AI 時代の知的財産権検討会
中間とりまとめ

2024 年５月
AI 時代の知的財産権検討会〇本中間とりまとめは、本検討会における議論を踏まえ、AI と知的財産権に関する考え方を整理し、一定の考え方を示すものである。
〇本中間とりまとめに記載した内容は、法的な拘束力を有するものではなく、公表時点における本検討会としての考えを示すにとどまるものであって、確定的な法的評価を行うものではないことに留意する必要がある。

目 次

Ⅰ． はじめに ............................................................................................................... 3
１．背景 ...................................................................................................................... 3
２．現状 ...................................................................................................................... 4（１）生成 AI の動向 ............................................................................................... 4（２）生成 AI 技術の概要........................................................................................ 5（３）生成 AI をめぐる国際的動向 ......................................................................... 7
３．検討課題 ............................................................................................................. 10
Ⅲ． 生成 AI と知財をめぐる懸念・リスクへの対応等について ................................ 12
１．法的ルール①（著作権法との関係） .................................................................. 13（１）著作権法制度の概要 .................................................................................... 13（２）具体的な課題 ............................................................................................... 13（３）生成 AI に係る各段階における著作権法の適用........................................... 15
２．法的ルール②（著作権法以外の知的財産法との関係） ...................................... 22（１）知的財産法制の概要 .................................................................................... 22（２）具体的な課題 ............................................................................................... 23（４）生成 AI と商標法（商標権）との関係 ......................................................... 26（５）生成 AI と不正競争防止法との関係 ............................................................ 28（５－１）商品等表示規制との関係 ...................................................................... 28（５－２）商品形態模倣品提供規制との関係........................................................ 29（５－３）営業秘密・限定提供データとの関係 .................................................... 31
３．技術による対応................................................................................................... 35（１）具体的な課題 ............................................................................................... 35（２）考えられる技術例 ........................................................................................ 35（２－１）AI が生成したコンテンツを利用者が識別できる仕組み ...................... 35（２－２）フィルタリング .................................................................................... 38（２－３）自動収集プログラム（クローラ）による収集を拒絶する技術............. 39（２－４）画像に特殊な画像処理（学習を妨害するノイズ）を施すことで学習を妨げる技術 .......................................................................................................... 40（２－５）学習元コンテンツの個別追跡・除外に関する技術 .............................. 40（３）技術による対応策の法的ルールによる担保について .................................. 43
４．契約による対応（対価還元） ............................................................................. 44（１）具体的な課題 ............................................................................................... 44（２）契約による対価還元策の妥当性等 ............................................................... 44（３）考えられる方策例 ........................................................................................ 45（４）契約による対価還元策の担保について........................................................ 48
５．個別課題 ............................................................................................................. 51
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（１）労力・作風の保護 ........................................................................................ 51（２）声の保護 ...................................................................................................... 55（３）学習用データとしてのデジタルアーカイブ整備 ......................................... 58（４）ディープフェイクについての知的財産法の視点からの課題整理 ................ 61
６．横断的見地からの検討 ........................................................................................ 66（１）問題意識 ...................................................................................................... 66（２）生成 AI と知的財産権との望ましい関係の在り方 ....................................... 67（３）社会への発信等の在り方 ............................................................................. 79
Ⅳ．AI 技術の進展を踏まえた発明の保護の在り方について ........................................ 81
１．AI を利用した発明の取扱いの在り方 ................................................................. 81（１）現状と課題................................................................................................... 81（２）考え方 .......................................................................................................... 85
２．AI の利活用拡大を見据えた進歩性等の特許審査上の課題 ................................. 86（１）現状と課題................................................................................................... 86（２）考え方 .......................................................................................................... 88
Ⅴ． おわりに ............................................................................................................. 90

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Ⅰ．

はじめに

１．背景
知的財産戦略本部新たな情報財検討委員会が 2017 年（平成 29 年）３月に取りまとめた「新たな情報財検討委員会報告書」では、AI の作成及び利活用促進に向け、AI 学習
用データを提供する行為について、新たな時代のニーズに対応した著作権法の権利制限規定に関する制度設計や運用の中で検討を進めること、AI 生成物について著作物性が認められるための創作的寄与の程度の考え方や、AI 生成物が元の学習用データと類似する
場合の依拠性の考え方について、AI 技術の変化等を注視しつつ、具体的な事例に即して検討をすることなどの方向性が示された。
その後、生成 AI をはじめとする AI 技術は急速な進歩を遂げ、AI の利用者数も急速に増加した。これに伴い、生成 AI による生産性向上への期待とともに、人間による創作と区別がつかないような生成物が大量に生み出されることに対する懸念も高まることとなり、生成 AI は社会における様々な創作活動の在り方に影響を及ぼし、AI と知的財産権の関係をめぐり新たな課題を惹起するに至った。様々な AI ツールが生み出され、普及していく中にあって、それらの開発・提供・利用を促進し、我が国経済社会の発展につなげていくためにも、生成 AI の懸念やリスク等への対応を適切に行う必要がある。
これに対応するべく、2023 年（令和５年）６月に、知的財産戦略本部によって決定された知的財産推進計画２０２３では、知財戦略の重点 10 施策のうちの一つとして、「急速に発展する生成 AI 時代における知財の在り方」が取り上げられた。すなわち、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、法的な考え方の整理を進め、必要な方策等を検討すること、及び、創作過程における AI の利活用の拡大を見据え、進歩性等の特許審査上の課題や AI による自律的な発明の取扱いに関する課題について諸外国の状況も踏まえて整理・検討することが、それぞれ掲げられるに至った。
特に、前者については、生成 AI が文章、画像、動画等を取り込むことでマルチモーダ
ル化するに至っている現状においては、知的財産権全体を俯瞰する観点から著作権だけにとどまらず、それ以外の知的財産権との関係についても整理する必要がある。
また、生成 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つつ、必要な方策を検討するに当たっては、単に法律上の観点を整理するだけにとどまらず、技術による対応策や、創作活動の持続可能性の観点から不可欠となる契約等による対価
還元についても視野を広げて検討し、それぞれを有機的に連携させながら権利保護と AI
技術の進歩を後押しするという方向性を見いだしていくことも必要と考えられる。
以上を踏まえ、AI と知的財産権等との関係をめぐる課題への対応について、関係省庁
における整理等を踏まえつつ、必要な対応方策等を検討するため、「AI 時代の知的財産権検討会」（以下、「本検討会」という。）を開催し、各論点について議論を行った。

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２．現状
（１）生成 AI の動向
生成 AI（ジェネレーティブ AI）は、「コンテンツやモノについてデータから学習し、それを使用して創造的かつ現実的な、まったく新しいアウトプットを生み出す機械学習手法」を指す 1。もっとも、近時では、機械学習手法それ自体を意味するにとどまらず、
機械学習をするソフトウェアやプログラム、これを搭載するサービスやツールをも含めた広義の意味で用いられることも多い。
本中間とりまとめでは、「生成 AI」とは、機械学習手法のみにとどまらず、機械学習をするソフトウェアやプログラムを含む抽象的な概念と捉えるものとする。
生成 AI では、文章、画像、プログラム等を生成することができ、近年、急速な広がりを見せ、また、技術は加速度的に発展し続けている。

ＡＩによるコンテンツ生成技術の動向等◎ AIをめぐる最近の動向として、生成AI（ジェネレーティブAI）の技術が急激に発展。
◎ 画像生成、文章作成等の分野では、いくつかの単語や文章・画像を入力するだけで、まるで人間が作成したかのような高精度なコンテンツを生成する強力なAIツールが、相次ぎ公表され、急速に普及。

 画像生成 文章作成●世界の動向• 2021年頃から、言語で指示をすると指示にあった画像を生成する
AIが相次ぎ登場（DALL-E 2［2022. ３］、Imagen［2022.5 ］、Midjourney［2022.6 ］、DALL-E３[2023.9] など）• 大規模なテキストデータを事前に学習させることにより、数例のタスクを与えただけで、文章生成、質問応答など様々な言語処理タスク
を解くことを可能とする「大規模言語モデル（LLM）」が発達。
（Open AI社の「GPT-2」[2019 年]、「GPT-3」[2020 年]など）• 2022年11月には、Open AI社より、対話形式で高精度な文章を作成するチャットボット「ChatGPT」の試行版が公開•

2022年8月には、英国Stability AI社が､画像生成AI「Stable Diffusion 」を公開するとともに、その学習済みモデルのソース コードやデモ版を併せて無償公開。
→ 当該学習済みモデルを組み込んだ画像生成ＡＩが次々とネットで公開（追加学習によって、特定のクリエーターの画風を再現した画像の生成等も可能に）• 2023年9月、米国のAdobe社が生成AI「Adobe Firefly」（Adobe Stockの画像と、オープンライセンスのコンテンツおよび著作権の切れた一般コンテンツを使用）の一般提供を開始。
・ 2023年12月、米国のGoogle社が生成AI「Imagen2」の一般提供を開始（電子透かしを組み込むことも可）。
●日本国内の動向• 2022年8月、㈱ ラディウス・ファイブ は クリエーターがアップロードした
イラスト画像から、AIがその画風を学習し、自己の画風による新しいイラストを作成できる 「mimic｣ β 版を公開。
※2022年11月にβ2.0版を公開。
※利用規約上、自己が描いたイラストのみをアップロード可。

→ 公開後２か月でアクティブユーザー数が１億人を超える。
→ Open AI 社が「GPT-4」を発表 [2023年3月]• Google社は2023年3月に「Bard」を一般公開（2023年12月より「Gemini」に変更）

 動画生成「Stable Diffusion」の共同開発企業であるRunway社が､テキスト
入力や参照画像で指定した任意のスタイルを適用して、既存の映像を新しい映像に変換できるAIモデル「Gen-1」を､2023年2月に発表•→ 2023年6月には、「Gen-2」をリリース（生成してほしいコンテンツを
プロンプトすることで動画を生成 （text to video)）

2024年２月にOpen AI社が動画生成AI「Sora」を発表。

•→ 文章をプロンプト入力することで動画を生成することができる 。
→ プロンプト時に肖像権や知財権を侵害できないように技術で対応。

 音楽生成•キーワードや文章を入力することでイメージに合う曲を作成するツー
ルや、任意の音楽を学習させることで、それらしい新曲を生成できる
AI ツール等が数多く公開。
（Music LM [2023. ５]、 MusicGen [2023. ６]
Stable Audio [2023.９]など）

1 知的財産戦略本部構想委員会（第２回）（2023 年３月３日開催）資料１「AI 生成物と著作権について」５頁参照（https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kousou/2023/dai2/siryou1.pdf）

4

（２）生成 AI 技術の概要
ア

総論

後に述べるように、本検討会では、生成 AI と知的財産権に関する法的ルールの検討については①学習段階と②生成・利用段階とに分けて、整理している。そこで、生成 AIの仕組みについて、これに即して概略を整理すると、次のとおりである。

（ア）学習段階
学習段階とは、①生データ、②学習用データ、③学習用プログラムを経て、深層学習（ディープラーニング）により、④学習済みモデルを作成する過程により構成される。
なお、これらについて上記＜参考図＞に当てはめると、次のとおりである。
① 生データ：上図の「著作物」や「非著作物」がこれに該当する。例えば、AI 開発者
がウェブサイト等を通じて大量に収集する情報、AI 開発者と権利者が別途契約を締結することにより権利者から提供される情報、追加学習や検索拡張生成（RAG）等（生成 AI によって対象データを検索し、その結果の要約等を行って回答を生成する手法）の入力用データベースの作成に供される情報などの一次的に取得されたデータをいう。
② 学習用データ：上図の「学習用データ」がこれに該当する。生データに対して、欠測値や外れ値の除去、タグ付け（アノテーション）などを行った後の収集された生
データの集合体をいう。
③ 学習用プログラム：上図の「AI のプログラム」がこれに該当する。例えば、学習用
データの中から一定の規則を見出し、その規則を表現するモデルを生成するためのアルゴリズムを実行するプログラムをいう。具体的には、採用する学習手法による学習を実現するために、コンピュータに実行させる手順を規定するプログラムがこれに該当する。
④ 学習済みモデル：上図の「学習済みモデル」がこれに該当する。学習用プログラムに学習用データを読み込ませる（学習させる）ことにより、特定の機能を実現するために必要なパラメータ（係数）が規定された学習済みモデルが生成される。一般に、学習済みモデルは、AI のプログラム＋パラメータ（係数）として表現される関数であるとされている。
なお、生成 AI の開発においては、「深層学習」（ディープラーニング）と呼称される人
5間の脳の神経回路（ニューラルネットワーク）を真似た学習方法が用いられることが一般的である。深層学習では、各層に入力された情報がパラメータを利用して適宜調整や再計算された上で、次の層に伝達され、同様の処理が行われて更に次の層に伝達されることが繰り返され、最終的な計算結果が出力されることになる。ここでいう「学習」とは、大量のデータを用いて、最終的な出力が開発者の希望する結果となるように、パラ
メータを調整することをいう。当該パラメータは、大量の数値が羅列されたものであり、個々のパラメータが何を意味しているのか、パラメータ同士にどのような関係があるのかを理解することは一般的に困難とされている。
（イ）生成・利用段階
生成・利用段階は、学習段階を経て作成された学習済みモデルに対して、①利用者が生成したい内容などを表示する文字列等を入力する生成指示を行い、②当生成指示に基づき生成 AI が画像、文章及び音声等のコンテンツを出力し、③生成 AI が出力した AI
生成物を販売等の方法で利用する、といった各過程により構成される。
イ

文章の生成 AI の概要

文章の生成 AI（LLM：大規模言語モデル）は、テキストデータを収集し、収集したテ
キストデータを文や単語ごとに分割し、分割した単語等をコンピュータが理解できるようベクトル変換を行い、利用者が単語等を入力した場合に次に続く単語等を予測できる
ようなシステムを構築した AI である（例えば、OpenAI 社の GPT－4 など）。ユーザが文章の生成 AI（大規模言語モデル）に対し、生成指示を行った場合、その指示から特定の単語等の抽出を行い、その単語の後に続く最も可能性が高い確率の単語等を選択し、文章を生成するものである（当該技術はトランスフォーマと呼ばれている。）。
なお、トランスフォーマによる文章の生成は、ある単語に対する次の単語を確率的に予測して生成するものであるため、内容の正確性が保証されているものではない点に留意が必要である。
ウ

画像の生成 AI の概要

深層学習（ディープラーニング）を利用して画像を生成するモデルとしては、①変分
オートエンコーダー（VAE）、②敵対的生成ネットワーク（GAN）、③フローベース生成
モデル及び④拡散（Diffusion）モデルなどがある。
拡散（Diffusion）モデルは、代表的な画像生成 AI である Stable Diffusion や DALLE2 で用いられている。これは、オリジナル画像㋐の情報を減少させた潜在画像を作成し、当該潜在画像に徐々にランダムノイズを加えた画像㋑、画像㋒及び画像㋓を作成する拡散過程を行った後で、画像㋓を画像㋒に、画像㋒を画像㋑に戻すにはどのようにノイズを予想して取り除けば良いかを学習する逆拡散過程を繰り返し経て構築されるモデルであり、ノイズ画像から、学習した方法でノイズを除去することで新たな画像を生
成する。
6

エ

声・音声の生成 AI の概要

音声の生成 AI は、主に、ベースとなる音声を機械学習した言語解析モジュール、韻律データ、カスタム音声やベース音声を機械学習した声色入りのシンセサイザーモジュールからなり、自然言語テキスト文を入力すると、音声を出力することができる。
なお、これと類似するものとして、ボイスチェンジャーも存在しているが、ボイスチェンジャーは自然言語テキスト文を入力するのではなく、人間の声を吹き込むため、言語解析及び韻律データは基本的に不要という違いがある。
オ

動画の生成 AI の概要

動画の生成 AI は、ベースとなる映像や音声のデータの学習を行い、学習したモデルとして、GAN や VAE モデルがある。ユーザは、テキスト入力もしくは画像入力を行う
ことで動画を出力することができる。2024 年２月に公開された OpenAI の Sora は拡散モデルであり、生成手法として、静的ノイズから始まるビデオを生成し、ノイズを除去しながらビデオ変換していく仕組みである 2。
（３）生成 AI をめぐる国際的動向
2023 年には、広島 AI プロセスを筆頭に、生成 AI をめぐる対応について、さまざまな議論や動きが活発に見られ、これらは現在も活発である。
米国では、2023 年１月から、権利者等による訴訟提起の動きが見られたほか、米国脚本家協会や全米映画俳優組合による映画テレビ製作者協会へのストライキの動きが、大きく報道された。
米国における AI 規制に関わる動きとしては、民間主導の動きが見られる。同年７月には、AI 開発に関わる主要各社が、AI の安全性、セキュリティ及び信頼性の観点から、自主規制につき米国政府と合意するという動きがあった。このほか、同年 10 月 30 日には、バイデン大統領が、安全、安心で信頼できる AI の開発・利用に関する大統領令に署名し、AI の安全性とセキュリティの確保、イノベーションと競争の促進等を含む８つの柱について、政策パッケージを示している。
EU においては、いわゆる AI 法案の動きが、大きく注目された。欧州理事会、欧州委
員会及び欧州議会の三者による交渉を経て、2023 年 12 月に同法案は暫定合意され、2024 年５月に成立した。同法は、安全性を確保し、基本的人権の遵守を保ちながらイノ
ベーションを推進することを狙いとしており、リスクに応じて AI への義務を設定する「リスクベースアプローチ」を特徴としている。
このほか、中国においては、2023 年８月に、生成 AI サービス管理暫定弁法が施行されている。
これらも含め、主なものをまとめると、概要以下のとおりである。

2

OpenAI 社のプレスリリース内容：https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators (2024 年２月 15 日)

7AIと知財に関する国際動向
訴訟等の動き

米国の動向＜AI生成物の生成 ・利用＞
⃝ サラ・アンダーセン氏ら３名のアーティストが、 画像生成AIは「何百万ものアーティストの権利を侵害する 21世紀のコラージュツール」で あるとして、Midjourney
Inc.、Stability AI など３社を提訴 [2023年１月]※ 学習用に用いられた元の著作物の特徴 （作風）を残したAI生成物が生成された場合 、当該生成物は 、無許可の二次的著作物に当たると主張 。
⇒ カリフォルニア北部地区連邦地裁は 、AI事業者に対する直接責任や代位責任等の原告の主張につき 、不備があるものについて 、訴状の補正の余地を残しつつ請求を却下 [2023年10月]＜学習用データとしての著作物利用＞⃝ 米国の画像代理店 Getty Images 社は、Stability AI 社を相手に、画像生成 AI「Stable Diffusion 」の開発に当たり、Getty 社の画像を無断で学習利用した行為が、著作権侵害に当たるとして提訴 [2023年３月]※ 学習用データとしての著作物利用の適法性 の有無について、米国著作権法では、フェアユースの法理により判断。
⃝ New York Times 社 はOpenAI社及びMicrosoft 社を相手に、自社記事が AIで無断学習されたとして訴訟提起 [2023年12月]＜ハリウッド・ストライキ＞⃝ 米国脚本家協会（ WGA）による映画テレビ製作者協会（ AMPTP ）へのストライキ （2023年5月～）が合意（生成AI利用の有無 について 脚本家は
選択可（ただし、使用の際は知財等の会社の方針に従うことが条件）等） [2023年9月25日]⃝ 全米映画俳優組合（ SAG-AFTRA）による映画テレビ製作者協会へのストライキ も、118日間を経て、暫定 合意（俳優の特徴が 識別できる複製データの生成・利用につき、インフォームド・コンセント及び報酬等 ) [2023年11月8日]

ルール形成に関わる動き＜AIのリスク管理に向けたルールの導入＞⃝ AI開発に関わる主要各社は、 AIの安全性、セキュリティ、信頼性の観点 から、 自主規制につき米国政府と合意。信頼性については、電子透かし 、生成AI
利用の有無を利用者が判断できるようにするための技術開発の取組 を含む。[2023年７月（７社）・９月（８社） ]※ Google やマイクロソフト等は、安全で責任ある AI開発を促進する業界団体（「フロンティア・モデル・フォーラム」）の設立 を発表 [2023年７月]＜米国著作権局の判断（生成 AIと著作権）＞⃝ 米国著作権局は、AIで生成された素材を含むコンテンツの著作権の 扱いについてのガイダンスを公表。 [2023年3月10日公表、同16日より発効]※ 人間のみが著作物の「著作者」たり得ることを前提に、「機械によって作成された作品又は人間である作者からの創造的な入力や介入を 伴わず、ランダムにあるいは 自律的に動作する単なる機械的プロセスによって作成された作品は、著作権登録の対象としない」等の見解を提示。
⇒ Thaler v. Shira Perlmutter で、コロンビア特別区連邦地方裁判所は、人による創作の関与がないことを理由に登録を拒否した著作権局の判断を是認 [2023年8月]⃝ 米国著作権局審査委員会は 、Midjourney により600以上のプロンプト入力などを経て生成された画像作品につき、 Midjourney はプロンプトを特定の表現結果を作出するための具体的な指示としては解釈しないことを理由に、著作権登録を認めない判断を 行った。[2023 年９月]

大統領令

米国の動向

＜AIに関する米国大統領令＞〇 バイデン大統領が、 安全、安心で信頼できるAIの開発・利用に関する 大統領令に署名 [2023年10月30日]。
AIの安全性とセキュリティの確保、イノベーションと競争の促進、労働者の支援、公平性と公民権の推進、消費者等の保護、プライバシーの保護、連邦政府によるAI利用の促進、海外における米国のリーダーシップの強化、の８つの柱について、政策パッケージを示しており、知財に関しては、
以下を含む。
※ 大統領令の発令日から 120日以内に、特許審査官・出願人向けに、 AIによる発明が誰の 発明であるか、及び発明プロセスにおける生成 AI等の利用に関する問題をどのように扱うべきかという内容を含むガイダンスを公表。
⇒ USPTO（米国特許商標庁）は、 2024年２月13日付けで AIを利用した発明についての発明者性のガイダンスを公表※ 大統領令の発令日から 270日以内に、特許審査官・出願人向けに、 AIと知財の関係において考慮すべき事項に関する追加ガイダンスを公表。 USPTO
長官が必要であると判断した場合には、 AIと重要な新興技術が関係する発明の 特許適格性の問題を明確化するために、現行の特許適格性に関するガイ
ダンスを更新。
※ 大統領令の発令日から 270日以内、または米国著作権局が AIと著作権に関する調査結果を公表してから 180日のいずれか遅い日までに、著作権局長と協議し、AIによって創作された 著作物の扱いや AI学習への著作物の利用に関する扱い等についての行政措置が必要であるか大統領に報告。
※ 大統領令の発令日から 180日以内に、AI開発者がAI関連の知的財産権上のリスクに適切に対応することを支援するために、国土安全保障長官は、米国司法長官と協議の上、 AI関連の知的財産上のリスクを軽減するための訓練、分析、評価プログラムを開発 。

訴訟等の動き中国の動向＜AI生成物の保護＞〇 「Stable Diffusion」を用いて原告が生成した画像が、他者により無断使用されたとして、AI生成物の著作物性等が争われた事案。

⇒ 北京インターネット裁判所は、原告は、プロンプトを入力し、関連するパラメータを設定して最初の画像を得た後においても、プロンプトを追加し、パラメータ を修正し、継続的に調整・修正し、最終的に本件画像を得ており、このような調整・修正過程においても、原告の美的な選択や個性的判断が具現されている等として、本件画像について 著作物性を認めるとともに、原告を著作者であり著作権者であると判示 [2023年11月27日]。

ルール形成に関わる動き＜生成AIサービス管理暫定弁法＞〇 2023年8月15日に生成AIサービス管理暫定弁法が施行され、AIサービスの提供や利用の原則として、知的財産権や商業道徳を尊重し、営業秘密を保護することや、他人の肖像権・プライバシー権等を侵害してはならないこと等を規定。

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EUの動向ルール形成に関わる動き＜学習用データとしての著作物利用＞○ 2019年6月の欧州デジタル単一市場著作権指令では、著作物等のテキストマイニング・データマイニング目的で行う複製又は抽出に関し、加盟国が著作権等の例外・制限（権利制限）の導入を義務付け。
※ 営利目的のためのテキスト・データマイニング に係る権利制限は、権利者が、適切な方法（機械的に読み取り可能な手段など）で、著作物等の利用を明示的に留保していないことを条件として適用 （オプトアウト可）※ 研究組織や文化遺産機関が、 学術研究のために行うテキスト・データマイニング については、上記の条件なし（ オプトアウト不可）＜AI法（Artificial Intelligence Act ）について＞〇 欧州議会は、2023年６月14日にいわゆるAI法案を採択。その後、欧州理事会、欧州委員会及び欧州議会の三者による交渉を経て、2023年12月に暫定合意（政治的合意）。2024年3月13日には欧州議会が採択し、2024年５月21日に欧州理事会が承認したことによりAI法が成立した。欧州連合公報にて公布され、公布から20日後に施行、2026年の本格的用の見込みである。AI法には以下のような内容が記載されている。
・ 特定のAIシステムに関し、原則として、以下の透明性義務が課せられている（50条）※ プロバイダ（開発者・提供者） は、自然人と直接対話することを意図したAIシステムが、合理的に十分な情報を持ち、観察力があり、慎重な自然
人の観点から明らかな場合を除き、関係する自然人が AIシステムと対話していることを通知されるように設計・開発 されることを保証すること（1項）※ 合成音声、画像、動画、またはテキストコンテンツを生成する汎用 AIシステムを含む AIシステムのプロバイダは、AIシステムの出力が機械可読形式でマークされ、人為的に生成または操作されたものとして検出可能であることを保証 すること（2項）※ ディープフェイク を構成する画像、音声、動画コンテンツを生成または操作する AIシステムの 採用者（deployer:個人的な非専門的利用を除く）
は、そのコンテンツが人為的に生成または操作されていることを開示 すること（ただし、明らかに芸術、創造的、風刺的、フィクション的な類似作品又は番組の一部を構成するコンテンツである場合、この透明性義務は、当該作品の表示または享受を妨げない適切な方法で開示すれば足りる）（ 4項）※ 公共の利益に関する事項を公衆に知らせる目的で公開されるテキストを生成または操作する AIシステムの採用者は、テキストが人為的に生成または操作されたことを開示すること（ 4項）

