のような検索拡張生成（RAG）のうち、生成に際して著作物の創作的表現の全部又は一部を出力させることを目的としたもの（なお、RAG については後掲（１）ウも参照）
・ インターネット検索エンジンであって、単語や文章の形で入力された検索条件をもとにインターネット上の情報を検索し、その結果をもとに文章の形で回答を生成するもの
・ 企業・団体等が、単語や文章の形で入力された検索条件をもとに企業・団体等の内部で蓄積されたデー
タを検索できるシステムを構築し、当該システムが、検索の結果をもとに文章の形で回答を生成するもの【意見】（1） 記載位置について
上記記載は内容については概ね異論はないが「（1） 開発・学習」の部分に記載されている点について異議がある。
上記記載は、対象著作物の利用に際して享受目的が併存されると評価される場合の一例として「生成AI の「生成・利用」段階において既存著作物を生成 AI に入力する際に、当該既存著作物の全部または一部を生成 AI を用いて出力させることを目的として、当該入力に必要な著作物を複製等を行う行為」を例示するものである。
当該行為について、対象著作物の利用に際して享受目的が併存されると評価され、その結果 30 条の 4が適用されないとする点には異論はないが、当該利用行為は「（1） 開発・学習」段階における著作物の利用ではなく、「（2） 生成・利用」段階における著作物の利用である。
69

したがって、後述の「（1） ウ」とあわせて「（2） 生成・利用」段階に記載位置を移動させるべきである。
そうでないと、上記記載が、RAG に関して「（1） 開発・学習」段階における著作物の利用行為、具体的には、RAG に用いられる生成 AI モデルの学習（ここでいう学習とは、AI モデル内のパラメーターを物理的に更新する行為を言う）のことについての記載であると誤解されかねない。
（2） 記載内容について
文意の明確化のために以下のとおり修正すべきである。
【修正案】
AI 学習のために用いた学習データに含まれる著作物の創作的表現を出力させる意図は有していないが、既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物を生成 AI に入力し、当該著作物の創作的表現の全部又は一部を、生成 AI を用いて出力させることを目的として、著作物の内容をベクトルに変換したデータベースを作成する等の、著作物の複製等を行う場合。
（例）以下のような検索拡張生成（RAG）のうち、生成に際して著作物の創作的表現の全部又は一部を出力させることを目的としたもの（なお、RAG については後掲（１）ウも参照）
・ インターネット検索エンジンであって、単語や文章の形で入力された検索条件をもとにインターネット上の情報を検索し、検索条件及び当該検索結果をもとに文章の形で回答を生成するもの
・ 企業・団体等が、単語や文章の形で入力された検索条件をもとに企業・団体等の内部で蓄積された著作物データを検索できるシステムを構築し、当該システムが、当該検索の結果をもとに文章の形で回答を生成するもの
・項目：５．各論点について, （１）, イ, （イ）（本素案Ｐ17）■ 意見 9○ 近時は、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て追加的な学習を行うことで、当該作品群の影響を強く受けた生成物を生成することを可能とする行為が行われており、このような行為によって特定のクリエイターの、いわゆる「作風」を容易に模倣できてしまうといった点に対する懸念も示されている。
この点に関して、生成 AI の開発・学習段階においては、当該作品群は、表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該クリエイターのいわゆる「作風」を共通して有しているにとどまらず、創作的表現が共通する作品群となっている場合もあると考えられる。このような場合に、意図的に、当該創作的表現の全部又は一部を生成 AI によって出力させることを目的とした追加的な学習を行うため、当該作品群の複製等を行うよ
うな場合は、享受目的が併存すると考えられる。
また、生成・利用段階においては、当該生成物が、表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該作品群のいわゆる「作風」と共通しているにとどまらず、表現のレベルにおいても、当該生成物に、当該作品群の創作的表現が直接感得できる場合、当該生成物の生成及び利用は著作権侵害に当たり得ると考えられる。
【意見】70

まず「開発・学習段階」については、非享受目的併存の判断に際して、「結果的にどのような AI 生成物が生成されたか」ではなく「どのような AI 生成物を作成する目的を有して開発・学習行為を行ったか」が問題となる（その点については、本素案 18 頁「○ なお、生成・利用段階において」に明記されている）が、本素案の上記記載では、その点が判りにくい。
また、著作権法の原則である「作風のようなアイデアは著作物ではなく著作権法では保護されない」という点を、まず最初に確認し（その点については、本素案 4 頁「ア 著作権法で保護される著作物の範囲」にも明記されている）、その後に例外について記載すべきであるため、以下のように修正すべきである。
【修正案】○ 近時は、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て追加的な学習を行うことで、当該作品群の影響を強く受けた生成物を生成することを可能とする行為が行われており、このような行為によって特定のクリエイターの、いわゆる「作風」を容易に模倣できてしまうといった点に対する懸念も示されている。
この点に関して、生成 AI の開発・学習段階においては、表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該
クリエイターのいわゆる「作風」を共通して有している生成物を作成する目的を有するに過ぎない場合には、そのための追加的な学習行為は著作権侵害に該当しない。
一方、それにとどまらず、意図的に、当該作品群に共通する創作的表現がある場合において、当該創作的表現の全部又は一部を生成 AI によって出力させることを目的とした追加的な学習を行うため、当該作品群の複製等を行うような場合は、享受目的が併存すると考えられる。
また、生成・利用段階においては、当該生成物が、表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該作品群のいわゆる「作風」と共通しているにとどまらず、表現のレベルにおいても、当該生成物に、当該作品群の創作的表現が直接感得できる場合、当該生成物の生成及び利用は著作権侵害に当たり得ると考えられる。
・項目：５．各論点について, （１）, ウ（本素案Ｐ18～19）■ 意見 10【意見】（1） 記載位置について
RAG について「（1） 開発・学習」の部分に記載されている点について異議がある。
RAG はあくまで「生成・利用」段階における著作物の利用行為であるから、「（2） 生成・利用」段階に記載
位置を移動させるべきである。
（2） 記載内容について
・ RAG において、生成 AI の開発・学習行為が行われるとは限らないため、RAG においてそれらの行為が行われることが前提であるかのような記述は削除すべきである。
・ RAG における著作物の利用行為について正確に記述すると、「RAG における生成 AI からの回答において、当該複製等に用いられた著作物の創作的表現の全部又は一部を出力することを目的としたもので71

ある場合には、当該出力目的のために既存の著作物を収集・蓄積する行為は享受目的が併存するため 30
条の 4 は適用されない」ということであるため、その点を明確化するべく修正すべきである。
・ 「○ また、RAG 等のために行うベクトルに変換したデータベースの作成等に伴う、既存の著作物の複製又は公衆送信については、同条第２項に定める準備行為として、権利制限規定の適用を受けることが考えられる。」については、あくまで「生成 AI からの回答・出力が 47 条の 5 第 1 項第 1 号または第 2 号に定める要件を満たす場合」においての、その準備行為に関する記述である。この記述について「○」が冒頭に記載されていると、1 つ目の「○」2 つ目の「○」と並列の位置づけに見えるため、「○」部分を削除して記載を以下のように修正すべきである。
【修正案】
ウ 検索拡張生成（RAG）等について○ 検索拡張生成（RAG）その他の、生成 AI によって著作物を含む対象データを検索し、その結果を生成
AI に入力して要約や回答等を生成する手法（以下「RAG 等」という。）については、これを実装しようとする
場合、既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物の内容を収集したり、当該著作物をベクトルに変換したデータベースを作成する等の行為に伴う著作物の複製等が生じ得る。
このような場合、収集・蓄積対象となる既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータが著作物を含
まないものであれば著作権法上の問題は生じないが、他方、既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに著作物が含まれる場合、著作物の内容をベクトルに変換したデータベースの作成等に伴う著作物の複製等が、RAG における生成 AI からの回答において、当該複製等に用いられた著作物の創作的表現の全部又は一部を出力することを目的としたものである場合には、当該複製等は、非享受目的の利用行為とはいえず、法第 30 条の４は適用されないと考えられる。
○ 他方で、RAG 等による回答の生成・利用に際して既存の著作物を利用することについては、法第 47
条の５第１項第１号又は第２号の適用があることが考えられる。
ただし、この点に関しては、法第 47 条の５第１項に基づく既存の著作物の利用は、当該著作物の「利用に供される部分の占める割合、その利用に供される部分の量、その利用に供される際の表示の精度その他の要素に照らし軽微なもの」（軽微利用）に限って認められることに留意する必要がある。また、同項に基づく
既存の著作物の利用は、同項各号に掲げる行為に「付随して」行われるものであることが必要とされているように、既存の著作物の創作的表現の提供を主たる目的とする場合は同項に基づく権利制限の対象となるものではない、ということにも留意する必要がある。
そのため、RAG 等による生成に際して、「軽微利用」の程度を超えて既存の著作物を利用するような場合
は、法第 47 条の５第１項は適用されず、原則として著作権者の許諾を得て利用する必要があると考えられる。
なお、このような、法第 47 条の５第１項が適用される、「軽微利用」等の要件を満たす回答が行われる
RAG 等において、当該 RAG等のために行うベクトルに変換したデータベースの作成等に伴う、既存の著作物の複製又は公衆送信については、同条第２項に定める準備行為として、権利制限規定の適用を受けることが考えられる。
・項目：５．各論点について, （１）, ウ, 脚注 1672

（本素案Ｐ18）■ 意見 11
脚注 16 これに対して、RAG 等であっても、対象データに著作物を含むが回答の生成に際して既存の著作物の創作的表現を出力することを目的としないものである場合は、その開発のために行う著作物の複製等について、非享受目的の利用行為として法第 30 条の４が適用され得ると考えられる。
【意見】・ RAG が生成 AI に既存著作物を入力する仕組みであることを明確化すべきである。
・ 「開発」という表現が用いられているが、これだと AI の学習のことと混同される可能性がある。そのため、本文中の他の記載と平仄を合わせて「既存の著作物の内容をベクトルに変換したデータベースを作成する等の行為に伴う著作物の複製等」とすべきである。
・ 「非享受目的の利用行為として法第 30 条の４が適用され得ると考えられる。」との記載があるが「適用され得る」という表現が曖昧であるため以下のように修正すべきである。
【修正案】
脚注 16 これに対して、RAG 等であっても、生成 AI への入力データに既存の著作物を含むが、回答の生成に際して、当該既存の著作物の創作的表現を出力することを目的としないものである場合は、既存の著作物の内容をベクトルに変換したデータベースを作成する等の行為に伴う著作物の複製等について、非享受目
的の利用行為として法第 30 条の４が適用されと考えられる。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （イ）（本素案Ｐ20～21）■ 意見 12-(1)（イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて【意見】
上記記載は、素案（令和 5 年 12 月 20 日版）及び素案（令和 6 年 1 月 15 日版）から加筆・削除されている部分があるが、以下の点について異議がある。
・ 素案（令和 5 年 12 月 20 日版）では「また、既存の著作物とアイデア等が類似するが、表現として異なる生成物が市場において取引されたとしても、これによって直ちに当該既存の著作物の取引機会が失われるなど、市場において競合する関係とはならないと考えられる。」と記載されていたが、現行本素案ではその部分が削除されている。
しかし、同記載部分は著作権法の原則として当然の内容であり、かつそれに続く記載部分「○ 著作権法が保護する利益でない・・・・」を導く重要な部分である。したがって削除すべきでない。
・ 「○ 著作権法が・・」の部分は、素案（令和 5 年 12 月 20 日版）では「○ そのため、著作権法が・・・」と記載されていたが、現在の本素案では「そのため」が削除されている。しかし、「○ 著作権法が・・」の部分
は、その前の部分の記載を受けている内容であることが明らかであるため、「そのため」がないと両者の関係性が不明確になる。したがって「そのため」は削除すべきでない。
73

・ 「他方で、この点に関しては、特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまうような事態が生じる場合、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に該当し得ると考える余地があるとする意見が一定数みられた。」の部分については、素案（令和 6 年 1 月 15 日版）にはなかった記載である。
この部分は、立法論としてはともかく、現行著作権法の解釈とは全く整合しない内容であり、現行著作権法の解釈指針を示すという本素案の位置づけからすると記載すべきではない。
そもそも「特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまうような事態」は著作権法が保護している利益が侵害されている事態でもないし、著作権法の解釈によってコントロー
ルできるものではない。
・ 「○ なお、この点に関しては」については、学習段階における既存著作物の利用の問題と、AI 生成物の生成・利用段階における既存著作物の利用の問題が混在して記載されているため非常に判りにくい。そのため意見 12-(2)のように修正すべきである。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （イ）（本素案Ｐ20～21）■ 意見 12-(2)（イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて【意見】
意見 12-(1)として別途提出【修正案】（イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて○ 本ただし書において「当該著作物の」と規定されているように、著作権者の利益を不当に害することとなるか否かは、法第 30 条の４に基づいて利用される当該著作物について判断されるべきものと考えられる。
（例）AI 学習のための学習データとして複製等された著作物○ 作風や画風といったアイデア等が類似するにとどまり、既存の著作物との類似性が認められない生成物は、これを生成・利用したとしても、既存の著作物との関係で著作権侵害とはならない。また、既存の著作物とアイデア等が類似するが、表現として異なる生成物が市場において取引されたとしても、これによって直ちに当該既存の著作物の取引機会が失われるなど、市場において競合する関係とはならないと考えられる。
○ そのため、著作権法が保護する利益でないアイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることにより、特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまうような事態が生じることは想定しうるものの、当該生成物が学習元著作物の創作的表現と共通しない場合には、著作権法上の「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」には該当しないと考えられる。
○ なお、この点に関しては、アイデアと創作的表現との区別は、具体的事案に応じてケースバイケースで判断されるものである。上記イ（イ）のとおり、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74

ータとして追加的な学習を行う場合、当該クリエイターの作風の模倣にとどまらず、創作的表現が共通する作品群を作成することを目的として行われる場合もあると考えられる。このような場合には、追加的な学習のために当該作品群の複製等を行うことにおいて享受目的が併存し得ることや、生成・利用段階において、生成物に当該作品群の創作的表現が直接感得でき、著作権侵害に当たり得ることに配意すべきである。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （ウ）（本素案Ｐ21～22）■ 意見 13-(1)（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について（略）○ この点に関して、上記の例で示されている「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理した
データベースの著作物」としては、DVD 等の記録媒体に記録して提供されるもののみならず、インターネッ
ト上でファイルのダウンロードを可能とすることや、データの取得を可能とする API（ApplicationProgramming Interface）の提供などにより、オンラインでデータが提供されるものも含まれ得ると考えられる。
○ また、「当該データベースを（……）複製等する行為」に関しては、データベースの著作権は、データベースの全体ではなくその一部分のみが利用される場合であっても、当該一部分でも創作的表現部分が利用されれば、その部分についても及ぶ（加戸守行『著作権法逐条講義 七訂新版』（公益社団法人著作権情報セン
ター、2021 年）142 頁参照）とされている。
○ これを踏まえると、例えば、インターネット上のウェブサイトで、ユーザーの閲覧に供するため記事等が提供されているのに加え、データベースの著作物から容易に情報解析に活用できる形で整理されたデータを取得できる API が有償で提供されている場合において、当該 API を有償で利用することなく、当該ウェブサイトに閲覧用に掲載された記事等のデータから、当該データベースの著作物の創作的表現が認められる一定の情報のまとまりを情報解析目的で複製する行為は、本ただし書に該当し、同条による権利制限の対象とはならない場合があり得ると考えられる。
脚注 22
API により提供されているのが「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」に該当するか否か、及び、本ただし書法第 30 条の４ただし書に該当するか否かについては個別の事例に応じた検討が必要となるが、具体例としては、学術論文の出版社が論文データについてテキスト・
データマイニング用ライセンス及び API を提供している事例や、新聞社が記事データについて同様のライセ
ンス及び API を提供している事例等がある。もっとも、テキスト・データマイニング用ライセンス及び API を提供しているとしても、当該 API が「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」に当たるとは限らないといった意見もあった。
【意見】
素案の上記記載部分は、脚注 21 に記載があるとおり、「基本的な考え方」で既に示している「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」（以下「情報解析用 DB の著作物」という）の例についての具体的な考え方に関する記載とされているが、現実的にほぼあり得ない行為が「ただし75書き」に該当するとする記載であり、権利者による過剰な権利行使、及び AI 開発者・AI サービス提供者に大きな萎縮的効果を及ぼす。
したがって、上記記載については削除するか、記載内容を大幅に変更すべきである。
以下、まず理由を述べ、その上で、具体的な修正案について提案する。
（1） 「（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について」記載の行為の具体的意味同部分に記載されている内容を分説すると以下のとおりとなる。
1 「情報解析用 DB の著作物」（「被侵害著作物」）の利用市場が存在している場合において
2 ウェブサイトに閲覧用に掲載された記事等のデータ（「利用対象著作物」）の非享受目的利用行為（APIを有償で利用せずにクローリング等の複製行為等）により
3 1 の情報解析用 DB の著作物と共通する創作的表現を有する複製物・翻案物が生成され
4 その結果、1 の DB の著作物の著作物の将来における潜在的販路が阻害される
しかし、1, 2, 3 の要件を満たすことは理論上は考えられるが、実際にはほぼあり得ない。以下詳述する。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （ウ）（本素案Ｐ21～22）■ 意見 13-(2)（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について【意見】（意見 13-(1)の つづき）
（2） API により有償提供されているのが「情報解析用 DB の著作物」ではなく単なる DB の場合（上記
1 の要件を満たさない場合）
ここでいう「情報解析用 DB の著作物」とは、単なる DB ではなく「DB の著作物」である必要がある。
また、単なる「データ分析」を目的する DB の著作物ではなく、データの分量、データの品質、データの前処理、アノテーションなどの点において「AI モデル生成のための」情報解析用といえる DB の著作物だけが対象である。
そして、API により有償提供されているのが「情報解析用 DB の著作物」ではなく単なる DB の場合
や、「情報解析用 DＢの著作物」であっても「AI モデル生成のための DB の著作物』でない場合は、そもそも「被侵害著作物」が存在しない、あるいは当該「被侵害著作物の市場が害される関係にない」ので、1 の要件を満たさず、ただし書に該当することはない。
なお、「前田健「生成 AI における学習用データとしての利用と著作権」（有斐閣オンライン L2312004）（2024 年 1 月 29 日）注 16 では「他の目的で構築されたデータベースが、情報解析に用いることが可能であるといった程度では、当該データベースを、情報解析を行う者の用に供するために作成されたデータベースと認定することは難しいと思われる。したがって、そのようなデータベースにつき、学習用データとして利用するためにライセンスを行っていたとしても、その点自体は 30 条の 4 の適用を否定する根拠とならない。」とされている。
76

実際には、報道機関が提供している DB については 1 の要件を満たさない例が多いと思われる。
本素案脚注 22 には、「具体例」として「学術論文の出版社が論文データについてテキスト・データマイニン
グ用ライセンス及び API を提供している事例や、新聞社が記事データについて同様のライセンス及び API
を提供している事例」が「データベース著作物」の提供の具体例としてあげられてるが、これは通常は DB ではあるが、情報の選択における創作性を欠き、DB 著作物ではないことがほとんどだと思われる。これらのDB には網羅性・悉皆性が求められ、情報の選択における創作性はむしろ「ない」ことが求められるためである。
したがって、例を脚注に記載するのであれば、DB 著作物に該当する具体例及び当該具体例が DB 著作物に該当する理由を記載するか、あるいはその点を明示できないのであれば脚注の当該部分を削除すべきである。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （ウ）（本素案Ｐ21～22）■ 意見 13-(3)（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について【意見】（意見 13-(1), (2)の つづき）
（3） 当該 DB 著作物の「創作的表現」が利用されていない場合（1 の要件を満たすが 3 の要件を満たさない場合）
仮に API により提供されているのが単なる DB ではなく DB 著作物であったとしても、2 により当該
DB 著作物の「創作的表現」が利用されていなければ、3 の要件を満たさないことになる。
そして、2 により、ウェブサイトに閲覧用に掲載された個々の記事等のデータを、API を経由せずに収集して、その結果、1 の DB 著作物が有する「情報の選択における創作性」を有する DB 著作物を生成するよ
うな「偶然」はおよそ起こりえない。
例えば報道機関が提供する記事 DB で考えてみると、当該記事 DB に含まれている個々のデータは「過去の記事」であるから、仮に当該記事 DB が情報解析用 DB 著作物に該当するとしても、それは、当該「過去の記事」の選択に創作性がある場合である。
そして、当該記事 DB（情報解析用 DB 著作物）内に含まれていない、ウェブサイトに閲覧用に掲載された記事等のデータを、API を経由せずに個別にスクレイピングして情報解析用 DB 著作物を作成する行為を行った場合、「ウェブ上の個々の記事のスクレイピングにより作成された DB 著作物」が、「API 経由で提供されている DB 著作物」の創作性を利用することはあり得ない。
本素案の（ウ）部分は、結局のところ、「ある情報解析用 DB 著作物が存在する場合に、当該 DB 著作物に将来含まれる可能性がある個々のデータを収集する行為」について 30 条の 4 ただし書に該当し著作権侵害に該当するとするものであり、現行著作権法の解釈として妥当でないことは明らかである。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （ウ）（本素案Ｐ21～22）■ 意見 13-(4)77

（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について【意見】（意見 13-(1), (2), (3)のつづき）（4）AI 開発者におけるクローリングに際しての予測可能性を大きく損ない深刻な萎縮効果をもたらす
本素案の（ウ）部分を前提とすると、ある報道機関が公開しているウエブサイト上の個々の記事をクローリングしようとする AI 開発者は、30 条の 4 但し書きに該当することを避けようと思えば、当該報道機関が提供している DB について、当該 DB が「情報解析用 DB の著作物」に該当するか、及び、個々の記事のクローリングにより当該 DB の「情報の選択における創作性」を利用することになるかを予測・検討したうえでクローリングを行わなければならないことになる。
しかし、そのような予測・検討はおよそ不可能である。
このような予測・検討を AI 開発者に強いることは、結局の所、データ収集についての深刻な萎縮効果をもたらすこととなり妥当ではない。
（5） 「基本的な考え方」の例との大きな違い
本素案は、脚注 21 において、「（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について」について、「基本的な考え方」で既に示している「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」の例についての具体的な考え方に関する記載としているが誤った記載である。
すなわち、「基本的な考え方」で既に示している「大量の情報を・・データベースの著作物」の例は、あくまで当該情報解析用データベース著作物に利用者が直接アクセスして、当該 DB 著作物の創作的表現部分を利用する行為についての記述である。
一方、（ウ）及び後記（エ）は、当該情報解析用データベース著作物に直接アクセスして当該 DB 著作物の創作的表現部分を利用する行為ではなく、インターネット上のウェブサイトで、ユーザーの閲覧に供するため個々の記事等が提供されているのに加え、情報解析用 DB 著作物が提供されている場合において、前者のインターネット上の個々の記事の収集蓄積行為が、後者の情報解析用 DB 著作物の創作的表現部分の利用行為に該当しえるとするものである。
したがって、「データベースの著作物から容易に情報解析に活用できる形で整理されたデータを取得できる API が有償で提供されている場合において、当該 API を利用して、当該データベースの著作物にアクセスし、当該データベースの著作物の創作的表現が認められる一定の情報のまとまりを情報解析目的で複製する行為」について本ただし書に該当するとするのは理解できるが、本素案の記載には妥当ではない。
したがって、別途提出の（意見 13-(5)）のとおり修正すべきである。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （ウ）（本素案Ｐ21～22）■ 意見 13-(5)（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について

78

【意見】
意見 13-(1), (2), (3), (4)として関連意見を別途提出【修正案】（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について（略）○ この点に関して、上記の例で示されている「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理した
データベースの著作物」としては、DVD 等の記録媒体に記録して提供されるもののみならず、インターネッ
ト上でファイルのダウンロードを可能とすることや、データの取得を可能とする API（ApplicationProgramming Interface）の提供などにより、オンラインでデータが提供されるものも含まれ得ると考えられる。
○ また、「当該データベースを（……）複製等する行為」に関しては、データベースの著作権は、データベースの全体ではなくその一部分のみが利用される場合であっても、当該一部分でも創作的表現部分が利用されれば、その部分についても及ぶ（加戸守行『著作権法逐条講義 七訂新版』（公益社団法人著作権情報セン
ター、2021 年）142 頁参照）とされている。
○ これを踏まえると、例えば、データベースの著作物から容易に情報解析に活用できる形で整理された
データを取得できる API が有償で提供されている場合において、当該 API を利用して当該データベースの著作物にアクセスし、当該データベースの著作物の創作的表現が認められる一定の情報のまとまりを情報解析目的で複製する行為は、本ただし書に該当し、同条による権利制限の対象とはならない場合があり得ると考えられる。
脚注 22
API により提供されているのが「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」に該当するか否か、及び、本ただし書法第 30 条の４ただし書に該当するか否かについては個別の事例に応じた検討が必要となる。もっとも、テキスト・データマイニング用ライセンス及び API を提供しているとしても、当該 API が「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」に当たるとは限らないといった意見もあった。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （エ）（本素案Ｐ22～Ｐ23）■ 意見 14-(1)（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）【意見】
上記部分のうち「○そのため」以下の行為は、先ほどの「（ウ）」以上に、現実的にほぼあり得ない行為が「ただし書き」に該当するとするものであり、権利者による過剰な権利行使及び AI 開発者・AI サービス提供者に大きな萎縮的効果を及ぼす。
したがって、上記記載に関連する部分は、脚注を含めて全て削除すべきである。
79以下理由を述べる。
（1） 「（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）記載の行為の具体的内容
同部分に記載されている内容を分説すると以下のとおりとなる。
1 情報解析用 DB の著作物（「被侵害著作物」）が将来販売される可能性があり、その利用市場が存在す
る場合において2 技術的な学習防止措置が講じられた、ウェブサイトに閲覧用に掲載された記事等のデータ（「利用対象著作物」）の非享受目的利用行為により3 1 の情報解析用 DB の著作物と共通する創作的表現を有する複製物・翻案物が生成され
4 その結果、1 の DB の著作物の将来における潜在的販路が阻害される
しかし、1, 2, 3, の要件を満たすことは、理論上は考えられるが、実際にはあり得ない。
（2） 将来販売を予定されているのが DB 著作物ではなく単なる DB の場合（上記 1 の要件を満たさない場合）
この場合は先述の（ウ）と同様、そもそも「被侵害著作物」が存在しないので、1 の要件を満たさず、ただし書に該当することはない。
なお、脚注 23 に、「AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置と、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物としての販売が併せて実施されている具体例」として挙げられている
例は、いずれもデータベースの著作物ではなく単なるデータベースが提供されているに過ぎない例であって、具体例として適切ではないため削除すべきである。
（3） 将来販売を予定されている DB 著作物の「創作的表現」が利用されていない場合（1 の要件を満たすが 3 の要件を満たさない場合）
仮に、将来販売される予定の DB が単なる DB ではなく情報解析用 DB 著作物であったとしても、2 の行為により当該 DB 著作物の「創作的表現」が利用されていなければ、3 の要件を満たさない。
たとえば「技術的な学習防止措置を講じられた、ウェブサイトに閲覧用に掲載された記事等のデータを収集して単なる DB を作成する場合」「技術的な学習防止措置を講じられた、ウェブサイトに閲覧用に掲載された記事等のデータを収集して DB 著作物を作成しているが、将来販売される予定の DB 著作物とは、情報の選択において異なる創作性を有する DB 著作物を作成している場合」は、3 の要件を満たさず、ただし書きに該当しない。
つまり「エ」についての本素案の記載は、技術的な学習防止措置を講じられた、ウェブサイトに閲覧用に記載された記事等のデータを収集・利用して、「将来販売される可能性のある情報解析用 DB の著作物」（つまり、現時点では未だこの世に存在していない DB の著作物）と、偶然同じ「情報の選択性」を有する DB の著作物を作成する場合を想定し、当該行為が 30 条 4 の但し書きに該当することするものである。
しかし、このような「偶然」は、実際にはおよそあり得ない。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （エ）（本素案Ｐ22～Ｐ23）80

■ 意見 14-(2)（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）【意見】（意見 14-(1)のつづき）（4） 本素案記載は現行法上の解釈を大きく逸脱している
本素案記載を前提とすると、権利者としては、「AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられていること」さえ立証すれば、「当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される」が推認されることになるため、AI 学習者側が「・・・データベースの著作物が将来販売される予定はない」ことを反証しなければならないことになるが、そのような反証は実際には不可能である。
したがって、本素案記載の上記部分

は、結局のところ、「権利者が”robots.txt”への記述等の「技術的な措置」を講じてさえいれば、ウェブサイト内のデータ収集行為について 30 条の 4 但書に該当することを主張できる」ことを意味していることになる。
しかし、かかる解釈は、当該「技術的な措置」に、著作権法 30 条 1 項 2 号や、同 47 条の 5 第 1 項・著作権法施行令第 7 条の 4 第 1 項ロ・著作権法施行規則第 4 条の 4 第 1 号のような明文規定もないまま、特別な法的効果を与えるものである。
本素案は「○ なお、このような技術的な措置が、著作権法に規定する「技術的保護手段」又は「技術的利用制限手段」に該当するか否かは、現時点において行われている技術的な措置が、従来、「技術的保護手段」又は「技術的利用制限手段」に該当すると考えられてきたものとは異なることから、今後の技術の動向も踏まえ検討すべきものと考えられる。」として、学習回避のための「技術的な措置」について現行著作権法上の「技術的保護手段」又は「技術的利用制限手段」に該当するか否かが不明確であることを自ら認めているにも関わらず、実質的にそのような効果をもたらす解釈を採用することは理解しがたい。
言い換えれば、本素案記載の解釈は、結局のところ、将来販売する予定の情報解析用 DB 著作物の保護を謳いながら、実際にはウェブサイトに閲覧用に記載された個々の記事等のデータの非享受利用を著作権侵害とするものであり、著作権法 30 条の 4 の解釈として妥当ではないことは明らかである。
もちろん ”robots.txt”への記述等がなされている場合に、当該記述等に現れた著作権者の意思をできる限り尊重すべきことについて異議はないし、当該措置を尊重する AI 学習者がいることも事実である（本素案Ｐ11 参照）が、当該「著作権者の意思」に反した場合に「著作権侵害に該当するという法的効果」を付与することがあってはならない。
この点については、素案自体が「このような権利制限規定一般についての立法趣旨、及び法第 30 条の４の立法趣旨からすると、著作権者が反対の意思を示していることそれ自体をもって、権利制限規定の対象から除外されると解釈することは困難である。」と明言しているところである。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （エ）（本素案Ｐ22～Ｐ23）■ 意見 14-(3)81

（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）【意見】（意見 14-(1), (2)のつづき）（5） 「将来発生する可能性のある著作物についての潜在的販路の阻害」の不合理性（エ）の記載は、「技術的な措置」が講じられた個々の Web 記事の収集行為が、「将来販売される予定があることが推認される情報解析用のデータベース著作物」（つまり現時点では存在しない著作物）の潜在的販路を阻害する行為とするものである。
これは、実質的には、現時点では存在しない、将来発生する可能性のある著作物についての著作権侵害を認める解釈であって妥当ではない。
確かに、著作物自体が未だに発生しておらず、かつ侵害行為も行われていない段階での予防請求を認めた裁判例は存在する（東京地判平 5・8・30 知的裁集 25 巻 2 号 380 頁（ウォール・ストリート・ジャーナル事件）。
この決定は、米国において日刊新聞 The Wall Street Journal（「本件新聞」）を継続して発行する X（債権者・被控訴人）が、わが国において本件新聞の記事を抄訳して紙面構成に対応して配列した文書（以下「本件文書」という）を募集した会員に作成・頒布する Y（債務者・控訴人）に対し、本件文書の作成・頒布は、債権者の本件新聞について有する編集著作権を侵害するとして申し立てた本件文書の作成・頒布の差止仮処分が認められた事案である。
この事件では、将来作成される著作物の編集著作権に基づく差止めの可否等が問題となり、差し止めが認められた。
しかし、この事件は、過去に具体的な編集著作権侵害行為が継続して行われていたことを根拠として、将来的に同様の著作権侵害が発生する可能性が相当高度であることを認め、その結果差止請求を認めたものにすぎず、一般化することはできない。現に同裁判例については、「被侵害著作物が未だ存在しない場合の差止請求は極めて例外的であり，同判決は一般化できないであろう」とされている（中山信弘 (東京大学名誉教授)／著『著作権法 第 3 版』（有斐閣、2020 年）727 頁）。
したがって、同裁判例を根拠として「将来発生する可能性のある著作物についての潜在的販路の阻害」行
為が 30 条の 4 ただし書に該当するとすることはできない。
以上の理由から、本素案の上記部分は別途提出の意見 14-(4)のとおり修正すべきである。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （エ）（本素案Ｐ22～Ｐ23）■ 意見 14-(4)（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）【意見】
意見 14-(1), (2), (3)として関連意見を別途提出
82

【修正案】（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）○ 著作権法上の権利制限規定は、文化的所産の公正な利用に配慮して、著作権者の許諾なく著作物を利用できることとするものである。また、こうした権利制限規定のうち、法第 30 条の４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行為については、著作物の表現の価値を享受して自己の知的又は精神的欲求を満たすという効用を得ようとする者からの対価回収の機会を損なうものではなく、著作権法が保護しようとしている著作権者の利益を通常害するものではないと考えられるため、当該行為については原則として権利制限の対象とすることが正当化できるものと考えられる」（「基本的な考え方」６頁）との観点から立法されたものである。
○ このような権利制限規定一般についての立法趣旨、及び法第 30 条の４の立法趣旨からすると、著作権者が反対の意思を示していることそれ自体をもって、権利制限規定の対象から除外されると解釈することは困難である。そのため、こうした意思表示があることのみをもって、法第 30 条の４ただし書に該当するとは考えられない。
○ 他方で、AI 学習のための著作物の複製等を防止するための、機械可読な方法による技術的な措置としては、現時点において既に広く行われているものが見受けられる。こうした措置をとることについては、著作権法上、特段の制限は設けられておらず、権利者やウェブサイトの管理者の判断によって自由に行うことが可能である。
（例）ウェブサイト内のファイル”robots.txt”への記述によって、AI 学習のための複製を行うクローラによるウェブサイト内へのアクセスを制限する措置（例）ID・パスワード等を用いた認証によって、AI 学習のための複製を行うクローラによるウェブサイト内
へのアクセスを制限する措置
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （オ）（本素案Ｐ23～Ｐ25）■ 意見 15-(1)（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて【意見】
上記「（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて」は、「エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について」（本素案Ｐ5）内の小項目であるから、「海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することが著作権法 30 条の 4 ただし書の『著作権者の利益を不当に害することとなる場合』に該当するか」についての記載である。
しかし、本素案では、その点についての結論が明記されておらず、記載の途中から、「AI 開発事業者等が規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性があるか」の論点にすり替わってしまっているため、その点を踏まえた整理・修正が必要である。
（1） 本素案の上記記載部分のうち、「○ インターネット上のデータが・・」から「○ AI 開発事業者や AI サ83

ービス提供事業者においては・・・・」の部分について内容としては大きな異議はない。
もっとも、先述のようにここで問題となっているのは「海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することが著作権法 30 条の 4 ただし書の『著作権者の利益を不当に害することとなる場合』に該当するか」である。
そして、現行著作権法の解釈及び本素案の記載を前提とすると、その点についての結論は『該当しない』である。
したがって、当該結論をまず明記すべきである。
その後に続く、「AI 開発事業者等が規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性があるか」の論点は、海賊版等からの学習目的複製が 30 条の 4 ただし書に該当するかとは異なる論点であり、両者を明確に区別する必要がある。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （オ）（本素案Ｐ23～Ｐ25）■ 意見 15-(2)（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて【意見】（意見 15-(1)のつづき）（2） 本素案の上記記載部分のうち、「○ 特に、ウェブサイトが海賊版等の権利侵害複製物を・・」「○ AI 開発事業者や AI サービス提供事業者が、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・・・」の部分及び脚注 26 について
当該部分では、「AI 開発事業者や AI サービス提供事業者が、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という事実」について、「AI 開発事業者等が規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性を高める」と指摘しているが、明確に反対する。
ア 条文の文言上の問題
30 条の 4 但書は文言上「当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる場合」としており、利用者の認識等の主観的態様をただし書該当性の判断要素としていない（第 5 回委員会における島並委員発言）。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （オ）（本素案Ｐ23～Ｐ25）■ 意見 15-(3)（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて【意見】（意見 15-(1), (2)のつづき）
84

イ 規範的行為主体論に関する最高裁判例との整合性がない
本素案Ｐ32 記載のとおり、既存の判例・裁判例上、著作権侵害の主体としては、物理的に侵害行為を行ったものが主体となる場合のほか、一定の場合に、物理的な行為主体以外のものが、規範的な行為主体として著作権侵害の責任を負う場合がある（いわゆる規範的行為主体論）。
本素案の上記記載部分は、規範的な行為主体を認めるための要素として、「海賊版であることの認識」という「行為者の主観的認識」が影響することを前提としている。
この点、規範的行為主体論について判断した最高裁判例としては、最判令和４年 10 月 24 日民集 76
巻６号 1348 頁〔音楽教室事件〕、最判平成 23 年１月 20 日民集 65 巻１号 399 頁〔ロクラク II 事件〕がある。
音楽教室事件において裁判所は「演奏の形態による音楽著作物の利用主体の判断に当たっては、演奏の目的及び態様、演奏への関与の内容及び程度等の諸般の事情を考慮するのが相当である。」とした上で、同事件における事実関係を同基準にあてはめて「これらの事情を総合考慮すると、レッスンにおける生徒の演
奏に関し、被上告人らが本件管理著作物の利用主体であるということはできない。」と判断した。
また、ロクラク II 事件においては、裁判所は「複製の主体の判断に当たっては，複製の対象，方法，複製への関与の内容，程度等の諸要素を考慮して，誰が当該著作物の複製をしているといえるかを判断するのが相当である」としたうえで、同事件における事実関係を同基準にあてはめて「その録画の指示を当該サービスの利用者がするものであっても，サービス提供者はその複製の主体であると解するのが相当である」と判断した。
これらの最高裁判例においては、規範的行為主体性を判断するに際して、著作物の利用行為（演奏や複製）の目的・態様、被疑侵害者の当該利用行為への関与の内容、程度等を考慮するとしているが、被疑侵害者の単なる認識は全く問題としていない（第 5 回委員会における上野委員発言）。
したがって、本素案の上記部分は、規範的な行為主体を認めるための要素として、「海賊版であることの認識」という「行為者の主観的認識」が影響することを前提としている点において、規範的行為主体論に関する
最高裁判例との整合性がない。
なお、本素案の後半部分においては、「海賊版等の権利侵害複製物を掲載するウェブサイトからの学習データの収集を行う場合等に、事業者において、このような、少量の学習データに含まれる著作物の創作的表
現の影響を強く受けた生成物が出力されるような追加的な学習を行う目的を有していたと評価され、当該生成 AI による著作権侵害の結果発生の蓋然性を認識しながら、かつ、当該結果を回避する措置を講じることが可能であるにもかかわらずこれを講じなかった」場合に AI 学習者が規範的行為主体としての責任を負うと記載されているが、この点については全く異論はない。
一方、単に「AI 開発事業者や AI サービス提供事業者が、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という事実」のみで、「AI 開発事業者等が規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性を高める」とするのは、先述のように妥当ではない。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （オ）（本素案Ｐ23～Ｐ25）■ 意見 15-(4)85

（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて【意見】（意見 15-(1), (2), (3)のつづき）
ウ 現行著作権法の解釈の範囲を超えている
もちろん、本素案 24 頁にあるように、海賊版により我が国のコンテンツ産業が受ける被害は甚大であり、リーチサイト規制を含めた海賊版対策を進めるべきことは論を待たない。
しかし、海賊版が関係する行為のうち、現行著作権法上違法とされているのは、1)リーチサイト対策（令和2 年 10 月 1 日施行）、及び 2)侵害コンテンツのダウンロード違法化（令和 3 年 1 月 1 日施行）のみである。
しかも、これら海賊版対策については、その必要性については明らかであるものの、その具体的な内容については、著作物の自由な流通や検閲禁止の観点から様々な意見が激しく対立し、長い時間をかけて慎重な検討が行われた結果、立法措置がとられたという経過がある。
本素案記載の解釈は、そのような慎重な議論や立法措置を伴わないまま、解釈だけで、「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という事実」について、「AI 開発事業者等が規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性を高める」とするものであって、現行法の解釈指針を示すはずの本素案の限界を大きく超えている。
（3） 本素案の上記記載部分のうち、「○ この点に関して、こうした海賊版等の権利侵害複製物を掲載するウェブサイトからの学習データの収集は・・・・」以降の部分について同部分においては「こうした海賊版等の権利侵害複製物を掲載するウェブサイトからの学習データの収集は、少量の学習データを用いて、学習データに含まれる著作物の創作的表現の影響を強く受けた生成物が出力されるような追加的な学習を行うことを目的として行われる場合もあると考えられる」としているが、この解釈（学習データに含まれる著作物の創作的表現を直接感得できる AI 生成物が出力されるような追加的な学習を行うことを目的として行われる著作物の利用行為は享受目的が併存するものとして著作権法 30 条の 4 が適用されない）は海賊版からのデータ収集に限らず広く当てはまるものであって、基本的には異議はない。
（4） まとめ以上（意見 15-(1), (2), (3)）を踏まえて本素案の該当部分は、別途提出の意見 15-(5)のとおり修正すべきである。
・項目：５．各論点について, （１）, エ, （オ）（本素案Ｐ23～Ｐ25）■ 意見 15-(5)（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて【意見】86

意見 15-(1), (2), (3), (4)として別途提出【修正案】（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて○ インターネット上のデータが海賊版等の権利侵害複製物であるか否かは、究極的には当該複製物に係る著作物の著作権者でなければ判断は難しく、AI 学習のため学習データの収集を行おうとする者にこの点の判断を求めることは、現実的に難しい場合が多いと考えられる。加えて、権利侵害複製物という場合には、漫画等を原作のまま許諾なく多数アップロードした海賊版サイトに掲載されているようなものから、SNS 等
において個人のユーザーが投稿する際に、引用等の権利制限規定の要件を満たさなかったもの等まで様々なものが含まれる。
○ このため、AI 学習のため、インターネット上において学習データを収集する場合、収集対象のデータに、海賊版等の、著作権を侵害してアップロードされた複製物が含まれている場合もあり得る。
したがって、海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについては『著作権者の利益を不当に害することとなる場合』に該当しない。
○ 他方で、海賊版により我が国のコンテンツ産業が受ける被害は甚大であり、リーチサイト規制を含めた海賊版対策を進めるべきことは論を待たない。文化庁においては、権利者及び関係機関による海賊版に対する権利行使の促進に向けた環境整備等、引き続き実効的かつ強力に海賊版対策に取り組むことが期待される。
○ AI 開発事業者や AI サービス提供事業者においては、学習データの収集を行うに際して、海賊版を掲載しているウェブサイトから学習データを収集することで、当該ウェブサイトへのアクセスを容易化したり、当該ウェブサイトの運営を行う者に広告収入その他の金銭的利益を生じさせるなど、当該行為が新たな海賊版の増加といった権利侵害を助長するものとならないよう十分配慮した上でこれを行うことが求められる。
○ 特に、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うといった行為は、厳にこれを慎むべきものである。
○ この点に関して、こうした海賊版等の権利侵害複製物を掲載するウェブサイトからの学習データの収集は、少量の学習データを用いて、学習データに含まれる著作物の創作的表現を直接感得できる生成物が出力されるような追加的な学習を行うことを目的として行われる場合もあると考えられる。このような追加的な学習を行うことを目的として、学習データの収集のため既存の著作物の複製等を行う場合、開発・学習段
階においては上記イ（イ）のとおり、具体的事案に応じて、学習データの著作物の創作的表現を直接感得できる生成物を出力することが目的であると評価される場合は、享受目的が併存すると考えられるが、これに加えて、生成・利用段階においては、これにより追加的な学習を経た生成 AI が、当該既存の著作物の創作的表現を含む生成物を生成することによる、著作権侵害の結果発生の蓋然性が認められる場合があると考えられる。
○ そのため、海賊版等の権利侵害複製物を掲載するウェブサイトからの学習データの収集を行う場合等に、事業者において、このような、少量の学習データに含まれる著作物の創作的表現の影響を強く受けた生成物が出力されるような追加的な学習を行う目的を有していたと評価され、当該生成 AI による著作権侵害の結果発生の蓋然性を認識しながら、かつ、当該結果を回避する措置を講じることが可能であるにもかかわらずこれを講じなかったといえる場合は、当該事業者は著作権侵害の結果発生を回避すべき注意義務を87

怠ったものとして、当該生成 AI により生じる著作権侵害について規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性が高まるものと考えられる。
脚注 28 上記イ（イ）のとおり、他方で、学習データの著作物の創作的表現を直接感得できる生成物を出力することが目的であるとは評価されない場合は、享受目的が併存しないと考えられる。
・項目：５．各論点について, （２）, イ, （イ）, ２～ウ（本素案Ｐ30～Ｐ31）■ 意見 16-(1)2 AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる場合
ウ 依拠性に関する AI 利用者の主張・立証と学習データについて【意見】（1） 「2 AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる
場合」についてこの場合において、「通常、依拠性があったと推認され、著作権侵害になりうると考えられる」とする記載
は、現在の学説がほとんどそのような立場であることからすると異論はない。
また、そのように、AI 学習用データに当該著作物が含まれていたとしても、「当該生成 AI において、学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において利用されていないと法的に評価できる場合には、AI 利用者において当該評価を基礎づける事情を主張・立証することにより、当該生成 AI の開発・学習段階で既存の著作物を学習していた場合であっても、依拠性がないと判断される場合はあり得ると考えられる。」という点についても異論はない。
もっとも、AI 利用者が生成 AI を利用することを躊躇することを防止するために、AI 利用者が主張立証可能な「当該評価を基礎づける事情」として例示されている「開発・学習段階において学習に用いられた著作
物の創作的表現が、生成・利用段階において生成されることはないといえるような技術的な措置が講じられているといえる場合」を、より具体的に明記すべきである。
ここで想定されている「技術的な措置」とは、例えば、本素案 11 頁に記載されている「現存するアーティ
ストの氏名等を指定したプロンプト等による生成指示を拒否する技術」に加えて「AI 学習の際に特定のアー
ティスト名や特定の作品名のテキストと対象画像を組み合わせて学習させていない場合」「学習用データと一定程度の類似度を持つ AI 生成物が生成されない技術的措置」（第 3 回小委員会で発表した NICT の鳥澤氏発表資料参照）なども含まれると思われるため、それらを含めた具体的な記載とすべきである。
また、必ずしも積極的な「技術的な措置」がとられていない場合であっても、大規模なデータセットによって偏りのない学習を行っている学習済みモデルの場合、「当該生成 AI において、学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において利用されていないと法的に評価できる場合」も十分にあり得る。
（2） 「ウ 依拠性に関する AI 利用者の主張・立証と学習データについて」について記載内容に概ね異議はないが、依拠性を否定する間接事実としては、「当該生成 AI の開発に用いられた学習データに当該著作物が含まれていないこと」だけでなく、「「開発・学習段階において学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において生成されることはないといえるような技術的な措置が講88じられていること」も明示すべきである。
（3） まとめ以上を踏まえて本素案の該当部分を別途提出の意見 16-(2)のように修正すべきである。
・項目：５．各論点について, （２）, イ, （イ）, 2～ウ（本素案Ｐ30～Ｐ31）■ 意見 16-(2)2 AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる場合
ウ 依拠性に関する AI 利用者の主張・立証と学習データについて【意見】
意見 16-(1)として別途提出【修正案】
2 AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる場合
・ AI 利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識していなかったが、当該生成 AI の開発・学習段階で当該著作物を学習していた場合については、客観的に当該著作物へのアクセスがあったと認められることか
ら、当該生成 AI を利用し、当該著作物に類似した生成物が生成された場合は、通常、依拠性があったと推認され、著作権侵害になりうると考えられる。
・ ただし、当該生成 AI について、開発・学習段階において学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において生成されることはないといえるような技術的な措置が講じられているといえる場合もあり得る。このような技術的な措置には、例えば、「現存するアーティストの氏名等を指定したプロンプト等による生成指示を拒否する技術」に加えて「AI 学習の際に特定のアーティスト名や特定の作品名のテキストと対象画像を組み合わせて学習させていない場合」「学習用データと一定程度の類似度を持つ AI 生成物が生成されない技術的措置」などが含まれる。
そして、そのような技術的措置が講じられていること等の事情から、当該生成 AI において、学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において利用されていないと法的に評価できる場合には、AI
利用者において当該評価を基礎づける事情を主張・立証することにより、当該生成 AI の開発・学習段階で既存の著作物を学習していた場合であっても、依拠性がないと判断される場合はあり得ると考えられる。
・ なお、生成 AI の開発・学習段階で既存の著作物を学習していた場合において、AI 利用者が著作権侵害を問われた場合、後掲（２）キのとおり、当該生成 AI を開発した事業者においても、著作権侵害の規範的な主体として責任を負う場合があることについては留意が必要である。
（中略）
ウ 依拠性に関する AI 利用者の主張・立証と学習データについて○ 依拠性が推認された場合は、被疑侵害者の側で依拠性がないことの主張・立証の必要が生じることとなるが、上記のイ 2, 3, で確認したことの反面として、当該生成 AI の開発・学習段階で当該既存の著作物を学習に用いていなかった事実や、上記のイ 2, 記載の「技術89的な措置」が講じられている事実は、依拠性が認められる可能性を低減させる事情と考えられる。そのため、AI 生成物と既存の著作物との類似性の高さ等の間接事実により依拠性が推認される場合、被疑侵害者の側が依拠性を否定する上では、当該生成AI の開発に用いられた学習データに当該著作物が含まれていないことや、開発・学習段階において学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において生成されることはないといえるような技術的な措置が講じられている等の事情が、依拠性を否定する間接事実となるため、被疑侵害者の側でこれを主張・立証することが考えられる。
・項目：５．各論点について, （２）, カ（本素案Ｐ32）■ 意見 17-(1)
カ 差止請求として取り得る措置について【意見】
本素案の上記記載部分は、生成・利用段階において著作権侵害行為が行われた場合に、権利者が差止請求としてとりうる措置について記載した部分である。
一つ目の○については「生成 AI を利用し著作権侵害をした者」に対しての差止請求行為であり特に異議はない。
一方、2 つ目以降の○については「生成 AI の開発事業者」に対する措置についての記載である。この部
分には、「生成 AI の開発事業者」に対して「著作権侵害の予防に必要な措置」として様々な措置をとることができるとされているが、かかる記載は「生成 AI による生成・利用段階において生成 AI 利用者による著作権侵害があった場合において、当該生成 AI の開発事業者自身が規範的責任主体としての責任を負う場
合」にのみあてはまることを明記すべきである。
そもそも、生成 AI による生成・利用段階において生成 AI 利用者による著作権侵害があった場合であっても、生成 AI の開発事業者自身が直ちに著作権侵害の責任を負う訳ではない。

たとえば、本素案Ｐ33 では、「3 事業者が、生成 AI の開発・提供に当たり、当該生成 AI が既存の著作物の類似物を生成することを防止する技術的な手段を施している場合、事業者が侵害主体と評価される可能性は低くなるものと考えられる。」「4 当該生成 AI が、事業者により上記の（２）キ 3 の手段を施されたものであるなど侵害物が高頻度で生成されるようなものでない場合においては、たとえ、AI 利用者が既存の著作物の類似物の生成を意図して生成 AI にプロンプト入力するなどの指示を行い、侵害物が生成されたとしても、事業者が侵害主体と評価される可能性は低くなるものと考えられる。」としている。
そして、著作権法 112 条 1 項及び 2 項は、判例・通説上は、著作権の直接侵害者に対してのみ行える請求である。
したがって、生成・利用段階において著作権侵害行為が行われた場合に、権利者が生成 AI の開発事業者に対して差止請求を行うことができるのは、当該生成 AI の開発事業者自身が規範的責任主体としての責任を負う場合のみということになる。
なお、本素案Ｐ26 では、「カ AI 学習に際して著作権侵害が生じた際に、権利者による差止請求等が認められ得る範囲」が記載されているが、AI 学習行為自体が著作権侵害行為に該当する

ケースにおいては、生成 AI の開発事業者は（規範的責任主体ではなく）物理的な著作権侵害行為を行っている。
90

したがって、その場合、生成 AI の開発事業者は著作権法 112 条 1 項に定める差止請求及び同 2 項に定める「予防に必要な措置等」の対象となることは明らかであるが、「生成 AI による生成・利用段階において生成 AI 利用者による著作権侵害があった場合」に、その結論をそのままあてはめることはできない。
したがって、本素案の該当部分は意見 17-(2)のとおり修正すべきである。
・項目：５．各論点について, （２）, カ（本素案Ｐ32）■ 意見 17-(1)
カ 差止請求として取り得る措置について【意見】
意見 17-(1)として別途提出【修正案】
カ 差止請求として取り得る措置について○ 生成 AI による生成・利用段階において著作権侵害があった場合、侵害の行為に係る著作物等の権利者は、生成 AI を利用し著作権侵害をした者に対して、新たな侵害物の生成及び、すでに生成された侵害物の利用行為に対する差止請求が可能と考えられる。この他、侵害行為による生成物の廃棄の請求は可能と考えられる。
○ また、生成 AI の開発事業者に対しては、当該開発事業者が著作権侵害の行為主体として責任を負う
場合（詳細は後記「キ 侵害行為の責任主体について」参照）には、著作権侵害の予防に必要な措置として、侵害物を生成した生成 AI の開発に用いられたデータセットが、その後も AI 開発に用いられる蓋然性が高い
場合には、当該データセットから、当該侵害の行為に係る著作物等の廃棄を請求することは可能と考えられる。
○ また、侵害物を生成した生成 AI について、当該生成 AI による生成によって更なる著作権侵害が生じる蓋然性が高いといえ、かつ当該開発事業者が著作権侵害の行為主体として責任を負う場合には、当該生
成 AI の開発事業者に対して、当該生成 AI による著作権侵害の予防に必要な措置を請求することができると考えられる。
○ 上記の場合に請求しうる、侵害の予防に必要な措置としては、当該侵害の行為に係る著作物等の類似物が生成されないよう、例えば、1 特定のプロンプト入力については、生成をしないといった措置、あるいは、2 当該生成 AI の学習に用いられた著作物の類似物を生成しないといった措置等の、生成 AI に対する
技術的な制限を付す方法などが考えられる。
・項目：５．各論点について, （２）, ク（本素案Ｐ33～34）■ 意見 18【その他の論点】
ク 生成指示のための生成 AI への著作物の入力について91

