AI生成コンテンツの類似性リスク：著作権侵害にならないためのチェックポイント
はじめに
AI技術の進化は、コンテンツ制作の現場に革新をもたらしています。画像、文章、音楽、動画など、多岐にわたるAIツールが利用され、その効率性と創造性が注目されています。しかし、同時に、AIが生成したコンテンツが既存の著作物と類似し、思わぬ著作権侵害のリスクを招く可能性についても懸念が広がっています。
コンテンツ制作において、自社やクライアントの権利を守り、法的なトラブルを回避するためには、この類似性リスクについて正しく理解し、適切な対策を講じることが不可欠です。本記事では、AI生成コンテンツにおける類似性リスクの基本的な考え方と、著作権侵害を防ぐための実践的なチェックポイントについて解説します。
AI生成コンテンツと著作権侵害の基本的な考え方
著作権侵害は、一般的に「著作権によって保護される著作物」について、著作権者の許諾なく、著作権法で定められた権利（複製権、公衆送信権など）を侵害する行為を指します。AI生成コンテンツが著作権侵害となる可能性を検討する際には、主に以下の2つの側面が重要になります。
- 生成されたコンテンツが著作物性を有するか: 現行の日本の著作権法では、著作物として保護されるためには「思想又は感情を創作的に表現したもの」である必要があります。AIのみによって生成されたコンテンツが、この著作物性を満たすかについては、現時点では明確な確立した法解釈はありません。一般的には、生成プロセスにおいて人間の創作的な寄与が認められるかどうかが一つの判断基準となると考えられています。
- 生成されたコンテンツが既存の著作権を侵害していないか: たとえAI生成コンテンツ自体が著作物性を有するかどうかの議論があるとしても、それが既存の著作物と類似しており、かつ既存の著作物に依拠して生成されたものである場合、既存の著作権を侵害する可能性があります。
本記事で焦点を当てるのは、主に後者の「生成されたコンテンツが既存の著作権を侵害していないか」という点、特に類似性の問題です。
著作権侵害における「依拠性」と「類似性」
著作権侵害が成立するためには、一般的に「依拠性」と「類似性」という二つの要件を満たす必要があると解釈されています。
- 依拠性（いきょせい）: 既存の著作物（先行著作物）に接し、それを自己の作品の中に用いること。簡単に言えば、「真似しよう」「参考にしよう」という意図の有無にかかわらず、先行著作物を知っていて、それを基にして制作したこと。AI生成の文脈では、AIが学習データとして先行著作物を取り込んでいる場合や、ユーザーが特定の先行著作物を模倣するようにプロンプトで指示した場合などが関連してきます。ただし、AIが学習データを取り込んだことと、生成結果に依拠性が認められるかは、法的な議論の余地がある部分です。
- 類似性（るいじせい）: 生成されたコンテンツが、先行著作物の本質的な特徴（表現上の本質的な特徴）を直接感得できるほど類似していること。これはアイデアレベルの類似ではなく、表現そのものの類似を指します。例えば、絵画であれば構図や色彩、描法など、楽曲であればメロディーやリズム、和音進行など、文章であれば表現の仕方や構成などが比較の対象となります。
AIによって生成されたコンテンツが既存の著作物と類似している場合、その類似性が著作権侵害の要件を満たすかどうかが問題となります。特に、AIが大量のデータを学習している性質上、意図せずとも既存の作品に似たものが生成される可能性は否定できません。
AI生成における類似性リスクの具体例
AIによるコンテンツ生成において、類似性リスクは様々な形で現れる可能性があります。
- 画像: 特定の画風や構図、モチーフ、あるいは既存の特定の画像を彷彿とさせるような画像が生成されるケース。
- 文章: 特定の作家の文体、物語のプロット、特定の記事や書籍の記述と酷似した文章が生成されるケース。
- 音楽: 既存の楽曲のメロディー、コード進行、リズムパターンと非常に似た楽曲が生成されるケース。
- 動画: 既存の映像作品の演出、編集スタイル、あるいは特定のシーンと類似した動画が生成されるケース。
AIの学習データには膨大な既存コンテンツが含まれているため、ユーザーが意図しない「類似」が発生する可能性もゼロではありません。このリスクを管理することが、AI活用における重要な課題となります。
著作権侵害にならないための実践的なチェックポイントと対策
