生成AIと著作権法
AI学習のための著作物利用が適法なのはなぜか？

早稲田大学法学学術院
上野達弘

はじめに上野 達弘（うえの･たつひろ）

2

1994年

京都大学法学部卒業

1999年

同博士後期課程単位取得退学

2001年

成城大学法学部専任講師

2004年

立教大学法学部助教授

2010年

マックスプランク研究所客員研究員

2013年

早稲田大学法学学術院教授

著作権法学会（理事）、日本工業所有権法学会（常務理事）、法とコンピュータ学会（理事長）等（過去の歴任）⚫ 知的財産戦略本部・メタバース上のコンテンツ等をめぐる新たな法的課題への対応に関する官民連携会議（委員）⚫ 知的財産戦略本部･ＡＩ時代の知的財産権検討会（委員）⚫ 文化審議会著作権分科会（委員）論点
ex. プロンプト、画像

Input

AI
学習用
dataset機械学習

生データ
他人の著作物を学習することは著作権侵害か？

学習済み
モデル
Output利用

ex. 文章、画像

学習
出力3

学習元著作物と似たコンテンツを生成･利用
すると著作権侵害か？

情報解析と著作権
著作権法３０条の４第２号

2018年改正後

著作物は、次に掲げる場合その他の当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場
合には、その必要と認められる限度において、いずれの方法によるかを問わず、利用することができる。ただし、当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、この限りでない。
＜略＞
二 情報解析（多数の著作物その他の大量の情報から、当該情報を構成する言語、音、影像その他の要素に係る情報を抽出し、比較、分類その他の解析を行うことをいう。･･）の用に供する場合
＜以下略＞
4

国際比較
2009

Japan
UK

GermanyEU
Switzerland
Singapore52010

日本は世界で最も早く情報解析の規定を導入

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

日本法の特徴

6主体⚫ 限定なし（例：研究機関）

目的⚫ 限定なし（例：研究、非営利）、オプトアウトなし

客体⚫ 適法アクセス要件／適法ソース要件なし

行為⚫ 限定なし（例：複製）定義⚫ コンピュータ使用要件なし

限定⚫ 但書あり⚫ 契約的／技術的オーバーライド禁止なし

国際比較
非営利目的

英国

欧州指令

スイス

シンガポール

日本

○

○

○

○

○

○
(ただしオプトアウト可)

○

○

○

○
(検証or共同研究のみ)

○

営利目的

複製以外の行為
非適法アクセス
コンテンツ
契約的オーバライド禁止

技術的オーバーライド禁止

7

○

あり

あり
(学術研究目的のみ)
ありあり

国際比較

厳密には複雑（例：学術研究目的）

広狭

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b7/Flag_of_Europe.svg/300px-Flag_of_Europe.svg.png

英国

欧州指令

ただし、契約的／技術的オーバーライド禁止あり
8

スイス

シンガ
ポール

日本

ただし、契約的／技術的オーバーライド禁止なし

日本からの発信

T. UENO: Copyright Issues on Artificial
Intelligence and its "creation"

Seoul Copyright Forum (1 November 2016, Seoul)9日本からの発信

T. UENO: Copyright Issues on Artificial
Intelligence and Machine Learning
辻井潤一(AIST)・丸山宏(Preferred Networks)
・清水亮(UEI)・上野達弘（所属はいずれも当時）

10

The First International Workshop on Sharing and Reuse of AI Work
Products, IJCAI-17 (18 August 2017, Melbourne)日本からの発信