○ 生成 AI に対して生成の指示をする際は、プロンプトと呼ばれる複数の単語又は文章や、画像等を生成
AI に入力する場合があり、入力に当たっては、著作物の複製等が生じる場合がある。
○ この生成 AI に対する入力は、生成物の生成のため、入力されたプロンプトを情報解析するものである
ため、これに伴う著作物の複製等については、法第 30 条の４の適用が考えられる。
○ ただし、生成 AI に対する入力に用いた既存の著作物と類似する生成物を生成させる目的で当該著作物を入力する行為は、生成 AI による情報解析に用いる目的の他、入力した著作物に表現された思想又は感情を享受する目的も併存すると考えられるため、法第 30 条の４は適用されないと考えられる。
【意見】
文意を明確にし、本素案における RAG の部分と平仄を合わせるため以下の記載にすべきである。
【修正案】【その他の論点】
ク 生成指示のための生成 AI への著作物の入力について○ 生成 AI に対して生成の指示をする際は、プロンプトと呼ばれる複数の単語又は文章や、画像等を生成
AI に入力する場合があり、入力に必要な行為として著作物の複製等が生じる場合がある。
○ この生成 AI に対する入力は、生成物の生成のため、入力されたプロンプトを情報解析するものである
ため、これに必要な伴う著作物の複製等（例えば、RAG における検索対象データとして、既存のデータベー
スや Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物の内容を収集したり、当該著作物をベクトルに変換した
データベースを作成する等の行為に伴う著作物の複製等）については、法第 30 条の４の適用が考えられる。
○ ただし、生成 AI に対する入力に用いた既存の著作物と類似する生成物を生成させる目的で当該著作物を入力する行為は、生成 AI による情報解析に用いる目的の他、入力した著作物に表現された思想又は感情を享受する目的も併存すると考えられるため、法第 30 条の４は適用されないと考えられる（ただしこの
場合でも一定の要件を満たせば法第 47 条の 5 が適用されうることについては前述のとおりである）。
・項目：５．各論点について, （２）, ケ（本素案Ｐ34）■ 意見 19
ケ 権利制限規定の適用について〇 生成 AI の生成・利用段階においては、生成指示のための既存の著作物の複製等（プロンプト入力）や、既存の著作物に類似した生成物の生成、出力された既存の著作物に類似する生成物の利用といった場面で、既存の著作物を利用することがあり得る。これらの場合については、権利制限規定が適用され、権利者の許諾なく行うことができる場合があると考えられる。
〇 具体的には、私的使用目的の複製（法第 30 条第１項）、学校その他の教育機関における複製等（法第35 条）がある。また、企業・団体等の内部において、生成物を生成することについては、生成物が既存著作物と類似している検討過程における利用（法第 30 条の 3）の適用が考えられる。
（略）
92

【意見】
生成指示のための既存の著作物の複製等（プロンプト入力）に適用されうる権利制限規定として法第 30条の 4 及び法第 47 条の 5 があることは前述のとおりであるから、以下のとおり修正すべきである。
【修正案】
ケ 権利制限規定の適用について〇 生成 AI の生成・利用段階においては、生成指示のための既存の著作物の複製等（プロンプト入力）や、既存の著作物に類似した生成物の生成、出力された既存の著作物に類似する生成物の利用といった場面で、既存の著作物を利用することがあり得る。これらの場合については、権利制限規定が適用され、権利者の許諾なく行うことができる場合があると考えられる。
〇 具体的には、既に紹介した法第 30 条の 4 及び法第 47 条の 5 に加え、私的使用目的の複製（法第30 条第１項）、学校その他の教育機関における複製等（法第 35 条）がある。また、企業・団体等の内部において、生成物を生成することについては、生成物が既存著作物と類似している検討過程における利用（法第30 条の 3）の適用が考えられる。
（略）
・項目：５．各論点について, （２）, コ（本素案Ｐ34）■ 意見 20
コ 学習に用いた著作物等の開示が求められる場合について〇 生成 AI の生成物の侵害の有無の判断に当たって必要な要件である依拠性の有無については、上記イ（イ）のとおり、当該生成 AI の開発・学習段階で侵害の行為に係る著作物を学習していた場合には認められると考える。
〇 このような立証のため、事業者に対し、法第 114 条の 3（書類の提出等）や、民事訴訟法上の文書提出命令（同法第 223 条第１項）、文書送付嘱託（同法第 226 条）等に基づき、当該生成 AI の開発・学習段階で用いたデータの開示を求めることができる場合もあるが、依拠性の立証においては、データの開示を求めるまでもなく、高度の類似性があることなどでも認められ得る。
【意見】
著作権侵害訴訟において依拠性が争点になった場合、権利者側が依拠性を立証するために学習用データの開示を求めることもあり得るが、被疑侵害者が依拠性が存在しないことを立証するために学習用データの開示を求めることもあり得うる。
その点を踏まえて以下のとおり修正すべきである。
【修正案】
コ 学習に用いた著作物等の開示が求められる場合について〇 生成 AI の生成物の侵害の有無の判断に当たって必要な要件である依拠性の有無については、上記イ
93

（イ）のとおり、当該生成 AI の開発・学習段階で侵害の行為に係る著作物を学習していた場合には認められると考える。
〇著作権侵害訴訟において依拠性が争点になった場合、権利者側が依拠性を立証するために学習用デー
タの開示を求めることもあり得るが、被疑侵害者が依拠性が存在しないことを立証するために学習用データの開示を求めることもあり得うる。
このような立証のため、権利者または被疑侵害者が事業者に対し、法第 114 条の 3（書類の提出等）や、民事訴訟法上の文書提出命令（同法第 223 条第１項）、文書送付嘱託（同法第 226 条）等に基づき、当該
生成 AI の開発・学習段階で用いたデータの開示を求めることができる場合もある。
なお、権利者が依拠性を立証する場合においては、データの開示を求めるまでもなく、高度の類似性があることなどでも認められ得る。
・項目：５．各論点について, （４）（本素案Ｐ36）■ 意見 21（４） その他の論点について○ 学習済みモデルから、学習に用いられたデータを取り除くように、学習に用いられたデータに含まれる著作物の著作権者等が求め得るか否かについては、現状ではその実現可能性に課題があることから、将来的な技術の動向も踏まえて見極める必要がある。
【意見】
この部分については、脚注 31 において既に記述があるので、削除するか、脚注 31 と論述を合わせるために以下のように修正すべきである。
【修正案】（４） その他の論点について○ 学習済みモデルから、学習に用いられたデータを取り除くように、学習に用いられたデータに含まれる著作物の著作権者等が求め得るか否かについては、現時点では、その技術的な実現可能性や、技術的に可能としてもこれに要する時間的・費用的負担の重さ等（例えば特定の学習データを学習用データセットから除去した状態で再度学習済モデルの作成を行う場合、当初の学習と同程度の時間的・費用的負担が生じると考えられる。）から、通常、このような措置の請求は認められないと考えられる。

94

● 一般社団法人日本動画協会
当協会は、日本国内のアニメ制作会社を中心にアニメ関連事業を行う法人で組織する業界団体です。主に実際にアニメを制作する制作会社の立場から意見を申し述べます。
アニメ制作には社内・個人を問わず多くのクリエイターが参加しており、非常に重要な役割を担っています。海外需要も高いことから、アニメ制作の現場は数年先まで埋まっているなど活況を呈しており、優秀なクリエイターの取り合いとなる一方、アニメ制作は労働集約型でほぼデジタル化してもなお人の手が必要な作業が多く、質と量の両面でクリエイターが不足しています。
生成 AI は量の不足にプラスの可能性がある一方、クリエイターの仕事や OJT の機会を奪う可能性もあります。各社で、クリエイターやその志望者が今後も安心して働くことが出来る業界であると示しつつ、現状の問題に生成 AI を利用することでどのような解決が図れるか、クリエイターとの共存を図れるかを検討しているところです。
しかし、現在、日本において生成 AI の無秩序な利用が広がっていることを、当協会は非常に憂慮しています。生成 AI の学習・開発段階では大量のデータが必要となるため海賊版データも取り込みサービスとして提供していると聞いております。また、一部の一般ユーザーは、制約なしにアニメのキャラクターや声優の声などを生成 AI に学習させて非常に類似した映像等を作成し、SNS などで拡散させています。その過程
で、クリエイターに対する誹謗中傷やなりすましが多発していることも大きな問題です。
著作権の目的は、著作者を保護して継続的な創作活動を促すことであり、これを蔑ろにした生成 AI の利
用を我々は望みません。「クールジャパン」と銘打ってコンテンツ産業を取り上げるのであれば、まずクリエイ
ターを第一に考えるべきではないでしょうか。当協会は、日本という国がコンテンツ産業とそれを支える
人々をどう考え、生成 AI の利用がより産業を活性化し世界に広がる一助となるのかを議論すべきと考えます。
３（３）への意見「著作権侵害の防止に資する技術的な措置」について、当該生成 AI を利用しようとする者が、そのような措置が導入されているか否かが客観的に判別不能、または著しく困難な場合が考えられます。ついては、公的な第三者機関等において、このような技術的な措置を類型化したうえで、生成 AI ごとの当該類型への適合性について認定・公表し、かつ以後も数年単位で定期的に認定・公表を行うという仕組み等が必要と思われます。政府に対しては、積極的にそのような認定・公表制度の実現に向けての推進を期待しています。商業
アニメにおいても生成 AI の活用可能性があり得るところ、このような認定・公表制度に基づいて、安全に（またはその内在するリスクを明確に認識したうえで）利用する生成 AI を選択して自らの事業に活用できるという環境が望まれます。
4 への意見
生成 AI の根幹となる多くの成果物は、これまでアニメ業界に関わってきた全てのクリエイター、関係者の創意工夫や技術の結晶であり、その活動はこれからも続いていきます。次の世代のクリエイターを生み出す
機会を損なうことは、生成 AI の発展も望めないことになるため、生成 AI に関わるステークホルダーの相互理解を踏まえた公平なルーの整備が行われることを期待します。
95

5（１）への意見・利用行為の目的によって非享受目的であるか判断されるのであれば、全ての学習が非享受目的として制限されないという理解は誤りであり、あくまで利用行為の目的によることを周知して欲しい。
・著作権者の了解なく著作権者による創作物と誤認させるような AI 生成物を生成し、その結果として著作権者の名誉・声望を害するような場合には、著作権者の利益を不当に害することとなり得ると考えます。
・著作権者が何らかの形式により自らの著作物を生成 AI に利用されることを拒否する意思を表明している場合、AI 事業者が何らかの技術的な措置をとることを行政が指導できるようにして欲しい。
・いわゆる海賊版からの学習については、AI 事業者はこれを行わないよう商業的・合理的な努力をすることを義務付けて欲しい。（海賊版サイトの URL リストをしかるべき機関が提示した場合に、該当する URL から学習させないなど）
5（２）への意見
・著作権侵害訴訟等において、AI 生成物が著作権侵害であることを著作権者が立証する責任を負うことは過大な負担となり得るため、生成 AI が高度に技術化しかつクローズドな環境であることを踏まえ、AI 事業者または利用者が該当する著作物を学習していないなど著作権侵害ではないことの立証責任を負うことがフェアではないか。
・AI 利用者は AI 生成物の公開にあたり、1・AI 生成物であること、2・利用した AI の種類を明記することをガイドライン等で義務化して欲しい。

96

● 一般社団法人日本美術著作権連合
対象項目：１ はじめに意見：
特定のクリエイターの作風を模倣する生成 AI の制作（学習）とその運用は、享受目的の有無に関わらず、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に該り、そのような生成 AI を作成するための学習行為は著作権法 30 条の 4 ただし書に該当するというべきである。また、社会的に権利者の理解を得られる生成AI とはどのようなものか、望ましい態様はいかなるものかを検討しそれを実現していくことが大切である。
対象項目：５ 各論点についての１の学習・開発段階 エのア及びエのイ
意見：
３０条の４ただし書への該当性の判断基準について、素案は「本ただし書への該当性を検討するに当たっては、著作権者の著作物の利用市場と衝突するか、あるいは将来における著作物の潜在的販路を阻害するかという観点から、技術の進展や、著作物の利用態様の変化といった諸般の事情を総合的に考慮して検討することが必要と考えられる」としている。
そうだとすれば、本ただし書に該当するのは、著作権者において著作権侵害が生じる場合に限られないことになる。３で述べるように、著作権者において著作権侵害が生じていなくても、著作権者の著作物の利用
市場と衝突するか、あるいは将来における著作物の潜在的販路を阻害する場合があり得るからである。
この点について、素案１９ページ「本ただし書は、法第３０条の４本文に規定する「当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合」に該当する場合にその適用可否が問題となるものであることを前提に、その該当性を検討することが必要と考えられる。」のと記載は妥
当である。
次に、特定のクリエイターの作風を模倣する生成ＡＩの問題について、ここで、あるクリエイター「Ａ」の作風を模倣する生成ＡＩ「Ｘ」が制作・運用された場合を考えてみる。Ａの作品「Ｐ」を見て、これを自らのウェブサイ
トに使用したいと考えた需要者「Ｂ」は、本来ならばＡに対してＰの使用許可を申し入れ、その使用料をＡに支払うか、あるいはＡに対して自らの希望を述べて新たな作品「Ｑ」を制作してもらい、その対価をＡに支払うことになる。しかし、Ｘが存在する場合、ＢはＸを使用して、Ａの作風を模倣した自らの希望に沿う作品「Ｑ」（Ｐに表現された思想又は感情は感得できない）を生成することができる。
このような模倣は従来から人間の手によって行われるところではあるが、生成ＡＩによる作風の模倣における問題点は、これを安価かつ短時間に、大量に行うことができるという点にある。Ｘが存在する場合、Ｂのような需要者は、もはや生身のクリエイターであるＡに発注しなくなることが大いに想像できる。ネット上で、あるいは自らの PC 上で、自らの好みに合う Q を手に入れるまで、好きなだけ生成を行うことができるからである。そしてＰを含むＡの作品をＸを制作するために利用する行為は、まさに「著作権者の著作物の利用
市場と衝突するか、あるいは将来における著作物の潜在的販路を阻害する」ものと評価すべきなのである。
すなわち、特定のクリエイターの作風を模倣する生成ＡＩの制作（学習）とその運用は、享受目的の有無に関わらず、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に該当し、そのような生成ＡＩを作成するための学習行為は本ただし書に該当するというべきなのである。
この点で、作風を模倣する生成ＡＩについて、素案が「著作権法が保護する利益でないアイデア等が類似す
97

るにとどまるものが大量に生成されることにより、特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、ＡＩ生成
物によって代替されてしまうような事態が生じることは想定しうるものの、当該生成物が学習元著作物の創作的表現と共通しない場合には、著作権法上の著作権者の利益を不当に害することとなる場合には該当しないと考えられる」とした上で、違法となる範囲を追加学習データが「創作的表現が共通する作品群となっている場合」に限定している点は妥当ではない。上述のとおり、クリエイターの利益が阻害される場面は、素案が限定する場合を遙かに超えているのである。
対象項目：５各論点についての１の学習・開発段階のエのア及びエのイ
意見：「特定のクリエイターの作風を模倣する生成 AI の問題点の２」
生成 AI により生成された作品が、既存の特定の著作物を想起させるが著作権法上の翻案権侵害に当たらない場合に、同著作物の権利者の権利を不当に害すると言えるかについては、害すると考えるべきである。
ここで、上記３の例にある生成 AI「Ｘ」が以下の a 以降の無数の作品を作成したとする。
a Ｐの翻案物
b Ｐとは作風と目だけ似ているが他が違う。これはＰの翻案ではないが、Ｐを想起させる。
c Ｐとは作風と鼻だけ似ているが他が違う。これはＰの翻案ではないが、Ｐを想起させる。
d Ｐとは作風と口だけ似ているが他が違う。これはＰの翻案ではないが、Ｐを想起させる。
e Ｐとは作風と●だけ似ているが他が違う。これはＰの翻案ではないが、Ｐを想起させる。
このうちＡが著作権侵害を主張できる作品は、a のみである。しかし、b 以降の無数の作品を出力するＸにより、Ａの「著作物の利用市場と衝突するか、あるいは将来における著作物の潜在的販路を阻害する」ことになるのは明らかであろう。このことからも、素案 20 ページから 21 ページが示す作風や画風の模倣に関する考え方（本ただし書該当性の範囲）が狭きに失していることは明らかである。
対象項目：６ 最後に意見：
生成 AI に関する技術は発展途上であり、また、権利者、利用者の考えも必ずしも一つに定まっているものではない。そのような中において、著作権法上権利制限規定の要件を充たすか否か、というだけではな
く、社会的に権利者の理解を得られる生成 AI とはどのようなものか、望ましい態様はいかなるものかを検討しそれを実現していくことが大切であると考える。
例えば、法的に 30 条の４により利用することが許されるとしても、著作者・著作権者が「そのような利用はしてほしくない」と考えているなら、それを尊重する（尊重しても十分な機能の生成 AI を製造できる）こと
は社会的に大切なことである。
学習データへのオプトアウト、オプトイン。出力されたデータにおいて、従来の著作権法上においては「表現の本質的特徴を直接感得できる」とまでは言えないものであっても、一定の作風の酷似が認められるものについては、公表して利用しないということも、生成 AI の利用においては少なくとも社会的には強く望まれるところと考える。
今後は、上記のような観点からも、社会的に望まれる生成ＡＩとその利用について検討を続け、ガイドライ98

ンのような形で社会的合意を形成していくことが望ましいと考える。

99

● 一般社団法人日本民間放送連盟「ＡＩと著作権に関する考え方について（素案）」に関する意見【１．はじめに（P.2）】
・ 生成ＡＩには、情報漏洩や第三者の権利侵害につながるリスクもありますが、一方で生成ＡＩを適切かつ効果的に活用することで、これまでにない発想や業務効率の改善が期待されます。生成ＡＩを安心・安全に利用できる環境を作ることが重要であり、今回の「考え方」の整理を端緒として、今後も分かりやすいガイドラ
イン等の作成について検討が深められることを要望します。
【「５．各論点について」（１）学習・開発段階】（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）（P.2２）
・ 「著作権者が反対の意思を示していることそれ自体をもって、権利制限規定の対象から除外されると解釈することは困難である。そのため、こうした意思表示があることのみをもって、法第 30 条の４ただし書に該当するとは考えられない。」とされていますが、「４．関係者からの様々な懸念の声について」（P.12）にまとめられている権利者の懸念がありながら、ＡＩ事業者が営利目的で大量の著作物を利用している状況に鑑
みると、ＡＩ技術の発展にも十分留意しつつ、技術および法制度によるオプトアウトの可能性についても引き続き検討していただきたいと考えます。
（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて（P.23）
・ 「インターネット上のデータが海賊版等の権利侵害複製物であるか否かは、究極的には当該複製物に係る著作物の著作権者でなければ判断は難し」いため、「ＡＩ学習のため、インターネット上において学習データを収集する場合、収集対象のデータに、海賊版等の、著作権を侵害してアップロードされた複製物が含まれている場合もあり得る」としたうえで、ＡＩ事業者に対し、「新たな海賊版の増加といった権利侵害を助長するものとならないよう十分配慮した上でこれ（注：学習データの収集）を行うことが求められる」、「特に、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うといった行為は、厳にこれを慎むべきものである」としています。しかし、このようなモラルに訴える対応では不十分と考えます。海賊版等の権利侵害複製物を利用した学習は厳に罰すべきであり、さらに踏み込んだ規制を著作権法および著作権法以外の枠組みや技術による対応なども含め検討することを要望いたします。
【「５．各論点について」（２）生成・利用段階】
ウ 依拠性に関する AI 利用者の主張・立証と学習データについて（Ｐ.３０・３１）
・ 「考え方」において「このような技術的措置が講じられていること等の事情から、当該生成ＡＩにおいて、学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において利用されていないと法的に評価できる
場合には、ＡＩ利用者において当該評価を基礎づける事情を主張・立証することにより」とあり、また「ＡＩ生成
物と既存の著作物との類似性の高さ等の間接事実により依拠性が推認される場合、被疑侵害者の側が依拠性を否定する上では、当該生成ＡＩの開発に用いられた学習データに当該著作物が含まれていないこと等の事情が、依拠性を否定する間接事実となるため、被疑侵害者の側でこれを主張・立証することが考えられる」100

とありますが、これらＡＩ利用者又は被疑侵害者による主張・立証は現実的には不可能と考えられます。ＡＩ利用者又は被疑侵害者は、ＡＩ事業者による学習においてどのような著作物が学習されたか把握できない以上、ＡＩ利用者又は被疑侵害者側で主張・立証できない事項については、ＡＩ事業者側が立証について一定の負担を負うべきです。
・ 少なくとも、学習に利用したデータに関する情報を開示することに関する具体的な法的義務をＡＩ事業者に課す等、ＡＩ利用者又は被疑侵害者側による立証作業の軽減策が設けられるべきと考えます。
【６．最後に（P.37）】
・ 本「考え方（素案）」は、現行の著作権法における考え方が整理され、示されたものですが、今後のＡＩ技術の発展に伴い、さまざまな問題が顕在化した時には、本「考え方」にこだわらず、著作権法の改正も視野に入れた迅速な検討を行うことを要望いたします。
・ 著作権等の保護とＡＩ技術の利活用促進という両面をバランスよく考慮した上での検討が必須になると考えますので、今後も継続して利用者、権利者などの関係各所の状況を注視しながら、世界的な時流に遅れを取らない取り組みが必要と考えます。
【いわゆるディープフェイクについて】・ いわゆるディープフェイクについては、すでに著作権・著作隣接権の侵害となる放送番組を使った悪質な事案も発生しています。今後も生成ＡＩの技術の発展に伴い、放送局や放送番組を装ったディープフェイク
による偽情報がさらに蔓延し、報道機関としての報道・情報の信用が損なわれることを強く危惧いたします。
ＡＩ事業者による技術的対策や著作権法以外の法律での対応なども含め、ディープフェイク対策について多面的に検討することを要望いたします。

101

● 一般社団法人日本レコード協会○項目名 ５．（１）ア（ア）平成 30 年改正の趣旨○意見平成 30 年改正は「著作物の市場に大きな影響を与えないものについて個々の許諾を不要とする」ものであったところ、生成 AI による著作物等（著作物及び著作隣接権の保護対象となる権利物）の学習利用は、学習された著作物等と競合するコンテンツの生成を招来するものであり、かつ、生成の速度と量は、従前の創作サイクルを遥かに凌ぐものである。
法第 30 条の４は「著作権者の利益を通常害しないといえる場合を対象とするもの」として導入されたが、平成 30 年改正の検討において、既存著作物の機械学習によってその競合コンテンツが大量かつ短期間で生成される事態は想定されていない。
平成 30 年改正は、「著作物の本来的利用」を「著作物に表現された思想又は感情の享受」と整理した上で、享受目的を欠く利用は権利者の利益を通常害するものではないとの考え方に立脚しているが、AI 学習における著作物等利用は本来的利用に当たらないため権利者の利益を通常害しないとの考え方は、生成 AIが急速に普及し、限られた利用者層を超えて広く利用されるようになった実態には符合しない。法第 30 条の４の解釈に際しては、生成 AI が創作活動にもたらす好影響にも配意しつつ、他方で、生成 AI による著作物等の利用が権利者に不測の悪影響を与えない解釈手法が適当である。
○項目名 ５．（１）イ（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合について○意見
18 頁 5 行目以下にて、生成・利用段階の事情も考慮しながら享受目的の存否を推認するとの考え方が示されているが、学習・開発段階における享受目的の存否をその後の生成・利用段階の事情から推し量るという考え方は、必ずしも理路が明快とは言えない。生成 AI による著作物等利用について、生成・利用段階と学習・開発段階を截然と区別して法第 30 条の 4 の該否を検討することは現実的に困難であり、著作物等
を機械学習した AI モデルによって競合コンテンツが生成されることが合理的に予想される場合は、学習・開発段階の先にある生成・利用段階の事情までも一体的に斟酌した上で享受目的の存否を認定することが適当である。
また、脚注 15 について、学習された著作物と創作的な表現を共通にする生成物が頻発する場合は、AI学習を行った事業者の享受目的の存在を推認させる要素と位置付けるべきである（素案 33 頁「（２）キ 侵
害行為の責任主体について 白マル２」の記述と平仄を合わせる必要がある）。
○項目名 ５．（１）エ（ア）著作権者の利益を不当に害することとなる場合について○意見
法第 30 条の４ただし書該当性を検討するに当たっては、著作物等の権利物の利用市場と衝突する可能性や潜在的販路を阻害するかという観点からの検討が行われることになるが、ここにいう利用市場や潜在的販路にはライセンス市場も含まれることを明記すべきである。

102

○項目名 ５．（１）エ（イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて○意見
AI によって短期間のうちに大量に生成された音楽がサブスクリプションサービスに流入し、音楽権利者のビジネスに相当の影響を及ぼしていく状況に照らすと、AI 生成物が学習に用いられた著作物等の権利侵害物に当たらない場合であっても、学習に用いられた著作物等に係る権利者の利益が不当に害されることとなるときは法第 30 条の４ただし書に該当し、権利制限の対象外になると整理すべきである。
○項目名 ５．（１）エ（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について○意見
法第 30 条の 4 ただし書の該当例として「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」が示されているが、これは、平成 30 年改正前の著作権法第 47 条の７（情報解析のための複製等に係る権利制限）において、「情報解析を行う者の用に供するために作成されたデータベースの著作物」が権利制限の対象外として規定されていたことに由来するものである。この点、平成 30 年改正
前の著作権法第 47 条の７は「情報解析」を「比較、分類その他の統計的な解析」と定義しており、AI の深層
学習は「統計的な解析」に該当しないのではないかとの疑義が生じたことを契機に、平成 30 年改正にて情報解析の定義から「統計的な」との文言が削除されることになった。こうした改正経緯に鑑みると、平成 30
年改正前において、AI 学習における著作物等利用は広く権利制限の対象外であったと考えるのが合理的であり、「情報解析用のデータベース」に該当しない著作物等であっても、現行法第 30 条の４ただし書は該当し得る旨を念押しで強調すべきである。
○項目名 ５．（１）エ（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）○意見
技術的な措置のほか、AI 開発・学習のための著作物等の利用が契約や利用規約等の取決めで禁止されている場合は、法第 30 条の４の該否に関わらず、当該取決めが有効であることを追記すべきである。
また、AI 学習のための著作物等利用を防止するための技術的措置（ファイルへの”robots.txt”の記述
や ID・パスワード等の認証を用いたアクセス制限措置など）について、素案は、法第 30 条の４ただし書の該当例である「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」に関する議論の中で「権利者やウェブサイトの管理者の判断によって自由に行うことが可能である」と述べているが、上記の技術的措置を権利者等が自由に執り得ることは情報解析用データベースに限った話ではない。情報解析
用データベースはあくまでも同条ただし書の一例に過ぎないことに鑑みれば、上記技術的措置の回避行為については、情報解析用データベースに関する議論とは切り離して検討することが適当である。
○項目名 ５．（１）エ（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて○意見
海賊版等の権利侵害物を用いた学習・開発を行うべきでないことは論を俟たないところであり、ウェブ
サイトに掲載されている情報が海賊版等の権利侵害物であることを知っている場合又は知るべきであった
相当の理由がある場合（権利侵害物を多数アップロードしている海賊版ウェブサイトからの学習など）は、法103

第 30 条の 4 ただし書に該当するものとして権利制限の対象外とすべきである。同条ただし書の解釈に当たっては、我が国も加入する著作権・著作隣接権関係条約に定められているスリーステップテストと整合する解釈手法を採用するのが適当であり、海賊版ウェブサイトの運営者に広告収入その他の金銭的利益を生じさせ、権利侵害行為を助長するような事態はあってはならない。また、海賊版等の権利侵害物からの学習を禁止しないとすれば、権利者が AI 開発者等に良質な学習用データセットを提供していくといった取組みの足枷になりかねない。
また、意図的に権利侵害物を用いて機械学習を行った AI 開発事業者や AI サービス提供事業者は、AI生成物に係る著作権等侵害について規範的な行為主体として侵害責任を問われる可能性が高まるとされているが（24 頁 下から 6 行目以下）、個別事案によっては、権利侵害物を学習した AI モデルが法第 112 条
第 2 項によって廃棄請求の対象になり得ることにも言及すべきである。
○項目名 ５．（１）キ AI 学習における、法第 30 条の４に規定する「必要と認められる限度」について○意見
AI 学習のための具体的なニーズが認められないにも関わらず、無制限に著作物等を収集する行為は法第 30 条の４の適用対象外であることを明記すべきである。また、AI 生成物に係る著作権等侵害について
権利救済を確実にするためには、AI 開発事業者や AI サービス提供者において、学習に用いた著作物等の情報を記録・保存し、所定の手続きの下で関係者に開示する体制の整備が求められるのであり、そうした対応が講じられる限りにおいて、法第 30 条の４に定める「必要と認められる限度」との要件が満たされるとの考え方を示すべきである。
○項目名 ５．（２）イ（イ）依拠性の考え方について○意見
学習用データに既存の著作物等が含まれているか否かが依拠性の判断にとって重要な要素となるが、学習に用いられた情報を AI 開発等に関与しない外部の第三者が特定することは極めて困難である。ついては、依拠性に関する主張・立証責任の転換に加えて、生成 AI に著作物等を学習させる者に対し、当該著作物等に関する情報の記録・保存と所定の手続きによる関係者への情報提供を義務付けることによって学習用データの透明性を確保することが必要である。
○項目名 ５．（２）コ 学習に用いられた著作物等の開示が求められる場合について○意見
学習・開発段階での著作物等利用に関する情報開示を確実にするため、事業者においては、学習に用いた著作物等の情報の記録・保存を行うことが必要であり、当該情報の記録・保存がなされず、学習用データに関する情報開示が行われない場合は、学習・開発段階における著作物等利用を推定すべきである。
○項目名 ５．（４）その他の論点について○意見
AI 学習・開発のための著作物等利用は、学習に用いられた既存の著作物等と競合するコンテンツが生成される可能性があるため、権利者の利益が不当に害されることのないよう、法第 30 条の４を解釈する必104

要がある。学習・開発段階における著作物等利用を権利者がコントロールできる法的枠組みが必要であるとの観点から補償金請求権付き権利制限の導入可能性が否定されるのであって、「著作権法で保護される著作権者等の利益が通常害されるものではない」ことを理由とするのは適当でない。
○項目名 ６．最後に○意見
AI 関連の技術進展、社会における AI の利活用とその影響、諸外国における法制度の検討状況が急速に変化する中、素案に示された考え方の妥当性は継続的に検証することが必要であり、その際は、現行法を前提とした法解釈に捉われることなく、権利保護と著作物利用のバランスを図るために必要な措置を指向すべきである。
この点、EU デジタル単一市場指令では、テキスト及びデータマイニングを目的とする著作物等利用について、研究機関等による学術研究の該否によって権利制限の要件が切り分けられているが、概して日本著作権法よりも権利制限の射程が限定的である。AI 開発・利活用がボーダレスに進む中、日本著作権法の権利制限規定をベースに構築された AI モデルが他国の法律との間で不整合を来し、我が国における著作物等の保護が他国に劣後することのないよう、諸外国の法制との整合性を図る必要がある。
また、本素案では著作財産権を中心に検討が行われており、それ以外の権利については必ずしも検討が尽くされていない。法第 30 条の４についていえば、著作隣接権の保護対象物であるレコードは思想又は感情の表現物に当たらない中、同条の「思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない
場合」という文言が法第 102 条第１項によってどのように著作隣接権に準用されるのかも判然としない。
その他、既存の音楽コンテンツを機械学習した AI によって特定アーティストを真似て音楽パフォーマンスを行うディープフェイクが生成される場合への対応は、詐欺的行為の防止及び当該アーティストの人格的利益の保護という観点を含め、著作権法以外の法律も含めた検討課題であるが、各法の適用範囲を厳格に画するあまり、保護の間隙が生まれることのないよう、解釈上の工夫その他必要な手当てを講ずるべきであ
る。
【以上】

105

● AI ガバナンス協会【「１．はじめに」に関する意見】
意見 1「AI と著作権に関する考え方について（素案）」（以下、「本素案」）の位置付けについて、「生成 AI と著作権の関係に関する懸念を解消」することを目的として「解釈に当たっての一定の考え方を示す」ものとされているが、生成 AI と著作権をめぐっては技術変化が激しく予見可能が低い中、具体的に社会に生じているリスクを踏まえながらケースごとに慎重な検討を行う必要があるものと考える。そうした中、本素案においては様々な論点についての一定の政府の見解が示されており、多くの事業者や弁護士等の関連する主体が本素案を参照して実務を検討していくこととなる。以下各項目の記載も含め、そうした実務への影響の大きさを踏まえ、特に様々な考え方があり得る論点については両論併記や「という考え方もあり得る」といった表現とすること、あるいはマルチステイクホルダーでの合意が十分に図られていると考えられる項目に限定して考え方を示すことが望ましい。また、「６．最後に」にも記載されている通り、本素案については確定後も引き続き技術や実務の動向を踏まえ、不断に見直し・アップデートを行うことが望ましい。
意見 2
本素案の策定過程において、関係者からのヒアリングが実施されているところだが、AI の開発、サービス提供、利用等の様々な立場で生成 AI の活用を進めている国内の事業者へのヒアリングの一段の充実が必要である。意見 1 でも示した通り、影響の大きさにも鑑み、より幅広いステイクホルダーの具体的な AI の開発・利用実務を踏まえた意見が本素案の策定にあたって考慮されることが望ましい。
意見 3
全体を通して「AI 開発事業者」や「AI サービス提供者」という言葉が定義なく使われているが、明確な定義付けをすることが望ましい。 特にどこまでが「AI サービス提供者」に含まれるのかによって、技術的な措置が必要となる対象者が変わってくる。
【「３．生成 AI の技術的な背景について」に関する意見】
意見 1
p.11 において、「学習データの切り貼りではない」という表現の解釈が読み手によって異なる可能性があることから、表現や注釈のより丁寧な記載を検討いただきたい。 AI の生成する過程における粒度の解釈によって「切り貼り」と言えるような側面があるのではないか。
意見 2
p.11 の（３）2（丸囲みの 2）についてはクローリングされる側の技術的な措置を前提とするものであるた
め、そうした措置として念頭に置かれているものの概要についても注釈等で補足することが望ましい。また、「機械可読な技術的な」という表現については、趣旨の明確化のため、より平易かつ理解が容易な記載に修正いただきたい。

106【「５．各論点について （１）学習・開発段階」に関する意見】
意見 1
イ（イ）の「享受目的が併存すると評価される場合」のうち、p.16 の「追加的な学習のうち…」とある行為において、著作権を持つ当人および関係者が同様の行為を行うことは享受目的とならないことに関する記載がある方が良いのではないか。具体的には、イラストやアニメ制作を行う際に生成 AI の学習をイラスト・アニ
メ制作者自身が行う場合の明確化である。AI の学習者と学習データの著作者が同一の場合への考慮が必要と考える。
意見 2
イ（イ）の「享受目的が併存すると評価される場合」のうち、p.17 で例として検索拡張生成（RAG）が取り上げられているが、RAG に用いられるテキストデータの多くは著作物性が否定される可能性もあることを注意的に指摘することが望ましい。 現在の記述では、RAG そのものが法第 30 条の 4 の保護を受けないというニュアンスが強調されているが、そもそも著作物性の認められない学習用データは多く存在するため、本考え方の読み手のリテラシーの多様性にも鑑み、指摘することで正確な理解を促す必要があると考える。
意見 3
p.17 において、「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て追加的な学習を行うことで、当該作品群の影響を強く受けた生成物を生成することを可能とする行為」について言及があるが、前段において「いわゆる『作風』を容易に模倣できてしまうといった点に対する懸念」について記載があり、この表現では作風のみが共通する生成物の生成についても著作権上問題であるかのような誤解を生みかねないものではないか（厳密には内容に問題はないが、表現上わかりづらいという趣旨の意見である）。
本項目 2 段落目以降で実際に示されているのは、著作権侵害となりうるのが「意図的に、当該創作的表現の全部又は一部を生成 AI によって出力することを目的と」する場合のみであることであり、p.20 にも記載がある通り作風が類似するのみにとどまる生成物については著作権侵害とはならないため、その旨を前段において明確に表現する必要があると考える。
意見 4エ（エ）の具体例の記載のうち、p.22 において「このような権利制限規定一般についての立法趣旨、及び
法第 30 条の４の立法趣旨からすると、著作権者が反対の意思を示していることそれ自体をもって、権利制
限規定の対象から除外されると解釈することは困難である。そのため、こうした意思表示があることのみをもって、法第 30 条の４ただし書に該当するとは考えられない。」とあるが、本件はたとえば、新聞社が利用規約等に AI 利用を禁ずると記載していたとしても技術的なアクセス制限措置に違反することがなければ、ただし書に該当しないという理解でよいか。利用規約に同意したことが明確（例：利用規約同意後に会員登録を行い、コンテンツ閲覧にはログイン/パスワードが必須の Web サイト）である場合には、この限りではな
いのか。
意見 5
107

カ（イ）のうち、p.26-27 において「当該学習済モデルが、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、学習データである著作物の創作的表現が当該学習済モデルに残存しているとして、法的には、当該学習済モデルが学習データである著作物の複製物であると評価される場合も考えられ」とあるが、・「著作物の複製物」と評価する以上、学習済モデルが保有するパラメータの集合体の中に、当該著作物との表現上の本質的な特徴の同一性を見出すという理解で良いか。
・著作権法第 2 条第 1 項第 15 号が複製とは「複製 印刷、写真、複写、録音、録画その他の方法により有形的に再製すること」と定めているが、有形的な再製をこの場合どのように捉えるべきか。
・学習済みモデル全体を「著作物の複製物」と評価できる場合とは、「プロンプトに依存せずに」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という制限を加える方がより適切ではないか。
・また、プロンプトの工夫によっては、「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」といえる場合、当該学習済みモデルの一部が「著作物の複製物」と評価されるべきか、当該学習済みモデ
ルの全体が「著作物の複製物」と評価されるべきか。 前者（一部が評価される）の場合であっても、学習済み
モデルの分離的な廃棄は困難であることに鑑み、当該学習済みモデルの全体を廃棄すべきことになるか。
【「５．各論点について （２）生成・利用段階」に関する意見】
意見 1
イ（イ）のうち、p.29-30 において「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（その表現内容）を認識しており、生成 AI を利用して当該著作物の創作的表現を有するものを生成させた場合
は、依拠性が認められ、AI 利用者による著作権侵害が成立すると考えられる」とあるが、仮に利用者が特定の著作物について認識さえしていれば、プロンプトに特定の固有名詞をはじめとする当該著作物を直接指示するような情報を入力したかどうか等は問わず、基本的に依拠性ありと判断される、というのが現在の政府のご見解であるとの理解で良いか。その後の事例では、「既存の著作物そのものを入力する場合や、既存の著作物の題号などの特定の固有名詞を入力する場合」とより限定的なものが挙げられているため、確認する次第である。
意見 2
イ（イ）のうち、p.30 において「AI 利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識していなかったが、当該
生成 AI の開発・学習段階で当該著作物を学習していた場合については、客観的に当該著作物へのアクセスがあったと認められることから、当該生成 AI を利用し、当該著作物に類似した生成物が生成された場合
は、通常、依拠性があったと推認され、著作権侵害になりうると考えられる」とあるが、こうした事例を依拠性ありと判断することは、利用者の目線では全く認識していない著作物についても、一般的な利用において知り得ない AI モデルの学習データの状況をもとに著作権侵害の責任を問われ得るということを意味しており、AI サービスの利用を萎縮させる可能性がある。この点を踏まえ、具体的には以下のような修正を提案する。
・まず、文化審議会の議論過程においても「学習に用いていたら即依拠性ありとは考えて」いない（文化審
議会著作権分科会法制度小委員会（第 4 回）議事内容より）との一部委員のご見解もあり、本件については108

少なくとも、両論併記等の対応をとり、今後の検討の余地を示すことが望ましい。
・また、同 p.30 において「ただし、当該生成 AI について、開発・学習段階において学習に用いられた著作
物の創作的表現が、生成・利用段階において生成されることはないといえるような技術的な措置が講じられているといえる場合」もあり、そうした場合に依拠性がないと判断される場合もあり得るとされているため、こうした例外として想定されるケースをより具体的に、複数例示することが望ましい。たとえば、本素案
p.11（３（３）1（丸囲みの 1））に記載されている「技術的な措置」などがこれにあたるが、これ以外にも「十分に大量のデータを学習させること」等も、学習に用いられた著作物の創作的表現が出力されないための措置にあたると考えられる。
・以下意見 3 において依拠性の否定の論点でも触れるが、利用者側として著作権侵害の責任を問われる
リスクを低減するために、どのような対策が考えられるかを具体的に例示することが望ましい。
意見 3
ウのうち、p.31 において「被疑侵害者の側が依拠性を否定する上では、当該生成 AI の開発に用いられた学習データに当該著作物が含まれていないこと等の事情が、依拠性を否定する間接事実となる」とあるが、AI 利用者は生成 AI の開発・学習段階の情報を得られない場合が多いため、「学習データに当該著作物が含まれていないこと」を利用者が立証するのは困難ではないか。具体的に利用者として、どのような立証の手段が存在するかを具体的に例示することが望ましい。
意見 4
キのうち、p.33 において「3（丸囲みの 3）事業者が、生成 AI の開発・提供に当たり、当該生成 AI が既存の著作物の類似物を生成することを防止する技術的な手段を施している場合、事業者が侵害主体と評価される可能性は低くなるものと考えられる」とあるが、たとえばある企業が生成 AI を利用して顧客向けチャットボットを開発し、それを利用した顧客が意図的に第三者著作物に類似したアウトプットを生成しようとした
場合、当該企業が著作権侵害の侵害主体と評価される可能性を低くするためには、具体的にどのような「技術的な手段」を施していればよいと考えられているのか。意見 2 において記載の依拠性に関する点と同様、侵害主体と評価されないために企業がとりうる「技術的な手段」について、より多く例示するなどの対応をとることが望ましい。
【「５．各論点について （４）その他の論点について」に関する意見】
p.36 において、補償金制度の導入に関して「法第 30 条の４の趣旨を踏まえると、AI 開発に向けた情報
解析の用に供するために著作物を利用することによ り、著作権法で保護される著作権者等の利益が通常害されるものではない」とまとめられ、著作権法における補償金の導入の理論的説明が困難とされている点については、AI 活用の実態を捉えた的確な分析であると考えられる。

109

● AI に関する音楽団体協議会【項目名と意見】
１．はじめに〇意 見
調和のとれた生成 AI の利活用の枠組みの実現が不可欠であり、そのためには透明性の確保が欠かせません。
生成 AI の様々な技術やサービスが文化芸術、コンテンツビジネスの健全な普及発展に寄与するためには、創造のサイクルとの調和がとれた利活用の枠組みの実現が不可欠です。素案では、G7 サミットにおける「広島 AI プロセス」の中で、広島プロセス国際指針・国際行動規範で触れられている AI の透明性に関することが具体的に記載されておりません（２頁）。例えば、何を AI 学習の素材として利用したかなどの透明性が確保されなければ、権利侵害が生じたときに、クリエイターやアーティストが立証することは困難であり負担が大きすぎると考えます。生成 AI の透明性確保のための実効性ある対策が不可欠です。
５．各論点について（１）学習・開発段階
エ(イ) 「アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて」〇意 見
作風の類似する生成物を大量に出力することにより、クリエイターやアーティストの活躍の場が狭められることがあってはなりません。
生成 AI は、クリエイターやアーティストが心血を注いで生み出した音楽コンテンツを人間とは桁違いの規模、スピードで学習することができます。生成 AI が急速に高性能化し普及していく中で、質の高い生成物
が人間とは桁違いの量とスピードで低コストに大量生成されるようになれば、クリエイターやアーティストは自らが生み出したコンテンツを学習して性能を高めた生成 AI によって活躍の場が狭められることも考えられます。素案で記載された意見のとおり、作風が類似するにとどまるものが大量に生成されることにより、「特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまうような事態が生じる
場合、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に該当し得る」（20 頁）という考え方を明記すべきです。
エ（オ）「海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のために複製することについて」〇意 見
AI 学習の素材に海賊版等の権利侵害複製物を使うことは禁止するべきです。
素案では、「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うといった行為は、厳にこれを慎むべき」（24 頁）としていますが、これでは不適法ではないというメッセージを発信することになってしまい、権利者の利益が不当に損なわれる懸念があます。AI 学習の素材に海賊版等の権利侵害複製物を使うことは「権利者の利益を不当に害することとなる」旨を明記すべ
きです。

110

（４）その他の論点について
コ「学習に用いた著作物等の開示が求められる場合について」〇意 見「１．はじめに」に対する意見と同じ
６．最後に
〇意 見
アーティストの肖像や声を再現して生成されたディープフェイクコンテンツに対する早急な対策を講じるべきです。
素案では、「著作者人格権や著作隣接権と AI との関係において検討すべき点の有無やその内容に関する検討も含め、様々な技術の動向や、諸外国の著作権制度との調和、他の知的財産法制における議論の動向なども見据えつつ議論を継続していくことが必要である」（37 頁）としています。とりわけ、アーティストの肖像や声を再現したディープフェイクコンテンツが現実の問題として被害を生じさせており、アーティストを保護するための実効的かつ簡便な救済制度を早急に確立すべく、様々な動向を踏まえた検討の継続が不可
欠と考えます。
〇意 見
現行の著作権法のもとでは、第 30 条の 4 の規定により、営利目的の生成 AI を開発するための学習利用に対して、権利者がその意思を反映させることはできません。
素案では、「AI をはじめとする新たな技術への対応については、著作権法の基本原理や、法第 30 条の
4 をはじめとする各規定の立法趣旨といった観点からの総論的な課題を含め、中長期的に議論を行っていくことが必要と考えられる。」（37 頁）としています。少なくとも営利目的の AI 開発のための学習利用について、権利者が意思を反映するための選択の機会を設けることについて早急な検討が必要と考えます。

111

● AI について学ぶ学生の会
４．関係者からの様々な懸念の声について
AI は非常に有益な技術であり、その発展は様々な利益をもたらす。しかし、社会に全く利益をもたらさず、秩序を壊し格差を拡大するといった様々な問題を引き起こす有害な AI も存在する。その一つが生成 AIである。生成 AI は技術的にデータとして取り込んだ著作物の復元を行っているに過ぎず、生産性の向上や社会問題の解決に繋がる有益な AI とは全く性質の異なるものである。一部の国会議員が、新しいものを創作できる素晴らしい技術であると賞賛しているが、生成 AI での生成行為に創作性は全くなく国会議員のAI に対する知識の少なさがうかがわれる。
生成 AI の制作過程にも様々な問題がある。一つ目は大量の著作物の無断利用が行われているということである。このことについては、各業界から問題視する声があがっている。高度に情報化された社会である
現在、情報が大きな価値を持っていることは多くの人の共通認識となっている。そのような状況の中で、データを持っている権利者から許諾を得ずに無断利用することは、絶対にあってはならないことである。実際、このような人権侵害が海外の AI 関連企業によって大規模に行われたことによって、SNS 上では AI 研
究者に対して「著作権侵害といった人権侵害を当然のように行う人達だ」、といったレッテルが貼られるという風評被害が発生している。海外の人権意識の低い研究者によって、多くの善良な研究者が被害を受けている現状は非常に大きな問題である。行政は著作権侵害という人権侵害は当然許されない、通常の AI 研
究者はそのような人権侵害を行っていない、ということを明確に発信する必要があると考えている。
当会で把握している範囲でも、生成 AI による著作権侵害という人権侵害によって追い詰められ自殺してしまったイラストレーターは複数おり、問題は深刻である。このような非人道的な行為を行っている生成AI 関連企業の研究者と善良な AI 研究者が同列に扱われてしまうようなことはあってはならない。
また、画像生成 AI についてはデータセットに児童ポルノや医療の記録など、違法なデータが大量に含まれているという点も多くの批判が上がっており問題である。現在、特に児童ポルノなどの違法なデータを参照したと考えられる生成物を大量に出力し、販売している事例が多数見受けられ、批判の声が大きくなっている。しかしこのような事例については未だ犯罪として取り締まられていない。生成 AI 利用者のなかには、
児童本人から苦情が来ない限り無視する、と児童が法的に動けないことを知りながら開きなおっている人もおり、悪質性が非常に高い。このような現状があれば、生成 AI に対する批判の声が大きくなるのは当然のことであると考える。もし、このような現状が放置されてしまえば、その批判の矛先は AI 研究者に対しても向かってくるであろう。実際、SNS 上ではそのような批判が増え続けている。生成 AI という経済の発展、文化の発展に全く寄与しない AI については、しっかりと規制を行い、人権侵害を行う犯罪者と善良なAI 研究者は全く違うものであることを行政として発信を行う必要があると考えている。
以上である。

112

● LLM-jp
意見: LLM 開発の大きな方向性
国立情報研究所が主宰する LLM-jp では、大学や企業における自然言語処理・計算機システムの 1,000
人以上の研究者や技術者が参加し、完全にオープンで商用利用可能、かつ日本語に強い GPT-3 級の大規
模言語モデル(LLM)を構築し、研究者や産業界に提供するべく活動しています。
今日、OpenAI を筆頭に国外で開発、運用されている LLM の学習データは非公開であり、大規模パラメータのモデルの振舞いを含めて全体がブラックボックスとなっています。OpenAI などのクローズドなモデ
ルでは、私企業に運営されている特性上、仕様変更や、公開範囲の限定などを受ける恐れもあります。また、
現在のモデルにはハルシネーション、バイアス等の課題も山積していることに加え、日本語が学習データ全体に占める割合は GPT-3 において 0.11％であり、日本語の理解・生成能力は英語に比べて劣っています。
我が国において LLM を独自に開発できる知見を早期に有することは、経済的にも、安全保障上も重要です。
LLM の高い能力を支える中核は学習データです。日本語に強い LLM を開発するには、良質かつ大規模な日本語データを事前学習に用いる必要があります。日本では、著作権法第 30 条の 4 に基づき、情報解析を目的にウェブから大規模データを収集して利用することができ、AI 開発において諸外国に比べて大きなアドバンテージがあります。日本の経済発展のためには、このアドバンテージを最大限活かし、LLM の開発を推進することが望ましいです。
ここで、大規模データを用いた LLM の事前学習が著作権者の利益を不当に害する可能性について調査した結果を報告します。我々が開発した 13B パラメータの LLM が学習テキストをどの程度暗記しているかを検証しました。その結果、暗記は低頻度なテキストではほとんど発生せず、終盤まで学習した高頻度なテキスト（たとえば日本国憲法の条文）で観測されること、また、低頻度であるにも関わらず暗記が発生したテキストは、市町村名だけが異なる不動産広告など、酷似したテキストが数十回以上学習データに現れるものが中心であることを確認しました。
この検証結果から、LLM による暗記（学習データがそのまま出力されるケース）は極めて稀であると考えられますが、LLM-jp ではさらに LLM の透明性等に関する研究開発を進め、著作権者の方々に、人類社会の発展と著作権者の権利保護についてバランスのとれた健全な判断をしていただくための情報提供に努める所存です。このような透明性等に関する研究開発や権利保護の判断には時間を要することから、時期尚早な判断はせず、熟慮をお願いしたいと考えます。
現時点での本素案の公開は時期尚早であると考えます（本意見は、基本的に全体に対する意見であり、「項目」は挙げておりません）
今回、文化庁著作権課がまとめた「AI と著作権に関する考え方について（素案）」は現行著作権法の解釈指針を示すものに過ぎず、最終的な司法判断に代わるものではないという理解ではありますが、内容的にはかなり詳細かつ踏み込んだものとなっており、また、文化庁が作成・公表したものであるため、実務に非常に強い影響を及ぼすと考えられます。特に、素案は大規模言語モデルの開発・提供に非常に強い影響をもたらすと考えられ、日本のアカデミックで生成 AI を開発する中心的な組織である LLM-jp として、下記のような状況からこのような影響力の強い資料を公表することは時期尚早ではないかと考えております。
113

