「AI と著作権に関する考え方について（素案）」に関する意見
2024 年 2 月 12 日
一般社団法人日本レコード協会
５．各論点について（１）学習・開発段階 ア（ア）平成 30 年改正の趣旨【素案 15 頁】
意見

平成 30 年改正は「著作物の市場に大きな影響を与えないものについて個々の許諾を不要とする」ものであったところ、生成 AI による著作物等（著作物及び著作隣接権の保護対象となる権利物）の学習利用は、学習された著作物等と競合するコンテンツの生成を招来するものであり、かつ、生成の速度と量は、従前の創作サイクルを遥かに凌ぐものである。
法第 30 条の４は「著作権者の利益を通常害しないといえる場合を対象とするもの」として導入されたが、平成 30 年改正の検討において、既存著作物の機械学習によってその競合コンテンツが大量かつ短期間で生成される事態は想定されていない。
平成 30 年改正は、「著作物の本来的利用」を「著作物に表現された思想又は感情の享受」と整理した上で、享受目的を欠く利用は権利者の利益を通常害するものではないとの考え方に立脚しているが、AI 学習における著作物等利用は本来的利用に当たらないため権利者の利益を通常害しないとの考え方は、生成 AI が急速に普及し、限られた利用者層を超えて広く利用されるようになった実態には符合しない。法第 30 条の４の解釈に際しては、生成 AI が創作活動にもたらす好影響にも配意しつつ、他方で、生成 AI による著作物等の利用が権利者に不測の悪影響を与えない解釈手法が適当である。

５．各論点について（１）学習・開発段階 イ（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合について【素案 18 頁】
意見18 頁 5 行目以下にて、生成・利用段階の事情も考慮しながら享受目的の存否を推認するとの考え方が示されているが、学習・開発段階における享受目的の存否をその後の生成・利用段階の事情から推し量るという考え方は、必ずしも理路が明快とは言えない。生成AI による著作物等利用について、生成・利用段階と学習・開発段階を截然と区別して法第 30 条の 4 の該否を検討することは現実的に困難であり、著作物等を機械学習した AI モデルによって競合コンテンツが生成されることが合理的に予想される場合は、学習・開発段階の先にある生成・利用段階の事情までも一体的に斟酌した上で享受目的の存否を認定することが適当である。
また、脚注 15 について、学習された著作物と創作的な表現を共通にする生成物が頻発する場合は、AI 学習を行った事業者の享受目的の存在を推認させる要素と位置付けるべきである（素案 33 頁「（２）キ 侵害行為の責任主体について ②」の記述と平仄を合わせ1る必要がある）。
５．各論点について（１）学習・開発段階 エ（ア）著作権者の利益を不当に害することとなる場合について【素案 19 頁】
意見法第 30 条の４ただし書該当性を検討するに当たっては、著作物等の権利物の利用市場と衝突する可能性や潜在的販路を阻害するかという観点からの検討が行われることになるが、ここにいう利用市場や潜在的販路にはライセンス市場も含まれることを明記すべきである。

５．各論点について（１）学習・開発段階
意見エ（イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて【素案 20 頁】

AI によって短期間のうちに大量に生成された音楽がサブスクリプションサービスに流入し、音楽権利者のビジネスに相当の影響を及ぼしていく状況に照らすと、AI 生成物が学習に用いられた著作物等の権利侵害物に当たらない場合であっても、学習に用いられた著作物等に係る権利者の利益が不当に害されることとなるときは法第 30 条の４ただし書に該当し、権利制限の対象外になると整理すべきである。

５．各論点について（１）学習・開発段階 エ（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について【素案 21 頁】
意見法第 30 条の 4 ただし書の該当例として「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」が示されているが、これは、平成 30 年改正前の著作権法第 47 条の７（情報解析のための複製等に係る権利制限）において、「情報解析を行う者の用に供するために作成されたデータベースの著作物」が権利制限の対象外として規定されていたことに由来するものである。この点、平成 30 年改正前の著作権法第 47 条の７は「情報解析」を「比較、分類その他の統計的な解析」と定義しており、AI の深層学習は「統計的な解析」に該当しないのではないかとの疑義が生じたことを契機に、平成 30 年改正にて情報解析の定義から「統計的な」との文言が削除されることになった。こうした改正経緯に鑑みると、平成 30 年改正前において、AI 学習における著作物等利用は広く権利制限の対象外であったと考えるのが合理的であり、「情報解析用のデータベース」に該当しない著作物等であっても、現行法第30 条の４ただし書は該当し得る旨を念押しで強調すべきである。

