23 日知理第 42 号
令和５年 11 月 5 日
内閣府 知的財産戦略推進事務局 御中
一般社団法人 日本知的財産協会
常務理事 和泉 恭子
常務理事 伊藤 透
件名：「AI 時代における知的財産権に関する意見の募集について」
拝啓
時下 ますますご清栄のことと お慶び申し上げます。
令和 5 年 10 月 5 日付で公示されました「AI 時代における知的財産権に関する御意見の募集について」について、以下のとおり、当協会の意見を提出致します。
敬具「AI 時代における知的財産権に関する意見の募集について」への意見(意見提出者)
・所属(団体名)：一般社団法人 日本知的財産協会
・住所：〒103-0027 東京都中央区日本橋３丁目９番１号日本橋三丁目スクエア６階
・連絡担当者氏名：事務局長 熊谷 英夫
電話番号・電子メールアドレス：03-6262-1570・kumagai@jipa.or.jp

一般社団法人 日本知的財産協会
Japan Intellectual Property Association「AI 時代における知的財産権に関する意見の募集について」の当協会意見
一般社団法人

日本知的財産協会

標記の意見募集について、日本知的財産協会においては次のとおり回答させていただく。当協会は「AI 時代の知的財産検討会（第２回）」にヒアリングを受けて説明資料も提出しており、本回答においても、それも踏まえて回答を行う。ただし、特定の知的財産権の問題として議論されている内容について、直ちにそれ以外の権利の場合にも一般化できると考えているものではない
ことに留意されたい。
ＡI は変化の激しい領域であることから、生成 AI と知的財産権の関係については、権利の性質に応じて、不断に保護と利用の適切なバランスが検討されるべきものと考えられる。
Ⅰ. 生成ＡＩと知財をめぐる懸念・リスクへの対応等について「Ⅰ. 生成ＡＩと知財をめぐる懸念・リスクへの対応等について」に関する回答は、意匠、商標、著作権及び不正競争防止法を念頭に検討した内容である。また、Ⅰについては、詳細は「AI時代の知的財産検討会（第２回）」における発表で述べたとおりであるが、一部当日には触れていない論点もあるため、発表における資料の内容を基本的には記載しつつ、一部内容を追記している。
① 生成ＡＩと著作権の関係について、どのように考えるか。

【意見】（１）クリエーターの不安を和らげるためにも、ファクトに基づいた冷静な議論とその結果の適切な周知を行うことが必要（２）AI は変化の激しい領域であることから、ハードローによる規制を行うよりも、ソフトローやアーキテクチャによる対応を中心に、保護と利用のバランスを図ることが適切【理由・根拠事実】（１）について日本では、生成 AI と知的財産権に関する議論を、「開発・学習段階」と「生成・利用段階」に分けて整理するとともに、著作権分野については文化庁がセミナーを開催し、クリエーターの懸念払拭に貢献したと認識している。また、著作権分野については、権利制限規定の解釈や類似物の出力が権利侵害になる場合の考え方等に関し、今後、文化審議会著作権分科会法制度小委員会において解釈の明確化が図られる予定だが、その前提として、生成 AI の仕組や種類について正確な理解を行うべきとの意見が多く出されているところである。