令和 5 年 5 月 26 日の「AI 戦略会議」を発端として、同年 7 月 26 日の文化審議会著作権分科会法制度小委員会（第１回）で「AI と著作権」の議論が始まりました。その際の各委員の発言は大まかな立場表明のものでしかなく、その後、令和 6 年 1 月 15 日までに５回の小委員会を行い、第６回の小委員会にて素案をまとめるという形での大変に短い議論しか行っていないと見受けられます。
素案には、４に「関係者からの様々な声について」という項目がありますが、例えば、AI 開発者の懸念に関しては、自らが著作権侵害の責任を負う可能性についての狭い範囲での適応条件が抽象的に書かれているだけであり、より具体的な記述が望まれます。同時に、法 30 条の 4 の適応範囲の問題に関する、生成 AIの学習にかかる影響についての議論が全くされておらず、AI 開発者の懸念を取り扱ったものとは言えないと考えられます。同様に国際的な競争に関する議論も全く見受けられません。この素案が一人歩きしてしまった際には、日本が再度国際社会から遅れていく状況が目に浮かびます。
第１回目の小委員会時から資料を公表する日時を決めているように見受けられ、「時間が短い中で結論を出すことが求められている」という趣旨の発言が多く見られます。十分に議論を尽くした結果の資料を公開するという方法論ではなく、結論を作る時期ありきで、事務局が締め切りを意識した形で議論を主導している様子が見受けられます。
最終の 6 回目の小委員会でも、例えば福井委員の問題提起に対する中川委員の意見や、上野委員、早稲田委員の議論のように大きく解釈の異なる意見があるにも関わらず、その集約については議論を尽くさな
いまま事務局に判断が任されて資料が作成されてしまっていると見受けられます。特に、福井委員の「賛否両論があったとの記述の要求」があることは、すなわち、意見の集約がされていないことを示していると思われます。実際に、素案には脚注で別の意見があったと記載されていますが、そのような場合、素案をどう解釈したら良いか、読者にとってはとても難しい状況になっていると思われます。
また、同小委員会においても、上野委員による「データベースの著作物の将来における滞在的な販路を阻害する行為」を含む様々な問題点や、福井委員の「アイデアの自由利用」「クリエーターの経済的利益」の指摘、上野委員の「学術研究目的の情報解析」に関する指摘など、様々な未解決問題があるように見受けられます。
RAG は文字通り「検索」の技術の上に成り立っておりますが、その技術は成熟しているとは言い難く、様々な研究開発が続いています。そのような状況で結論を出すことは性急な議論と言わざるを得ず、その技
術的な可能性、応用展開の方向性、そして権利関係の整理が必要かと思われます。RAG はこれまで
Google 検索における技術との類似性があり、権利関係にもそこを土台とした適切な議論が必要だと思われます。素案の内容は議論が不十分であると思われます。
本素案は、性急な上に、著作権の問題に関してのみ議論されており、全体のバランスに欠けています。いうまでもなく、経済・安全保障上の優位性の確保という視点からの議論が噛み合った形でない限り、この素案が独り歩きして、小委員会が議事録でも垣間見られている、開発者側の視点を含めた意見が十分考慮されていない形で世の中に出ることになってしまいます。
以上述べた論点から、本素案を公表することは時期尚早であるとの意見を述べさせていただきます。
以上114

● オンライン海賊版対策に従事している弁護士の会
・「５．各論点について （１）学習・開発段階 エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例
について （オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて」に関する意見
当団体は、次のとおり意見を申し述べます。
素案で言及されているとおり、海賊版により我が国のコンテンツ産業が受ける被害は甚大であり、海賊版対策を強力に進めるべきことは当然です。権利者及び関係機関が海賊版に対する実効的かつ強力に海賊版対策に取り組むことが強く期待され、現に様々な分野の関係者の協力による取組みが着実になされ、成果を上げつつあります。にもかかわらず、近時の国連主催の「インターネットガバナンスフォーラム 2023」での報告によれば、なお漫画の海賊版サイトは日本語版上位 10 サイトだけで月間 1 億 5000 万セッション前
後、英語翻訳版上位 3 サイトでは同 2 億セッション前後という膨大なアクセスを集め続け、その対策は文化審議会はじめ政府諸機関においても急務と明記され続けています。
そのような状況の中で、ＡＩ学習のためであれば海賊版サイトからダウンロードして複製することも著作権者の利益を不当に害することなく適法に行なえることを前提とした整理が文化審議会著作権分科会で仮になされるとすれば、関係者が一丸となって行うことが期待される海賊版対策に水を差すことになりかねず、海賊版対策に日夜必死の努力を続けている権利者としては落胆するほかありません。
ＡＩ学習のために海賊版サイトに違法に掲載されている海賊版をダウンロードすることを、海賊版サイト
側からみれば、ＡＩ学習させようとする者からの求めに応じて海賊版を違法に自動公衆送信するということです。ＡＩ学習のためのダウンロードは海賊版サイトからの自動公衆送信を必然的に生じさせ、海賊版サイト
側の自動公衆送信の数を増大させる、即ち海賊版を拡散させる行為にほかなりません。
ＡＩ学習のためであれ、海賊版サイトから海賊版をダウンロードして複製することは、即ち海賊版サイトからの自動公衆送信を増大させその拡散に助力することですから、当該複製それ自体が権利侵害を助長するものであり、そのような行為をしつつ権利侵害を助長しないように「十分配慮」する余地はありません。
さらに、海賊版サイトからダウンロードすることによるＡＩ学習は、複製防止の技術的措置や robots.txtなどの機械可読な方法によるＡＩ学習拒絶の意思表示の意義を没却することになります。海賊版サイトにはＡ
Ｉ学習を積極的に拒絶する動機がないため、そこに違法アップロードされているものには複製防止の技術的措置が講じられず、機械可読な方法によるＡＩ学習拒絶の意思表示もなされません。即ち海賊版サイトにおいては、権利者が自ら技術的措置を講じたり、ＡＩ学習拒絶の意思表示を行う機会が最初から奪われているといえ、そこからクローラが自由に収集するとすれば、正規サイトに技術的措置を講じ、機械可読な方法で拒絶の意思表示をしても意味はなく、せっかく民間で築きあげられて来た標準的な協力関係が害されかねません。
なお素案では、AI 学習のため学習データの収集を行おうとする者にとって、対象データが海賊版等の権利侵害複製物であるか否かを判断することは困難であることに触れられています。しかしながら、権利侵害
複製物にもさまざまな性質のものが存在し、その中でも海賊版サイトに掲載された海賊版については、人気作のデッドコピーが多数見出される現実の海賊版サイトは提供される広告内容がほぼアダルトビジネスであるなどの特徴とあいまって、権利侵害複製物であることの判別は容易ですし、海賊版サイトに掲載された海賊版であることを認識している者（例えば学習を回避するよう警告を受けた者など）にとっては前記困難な
115

事情は必ずしもあてはまりません。まして、上記のような不利益を被る権利者を犠牲にしてまで、かかる確認を怠って海賊版を学習する者を優先することの必要性は認めがたいように思われます。
よって海賊版サイトから海賊版をＡＩ学習のために複製することは、少なくとも学習データの収集を行おうとする者がそのことを知っていた場合又は知ることができたと認めるに足りる相当の理由がある場合には、著作権者の利益を不当に害するものであって、厳に慎むべきものであるにとどまらず、原則として本た
だし書に該当して許容されないものと整理されるべきであると考えます。

116

● 株式会社 Algomatic「1.はじめに」に対しての意見
本素案は、AI と著作権に関する立法論について記載したものではなく、あくまで現行著作権法の解釈についての一定の考え方を示したものであること、及び司法判断に代わるものではないのは上記記載のとおりである。
もっとも、実務的には、著作権法を所管する官庁である文化庁が作成・公表する文書の影響力は非常に大きい。
そもそも本素案は約半年という限られた時間内に、限られた資料を基に、限られた属性の少数の委員によって構成された小委員会での議論にすぎず、小委員会の議論においても委員内で激しい対立がある論点が複数存在している。
また、上記素案においては「関係者からのヒアリング等を行い」とあるが本小委員会でヒアリング対象となった関係者のうち、「生成 AI の開発・サービス提供等を行う事業者」に該当するのは日本 Microsoft 社のみであり、しかも同社に対するヒアリング内容も AI ガバナンスに関するもので、開発実務に関するものではない。また、企業等でも広く利用されている生成系 AI の基盤となるモデルやアプリケーションはオープンソースで開発されているケースが多いが、実際に OSS の開発をしている OSS コミュニティに対するヒアリン
グも全くなされていない。
これらの小委員会での議論状況を踏まえると、本素案の記載内容は、立法論であってはならないのはもちろんのこと、現行著作権法の解釈についての、できるだけ謙抑的な記載であるべきである。
しかし、本素案には、仮定的なものも含めて微妙なケースを措定した上で踏み込んだ解釈論が示されている部分や、現行著作権法の解釈論としては権利者側に偏りすぎた（権利者側に有利な）、立法論に近い記載が散見され、本素案がこのまま確定すると権利者が本素案の内容に基づいて自らの都合の良いように著作権法を拡大解釈し、AI 開発者・AI サービス提供者に対して権利行使を行うことが容易に想定される。
世界的には国を挙げた激しい AI 開発競争が繰り広げられている。
日本としても大きな方向性として生成 AI の開発・提供・利用の促進により、我が国の産業競争力の強化を図っていくことに全力で舵を切っており、著作権法がその障害となってはならない。
本素案がこのまま確定することによって、権利者による現行の著作権法の拡大解釈が行われ、日本の AI
開発に大きな萎縮的効果が発生することを強く懸念する。
したがって、本素案の大きなスタンスとして、その記載内容は、現行著作権法の解釈についての、できるだ
け謙抑的な記載であるべきであることは強調しておきたい。
AI の開発や利用によって著作権者に様々な社会的影響が生じていることは言うまでもないが、それらの「著作権者に生じた社会的影響」の全てに対して、立法府による「著作権法の改正」や裁判所による「司法判断」ではなく、「文化庁による著作権法の解釈指針」という、非常に限定されたツールによって対応しようとすることは、却って著作権法を大きくゆがめてしまうことに留意すべきである。
５．各論点について （１）学習・開発段階の(イ)への意見
上記本素案の内容には全面的に賛同する。
しかし、本素案における各論の記載は「再整理を行うに当たっては、上記のように様々な技術革新に伴う117

著作物の新たな利用態様が不測の悪影響を受けないよう留意」しているようには思われない記載が散見される。
例えば、本素案 22 頁には、著作権法 30 条の 4 ただし書の解釈において、報道機関等が提供するデー
タベース著作物との市場衝突を問題とし、一定の技術的な回避措置が講じられている場合に、著作権法 30条の 4 ただし書に該当し著作権侵害に該当する旨の記載がある。
本素案のこの記載は慎重に読めば、相当に限定された場面についての記述であることがわかるが（詳細は後述）、本素案にこのような記載があることによって、当然のことながら、各報道機関は、本素案記載の行為に必ずしもあてはまらない著作物の利用行為についても、著作権侵害であると主張してその利用を広く制限する主張をすることになろう。
これは、本小委員会第 3 回に提出された、一般社団法人新聞協会作成資料「生成 AI による報道コンテン
ツ利用に対する意見」において「著作権法「30 条の 4」の改正が必要ではないか」「AI による「学習」を著作権者が拒否できる、もしくは、利用時には許諾を得る仕組みの整備が必要」と明言していることからも容易に予想できる。
その結果、生成 AI の学習目的に限らない著作物の非享受利用（例えば、ウェブ上のデータを利用した自然言語研究等）にも著しい萎縮効果が生じることは自明である。
それらの利用行為が著作権侵害に該当するかが裁判で争われれば著作権侵害に該当しないと判断される場合も多いと思われるが、被疑侵害者として警告を受けた著作物の利用者が、全て司法手続きに持ち込む
ことを選択するわけではない。
繰り返しになるが、本素案の記載内容は実務的に非常に大きな影響力を持つことことから、著作権侵害に該当しない著作物の利用について、本来意図していない大きな萎縮効果を及ぼす可能性があることを十分に認識した、慎重な記載が必要である。
【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例についてへの意見
素案の上記記載部分は、脚注 21 に記載があるとおり、「基本的な考え方」で既に示している「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」（以下「情報解析用 DB の著作物」という）の例についての具体的な考え方に関する記載とされているが、現実的にほぼあり得ない行為が「ただし書き」に該当するとする記載であり、権利者による過剰な権利行使、及び AI 開発者・AI サービス提供者に大きな萎縮的効果を及ぼす。
したがって、上記記載については削除するか、記載内容を大幅に変更すべきである。
論点に関しては、STORIA 法律事務所の柿沼太一氏の「文化庁「AI と著作権に関する考え方について（素案）令和 6 年 1 月 15 日時点版」の検討」と全く同じ見解である。
https://storialaw.jp/blog/10470
したがって、以下のとおり修正すべきである。
（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について（略）
118

○ この点に関して、上記の例で示されている「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理した
データベースの著作物」としては、DVD 等の記録媒体に記録して提供されるもののみならず、インターネッ
ト上でファイルのダウンロードを可能とすることや、データの取得を可能とする API（ApplicationProgramming Interface）の提供などにより、オンラインでデータが提供されるものも含まれ得ると考えられる。
○ また、「当該データベースを（……）複製等する行為」に関しては、データベースの著作権は、データベースの全体ではなくその一部分のみが利用される場合であっても、当該一部分でも創作的表現部分が利用されれば、その部分についても及ぶ（加戸守行『著作権法逐条講義 七訂新版』（公益社団法人著作権情報セン
ター、2021 年）142 頁参照）とされている。
○ これを踏まえると、例えば、データベースの著作物から容易に情報解析に活用できる形で整理された
データを取得できる API が有償で提供されている場合において、当該 API を利用して当該データベースの著作物にアクセスし、当該データベースの著作物の創作的表現が認められる一定の情報のまとまりを情報解析目的で複製する行為は、本ただし書に該当し、同条による権利制限の対象とはならない場合があり得ると考えられる。
脚注 22
API により提供されているのが「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」に該当するか否か、及び、本ただし書法第 30 条の４ただし書に該当するか否かについては個別の事例に応じた検討が必要となる。もっとも、テキスト・データマイニング用ライセンス及び API を提供しているとしても、当該 API が「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」に当たるとは限らないといった意見もあった。
５．各論点について（１）学習・開発段階
著作権者の利益を不当に害することとなる場合について（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）
への意見
上記部分のうち「そのため」以下の行為は、現実的にほぼあり得ない行為が「ただし書き」に該当するとするものであり、権利者による過剰な権利行使及び AI 開発者・AI サービス提供者に大きな萎縮的効果を及ぼす。
したがって、上記記載に関連する部分は、脚注を含めて全て削除すべきである。
以下理由を述べる。
（1）「（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）記載の行為の具体的内容
1.情報解析用 DB の著作物（「被侵害著作物」）が将来販売される可能性があり、その利用市場が存在する
場合において2.技術的な学習防止措置が講じられた、ウェブサイトに閲覧用に掲載された記事等のデータ（「利用対象著作物」）の非享受目的利用行為により1193.1 の情報解析用 DB の著作物と共通する創作的表現を有する複製物・翻案物が生成され4.その結果、1 の DB 著作物の将来における潜在的販路が阻害される
同部分に記載されている内容の要件を満たすことは、理論上は考えられるが、実際にはあり得ない。
（2）将来販売を予定されているのが DB 著作物ではなく単なる DB の場合（上記 1 の要件を満たさない場合）
この場合は先述の（ウ）と同様、そもそも「被侵害著作物」が存在しないので、1 の要件を満たさず、ただし書に該当することはない。
（3）将来販売を予定されている DB 著作物の「創作的表現」が利用されていない場合（1 の要件を満たすが 3 の要件を満たさない場合）
仮に、将来販売される予定の DB が単なる DB ではなく情報解析用 DB 著作物であったとしても、2 の行為により当該 DB 著作物の「創作的表現」が利用されていなければ、3 の要件を満たさない。
つまり「エ」についての本素案の記載は、技術的な学習防止措置を講じられた、ウェブサイトに閲覧用に記載された記事等のデータを収集・利用して、「将来販売される可能性のある情報解析用 DB の著作物」（つまり、現時点では未だこの世に存在していない DB の著作物）と、偶然同じ「情報の選択性」を有する DB の著作物を作成する場合を想定し、当該行為が 30 条 4 の但し書きに該当することするものである。しかし、このような「偶然」は、実際にはおよそあり得ない。
（4） 本素案記載は現行法上の解釈を大きく逸脱している
本素案記載を前提とすると、権利者としては、「AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられていること」さえ立証すれば、「当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される」が推認されることになるため、AI 学習者側が「・・・データベースの著作物が将来販売される予定はない」ことを反証しなければならないことになるが、そのような反証は実際には不可能である。
しかし、かかる解釈は、当該「技術的な措置」に、著作権法 30 条 1 項 2 号や、同 47 条の 5 第 1 項・著作権法施行令第 7 条の 4 第 1 項ロ・著作権法施行規則第 4 条の 4 第 1 号のような明文規定もないまま、特別な法的効果を与えるものである。
本素案は「なお、このような技術的な措置が、著作権法に規定する「技術的保護手段」又は「技術的利用制
限手段」に該当するか否かは、現時点において行われている技術的な措置が、従来、「技術的保護手段」又は「技術的利用制限手段」に該当すると考えられてきたものとは異なることから、今後の技術の動向も踏まえ検討すべきものと考えられる。」として、学習回避のための「技術的な措置」について現行著作権法上の「技術的保護手段」又は「技術的利用制限手段」に該当するか否かが不明確であることを自ら認めているにも関わらず、実質的にそのような効果をもたらす解釈を採用することは理解しがたい。
（5） 「将来発生する可能性のある著作物についての潜在的販路の阻害」の不合理性（エ）の記載は、「技術的な措置」が講じられた個々の Web 記事の収集行為が、「将来販売される予定があることが推認される情報解析用のデータベース著作物」（つまり現時点では存在しない著作物）の潜在的販路を阻害する行為とするものである。これは、実質的には、現時点では存在しない、将来発生する可能性のある著作物についての著作権侵害を認める解釈であって妥当ではない。
以上の理由から、本素案の上記部分は以下の項目以後を削除するべきである。
「このような技術的な措置は、あるウェブサイトに掲
120

５．各論点について【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについてについての意見
上記「（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて」は、「エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について」（本素案Ｐ5）内の小項目であるから、「海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することが著作権法 30 条の 4 ただし書の『著作権者の利益を不当に害することとなる場合』に該当するか」についての記載である。
しかし、本素案では、その点についての結論が明記されておらず、記載の途中から、「AI 開発事業者等が規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性があるか」の論点にすり替わってしまっているため、その点を踏まえた整理・修正が必要である。
（1） 本素案の上記記載部分のうち、「○ インターネット上のデータが・・」から「○ AI 開発事業者や AI サービス提供事業者においては・・・・」の部分について
ここで問題となっているのは「海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することが著作権法 30条の 4 ただし書の『著作権者の利益を不当に害することとなる場合』に該当するか」である。そして、現行著
作権法の解釈及び本素案の記載を前提とすると、その点についての結論は『該当しない』である。したがって、当該結論をまず明記すべきである。
その後に続く、「AI 開発事業者等が規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性があるか」の論
点は、海賊版等からの学習目的複製が 30 条の 4 ただし書に該当するかとは異なる論点であり、両者を明確に区別する必要がある。
（2） 本素案の上記記載部分のうち、「○ 特に、ウェブサイトが海賊版等の権利侵害複製物を・・」「○ AI 開発事業者や AI サービス提供事業者が、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・・・」の部分及び脚注 26 について
当該部分では、「AI 開発事業者や AI サービス提供事業者が、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という事実」について、「AI 開発事業者等が規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性を高める」と指摘しているが、明確に反対する。
単に「AI 開発事業者や AI サービス提供事業者が、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という事実」のみで、「AI 開発事業者等が規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性を高める」とするのは、妥当ではない。
また、本素案記載の解釈は、海賊版に関して慎重な議論や立法措置を伴わないまま、解釈だけで、「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という事実」について、「AI 開発事業者等が規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性を高める」とするものであって、現行法の解釈指針を示すはずの本素案の限界を大きく超えている。
（3） 本素案の上記記載部分のうち、「○ この点に関して、こうした海賊版等の権利侵害複製物を掲載するウェブサイトからの学習データの収集は・・・・」以降の部分について
121

同部分においては「こうした海賊版等の権利侵害複製物を掲載するウェブサイトからの学習データの収集は、少量の学習データを用いて、学習データに含まれる著作物の創作的表現の影響を強く受けた生成物が出力されるような追加的な学習を行うことを目的として行われる場合もあると考えられる」としているが、この解釈（学習データに含まれる著作物の創作的表現を直接感得できる AI 生成物が出力されるような追加的な学習を行うことを目的として行われる著作物の利用行為は享受目的が併存するものとして著作権法30 条の 4 が適用されない）は海賊版からのデータ収集に限らず広く当てはまるものであって、基本的には異議はない。
２．検討の前提として（1）のエ 我が国の著作権法が適用される範囲についての意見
AI と著作権の関係を考えるに際して、著作物のどのような利用行為に日本著作権法が適用されるか（準拠法決定の問題）は、AI 開発者・AI サービス提供者・AI 利用者全てにとって非常に重要な問題である。
日本著作権法は海外の著作権法とは異なる内容となっているが、いくら日本著作権法の解釈を精緻に示したとしても、著作物の利用行為に日本著作権法が適用されるか否かが曖昧であれば、AI 開発者・AI サー
ビス提供者・AI 利用者にとっての予見可能性が損なわれ、ひいては AI の開発や利用に大きな障害となるからである。
したがって、本素案においても、その点についての予見可能性を高めるべく、準拠法の問題について、なるべく具体的・分かり易い記載をすべきである。
なお、準拠法については、「令和３年度産業経済研究委託事業（海外におけるデザイン・ブランド保護等新
たな知財制度上の課題に関する実態調査）調査報告」別紙２「新たな知財制度上の課題に関する研究会報告書」（令和 4 年 2 月新たな知財制度上の課題に関する研究会、以下「研究会報告書」という）https://www.meti.go.jp/policy/economy/chizai/chiteki/pdf/reiwa3_itaku_designbran
d.pdf
において精緻な検討が行われているため参考にされたい。
「（イ）準拠法決定の問題に関する規定及び考え方」については、以下のように修正すべきと考える。
主な修正点及び修正理由は以下のとおりである。
▼ 修正点 1
本素案では「AI 学習のための学習データ収集を行うプログラムが我が国内に所在するサーバー上で稼働しており、この収集に伴う既存の著作物等の複製を行っていること」と記載されているが、著作物の利用行為（複製等）が行われている場所と、当該利用行為を行う指令を発するプログラムの所在場所とは無関係ではないかと思われる。
たとえば、「AI 学習のための学習データ収集を行うプログラムが日本国外に所在するサーバー上で稼働」
して、当該プログラムの指令に従って既存著作物の複製行為が日本国内のサーバー上で行われる」こともありうる。
そのため、上記修正点 1 のとおり修正した。
▼ 修正点 2 及び 3
まず、生成・利用段階においては、AI 生成物の「生成」と「利用」を明確に分けて検討する必要がある。
122

本素案Ｐ32 でも「オ 利用行為が行われた場面ごとの判断について○ 生成・利用段階においては、生成と利用の場面それぞれで故意又は過失の有無について判断は異なり得ると考えられる。また、生成時の複製については権利制限規定の範囲内であったとしても、生成物の譲渡や公衆送信といった利用時には、権利制限規定の範囲を超える行為として、著作権侵害となる場合があるため留意が必要である。」と記載されている。
この点は準拠法について検討する際にも当然あてはまるが、本素案では「生成」行為に関する準拠法についての記載しか存在しない。そのため、「利用」に関する準拠法についての記載として修正点 3 を追記した。
▼ 修正点 4
修正点 1 と裏返しの話ではあるが、AI 開発者等の予測可能性を高める見地から「学習対象著作物が提供されているサイト等の運営者の所在地や、学習対象著作物が提供されているサイトのサーバー所在地は、「当該著作物の利用行為地」とは言えないことから、学習対象著作物の利用行為の準拠法選択に際して考慮されない。」点についても明記すべきである。
その観点から修正点 4 を追記した。なお、研究会報告書 25 頁に同趣旨の記載がある。
５．各論点について（１）学習・開発段階（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合についてへの意見
まず「開発・学習段階」については、非享受目的併存の判断に際して、「結果的にどのような AI 生成物が生成されたか」ではなく「どのような AI 生成物を作成する目的を有して開発・学習行為を行ったか」が問題となる（その点については、本素案 18 頁「○ なお、生成・利用段階において」に明記されている）が、本素案の上記記載では、その点が判りにくい。
また、著作権法の原則である「作風のようなアイデアは著作物ではなく著作権法では保護されない」という点を、まず最初に確認し（その点については、本素案 4 頁「ア 著作権法で保護される著作物の範囲」にも明記されている）、その後に例外について記載すべきであるため、以下のように修正すべきである。
（本素案Ｐ17）○ 近時は、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て追加的な学習を行うことで、当該作品群の影響を強く受けた生成物を生成することを可能とする行為が行われており、このような行為によって特定のクリエイターの、いわゆる「作風」を容易に模倣できてしまうといった点に対する懸念も示されている。
この点に関して、生成 AI の開発・学習段階においては、表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該
クリエイターのいわゆる「作風」を共通して有している生成物を作成する目的を有するに過ぎない場合には、そのための追加的な学習行為は著作権侵害に該当しない。
一方、それにとどまらず、意図的に、当該作品群に共通する創作的表現がある場合において、当該創作的表現の全部又は一部を生成 AI によって出力させることを目的とした追加的な学習を行うため、当該作品群の複製等を行うような場合は、享受目的が併存すると考えられる。
また、生成・利用段階においては、当該生成物が、表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該作品群
123

のいわゆる「作風」と共通しているにとどまらず、表現のレベルにおいても、当該生成物に、当該作品群の創作的表現が直接感得できる場合、当該生成物の生成及び利用は著作権侵害に当たり得ると考えられる。
５．各論点について（１）学習・開発段階
エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについてへの意見
上記記載は、素案（令和 5 年 12 月 20 日版）及び素案（令和 6 年 1 月 15 日版）から加筆・削除されている部分があるが、以下の点について異議がある。
・素案（令和 5 年 12 月 20 日版）では「また、既存の著作物とアイデア等が類似するが、表現として異なる生成物が市場において取引されたとしても、これによって直ちに当該既存の著作物の取引機会が失われるなど、市場において競合する関係とはならないと考えられる。」と記載されていたが、現行本素案ではその部分が削除されている。しかし、同記載部分は著作権法の原則として当然の内容であり、かつそれに続く記載部分「○ 著作権法が保護する利益でない・・・・」を導く重要な部分である。したがって削除すべきでない。
・「○ 著作権法が・・」の部分は、素案（令和 5 年 12 月 20 日版）では「○ そのため、著作権法が・・・」と記載されていたが、現在の本素案では「そのため」が削除されている。しかし、「○ 著作権法が・・」の部分
は、その前の部分の記載を受けている内容であることが明らかであるため、「そのため」がないと両者の関係性が不明確になる。したがって「そのため」は削除すべきでない。
・「他方で、この点に関しては、特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまうような事態が生じる場合、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に該当し得ると考える余地があるとする意見が一定数みられた。」の部分については、素案（令和 6 年 1 月 15 日版）にはなかった記載である。この部分は、立法論としてはともかく、現行著作権法の解釈とは全く整合しない内容であり、現行著作権法の解釈指針を示すという本素案の位置づけからすると記載すべきではない。そもそも「特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまうような事態」は著作権法が保護している利益が侵害されている事態でもないし、著作権法の解釈によってコントロールできるものではない。
・「○ なお、この点に関しては」については、学習段階における既存著作物の利用の問題と、AI 生成物の生成・利用段階における既存著作物の利用の問題が混在して記載されているため非常に判りにくい。そのため以下のように修正すべきである。
（本素案 20 頁）（イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて○ 本ただし書において「当該著作物の」と規定されているように、著作権者の利益を不当に害することとなるか否かは、法第 30 条の４に基づいて利用される当該著作物について判断されるべきものと考えられる。
（例）AI 学習のための学習データとして複製等された著作物○ 作風や画風といったアイデア等が類似するにとどまり、既存の著作物との類似性が認められない生成物は、これを生成・利用したとしても、既存の著作物との関係で著作権侵害とはならない。また、既存の著作124

物とアイデア等が類似するが、表現として異なる生成物が市場において取引されたとしても、これによって直ちに当該既存の著作物の取引機会が失われるなど、市場において競合する関係とはならないと考えられる。
○ そのため、著作権法が保護する利益でないアイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることにより、特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまうような事態が生じることは想定しうるものの、当該生成物が学習元著作物の創作的表現と共通しない場合には、著作権法上の「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」には該当しないと考えられる。
○ なお、この点に関しては、アイデアと創作的表現との区別は、具体的事案に応じてケースバイケースで判断されるものである。上記イ（イ）のとおり、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て追加的な学習を行う場合、当該クリエイターの作風の模倣にとどまらず、創作的表現が共通する作品群を作成することを目的として行われる場合もあると考えられる。このような場合には、追加的な学習のために当該作品群の複製等を行うことにおいて享受目的が併存し得ることや、生成・利用段階において、生成物に当該作品群の創作的表現が直接感得でき、著作権侵害に当たり得ることに配意すべきである。
５．各論点について （２）生成・利用段階（イ）依拠性の考え方についてについての意見1） 「2. AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる
場合」についてAI 利用者が生成 AI を利用することを躊躇することを防止するために、AI 利用者が主張立証可能な「当該評価を基礎づける事情」として例示されている「開発・学習段階において学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において生成されることはないといえるような技術的な措置が講じられているといえる場合」を、より具体的に明記すべきである。ここで想定されている「技術的な措置」とは、例えば、本素案 11 頁に記載されている「現存するアーティストの氏名等を指定したプロンプト等による生成指示を拒否する技術」に加えて「AI 学習の際に特定のアーティスト名や特定の作品名のテキストと対象画像を組み合わせて学習させていない場合」「学習用データと一定程度の類似度を持つ AI 生成物が生成されない技術的措置」（第 3 回小委員会で発表した NICT の鳥澤氏発表資料参照）なども含まれると思われるため、それらを含めた具体的な記載とすべきである。また、必ずしも積極的な「技術的な措置」がとられていない場合であっても、大規模なデータセットによって偏りのない学習を行っている学習済みモデルの場合、「当該生成 AI に
おいて、学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において利用されていないと法的に評価できる場合」も十分にあり得る。
（2） 「ウ 依拠性に関する AI 利用者の主張・立証と学習データについて」について記載内容に概ね異議はないが、依拠性を否定する間接事実としては、「当該生成 AI の開発に用いられた学習データに当該著作物が含まれていないこと」だけでなく、「「開発・学習段階において学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において生成されることはないといえるような技術的な措置が講じられていること」も明示すべきである。
（3） まとめ以上を踏まえて本素案の該当部分を以下のように修正すべきである。
以下 2 は追加箇所のみ。
125

（本素案Ｐ30-）
2. AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる場合
・ ただし、当該生成 AI について、開発・学習段階において学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において生成されることはないといえるような技術的な措置が講じられているといえる場合もあり得る。このような技術的な措置には、例えば、「現存するアーティストの氏名等を指定したプロンプト等による生成指示を拒否する技術」に加えて「AI 学習の際に特定のアーティスト名や特定の作品名のテキストと対象画像を組み合わせて学習させていない場合」「学習用データと一定程度の類似度を持つ AI 生成物が生成されない技術的措置」などが含まれる。
そして、そのような技術的措置が講じられていること等の事情から、
ウ 依拠性に関する AI 利用者の主張・立証と学習データについて○ 依拠性が推認された場合は、被疑侵害者の側で依拠性がないことの主張・立証の必要が生じることとなるが、上記のイ 2.3 で確認したことの反面として、当該生成 AI の開発・学習段階で当該既存の著作物を学習に用いていなかった事実や、上記のイ 2 記載の「技術的な措置」が講じられている事実は、依拠性が認められる可能性を低減させる事情と考えられる。そのため、AI 生成物と既存の著作物との類似性の高さ等の間接事実により依拠性が推認される場合、被疑侵害者の側が依拠性を否定する上では、当該生成 AI の開発に用いられた学習データに当該著作物が含まれていないことや、開発・学習段階において学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において生成されることはないといえるような技術的な措置が講じられている等の事情が、依拠性を否定する間接事実となるため、被疑侵害者の側でこれを主張・立証することが考えられる。
（２）生成・利用段階
カ 差止請求として取り得る措置についてへの意見
本素案の上記記載部分は、生成・利用段階において著作権侵害行為が行われた場合に、権利者が差止請求としてとりうる措置について記載した部分である。一つ目の○については「生成 AI を利用し著作権侵害をした者」に対しての差止請求行為であり特に異議はない。一方、2 つ目以降の○については「生成 AI の開発事業者」に対する措置についての記載である。この部分には、「生成 AI の開発事業者」に対して「著作権侵害の予防に必要な措置」として様々な措置をとることができるとされているが、かかる記載は「生成 AI による生成・利用段階において生成 AI 利用者による著作権侵害があった場合において、当該生成 AI の開発事
業者自身が規範的責任主体としての責任を負う場合」にのみあてはまることを明記すべきである。そもそも、生成 AI による生成・利用段階において生成 AI 利用者による著作権侵害があった場合であっても、生成 AI の開発事業者自身が直ちに著作権侵害その責任を負う訳ではない。
たとえば、本素案Ｐ33 では、「3.事業者が、生成 AI の開発・提供に当たり、当該生成 AI が既存の著作物の類似物を生成することを防止する技術的な手段を施している場合、事業者が侵害主体と評価される可能性は低くなるものと考えられる。」「4.当該生成 AI が、事業者により上記の（２）キ 3 の手段を施されたものであるなど侵害物が高頻度で生成されるようなものでない場合においては、たとえ、AI 利用者が既存の著作物の類似物の生成を意図して生成 AI にプロンプト入力するなどの指示を行い、侵害物が生成されたとしても、事業者が侵害主体と評価される可能性は低くなるものと考えられる。」としている。
126

そして、著作権法 112 条 1 項及び 2 項は、判例・通説上は、著作権の直接侵害者に対してのみ行える請求である。したがって、生成・利用段階において著作権侵害行為が行われた場合に、権利者が生成 AI の開発事業者に対して差止請求を行うことができるのは、としてとりうる措置のうち、生成 AI の開発事業者に対するものは、当該生成 AI の開発事業者自身が規範的責任主体としての責任を負う場合のみということになる。にのみ、なし得る。なお、本素案Ｐ26 では、「カ AI 学習に際して著作権侵害が生じた際に、権利者による差止請求等が認められ得る範囲」が記載されているが、AI 学習行為自体が著作権侵害行為に該当するのケースにおいては、生成 AI の開発事業者は（規範的責任主体ではなく）物理的な著作権侵害行為を行っている。
したがって、その場合、生成 AI の開発事業者は著作権法 112 条 1 項に定める差止請求及び同 2 項に定める「予防に必要な措置等」の対象となることは明らかであるが、「生成 AI による生成・利用段階において生成 AI 利用者による著作権侵害があった場合」に、その結論をそのままあてはめることはできない。したがって、本素案の該当部分は以下のとおり修正すべきである。
本素案Ｐ32）
カ 差止請求として取り得る措置について○生成 AI による生成・利用段階において著作権侵害があった場合、侵害の行為に係る著作物等の権利者は、生成 AI を利用し著作権侵害をした者に対して、新たな侵害物の生成及び、すでに生成された侵害物の利用行為に対する差止請求が可能と考えられる。この他、侵害行為による生成物の廃棄の請求は可能と考えられる。
○また、生成 AI の開発事業者に対しては、当該開発事業者が著作権侵害の行為主体として責任を負う場
合（詳細は後記「キ 侵害行為の責任主体について」参照）には、著作権侵害の予防に必要な措置として、侵害物を生成した生成 AI の開発に用いられたデータセットが、その後も AI 開発に用いられる蓋然性が高い場
合には、当該データセットから、当該侵害の行為に係る著作物等の廃棄を請求することは可能と考えられる。
○また、侵害物を生成した生成 AI について、当該生成 AI による生成によって更なる著作権侵害が生じる蓋然性が高いといえ、かつ当該開発事業者が著作権侵害の行為主体として責任を負う場合には、当該生
成 AI の開発事業者に対して、当該生成 AI による著作権侵害の予防に必要な措置を請求することができると考えられる。
○上記の場合に請求しうる、侵害の予防に必要な措置としては、当該侵害の行為に係る著作物等の類似物が生成されないよう、例えば、1 特定のプロンプト入力については、生成をしないといった措置、あるいは、2 当該生成 AI の学習に用いられた著作物の類似物を生成しないといった措置等の、生成 AI に対する
技術的な制限を付す方法などが考えられる。

127

● 株式会社医学書院
・各項目に関する具体的な御意見
5.各論点について（２）生成・利用段階
イ依拠性の考え方について
AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる場合（30ページ）
著作権法第 30 条の４は「著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合」であり、かつ「当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとならない場合」に限定して著作物の利用を認めているが、生成 AI に多量の著作物を読み込ませ、記憶させた上で、利用者が一定の条件を設定し、生成 AI に指示を与えることによってそのデータから新たな生成物を作成させる以上、その生成物は「元の著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させる」ものになることは避けられないと考える。勿論全ての場合において「元の著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させる」ものになるとは限らないが、コンピュ
ータは、少なくても現時点では人間によって与えられたデータ以外のものを独自に作り出すことはできず、コンピュータが読み込んだ著作物のパターンであるとか作成のルールを活用（再利用）して元の著作物とは異なるものを作成することはある一定レベルまでは可能であるとしても、それは読み込んだデータを再利用するものである以上、記憶した著作物の表現をそのまま、あるいはある程度再処理したものを出力することしかできないと考える。そうなれば、生成 AI が作成した新たな著作物は元の著作物の二次的利用とまで言えないにしても相当依拠したものになることは当然の結果として起こりえることである。
実際の利用方法としては生成 AI に大量の既存の著作物を記憶させ、利用者は生成 AI に作成を指示することになるが、利用者は依拠性を回避しようとしても事前に生成 AI が記憶した膨大な量の著作物を全て事前に確認しておくことは不可能であることから確認のしようがなく、必然的に利用者は自分が承知していないまま、依拠性はないものとして生成 AI によって作成された著作物を世に送り出してしまうことになる。
それは利用者としては結果的に権利侵害を問われることになる可能性が高く、また、そのような著作物を出版物として発行した出版社にも元の著作物の権利者から利益を不当に害されたとして損害賠償請求される可能性もあり、現在の条件設定のままで生成 AI に著作物を記憶させ、利用させることは様々な問題が発生する可能性がある。このままでは世の中に権利侵害者を増やすだけになってしまい、そういった問題に対して十分な条件設定が整備されることが必要であると考える。
また、逆の立場で権利者として生成 AI が作成した著作物によって権利侵害された、あるいはその可能性が高い場合には、被侵害者としてその事実を特定し、依拠あるいは類似の根拠を示し、更に損害を立証し、場合によっては法的措置を取らなければならないが、そのためには膨大な手間と時間と費用が必要である。
その間に AI は大量の著作物を生成し、世に送り出してしまうことになると、著作権者の利益は不当に害されることになり、出版社としても売上の喪失により多大な経済的損失を被るのは明らかである。そうなれば出版業が危機を迎えることになる可能性も否定できない。従って、こういった制度を容認していくのであれ
ば権利侵害を容易に探知し、権利者、出版者の利益を確保するための簡便な法的仕組みを構築し、起こり得る権利侵害に対する対策を同時に制度化することが必要である。
128

特に弊社が発行する出版物に掲載された著作物は医学医療系の研究成果の伝達あるいは発表を目的としたものであり、それらの著作物には 100%のオリジナリティが求められ、他の著作物に依拠したものであることは、原則として認められるものではない。また、生成 AI が作成した医薬系著作物について、その安全性は一体誰が責任を持つことになるのであろうか。大量に読み込まれた既存の著作物はその範囲において安全性は確保されているとしても、AI が安全性を熟知しないまま利用することは大変危険なことである。その意味において AI による医学医療系の著作物利用には慎重さが求められる。
更に、このことは、常に新しい所見と観測で既存の研究を上回る成果を求めるべき科学技術の発展の障害にもなりえることを危惧する。

129

● 株式会社ジール（1）総論「１．はじめに」に対する意見
生成 AI 技術を含む近時の AI 技術の進展を勘案し、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（法第 30 条の 4）や電子計算機による情報処理及びその結果の提供に付随する軽微利用等（法第 47 条の 5）に関する条項の解釈及び適用範囲の明確化を目的とする議論の方向性には賛成する。
ただし、この議論に際しては、著作権者の利益への適正な配慮がされるべきことはもちろん、信頼に足る
AI システムを構築・運用するべく真面目に研究開発に取り組んでいる事業者・技術者が、従来の議論を基礎に相当額の研究開発資金を投じている事実や、事業化した AI システムの信頼性に対してひとたび疑義が差し挟まれてしまうと（司法判断を待つまでもなく）事業継続不可能となり、社会的に排除され得るリスクを負っていることに対しても十分な配慮がされるべきである。
具体的には、海賊版の生成及び販売など著作権者の利益を直接的に損なう態様でなされる複製等の行為と、AI システムの精度向上のための学習行為とは著作権者の権利・利益に対する影響が根本的に異なることを明確にした上で、両社を明確に峻別した議論をすべきである。
(2)各論「５．各論点について」「（１）学習・開発段階」「イ 「情報解析の用に供する場合」と享受目的が併存する場合について」「（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合について」に対する意見「追加的な学習のうち、意図的に、学習データに含まれる著作物の創作的表現をそのまま出力させることを目的としたものを行うため、著作物の複製等を行う場合」「いわゆる『過学習』（overfitting）を意図的に行う場合」が例示されているほか、享受目的が併存するか否かの判断のメルクマールとして、「学習データの著作物の創作的表現を直接感得できる生成物を出力することが目的」であると評価されるか否かという考え方が示されている。その考え方自体に対する異論はないが、「そのまま出力させることを目的とした」「創作的表現を直接感得できる生成物」の趣旨が誤解されないよう、「享受」目的が併存しないものと考えられる
具体例も付け加えるべきである。
上記考え方は、学習データとして読み込んだ著作物を基礎に、新たな作品を生成するような AI システムを念頭に置いた議論と理解できるし、注 13 において「享受」の対象についての補論も示されている。
しかし、AI システムを活用したサービスは既に多種多様である。たとえば、AI 開発者兼 AI 提供者として、
AI 利用者がいわゆる解析対象のプロンプトとして入力した著作物データの表現について解析する情報解析
サービスを提供する場合、解析結果の表示画面の一部に、AI 利用者が入力した著作物データの一部を抽出して出力することがあり得る。
その結果表示画面に出力されている内容が、（学習データとして読み込んだ別の著作物の表現を出力する
ものではなく）AI 利用者が入力した著作物のデータの一部に留まっており、かつ、表示内容が法第 47 条の5 に規定する軽微利用の要件又は法第 32 条第 1 項の引用の要件その他の権利制限規定の要件を充足する範囲に留まっていれば、（仮に、その入力データを後日学習データとして活用することがあったとしても）その出力結果自体は「創作的表現を直接感得できる生成物」ではなく、また学習行為につき「享受」の目的が併存することもないと考えられること等を明確にすべきである。
130

２：「５．各論点について」「（１）学習・開発段階」「エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について」「（ア）法第３０条の４ただし書の解釈に関する考え方」に対する意見○ 法第３０条の４ただし書への該当性を検討するに当たっては、「諸般の事情を総合的に考慮」する旨の指摘がある。
この指摘は、文脈上、法第３０条の４本文の要件を充足しており、原則として著作権侵害を構成しない利用であることを大前提として、それでもなお例外的に著作権侵害となり得る特段の事情があるかを議論するものであると理解できる。
しかし、前後の文脈を踏まえずに本項の記載を読むと、「著作権者の著作物の利用市場と衝突する」かど
うかといった、何が原則であるかを無視し又は曖昧にした、いわゆる「裸の利益衡量」論に結び付きかねない内容となっていることに懸念が残る。
著作権法の解釈及び適用範囲の明確化というこの「考え方」の目的に照らすと、文脈上明らかであっても、権利制限に関する規定の要件を充足する利用は「原則として著作権侵害を構成しない」という考え方を本項目においても明示すべきである。その上で、あくまでもその例外として、個別具体的な事案によっては著作権侵害を構成する特段の事情があるのかどうかが問題となり得る旨や、その際の考慮され得る要素、現時点において公にされている情報の限りではただし書が適用される実例の存在までは認知されていないという場合にはその旨等を例示するのが相当である。
３：「５．各論点について」「（１）学習・開発段階」「エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について」「（オ）海賊板等の権利侵害複製物を AI 学習のために複製することについて」、及び、「５．各論点について」「（２）生成・利用段階」「キ 侵害行為の責任主体について」に対する意見
学習・開発段階において、「AI 開発事業者や AI サービス提供事業者が、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という事実」
につき「当該事業者が規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性を高める」という指摘について、一般論として異論はない。また、生成・利用段階において、生成 AI を用いたサービス提供を行う事業者
が、著作権侵害の行為主体として責任を負う場合があるという指摘についても同様である。
しかしながら、AI 利用者が AI システムを活用した入出力が可能なサービスを提供する（いわばプラット
フォーマーとしての）AI サービス提供事業者を念頭に、AI サービス提供事業者に対し、AI 利用者による著
作権侵害行為に及んでいないことを積極的に調査する義務を課す趣旨でないことも明示すべきである。
AI サービス提供事業者としては、AI 利用者に適用する利用規約上、AI 利用者が第三者の著作権を侵害する行為を禁じるまでの手当てはできる。仮に、プラットフォーマーとしての AI サービス提供事業者が、利用規約違反の利用実態を具体的に認識できた場合には、AI サービスの利用を禁止又は制限する措置を講じることも可能である。もっとも、少なくとも現時点においては、AI 利用者がプロンプトとして入力するデータが第三者の著作権を侵害していないものであることの検知できる「技術的な手段」が確立している訳ではないため、上記指摘が技術的に措置困難な対応を求める趣旨ではないことを明示すべきである。
ー以 上ー

131

● 株式会社新潮社
５．各論点について（１）学習・開発段階
平成 30 年改正で設けられた権利制限規定である著作権法第 30 条の４は、「著作者等の権利・利益の保護」と「著作物等の公正・円滑な利用」とのバランスを踏まえた制度設計に基づいていると理解している。
しかしながら、その後の情報技術の進展、とりわけ昨今の AI 技術の進展は想像を超えるもので、著作物の利用手段、態様も従来著作権法が想定していた範囲から飛躍的に拡大している。そのため、「著作者等の権利・利益の保護」が損なわれることがないよう、立法論としても法解釈の面からも、利用に際しての利便性のみに傾かないよう、細心の注意が特に求められるべきである。
そのような状況において、著作権法第 30 条の４を根拠に著作者等の権利・利益が損なわれる利用が拡大するとすれば、立証責任をはじめとする権利者側にかかる負担が大きく、かつ救済が担保されない、という現状により「侵害し得」が生まれることに繋がり、さらにこれが繰り返されていくという悪循環の発生が懸念される。その意味において現状では、同規定は「著作者等の権利・利益の保護」とのバランスを欠くものになっていく危険性をはらんでいると考える。
上記の観点から、以下の 2 点について意見を申し述べたい。
（1）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物について素案において、情報解析に活用できる形で整理したデータベースについては、現にもっぱら情報解析を目的として販売されているものにとどまらず、将来的な販売を目的としてこのような著作物の集積が行われていることが推認される場合には、権利制限の対象とはならないと考える、とされていることには賛成する。
学術・教育目的をはじめとする出版物は、今後、既刊分まで遡及した電子化が進み、データベースとして販売に供される動きが加速することが予想される。このような学術・教育コンテンツが安易に AI の学習・開発段階で利用されてしまうことは、当該出版物の著作者、出版社の利益を不当に害することになるといえる。
なお、新潮社ではこれまで、著作物の機械学習について取り組んできた経緯がある。たとえば 2013 年には、著作権者の協力の元、適切な対価を設定した上で、著作物を機械学習用データセットとして提供した実績がある。こうした、データ提供者と AI 開発者・AI 事業者とで取り交わす、データ解析のための情報提供契約による対価還元を通じて、AI 時代においても、プラットフォーマーによる市場の非対称性を生じさせることなく、創造のサイクルが促進されるよう期待する。
法 30 条の４の但書の適用範囲については、このような出版コンテンツの流通形態の実態を十分考慮して適切な判断がなされるよう、ガイドラインの策定、周知・広報が必須であると考える。
（2）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のために複製することについて
海賊版などの権利侵害複製物により我が国のコンテンツ産業が受ける被害は甚大であり、例えば、令和５年１年間に漫画の海賊版サイトでタダ読みされた金額は、一般社団法人 ABJ の調べによると約 3818 億円にも達している。
素案においては、AI 学習者が利用しようとする著作物が権利侵害複製物であるか否かを判断するのは132

現実的に難しいとした上で、権利侵害複製物であることを知りながら利用する場合には権利制限の範囲を逸脱することとなり、侵害の責任を問われる可能性が高いとしている。この考え方は方向性としては適当であると考える。
しかしながら、利用者の善意悪意を問わず、海賊版の機械学習が認められること自体が、生成・利用段階
における権利侵害の可能性に直結することは容易に予想される。
令和 5 年の著作権法改正に際しては、「著作者等の権利・利益の保護」の面で損害賠償額の算定方法の見直しが図られたものの、被害者である権利者に係る立証責任や、訴訟費用といった負担が依然大きいまま
状況は変わっていない。
被侵害者の実効的な救済に向け、権利者が侵害者の情報を把握することが困難である現状を是正するための方策の検討、ストリーミング型の著作権侵害への対応、海賊版対策に限定した形での損害賠償におけるさらなる「懲罰的な効果」導入の検討等の課題がいまだ残っている。
今後も各種技術の進展が見込まれるが、適正な機械学習の環境実現のため、AI 開発事業者・AI サービ
ス提供者への注意喚起とともに、海賊版などの権利侵害複製物と知りながら学習・開発段階で利用することを防止するために法改正等の必要な措置を講じて、海賊版が機械学習されないようにすることを望む。
加えて、そもそもデジタル空間における海賊版の蔓延を防止する上でも、著作権に関する教育と啓発が
これまで不足しており、政府による周知活動が今以上に必要と考える。

133

● 株式会社ゼンリン
・該当箇所
５．(１) エ (エ)2 番目の〇<意見>「…著作権者が反対の意思を示していることそれ自体を持って、権利制限規定の対象から除外されると解釈することは困難である。」との記載について、これは権利者と顧客間にて締結したライセンス契約において目的制限や AI 学習のための利用の制限を合意した場合についても、著作権法の権利制限規定が優先する（強行規定である）との見解を示したものでしょうか。
または WEB サイトの利用規約など権利者が一方的に意思表示しているのみで利用者の明示的な同意を得ない場合を想定して見解を述べたものでしょうか。
後者であるとの理解ですが、この点については利用者に誤解が生じないよう、より明確な表現に変更いた
だきたい。
<理由>
データベースの著作物のライセンスでは、利用者の利用目的や利用態様に応じてロイヤリティを設定し、ライセンス契約を締結することが一般的であり、許諾された以外の目的や態様で利用することは通常禁止しています。これは、利用者の業種毎に利用用途が異なるという取引の実態や、多様な用途への転用が可能というデータベースの著作物の特性を踏まえ、対価回収の機会維持やデータの不正利用・流出防止の対策として実施するものです。
法第 30 条の４の規定が、情報解析に限っては自由に使用できるとする強行規定であり、上述の多様な利用用途ごとの対価の回収機会の確保を目的として、目的別に使用条件を細かく定めたライセンス契約における目的外利用の禁止条件に優先するとなれば、データベースの著作物の取引慣行に影響を与えるとともに、権利者の利益を大きく損ないます。
法第 30 条の４ただし書の判断基準も明確化されていない中で、当事者間のライセンス契約における利用制限規定が利用者に軽視されるといった事態が生じないよう十分配慮した記載を検討いただきたい。
５．(１) エ<意見>
P22 に記載されている「学習のための複製等を防止する技術的な措置」は、WEB 上にアクセス制限や、複製防止措置等を設けない形でデータを掲載している場合にのみ取れる措置である。これを考えると、例えば媒体にデータを複製して販売する形態や特定の顧客にのみデータを送信して販売する形態の場合は、契約・規約等で禁止する意思表示も著作権法 30 条の 4 ただし書に該当する事例として認められるべきである。
<理由>
著作権法 30 条の 4 ただし書は、権利者の利益保護のために重要な規定です。また、生成 AI の発展によって、著作権法 30 条の 4 の制定当時には予期しえない不利益が権利者に発生する可能性が高いことを踏まえると、著作権法 30 条の 4 ただし書は限定的に解釈・適用されるべきではないと考えます。
媒体にデータを複製して販売する場合や特定の顧客にデータを送信して販売する場合、販売先（利用者）
134

の利用目的の観点から、学習のための複製等を防止する技術的措置を講じることは現実的ではないため、学習のための複製等を禁止するためには、契約・規約等で禁止する手立てしかないのが現状です。
また、「学習のための複製等を防止する技術的な措置」を講ずることと、学習のための複製等を契約・規約等で禁止する意思表示の間には、「学習のための複製等を禁止する」という点では何ら変わらず、両者で異にした扱いにする合理性はないと考えます。
５．(１) エ（ウ）<意見>
具体的にどのような整理がなされたものを「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」と想定しているのかについても例示をいただきたい。
<理由>
学習にそのまま利用可能なデータセット商品が典型例だと思われますが、本素案に記載の該当例からはどの程度整理されたデータベースの著作物を想定しているか読み取れません。なお、多様な情報解析の手法がある中で、あえて特殊な加工をしていないデータベースを利用者が希望することも多く、高度に学習用に加工されたデータベースのみを該当とするべきではないと考えます。
「思想又は感情の享受を目的としない行為」は著作権者の対価回収の機会を損なうものではない、との見解がデータベースの著作物には該当しにくい点もふまえれば、情報解析に利用可能なデータベースの著作物であれば「情報解析に活用できる形で整理した」ものとして広く本ただし書に該当する可能性があるとすべきであり、本素案においては本ただし書きに該当しない可能性のある整理態様を具体化いただくのが有用と考えます。