RCLIPコラム（2017年9月9日）
11

上野達弘「情報解析と著作権――『機械学習パラダイス』としての日本」
人工知能36巻6号745頁（2021年）

日本からの発信

12

RCLIPコラム（2017年9月9日）

最近の議論

情報解析規定に対する懸念も知的財産推進計画2023（2023年6月9日）
2018年の著作権法改正では、いわゆる柔軟な権利制限規定の１つとして、著作権法第30条の４の規定（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）が整備され、AIが学習するためのデータの収集・利用等の行為についても、同条第２号の規定に基づき、著作権の権利制限が及ぶこととされた。その際、当該権利制限については、同条ただし書の規定により「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」には適用されないことを定めている。AI技術の進展に伴い、この「不当に害することとなる場合」の要件に該当する場合について、指摘がなされるようになっている。
･･以上の状況に鑑み、AI生成物の著作物性やAI生成物を利用・公表する際の著作権侵害の可能性、学習用データとしての著作物の適切な利用等をめぐる論点について、生成AIの最新の技術動向、現在の利用状況等を踏まえながら、・ AI生成物が著作物と認められるための利用者の創作的寄与に関する考え方
・ 学習用データとして用いられた元の著作物と類似するAI生成物が利用される場合の著作権侵害に関する考え方
・ AI（学習済みモデル）を作成するために著作物を利用する際の、著作権法第30条の４ただし書に定める「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」についての考え方などの論点を、具体的事例に即して整理し、考え方の明確化を図ることが望まれる。
（施策の方向性）・ 生成AIと著作権との関係について、AI技術の進歩の促進とクリエイターの権利保護等の観点に留意しながら、具体的な事例の把握・分析、法的考え方の整理を進め、必要な方策等を検討する。
13

最近の議論

情報解析規定に対する懸念も

文化審議会著作権分科会･法制度小委員会（令和5年度）⚫ 第1回（2023年7月26日）⚫ 第2回（2023年9月5日）⚫ 第3回（2023年10月16日）⚫ 第4回（2023年11月20日）…「骨子案」の提示⚫ 第5回（2023年12月20日）…「素案」の提示➢ 第1改訂版（12月27日付）に関する委員間の意見募集（12月27日～1月4日）→10名⚫ 第6回（2024年1月15日）➢ 第2改訂版（1月15日付）に関する委員間の意見募集（1月16日～1月17日）→3名➢ パブコメ実施版（1月23日付）に関するパブコメ実施（1月23日～2月12日）⚫ 第7回（2024年2月29日）…「考え方（素案）」の承認

文化審議会著作権分科会（23期）⚫ 第69回（2024年3月19日）…法制度小委「考え方」の報告
1424,938件（団体73）

「考え方」

文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」（2024年3月15日）
15

概要版

報道

16

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240229/k10014374871000.html

報道https://news.yahoo.co.jp/articles/80fd17d5487ca8f98b9cdbbfe383600eb513388d

https://xsearch-asahi-com.waseda.idm.oclc.org/kiji/detail/?1713103204393

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUE202F30Q4A220C2000000/

17

報道

https://nordot.app/1135856842420142179

18

「考え方」主要論点（権利制限関係）
非享受
利用

著作権法３０条の４第２号

著作物は、次に掲げる場合その他の当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合には、その必要と認められる限度において、いずれの方法によるかを問わず、利用することができる。ただし、当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、この限りでない。 但書
二 情報解析（多数の著作物その他の大量の情報から、当該情報を構成する言語、音、影像その他の要素に係る情報を抽出し、比較、分類その他の解析を行うことをいう。･･）の用に供する
場合
情報解析

19

1

非享受目的

2

但書

享受目的併存型

特化型AI／スタイル大量出力

享受目的並存型「情報解析」は常に非享受利用か？
非享受利用

著作権法３０条の４第２号

著作物は、次に掲げる場合その他の当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合には、その必要と認められる限度において、いずれの方法によるかを問わず、利用することができる。ただし、当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、この限りでない。
二 情報解析（多数の著作物その他の大量の情報から、当該情報を構成する言語、音、影像その他の要素に係る情報を抽出し、比較、分類その他の解析を行うことをいう。･･）の用に供する場合
情報解析

AI
学習用
dataset

生データ

機械学習

学習
学習自体に享受目的併存？

20

学習済み
モデル
Output

出力
利用

ex. 文章、画像

享受目的並存型
考え方

19頁～○ 他方で、一個の利用行為には複数の目的が併存する場合もあり得るところ、法第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には」と規定していることから、この複数の目的の内にひとつでも「享受」の目的が含まれていれば、同条の要件を欠くこととなる。
○ そのため、ある利用行為が、情報解析の用に供する場合等の非享受目的で行われる場合であっても、この非享受目的と併存して、享受目的があると評価される場
合は、法第30条の４は適用されない。
例

20頁

既存の学習済みモデルに対する追加的な学習（そのために行う学習データの収集・加工を含む）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の全部又は一部を出力させることを目的とした追加的な学習を行うため、著作物の複製等を行う場合。
21

意図的に学習元著作物の創作的表現を出力させる目的があった場合は30条の4の適用外

享受目的並存型
検討例

開発段階において学習元著作物の創作的表現を出力させる目的があったとすれば30条の4の適用外
22

https://x.com/obakemoji/status/805092723195682816

Everfilter配信停止(2016.12.7)