・ 汎用目的AI（GPAI、General Purpose AI ）モデルのプロバイダについて、以下を義務化（53条1項）※ 欧州著作権法を遵守するための方針、特に、 欧州デジタル単一市場著作権指令に基づく権利の留保（オプトアウト）の表明を特定し、最先端の技術を通じて遵守するための方針を導入 すること（(c)項）※ 汎用AIモデルの 学習に用いる内容 について、 AI室が提供するテンプレートに従って、 十分に詳細な概要を作成・公開 すること（(d)項）

G7広島AIプロセス

G7・マルチ＜G7広島首脳コミュニケ＞ [2023年5月20日]「我々は、関係閣僚に対し、生成AIに関する議論を年内に行うために、包摂的な方法で、OECD及びGPAIと協力しつつ、G7の作業部会を通じた、広島AIプロセスを創設するよう指示する。これらの議論は、ガバナンス、著作権を含む知的財産権の保護、透明性の促進、偽情報を含む外国からの情報操作への対応、これらの技術の責任ある活用といったテーマを含み得る。」- 閣僚級会合 [2023年9月7日]- 非公式会合＠IGF京都2023 [2023年10月9日]＜G7首脳声明＞[2023年10月30日]
AI開発者向け国際指針（Guiding Principles) 及び国際行動規範（Code of Conduct）について歓迎し、公表。

- 閣僚級会合 [2023年12月1日]※広島AIプロセス包括的政策枠組みを取りまとめ
・全てのAI関係者向け及びAI開発者向け広島プロセス国際指針
・高度なAIシステムを開発する組織向けの広島プロセス国際行動規範
・偽情報対策に資する研究の促進等のプロジェクトベースの協力

首脳に報告＜G7首脳声明＞[2023年12月6日]
広島AIプロセス包括的政策枠組みを歓迎

国連決議＜「持続可能な開発のための安全、安心で信頼できるAIシステムに係る機会活用」についての国連決議＞ [2024年3月21日]〇 2030年の持続可能な開発アジェンダの達成に向けて安全、安心で信頼できるAIシステムを促進していくことや、加盟国やマルチステークホ
ルダーに対し、そのようなAIシステムに関する規制やガバナンスアプローチの策定・支持を促すこと等を内容とするもの。また、AIシステムのライ
フサイクルを通じて、人権及び基本的自由が尊重・保護され、促進されるべきことを強調。
〇 決議では、加盟国やステークホルダーに対し、安全・安心で信頼できるAIシステムを促進し、AIシステムが世界の課題に対応できるための環境を整備することを推奨しており、そのための手段には、下記が含まれる（※各手段の要素は、広島プロセス国際指針及び行動規範の要素が多く含まれている）。
・ AI生成コンテンツの識別特定のためのツール等（電子透かしやラベリングのような、信頼できるコンテンツ認証・来歴メカニズムを含む）の開発・導入の勧奨（決議パラグラフ６(g)）
・ イノベーションを促進しつつ、知的財産権を尊重するための適切なセーフガードの実施勧奨（決議パラグラフ６ (i)）

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３．検討課題
本検討会では、大きく、以下の２つの検討課題を取り上げ、検討を行った。
（１）生成 AI と知財をめぐる懸念・リスクへの対応等について（検討課題Ⅰ）（２）AI 技術の進展を踏まえた発明の保護の在り方（検討課題Ⅱ）
このうち、検討課題Ⅰについては、生成 AI と知財との関係として、著作権法との関係とともに、著作権法以外の知的財産法との関係について取り上げたほか、技術による対応策や、契約による対価還元の在り方について、検討を行った。併せて、個別課題として、デジタルアーカイブ及びディープフェイク関係について、知的財産法の観点からの検討も行った。
また、本検討会では、検討の参考とするため、第１回目の開催直後から１か月間、任意の意見募集を実施した（実施期間：2023 年 10 月５日～同年 11 月５日）。その結果、上記の検討課題に加えて、労力、作風や声の保護についても課題として示されたことを踏まえ、個別課題としてこれらも取り上げ、検討した。
その上で、法・技術・契約の各手段の横断的な見地からの検討を行った。
検討課題Ⅱは、AI と特許法との関係についての論点であり、AI を利用した発明の取扱いの考え方、及び、AI の利活用拡大を見据えた進歩性等の特許審査上の課題について、検討を行った。
なお、本検討会は、「知的財産権全体」を俯瞰する観点から、上記のとおり、主な知的財産法を取り上げ、検討を行ったものである。本中間とりまとめで取り上げる知的財産法のうち、著作権法については文化庁が、特許法、意匠法及び商標法については特許庁が、不正競争防止法については経済産業省が、それぞれ所管省庁であるところ、本検討会では、それら省庁のオブザーバー参加も得ながら、検討を行った。
本中間とりまとめで示す内容は、AI 技術の更なる進歩など、様々な前提の変化によって変わり得るところであるが、必要に応じて行う各所管省庁での更なる検討・議論にも資するよう、とりまとめたものである。

10

Ⅱ．

基本的視点

AI には、デジタル化・デジタル技術の活用を加速させ、我が国全体の生産性向上のみ
ならず、様々な社会課題解決に資する可能性がある。他方、生成 AI については、様々なリスクの存在も懸念されており、そこには秘密情報の漏洩等のリスクのほか、著作権侵害のリスクも含まれる（AI 戦略会議「AI に関する暫定的な論点整理」（2023 年５月 26日）等参照）。
このため、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ためにも、著作権を含む知的財産権全体と生成 AI との関係について整理し、必要な方策等を検討していくことが重要である。
以上を踏まえ、本検討会において基礎とすべき基本的な視点は、次の３つとした。
①

産業競争力強化の視点

生成 AI の開発・提供・利用の促進により、公正で自由な社会経済環境の下、幅広い産業において付加価値が創出され、我が国の産業競争力の強化が図られることを目指す。
②

AI 技術の進歩の促進と知的財産権の保護の視点

５～10 年先の将来を見据えつつ、AI が日常に浸透し、AI によって新たな創造が可能になるという視点も踏まえ、生成 AI の開発・提供・利用において、AI 技術の適正な進歩を促進しつつ、知的財産権の適切な保護が図られる方策等を目指す。
③

国際的視点

AI は国際的な流通が容易であり、国境を越えた課題であることを踏まえ、国際的な動向を踏まえた方策等を目指す。

11

Ⅲ．

生成 AI と知財をめぐる懸念・リスクへの対応等について

生成 AI と知財をめぐる懸念・リスクへの対応方策としては、法・技術・契約による対応が考えられるが、本検討会としては、各手段には限界があることも踏まえつつ、解決策としては、それら各手段の三位一体で実現していくべきことを、まず確認した。
また、生成 AI の技術については、知的財産権の侵害リスクや悪用等による弊害が指摘される一方で、リスクを低減する技術もあり、また、AI 技術は、社会を変えるような広い意味でメリットもあるといった、技術の多義性・多面性や、進歩の早い技術をベースに考える必要があることも確認しつつ、以下の課題について、検討を行った。
１．法的ルール①（著作権法との関係）
２．法的ルール②（著作権法以外の知的財産法との関係）
３．技術による対応
４．契約による対応（対価還元の在り方）
５．その他個別課題（１）労力・作風の保護（２）声の保護（３）学習用データとしてのデジタルアーカイブ整備（４）ディープフェイク（知的財産法の視点から）
６．横断的見地からの検討

12

１．法的ルール①（著作権法との関係）（１）著作権法制度の概要
我が国の著作権法は、著作物並びに実演、レコード、放送及び有線放送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、もって文化の発展に寄与することを目的としている（著作権法１条）。この目的を受けて、著作権法では、「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されている。
著作権法で保護される「著作物」について、著作権法２条１項１号では「思想又は感情を創作的に表現したものであつて、文芸、学術、美術又は音楽の範囲に属するものをいう。」と定義されている。すなわち、著作物となるための要件として、①思想又は感情を、②創作的に、③表現したものであり、かつ、④文芸、学術、美術又は音楽の範囲に属するものであることが求められている。よって、単なる事実やデータにとどまるもの（上記要件①を欠くもの）、誰が表現しても同じようなものとなるありふれた表現（上記
要件②を欠くもの）、表現に至らないアイデア（上記要件③を欠くもの）、実用品等の文芸、学術、美術又は音楽の範囲に属さないもの（上記要件④を欠くもの）は、著作物に該当せず、著作権法の保護対象に含まれない。
著作権法は、著作物を利用する行為のうち、複製、公衆送信、譲渡といった特定の利用形態（法定利用行為）ごとに複製権や公衆送信権などの各支分権が及ぶことを規定しており、法定利用行為を行う場合は、権利者の許諾を得て行う必要があるのが原則である。
他方で、上述した著作権法１条に定める「文化的所産の公正な利用」という点に配慮するため、著作権法では、一定の場合には権利者の許諾を得ることなく著作物等を利用できる旨の、権利制限規定を設けている。AI と著作権の関係においては、著作物に表現された思想又は感情の享受を目的としない利用（著作権法 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（著作権法 47 条の５）のほか、私的使用のための複製（著作権法 30 条）、引用（著作権法 32 条１項）、学校その他の教育機関における複製等（著作権法 35 条）、営利を目的としない上演等（著作権法 38 条）などがあり、これらの各規定の要件を満たす場合には、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。
（２）具体的な課題
上述した権利制限規定である著作権 30 条の４柱書は、「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。」と規定し、同条第２号では、「情報解析（略）の用に供する場合」が掲げられている。
13

当該規定は、AI 学習のみにその適用が限定されるものではないが、情報解析の用に供する場合である限り、AI 学習であっても原則として著作権者の許諾なく、著作物の利用が可能であるとされるため、これに対するクリエイターの懸念を払拭するとともに、AI事業者や AI 利用者の侵害リスクを最小化できるよう、生成 AI の発展を踏まえた論点整理を行い、考え方を明らかにする必要がある。
AI（学習済みモデル）を作成するために、著作物を利用する段階（学習段階）と、当該学習済みモデルに生成指示を入力し、画像、文章及び音声等を生成する段階（生成段階）並びに生成した画像、文章及び音声等をアップロードしたり販売したりする段階（利用段階）では、それぞれ検討すべき主な規定等が異なるため、各段階に即した検討を加える必要がある。主な課題として、具体的には、以下のものが挙げられる。
○ 学習段階 AI 学習について、どのような場合に許諾が必要か
 著作権法 30 条の４に定める「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」（非享受目的）
や「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」の基本的な考え方の整理○ 生成・利用段階
 生成指示のために生成 AI に著作物を入力する行為が著作権侵害を構成する
場合の考え方や具体的な事例の整理
 AI 生成・利用に関し、著作権侵害となる場合の考え方 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 生成物の利用行
為が著作権侵害を構成する場合の要件（依拠性・類似性）の考え方や具体的な事例の整理〇 AI 生成物の保護（生成段階）
 AI が生成した物（AI 生成物）が保護される場合の考え方
 AI 生成物が著作物と認められるために必要な利用者の創作意図や創作的寄与に関する考え方の整理
なお、本検討会では、上述の各課題のほかにも、著作権法に関する論点として、次の点についても検討・整理が必要であることを確認した。
○ AI 開発事業者や AI サービス提供事業者が著作権侵害の行為主体となり得るか（リスク回避のガバナンス採用との関係性を含む）（→主に１（３）エに関連）○ ID・パスワード等の回避によるクローリングは、現行法上、どのように評価されるか（アクセスコントロール等の技術の採用と権利制限規定との関係性を含む）（→
主に３（３）に関連）○ 対価還元策（契約等）と権利制限規定等との関係はどのように整理できるか（対象
著作物の海賊版と権利制限規定との関係性を含む）（→主に１（３）ア及び４（５）に関連）14

○ AI 学習用データとしてのデジタルアーカイブ整備に関し、アーカイブ機関が権利者ではない保有データが含まれている場合に、知的財産法の観点から、アーカイブ
機関が法的に留意すべき事項は何か（→主に５（３）に関連）（３）生成 AI に係る各段階における著作権法の適用
上述した各論点に関する著作権法の解釈については、学習段階、生成・利用段階における論点を中心に、本検討会と同時期に並行して開催された文化審議会著作権分科会法制度小委員会において、検討が進められた。
なお、本検討会における意見募集では、生成 AI と著作権に関し、様々な意見が提出されたところである。例えば、著作権法 30 条の４の適用範囲の明確化を求める意見や、許諾が必要な利用場面や現行制度の見直しの要否に係る各立場からの意見のほか、AI 生
成に係る依拠性の証明の可否に関する意見、AI 生成物に係る権利付与の是非等に関する意見である。
これに加え、文化審議会著作権分科会法制度小委員会においても、その後、任意の意
見募集が行われ（実施期間：2024 年１月 23 日～同年２月 12 日）、多くの意見が提出されたところ、これらも踏まえつつ行った検討の結果として、同小委員会は、2024 年３月
15 日に「AI と著作権に関する考え方について」を公表した。このため、以下では、同「AI と著作権に関する考え方について」のうち、関連箇所の内容を引用して紹介する。
なお、同「AI と著作権に関する考え方について」については、以下に紹介する事項以外にも、本中間とりまとめにおける関連課題の該当箇所において、適宜引用して紹介を
行う。

15

ア

学習段階

（ア）「非享受目的」（著作権法 30 条の４）に該当する場合についての考え方
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」（19-22 頁）〇

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。
（19 頁）〇 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。
〇……生成 AI の開発・学習段階における著作物の利用行為における、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。
（19-20 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（20頁）……既存のデータベースやインターネット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、これに用いるため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（20 頁）〇……「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」
に関しては、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。
（20 頁）〇

法第 30 条の４が適用されない場合でも、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。
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。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

16

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。
（22 頁）（※なお、「AI と著作権に関する考え方について」における「法」とは著作権法を意味する。以下同じ。
）（イ）著作権法 30 条の４ただし書（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
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」（26-27 頁）〇……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や、過去の実績（情報解析に活用できる形で整理したデータ
ベースの著作物の作成実績や、そのライセンス取引に関する実績等）といった事実から、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、当該データベースの著作物との関係で、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。
（26-27 頁）〇

この点に関しては、本ただし書の適用範囲についての判断を容易にするための一要素として、
robots.txt でのアクセス制限において必要となるクローラの名称（User-agent）等の情報が事業者から権利者等の関係者に対して適切に提供されること、また、特定の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現在販売されていること及び将来販売される予定があること等の情報が、権利者から事業者等の関係者に対して適切に提供されることにより、クローラにより AI 学習データの収集を行おうとする AI 開発事
業者及び AI サービス提供事業者においてこれらの事情を適切に認識できるような状態が実現されることが望ましい。
（27 頁）（ウ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習に供する場合の考え方
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」（28 頁）〇 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、その総合的な考慮の一要素として、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ものと考えられる（……）。

17

イ

生成・利用段階（ア）生成指示のために生成 AI に著作物を入力する場合の考え方
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」（37-38 頁）〇

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。
（37 頁）〇

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。
（37 頁）〇

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。（37-38 頁）（イ）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 生成物の利用行
為が著作権侵害を構成する場合の要件（依拠性・類似性）の考え方
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」（32-34 頁）〇

既存の判例では、ある作品に、既存の著作物との類似性と依拠性の両者が認められる際に、著作権侵害となるとされている。
（32 頁）〇 AI 生成物と既存の著作物との類似性の判断についても、人間が AI を使わずに創作したものについて類似性が争われた既存の判例と同様、既存の著作物の表現上の本質的な特徴が感得できるかどうかということ等により判断されるものと考えられる。なお、ここでいう「表現上の本質的な特徴」に具体的に当たるものについては、個別具体的な事例に即し、判断されることに留意する必要がある。
（33 頁）〇

依拠性の判断については、既存の判例・裁判例では、ある作品が、既存の著作物に類似していると認められるときに、当該作品を制作した者が、既存の著作物の表現内容を認識していたことや、同一性の程度の高さなどによりその有無が判断されてきた。特に、人間の創作活動においては、既存の著作物の表現内容を認識しえたことについて、その創作者が既存の著作物に接する機会があったかどうかなどにより推認されてきた。
（33 頁）〇

一方、生成 AI の場合、その開発のために利用された著作物を、生成 AI の利用者が認識していないが、当該著作物に類似したものが生成される場合も想定され、このような事情は、従来の依拠性の判断に影響しうると考えられる。
（33 頁）〇

そこで、従来の人間が創作する場合における依拠性の考え方も踏まえ、生成 AI による生成行

18

為について、依拠性が認められるのはどのような場合か、整理することとする。なお、類似性
及び依拠性が認められ著作権侵害となる場合でも、前記（１）オ及び後記（２）エのとおり、当該侵害によりどのような措置（差止請求・損害賠償請求・刑事罰）を受け得るかは、行為者の故意又は過失の有無によることとなる。
（33 頁）① AI 利用者が既存の著作物を認識していたと認められる場合


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。
（例）Image to Image（画像を生成 AI に指示として入力し、生成物として画像を得る
行為） のように、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（33 頁）



この点に関して、既存の判例・裁判例においては、被疑侵害者の既存著作物へのアクセス可能性、すなわち既存の著作物に接する機会があったことや、類似性の程度の高さ等の間接事実により、被疑侵害者が既存の著作物の表現内容を認識していたことが推認されてきた。
（33-34 頁）



このような既存の判例・裁判例を踏まえると、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等を立証すれば、依拠性があるとの推認を得ることができると考えられる。
（34 頁）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、AI 利用者による著作権侵害になりうると考えられる。
（34 頁）✓

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状態が技術的に担保されているといえる場合もあり得る。このような状態が技術的に担保さ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・利用段階において出力される状態となっ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。
（34 頁）19

ウ

AI 生成物の著作権法による保護

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」（39-40 頁）〇 AI 生成物の著作物性は、個々の AI 生成物について個別具体的な事例に応じて判断されるものであり、単なる労力にとどまらず、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て判断されるものと考えられる。例として、著作物性を判断するに当たっては、以下の①～③に示すような要素があると考えられる。
（39-40 頁）①

指示・入力（プロンプト等）の分量・内容✓ AI 生成物を生成するに当たって、創作的表現といえるものを具体的に示す詳細な指示は、創作的寄与があると評価される可能性を高めると考えられる。他方で、長大な指示であったとしても、創作的表現に至らないアイデアを示すにとどまる指示は、創作的寄与の判断に影響しないと考えられる。

②

生成の試行回数✓

試行回数が多いこと自体は、創作的寄与の判断に影響しないと考えられる。他方で、①と組み合わせた試行、すなわち生成物を確認し指示・入力を修正しつつ試行を繰り返すといった場合には、著作物性が認められることも考えられる。

③

複数の生成物からの選択✓

単なる選択行為自体は創作的寄与の判断に影響しないと考えられる。他方で、通常創作性があると考えられる行為であっても、その要素として選択行為があるものもある
ことから、そうした行為との関係についても考慮する必要がある。

〇

また、人間が、AI 生成物に、創作的表現といえる加筆・修正を加えた部分については、通常、著作物性が認められると考えられる。もっとも、それ以外の部分についての著作物性には影響しないと考えられる。
（40 頁）エその他（AI 開発事業者やサービス提供事業者が著作権侵害の行為主体となり得るか）

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」（36-37 頁）〇

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者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者が、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）。
（36 頁）〇 AI 生成物の生成・利用が著作権侵害となる場合の侵害の主体の判断においては、物理的な行
為主体である当該 AI 利用者が著作権侵害行為の主体として、著作権侵害の責任を負うのが原則である。他方で、規範的行為主体論に基づいて、AI 利用者のみならず、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場合があると考えられる。この点に関して、具体的には、以下のように考えられる。
（36-37 頁）① ある特定の生成 AI を用いた場合、侵害物が高頻度で生成される場合は、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。

20

② 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措置を取っていない場合、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。
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措置を取っている場合、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……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。

21

２．法的ルール②（著作権法以外の知的財産法との関係）（１）知的財産法制の概要
我が国における知的財産法制について、上述した著作権法のほか、主なものとしては
特許法、意匠法、商標法及び不正競争防止法がある。これらについて、法の目的及び保護対象に着目して整理すると次のとおりである。

また、我が国の知的財産法制について、知的創作物の保護を図るものか、営業標識の保護を図るものかという観点で区別して整理すると次のとおりとなる。

22

（２）具体的な課題
生成 AI の利用は、文章だけでなく、標章、画像、音声など、マルチモーダル化している。そのため、著作権以外の知的財産権との関係についても、学習段階、生成・利用段
階における典型的な場面と当該場面における法の適用関係について、生成 AI 固有の課
題はあるかという点に留意しながら、整理・検討する必要がある。
そこで、本検討会では、意匠権及び商標権を取り上げるとともに、不正競争防止法に定める不正競争類型のうち、商品等表示規制及び商品形態模倣品提供規制、並びに、営業秘密及び限定提供データ規制について取り上げ、学習段階、生成・利用段階に分けて、検討を行った。また、本検討会では、AI 生成物の利用行為が、肖像権やパブリシティ権の侵害となり得る場合にはどのような場面があるかについても、課題として取り上げた。
具体的には、次のとおりである。
○ 学習段階 AI（学習済みモデル）作成のために他者の登録意匠、登録商標等を学習用デー
タとして使用することは、意匠権や商標権の効力が及ぶ行為に該当するか。
 他人の商品等表示が含まれるデータや他人の商品の形態が含まれるデータを学習用データとして使用することは、不正競争行為に該当し商品等表示規制や商品形態模倣品提供規制に抵触することになるか。
また、営業秘密や限定提供データを学習用データとして使用することは、不正競争行為に該当し、営業秘密・限定提供データ規制に抵触することになるか。
○ 生成・利用段階
 AI 生成物の利用行為が、意匠権・商標権侵害を構成する場合の要件や、不正競争行為に該当すると判断される場合の要件の解釈に際し、AI 特有の考慮をする必要があるか。
〇 AI 生成物の保護（生成段階）
 AI 生成物は、商標権、意匠権や不正競争防止法（商品等表示規制、商品形態模倣品提供規制）の保護／規制の対象となるか。
○ その他（肖像権及びパブリシティ権の適用）
 AI 生成物に他人の肖像等が含まれ、それを利用する行為において、肖像権及びパブリシティ権の侵害があると考えられるか。

23

（３）生成 AI と意匠法（意匠権）との関係
生成 AI と意匠法の関係について、意見募集では、特に画像生成 AI との関係で、他人の登録意匠を意匠権者の許諾を得ずに学習する行為が意匠権の侵害となるかどうかという点について、侵害を構成すると考えるべきであるとの意見や、意匠の実施に該当せず、侵害を構成しないと考えるべきであるとの意見があった。また、AI 生成物が他人の意匠と同一又は類似していた場合に、意匠権侵害になるかどうかという点についても懸念の声があった。
以下では、意匠法制度を概観した上で、現行の制度を踏まえ、学習・生成・利用の各段階における意匠法の適用関係を整理する。
ア

意匠法制度の概要

意匠法は、意匠の保護及び利用を図ることにより、意匠の創作を奨励し、もって産業の発達に寄与することを目的とするものである（意匠法１条）。
「意匠」とは、物品若しくは建築物の形状等のほか、画像（操作用画像又は結果表示画像）であって、視覚を通じて美感を起こさせるものであるところ（意匠法２条１項）、登録を受けた意匠と同一又は類似する意匠を業として実施（意匠に係る物品の製造・使用等のほか、画像意匠については、意匠に係る画像の作成、使用又は電気通信回線を通じた提供等をする行為（意匠法２条２項））した場合には、当該登録意匠に係る意匠権の侵害を構成する（意匠法 23 条）。
なお、意匠権侵害の成立要件として、いわゆる「依拠性」は不要であり、この点は、先に見た著作権侵害の成立要件とは異なっている。
イ

生成 AI に係る各段階における意匠法の適用

生成 AI と意匠権について、現行の制度を踏まえると、以下の帰結や検討課題が考えられる。
（ア）学習段階
他人の登録意匠又はそれと類似する意匠（以下「登録意匠等」という。）が含まれるデータを AI に学習させる行為（学習段階）については、登録意匠等に係る画像であっても、AI 学習用データとしての利用は、「意匠に係る画像」の作成や使用等には当たらず、
意匠法２条２項に定める「実施」に該当せず、意匠権の効力が及ぶ行為に該当しないと考えられる。そもそも意匠法は設定登録により一定期間独占的に権利を実施することができる代わりに、登録公報にその内容を掲載し、広く参照されることで更なる意匠の創作を奨励し、産業の発達に寄与することを目的としているため、更なる意匠の創作に向けて登録意匠等を AI に学習させることに意匠権の効力が及ばないことは、当該目的と24