135

● 株式会社ソリスト合唱団
４．関係者からの様々な懸念の声について (P12)--概略
日本が AI ビジネスにとって法的リスクが全くない国になることで、経済的対価を得て、それをクリエイターに分配する。
ただし、おそらく、クリエイターの分配は AI が人間の生成物を不要となる進化をとげることで、最終的にはなくなる。
関係者からの懸念点は、どれも、食べられなくなる恐怖からくるものなのでそれを払拭することを念頭に、AI のリテラシーを高める広報を打つ。
そうすることで国の混乱を最小限にとどめる。
--こちらの声についてですが、基本的にはクリエイターとして食べていくことが厳しくなるゆえの懸念だと思っております。法的たてつけはともかく、現実に受け入れられないということなのだと思うのですが、仮に生成 AI の発展のためのイラストの学習を彼らが全員拒否したからといって、生成 AI がなくなるわけではございません。
私は将棋の AI の発展をずっと見守ってきましたが、当初の将棋のプロ棋士の対局記録をもとに学習させた AI から最終的には、学習データを人間が対局したデータに頼らず、コンピュータが用意するなど、人間が出力した学習したデータに頼らない方法が出ました。いまイラストについて、多くこの懸念点が言われている認識ですが、彼らの認識が甘いのは、彼らがたとえ全部学習を拒絶する手段をもったとて、この技術の革新は止まらないということです。もちろん、技術の発展を遅らせることはできるとは思いますが、せいぜい 10
年遅れる程度でしょう。もっと短期間で人の描いたイラストに頼らない学習方法が出る可能性すらあります。
なぜなら、それだけ生成 AI がもたらす経済的メリットが大きいため凄まじい投資が行われると思われるからです。
となると、彼らの懸念点を素直に受け入れたとしても、かならず生成 AI は台頭し、彼らが、それで食べていけなくなるとすれば、食べていけなくなります。
問題は彼らを救済する法的たてつけや経済的メリットがあるかということになります。もちろん大量の失職者がでるのは望ましくないので、法的にどうあろうが、できるだけ救った方が良いとは思いますが、法治国家であるゆえに、非常にそのロジックを組み立てるのは難しいかとは思います。私は法的な知識は乏しい
為、これについては意見をいたしません。
経済的な話については、生成 AI に学習させるデータを作成するのに十分な対価を払うという仕組みをなんとか法的につくり、移行期間として、（１０から２０年ぐらいが妥当かと思います）運用し、徐々に、おそらく学習データとしての価値が AI の発展とともに、人間の作り出す創作物にはなくなっていくと思うので、最終的には、その仕組みは自然消滅すると思います。移行期間はなく、恒久でもかまないと個人的には思います。なぜなら、AI の発展とともに、最終的に人間の出力から学習する必要はなくなるので、恒久だろうが定められた期間であろうが意味がなくなると考えるからです。
上に述べたように、最終的に人間の出力が学習データとして不要なことが周知されましたら、ほとんどの136

懸念点は無意味であることがわかると思いますので、その点をきちんとアナウンスしていくことが混乱を避ける上では重要かと思います。
将棋の AI については、先行して、シンギュラリティが起きていると感じていますが、それでも認識が古く、いまだに人間の将棋の対局記録から学習していると勘違いしている人が多いようですので、ここはしっかり周知し、国民の AI へのリテラシーを高めることで、不満や懸念が多く払拭されるかと存じます。
学習データとされることで対価を得られるとした場合、我が国の経済的国際力を落とさないようにするためには、その対価は若干他国とくらべて高額でも構わないと思うのですが、法的に生成 AI のビジネスが全
く安全にリスクなく運用できる確固たる根拠を与えるのも欠かせないと思います。
私は、おそらく、コストの高い低いではなく、生成 AI ビジネスが法的に全く問題ないことが担保できる国に日本がなることこそが、重要だと思います。
そのことで、AI の会社にとって魅力的な国になり、その代わりに高い対価をもらうことを国として推進していく姿勢を打ち出すべきだと思っております。

137

● 株式会社七夕研究所# ２．検討の前提として（２）AI と著作権の関係に関する従来の整理
人工知能(AI)と著作権法のバッティングにおいてはしばしば著作権法(以下「法」という)30 条の 4 と法47 条の 4 が問題となり、これらは著作権法の一部を改正する法律（平成 30 年法律第 30 号）によって改正された条文である。文化庁のウェブサイトに改正に関する説明が掲載されている。
https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/hokaisei/h30_hokaisei/
資料には『適切な柔軟性を確保した規定を整備することが適当であると考えられ、』とあるが、「著作権法の一部を改正する法律 概要説明資料」では以下の記述がある。
- ○調査結果から、大半の企業や団体は高い法令順守意識と訴訟への抵抗感から、規定の柔軟性より明確性を重視していることが明らかとなった。
○我が国では法定損害賠償制度や訴訟費用の敗訴者負担制度もないため、訴訟しても費用倒れになることが多いという訴訟制度上の問題がある。このため、現在においても権利者は侵害対策に大きな負担を払っているとの報告があった。
○立法と司法の役割については、公益に関わる事項や政治的対立のある事項については、司法府ではなく、民主的正統性を有する立法府において権利者の利益との調整が行われることが適当である。
これらの調査を踏まえると、そもそも日本法(大陸法制)の国においては規定の柔軟性を前提とした考え方自体がワークしづらいと考える。一方で、生成 AI をめぐる知的財産権の問題は明らかに公益・政治的な対立となっており、権利者の利益との調整を立法府・司法府ですらなく行政府が行うことは平成 30 年時点のまとめを踏まえても既に不適切である。
法 1 条には「文化的所産の公正な利用に留意しつつ、著作者等の権利の保護を図り、もつて文化の発展に寄与することを目的」とあるが、これは著作権法が経済発展を阻害毀損して良いことを意味しない。法 30
条の 4 における柔軟な規定は AI をはじめとしたイノベーションにおいて海外から投資や起業を呼び込む良い呼び水となっており、法 30 条の 4 が法の目的と経済発展に沿う形で行政府ではなく立法府において利益調整されることを切に望む。

# ５．各論点について（１）学習・開発段階## ア 検討の前提（イ）議論の背景
対象資料に「法第 30 条の４の適用範囲等の、同条の解釈が具体的に問われる場面も増加していることから、現時点では、特に生成 AI に関する同条の適用範囲等について、再整理を図ることが必要である」とある。上記の通り日本においては法令順守意識と訴訟への抵抗感から、柔軟な規定で適用範囲を定義することは社会の要請になじまないことが明らかである。
法 30 条の 4 は日本の法であり、立法府が定めた法である。柔軟な規定が国会の議決に伴い法として制定された以上、言葉の解釈は司法と立法によって検討されるべきである。
138

## 【 「非享受目的」に該当する場合について】 イ 「情報解析の用に供する場合」と享受目的が併存する
場合についてAI 学習の一連の作業では、データの品質を人間が目視で確認するプロセスがしばしば欠かせない。AI を電子計算機で作成する限り目視確認は法第四十七条の四に定義される利用形態であると考えられるが、著作物を享受する目的とは言えない事例が存在すると考えられる。
一方で、学習を行う際には過学習を事前に回避することは難しく、学習したモデルを評価して過学習に陥っていないことを確認する必要がある。過学習それ自体を著作権侵害として考えるべきではなく、特定の作品の作風に対して過学習したモデルを意図的に使い、推論＝生成結果が特定作品の表現と一致し、享受目的に供する時点ではじめて著作権侵害の問題であると考えるべきである。
## 【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】 エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について「インターネット上のウェブサイトで、ユーザーの閲覧に供するため記事等が提供されているのに加え、データベースの著作物から容易に情報解析に活用できる形で整理されたデータを取得できる API が有償で提供されている場合において、当該 API を有償で利用することなく、当該ウェブサイトに閲覧用に掲載された記事等のデータから、当該データベースの著作物の創作的表現が認められる一定の情報のまとまりを情報解析目的で複製する行為は、本ただし書に該当し、同条による権利制限の対象とはならない場合があり得る」との整理がなされているが、この整理は API を利用しない分析をウェブサイト利用規約で禁止している
場合に限られると考える。

# ６．最後に生成 AI は (1) 大量のデータを学習に供すること (2) 知的生物(人間)ではない主体による創作行為が想定されること などから、既存の著作権法の枠組みには収まりきらない問題であると考える。特に商業活動する創作者や表現者に対する作風模倣は著作権の枠組みでは議論しづらい一方で、文化安全保障、人間の安全保障の観点からは何かしらの規制が検討されるべきである。著作権ではない新たな知的財産権の枠組みの検討が必要であろう。

139

● 株式会社テックフラッグ
・各項目に関する具体的な意見【「５．各論点について」の（1）エ（エ）について】「AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられており、かつ、このような措置が講じられていること等の事実から、当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理した
データベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される場合」に第 30 条の 4 ただし書に該当し権利制限の対象とはならないとありますが、あるデータ群について"将来データベースの著作物として販売予定がある"と主張し何かしらの（場合によっては簡易な）技術的措置をすることによるだけで、第 30 条の 4 ただし書きに該当するように読むことができます。
"将来の"販売予定を推認しただし書に該当するとなると、まだ存在していないデータベース著作物について著作権の保護対象であると考えることになり、AI 開発のためのデータ収集を大きく萎縮させてしまう恐れがあります。
品質の高い AI を開発するには、GPU リソースもさることながら良質なデータが必要不可欠であり、データ収集ができないことにより開発・学習ができないとなると国内の AI 開発において大きな打撃となりかねません。
一方、海外では、そのような観点は考慮せずにデータを収集し学習を進めることも予想され、国内産 AI
よりも性能が高い海外産 AI が開発され世界を席巻することになってしまい、経済面も含む国内産 AI の道が閉ざされることを懸念します。
また、このような状況においては結果的に当記載箇所も用をなさなくなってしまう可能性があると考えますので記述の再考を検討いただきたいです。

140

● 株式会社日本国際映画著作権協会
５．各論点について
この度は、文化庁の「AI と著作権に関する考え方について（素案）」（本素案）に対し、知的財産と生成 AIに関する意見を提出する機会を頂き、誠にありがとうございます。
日本国際映画著作権協会（JIMCA）は、映画興行およびテレビ番組の国際的製作者・配給者 6 社（注１）を代表する Motion Picture Association（モーション・ピクチャー・アソシエーション（MPA））の日本支部です。私たちのメンバー企業は、世界各地で、そして日本で、さまざまな映画やテレビのコンテンツを製作・配給しています。私たちのメンバーは、生成 AI ツールを開発し利益を得ようとする人々の需要と、クリエイター達がクリエイティブなコンテンツを開発するために行った投資やリスクを回収する必要性は、バランスがとれたものであるべきだと考えています。
MPA メンバー企業はすでにさまざまなテクノロジーを駆使して、社会に（経済的・文化的）利益をもたらす広範な作品の製作や提供をサポートしています。
AI は、映画製作プロセス、観客の視聴体験、ファンエンゲージメントを増進する上で有効なツールです。AI
の使用は最近始まったものではなく、特に特殊効果の分野では長年にわたって製作プロセスにおけるツー
ルとして採用されてきました。
例えば、「従来型 AI」は、リソースの使用に関する予測、撮影スケジュールの最適化、VFX 撮影の複雑さの予測など、製作において様々な形で使用されてきました。AI はまた、色調補正、ディテールの鮮明化、ブレの除去、不要なオブジェクトの除去など、ごく日常的なポストプロダクション作業にも使用されています。俳
優のエージングや若返りのような、より込み入った用途もあります。これらの AI 技術は、テキストプロンプトに基づいてコンテンツを出力する新しい「生成 AI」ツールとは、生じる著作権の問題に違いがあります。
特に、私たちは、生成 AI は、映画芸術の中核であり続ける人間の創造性に取って代わるとは考えていません。むしろ、MPA のメンバー企業は、生成 AI を含む AI について、クリエイティブな過程を補強・効率化する手段として使用されると共に、観客によるストーリーテリング体験を向上させるツールになると考えています。
（総務省および経済産業省を含む）日本政府の他の省庁も AI について協議を行っているとの認識のもと、私たちは、著作権に関する国際的な規範に適合しながら、技術革新と AI ツールの継続的な採用を奨励するという適切なバランスを保ちながら、全ての関係当事者に必要な確実性を提供するための法的フレーム
ワークを醸成するための、開かれた対話と協力の機会を歓迎します。
私たちは、生成 AI に関する懸念全般について、本素案が慎重かつ思慮深く審議していることに謝意を述べます。特に、新たな生成 AI ツールやシステムの学習に関して、日本のテキストデータ・マイニング（TDM）
に関する権利制限の範囲や「合法的アクセス」の要件について、明確化いただいたことに感謝します。
5.(1)エ(エ) 生成 AI ツールの学習に関連した技術的保護手段の回避について
私たちは、本素案の第 5 において、生成 AI ツールおよびシステムの学習への利用を目的とした著作物複製を防止するために権利者によって施された技術的保護手段（TPM）を利用者が回避することは（当該
TPM の具備が、当該著作物を現在または将来において AI 学習の目的でライセンスするという意図を示す場合は）、技術的保護手段に関する日本の著作権法第 30 条の 4 のただし書きに該当する（すなわち、その141

ような回避は「当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる」）とした文化庁の見解を支持します。私どもの見解では、権利者が、そのような学習目的の著作物の現在または将来の利用許諾にかかる価値を確保するために、自己の著作物を保護すべく新しいタイプの技術的保護手段を採用することは合理的であると考えます。
私たちはさらに、日本の著作権法の下で技術的保護手段が守られていること（すなわち、TPM の回避に対する制限）が、日本の国際著作権条約の下で負う義務や、生成 AI に関連する世界的な進展と整合的であり続けることを確保するために、技術面の動向、特に生成 AI のツールやシステムの発達に基づき権利者が展開する技術的保護手段の種類を見直すという、文化庁の継続的な取り組みを支持いたします（注２）。
5.(1)エ(オ)著作権法 30 条の 4 の下での合法的アクセスに関する考察
合法的アクセスの保護については、生成 AI システムやツールの学習において海賊版サイトへのアクセス促
進を防止する観点から重要です。「海賊版により我が国のコンテンツ産業が受ける被害は甚大であり、リーチ
サイト規制を含めた海賊版対策を進めるべきことは論を待たない」（注３）という文化庁が第 5 に記した見解
を、私たちは全面的に支持します。 私たちは、文化庁が提起した、AI 開発者やサービス提供者は海賊版サイト／サービスがもたらす権利侵害を助長したり支援したりしないよう十分な注意を払うべきである、という指摘を高く評価し、さらに、知的財産戦略本部がインターネット上の海賊版に対する総合的な対策メニューの第 3 段階に進むことを提言いたします。
さらに、私たちは、文化庁が日本におけるオンライン海賊版の状況を定期的に評価し、適切な対策の開発と実行を促進・奨励し、また、生成 AI ツール・システムの学習で利用される著作物の新たな／拡大するライセンス市場と著作権法第 30 条の 4 との関係を具体的に検討することを強く希望いたします（注４）。合法的なアクセスの回避が横行し、著作権法第 30 条の 4 が日本における上記ライセンス市場の活動や発展を阻害していることを文化庁が確認した、またはその証拠を提示された場合、文化庁は、生成 AI システム・ツ
ールの学習に関する海賊版サイトへのアクセス促進を防止するため、TDM にかかる著作権の権利制限に関する世界的な規範に合致するように、著作権法第 30 条の 4 に基づく TDM は適法なアクセスが要件となることを（追加的なガイドライン等により）明確化することを含め、追加的措置をとることを検討すべきと考えます。
5.(4) 著作権者に対する対価還元等（生成 AI 関連）
私たちは、本素案の第 5（４）における文化庁の見解、すなわち、著作物が生成 AI 開発のためのデータ分
析に使用される場合の対価や報酬に関しては、著作権法の更なる変更の可能性とは結びつかない、という見解を支持します。ここで、私たちは引続き現実的な解決策を支持し、契約上合意された適切な補償金条項を伴うライセンスが権利者と AI 開発者間で存するように見守ります。契約交渉によって、当事者は市場の力学に基づいた条件設定を行うことができ、ひいては、市場の競争が促進されることとなります。
特に、出版業界では、生成 AI ツールやシステムが関係している場合に、学習目的で著作物を複製するための私的契約が存在しています。JIMCA は、著作権で保護されたクリエイティブな作品が生成 AI プロセスのインプッ トとして合法的に使用され得る場合、（適用ある場合は、自主的なライセンス取決めの可能性を含む）契約上の自由が存在することが、長年にわたりその効果が証明された解決策であると確信しています。

142

6. 継続的な調査と検討の必要性
本素案の最後で、文化庁は、「AI と著作権との関係については、今後、著作権侵害等に関する判例・裁判例をはじめとした具体的な事例の蓄積、AI やこれに関連する技術の発展、諸外国における検討状況の進展等が予想され、これらを踏まえて引き続き検討を進めていく必要がある」との見解を述べています。JIMCA
はこの見解を支持し、日本の著作権法および保護の枠組みが、技術革新の奨励と法律による創造的なコンテンツの保護の間でバランスを取りながら、めまぐるしく変化する技術開発に対応し続けることを文化庁が確保するために、日本および国際的な権利者から定期的なフィードバックを得ることを強く望みます。また、ベルヌ条約のスリーステップテストを含む国際的な著作権法制を尊重する形で、日本における TDM の権利制
限とその解釈を行うように支持します。
TDM に関する日本の権利制限規定はスリーステップテストに言及していますが、3 段階目のテストしか対象としていません。JIMCA としては、このことから、権利制限について解釈する場合、スリーステップテス
トの枠組みにはめることが要求されると考えます。おそらくこの点は、国際法の順守を確保し、国際条約との意図的ではない潜在的抵触を避けるためだけでなく、国内法に関して日本の裁判所がテストを適用しなければならないことを示すものでもあります。テストの 3 つのステップすべてが満たされることを保証する必要があるのです。
原則として、TDM の権利制限の制限的な（すなわち、スリーステップテストに適合した）解釈と実施は、合法的なアクセスに従って作成された複製のみが権利制限となることを保証するものでなければなりません。
さらに、AI モデルの学習を目的としたコンテンツ利用に関する利用許諾については、既存および将来の利用許諾に関する慣行を考慮する必要があります。言い換えれば、このような場合のライセンシングと経済的に競合するほど広義に解釈される著作権の権利制限は、スリーステップテストの要件を満たすとは言えないのです。
最後に、（欧州連合に存在するような（注５））オプトアウトの権利がないことを踏まえ、日本の TDM の権
利制限がスリーステップテストの要件を満たすように解釈されると、権利制限の対象は非商業的利用に限定されます。この権利制限は、複製権だけでなく、送信可能化権を含む他の排他的権利にも及びます。上記の解釈は、権利制限による受益者が、例えば機械学習用の学習データセットのような形で著作物を複製した
り、複製物を商業的に頒布したりすることができないことを確保するものです。
JIMCA は、日本がスリーステップテストを遵守する意図を有していると想定しており、文化庁によって、上記の各要素を考慮した適切なクラリフィケーション（追加的な規則及び/又はガイドラインを通じたもの）が有益であると考えます。
注１：MPA は以下の会社の代表を務めています。
Walt Disney Studios Motion Pictures（ウォルト・ディズニー・スタジオ・モーション・ピクチャーズ）
Netflix Studios, LLC.（ネットフリックス・スタジオ）
Paramount Pictures Corporation（パラマウント・ピクチャーズ・コーポレーション）
Sony Pictures Entertainment Inc.（ソニー・ピクチャーズ エンタテインメント）
Universal City Studios, LLC（ユニバーサル・シティ・スタジオ）143

Warner Bros. Entertainment Inc.（ワーナー・ブラザース・エンターテインメント）
注２：「なお、このような技術的な措置が、著作権法に規定する「技術的保護手段」または「技術的利用制限
手段」に該当するか否かは、現時点において行われている技術的な措置が、従来、「技術的保護手段」又は「技術的利用制限手段」に該当すると考えられてきたものとは異なることから、今後の技術の動向も踏まえ検討すべきものと考えられる。」（本素案 23 ページ）
注３：いわゆる「リーチサイト」の提供を侵害行為とした 2020 年 10 月の日本の著作権法改正による文言より。JIMCA は当該規定の執行を引き続き支持する。
注４：株式会社フォトニックシステムソリューションズによる「日本におけるオンライン映画・テレビ海賊版のベンチマークと追跡調査（2020 年 7 月～2023 年 7 月）」（2023 年 9 月 30 日［引用リンク］）参照。この調査において、電気通信大学公認のフォトニックシステムソリューションズ（PSS）は、日本における海賊版
サイトへのアクセス数は引き続き安定して高い水準で推移していると結論付けている。PSS が国内の映画・テレビ・アニメ海賊版サイト 1,290 サイトを調査した結果（2020 年 7 月～2023 年 7 月）、「ピーク時で総アクセス数は約 2 億 2,800 万件で推移しており」、「海賊版サイトへのアクセス数は安定した高水準を維持しており、ユーザーは引き続き海賊版サイトを利用している」ことが判明した。2022 年以降、日本（マンガを除く）における月間アクセス数が 10 万を超える視聴覚著作権侵害サイト（映画、テレビ、アニメ）は、842
サイトから 1,290 サイトに増加した。
注５：参照：デジタル単一市場における著作権および関連する権利ならびに指令 96/9/EC および
2001/29/EC（DSMCD）の改正に関する 2019 年 4 月 17 日付欧州議会および理事会の指令（EU）
2019/790 第 4 条

144

● 株式会社 Preferred Networks●

意見対象：「1. はじめに」（2～3 頁）

●

意見内容：

昨今の急速な技術発展により、生成 AI と著作権を巡っては数多くの懸念が生じております。その中で、今回お示しいただいた素案（以下、「本素案」といいます。）では、学習・生成・利用といった各行為からその結果として生まれるモデル・生成物の取扱いまで、非常に多岐にわたる論点をご整理いただきました。本素案の整備について、生成 AI に携わる事業者として深く感謝をしております。
また、本素案は、文化と技術の調和的発展を基礎的な考えに据えられたものと理解しており、AI 開発事業者であるとともにコンテンツホルダーでもある立場からは、全体像として、非常に好感を持って本素案を受け止めております。
現在、生成 AI の分野では、パラメータ数・モデルサイズの巨大化が著しく、それに比例して、計算機費用を始めとする開発費も巨額化の一途を辿っております。このような開発環境においては、ひとたび学習を済ませたモデルについて、著作権侵害その他の事由に起因して再学習を行うこと自体が、AI 開発事業者にとって死活問題に直結するところであります（なお、本素案 26 頁において、学習済みモデルの廃棄請求に係る論点をご整理いただきましたが、実務的な感覚としては、著作権法の文脈において学習済みモデルの廃棄を行う必要まではないと判断される場合であっても、学習行為等に著作権侵害があると判断されてしまうと、その学習済みモデルを用いたサービスをそのまま継続することは事実上難しいケースが多いように思われます。）。そのため、最新の AI 開発の現場では、著作権侵害の有無をある程度正確に予測できないケースにおいては保守的な判断をとらざるを得ず、結果として、開発や事業展開が遅れるという萎縮効果が発生し、これにより国際的な競争力が削がれるような事態が現実に発生しております。
本素案においては、仮定事例や特定の技術を挙げられた上で、「著作権侵害になる可能性がある」という趣旨のご記載をいただいている箇所が複数ありますが、これらはあくまで個別事例に応じた詳細な検討が必要となるケースをご示唆いただいたものと理解しております。一方で、今後、本素案を引合いに、本素案で挙げられた仮定事例や特定の技術があたかも著作権侵害に該当するかのような拡大解釈が蔓延するおそれがあり、その結果として AI 開発の現場における萎縮効果がより顕著になることを非常に懸念しております。本素案の位置づけとして、(1)あくまで個別事案に応じて詳細かつ慎重な検討が必要となるケースを示
唆するものに過ぎず、特定の事例や技術について著作権侵害になる旨を断定するものではないこと、そして、(2)本素案はこれらについて著作権侵害に該当するという特定の判断や主張を誘導する意図をもったものでもないことの 2 点を、改めて強調する形で文化庁様からご表明いただけると非常に有難く存じます。
また、本素案については、限られた時間の中で関係各者様の多大なるご尽力により整備いただいたものと理解しております。本素案がいわゆるリビングデッドとならないよう、そして、著作権侵害の成否に係る予測精度を高めることで AI 開発事業者における萎縮効果を防止できるような道標となっていけるよう、ケーススタディ等の付属書類の整備その他継続的なメンテナンスを行っていただきたく存じます。ぜひご検討をいただけますと幸いです。
●意見対象：「ウ 検索拡張生成（RAG）等について」（18~19 頁）●意見内容：
145

RAG を用いた報道記事の要約について。報道記事は、主に、事実に関する記載とそれに対する評価・分析といった表現から構成されるところ、(1)RAG による検索結果として前者（＝事実に関する記載）の要約を生成する場合は、著作物の本質的な表現部分を出力する意図を持つものではないとして著作権法 30 条の4 により著作権侵害に該当しないと理解する余地はないか。また、(2)RAG による検索結果として前者（＝事実に関する記載）の要約を生成する場合、著作権法 47 条の 5 第 1 項にいう「軽微利用」に留まるものと理解して良いか。
RAG を活用した事実記載の要約すら制限されるとすると、いわゆる後追い報道・記事が許されていることとの均衡がとれず、本素案が先端技術に対する局所解になってしまっているのではないかという懸念を持っている。
●意見対象：「ウ 検索拡張生成（RAG）等について」（18~19 頁）●意見内容：RAG を用いた報道記事の要約について。報道記事は、時間の経過に伴い、1 つの事象について複数の記事が作成・公開されることになるが、RAG による検索結果として複数ある記事を用いた要約を生成するケースが想定される。この場合、参照する記事の数が増えれば増えるほど、生成された要約に対する 1 つ 1 つの記事の影響は薄くなるという関係になるが、参照記事を増やすことで、1 つ 1 つの記事との関係では著作権法 47 条の 5 第 1 項にいう「軽微利用」に留まるという理解は可能か。
●意見対象：「（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する
技術的な措置が施されている場合等の考え方）」（22~23 頁）●意見内容：
いわゆるクローリング対策の導入は比較的容易に行うことができ、又は今後容易になっていくことが予想される。その中で、コンテンツホルダーの視点からは、将来のデータベース著作物の販売機会を確保することではなく、生成 AI による置き換えを懸念した学習行為そのものの制限を目的にしたクローリング対策の導入が行われるケースも相応に想定できる。そのため、クローリング対策を実施していること自体から、将来のデータベース著作物の販売予定を推認することはできず、仮に推認できるとしてもその推認の程度は非常に弱いものと考えるべきである。
また、コンテンツの利用者からすると、コンテンツホルダーが予定する事業計画を把握する術がなく、その中で、クローリング対策を実施しているという事実のみかから、将来のデータベース著作物の販売予定を推認できるという見解がまかり通ってしまうと、AI 開発における萎縮効果が著しく高くなってしまう。
以上の理由から、クローリング対策のみでは、将来のデータベース著作物の販売予定を推認することはできず、仮に推認できるとしてもこの事実単体ではその推認の程度は非常に弱いという記載をご追記いただ
きたい。
●意見対象：「（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合について」（16~18 頁）●意見内容：「いわゆる「作風」を共通して有しているにとどまらず、創作的表現が共通する作品群となっている場合もあると考えられる。このような場合に、意図的に、当該創作的表現の全部又は一部を生成 AI によって出力146

させることを目的とした追加的な学習を行うため、当該作品群の複製等を行うような場合は、享受目的が併存すると考えられる。」について、規範としては賛成する。他方で、「創作的表現が共通する作品群」かどうかが著作権侵害の成否を分ける 1 つの基準となるため、外延が不分明なままでは開発現場における強力な萎縮効果が発生してしまう。ケーススタディの整備をご検討いただきたい。
●意見対象：その他●意見内容：
技術の急速な発展を受け、許容される行為の外延を明確・具体的に規律しきることが非常に難しい状態になっていると理解している（それ故、本素案でも許容される行為の外延に関する指針が十分に示されているとは言い難い。）。そのため、開発現場における萎縮効果が生じないよう、損害賠償・差止め請求や刑事罰等における侵害主体の認定や主観要件の認定はより厳格に判断されるべきと考える。本素案においては、その旨をご反映いただきたい。
※最後に、この度のパブリックコメントを経て、文化庁様で追加調査等を実施される場合、事例や情報提供など、当社からも協力をさせていただきたく存じます。必要あれば是非お声がけいただけますと幸いです。

147

● 株式会社ブレイブハーツ
１ ４ 関係者からの様々な懸念の声 〈クリエイターや実演家等の権利者の懸念〉3 について
生成 AI の出現により、実演家として、芝居や声優業を生業としている人々は、作品に声を提供したというだけで、自分たちの「声」という人格に関わるものを含むデータが自分たちの意図しないところで優先的に素材として用いられ、自己の「声」と類似するものを拡大生産されることを非常に懸念している。本コメント
作成時点で、市販されているゲームや各種コンテンツなどの声優の実演の音声をメーカー、声優などの許可なく個人が勝手に収集した上これらに何らの相談も許可も無く、「日本のアニメ声」として AI のファインチュ
ーニングを目的とした学習用のデータセットとしてアップロードしていることが確認されている。しかも、こうしたサイトではこの点の十分な検討が終了していないにもかかわらず、著作権法上の解釈としても問題が無いなどとして安全性をアピールして流通を促進しようとする記載も付されていたのである。こうしたことは、実演家たる声優らが、自己の実演をデータ化し、データセットとして提供することで生成 AI へ対応しようと考える動きもある中で、それらを無にしかねない動きでもあり、さながら漫画の海賊版がなかなか根絶できなかった状況につながりかねないものである。 委員会におかれては、実演家の著作隣接権には、著作権そのものをある意味超えた人格権的側面があり、その保護はより一層重要になることをご考慮いただきたい。
２ ５ 各論点について（１）学習・開発段階 イ（イ）について
学習・開発段階のイ（イ）に関して、著作権法 30 条の 4 は、著作隣接権について準用されているが、実演やレコードについては、著作物のように定義に「思想又は感情」が含まれていないため、30 条の 4 を準用した場合に「享受目的」をどのように考えるかが明らかでない。そのため、実演やレコードについて「享受目的」
をどのように考えるかについても検討されるべきである。
３ ５ 各論点について（１）学習・開発段階 エ（イ）について
素案では、４〈クリエイターや実演家等の権利者の懸念〉3 で、作風と並べて「声」を摘示しつつ、５ 各論点について（１）学習・開発段階 エ（イ）において、作風等をまとめてアイデア等と表現して著作権侵害性を否定している。しかし、この記載の仕方だと、著作隣接権として保護される可能性のある実演家の声についての取り扱いが不明確である。「声」については、著作隣接権に関わるものとして別途検討する必要があることを明示すべきである。
４ 同（ェ）について
法３０条の４は著作隣接権においても準用されており、その解釈はこの準用段階でも影響を及ぼす可能性がある。実演家の実演における音声、特に「声」の部分については、著作権そのものとは利益状況が異なるのであり、別途検討する必要があることを示すべきである。具体的には、法３０条の４を実演家の実演における「声」に関して準用する場合は、「声」が人格権やパブリシティー権の対象となりうるもので、「声」そのものが「個人の人格の象徴」であるという利益状況を踏まえ、その利用に関する実演家の意思を特に尊重するべきであり、実演家が反対の意思表示を示している場合には、準用される法３０条の４但書に該当すると解するべきである。 また、仮に反対の意思表示だけでは足りないとしても、実演家が実演のデータについて、販売や情報解析目的のライセンスを提供することを明示している場合、あるいは実際に販売や当該ライセンスを148

提供している場合については、情報解析目的での無許諾での利用を認めてしまうと、実演家の実演の利用
市場と衝突し、あるいは実演の潜在的販路を阻害することになるため、準用される法３０条の４但書に該当すると解するべきである。また、仮に反対の意思表示だけでは足りないとしても、実演家が実演のデータについて、販売や情報解析目的のライセンスを提供することを明示している場合、あるいは実際に販売や当該ライセンスを提供している場合については、情報解析目的での無許諾での利用を認めてしまうと、実演家の実演の利用市場と衝突し、あるいは実演の潜在的販路を阻害することになるため、準用される法３０条の４但書に該当すると解するべきである。
1 各論点について（４）について
法３０条の４についての解釈は、著作隣接権で準用される場合にも重大な影響があるところ、この点について、著作隣接権にフォーカスした検討が十分にはなされていない。実演家として、芝居や声優業を生業としている人々は、作品に声を提供したというだけで、自分たちの「声」という人格に関わるものを含むデータ
が自分たちの意図しないところで優先的に素材として用いられ、自己の「声」と類似するものを拡大生産されることを非常に懸念している。これだけ、個人情報保護が叫ばれる中で、声という個人の人格の象徴を含むデータを、作品に提供したという一事だけをもって、それがどのように改変、使用されるか分からないものに、その意思に反して使用されることを受忍しなければならないというのは明らかに配慮にかけるものである。すでに述べたように、著作隣接権、特に実演家の権利については、声という人格権やパブリシティー権の対象となりうるもので、「個人の人格の象徴」であるものが含まれるだけに著作権とは利益状況が異なるものである。このことを置き去りにして、法３０条の４の解釈論を固めてしまい、その解釈論を前提に、著作隣接権に固有の利益状況を無視して機械的に著作隣接権に準用されるのであれば、解釈論として適当でない。したがって、法３０条の４が著作隣接権で準用される場合についても、著作隣接権の性質を踏まえ、具体的にどのように準用されるのかについて別途十分検討するべきである。方向性としては、すでに述べたように、法３０条の４を実演家の実演における「声」に関して準用する場合は、上記２において述べたとおりである。 なお、立法論的には、登録制度を拡充し、登録された実演については準用される法３０条の４但書に該当するようにするべきである。
以上149

● 株式会社めぐみソフト■ （１）従来の著作権法の考え方との整合性についてのアについて著作権で保護されるのは「すでに表現された著作物」のみであって、絵柄や思想などの《作者性》は保護の対象ではないことを明確にすべきである。
■ （２）AI と著作権の関係に関する従来の整理のイについて「具体的には、プログラムの著作物のリバース・エンジニアリングや、美術品の複製に適したカメラやプリン
ターを開発するために美術品を試験的に複製する行為や複製に適した和紙を開発するために美術品を試験的に複製するといった行為」が法第 30 条の４の適用対象となると考えるのは非常に筋が通っており理にかなっている。
■ （２）AI と著作権の関係に関する従来の整理のウについて「ある著作物等を「情報解析の用に供する場合」については、同条第２号でこの典型的な例として示されており、「当該著作物に表現された思想又は 感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場
合」に該当する」
こちらも納得がいく解釈である。賛成できる。
■ ５．各論点について （１）学習・開発段階のイについて「生成・利用段階においては、当該生成物が、表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該作品群のいわゆる「作風」と共通しているにとどまらず、表現のレベルにおいても、当該生成物に、当該作品群の創作的表現が直接感得できる場合、当該生成物の生成及び利用は著作権侵害に当たり得る」
著作権で保護されるのは「すでに表現された著作物」のみであって、絵柄や思想などの《作者性》は保護の対象ではないことを明確にすべきである。
■ （イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて「当該生成物が学習元著作物の創作的表現と共通しない場合には、著作権法上の「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」には該当しないと考えられる。」
こちらは筋が通っており賛成できる。
「AI 生成物によって代替されてしまうような事態が生じる場合、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に該当し得ると考える余地がある」
この点については、今までも技術革新によって様々な手工業は機械による大量生産に置き換えられてきた歴史がある。
機械を規制するのではなく、人間が機械と競争するのを止めるべきである。
■ （３）生成物の著作物性について「ただし、当該生成 AI について、開発・学習段階において学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において生成されることはないといえるような技術的な措置が講じられているといえる場合も150あり得る。
……学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において利用されていないと法的に評価できる場合」
こちらの節も賛成ができる。
ただし「当該生成 AI の開発・学習段階で当該著作物を学習していた」ことの立証責任は、著作権侵害を指摘する側が持つべきである。
■ （４）その他の論点について「AI 開発に向けた情報解析の用に供するために著作物を利用することにより、著作権法で保護される著作権者等の利益が通常害されるものではないため、対価還元の手段として、著作権法において補償金制度を導入することは理論的な説明が困難であると考えられる。」
こちらの節も筋が通っており賛成できる。

151

● 協同組合日本脚本家連盟
CISAC(著作権協会国際連合)は、昨年、AI に関する政策立案者に対する公開書簡を発表し、AI の急速な拡散に伴う創作者(人間)の権利の維持および保護、AI 事業者により利用される創作物の創作者への報酬支払義務を訴え、許諾制度、著作物等の利用に関する情報開示等透明化義務、AI 事業者に対する法的責任等について世界的議論を迅速に開始するよう求めました。
現行の著作権法では、AI が急速に拡散する環境下において、利用される著作物等の著作者等の保護がまだ不十分で、AI 事業者と著作者等が公平な関係とは言えません。著作者等への対価還元も期待できず、コンテンツ創作の好循環の実現は困難です。
それらの実現のための法改正を含む国内議論を開始するとともに、国際的な法整備についても、広島 AI
プロセスを牽引した日本が中心になって、推進することを望みます。

152

● 協同組合日本俳優連合
１．はじめに
２．検討の前提として（１）従来の著作権法の考え方との整合性について
意見：「AI 法」を作って対応しないのであれば、著作権法の大幅な書き換えを行うべきです。
理由：AI によるデータ学習の行為は、著作権法の定義している録音・録画・複製、いずれの定義にも合致しません。今後、著作権法の随所において混乱が起こることが予測されますので、AI を著作権法に盛り込むには大幅な書き換えを行うべきだと思います。
（２）AI と著作権の関係に関する従来の整理
意見：著作物等を AI が利用することに関する規制を著作権法に明確に記載する、又は AI の適切な利用に関する個別法を設けるべきです。
理由：著作物の AI 等への利用に関しては、著作権法第三十条の四で規制されています。その条文で著作物の利用を制限されないのは、「ただし、当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、この限りでない」及び、「著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合には、その必要と認められる限度において、いずれの方法によるかを問わず、利用することができる」の部分であります。
利用の態様によって利益を不当に害するかどうかを証明するのは、生成 AI 技術の開発者・利用者が利用後に判明する事柄になります。開発者・利用者が利用前に利用の是非を判断する条項を設けることが必要になります。
また、機械学習により「画像認識」、「自然言語処理」、「音声認識」が可能となり、予測・提案・決定ができる
ような技術水準になっている現状で「思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない
場合には」という現行の規定の仕方は、あまりにも曖昧で緩いと言わざるを得ません。
３．生成 AI の技術的な背景について（１）生成 AI について
（２）生成 AI に関する新たな技術
意見：AI が経営効率の向上のために使われていますが、人間中心の考え方が尊重されること、特に雇用が奪われることのない法規制が必要です。
理由：新しい技術開発がどこまで進むか専門家でも予測できない状況にあります。「2021 年以降、基盤モデルの台頭により、特定の分野のみに特化した AI ではない、汎用的な AI の開発が進んでいる。その結果、「予測」、「提案」、「決定」にとどまらず、全く新しい画像や文章を生成する「生成 AI」が普及するようになり、注目を集めている。このように、ひとくくりに「AI」と言っても、その種類は多岐にわたり、今後の AI 技術の在り方については専門家であっても予測することは困難である」とは、総務省・経産省による「AI 事業者
ガイドライン」の記述です。人間を中心とする AI の適切な利用のため、国際基準で見守る専門組織の創設と法制化が求められます。
153

（３）AI 開発事業者・AI サービス提供者による技術的な措置について
４．関係者からの様々な懸念の声について
意見：実演家等のパブリシティ権の明確化、翻案権・複製権の付与を求めます。
理由：例えば、実演家の自分の声、肖像、演技について意図しない利用が行われることに対し、実演家自身
によってコントロールする能力が保持できることを求めます。
更に実演の AI 学習にはインフォームド・コンセントが設定されることを求めます。これは過去、現在、未来のパフォーマンスや肖像にも適用されるよう、法で定めるべきであると思います。使用者／雇用者は、デジタ
ル・レプリカをどのように使用するつもりなのか、及び、使用者／雇用者が既存の実演にどのような変更を加えるつもりなのかについて、書面による説明を提供し、実演家にその都度許諾を求めるべきであり、利用の報酬についても合意を求めるべきです。
現行著作権法で実演家には複製権・翻案権が与えられていないため、生成 AI の無断利用で多くの声優の声が作成・販売され、演じたことのないパフォーマンスがネットで流されていることに対し、声優自身は法的に対応ができません。また、パブリシティ権（肖像権）は法として設定されていない現状ですが、個人が特定できる声の無断利用に対して、実演家自らの意思で制限できる法制度が求められています。
５．各論点について（１）学習・開発段階
意見：AI 生成物に AI 生成物であることの明示と、生成物登録の制度化を求めます。
理由：公表される表現が AI 技術で作られている場合、公表物が AI 生成であることを示す何らかの表示を行うことを求めます。
今後、AI によってどのようなリスクが生まれるか予測することは難しいと言われます。AI による問題が発生した場合、そのデータの戸籍が分かれば改善の方策が講じられます。このことは国際的に行われなければ意味がありませんので、各国に対して技術的に必要水準を定めた戸籍簿を作るような条約を設けることが必要になると思われます。
（２）生成・利用段階（３）生成物の著作物性について
意見：AI 生成物の著作権を認めるべきではありません。
理由：日本俳優連合は、人間の芸術性がコンテンツ制作の中心にあるべきであると信じています。なぜなら、すべてのクリエイティブなコンテンツに信憑性、感情、独創性をもたらすのは、パフォーマーやその他の文化的労働者の経験に基づくものであり、AI の生成物はそれらを基にして推論等を加えたものに過ぎないからです。
テクノロジーは長い間、人間の表現を助けてきました。テクノロジーの進歩は、適切に規制され、道具として使われれば今後も有益なものとなります。 AI は、人間のクリエイターに取って代わるものではなく、人間のクリエイターに力を与え、補強するために使われるツールであり続けなければならないと考えます。
154

（４）その他の論点について
６．最後に

155

● グーグル合同会社
今回の「AI と著作権に関する考え方について（素案）」（以下「本素案」といいます。）の取りまとめに向けた御尽力に敬意を表するとともに、パブリックコメントの機会を与えていただいたことに感謝いたします。
Google は、世界の情報を整理して誰もが便利に利用できるようにするというミッションのもとに、AI が実現できる有用なイノベーションをユーザーに提供し、人々と社会に恩恵をもたらすことを目標に AI を開発しています。AI はまだ発展途上のテクノロジーであり、AI がもたらす大きな可能性と多様な活用機会を信じておりますが、一方で AI のリスクと複雑さも理解しています。そのため、Google は企業として責任を持って AI を追求していかなければならないと考えており、他社に先駆けて AI の原則（https://blog.google/technology/ai/ai-principles/）を明確にし、これに従って責任ある AI へのアプローチに取り組んでいます。責任ある AI へのアプローチには、様々な分野で、AI に関係するすべての人々（研究者、開発者、提供者、学者、市民社会、政府、ユーザー（個人、企業、その他の組織を含む）が誠実に協議し相互理解を深めることが必要だと考えております（https://ai.google/static/documents/google-why-we-focus-on-ai-ja.pdf 参照）。
AI と著作権の関係は日本における AI の開発・提供・利用やイノベーションの促進にとって極めて重要な点であるため、本素案に対して、責任ある AI の開発を行う事業者の視点から以下の意見を提出いたします（もっとも、相当の短時間での取りまとめに至っておりますので、その前提でお受け取りください。）が、今後とも文化庁や著作権者の皆様を含めた関係者と建設的に議論を継続させていただければと考えています。
意見 1
1 はじめに本素案は、AI と著作権に関する議論における内容の複雑性、日本の AI 戦略に与える影響、この解釈が果たす社会的役割の重要性にも関わらず、2023 年 7 月末から約半年という極めて短時間で作成されており、適切なステークホルダーの関与も十分ではなく、そのプロセスを含め、拙速ではないかという疑問があります。AI の開発及び利活用に不測の不利益を生じさせる結果とならないよう、継続審議又は思い切った簡素化が必要ではないかと考えます。
本素案は、「司法判断に代わるものではなく、本報告の時点における本小委員会としての考え方を示すものであることに留意する必要がある」（3 頁）と指摘していますが、判例及び裁判例が乏しい中では、著作権法の専門家において議論された上で提示される解釈論の実務に与える影響力は大きく、実質的には立法や司法の判断と同様に重視されることになります。そうであれば、解釈論の提示にあたっては、その必要性がしっかりと吟味されると同時に、その内容においても、立法や司法における利益調整と同様に、手続的にも実質的にも適切に議論が尽くされる必要があります。
本素案は「生成 AI と著作権の関係に関する懸念を解消する」ことを目的としていると考えられますが（2頁）、本素案自体が 37 頁にもわたる長文に及び、様々な読み方ができる一読明解とは言い難いものとなっています。AI の開発、提供、利用が日本の成長戦略としての重要性を有することから、技術及び法律に関する整理が必要であることは賛成できますが、技術や著作権にかかる理解・論点を整理し、議論の前提を確認するだけでも十分にその目的を達成できるように思われます。本素案は、たとえば、RAG に関する技術的理解（本素案に至るまでもその記載内容は大きく変遷しており、本素案の記載も正確性に疑義がある。）や、
156

複数の論点において委員間でも議論の対立があることからも裏付けられるように、技術的な理解（開発技術も日々進展し、製品市場や開発技術自体も流動的である。）や法的解釈の整理も不十分な中で、詳細な議論を展開するものとなっています。
また、過度に一般化された分析が議論の前提とされているとも思われる箇所もあります（例：「人間が自らの手で作成したものと見まがうようなコンテンツを生み出すことが可能となってきた」）。これでは、本素案が目指す「生成 AI と著作権の関係に関する懸念を解消する」ことは叶わず、むしろ、今後の生成 AI と著作権の関係に混乱をもたらし、生成 AI の開発やサービス提供を行う事業者への開発や、AI を用いた創作活動をはじめとした生成 AI の利活用への萎縮をはじめ、日本におけるイノベーションや創作文化の発展への不測の不利益をもたらしてしまうように思われます。
3. また、本素案に至るまでの手続きも拙速に進められている印象があります。議論の期間が短く、議論の過程で十分なステークホルダーの関与がなされたかは疑問があります。その上で、パブリックコメントについても、一般的なパブリックコメントの期間よりも短い 1 月 23 日から 2 月 12 日という短時間（2 月 12 日
は祭日であるから、実質的にはほぼ 2 週間強しかなく、第 6 回の議事録も 2 月 8 日に公開されています。）であり、生成 AI の開発やサービス提供を行う事業者においては、今後の技術の進展や AI の利活用の可能性を考慮に入れて、難解な本素案を適切に分析し、建設的な意見を提出することは容易ではありません。このような中で、これほどの詳細な解釈論を提示することは、生成 AI の開発・サービス提供や今後の AIを用いた創作活動等の利活用に対する萎縮効果を生じさせ、立法手続きにおける利害調整を経て成立した
平成 30 年改正の趣旨（イノベーションの創出・促進）や、AI の開発・提供・利用を促進していくという AI 戦
略会議の方向性と矛盾するおそれがあるように思われます。
4. したがって、性急に解釈論を提示するのではなく、来年度も引き続き議論を継続し、適切かつ慎重に議論を重ね、著作権法の原則を遵守しながら、著作権者の権利保護とイノベーションの創出・促進のバランスを適切にとるためのあるべき解釈論を提示することが適当ではないでしょうか。仮に今年度での何らかの提示が必要なのであれば、議論のある部分や疑問が呈された部分については削除し、まずは異論のない部分について簡潔なものを示すことが適当ではないかと考えます。
意見 2
３．生成 AI の技術的な背景について（３）AI 開発事業者・AI サービス提供者による技術的な措置について（11 頁）
生成 AI の技術的な背景については、多種多様であり、日々変化していくものであることを受け、実際の著作権法の適用は、問題となる生成 AI に関して個別具体的に考えられるべきです。技術的な措置に関する記載においては、誤解を招かないように、以下のとおり修正するべき点があるように思われます。
1. 技術的な措置について、「１現存するアーティストの氏名等を指定したプロンプト等による生成指示を拒否する技術、２生成 AI の学習に用いるデータセットの作成のための、クローラによるウェブサイト内へのアクセスを拒否する機械可読な技術的な制限措置を尊重する措置、３生成 AI の学習に用いるデータセットに含まれているデータについて、権利者等から、将来的な生成 AI の学習に用いる際には当該データを学習用
157

データセットから削除する要求を受け付け、実際に削除を行う措置」という 3 つの例示がなされています。しかし、１と２に比べて、３の例示が「学習用データセットからの削除する要求を受け付け、実際に削除を行う措置」とかなり限定的な記載となっており、データセットからの除去が著作権侵害を防止するための一般的な技術的な措置だという誤解を与えかねません。
2. １と２の視点と異なる観点から、「生成 AI におけるアウトプットの提供において著作権侵害を防止するための技術的な措置」と修正するなど、より包括的な記載をすることが適当と考えます。
意見 3
５．各論点について（１）学習・開発段階
イ 「情報解析の用に供する場合」と享受目的が併存する場合について（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合について（16、18 頁）
生成 AI の開発から利用に至る時系列を考慮した場合、学習・開発段階（インプット）と、生成・利用段階（アウトプット）は峻別されるべきであり、時系列的に後の事情により、すでに行われた学習・開発行為に著作権侵害が認められる場合は極めて限定されるべきと考えます。
1. 生成 AI に関するサービスは、いわゆる汎用的人工知能（General Purpose AI）を前提とすると、生成 AI の基盤モデルが開発され（この段階では享受目的はありません）、当該基盤モデルを基礎として具体的なサービスの目的（この段階でも多くの場合は享受目的はありません）に応じてカスタマイズされ、利用者に提供されることになります。そして、事業者においても基盤モデルのみを生成する者や、開発された生成 AIの基盤モデルの提供を受けて生成 AI のサービス提供を行う者など、多様な関与者・関与形態が存在します。この生成 AI の開発・サービス提供に至る時系列や関与者・関与形態の多様性は法解釈において強く意識されなければならない点と考えます。
2. 本素案の 18 頁には、「なお、生成・利用段階において、AI が学習した著作物と創作的表現が共通した生成物が生成される事例があったとしても、通常、このような事実のみをもって開発・学習段階における享受目的の存在を推認することまではできず、法第 30 条の４の適用は直ちに否定されるものではないと考えられる。」という記載があります。この点は、上記生成 AI の開発・サービス提供に至る時系列に照らして正論ですし、多様な関与者・関与形態があることからも合理的であり、大原則となるべき考え方ですので賛同します。
3. 具体的には、生成 AI にかかる基盤モデルの開発やサービス提供に向けたカスタマイズには非常に多くの人的・資金的なコストがかかります。また、一度学習した内容をモデルから容易に取り除くことはできないなどの様々な技術的なハードルもあります。そのため、学習・開発段階の学習における法的安定性や予見可
能性を高める観点からは、事後の事情により遡って著作権侵害の責任を負うような解釈はできる限り避けるべきであると考えます。

158

4. なお、脚注 14（16 頁）においては、「事業者が侵害物の生成を抑止するための実効的な技術的手段を講じている場合、 事業者の行う AI 学習のための複製が、非享受目的であることを推認させる事情となり得る、といった意見があった」という記載がありますが、削除すべきと考えます。享受目的の有無は複製行為が行われる学習段階の時点での要件であるところ、技術的手段を講ずるのはその後の段階であり、場合により異なる主体によってなされることもありえます。このように、AI 学習よりも事後の（場合により第三者による）事情で過去の行為（しかも根幹をなす学習行為）の正当性が変わるとすれば、後の事実に基づく遡及的な責任追及が可能になり、生成 AI の学習・開発を不安定にさせ、予見可能性・法的安定性に欠けるため、避けるべきであると考えます。
5. 一方で、生成 AI のアウトプットは利用者のプロンプトにより変化するものであって、生成 AI の開発者、サービス提供者が想定していない結果も頻繁に生じうる特徴を有します。生成 AI のアウトプットに既存の著作物と類似の表現が含まれるからといって、享受目的を認め学習・開発段階の違法性を推認させるべきではありません（生成・利用段階における侵害主体論の議論においても同様です。）。その意味で、脚注 15（18 頁）の記載は正当であると考えます。
意見 4
５．各論点について（１）学習・開発段階
イ 「情報解析の用に供する場合」と享受目的が併存する場合について（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合について（17-18 頁）
本素案における RAG に関する理解は十分ではなく、検索に関する生成 AI の利用においても誤解を生じさせる不正確な記載があるように思われます。そのため、以下で指摘する部分の削除及び明確化を求めます。
1. 「AI 学習のために用いた学習データに含まれる著作物の創作的表現を出力させる意図は有していな
いが、既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物の創作的表現の全部又は一部を、生成 AI を用いて出力させることを目的として、著作物の内容をベクトルに変換したデータベースを作成する等の、著作物の複製等を行う場合」（17 頁）の例として、「インターネット検索エンジンであって、単語や文章の形で入力された検索条件をもとにインターネット上の情報を検索し、その結果をもとに文章の形で回答を生成するもの」（以下「検索型生成 AI」といいます。）との記載があります。しかし、以下の点でミスリー
ディングであり、例示として削除すべきと考えます。
- 機械学習は一般的にデータベースの作成を伴いませんが、これは特に、既存の検索エンジン技術を使用する検索型生成 AI に当てはまります。
-また、検索結果をもとに文章の形で生成される回答は、多くが著作権で保護されない事実やデータなどであり、かつその回答は創作性が認められるに至らない短文です。そのため、何らかの学習行為があるとしても、検索型生成 AI は、「Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物の創作的表現の全部又は一部を、
生成 AI を用いて出力させることを目的」とするものではありません。「Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物の創作的表現の全部又は一部を、生成 AI を用いて出力させることを目的とする」サービスの例
159