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Japan Intellectual Property Association-1-生成 AI について抽象的に論じることなく、そこで学習用データに含まれる著作物がどのように利用され、類似物が出力される場合には、どのようなプロセスを経て出力されているのか、正しいファクトに基づいた議論を行うことが重要である。
（検証すべきファクトの例）
・汎用モデルの構築のための機械学習とその後の Fine Tuning のための機械学習の性質の相違
・様々な学習モデルにおける、学習用データと生成物の関係（モデルによる違い、扱うコンテンツによる違い等、様々な視点での整理が必要）－学習用データの全部・一部がそのまま機械的に複製され、出力されるケース－学習用データの全部・一部が改変され、出力されるケース－学習済モデルには学習用データが残っていないが、生成プロセスの結果、学習用データと同一／類似のものが出力されるケース（生成プロセスの内容、同一／類似物が出力される確率等）（２）についてAI は変化の激しい領域であるため、成立・施行に時間のかかるハードローよりも、柔軟に対応できるソフトロー（ガイドライン等による対応等）や、アーキテクチャによる対応（技術を用いた、権利者の意思に基づくオプトアウト実施や、他人のコンテンツに類似したものが出力されないような仕組み等）を中心に、保護と利用のバランスを図ることが望ましいと考えている。
権利者が権利を行使できる／できない範囲を明確にするためにも、まず現行法の解釈に係る検討を行うことが望ましい。
－学習フェーズ：§３０の４但書（権利者の利益を不当に害する場合）の解釈－生成フェーズ：類似物が生成された場合の「依拠性」の解釈
なお、§30 の４については、技術を活用したイノベーションの創出を促進するものとして、当会もその導入に賛成してきたところ。生成 AI に対応した§30 の４の改正の要否については、その立法の趣旨・経緯も踏まえつつ、今後の解釈の明確化に向けた議論の進捗を踏まえて、改めて検討することが適切である。
技術による対応への意見や、ライセンススキームによる保護と利用のバランスを確保するための方策については、それぞれ③④への回答に記載する。

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Japan Intellectual Property Association-2-

② 生成ＡＩと著作権以外の知的財産法との関係について、どのように考えるか。

【意見】
一般論として、（１）ファクトに基づいた冷静な議論とその結果の適切な周知を行うことが必要（２）AI は変化の激しい領域であることから、ハードローによる規制を行うよりも、解釈の明確化等のソフトローによる対応を中心に、保護と利用のバランスを図ることが適切。著作権以外の分野では、現状で、特段の問題は顕在化していないと考える。

【理由・根拠事実】・①で述べたファクトに基づいた冷静な議論とその結果の適切な周知の重要性や、ソフトローによる対応の重要性は、著作権以外の知的財産法に係る検討全般に妥当するものであるため、ここに再掲する。
なお、個別の法領域に関する、生成 AI に対する考え方としては、下記のように考えている。
（意匠・商標）・意匠、商標については、学習段階において保護対象が利用されることについて、意匠権・商標権者が権利を行使することは法律的にも、現実的にも困難であると思われる。他方、他人の意匠や商標と同一ないし類似したものが生成され、それを自らの商品やロゴ等に用いることは、基本的に意匠権・商標権の侵害になるため、これにより権利者の保護が図られていると考えられる。
（不競法）
・学習生成段階：営業秘密や限定提供データである保護対象を不正利用する場合には同法の適用があるが、学習・生成は出所表示や出所識別目的の使用ではなく、また保護対象は学習済み AIや生成物の一部であり商品としても異なることから、２条１項１号ないし３号の適用は現行法上ないものと考えられる。
・利用段階：生成物の利用行為が２条１項各号の不正競争行為に該当する場合は、規制対象となる。
③ 生成ＡＩに係る知的財産権のリスク回避等の観点から、技術による対応について、どのように考えるか。

【意見】（１）技術による対応としては、robot.txt が権利者によるオプトアウトとして一定程度機能すると考えられるが、留意すべき点も複数ある。
（２）他人のコンテンツに類似したものが出力されないような技術的仕組みについては、コンテンツの種類毎にどの程度可能なのかについて、ファクトに基づいた検討を行うべき。（３）（１）（２）を含め、技術による対応には期待したいが、様々なチャレンジが行われている段階で、未だ確立されたわけものがあるわけではないと認識している。

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【理由・根拠事実】（１）についてweb サイトの設置者は、robot.txt の disallow タグを活用することで、特定あるいは全てのクローラーに対して自らのサイトに対するクローリングを拒否することが可能であり、権利者によるオプトアウトとして一定程度機能している。ただし、web サイトの設置者と権利者は必ずしも同一ではないことや、robot.txt はもともと検索目的によるクローリングを管理するために生み出されたものであり、検索目的のクローリングと機械学習目的のクローリングを区別できないため、全てのクローラーに対して disallow とすると検索対象からも外れてしまう点に留意が必要である。
（２）について他人のコンテンツに類似したものが出力されないような技術的仕組みについては、コンテンツの種類毎に技術的な実現可能性、サービスへの実装可能性が異なる可能性もあるので、ファクトに基づいた検討が必要であると考えられる。
④ 生成ＡＩに関し、クリエイター等への収益還元の在り方について、どのように考えるか。