も整合的である 3。
（イ）生成・利用段階
AI 生成物に他人の登録意匠等が含まれ、それを利用する行為（生成・利用段階）については、権利侵害の要件として依拠性は不要であり、また、類似性判断について、AI 特有の考慮要素は想定し難いため、AI 生成物に関する権利侵害の判断は、従来の意匠権侵害の判断と同様であると考えられる。すなわち、登録意匠と AI 生成物との比較を行い、物品の用途及び機能の共通性を基準として物品が同一又は類似と評価でき、かつ、取引者・需要者の注意を最も惹きやすい部分において構成態様を共通にしており、形態が同一又は類似と評価できるか否かで判断を行うことになると考えられる 456。
（ウ）AI 生成物の意匠法による保護
意匠法３条１項１号は「工業上利用することができる意匠の創作をした者は、……その意匠について意匠登録を受けることができる。」と規定しており、意匠法６条１項２号
は「意匠の創作をした者の氏名及び住所又は居所」を願書に記載することを求めている。
意匠法６条１項１号が「出願人」について「氏名又は名称及び住所又は居所 」と規定していることと対比すれば、意匠法は、工業上利用することができる意匠を自然人が創作することを前提としていると考えられる。また、意匠法 15 条２項では特許法 33 条１項を準用し、意匠登録を受ける権利は移転することができる旨規定されており、出願前であっても権利移転することができる権利能力を有する自然人であることを予定してい3 なお、産業財産権の登録公報は、独立行政法人工業所有県情報研修館（INPIT) が運用している J-Plat-Pat（特許情報プラットフ
ォーム）（https://www.j-platpat.inpit.go.jp/）上で、広く一般利用が可能となっている。ただし、データの単純な収集を目的とした大量データのダウンロードや、ロボットアクセス（プログラムによる定期的な自動データ収集）のような行為は、サーバーへの負荷
が 高 ま り 、 一 般 の 利 用 を 妨 げ る 可 能 性 が あ る こ と か ら 、 禁 止 す る 運 用 が 取 ら れ て い る （ https://www.jplatpat.inpit.go.jp/help/ja/c09/c0900.html）。
4
生成段階における学習済みモデルへの入力としての登録意匠の利用は、学習用データとしての利用と同様、意匠権の侵害に当たらないと考えられる。ただし、登録意匠（又はそれに類似する意匠）に係る画像を生成するための、学習済みモデルへの入力等がみなし侵害行為（意匠法 38 条８号ロ等）に該当するおそれがある点には留意する必要がある。
5
画像意匠については、画像の出力が意匠の実施（画像の作成。意匠法２条２項３号イ）に該当するおそれがある点に留意する必要がある。
6 意匠法 60 条の 12 第 1 項は国際公表された意匠に関する補償金請求権について規定しているところ、その後段において「当該警告をしない場合においても、国際公表がされた国際意匠登録出願に係る意匠であることを知つて意匠権の設定の登録前に業として
その国際公表がされた国際意匠登録出願に係る意匠又はこれに類似する意匠を実施した者に対しては、同様とする。」と補償金の支払を請求することができると規定している。
このとき、国際意匠登録出願の国際公表を学習用データとして機械学習を行って得られた学習済みモデルが特定の国際公表がされた国際意匠登録出願に係る意匠を出力し、それを業として実施した場合、学習用データに当該国際公表が含まれることを知っている事実だけをもって「国際公表がされた国際意匠登録出願に係る意匠であることを知つて」いるという要件を満たすとは言えな
いと考えられる。
その理由として、同項の前段では国際意匠登録出願に係る意匠を記載した書面を提示して警告をしたときに補償金の支払を請求することができると規定していることを考慮すると、国際意匠登録出願の国際公表を全て読むことを第三者に義務付けることを求めているものとは解されず、同項の後段で規定された「国際公表がされた国際意匠登録出願に係る意匠であることを知つて」いる状
態とは、実施した意匠と学習用データに含まれた国際公表に係る意匠とに具体的な対応関係があることを知っている状態を指していると考えられるからである。
また、特許法 65 条においては特許に関する補償金請求権に関する規定があるが、同様に考えられる。すなわち、特許出願公開公報を学習用データとして機械学習を行って得られた学習済みモデルが特定の特許出願に係る発明を出力し、それを業として実施した場合、学習用データに当該公開公報が含まれることを知っている事実だけをもって特許法 65 条 1 項後段に規定されている「出願公開がされた特許出願に係る発明であることを知つて」いるという要件を満たすとは言えないと考えられる。
なお、著作権における依拠性の考え方については、Ⅲ．１．
（３）イ（イ）に記載されるとおりである。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ると考えられる。

25

るものである。
また、裁判例によれば、意匠登録を受ける権利を有する創作者とは、「意匠の創作に実7
質的に関与した者」をいうとされており 、したがって、自然人が AI を道具として用いて意匠の創作に実質的に関与をしたと認められる場合には、AI を使って生成した物であっても保護され得ると考えられる。いかなる場合に「自然人が意匠の創作に実質的に関与」したと言えるかどうかについては、関連の裁判例 8のほか、上述した著作権法における AI 生成物の保護に関する議論（具体的には、上記「１．法的ルール①（著作権法との関係）」（３）ウ）が参考になるものと思われる。
なお、意見募集では、生成 AI は画像を大量に生成することも容易であるところ、AI
生成物が公知意匠となった場合には、特定の分野について意匠審査実務上の影響が生ずるのではないかという懸念の声もあった。
意匠登録には、意匠登録出願前に日本国内又は外国において公然知られた意匠等ではないこと（新規性）（意匠法３条１項各号）や、意匠登録出願前にその意匠の属する分野
における通常の知識を有する者が日本国内又は外国において公然知られ、頒布された刊行物に記載され、又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった形状等又は画像に基づいて容易に意匠の創作をすることができなかったこと（創作非容易性）（意匠法３条２項）が必要である。
これらの要件を基礎とする意匠制度について、AI 技術の急速な進展がどのような影響を与えるかについては、状況を注視しつつ、引き続き検討する必要がある。
（４）生成 AI と商標法（商標権）との関係
生成 AI と商標法の関係についても、意見募集では、特に画像生成 AI との関係で、他人の登録商標を商標権者の許諾を得ずに学習する行為が商標権の侵害を構成するかどうかという点や、AI 生成物が他人の登録商標と同一又は類似していた場合に商標権侵害になるかどうかという点、AI 生成物を商標として登録することができるかという点について、様々な意見があった。
以下では、商標法制度を概観した上で、現行の制度を踏まえ、学習・生成・利用の各段階における商標法の適用関係を整理する。
ア

商標法制度の概要

商標法は、商標を保護することにより、商標の使用をする者の業務上の信用の維持を図り、もって産業の発達に寄与し、あわせて需要者の利益を保護することを目的とするものである（商標法１条）。
「商標」とは、人の知覚によって認識することができるもののうち、文字、図形、記号、立体的形状若しくは色彩又はこれらの結合、音その他政令で定めるもの（標章）で、
7

大阪高判平成６年５月 27 日（平成５年（ネ）第 2339 号）〔クランプ事件〕
大阪地判平成 29 年 10 月 12 日（平成 27 年（ワ）第 8271 号）〔物干し器事件〕及び知財高判令和４年２月９日（令和３年（ネ）第10077 号）〔入れ歯入れ容器事件〕等参照

826

業として商品を生産、証明し又は譲渡する者がその商品について使用をするもの、又は業として役務を提供し又は証明する者がその役務について使用をするものであるところ（商標法２条１項）、他人が登録を受けた商標と同一又は類似する標章を指定商品又は指定役務と同一又は類似する商品又は役務に使用する行為は、当該登録商標に係る商標権の侵害を構成する（商標法 25 条及び 37 条等）。なお、意匠権侵害の場合と同様に、商標権侵害の成立要件として、いわゆる「依拠性」は不要である。
イ

生成 AI に係る各段階における商標法の適用

生成 AI と商標権について、現行の制度を踏まえると、以下の帰結が考えられる。
（ア）学習段階
他人の登録商標又はそれと類似する商標（以下「登録商標等」という。）が含まれるデータを AI に学習させる行為（学習段階）については、登録商標等であっても、AI 学習
用データとしての利用は、商標権の効力が及ぶ指定商品・役務についての使用に該当しないとして、商標権の効力が及ぶ行為に該当しないと考えられる。
（イ）生成・利用段階
AI 生成物に他人の登録商標等が含まれ、それを利用する行為（生成・利用段階）については、権利侵害の要件として依拠性は不要であり、また、類似性判断について、AI 特有の考慮要素は想定し難いため、AI 生成物に関する権利侵害の判断は、従来の商標権侵害の判断と同様に、商品・役務の同一・類似性及び商標の同一・類似性により判断を行うことになると考えられる。すなわち、商品・役務の類似性については、それぞれの商品・役務について同一・類似の商標が使用された場合に同一営業主の製造、販売又は提供に係る商品・役務と誤認されるおそれがあるか否かで判断を行い、商標の類似性については、登録商標と AI 生成物が同一又は類似の商品・役務に使用された場合に、両者の外観、称呼又は観念等によって需要者に与える印象、記憶、連想等を総合して全体的に考察し、具体的な取引状況に基づいて、需要者に出所混同のおそれを生ずるか否かで判断を行うことになると考えられる。
（ウ）AI 生成物の商標法による保護
商標法は、商標を使用する者の業務上の信用の維持と需要者の利益の保護を目的としており、自然人の創作物の保護を目的とするものではない。そのため、当該商標が自然人により創作されたものか、AI により生成されたものかに関わらず、商標法３条及び４条等に規定された拒絶理由に該当しない限り商標登録を受けることができる。したがって、AI 生成物であっても商標法で保護され得ると考えられる。

27

（５）生成 AI と不正競争防止法との関係
生成 AI と不正競争防止法の関係については、意見募集において、商品等表示規制、
商品形態模倣品提供規制及び営業秘密・限定提供データ規制に反する利用は、従来どおり不正競争防止法違反を構成すると考えるべきであるなど、生成 AI における学習・生
成・利用の各段階における不正競争防止法の適用に関して特別な配慮は不要と考えるべきであるとの意見が見られた。また、著作権、意匠権及び商標権と併せて、不正競争防止法により既存のコンテンツを保護するべきであるとの指摘があった。
以下では、商品等表示規制、商品形態模倣品提供規制及び営業秘密・限定提供データ規制に係る制度を個別に概観した上で、現行の制度を踏まえ、学習・生成・利用の各段階における不正競争防止法の適用関係を整理する。
なお、意見募集では、著作権法では保護されない「作風」や「画風」について不正競争防止法で保護するべきであるとの指摘もあった。この点については、５（１）において個別課題として検討する。
（５－１）商品等表示規制との関係ア

不正競争防止法における商品等表示規制の概要

不正競争防止法は、事業者間の公正な競争及びこれに関する国際約束の的確な実施を確保するため、不正競争の防止及び不正競争に係る損害賠償に関する措置等を講じ、もって国民経済の健全な発展に寄与することを目的とするものである（不正競争防止法１条）。
「不正競争」に該当する行為については、不正競争防止法２条１項各号に限定列挙されているところ、商品等表示（人の業務に係る氏名、商号、商標、標章、商品の容器若
しくは包装その他の商品又は営業を表示するもの）との関係では、①他人の周知な商品等表示として需要者の間に広く認識されているものと同一・類似の商品等表示を使用等することにより、他人の商品・営業と混同を生じさせる行為（不正競争防止法２条１項１号）及び②自己の商品等表示として他人の著名な商品等表示と同一・類似のものを使用等する行為（不正競争防止法２条１項２号）が不正競争行為とされている。
上述の①周知な商品等表示主体の混同行為又は②著名な商品等表示の冒用行為によって他人の営業上の利益を侵害し、又は侵害されるおそれを生じさせた者は、当該侵害行為の停止又は予防をする責任や損害賠償責任を負う（不正競争防止法３条及び４条）。
なお、商品等表示規制に係るこれらの不正競争行為について、いわゆる「依拠性」は不要である。
イ

生成 AI に係る各段階における商品等表示規制の適用

生成 AI と不正競争防止法における商品等表示規制について、現行の制度を踏まえると、以下の帰結が考えられる。
28

（ア）学習段階
他人の商品等表示が含まれるデータを AI に学習させる行為については、AI 学習用データとしての利用は、周知な商品等表示について「混同」を生じさせるものではなく、また、著名な商品等表示を自己の商品・営業の表示として使用する行為ともいえないた
め、不正競争行為（不正競争防止法２条１項１号及び２号）に該当しないと考えられる。
（イ）生成・利用段階
AI 生成物に他人の商品等表示が含まれ、それを利用する行為（生成・利用段階）につ
いては、不正競争の要件として依拠性は不要であり、また、類似性判断について、AI 特有の考慮要素は想定し難いため、AI 生成物に関する不正競争（不正競争防止法２条１項１号及び同項２号）か否かの判断は、一般的な違法性の判断と同様である。すなわち、他人の周知な商品等表示と同一・類似のものを使用等することにより、他人の商品・営業と混同を生じさせる行為（同項１号）、又は自己の商品等表示として他人の著名な商品
等表示と同一・類似のものを使用等する行為（同項２号）か否かにより判断することになると考えられる 9。
（ウ）AI 生成物の不正競争防止法（商品等表示規制）による保護
不正競争防止法は、商品等表示規制について、「他人の商品等表示として需要者の間に広く認識されているもの」（不正競争防止法２条１項１号）や「他人の著名な商品等表示」（同項２号）と同一又は類似の商品等表示を使用等することを不正競争行為として規定しており、当該商品等表示が自然人により創作されたものか、AI により生成されたもの
かを問わない。
したがって、AI 生成物であっても商品等表示として不正競争防止法で保護され得ると考えられる。
（５－２）商品形態模倣品提供規制との関係ア

不正競争防止法における商品形態模倣品提供規制の概要

上述のとおり、「不正競争」に該当する行為については、不正競争防止法２条１項各号に限定列挙されているところ、商品形態模倣との関係では、他人の商品の形態（当該商品の機能を確保するために不可欠な形態を除く。）を模倣した商品を譲渡等する行為（不正競争防止法２条 1 項３号）が不正競争行為とされている。
なお、「商品の形態」とは、需要者が通常の用法に従った使用に際して知覚によって認識することができる商品の外部及び内部の形状並びにその形状に結合した模様、色彩、光沢及び質感（不正競争防止法２条４項）、「模倣する」とは、他人の商品の形態に依拠
9

商品等表示の類似性判断は、商標の外観（見た目）・称呼（呼び方）・観念（意味合い）の各要素を総合考慮して行われている。

29

して、これと実質的に同一の形態の商品を作り出すこと（不正競争防止法２条５項）とされている。したがって、商品形態模倣品提供行為に係る不正競争行為については、著作権侵害と同様に、いわゆる「依拠性」が要件として求められている一方、著作権侵害と異なり、類似性では足りず、「実質的同一性」が認められる場合に限られることに留意が必要である。
商品形態模倣品提供行為によって他人の営業上の利益を侵害し、又は侵害されるおそれを生じさせた者は、当該侵害行為の停止又は予防をする責任や損害賠償責任を負う（不正競争防止法３条及び４条）。
イ

生成 AI に係る各段階における商品形態模倣品提供規制の適用

生成 AI と不正競争防止法における商品形態模倣品提供規制について、現行の制度を踏まえると、以下の帰結や検討課題が考えられる。
（ア）学習段階
他人の商品の形態が含まれるデータを AI に学習させる行為については、AI 学習用データとしての利用は、他人の商品の形態を模倣した商品の譲渡等に該当せず、「使用」は規制の対象外であるため、不正競争行為に該当しないと考えられる。
（イ）生成・利用段階
AI 生成物に他人の商品の形態が含まれ、それを利用する行為（生成・利用段階）については、実質的に同一の形態の商品といえるかどうかの判断において、AI 特有の考慮要
素は想定し難い。ただし、依拠性については、上述した著作権法の検討を応用できる面も多いとも考えられる。
（ウ）AI 生成物の保護
不正競争防止法は、商品形態模倣品提供規制について、「他人の商品の形態」（不正競争防止法２条１項３号）を模倣した商品を譲渡等することを不正競争行為として規定しており、当該商品の形態が自然人により創作されたものか、AI により生成されたものかを問わない。
したがって、AI 生成物であっても商品形態として不正競争防止法で保護され得ると考
えられる。

30

（５－３）営業秘密・限定提供データとの関係
ア

営業秘密 10・限定提供データ 11規制の概要

上述のとおり、「不正競争」に該当する行為については、不正競争防止法２条１項各号に限定列挙されているところ、営業秘密・限定提供データ規制との関係では、①営業秘密につき、不正取得又は不正取得したものを使用し、若しくは開示する行為等（不正競争防止法２条１項４～10 号）及び②限定提供データにつき、不正取得又は不正取得したものを使用し、若しくは開示する行為等（不正競争防止法２条１項 11～16 号）が不正競争行為とされている。
なお、これらの不正競争行為について、いわゆる「依拠性」は不要である。
イ

生成 AI に係る各段階における営業秘密・限定提供データ規制の適用

生成 AI と不正競争防止法における営業秘密・限定提供データ規制について、現行の制度を踏まえると、次の帰結や検討課題が考えられる。
（ア）学習段階
他人の営業秘密や限定提供データが含まれるデータを AI に学習させる行為について
は、AI 学習用データとしての利用であるかどうかに関わらず、不正競争防止法が対象とするデータの保護の必要性は変わらないため、学習段階における営業秘密や限定提供データの収集や使用が不正競争行為に該当するかどうかの判断は、一般的な不正競争行為の判断と同様と考えられる。すなわち、営業秘密を含む学習用データの収集手段が正当なものか否か、当該取得に係る営業秘密を含む学習用データを加工し、学習用プログラ
ムに入力する行為が「使用」（営業秘密の本来の目的に沿って行われ、当該営業秘密に基づいて行われる行為）や「開示」（営業秘密を公然と知られたものとすること及び非公知性を失わない状態で営業秘密を特定の者に示すこと）に該当するか否か、技術上の秘密の不正使用行為により生じた物の譲渡等に該当するか否か等によって、不正競争行為該当性を判断することになると考えられる。
また、限定提供データを含む学習用データについても、上記と同様に限定提供データを含む学習用データの収集手段が正当なものか否か、当該取得に係る限定提供データを含む学習用データを加工し、学習用プログラムに入力する行為が「使用」や「開示」に該当するか否か等によって、不正競争行為該当性を判断することになると考えられる。
いずれについても、判断基準について生成 AI 特有の問題はないと考えられる。
営業秘密や限定提供データを学習用プログラムに入力する場合には、入力により秘密管理性や限定提供性などを喪失することのないように留意が必要である。営業秘密や限10「営業秘密」とは、秘密として管理されている（①秘密管理性）、生産方法、販売方法その他の事業活動に有用な技術上又は営業上の情報であって（②有用性）、公然と知られていないもの（③非公知性）をいう（不正競争防止法２条６項）。
11「限定提供データ」とは、業として特定の者に提供する情報（①限定提供性）として電磁的方法により相当量蓄積され（②相当蓄積性）、及び管理されている（③電磁的管理性）技術上又は営業上の情報をいう(不正競争防止法２条７項）。

31

定提供データを学習用プログラムに入力した場合に秘密管理性や限定提供性を喪失するかどうかについては、生成 AI の利用態様によって個別具体的に判断される必要がある。
なお、限定提供データ規制についていえば、他者が、相当蓄積された記事データベースと同一のデータベースをオープンなデータとして一般に公開している場合には、適用除外規定（不正競争防止法 19 条１項９号ロ）が適用されるため、そもそも当該記事デー
タベースについて限定提供データとしての保護が及ばないと考えられることに留意する必要がある。他方で、記事データベースに含まれる個別の記事については、限定提供
データの要件のうち、相当蓄積性を満たさず、限定提供データとして保護されない場合が多いと考えられる。
（イ）生成・利用段階
営業秘密や限定提供データを使用して得られた学習済みモデルや当該モデルの出力（AI 生成物）については、学習済みモデルや AI 生成物に、元の営業秘密や限定提供データ（なお、それらと実質的に等しいものを含む。）が含まれている場合には、その使用・開示が元の営業秘密・限定提供データの使用・開示に該当し、そうでない場合には該当しないと考えられる。
なお、営業秘密や限定提供データを生成 AI に入力する場合には、入力により秘密管
理性や限定提供性などを喪失することのないように留意が必要である。営業秘密や限定
提供データを AI に入力した場合に秘密管理性や限定提供性を喪失するかどうかについては、生成 AI の利用態様によって個別具体的に判断される必要がある。例えば、秘密保持義務を負わない事業者の提供する外部の生成 AI サービスに営業秘密を入力する場
合には保護の対象外となる可能性がある。
この点、生成 AI と営業秘密の関係については、経済産業省において、「秘密情報の保護ハンドブック」12を改訂し（2024 年２月改訂）、生成 AI の利用と秘密情報の管理・利用の在り方等について明示したところであり、AI と限定提供データの関係については、同省が公表している「限定提供データに関する指針」13の記載が参考になるところであるが、同省では、今後とも、AI 技術の趨勢等を注視しつつ、必要に応じた見直し等を検討することとしている。
（ウ）AI 生成物の保護
既に述べたとおり、不正競争防止法は、事業者の公正な競争の確保を目的としており、営業秘密・限定提供データ規制との関係で当該情報が自然人により創作されたものか、
AI により生成されたものかを問わない。
したがって、AI 生成物であっても、営業秘密の要件（秘密管理性、有用性、非公知性）
や限定提供データの要件（限定提供性、相当蓄積性、電磁的管理性）を満たす限り、不正競争防止法で保護され得ると考えられる。
12
13「秘密情報の保護ハンドブック」（https://www.meti.go.jp/policy/economy/chizai/chiteki/pdf/handbook/full.pdf）「限定提供データに関する指針」（https://www.meti.go.jp/policy/economy/chizai/chiteki/guideline/h31pd.pdf）

32

（６）生成 AI とその他の権利（肖像権・パブリシティ権）の関係
生成 AI をめぐっては、意見募集において、特定の人物と誤認させるような写真が生成 AI により生成されているなどの現状に鑑み、他人の肖像が学習・生成・利用の各段階で用いられていることに対する懸念の声が複数あった。
以下では、他人の肖像との関係で主に問題となる肖像権及びパブリシティ権について
判例により認められた内容を個別に概観した上で、これらの判例で認められた権利と生成 AI の関係について整理する。
なお、「声」が生成 AI の学習に利用され、学習した「声」と似た音色の音声が生成されているとして、「声」についても十分な保護を認めるべきであるとの意見もあった。この点については、５（２）において個別課題として検討する。
ア

肖像権の概要

肖像権について、法律上の明文規定は存在していないが、判例は「人は、みだりに自己の容ぼう等を撮影されないということについて法律上保護されるべき人格的利益を有」していると判示し 14、撮影によって当該人格的利益が侵害され、当該侵害の程度が
社会生活上受忍の限度を超える場合には、肖像権の侵害となると判示している 15。
また、最高裁判所は、上述の人格的利益の侵害が社会生活上受忍の限度を超えるかど
うかの判断をするに際し、「被撮影者の社会的地位、撮影された被撮影者の活動内容、撮影の場所、撮影の目的、撮影の態様、撮影の必要性等を総合考慮して、被撮影者の上記人格的利益の侵害が社会生活上受忍の限度を超えるものといえるかどうかを判断して決すべきである。」と判示している 16。
イ

パブリシティ権の概要

パブリシティ権について、法律上の明文規定は存在していないが、判例は、「人の氏名、
肖像等……は、個人の人格の象徴であるから、当該個人は、人格権に由来するものとして、これをみだりに利用されない権利を有すると解される……。そして、肖像等は、商品の販売等を促進する顧客吸引力を有する場合があり、このような顧客吸引力を排他的に利用する権利（……）は、肖像等それ自体の商業的価値に基づくものであるから、上記の人格権に由来する権利の一内容を構成する」と述べて、パブリシティ権を認めている。
また、同判例は、パブリシティ権の侵害といえるかどうかについて、「専ら肖像等の有する顧客吸引力の利用を目的とするといえる場合」かどうかにより判断されると述べた
上で、その具体例として「①肖像等それ自体を独立して鑑賞の対象となる商品等として使用し、②商品等の差別化を図る目的で肖像等を商品等に付し、③肖像等を商品等の広14

最大判昭和 44 年 12 月 24 日（昭和 40 年（あ）第 1187 号）刑集 23 巻 12 号 1625 頁〔京都府学連事件〕
最判平成 17 年 11 月 10 日（平成 15 年（受）第 281 号）民集 59 巻９号 2428 頁〔法廷内写真撮影事件〕
16
ただし、あくまでも、「ある者の容ぼう等をその承諾なく撮影することが不法行為法上違法となるかどうか」の判断基準として掲げられたものであることに留意する必要がある。
1533

告として使用するなど、専ら肖像等の有する顧客吸引力の利用を目的とするといえる場合」を掲げている 17。
ウ

生成 AI に係る各段階における肖像権及びパブリシティ権の適用

学習段階、生成・利用段階において、他人の肖像が使用される場合に、それが肖像権を侵害するものと言えるかどうかは、「被撮影者の社会的地位、撮影された被撮影者の活動内容、撮影の場所、撮影の目的、撮影の態様、撮影の必要性等を総合考慮して、被撮影者の上記人格的利益の侵害が社会生活上受忍の限度を超えるものといえるかどうか」という肖像権侵害に関する一般的な判断と同様に考えるべきであり、その判断基準について生成 AI に特有の問題はないと考えられる 18。
また、学習段階、生成・利用段階において、著名人等の顧客吸引力を有する肖像等が使用される場合があり、それがパブリシティ権を侵害するものと言えるかどうかは、専ら肖像等の有する顧客吸引力の利用を目的とするといえるか否かというパブリシティ
権侵害に関する一般的な場合と同様に考えられ、その判断基準について、生成 AI に特有の問題はないと考えられる。なお、判例は専ら肖像等の有する顧客吸引力の利用を目的とするといえる場合の例として「①肖像等それ自体を独立して鑑賞の対象となる商品等として使用し、②商品等の差別化を図る目的で肖像等を商品等に付し、③肖像等を商品等の広告として使用するなど、専ら肖像等の有する顧客吸引力の利用を目的とするといえる場合」を挙げていることは上述のとおりである。

17

最判平成 24 年２月２日（平成 21 年（受）第 2056 号）民集 66 巻２号 89 頁〔ピンク・レディー事件〕
なお、各要件についての具体的な考慮要素及び判定基準は、デジタルアーカイブ学会「肖像権ガイドライン」（2023 年４月補訂版）
においても紹介されており、肖像が含まれる AI 生成物の公開に関しても、参考になると考えられる。
18

