〈日本知財学会誌〉Vol. 15 No. 3― 2019 : 15 24-

リアルデータの利活用によるコンテンツの創作と法的保護
鈴木香織（株式会社スズキアンドアソシエイツ 代表取締役社長 / 文教大学 非常勤講師 /東海大学 総合社会科学研究所 研究員）

Creation of Contents Through Utilizing Real Data and Legal Protection of Contents
Kaori Suzuki

President at SUZUKI & ASSOCIATES Co., LTD., Adjunct Instructor at Bunkyo University,
Researcher at Tokai University Social Science Research Institute【要旨】 データを利活用し価値を創出することは容易なことではない．また，仮に情報としての価値を見出すことができたとしても，それに対する表現によっては意味のないものになりかねないし，逆に，表現方法によっては更なる価値を生み出す源泉となる可能性がある．このようなデータの利活用を進め価値を創出するためには，データの保有者および利用者が安心して利用を進めることができる環境づくりが必要である．コンテンツの創作という面においてもデータは利活用される時代になってきており，公開されたデータを可視化する際に様々な工夫が凝らされるようになっている．本稿においては，特集のテーマである「リアルとバーチャルの融合」に即して，リアルデータを利活用して表現されたコンテンツとその法的保護について若干の検討を行ないたい．
【キーワード】 ビッグデータ
データビジュアライゼーション

インフォグラフィックス

不正競争防止法

著作権法【Abstract】 The creation of value through utilizing data is not an easy task. Data discovered to be valuable as
information but expressed in some ways can be meaningless, whereas data expressed in other ways have the potentialof further generating value. What is needed for the creation of value through utilizing data is to set an environment
where data can be utilized by their holders and users without anxiety. With the data utilization proceeding in thecreation of contents as well, various efforts have been made in visualizing data that are made public. In line with thefeatured subject : “Fusion of Real and Virtual”, this article will put some focus on the contents expressed throughutilizing real data and on the legal protection of the contents.
【Keywords】 Big data

1.

Infographics

Unfair Competition Law

Copyright Law

Data Visualization

から価値を創出することは容易なことではない．まはじめにた，仮に情報としての価値を見出すことができたとしても，それに対する表現によっては意味のないもリアルデータからの価値創出に関する実務的，学のになりかねないし，逆に，表現方法によっては更術的検討が既に多くの論者によって進められていなる価値を生み出す源泉となる可能性がある．つまる．

り，リアルデータに仮想的な表現を組み合わせるこ注目を集めてきているキーワードとしては所謂「ビッグデータ」の利活用があるが，ビッグデータ

ISSN 1349-421X© 2019IPAJ

All rights reserved.とによって，価値を生み出すと言えるのである．
日本知財学会の会長でもあり，東京大学政策ビ

15

〈日本知財学会誌〉 Vol.15 No.3― 2019

ジョン研究センターの渡部俊也教授は，2016 年にそれをさらに発展させ，分かりやすくグラフ化する政策提言としてオープンイノベーションの推進を目「データビジュアライゼーション」やイラストや絵標として「2020 年 IoT，BD，AI 時代にむけた知財文字を使用する「インフォグラフィックス」といっ戦略」をウェブサイトに公表しており，我が国におた表現手法・技術を用いた作品が増えている6．さ

いてデータ戦略とりわけ知財戦略としてどのようにらに，これらの多くはフィジカルベースの表現が中位置づけるかがいかに重要であるかを説いている ．

心であったが，プレゼンテーションツールや，製品

この提言は，「未来投資戦略 2017─Society 5.0 の実のモニターでの表示，あるいは，インターネット上現に向けた改革─2」や「知的財産推進計画 20173」での表現にまで拡がりを見せている．また，ビッグに影響を与えた．

データ時代にあっては，大量かつ複雑なデータを計

1

2018 年現在，データ利活用に向けた政策的な動きが高まってきており，総務省「オープンデータを算し，どのような表現に落とし込むのかということが課題となる．

推進する地方公共団体職員の人材育成等に関する実

なお，インフォグラフィックスやデータビジュア

証の請負」事業が公表した資料によると，既に「オーライゼーションは，競合する関係ではなく，これらプンデータ 」にかかる地方公共団体のオープンデーを組み合わせ，強みを生かして融合させる動きが見

