生成ＡＩに関する法的論点
Ⅲ：生成ＡＩと知的財産権
1弁護士©Takuro Maeda Law Firm

前田拓郎(前田拓郎法律事務所)

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本日のテーマ１．AIによる学習と成果物生成の仕組み
２．AIによる学習の法的論点
３．AIによる成果物生成と法的論点©Takuro Maeda Law Firm

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１．

AIによる学習と成果物生成の仕組み

 1-1.AIによる学習の仕組み（画像の機械学習の場合）

Ⓐ

①

Ⓑ

②

③

ⒶⒷⒸ…

Ⓒ

……
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学習用
データセット

学習用
プログラム

学習済モデル4

１．

AIによる学習と成果物生成の仕組み

 1-2．AIによる成果物生成

X
指令

生成
学習済モデル©Takuro Maeda Law Firm

AI生成物

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２．

AIによる学習の法的論点

 2-1.AIによる学習過程と法律上の問題点
 a)学習用データセットのための素材の選定・収集（①）
 b)学習用プログラムの製作（②）
 c)学習用データセットを用いて学習用プログラムに学習をさせる（③）→その際の各活動について、それぞれ著作権法上の適法性が検討される。

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6２．

AIによる学習の法的論点

 2-2.学習用データセットの製作
 学習用データセットの製作の過程では学習のための素材の収集・選定活動が行われる。収集された素材が著作物である場
合、著作物を複製して管理してデータセットを作成することになるが、ここで学習データセットのための収集活動としての著作物たる素材の複製が適法であるかが問題になる。

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7２．

AIによる学習の法的論点

 2-3.学習用データセットの製作
 日本の著作権法は平成３０年改正により柔軟な権利制限規定の一つとして、思想感情の享受を目的としない態様での利用行為を適法とする規定が創設された(第３０条の４)。
（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）
第三十条の四 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。
一著作物の録音、録画その他の利用に係る技術の開発又は実用化のための試験の用に供する場合

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。第四十七条の五第一項第二号において同じ。）の用に供する場合
三 前二号に掲げる場合のほか、著作物の表現についての人の知覚による認識を伴うことなく当該著作物を電子計算機による情報処理の過程における利用その他の利用（プログラムの著作物にあつては、当該著作物の電子計算機における実行を除く。）に供する場合©Takuro Maeda Law Firm

8２．

AIによる学習の法的論点

 2-3.学習用データセットの製作
 学習用データセットの作成の目的はAIによる機械学習が目的であり、機械学習は同法第３０条の４第２号の「情報解析」に該当するため、学習用データセットのための素材の収集活動の過程における著作物の利用は原則として適法になる。
 ⇒以下の点が特色、日本の著作権法は「機械学習パラダイス（上野達弘教授）」ともいえる。
 ・利用される著作物は公表されたものであるかは問われない。

 ・これらの著作物の利用については、複製元が違法に利用されている著作物（例：無断転載されている画像など）であったとしても適法である。
 ・機械学習の目的が営利目的であったとしても適法である。したがって、学習用データセットを自ら利用するケースのみならず、学習用データセッ
トを機械学習の用に供するために第三者に提供することも適法である。

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9２．

AIによる学習の法的論点

 2-3.学習用データセットの製作
 学習用データセットの著作物性：学習用データセットが一定の視点に基づき取捨選択されて製作されている場合には集められたデータセットがデータベースの著作物に該当する可能性がある。

 データベースの著作物として認められるためには、収集された学習用データセットが情報たる素材の選択又は体系的な構成について創作性があると判断される必要がある。
 →特定の要件を満たすものを集めたという程度では足らず、一定の機械学習目的に適するように体系的に集め、かつデータセットとして分類・体系化がなされていること、体系化のための視点がありふれていない、ある程度個性のあるものであることが必要©Takuro Maeda Law Firm

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２．

AIによる学習の法的論点

 2-4.学習用プログラムの製作（学習行為）
 AIの学習用プログラムについては、その具体的な組み合わせや重みづけ、特徴量の定め方などによって、具体的な仕組みに創作性が認められればプログラムの著作物（著作権法第１０条第１項第９号）として著作権法上保護される。
 但し、プログラムの著作物としての保護はプログラム言語、規約、解法には及ばない。
→したがって、指令の組み合わせやプログラム言語の用法は著作権法上保護されない。
また、いわゆるAIのモデルの総称（GPT・BERT・Transformerなど）はアイデアであり具体的な表現ではないのでこれらも保護されない。

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11２．

AIによる学習の法的論点

 2-5.例外的に学習行為が禁止されうるケース （１）著作権法第30条の4但書
 「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」

 ⇒ここに該当する場合とは ・著作権者の著作物の利用市場と衝突する場合
 ・将来における著作物の潜在的販路を阻害する場合
 なので個別の著作物の侵害というレベルでは該当は困難©Takuro Maeda Law Firm

12２．

AIによる学習の法的論点

 2-5.例外的に学習行為が禁止されうるケース （２）個別の契約による修正
 ここで、著作権者と利用者との間で機械学習目的での利用の禁止の特約が成立するケースとして

 ・著作権者と利用者との間で個別に契約を締結したとき
 ・著作権者が利用規約を明示して著作物の利用を制限し、これを認識して利用者が著作物を利用したとき

 の２つに大別される。後者は利用規約が民法上の定型約款（民法第５４８条の２以下）として成立する場合に問題になる。
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13

３．

AIによる成果物生成と法的論点

 3-1．AIによる成果物生成と侵害のケース
X

②指令

①学習Ⓐ

④類似

Ⓑ
X’