34

３．技術による対応（１）具体的な課題
生成 AI について懸念されるリスク等に対しては、現在存在している技術に加え、新たな技術の開発・普及も期待されるところ、知的財産権をめぐるリスクの回避等の観点から、次の点を検討する必要がある。
① 技術による対応策として、現在、具体的にどのような技術例が考えられるのか。
② 技術による対応策の活用をどのように担保し、どのように促進することが適切と考えられるか。
（２）考えられる技術例
生成 AI と知的財産権をめぐる懸念・リスクへの技術的な対応として考えられる技術
例の特徴及び留意点等については、次のとおり整理が可能である。次の（２－１）から（２－５）では、それぞれ個別に技術の特徴及び留意点を整理する。
① AI が生成したコンテンツを利用者が識別できる仕組み② フィルタリング③ 自動収集プログラム（クローラ）による収集を拒絶する技術④ 画像に特殊な画像処理を施すことで学習を妨げる技術⑤ 学習元コンテンツの個別追跡・除外に関する技術（２－１）AI が生成したコンテンツを利用者が識別できる仕組み
ア

AI 生成物であること等の表示

AI で生成されたコンテンツに AI ツールで生成されたこと等を示す電子透かしを追加したり、コンテンツ認証情報（例えば、生成 AI ツールの使用の事実のほか、編集内容、編集日時等の情報など）を AI が生成したコンテンツに紐付けして保存することなどに特徴があり、既に商用化されているサービスも存在している。
意見募集においても、電子透かしや改竄することのできないメタデータの埋込み等によるトレーサビリティの確保が必要であるとの意見や、コンテンツ利用者からしても AI
生成物であることを判別できる電子透かし等は有用であるとの意見が見られた。他方で、
デジタルデータである以上、技術的に削除することも不可能ではないなど、技術的な限界があるとの意見もあった。
また、EU においては、AI 法（AI Act）により、AI システムのプロバイダ（開発者・提供者）に対し、AI 生成物が人為的に生成され、また操作されたものであることを機械が検出できるようにすることを求める動きがある。 19
19

前述Ⅰ２（３）参照

35

AI 生成物であることに関する表示は、AI ツールで生成されたコンテンツについて、来歴管理を行うことができる点で有用であると考えられるが、これらの表示を付すこととする場合の「AI 生成物」の範囲や表示主体等については、多様な手法や考え方があり得るため、現実的で実効的な方策について、生成 AI をとりまく関係者による議論が深められることも期待したい。
なお、AI 生成物であることの表示が付されているかどうかと、当該 AI 生成物に著作物性が認められるかどうかは完全に一致するものではなく、AI ツールにより生成したものについて、著作物性が認められるかどうかについては、AI ツールの利用者による創作的寄与がどの程度積み重なっているか等を総合的に考慮して、個別に判断する必要があ
る点には留意が必要である。
【取組事例等】

Google 傘下の Google DeepMind 社は、Imagen (Google 社）による生成 AI 画像に電子透かしを追加し、透かしの入った画像を識別する技術(「SynthID」β 版）を公表 20（2023 年 8 月）Microsoft による Bing Image Creator (Dall-E3 利用) による生成画像は、 AI で生成されたものであることを明示するために、個々の Image Creator 画像の左下隅に、AI で生成されたことを示す特別な Bing アイコンを表示 21Adobe Firefly で生成された全てのコンテンツにおいて、AI ツールで生成されたこと等を示す「コンテンツ認証情報」が含まれる仕様となっている 22（※生成 AI ツールの使用の事実のほか、編集内容、編集日時等の情報が、コンテンツに紐づけられて保存される。各ファイルへの直接添付やクラウドへの公開といった方法により、保存・復元される）

AI で生成された文章を検出することが困難であることについての指摘もなされている（Sadasivan et al, 及び Koike et al.） 23が、大規模言語語モデル（LLM）が出力するテキス
トに電子透かしを入れる技術についても研究が進められている（Kirchenbauer et al） 24

イコンテンツの信頼度を出元によって付与

インターネット上のサイト、ページ、コンテンツ、広告などについて、発信元組織の発信情報やその信頼性に関する方法をインターネット利用者がブラウザー上で確認できる仕組み（オリジネーター・プロファイル技術）や、発行者、作成日のほか、生成 AI
ツールが使用されたことなどを C2PA 規格に準拠した改ざん防止メタデータとしてコン
Google 社 Identifying AI-generated images with SynthID
https://www.deepmind.com/blog/identifying-ai-generated-images-with-synthid
21 Microsoft 社 Q&A https://www.bing.com/images/create/help?FORM=GENHLP
22 https://helpx.adobe.com/jp/creative-cloud/help/content-credentials.html#
23 Sadasivan et al., “Can AI-Generated Text be Reliably Detected?”(2023) https://arxiv.org/abs/2303.11156
Koike et al., “OUTFOX: LLM-generated Essay Detection through In-context Learning with Adversarially Generated
Examples”(2023) https://arxiv.org/abs/2307.11729
24 Kirchenbauer et al., “A Watermark for Large Language Models”(2023) https://arxiv.org/abs/2301.10226
2036テンツに添付し、専用の改ざん防止メタデータセットに保存することなどが考えられる。
前者は実用化に向けて研究開発中の技術であり、後者は Adobe 社において採用済みの技術である。AI ツールで生成されたコンテンツの来歴を明確にする点で有用と考えられる。
ただし、コンテンツ管理の観点からは、当該コンテンツがどの AI サービスで生成されたものであるかの情報が明らかになるだけでなく、当該コンテンツがいかなるプロン
プトにより生成されたものか、その内容をプラットフォーマー等の AI 提供者において管理し、明らかにすることができるような仕組みを導入することも有用であると考えられる。
【取組事例】


オリジネーター・プロファイル（OP）技術
Originator Profile 技術研究組合が、インターネット上のサイト、ページ、コンテンツ、広告などについて、発信元組織の発信情報やその信頼性に関する方法をインターネット利用者がブラウザー上で確認できる仕組みを目指し、その実用化・実装に向けて、研究・開発中 25

コンテンツ認証情報（Content Credentials）
C2PA 規格に準拠した改ざん防止メタデータとして、Adobe 社で採用（発行者、作成日のほか、アドビ生成 AI ツールが使用されたことも表示）。エクスポート又はダウンロード時にコンテンツに追加情報を添付し、コンテンツ認証情報と呼ばれる専用の改ざん防止メタデータ
セットに保存 2627。



その他の事例
ペンタブレットを製造・販売する株式会社ワコムは、人が創作に寄与したことの証明として、
クリエイターの作品にマイクロマークを埋め込み、それに紐づいた制作履歴情報を保持する）を検討中 28（欧州にて実証実験を実施）。
技術（「Wacom Yuify」

ウ

生成物が AI によってつくられたものか否かの判定

デジタルプラットフォーム上にコンテンツが投稿される際に、当該コンテンツが AI
生成物か否か、AI 生成物である場合に使用されたソースの分類を行う仕組みである。既に商用化されているサービスも存在しており、クリエイターがリクエストに応じたイラストを製作するサービスにおいて、実際に導入されている。
ただし、現状では、生成物が AI によって作られたものか否かを高精度で判定できる
保証はなく、生成物を少し改変するだけで判定困難になるなどの限界があることにも留Originator Profile 技術研究組合 https://originator-profile.org/ja-JP/
Adobe 社 コンテンツ認証情報 https://helpx.adobe.com/jp/creative-cloud/help/content-credentials.html
27
Adobe 社
Adobe Firefly で 生 成 さ れ た 素 材 の コ ン テ ン ツ 認 証 情 報 コ ン テ ン ツ 認 証 情 報
https://helpx.adobe.com/jp/firefly/using/content-credentials.html
28 マ イ ナ ビ ニ ュ ー ス ク リ エ イ タ ー を 守 る “ 創 作 の 証 ”「 Wacom Yuify 」 は 2024 年 に 公 開 、 ワ コ ム が 創 業 40 周 年
https://news.mynavi.jp/article/20230712-2725839/
25
26

37

意する必要がある。
【取組事例】Hive AI-generated content detection tool（https://hivemoderation.com/ai-generated-contentdetection）は、クリエイターがリクエストに応じたイラストを製作するサービス（Skeb 等）で導入されている 29。

（２－２）フィルタリング
AI が出力するコンテンツが他のコンテンツに類似していないかどうかを判定したり、知的財産権を侵害するおそれのあるデータ・コンテンツの AI 入出力を抑制する技術である。例えば、前者については、既に Google、Bing、Yahoo!等の主要な検索エンジンにおいて類似画像検索機能が実装されている。また、後者についても、例えば、OpenAI 社による DALL-E3 は、画像生成 AI において、“living artist”（存命中のアーティスト)のスタイルでのプロンプトは受けない仕様も搭載されているなど、実装されたサービスも存在している。最近では、著作権が存在するキャラクターの画像生成を目的としたプロ
ンプトは受け付けない等の調整が強化されつつある。
いずれも、侵害回避の観点から一定程度は有用であり、意図しない著作権侵害を回避するためには、知的財産権に配慮する技術を採用し、透明性を重視・表明する生成 AI を使用したり、AI 生成物を利用する前に、一般に利用できる類似画像検索ツール等を利用したりすることを AI 利用者が希望する場合には、これを行うことができるように十分に情報提供し、技術対応をすることが AI 開発者や AI 提供者には望まれる。意見募集でも、AI 開発者や AI 提供者において、知的財産権を侵害するおそれのあるデータやコン
テンツの入出力を制限するべきであるとの意見が見られた。
ただし、著作権法における類似性判断は、創作的な表現の部分が類似している必要があるため、AI が出力するコンテンツが他のコンテンツに（外形的に）類似しているかど
うかを数値的に判定したとしても、当該判定と著作権法上の類似性判断の結果が乖離する可能性がある。このため、類似画像検索機能等による侵害・非侵害のスクリーニング
機能は、事実上のものに留まる。また、比較対象とすべきコンテンツの範囲については、Web 上の最新情報を想定することが望ましいため、どの時点の情報を元にして類似性を判定しているかには留意する必要がある。加えて、知的財産権を侵害するか否かの類似判定については、各種裁判例を参考にすることが考えられるが、いずれも個別具体的な判断を基礎とするものであるから、裁判例との関係でも、厳密な判定には限界があることにも留意する必要がある。
【取組事例】


OpenAI 社による DALL-E3 は、画像生成 AI において、“living artist”（存命中のアーティス
ト) のスタイルでのプロンプトは受けない仕様 30

29 2023 年３月２日付 ITmedia「Skeb、AI 画像検出 AI を導入
取り締まり強化へ」
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2303/02/news102.html
30 OpenAI 社 DALL-３研究内容：https://openai.com/dall-e-338

（＊ただし、“living artist” の対象範囲の網羅性や「living」の判断時点等には留意が必要とも考えられる）（２－３）自動収集プログラム（クローラ）による収集を拒絶する技術
ア「robots.txt」の記載による収集制限「robots.txt」とは、各検索エンジンの自動収集プログラム（クローラ）に対して、特定のコンテンツにアクセスしてよいかどうかの指示を与えるものである。クローラには、
ウェブサイト内の「robots.txt」という名称のファイルに Web サイト管理者が記載した制限を尊重する慣行が存在し、収集を拒否したいクローラを個別に指定し、Web サイト
単位で指定することができる。既に一般化されており、一般的に用いられるクローラの収集を拒否できる点で有用であり、意見募集においてもクリエイター保護の観点からは重要であるとの指摘があった。
ただし、「robots.txt」の記載を無視するクローラも存在しており、当該クローラに対しては収集を拒否できないこと、「robots.txt」の記載があるウェブサイトにアップロー
ドしたコンテンツを第三者がダウンロードして別のウェブサイトに違法にアップロー
ドした場合など、「robots.txt」による収集制限のないウェブサイトに別途アップロード
されてしまった場合には、当該ウェブサイトからクローラに収集されてしまう場合があることなど、完全に収集を排除できるわけではない点には留意が必要である。また、「robots.txt」の記載はあくまでウェブサイト管理者が行うことができる措置であり、当該ウェブサイト管理者が常に権利者とも限らない点にも留意する必要がある。
【取組事例】

New York Times は、「robots.txt」に OpenAI 社のクローラ（GPTBot）のブロックを開始(2023 年８月)。また、利用規約（Terms of Service） 31の禁止事項に「機械学習又は AI シス
テムの訓練を含むがこれに限定されない、いかなるソフトウェアプログラムの開発にコンテンツを使用すること」を追記（同４(３))

New York Times 以外にも、CNN、Bloomberg、Reuters、Business Insider、日経新聞などのペイウォールのあるメディアが GPTBot をブロックしているとされる 32。

イ

ID・パスワード等によるアクセス制限

例えば、デジタルメディア上で、各種コンテンツのアクセスに制限を設けて、会員登録をしたり、料金を支払った特定のユーザに ID やパスワード等を付して、当該特定のユーザのみに各種コンテンツを利用できるペイウォールの仕組みなどがあり、広く一般
的に社会実装されている技術である。
https://help.nytimes.com/hc/en-us/articles/115014893428-Terms-of-Service#4
2023 年 8 月 26 日付 ITmedia「OpenAI のクローラーを New York Times などのペイウォールメディアがブロック開始」
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2308/26/news057.html

31
32

39

なお、ID やパスワード等を回避して行うクローリングは、不正アクセス行為に該当し、不正アクセス禁止法違反（不正アクセス禁止法２条４項、３条及び 11 条）として刑事罰の対象となる可能性もあり得ることには留意する必要がある。
（２－４）画像に特殊な画像処理（学習を妨害するノイズ）を施すことで学習を妨げる技術
画像にノイズを加えることで、AI 学習において、別の画像として認識したり、画像認
識をできなくする技術であり、関連技術が既に公開されている。意見募集においても、
このような技術を用いて、権利者に無断で学習されることをクリエイター側から妨げる
ことができるようなツールが必要であるとの意見や、学習を防ぐための対策をクリエイ
ター側や企業に課す必要があるとの意見が見られた。
当該技術を施された画像を学習することで、同様の作風の画像を新たに生成することはできなくなるため、権利者において自らの作品が AI 学習の用に供される事態を直接的にコントロールすることができるという観点で、当該技術は有用である。
もっとも、AI 側にノイズによる誤認識を引き起こさせるものであるため、AI 開発者や AI 提供者の業務を妨害することを目的とした悪質な行為については、電子計算機損
壊等業務妨害罪（刑法 234 条の２）等の刑事罰の対象となる可能性もあり得ることには留意する必要がある。
【取組事例等】「Glaze」（シカゴ大学の研究チームが発表）
ノイズを追加した画像を AI の学習に利用した際に AI 側が作品データを異なる作品と認識
し、アーティスト独自のスタイルなどの模倣を防御 33（研究段階）

「Mist」（中国の開発チームが発表）
ノイズを追加した画像を AI の学習に利用した際に AI 側がノイズによる誤認識で特徴を判別することが難しくなり、クリエイターの作風に寄せた画像を新たに生成することはできなくなる仕組み 34（研究段階）（２－５）学習元コンテンツの個別追跡・除外に関する技術
ア

学習元データの個別追跡

学習元データの中にどのようなデータが含まれているかという情報を個別に追跡することは、学習済みモデルの作成者については生成過程を見ることで生成に寄与した学
33
Shan et al., “ Glaze: Protecting Artists from Style Mimicry by Text-to-Image Models ”(2023 ）
https://people.cs.uchicago.edu/~ravenben/publications/pdf/glaze-usenix23.pdf
34 Liang et al., “Adversarial Example Does Good: Preventing Painting Imitation from Diffusion Models via Adversarial
Examples” (2023）https://icml.cc/virtual/2023/poster/23956

40

習画像を推定する研究が存在している。他方で、学習済みモデルの利用者は、学習元データを学習済みモデルの作成者が自ら開示しない限り、観測することはできない。
よって、現在の技術では、学習済みモデルの作成者において学習元データの個別追跡ができる可能性があるにとどまり、その余の追跡については、今後の研究開発の成果が待たれるところである。
【取組事例】


生成 AI が生成した画像に対し、生成過程を見ることで生成に寄与した学習画像を推定する技術の研究が行われている 35（研究段階）

自然言語についても、LLM から学習元の関連データを特定する技術について研究が行われている 36（研究段階）

イ

学習用データからの除外（オプトアウト 37）

学習済みモデルが完成すると、個別の学習用データはベクトル化されていることから、
後日、学習済みモデルからの特定のデータのみを除外するということは一般的に困難とされており、学習用データからの除外を実現するためには、当該特定のデータを除外したデータセットを用いて再学習させることにならざるを得ない。
この点、学習済みモデルについて特殊な画像でファインチューニングすることで、学習用データから除外したい概念を生成しないようにすることができることを示す研究があり、意見募集においても、学習済みの画像や影響を学習済みモデルから削除できる
ような技術的な仕組みが必要であり、オプトアウトの権利を認めるべきであるなどの意見があった。
確かに、学習用データからの除外は、権利者の意思を反映する仕組みとして有用ではあるものの、上記のとおり、現在の技術においては当該特定のデータを除外したデータセットを用いて再学習せざるを得ないことから、そのような対応を AI 事業者に負担させることが適当かという点については、技術の進展状況も踏まえつつ検討する必要がある。
【取組事例】
学習済みモデルについて特殊な画像でファインチューニングすることで、オプトアウトした

35 Georgiev et al., “The Journey, Not the Destination: How Data Guides Diffusion Models”(2023)
https://openreview.net/pdf?id=9hK9NbUAex
36 Shi et al.,“Detecting Pertaining Data From Large Language Models”(2023) https://arxiv.org/pdf/2310.16789.pdf
37 本中間とりまとめでは、権利者から請求された場合に学習済みモデルから当該権利者の請求に係る特定のデータを排除することを指して「オプトアウト」という文言を用いており、EU におけるデジタル単一市場における著作権指令（Directive on copyrightand related rights in the Digital Single Market）４条３項に定める権利（主に複製権）の留保とは異なるものであることに留意されたい。なお、これと対となる概念である「オプトイン」については脚注 66 参照。

41

い概念を生成しないようにすることができること等を示す論文が公表されている 3839（研究段階）

38 Gandikota et al., “Erasing Concepts from Diffusion Models,”（2023)
https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/papers/Gandikota_Erasing_Concepts_from_Diffusion_Models_ICCV_2023_pa
per.pdf
39 Yao et al., “Large Language Model Unlearning,”(2023）https://arxiv.org/abs/2310.10683

42

（３）技術による対応策の法的ルールによる担保について
上記のとおり、ID やパスワード等を回避して行うクローリングは、不正アクセス行為に該当し、不正アクセス禁止法違反として刑事罰の対象となる可能性があり得る（不正アクセス禁止法２条４項、３条及び 11 条）。
なお、著作権法との関係については、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」において、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（ID・パスワード等を用いた認証によって、ウェブサイト内へのアクセスを制御する措置）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。」と整理されており、引き続きの検討課題として掲げられている。
また、不正競争防止法においては、「技術的制限手段」の回避を可能にする装置の譲渡やプログラムを提供する行為等を規制の対象としているが（不正競争防止法２条１項 17号及び 18 号）、上述のような ID・パスワード等によるアクセス制御措置が不正競争防止
法上の「技術的制限手段」に該当するか否かについても、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。

43

４．契約による対応（対価還元）（１）具体的な課題
生成 AI の開発・提供・利用の促進及び健全な発展による産業競争力の強化や、AI 技術の進歩の促進と知的財産権の保護の視点から、知的財産権上のリスクに対する必要な方策としては、技術による対応等と合わせて、生成 AI の利活用に係る対価がクリエイ
ター等に還元され、新たな創作活動の動機付けとなるような方策を検討する必要がある。
そこで以下では、①契約による対価還元策を講じることの妥当性や、契約による対価還元策と著作権法上の権利制限規定の関係について検討し、確認した上で、②具体的な民間の取組事例等から考えられる方策例を示すとともに、③法・技術の観点から契約による対価還元策を担保する方策について、検討を行う。
（２）契約による対価還元策の妥当性等
クリエイター等に対する対価還元策に関しては、意見募集において、検討の必要があることの指摘がなされた一方で、対価還元の是非や範囲、実現の方法について、多様な意見が示された。例えば、クリエイター等の協力によってデータセットを構築し、権利を侵害しない手段で AI を利用できる仕組みを考えるべきであるといった意見や、無作為に大量に収集したデータの全てについて、権利者を特定し、利益を公平に分配しようとすることは非現実的であるといった意見なども見られたところである。
特に、著作権者等の利益を通常害さないと評価できる行為類型として整備された権利制限規定の適用を受ける法定利用行為について、一律の対価還元の制度的措置を講じる
ことは、理論的な説明が困難と考えられるとともに、上記のとおり、権利者の特定等の実務上の対応にも限界があるといえる。他方で、コンテンツ創作の好循環の実現の観点
からは、民間において講じられることが考えられる任意の対価還元の方策例を示し、その取り組みを促進することは意義があると考えられる。
民法には「契約自由の原則」が存在しており、契約当事者は法令の制限の範囲内において、契約の内容を自由に決定することができる（民法 521 条２項）。ただし、「契約自由の原則」といえども限界は存在しており、㋐当事者間の合意で適用を排除することができない規定（強行規定）に反する内容の契約（民法 91 条反対解釈）及び㋑公序良俗に反する内容の契約（民法 90 条）は、無効となる。
既に述べたとおり、生成 AI における学習については、著作権法 30 条の４をはじめとする権利制限規定が存在している。当該権利制限規定の内容は、利用条件等の設定範囲にも影響する事柄である上、許諾が必要な利用場面についてはまさに契約による対応が期待されるところであるから、契約による対価還元策を講じる前提として、著作権法 30条の４をはじめとする各種権利制限規定の適用範囲についての十分な理解は必須である。
そして、生成 AI 開発者や生成 AI 提供者が、クリエイター等の創作した著作物を利用
44

する際に、良質なデータを学習するために、当該クリエイター等と合意の上で対価還元策を講じて当該データを利用することは、著作権法 30 条の４に定める利用を排除するものではなく、かつ、通常は公序良俗に反する内容の契約ではないと考えられるため、対価還元のために当事者間で成立した契約の効力は何ら妨げられるものではないと考えられる 40。
（３）考えられる方策例
ア

追加学習（ファインチューニング）のための学習データ提供

特定の用途に沿ったファインチューニング済みモデルの作成のため、データを保有する権利者が学習用データを整備し、それを有償で提供する方策である。
すなわち、当該データが著作権法上の権利制限規定の対象とならない場合はもちろん、権利制限規定の対象となり、権利者の許諾を要することなく学習できる場合であったとしても、更に良質なデータを学習するために AI 開発者や AI 提供者が権利者に対して対価を支払い、正式なデータの提供を受けてからこれを利用するという手法であり、権利者への対価還元方策例として有効なものであると考えられる。
この点、意見募集では、上記の方策を進める上でも、海賊版を追加学習した AI モデルの取締りを行い、データを保有する権利者から正規の追加学習用データを購入するよう促すべきであるとの意見があった。
また、文化庁審議会著作権分科会法制度小委員会作成に係る「AI と著作権に関する考え方について」でも、追加学習のうち、「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」について、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には、享受目的が併存し、著作権法 30 条の４の適用を受けられない場合があるとして、許諾が必要な場合があることが示されているところである。
重要なことは、著作権法 30 条の４の適用を受けられない場合はもちろん、適用を受けられる場合であったとしても、更に良質なデータを追加学習するための学習データ提供
契約を通じて権利者への対価還元をすることができるということである。
なお、権利者と AI 開発者や AI 提供者の間には、交渉力の差がある可能性もあるため、当該データについての権利が及ぶ範囲や生成物の利用条件等について、権利者側と十分な擦り合わせを行って、契約内容を明確化することが望ましい。
イ

クリエイター自身が生成 AI を開発・提供

クリエイター自身が学習済みモデルを作成したり、自ら開発した生成 AI を販売した
40
なお、著作権法 30 条の４を含む権利制限規定が強行法規としての性質を有するかどうかという点についても、種々の見解がある
ところである45

りして収益を上げるということも、クリエイターに対する対価還元の手法として考えられる。
意見募集では、クリエイターにとっての技術や作風は言わば人生の金型であるとして、
上記方策例と同様にクリエイター自身が学習モデルを作成し、クリエイター自身が開発した生成 AI を販売することで対価還元を受けることができるようにすべきだとする意見が示された。
他方で、生成 AI についてクリエイターから様々な懸念の声があることは文化庁審議会著作権分科会法制度小委員会作成に係る「AI と著作権に関する考え方について」でも示されているところであり、クリエイター自身が生成 AI を開発・適用する方法による
対価還元策の是非や可能性については、関係者間による議論の深まりも期待したい。
なお、クリエイターが自ら開発した生成 AI を他人に販売（使用許諾）する場合には、事前学習するデータの権利が及ぶ範囲や生成物の利用条件等について、当事者間であらかじめ明確にしておくことが望ましい。
ウ

クリエイター自身が創作活動において生成 AI を活用

クリエイター自身がその創作活動において生成 AI を活用する方策である。
生成 AI の利用は、各種作業の効率化とともに、個人の発想を超えたアイデアの革新を促したりするなど、新たなコンテンツを人が創造する上で有効な面があると考えられ、本検討会におけるヒアリングにおいても、コンテンツ業界における生成 AI の活用事例と、その有効性についての紹介があった。また、意見募集においても、クリエイター等
が自ら生成 AI を使いこなし、より高度な作品を生み出し、それによる対価を得ることが一番の対価還元であるといった意見もあった。
他方、意見募集においては、クリエイターが生成 AI を活用して、新たな創作活動に活かしていくことは時期尚早であるという意見も見られ、生成 AI に対するクリエイタ
ーからの懸念の声があることは文化庁審議会著作権分科会法制度小委員会作成に係る「AI と著作権に関する考え方について」でも明示されているところである。
このため、コンテンツの創作活動における生成 AI の望ましい利活用の在り方についても、議論の深まりも期待したい。
なお、上述のとおり、クリエイターが創作活動において生成 AI を利用した場合、その生成物（AI 生成物）が著作物として認められるかどうかは、単なる労力にとどまらず、
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、個々の AI 生成物ごとの個別具体的な事例に応じて判断されることには留意が必要である。また、当該 AI 生成物が、他人の著作物に係る著作権を侵害していないかどうかという観点でも検討が必要である。
エその他（裁判による紛争解決）