タ取組状況は都道府県で 100% 達成（平成 30 年 4られる．

4

月 30 日時点）されており，市区町村で 316 団体・インフォグラフィックスとデータビジュアライ

約 18% に達している（平成 30 年 9 月 17 日時点）

ゼーションは，其々得意な分野と不得意な分野があとされる ．また，データ利活用促進のための法改る．例えば，インフォグラフィックスは，多くの場正などもそういった動きの一つであると思われる．

合グラフィックデザイナーにより手がけられるもの

日本知財学会においても，前述の渡部会長の下，が多いため，データを分かりやすく示すことができ様々なアプローチでデータの利活用に関する検討がるという強みがある．他方で，表現部分に強弱を付進められている．また，2018 年に理事となった電け過ぎたために，データを正確に伝えられていない

気通信大学の渡邉恵理子准教授は，長年にわたり場合等があり得るという問題がある．また，データネット上の海賊版対策を情報技術分野で支えてきた

ビジュアライゼーションは，エンジニアが制作する人物であり，コンテンツと技術の両側面からのアプことが多く，データを正確に表現することについてローチで当該分野の研究を進めていかれることが期強みがある．他方で，データを正確に表現している待されており，私が幹事を務めるコンテンツ・マネものの，デザイン性を欠き，専門家以外（一般の需ジメント分科会および知財制度・判例分科会（担当要者）に対してデータを可視化する場面においては，理事 : 久保雅一）においても，コンテンツや著作権退屈な表現になってしまうこともありうるという問法，不正競争防止法等の側面からデータの利活用に題がある．

5

関する検討が進められている．

インターネットでデータを可視化するにあたりど

本稿においては，特集のテーマである「リアルとのような表現ができるかという課題に差しかかった

バーチャルの融合」に即して，リアルデータを利活

時に，インフォグラフィックスとデータビジュアラ

用して表現されたコンテンツと法的保護について若イゼーションは，融合していかなければならない宿干の検討を行ないたい．

命にあるといえよう．なぜならば，インターネット

2.

データ表現の多様性

上では，リアルタイムにデータが動いており，これらのデータの利活用をする場合に，利用者の期待に応えるべく，見やすくてデザイン性の高い，正確な

2.1.

リアルデータの表現手法データが提供できるようになることが求められていデータは文字や数値であり，それを可視化するとるからである．また，ソーシャルネット時代においなると「図表」として表現されることが多いのだが，ては，情報が一般消費者によって拡散されることな

16リアルデータの利活用によるコンテンツの創作と法的保護

図1

データビジュアライゼーションの具体例

7
東京駅から全国への到達所要時間マップ（YAHOO!JAPAN）

図2

インフォグラフィックスの具体例

株式会社コスモライフ「緑茶 VS 紅茶

ども考えられることから，一目見て何を表現してい都道府県別ランキング」8

2.2.

リアルデータの映像コンテンツへの利用るかを理解できるようにしつつ，データ容量を抑えデータを表現することは，映画などの映像コンテたコンテンツを作る等の工夫がビジネスの勝負を決ンツにも将来的には活かされていくことになると思めることになるだろう．

われる．例えば，オリンピック選手のドキュメンタ
リー映像などは，オリンピック選手やその周囲から17

〈日本知財学会誌〉 Vol.15 No.3― 2019

図3

Sound of Honda/Ayrton Senna 19899のインタビューや，同行取材などにより文章や映像し，さらに，最高賞といわれるチタニウムライオンに落とし込んでいき，最終的なコンテンツが制作さのグランプリも獲得している．

れていくことが一般的である．ここに，データを結

このコンテンツは，動画で公開されたものが世界びつけることにより，よりリアリティのある表現が的に評価されたものであるが，鈴鹿サーキットを舞できるようになると考える．例えば，選手のコンディ台にデータを表現した新しい体験型コンテンツであションやその日の気候，会場の状況，実際に選手がると評価できる．

どのような用具を使い，どのようなプレーをしたの映像データは，そもそも多くの知的財産を包含し，かについて全てのデータを取り，これらのデータにその権利処理などにおいては極めて骨が折れる作業基づいて，実際の映像表現をよりリアルに近づけるになるが，今後創作されていく作品には従来の枠をことも可能であると思われる．

超え様々なデータベースなども含めた多くの情報資注目すべき具体的な例の一つとして「Sound ofHonda/Ayrton Senna 1989」を紹介する．
この作品は，電通が手掛けたホンダのコンテンツ産が加わることが予想されることから，どのような知的財産が生じうるかを留意しつつ，コンテンツ創作を行なっていく必要があると思われる．

であり，1989 年のフォーミュラ・ワン世界選手権日本グランプリ予選で，アイルトン・セナが「マクラーレン ホンダ MP4/5」で記録した鈴鹿サーキッ2.3.