示として、検索型生成 AI が記載されているかのような誤解を生まないようにするため、削除するべきだと考えます。
2. RAG は、ハルシネーション等の AI における問題を解決するための一つの有用な技術であり、AI 技術を社会にとって有用なものとするために必要な技術となる可能性があります。したがって、RAG に関する理解が不十分なまま解釈論を展開し、その利用が困難となるような状況を生み出すことは、不測の不利益をもたらすことになりかねません。RAG に関する記述は当初の素案における記載から大きく変遷していることをうけても、更に丁寧な議論を経たほうが良いと思われることから、RAG に関する記載は現段階においては本素案から全て削除すべきと考えます。
意見 5
５．各論点について（１）学習・開発段階【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（ア）法第 30 条の４ただし書の解釈に関する考え方について （21-22 頁）
著作権法（以下「法」といいます。）第 30 条の４ただし書は、すでに行われた学習行為を事後的に違法と評価するものであり、その例外としての位置づけに照らし、広く解釈されるべきではないと考えます。脚注 19（20 頁）にも記載されている通り、法第 30 条の４の立法趣旨や参議院文教科学委員会附帯決議に鑑みれば、法第 30 条の４ただし書は限定的に解釈されるべきであり、その旨を明確に記載することを求めます。
1. 法第 30 条の４の立法趣旨や参議院文教科学委員会附帯決議に鑑みれば、本ただし書は限定的に解釈されるべきであり、脚注 19 の記載のように、「改正後の法第 30 条の４柱書ただし書に該当するのは、情報解析を行う者の用に供するために作成されたデー タベースの著作物の場合に限定される、といった意
見」は正当であると考えます。
2. 意見 3 の 1 で述べたとおり、生成 AI の学習・開発にかかる時系列を前提とすると、生成 AI にかかる基盤モデルの開発やサービス提供に向けたカスタマイズには非常に多くの人的・資金的なコストがかかることや、一度学習した内容を取り除くことは極めて困難であることなどの様々な技術的なハードルがあることから、学習行為に関し著作権侵害の責任を負うかもしれないという抽象的な不安は、極めて大きな開発行為への萎縮につながりかねません。
3. 法第 30 条の４ただし書は、すでに行われた学習・開発行為をその時系列に反し事後的に遡って違法と評価するものですので、学習・開発段階の学習における法的安定性や予見可能性を失わせる効果を有しています。そのため、同ただし書の適用は極めて限定的に解釈しなければ、法第 30 条の４の立法趣旨を達成できないと思われます。

160

意見 6
５．各論点について（１）学習・開発段階【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて（20 頁）
著作権法の従来の一般的解釈や判例から逸脱した記載には慎重であるべきであり、AI 事業者による AIの学習・開発行為を不当に萎縮させる記載は削除するべきと考えます。
1. 著作権法が保護する利益は具体的な表現であり、アイデアには及ばないというアイデア表現二分論は著作権法が表現の自由（憲法第 21 条第 1 項）等の憲法上の権利との調和を図る上で極めて重要で、国際的にも共通の原則です。仮に、アイデアにまで著作権法の保護を及ぼすとすれば、表現の自由等の憲法上の権利への看過できない制約となってしまいます。したがって、「作風や画風といったアイデア等が類似するにとどまり、既存の著作物との類似性が認められない生成物は、これを生成・利用したとしても、既存の著作物との関係で著作権侵害とはならない。」という点及び作風が似るにすぎない生成物が生成される場合、「特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまうような事態が生じることは想定しうるものの…『著作権者の利益を不当に害することとなる場合』には該当しないと考えられる」という点（いずれも 20 頁）は著作権の重要な原則を確認したものとして重要であると考えます。
2. しかしながら、その次の文において、「他方で、この点に関しては、特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまうような事態が生じる場合、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に該当し得ると考える余地があるとする意見が一定数見られた」という記載があります。
この点は、具体の著作物の利用とは離れた経済的利益を考慮する点で従前にはない著作権法の解釈にも思われますし、アイデア表現二分論という著作権の重要な原則に影響するようにも読める記載ですので、記載には慎重になるべきと思料いたします。加えて、生成 AI の開発を行う事業者の視点からは、生成 AI における基盤モデルや、サービス開発の段階において、「特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまう」かどうかは知り得ないのであり、そのような事後的な事情をもって生成 AI の学習・開発行為が遡って違法とされるようなことがあれば、予見可能性を損ない、日本における生成 AI の学習・開発に著しく支障をきたすこととなるように思われます。したがって、当該記載は、削除するべきと考
えます。
意見 7
５．各論点について（１）学習・開発段階【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について（21-22 頁）
161データベースの著作物やデータベースを構成する個別のデータとの関係については、法解釈論としても議論が対立しており、本素案の記載も明確とは言えないように思われます。このような記載は、本素案の目的である「懸念点の解消」とはむしろ逆に、AI 開発や利活用に混乱をもたらす懸念があるため、脚注を含め、全部又は大幅に削除すべきと考えます。
1. 法第 30 条の４ただし書に該当する例については、すでに「基本的な考え方」（9 頁）において「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が販売されている場合に、当該データベースを情報解析目的で複製等する行為」と既に示されており、この点については異論はありません。この点について、本素案 21 頁では、「例えば、インターネット上のウェブサイトで、ユーザーの閲覧に供するため記事等が提供されているのに加え、データベースの著作物から容易に情報解析に活用できる形で整理されたデータを取得できる API が有償で提供されている場合において、当該 API を有償で利用することなく、当該ウェブサイトに閲覧用に掲載された記事等のデータから、当該データベースの著作物の創作的表現が認められる一定の情報のまとまりを情報解析目的で複製する行為は、 本ただし書に該当し、同条による権利制限の対象とはならない場合があり得ると考えられる」との記載があります。しかし、以下の理由で適切ではなく、脚注 21、22（21-22 頁）を含め削除すべきと考えます。
- ここで挙げられている事例における法第 30 条の４ただし書に該当しうる要件は、（１）インターネット上のウェブサイトで閲覧できる記事等の個々のデータを一定のまとまりで学習する、（２）これらのデータに関するデータベースが作られている、（３）当該データベースに著作物性が認められる、（４）当該データベースの情報解析用 API が有料で販売されている、（５）（１）の学習行為に伴う複製によりデータベースの著作物性の創作的部分が複製される、というものと理解できます。
- この点、上記の要件が一般的に認められうるのかという点に、まず疑問があります。たとえば、（３）について、学術論文や新聞社の記事データのデータベースには網羅性が求められるため著作物性が認められる
場合は限定的ではないかとの指摘がなされています。また、（５）について、データベースからではなく、直接個々のデータを一定のまとまりで学習することで得られた複製物において、どのような場合であればデータ
ベースの著作物における情報の選択や体系的構成といった創作的部分が認められるのかは、これを読むだ
けでは判然とせず、限定的な場合にのみ充足するのではないかという点にも疑問が生じます。
- さらに、生成 AI の開発事業者の視点からすると、これらの（２）から（５）の事情は、生成 AI の開発事業者にとっては通常知り得ない事柄です。それゆえ、生成 AI の開発事業者からこの記載を見た場合、（１）ある
データを一定のまとまりで学習する行為がことが、当該データに関する（２）から（５）というコントロール外の事情次第では法第本 30 条の 4 ただし書に該当し、違法となるリスクがあると読めます。しかし、上記のとおり実際に（２）から（５）が充足する場合が限定的であるとすると、個々のデータを一定のまとまりで学習したとしても、それが法第 30 条の４ただし書に該当するという結論にいたる場合は限定的であるはずです。
しかし、本素案このリスクがあたかも一般的にありうる例かのように記載されており、AI の開発事業者による個々のデータを一定のまとまりで複製する行為、すなわち生成 AI の学習行為に対して、コントロール外の事情で違法という評価を受けうるものであり、大きな萎縮をもたらすことにならないかという懸念があります。
- さらに、データベース化されうる情報はほぼ全ての情報です。そのため、脚注 22（22 頁）に例示されている学術論文や新聞記事のデータのみならず、そもそも著作物性が認められない事実を含めたありとあら162

ゆるデータの学習の際にも同様の問題が生じえます。その結果、日本においては、AI に関する学習にはその対象に関わらず、一定の著作権侵害のリスクがあることを過度に示していると思われます。しかし、このような結論は、法第 30 条の４の趣旨に逆行し、本素案の目的や AI 戦略会議の日本国の成長戦略とも反することになりかねません。
2. データベースの著作物と法第 30 条の４ただし書との関係については、実務において極めて重要な影響があるにも関わらず、委員間でも意見が激しく対立している他、本素案の記載自体も不明確な点を多く残しています。この様な中で、本素案の記載を残すことは、「生成 AI と著作権の関係に関する懸念を解消する」という本素案の目的に適合し無いのみならず、むしろ AI の開発・サービス提供事業者を混乱させ、極めて大きな萎縮効果をもたらすことに他なりません。したがって、データベースの著作物と本ただし書きとの関係に関する一切の記述を削除する、または論点の指摘に止めるべきと考えます。仮に何らかの追加的な解釈論を提示する場合でも、上記１で引用した「例えば、」以下の記載は脚注含め全て削除されるべきと考えます。
意見 8
５．各論点について（１）学習・開発段階【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）（22 頁）
仮にデータベースの著作物と法第 30 条の４ただし書との関係についての記載を残す場合においては、
本素案の「著作権者が反対の意思を示していることそれ自体をもって、権利制限規定の対象から除外されると解釈することは困難である。そのため、こうした意思表示があることのみをもって、法第 30 条の４ただし書に該当するとは考えられない。」（22 頁）という記載は正当であると考えます。本素案においては、一貫してこの点を適切に敷衍した解釈を展開するべきと考えます。
1. データベースの著作物と本ただし書きとの関係に関する一切の記述を削除する、または問題点の指摘に止めるべきである点は意見 7 の 2 記載のとおりです。
2. もっとも、この点に関する記載を残すのであれば、著作権者の反対の意思表示は、これのみをもって法第 30 条の 4 ただし書に該当するものではないということは、その文言等からして正当な解釈であると考えますので、本素案においてしっかりと確認されるべき解釈と考えます。robots.txt などの本素案記載の「技術的措置」の実質は、学習に対する権利者の反対の意思表示とも評価できますので、この点を法第 30条の４ただし書該当性の議論に組み込むとしても、上記の解釈との関係が意識されるべきと考えます。
意見 9
５．各論点について（１）学習・開発段階
163

【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）（22-23 頁）
データベースの著作物やデータベースを構成する個別のデータとの関係については、法解釈論としても議論が対立しており、本素案の記載も明確とは言えないように思われます。このような記載は、本素案の目的である「懸念点の解消」とはむしろ逆に、AI 開発や利活用に混乱をもたらす懸念があるため、脚注を含め、全部又は大幅に削除すべきと考えます。
1. データベースの著作物と本ただし書きとの関係に関する一切の記述を削除する、または問題点の指摘に止め、大幅な削除がなされるべきである点は意見 7 の 2 記載のとおりです。
2. Google は、AI 原則に従った責任ある AI へのアプローチの一環として、robots.txt におけるGoogle-Extended などの手段をすでに提供しています（https://blog.google/technology/ai/an-update-on-web-publisher-controls/参照）。 こ
うした自主的な取り組みは重要なものですが、各事業者による自主的な取り組みと、法的な整理をどのように行うかは異なる事項であり、法的な整理の重要性に鑑み、以下、意見を述べます。
3. 素案の「そのため、AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられており、かつ、このような措置が講じられていること等の事実から、当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される場合には、この措置を回避して、クローラにより当該ウェブサイト内に掲載されている多数のデータを収集することにより、AI 学習のために当該データベースの著作物の複製等をする行為は、 当該データベースの著作物の将来における潜在的販路を阻害する行為として、本ただし書に該当し、法第 30 条の４による権利制限の対象とはならないことが考えられる」（23 頁）という記載は、極めて不明瞭で読みにくく、理解が難しい部分です。
この記載は、「（１）robots.txt 等を記載してアクセス制限が行われており、（２）（１）のアクセス制限等の事情から情報解析用のデータベースとしての販売意思が推認される場合に、（３）当該アクセス制限を回避して、
アクセス制限の対象のデータを大量に学習すれば、（４）データベースの著作物に係る潜在的販路を阻害するためにただし書きの対象となる」というようにも読めますが、このような解釈は、以下の点で誤解を招き、不適切であると考えます。
- まず、robots.txt によるアクセス制限は、単に一定の機能をもつクローラーによるクロールを拒否するという消極的な意思の現れでしかなく、この措置をウェブオーナーが採る理由は様々です。このような消極的な意思と、情報解析用のデータベースを販売するという積極的な事実との距離は論理的にも実際上も距離があり、必ずしも一般的に推認できる経験則として確立しているとまではいえず、個別具体的な証拠に基づく認定が必要です。それにもかかわらず、あたかも一般的に（１）があれば（２）の情報解析用のデータベー
スの販売意思を推認させるかのように読める様に記載されている点は不適切であるように思われます。また、robots.txt においてアクセス制限を行うことにより実質的に権利制限規定の対象から除外できるかのように解釈されると、「著作権者が反対の意思を示していることそれ自体をもって、権利制限規定の対象か
164

ら除外されると解釈することは困難」という本素案が確認した解釈にも反するようにも思われます。
- 次に、法 30 条の４ただし書の将来における潜在的販路の阻害の有無は、抽象的な予定や単に意思があるのみでは足りず、具体的かつ現実的な阻害があって初めて認められるべきと思われます。この点にかかる
記載がなされていないため、あたかも、当該販売に関する具体的かつ現実的なプランもない段階でも、情報解析用データベースの販売意思が推認されるだけで、アクセス制限の対象のデータを大量に学習することが、実際の潜在的販路の阻害と評価できるように読めるため、不十分な記載であると考えます。
- さらに、データの大量の学習がデータベースの著作物の複製に該当するとの前提で記載されています
が、データベースを構成する一定の情報のまとまりの学習により、データベースの著作物における情報の選
択や体系的構成といった創作的部分が認められる場合は限定的なのではないかとも考えられることからすると、過度に一般化しているように思われます。
4. この点に関する解釈論としては脚注 25（23 頁）の記載が正当であると考えますが、本素案の該当部分の記載は明確ではなく、また委員の間でも議論も激しく対立しているところでもあるため、無用な誤解を生じさせないよう、データベースの著作物と本ただし書きとの関係に関する一切の記述を削除する、または
問題点の指摘に止め、大幅な削除がなされるべきと考えます。仮に何らかの解釈論を提示する場合でも、「そのため、」から始まる段落はすべて削除するべきと考えます。
意見 10
５．各論点について（１）学習・開発段階【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて（23-25 頁）
海賊版に対する対応が重要である点は賛成しますが、著作権法の文言、法第 30 条の４の立法趣旨、一般的解釈や判例から離れた解釈論を展開することについては、「懸念点の解消」とはむしろ逆に AI 開発・利活
用に混乱をもたらす懸念があり、脚注を含め、削除すべきと考えます。
1. 海賊版に対する対応が重要であること、AI 開発・サービスの提供にあたって可能な限り対応することが求められる点であることは賛同します。しかし、著作権法の文言、法第 30 条の４の立法趣旨、一般的解釈や判例から離れて、この点を具体的な生成 AI の学習・開発・生成・利用の各段階の違法性に関連させる考え方には疑問があります。
2. たとえば、脚注 27（25 頁）は、法第 30 条の４ただし書の解釈として検討されるべき著作権者の不利益とは異なる利益が検討されており、法第 30 条の 4 ただし書の文言から離れた解釈のように思われます。特に、海賊版であるとの認識を「通常有すべきであった」という抽象的な要件の元に学習行為が違法になる余地を残す記載があることは、大量のインターネット上の情報を機械的に処理することが求められる学
習・開発行為に、実務上現実的でない確認作業を強いることになり、結果として過度な萎縮をもたらすことになるのであれば、妥当ではないと考えます。
165

3. そもそも、法第 30 条の４は、非享受目的で学習する場合には、海賊版であっても正規版であっても通常権利者の利益を害さないという立法判断の元に導入された条項ですので、この点は尊重されるべきと考えます。また、仮に権利者から海賊版である旨の通知を受けた場合にも、学習対象から海賊版を取り除くことを含めた事業者側で現実的に可能な対応の有無や現実的な負担について検討もなされないまま、法第30 条の４ただし書に該当する可能性を指摘することは、適切なものではないと考えます。
4. したがって、脚注 27 を含め、著作権法の文言、一般的解釈や判例から離れた解釈については削除・再検討すべきであると考えます。
意見 11
５．各論点について（１）学習・開発段階
カ AI 学習に際して著作権侵害が生じた際に、権利者による差止請求等が認められ得る範囲について（イ）学習済みモデルの廃棄請求について （26-27 頁）
学習済みモデルの廃棄請求は原則として認められないという点は AI モデルの汎用性に照らして正当であると考えます。しかし、技術的には若干の疑問のある記載もあるように思われます。
1. 学習済みモデルの廃棄請求が原則として認められず、また、学習に用いられた特定の著作物による学習済モデルへの影響を取り除く措置を請求することも認められないという点は生成 AI モデルの汎用性に照らして正当であると考えます。
2. 例えば LLM の「学習」の技術的プロセスを例にすると、学習により、大規模なデータセット内の単語間の関係とパターンを識別し、このプロセスを通じて、生成 AI モデルはパラメーターを調整して、データ内の数学的関係を反映し、そのパラメーターの調整が完了したら、それらのパラメーターを使用して、新しい出力を生成します。この学習段階において、学習済みデータは技術的には全てパラメーターに変換されており、
生成 AI モデルに残存していないことになります。この点は、本素案の 10 頁から 11 頁にかけて「生成については、通常、学習データの切り貼りではない」との指摘の根拠となる所以でもあり、著作権法の解釈にあたっても重要な技術的理解であると考えます。
3. 学習済みモデルの廃棄が認められる例外的な場合として、「学習データである著作物の創作的表現が当該学習済モデルに残存しているとして、法的には、当該学習済モデルが学習データである著作物の複製物であると評価される場合」が挙げられておりますが、上記技術的理解を前提とすると、当該法的評価は事実と異なります。そのため、誤解を招くものですので、削除すべきと考えます。
意見 12
５．各論点について（２）生成・利用段階166【著作権侵害の有無の考え方について】
イ 著作権侵害の有無の考え方について（イ）依拠性の考え方について
２ AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる場合（30 頁）
AI 学習用データに著作物が含まれる場合には、それをもって「通常、依拠性が推認される」かどうかは、具体的な技術を前提として裁判所で決定される事柄であり、より謙抑的な記載を求めます。
1. 生成 AI によるアウトプットにおける依拠性の判断は、具体的な技術を前提とした司法の判断によるべきです。AI 学習がなされた著作物は、技術的プロセスを前提とすると、不可逆的にパラメータ化されるため、生成 AI モデルの内部には残存していません。生成 AI モデルはパラメーターを調整して、データ内の数学的関係を反映し、そのパラメーターの調整が完了したら、それらのパラメーターを使用して、新しい出力を生成するものですので、プロンプトに応じてパラメーター化されたデータに基づいて独自に創作しているという側面もあるとも理解できます。
2. このように、技術的に見た場合、依拠性がないという解釈も可能であるため（たとえば、奥邨弘司「生成AI と著作権に関する米国の動きーAI 生成表現の著作物性に関する著作権局の考え方と生成 AI に関する訴訟の概要ー」コピライト No. 747/vol. 63 P31、45）、かかる点については裁判所の判断に委ねられるべきであり、学習用データに著作物が含まれる場合には依拠性が推認されることが当然のような記載は避け、より謙抑的な記載に修正されるべきと考えます。
意見 13
５．各論点について（２）生成・利用段階【侵害行為の責任主体について】
キ 侵害行為の責任主体について（32ー33 頁）
生成 AI によるアウトプットに著作権侵害が含まれる場合に AI 事業者が侵害行為の主体となるか否かは
具体的な事実関係を前提とした検討を経て判断されるべきであるし、その判断において権利侵害を予防す
る技術的な措置を施したか否かは、数ある考慮要素の一つに過ぎないと考えらますので、より正確かつ慎重な記載を求めます。
1. 特にいわゆる汎用的人工知能（General Purpose AI）を念頭に置く場合、アウトプットはプロンプト
により大きく左右されることになります。そのため、侵害主体論を論ずるのであれば、その性質上、プロンプ
トを決定する AI 利用者がまず一次的な責任主体であると考えるべきことについては明確に記載がなされるべきだと考えます。本素案では、その記載がないまま、AI 事業者の責任の議論となっておりますが、AI 事業者は合法的な使用を含む多様な使用方法のある汎用的なツールを提供している場合も多く、あたかも生成 AI のあらゆるアウトプットに関して AI 事業者が責任を負うことが原則というように理解されてしまいか
ねない点で懸念があります。
167

2. AI 事業者には、生成 AI の基盤モデルの開発のみを行う者、開発された生成 AI の基盤モデルの提供を受けて（場合により追加のカスタマイズを加えつつ）生成 AI のサービス提供を行う者など多様な事業者が含まれ、それぞれの AI 事業者間の関係性も様々である上に、技術的発展とともに各事業者の関わりも変わりうるものです。したがって、侵害主体論の検討において、生成 AI の開発やサービス提供を「事業者」と一括りにして侵害主体についての見解を示すことは、具体的な侵害行為に対する関与の小さいものも含めた
生成 AI に関与する事業者全てに著作権侵害にかかるリスク（差止請求、損害賠償請求、刑事罰も含まれます。）があることを過度に意識させる結果ともなり得、AI 学習・開発行為や、それに係る事業者間の協働に萎縮効果をもたらすことになりかねません。
3. 侵害主体の判断は、具体的事情の下で多様な考慮要素を総合的に考慮して決せられるというのが判例の立場と理解しておりますが、本素案の 33 頁の２、３、４では、「当該類似物の生成を抑止する技術的な手段を施し」たかが決定的な要素かのようにも読める点で誤解を招くように思われます。また、２では「生成 AI
が既存の著作物の類似物を生成する蓋然性の高さ」に言及がありますが、多くの事業者は生成 AI が既存の著作物の類似物を生成する蓋然性はある程度認識している場合も多いと思われ、それがいかなる場合に「高い」と評価されるかが不透明である状況下では、何らかの技術的な手段を施さない限りは責任主体となりうるとも読める点も懸念があります。しかも、ここで想定する技術的な手段の内容・程度も不明確であり（たとえば、AI 利用者によるどのような用途を想定して対応を行うべきか、その対応として学習データに含まれる著作物をそのままアウトプットすることに関するフィルターを求める趣旨か、それを超えて著作物の類似という高度な法的判断を伴う選別を AI 事業者に求める趣旨か、など）、AI 事業者に過剰な対応を求め、イノベーションに対する過度な負荷を強いる結果となるおそれがあるように思われます。
4. 実際の生成 AI 開発の時系列や関与者の多様性を念頭におくと、生成 AI の汎用的なモデル開発段階
において、特定のアウトプットを念頭に置いて技術的な手段を施すことは困難です。また、具体的な生成 AIに係るサービスの開発においても、個人の私的利用を前提としたものであれば、私的使用目的の複製（法第30 条第 1 項）の著作権の権利制限規定の適用により他社の著作物の生成が侵害とはならない場合もある
ことから、特段の技術的な手段を施すことは求められない場合もあるはずです。そのため、技術的手段を施すべきか、どのタイミングでどのような技術的な手段を施すのかについては、AI の開発事業者、サービス提供者に委ねられるべき事柄であると考えます。
5. 以上より、侵害主体の認定については、AI 利用者が一時的な侵害主体であるということについて述べた上で、AI の開発事業者、サービス提供者が侵害主体と認められるためには、生成 AI の開発の時系列、関与者の有無及び関与の程度、生成 AI のサービスの内容、侵害の態様等の多様な要素を、個別の事案において総合的に考慮して決定されること、類似物の生成を抑止する技術的な手段を施したかどうかは数ある考
慮要素の一つに過ぎないことが明らかにされるべきと考えます。したがって、この点を明確にした上で、AI事業者の責任を過度に拡大することのないような慎重な記載とすることを求めます。
意見 14
168

５．各論点について（２）生成・利用段階
コ 学習に用いた著作物等の開示が求められる場合について （32ー33 頁）
そもそもいかなる「書類」「文書」を念頭に置かれたものかは必ずしも明らかではありませんが、仮にこれらの民事訴訟法上の手段が検討されるとしても、学習に用いた著作物等も営業秘密として保護されるなど、これらの手段が認められない可能性があると考えます。したがって、このような制度が、一般的に当該生成 AIの開発・学習段階で用いたデータの開示が認められる制度であるかと誤解を招かないような記載とすることを求めます。
1. 民事訴訟法第 114 条の 3（書類の提出等）や、同法上の文書提出命令（同法第 223 条第１項）、文書送付嘱託（同法第 226 条） は裁判手続きにおける「書類」や「文書」を求めるものですが、「学習に用いた著作物等の開示」を目的とする場合、学習済みの著作物は技術的には生成 AI モデル内に残存していないという点や、学習に用いた著作物等を含めた AI の開発に関する情報は、その多くが非常に秘匿性の高い、事業上重要なものであり、営業秘密（不正競争防止法第 2 条第 6 項）に該当しうるという点などを考慮した上で、慎重な検討がなされるべきであると思われます。
2. そのため、例えば、営業秘密の点については同 197 条第 1 項第 3 号及び第 220 条第 4 号ハの適用により、法律上、学習に用いた著作物等の AI に関する情報の開示が認められない場合もあることを含め、あたかも法律上「学習に用いた著作物等の開示」を求められる手段が用意されているかのように誤解を招かない記載とするか、削除することを求めます。
以上169

● クリエイターとＡＩの未来を考える会「学習・開発段階」
本項では、情報解析と享受目的の併存により法 30 条の 4 が適用されない場合について、１）「過学習」（overfitting）を意図的に行う場合、２）検索拡張生成（RAG）の内、生成に際して著作物の創作的表現の全部または一部を出力させることを目的としたもの、３）特定のクリエイターの作品群がいわゆる「作風」を共通して有しているにとどまらず、創作的表現が共通する作品群となっている場合に、意図的に、当該創作的表
現の全部又は一部を生成 AI によって出力させることを目的とした追加的な学習（LoRA）を行うため、当該作品群の複製等を行うような場合を例示している。これらを享受目的の併存と整理することは妥当と考える
が、Stable Diffusion、Midjourney、及び DALL E を始めとする画像生成 AI の基盤モデル作成にあたり、著作物を機械学習の用に供することも、以下の理由から、享受目的の併存により法 30 条の 4 の適用外とし、機械学習における著作物の使用は、著作権の原則に従って、著作者から著作物の使用許可を事前に得る必要がある。
・画像生成 AI の生成物は享受目的で作成される。しかしながら、機械的に生成された画像生成 AI 生成
物には思想又は感情の創作的表現は存在せず、実際に享受されているのは、タグ付けにより特定の創作的表現の紐づけを行った上で機械学習に供された著作物に由来する創作的表現であり、その混合物である。
故に、画像生成 AI における機械学習は、著作物に表現された思想または感情の享受目的が併存し、第 30条の 4 の権利制限規定は適用できない。
・現在、前述の画像生成 AI の基盤モデルはクリエイター名やキャラクターを大量に機械学習しており、LoRA を用いない場合でも、特定のクリエイターやキャラクターの創作的表現を有する作品を簡単に再現可能である。画像生成 AI 基盤モデルの事業者はこの状態を意図的に引き起こしており（Ho,2024）、「学習された著作物と創作的表現が共通した生成物の生成が頻発したとしても、これが、生成 AI の利用者が既存の著作物の類似物の生成を意図して生成 AI に入力・指示を与えたこと等に起因するものである場合は、AI学習を行った事業者の享受目的の存在を推認させる要素とはならないと考えられる」とすることは、不適当である。
また、本項では、法第 30 条の４ただし書の解釈に関する考え方として、「（イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることを、著作権法上の著作権者の利益を不当に害することとなる場合には該当しない」と整理している。上述の通り、例え AI 生成物が、アイデア等が類似するにとどまるように見えたとしても、含まれる創作的表現は機械学習に供された著作物に由来する創作的表現である。そのため、AI生成物が大量に生成されることによってクリエイター又は著作物に対する需要が AI 生成物に代替されるのであれば、機械学習に供された著作物の権利者の利益を不当に害することなると考えられる。実際に、本邦でも画像生成 AI により、生成 AI を使用しない作品の売上の減少や、契約の打ち切りといった実被害が報告されている（高知新聞, 2023）。また、既存の著作物とアイデア等が類似している生成物が大量に取引されることにより、様々な販売プラットフォームで検索妨害といえる事態が生じており、それらのプラットフォームで、AI 生成物を除外する対応が必要となっていることは、AI 生成物が著作物の取引機会に影響を与えていることの証左である（ITmedia NEWS, 2023）。
（ウ）及び（エ）の事例については概ね同意するものの、機械学習における著作物の使用はオプトインの原則に従い、著作者から著作物の使用許可を事前に得ることが妥当である。
170

（オ）に示された海賊版等の権利侵害副生物を AI 学習のために複製を行う場合については、これにより開発された生成 AI による生成・利用段階で生じる著作権侵害のみだけでなく、権利侵害副生物を AI 学習に使用すること自体に罰則規定を設ける必要がある。現在使用されている画像生成 AI は、Danbooru 等の無断転載が横行する Web サイトの画像を意図的に使用しており、権利侵害副生物の学習段階における罰則規定なくして実効性は持たない。
Ho, K. (2024) 6 歳児を含む 1 万 6000 人の作家リストが流出。AI の訓練に使用したとして
Midjourney に非難が殺到. ARTnews Japan
高知新聞 (2023) 生成 AI 権利侵害恐れ. 高知新聞. 2023 年 12 月 21 日（朝刊）岡田有花 (2023) ITmedia NEWS. Amazon のグラビア写真集が「AI 生成だらけ」な件 Spotify
でも AI 汚染が「２．検討の前提」
本項で具体的な利用行為に関する準拠法が例示されているが、日本の著作権法に準拠する事例に「本邦の法人が外国に所在するサーバー上で機械学習を行う場合」が含まれていない。これに該当する場合、サーバーの所在地の法に加え、日本の著作権法にも準拠すべきである。
「生成・利用段階」
本項のイ著作権侵害の有無の考え方における（ア）類似性及び（イ）依拠性の考え方、並びにウ依拠性に関する主張・立証の考え方に同意する。
本項のエ侵害に対する措置について、AI 利用者が侵害の行為に係る著作物等を認識していなかった場
合を、故意又は過失が認められないとしているが、現在の画像生成 AI はプロンプト等で特定の著作者や作品群等を指定しない場合であっても、著作権侵害物が多数生成されることが知られている。このような現状において、例え学習に用いられた著作物の創作的表現が生成・利用段階で生成されないとする技術的な措置が講じられ、かつ侵害の行為に関わる著作物を認識していなかったとしても、AI 生成時に生成物による著作権侵害の有無を十分に確認していないのであれば、過失が認められると考えることが妥当である。
本項のキ侵害行為の責任主体について、１及び２に同意する。一方、３及び４について、上述の通り、現在の画像生成 AI は、現在の画像生成 AI はプロンプト等で特定の著作者や作品群等を指定しない場合であっても、著作権侵害物が多数生成されることが知られており、現行で用いられているとされる類似物の生成を防止する技術的な手段の実施をもって、事業者が侵害主体と評価される可能性を低くなるものと考えることは困難である。
「生成物の著作物性」
本項では AI 生成物の著作物性を判断にするにあたり、１）指示・入力の分量・内容、２）生成の試行回数、
３）複数の生成物からの選択を例示しているが、いずれの場合においても以下の理由により、著作物性は認められない。判断基準は、アメリカ合衆国著作権局の事例及び「著作権登録における AI 生成物を含む制作物の取り扱いに関する指針」に準じ（U.S. Copyright Office, 2023）、国際標準と同様の基準とすることを求める。
・著作権の保護対象とするにあたって、人の創造性の産物のみが対象となる。プロンプト指示等による AI
171

生成物において、指定したプロンプトを受けて著者要件の伝統的要素である芸術的表現を行っているのはAI であり、指示者は AI によるプロンプトの解釈と表現にコントロールを持たない。そのため、著作物の著者としての基本的要件を満たさない。例え、プロンプトを工夫したり、沢山の生成物から吟味して画像の選択を重ねたとしても、芸術的表現そのものにコントロールを持たないことに変わりはなく、著者としての基本的要件を満たすことはなく、生成物が著作権の保護対象とはならない。
U.S. Copyright Office (2023) Copyright Registration Guidance: Works Containing
Material Generated by Artificial Intelligence.
「最後に」
画像生成 AI における問題について、被侵害者は個人であることが多く、個々の侵害の事例を裁判をもって争うことは費用及び時間的観点からも負担が大きく、十分な判例の蓄積は現実的ではない。また、現在利用されている画像生成 AI の基盤モデルは外国製であり、欧米を中心に生成 AI に関する規制が活発に議論されているから、著作権法上における取扱いについても国際的な協調は不可欠である。引き続き、文化庁
及び内閣府を始めとする行政機関が国内外を問わず、責任をもって問題を集積、分析し、必要とあらば速やかに適切な行政措置及び立法措置に繋げることが必要と考える。

172

● 公益社団法人日本芸能実演家団体協議会実演家著作隣接権センター
２．検討の前提として著作権法は、思想又は感情の創作的な表現である著作物に関して、著作物を創作した著作者の権利の保護を図り、もって文化の発展に寄与することを目的としている。法は生成ＡＩによる開発・学習及び生成・利用を奨励しているのではなく、あくまで文化的所産の公正な利用に留意した結果、一定程度の権利制限が認められているに過ぎない。創作を行うことができるのは、人間だけであり、生成ＡＩによる開発・学習及び生成・利用を無制限に認め、創作者たる著作者の創作意欲を削ぐようなことがあっては、法の目的に反することになる。生成ＡＩと著作権との関係を検討する前提として、この点に十分に留意する必要がある。
５．各論点について（１）学習・開発段階
イ 「情報解析の用に供する場合」と享受目的が併存する場合について
あるアーティストの楽曲のみ学習させ、そのアーティスト風の楽曲作成に特化した生成ＡＩにより、当該アーティストの既存楽曲の本質的な特徴を感得し得る生成物が大量かつ安易に作成されることは想像に難くない。このような特定のアーティスト風の楽曲生成に特化した生成ＡＩによる学習は情報解析の用に供されているものとはいえ、著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させる目的が併存するものであり、法３０条の４の権利制限規定の適用はなく、著作権者の許諾を要するものとすべきである。
エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて
生成ＡＩにより大量かつ安易に生成物が流通すると、著作者が将来において創作する著作物を市場に流通させる潜在的販路を著しく阻害することになる。とりわけ生成ＡＩに、あるアーティストの楽曲のみ学習させ、当該アーティスト風の楽曲生成に特化させた場合は、潜在的販路を著しく阻害することは明らかである。
したがって、このような生成ＡＩによる当該学習が思想又は感情の享受に該当しないと判断される場合であっても、特定のアーティスト風の楽曲生成に特化したＡＩは、著作権者の利益を不当に害するものであり、法３０条の４の権利制限規定の適用はない。素案２０頁にあるような「特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、ＡＩ生成物によって代替されてしまうような事態が生じる場合、『著作権者の利益を不当に害することとなる場合』に該当し得ると考える余地があるとする意見」を支持する。
（オ）海賊版等の権利侵害複製物をＡＩ学習のため複製することについて
素案２３頁以下では、海賊版等の権利侵害複製物を学習データとして収集する際には、権利侵害を助長するものとならないよう十分な配慮を求め、海賊版であることを知りながら、学習データとして収集することは、厳にこれを慎むべきであるとするにとどまり、法３０条の４の適用対象外となるか否かについての考え方は示されていない。海賊版等の権利侵害複製物が生成ＡＩの学習のために用いられ、大量かつ安易に生成物が生成され、インターネットなど通じて流通すれば、正規の著作物の流通を阻害することは明らかである。
したがって、海賊版等の権利侵害複製物をＡＩ学習のために複製することに、法３０条の４の権利制限規定を適用すべきではない。

173

６．最後に素案３７頁は、著作隣接権とＡＩとの関係については議論を継続するとしているが、著作者の権利と実演家の権利とは本質的に異なるものであることに十分に留意すべきである。すなわち、実演家の録音権・録画権は、実演そのものを録音・録画することだけに権利が及び、その実演と類似した他の実演を録音・録画することには権利が及ばず、翻案権が著作物には認められるものの、実演には認められないなどの違いがある。
また、法３０条の４は、法１０２条により実演の利用に準用されているところであるが、実演の利用における思
想又は感情の享受することを目的としない場合とはどのような場合を言うのか、また、生成ＡＩによる「実演」が考えられるかなど検討すべき点において、著作物と実演とを同一には論じ得ない。したがって、今後、著作隣接権との関係を議論するにあたっては、このような違いに十分に留意すべきである。
以 上

174

● 公益社団法人日本漫画家協会
1.

はじめに

（記載なし）
2.

検討の前提として

1.

従来の著作権法の考え方との整合性について

2.

AI と著作権の関係に関する従来の整理⇒【意見】
著作権法（以下「法」と略す）の制度設計の要諦として「権利と利用のバランス」が存するところ、法第30 条の 4 が拡大解釈され、法の権利制限範囲を逸脱する著作物利用がなされないよう、具体的かつ相当数の例示を含んだ、クリエイター・利用者双方が理解しやすいガイドラインが策定されることを要望する。
3.

生成 AI の技術的な背景について

1.

生成 AI について

2.

生成 AI に関する新たな技術

3.

AI 開発事業者・AI サービス提供者による技術的な措置について⇒【意見】
本素案において生成 AI が「人間の自然言語や画像などによる指示を受け、文章や画像等の様々なコンテンツを生成する AI」と定義されるところ、特に「画像」について漫画は深く関係する。当協会としては生成 AI 普及に伴う技術的イノベーションの発展を阻む意図はない。ただし、著作権者が自らの著作物を AI に学習させたくない場合には、その意向が尊重される仕組みが必要であると考える。AI による学習の拒否を簡便に行うことができる技術の確立は必要と考える。
4.

関係者からの様々な懸念の声について⇒【意見】
著作権者の利益が不当に害される著作物利用を回避するためにも著作権法の問題とは別途、前述のガイドライン策定による生成 AI に関するマナー・リテラシーの醸成は必須と考える。
5.

各論点について⇒【意見】（１）学習・開発段階
前述した通り、著作権者が自らの著作物を AI に学習させたくない意向が尊重される仕組み作り、及び当
該意向が簡便に反映・実現できる技術の確立を要望する。
（２）生成・利用段階
著作権侵害が成立するには「類似性」「依拠性」双方が判断基準となるが、既存の著作物と AI 生成物との間に相当な類似性が存し、かつ既存の著作物にアクセス可能性がある場合は、AI の関係しない判例・裁判例
同様、著作権侵害が成立しうるという考え方には同意である。さらに被疑侵害物を生成・利用した者が、特定のキャラクターやクリエイターのスタイルを模倣するための追加学習へ利用した事実、ならびにプロンプトに175

特定クリエイター名・作品名・キャラクター名及びキャラクターを想起させる表現上の特徴等を入力していた
事実、他者の著作物を入力していた事実が確認された場合は、利用時の「故意性」も推認されると思われる。
生成・利用段階において著作権者の利益が不当に害されることのないよう、前述のガイドライン策定は必須と考える。
（３）生成物の著作物性について⇒（記載なし）（４）その他の論点ついて⇒【意見】
対価還元について。国、クリエイター、AI 関係の民間事業者、有識者等の多角的な視点をふまえ、技術による対応策も含めてクリエイターへの適切な対価還元の制度設計はぜひ検討していく必要がある。
6.

最後に（記載なし）

176

● 国公私立大学図書館協力委員会大学図書館著作権検討委員会>５．各論点について> （１）学習・開発段階> 【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】>エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について>（ア）法第 30 条の４ただし書の解釈に関する考え方について

および>５．各論点について> （１）学習・開発段階> 【その他の論点について】>キ AI 学習における、法第 30 条の４に規定する「必要と認められる限度」についてに関して、「（ア）法第 30 条の４ただし書の解釈に関する考え方について」の三つ目の〇で言及されている「著作権者の著作物の利用市場と衝突するか、あるいは将来における著作物の潜在的販路を阻害するか」という視点は、法第 30 条の４以外の権利制限規定におけるただし書きの解釈としても理解されている。したがって、本ただし書の解釈として用いることは、法の一貫性を重視する意味で適切であり、むしろ、このほかの観点を持ち込むべきではないと考える。
加えて、法制度小委員会では、技術的な措置（robots.txt 等）が施されている場合について権利制限の対象から除外するような意見があったが、少なくとも本ただし書に限定した議論にとどめるべきであり、このような安易な考え方が法第 31 条など他の権利制限規定に及ぼす影響を深く懸念するものである。

177

● 国際ゲーム開発者協会東北
１）「５．各論点について（１）学習・開発段階／ア 検討の前提／（ア）平成 30 年改正の趣旨」に対して
平成 30 年度改正著作権法の改正趣旨が「デジタル・ネットワーク技術の進展により、新たに生まれる様々な著作物の利用ニーズに的確に対応するため」であるならば、許諾を不要にすることによる生成 AI の学習段階の負担軽減のみを評価するのではなく、生成物の利用段階における権利侵害チェック等の負担も当然に含めて評価すべきである。然るに現行法下で生成 AI の利用が進まない理由のひとつに、生成物が既存著作物に類似していないかなど権利侵害のチェック負担が非常に重いことがあるが、これは許諾を得ずに学習したことで学習元の著作物への依拠が当然に発生する可能性が拭えないことに起因している。
この問題の解決には、学習段階で元著作物に依拠した生成物の利用まで含めた許諾をとるという改正前の状態に戻すことが商習慣的にも順当である。学習段階の負担軽減のためには許諾を不要とする手段をとるのではなく、許諾を簡便にする環境を整える方向で改めて検討することが望ましい。
２）「５．各論点について（２）生成・利用段階」に対して私のようなデジタルゲーム開発に関わる者にとって、自身（あるいは開発業務を請け負う顧客）が権利を有する著作物を生成 AI のための学習に利用することでその生成物をビジネスに占有利用できるのであれ
ば、これまでの商習慣にもそぐう形で積極的な活用促進が期待できる。しかし無許諾学習を合法とする現行法（解釈）下では第三者が同様の手順で著作権侵害と判断されない生成物を利用することを拒むことができないため占有利用ができない。そのために著作物を生み出す労力が以前より報われなくなっていることは
もちろん、AI で活用するための投資も躊躇せざるを得ない状況になっている。
総じて現行 30 条の 4（解釈）は、本邦の AI 活用ビジネスはもちろんのこと、創作活動全般にマイナスに働いているので、改めるべきである。
３）「５．各論点について（２）生成・利用段階／イ 著作権侵害の有無の考え方について」に対して
AI 生成物が一義的に著作物ではない（自然人の人権に紐づかない）とすると、それが既存著作物に類似
して著作権を侵害しているかどうかの判断は、従来のような著作物同士の判断と同列に考えてはいけないと考えられる。著作者人格権を含め「作風の類似だけでは侵害といえない」ことが「似た作風の著作者にも人権を認めるため相互の人権を較量した結果」であるなら、人権のないはずの AI 生成物にこれをそのまま適合させては一方的に人権を害することになる。例えば、特定の政治や宗教の宣伝のために既存著作者に似た作風の著作物や AI 生成物が利用されるとき、それが著作物であれば人権の較量があるので受忍する必要性を認めるところ、AI 生成物であれば受忍する必要性はないはずである。
生成 AI の学習段階において許諾を不要とせず学習元の著作権が紐づくことを認めれば、その生成物も二次的著作物様のものとして扱うことができるので、例に挙げたような類似が発生しても一定程度の受忍を求める根拠があり、従来習慣に沿ったものとして受け入れられやすいと考えられる。
４）総論
１から３であげたように現行法のデメリットが大きいことに加え、国際的な協調を要するはずの著作権法が他国と異なることによる問題や、国内外の著作権者らから非常に多くの反対意見があることなどを踏まえ
178

ても、現行著作権法の見直しは当然検討されるべきである。近年一度改正したからといって、現状を踏まえて再度改めることを検討しないことの理由にはならない。現状の「AI と著作権に関する考え方について（素案）」は、昨年のパブリックコメントで既にあげられていたこれら見直しの意見を全く踏まえておらず、かといって問題に対して何らかの解決または提案をしたわけでもないので、不誠実と言わざるを得ない。個々の人権を守る意味でも国益に資する意味でも、改正を含めた検討が必要であると考える。

179

● 国立研究開発法人情報通信研究機構「AI と著作権に関する考え方について（本素案）令和６年１月 23 日時点版」に対する意見書
意見(1) はじめに国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）は、我が国唯一の情報通信分野を専門とする国立研究開
発法人であり、AI 技術の研究開発を積極的に進めています。もっとも、国立研究開発法人である NICT は当然のことながら、著作権者の権利を尊重し、またコンプライアンスを重視しており、AI 技術の研究開発を進めるに当たっても、法令を遵守し、また robots.txt による技術的措置を尊重してクローラを運用しております。
NICT としては、「著作者等の権利・利益の保護」と「著作物等の公正・円滑な利用」とのバランスを踏まえた制度設計がなされている既存の著作権法の考え方に賛同しておりますが、本素案に関しては技術的観点からみた時に、記載が曖昧であること、もしくは論理的に飛躍があることから、AI 開発者を萎縮させ、国内の AI の研究開発における遅れを大きく拡大させ、その結果として AI 開発企業や AI 人材の海外流出を加速させる可能性があるポイントについて指摘させていただきます。
意見(2) 総論
本素案において、著作者等の権利・利益の保護の観点からは十分な解釈の明確化がなされていることに賛同する一方、公正な AI 技術の研究開発の推進の観点では記載が曖昧である、もしくは論理的に飛躍がある箇所も見受けられることから、AI 技術の研究開発と著作権の関係に関する懸念を増大してしまっているのではないかと危惧しております。
特に、AI 技術の研究開発に係る行為について、本素案の曖昧な表現によって、著作権法上問題があるかどうかの判断が難しい場合、著作権法の遵守を重視する模範的な AI 開発者ほど AI 技術の研究開発に二の足を踏むこととなり、逆に、著作権法の遵守を軽視する（場合によっては）悪意のある AI 開発者ばかりが AI 技術を発展させてしまうことになりかねないと危惧しております。
なお、本件が通常の著作権法に関する議論と異なるポイントは、非常に大量のデータ(少なくとも数億件)の複製行為が比較的短時間に機械的に行われるものであるため、著作権法上問題があるかどうかの判断を人間が実施可能な程度に条文解釈を明確化するだけでは不十分であり、機械が確実、迅速に著作権侵害の可能性を判定できる仕組みで、著作権者と生成 AI 開発者が合意できるものを実装することが必要です。こうした仕組みが実装できなければ、国内の生成 AI 開発に支障をきたすこととなり、著作権者にもよい結果をもたらさないことになると考えます。
意見(3) ５．各論点について（１）学習・開発段階 エ（ウ）への意見(1/3)（ウ）に記載されたインターネット上で API が有償で提供されている場合について、（エ）に記載されている robots.txt 等の「機械可読な方法による技術的な措置」が講じられていることを前提としているのであれば、このことが明確になるよう以下のとおり記載いただきたい。
----------修正案 ここから---------（ウ）４ポツ目---修正前 ここから--180

〇 これを踏まえると、例えば、インターネット上のウェブサイトで、ユーザーの閲覧に供するため記事等が提供されているのに加え、データベースの著作物から容易に情報解析に活用できる形で整理されたデータを取得できる API が有償で提供されている場合において、当該 API を有償で利用することなく、当該ウェブサイトに閲覧用に掲載された記事等のデータから、当該データベースの著作物の創作的表現が認められる一定の情報のまとまりを情報解析目的で複製する行為は、本ただし書に該当し、同条による権利制限の対象とはならない場合があり得ると考えられる。
---修正前 ここまで-----修正後 ここから--〇 これを踏まえると、例えば、インターネット上のウェブサイトで、ユーザーの閲覧に供するため記事等が提供されているのに加え、データベースの著作物から容易に情報解析に活用できる形で整理されたデータを取得できる API が有償で提供されている場合であって、後述する robots.txt 等による AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられているときは、この措置を回避して、当該 API を有償で利用することなく、当該ウェブサイトに閲覧用に掲載された記事等のデータから、当該データベースの著
作物の創作的表現が認められる一定の情報のまとまりを情報解析目的で複製する行為は、本ただし書に該当し、同条による権利制限の対象とはならない場合があり得ると考えられる。
---修正後 ここまで------------修正案 ここまで---------意見(3) ５．各論点について（１）学習・開発段階 エ（ウ）への意見（2/3）つづき（理由）
本項で言及されている「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」について、具体的にどのような「データベースの著作物」を想定しているのか、技術者視点では明らかにはなっていません。また、データベースの著作物が「API」で有償提供されている場合についても言及がありますが、当該 API についても、具体的にどのような「API」を想定しているのかも技術者視点では明らかにはなっていません。
このような指摘をさせていただくのは、「データベースの著作物」や「API」について技術者視点で明確にしていただかない限り、最先端の生成 AI で必要な大量のデータ（少なくとも数億件以上）を著作権法上問
題のない形で収集することは不可能だからです。必要なデータ量の多さから、収集先のサイトすべてを人間が前もって精査することは不可能であり、現在、通常は、データ収集を行うクローラと呼ばれるプログラムが取得してはいけないデータを自動的に認識し、問題のあるデータ取得を回避しています。このため、今回の「データベースの著作物」の取得を回避するためには、クローラの自動認識機構を適切に実装するため「データベースの著作物」の技術者視点での明確化が必須となります。
他方、そもそもクローラが自動認識できるレベルの「データベースの著作物」や「API」の定義づけ、明確化を行うことは困難と考えますので、意見で述べたとおり、robots.txt 等の機械的、自動的手段による適法と見做せる「データベースの著作物」収集の回避手段を（ウ）にご明示いただきたいと考えます。
上記のような robots.txt による技術的措置が取られておらず、「データベースの著作物」や「API」が不明確な場合、クローラが誤って当該データベースの著作物を収集するリスクを０にはできず、AI 開発者が生成 AI の研究開発に二の足を踏むこととなることが想定されます。
181

ここで、より詳細に、現在の「データベースの著作物」「API」の明確化が技術者視点からどのように不十分であるかを説明しますと、そもそも「データベースの著作物」として主張し得るものには多様なものがあり得、また、あるデータをデータベースの一部として提供する方法は無数に考えられます。まず、こうした提供
方法の一部として今回の素案では、「API」が例示されたものと思われますが、API という概念は非常に曖
昧です。例えば、有償会員等の資格で認証を経てログインした場合にのみ閲覧可能となるデータが存在する
サイトも実在しますが、無償で閲覧している場合と有償会員として閲覧している場合のサイトの見かけの差が極めて小さいもの（アカウント名が小さく表示されるだけ等）もあり、そうした事例が API 経由での提供という範疇に含まれるのか否かは、インターネットに精通した技術者であっても判断が極めて困難であって、一層の明確化が求められます。また、仮に API の概念が明確化されたとしても、その基準によって、それぞれの Web サイト全体を精査し、日本語で説明がなされている API 等へのログインページの有無や DVD での別途販売も含めて、別途有償提供等の有無を判定する必要があるということであるならば、本来そうした
精査は人間、もしくは現在は存在しない極めて優れた AI が行わない限り、100%の精度で実施することは不可能です。また、論理的にはデータベースの別途販売がサイト内で何ら告知されないケースもありえることも考え合わせると、１日あたり数千万ページから数億ページのデータを機械的に収集する最先端の AI 開発
用クローラで適法にデータを収集することは事実上不可能となります。
加えて、仮に、無償で閲覧可能なサイトの情報から有償 API の存在をクローラが認識できたとしても、無償で閲覧できるデータが別途、何らかのサイトで有償の API でも提供されているか否かは、有償 API からすべてのデータを取得し、無償で閲覧できるデータと付き合わせない限り実際には不可能です。（有償
API で提供されているデータやその抜粋が、サイト運営者間での別途契約や、不注意な引用、転載等の理由により、有償 API のサイトとは異なるサイトで無償で提供されていることもあり得ます。）これは無数にある
各 Web サイトの有償 API を有償で利用しない限り、各々の無償データが利用可能であるか否かの判定ができないことを意味していますが、必要な予算の多さからも事実上不可能ですし、そもそも情報解析等の目的による有償 API からのデータの複製が適法でないならば論理的に不可能です。
意見(3) ５．各論点について（１）学習・開発段階 エ（ウ）への意見（3/3）つづきさらに、データベースの著作物が、通常 API とみなされる以外の手段で提供される場合というのも無数に考えられます。例えば、ファッション系の A 社という企業が製品等のプロモーションのために書いているファッション、コスメ等のノウハウに関する、無償で閲覧可能な記事をそれぞれのトピックの範囲を示すカテゴ
リー（”ファッション”, “コスメ”, “ヨガ”、等々）にまとめていたとしますと、それぞれのカテゴリーの内容である一連の記事の集合はデータベースの著作物(A 社のファッション記事データベース、コスメ記事データベース、…)であると主張され、さらには、AI 開発者がそうしたデータベースの著作物と主張されているデータ群の一部を収集した場合、A 社が自社のファッション記事のデータベースを書籍化して有償販売している、将来、有償サービスでしか閲覧できないようにする、もしくは有償でしか見られない動画の台本とする、といった主張と共に権利侵害を申し立てることはあり得ると考えます。このような形で「まとめられた」データをク
ローラの収集対象から除外するのは、カテゴリーごとに記事をまとめることが一般に広く慣習として行われていること、また、あるサイトでカテゴリーごとに記事をまとめているか否かは情報解析目的でデータを実際に収集してみないとわからないことが多いことから、適法に行うこと自体が事実上不可能であると考えられるほか、少なくとも相当量のデータの収集を諦めなければいけないことになると考えます。
182