「考え方」主要論点（権利制限関係）
非享受
利用

著作権法３０条の４第２号著作物は、次に掲げる場合その他の当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合には、その必要と認められる限度において、いずれの方法によるかを問わず、利用することができる。ただし、当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、この限りでない。 但書
二 情報解析（多数の著作物その他の大量の情報から、当該情報を構成する言語、音、影像その他の要素に係る情報を抽出し、比較、分類その他の解析を行うことをいう。･･）の用に供する
場合
情報解析

23

1

非享受目的

2

但書

享受目的併存型

特化型AI／スタイル大量出力

但書①特化型ＡＩ
考え方

23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、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。
○ 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。他方で、この点に関しては、本ただし書に規定する「著作権者の利益」と、著作権侵害が生じることによる損害とは必ずしも同一ではなく別個に検討し得るといった見解から、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。

24

修文を繰り返した結果、複数の委員（福井委員、中川委員、島並委員等）による反対意見を（ここだけ本文に）記載

但書①特化型ＡＩ
課題⚫ 著作権保護されないアイディアの大量利用によって生じる損害は「著作権者の利益」の損害と言えるか？
⚫ AIがアイディア共通コンテンツを生成することは、「当該著作物の･･利用」か？
⚫ 但書に当たる（＝権利侵害に当たる）のは、いつ、どの行為か？
⚫ 30条の4柱書本文の適用例として異論のないコンピュータプログラムのリバースエンジニアリングについても、但書に当たる余地があることにならないか？
⚫ 大量生成が想定される以上、特化型AIの開発を萎縮してしまうのではないか？

AIcopy

学習用
dataset

機械学習

学習済み
モデル

アイディア共通
コンテンツの大量生成

損害25情報解析規定の正当化
1

公益アプローチ

2

権利間調整アプローチ

3

内在的制約アプローチ

ＡＩ学習のための著作物利用は、なぜ、著作権侵害に当たらないのか？
26

情報解析規定の正当化
1

公益アプローチ
イノベーションの促進という観点から情報解析の許容を正当化する考え

欧州ＤＳＭ指令前文８
広く認識されているのは、テキストおよびデータマイニングが、とりわけ、研究者の社会に利益をもたらし、これによりイノベーションを支えることができるということである。

27

情報解析規定の正当化
2

権利間調整アプローチ

基本権としての「研究する権利」（Right toresearch）との調整という観点から情報解析の許容を正当化する考え

Sean Flynn, Luca Schirru, Michael Palmedo and Andrés Izquierdo, ‘Research Exceptions in Comparative
Copyright’ (2022) PIJIP/TLS Research Paper Series no.75

28

Christophe Geiger and Bernd Justin Jütte, ‘Conceptualizing a “Right to Research” and Its Implications for
Copyright Law: An International and European Perspective’ (2022) PIJIP/TLS Research Paper Series no.77.

情報解析規定の正当化
3

内在的制約アプローチ

著作権の本来的範囲の観点から情報解析の許容を正当化する考え
著作権法２１条
著作者は、その著作物を複製する権利を専有する。
著作権法３０条の４第２号

非享受
利用

著作物は、次に掲げる場合その他の当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合には、その必要と認められる限度において、いずれの方法によるかを問わず、利用することができる。ただし、当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、この限りでない。
二 情報解析（多数の著作物その他の大量の情報から、当該情報を構成する言語、音、影像その他の要素に係る情報を抽出し、比較、分類その他の解析を行うことをいう。･･）の用に供する
場合
29