過去の作品の深層学習により生み出されるコン
テンツ

トの当時世界最速ラップのデータを基にして，鈴鹿

アメリカで競売大手のクリスティーズ（Chris-

サーキットでセナの走行をスピーカーや LED を用tie’s）のオークションで 2018 年 10 月 25 日に，AI（人いて，表現するというプロジェクトである．

工知能）が作成した肖像画が 43 万 2500 ドルで落札

全長 5.8 キロもある鈴鹿サーキットに大量のスされた．この作品は，古典的な肖像画 1 万 5000 点

ピーカーや LED ライトを設置し，データを基にアを深層学習した結果，自動的に作成されたものであ

イルトン・セナの走行軌跡を音と光で表現したものるという．

であるが，インターナビのウェブサイト「dots by

また，オランダでは，17 世紀の著名な画家であinternavi10」と本田技研工業株式会社（Honda）のオるレンブラントが過去に描いた 346 作品を AI が読フィシャルのユーチューブチャンネルに公開されたみ込み，レンブラントの作品に共通する題材を分離だけなのにもかかわらず，その後大きな反響となっし，最も一貫性のある題材を検証，さらに，好んでた．そして，プロジェクトは世界的に評価され，カ使用した筆使いなども分析され採用されている．

ンヌライオンズ 2014 では 7 部門で 15 個の賞を受賞
18

これらの作品は，絵画であることから多くの作品

リアルデータの利活用によるコンテンツの創作と法的保護

図4

ついて徐々に対応が進められているものの，抜本的AI が創作した肖像画11な政策的議論が必要になると思われる．

3.

拡大するデータの利活用

データは，知的財産権による保護が可能な範囲（主に，著作権法や不正競争防止法による保護）があるが，他方で保護が及ばないものもある．しかしながら，「価値」という側面から考えると，データの所有者にとっては無価値のものであっても，それに価値を感じて利用をしたいと考える者がいることもあるし，もともと無価値であったデータを価値あるも
図5

AI が創作したレンブラントの新作

12のに変える力を持つ者もいる．知的財産権法による保護は，無形資産の所有者にとって価値のあるものに対して保護を与えるという傾向が従来強かったよ
うに思われるが，そのような発想でいれば，データの利活用によって価値を生み出すサイクルを作り出すことは難しいといえるだろう．このような視点からの制度設計やビジネスモデルの構築が求められていると思われる．
現在，法的保護が必要であるとして注目されているのは「企業間で複数者に提供や共有されることで，新たな事業の創出につながったり，サービスや製品の読み込みが必要であったが，映画などの動画であの付加価値を高めるなど，その利活用が期待されてれば 1 つのコンテンツから読み込まれる情報が多いいるデータ13」である．と思われることから，何本かの映画作品を読み込む

図 6 にあるように，今後拡大が期待される自動走ことにより，人気の監督の作品，プロデューサーの行等の事業分野では，自動走行事業を行なう企業の作品を AI が自動的に生み出すことも近い将来可能みで取得するデータには限界があることから，第三になるかもしれない．

者の取得・分析したデータの利用をすることは不可

例えば，スタジオジブリの宮崎駿監督風作品，ポ欠である．しかしながら，データの流通と利活用をケモン映画を 14 作品手掛けた久保雅一プロデュー検討する際には，法的リスクが一定程度存在しておサー風ポケモン作品というようなものが創作できるり，これらをクリアにしていく必要がある．

ようになれば，後継者不足に悩むコンテンツ事業者

このためには，適切な契約上・技術上の措置を採にとって AI は救世主となることも考えられる．他ることが求められており，経済産業省はこれまでも方で，著作権者ではない第三者が著作権法上権利制

利活用の促進のため，「データに関する取引の推進限される範囲で情報解析し，その結果創作された作を目的とした契約ガイドライン」（平成 27 年 10 月），品で事業化しようとした場合には，著作権侵害等の「データの利用権限に関する契約ガイドライン問題が生じる可能性が高い．ただし，具体的な表現ver1.0」（平成 29 年 5 月），「AI・データの利用に関がどのようなものであるかによって著作権侵害になする契約ガイドライン」（平成 30 年 6 月）という 3