なお、データの量が少なければ、「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」には該当しないといった議論もあるかとは思いますが、最新の生成 AI でのファインチューニング等では比較的少量のデータによって学習が行われるケースもあり、データの量が少ないからと言って「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」には該当しないと言い切るのは困難です。
また、上述の例ではデータベースの著作物がカテゴリーにまとめられている一連の記事であるケースを取り上げましたが、記事への明示的なカテゴリーの付与以外にも、あるデータがデータベースの著作物の一部であると主張し得るケースは無数に考えられます。あくまで少数の例にすぎませんが、
A）あるデータにあるタグが付与されている（例えば、A 社の”ファッション”記事に”#A＋ファッション”というタグが付与されている）
B）あるデータに紐づいている URL が特定のパスを持っている（例えば、”http://www.blogs.com/A’s_fashion_blog/”以下の URL を持つ一連のデータがすべて A 社の”ファッション”記事である時に、あるデータが”http://www.blogs.com/A’s_fashion_blog/20240207.html”といった URL を持っている）
C）あるデータが特定の言語表現（例えば、一連の記事のタイトルが”A 社のファッションノウハウ”で始まる）を含んでいるといったケースが考えられます。このようなケースであってもデータベースの著作物を提供していると認められるのであれば、こうしたデータの整理法が広く使われており、こうした構造を持ったデータベースが提供されていることの認識はカテゴリーのケースと同様、情報解析目的でデータを実際に収集してみないとわからないことが多く、データ収集を諦めざるを得ないことになります。
以上のような権利侵害の懸念が解消されないのであれば、非常に多様な主体から権利侵害を申し立てられる可能性があり、そういったリスクを考慮するとインターネット上のウェブサイトのデータを無作為に収集することさえもできなくなり、生成 AI の開発は事実上困難となります。また、権利侵害が申し立てられた
場合、一回の学習に数十億円かかり、数ヶ月を要することもあると言われている生成 AI の学習を、申し立てられたデータを削除した上で再度学習し直す必要があり、これを権利侵害が申し立てられたその都度行う必要がありますが、このことからも生成 AI の開発が事実上不可能となります。一方で、繰り返しになります
が、そのような権利侵害の懸念を解消できるレベルで、権利侵害の対象となる「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」や「API」を含むデータベースの提供手段の範囲を明確化することが困難であることも理解しますので、意見で述べたとおり、robots.txt 等の機械的、自動的手段
による適法と見做せる「データベースの著作物」収集の回避手段を（ウ）にご明示いただきたいと考えます。
意見(4) ５．各論点について（１）学習・開発段階 エ（エ） ５ポツ目及び脚注 24 への意見(1/3)（エ）５ポツ目及び脚注 24 は以下のとおり修正すべきと考えます。
----------修正案 ここから---------（エ）５ポツ目---修正前 ここから--〇 そのため、AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられており、かつ、このよ
うな措置が講じられていること等の事実から、当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される場合には(24)、この措183

置を回避して、クローラにより当該ウェブサイト内に掲載されている多数のデータを収集することにより、AI学習のために当該データベースの著作物の複製等をする行為は、当該データベースの著作物の将来における潜在的販路を阻害する行為として、本ただし書に該当し、法第 30 条の４による権利制限の対象とはならないことが考えられる(25)。
---修正前 ここまで-----修正後 ここから--〇 そのため、AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられており、かつ、当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることが機械可読な方法により提示されている場合には(24)、この措置を回避して、クローラにより当該ウェブサイト内に掲載されている多数のデータを収集することにより、AI 学習のために当該データ
ベースの著作物の複製等をする行為は、当該データベースの著作物の将来における潜在的販路を阻害する行為として、本ただし書に該当し、法第 30 条の４による権利制限の対象とはならないことが考えられる(25)。
---修正後 ここまで--〇脚注 24---修正前 ここから--この点に関して、例えば、robots.txt において、あらゆる AI 学習用クローラをブロックする措置までは取られていないものの、ある AI 学習用クローラについてはこれをブロックする措置が取られているといっ
た場合、この事情は、当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることを推認させる一要素となると考えられる。
---修正前 ここまで-----修正後 ここから--この点に関して、著作権者において様々に存在する AI 学習用クローラを特定し個別にブロックする措置を講じることが困難であるとの考え方もあることから、「情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があること」を機械可読な方法で提示する手段を、AI 開発事業者等と著作権者等が共通のルールとして策定し運用することが有効と考えられる。（例えば、robots.txt において、架空の User-agent である「Generative_AI_Training_Data_Crawler（仮称）」をブロックする記載が取られている場合には、当該販売予定の意思が示されたとみなし、AI 開発事業者等において、収集を行わないなど。）他方で、AI 開発が国内のみならず国際的に実施されている事実に鑑みれば、上のようなルール
を、国際的なものとして標準化していくことも必要となる。
---修正後 ここまで------------修正案 ここまで---------意見(4) ５．各論点について（１）学習・開発段階 エ（エ） ５ポツ目及び脚注 24 への意見(2/3)つづき（理由）（エ）５ポツ目及び脚注 24 によって、AI 開発者等がクロール時点における robots.txt の記載に従ってクロールを行う場合（自らが使用するクローラによるウェブサイトへのアクセスをブロックする措置が取られている場合には当該ウェブサイトにアクセスせず逆に当該措置が取られていない場合には当該ウェブサイ
184

トにアクセスする場合）であっても、他のクローラをブロックする措置が取られていることをもって、「情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があること」をクローラが「推認」する必要があり、かつ、収集してしまった場合には、本ただし書に該当する可能性が示唆されております。
クローラをブロックする措置が取られている場合、様々な理由が考えられるかと思います。例えば、本素案で指摘されているウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著
作物を将来販売するためという理由のほか、サーバに過剰な負荷をかけるクローラをブロックする、データの取扱いに不安がある事業者のクローラをブロックする、応援している事業者と競合する事業者のクローラをブロックする等が考えられます。このため、あるクローラをブロックする措置が取られていることをもって、データベースの著作物が将来販売される予定があると推認することは、前述の様々な可能性を考慮しないものと考えます。
また、robots.txt では、「User-agent」としてブロックするクローラの名称を指定しますが、当該クローラの名称からは、それが AI 学習データ収集用クローラか、他の目的のクローラ（例えば、検索エンジンのイ
ンデックス作成用クローラ）かを判別することは困難な場合があります。
上記のとおり、あるクローラをブロックする措置が取られていたとしても、どのような理由でどのような目的のクローラをブロックしているかを推認することは難しいにも関わらず、単にあるクローラをブロックする措置が取られていることをもって「データベースの著作物を将来販売するために AI 学習データ収集用ク
ローラがブロックされている」と認定され、クロール時点における robots.txt の記載に従ってクロールを行う場合であってもデータ収集が行えなくなってしまうというのは論理的に飛躍があると考えます。
更に、過去に robots.txt を遵守しつつ収集したデータについても、その収集時点での robots.txt を保存していないクローラも多い上、通常はデータ収集を行なったクローラ自身がアクセス禁止と記載されているか否かの判定だけをもって robots.txt を遵守しているとみなされてきたため、現案の記載では、権利者から、後日、データデータ収集を行なったクローラとは異なるある特定のクローラをアクセス禁止としていることをもって、データベース等の販売が推認できたはずで権利侵害にあたると主張されても、データを収集した側ではそもそも確認の術がなく、訴訟等において適切な収集を行なった根拠を示すことすらできない事態に陥る可能性があります。
意見(4) ５．各論点について（１）学習・開発段階 エ（エ） ５ポツ目及び脚注 24 への意見(3/3)つづきこのため、クローラに対し求めるべきことは、データベースの著作物が将来販売される予定があることの「推認」ではなく、明確に「確認」することであり、そのためには、その意図を機械可読な方法により提示することが必要です。一案として、著作権者等においては、データベースの著作物を将来販売する予定がある場
合には、例えば、「User-agent」として「Generative_AI_Training_Data_Crawler（仮称）」を指定してブロックする措置を記述し、AI 開発者等においては、「Generative_AI_ Training_Data_Crawler（仮称）」をブロックする措置が取られている場合には、AI 学習データ収集用の自らのクローラもブロックしたい
意思があるとしてクロールを行わないといった、我が国共通のルールを策定することが考えられます（NICT としても robots.txt の記載から、データベースの著作物を将来販売する予定があることを推認できるのではなく明確に確認できることを望んでおりますが、現時点でこのようなルールはありません）。
こういったルールを定めることで、著作権者及び AI 開発事業者等の双方にメリットがあると考えられることから、修正を提案するものです。（AI 開発が国内のみならず国際的に実施されている事実に鑑みれば、
185

上のようなルールを、国際的なものとして標準化していくことも必要と考えられ、これが本素案の扱うスコープ内に必ずしも収まるものではないということは理解しておりますが、より建設的な議論が必要と考え、提案差し上げるものです）
他方で、仮に AI 学習データ収集用クローラがブロックされていることをもって「当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があること」
が明確に確認される場合においても、robots.txt には、クローラをブロックするよう設定した日付等は記録されないため、そのタイミングが不明確であり、将来の司法での争いの原因となるおそれがあることには留意が必要と考えます。

186

● コンテンツ文化研究会「AI と著作権に関する考え方について（素案）」に関する意見
クリエイティブ産業に身をおいた人間として、生成系 AI は 1 億総クリエイター時代である現代において必要不可欠なツールであると考えており、著作権法第３０条の４の先進性を高く評価しております。その適用範
囲の明確化を議論した本素案は非常に有意義なものであると見ております。ただ、いくつかの懸念を感じましたので、意見を述べさせて頂きます。
・２ 検討の前提として（１）従来の著作権法の考え方との整合性について に関して
＞AI についての議論が、人が AI を使わずに行う創作活動についての考え方と矛盾しないように留意する必要がある。
基本的には賛成します。ただ、現状、著作権は既に複雑かつ強力であり、デジタル時代に合っているとは言い難い側面があります。フェアユース条項等、より柔軟な制度の拡充を望みます。
・５ 各論点について（１）学習・開発段階 エ （イ）に関して＞他方で、この点に関しては、特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、AI 生成物によって代替されてしまうような事態が生じる場合、「著作権者の利益を不当に 害することとなる場合」に該当し得ると考える余地があるとする意見が一定数みられた』
著作権の及ばない物に対し、利益を理由に保護を与える事には反対します。
これを認めれば、著作権法の目的である著作物の公正な利用や文化の発展への貢献を阻害しかねません。該当部分の削除する事を強く求みます。
・５ 各論点について（1）学習・開発段階 エ（エ）に関して
データベース著作物が既に販売されているものであれば一定の保護が与えられる事は理解できます。しかし、販売予定がある事を理由に保護を与える事には反対します。
まだ著作物として成立していないものを著作権法で保護するのは、著作権法の趣旨を逸脱しており、技術発展を阻害しかねません。
・５ 各論点について（１）学習・開発段階 エ （オ）および カ（ア）に関して
エ（オ）の最初に述べられていますが、権利侵害複製物といっても様々なケースがあり、事前にデータ収集者がそれらを全て識別する事は難しいのが現実です。データ収集者に過大な責任を問うのは技術発展を阻害しかねません。
カ（ア） に掛かりますが、故意が明確である場合を除き、データ収集者の責任は学習用データセットからの該当データの除去に留めるべきと考えます。
・５ 各論点について（２）生成・利用段階 イ（イ）2 に関して
AI 事業者、開発者ではない一般利用者が AI 学習用データに当該著作物が含まれているかを判断するのは、過学習させた事を謳っているものなどの一部の例外を除き、極めて難しいと言わざるを得ません。最終187

的に故意又は過失が認められないとなったとしても、判明するまでの負担が大きく、AI 利用に対する萎縮が起こりかねません。
こうした場合においては「AI 生成物である事の明示やウォーターマークの記載で AI 生成物である事を識別できる状態にする」、「ログやプロンプトといった生成過程の保全」等の一定の義務と引き換えに、依拠性判断から除外できる制度を設けるべきと考えます。
・５ 各論点について（２）生成・利用段階 ウ に関して＞依拠性が推認された場合は、被疑侵害者の側で依拠性がないことの主張・立証の必要が生じることとなるとありますが、第一に立証を行うべきは侵害の申立を行った側、権利者側であるはずです。また、一般的な利用者にとって学習データの内容を全て精査する事は不可能に近く、現状のままでは利用者に多大な不利益をもたらしかねません。一般利用者の立証に関しては作成時のプロンプトやログの提出など一部に留めるべきと考えます。
以上となります。

188

● CISAC
RE: Consultation on “Thoughts about AI and Copyright”
I am writing on behalf of CISAC, the International Confederation of Societies of
Authors and Composers. As the leading worldwide network of authors’ societies(also referred to as Collective Management Organisations, or CMOs), CISAC unites
225 societies from 116 countries. Through our members, CISAC represents theinterests of over 5 million creators from all artistic fields including music, drama,
literature, audiovisual, graphic and visual arts.
CISAC is pleased to have the opportunity to provide our comments to theJapanese Government about the Consultation on Artificial Intelligence andCopyright.
Generative AI presents both big potential for growth and significant risks for thecreative industry. While this technology can enhance human creativity and support
innovation, it also poses an existential threat to creators' rights and livelihoods.
One key issue is the indiscriminate use of copyrighted materials for AI training
purposes, including text and data mining (TDM), without proper authorization fromrights holders. This practice disrupts the balance within the current copyrightlegislations and undermines the economic interests of creators.
CISAC notes that a broad TDM exception is in place under the Japanese
Copyright Act, allowing for the use of copyright works to train generative AI
services, including for commercial purposes, without authorization nor
remuneration for rights holders. By way of comparison, in the European Union,
Article 4 of the Digital Single Market Directive allows reproductions andextractions of lawfully accessible works for TDM purposes but submits the
exception to certain conditions. Firstly, it requires that the works are “lawfully
accessible”, for the exception to apply. Secondly, it provides for creators the rightto reserve the use of their works for TDM.
The Japanese TDM exception does not expressly provide similar protections forcreators. In particular, the absence of an opt-out mechanism significantly
undermines creators' rights and autonomy over their works. It prevents creatorsfrom being able to control the use of their works and being remunerated from thatuse. This unauthorised use of copyrighted materials may occur regardless ofwhether AI developers’ initial access to the work was lawful, further limiting theability for creators to exercise their rights. AI developers benefiting from thisexception are therefore likely to cause unreasonable prejudice to the rightsholder.
From an international point of view, such an exception probably does not adhere189to the so-called “three-step test” outlined in Article 9.2 of the Berne Convention
and reinforced by Article 13 of the WTO TRIPS Agreement, which determines thelimits for national laws in establishing exceptions and limitations. Under the threestep test, exceptions and limitations to exclusive rights must be (1) confined tocertain special cases which (2) do not conflict with normal exploitation of the workand (3) do not unreasonably prejudice the rightsholder. Considering the above, theexception may not fulfil these steps for the following reasons:-Firstly, the extensive scraping, analysis, ingestion and free use of creative

content for TDM purposes, without seeking permission from the rightsholder, does
not constitute a “certain special case”, since such uses have no reasonableboundaries and are applied indiscriminately.
-

Secondly, uses of protected works for training purposes may conflict with

the normal exploitations of the original work because the ingestion of protected
works through AI services generates new works that unfairly compete in themarket with the original ones. Consumers of creative works are increasingly unable
to distinguish between original works and the outputs of generative AI, preventing
original artists and creators from being able to compete fairly on the marketplace.
Considering the above, we advise the Japanese government to limit the scope of
copyright exceptions for TDM. TDM activities for commercial purposes shall be
subject to an authorization from and the payment of a fair remuneration for therights holders, this is essential to safeguard the rights of creators.
Furthermore, we recommend implementing transparency measures regarding theusage of copyrighted source material in the production of AI-generated outputs.
Transparency is crucial to ensure that creators have the ability to licence the useof their works as inputs to train AI models. Users of AI technologies should
therefore be required to disclose the copyrighted materials used as input for AI
training and development, as a measure to respect creators’ rights. Transparency
on the use of generative AI may further entail keeping detailed records andperiodic disclosure of such records to competent authorities to properly enable
rights holders to identify their works and to enforce their rights.
In addition, we call for strengthening the accountability around labeling anddisclosing AI outputs on the creative marketplace. Clear guidelines should beestablished for labeling AI-generated works to ensure that consumers are
informed about the origin and nature of such content. This will help to prevent
confusion and misrepresentation, as well as protect the integrity of creators'
works.
Finally, we emphasize the importance of upholding attribution rights in the190context of AI-generated contents. Creators should be properly credited for theircontributions to AI-generated content, and attribution should be clearly indicatedwherever such content is used or disseminated.
CISAC would urge the Japanese government to consider these recommendationsin the development of legislative initiatives and policies related to AI andcopyright. By upholding the rights of creators and promoting transparency andaccountability in AI-related activities, Japan can foster a balanced and sustainable
environment for innovation and creativity.
We remain available to provide further assistance or clarification as needed.
Yours Faithfully,191

● ストックマーク株式会社■当社の立場について
ストックマーク株式会社は「AI の開発事業者や AI サービス提供事業者」に該当する立場にある。
また、経産省が主導する GENIAC プロジェクトの第 1 期採択事業者である。
■５.（１）エ 「著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について」における（ウ）および（エ）に関して「基本的な考え方」（９頁）において示された「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」に相当すると認められる著作物の事例が世間一般に多く存在するとは言えず、その概念が正しく理解されづらい現状において、さらに当該著作物の存在を前提とした別の権利侵害の例を追加することは、法第 30 条の 4 のただし書きの解釈を世の中に適切に共有する行為とは言えない。むしろ権利侵害の範囲が不適切に拡大解釈され、本来適法である AI の学習を「違法である」と主張することを助長
し、AI の開発や AI サービスの提供を委縮させる恐れがある。
これは付加価値を生み出す新しいイノベーションの創出を期待し、法第 30 条の 4 を導入した経緯と逆行する効果を生むと考えられる。
そのため、５.（１）エ （ウ）および５.（１）エ （エ）を削除すべきと考える。
また、これまで日本がソフトウェアにおいてアメリカなど世界に劣後してきた中、生成 AI を我が国の競争力の核となり得る技術と位置づけ、現在、岸田総理をはじめとして各省庁が生成 AI の社会実装を強力に推し進めるために様々な取組みを行っている。その背景を鑑みても、今回の素案に５.（１）エ （ウ）および５.（１）エ （エ）を盛り込むことは、国を挙げた取組みの効果を減退させる、逆行した行為と考えられる。
本投稿では、以下に、当該箇所を削除すべき具体的な理由を記載し、また別の投稿にて、利害関係情報の提供として生成 AI に関連する各省庁の取組みを記載する。
＜削除すべき具体的な理由＞
５.（１）エ （ウ）に関して「データベースの著作物から容易に情報解析に活用できる形で整理されたデータを取得できる API」ではなく、「単なるデータベースからデータを取得できる API」が存在する場合において、その保有者から AI の開発事業者や AI サービス提供事業者に対して「権利侵害である」旨を主張することを助長し、本来適法である AI の学習を阻害する恐れが考えられる。
そのため、（ウ）については削除すべきと考える。
もしくは、「単なるデータベースからデータを取得できる API」においては権利侵害に当たらない旨を併記すべきと考える。併記の方法案としては、５.（１）イ（イ）の 4 項にある以下箇所のように、前の文に対して裏返しとなる主旨の文を直後に記載する方法が考えられる。
「他方で、学習データの著作物の創作的表現を直接感得できる生成物を出力することが目的であるとは評価されない場合は、享受目的が併存しないと考えられる」
５.（１）エ （エ）に関して
192

「データベースの著作物から容易に情報解析に活用できる形で整理されたデータを対象に AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられている」場合ではなく、「単なるデータベースを対象に AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられている」が存在する場合において、その保有者から AI の開発事業者や AI サービス提供事業者に対して「権利侵害である」旨を主張することを助長し、本来適法である AI の学習を阻害する恐れが考えられる。
そのため、（エ）については削除すべきと考える。
もしくは、「単なるデータベースを対象に AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられている」においては権利侵害に当たらない旨を併記すべきと考える。併記の方法案としては、５.（１）イ（イ）の 4 項にある以下箇所のように、前の文に対して裏返しとなる主旨の文を直後に記載する方法が考えられる。
「他方で、学習データの著作物の創作的表現を直接感得できる生成物を出力することが目的であるとは評価されない場合は、享受目的が併存しないと考えられる」■５.（１）エ 「著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について」における（ウ）および（エ）に関して「基本的な考え方」（９頁）において示された「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」に相当すると認められる著作物の事例が世間一般に多く存在するとは言えず、その概念が正しく理解されづらい現状において、さらに当該著作物の存在を前提とした別の権利侵害の例を追加することは、法第 30 条の 4 のただし書きの解釈を世の中に適切に共有する行為とは言えない。むしろ権利侵害の範囲が不適切に拡大解釈され、本来適法である AI の学習を「違法である」と主張することを助長
し、AI の開発や AI サービスの提供を委縮させる恐れがある。
これは付加価値を生み出す新しいイノベーションの創出を期待し、法第 30 条の 4 を導入した経緯と逆行する効果を生むと考えられる。
そのため、５.（１）エ （ウ）および５.（１）エ （エ）を削除すべきと考える。
また、これまで日本がソフトウェアにおいてアメリカなど世界に劣後してきた中、生成 AI を我が国の競争力の核となり得る技術と位置づけ、現在、岸田総理をはじめとして各省庁が生成 AI の社会実装を強力に推し進めるために様々な取組みを行っている。その背景を鑑みても、今回の素案に５.（１）エ （ウ）および５.（１）エ （エ）を盛り込むことは、国を挙げた取組みの効果を減退させる、逆行した行為と考えられる。
本投稿では、以下に利害関係情報の提供として生成 AI に関連する各省庁の取組みを記載し、また別の投稿にて当該箇所を削除すべき具体的な理由を記載する。
＜利害関係情報の提供：生成 AI に関連する各省庁の取組み＞
取組み 12023 年 11 月 16 日、岸田総理が Google CEO と会談し、日本の AI の発展への協力を仰いだ。
取組み 2
経産省において、生成 AI 基盤モデルを我が国の競争力の核となり得る技術と位置づけ、84 億円の公費を投じて経産省自ら Google から計算リソースを調達し、基盤モデル開発の加速を図っている。GENIAC
プロジェクト。
同様に、AWS LLM 開発支援プログラム成果発表会（2024 年 1 月 31 日）において経産省商務情報政193

策局 情報産業課 ソフトウエア・情報サービス戦略室長より以下のコメントがなされている。
「LLM と AI からは間違いなく今後のイノベーションが生まれる。イノベーションの促進という面で政府が出来ることは限られてはいるが、インフラの確保やルールメイキングは重要な責務だと考えている。これまで
日本はソフトウェアの面で劣後してきたことを追求する声もあるが、今日の発表を聞く限り日本からイノベー
ションが生まれる可能性は大きいと感じる。今年は、生成 AI の社会実装の年にしていきたい」
今回の素案を世間が拡大解釈することで AI 開発事業者の委縮に繋がる場合には、今回素案は経産省の目指す生成 AI 基盤モデルの開発力向上を著しく減退させる可能性がある。
取組み 3
経産省所管の産業技術総合研究所において、LLM 関連の研究を精力的に進めている。特に大規模な公費を投じて AI 開発向けのスーパーコンピュータ「ABCI」を開発し、これは日本の LLM 開発への貢献が大きく期待されるキラーインフラとなっている。さらに現在、その計算能力を 5 倍に拡充すべく、約 400 億円の公費が投じられている。今回素案が AI 基盤モデルの発展を減退させる効果を生む場合、この ABCI の有用性も損なわれてしまう。
取組み 4
総務省所管の情報通信研究機構（NICT）において、LLM 開発向け学習用言語データを構築しており、国内における LLM 開発力強化を図る観点から当該データへのアクセスを提供すべく、整備を進めている
取組み 5
文科省所管の理化学研究所において、AI の性能を高める追加学習用の日本語データの作成を進めている。また、スーパーコンピュータ「富岳」において LLM 学習を効率良く実行するための技術の開発を進めている。文化庁と同じ文科省内でこうした取組みが行われており、利害関係が衝突している状態と考えられる。
■５.（１）イ（イ）「非享受目的と享受目的が併存する場合について」に関して当該箇所の 3 項目、享受目的が併存すると評価される場合の具体例の 2 例目について、「著作物の内容をベクトルに変換したデータベースを作成する等の」という箇所における「著作物」が指すものが、以下のどちらを指すのか汲み取りづらかった。
- AI 学習のために用いた学習データに含まれる著作物- 既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物
学習段階に関する項目のため、前者を指すものと思われるが、ここでは「AI 学習のために用いた学習デー
タに含まれる著作物の内容をベクトルに変換したデータベースを作成する等の」のように限定して記載する方が解釈が安定すると考えられる。
■５.（２）イ（イ）丸 2「AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる場合」に関して（引用開始）AI 利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識していなかったが、当該生成 AI の開発・学習段階で当該著作物を学習していた場合については、客観的に当該著作物へのアクセスがあったと認められることから、当該生成 AI を利用し、当該著作物に類似した生成物が生成された場合は、通常、依拠性があったと推認され、著作権侵害になりうると考えられる。（引用終了）と記述されているが、非常に重要な定義
194

であるにも関わらず、「当該著作物に類似した生成物か否か」を判定する「類似の程度」に関する言及がなされておらず、当該著作物を学習している場合において、権利者が「類似している」と主張すれば、即、依拠性が認められるかのような過度な印象を与える書きぶりとなっている。
また、前項５.（２）イ（イ）丸 1 における「権利者が生成物に既存著作物との高度な類似性があること等を立証すれば」という書きぶりと比較しても大きな乖離がある。
当該著作物を学習している場合において、依拠性が認められる既存著作物との類似性の程度について、またその類似性の反証方法について、追記すべきと考える。

195

● 生成 AI 基盤モデル開発事業者有志
１ 意見、要望の趣旨
今回の「AI と著作権に関する考え方について（素案）」（以下「素案」）は、「現行の著作権法と AI との関係について、小委員会としての現時点における一定の考え方を示すものであり、司法判断に代わるものではありません。」とされており、現時点で生成 AI 開発に係るルールが示されているものではないと認識。
しかし、以下の点で、生成 AI 開発の機運が萎縮し、政府が目指す国際競争力の強化が阻害されることが危惧されるため、生成 AI 開発事業者として意見、要望を行う。
２ 「諸外国における検討状況」（素案３７頁「６最後に」）に関する意見（素案の記載）素案では、「諸外国における AI と著作権に関する検討状況」の「把握収集に努め、必要に応じて本考え方の見直しを行っていくこととする」と記載。
（意見）
確かに諸外国の現行法制度を把握することは必要だが、「AI 後進国」である日本の生成 AI 基盤モデル開発の国際競争力強化の観点からの戦略的議論が重要である。
この点について、現行の諸外国の法制を将来的にも不変なものとして捉えるべきではなく、諸外国が、AI技術の健全かつ適切な発展と国際競争力の強化のために、むしろ自国の法制度を日本型の著作権法制に近づけようとする機運が存在していること（特にモデルのトレーニングに関するルール）にも十分留意することが重要である。我が国の法制を、「現行の」諸外国の法制に合わせるという安易な方向で検討、議論を進める
べきではない。
参考 諸外国の法制及び英国の動向（諸外国の法制）シンガポールでは、１データ分析やその準備作業を目的とした利用、２利用者が著作物に適法にアクセスできる場合には学習が認められている。目的については、営利、非営利を問わず、また生成以外の行為も含め許容されている。これらの点は 2021 年 9 月の著作権法改正により規定されたものであり、日本と同様に広く AI 学習が許容。
一方、英国の法制度は、１非商業目的による調査のみを目的として、著作物に記録されたいずれかの内容について分析する場合、かつ２生成物に十分な出所明示が付されている場合という、限定された場面での学習しか認められていない。
なお、EU も、大学等の研究機関が学術研究目的で行う TDM の場合等に限定した学習しか認められていない。米国は、「フェアユース」条項により、ケースバイケースの判断で学習のための利用が許容。
（英国の動向）英国では、政府から生成 AI のための早急な適用除外の導入は行わないと発表されているが、過去 5 年
間で 3 回程度、日本型の著作権法にするための立法制定の機運が存在。

196

３ 「作風」「享受目的の併存」（素案１７頁「５イ（イ）」）に係る要望（素案の記載）素案では、「生成 AI の開発学習段階においては、当該作品群は、表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該クリエイターのいわゆる「作風」を共通して有しているにとどまらず、創作的表現が共通する作品群となっている場合もあると考えられる。このような場合に、意図的に、当該創作的表現の全部又は一部を生成 AI によって出力させることを目的とした追加的な学習を行うため、当該作品群の複製等を行うような場
合は、享受目的が併存すると考えられる。」と記載。
（認識）
上記は、情報解析に際して、情報解析の対象著作物の「表現上の本質的な特徴」を感じ取れるような著作物の作成目的（対象著作物の享受目的）が併存している場合、対象著作物の利用行為は法 30 条の 4 の対象にならないと認識。しかし、学習段階において、作風の再現を目的とする場合と、表現の本質的な特徴の再現を目的とする場合とを区別することは困難である。
（要望）
生成 AI 開発事業者にとって、法 30 条の４による権利制限は重要な規定であり、罰則付きの権利侵害になるかどうかは重大な問題である。素案であったとしても、公式文書で法 30 条の 4 の対象にならない場
面や基準を明確に示さないまま、「享受目的が併存すると考えられる。」との表現を用いることは、法 30 条の 4 について権利者保護に偏った解釈を示したものと言わざるを得ず、AI 開発事業者の予測可能性を害し萎縮効果を生む可能性があり賛同できない。
また、「意図的に享受目的が併存」の判断基準が不明確であることは、生成 AI 開発事業者にとっては保守的な開発しか行えず、国際競争力強化のために野心的なモデル開発に取り組むことが困難になってしまう。
素案にも、「享受目的の併存」は容易には認められないことを明示した上、当該法 30 条の 4 の対象にならない場面や基準を具体的に例示するなど、生成 AI 開発事業者に配慮した表現にしていただきたい。

197

● ソフトバンクグループ株式会社
本素案の内容は、日本の将来のイノベーションに重大な影響を与えるものであり、過度な規制により日本が世界の生成 AI 技術の進展から取り残されるような事態が起きた場合、日本の将来に重大な禍根を残すことになりかねません。
AI 技術の発展は日進月歩であり、現時点においても想像をはるかに上回る革新的な技術が日々登場しつつあります。本素案は技術の発展や時代の変化に伴い柔軟な見直しを続けていくことが望ましいと考えます。もっとも、AI 技術の発展の速さと本素案の見直しにかかる時間の間にはタイムラグが生じる可能性があるため、現時点における素案は、今後の AI 技術の急速な発展に対応ができ、その時点における適切な解釈が可能となる柔軟性のある内容とすることが望ましいと考えます。
AI がより安全でより豊かな心躍る未来をもたらし、かつ、文化の発展に寄与するものであり続けるために、AI に関わるすべての著作権者、AI 事業者、AI 利用者が歩み寄って、建設的かつ継続的な議論と本素案の内容の見直しを続けていくことを希望いたします。

198

● ソフトバンク株式会社＜内容１＞
１．学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方（本素案 P.22）
社会通念上の一般的な開発環境においては、殊更、技術的措置を回避してデータを収集することを想定していないが、膨大なデータを収集する際にデータベースの著作物が将来販売される予定があるか否かを人力で随時判断することは容易ではなく、また意図せず学習してしまうことも有り得る。
そのため、結局は技術的措置が講じられているか否かを機械的に判別しデータ収集可否判断をせざるを得ない実情があり、権利者の単なるの意思表示のみに基づく技術的措置であってもそれらの措置が講じられている以上、データ収集を回避することになる。技術的措置を講じる場合には、著作権法 30 条の４の立法趣旨に反しないよう周知啓発を継続頂くことで安心安全な AI 利活用環境が構築されることを希望する。
また、「ある AI 学習用クローラについてはこれをブロックする措置が取られているといった場合」（本素案P.23）でも、その他の AI 学習用クローラや検索エンジンのクローラなどは依然としてアクセス可能な状態であり、意図せず機械的にデータ収集してしまうことも有り得る。権利者の意思が反映された適切な範囲で設定される技術的措置こそが権利者自身の利益を保護する効果的手段であり、そのような技術的措置が講じられていない場合には、著作権法 30 条の４の原則に立ち返り権利制限規定が適用されると考えることも可能である。
併せて、収集可能なデータを機械的に識別できる国際的な枠組みや、適切な対価を前提としたデータ利活用促進のための標準化・プラットフォーム構築について、関係省庁連携の上、引き続き検討頂くことを希望する。
２．海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて（本素案 P.23）「新たな海賊版の増加といった権利侵害を助長するものとならないよう十分配慮」する考え方に大いに賛同する。
一方、権利者の視点から見た場合、このような記載がどこまで海賊版対策への法的実効力を有するかは疑問である。また、「海賊版等」には SNS でのユーザ投稿等を含む広い概念と解釈できることから、著作権法 30 条の４との関係でその射程が不明瞭である。
更なる実効的かつ強力な海賊版対策への取り組みに向けて、本素案への記載を急ぐことは避け、令和２年改訂のインターネット上の海賊版対策の強化（リーチサイト対策、コンテンツのダウンロード違法化）検討と同様に、適切な関係者を巻き込んだ法的論理に基づくハードローによる対応を希望する。
＜内容２＞
３．依拠性の考え方について（本素案 P.30）
一概に生成 AI と言っても具体的な機能はテキスト生成・画像生成・動画生成・音楽生成と多種多様であり、今後もその用途は拡大していくものと思われる。また AI 内部で利用するモデルの種類（汎用モデル、個別に調整したモデル等）、提供者の立場（AI 汎用モデル開発者、AI 汎用モデル提供を受けて独自サービスを提供する者等）、性能や目的、学習された情報の内容や量等にも違いがある。
AI 利用者とは行為主体が異なる AI 開発者等により、著作権法 30 条の４により情報解析のための複199

製が適法であることが前提にもかかわらず、過去のある時点で著作物が学習されたことを以て、その著作物を利用する意思の無い AI 利用者が一律に当該著作物への依拠性を推認され、その結果として著作権侵害を問われることは、AI 利用者への不測の不利益が生じる事となり、AI 利活用の委縮効果を生じさせないか懸念がある。
また、著作権侵害を問われた AI 利用者は、AI サービスの利用規約等に当該技術的措置の記載がある
事実を反証すれば責任が免れるのか、個別具体的な技術的措置が施されている事実まで求められるのか不明瞭である。
加えて、「データが当該生成 AI の開発・学習段階で当該既存の著作物を学習に用いていなかった場合、
これは、依拠性が認められる可能性を低減させる事情と考えられる。」（本素案 P.31）と示されているが、同一の著作物が異なる公開場所や公開方式で同時に（もしくは時を異にして）提供されている事が往々として考えられ、そのすべての公開情報に基づくデータが学習用データに用いられていないことを立証すること
は、著作物が学習データに使用されていることを立証することより遥かに困難であると想定される。（同様に、侵害予防措置として、データベースからデータを削除する場面においても著作権侵害に該当すると思われるすべてのデータを漏れなく削除することは困難であると想定される。）
そのため、例えば、本素案の「享受目的」（P.16）で示された解釈のとおり「特定の AI 追加的な学習のう
ち、意図的に、学習データに含まれる著作物の創作的表現をそのまま出力させることを目的としたものを行うため、著作物の複製等」を行っている AI サービスであることを知って AI 使用者が AI サービスを利用した場合に限り、依拠性を認めるといった例示を追加するのも一案と考える。
４．侵害行為の責任主体について（主体的行為主体）（本素案 P.32）
上述の通り、一概に AI といってもその種類や用途は様々であり、また、AI サービスへの関わり方も事業者によって千差万別である。著作権侵害を抑制するためにどのような技術的措置を講じることが必要か（可能か）は、その AI の種類や用途・AI サービスへの関わり方によっても大きく異なる。また、いわゆる「過学習」を意図的に行う場合は格別、AI を使用する行為が一律に著作権侵害に該当するとは言えず、著作権侵害が生じるか否かは AI 利用者の行為に起因するところもある。そのため、如何なる技術的措置を講じれば著作権侵害を回避できるのか（権利制限規定の対象となるのか）は「学習・開発段階」と「生成・利用段階」
を総合的に考慮の上、ケースバイケースで判断せざるを得ず、最終的には司法の判断に委ねられるところであり、素案で示された例示のみが独り歩きすることが懸念される。
一方で、AI 事業者側で高度・過剰な技術的抑止措置を厳密に講じた場合、私的利用の複製等、本来著作権法上認められている AI 利用の利便性の低下や、AI 利用のコスト負担が増加することが想定される。加えて、本素案の考え方を尊重しない国内外の AI 事業者が簡易かつ安価な AI サービスを提供することで、我が国の AI 関連技術の競争力の低下を招く恐れもある。
印刷技術や撮影技術等が文化の発展に寄与してきたことは歴史が証明するところである。クリエイター
や著作権者、AI 利用者、AI 事業者が歩み寄りながら、それぞれが有する課題や懸念、価値観の共通点を再確認しつつ相違点を尊重し合い、我が国の AI 関連技術の競争力強化や AI 利活用促進をも通じて、世界の文化発展を牽引する著作権法の在り方を継続的に議論頂くことを希望する。

200

● 著作権関連法制研究者有志「AI と著作権に関する考え方について（素案）」の性質・位置付けについて、公的に承認された解釈を示す
ものではないことを明示し、強調すべきである。
（１「はじめに」、５「各論点について」、項目６「おわりに」に関する意見）
現在の AI と著作権をめぐる議論状況の下で、文化審議会著作権分科会法制度小委員会（以下、小委員会）での検討が行われ、著作権法 30 条の 4 の解釈等の様々な論点に関する整理がなされることには意義があると考える。
しかし、このような著作権法の条文（特に 30 条の 4 のように明確性と柔軟性のバランスを図る趣旨で設けられた柔軟な制限規定）の解釈については、本来は具体的な紛争が現実化した場合に当該事案やその時点での社会状況等の事実関係を踏まえて、裁判所による判断が示されていくのが本筋である。
意見募集の対象である「AI と著作権に関する考え方について（素案）」（以下「素案」と呼ぶ））では、解釈論上ほぼ異論がないものだけでなく、解釈や結論が大きくわかれるような具体的な事例や現時点では事案自体が法的紛争として顕在化しておらず仮想的なものに過ぎない事例についてまで過度に踏み込んだ考え方が示されている記述がある（例えば、学習を制限する技術的な措置に基づく学習用データベースの販売可能性の推認とこれに基づく 30 条の４但書該当性に関する記述（「素案」23 頁））。
著作権法 30 条の 4 等の柔軟な制限規定の適用については、特定の解釈が採用される可能性や様々な状況が問題となりうること等により、侵害のおそれが完全には否定できない場合は少なくない。しかし、社会状況も含めた具体的事案を前提としなければ確定的な判断ができないような事例についてまで、小委員会のような公の機関が、今回の「素案」のような形であえて著作権侵害の可能性を指摘することは、特に著作権侵害について刑事罰が設けられていることに鑑みると、新たな表現活動や AI の開発・研究等に対して過度の萎縮を及ぼすことが強く懸念される。
とりわけ、「素案」で示された解釈が公的に承認された唯一の考え方であるかのように社会的に受け止められること、AI を巡る技術や社会の認識が刻一刻と変化する中でもなおそれが一人歩きし、拡大解釈されていくことを強く危惧する。
この点につき「素案」においても「司法判断に代わるものではなく、本報告の時点における本小委員会としての考え方を示すものであることに留意する必要がある」（3 頁）と明記されてはいる。しかし他方、「素案」で示された考え方を「広く国民に対して周知し啓発を図ることが必要」と述べており（37 頁）、前述のように「素案」で示された解釈論が公的に承認されたものとして広く共有されるべき趣旨とも誤解されかねな
い記載ぶりがある。
「素案」はあくまで現時点での論点整理についての小委員会の議論をまとめたものである。今回の「素案」は「一つの法解釈のたたき台」（経済産業省「はじめに」『電子商取引に関する準則（令和 4 年 4 月）』も参照）としての意義はあっても、それ以上の権威をもつべきものではないし、もたせるべきものでもない。
以上の理由から、「素案」の冒頭やその概要の説明において、法的な拘束力をもつものではなく、公的に承認された解釈を示すものでもないことを明示し、強調すべきである。

201

● 日本音楽家ユニオン
AI と著作権に関する考え方について（素案）令和 6 年 1 月 23 日時点版
へのパブリックコメント（案）【意見 1】２．検討の前提として ウ 権利制限規定の考え方（Ｐ5）・新しい技術と従来のシステムとの間には、必ず摩擦が生まれる。それを擦り合わせてゆくことの必要性を十分に認識した上で意見を述べたい。
・今般のＡＩ技術の発展と著作権の関係において最も重要なのは、利活用のバランスと、素案Ｐ12～14 が示すそれぞれの立場の人が抱く懸念払拭と考える。
・著作者にとって著作物は、文字通り命をかけて生み出したものである。これは法律的解釈とはそぐわない情緒的なものかもしれないが、文化芸術の本質がそういうものであり、かつ権利者にとっては財産でもあることから、第一義的には権利者の意向に沿ったものとすべきと考える。
・また一方で、新しい技術による新しい創造活動も期待できることから、権利者だけの立場でＡＩの規制を論じることは、発展的議論とならないことも理解している。その意味では、著作権法第 1 条に謳う「文化的所産の公正な利用」とも考えを一にしていると言える。
・しかし素案を見る時、享受目的でなければ無償で、しかも海賊版の利用を開発者のリスクとして矮小化し禁止しない姿勢は、果たして「既存の著作権法、及びその解釈に関する従来の考え方と整合性を考慮した上で検討」（Ｐ4）したものなのか、著作権法の基本理念に沿ったものと言えるのか甚だ疑問である。
・「６．最後に」（Ｐ37）において「諸外国の著作権制度との調和、他の知的財産法における議論の動向なども見据えつつ」とある。既にＥＵでは 2019 年に採択されたデジタル単一市場における著作権指令（ＤＳＭ指令）において、海賊版からの学習を制限する先進的な規定をしている。
・権利制限規定のあり方について、再検討を望みたい。
【意見 2】２．検討の前提として エ 我が国の著作権法が適用される範囲（ア）準拠法決定の問題（Ｐ5）・準拠法が結果発生地法によることは理解するが、それでは海賊版サイトと同様に法が未整備の地においてやりたい放題になってしまう。
・「広島ＡＩプロセス」において、もう一歩踏み込んだ国際的な取り決めの検討が必要ではないだろうか。文化庁の対応に期待したい。
【意見 3】３．生成ＡＩの技術的な背景について （3）ＡＩ開発事業者・ＡＩサービス提供者による技術的な措置について（Ｐ11）
・提示された 1～4 は基本的には良い技術と考えるが、権利者が抵抗を感じる一方的な著作物の利用への対応には不十分と考える。
・そもそもインターネットは、ＡＩ技術登場前から作品の発表の場として機能してきた。
・社会常識的に考えても、ＡＩ開発事業者等のリスクを減らすためにも、学習済み著作物は権利者の意向に沿って利用していることを証明できることが重要と考える。
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・そのためには 2 のアクセス拒否を尊重するという考えからもう一歩踏み込み、権利者が「学習に利用してもよい」ことを示す拡張子等を表示したものだけを利用できるようにするのが道徳的あり方と考える。
・また、上記のようにすれば、海賊版から学習するリスクを減らすこともできるのではないだろうか。
【意見 4】５．各論点について （1）学習・開発段階
イ（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合（Ｐ16）・非享受目的と享受目的が併存する場合は、権利制限規定の適用外と判断されたことは、クリエーターや権利者の懸念を少なくする上で、大きな決断と評価する。
・しかし、後段をみると保護の実態が担保されているのか疑問を感じざるを得ない。
・具体的には、創作的表現を「そのまま」出力する意図が希薄の場合、生成・利用段階において「創作的表現が共通」であっても、開発・学習段階に遡って否定はされないとしている。（Ｐ18）・さらに、開発・学習段階の享受目的を立証するには「著しく頻発」（Ｐ18）することを条件としているが、明確な説明が必要である。
・現行の著作権法では、著作物の利用に際しては 1 回でも享受目的で利用すれば使用料が発生する。一方
でＡＩは「著しく頻発」しなければ開発・学習段階における享受目的の存在を確認する「一要素」ともなり得な
いというのは、公平性に欠くと言わざるを得ない。
【意見 5】５．各論点について ＞（1）学習・開発段階 ＞エ ＞（オ）海賊版等の権利侵害複製物をＡＩ学習のために複製することについて（Ｐ23～26）
・海賊版か否かは「著作権者でなければ判断は難しい」という考え方に立脚すると、権利制限規定も
robot.txt も有名無実化し、リスクさえとれば結局は何でも使えることとなってしまう。
・本素案は、誰もが安心してＡＩ技術を使えるよう現行の著作権法との整合性を保つための作業であるはずだ。そうであるならば、著作権者以外でも海賊版等の権利侵害複製物であることが判断できる仕組みを提言すべきである。
・【意見 4】で示した通り、利用可能な著作物に拡張子をつければ、それが可能となる。
・ＡＩ開発者には厳しい対応との反論もあるかと思うが、代わりにフリーライドとの批判は減らすことができる。
【意見 6】５．各論点について ＞（1）学習・開発段階 ＞カ＞（イ）学習済みモデルの廃棄請求について（Ｐ26）
・学習済みモデルについて「高確率で生成する状態」であれば廃棄請求が認められるとする一方、註 28
では特定の著作物による学習済モデルへの影響を取り除く措置を請求することは認められないとの見解を示している。
・1 月 15 日時点版に「現時点では」との条件が追加されたことは評価するが、一旦流通した学習済みモデルの使用を止めることは廃棄措置より難しい。結局のところ、作ったもの勝ちになってしまう可能性が高い。
・Ｐ18 の開発・学習段階同様、権利者の権利侵害より、開発者の費用負担を重要視したものと言わざるを得ず、救済措置としての実効性に疑問を感じ203【意見 7】５．各論点について ＞（1）学習・開発段階 ＞【その他の論点について】＞キ ＡＩ学習における、法第 30 条の 4 に規定する「必要と認められる限度」について
・「必要と求められる限度」とは、誰が、どのような尺度を持って判断するのか不明なままである。
・「著しく頻発」（Ｐ18）「高確率で生成」（Ｐ26）など解釈を曖昧にした表現が多く、小委員会の目的である「ＡＩと著作権に関する考え方を整理し、周知すべく（中略）、解釈に当たっての一定の考え方を示すもの」（Ｐ3）とはなっていない。
・これらの点を議論することは、不法行為があった場合の救済措置の核心部分として必要不可欠である。
【意見 8】５．各論点について ＞（1）学習・開発段階＞ク 法 30 条の 4 以外の権利制限規定の適用について
・私的利用なら、法第 30 条の 4 の適用の有無に関わりなく「権利者の許諾を得ることなく適法に行うことができる」（Ｐ27～28）としている。
・つまりそれは、私的利用の名の下に世界中の人々がアクセス可能なオンライン上にアップロードされた著
作物の著作権者が robot.txt により著作物のＡＩによる利用不可の意思表示をしていても私的利用が優先されると解釈される。
・これを良しとすると、私的利用の範囲とされるサイトからＡＩ学習に利用できることとなり、著作権者の意
思表示がおよぶ範囲は、著しく小さくなってしまう。
・そもそも日本では、著作物のコピーをオンライン上で公開しても私的利用の範囲としており、権利者の経済的利益を著しく、不当に害していると考えている。
・ＡＩ技術という新しい局面においては、現行の著作権法のあり方についても時代に合わせたものとすることが求められているのではないだろうか。
【意見 9】５．各論点について ＞（2）生成・利用段階 ＞ア 検討の前提＞（イ）依拠性の考え方について ＞1、・残念ながら文化芸術に無理解、不見識であると言わざるを得ない。
・文化芸術は長い歴史の中で様々な人の影響を受けながら発展してきた。仮にＡさんの著作物を学習していなくても、Ａさんの影響を受けたＢさんやＣさんの著作物を学習をしていれば、Ａさんの著作物の創作的表現を有したものが生成される可能性は十分にあり得えることである。にも拘わらず素案は、Ａさんの著作物を学習していなければ、Ａさんの創作的表現を有しても違法ではないという。
・人間ならば、このような作品の源流を知ることができるが、ＡＩにはそれができない。権利者は素案に、そういった条文の隙間の曖昧な問題に文化芸術の特性や成り立ちを考慮した対応を求めている。
・また、素案Ｐ30 が述べるように「開発・学習段階において学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において生成されることはないといえるような技術的措置が講じられているといえる場合もあり得る」ならば、その技術の搭載をＡＩ生成時の絶対条件とすると述べるべきである。どこまで実用化されているのか分からない技術を念頭に、責任の範囲を狭める指摘をするべきではない。
【意見 10】５．各論点について ＞（2）生成・利用段階 ＞イ 著作権侵害の有無の考え方について ＞（イ）204

＞1，三つ目のレ点（Ｐ30）
・権利を侵害されたと考えるに至った場合、権利者が、被疑侵害者が既存著作物へのアクセス可能性があったことや、生成物に既存著作物との「高度な類似性」があることを立証する必要があるという。
・その場合、権利者がＡＩ開発事業者に対し学習履歴を、利用者に対しプロンプトを裁判所など第三者機関に開示させることが法的に可能になれば、類似性を感覚ではなく、実態として把握できるのではないか。なぜデジタルの特性をいかした手法を用いないのか理解に苦しむ。
・ただし、技術的に履歴やプロンプト隠すことも可能な時代がくることも予想されることから、人間的感覚と機械的特性を合わせて、双方が納得できる判断が必要である。
【意見 11】５．各論点について ＞（4）その他の論点（Ｐ36）・Ｐ13 でクリエーターや権利者の懸念として例示された、類似作品の大量生成により仕事の減少、創作活動の委縮につながるとされる点について、素案にはひとことも登場しないが、著作隣接権への懸念を指摘したい。
・著作権法 30 条の 4 は著作隣接権にも準用される（著作権法 102 条）一方で、実演と類似した他の実演を録音・録画することには権利が及ばないことは理解している。
・しかし、生成ＡＩは、実演家が長年かけて習得した技術を癖までも完全にコピーし、模倣することが可能であり、新たな機械的失業と言わざるを得ない。
・アメリカでは俳優で組織される SAG-AFTRA がストライキを実施し、製作者団体とデジタルレプリカを生成、利用する場合には、本人の許諾を得ることを求めている。
・実演も同様に保護の対象とすべきであり、外国の先進事例を取り入れ、実演家もＡＩ開発者も利用者も共存できる仕組み作りが必要と考える。
【意見 12】５．各論点について ＞（4）その他の論点（Ｐ36）・素案は 30 条の 4 が適用される場合、対価還元の手段として補償金制度を導入することは「理論的な説明が困難」とする一方、著作権法の枠を超えて対価還元を促進する検討が必要という。
・対価還元はフリーライドへの対応にはなるものの、金さえ払えば利用できるとの誤ったメッセージを送ることにならないよう留意すべきだ。
・フリーライドと並び権利者たちが懸念する理由として、自分の作品が勝手に学習され、感情を持たない機器によって自分の作品と似たものが短時間、低コスト、省労力で機械的に大量に作られることが挙げられる。
・文化芸術の市場がＡＩによりどのような影響を受けるのかといったクリエーターたちの漠然とした不安に対し、素案が提案した不安解消策が、文化庁が所管する著作権法の枠組みを超えたところでの対価還元であることに、失望を感じざるを得ない。
・エネルギー政策が石炭から石油に移ったのと同じように、人間の文化芸術活動をＡＩに委ねる社会にしてよいのか。素案はその命題に真っ向からとりくんだものになっているのか、疑問を感じざるを得ない。
【意見 13】6．最後に・素案に記載されていない事だが、大切なことなので提案したい。
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・学習済みＡＩといえども、学習範囲にはおのずと限界がある。細かなニュアンスなど言語的な制約もある
ことが予想され、学習内容に一定の偏向があることが考えられる。
・もしくは逆に、偏向した思想を広めるために特定の考えに基づくものを重点的に学習させたＡＩが登場することも予想される。
・どのような思想を抱くかは本人の自由だが、利用者として利用するＡＩがどのような出自なのかを事前に把握することは重要である。食品の原材料と同じく、ＡＩについても明示するよう文化庁から発信されることを強く期待する。

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● 日本行政書士会連合会【項目名】
１．はじめに
２．検討の前提として（１）従来の著作権法の考え方との整合性について（２）AI と著作権の関係に関する従来の整理
３．生成 AI の技術的な背景について（１）生成 AI について
（２）生成 AI に関する新たな技術（３）AI 開発事業者・AI サービス提供者による技術的な措置について
４．関係者からの様々な懸念の声について
AI の活用による新たな創作の可能性、文化の発展を後退させるといったことにならないようにする視点
から、懸念点を３つの層に分類して整理し、検討の視点（論点との対応関係）が示されており、各懸念点を理解する上でわかりやすい記載となっているとの意見を添えます。
５．各論点について（１）学習・開発段階
例えば、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」の具体例の検討において、「利益」についてはアイデアを考慮要素にしても良いのではないかといった委員の意見もあり、様々な意見があったことが伺え
る記述になっていて参考になるところです（20P 参照）。
また、21P 以下では DB 著作物の利用例が詳しく検討されており、参考になるものがあるとの意見を添えます。
（２）生成・利用段階（３）生成物の著作物性について（４）その他の論点について
６．最後に本考え方が、短期間で検討されており、関係各位の尽力に感謝するところです。著作財産権を中心とした議論となっており、著作者人格権や著作隣接権の検討には及んでいないといった今回の検討の射程についても明確に言及されており、本考え方の位置付けや今後の方針が明記されており、わかりやすいものとなっているとの意見を添えます。

