私のAI作品、守るには？

生成AIの学習データ利用と著作権：自社コンテンツを保護するための実務的視点

Tags: 著作権, 生成AI, 学習データ, コンテンツ保護, 著作権法, 実務

生成AI技術の急速な発展は、クリエイティブ業界に大きな変革をもたらしています。一方で、AIが学習する際に既存の著作物を利用することから生じる著作権上の問題は、多くのコンテンツ制作者にとって重要な懸念事項となっています。自社が長年かけて生み出してきた貴重なコンテンツが、意図せずAIの学習データとして利用されてしまうことに対し、どのように向き合い、自社の権利を守るべきか、実務的な視点から解説します。

生成AIの「学習」は著作権侵害にあたるのか

生成AIは、大量のテキスト、画像、音声などのデータを学習することで、新しいコンテンツを生成する能力を獲得します。この学習プロセスにおいて、既存の著作物が利用されることが一般的です。では、この「学習」という行為は、著作権法に照らしてどのように位置づけられるのでしょうか。

日本の著作権法においては、情報解析を目的とした著作物の利用について、一定の条件下で著作権者の許諾なく行うことができる規定が設けられています。特に、2018年の法改正により新設された第30条の4は、いわゆる「AI学習」を含む情報解析のための利用を想定しており、以下の要件を満たす場合には、原則として著作権者の権利が及ばないとしています。

これは、AIによる学習が、著作物の内容そのものを「鑑賞する」「読む」「聴く」といった形で享受することを目的とするものではなく、情報解析を通じてAIの性能向上に役立てる行為であると整理することで、著作権侵害にあたらないとする考え方に基づいています。

したがって、多くの生成AI開発者が行う学習目的での著作物利用は、この第30条の4の要件を満たす限り、日本の著作権法上は適法と解釈される可能性が高いです。これは、日本の著作権法が、デジタルネットワーク時代における情報活用と著作権保護のバランスを図る中で、情報解析技術の発展を促進する側面も考慮しているためです。

ただし、この規定は複雑であり、具体的な利用態様によっては解釈が分かれる可能性もあります。また、AIが生成したコンテンツが、学習元の著作物と類似している場合や、学習元の著作物を複製・翻案して利用するような場合には、別途著作権侵害の問題が生じる可能性があります。本記事で焦点を当てるのは、あくまで「学習」という行為そのものに関する著作権上の扱いです。

自社コンテンツがAIに学習されないための実務的対策

日本の著作権法第30条の4が、情報解析のための利用を原則適法としているとはいえ、企業としては自社が保有する貴重なコンテンツが、意図しない形でAIの学習データとして利用されることを避けたいと考えるのは自然なことです。すべてのAI開発者が第30条の4の範囲内で適切に利用しているとは限らない可能性もありますし、海外のAIサービスを利用する場合には、その国の著作権法や利用規約が適用される問題も生じます。

ここでは、自社コンテンツがAIの学習データとして利用されるリスクを低減するための実務的な対策をいくつかご紹介します。

1. 利用規約の確認とオプトアウトの検討

自社のコンテンツを特定のプラットフォームやサービス上で公開している場合、そのプラットフォームやサービスの利用規約を必ず確認してください。多くのオンラインサービスでは、ユーザーが投稿またはアップロードしたコンテンツの利用に関する条項が含まれています。中には、サービスの改善や新機能開発のために、ユーザーコンテンツをAI学習を含む情報解析に利用する場合がある旨が明記されていることもあります。

利用規約に同意してコンテンツを公開している場合、その規約に基づいた利用は許諾済みとみなされる可能性があります。規約の内容を十分に理解し、同意できない条項がある場合は、そのサービスでのコンテンツ公開を見直すか、サービス提供者に問い合わせて利用範囲について確認することが重要です。

また、一部のAIサービスやプラットフォームでは、ユーザーが自分のコンテンツを学習データとして利用されないよう「オプトアウト」する仕組みを提供している場合があります。このような機能がある場合は、利用を検討してください。ただし、オプトアウトの範囲や効果はサービスによって異なるため、その詳細を確認することが必要です。