享
受

享受／非享受「著作物等の視聴等を通じて、視聴者等の知的･精神的欲求を満たすという効用を得る」行為

鑑賞（プログラムの）実行

基本的な考え方
著作権

著作物を（自らor他人が）享受する利用をコントロールする権利
著作者

利用者

エンドユーザ

著作権

利用

享受

自ら享受 or他人に享受させる

著作権は、著作物を誰かが享受する利用行為に及ぶべき30

例

書籍出版、放送、映画上映

新聞記事の企業内複製

享受／非享受享受「著作物等の視聴等を通じて、視聴者等の知的･精神的欲求を満たすという効用を得る」行為

鑑賞（プログラムの）実行

基本的な考え方
著作権

著作物を（自らor他人が）享受する利用をコントロールする権利
著作者

利用者

エンドユーザ
著作物を誰も
“享受”
しない

著作権

著作物を誰も享受しない場合は、形式的には著作物利用があっても著作権が及ぶ必要はない
31

利用

例

技術開発試験、情報解析

リバースエンジニアリング情報解析規定の正当化
3

内在的制約アプローチ

著作権の本来的範囲の観点から情報解析の許容を正当化する考え
第三に、著作権の本来的範囲の観点から情報解析の許容を正当化する考えである。これは、他の権利や公益との調整ではなく、いわば積極的な保護の必要性を欠くことを理由に、著作権という権利の内在的制約として情報解析規定を正当化するものと位置づけられる（内在的制約アプローチ） 。
日本法上の情報解析規定は、形式的には「権利制限」であるが、平成３０年改正によって設けられた著作権法３０条の４の趣旨は、この内在的制約アプローチに近いと言える。というのも、同改正の立法過程においては、著作物の非享受利用は、「著作物の本来的利用には該当せず、権利者の利益を通常害さないと評価できる行為類型」（いわゆる第一層）と位置づけられ、情報解析についても、「通常、著作物の享受に先立つ利用行為ではなく、権利者の対価回収の機会を損なうものではない」と説明されているように、情報解析のような非享受利用は、著作権という権利の本来的な範囲に属さないという観点から、情報解析規定が正当化されていると考えられるからである。このような考えは、形式的には登録商標の「使用」（商標法２条３項）があるとしても、それが出所表示機能や自他商品識別機能を発揮する態様でない場合は「商標としての使用」ではなく、商標法が保護する利益が害されたとは言えないため、商標権侵害に当たらないとする「商標的使用論」（平成２６年改正［同年法律第３６号］により同法２６条１項６号として明文化）とも共通性があると言えよう。
32

上野達弘・奥邨弘司編著『ＡＩと著作権』（勁草書房、2024年）73頁［上野］情報解析規定の正当化
3

内在的制約アプローチ

著作権の本来的範囲の観点から情報解析の許容を正当化する考え

諸外国にも同様の発想が見られる“Use as a work” (Alain Strowel)“Reasonable exploitation” (Ole-Andreas Rognstad & Joost Poort)“Redefined scope of exploitation” (Séverine Dusollier)“Exploitative uses” (Bernt Hugenholtz)

33

Tatsuhiro Ueno, The Flexible Copyright Exception for “NonEnjoyment” Purposes: Recent Amendment in Japan and its
Implication, 70(2) GRUR International 145-152 (2021)

情報解析規定の正当化
諸外国にも同様の発想が見られる“Even without an express exception we can rely on the implicit requirement thatthe reproduction involves a use as a work. Such use as a work does not exist in
the case of TDM, nor in other cases involving copying for deriving information orchecking conduct (e.g. to identify plagiarism). As stated by the Court in Authors
Guild v. Google, Inc., “the purpose of Google’s copying of the original copyrighted
books is to make available significant information about those books, permitting asearcher to identify those that contain a word or term of interest” (emphasisadded). This analysis of the act of copying strongly weighs in favour of fair (i.e.
highly transformative) use. In the EU, the requirement of use as a work can help
to reach the same outcome.
Rossana Ducato / Alain Strowel, Limitations to Text and Data Mining and Consumer Empowerment: Making
the Case for a Right to “Machine Legibility”, IIC 2019,667 et seq.
34

情報解析規定の正当化
諸外国にも同様の発想が見られる
Indeed, when acts of reproduction are carried out for the purpose of search andTDM, the work is not used as a work, it only serves as a tool or data for deriving
other relevant information. The expressive features of the work are not used, andthere is no public to enjoy the work, as the work is only an input in a process forsearching a corpus and identifying occurrences and possible trends or patterns.
Even if the new Art. 4 allows for some commercial activities to be exempted, theanalysis based on “the use of the work as a work” condition for copyright
infringement remains necessary to address other types of copying for the purpose ofproviding information. These include copies for checking mistakes and plagiarism,
copies to use or repair a protected work with a utilitarian function, non-transitory
copies made on proxy servers, smart disclosure systems and many other uses thatcannot be anticipated.
Rossana Ducato / Alain Strowel, Limitations to Text and Data Mining and Consumer Empowerment: Making
the Case for a Right to “Machine Legibility”, IIC 2019,667 et seq.
35