207

● 日本電気株式会社■全般【特に、５．（１）及び（２）】について「AI と著作権に関する考え方について」の公表にあたっては、著作権に係る問題を生ずる一定のリスクの存在を前提としつつ、これを技術的な方法により事前に抑止するアプローチのみならず、事後的な措置によりそのインパクトを減殺するアプローチを取ることも対処方法として有効であることを明確に示していただ
きたく存じます。
「コンピューターに関する専門的な知識がなくとも」「人間が自らの手で作成したものと見まがうようなコンテンツを生み出すことが可能となってきた」（本素案 2 頁、10 頁）とあるように、近時広く利用されるようになった AI を用いた製品・サービスは、手軽に AI 技術を用いた創作活動を行うことを可能にしています。
生成 AI が、人間による新たな表現ツールとして社会全体に利益の増大をもたらすことは、一般に認められつつあるものと考えます。
他方で、AI が生成した創作物が（故意によると否とにかかわらず）既存の著作物に係る著作権との関係で問題を生ずる可能性があることは、残念ながら否定できません。そして、AI 及びこれを用いたサービスを開発又は提供する段階において、AI が既存の著作物に係る著作権との関係で問題を生ずる創作物を生成するおそれを予め完全に排除することは技術的に困難であり、かような対応が求められるとすれば、AI 開発事業者や AI サービス提供事業者は社会全体の利益に寄与するはずの AI の開発・提供を止めざるを得ず、利用者も AI の利用によるメリットを享受できなくなります。
そのため、「AI と著作権に関する考え方について」の公表にあたっては、上記のような AI の特徴を踏まえつつ、万が一かような創作物が生成された場合でも、事後的に当該 AI による既存の著作物に係る著作権へのインパクトを低減するアプローチを用いることが有効であることを明確にしていただきたく存じます。
たとえば、OS を含むソフトウェアにおいては、セキュリティホールが生じるリスクを抱えながらも、それが発覚した際にはソフトウェアの提供事業者が迅速にセキュリティパッチ提供を行うといった対策が一般的に行われています。これと同様に、AI 開発事業者や AI サービス提供事業者が自社の開発又は提供に係る AIにより生成された創作物について著作権法上の問題が発生したことを知ったときは、1.意図的な著作権侵害を目的とする可能性が高いと判断したプロンプトを入力しても創作物が生成されないようブロックすること、2.（意図的でなくとも）著作権法上の問題を生ずることとなった創作物と同一の出力がされないようフィルタリングを施すこと、等の対策を随時アップデートしながら講ずることが考えられます。
そして、著作権法又は既存の著作物に係る著作権との関係では、次のような考え方ができることを明記いただきたく存じます。
・上記 1、2 のような措置を講じることとしている場合には、当該措置の対象となる AI 製品又はサービスに係る AI 学習のための著作物の複製等に関しては、法 30 条の 4 ただし書の「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」の要件該当性を否定する事情となること。
・上記 1、2 のような措置を講じることとしている場合には、当該措置の対象となる AI 製品又はサービスにより既存の著作物に係る著作権との関係で問題を生ずる創作物を生成したときであっても、当該 AI 製品又はサービスの開発・提供を行う AI 開発事業者や AI サービス提供事業者における当該著作物に係る著作権侵害の行為主体又は幇助者としての法律上の責任を否定する事情となること。
・上記 1、2 のような措置を講じることとしている場合には、当該措置の対象となる AI 製品又はサービ208

スにより既存の著作物に係る著作権との関係で問題を生ずる創作物を生成し、かつ、当該 AI 製品又はサービスの開発・提供を行う AI 開発事業者や AI サービス提供事業者において当該著作物に係る著作権侵害の行為主体又は幇助者としての責任がやむを得ず肯定される場合であっても、故意による著作権侵害又は著作権侵害幇助に係る法律上の責任を否定する事情となること。
事後的なアプローチにより AI 開発事業者や AI サービス提供事業者が自主的に著作権法上の問題に対処することに肯定的な考え方が示されることによってこそ、著作権者の利益を最大限守りつつ、AI の恩恵を社会全体で得られるものと確信します。
「AI と著作権に関する考え方」については、事前抑制的なアプローチのみによる利益の調整を目指すのではなく、実際に発生した問題に対して事後的な対応をあわせて行うことにより、著作権者の正当な利益を守るとともに、積極的に AI を活用していくことを目指す考え方として国民へ示していただきたくお願いい
たします。

209

● 日本電信電話株式会社
(1)

はじめに

AI 技術の急速な進展に伴い、著作権者、AI 利用者、AI 事業者等の様々なステークホルダから AI と著作権法に関する懸念が示されている中、現行法に対する正しい理解を促し、それぞれの懸念を払しょくする意味でも、解釈を明確化する取り組みに賛同いたします。
ステークホルダがお互いの状況を正しく理解し、ともに我が国発の AI の技術イノベーションの創出に向けて連携を加速していくためには、どの立場から見ても公平に解釈が明確化されていることが望ましいと考えます。その観点から、現行の素案において不明確と感じる部分について明確化をお願いしたく、下記の通り
コメントいたします。
(2)

論点 5(1)エ（エ） （学習用クローラのブロック措置に関する記載）について

注釈 24 には、「例えば、robots.txt において、あらゆる AI 学習用クローラをブロックする措置までは取られていないものの、ある AI 学習用クローラについてはこれをブロックする措置が取られているといっ
た場合、この事情は、当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることを推認させる一要素となる」ことが明確化されています。
一方で、AI 事業者や開発者は、権利者側のこういった措置に対して、どのレベルの対処が求められているかが明確化されていません。これでは、AI 事業者側の懸念が高まりますし、権利者側の懸念も払拭されないと考えます。
注釈 24 について、AI 事業者に求められる対処についても明確化していただくことを希望します。なお、権利者があらゆる AI 学習用クローラを防止する措置が困難であるのと同様に、AI 事業者も、自らが利用しているクローラ以外の学習用クローラの全てについてブロックする措置が講じられているかどうかを把握し、クロール対象から除外する措置には技術的な困難性を伴う場合もあるようです。努力はしたものの技術が追い付かず、完全な措置が取れなかった場合にも AI 事業者の責任が問われることとなると、AI 開発のリスクが高まり、開発を躊躇するケースも増えてしまうのではないでしょうか。
今の記述に加えて、AI 事業者側が注釈 24 のような権利者側の対策を想定してクロール対象から除外する措置を講じるにあたり、その結果（きちんとクロール対象から外せたかどうか）だけではなく、学習用ク
ローラをブロックする各種措置に網羅的に対応することの難易度も含めて総合的に判断されるべきである
点も明確化いただくことを希望します。
(3)

論点 5(2)イ（イ）（依拠性に関する記載）について

論点 5(2)イ（イ）には、「このような技術的な措置が講じられていること等の事情から、当該生成 AI において、学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において利用されていないと法的に評価できる場合には」との記載があります。
しかしながら、どの程度の技術的な措置を講じていれば「学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階において利用されていないと法的に評価」されるのかが明確ではありません。これでは、AI 事
業者は自身の開発した AI のリスクを適切に評価することが難しく、結果として AI 利用者や著作権者も安心することができないため、どのステークホルダの懸念も払しょくできていないと考えます。具体例を明示
210

する等、著作権者、AI 利用者、AI 事業者が「これならば安心だ」と評価できるような評価基準の明確化を希
望いたします。
一方で、評価基準の明確化のためには、さらなる慎重な議論が必要であるように思います。現状においては、結論を急ぐのではなく、他の記載箇所の表現と平仄を合わせ、「生成・利用段階において学習に用いられた著作物の創作的表現の利用を目的としていないと法的に評価できる」と修正することで、どのステークホ
ルダにとっても解釈が明確で、懸念の払拭につながるのではないかと考えますので、修正についてもご検討をお願いいたします。
また、技術は日々進展していくものですので、今回の考え方の公表で終わることなく、技術の進展状況に応じて、考え方の記載を見直す等、さらなる解釈の明確化に今後も継続的に取り組んでいただくことを期待いたします。
(4)

おわりに今回の素案では、著作権侵害等の AI 技術のマイナスの側面に注目されているようにも見えますが、本来
AI 技術は人の創作活動を支援し、より豊かな創作を可能にするなどのプラスの側面も大きなものだと認識しています。AI 利用によって生じる著作権侵害等の事例のみならず、AI 利用によって創出される新たな文化の発展の形態についても目を配り、著作権者と AI 事業者双方のバランスを図っていくことが望ましいと
考えます。

211

● 日本美術著作権協会
本協会は、著作権管理事業法に基づく文化庁長官の登録を受けた美術著作権に関する著作権等管理事業者であり、内外国の美術の著作物の著作権者からの委託に基づき、我が国における美術の著作物の著作権の管理事業を行うとともに、視覚芸術及び音楽の著作物に関する著作権管理団体の国際組織であるＣＩＳＡ
Ｃ（著作権協会国際連合）の正会員として、著作権の尊重とその創作者である芸術家の擁護を目的とする活動を行っている一般社団法人です。
ＡＩと著作権の問題について、ＣＩＳＡＣは、２０２３年７月２０日、「ＡＩに関する政策担当者に対する公開書簡(https://www.cisac.org/Newsroom/articles/global-creators-and-performersdemand-creative-rights-ai-proliferation)を公表し、全世界の政府及び政策決定者に対して、ＡＩと著作権について、以下の７つの原則に従った政策及び法制度の整備を行うよう求めています。
１ 創作者と実演家の権利は、ＡＩシステムにより利用されることから擁護され、保護されなければならな
い
２ 著作者が著作物のＡＩシステムに対し利用許諾ができるようにすべきである
３ 権利者による効果的なオプトアウトが用意されていないテキストマイニング・データマイニングに対する権利制限規定は否定されるべきである
４ ＡＩシステムが著作物等を利用したときは、権利者がそれを認識できるようにクレジットされるべきである。
５ 公正なＡＩの運用のためにＡＩ事業者には透明性義務が適用されるべきである
６ ＡＩ事業者には関係記録を保存すべき法的義務が課せられるべきである
７ ＡＩは人間による創作活動の道具にすぎないという法的理解を国際的に推進すべきである
本協会は、ＣＩＳＡＣが公表した上記７つの原則（以下「ＣＩＳＡＣ７原則」といいます。）に賛同する立場から、今回の「ＡＩと著作権に関する考え方について（素案）」（以下、単に「素案」といいます。）に対して以下のとおり意見を述べるものです。
１ 「１ はじめに」及び「２ 検討の前提として」について「素案」は、ＡＩと著作権法の関係に係る各論点につき、現行著作権法及びその解釈に関する従来からの考え方との整合性を考慮して、ＡＩと著作権に関する現行法における解釈につき一定の考え方を示したものです。
ＡＩ技術が目覚ましい進歩を遂げ、一般大衆がＡＩを利用して様々なコンテンツを簡単に制作できるようになる等の急激な環境の変化が現に生じている今日、「素案」を公開することでＡＩ事業者及びＡＩ利用者に対し現行著作権法の解釈に関し一定の指針を示し、予測可能性を確保しようとすることには一定の意義があると考えられます。
しかしながら、現行著作権法（特に「素案」において最も議論が行われている３０条の４の規定）は、その立法時において、当時予想もできなかったような今日のＡＩと著作権をめぐる急激な環境の変化を念頭においた議論が十分になされたものとは到底いえません。
したがって、ＣＩＳＡＣ７原則のうち、「素案」が示したＡＩと著作権の関係に関する現行法の解釈論によって解決されない事項については、すみやかに立法的解決を目指した検討が行われるべきです。
212

法改正において考慮頂きたい点は、まず、創作者がゼロから造った著作物が存在するということです。それらの多くの作品を「機械的に」学習した、すなわち、通常の人間が感受するよりも多くの情報を取り込んだ
ＡＩが、既存の著作物を元にして、新たな又は既存の著作物に類似するコンテンツを制作することは無断の二次創作にほかなりません。このような事態は法的に許容されるべきではありません。
２ 「５．（１）学習・開発段階」について（１）素案は、「（ＡＩによって）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることにより、特定のクリエイター又は著作物に対する需要が、ＡＩ生成物によって代替されてしまうような事態が生じることは想定しうるものの、当該生成物が学習元著作物の創作的表現と共通しない場合には、著作権法上の「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」には該当しないと考えられる」としています（２０頁）。
しかしながら、３０条の４は、「当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合」、すなわち、当該ＡＩ生成物が学習元著作物の創作的表現が共通しないような場合であっても、権利制限の対象とはならない例外として、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」を但書きに規定したものです。
たとえ創作的表現と認められる部分が共通していなくとも、ＡＩが著作物を学習した結果、画風その他アイデアに含まれると解される部分が類似していることによって学習元著作物の著作者が創作した作品と見間違うような表現がアウトプットされることは十分あり得ます。そして、これが商品として大量に販売されるよ
うなことになれば、著作物の潜在的販路を阻害し、著作者の利益を不当に害することになるのは明らかです。３０条の４の規定が制定された趣旨が「著作物の市場に大きな影響を与えないものについて個々の許諾を不要とすること」（１５頁）にあった以上、上記のような場合には、３０条の４の権利制限規定は適用される
べきではありません。
もし、現行法上このような解釈をとることが難しいとされる場合には、このような場合における著作権者の正当な権利を守るための法改正がすみやかに検討されるべきです。
（２）また、素案は「著作権者が反対の意思を示していることそれ自体をもって、権利制限規定の対象から除外されると解釈することは困難である。そのため、こうした意思表示があることのみをもって、法第３０条の４ただし書に該当するとは考えられない」としています（２２頁）。
しかしながら、著作者には自らが創作した著作物がどのように商業利用されるかを決定する権限が認められるべきです。ＥＵ著作権指令においても、営利目的のＡＩ学習に対してはオプトアウトが認められています。著作者がＡＩ学習に対して明確に反対の意思を示している場合に、ＡＩ事業者が著作者の意思に反してその著作物を営利目的でＡＩ学習をさせる行為が「著作者の利益を不当に害する」ことは明らかです。ＡＩに対する法的規制の国際的調和の観点からも、著作権者には、営利目的のＡＩ学習からのオプトアウトの権利が認められるべきです。
この点についても、もし現行法の解釈によっては実現が難しいとされる場合には、前述のとおり、すみや
かな法改正が検討されるべきです。

213

● 日本弁理士会
【意見１】
対応箇所：
５．各論点について（２）生成・利用段階【著作権侵害の有無の考え方について】
イ 著作権侵害の有無の考え方について（イ）依拠性の考え方について(2) AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる場合（P.30）
意見：「AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる場合」につき、類似性を満たしていても依拠していない場合があり「得る」ことも含んだ表現とすべきではないか。
理由：素案によれば、「当該生成 AI において、学習に用いられた著作物の創作的表現が、生成・利用段階
において利用されていないと法的に評価できる場合」には依拠性がないと判断される場合があると記載されているが、当該表現では、結果的に類似の生成物が生成されている場合を前提としているのに、実質的には「類似していない（創作的表現が共通してない）」ことを証明すべきというようにも読めてしまう。そう読まれてしまうと、依拠性の問題ではなく類似性の問題となり、実質的に依拠性の反論の余地がないように解釈されてしまう可能性がある。
著作物性は、例えば短い楽章・短い文章であっても認められる可能性があるのであり、拡散モデル等の具体的処理を考えれば、問題となる著作物を学習してもしていなくても、結果的に類似するものが生じる可能性はある。そして、一般的に大規模モデルでは学習された著作物はモデル内に部分的にも残されていない（所謂切り貼り処理ではない）。さらに、膨大な学習をしている対象物全てを生成者が認識することは不可能である。
したがって、現状の素案において、学習されている限り依拠性について反論する余地が実質的にないように見受けられるような記載は、萎縮効果を生む可能性があり、またこれから日本で新たな生成 AI 開発を考えている若い技術者等にとって過度な開発上の制限をかけることにもなりえることから、不十分ではないかと考える。少なくとも、類似性を満たしていても依拠していない場合があり「得る」ことも含んだ表現とすべきではないか。
【意見２】
対応箇所：
５．各論点について（２）生成・利用段階【侵害に対する措置について】
カ 差止請求として取り得る措置について（P.32）
意見：データセットからの当該侵害の行為に係る著作物等の廃棄に係る記載は、より慎重な記載とすべき214ではないか。
理由：現状の素案では、生成 AI による生成・利用段階において著作権侵害があった場合、データセットから、当該侵害の行為に係る著作物等の廃棄が比較的容易に認められうるように読まれる可能性がある。すな
わち、「あるデータセットを用いて開発された生成 AI が侵害物を生成したこと」「そのデータセットがその後も AI 開発に用いられる蓋然性が高い場合」が条件となっているが、一度でも「侵害物を生成したこと」でデータセットからの廃棄を請求可能と解されうる。
しかし、本来、データセットはランダムに著作物が収集されたものではなく、目的等に従って、ある程度偏ったものであることに価値がある場合が多い。このような所謂データセットが著作権侵害にならないようにすることは第 30 条の 4 の導入趣旨に含まれていたと考えられる。
さらに、同じデータセットで学習したとしても、侵害を構成しやすいか否かは、モデル内の構成や処理による。しかも、素案によれば生成物を構成したモデル自体の廃棄が認められる場合は限定的であると解釈されるところである。少なくとも、「同様の侵害物が繰り返し生成される蓋然性が高いこと」や、「特定の著作物に対する侵害物が繰り返し生成されたこと」などの条件は必要ではないかと解される。すなわち、データセットからの削除は、それほど容易には認められないのではないか。
このような背景下で、データセットからの当該侵害の行為に係る著作物等の廃棄が比較的容易に認められると解釈されてしまうことは、素案の本意ではないのではないか。当該箇所の記載はより慎重になされるべきではないかと考える。
なお、「（１）学習・開発段階 カ AI 学習に際して著作権侵害が生じた際に、権利者による差止請求等が認められ得る範囲について （ア）将来の AI 学習に用いられる学習用データセットからの除去の請求について（P.26）」についても、同様の理由からより慎重な記載とすべきと考える。
【意見３】
対応箇所：
５．各論点について（３）生成物の著作物性について（P.34-36）
意見：侵害訴訟において著作物性の立証負担は原則として原告にあることを念のため記載すべきではな
いか。
理由：素案によれば、簡単なプロンプトで生成された AI 生成物には著作権が発生しないことを原則としている。しかし、外形的には生成 AI が使用された生成物か、また使用されたとしてどのような過程で生成されたか、生成者以外は知り得ない。
一方で、今後訴訟を起こそうとする者が、従来の創作物と同様に、比較的簡潔な主張で著作物性が認められると考えてしまい、創作過程や創作的寄与を証明できずに不利益を被ることがあるかもしれない。そこ
で、著作物性の立証負担は原則として原告にあることは、現状の訴訟手続と相違がないとはいえども、念のため明示した方がわかりやすいのではないか。

215

● 日本放送協会
ＮＨＫは、放送事業者としてＡＩを利用し得る立場であるとともに、ＡＩに学習させ得るコンテンツの権利者でもあり、さらに、放送技術研究所をはじめとしてＡＩ開発を行う立場にもある。この「ＡＩと著作権に関する考え方について（素案）」は、それぞれの立場から懸念されることについて考え方が整理されており、意義深い内容であると受け止めている。
まだ司法判断の事例が少ない中、生成ＡＩと著作権の関係については、今後の更なる検討に期待したい。
それにより、ＡＩ技術の発展がクリエイターの権利保護に加え適切な対価還元の道をとざすことなく、また、放送事業者にとっても豊かな表現の良質な放送コンテンツの創造に寄与することを期待する。

216

● BSA|ザ・ソフトウェア・アライアンス（全体について）＜総論＞
BSA｜The Software Alliance（BSA | ザ・ソフトウェア・アライアンス、以下 BSA）（１） は、「AI と著作権に関する考え方について（素案）」（以下、素案）に関し、文化庁（以下、貴庁）に意見を提出する機会（２）を得られたことに感謝します。
BSA は、政府やグローバル市場において、世界のソフトウェア産業を代表する主唱者です。BSA の会員
企業は、世界で最もイノベーティヴな企業であり、人口知能（AI）や機械学習システムを含む、エンタープライ
ズソフトウェアのソリューションを開発し、経済のあらゆる分野で、様々な規模の企業の刷新と成長を支援しています。（３） エンタープライズソフトウェアの開発者を代表し、BSA は効果的な著作権保護を長年、支持してきました。
人工知能（AI）は、デジタル化とデジタル技術の活用を加速させる可能性を秘めており、日本の生産性向
上や社会課題の解決に貢献します。AI はあらゆる分野でイノベーションと創造性を促進しています。例えば、映画の特殊効果、音響、建築計画、自動車のスタイルやデザインなどで、AI はクリエイターに新たなツールを提供し、彼らの技能を向上させています。このテクノロジーが進化し続ける中、イノベーションを奨励し、クリエイターの権利を保護する上で、著作権法が果たす役割を考えることは重要です。（４）日本の長期的な経済成長と安定にとって AI がきわめて重要であることを踏まえ、日本政府がこうした便益を最大化し、日本の著作権法（以下、法）および関連する知的財産法が引き続き AI の発展を促進し、著作権者を侵害から保護することが大切となってきます。
この点、著作権者（クリエイター、実演家）、事業者（AI 開発者、AI サービス事業者）、AI 利用者を含む様々な関係者からの懸念に応えるべく、現行法の解釈について指針を示そうとする貴庁の現行の取り組みを
我々は高く評価しています。貴庁も認識されているように、生成 AI に限らず、著作権法の解釈は、本来、個別具体的な事案に応じて司法により行われるべきです。しかし、AI の発展と利用を予測することは、日本における AI の導入をさらに加速させるために極めて重要です。AI の開発・導入を含む、社会全体のデジタル化を通して社会課題に応じ、イノベーションを育む環境を継続的に醸成していくという、政府の目標達成を支えるため、以下、BSA からの意見を述べます。
我々は、素案の多くの部分において、生成 AI システムからの生成物と学習データとしての入力が不適切に混同されているのではないかと懸念しております。大規模言語モデル（LLM）やその他の生成 AI システムにおいては、通常、数百万、もしくは、数十億のデータを用いて学習が実施され、著作物の一部がいくつかが含まれることもありますが、検索や複製のためにその表現内容を保存することはありません。その代わり、コンテンツ（例：生データ）を意味解析や構造解析が可能な構造に変換した後（「トークン化」と呼ばれるプロセス）（５） 、学習データは統計的パターンのために解析されるのです。つまり、抽出、もしくは、「学習」されるのは、コンテンツそのものではなく、数百万、数十億の著作物の学習データセット全体の解析による、コンテン
ツに内在するパターンなのです。

217

（現行の著作権法）[2. 検討の前提として / 3.生成 AI の技術的背景について / 4.関係者からの様々な懸念の声について]素案に記されているように （６）（4 頁）、現行の著作権法は、電子計算機による情報解析、また、AI モデルの学習のための著作物の利用に関する例外規定（法第 30 条の 4、第 47 条の 4、第 47 条の 5）を含め、著作物の保護、また、公益目的で新しく有用なサービスや著作物を開発・創造する上で要される柔軟性、この両面において、バランスのとれた指針となっています。
上述したように、AI モデルの学習においては、電子計算機による解析では通常、データをトークンに変換
し、学習データセット全体において、他のトークン化されたデータとの統計的相関関係を解析します。データ
セットには数百万、もしくは、数十億のデータが含まれており、このデータの一部は著作物から学習されることもありますが、その利用は通常、著作物の表現内容とは無関係です。
AI モデルの生成物が、モデルが学習した著作物と実質的に類似している場合、裁判所は、その生成物が侵害にあたるかどうかを案件ごとに判断するための手段を自由に行使できます。そのため、現時点で法改正は必要ないと考えます。
＜学習・開発段階＞「非享受目的」に該当する場合について[5. 各論点について/（1）学習・開発段階 / イ「情報解析の用に供する場合」と享受目的が併存する場合について]AI 学習に関する既存の例外に対する過度な制限の回避：著作権法と生成 AI を含む AI の関係を解釈しようとする、貴庁の取り組みを我々は高く評価しています。一方、法第 30 条の 4 に基づき、AI モデルの学
習に著作物を利用するために設けられた既存の例外の範囲を過度に狭めたり、制限するような状況にすることは避けることを推奨します。
例えば、素案には「生成・利用段階において、学習された著作物と創作的表現が共通した生成物の生成が著しく頻発するといった事情は、開発・学習段階における享受目的の存在を推認する上での一要素となり得ると考えられる」と記されています(18 頁)（７）。 同記載は、著作権侵害の可能性のある生成物の頻度が、学
習データの利用目的と直接関連するものと貴庁が捉え、法第 30 条の 4 の権利制限が適用されないという考えを示しています。
しかし、生成・利用段階においては、AI の利用者が、定められた利用範囲内で自由にプロンプトを入力し、生成物を生成することが可能であることを理解することが重要です。通常、利用者と AI モデルとの対話・相互作用は、AI モデルを開発・訓練した主体によって管理・制御されることはないのです。ほとんどの LLM では、ユーザーが特定の生成物を生成するようシステムに指示するプロンプトがなければ、特定の生成物の生成が「頻発」することはありません。
利用者が、通常とは異なるプロンプトを使って、AI モデルを騙し（例：指示する）、学習データやその他の著作物と類似したコンテンツを生成させることがあるかもしれません。AI モデルがそのようなプロンプトを通じて著作物と実質的に類似したを生成物を生成した場合、侵害が起こりうる対象は、その指示された生成物です。法第 30 条の 4 およびその他の関連する例外規定に基づき AI 学習に著作物を利用することの有効性に、このような侵害生成物を誘発する目的で利用者が行う意図的なプロンプトエンジニアリングが影響を及ぼすべきではありません。
218

また、基盤モデルは様々なアプリケーションをサポートしていることを理解することも重要です。データセットの解析を通じて学習が実施された基盤モデルは、ある主体によって開発され、その基盤モデルを利用するアプリケーションを開発する別の主体に提供されるかもしれません。モデルの最終的な利用によって生成される生成物の性質をもって、学習データとの関連性の推認をすべきではありません。
開発・学習段階に関する法の評価において、生成・利用段階との関連性を貴庁が一般化しないことを我々は求めます。そのような著作権法の解釈は、AI の開発や学習を行う事業者の予見可能性や法的安定性を大きく損なわせ、その結果、日本における AI モデルの開発や学習を阻害し、AI の開発や導入への投資を減少させることになります。
検索拡張生成（RAG）[ウ 検索拡張生成（RAG）等について]素案では、AI 生成モデルが著作物を含む対象データを検索し、その結果の要約を生成する「検索拡張生
成（RAG）」と呼ばれる手法が説明されています。（８） 素案では、特定の状況において、RAG の生成物に、学習のために「検索」されたデータの創作的表現の全部または一部が含まれる場合、そのデータの最初の収集は、著作物の「享受目的」であったとみなされる可能性があると示唆しています。素案においては、このよ
うな場合、AI 学習のためにそのような著作物を収集し利用することには、法第 30 条の 4 は適用されない可能性があるとしています。
この点についても、素案において学習データと AI システムの生成物を混同しないよう明確に記載することを求めます。AI システムが著作権を侵害する生成物を生成するのであれば、そのような侵害に対する救済措置はその生成物に適用されるべきです。当該著作物の学習のための利用に影響を及ぼすべきではありません。その利用は表現内容を「享受」するためではなく、著作権の保護対象ではない、当該データに関する
統計的データを抽出するためであるからです
したがって、RAG に関する著作権上の懸念に関する評価は、生成物が著作物の著作権を侵害するかどうかに焦点を当てるべきであり、学習のために利用される著作物や当該モデルの参照のために適用される技
術的処理は、データ解析を目的としており、著作権侵害とはなりません。法第 47-5 の追加的例外は、条件が満たされる場合、RAG のために生成された生成物にも適用されるべきです。生成された生成物によって著作権が侵害されると判断された場合、情報解析目的のための複製に影響を及ぼすべきではありません。これは、学習データ、また、参照用に表形式に変換されたデータの両方に関してあてはまります。
商用データベース[（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について]素案では、権利者が商用データベースを通して情報解析に活用できるコンテンツのライセンスを提供する
場合、法第 30 条の 4 の権利制限が商用データベースを通して提供されたコンテンツに適用されない可能性があることを示唆しています。（９） 著作権法においては、著作権者がライセンスを提供するだけで、著作権の例外規定を覆すことが可能とならないことを、貴庁において明示することを我々は求めます。AI 学習に利用される個々の著作物の利用は、たとえデータベースが著作物の集合で構成されていたとしても、商用
データベースの潜在的市場を必ずしも損なうものではありません。著作物が商用データベースに含まれているか否かにかかわらず、その目的が創作的表現の享受でない場合には、著作物の情報解析には著作権保護219

は及びません。
さらに、素案では、ファイル“robots.txt”への記述により、全ての AI 学習用クローラをブロックする措置が講じられていない場合であっても、 ある AI 学習用クローラをブロックする措置が講じられている場合には、当該ウェブサイト内のデー タを情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることを推認させる一要素となると考えられると説明しています（23 頁、脚注 24）（１０） 。この推認の根拠となる経験則や証拠を採用した裁判例や調査結果が素案には示されてないことを踏まえると、事実上の推認の根拠となるような指針を貴庁が示すことは適当ではありません。データベースの著作物が将来販売される予定があることは、当該データベースの著作者が具体的に主張立証すべきです。
また、クローラのブロックは、単にセキュリティの確保やデータやコンテンツの保護等の観点から行われていることも多く、将来の販路が阻害される可能性を評価することは困難であり、また、AI の生成物が、学習用データセットに含まれる著作物と共通の創作的表現を有するか否かを予見することも困難です。このような観点から、法第 30 条の 4 のただし書の適用について、上記のような広範な解釈を行うことは、今後のAI 開発を阻害することにもなりかねず、避けるべきです。
学習済みモデルの破棄請求[侵害に対する措置について /カ（イ）学習済みモデルの廃棄請求について]素案においては、ある状況下において、学習済みモデルが「侵害の行為を組成した物」、「侵害の行為によって作成された物」、又は「専ら侵害の行為に供された機械若しくは器具」であるとみなされる場合、その廃棄請求が認められる可能性があることが記されています。素案で示唆されているように、（１１） AI モデルの開発には相当な時間と費用が費やされます。さらに、AI モデルは「侵害の行為を組成した物」でも、侵害行為によって「作成された物」でもなく、侵害行為に「専ら供された機械若しくは器具」でもありません。AI モ
デルの廃棄が適切な救済策であると示すことは妥当ではありません。差止請求の焦点は、侵害しない実際のモデルではなく、AI システムの利用を享受することや、侵害生成物をさらに作成する行為、また、当該生成物を侵害的な方法で利用行することにあてるべきです。AI モデルは著作物の複製物の集合体ではないのです。
また、日本法では、一般的に、差止めは、金銭的な賠償では事後的に回復不能な状況に限って許容されると解されているところ、素案の脚注 29 及び 31 の記載（１２） は、「学習データとして利用され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」や、RAG 等で「享受目的と非享受目的が併存する場合」において、直ちに廃棄命令が下される可能性があると読み取れるものであり、誤解を招きかねません。
したがって、廃棄命令のような救済手段は、原告が回復不能な損害を被ることとなり、かつ、権利者におる
訴訟の焦点である著作物をモデルが侵害し続けるリスクを軽減する技術的手段が他にない場合のような、極端かつ思いも寄らない事態においてのみ利用し得ると明示すべきです。
（生成・利用段階）
依拠性の判断[5 (2)イ（イ ) [2] AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる場合]
素案では、「AI 利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識していなかったが、当該生成 AI の開発・学
220

習段階で当該著作物を学習していた場合については、客観的に当該著作物へのアクセスがあったと認められることから、当該生成 AI を利用し、当該著作物に類似した生成物が生成された場合は、通常、依拠性があったと推認され、著作権侵害になりうると考えられる」とされています（30 頁）（１３） 。AI システムは、著作物そのものではなく、著作物ではない情報からの推論に基づいて生成物を作成する可能性があるため、このような一般的な推認を貴庁において行うべきではないと考えます。さらに、素案 5(２）イ(イ)で示された事
例は、AI が生成したコンテンツが著作権侵害と見なされるかどうかの判断には役立ちますが、通常、AI 学
習に利用される著作物はパラメータ化されるため、特定の生成された生成物が、学習データ内の数十億の著作物のうち、ある特定の著作物に依拠しているかどうかを判断することは極めて難しく、不可能とも言えます。したがって、生成された生成物が著作権を侵害しているかどうかを評価する際に、学習データへの「依拠」を当然視することは避けるべきです。
侵害行為の責任主体[キ 侵害行為の責任主体について】素案においては、AI の生成物が他者の著作物を侵害したとされる場合の責任の分担が論じられています（32-33 頁）（１４）。 また、AI 開発者や AI 導入者が著作権侵害の予防としていくつかの措置を講じるよう提案しており、その中には、既存の著作物と類似する生成物の生成を回避するための技術的措置（１５）が含まれます。現行の著作権法に基づかない責任規定を貴庁において推奨することは避けるべきと考えます。また、このような考え方は、特にオープンソースベースで、基盤となる AI ツールやモデルをリリースする開発者の意欲を削ぎ、AI 研究を非常に高価なものにしてしまいます。我々は、権利者、アーティスト、AI 導入者
が、侵害を制限しうる自主的なベストプラクティスについて議論することを奨励します。
（その他の論点）
学習データの開示[コ 学習に用いた著作物等の開示が求められる場合について】素案においては、AI 生成物の既存の著作物への依拠性を判断するために、学習データの開示が求められる場合が示されています（34 頁）（１６） 。開示を求めることは、AI システムの設計や利用に関する企業秘密や機密情報や専有情報の開示につながる可能性があり、AI テクノロジーへの投資を抑制することにつながります。AI 企業にデータセットのコンテンツを開示させることは、事実上、貴重、もしくは極秘の企業秘密の公開を強制することになります。AI 開発者が学習データのソースの概要を開示することが適切な状況もあるかもしれませんが、詳細な説明は非現実的であり、要求すべきではないと考えます。日本の AI とクリエイ
ティブ産業の競争力を高めるためにも、正当な権利者とイノベーターに技術中立的な保護を提供する著作権法の中核的な規定を維持することを推奨します。
（生成物の著作物性）[ （3）生成物の著作物性について]
AI システムを用いて生成された作品の著作物性に関しては、その表現を支えるために利用された機器や技術に関わらず、人間の創造性が作品にどのように 寄与したのかが分析の基準となるべきです。他のソフト
ウェア・アプリケーションが 長い間、アーティストや作家の重要なツールであったように、生成 AI は創造性を221強化します。生成 AI は、例えば、作家による言語処理やビジュアル・アーティストに よる写真補正に使われ、オーディオビジュアル作品の特殊効果や録音のための音楽アレンジにも使われています。ソフトウェア開発では、プログラマーの指示に基づいてソフトウェアコードを生成する補助に使われています。人間の創造性を高めるために生成 AI が利用される場合、 結果として生じる作品は著作権によって保護されるべきです。
AI が生成した作品が創作的要素を含まず、人間が作成した作品と組み合わされている場合、組み合わされた作品全体が保護されないとすべきではありません。保護されない AI の生成部分の著作物性は否認されたとしても、保護可能な作品の部分は著作権で保護されるべきです。AI が利用された場合に著作物性を制限するという決定は、AI ソリューションの採用を大きく阻むこととなります。
AI システムの生成物として出現し、人間の創造性の要件を満たす作品は、引き続き著作権保護の対象とすべきです。多くの場合、人間の作者やクリエイターが創造的なビジョンを実現するために使用するツールとして AI システムは機能します。例えば、写真家は画像編集の面倒なプロセスを自動化するために AI 対応ツールを使い、建築家 はエネルギー効率を高める設計を補強するために AI を使い、映画制作者はアニメキャラクターの動きをよりリアルに見せるために AI を使うでしょう。 いずれの場合 も、人間の利用者の創造的な寄与があるため、その生成物には著作物性があると容易に結論付けることができます。
利用されるのが生成 AI であることで、この分析を変えるべきではありません。もっと も、人間の創造性が全く関与していないことが明らかな極端なケースや、逆に生成 AI が創作的表現の一部ではない場合もあるでしょう。
（その他の論点）
著作権者等への対価還元[（４） その他の論点について]素案では、著作物が AI の学習に利用された著作権者等への対価還元の手段についての考え方が示されています。（１７） AI の学習・開発のための情報解析の用に供するために著作物を利用することにより、著作権者等の利益が通常害されるものではないため、対価還元の手段として、著作権法において補償金制度を導入することは理論的な説明が困難であるとする見解に我々は同意します。AI 時代の知的財産権検討会（第 5 回）の「残された論点等（討議用）」 （１８）でも、「一律の収益還元策を講じることは適切とはいえず、本検討会としては、民間において講じることが考えられる任意の方策例について、提示することが適切ではな
いか」との考え方が示されており、貴庁の素案においても同様のアプローチを採るべきです。
＜結論＞
BSA は、貴庁に意見する機会を得られたことに感謝します。侵害のリスクを最小化する取り組みにおいて、AI の学習プロセスに関する理解を促進するために、多様な関係者を参画させることを奨励します。また、侵害が発生する場面においては、コンテンツ・クリエイターが十分に保護されることを BSA は 強く支持します。さらに、職業上および商業上の利益と競合するような、個人の名前、 画像、肖像、音声の不適切なデジタル複製に対して、現行の著作権法がより良く保護 できるよう検討する取り組みを BSA は支持します。
今後は、貴庁において、意見募集に十分な期間を設けることを希望します。今回、BSA や他の関係者に、この重要な文書を翻訳、検討、協議するための、より適切な期間が与えられなかったことを残念に思います。1
月 23 日に公表され、2 月 12 日が意見提出期限となっていますが、これでは関係者が対応するのに 3 週
222

間以下の期間しか残されておらず、このような短期間で、定められた時間内に思慮深く建設的なフィードバックを提供することは非常に困難です。関係者が実質的で、思慮深く、建設的な意見を提供できるよう、このような詳細な文書については、少なくとも 4 週間、理想的にはそれ以上の期間を設けて頂ければ幸いです。
＝脚注＝（１）BSA の活動には Adobe, Alteryx, Altium, Amazon Web Services, Asana, Atlassian,
Autodesk, Bentley Systems, Box, Cisco, Cloudflare, CNC/Mastercam, Dassault,
Databricks, DocuSign, Dropbox, Elastic, Graphisoft, Hubspot, IBM, Informatica,
Kyndryl, MathWorks, Microsoft, Nikon, Okta, Oracle, PagerDuty, Palo Alto Networks,
Prokon, Rockwell, Rubrik, Salesforce, SAP, ServiceNow, Shopify Inc., Siemens
Industry Software Inc., Splunk, Trend Micro, Trimble Solutions Corporation, TriNet,
Twilio, Workday, Zendesk, and Zoom Video Communications, Inc が加盟企業として参加しています。詳しくはウェブサイト（http://bsa.or.jp）をご覧ください。
（２）https://public-comment.egov.go.jp/servlet/Public?CLASSNAME=PCMMSTDETAIL&id=185001345&Mode=0（３）「How Enterprise Software Empowers Businesses in a Data-Driven Economy （エンタープライズソフトウェアがデータ駆動型社会においてビジネスを強化する）」:
https://www.bsa.org/files/policy-filings/011921bsaenterprisesoftware101.pdf（英文）（４）「Artificial Intelligence & Copyright Policy: Advancing Technology andCreativity in the 21st Century Economy（AI と著作権政策：21 世紀経済おけるテクノロジーと創造性の促進）」：
https://www.bsa.org/files/policy-filings/01082024bsaaicopyright.pdf（英文）（５）「AI 時代における知的財産権に関する BSA| The Software Alliance からの意見」をご参照ください。
https://www.bsa.org/files/policy-filings/jp11022023iprightsai.pdf（６） 素案 2 検討の前提として（１）（７） 素案 5 （１）イ（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合について（８）素案 5 （１） ウ 検索拡張生成（RAG）等について（９）素案 5 （１）エ（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について（１０）素案 5 （１）エ (エ) 脚注 24（１１）素案 5（１）カ（イ）学習済みモデルの廃棄請求について 脚注 31（１２）素案 5（１）カ（イ）学習済みモデルの廃棄請求について

脚注 29 および 31（１３）素案 5 (2)イ（イ) [2] AI 利用者が既存の著作物を認識していかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる場合（１４） 素案 5（2）キ 侵害行為の責任主体について（１５）素案 5（2）キ [4] 侵害行為の責任主体について（１６）素案 5（2）コ 学習に用いた著作物等の開示が求められる場合について
223

（１７）素案 5（4）（１８）AI 時代の知的財産権検討会（第 5 回）の「残された論点等（討議用）」
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/ai_kentoukai/gijisidai/dai5/siryou1.pdf

224

● 富士通株式会社
・５．（１）について
現在の法第 30 条の 4 を支持する。素案には、基準や運用に不明確な点があるため、より明確な解釈が示されることを望む。
・５.（１）イについて享受目的が併存する例として、過学習を意図的に行う場合が示されているが、「意図的」か否かは当事者の主観によるもので、主張・立証することは困難と考える。「意図的」となる場合についてより具体的な説明を望む。この点 P18 に、創作的表現が共通した生成物の生成される頻度が享受目的を推認する一要素になり得るとの記載があるが、「著しく頻発」の具体的な基準を明示されることや、その他の要素についても示されることを望む。P17 では作風に関する記載があるが「「作風」を共通して有している」と「創作的表現が共通する作品群となっている」は、具体的な差異についてより明確に説明されることを望む。
・５．（１）エについて
P21 の（ウ）以降、データベースの著作物を例に説明がなされているが、データベース以外についても言及されることを望む。
P22 以降の技術的な措置に関して、P23 の注釈で例も挙げられているが、この記載からは、どのような場合にこのように評価し得るのか判断がつかず、より一般化した説明がなされることを望む。また、P24 の○5 つ目の海賊版からの学習に関し、インターネット上のデータが海賊版等か否か判断するのが現実的に難しい中、どのような場合に事業者が規範的責任を負うのか、より明確にされることを望む。例えば、「知りながらデータ収集した」場合の言及があるが、大量の学習データを必要とする LLM においては、データを機械的に自動収集することが一般的であるが、その際に海賊版を自動的に判別することは技術的に難しいため、人力であれば識別可能な場合であっても責任を負わないことを明示することを望む。
・５．（１）カについて
P26 の記載について、学習用データセットから特定の著作物を削除することが難しい場合があり得るた
め、要望措置の請求が認められる場合がより明確にされることを望む。なお、学習済みモデルについても同様の言及があるが、学習済みモデルから特定の著作物を取り除くことは、現時点では難しいと考える。また
運用上、予防措置の請求が誰から誰になされ、どのような根拠で対応義務が生じるのかについて整理されることを望む。
・５．（２）イについて
P30 （イ）丸２に AI 利用者が主張・立証することに関する記載があるが、AI 開発者側の協力を得る等 AI
利用者に大きな負担がかかり、生成 AI の活用の促進を阻害する可能性があると考える。AI 利用者側で立証が難しいケースも想定されるため、事業者にも協力を得ることができ、かつ事業者にとって過度な負担が生じない制度設計になることを望む。特に、P30 （イ）丸２に記載の技術的な措置が講じられていることにより生成・利用段階において利用されていないと法的に評価できる場合や、ウに記載の学習データに当該著作225物が含まれていないこと等の事情といった、依拠性がないと判断されるための AI 利用者側の主張・立証内容につき、過度に AI 利用者側に負担がかからないよう留意し、これらの具体例や評価基準の明確化を望む。
・５．（２）キについて
P32 キ以降の侵害行為の責任主体について、「高頻度」、「類似物の生成を抑止する技術的な手段」、「類似物の生成を意図したプロンプト入力」等、現在の基準では具体的とは言えず、AI 利用者、事業者として侵害リスクの低減に向けた対応がとりにくいため、これら基準の明確化を望む。その際実際の運用も踏まえ、
AI 利用者、事業者に過度な負担がかからない基準となることを望む。
・５．（３）イについて
P35 イに関し、生成 AI に対する指示が「創作的表現といえるものを具体的に示す詳細な指示（以下、詳細な指示）」であったとしても、実際に表現するのは AI であるのだから、原則 AI 生成物自体の著作物性は認めるべきではないと考える。仮に AI 生成物自体の著作物性が認められうる場合、生成 AI を利用した作品の生成は従前の人の手による作品の生成と比較して飛躍的に短い時間で多数の作品を生成することが可能である点を鑑みると、著作物性の判断基準によっては AI 生成物に対する著作権が爆発的に発生することになり、著作権侵害を恐れて創作活動が委縮してしまうことを危惧する。よって、文化庁素案のとおり、創作的寄与があるといえるものがどの程度積み重なっているか等を総合的に考慮し AI 生成物自体の著作物性を判断するのであれば、詳細な指示であるか否かについては、安易に認められる判断基準となることは避けるべきと考える。一方、AI 生成物への人の手による加筆修正については従前の判断基準とおり著作物性を認めることに異論はない。

226

● ブレークモア法律事務所
２．検討の前提として（１）従来の著作権法の考え方との整合性について
エ 我が国の著作権法が適用される範囲（ウ）具体的な利用行為に関する準拠法決定
生成 AI の生成・利用段階における事情が、生成 AI の学習・開発段階に適用される準拠法の決定に影響するかのような誤解を与えかねない記述となっている。
したがって、素案７頁冒頭にある箇条書き部分をそれぞれ「生成 AI の学習・開発段階における著作権法の適用については」「生成 AI の生成・利用段階における著作権法の適用については」とし、上記のような誤解を生まない表記とすべきである。
（２）AI と著作権の関係に関する従来の整理
ウ 「享受」の意義及び享受目的の併存
１．記載の位置について「享受」の目的がないことについての従来の考え方は、同条柱書すなわち「その他の当該著作物に表現された思想又は感情」について整理したものであり、同条各号の適用に際して明確に整理した既存の議論は存在せず、むしろこれに反する当局の見解もある（１号について、著作権法の一部を改正する法律案内閣法制
局御説明資料（平成３０年１月 文化庁長官官房著作権課）２１頁）。従って、当該記載を「従来の整理」の項目に整理するのは相当でない。 記載の位置を「５．各論点について」に転記すべきである。
２．記載の内容について
単に「享受」の目的がある場合に法３０条の 4 が適用されないとすれば、ＡＩの開発・学習に対いて不当に
強い萎縮効果が生じる。 以下のような当局の見解や学説上の有力な反対説があることから、総合的に観察して非享受目的が専らという状況であれば「享受」の目的があるとの記載とすべきである。
・「享受」の目的がないことについての従来の考え方は、同条柱書すなわち「その他の当該著作物に表現された思想又は感情」について整理したものであり、各号に掲げられた「情報解析」に関して当然に該当するものではない。実際に、著作権法の一部を改正する法律案内閣法制局御説明資料（平成３０年１月 文化庁長官
官房著作権課）２１頁では、同条１号と柱書の「享受」の目的がないこととの関係について「もっとも、主たる目的が試験のための素材として著作物を用いることにある場合にあっても、試験の手法等によっては、著作物の表現の享受を伴うような場合もあり得る…こうした場合でも、主たる目的は音響機器の開発のための試験であることからすれば、全体としては試験の用に供することが目的であり、その過程で著作物の表現の享受が伴ったとしても上記の権利制限の趣旨を損なうものではなく」享受の目的がないと評価されるとしている。
・同条の柱書の享受目的の併存について（「基本的な考え方」に示された見解をとると）「適用範囲は極めて狭くなりかねない。総合的に観察して非享受目的が専らという状況であれば本条の適用を認めるべきであろう」とする、上記内閣法制局説明資料の記述を支持する見解も存在する（田村喜之ほか「プラクティス知的財産法 II 著作権法」１３２頁）。
227

５．各論点について（１）学習・開発段階
イ 「情報改正の用に供する場合」と享受目的が併存する場合について（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合について
１．素案１６頁冒頭の〇にある一文について、上記２（２）ウの意見として述べたとおり、単に「享受」の目的が併存するか否かでなく、総合的に観察して非享受目的が専らという状況であれば法３０条の４柱書の適用を認めるべきである。
２．脚注１４及び脚注１５は、生成 AI 開発事業者やサービス提供者にとり重要な視点であるから、脚注でな
く本文中に記載されるべきである。
３．素案１７頁冒頭の「AI 学習のために…複製等を行う場合」は AI の学習段階の行為ではなく、生成・利用段階の行為である。従って（１）学習・開発段階の項に記載するのは適切でなく、（２）生成・利用段階に移記すべきである。
４．素案１７頁に「文書の形で回答を生成するもの」の例が２件挙げられているが、生成 AI を用いて回答を出力する場合であっても、著作物の創作的表現の全部又は一部を用いるとは限らないから、「文章の形で回答を生成するもの」の直前に「著作物の創作的表現の全部又は一部を用いた」を追記すべきである。
５．表現に至らないアイデア（作風・画風）は著作物に該当せず著作権法の保護対象に含まれないことを、大前提として素案１７頁最終段落の「この点に関して、」に続き明記すべきである。また「この点に関して、」に続く「生成 AI の開発・学習段階においては…」以下の記述は、次の理由で削除すべきである。
・「作風」が保護対象でないにもかかわらず「作風」の共通性を享受目的や著作権侵害の理由の１つに掲げており、あたかも「作風」が保護されるかのような誤解を生じかねない。
・伝統的に作風や画風と呼ばれているものと、「作品群に共通する」創作的表現と何が異なるのか不明である。
・脚注１２にあるとおり、表現された思想又は感情の享受目的の有無が問題となるのは、法３０条の４による権利制限の対象となる当該著作物、具体的には AI 学習のため複製等される学習用データに存在する特定の作品についてである。すなわち、享受の対象は個々の著作物である特定の作品の創作的表現であり、「作品群に共通する」創作的表現ではない。
・素案１７頁の「近時は…」以降で示されるクリエイターの懸念に対応するには「学習データの著作物の創作的表現（表現上の本質的特徴）を直接感得できる生成物を出力することが目的であると評価される場合は、享受目的が併存する」という冒頭の記載で必要かつ十分である。
仮に「この点に関して…」から始まる段落を削除しないのであれば、せめて以下のとおり修正すべきである。
「この点に関して、上記２（ア）に記載のとおり、誰が表現しても同じようなものとなるありふれた表現、表
現に至らないアイデア（作風・画風）は、著作物に該当せず、著作権法の保護対象に含まれない。他方で、『学228

習データに含まれる著作物の創作的表現をそのまま出力させる意図までは有していないが、少量の学習データを用いて、学習データに含まれる著作物の創作的表現の影響を強く受けた生成物が出力されるような追加的な学習を行うため、著作物の複製等を行う場合』においても、具体的事案に応じて、表現に至らない
アイデア（作風・画風）の模倣にとどまらず学習データの著作物の創作的表現（表現上の本質的特徴）を直接感得できる生成物を出力することが目的であると評価される場合は、享受目的が併存すると考えられる。これに対し、学習データの著作物の創作的表現（表現上の本質的特徴）を直接感得できる生成物を出力することが目的であるとは評価されない場合は、享受目的が併存しないと考えられる。」
６．素案１８頁にある「他方で…考えられる。」の一文が一般論として周知されると、AI の開発・学習に対して不当に強い委縮効果が生じることが懸念される。生成物が著作権を侵害した場合には、生成物による著作権侵害に対する措置を講ずることができ、それで必要かつ十分な救済である。よって、この一文は削除すべきである。仮に削除しない場合であっても、当該記載は、「学習データに含まれる著作物の創作的表現をそのまま出力させる意図までは有していないが、少量の学習データを用いて、学習データに含まれる著作物の創作的表現の影響を強く受けた生成物が出力されるような追加的な学習を行うため、著作物の複製等を行う場合」のクリエイターの懸念に対応したものである。
また、それ以外の場合（例 大量かつ多様なデータを用いた汎用モデルの学習、通常の追加学習）にまで適用されると、ＡＩの開発・学習に対する不当かつ強い萎縮効果が生じることから、生成・利用時の事情が開発・学習段階に遡って考慮されるほどの場合であることを明確化するための文言が必要である。従って、素案１８頁冒頭の〇は以下のとおり修正すべきである。
「生成・利用段階において、AI が学習した著作物と創作的表現が共通した生成物が生成される事例があったとしても、通常、このような事実のみをもって、開発・学習段階における享受目的の存在を推認することはできず、法第 30 条の４が適用される。他方で、学習データに含まれる著作物の創作的表現をそのまま出力させる意図までは有していないが、少量の学習データを用いて、学習データに含まれる著作物の創作的表
現の影響を強く受けた生成物が出力されるような追加的な学習を行うため、著作物の複製等を行う場合」に
おいては、生成・利用段階において、学習された著作物と創作的表現が共通した生成物の生成が著しく頻発
するといった事情は、当該生成・利用段階における著しい頻発が、（生成・利用段階ではなく）開発・学習段階においても特定の著作物の創作的表現の享受を目的としたものであることを推認させる程度に著しい頻発である場合には、開発・学習段階における享受目的の存在を推認する上での一要素となり得ると考えられる。」（１）学習・開発段階
ウ 検索拡張生成（RAG）等について
１．脚注１６は、学習・開発段階の行為というより、生成・利用段階の行為であるから、５（２）に移記すべきである。また、回答の生成に際して既存の著作物の創作的表現を出力することを目的としないものである場
合、対象データとなる著作物の創作的表現を享受しない目的であることが明らかである点において、生成AI 開発事業者やサービス提供者にとり重要な視点であるから、脚注でなく本文中に記載されるべきである。