らない場合があることを否定するものではない．こつのガイドラインを公表している．のような作品を著作権法上どのように取り扱うかにこれらのガイドラインは実務において効果的で19

〈日本知財学会誌〉 Vol.15 No.3― 2019

図 6 「限定提供データ」のイメージ14

収集・分析・加工

自動車メーカー：自動走行用一般ユーザー：自動走行（アップデートなど）

ID/パスワード管理
暗号化
専用回線

地方自治体等：社会インフラ管理

ID/パスワード管理

船舶関連のデータ
・船舶エンジン稼働データ

暗号化等

運行管理会社：オペレーションシステムの向上
造船メーカー：製品の改良・船舶運行データ
・海上気象データ 等

サービスや製品の価値向上
新たな事業の創出・・道路形状計測データ
・車線情報データ
・構造物情報データ 等

三次元
高精度
地図データ

利活用

あったと思われるが，データを所有する者がより安が必要である」とされる．さらに，有用性要件がみ心して第三者に提供できなければ実際の利用は進またされる場合には，「その情報が客観的にみて，事ないことから，更なる施策として平成 30 年にデー業活動にとって有用であることが必要である」とさ

タ利活用促進のための不正競争防止法改正が行なわれる．

れることになったものと考える．

4.

データと知的財産法

営業秘密は，原則的に自社で利用されているノウハウや顧客情報等，外部に提供することを予定していない情報が多く，外部にそれを開示する場合には，秘密保持契約等を結んで提供されることになる．し4.1.

不正競争防止法

かしながら，今後利活用を予定しているデータは，①現行法上のデータの保護

他者に広く提供されるデータなどもあり，これらは不正競争防止法上，データは，営業秘密に該当する場合には，保護されうる．
営業秘密とは，「秘密として管理されている生産営業秘密として保護がされないものであり，この点において営業秘密による保護には限界があるといえる．

方法，販売方法その他事業活動に有用な技術上又はなお，不正競争防止法は技術的保護手段を用いて営業上の情報であって，公然と知られていないもの」

いる場合に，それを回避する行為を不正競争行為と（不正競争防止法 2 条 6 項）をいう．つまり，（a）秘して規定している（不正競争防止法 2 条 1 項 11 号

密管理性，（b）非公知性，（c）有用性の 3 つの要件をおよび 12 号）が，保護対象となる客体がコンテンみたす必要がある．

ツ（影像（ 映像・図形など ）・音・プログラム）に

経済産業省「営業秘密管理指針」（全部改訂 : 平成27 年 1 月 28 日）において，秘密管理性要件がみた限定されており，データ一般に対しては保護が及ばないという問題がある．

される場合は，「営業秘密保有企業の秘密管理意思が秘密管理措置によって従業員等に対して明確に示②不正競争防止法等の一部を改正する法律（平成 30され，当該秘密管理意思に対する従業員等の認識可

年 5 月 30 日法律第 33 号）能性が確保される必要がある」とされる．また，非ビッグデータ等のデータ利活用の環境整備を目的

公知性要件がみたされる場合には，「一般的には知として，不正競争防止法は，法律改正を行なうことられておらず，又は容易に知ることができないこととなった15．この法律改正は，知的財産推進計画

20

リアルデータの利活用によるコンテンツの創作と法的保護

2017 で方針が示され，産業構造審議会知的財産分段の例示として挙げたものにすぎず，同等の違法性

科会不正競争防止小委員会によって検討され，「デーを有すると判断される公序良俗に反する手段を用いタ利活用促進に向けた検討中間報告」としてとりまる場合が当然に含まれる．

とめられたものが，「不正競争防止法等の一部を改また，証拠収集手続きの強化（改正不正競争防止正する法律案」として平成 30 年 2 月 27 日に閣議決

法 7 条）も行なわれる．従来は書類提出命令の申し定され，平成 30 年 5 月 23 日に可決・成立し，5 月立てに対して，「提出を拒む正当理由」があるもの

30 日に法律第 33 号として公布されたものである．

についてはインカメラ手続きを認めてきたが裁判にこの法律においては，「限定提供データ」の保護おける証拠収集手続きが適切に行なわれることを目について規定されている．

的として，「書類提出の必要性」の判断においてもデータは従来から，①著作権法上保護が認められインカメラ手続きを認められるようにし，かつ，当る創作性が認められる情報や②従来の不正競争法上該手続きにおいて専門委員の関与を可能とした．