【意見】
fine tuning に対応した権利者によるライセンススキームの可能性については、検討会における議論の前進に期待したい。

【理由・根拠事実】・著作権に関する議論として、fine tuning に対応した権利者によるライセンススキームについては、以下の事情から、実現可能性について検討会内における議論の進展に期待したい。
－ AI の学習モデルの具体的内容及び著作権法の解釈次第ではあるものの、 fine tuning の場
合は、出力に依拠性・類似性が認められるものが含まれる可能性－ 権利者が fine tuning 用の DB を作成・販売することで、少なくとも当該 DB を無許諾で利用する行為は§３０の４但書に該当し侵害となる。（なお、但書の範囲が、DB のライセンス市場を害するその他の利用にまで広がる可能性もあるが、その場合は、広がる範囲に関する解釈を明確にすることが、（権利者のみならず）利用者の観点でも必要であり、この点は文化庁の検討にも期待したい）⑤ AI 学習用データセットとしてのデジタルアーカイブ整備について、どのように考えるか。

【意見】
AI 学習用データセットとしてのデジタルアーカイブ整備については、現状どのようなデジタルアーカイブが整備されており、仮に AI 学習用にそのアーカイブを利用する場合に、他のデータセットと比べてどの程度有用性があるのかを十分に検証した上で、検討を行うべきである。

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【理由・根拠事実】
デジタルアーカイブ整備に向けた取り組み自体は重要であると考えるものの、AI 学習用デー
タセットとしてのデジタルアーカイブ整備については、具体的な利用ニーズや、現在のデジタルアーカイブがそのニーズに沿ったものとなっているか等、基本的なファクトの検証が検討会において十分にされている状況ではないと考えており、まずはその検証から行うべきと考える。
⑥ ディープフェイクについて、知的財産法の観点から、どのように考えるか。

【意見】
ディープフェイクについては、既存の裁判例の射程を踏まえつつ、必ずしもパブリシティ権が及ぶ利用ではないが、何らかの実効的な法的保護の必要がある利用があるといえるかについて検証が必要と考える。

【理由・根拠事実】
・ディープフェイクについては、一定程度は肖像権による対応が可能と思われるが、どこまでの対応が可能かは必ずしも明らかではない。
・そのため、ディープフェイクについては、既存の裁判例の射程やそれを踏まえた立法事実の有無について検証が必要であると考える。
⑦ 社会への発信等の在り方について、どのように考えるか。

【意見】
著作権について主張されている、クリエーターの不安を和らげるためにも、ファクトに基づいた冷静な議論とその結果の適切な周知を行うことが必要【理由・根拠事実】・ファクトに基づいた冷静な議論の重要性は「① 生成ＡＩと著作権の関係について、どのように考えるか」で述べたとおりであるが、同時に結果の適切な周知も重要である。
・この点、日本では、生成 AI と知的財産権に関する議論を、「開発・学習段階」と「生成・利用段階」に分けて整理するとともに、著作権分野については文化庁がセミナーを開催し、クリエーターの懸念払拭に貢献したと認識しており、このような取り組みは今後継続的に行われていくべきと考える。

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Ⅱ. 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による自律的な発明の取扱いの在り方について、どのように考えるか。

【意見】
ヒトの創作的貢献なく AI を用いて生まれた発明を特許法上の発明として保護すべきか否かは、慎重に判断すべきである。ヒトの創作的貢献の有無や程度については、（１）ヒトが「具体的課題を解決する目的」を有していること、（２）当該課題を解決する目的に従って「創作的寄与」を行うこと、の両者を考慮して判断できるものと考える。