生成 AI に関する学習段階、生成・利用段階のいずれの段階についても、その利用につき自らの権利を侵害されたと考える者は、民事訴訟や、司法型・行政型・民間型の ADR
46

（裁判外紛争解決手続）などの各種の手続を用いた紛争解決により、対価還元を実現することも可能である。
通常、民事訴訟は公開された手続で実施され、ある程度の審理期間を経て解決が図られるものであるのに対し、例えば司法型の ADR である知財調停は、知的財産権部の裁判官及び知的財産権に関する事件についての経験が豊富な弁護士や弁理士から構成される調停委員会により、迅速かつ柔軟な解決が図られている。
なお、意見募集では、権利者に対する直接の対価還元策については、自身が権利者であると虚偽申告をする者が出現する懸念があるとして、直接の対価還元策よりも、裁判による紛争解決を志向する意見も見られたところである。
【参考】民間事業者による対価還元の取組事例

47

（４）契約による対価還元策の担保について契約による対価還元について、現時点で考えられる主な方策例は上記のとおりであるが、当該対価還元策を促進する観点からも、上記の契約による方策例を担保する法的ルールを確認しておくことや、これを技術的に担保することができる措置を併せ利用することも有益と考えられる。
契約による対価還元策を担保する機能を有する法的ルールや技術について整理すると、概ね、次のとおりである。
ア

法的ルールによる担保（ア）許諾が必要な範囲の明確化
著作物の著作者には著作権が発生しているため、他人の著作物を利用するには著作権者の許諾が必要となるのが原則である。
もっとも、著作権法は、第１条に定める「文化的所産の公正な利用」という点に配慮するため、一定の場合には権利者の許諾を得ることなく著作物等を利用できる旨の、権利制限規定を設けている。AI と著作権の関係においては、著作物に表現された思想又は感情の享受を目的としない利用（著作権法 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（著作権法 47 条の５）などの規定を利用することが考えられるところ、生成 AI と著作権の関係については、文化審議会著作権分科会法制度小委員会における検討を経て、許諾が必要な範囲の明確化が進められているところである。
各権利制限規定により、権利者の許諾を得ることなく利用可能となる範囲を明確化することは、別途契約による利用許諾を要する場合を明確化することと同義であり、契約による対価還元実現の担保となり得る。
なお、上述のとおり、民法には「契約自由の原則」が存在しており、契約当事者は法令の制限の範囲内において、契約の内容を自由に決定することができる（民法 521 条２項）。著作権法 30 条の４をはじめとする各種権利制限規定により権利者の許諾を要する
ことなくその著作物を利用することができる場合であっても、AI 開発者や AI 提供者が、自ら進んで権利者と合意の上で対価還元策を講じることは可能であり、良質な生データ
や学習データに係るライセンス市場の形成と権利者への対価還元の実現が図られることも期待される。
（イ）権利者詐称問題への対応
上述のとおり、意見募集では、権利者に対する直接の対価還元策については、自身が権利者であると虚偽申告をする者が出現する懸念があるとする意見も見られた。
著作権法は、著作者でない者の実名又は周知の変名を著作者名として表示した著作物の複製物を頒布した者に対する罰則規定を設けており（著作権法 121 条）、現行制度にお48

いても権利者詐称問題について一定の対応がなされている 41。
なお、この点に関し、文化庁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」では、「なお、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。」と整理されているところである（43 頁）。
イ

技術による担保（ア）自動収集プログラム（クローラ）による収集を拒絶する技術契約による対価還元を実現していくためには、データの適正管理が必要である。そこ
で、契約による対価還元の担保策として、例えば、ID・パスワードの設定や「robots.txt」
等の対策を講じることで自動収集プログラム（クローラ）による収集を拒絶した上で、権利者が AI 開発者や AI 提供者との間で学習データの提供に関する契約を締結することが考えられる 42。
ただし、ID・パスワード等の回避は、前述のとおり、不正アクセス禁止法違反として位置付けられ得る一方で、学習データをライセンス提供する場合も、クリエイター自身が生成 AI を開発・提供する場合も、当該データの海賊版が広く出回ってしまう場合には、自動収集プログラム（クローラ）により当該海賊版が読み込まれてしまうおそれがある。
したがって、著作物等の適正な管理を期する権利者等の意思を貫徹し、契約による対価還元を実現するためにも、インターネット上の海賊版対策を強化し、海賊版サイト運営者の摘発など、侵害に対するエンフォースメントの取組を強化することが必要であるとともに、民間においても、適正に管理された正規版の普及の取組も必要である。
（イ）学習データの追跡・特定
学習元データの中にどのようなデータが含まれているかという情報を個別に追跡・特定することができれば、当該データの利用について、対価還元を含めた契約締結交渉等も容易になるものと考えられる。
この点、上述のとおり、現在の技術では、学習済みモデルの作成者において学習元データの個別追跡ができる可能性があるにとどまり、その余の追跡については、一般に、
41

ただし、著作権法 121 条の規定について、自身が「権利者」であると虚偽申告をする者が出現した場合に妥当するかどうかは、個
別具体的な事案に応じて検討する必要がある。
42
実際、自社記事に関し、The New York Times（米国）、Financial Times（英国）、The Guardian（英国）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を併せて実施している。また、Axel Springer （ドイツ）は、傘下メディアの記事を掲載するウェブサイトの「robots.txt」において AI 学習データ
収集用クローラをブロックし、別途、OpenAI(米国)に対して AI 学習及び AI による要約等の生成に関する記事データのライセンスを提供している。（文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AI と著作権の考え方について」26 頁脚注 30 参照）

49

今後の研究開発の成果が待たれるところである。他方、学習元データの特定と対価還元を実現しようとする取組例も見られる。
【参考】学習元データの特定と対価還元の取組例「写真・映像販売のアマナイメージズ（東京・千代田）は「日本風」の画像を描ける生成 AI（人工知能）を開発する。……2020 年設立のブリア AI（イスラエル）が開発した画像生成 AI の基盤モデルに、アマナイメージズが普段販売する日本で撮られた写真を追加で学習させる。……ブリア
AI の基盤モデルは出力した画像１枚ごとに作画に貢献した 100〜300 枚程度の学習素材を把握できるのが特長だ。アマナイメージズはこの機能を使い、受け取った料金の一部を作画に貢献した写真の権利者に分配する。権利者は従来の写真素材の販売に加えて、新たな報酬を得られるようにな
る 43。
」

43
2024 年 1 月 26 日 付 日 本 経 済 新 聞 「 画 像 生 成 AI 、 学 習 素 材 の 権 利 者 に 対 価
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC1284M0S3A211C2000000/

50

アマナイメージズ」

５．個別課題（１）労力・作風の保護
ア

具体的な課題生成 AI のリスクや問題点に関し、知的財産権との関係においては、特に、著作権の侵害リスクが指摘されるとともに、他人が労力を費やして収集・構築した事実・データ等を AI に学習させることや、それらを含む情報が生成されること等は、労力に対するフリーライドであるとする意見や、他人の著作物を AI に学習させ、その著作物と類似する作風を有するコンテンツが生成されるような事例についての懸念など、労力や作風といった、著作権法等が必ずしも保護対象として明記していないものの利用や生成についての懸念が示されている 44。
そこで、生成 AI をめぐる懸念や侵害リスクに対する対応策として、著作権に限らず、知的財産権全般との関係についての法的な整理について検討を行う必要がある。
イ

著作権法との関係

そもそも、著作権法は、著作者に著作者人格権と著作権を付与するところ（著作権法17 条）、「著作物」とは「思想又は感情を創作的に表現したものであつて、文芸、学術、
美術又は音楽の範囲に属するもの」と定義され（著作権法２条１項１号）、具体的な表現を得る過程で費やされた「労力」それ自体や、具体的な表現に至らない「作風」（アイデア）を著作権法は保護してはいない。
したがって、現行の著作権法により「労力」や「作風」（アイデア）それ自体を保護することは困難であると言わざるを得ない。
生成 AI と著作権法の関係については、文化審議会著作権分科会法制度小委員会で審議されているところ、同小委員会作成に係る「AI と著作権に関する考え方について」に
おいても、「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。」と整理されている（24 頁）。
また、著作権法 30 条の４に定める「享受……を目的としない場合」との文言から明らかなとおり、享受を目的とする場合には同条の適用がないところ、他人の著作物に含まれる作風を意図的に出力させる目的で AI に学習させる場合には、それが「作風」（アイデア）にとどまらず、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ものとして、許諾が必
44
そもそも、著作権法の保護対象となる創作的表現と、著作権法の保護対象外であるアイデアとの区別について、画一的な線引きは困難な側面があることにも留意が必要である。 なお、アイデアは著作権法上の保護対象ではないという点は、 例えば、いわゆるキャラクターの保護の是非をめぐっても見られる論点であり、キャラクターの利用が、 創作的表現として観念し得るイラスト等の利用でなく、登場人物の人格ともいうべき抽象的概念の利用にとどまる場合には、著作権法の保護は受け得ないと考えられるとこ
ろである。

51

要な場合もあり得ると整理されている。
【参考】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」（21-22頁）「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、いわゆる「作風」は、これをアイデアにとどまるものと考えると、…「作風」が共通すること自体は著作権侵害となるものではない。
他方で、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ところ、生成 AI の開発・学習段階においては、このような特定のクリエイターの作品である少量の著作物のみからなる作品群は、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。
」

ウ

不正競争防止法との関係

営業秘密、限定提供データ、周知又は著名な商品等表示（人の業務に係る氏名、商号、商標、標章、商品の容器若しくは包装その他の商品又は営業を表示するもの）、商品形態等に該当するものは、不正競争防止法が定める一定の要件及び対象行為に対して規制が及ぶ（２条１項各号）。ただし、当該規定は、直接の「労力」そのものを保護するものではないことには留意する必要がある。
エ知的財産法と一般不法行為責任との関係

個別の知的財産法による保護が及ばない場合に、一般不法行為責任が成立する余地があるかが問題となるところ、著作権など法律に定められた厳密な意味での権利が侵害された場合に限らず、法的保護に値する利益が違法に侵害された場合であれば不法行為が成立するとして、労力を保護したとも評価し得る裁判例が存在する。

52

【参考】知財高判平成 17 年 10 月６日（平成 17 年（ネ）第 10049 号）〔ヨミウリ・オンライン（YOL）
事件〕「不法行為（民法 709 条）が成立するためには、必ずしも著作権など法律に定められた厳密な意
味での権利が侵害された場合に限らず、法的保護に値する利益が違法に侵害がされた場合であれ
ば不法行為が成立するものと解すべきである。」「相応の苦労・工夫により作成されたものであって、簡潔な表現により、それ自体から報道される事件等のニュースの概要について一応の理解ができるようになっていること、YOL 見出しのみ
でも有料での取引対象とされるなど独立した価値を有するものとして扱われている実情があることなどに照らせば、YOL 見出しは、法的保護に値する利益となり得るものというべきである。一方、前認定の事実によれば、被控訴人は、控訴人に無断で、営利の目的をもって、かつ、反復継続して、しかも、YOL 見出しが作成されて間もないいわば情報の鮮度が高い時期に、YOL 見出
し及び YOL 記事に依拠して、特段の労力を要することもなくこれらをデッドコピーないし実質的にデッドコピーして LT リンク見出しを作成し、これらを自らのホームページ上の LT 表示部分のみならず２万サイト程度にも及ぶ設置登録ユーザのホームページ上の LT 表示部分に表示させるなど、実質的に LT リンク見出しを配信しているものであって、このようなライントピックスサー
ビスが控訴人の YOL 見出しに関する業務と競合する面があることも否定できないものである。
そうすると、被控訴人のライントピックスサービスとしての一連の行為は、社会的に許容される限度を越えたものであって、控訴人の法的保護に値する利益を違法に侵害したものとして不法行為を構成するものというべきである。
」

その後に登場した北朝鮮事件最高裁判決では、著作権法６条各号所定の著作物（著作権法の保護を受ける著作物）に該当しない著作物の利用行為は、著作権法が規律の対象とする著作物の利用による利益とは異なる法的に保護された利益を侵害するなどの特段の事情がない限り、不法行為を構成しないとの見解を示している 45。
【参考】最判平成 23 年 12 月８日（平成 21 年（受）第 602 号、同第 603 号）民集 65 巻９号 3275
頁〔北朝鮮事件〕「著作権法は、著作物の利用について、一定の範囲の者に対し、一定の要件の下に独占的な権利を認めるとともに、その独占的な権利と国民の文化的生活の自由との調和を図る趣旨で、著作権の発生原因、内容、範囲、消滅原因等を定め、独占的な権利の及ぶ範囲、限界を明らかにしている。同法により保護を受ける著作物の範囲を定める同法６条もその趣旨の規定であると解されるのであって、ある著作物が同条各号所定の著作物に該当しないものである場合、当該著作物を独占的に利用する権利は、法的保護の対象とはならないものと解される。したがって、同条各号所定の著作物に該当しない著作物の利用行為は、同法が規律の対象とする著作物の利用による利益とは異なる法的に保護された利益を侵害するなどの特段の事情がない限り、不法行為を構成するものではないと解するのが相当である。
」

45

同最高裁判決の登場により、個別の知的財産法により保護されないものについては、原則として不法行為を構成することはない
ことになるとも考え得る。他方、同判決は、著作権法６条についての説示であり、同条は、「著作物」が日本の著作権法で保護される要件を定める規定であることから、同判決は、著作物性が否定されるものの保護要件を示したものではない（著作物性が否定されるものの不法行為責任の成否については、民法 709 条等の要件に照らして独自に判断すれば足りる）との考え方もあり得る。

53

なお、
「作風」が、思想又は感情の創作的表現に至らない「アイデア」にとどまるもの
であれば、著作権法の保護対象ではないことは上述のとおりである。一般不法行為責任により、「作風」を保護することができるかどうかについては、上述の「労力」に関する考え方と同様であると考えられる。
オ

上記検討を踏まえた対応策

上述のとおり、「労力」や「作風」（アイデア）それ自体を、著作権法等の知的財産法により保護することには、それぞれの知的財産法の目的等との関係性の下、自ずと限界があると考えられるところである。
しかしながら、このことは「労力」や「作風」（アイデア）がおよそ保護され得ないという帰結を示すものではないことに留意する必要がある。すなわち、後記６において示
すとおり、これまで検討してきた「法」、「技術」及び「契約」の各手段は、別個独立のものと捉えるのではなく、また、それぞれには限界が存在することを踏まえ、「法」による対応に限界がある部分は、「技術」による対応（上記３）や「契約」による対応（上記４）も活用しながら、「労力」や「作風」（アイデア）の適切な保護と活用のバランスを46
探ることも考えられる 。例えば、労力をかけて制作した作品について、当該労力それ自体が知的財産法の保護の対象として評価し得るか否かに関わらず、AI 開発者や AI 提供者とクリエイター等との間で、追加的な学習のための学習データ提供契約を締結し、投下した労力に相当する対価を得られるようにしたり、作風を AI に学習されたくない
場合には「robots.txt」の記載による収集制限や ID・パスワード等によるアクセス制限を行うことなどが考えられるところである。

46 こうして、AI により利用されるデータ等には、知的財産法により保護されないものも含まれ得るところ、当事者間において、データ等の具体的な取扱いにつき、契約によって定めておくことが重要となる。この点、例えば農業分野では、AI の研究開発や利用を行う当事者における契約の円滑化を図るものとして、農林水産省により、「農業分野における AI・データに関する契約ガイドライ
ン－ノウハウ活用編－」（令和２年３月 12 日）が公表されている（https://www.maff.go.jp/j/kanbo/tizai/brand/attach/pdf/keiyaku1.pdf ）。

54

（２）声の保護
ア

具体的な課題昨今、声優をはじめとする人の声を学習させ、本人類似の音声を生成できる AI が無断で開発されてウェブサイト上で販売され、これを購入した者が生成した音声をウェブ
サイト上にアップロードするなどの事例が見られている。他方で、権利者から許諾を受けて提供を受けた声優の声を学習し、本人類似の音声を生成できる AI を展開する事例も見られる。意見募集においても、「声」がどのように保護されているのかということに対する懸念も示されたことから、「声」の保護に関する法の適用関係について、整理を行う必要がある。
ただし、「声」の保護をめぐっては、肖像権・パブリシティ権といった、知的財産法の周辺の法領域に関する検討も必要と考えられるため、以下では、それらも含めて確認した。
イ

肖像権・パブリシティ権による保護の有無（ア）肖像権による保護の有無
肖像権の概要については、既に上記「２．法的ルール②（著作権法以外の知的財産法との関係）」「（６）生成 AI とその他の権利（肖像権・パブリシティ権）の関係」において整理したとおりである。
現在、我が国には、肖像権を明文化した法令は存在しないが、判例は「人は、みだりに自己の容ぼう等を撮影されないということについて法律上保護されるべき人格的利益を有」していると判示し 47、撮影によって当該人格的利益が侵害され、当該侵害の程度が社会生活上受忍の限度を超える場合には、肖像権の侵害となると判示している 48。
もっとも、上述のいずれの判例においても「容ぼう等」とは「容ぼう」及び「姿態」であると定義されているところ、これを更に抽象化・一般化して、「容ぼう等」に「声」が含まれると解することは文言上困難と考えられ、「声」が上記判例でいうところの肖像権により保護される可能性は高いとは言えないと考えられる。
（イ）パブリシティ権による保護の有無
パブリシティ権の概要についても、既に上記２（６）において整理したとおりである。
現在、我が国には、パブリシティ権を明文化した法令は存在しないが、判例は、「人の氏名、肖像等……は、個人の人格の象徴であるから、当該個人は、人格権に由来するものとして、これをみだりに利用されない権利を有すると解される……。そして、肖像等
は、商品の販売等を促進する顧客吸引力を有する場合があり、このような顧客吸引力を排他的に利用する権利（以下「パブリシティ権」という。）は、肖像等それ自体の商業的47
48

最大判昭和 44 年 12 月 24 日（昭和 40 年（あ）第 1187 号）刑集 23 巻 12 号 1625 頁〔京都府学連事件〕
最判平成 17 年 11 月 10 日（平成 15 年（受）第 281 号）民集 59 巻９号 2428 頁〔法廷内写真撮影事件〕

55

価値に基づくものであるから、上記の人格権に由来する権利の一内容を構成する」と述べて、パブリシティ権を認めている 49。
そして、同判決の調査官解説 50では、パブリシティ権の客体である「肖像等」については、本人の人物識別情報を指し、「声」は「肖像」そのものではないとしても、「肖像等」には「声」が含まれると明示されている。
したがって、同判例においてパブリシティ権が及ぶ場合として例示された「①肖像等それ自体を独立して鑑賞の対象となる商品等として使用し、②商品等の差別化を図る目的で肖像等を商品等に付し、③肖像等を商品等の広告として使用するなど、専ら肖像等の有する顧客吸引力の利用を目的とするといえる場合」に該当する場合、すなわち、①
声自体を独立して鑑賞の対象となる商品等として使用する場合、②商品等の差別化のために声を商品等に付している場合、③声を商品等の広告として使用している場合には、「声」についてパブリシティ権に基づく保護が可能と考えられる。
なお、同判例が示したパブリシティ権が及ぶ３つの場合は、あくまで例示にすぎず、
パブリシティ権により「声」が保護される場合が、上述した３つの場合に限定されることを示すものではないことには留意する必要がある。パブリシティ権は、顧客吸引力を排他的に利用する権利であるため、具体的な利用態様や状況に鑑み、「専ら肖像等の有する顧客吸引力の利用を目的とするといえる場合」であれば、「声」に対するパブリシティ
権による保護は及ぶと考えられる 51。
ウ

知的財産法による保護の有無（ア）著作隣接権による保護の有無
音声データが著作権法上の「実演」に該当する場合は、著作隣接権として保護される。
ただし、あくまでも「実演」が保護されるものであり、「声」そのものが著作隣接権で保護されるものではないことには留意する必要がある。
また、実演の学習行為には、著作権法 30 条の４が準用されるため（著作権法 102 条１項）、同条が適用される範囲内の利用については、原則として許諾を得る必要がない。
（イ）商標権による保護の有無
人の音声を含む標章は、音の商標として商標登録の対象となる（商標法２条１項）。
ただし、その保護範囲は、当該商標及び指定商品又は指定役務と同一又は類似の範囲において、商標として使用する場合に限定される（商標法 25 条、26 条及び 37 条）。
なお、音商標の類否の判断は、音商標を構成する音の要素及び言語的要素（歌詞等）
を総合して、商標全体として考察するものであり、「声」そのものの類否は問題とならな
いと考えられる点には留意する必要がある。

49

最判平成 24 年２月２日（平成 21 年（受）第 2056 号）民集 66 巻２号 89 頁〔ピンク・レディー事件〕
中島基至「判解」最判解民事篇平成 24 年度版 18 頁、41 頁
51
なお、例えば、商品等に声優の氏名が使用されていた場合には、「氏名」についてのパブリシティ権が「声」のパブリシティ権とは別個に問題となり得る。
50

56

（ウ）不正競争防止法による保護の有無
音声データが不正競争防止法上の「営業秘密」、「限定提供データ」、周知又は著名な「商品等表示」（人の業務に係る氏名、商号、商標、標章、商品の容器若しくは包装その他の商品又は営業を表示するもの）、「品質」等に該当する場合や、音声データを用いて他人の営業上の信用を害する虚偽の事実を告知・流布する場合など、一定の要件及び対象行為に対して規制が及ぶ（不正競争防止法２条１項各号）。ただし、当該規定は、「声」そのものを直接的に保護しているわけではないことに留意する必要がある。
エその他の保護

生成 AI により生成された音声を用いて他人になりすます等の行為は、詐欺罪（刑法246 条）、偽計業務妨害罪（刑法 233 条）などの刑事罰を負う可能性がある上、名誉毀損、
名誉感情侵害等に基づく民事上の責任が生じ得る。

57

（３）学習用データとしてのデジタルアーカイブ 52整備
ア

具体的な課題生成 AI の開発・提供・利用の促進には、生成 AI の開発に要する学習データの整備が前提として重要になる。
他方、美術館や博物館等のアーカイブ機関は、既に各種コンテンツのデジタルアーカ
イブを保有しているため、当該デジタルアーカイブを AI 学習の用に供することが考えられるところ、その意義についてどのように考えるかをまずは整理する必要がある。また、アーカイブ機関が各種コンテンツのデジタルアーカイブを保有していたとしても、当該デジタルアーカイブに係る保有データの権利者ではない場合も多いことから、アー
カイブ機関が権利を有していない保有データを AI 開発等のために利用する場合において、アーカイブ機関が知的財産法の観点で留意すべき事項は何かについても検討する必要がある。加えて、アーカイブ機関によって、その保有するデータの技術仕様が異なっている場合もあることから、アーカイブ機関が保有するデータを AI 学習に供するために必要な技術仕様等についても整理する必要がある。
本検討会では、以上の諸点について検討の上、整理を行った。
イ

学習用データとしてのデジタルアーカイブ整備の基本的な考え方

意見募集では、アーカイブ機関の保有するデジタルアーカイブを生成 AI の学習に供することは、文化財の美の価値や精神性を失墜させることになるといった意見や、仮に政府がデジタルアーカイブを整備する場合には、完璧にクリーンなデータ（権利者の許諾を得たデータ）を集めることには限界があるのではないかといった懸念が見られた。
他方で、例えば、古写真の修復や文字からの肖像画の生成、原生生物から絶滅動物の画像化など、学術的な面での活用への期待を述べる意見や、国際競争力を強化するために日本国内での大規模なデータセットを構築することは不可欠であるとする意見、公共的なデジタルアーカイブの整備と適切な価格での頒布により、公共施設の維持管理費に充てることも可能ではないかといった意見など、デジタルアーカイブを整備することに意義を見出す意見も見られた。ただし、デジタルアーカイブ整備に意義を見出す意見の中においても、まずは国や地方公共団体が権利を有する文書等やパブリックドメインのデジタルアーカイブを整備し、公開する（ただし、プライバシーや秘密保持への配慮は必要）ことから始めるべきではないかという意見も見られたところである。
これらの意見募集の結果に鑑みれば、デジタルアーカイブを AI 学習用データして活用することについては、アーカイブ機関が保有するデータの性格を踏まえ、各アーカイ
ブ機関において、まずはパブリックドメインとなっているデータや適正に権利処理が完了しているデータ、国や地方公共団体をはじめとする公的機関が著作権等の権利を有している文書等を中心に据えて、デジタルアーカイブ整備を進めることを当面の基本的な
52「デジタルアーカイブ」とは、一般的には、博物館・美術館・公文書館や図書館等の収蔵品を始め、有形・無形の学術・文化資源
等をデジタル化して記録保存を行うことを指す。

58

考え方とすることが適当と考えられる。 53
なお、デジタルアーカイブ整備等に関する主な関連規定は次のとおりであり、これらの規定を遵守しつつ、整備を進めることが肝要である。
【参考】アーカイブ整備等に関する主な関連規定

ウ

AI 学習実施のために必要な技術仕様

本検討会による検討によれば、AI 学習用データとして利用するために必要なデジタル
アーカイブデータの技術仕様は、次のとおりである。
 開発する AI（何を目的とする AI か）によって、学習するデータの形式は様々である。
 データセット専用の統一したフォーマットは不要である。ただし、プログラムで読み込めないフォーマットも存在するため、読み込みライブラリが存在するデー
タが望ましい（少なくとも、フォーマットの仕様は公開されている必要がある。）。

53

デジタル庁では、適切な日本語による大規模言語モデル（LLM）の開発促進に向けて、「AI 時代の官民データの整備・連携に向けたアクションプラン」（デジタル庁、令和５年 12 月 20 日）に沿って、生成 AI の学習に寄与する行政保有データのオープン化の検討等を進めることとしている。