保護が認められてきた「営業秘密」に該当する場合

本改正においては技術的制限手段の効果を妨げるに保護が認められてきたが，その保護範囲外であっ行為に対する規律の強化も併せて行なわれることにても価値のあるデータが存在することが指摘されてなった．具体的には，技術的制限手段の回避行為にいた．そこで，他者との共有を前提に一定の条件下ついて従来は保護客体として影像，音，プログラムで利用可能な情報を「限定提供データ」として新たのみを対象としていたが，情報（電磁的記録に記録に保護を認めることになったのである．

された情報）を追加し，行為に視聴，実行に加え電「限定提供データ」とは，不正競争防止法におい磁的に記録された情報処理を加えた．これにより，て「業として特定の者に提供する情報として電磁的従来保護対象ではなかった「人が視覚・聴覚で感知方法（電子的方法，磁気的方法その他，人の知覚にできない『データ』」も保護対象となった．例えば，よっては認識することができない方法をいう．次項（a）AI の深層学習（ディープラーニング）に用いらにおいて同じ．）により相当量蓄積され，及び管理れるデータ，（b）コンピューターゲームのセーブデーされている技術上又は営業上の情報（秘密として管タ等が想定されている．なお，最新のプロテクト技理されているものを除く．）」と定義された（改正不術について保護対象となることを明確化するため正競争防止法 2 条 7 項）
．つまり，ここで対象となに，技術的制限手段にかかる一部の定義を変更した．

る限定提供データは，秘密として管理されているも例えば，アクティベーション方式が採用されているのおよび，オープンなデータと同一のものを除き， （a）PC ソフトウェアやスマートフォンアプリの試用（a）限定提供性，（b）相当蓄積性，（c）電磁的管理性

版を製品版へとする際のオンライン認証，（b）来場が求められることになる．

者に限定提供されるゲームソフトコンテンツのダウ

不正競争行為に該当する行為としては，「窃取，ンロードなどが想定されている．

詐欺，強迫その他の不正の手段により限定提供デー

なお，改正法に関しては，「限定提供データ」にタを取得する行為（以下 「限定提供データ不正取得係る事項および証拠収集手続きの強化に係る事項に行為」 という．）又は限定提供データ不正取得行為

ついては，公布の日（平成 30 年 5 月 30 日）から 1により取得した限定提供データを使用し，若しくは年 6 ヶ月以内に施行される．また，「技術的制限手段」

開示する行為（改正不正競争防止法 2 条 1 項 11 号）」に係る事項については，同公布の日から 6 ヶ月以内が規定された．ここで規定される「取得」，「使用」に施行される．

及び「開示」という行為については，それぞれ，データを自己の管理下に置くこと（取得），データを用4.2.

著作権法

いる行為（使用），データを第三者が知ることがでデータには，テキスト，画像，動画，音楽，プロきる状態に置くこと（開示）である．なお，窃取，グラム，データベース等様々なものが含まれるが，詐欺，強迫その他の不正の手段については，不正手

これらの多くは著作権法の保護対象となりうる．
21

〈日本知財学会誌〉 Vol.15 No.3― 2019

著作権法は，保護対象となる著作物を「著作物ジブリ映画の特徴を解析して，同監督のスタイルで思想又は感情を創作的に表現したものであつて，文新しい映画を生成する AI を開発するために，同監芸，学術，美術又は音楽の範囲に属するもの」と定督の映画すべてをコンピュータに入力したとする．

義しており，インフォグラフィックスやデータビこれは他人の著作物を無断で複製したということにジュアライゼーションといった手法を用いてデータなるが，この規定によって適法となる．また，鳥山を創作的に表現した作品については保護がされうる

明氏の画風を解析して，同氏のスタイルで新しい漫ほか，データそのものであったとしても創作性の認画を生成する AI を開発するために，同氏の漫画作められるデータであれば保護されうることになると品すべてをコンピュータに入力することも，この規思われる（著作権法 2 条 1 項 1 号）．