AI生成コンテンツの類似性リスクを回避し、著作権侵害を防ぐためには、制作プロセスにおいて以下の点を意識し、確認・検証を行うことが重要です。
1. プロンプト設計時の注意点
- 特定の既存作品の模倣を意図しない: 著作権侵害の「依拠性」を招く可能性のある、特定の既存作品や著作者名を直接指定して模倣を指示するようなプロンプトの使用は避けるべきです。
- 抽象的な指示やスタイルでの生成を試みる: 具体的な作品名ではなく、「印象派風の絵画」「SF風の物語」といった抽象的なスタイルやテーマでの生成を試みる方が、特定の作品への類似リスクは低減される可能性があります。
- プロンプトによる権利侵害リスク: プロンプト自体に既存著作物の内容を多く含ませる行為が、別途著作権上の問題を生じさせる可能性も指摘されています。必要以上に詳細な既存コンテンツの描写を避けるなどの配慮も有効かもしれません。
2. 生成結果の確認・検証プロセス
- 既存コンテンツとの比較検討: 生成されたコンテンツが、すでに公開されている著名なコンテンツや、関連性の高い分野の作品と類似していないか、可能な範囲で比較検討を行います。特に、AI生成ツールによっては、学習データとの類似度を示す機能を備えている場合もあります。
- オリジナリティの付加: 生成されたコンテンツをそのまま使用するのではなく、人間の手による加筆・修正、編集を加えてオリジナリティを付加することを検討します。これにより、単なるAIの出力物から、人間の創作的寄与が認められる著作物へと昇華させるとともに、類似性リスクを低減できる可能性があります。
- 複数パターンの生成と選択: 一つのプロンプトから複数の生成結果を得て、その中で既存作品との類似性が低いものを選択することも有効な方法です。
3. 利用ツールの確認と情報の把握
- AIツールの利用規約を確認する: 利用しているAIツールが、生成されたコンテンツの著作権をどのように扱うか、生成結果についてどのような保証を行っているかなど、利用規約を事前に十分に確認します。また、学習データにどのようなコンテンツを使用しているかについても、可能な範囲で情報を把握することが望ましいです。ただし、利用規約は常に変動しうるため、最新の情報に注意を払う必要があります。
4. 必要に応じた権利処理
- 既存コンテンツの利用: AI生成プロセスで、特定の既存著作物を意図的に参照・利用する場合は、事前に著作権者から許諾を得るなど、適切な権利処理を行う必要があります。
5. 専門家への相談
- 判断に迷う場合: 生成されたコンテンツの類似性について判断に迷う場合や、法的なリスクが懸念される場合は、著作権法に詳しい弁護士や弁理士といった専門家に相談することを検討します。
類似性を指摘された場合の対応
万が一、AI生成コンテンツについて第三者から著作権侵害や類似性の指摘を受けた場合は、感情的にならず、冷静に事実関係を確認することが重要です。
- 指摘内容の確認: 具体的にどの既存著作物のどの部分と、AI生成コンテンツのどの部分が類似していると指摘されているのかを正確に把握します。
- 内部での検証: 指摘された類似性について、自社内で生成プロセスや生成結果を検証します。AIツールのログやプロンプト情報があれば、それらも参考にします。
- 権利者とのコミュニケーション: 事実確認の結果に基づき、必要に応じて指摘を行った権利者に対し、誠実に対応します。意図しない類似であったことを説明したり、今後の対応について協議したりすることが考えられます。
- 専門家への相談: 権利侵害の可能性が高いと考えられる場合や、対応に迷う場合は、速やかに著作権法の専門家である弁護士に相談し、法的なアドバイスを受けます。
まとめ
AIによるコンテンツ生成は、制作現場に多大なメリットをもたらす一方で、既存著作物との類似性に起因する著作権侵害リスクという、新たな課題も生じさせています。このリスクを完全にゼロにすることは難しいかもしれませんが、プロンプト設計の工夫、生成結果の丁寧な確認・検証、利用ツールの特性理解、そして必要に応じた専門家への相談といった多角的な対策を講じることで、リスクを低減し、安全にAI技術をビジネスに活用することが可能となります。
コンテンツ制作にAIを取り入れる際には、単に効率や創造性を追求するだけでなく、常に著作権という法的な側面を意識し、リスク管理を徹底することが、自社およびクライアントの信頼と権利を守る上で極めて重要となります。