59







AI 開発者側で必要なデータ形式に加工するため、学習用データの提供者側は、デジタル化するコンテンツに適正なデータの種類（画像・文章・音声等）のファイル形式で構築すればよい。
 その際、必要なデータ形式への加工・アクセスを行いやすくするため、例えば、テキストであれば、テキスト対応のファイル形式で保存することや、ファイルの保護措置は解除しておくこと等が望ましい。なお、数式は、LaTeX 形式が望ましい。
 AI 開発を内製する場合は、内部でのデータ加工は必要である。
学習したデータセットの品質により、AI 生成物に差異が生じることから、画像であれば高精細なもの、テキストであれば構造化されたテキストデータ等、リッチなデータとして構築することが望ましい。
 品質が劣るものについては、最新の技術動向を踏まえつつ、適宜必要な技術を用いながらデータの品質をリフレッシュしていくことが求められる。
学習したデータを判別することも見据えて、メタデータ（サムネイル含む）についても、分野で標準的に広く用いられているメタデータ形式によるメタデータの管理を行うことが望ましい。

60

（４）ディープフェイクについての知的財産法の視点からの課題整理
ア

具体的な課題

昨今、機械学習や深層学習を含む AI 技術を用いたディープフェイク、すなわち、AIで生成又は操作された画像、音声又は映像コンテンツであって、実在の人物、物体、場所その他の存在物や事象に類似させたり、ある人物が本物又は真実であるかのように偽って表示し得るもの 54 がウェブサイト等で公開されることが増加している。
ディープフェイクについては、悪用により、偽情報等が社会を不安定化・混乱させる
リスクをもたらすものであり、対処の必要性が高い。
これを知的財産法の観点から見れば、ディープフェイクを作成する際に、他人の著作物（音声、画像又は動画等）を無断で利用している場合には、当該行為は著作権又は著作者人格権侵害となり得るとともに、実演の改変を伴う場合には、実演家の権利又は実演家人格権の侵害ともなり得る。
他方で、ディープフェイクにおいて、外見や声を無断で使用された被写体（実演家ではない者）は、どのような主張が可能かについては、検討が必要である。これについても、肖像権・パブリシティ権といった、知的財産法の周辺の法領域に関する検討も必要と考えられるため、それらも含めて検討の上、以下のとおり整理を行った。
イ

肖像権及びパブリシティ権等による対応の可否

肖像権及びパブリシティ権の概要については、既に上記２（６）において整理したとおりである。
ディープフェイクにおいて、自らの容貌（本物又は真実であるかのように誤って表示された類似の容貌を含む。）が使用された場合や、自らの声（本物又は真実であるかのよ
うに誤って表示された類似の声を含む。）が使用された場合に、肖像権やパブリシティ権侵害が成立するかどうかは、上述した一般的な判断基準と異なるところはないと考えられる。
ただし、具体的事案を踏まえて判断する必要があるところ、本検討会では、アイドル
コラージュに関する知的財産高等裁判所の裁判例を参照した。これは、複数の女性芸能人の肖像写真に裸の胸部のイラスト画を合成した画像を用いた記事が出版物に掲載された事案であったところ、同裁判所は、当該合成画像が精巧に作成され、原告らに強い羞恥心や不快感を抱かせるものであり、社会通念上受忍すべき限度を超えて肖像等を使用したとし、人格権としての氏名権及び肖像権、並びに人格的利益としての名誉感情等を違法に侵害するとして、一般不法行為責任（損害賠償責任）を認めている。他方、同判決では、パブリシティ権侵害については「専ら肖像等の有する顧客吸引力の利用を目的とする」場合には当たらないとして否定されている 55。

54
55

EU・AI 法案３条(60)（2024 年５月 21 日成立版）参照
知財高判平成 27 年８月５日（平成 27 年（ネ）第 10021 号）

61

ウ

著作権法による対応の可否

上述のとおり、ディープフェイクを作成する際に、他人の著作物（音声、画像又は動画等）を無断で利用している場合には、当該行為は著作権又は著作者人格権侵害となり得るとともに、実演の改変を伴う場合には、実演家の権利又は実演家人格権の侵害ともなり得るため、著作権者等は、著作権法に基づく侵害主張（損害賠償請求や差止請求等）が可能である。
他方で、ディープフェイクにおいて、外見や声を無断で使用された被写体（実演家ではない者）は、著作物や実演を無断利用されているものではないことから、固有の著作権法上の権利侵害を理由として侵害主張を行うことは困難と考えざるを得ない 56。
この場合、被写体は、著作権者等が有する損害賠償請求権等を代位行使（債権者代位権）できるかが問題となる。債権者代位権については、「債権者は、自己の債権を保全するため必要があるときは、債務者に属する権利（……）を行使することができる」（民法423 条本文）ものであるが、同規定を踏まえれば、債権者代位権を行使するためには、外見や声を無断で使用された被写体（「債権者」）が当該ディープフェイクに用いられた著作物（音声、画像又は動画等）の著作権者等（「債務者」）に対して債権（被保全債権）を有していることが必要となる。
したがって、例えば、「被写体の外見等が第三者にみだりに利用されていた場合には、著作権者が当該第三者に対して著作権を行使しなければならない」旨の規定が被写体と著作権者との間で締結される契約中に明示的に存在しているにもかかわらず、著作権者が著作権を行使しないような極めて特殊な場合でなければ、通常は被写体と著作権者との間に被保全債権は想定し難いと考えられることに留意が必要である。
また、著作権侵害は原則として親告罪であるから（著作権法 123 条１項）、侵害者に対して刑事責任を問う場合には告訴が必要となる。しかし、告訴権者は「犯罪により害を被つた者」（刑事訴訟法 230 条）と位置付けられているため、著作権法に定める刑事罰に関し、著作権等者ではない被写体は告訴権者とは位置付けられないことにも留意する必要がある。
エその他の法的対応

不正競争防止法との関係においても、例えば、不正競争行為としての品質等の誤認惹起表示（不正競争防止法２条１項 20 号）や、信用毀損行為（同 21 号）に該当する場合には、損害賠償請求や差止請求が可能であるとともに、前者に関しては、刑事罰も科され得る。
ディープフェイクにより本物又は真実であるかのように誤って表示し、実際には行っていない発言や行動をあたかも行っているかのような描写をする行為は、名誉毀損罪（刑法 230 条）や偽計業務妨害罪（刑法 233 条）などの刑事罰を負う可能性がある上、
56 なお、「声」自体が著作権法で保護されるものではないことにつき、上述５（２）ウ（ア）（著作隣接権による保護の有無）も参照。

62

名誉毀損、名誉感情侵害等に基づく民事上の責任が生じ得ると考えられる。
【参考】関連裁判例（ディープフェイク関係）
意見募集では、ディープフェイクの問題について、個別の対象や被害に着目して論じることが必要であり、アイドルコラージュ等をはじめとする過去の裁判例も参考になるとの意見が見られた。そこで、本検討会において検討したところ、次の裁判例の判断の手法は、個別具体的な事案を検討するに際して参考になると考えられる。
① 東京地判平成 18 年４月 21 日（平成 17 年（刑わ）第 5073 号）
アイドルのヌード合成写真（いわゆるアイコラ画像）を募集するウェブサイト（画像掲示板）を運営していた者が、名誉毀損罪の共同正犯として有罪になった事案である。
裁判所は、「アイコラ画像であることを前提に享受されている限りにおいては、対象とされたアイド
ルタレントの名誉（社会的評価）を毀損する可能性は、それほど高いものではなかった」との弁護人の主張にも一定の理解を示しつつ、「名誉毀損罪（刑法 230 条１項）は抽象的危険犯と解されており、一般的にみて、他人の名誉（社会的評価）を毀損するおそれがいささかなりとも認められる限り、その成立を認めるべきもの」と判断した。その上で、裁判所は、当該アイコラ画像が「極めて精巧な合成写真」であり、「画像を見るだけでは、これが合成写真であることを見抜くことはほとんど不可能」
であることなどに鑑み、名誉毀損のおそれがあったこと自体、否定し難いとして有罪の判決を言い渡した。
②

知財高判平成 27 年８月５日（平成 27 年（ネ）第 10021 号）
複数の女性芸能人の肖像写真に裸の胸部のイラスト画を合成した画像を用いた記事を掲載した出版社等に対し、人格権及び人格的利益の侵害による損害賠償請求が認められた事案である。ただし、パブリシティ権侵害は否定されていることに留意する必要がある。
裁判所は、本件記事に用いられた原告ら８名の肖像写真は、モノクロで、かつ、合計 25 名の女性の写真を組み込んだ記事の一部として用いられたにすぎないため、肖像写真それ自体を鑑賞の対象とすることが目的というよりも、女性芸能人らの乳房ないし裸体を読者に想像させることを目的としたも「専ら肖像等の有する顧客吸引力の利用を目的とする場合に当たることはできない」のである等とし、としてパブリシティ権侵害を否定した。他方で、本件合成画像は精巧に作成され、原告らに強い羞恥
心や不快感を抱かせるものであり、社会通念上受忍すべき限度を超えて、人格的利益としての名誉感
情を不当に害するとともに、受忍限度を超えた肖像等の使用に当たる（人格権としての氏名権及び肖像権、並びに人格的利益としての名誉感情を違法に侵害する不法行為を構成する）と判断し、損害賠償請求を認容した。
③

東京地判令和２年 12 月 18 日（令和２年（特わ）第 2557 号）
女性芸能人の顔の画像を、市販されているアダルトビデオの動画にはめ込み、同人がアダルトビデ63

オに出演しているかのように見える、ディープフェイクポルノを作成し、自らが運営するインターネット掲示板で公開していた者が、著作権侵害罪（翻案権・自動公衆送信権）
・名誉毀損罪で有罪になった事件である。
裁判所は、「このような行為は、女性芸能人の側から見れば、タレントとしてのイメージとその名誉を毀損し、不快感等の精神的苦痛を及ぼすと同時に、芸能活動への支障によって多大な経済的損害を及ぼしかねない非常に悪質な行為である」とするとともに、「アダルトビデオの著作権者から見れば、その販売に支障を生じさせ、経済的損害を及ぼしかねない行為であ」るとして有罪を言い渡した（なお、罪体に関する判示ではなく、量刑の理由における判示である。）。
④

東京地判令和３年９月２日（令和２年（特わ）第 2564 号）
アダルトビデオの女優の顔に芸能人らの顔を合成加工したディープフェイク動画を作成して自ら運営するインターネットサイトに掲載した者が、著作権侵害罪（翻案権・自動公衆送信権）
・名誉毀損罪で有罪になった事案である。
弁護人からは、ディープフェイク動画には口元等がぼやけている部分があること、音声が途切れた
り、口の動きと整合しなかったりする部分があること、各動画には「deepfakes - japan」というロゴタイプが付され、サムネイルには「ディープフェイク」や「激似」との見出しも付されていること、著
名な芸能人であるＡ及びＢがアダルトビデオに出演するということ自体が信じ難い内容であること等の主張がなされたが、裁判所は、本件各動画は、「全体としてみれば、Ａ及びＢが出演した動画として違和感を生じさせない精巧なものと評価できる」ことから、動画を「本物であると誤信するおそれは否定できない」等として、本件各動画の掲載は、「Ａ及びＢがアダルトビデオに出演した旨の社会的評
価を害するに足りる事実を摘示したといえ、名誉毀損罪が成立する」と判断した。

オ

ディープフェイクに関する基本的な考え方

以上がディープフェイクに対する知的財産法等による対応可否についての概観であるところ、ディープフェイクへの対応に係る海外における法規制動向（ポルノや選挙活動等の特定目的下での規制の動きや、偽情報対応全般を目的とした規制の動き）を踏まえると、ディープフェイクに関する諸問題は、知的財産権法とは切り離して議論すべき要請が強いと評価できる。
この点については、意見募集でも、ディープフェイクによる悪用事例は人権侵害であり、知的財産以前の問題であるという意見や、名誉毀損罪、偽計業務妨害罪、詐欺罪などの刑事罰による法的措置の発動を求める意見があったところである。

64

【参考】ディープフェイクに係る海外における法規制動向

総務省及び経済産業省による「AI 事業者ガイドライン（第 1.0 版）」（2024 年４月 19日）13 頁では、AI 開発者、AI 提供者及び AI 利用者の各主体が取り組むべき事柄として、共通の指針のうち「人間中心」の取組項目の一つとして「偽情報等への対策」を掲
げ、「生成 AI によって内容が真実・公平であるかのように装った情報を誰でも作ることができるようになり、AI が生成した偽情報・誤情報・偏向情報が社会を不安定化・混乱させるリスクが高まっていることを認識した上で、必要な対策を講じる」ことを求めている。
また、民間事業者の取組みとしても、ディープフェイクが選挙に影響を及ぼすことを防ぐため、世界の主要 IT 20 社（OpenAI、Microsoft、Google、Meta、X など）が、「欺
瞞的 AI に関連するリスクを軽減する技術の開発と実施」や「欺瞞的な AI 選挙コンテンツの配信を検出することの追求」などに取り組むことを表明する動きがあることも注目される（2024 年２月） 57。
なお、広島 AI プロセスにおいて、G７は、生成 AI 等の高度な AI システムへの対処を目的とした初の国際的枠組みとして、「広島 AI プロセス包括的政策枠組み」に合意（2023 年 12 月）しているところ、当該枠組みには、偽情報対策に資する研究の促進等のプロジェクトベースの協力として、生成 AI を用いて作成される偽情報の拡散への対策に資する技術等の実証を実施することも含まれている。
57 IT 世界大手 20 社（Adobe、Amazon, Google, IBM, Meta, Microsoft, OpenAI, TikTok, X など) は、2024 年２月 16 日のミュンヘ
ン安全保障会議（MSC）の場において、「2024 年選挙における AI の欺瞞的使用に対抗するための技術協定」について表明した。同協定は、参加企業による自主的な枠組みとして、予防、来歴、検出、責任ある保護、評価、意識向上、強靭性といったゴールの達成に向けて、「欺瞞的 AI に関連するリスクを軽減する技術の開発と実施」など、８つのコミットメントを内容としている（https://www.aielectionsaccord.com/）65

６．横断的見地からの検討（１）問題意識AI 技術の利用範囲や各分野での利用者の拡大に伴い、生成 AI と知的財産をめぐる懸念・リスクが増大している。
当該リスクへの対応については、法律による対応（上記１及び２）、技術による対応（上記３）及び契約による対応（上記４）が考えられるが、各手段は相互に関連し得るものであり、かつ、各手段には個別の限界も存在する。したがって、各手段を別個独立のものと捉えるのではなく、各手段について横断的見地から検討し、知的財産権による保護の範囲と AI ガバナンス 58の観点を踏まえ、生成 AI と知的財産権との望ましい関係の在り方を探ることが必要である。
生成 AI に関する社会的リスク（なお、知的財産権の侵害も含まれる。）の多様化・増大を受け、AI ガバナンス全般に関しては、AI 事業者が AI の社会実装及びガバナンスを共に実践するための我が国における統一的な指針として、総務省及び経済産業省により、「AI 事業者ガイドライン」が示されている。
また、上記の広島 AI プロセス包括的政策枠組みにおいては、「全ての AI 関係者向けの広島 AI プロセス国際指針」、「高度な AI システムを開発する組織向けの広島プロセス
国際指針」及び「高度な AI システムを開発する組織向けの広島プロセス国際行動規範」が合意されており、我が国の「AI 事業者ガイドライン」では、これらも参照されている。
当該国際行動規範には、知的財産の尊重の観点も盛り込まれており、適切なデータ入力
措置と個人情報及び知的財産の保護の実施に係る行動規範例として、適用される法的枠組みの順守や、知的財産を尊重するための安全措置の実施が記載されている 59。
「AI 事業者ガイドライン」でも確認しているように、AI に関しては、「人間の尊厳が尊重される社会」、「多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会」及び「持続可能な社会」を基本理念として尊重し、その実現を追求する社会を構築していくべきものであり、その実現には、AI の開発・提供・利用に関わる各主体の自主的な取組を欠くことはできない。
したがって、生成 AI と知的財産権との望ましい関係の在り方を探り、各主体が取り組むことが期待される事項を検討することは、AI 技術の進歩の促進と知的財産権の適切な保護を両立させ、各主体による連携した取組を後押ししていく上において、有益であり、かつ必要なことであると考えられる。

AI ガバナンスとは、AI の利活用によって生じるリスクをステークホルダーにとって受容可能な水準で管理しつつ、そこからもたらされる正のインパクト（便益）を最大化することを目的とする、ステークホルダーによる技術的、組織的、及び社会的システムの設計及び運用」をいう。（総務省・経済産業省「AI 事業者ガイドライン」９頁）
59「 高 度 なAI シ ス テ ム を 開 発 す る 組 織 向 け の 広 島 プ ロ セ ス 国 際 行 動 規 範 」（ 仮 訳 ）https://www.soumu.go.jp/hiroshimaaiprocess/pdf/document05.pdf
5866

（２）生成 AI と知的財産権との望ましい関係の在り方
ア

法・技術・契約の相関関係（侵害リスクへの対応の観点から）

生成 AI に関して指摘される「知的財産権の侵害リスク」とは、一般に、他人が知的財産権を有する知的財産を利用する場合に、法的に権利者の許諾が必要であるにもかかわらず当該許諾を得ることなく当該知的財産を利用する場面において生ずるものと言える。例えば、法的ルールの正しい理解を欠き、当該利用行為に権利者の許諾が必要であるとは知らないままに許諾を受けなければ行うことができない利用を行った場合は知的財産権の侵害リスクが発現する代表例である。
したがって、AI 学習や生成・利用の各段階において、どのような場面で許諾が必要となるのかについて、法的ルールを正しく理解することが必要であるとともに、その理解を踏まえた上で、許諾が必要な利用については権利者から許諾を得ることなど、侵害とならないようにする対応を行うことが必要である。
そして、生成 AI における知的財産権の侵害リスク回避の対応策を考える上では、法的ルールの正しい理解を土台にしつつ、法・技術・契約の各手段が相互補完的に役割を果たす相関関係にあることを意識する必要がある。
例えば、法・技術・契約の相関関係について、上記１で検討した著作権法と生成 AI の関係を例にして説明すると、次のとおりである。
まず、著作権法では、非享受目的（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）であれば、AI 学習段階におけるデー
タの利用について、原則として当該データの著作権者の許諾は不要である。他方で、①
非享受目的と享受目的が併存する場合 60や、②著作物の種類・用途・利用態様に照らし、著作権者の利益を不当に害することとなる場合 61（著作権法 30 条の４ただし書）には例外的に当該データの著作権者の許諾が必要となる。
したがって、AI 開発者及び AI 提供者としては、上記の著作権法の規定についての正しい理解を踏まえ、AI 学習段階におけるデータの利用について、知的財産権の侵害リスクを回避するために、データの利用行為が非享受目的であるかどうかをまずは検討することとなる（【法的ルールの観点】）。
そして、仮に著作権者からの許諾を得る必要がある場合には、著作権者と協議の上で契約を締結して当該学習データの有償提供を受け、当該データを AI 学習に利用することで、「知的財産権の侵害リスク」を回避することが考えられる。なお、著作権法上の権利制限規定が適用され、著作権者の許諾を得ることなくデータを利用することができる場合であるとしても、権利者に対する適切な対価還元等を実現するために、著作権者との間で契約を締結して当該学習用データの有償提供を受けることは何ら妨げられるものではないことは、既に上記４（３）で検討したとおりである。
60
例えば、追加的な学習（ファインチューニング）により、学習データ（著作物）の創作的表現の全部又は一部を生成 AI により出力させることを目的としていると評価される場合など。
61
例えば、大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理・販売されているデータベースの著作物について、その全部又は一部を AI 学習目的で複製する場合など。

67上記のように、AI 開発者や AI 提供者において、著作権法の規定についての正しい理解を踏まえた検討を行い、必要に応じて権利者との間で学習用データの有償提供を受ける契約を締結しようとすることは、学習用データの権利者にとって、自らの学習用デー
タの流通等を適切に管理することにもなり、契約を締結することで適切な対価還元を積極的に実現し得ることを意味することになる（【契約の観点】）。
そして、上記の法・契約による学習用データの適正な流通確保は、権利者の意向が適切に反映された学習用データの管理が実現されることによって、より強固なものとなることが考えられる。そこで、例えば、権利者において自動収集プログラム（クローラ）による収集を拒絶する技術的措置を採用し、これを AI 開発者や AI 提供者が尊重することで技術的な観点から学習データの適正な流通等を管理することなどが考えられる（【技術の観点】）。
その他にも ID・パスワード等による保護も考えられるところ、これを回避して行うクローリングは、不正アクセス行為に該当し、不正アクセス禁止法違反として刑事罰の対象となり得るなど、技術が法により担保されている（【法的ルールの観点】）。
このようにして学習用データの流通が促進されている状況にあっては、例えば、学習用データの権利者の考え次第では、自らが権利を有する学習用データを生成 AI の追加的な学習に供することにより、自らの作品群を活かした生成 AI を開発して、これを必要とする者との間で契約を締結することでこれを有償提供するなど、生成 AI を積極的に利活用することによる対価還元を権利者が受けることなども考えられるところである（【契約の観点】）。
以上のように、生成 AI における知的財産権の侵害リスク回避の対応策は、法的ルールの正しい理解を土台にしつつ、法・技術・契約の各手段は、相互補完的に役割を果たし得るのであり、相関関係にあるものである。また、このような法・技術・契約の相関
関係は、AI 技術の変化や契約慣行、AI を取り巻く社会の状況の変化等にも大きく影響を受けながら絶えず変化し、進歩し続ける、動的なものである。

68

イ

知的財産権の視点からの AI ガバナンス（ア）AI ガバナンスの議論との連動
これまで確認してきたように、生成 AI と知的財産法については、著作権法以外にも、意匠法や商標法等の複数の法的ルールが関わる。また、マルチモーダル化の加速と合わ
せ、取り扱われるデータの扱いや種類が多様であり、生成 AI をめぐっては、必ずしも知的財産法が保護対象として明記していないものの利用や生成についての懸念も示されている 62。したがって、知的財産法によるルールのみでは解決できない点も複合的に関わるところ、そのような生成 AI に関する懸念やリスクへの対応策は、安全性、公平性、透明性といった、AI ガバナンスの構築に向けた議論や考え方を取り入れることが必要である。
AI ガバナンスの構築の在り方に関し、主要な国際的動向を見れば、EU においては、
AI 規制法に見られるような公的規制の枠組みが基礎となっている一方、米国においては、AI 開発に関わる主要各社による自主規制（自主誓約）が基礎となっており、アプローチが異なると言える。その中で、著作権等の知的財産権の保護の在り方をめぐっては、
具体的な保護の範囲は各国の国内法に委ねられており、AI と知的財産権との関係についての国際的な共通の考え方としては、上述のとおり、広島 AI プロセス包括的政策枠組
みにおいて、知的財産の尊重の観点につき、一部言及があるにとどまる状況である。
我が国における AI ガバナンスは、現在、AI 事業者ガイドラインを基軸として、多様な関係者が共同して構築する姿が目指されていると考えられる。そのような取組を後押しするものとして、同ガイドラインでは、AI システム・サービスの開発・提供・利用に関わる各主体が連携して取り組むべき「共通の指針」が示されている。
この共通の指針としては、「人間中心」（偽情報等への対策を含む）のほか、「安全性」（人間の生命・身体・財産、精神及び環境への配慮／ 適正利用／ 適正学習）、「公平性」（バイアスへの配慮等）、「プライバシー保護」、「セキュリティ確保」、
「透明性」
（検証可
能性の確保／ 関連するステークホルダーへの情報提供／ 合理的かつ誠実な対応等）及
び「アカウンタビリティ」（トレーサビリティの向上、「共通の指針」の対応状況の説明
等）が、また、各主体が社会と連携して取り組むことが期待される事項として、「教育・リテラシー」、「公正競争確保」及び「イノベーション」が示されているところである。
共通の指針に含まれるこれらの事項は、生成 AI による知的財産権上のリスク等への対応のためにも、AI ガバナンスの構築に向けたそれらの取組の具体化の中で、よりよく達成できると考えられるところであり、その際には、生成 AI に関わる幅広い関係者が、法・技術・契約の各手段を適切に組み合わせながら連携して取り組むことが必要である。

62 AI と知的財産権に関する本検討会の意見募集においては、労力等に対するフリーライドや、生成 AI によるディープフェイクの脅威に対する懸念、不正確な情報の出力による情報汚染問題等についても意見が示された。

69

（イ）AI 技術の進歩と知的財産権の適切な保護が両立するエコシステムの実現に向けて
本検討会の基本的視点にも示しているとおり、AI 技術の進歩と知的財産権の適切な保護の両立は、生成 AI と知的財産権について考える上で大切な視点であり、そのような状況が達成されるエコシステムの実現を目指すことが望まれる。具体的には、コンテンツ創作者にとって信頼できる開発者の下に良質なデータが多数集積し、高度な生成 AIが開発・提供されることで、新たな創作活動につながる好循環が実現している状態が理想であり、そのようなエコシステムを構成する各主体は、それぞれが置かれている状況や役割に応じ、エコシステムの実現に向けた取組みを実践することが、期待される。
例えば、AI 開発者や AI 提供者は、著作権法の権利制限規定を活用した AI 学習による AI 開発の促進の他、良質な学習データを用いて、特定の目的のための追加的な学習による適切な重み付けを行ったり、不適切な出力を抑制する技術的措置の採用など、安全性や公平性に配慮した生成 AI の開発・提供を行うことが求められるといえよう。
また、AI 開発者等は、追加学習等の用に供するための良質な学習データの確保等において、クリエイター等の権利者との間で、契約の方法により対価還元を含めた十分な保護措置を講じることも期待され、これらのことは、AI 利用者が安心して AI 生成物を利用することができる社会の実現にもつながると考えられる。
これをデータの権利者から見れば、例えば、生成 AI の追加学習用にデータ（コンテンツ）の有償提供を行うデータベースを準備することで、対価還元を積極的に得る手段となる（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」に該当し、AI 学習に許諾が必要となる）とともに、データ管理のための技術的措置の採用や、生成 AI を活用して、より創造的な活動に集中していくことなど、知的財産権を適切に守りながら、クリエイターを含む権利者自らが生成 AI の恩恵を適切に享受することも促進し得る。また、人が創作した作品の作風や労力、投資等は、著作権法の保護対象ではないものの、クリエイターの投下資本回収機会確保や人格的利益を保護する観点から、作風や労力、投資等へのフリーライドからの防御として、クローラによる学習を拒絶するなどの技術的な対策を講じることも許容されるとともに、それらは尊重されて然るべきである。
AI 利用者としても、AI 提供者から信頼できる生成 AI サービスの提供を受け、知的財
産権侵害リスクの回避のための必要な技術的措置も活用しながら、AI 提供者が意図した範囲内で適正利用を行うことにより、AI 技術の進歩と知的財産権の適切な保護の両立に貢献し得るものとなる。
このように、生成 AI と知的財産権の関係については、侵害リスクの回避といった観点にとどまらず、AI の活用からもたらされる便益を最大化するための AI ガバナンスの適切な構築を目指す観点も重要である。
AI 技術の進歩の促進と知的財産権の適切な保護が両立するエコシステムの実現に向けて、AI 開発者、AI 提供者、権利者（クリエイター等）、AI 利用者等の各主体は、法・技術・契約の各手段について、① 法的ルールの正しい理解と適正な運用
70