定により適法となる」という16．

しかしながら，現在利活用が期待されるデータの前述した，AI が創作した絵画の事例は過去の著中には，必ずしも創作性が認められるものばかりで作権が既に切れているような肖像画作品を読み込んはないことから，著作権法上の保護が受けられないだものであるが，著作権の存続期間中である場合，場合がある．

深層学習を行なうまでは権利制限規定の対象になる著作権法は，データに関して編集著作物やデータベースの著作物として保護を与えうる．と思われるが，その結果生み出された作品についてまで権利が制限され，それが事業化できるとはかぎ

著作権法上，編集著作物は，データベースに該当らないことに留意すべきであると思われる（著作権するものを除く編集物でその素材の選択又は配列に法 49 条 5 項）．なお，情報解析を目的とした利用をよって創作性を有するものをいう（著作権法 12 条）．

行なう場合に，複数の事業者によって解析の対象とまた，データベースとは「論文，数値，図形その他なる著作物の収集を分担・共有するようなことまでの情報の集合物であって，それらの情報を電子計算

目的外の利用とされないかについては，議論のある機を用いて検索することができるように体系的に構ところであるがこの点については，今後の検討を要成したもの」（ 著作権法 2 条 1 項 10 の 3）である．

する．

ただし，「その情報の選択又は体系的な構成によっ平成 31 年 1 月 1 日に施行された「改正著作権法（著て創作性を有するもの」に限られる（著作権法 12

作権法の一部を改正する法律）」では，「デジタル化・条の 2）．また，データベースにおいて個々の内容ネットワーク化の進展に対応した柔軟な権利制限規については著作物でも，著作物でなくても構わない定の整備」が行なわれ，著作物の市場に悪影響を及が，データベースが著作物として保護されたとしてぼさないビッグデータを活用したサービス等のためも，個々のデータについてはその著作権が及ばない．の著作物の利用について，許諾なく行なえるように著作物であるデータを利用するにあたっては，多することや，イノベーションの創出を促進するため，

くの場合複製権，翻案権，公衆送信権について侵害

情報通信技術の進展に伴い将来新たな著作物の利用するおそれがある他，公表権，氏名表示権，同一性方法が生まれた場合にも柔軟に対応できるよう，あ保持権といった著作者人格権侵害についても留意す

る程度抽象的に定めた規定が整備された17．

る必要がある．

情報通信技術の進展等の時代の変化に柔軟に対データを利用するにあたり，情報解析を目的に利応できるようにするための著作権法改正は，今後も用する場合には，権利が制限される場合がある（著積極的に行なわれるべきであり，データ利活用の促

作権法 47 条の 7）．ただし，情報解析を行なう者の進のため適切な範囲でさらなる権利制限規定の整備用に供するために作成されたデータベースの著作物などが求められる場合もあると思われる．

については，この限りではない．
著作権法 47 条の 7 について，早稲田大学の上野4.3.

その他達弘教授は「日本は機械学習パラダイス」になって誌面の関係上，詳述は避けるが，特許法においていると述べる．この規定は，例えば「宮崎駿監督の発明として定義される「自然法則を利用した技術的22リアルデータの利活用によるコンテンツの創作と法的保護思想の創作のうち高度のもの」（特許法 2 条 1 項）でどが前提となっており，限定提供データについてはあって，特許権を取得できたものについては保護さ保護が及ばない領域が存在していた．しかし，今回れ，差止請求や損害賠償請求が可能な場合がある．の改正でその領域をカバーできる仕組みができたと

また，不法行為（民法 709 条）による損害賠償が可いえるし，技術的制限手段の回避行為について，デー能な場合が考えられる，さらに，契約違反行為によタにまで対象が拡大したため，より安全にデータのる利用行為は，債務不履行（民法 415 条）により，取引ができるようになるだろう．

差止請求や損害賠償請求が可能な場合も考えられよう．

5.