５．各論点について（１）学習・開発段階

エ（エ）本ただし書に該当し得る上記（ウ）の具体例について（学習のための複製等を防止する技術的な措置が施されている場合等の考え方）【素案 22 頁】
意見

技術的な措置のほか、AI 開発・学習のための著作物等の利用が契約や利用規約等の取決めで禁止されている場合は、法第 30 条の４の該否に関わらず、当該取決めが有効であることを追記すべきである。
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また、AI 学習のための著作物等利用を防止するための技術的措置（ファイルへの”robots.txt”の記述や ID・パスワード等の認証を用いたアクセス制限措置など）について、素案は、法第 30 条の４ただし書の該当例である「大量の情報を容易に情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物」に関する議論の中で「権利者やウェブサイトの管理者の判断によって自由に行うことが可能である」と述べているが、上記の技術的措置を権利者等が自由に執り得ることは情報解析用データベースに限った話ではない。情報
解析用データベースはあくまでも同条ただし書の一例に過ぎないことに鑑みれば、上記技術的措置の回避行為については、情報解析用データベースに関する議論とは切り離して検討することが適当である。
５．各論点について（１）学習・開発段階 エ（オ）海賊版等の権利侵害複製物を AI 学習のため複製することについて【素案 23～24 頁】
意見

海賊版等の権利侵害物を用いた学習・開発を行うべきでないことは論を俟たないところであり、ウェブサイトに掲載されている情報が海賊版等の権利侵害物であることを知っている場合又は知るべきであった相当の理由がある場合（権利侵害物を多数アップロードしている海賊版ウェブサイトからの学習など）は、法第 30 条の 4 ただし書に該当するものとして権利制限の対象外とすべきである。
同条ただし書の解釈に当たっては、我が国も加入する著作権・著作隣接権関係条約に定められているスリーステップテストと整合する解釈手法を採用するのが適当であり、海賊版ウェブサイトの運営者に広告収入その他の金銭的利益を生じさせ、権利侵害行為を助長するような事態はあってはならない。また、海賊版等の権利侵害物からの学習を禁止しないとすれば、権利者が AI 開発者等に良質な学習用データセットを提供していくといった取組みの足枷になりかねない。
また、意図的に権利侵害物を用いて機械学習を行った AI 開発事業者や AI サービス提供事業者は、AI 生成物に係る著作権等侵害について規範的な行為主体として侵害責任を問われる可能性が高まるとされているが（24 頁 下から 6 行目以下）、個別事案によっては、権利侵害物を学習した AI モデルが法第 112 条第 2 項によって廃棄請求の対象になり得ることにも言及すべきである。

５．各論点について（１）学習・開発段階キ

AI 学習における、法第 30 条の４に規定する「必要と認められる限度」について【素案 27頁】
意見

AI 学習のための具体的なニーズが認められないにも関わらず、無制限に著作物等を収集する行為は法第 30 条の４の適用対象外であることを明記すべきである。また、AI 生成物に係る著作権等侵害について権利救済を確実にするためには、AI 開発事業者や AI サービス提供者において、学習に用いた著作物等の情報を記録・保存し、所定の手続きの下で関係者に開示する体制の整備が求められるのであり、そうした対応が講じられる限りにおいて、法第 30 条の４に定める「必要と認められる限度」との要件が満たされるとの考3

え方を示すべきである。
５．各論点について（２）生成・利用段階
意見

イ（イ）依拠性の考え方について【素案 29～31 頁】

学習用データに既存の著作物等が含まれているか否かが依拠性の判断にとって重要な要素となるが、学習に用いられた情報を AI 開発等に関与しない外部の第三者が特定することは極めて困難である。ついては、依拠性に関する主張・立証責任の転換に加えて、生成AI に著作物等を学習させる者に対し、当該著作物等に関する情報の記録・保存と所定の手続きによる関係者への情報提供を義務付けることによって学習用データの透明性を確保することが必要である。

５．各論点について（２）生成・利用段階 コ 学習に用いられた著作物等の開示が求められる場合について【素案 34 頁】
意見学習・開発段階での著作物等利用に関する情報開示を確実にするため、事業者においては、学習に用いた著作物等の情報の記録・保存を行うことが必要であり、当該情報の記録・保存がなされず、学習用データに関する情報開示が行われない場合は、学習・開発段階における著作物等利用を推定すべきである。

５．各論点について （４）その他の論点について【素案 36 頁】
意見

AI 学習・開発のための著作物等利用は、学習に用いられた既存の著作物等と競合するコンテンツが生成される可能性があるため、権利者の利益が不当に害されることのないよう、法第 30 条の４を解釈する必要がある。学習・開発段階における著作物等利用を権利者がコントロールできる法的枠組みが必要であるとの観点から補償金請求権付き権利制限の導入可能性が否定されるのであって、「著作権法で保護される著作権者等の利益が通常害されるものではない」ことを理由とするのは適当でない。

６．最後に【素案 37 頁】
意見

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

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