② 技術的措置の活用による AI 学習・提供・利用の適正なコントロール③ 良質な AI 学習コンテンツに係るライセンス市場の形成と権利者への対価還元といった点に留意し、各手段を適切に組み合わせながら、連携して取り組むことが強く期待される。

なお、以下では、AI ガバナンスの観点から、各主体に期待される取組について、AI 事業者ガイドラインに示す「共通の指針」も踏まえ、参考取組例を紹介する。
ただし、これらは、あくまで各主体が取り組む事項を検討する際の材料を提供するものであり、各主体は、それぞれが置かれた状況等に応じ、適切に判断し、実践することが望まれる。また、各主体は、常に変化する環境とゴールを踏まえ、最適な解決策を適用し、適切に AI ガバナンスが機能しているか、それぞれの果たすべき役割や取組内容について、評価・見直しを続けることが期待される。
また、内閣府をはじめ、関係府省庁においては、各主体の取組の促進に資するよう、
本中間とりまとめの内容や、対価還元に関する動向など、生成 AI と知的財産権の関係に係る必要な普及啓発を行うことが期待される。

71

〔参考〕各主体に期待される取組事項例
AI 技術の進歩と知的財産権の適切な保護の両立を図るエコシステムの実現を図るためには、AI 事業者ガイドラインの直接の名宛人である AI 開発者 63、AI 提供者
64、AI 利用者（業務利用者）65に加え、権利者（クリエイター等、学習データの正当な権利者）、及び業務外利用者（一般利用者）のいずれもが、安心して AI を利用できる社会を実現する必要がある。
その際には、上述のとおり、法的ルールについての正しい理解を踏まえ、知的財産権侵害リスクを回避するために必要な技術的措置や、契約による対価還元策を組み合わせながら、各主体が適切に対応していくことが求められる。そこで、以下では、
AI 事業者ガイドラインにおける項目を参照しつつ、各主体別に、それぞれに期待される主な取組事項例を、記載するものである。
なお、主体別に記載しているが、同一主体であっても、AI に対する関わり方により、複数のカテゴリー（例えば、「AI 開発者」兼「AI 提供者」等）が該当し得ることに留意されたい。
また、下記の《期待される取組事項例》における「期待される」とは、当該取組事
項例記載に係る取組を各主体が実施することにより、適法性を含む何らかの法的評
価を受けられることを意味するものではないことにも留意されたい。あくまでも AI
技術の進歩の促進と知的財産権の適切な保護が両立するエコシステムの実現に向け、各主体間の連携強化に資する取組であるという観点で、「期待される」ものである。

【AI 開発者】〇データ前処理・学習時
・適切なデータの学習《法律上の要請事項》
 著作権法や不正競争防止法（営業秘密・限定提供データ等）等の法的ルールを踏まえたデータの適正な収集・学習 ID・パスワード等によるアクセス制限の遵守（※回避行為は不正アクセス禁止法違反）《期待される取組事項例》
 可能な場合において、AI 学習用（機械学習用）データのライセンス市場を通じた学習データの適正な収集
63
AI 開発者とは、AI システムを開発する事業者（AI を研究開発する事業者を含む）AI モデル・アルゴリズムの開発、データ収集（購入を含む）、前処理、AI モデル学習、検証を通して AI モデルおよび AI モデルのシステム基盤や入出力等を含む AI システムを構築する役割を担う者をいう。
（AI 事業者ガイドラインより）
64
AI 提供者とは、AI システムをアプリケーションや製品もしくは既存のシステムやビジネスプロセス等に組み込んだサービスとして AI 利用者（AI Business User）、場合によっては業務外利用者に提供する事業者 AI システム検証、AI システムの他システムとの連携の実装、AI システム・サービスの提供、正常稼働のための AI システムにおける AI 利用者（AI Business User）側の運用サポートや AI サービスの運用自体を担う者をいう。
（AI 事業者ガイドラインより）
65
AI 利用者（業務利用者）とは、事業活動において、AI システム又は AI サービスを利用する事業者をいう。AI サービス提供者が意図している適正な利用を行い、環境変化等の情報を AI サービス提供者と共有し正常稼働を継続することや、必要に応じて提供された AI システムを運用する役割を担う。また、AI の活用において業務外利用者に何らかの影響が考えられる場合は、当該者に対する AI による意図しない不利益の回避、AI による便益最大化の実現に努める役割を担う。
（AI 事業者ガイドラインより）72 クローラ収集を制限する技術的措置（「robots.txt」等）の尊重
 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、学習データの利用について許諾が必要な場合があり得るといった著作権法のルールの理解〇AI 開発時・知的財産権侵害リスク回避のための技術の採用《期待される取組事項例》
 学習データそのものを出力する可能性がある生成 AI 等については、その抑制のためのガードレール技術の要求
 開発時の態様（例えば、著作権侵害について、侵害物が高頻度で生成される場合や、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かかわらず、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等）次第では、直接の権利侵害主体又は幇助者として責任を負う場
合があるという法的ルールの理解
・トレーサビリティの向上《期待される取組事項例》
 学習データそのものを出力する可能性がある生成 AI 等については、来歴
メカニズムの構築等も含め、データの出所等につき、技術的に可能かつ合理的な範囲で追跡・遡求が可能な状態を確保〇AI 開発後・関連するステークホルダーへの情報提供《期待される取組事項例》
 自らの開発する AI システムについて、プライバシーや営業秘密に配慮しつつ、採用する技術の特性や用途に照らし合理的な範囲で、情報を提供（AI
提供者を通じて行う場合を含む）（例）AI システムの技術的特性、安全性確保の仕組み、利用の結果生じる可能性のある予見可能なリスク及びその緩和策等の安全性に関する情報／AI モデルで学習するデータの収集ポリシーやその学習方法
・AI モデルのアルゴリズム等に含まれる知的財産権侵害リスク回避への配慮《期待される取組事項例》
 AI 利用者が入力するプロンプトに対する留意（既存の著作物の固有名詞等の入力制限の必要性等）につき、AI 提供者に対し、AI 利用者との利用規約等の締結必要性を喚起
・社会全体への AI に関する情報提供《期待される取組事項例》
 生成 AI の仕組みや技術の概要等について、広く情報提供73

【AI 提供者】〇AI システム実装時
・知的財産権の侵害リスク回避のための技術の採用《期待される取組事項例》
 学習データそのものの出力を抑制するガードレール技術等の検討
 システム実装時の態様次第では、直接の権利侵害主体又は幇助者として責任を負う可能性があるという法的ルールの理解・適正利用に資する提供《期待される取組事項例》
 AI 活用による知的財産権侵害による被害の性質・態様等に応じ、関連するステークホルダーと協力して予防措置及び事後対応（情報共有、停止・復旧、原因解明、再発防止措置等）に取り組む〇AI システム・サービス提供後・関連するステークホルダーへの情報提供《期待される取組事項例》
 提供する AI システム・サービスについて、例えば以下の事項を平易かつアクセスしやすい形で、適時かつ適切に情報を提供（例）AI を利用しているという事実や適切／不適切な使用方法等／提供する AI システム・サービスの技術的特性、利用の結果生じる可能性のある予見可能なリスク及びその緩和策等の安全性に関する情報／AI モ
デルで学習するデータの収集ポリシーやその学習方法
 入出力等のログの記録・保存等による確認と不適切入力についての注意喚
起・サービス規約等の文書化《期待される取組事項例》
 知的財産権配慮も盛り込んだ、AI 利用者、業務外利用者に向けたサービス規約を作成・社会全体への AI に関する情報提供《期待される取組事項例》
 生成 AI の仕組みや技術の概要等について、広く情報提供【AI 利用者（業務利用者）】〇AI システム・サービス利用時・安全性を考慮した適正利用《期待される取組事項例》
 利用規約等を確認し、利用しようとする生成 AI について、クリーンなデータを学習対象としているか、フィルタリングに取り組んでいるか等、知的財産権に配慮しているかを確認した上で、利用するか否かを決定74 AI を利用するに当たり、AI 提供者からの情報提供（AI 開発者の情報を含む）を踏まえ、AI 活用による知的財産権侵害による被害の性質・態様等に応じ、関連するステークホルダーと協力して予防措置及び事後対応（情報共有、停止・復旧、原因解明、再発防止措置等）に取り組む
 AI システムに営業秘密を不適切に入力することがないよう注意を払う
 生成 AI に関する知的財産法の正しい理解のもと、責任をもって AI 出力
結果の事業利用判断を行う
・関連するステークホルダーへの説明《期待される取組事項例》
 AI 利用者は、業務外利用者が AI の活用について適切に認識できるよう、
AI に関する利用方針（例：AI を利用している旨（具体的な機能・技術を特定できるのであれば、その名称と内容等））を作成・公表（「アカウンタ
ビリティ」）
・社会全体への AI に関する情報提供《期待される取組事項例》
 生成 AI の仕組みや技術の概要等について、広く情報提供【権利者】〇全般（生成 AI と知的財産権に関する情報の収集等）《期待される取組事項例》
 生成 AI の仕組みや、学習データ等の誤りが出力結果に影響する可能性があることの理解 生成 AI と著作権法等に関するリテラシーの向上（AI 生成物が自らの作品と同一又は類似である場合の法的ルール及び具体的な権利主張手続に関する理解や、AI 学習において許諾が必要な場面の理解等）
 生成 AI をめぐる相談については、文化庁等の相談窓口の活用も検討〔参考〕相談窓口
・文化庁「文化芸術活動に関する法律相談窓口」
https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunka_gyosei/kibankyoka/madoguchi/index.html

・文化庁「インターネット上の海賊版による著作権侵害対策についての相談窓口（「インターネット上の海賊版による著作権侵害対策情報ポータルサイト」内）https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/kaizoku/index.html

・東京都「東京都芸術文化相談サポートセンター（アートノト）」
https://artnoto.jp/〇AI 学習用にデータを提供することを検討する場合（オプトイン 66）《期待される取組事項例》

66
本中間とりまとめでは、権利者から許諾を受けたデータのみを AI 学習に用いることを指して「オプトイン」という文言を用いている。なお、これと対となる概念である「オプトアウト」については脚注 37 参照。

75

 追加的な学習（ファインチューニング）のための学習データを提供
 AI 学習用にデータを積極的に整え、AI 開発者等とデータセット提供に関する契約を締結
 AI 学習用データについて、提供先以外によるデータ取得を回避するための工夫（①自ら又は掲載するプラットフォームを通じて「robots.txt」の記載による収集制限や、ID・パスワード等によりアクセス制限をしたり、②
当該データを一般公開する場合には、利用規約に AI 学習の用に供することができないことを明示的に記載しているプラットフォームへの掲載を検討）〇他者による AI 学習をされたくないデータの場合（オプトアウト）《期待される取組事項例》
 当該データを一般公開する場合には、利用規約に AI 学習の用に供することができないことを明示的に記載しているプラットフォームへの掲載を検討
 自ら又は掲載するプラットフォームを通じて「robots.txt」の記載による収集制限や ID・パスワード等によるアクセス制限
 必要に応じ、画像に特殊な画像処理を施すことで学習を妨げる技術を利用
 自らが権利を有するデータを基に学習した生成 AI を開発・利用【業務外利用者（一般利用者）】〇AI システム・サービス利用時・安全性を考慮した適正利用《期待される取組事項例》
 利用規約等を確認し、利用しようとする生成 AI について、フィルタリン
グに取り組んでいるか等、知的財産権に配慮しているかを確認した上で、利用するか否かを決定 生成 AI の仕組みや、学習データ等の誤りが出力結果に影響する可能性があることの理解 AI 生成物の個人的・家庭内での使用

76

ウ

知的財産権の観点を踏まえた国際ルール形成・国際標準化

AI に関する国際的なルール形成の動きとして、G7、国連、OECD、GPAI（人工知能
グローバルパートナーシップ）等での議論やルールの設計、ISO（国際標準化機構）
・IEC（国際電気標準会議）等での国際標準化、欧州・米国等での規制・制度の導入等が進展している。
＜国際的なルール形成の動き＞
OECD

2019年5月22日

閣僚理事会でAIに関するOECD原則を理事会勧告として採択

GPAI

2022年11月22日 年次総会(24カ国及びEUが参加)で閣僚宣言を採択
G7首脳で以下を承認

G7

2023年12月6日

・広島AIプロセス包括的枠組
・広島プロセス推進作業計画※包括的枠組では以下のルールを含む
・全てのAI関係者及びAI開発者向け広島プロセス国際指針
・高度なAIシステムを開発する組織向けの広島プロセス行動規範

国連

2024年3月21日

国連総会でAIの開発や利用等に関する決議を採択

ISO/IEC 2017年10月以降 ISO/IEC JTC1/SC42(AI)で関連する国際標準化を検討
米国

2023年1月26日
2023年10月30日

EU

2024年3月13日

NIST(国立標準技術研究所、商務省管轄)がAI技術のリスク管理ガイ
ダンス｢AIリスクマネジメントフレームワーク｣を発表
AIの安全性に関する大統領令を発出(安全で信頼できるAIの開発と使用に関する大統領令)
欧州議会でAIに関する包括的な規制法案を可決(今後、EU理事会で正式承認)

我が国企業による AI ビジネスの国際展開を促進するには、このようなまだ初期段階にある動きを踏まえつつ、安全で信頼できる AI の利活用を促進させる国際的に統一されたルールの形成に主体的に参画して、推進する必要がある。
例えば、現時点では国際的には「AI 生成物」自体の定義や範囲が曖昧で、定義や範囲の明確化や共通認識の醸成が必要な段階と考えられ、知的財産権に関しては、何を保護対象とすべきか、何をもって権利侵害と見なすかの認識は、必ずしも統一されていない。
また、インターネット上の海賊版サイトへのアクセスが増加しているところ、本検討会
では、生成 AI による日本の漫画の学習は、海外でのこうしたサイトも含めた学習であることは間違いない状況であるとの指摘もあった。
そこで、生成 AI に係る産業振興と権利保護の両立に向け、学習データに関するルー
ルのあるべき姿を基に、権利保護の対象や権利侵害の判断基準を明確にして、学習に用いるデータの基準やデータの識別方法の国際ルール形成や国際標準化を進める必要が77

ある。国際標準化の場としては、AI に関する検討が以前から進められている ISO/IEC
JTC1/SC42 の有効活用が考えられる。
本中間とりまとめの内容において既述のとおり、著作権を含む知的財産権の適切な保護・管理の観点で具体的な論点は様々に存在するため、まず国際ルール形成や国際標準化の対象となる全体像を整理する必要がある。その上で、例えば AI の信頼性や安全性を担保するための機械学習用データの品質に関して、国際ルール形成や国際標準化の場
で必要な論点や方向性を提供し、リードできるよう、今後の戦略的な対応を検討する必要がある。
＜国際的なルール形成の対象と考えられる例＞
対象領域の例

より具体的な対象の例
・規制・制度面

ルールの局面

・技術面
・契約面
・学習

生成AIに係る段階 ・生成・利用関係者における

・生成AIやデータの提供者・利用者

ガバナンスや・生成AIに入力される、または生成AIから出力されるデータの権利者

マネジメント・ルール遵守に係る認証機関

データ利用に係る ・権利侵害からの保護対象範囲
対象・基準・権利侵害や公正利用等の判断基準
・データの収集方法

データの信頼性・
安全性等

・生成AIに係る開示・表示方法
・保護データに係る対価還元方法
・保護データに係る侵害防止技術・方法
・海賊版、偽情報・誤情報のスクリーニングに係る技術・方法

78

（３）社会への発信等の在り方
ア

生成 AI と知的財産権に関する正しい理解の普及促進の必要性

本検討会において実施した意見募集では、生成 AI の利用をめぐるインターネット上の誹謗中傷をやめるべきことや、冷静な議論の必要性の呼びかけを求める意見が複数見られた。もとより、誹謗中傷は許されるものでなく、また、生成 AI と知的財産権との関係については、社会全体で、AI 技術の進歩の促進と知的財産権の適切な保護との両立を図っていくことが重要である。
そのためにも、生成 AI に関わる誰しもが、生成 AI と知的財産権に関する正しい理解を持つことが求められる。
特に、本中間とりまとめで示す内容も踏まえ、AI 開発者及び AI 提供者は、法令に則りコンテンツ・データを適切に取り扱い、透明性を確保すること等を通じ、また、クリエイター（権利者）は、適切に自らのコンテンツを守り育てることを通じ、AI 学習・提供・利用を通じて、新たな創作の動機付けとなるような在り方を目指していくことが期待される。
イ普及促進に向けて

本中間とりまとめの内容のうち、法的ルールに関しては、各知的財産権法の関係省庁
における検討を基礎とするものである。著作権法との関係については、本中間とりまとめにおいても紹介しているとおり、文化審議会著作権分科会法制度小委員会により「AIと著作権に関する考え方について」（2024 年３月 15 日）が示されたところであり、今後、文化庁においては、「AI と著作権に関する考え方について」の内容も含め、一般社会に分かりやすい形での周知啓発に向けて、取り組んでいくこととされている。また、文化庁では、『AI と著作権に関する関係者ネットワーク』を立ち上げ、関係当事者間において適切なコミュニケーションが図られるよう関係省庁と連携し取り組んでいるところである。
また、不正競争防止法に関しては、生成 AI と営業秘密の関係について、経済産業省
において、「秘密情報の保護ハンドブック」が改訂され、関連の記載が追加されている（2024 年２月）。
また、生成 AI と知的財産権との関係については、法的ルールに関する考え方の整理や、技術と契約による対応策と合わせて、より広く、AI ガバナンスも大切な視点となる。
AI ガバナンスに関しては、総務省及び経済産業省による「AI 事業者ガイドライン」が存在し、本中間とりまとめでは、知的財産権の視点から、望ましい AI ガバナンスの方向性も検討した。
生成 AI 技術は、現時点においても進化し続けており、かつ、その動きは迅速である。
本検討会では、生成 AI をめぐるこのような急速な進展と、それにより顕在化したリス
クや懸念への対応のため、知的財産権全体を視野に入れて、対応策等を検討したものである。
生成 AI 技術は、今後も進化し、一層普及・浸透していくことが見込まれる。
79

本中間とりまとめで示す内容も踏まえた各主体の連携による取組だけではなく、そのような取組に資する情報提供や、今後の AI 技術の進展状況を踏まえた必要な検討の継続、また、それらの周知と具体化によって、生成 AI と知的財産権に関する正しい理解がさらに広まり、適切な生成 AI の開発・提供・利用の促進と、コンテンツの振興が図られることを期待したい。

80

Ⅳ．AI 技術の進展を踏まえた発明の保護の在り方について
１．AI を利用した発明の取扱いの在り方（１）現状と課題
ア

特許法制度の概要

特許法は、発明の保護及び利用を図ることにより、発明を奨励し、もって産業の発達に寄与することを目的とするものであり（特許法１条参照）、その保護対象は、発明（自然法則を利用した技術的思想の創作のうち高度のもの）である（特許法２条１項参照）。
特許制度は、新しい技術を公開した者に対し、その代償として一定の期間、一定の条件の下に特許権という独占的な権利を付与し、他方で、第三者に対してはこの公開された発明を利用する機会を与えるものであり、権利を付与された者と、その権利の制約を受ける第三者の利用との間に調和を求めつつ技術の進歩を図り、産業の発達に寄与していくものである 67。
イ問題意識2017 年に公表された「AI を活用した創作や 3D プリンティング用データの産業財産権法上の保護の在り方に関する調査研究報告書」では、「現時点では、一部の企業から AI
による自律的な創作を実施しているとの情報も得られているが、特許法で保護するに値する AI による自律的な創作の存在は確認できていない。（中略）AI の自律的な創作の取扱いは、今後の技術の進展を注視するとともに、産業界のニーズ等にも耳を傾けて、自律的な創作が現実味を帯びてきたタイミングで、改めて検討すべき課題であると考えられる」と指摘されており 68、AI 技術の進展に関しては、「2020 年頃には、AI が自律的な行動計画によって動作するようになると予測されている」、「また、2030 年頃になると、更に広い分野で人間に近い能力を発揮できるようになり、例えば、判断や意思決定、創造的活動等といった領域でも代替できる部分が増えると見込まれている」と予測されていた 69。
さらに、同年に公表された「新たな情報財検討委員会報告書」では、引き続き検討すべき事項とされた AI 生成物の知的財産法制度上の在り方に関して、「AI 生成物に関する人間の創作的寄与の程度の考え方について、AI の技術の変化等を注視しつつ、具体的

67

特許庁編「工業所有権法（産業財産権法）逐条解説〔第 22 版〕」13 頁
https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/kaisetu/kogyoshoyu/document/chikujokaisetsu22/all.pdf
68
一般財団法人知的財産研究教育財団 知的財産研究所「AI を活用した創作や３Ｄプリンティング用データの産業財産権法上の保護の在り方に関する調査研究報告書」xi 頁
https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/10358553/www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/chousa/pdf/zaisanken/2016_10.pdf
69
同 vii 頁
https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/10358553/www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/chousa/pdf/zaisanken/2016_10.pdf

81

な事例に即して引き続き検討することが適当である」と指摘されていた 70。
これらの報告書が公表された後、ChatGPT の出現等、生成 AI や基盤モデルをはじめとした AI 技術は飛躍的な進歩を遂げた。
このような AI 技術の発展に鑑みれば、発明創作過程においても AI の利活用がこれまで以上に進み、人間の関与が相対的に減ることが予想される。実際に、現時点では、発明創作過程における AI の利活用の例として、以下のような事例が公表されている。
【取組事例】＜材料科学分野の AI 利活用事例＞
2024 年１月、マイクロソフトは、米国パシフィックノースウェスト国立研究所と共同で、新たな電池材料の発見のために、AI を活用することにより、3,200 万の
無機材料候補から有望な 18 候補までにわずか 80 時間で絞り込むことに成功したと発表した 71。
＜創薬分野の AI 利活用事例＞
NEC は、Transgene と共同で、AI を用いて患者ごとに異なる遺伝子変異を予測し、患者固有の変異に基づいて腫瘍細胞を認識・破壊する個別化がんワクチンの研究開発を行っており、2021 年には臨床試験において良好な予備的データが得られたことを発表しており 72、2024 年１月にこれまでの結果を踏まえてさらに臨床試験を拡大することを発表した 73。
もっとも、本検討会において実施したヒアリングや意見募集の結果を踏まえると、現時点において、上述した取組事例のような発明の支援ツールとして AI が活用されているにとどまり、AI が人間の関与を離れて自律的に発明を行うまでには至っていないと考えられる。
このように、発明創作過程における AI の利活用については、今後も AI 技術が発展するであろうことを想定し、発明の保護との関係で発明創作過程における AI の利活用を
どのように評価すべきかを確認する必要がある。
ウ

諸外国の動向まず、上述した「AI を活用した創作や 3D プリンティング用データの産業財産権法上の保護の在り方に関する調査研究報告書」によれば、諸外国・地域（米国、欧州、英国、
ドイツ、フランス、中国、韓国）における取扱いについて、①AI に権利主体としての地位がない点、②権利主体は個別具体的な創作について各者の創作への貢献を評価するこ70

知 的 財 産 戦 略 本 部 検 証 ・ 評 価 ・ 企 画 委 員 会 新 た な 情 報 財 検 討 委 員 会 「 新 た な 情 報 財 検 討 委 員 会 報 告 書 」 40 頁 ：https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/2017/johozai/houkokusho.pdf
71
マイクロソフトホームページ「数年ではなく、わずか数週間で発見: AI とハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) が科学的発見をいかに加速するか」参照。：https://news.microsoft.com/ja-jp/features/240110-how-ai-and-hpc-are-speeding-upscientific-discovery/72
NEC ホームページ「Transgene 社と NEC、画期的な個別化がんワクチン TG4050 の第Ⅰ相臨床試験において良好な予備的データを報告」参照。https://jpn.nec.com/press/202111/20211124_01.html
73
NEC ホームページ「Transgene 社と NEC、個別化ネオアンチゲンがんワクチン TG4050 の共同臨床開発を継続するため協業を延長」参照。https://jpn.nec.com/press/202401/20240109_02.html