2. ウェブサイトにおける技術的対策（robots.txtなど）

自社のウェブサイト上でコンテンツを公開している場合、クローラーによるコンテンツの収集を制御するための技術的な手段があります。最も一般的なのは「robots.txt」ファイルを使用する方法です。

ウェブサイトのルートディレクトリに設置するrobots.txtファイルに、特定のウェブクローラー（User-agent）に対してサイト全体または特定のディレクトリへのアクセスを拒否する指示を記述することで、AIの学習目的でウェブ上の情報を収集するクローラーの巡回を拒否できる可能性があります。

例えば、以下のような記述は、全てのクローラーに対してサイト全体の巡回を拒否する例です。

User-agent: *
Disallow: /

特定のAIサービスに関連するクローラー名を特定できれば、それに対してのみアクセスを拒否することも可能です。

User-agent: [特定のAIクローラー名]
Disallow: /

ただし、robots.txtはあくまで「お願い」であり、全てのクローラーがこれを遵守するわけではありません。悪意のあるクローラーや、robots.txtを無視するように設計されたクローラーには効果がありません。あくまで一定レベルのリスク低減策として位置づけるべきです。

3. コンテンツの管理・公開方法の見直し

公開範囲や提供形態を限定することも、学習リスクを低減する手段の一つです。

これらの方法は、コンテンツの利便性やリーチを低下させる可能性もあるため、ビジネス上の目的とのバランスを考慮して判断が必要です。

4. 契約における学習利用の制限

クライアントにコンテンツを提供する際や、パートナー企業と連携する際には、契約書においてコンテンツの利用目的を明確に定め、AIの学習データとして利用することを禁止する条項を盛り込むことが重要です。特に、提供したコンテンツが二次的に利用される可能性がある場合は、その利用範囲を細かく規定し、AI学習を含む情報解析目的での利用は許諾しない旨を明記することを検討してください。

AIサービスの開発者と直接契約を締結する機会は少ないかもしれませんが、自社のコンテンツを提供する第三者（プラットフォーム運営者、コンテンツアグリゲーターなど）との契約において、提供先がさらに別のAIサービス開発者等にデータを提供する際の条件を制限することで、間接的に学習利用を防ぐ可能性もあります。

万が一、学習利用が疑われる場合の確認

自社コンテンツがAIの学習データとして利用されたのではないかと疑念が生じた場合、その事実を直接的に確認することは非常に困難な場合が多いです。AIモデルの内部構造や学習データは通常非公開であり、外部から検証する手段が限られているためです。

しかし、以下のようなアプローチを試みることは考えられます。

現時点では、自社コンテンツの学習利用の事実を確認する効果的な公的な仕組みや技術は確立されていません。そのため、事後的な対応よりも、上記で述べたような事前の予防策を講じることが、より現実的で重要なアプローチとなります。

まとめ

生成AIの学習データ利用に関する著作権上の扱いは、日本の著作権法第30条の4により、情報解析を目的とする限り原則適法とされる傾向にあります。しかし、企業が自社コンテンツを保護し、意図しない利用を防ぐためには、利用規約の確認、robots.txtによる技術的対策、コンテンツの公開方法の見直し、契約による制限など、複数の側面からの実務的な対策を講じることが重要です。

AI技術と著作権法の関係は、今後も国内外で議論が深まり、法的な解釈やガイドラインが変化していく可能性があります。常に最新の情報に注意を払い、自社のリスク管理体制を継続的に見直していくことが求められます。自社のコンテンツポートフォリオの価値を理解し、適切な予防策を講じることで、AI時代における著作権トラブルのリスクを軽減し、安心してビジネスを推進していくことができるでしょう。

（なお、本記事は一般的な情報提供を目的としており、個別の事案に対する法的な助言を行うものではありません。具体的な状況については、専門家にご相談ください。）