③生成

Ⓒ

AI生成物

……
学習データ
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学習済モデル14３．

AIによる成果物生成と法的論点

 3-2．AI生成物の著作権の帰属
コンピュータ創作物やAIによる創作物の生成に関しては、著作権の発生に必要な創作的寄与の内容を主観面たる①創作意図と具体的表現である②創作的行為にわけ、この２つを満たす行為がなされれば、AI利用者を創作者と認定できると整理する(新たな情報財検討委員会報告書(平成２９年３月))。

AB©Takuro Maeda Law Firm

15

３．

AIによる成果物生成と法的論点

 3-2．AI生成物の著作権の帰属→創作意図に関してはAI利用者の一般的な意図として著作物を創作する意図はあるので問題は少ない。

通常AI利用者が学習済みモデルに対して行う行為は特定の画像を出すための指令・指示の延長線上に過ぎないため、これらの行為をもって創作的寄与があるかどうかが問題になる。
→指令の創作性？
 →簡単な指示文句では創作性はない。具体的な指令たる文言に創作性がある場合に創作性を認める余地があるか？（これを認める説として柿沼太一「Midjourney、StableDiffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権」(https://storialaw.jp/blog/8820))→ただし、選択前の作品に創作性がなく、取捨選択行為によってはじめて創作性の発露が認められるかという点には疑問がある
 なお、AI生成物に加工その他の創作的表現を付与して利用者が作品を仕上げた場合は問題なく利用者が著作者となる（前のページのパターンB）。

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３．

AIによる成果物生成と法的論点

 3-3．AI生成物が既存の著作物と類似している場合の法律問題→この場合に著作権侵害が成立するのかは、以下の場合によって分類していく必要がある。

①学習済みモデルの学習データとして被侵害作品が利用されている場
合で指令が被侵害品の存在を念頭に置いている場合②学習済みモデルの学習データとして被侵害作品が利用されているが指令は被侵害品の存在を念頭に置いていない場合③学習済みモデルの学習データとして被侵害作品が利用されていない
場合で指令が被侵害作品の存在を念頭に置いている内容である場合④学習済みモデルの学習データとして被侵害作品が利用されていない
場合で、指令内容も被侵害作品の存在を念頭に置いていない場合©Takuro Maeda Law Firm

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３．

AIによる成果物生成と法的論点

 3-3．AI生成物が既存の著作物と類似している場合の法律問題
 AI生成物の侵害の成否に関するまとめ（〇：侵害、×：被侵害、△：両説あり）指令において被侵害品の 指令において被侵害品を存在を念頭に置いている 念頭に置いていない
被侵害品を学習データに使っている〇△被侵害品を学習データに使っていない〇×©Takuro Maeda Law Firm

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３．

AIによる成果物生成と法的論点

 3-3．AI生成物が既存の著作物と類似している場合の法律問題①学習済みモデルの学習データとして被侵害作品が利用されている場合で指令が被侵害品の存在を念頭に置いている場合③学習済みモデルの生成素材として被侵害作品が利用されていない場合で指令が被侵害作品の存在を念頭に置いている内容である場合→この場合は被侵害作品に利用者が独自にアクセスしたうえで学習済みモデ
ルに意図的に被侵害作品に類似した生成物を出す指令を行い、結果被侵害作品と類似した作品を生成したのであるから、利用者の依拠を認めることに問題はない。

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19

３．

AIによる成果物生成と法的論点

 3-3．AI生成物が既存の著作物と類似している場合の法律問題②学習済みモデルの学習データとして被侵害作品が利用されているが指令は被侵害品の存在を念頭に置いていない場合

この場合には学習済みモデルの制作過程ですでに被侵害作品に触れているので、これをもってして著作権法上の依拠といえるかが問題になる。
著作権法上の「依拠」とは、他人の著作物に接しそれを自己の作品の中に用いることを指すので、学習モデルの作成という著作物の生成の前提行為をもって利用といえるのか否かが具体的に問題になる。
 →学説では実際に当該「元の著作物」と類似したAI 生成物が出力されている以上，「パラメータの生成に及ぼす影響」が， 学習に用いられた膨大な絵画全体から見れば量的にはわずかであったとしても，質的には無視できない影響があったと推認せざるを得ないとして依拠を肯定する説(横山久芳「AIに関する著作権法・特許法上の問題」法律時報９１巻８号５３頁以下)と既存著作物がパラメータとなって創作的表現を失っている状態になっている場合には依拠性を否定すべきであるという否定説(奥邨弘司「技術革新とメビウスの輪」コピライトNo.702)がある。
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３．

AIによる成果物生成と法的論点

 3-3．AI生成物が既存の著作物と類似している場合の法律問題④学習済みモデルの生成素材として被侵害作品が利用されていない場合で、指令内容も被侵害作品の存在を念頭に置いていない場合→この場合は少なくとも利用者において被侵害作品を用いた形跡も事実もないので依拠性を認めることは困難である。したがって、理論的には著作権侵害は成立しない。
→もっとも、判例実務では依拠性の立証は被侵害作品と侵害品の具体的表現における高度の類似性をもって依拠を推認する判断構造を採用しているところ、生成物と被侵害作品とが高度に類似している場合には、事実上依拠が推認され、反証として、利用者において学習データセットや指令などの過程に被侵害作品が用いられていない（念頭に置かれていない）ことを立証する必要が出てくる可能性がある。
→そして、被侵害作品が用いられていないことを立証することは非常に困難である。

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３．

AIによる成果物生成と法的論点

 3-4．AI生成物の侵害の成否に関するまとめ⇒学習段階ではパラダイスだが、生成段階はパラダイスではない。
（〇：侵害、×：被侵害、△：両説あり）
指令において被侵害品の 指令において被侵害品を存在を念頭に置いている 念頭に置いていない
被侵害品を学習データに使っている〇△被侵害品を学習データに使っていない〇×©Takuro Maeda Law Firm