82

とで決定される点、③AI の自律的な創作について AI が自然人でないため発明者の要件を満たさず、権利の客体にもなり得ないとする点において、我が国を含めた各国・地域
共通とのことである。こうして、諸外国・地域（米国、欧州、英国、ドイツ、フランス、
中国、韓国）における AI を利用した発明の取扱いの在り方に対する考え方は、概ね軌を一にしていると思われる 74。
また、米国においては、米国特許商標庁（USPTO）が、2024 年２月 13 日付けで AIを利用した発明についての発明者性のガイダンスを公表した 75。これは、2023 年 10 月
30 日付け大統領令 76において、USPTO に対し、120 日以内に、発明創作過程におけるAI の利用と発明者の問題（inventorship issues）に関するガイダンス及び事例を示すよう指示がなされたことを受けて公表されたものであり、また、USPTO は、当該ガイダンスに併せて、AI を利用した発明の発明者性について、２つの事例を公表し、具体的な事例に即した上記ガイダンスの考え方の適用関係を明らかにした。
当該ガイダンスでは、AI を利用した発明について従来の裁判例で示された発明者の認定の基準に従うこととしており、その概要は以下のとおりである。
 発明者は自然人でなければならない。
 AI を利用した発明（AI-assisted inventions）は、発明者が不適切だとして一律に拒絶されるわけではない。
 発明創作過程において、連邦巡回区控訴裁判所の Pannu v. Iolab 事件判決で示された要素 77に従って「顕著な貢献」（significant contribution）があったと認められる自然人が発明者となる。
 上記要素の適用に役立つ５つの指針 78を提示。
なお、米国在住の AI 研究者により、DABUS 79と称する AI を発明者として記載した特許出願（「DABUS 出願」）が多数の国・地域に出願されている 80。現状、ほとんどの国・地域では AI には発明者としての権利能力が認められていないため、日本を含め多くの国・地域において AI は発明者として否定されている 81。
74

一般財団法人知的財産研究教育財団 知的財産研究所「AI を活用した創作や３Ｄプリンティング用データの産業財産権法上の保護の在り方に関する調査研究報告書」xii 頁
https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/10358553/www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/chousa/pdf/zaisanken/2016_10.pdf
75
米国 Federal Register（官報）「Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions」
https://www.federalregister.gov/documents/2024/02/13/2024-02623/inventorship-guidance-for-ai-assisted-inventions
76
ホワイトハウスホームページ「Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial
Intelligence 」 https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2023/10/30/executive-order-on-the-safesecure-and-trustworthy-development-and-use-of-artificial-intelligence/77①発明の着想や実用化に何らかの重要な形で貢献すること、②貢献が発明全体と比較した場合に不十分でないこと、及び、③発
明者によく知られた概念や技術の現状を単に説明する以上の貢献をすることの３要素。
78①自然人が発明の創作に AI を使用したからといって、発明者としての貢献が否定されるわけではない。② AI に問題を提起しただけの自然人は、AI の出力から特定される発明の適切な発明者ではない可能性がある。しかし、AI から特定の解決策を引き出す方法が顕著な貢献となる可能性はある。③ 発明を実施に移行しただけでは顕著な貢献とはいえない。したがって、AI の出力を発明として認識・評価するだけの自然人は、特に、その出力の特性や有用性が当業者にとって明らかである場合には、必ずしも発明者であるとはいえない。④ 状況によっては、特定の解決策を引き出すために特定の問題を考慮して AI を設計、構築又は訓練する
自然人が発明者になる可能性がある。⑤ 単に発明に使用される AI を所有又は監督する者は発明者とはいえない。
79「Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience」（統合知覚力の自律ブートストラップデバイス）の略（弁理士法人太陽国際特許事務所 AI 発明者 DABUS プロジェクト特設ページ「DABUS とは」参照）。
80
The Artificial Inventor Project「Patent」参照。https://artificialinventor.com/patent/
81
特許庁「AI の作成・利活用促進に向けた方向性等について」３頁、The Artificial Inventor Project「Patent」参照
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kousou/2023/dai2/siryou3.pdf#page=4
https://artificialinventor.com/patent/

83

エ

現行の制度・運用（ア）「発明者」の認定に関する制度・運用
特許法は、「産業上利用することができる発明をした者は、……その発明について特許を受けることができる。」（特許法 29 条１項柱書）と規定しており、原則として、「発明者」が特許を受ける権利を原始的に取得する。
そして、「発明」とは、自然法則を利用した技術的思想の創作のうち高度のもの（特許法２条１項）であり、技術的思想とは一般的に、特有の技術的課題を解決するための具体的な手段をいうと考えられている。よって、「発明者」（共同発明者を含む。）として認められるためには、一般に、発明の特徴的部分（従来技術には見られない、当該発明特有の課題解決手段を基礎付ける部分）の完成に創作的に寄与することが必要であり、単なる管理者、単なる補助者、単なる後援者については、発明者たりえないと考えられている。この点については、裁判例は、具体的な事案に応じて多少の文言の相違はあるものの、これと同様の判断を示していると評価できる。
【参考】発明者の要件について判示した裁判例「特許法２条１項は、「発明」とは、「自然法則を利用した技術的思想の創作のうち高度のもの」をいうと規定し、同法 70 条１項は、「特許発明の技術的範囲は、願書に添付した特許請求の範囲の記載に基づいて定めなければならない。」と規定している。これ
らの規定によれば、特許発明の「発明者」といえるためには、特許請求の範囲の記載によって具体化された特許発明の技術的思想（技術的課題及びその解決手段）を着想し、又は、その着想を具体化することに創作的に関与したことを要するものと解するのが相当であり、その具体化に至る過程の個々の実験の遂行に研究者として現実に関与した者であっても、その関与が、特許発明の技術的思想との関係において、創作的な関与に当たるものと認められないときは、発明者に該当するものということはできない。」82 （強調付加）（イ）「発明者」該当性に関する制度・運用
特許法 29 条１項は「産業上利用することができる発明した者は、……その発明について特許を受けることができる。」と規定しており、「発明者」の定義規定を設けていない
が、特許法 36 条１項２号では、願書に発明者の「氏名及び住所又は居所」を記載するこ
2024 年 5 月 16 日、AI を発明者として否定する東京地裁判決（令和 5 年（行ウ）第 5001 号）が出され、裁判所は「知的財産基本法に規定する「発明」は、人間の創造的活動により生み出されるものの例示として定義されている」と指摘し、特許法には発明者が自然人であることを前提とした規定があると述べ、特許庁の判断は適法と認めた。本結論は、本中間とりまとめの考え方とも軌を一にするものである。
他方、同判決では、「特許法にいう「発明者」が自然人に限られる旨の前記判断は、上記実務上の懸念までをも直ちに否定するものではない」点、また「我が国で立法論として AI 発明に関する検討を行って可及的速やかにその結論を得ることが、AI 発明に関する産業政策上の重要性に鑑み、特に期待されている」とも付言されている。昨今の AI を巡る状況変化は目まぐるしく、今後の AI 技
術動向や国際動向、ユーザーニーズ、その他情勢を踏まえ、特許法と AI の関係については、特許庁における検討が期待される。
82
知財高判令和 3 年 3 月 17 日（令和２年（ネ）第 10052 号）〔免疫賦活組成物〕(この他にも、東京地判平成 17 年９月 13 日（平成16 年（ワ）第 14321 号）〔フィルムコーティングを施した分割錠剤〕、東京地判平成 18 年１月 26 日（平成 14 年（ワ）第 8496 号）〔積層フィルム及び写真用支持体〕、知財高判平成 19 年７月 30 日（平成 18 年（行ケ）第 10048 号）〔可塑性食品の移送装置〕等参照)：https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/178/090178_hanrei.pdf

84ととされている。特許法 36 条１項１号が「出願人」については「氏名又は名称及び住所又は居所」と規定していることと対比すれば、特許法は「発明者」として自然人のみを想定していると考えられる。また、特許法 33 条１項は「特許受ける権利は、移転することができる」と規定しており、出願前であっても権利移転することができる権利能力を有する自然人であることを予定しているものである。
なお、実用新案に関する裁判例であるが、法人が実用新案の考案者になることを否定した裁判例として東京地判昭和 30 年３月 16 日（昭和 28 年（ワ）第 5080 号）〔ゴム製浮袋事件〕がある。また、特許庁は「発明者は特許を受ける権利を発明の完成と同時に有する主体であり、特許を受ける権利を有する発明者が当該権利を出願前に移転することができるとするこれらの規定〔特許法 29 条１項柱書、33 条１項及び 34 条１項〕は、発明者は、権利能力を有する者であって出願人になり得る者として自然人であることを予定しているものです。」と述べて自然人に限るとの解釈を示している 83。
（２）考え方
現時点では、AI 自身が、人間の関与を離れ、自律的に創作活動を行っている事実は確認できておらず、依然として自然人による発明創作過程で、その支援のために AI が利用されることが一般的であると考えられる。このような場合については、発明の特徴的部分の完成に創作的に寄与した者を発明者とするこれまでの考え方に従って自然人の発明者を認定すべきと考えられる。すなわち、AI を利用した発明についても、モデルや学習データの選択、学習済みモデルへのプロンプト入力等において、自然人が関与することが想定されており、そのような関与をした者も含め、発明の特徴的部分の完成に創作的に寄与したと認められる者を発明者と認定すべきと考えられる。
他方で、今後、AI 技術等のさらなる進展により、AI が自律的に発明の特徴的部分を完成させることが可能となった場合の取扱いについては、技術の進展や国際動向、ユー
ザーニーズ等を踏まえながら、発明者認定への影響を含め、引き続き必要に応じた検討を特許庁は関係省庁と連携の上で進めることが望ましいと考えられる。
また、AI 自体の権利能力（AI 自体が特許を受ける権利や特許権の権利主体になれるか）についても、国際動向等も踏まえながら、引き続き必要に応じて検討を進めることが望ましいと考えられる。

83

特許庁ホームページ「発明者等の表示について」https://www.jpo.go.jp/system/process/shutugan/hatsumei.html

85

２．AI の利活用拡大を見据えた進歩性等の特許審査上の課題（１）現状と課題
ア

問題意識「新たな情報財検討委員会報告書」において、AI 生成物に関する具体的な事例の継続的な把握について具体的に検討を進めるべきとされた 84ことを受けて、特許庁では、これまでに合計 15 事例の AI 関連技術に関する特許審査事例の公表 85等の取組を行ってきた。
そして、生成 AI をはじめとした AI 技術が今後も飛躍的に発展していくことが見込まれる中にあっては、AI の技術自体の発展及び AI の適用分野の拡大が進歩性判断に及ぼす影響や、AI による性能予測の精度向上が記載要件（とりわけ、実施可能要件及びサポート要件である。）の判断に及ぼす影響を踏まえ、その判断の在り方について改めて検討することが必要となっている。
イ

諸外国の動向

上述した「AI を活用した創作や 3D プリンティング用データの産業財産権法上の保護の在り方に関する調査研究報告書」によれば、諸外国・地域（米国、欧州、英国、ドイツ、フランス、中国、韓国）においても、我が国と同様、AI を活用した発明（なお、人間の関与が認められ、人間が「発明者」となる場合である。）に対する保護の要件に関し、特別な規定は設けられておらず、他の AI を活用せずに創作された発明と同様の要件で審査がされるとのことである 86。
また、「近年の判例等を踏まえた AI 関連発明の特許審査に関する調査研究報告書」では、諸外国（米国、欧州、英国、ドイツ、中国、韓国）における AI 関連発明の審査（特に、発明該当性、進歩性、記載要件）の実務が分析されている。特に、AI を用いたマテ
リアルズ・インフォマティクス（効果的に材料開発を行うデータ科学を用いた新材料開発手法）による予測のみで、実際の実験結果が示されていない事例については、多くの国・地域で実施可能要件及びサポート要件を満たさないと判断されるとされている 87。

84
知的財産戦略本部 検証・評価・企画委員会 新たな情報財検討委員会「新たな情報財検討委員会報告書」40 頁
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/2017/johozai/houkokusho.pdf
85
特許庁ホームページ「AI 関連技術に関する特許審査事例について」。15 事例の内訳は、発明該当性３事例、進歩性６事例、記載要件６事例。
：https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/ai_jirei.html
86
一般財団法人知的財産研究教育財団 知的財産研究所「AI を活用した創作や３Ｄプリンティング用データの産業財産権法上の保護の在り方に関する調査研究報告書」272-273 頁参照
https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/10358553/www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/chousa/pdf/zaisanken/2016_10.pdf
87
一般社団法人日本国際知的財産保護協会「近年の判例等を踏まえた AI 関連発明の特許審査に関する調査研究報告書」12 頁参照
https://www.jpo.go.jp/resources/report/takoku/document/zaisanken_kouhyou/2021_01.pdf

86

ウ

現行の制度・運用等（ア）進歩性
特許法は、特許出願前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者（当業者 88）が公知発明等に基づいて容易に発明をすることができたときは、特許を受けることができないとされており（特許法 29 条２項）、この要件は一般に「進歩性」と呼ばれている。進歩性の要件が設けられた趣旨は、「通常の人が容易に思い付くような発明に対して排他的権利（特許権）を与えることは社会の技術の進歩に役立たないばかり
でなく、かえって妨げとなるので、そのような発明を特許付与の対象から排除しようとするものである」点にあるとされている 89。
このような進歩性要件が設けられた趣旨を踏まえ、進歩性の具体的な判断に当たっては、審査官は、先行技術の中から、論理付けに最も適した一つの引用発明を選んで主引用発明とし、請求項に係る発明と主引用発明との間の相違点に関し、他の引用発明を適用したり、技術常識を考慮したりすることにより、主引用発明から出発して、当業者が請求項に係る発明に容易に到達する論理付けができるか否かを判断するとされている 90。
（イ）記載要件（特に実施可能要件及びサポート要件）
特許法 36 条４項１号は、明細書の発明の詳細な説明について、「その発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者がその実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載したものであること」を求めている（実施可能要件）。これは、発明の詳細な説明の記載が明確になされていないときは、発明の公開の意義も失われ、ひいては、産業の発達への寄与という特許制度の目的も失われてくることになることから設けられた要件である 91。
また、同条６項１号は、特許請求の範囲の記載について、「特許を受けようとする発明が発明の詳細な説明に記載したものであること」を求めている（サポート要件）。これは、発明の詳細な説明に記載していない発明について特許請求の範囲に記載することにな
れば、公開しない発明について権利を請求することになりかねないことから、これを防止するために設けられた要件である 92。
AI を利用した発明との関係で実施可能要件及びサポート要件との関係が問題となりうる領域として、例えばマテリアルズ・インフォマティクス分野が挙げられる。
88「当業者」は、①請求項に係る発明の属する技術分野の出願時の技術常識を有しており、②研究開発のための通常の技術的手段を用いることができ、③材料の選択、設計変更等の通常の創作能力を発揮でき、かつ、④請求項に係る発明の属する技術分野の出願時の技術水準にあるもの全てを自らの知識とすることができ、発明が解決しようとする課題に関連した技術分野の技術を自らの知識とすることができる者として想定された者をいうとされており、個人よりも、複数の技術分野からの「専門家からなるチーム」として考えた方が適切な場合もあるとされている（特許庁「特許・実用新案審査基準」第 III 部第 2 章第 2 節 2.参照。
）
89
特許庁編「工業所有権法（産業財産権法）逐条解説〔第 22 版〕」85 頁
https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/kaisetu/kogyoshoyu/document/chikujokaisetsu22/tokkyo.pdf#page=85
90
特許庁「特許・実用新案審査基準」第 III 部第 2 章第 2 節 3.参照
https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/tukujitu_kijun/document/index/03_0202.pdf
91
特許庁編「工業所有権法（産業財産権法）逐条解説〔第 22 版〕」127 頁参照
https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/kaisetu/kogyoshoyu/document/chikujokaisetsu22/tokkyo.pdf#page=127
92
特許庁編「工業所有権法（産業財産権法）逐条解説〔第 22 版〕」131 頁参照
https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/kaisetu/kogyoshoyu/document/chikujokaisetsu22/tokkyo.pdf#page=13187具体的には、AI によりある機能を持つと推定されたものの発明について、実施可能要件及びサポート要件を満たし得るかという問題がある。
この点に関し、審査基準では、化学物質の発明の実施可能要件について、「その物を作
93
れる」ように記載されていることに加え （実施例として示された構造等についての記
載や出願時の技術常識から当業者がその物を使用できる場合を除き、）「その化学物質を使用できることを示すためには、一つ以上の技術的に意味のある特定の用途が記載される必要がある」、「化学物質に関する技術分野のように、一般に物の構造や名称からその物をどのように作り、どのように使用するかを理解することが比較的困難な技術分野に属する発明の場合に、当業者がその発明の実施をすることができるように発明の詳細な説明を記載するためには、通常、一つ以上の代表的な実施例が必要である。また、用途発明(例：医薬)においては、通常、用途を裏付ける実施例が必要である」とされている
94。
また、サポート要件については、「出願時の技術常識に照らしても、請求項に係る発明の範囲まで、発明の詳細な説明に開示された内容を拡張ないし一般化できるとはいえない場合」にサポート要件違反と判断されるとしている 95。
これらを踏まえ、特許庁では、AI によって、ある機能を持つと推定された物を特許請
求の範囲に記載して行われた出願について、実際に製造して物の評価をしておらず、また、学習済みモデルの示す予測値の予測精度は検証されておらず、AI による予測結果が実際に製造した物の評価に代わり得るとの技術常識が出願時にあったとは言えないという前提の下では、記載要件を満たさないとする事例を AI 関連技術に関する特許審査事例として公表している 96。
（２）考え方
現時点では、発明創作過程における AI の利活用の影響によりこれまでの特許審査実務の運用を変更すべき事情があるとは認められない。したがって、進歩性の判断に当たっては、幅広い技術分野における発明創作過程での AI の利活用を含め、技術常識や技術水準を的確に把握した上で、これまでの運用に従い、当該技術常識や技術水準を考慮し、進歩性のレベルを適切に設定して判断を行うべきと考えられる 97。
また、実施可能要件及びサポート要件に関しても、AI の利活用を踏まえた技術常識や技術水準把握した上で、これまでの運用に従って判断を行うべきと考えられる。

93
審査基準第 II 部第 1 章第 1 節実施可能要件 3.1.1(2)https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/tukujitu_kijun/document/index/02_0101.pdf
94
審査基準第 II 部第 1 章第 1 節実施可能要件 3.1.1(3)https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/tukujitu_kijun/document/index/02_0101.pdf
95
審査基準第 II 部第 2 章第 2 節サポート要件 2.2(3)https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/tukujitu_kijun/document/index/02_0202.pdf
96
特許庁審査一部調整課審査基準室「AI 関連技術に関する事例について」記載要件：事例５１ 嫌気性接着剤組成物、事例５２ 蛍
光発光性化合物参照
https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/ai_jirei/jirei_tsuika.pdf#page=2597
なお、特許発明の技術的範囲は、特許請求の範囲の記載に基づいて定められる（特許法 70 条１項）が、被疑侵害品が特許請求の範囲に記載された構成と異なる（文言侵害に当たらない）場合であっても、一定の要件の下それと均等なものと認められる場合には、特許発明の技術的範囲に含まれ、侵害（均等侵害）とされる場合がある（最判平成 10 年２月２４日（平成６年（オ）第 1083 号）
民集 52 巻１号 113 頁〔無限摺動用ボールスプライン軸受〕参照）。その際の要件の１つである、いわゆる置換容易性の判断レベルについても、進歩性のレベルと同様に、AI 技術の進展により影響が生じる可能性もあると考えられる。

882024 年３月、特許庁は、生成 AI を含む AI 関連技術に関する審査事例を 10 事例（進歩性４事例、記載要件４事例、発明該当性２事例）を新たに公表したところ、今後も、技術の進展も踏まえ、必要に応じて審査事例の更なる拡充等を検討すべきと考えられる。
なお、例えば、AI を用いた機能・性質の推定等の技術がより発展した場合には、これまでの進歩性や記載要件の考え方ではイノベーションの成果を適切に保護することができなくなる可能性もあるが、そのような場合の発明の保護の在り方については、今後の AI 技術等の進展を見据えつつ、必要に応じて適切な発明の保護の在り方について検討を進めることが望ましいと考えられる。
また、特許審査プロセスにおける AI の積極的な活用による審査の効率化や質の向上に加え、発明等の創造・保護・活用の各過程における AI 技術の活用（例えば、特許性の検討等の出願や権利化をサポートする AI サービスの開発・利用等）を通じたイノベーションの創出についても、AI 技術の進展の状況を踏まえて検討を進めることが望まし
いと考えられる（なお、意匠についても同様である）。

89

Ⅴ．

おわりに

生成 AI の技術が急速に発展し、広く普及してきたのは、ここ２年以内のことであり、
我々はいま、本格的な AI 時代の到来の黎明期にあるといえる。
本検討会は、このように急速に発展・普及する生成 AI に関し、知的財産権との関係について横断的見地から検討を行ったものであり、特にリスクへの対応策については、
法・技術・契約の各手段を検討するとともに、動的に変化する各手段の相関関係を確認しつつ、AI 技術を取り巻く各主体がお互いの信頼関係の下、各手段を適切に組み合わせ
ながら、AI ガバナンスを実現していくべきとの方向性を示したところである。
AI 技術の利用範囲や各分野での利用者数が増加の一途を辿り、マルチモーダル化する
生成 AI やそれを取り巻く技術革新の状況に鑑みれば、各知的財産法の所管省庁である
文化庁、特許庁及び経済産業省並びにコンテンツ産業所管省庁である経済産業省及び総務省など、関係府省庁の強固な連携の下で、AI ガバナンスの観点を踏まえたエコシステ
ムの実現に向けて、必要な検討の継続や考え方についての周知啓発を行い、民間の取組の後押しを進めることが肝要である。
また、AI 開発者、AI 提供者及び AI 利用者等の各主体は、本中間とりまとめで示す考え方や取組例も参考に、AI 技術の進歩の促進と知的財産権の適切な保護の両立を実現す
るエコシステムの構築に向けて、取組みを主体的に進めることが期待される。
なお、総務省及び経済産業省において、我が国における AI ガバナンスの統一的な指針として、AI 事業者ガイドラインを策定し、イノベーションの促進と AI ライフサイク
ルにわたるリスクの緩和を両立する枠組みを関係者と連携しながら共創していくことを目指し、AI 開発者、AI 事業者及び AI 利用者が取り組むべき具体的な方策を示している。これらの主体は、本中間とりまとめで示す主体でもあることから、本中間とりまとめで示した各主体に期待される取組事項例を周知することと併せて、当該ガイドラインとの有機的な連携の在り方についても今後検討する必要がある。
当面は、本中間とりまとめで示す内容も踏まえ、関係主体による継続的な取組の深化
や関係省庁における必要な検討の継続が期待されるところであり、本検討会としては、
AI 技術の動向や国際動向も踏まえ、知的財産法各所管省庁における検討状況を踏まえつ
つ、各法令横断的な検討の必要性が生じた際に、引き続き検討を行うこととしたい。

以上

90

開催状況
第１回 2023 年 10 月４日（水）（１）本検討会の趣旨・背景（２）本検討会において検討すべき課題について※意見募集の実施 2023 年 10 月５日（木）～ 2023 年 11 月５日（日）（提出件数：1,133 件）
第２回 2023 年 10 月 18 日（水）（１）関係団体ヒアリング（一般社団法人日本音楽著作権協会、一般社団法人日本知的財産協会、AI Picasso 株式会社）（２）本検討会において検討すべき課題について
第３回 2023 年 11 月７日（火）（１）関係団体及び事業者ヒアリング（日本マイクロソフト株式会社、一般社団法人 日本新聞協会）（２）関係省庁ヒアリング（特許庁）（３）本検討会において検討すべき課題について（追補）第４回 2023 年 12 月 11 日（月）（１）関係事業者ヒアリング（株式会社レベルファイブ）（２）関係省庁ヒアリング（文化庁、経済産業省 ）（３）論点整理について（４）AI 時代における知的財産権に関する意見募集の結果について
第５回 2024 年１月 26 日（金）（１）残された論点等について（２）生成 AI と知的財産権に関する横断的見地からの検討について
第６回 2024 年３月 21 日（木）（１）関係省庁ヒアリング（文化庁、経済産業省）（２）中間とりまとめ骨子（案）について（３）横断的見地からの検討について
第７回 2024 年４月 22 日（月）（１）中間とりまとめ（案）について

91

委員名簿

う え の

たつひろ

え

あ り さ

上野 達 弘ま

江間 有沙

早稲田大学法学学術大学院法務研究科教授
東京大学未来ビジョン研究センター准教授、理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員

おかざき

なおあき

お か だ

あつし

お か だ

ようすけ

おくむら

こ う じ

岡 﨑 直観岡田 淳

岡田 陽 介
奥邨 弘司
さ

ど し ま

ようへい

佐 渡島 庸 平
しん

き よ し

新 清士

東京工業大学情報理工学院情報工学系知能情報コース教授
弁護士、森・濱田松本法律事務所㈱ABEJA 代表取締役 CEO 兼 CTO
慶應義塾大学大学院法務研究科教授㈱ コルク代表取締役社長
デジタルハリウッド大学大学院教授、㈱ AI Frog Interactive 代表取締役

たけなか

と し こ

た む ら

よしゆき

ふ く い

けんさく

ふ く だ

まさあき

竹中 俊子
田村 善之

福井 健 策福田 昌 昭わたなべと し や◎渡部 俊也ワシントン大学ロースクール教授
東京大学大学院法学政治学研究科教授
弁護士、骨董通り法律事務所㈱Preferred Networks コンシューマープロダクト担当 VP
東京大学執行役・副学長、未来ビジョン研究センター教授

※◎は座長
（以上

92

13 名）

【オブザーバー】
内閣府 科学技術・イノベーション推進事務局
文部科学省 文化庁 著作権課
経済産業省 経済産業政策局 知的財産政策室
経済産業省 商務情報政策局 コンテンツ産業課
経済産業省 特許庁 総務部 総務課
法務省 刑事局 刑事課
総務省 情報流通行政局 参事官
総務省 情報流通行政局 情報通信作品振興課
総務省 国際戦略局 技術政策課 研究推進室
公正取引委員会 事務総局 官房 参事官
外務省 経済局 知的財産室【事務局】
内閣府 知的財産戦略推進事務局

93