情報解析規定の正当化
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）

36

以上の検討によれば、日本が「機械学習パラダイス」であるとの評価もあながち不当ではない。諸外国に見られるような要件の多くが、日本法では課されないからである。しかし、以下に述べるように、日本法の権利制限の範囲が不当に広く、著作権者の利益に後退を強いるものであるという評価は妥当ではない。
そもそも、日本の権利制限規定は、その理念として、生成AIビジネスのために著作権者の利益を後退させるものではなく、本来、著作権者に保護すべき利益のない場合には、形式的に著作物を利用する行為に該当しても、これを自由に利用してよいことを明確にしたにすぎない。上野がまさに著作権の「内的制約」と表現するとおり、著作権に本来内在していた制約にすぎないのである。確かに、学習用データとして利用される著作物が享受される結果となるときには、著作権者の利益は害されると言えるが、そのような利用は30条の4の下でも禁止される。むしろ商業目的や研究目的といった諸外国に見られる切り口ではなく、非享受目的に着目することで、著作権者の利益を必要十分に保護しているとさえ言い得る。
このような著作権の保護法益の理解は、決して日本特異なものではなく、また、立法政策としても妥当と評価できるように思われる。著作物は文化的所産であって、人間により鑑賞・享受されることを目的とするものである。文化的所産の創作を促すのが著作権法の目的であり、人間の鑑賞・享受の対象となるべきものを生産するのに必要十分なインセンティブを与えれば、著作権の目的を達成できると言える。

生成ＡＩと著作権
ex. プロンプト、画像

Input

AI
学習用dataset

機械学習

生データ
他人の著作物を学習することは著作権侵害か？

学習済みモデル
Output
利用ex. 文章、画像

学習出力37

学習元著作物と似たコンテンツを生成･利用
すると著作権侵害か？

出力
AI

学習

学習済み
モデル

学習元著作物と創作的表現において共通するコンテンツの出力が著作権侵害であることは明らか

Case 1

非侵害アイディア（例：作風）のみが共通する新しいコンテンツ

出力
著作物

Case 2

著作権侵害

学習元著作物と創作的表現において共通するコンテンツ38

違法有害なAI出力の防止

ChatGPT 4+
DALL-E339

プロンプト
フィルタリング？

違法有害なAI出力の防止
NEDO「生成AIにおける権利侵害のリスク低減技術に関する検討委員会」
2023年11月～
2024年3月

ex. プロンプト、画像

Input

AI
機械学習

学習済み
モデル

データ

学習Output

出力
利用違法
有害
出
力

ex. 文章、画像

40「学習」（入力）の自由を確保しつつ、生成AIによる違法有害な「生成」（出力）を防止する技術開発に期待

権利侵害
偽・誤情報
ディープフェイク
不適切情報

展望

法

技術契約

知的財産戦略本部･AI時代の知的財産権検討会

2023年10月～

横断的見地からの検討について（2024年3月）
41

おわりに⚫ ＡＩ学習のための著作物利用は、著作権侵害に当たらない⚫ ただし、生成ＡＩの出力が学習元著作物の表現と共通すると、著作権侵害に当たる⚫ 今後も「学習」の自由は維持し、権利侵害の「出力」の防止（技術）や契約による共存に注力すべき

個人情報保護に関する高木説との共通性？
42

おわりに
⚫ 情報解析のための著作物利用は、著作物の「本来的利用」ではない「非享受利用」であり、基本的に、著作権が及ぶ対象外の行為だ、というのが日本法（平30改正）の理解→ 国際的にも注目されている理論的枠組み⚫ ただ、著作物の非享受利用は著作物の「本来的利用」に当たらないという考え（あるいは「非享受利用」の具体的内容）については、それが自明のものかどうか、それは時代の変化や技術の発展によって変わり得ないものなのかどうか、は長期的課題⚫ 結局、著作権の効力が及ぶべき著作物利用というのは一体どのようなものなのか、という、著作権制度の存在意義に関わる根本的な問いに逢着する

個人情報保護に関する高木説との共通性？
43

早稲⽥⼤学法学学術院
上野達弘
uenot@waseda.jp

EU AI Act
ＥＵ理事会（2024月5月21日）成立
Article 53 Obligations for providers of general-purpose AI models
1. Providers of general-purpose AI models shall:[…](c) put in place a policy to comply with Union copyright law, and inparticular to identify and comply with, including through state of the art
technologies, a reservation of rights expressed pursuant to Article 4(3) of
Directive (EU) 2019/790;(d) draw up and make publicly available a sufficiently detailed summary
about the content used for training of the general-purpose AI model,
according to a template provided by the AI Office.
欧州AI法によって、EU域内で「汎用目的AI」を提供する者は、学習段階から、オプトアウトメカニズム（欧州DSM指令4条3項）に準拠する必要があるか
45