【理由・根拠事実】
発明者とは、技術的思想の創作行為に対し創作的貢献を行った者（自然人）である。仮にヒトの創作的貢献なく AI が発明を生み出した場合に、それを保護することは、保護される発明が過剰になるおそれがあり、保護と利用のバランスが大きく崩れる可能性がある。この点について、意匠の場合は、特定の製品分野における意匠権が多く過密化してくると、細かいデザインによって登録されて権利範囲が狭くなる傾向にあることや、機能のみから構成される意匠は登録にならないこと等から、必ずしも大量の権利化の影響が特許と同視できるものではないことにも留意する必要がある。
一方、AI を利用しているとしても、ヒトの創作的貢献が認められる場合は存在し、この場合、当該創作的貢献を行った者を発明者として認定することとなる。
以上の点から、現行制度を変えることに対しては慎重であるべきである。
人の創作的貢献の有無や程度は、まず、（１）の「具体的課題を解決する目的」を有しているか否かを考慮して判断できるものと考える。AI 利用発明であっても、「具体的な発明 A」に対する創作的貢献を行った自然人が発明者であるとの基本的な考え方を維持すべきであり、「具体的な発明 A」に対する具体的な創作的貢献に着目すべきである。AI 利用発明において AI が有用なツールであることは間違いないが、例えば広く様々な発明を創出し得る AI ツールを作成・提供するなど、「具体的な発明 A」から離れて、発明に対する一般的・抽象的な貢献のみをもって発明者と認定することはできない。
そうすると、一般的・抽象的な貢献と具体的な発明に対する創作的貢献をどのように区別するかが問題となる。この点、ヒトによる具体的な発明の創作過程を考えると、具体的課題を認識し、「具体的課題を解決する目的」をもって創作活動を行い、「具体的な発明 A」の着想に至る。従って、「具体的課題を解決する目的」を持った創作活動であるかどうかは、上記貢献を区別するための重要な要素であると考えられる。AI のブラックボックス問題、すなわち AI はその判断の理由を明確にしないため、（２）の創作的寄与の考慮だけでは、ヒトによる貢献の何が大きく寄与したのかわからないことも多いと思われる。そうすると、「具体的な発明 A」に対する創作的貢献は、「具体的課題を解決する目的」のために行われた活動の中に認められるとの仮定を置く

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ことには一定の合理性・必要性も認められるであろう。また、（１）を考慮する場合、「具体的課題を解決する目的」を持った創作活動の開始時期は１つの重要な要素である。当該目的を持った創作活動の開始以前の活動に関与していたに過ぎない者は、例え AI のプログラムや学習に重要な貢献を行っていたとしても、発明者たりえない。
（２）の「創作的寄与」については、AI 利用発明の創作過程を考慮して検討すべきである。
AI 利用発明の創作過程においては、ヒトが具体的課題を認識した上で、具体的課題を解決する
目的を持って AI に対する入力（プロンプト）作成、追加学習用データセットの作成、追加学習方法の提案、出力の評価・選択・補完・再指示等を行う。これらについて、下記に例を示す。