229

２．素案１８頁の２つ目の〇にある「RAG 等による回答の生成に際して既存の著作物を利用すること」もまた、学習・開発段階の行為というより、生成・利用段階の行為であるから、５（２）に移記すべきである。
エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて
素案２０頁の３つ目の〇にある「著作権法が…考えられる。」の一文は支持するが、その後に続く「他方で…とする意見が一定数みられた。」は、その根拠が不明であるため少数意見としても記載すべきではなく、当該記載を削除すべきである。表現に至らないアイデア（作風・画風）は、著作権法の保護対象に含まれないのであるから、「著作権法が保護する利益でないアイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることにより、特定のクリエイターの市場が経済的に圧迫される事態」があった場合、あくまで著作権法上保護される創作的表現が共通する場合のみ法３０条の４但書の「著作権者の利益」に該当すると解釈すべきである。
また「大量に生成される」というサービスの利用態様により学習・開発が違法になり得るとすると、学習・開発段階における法的安定性を害し、ＡＩの開発・学習に対いて不当に強い萎縮効果が生じる。
（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について
１．素案２１頁末尾の〇にある「当該データベースの著作物の創作的表現が認められる一定の情報のまとまり」の範囲が不明である。当該データベースに情報の選択及び体系的な構成のいずれも創作性が認められない場合も存在し、またデータベース中のどのような範囲や量の情報のまとまりであれば、その情報の選択又は体系的構成に創作性を見出せるか不明である。従って単に「当該データベースの著作物の創作的表現を複製等する行為」とすべきである。
２．素案２１頁末尾の〇について、脚注２２にあるとおり、API により提供されているのが「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」に該当するか否か、及び法第 30 条の４
ただし書に該当するか否かについては個別の事例に応じた検討が必要となる。従って本文に以下の２点を明記すべきである。
・「著作権法上、データベースのうち、その情報の選択又は体系的な構成によって創作性を有するものを、著作物として保護している。」
・「インターネット上でファイルのダウンロードを可能とすることや、データの取得を可能とする API(Application Programming Interface）のオンラインでデータが提供されているものであっても、情報の選択又は体系的な構成によって創作性を有しない場合には「データベースの著作物」に該当せず、（ウ）の記載の対象ではない。」
３．脚注２２について、個別の事例に応じた検討が必要であれば、その旨を結論として 「具体例としては、学術論文の出版社が論文データについてテキスト・データマイニング用ライセンス及び API を提供している事例や、新聞社が記事データについて同様のライセンス及び API を提供している事例等があるが、API により提供されているのが『大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物』に該当するか否か、及び、本ただし書に該当するか否かについては個別の事例に応じた検討が必要となる。」 と修正すべきである。
230

データベースは「悉皆性が高いデータベースは情報の選択には創作性がないものが多く、体系的構成を模倣しない限り素材の全部を利用しても侵害とはならない…また体系的構成も事実上の標準化あるいは相互運用性等の要請から一つの標準的な技術に収斂する傾向にあることから、著作権法で保護できる体系的構
成の範囲は狭いとする説もあり、そのようなデータベースも多いであろう。」（中山信弘「著作権法（第４版）」
176 頁）といった問題を有しており、API が有償で提供されていることをもってデータベースの著作物性が肯定されるわけでない。従って「個別の事例に応じた検討」が必要であることを結論とすべきである。
エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）
脚注２４について、あるクローラによる学習ブロックする措置を講じ、他のクローラによる学習をブロックする措置を講じていない場合、このような事実は、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることを推認させる一要素となると考えるべきではない。クローラを制限しないこと（全てのクローラを指定すること）が技術的に可能であり、他のクローラによる学習を拒絶していない
ことから、拒絶されていないクローラによる学習され得ることは著作権者が合理的に予測できることであり、データベースの販売市場との競合を生じさせないために講じている措置であるとは言えないからである。
また、仮にこのような場合も法 30 条の 4 が適用されない可能性があるとすると、特定のクローラが回避できない Web 上のコンテンツの学習が著作権侵害になり得る可能性があり、Web 上のコンテンツを利用した AI の開発・学習に対して、不当に強い萎縮効果が生じる。
カ AI 学習に際して著作権侵害が生じた際に、権利者による差止請求等が認められ得る範囲について（イ）学習済みモデルの廃棄請求について
素案２６頁末尾の〇にある「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」がどのような場合を指すか不明確であり、AI の開発・学習に対して、不当に強い萎縮効果が生じる記載であるから、本項目は削除すべきである。
また、適法に利用ができる学習済モデルの廃棄請求まで認めると誤解されかねない記載であることから、
仮に本項目を残す場合、以下のとおり修正すべきである。
・「追加的な学習のうち、意図的に、学習データに含まれる著作物の創作的表現をそのまま出力させることを目的としたものを行うため、著作物の複製等を行う場合」にのみあてはまる記載であることを明記する。
・「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」の判断において、脚注１５にある「学習された著作物と創作的表現が共通した生成物の生成が頻発したとしても、これが、生成 AI の利用者が既存の著作物の類似物の生成を意図して生成 AI に入力・指示を与えたこと等に起因するものである場合」には、廃棄請求は認められないことを明記する。この場合、類似性のある生成物が生成される理由は、学習済
モデル自体の問題ではなく、ユーザーの利用方法の問題であるから、差止請求の名宛人はユーザーである。
学習済みモデルは第三者である開発事業者・サービス提供者の所有物であるため、ユーザーに対する差止請求において強制執行の対象とはならず、従って廃棄請求もできない（中山信弘「著作権法（第４版）」753 頁
参照）。
231

（２）生成・利用段階
カ 差止請求として取り得る措置について
脚注３８にあるとおり、訴訟実務上、差止請求の対象の特定や、予防に必要なものとして求める措置の特定といった、請求の具体的な特定方法について課題がある。
仮に特定の問題をクリアできたとして、差止請求の民事執行は間接強制によることになるところ、特定のプロンプト入力について生成をしない措置や、当該生成 AI の学習に用いられた著作物の類似物を生成しない措置が、執行債務者によって本当に実行されたかを執行裁判所が確認できるか、現実には困難が予想される。
たとえば執行債務者が判決にあるとおりの措置を実行した（と言い張っている）にもかかわらず事態が改善されない場合、Ａ．差止の対象の特定や、予防措置の特定の範囲が狭すぎた
Ｂ．執行債務者が、特定された内容の一部の実行を失念していたのいずれかの原因が考えられる。
Ａが原因であれば単に権利者側の落ち度であると言えるが、Ｂの有無を執行裁判所が適切に判断できるか不明であるため、執行可能性には困難が予想される。

232

● 弁護士ドットコム株式会社
【意見１】
箇所：
〔５．各論点について（１）学習・開発段階【 「非享受目的」に該当する場合について】
イ 「情報解析の用に供する場合」と享受目的が併存する場合について（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合について〕「○ 生成 AI に関して、享受目的が併存すると評価される場合について、具体的には以下のような場合が想定される。〔…〕（例）以下のような検索拡張生成（RAG）のうち、生成に際して著作物の創作的表現の全部又は一部を出力させることを目的としたもの〔...〕インターネット検索エンジンであって、単語や文章の形で入力された検索条件をもとにインターネット上の情報を検索し、その結果をもとに文章の形で回答を生成するもの
企業・団体等が、単語や文章の形で入力された検索条件をもとに企業・団体等の内部で蓄積されたデータを検索できるシステムを構築し、当該システムが、検索の結果をもとに文章の形で回答を生成するもの」〔（素案）p.16-17〕
意見：
生成 AI に関する技術としては、技術の進展とともに様々な手法が出てくることが予想されるところ、上記箇所及び他の箇所において RAG という手法をことさら例示して評価することは、RAG の場合には一律に違法のリスクがあるという無用の誤解を生みかねない。手法に関わらず、著作物がどのように出力されるか等に着目し法第 30 条の 4 の適用となるかを判断すべきであり、RAG を特別視するかのような記載は不適切である。
【意見２】
箇所：〔５．各論点について（１）学習・開発段階【 「非享受目的」に該当する場合について】
ウ 検索拡張生成（RAG）等について〕「○ 〔…〕既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータが著作物を含まないものであれば著作権法上の問題は生じないが、他方、既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに著作物が含まれる場
合、著作物の内容をベクトルに変換したデータベースの作成等に伴う著作物の複製等が、生成に際して、当該複製等に用いられた著作物の創作的表現の全部又は一部を出力することを目的としたものである場合には、当該複製等は、非享受目的の利用行為とはいえず、法第 30 条の４は適用されないと考えられる。」〔（素案）p.18〕
意見：233

一企業内の部門間で集積された業務上の FAQ やノウハウをテキスト形式でデータベースに蓄積し、そのデータベースから Chat BOT 形式で自然言語により適宜必要な情報を引き出し、回答を生成しユーザーに表示するサービスを想定した場合、そのデータベースには場合により新聞・Web 記事・書籍等の著作物の一部引用等が含まれることが想定される。このようなケースであっても、これは「当該複製等に用いられた著作
物の創作的表現の全部又は一部を出力することを目的」として「著作物の内容をベクトルに変換したデータ
ベースの作成等に伴う著作物の複製等」を行うものとなり得る。司法判断のない現状で、行政の見解として、
こうしたサービスは一律に法 30 条の 4 は適用されず違法であると断定すべきでない。
【意見３】
箇所：
〔５．各論点について（１）学習・開発段階【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について〕「○ 〔…〕例えば、インターネット上のウェブサイトで、ユーザーの閲覧に供するため記事等が提供されているのに加え、データベースの著作物から容易に情報解析に活用できる形で整理されたデータを取得できる
API が有償で提供されている場合において、当該 API を有償で利用することなく、当該ウェブサイトに閲
覧用に掲載された記事等のデータから、当該データベースの著作物の創作的表現が認められる一定の情報のまとまりを情報解析目的で複製する行為は、本ただし書に該当し、同条による権利制限の対象とはならない場合があり得ると考えられる。」〔（素案）p.21〕
意見：単なる記事の集積データを保有している者が、（ユーザーが日付等適宜必要範囲を指定して DL できるよ
うな態様で）API で有償販売しているに過ぎないものであれば、当該販売データはそもそもデータベースの著作物の要件を満たさない単なるデータなのであって、ただし書きによる権利保護規定も適用されないはずである。それにもかかわらずこのような例示を行うことにより、単なる記事の集積データ保有者らが、AI開発者による記事データのクローリング行為に対し、本ただし書きに該当し違法であると主張することが大いに想定されるため、行政の見解として積極的に発信する例示としては不適切である。

234

● Meta Platforms, Inc.
「はじめに」について、株式会社 Meta Platforms, Inc.（以下「Meta」といいます。）は、AI と著作権に関する文化庁の「素案」について意見を述べる機会を得たことを歓迎いたします。
一般論として、弊社は現状の法的枠組みは充分なものであり、さらなる法整備は不要と考えます。
「２．検討の前提として （１）従来の著作権法の考え方との整合性について 」について、
AI は経済や社会をポジティブに変える可能性を秘めており、日本はこの分野における共通理解の促進やルールの確立においてリーダーシップを発揮していると承知しています。生成 AI が日本にもたらす潜在的な経済的・社会的利益ははかり知れません。 ある調査によると、生成 AI は日本における生産能力をおよそ150 兆円（1.1 兆米ドル）、2022 年時点の GDP の 4 分の 1 に相当する規模に引き上げる可能性があると推定されています。
https://accesspartnership.com/the-economic-impact-of-generative-ai-thefuture-of-work-in-japan/
著作権法を AI 技術と整合させるにあたり、Meta は、著作権者の正当な利益とニーズと、AI 開発者と利用者の正当な利益とニーズとの間の適切なバランスを見出すことを目標とすべきであると考えています。イ
ノベーションと新しいテクノロジーを採り入れていくために最適な環境を創り出していくことは、まさに著作権法の基本原則の中核をなすものであり、この原則が今回の検討に反映されるべきだと Meta は考えています。 したがって、AI 技術がもたらすポジティブな影響を明確かつ詳細に認識することが、検討を深めていくに当たって重要であると考えます。
生成 AI は大きな機会をもたらし、様々な分野のクリエイターにとって強力なツールとなり得ます。AI がクリエイターを助けることができるいくつかの方法を以下をお示しします
インスピレーション： AI は、記事、ブログ、あるいはクリエイティブな著述物のための文言でさえ、生成することができます。そして、インスピレーションを与えたり、下書きを提供したりして、クリエイターの制作を支援します。
アイデアの創出： トレンドやユーザーの嗜好など、関連するデータを分析し、クリエイティブな発想を喚起す
るインサイトを提供します。
創作： AI は、特定のインプットやスタイルに基づいてメロディー、ハーモニー、リズムを生成することで、ミュージシャンの作曲を支援することができます。
世界との窓口の提供： AI を活用した言語翻訳により、異なる言語を話す人々がコンテンツにアクセスできるようになり、クリエイターがより多くの人々にリーチできるようになります。
私たちはすでに、クリエイターがこれらのツールを創造的で興味深く、有益な方法で使用している具体的な例を目の当たりにしています：
Latimer は、起業家の○○が発起し、リードする LLM で、Llama 2 や他の AI モデルをベースとし、歴史的に過小評価されてきたコミュニティからの書籍、オーラルヒストリー、その他の資料を加え、よりインクル
ーシブな生成 AI ツールを目指しています。
建築デザイナーの○○は、生成 AI を先見性のあるデザインに統合しています。一例として、彼はイタリア
235

の高級家具ブランド Mavimatt が販売する Chromasis アームチェアのデザインに AI を使用しました。
HiiiWAV は、黒人アーティスト起業家に焦点を当てたクリエイター・インキュベーターで、アーティストにAI ツールの作り方や使い方を教えています。
Straightlabs は、デジタル教育プラットフォームと仮想インタラクティブ学習環境の開発を専門としています。Meta の AI 技術を活用し、3D アバターがパーソナライズされたメンタリングや特定のテーマに関す
る問い合わせに的確に回答をできるようにすることで、学習体験全体を向上させ、学習者のユニークなニーズに応えています。
加えて、日本においても、東京大学発の AI スタートアップ ELYZA 社が、Llama 2 に日本語の追加学習を行い開発した日本語 LLM をいち早く公開した他、様々な研究機関や企業が Llama 2 ベースのモデルを公開しており、開発者コミュニティの輪は拡大し続けています。
「３．生成 AI の技術的な背景について（１）生成 AI について」について、
生成 AI のトレーニングは、世の中に関する事実を学習するための統計的な工程であることを理解する必要があります。
生成 AI モデルのトレーニングの目的は、既存のデータセットからパターンと関係を導き出すことです。 生
成 AI モデルは、データセットからパターンと関係を導き出すことによって訓練されます。 Meta の AI モデルの 1 つである Llama 2 のような大規模言語モデル（「LLM」）では、異なる単語間の関係を反映する統計的情報や、発話パターンや言語を支配する文法規則を導き出すことができるテキストで構成されたデータによってモデルを訓練します。
そのためには、データの量と多様性が非常に重要です。 多量のデータにアクセスできなければ、複雑で微妙なルールや意味、言語の矛盾を導き出すのに必要な情報が不足してしまいます。 また、多様性に富んだデータにアクセスできなければ、様々な文脈で使用される現代人の日常会話のパターンを適切に識別するための情報が不足してしまいます。 重要なことは、モデルは幅広い異なるデータポイントの統計的パターンを特定する必要があるため、価値を提供するのはデータセット全体の分析であり、個々のデータではありません。
LLM の学習データに特定のテキストブロックが含まれていてもいなくても、ほとんど違いはありません。 同時に、モデル学習の要点は、単にテキストの断片を再現することではなく、むしろテキストの多くの例に認められる統計的パターンを観察し、識別することです。
Llama 2 のような LLM がどのように情報を保存し、整理しているかを理解することは有益です。 これは、学習データから大まかなパターンを導き出し、そのパターンをコンピュータが数学的演算で処理できるような数値で記録する方法です。 ここで重要なのは、これらの技法はデータから表現としての内容を抽出する
ことではなく、大規模なデータセットから構文、構造、言語情報を抽出することに重点を置いているということです。 単語の埋め込みやベクトル化は、個々の単語の意味的な意味を捉えて記録する処理です。この工程
では、テキストのブロックをトークンと呼ばれる断片に分解します。 このプロセスは、機械が使用し理解できる単語の辞書を作成するように設計されています。 そのために、単語は数値表記を用いて互いの関連性を定義します。 十分な学習データがあれば、AI ツールは、英語のすべての単語を多次元空間に正確にプロットするように訓練することができます（この空間内の単語の位置は、ベクトルと呼ばれる一連の数値によって定義されます）。 これにより、AI ツールは数値と近接性によって単語の意味を理解することができます。

236

学習データの量と多様性がモデルのアウトプットの質に影響する理由を示す例を示します：
モデルが限られたデータ（例えば、「Susan's aunt planted a flower in the garden（スーザンの叔
母が庭に花を植えた）」という 1 つの文）にしかアクセスできない場合には、これらの単語が文中で一緒に出現するということはわかります。 しかし、"planted"、"flower"、"garden "という単語が、"aunt "や"Susan "という単語よりもはるかに密接な意味的関係を持っていることはわかりません。 これらの単語の異なる組み合わせを含む他の多くの文を見て初めて、モデルは "plant "と "garden "という単語が"garden "と "Susan "という単語よりも密接な関係にあることを学習するのに十分な情報を得ることができるのです。同様に、Llama 2 のような LLM は、1 つの単語が持ちうる多くの意味を識別するために、多様な学習データセットを必要とします。マニュアル、ビジネスにおける仕様書、特許出願書だけで構成された学習データセットでは、ある文脈で使用される単語の意味的近接性は判別できても、別の文脈で使用される単語の近接性や意味についてはモデルが「無知」のままになってしまう可能性があります。
このプロセスでは、AI モデルはデータそのものを「保存」したり、コピーを格納したりすることはありません。むしろ、抽象的な意味の表現（例えば、ベクトル）を徐々に調整するプロセスを導くためにデータを使用します。確かに、"Susan planted a flower in the garden"（スーザンは庭に花を植えた）という文がト
レーニングデータに含まれることで、その 7 つの単語を表すベクトルの数値の最終的な値にはわずかな影響があるかもしれません。しかし、ベクトルの数値は むしろ、これらの単語を含む何十億もの他の文の影響を反映しているのです。このことは二つの点で極めて重要なことを意味しています。すなわち、(a)一つのコンテンツがモデルのベクトルに特別な影響を与えることはありません、(b)ある特定のデータにより、モデルが単語の意味や相互関係をより深く理解するようになるかもしれま
せんが、モデルはトレーニングデータをコピーするのではなく、トレーニングセット全体に基づいて学習したベ
クトルを反映します。
Meta は、米国著作権局への提出書類の中で、生成 AI ツールの一般的なトレーニング方法について詳し
く説明しています。下記 URL の資料を御参考頂けると幸いです。
https://www.regulations.gov/comment/COLC-2023-0006-9027
https://www.regulations.gov/comment/COLC-2023-0006-10332
著作権で保護された作品は、限定的とはいえ、このような重要な目的のために、AI の訓練プロセスで使用されることがあるかもしれません。 しかし、著作権法が保護することを意図した伝統的な権利を侵害する
ような方法で使用・複製されることはありません。 上述の「学習」プロセスを可能にするために、各トレーニン
グデータから抽出される情報はごくわずかです。Llama 2 のような LLM システムは、トレーニング教材を「記憶」するようには設計されていません。むしろ、学習と改善のためだけに教材を見直すように設計されています。また、Llama 2 のようなモデルの AI 学習プロセスは、従来の著作権侵害の概念に該当するような、学習工程で使用されたオリジナルの作品を複製したり、またはそれと商業的に競合するような作品を作成するようには設計されていません。
「５．各論点について （１）学習・開発段階 【 「非享受目的」に該当する場合について】」について、
上記の通り、AI の学習工程は、学習データからそのような情報を抽出することのみで構成されている限り、著作権法には違反しません。

237

「５．各論点について （１）学習・開発段階【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】エ（ア）」について、「不当に」の解釈をより明確にする必要があります。上述したとおり、第 30 条の 4 の立法の精神に照らせば、「不当に」という言葉を解釈する際には、著作権者の利益を考慮するだけでなく、著作権者の害された利
益と生み出される公共の利益とのバランスを取ることが必要です。
第 30 条の 4 に基づくこの現行の権利制限規定は、日本における AI の発展と成長にとって重要であり、また、日本が、米国、シンガポールのような、AI のトレーニング目的でのデータ利用に資するテキスト・デー
タ・マイニングに友好的な著作権法を有する国々と国際的に競争するための手段を与えるものです。
現行の権利制限規定は、AI 開発を進める上で正しい枠組みであると考えます。なぜなら、モデルのトレー
ニングには、大規模なデータセットを使用する必要があります。また、AI モデルをトレーニングする側にとってすれば、ある特定のデータに第 30 条の 4 が適用されるかどうかを事前に明確に知ることは不可能です。
さらに、トレーニングにおけるどのような単一のコンテンツも、それ自体としてベクトルの値に対して、独立したインパクトを生み出すわけではありません。モデルは、全体のデータセットにおいて異なるパラメータの統計的重要性を決定するため、すべてがコンテキストに依存するというわけです。言い換えれば、AI モデル
は、人間が読んだり経験したり聞いたりすることで概念やパターンを認識するように、膨大な量のデータにトレーニングされるのです。
第 30 条の 4 の権利制限規定を後退的に見直すことは、この分野のイノベーションを抑制することになります。従って、これらの技術に関連した誤解に繋がるような議論は避けることが重要です。
「５．各論点について （１）学習・開発段階 【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】エ（エ）」について、
AI モデルは、インターネット上で公開されている何十億もの情報をもとに学習されます。
コンテンツの一部から事実やデータポイントを特定することは、いかなる著作権上の問題を惹起するもの
ではありません。著作権法改正の立法者は、日本の研究者や企業にとっても潜在的な可能性があることを認識し、商用目的も含め、テキストマイニングとデータマイニングに係る権利制限規定である第 30 条の４を導入したものと理解しています。
なお、文化庁が示している「デジタル化・ネットワーク化の進展に対応した柔軟な権利制限規定に関する基本的な考え方について」では、「産業界等から，イノベーション創出のため，新技術を活用した新たな著作物の利用にも柔軟に対応できる権利制限規定の整備が求められてきたため，規定の抽象度を高めた『柔軟な権利制限規定』を整備することとした」とされていまする。
この第 30 条の４の規定は、日本における AI の発展と成長の鍵であり、米国、シンガポールなどの国々と国際的に競争するための適切な戦略を生み出すものです。
「（２）生成・利用段階 【著作権侵害の有無の考え方について】 イ 著作権侵害の有無の考え方について（ア）類似性の考え方について」について、現行の著作権法は、生成 AI に関連して発生する知的財産侵害に対しても対応することが十分可能です。
従って弊社は、生成 AI に関連した文脈における類似性の問題について特にガイドライン等を儲ける必要は238

ないと考えます。
「５．各論点について（２）生成・利用段階 【侵害行為の責任主体について】キ 侵害行為の責任主体について」について、AI 開発者、提供者、及び利用者からなる生成 AI 産業の垂直的構造に鑑みれば、オープンソース、または
オープンアクセスの AI システムの開発者は、下流の行為者による悪意ある行為の責任を問われるべきではありません。なぜなら AI 開発者には、そのような行為者が、開発者が開発した AI をどのように使用するか、コントロールすることができないからです。これまで詳述した通り、生成 AI モデルは、学習に用いられた著作物の複製または類似したコピーを生成するようには設計されていません。
従って、悪意ある行為の責任を下流の行為者でなく AI 開発者に負わせると言うことは、オープンなイノベーションを阻害するという結果以外の何物をもたらすものでもありません。
「５．各論点について（４） その他の論点について」について、
すでにトレーニングが済んだモデルからトレーニングに使用されたデータを削除することは、極めて困難です。また、「将来的な技術の動向」とは一体何を指しているのかについて、明確にされることを望みます。
上述の通り、AI モデルが抽出するのは、著作権法上の保護の対象ではない事実やパターンであるため、同法上、補償金制度が必要とはいえないと言う文化庁のご理解に弊社は賛同いたします。

239

● Microsoft Corporation
マイクロソフトは、「AI と著作権に関する考え方について（素案）」に関するパブリックコメントに対して、文化庁にコメントを提供する機会が設けられたことを歓迎します。我々は、人工知能(AI)と人間の創造的活動の交差点をめぐる問題に取り組み、これらの問題に対処するためのガイドラインを提案する貴庁の真摯な努力を称賛します。これらは、テクノロジーやクリエイティブ産業にとどまらず、AI の利用を希望するすべての業界、組織、政府に影響を及ぼす重要な問題です。
マイクロソフトは、AI が人々の生活を絶えず向上させる可能性を秘めていると考えています。AI が人間の知識や理解を深めることは、医学、科学、産業の向上につながります。組織や個人は、AI を利用して、イノベーション、創造、重要な洞察の獲得、重要な社会的課題への対処を行います。AI は、職場、学校、家庭です
べての人の生産性を高めるツールを強化します。マイクロソフトは、AI の将来性と、人類の状況を改善する
能力に自信を持っています。
しかし、アーティスト、作家、ミュージシャンその他のクリエイターの中には、AI、特に大規模な「生成」AIが、彼女ら・彼らの作品や経済的機会に与える影響について疑問や懸念を抱いている人がいることを認識しています。これらの懸念は、印刷機、カメラ、コピー機、ビデオデッキ、インターネットなど、過去の革新的な技
術で表明された懸念を反映しています。テクノロジーが進歩している今、こうした懸念は理解できるものですが、他のプロのアーティストからは、生成 AI によって芸術がより身近なものになり、まったく新しい芸術
媒体を開拓できるようになったという声も聞かれます。
AI に関するこれらのガイドラインを策定する際には、AI イノベーションの実現と正当な知的財産権の保護の両方が重要です。以下の マイクロソフト のコメントは、イノベーションを促進し、知的財産権を尊重し、広範でバランスの取れた視点を提供するというマイクロソフト の長年の取り組みに基づいています。
2.(1)ア 著作権法で保護される著作物の範囲
著作権保護の対象外となる項目のリストが網羅的なものを意図したものではないことは理解しています
が、表現に至らない作風（スタイル）は保護の対象ではないことを明記すべきです。
脚注 1:日本の著作権法の法解釈において、表現に至らないアイデアとして保護されないものの例として
は、作風・画風などがある。この点は多くの権威ある文献においても明確に記載されていると理解しています。
3(1)イ 生成 AI の開発の概略
本項目では、生成 AI を含む AI を学習させる場合、「その目的に応じて」、言語や画像などのデータを学習に利用する必要があることを述べています。これは、上記のように、AI モデルがさまざまな目的で使用される可能性があり、多くの場合、汎用 AI モデルと呼ばれることを見落としています。モデルはさまざまなタ
イプのデータで学習される場合があり、そのようなモデルはマルチモーダルモデルと呼ばれることもあります。

240

3(1)ウ 生成 AI が生成物を生成する機序の概略
本項目では、アウトプットの生成は「通常、学習データの切り貼りではないとされる。」と述べています。「通常」は、この文から削除する必要があります。モデルでは、学習 データのカット アンド ペーストは行われません。学習 データはモデルに保存されず、アウトプットに貼り付けることはできません。ごく稀に、モデルが学
習 データの要素に似たアウトプットを生成する場合でも、これはカット アンド ペーストの結果ではありません。これは、格納されているパラメーターと、ユーザーから関数への入力の結果です。
3(3) AI 開発事業者・AI サービス提供者による技術的な措置について
本項目に記載された措置１から３までは、著作権侵害行為に関連しません。例えば、アーティストのスタイルのアウトプットを生成するためにアーティスト名を指定するプロンプトは、著作権侵害にはなりません。著作
物の学習は、法 30 条の 4 の規定による権利制限を受けるため、著作権侵害行為にはなりません。したがって、冒頭の説明を次のように修正することを提案します。
「すでにサービスが提供されている生成 AI においては、アーティストから、作品の利用について著作権による保護を超えたコントロールを求める声があり、AI 開発事業者や AI サービス提供者の中には、このような声に対応するために、権利者がよりコントロールを持つための技術的な措置を導入している事業者もいる。」
また、本項に記載されていないが、実際には著作権侵害のリスクを軽減する 1 つの手段として、特定の著作物のコピーを要求するプロンプトの指示に応じたアウトプットの生成を技術的に制限しようとする措置があり、追記されるべきです。例えば、「ハリー・ポッターと賢者の石の最初の章を生成する」というプロンプトへの応答をブロックする措置です。
3(1)イ 生成 AI の開発の概略
本項目では、生成 AI を含む AI を学習させる場合、「その目的に応じて」、言語や画像などのデータを学習に利用する必要があることを述べています。これは、上記のように、AI モデルがさまざまな目的で使用される可能性があり、多くの場合、汎用 AI モデルと呼ばれることを見落としています。モデルはさまざまなタ
イプのデータで学習される場合があり、そのようなモデルはマルチモーダルモデルと呼ばれることもあります。
3(1)ウ 生成 AI が生成物を生成する機序の概略
本項目では、アウトプットの生成は「通常、学習データの切り貼りではないとされる。」と述べています。「通常」は、この文から削除する必要があります。モデルでは、学習 データのカット アンド ペーストは行われません。学習データはモデルに保存されず、アウトプットに貼り付けることはできません。ごく稀に、モデルが学習
データの要素に似たアウトプットを生成する場合でも、これはカット アンド ペーストの結果ではありません。
これは、格納されているパラメーターと、ユーザーから関数への入力の結果です。
3(3) AI 開発事業者・AI サービス提供者による技術的な措置について
本項目に記載された措置１から３までは、著作権侵害行為に関連しません。例えば、アーティストのスタイルのアウトプットを生成するためにアーティスト名を指定するプロンプトは、著作権侵害にはなりません。著作
241

物の学習は、法 30 条の 4 の規定による権利制限を受けるため、著作権侵害行為にはなりません。したがって、冒頭の説明を次のように修正することを提案します。
「すでにサービスが提供されている生成 AI においては、アーティストから、作品の利用について著作権による保護を超えたコントロールを求める声があり、AI 開発事業者や AI サービス提供者の中には、このような声に対応するために、権利者がよりコントロールを持つための技術的な措置を導入している事業者もいる。」
また、本項に記載されていないが、実際には著作権侵害のリスクを軽減する 1 つの手段として、特定の著作物のコピーを要求するプロンプトの指示に応じたアウトプットの生成を技術的に制限しようとする措置があり、追記されるべきです。例えば、「ハリー・ポッターと賢者の石の最初の章を生成する」というプロンプトへの応答をブロックする措置です。
5.(1) 学習・開発段階
5.(1) イ（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合について
学習データに含まれる著作物の創作的表現がアウトプットで生成される場合、そのアウトプットを生成する
行為が著作権を侵害します。モデルの開発を可能にした情報解析の行為を追加で関連させる必要はありません。これは、アウトプットの生成に関して著作権を主張できる権利者に追加の利益を提供しないだけではなく、イノベーションを萎縮させ、学習の適法性に関するさらなる疑問を生じさせてしまいます。過学習は、
誤った学習の意図しない結果です。学習データのコピーを作成する目的であれば、そのようなタスクを実行するために AI モデルを開発する必要はありません。
情報解析の過程でデータベースやウェブコンテンツの著作物を複製しても著作権侵害に該当しないのは、
法 30 条の 4 に該当するからです。データのコーパスに対してテキストデータマイニング（TDM）を実行するには、例えばデータが推論で使用される場合、コピーを作成する必要があります。例えば RAG においてモデルのアウトプットが生成時に創作的表現の全部または一部をアウトプットする場合、権利者は、法 47 条の5 など他の制限が適用されない限り、アウトプットで発生した侵害に関して強力な救済を受けることができます。 以前に行われた可能性のある情報解析のプロセスを巻き込む必要はなく、そうすることは、法 30 条の 4 の利益と目的を完全に否定します。
我々は、学習データにおける著作物の創造的表現が直接知覚され得るようなアウトプットが生成される場
合、アウトプットによる著作権侵害を構成し、そのようなアウトプットに関連する利益を保護するための救済策が現在存在することを明確にするよう強く要請致します。特に、そのようなアウトプットの生成は、侵害ア
ウトプットを生成する行為に先行する学習など、情報解析を目的とした複製行為に法 30 条の 4 が適用されなくなる享受目的が併存する証拠とはみなされません。
本項では、生成された著作物として共通の創作的表現を有するアウトプットの生成が、生成・利用の段階において著しく頻発することが、開発・学習段階における享受目的の存在を推認する要素となり得ることを述べています。この部分は、不明確であり、削除されるべきです。生成されたアウトプットが著作権侵害に該当しない場合、例えば、単にアーティストのスタイルを模倣している場合、アウトプットに関しても、開発・学習段
階に関しても、著作権侵害の主張はなされるべきではありません。

242

5.(1) ウ 検索拡張生成（RAG）等について
例えば RAG において生成時に創作的表現の全部または一部をアウトプットする場合、法 47 条の 5 のような他の権利制限が適用されない限り、権利者はアウトプットで発生した侵害に関して確固たる救済を受けることができる、という先ほどの指摘を繰り返します。以前に行われた可能性のある情報解析のプロセスを巻き込む必要はなく、そうすることは、法 30 条の 4 の利益と目的を完全に否定します。
また、検索拡張生成（RAG）を利用したとしても、生成物が必ずしも既存の著作物の創作的表現の全部又は一部を出力するとは限りません。したがって、「既存の著作物の創作的表現の全部又は一部を出力しない
場合には、類似性の要件を満たさないため、47 条の 5 等の権利制限規定の適用がなくとも、著作権侵害はない」ことは明記されるべきです。
5(1) エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について(ウ) 情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について
著作権法は、AI モデルの学習目的のものを含め、データベース内のデータが分析されることを妨げるべきではありません。データベース内のデータを、推論時または学習時に、手動でまたは API を使用して分析するために、権利者から権利のライセンスを受ける必要はないはずです。このような解釈は、まさにこの理由で公開されている重要なデータセットの分析を妨げることになります。しかしながら、AI モデルがデータベ
ースのコピーを出力した場合には、データベースの所有者の権利が侵害される可能性がありますが、この場
合、アウトプットで発生した侵害に関して強力な救済を受けることができることから、 以前に行われた可能性のある情報解析のプロセスを巻き込む必要はありません。私たちは、データベースがどのように利用可能にされたかにかかわらず、いったんアクセスが得られれば、モデルの学習などの目的でデータを分析することは著作権侵害ではないことを明確にすることを強く求めます。「robots.txt」ファイルを利用したアクセスを制限する措置は、ウェブパブリッシャーの意向を示すものですが、著作権法上、AI 開発者が著作物を収集・解析することを妨げるわけではなく、法 30 条の 4 の適用に影響を及ぼすものではありません。 これは、特定の Web クローラーのみがブロックされた場合の競争への影響を考慮する場合に特に重要です。ただし、Microsoft Web クローラーは robots.txt を尊重致します。
カ AI 学習に際して著作権侵害が生じた際に、権利者による差止請求等が認められ得る範囲についてモデルがその後どのように使用されるかに関係なく、モデルが学習されたときに著作権が侵害されることはありません。上記で説明したように、学習は、法 30 条の 4 に規定する著作権を侵害することのない情報解析の一形態です。したがって、学習データから著作物を削除するよう要求する根拠はありません。さらに、モデルには著作権作品のコピーが含まれていないため、モデルの廃棄の根拠はありません。 モデルが著
作物のコピーを生成した場合、侵害しているアウトプットのコピーの廃棄を要求する根拠がある可能性があります。また、AI 開発者は、メタプロンプトやフィルターなどの技術的対策を導入することで、侵害の再発を防ぐための措置を講じることもできます。
5.(2) 生成・利用段階
カ 差止請求として取り得る措置について
開発者は、モデルがある作品の侵害コピーを生成するために使用された場合であっても、学習に使用され243たデータセットから当該作品を破棄することを要求されるべきではありません。汎用ツールを使用する場合と同様に、AI モデルを使用して著作権を侵害するアウトプットを作成される可能性があります。学習データ
は、著作物において保護される要素ではない非表現的な概念やパターンを学習するために使用されます。こ
れらのパターンを使用して、ユーザーの指示でアウトプットを生成できます。AI モデルを使用して侵害しているアウトプットを生成するかどうかは、モデルの使用に依存し、学習 データに含まれる素材の直接的な結果ではありません。
(3) 生成物の著作物性について
人間の作成者（authors）が、カメラやフィルターなどの従来のツールであろうと、コンピューター支援設
計ソフトウェアや生成 AI などの技術的に高度なツールであろうと、創作プロセスで使用するツールの種類に関係なく、作品の著作権による保護を確保できることが重要です。多くの場合、作成者は相当な創造性と判断力を駆使して、AI ツールに目的の結果を生成するように指示します。何十年もの間、作成者は、特に建築デザインや巨大な壁画などの大規模な作品のために、人間と技術の両方のアシスタントを使用して作品を作成してきましたが、それらのアシスタントとツールの使用は、作成者が作品の著作権による保護を受けることを妨げたことはありません。作成者は引き続き創作過程をコントロールし、最終的な創作を決定します。
政策問題として、AI ツールの助けを借りて作成された作品の著作権保護を認めないことは、この新しいテクノロジーの採用を萎縮させるリスクがあります。これらのツールを創作プロセスの一部として使用する
個人は、自分が生成した作品が著作権保護の対象となるという確実性を必要とします。このような保証がな
ければ、AI ツールを使って作られた作品の商業利用可能性が損なわれ、これらのツールを使用するクリエイ
ターの利益に大きな影響を与えます。これらのツールの採用にも影響が及び、ひいてはこれらのツールの開発が妨げられ、最終的には AI 分野における日本の競争上の優位性に悪影響を及ぼす可能性があります。

244

● 有限会社スピーコム
5.(1)【侵害に対する措置】
オ法第 30 条の４が AI 学習全般に適用される現状こそ深刻な著作権侵害に他ならない。大学研究機関などに限定し適用して開発した AI・データベースは一般公開、商用・個人利用を禁じるべきカ(ア)第 30 条の４の適用を大学研究機関などに限定・無許可の学習は差し止め請求・データセットから除去を請求可能にすべき。許可制にすれば AI 開発業者や利用者の訴訟リスク低下(イ) 許可なくデータベースに使用した場合は廃棄請求可能とし権利者以外が承諾なく許可した場合 損害はその者に請求し未然に防ぐ為に法令と罰則を設ける。
【その他論点】
キ 機械学習は性質上、固有名詞を入れなくてもサイン入りイラスト・特定人物・商業作品に酷似したキャ
ラクターなど学習素材に極めて近い状態のものを生成する。故に「必要と認められる限度」は越えてる
ク 著作権上の権利制限規は文化的所産の公正な利用に限るべき。無許可の機械学習は大学の研究機関など極めて限られた範囲でのみ適用し個人・家庭的での使用は除外すべき。享受目的だからこそ著作物の使用や入手・閲覧に対価を払う。それを享受ではないとするのは権利者の権利を一方的に侵害する不公平で文化的所産の公正な利用ではない。
(2)
ア 認識のない著作権侵害の主たる要因は無許可の機械学習。学習素材に近い形で生成しえる AI の性質を考えると無許可学習の AI は容易に意図しない著作権侵害の生成物を作成。許可制かつ生成使用した素材がわかれば著作権侵害のリスク軽減に。
【著作権侵害の有無】
イ (ア)人間の学習は意識的に類似性を回避でき生物である事から再現性にぶれがある。AI にはそれがなく学習元の再現性が高い。人間の創作物とは類似性の質が異なる。
(イ) 同上( (ア)と同じ）
2 立証コスト、できなかった場合のリスクから許可制学習の AI でないと利用価値なし。
3 既存著作物を認識してるか否かは本人しかわからず、極めて難しい問題。残念ながら現状の AI 利用者
は悪質なユーザーが多くたと偽称が懸念される
ウ ハイレベルの AI 利用者は学習素材がなくとも似せた生成物を作成可能であり学習素材がない＝認識なしとは限らない。生成ワードの記録・使用学習素材の履歴保存を義務づけたい。
【侵害に対する措置】
エ 無断学習 AI は認識がなくとも依拠性・類似性の高い生成物が作成される可能性あり。金額的損害が莫大になる可能性高。認識なしでも炎上リスクは避けられずリスクが高い。機械学習を許可制にすべし
オ 「留意が必要」でお茶を濁すのは政府や AI 開発者が AI エンドユーザーに責任を、被害を権利者に丸投げするに等しい
245

カ 学習を許可制にすれば大幅に回避可能。完全削除できるよう開発を急ぐべき【侵害行為の責任主体】キ 侵害行為の責任主体について
3 権利者に無断で学習すべきではない
4 無断で著作物を利用してる時点で侵害行為。事業者の逃げ得となりエンドユーザーと著作権利者が被害を被る【その他の論点】
ク 目的に関わらず権利者にの許可なしに著作物が複製等された場合は法第 30 条の 4 の適用は考えられない
ケ 生成 AI の生成・利用段階においても権利制限規定が適用されない。途中経過の生成物の廃棄義務もなく短時間に大量が作成できる AI の性質から曖昧な処分をされ生成物が世に出て権利者が被害を被るなどのリスクが考えられる。
コ 依拠性の根拠だけでは不十分。現状日本では実写系の AI 児童ポルノを取り締まる法がなく複数人の児童のデータを取り込み依拠性を低くされれば現状対策する術なしだがデータベースの開示で摘発可能(3)
イ 1 指示・入力の分量・内容に関わらず無断学習 AI の生成物は著作権を認めるべきではない
2 生成の試行回数に関わらず無断学習 AI の生成物は著作権を認めるべきではない
3 複数の生成物からの選択があっても無断学習 AI の生成物は著作権を認めるべきではない。
既存の著作物と酷似した生成物に限定的な部分修正をしたものに著作権を認めれば著作権利者の権利を侵害する恐れがある。また例えば人体と背景を描いた絵の瞳と口のみ加筆した場合、瞳と口の加筆部分のみ著作権を認めるか、瞳と口全体か、人体全体かなど詳細既定が必要。曖昧既定では混乱する。
ウ 無断学習 AI 生成物を用いた営業利益を保護すれば元々の権利者の権利が阻害される可能性が高い。
文化的所産の公正な利用とは到底言えず 30 条の 4 を適用すべきではない。機械学習を許可制にすべき。
(4)データベースからの除去が難しい現状、機械学習を許可制にしトラブル回避可能。除去可能な技術開発急務
6.法第 30 条の 4 を恣意的に利用しすぎ。AI 生成物及び加筆修正したものに著作権を付与するのは時期尚早。AI 規制法を立法すべき246

● ユニバーサルミュージック合同会社
・今回の報告書は、現行法令における限界がある中で、AI の進化を踏まえた著作権法の解釈をより明確化するものとして、重要な一歩であると考える。その上で、本素案に記載された但し書におけるデータベースを前提とした解釈は、権利者保護のための最低限の解釈であることを前提に、更に、以下の見解を採用されることとされたい。
・P１５について、当時の法改正の趣旨は「著作物の市場に大きな影響を与えないものについて個々の許諾を不要とする」ものであった。しかし、生成 AI により、権利者の著作物が大量かつ即時に学習・開発に利用され、これを基に学習・開発に利用された著作物と競合するコンテンツが大量に生成・利用され、その結果、著作物の市場に大きな影響を与えている。このような事態は、平成 30 年改正において想定されておらず、
生成 AI が急速に普及し、広く利用されるようになった現在の実態には符合していない。したがって、法第30 条の４の解釈に際しては、生成 AI による著作物の利用が権利者に不測の悪影響を与えない解釈手法が適当である。
・Ｐ１８の生成 AI による著作物利用について、生成・利用段階と学習・開発段階を区別して法第 30 条の4 の該否を検討することは現実的に困難であり、また、生成 AI の学習・開発は、生成・利用という目的のための手段として行われるものであるから、これを区別して解釈することは生成 AI の実態を看過するものであり、少なくとも著作物を機械学習した AI モデルによって競合コンテンツが生成されることが合理的に予想される場合は、生成・利用段階の事情までも一体的に斟酌した上で享受目的の存否を認定することが適当である。また、脚注 1５について、学習された著作物と創作的な表現を共通にする生成物が頻発する場合
は、AI 学習を行った事業者の享受目的の存在を推認させる要素と位置付けるべきである。また、少なくとも、そのような事情が享受目的の存在を推認させる要素とならないことを断言するべきではない。
・Ｐ２０について、生成 AI によって短期間のうちに大量に音楽が生成され、音楽権利者のビジネスに経済的に相当の影響を及ぼしていく状況に照らすと、AI 生成物が学習に用いられた著作物の権利侵害物に当たらない場合であっても、学習に用いられた著作物に係る権利者の利益が不当に害されることとなるときは
法第 30 条の４ただし書に該当し、権利制限の対象外になると整理すべきである。
・Ｐ２２について、著作権者が反対の意思を示していることのみをもって、法第 30 条の４ただし書に該当するとは考えられないとされているが、著作権者が反対の意思を示している場合には少なくとも権利者の利益が不当に害される場合の一考慮要素になりうることは示すべきである。
・P２３の最初の◯「そのため、AI 学習のための・・」の段落について、「複製等を防止する技術的な措置」を講ずる者と、「データベースの著作物」を「将来販売」する予定がある者が同一の者でない場合であっても、当該措置を講ずる者による公表資料等において第三者によるデータベース著作物の販売も保護する意図が示されているような場合その他の事情により、当該技術的な措置が講じられていることによって将来のデータ
ベース著作物の販売が推認されると言える場合は、ただし書に該当することとしていただきたい。
247

・同段落について、複製の方法として「クローラにより」と記載されているが、これはテキストの場合における例示であって、「多数のデータを収集」する手段であれば他の技術でも本段落の場合に該当することとしていただきたい。
・ただし書については、さらに、以下の場合も既存のライセンス市場と衝突しうることについてご検討いただきたい。「（１）AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられており、かつ、（２）楽曲その他の著作物のライセンス市場が構築され、又は構築される予定があることが推認される場合は、（３）
この措置を回避して、当該ウェブサイト内に掲されている多数の楽曲等のデータを収集することにより、当該ウェブサイトから AI 学習のための複製等をする行為」
・Ｐ２３において、ウェブサイトに掲載されている情報が海賊版等の権利侵害物であることを知っている場
合又は知るべきであった相当の理由がある場合は、法第 30 条の 4 ただし書に該当するものとして権利制限の対象外とすべきである。
・Ｐ３３の学習に用いた著作物の開示に関して、AI 生成物 AI 生成物に係る著作権等侵害について権利救済を確実にするためには、AI 開発事業者や AI サービス提供者において、学習に用いた著作物の情報を記録・保存し、所定の手続きの下で関係者に開示する体制の整備を行う必要がある。また、これは海賊版等の権利侵害物を用いた学習・開発を抑止する観点からも必要である

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● LINE ヤフー株式会社【意見内容】
総論
生成 AI をはじめとする AI 技術の急速な進展に伴い、人間が作成したものと区別がつかないコンテンツを生み出す AI ツールや、それらを活用したサービスが次々と生み出されています。こうした状況のなか、今般、「AI と著作権に関する考え方（素案）」が検討され、AI 技術の開発・提供・利用段階における各論点について、著作権法上の一定の考え方を示す試みがなされたことについて歓迎します。そのうえで、今回の素案
は、開発段階における論点に多くの分量を割き、重点的に検討を行ったものと認識しておりますが、今後は提供・利用段階における各論点についてもより検討を深めていただけますと幸いです。
また今後、幅広いステークホルダーとの意見交換等を通じて、イノベーションの促進と権利者保護の両立を図っていただくことを期待します。
５. （１）学習・開発段階（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合について（P16～17）「著作物の内容をベクトルに変換したデータベースを作成する等の、著作物の複製等を行う場合」という記載中の「著作物」は、ウェブ上にあるニュース記事等に代表される、前述の「既存のデータベースや Web 上に掲載されたデータに含まれる著作物」を指し、ファウンデーションモデル構築のための「AI 学習のために用いた学習データに含まれる著作物」ではないという理解でよろしいでしょうか。仮に理解のとおりであれ
ば、明示的にそのように記載いただけますと、より理解しやすい記載ぶりとなるかと存じます。
（ウ）検索拡張生成（RAG）等について（P18）
RAG 等を利用したサービスにおいて、「当該複製等に用いられた著作物の創作的表現の全部又は一部を出力することを目的」とされるのは、著作物の創作的表現が著しく頻発しているような限定的な場合を想定されているのでしょうか。
また、他社が開発した大規模言語モデルと RAG 等を利用したサービスを提供する事業者は、通常、提供を受けている当該大規模言語モデルと RAG 等の仕様の詳細までを開示されることはなく、企業秘密に該当し得ることから開示を求めることも現実的ではないものと考えられます。そのような状況において、当該提供事業者は、「当該複製等に用いられた著作物の創作的表現の全部又は一部を出力することを目的」とするかについて、その判断の要素となるような客観的事実をどのように確認及び判断すればよいのかご教授
ください。
（ウ）検索拡張生成（RAG）等について（P19／軽微利用に係る部分）
他社が開発した大規模言語モデルと RAG 等を利用したサービスを提供する事業者は、通常、提供を受けている当該大規模言語モデルと RAG 等の仕様の詳細までを開示されることはなく、企業秘密に該当し得ることから開示を求めることも現実的ではないものと考えられます。そのような状況において、当該提供事
業者は、生成される回答と既存の著作物の関係性が「軽微利用」の程度にとどまるかどうかを、どのように確認及び判断すればよいのか、具体的な対応策をご教授ください。
249

５. （１）学習・開発段階（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）（P23）・「AI 学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられており、かつ、このような措置が講じられていること等の事実から、当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される場合」との記載がなされております
ところ、技術的措置以外であって、データベースの著作物が将来販売される予定（以下「データベースの著作物の将来販売予定」）が推認されることに寄与する事実の例をご教授ください。（このような措置が講じられていること「等」の具体例）
・データベースの著作物の将来販売予定は、基本的には、権利者側の個別具体的な事情であるため、それを推認させる事実は、AI 開発者又は提供者が AI 学習時に知ることができる事実に限定すべきと考えます。この点、技術的措置の中には、”robots.txt”の記載等、AI 学習時にすでに講じられていたのか、それとも学習後に講じられたのかを、AI 開発者等が確認することが困難なものもあります。よって、当該技術的措置の存在のみをもってただちに、データベースの著作物の将来販売予定が推認されるとすると、AI 開発者
等が、著作権法適合性を確認しながら AI 学習を実施することが困難になるという事態を懸念します。このような懸念点に関する貴庁のご見解をご教授ください。
・脚注（24）について、A 社のクローラはブロックされておらず、B 社のクローラがブロックされているウェ
ブサイトについては、A 社のクローラは、B 社のクローラがブロックされている事実を知らない状態で、当該
ウェブサイトを学習することになり、その場合においても、B 社のクローラがブロックされている事実をもって当該ウェブサイト内のデータを含むデータベースの著作物が将来販売される予定を推認されるという主張
を A 社に行うことができるというのは、AI 開発者による学習を萎縮させる可能性があります。本記載は、
ブロックされているクローラを利用するＡＩ開発者に限って、クローラがブロックされている事実をもって当該ウェブサイト内のデータを含むデータベースの著作物が将来販売される予定を推認させる一要素となるという趣旨と理解してよろしいでしょうか。仮に理解のとおりであれば、それを明示的に記載いただくようお願いします。仮に理解のとおりでなければ、AI の開発や提供に係る予見可能性確保の観点からは、データベースの著作物の将来販売予定を推認させる事情は、AI 開発者又は提供者が AI 学習時に知ることができる
事実に限定することが望ましいという考え方もあり得ると思われますが、この点についての貴庁の見解をご教示ください。
５.（２）生成・利用段階(イ)依拠性の考え方について
2 AI 利用者が既存の著作物を認識していなかったが、AI 学習用データに当該著作物が含まれる場合（P30）
・他社の LLM を利用してエンドユーザー向けに事業者がサービス提供をしており、生成 AI の利用有無とプロンプトの主な内容の決定をエンドユーザーが行う場合においては、ここでいう「AI 利用者」は、当該事業者ではなく、エンドユーザーを指すという理解でよろしいでしょうか。
・開発学習段階の個別具体的な事情は、開発学習者の企業秘密で、通常、外部から知りえないものであり、
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また、AI 利用者が訴訟提起を受けた際に、AI 開発者を訴訟に参加させ、技術的措置の立証をさせることは、常に容易ではありません。仮に、生成 AI の開発・学習段階で当該著作物を学習していたことをもって、依拠性が推認されるとすれば、生成 AI の利用にあたって、AI 利用者や AI 提供者の地位を不安定にさせ、萎縮効果を生み、十分な AI の活用が図られない懸念があります。
また、P31 エには、「AI 利用者が侵害の行為に係る著作物等を認識していなかった場合でも、AI 利用者
に対しては、不当利得返還請求として、著作物の使用料相当額等の不当利得の返還が認められることがあり得ると考えられる。」との記載があり、AI 利用者に故意・過失がなった場合においても、損害賠償請求等は認められないとしても、不当利得返還請求が認められることがあり得るとされているため、こういった懸念は残ります。依拠性の推認にあたっては、こういった事情を踏まえて、慎重に継続的検討が行われるべきと考えます。
５.（２）生成・利用段階（キ）侵害行為の責任主体について（P32～33）
・「3…技術的な手段を施している場合、事業者が侵害主体と評価される可能性は低くなる」という記載がありますが、事業者が侵害主体と評価される可能性を低減する方法は、技術的な手段に限定されるのではなく、例えば、以下のような手段もあり得ると考えられるところですが、見解をお聞かせください。
【例】他社の LLM を利用してサービス提供を行う事業者（生成 AI の利用有無とプロンプトの主な内容の決定をエンドユーザーが行うサービス）において、(i) 既存著作物の類似物が生成される事実上の可能性の低い場面・用途でサービス提供を行うこと(ii)エンドユーザー向け利用規約にてプロンプトの入力内容を制限すること(iii)事後的に著作権侵害の生成物の削除を行うこと・規範的責任論の考え方として、他社の LLM の提供を受けて、生成 AI を実装したサービスを提供する事
業者は、LLM 開発者から類似物生成を防止する技術的措置を講じていることの表明保証を受けていれば、
当該サービスを利用して一般ユーザーが著作権侵害を行った場合であっても、サービス提供事業者自らが侵害主体と評価される可能性を低減させることができる、との理解でよろしいでしょうか。
・「既存の著作物の類似物を生成することを防止する技術的な手段」という記載がありますが、生成のための技術の進展と防止のための技術の進展は常にいたちごっこです。その時点の技術的水準に鑑み、類似物生成を防止する上で相当の有効性がある技術的手段という趣旨と解してよろしいでしょうか。

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