このような環境が整いつつある以上，データ利活用について意識の高い人材の育成は急務であるとい

終わりにえる．既に，東京大学政策ビジョン研究センターは，「戦略タスクフォースリーダー養成プログラム」の中にビッグデータ，IoT，人工知能の事業企画や活データの利活用は，法改正なども行なわれており，いよいよという段階に来ている．

用に必要なスキルと知識習得ができる「ビッグデー
タ，IoT，人工知能経営革新支援コース」を設置し同じデータを利用していても表現によって全く異ており定員を超えるほどの盛況であるとのことであなる作品が生み出されることから，一つのデータがる．今後は，他の教育機関などにおいてもこのよう様々な価値ある創作物を生み出していくことが期待な動きは拡がっていくことが予想される．

できる．とりわけ，AI などの技術を用いることにより，より深い調査・検証が行なわれていくと思われる．
著作権は，データを利用した創作性の認められる作品や，データベースの著作物について保護を与える．また，情報解析を目的に利用する場合は，権利制限が及ぶということで，機械学習のテストを許諾なく行なうことができることから，情報解析を行なう法的土壌が世界に先駆けて築かれており，上野教授が指摘するように日本は「機械学習のパラダイス」であるのかもしれず，今後そういった事業目的のある企業の研究開発施設が我が国に作られるようになるかもしれない．
不正競争防止法の改正にあたっては，相手方を限定して業として提供するデータ（ID/ パスワード等の電磁的方法により管理されているものに限る）の不正な取得，使用および開示を不正競争行為として規制することとなった．また，暗号等の技術的制限手段について，その効果を妨げる機器の提供等だけでなく，その効果を妨げる役務の提供等も不正競争行為とした．さらに，インカメラ手続きおよび，インカメラ手続きにおける専門委員の関与が可能となった．この改正により，価値を生み出すデータの保護に厚みができたといえる．従来の規定のみであれば，営業秘密である場合や，著作物である場合な注

1

渡部俊也「2020 年 IoT，BD，AI 時代にむけた知財戦略」（2016年 4 月 8 日）参照．
2 内閣府日本経済再生本部「未来投資戦略 2017─Society 5.0 の実現に向けた改革─」（平成 29 年 6 月 9 日）参照．
3 内閣府知的財産戦略本部「知的財産推進計画 2017」（2017 年 5月）参照．
4 国，地方公共団体および事業者が保有する官民データのうち，国民誰もがインターネット等を通じて容易に利用（加工，編集，再配布等）できるよう，次のいずれの項目にも該当する形で公開されたデータ．総務省「地方公共団体のオープンデータの推進」参照．
5 例えば，法人会員向けの知財エグゼクティブ懇談会では，2015年からデータ利活用の問題について様々な分野についての検討が進められている．また，日本知財学会は，2018 年度春季シンポジウムで「データ資本主義の胎動 : データ知財時代を日本企業はどう生き抜くか？」をテーマに，産業・学術・行政の有識者を招き，最新の情報を提供して頂き，データ知財時代の日本企業の生き残り戦略や将来像について検討を行なった．詳しくは知財学会ウェ
ブサイト参照．
6 日経デザイン「特集ネット時代の情報ビジュアライゼーション」
2014 年 9 月号 24 頁～ 59 頁参照．
7 東京駅から全国への到達所要時間マップ（YAHOO!JAPAN）
https://about.yahoo.co.jp/info/bigdata/special/2015/01/
8 株式会社コスモライフ「緑茶 VS 紅茶 都道府県別ランキング」
https://www.cosmowater.com/life/info/tea.html
9 参考映像 :Sound of Honda/Ayrton Senna 1989
https://www.youtube.com/watch?v=hX6lH3Xv7vA
10 HONDA「dots by internavi」．
https://www.honda.co.jp/internavi-dots/※ 2014 年 9 月 25 日で映像公開を終了している．
11 参考画像「人工知能が制作した肖像画のオークションを NY で開催」FASHIONSNAP.COM（2018 年 08 月 29 日）
https://www.fashionsnap.com/article/2018-08-29/
christies-ny/
12 「人工知能が描いた『レンブラントの新作』」WIRED（2016 年 6月 14 日）参照．
https://wired.jp/2016/04/14/new-rembrandt-painting/#23

〈日本知財学会誌〉 Vol.15 No.3― 201913141524

galleryimage_221371-950_2
経済産業省「不正競争防止法（平成 30 年改正）の概要」1 頁参照．
経済産業省知的財産政策室「不正競争防止法平成 30 年改正の概要（限定提供データ，技術的制限手段等）」6 頁イメージ参照．
前掲注・14 参照．

16
17

上野達弘「コラム : 機械学習パラダイス」早稲田大学知的財産法制研究所（RCRIP）2017 年 9 月 9 日参照．
文化庁「著作権法の一部を改正する法律（平成 30 年法律第 30 号）について」http://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/hokaisei/h30_hokaisei/