１．入力（プロンプト）作成：
生成 AI において入力文によって出力が変化し得る。従って、入力文に創意工夫があれば、創作的貢献と言える場合があるのではないか。下記は創作的貢献がありうる例である。
・新しい課題を入力（プロンプト）として与えた人
・「具体的課題を解決する目的」を達成する目的を持ち、具体的な出力を得るための入力文に創意工夫を施した人
２．追加学習用データセットの作成：
学習対象となるデータの作成や選別に、例えば次の様な技術的思想や工夫がある場合には、創作的貢献と認められる方向に傾くであろう。
・当業者でも学習させる意義に気づかなかったような、一見すると発明に関係しないデータを作成等した人
・特殊な変換を施したデータを作成等した人（普通はそんな変換はしないが、敢えて加工したデータを学習させることで発明に適した出力が可能になることを発見した場合など）
３．追加学習方法の提案：「発明を生む」というタスクを実現するために、新しい学習方法やモデルの構造（例えば一般社団法人 日本知的財産協会
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Attention 機構に代わるものなど）を提案した人は、発明に対して創作的貢献があると言えるのではないか
４．出力の評価・選択・補完・再指示：
以下のような場合には創作的貢献がありうるであろう。
・出力を評価し、発明に昇華させるためにさらに深堀・補強すべきところを見出して、再度 AIに再指示を出した人
・出力を発明に昇華させるために、自ら足りない部分を考案した人
・多数の出力の中から発明となり得るものを発見（選択）した人
なお、技術分野と具体的な発明によって、その評価は異なると思われ、留意が必要である。例
えば、化学・バイオ分野等において、ウェットな実験を繰り返してその有用性を確認すること、或いは有用性のある範囲を確認することによって初めて技術的思想が完成するときには、出力された情報の選別・評価等を行って技術的思想を完成させた者も発明者と認定されると思われる。
いずれの場合であれ、単なる補助者、助言者、資金の提供者あるいは単に命令を下した者は、発明者とならない点は現行法制度と変わらない。
共同発明について
上記の整理に基づく場合、複数のヒトが AI 利用発明に創作的貢献を行った場合の発明者認定については、現在の共同発明者の考え方がそのまま妥当すると思われる。具体的には、「具体的課題を解決する目的」を共有し、当該目的のための創作活動において一体的・連続的な協力関係の下、創作的貢献を行った複数の者を共同発明者として認定すればよい。
「具体的課題を解決する目的」を共有した上で、同一の AI を用いた創作活動は、基本的には、一体的・連続的な協力関係を認めてよいと思われる。

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② ＡＩ利活用拡大を見据えた進歩性等の特許審査実務上の課題について、どのように考えるか。

【意見】
AI の利活用が拡大することを見据えた場合の進歩性判断について、進歩性判断等のための特別な考え方を採用する必要はなく、現状の枠組みに沿って判断すれば十分であると考える。

【理由・根拠事実】
現行の審査基準における進歩性判断は、先行技術に基づいて、当業者が請求項に係る発明を容易に想到できたことの論理の構築（論理付け）ができるか否かを検討することにより行われる。
当業者は、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る能力を備えた者と想定されている（「特許・実用新案審査基準」第Ⅲ部第２章第２節 進歩性 ２．進歩性の判断に係る基本的な考え方）。
AI についても、利活用が拡大することにより「通常の技術的手段」の一つに該当し得ると考えられる。このような理解のもとで現行の審査基準に沿って判断すればよく、AI のみに特別な考え方を採用する必要はない。

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Ⅲ. その他（上記の他、本意見募集に関わる項目についての意見や情報提供）【意見】（１）学習用データの扱いについては、営業秘密等、企業が守るべき価値の適切な保護も同時に図られるべき（２）生成 AI に係る声の保護については、Ⅰの⑥のディープフェイクの問題と同様、パブリシティ権による対応の可能性と限界（既存の裁判例の射程を踏まえつつ、必ずしもパブリシティ権が及ぶ利用ではないが、何らかの実効的な法的保護の必要がある利用があるといえるか）を検証すべき。

【理由・根拠事実】（１）について・著作権の文脈で議論されているように、クリエーターの権利を尊重することがもとより重要ではあるが、例えば Foundation Model に対して Fine Tuning を行う企業は、営業秘密に該当するコンテンツを入力する場合もある。また、どのようなデータを学習用に用いているかということ自体が商業的な価値を有する場合もある。
・ Generative AI の学習に用いたコンテンツについて、（ハードローないしソフトローによって）広く開示させようとする動きがあるが、営業秘密等、企業が守るべき価値についても適切に保護することが、企業 活動の適切な促進の観点から重要であると考える。
（２）について
生成 AI に係る声の保護については、ディープフェイクの場合と同様、一定程度は肖像権による対応が可能と思われるが、どこまでの対応が可能かは必ずしも明らかではない。むしろ、ディープフェイクの場合と比べても、保護が及ばない領域が広い可能性もある。そのため、声の保護、既存の裁判例の射程やそれを踏まえた立法事実の有無について検証が必要であると考える。
以上

一般社団法人 日本知的財産協会
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