OpenAI「Sora」の著作権問題を徹底解説：技術の革新性と法的リスクの狭間で

はじめに

株式会社IPリッチのライセンス担当です。本記事では、OpenAIが発表し世界に衝撃を与えた動画生成AI「Sora」を巡る著作権侵害の問題について、多角的に掘り下げて解説します。Soraの革新的な技術の仕組みから、AIの「学習」と「生成」という二段階で生じる法的な論点、そして日本と米国における法制度の違いまでを平易に解き明かし、クリエイターやビジネスパーソンが知るべきリスクと未来の展望を探ります 。  

「Sora」とは何か？動画生成AIの革新的技術と著作権問題

OpenAIが開発した「Sora」は、テキストの指示（プロンプト）から、最大1分間の非常に高品質で写実的な、あるいは想像力に富んだ動画を生成できるAIモデルです 。単にテキストを映像化するだけでなく、静止画から動画を生成したり、既存の動画を延長・編集したりすることも可能で、物理世界を深く理解し、シミュレートする能力の高さを示唆しています 。この驚異的な能力は、Soraが「世界のシミュレーター」としての可能性を秘めていることを示しており、その革新性が注目される一方で、深刻な著作権問題の火種ともなっています 。  

Soraの核心技術は、主に二つの要素で構成されています。

第一に、「時空潜在パッチ（Spacetime Latent Patches）」です。これは、大規模言語モデル（LLM）が文章を「トークン」という最小単位に分解して処理するのと同様に、Soraは動画を時間と空間の両方を含む小さな視覚的単位「パッチ」に分解します 。この手法により、さまざまな解像度やアスペクト比の動画を、トリミングやリサイズといった品質を損なう処理を経ずにそのまま学習データとして扱えます 。  

第二に、「拡散トランスフォーマー（Diffusion Transformer）」です。これは二つの技術の組み合わせです。「拡散モデル」は、まず元となる映像にノイズを加えて不鮮明な状態にし、そこから段階的にノイズを除去して元の鮮明な映像を復元するプロセスを学習します 。Soraでは、このノイズ除去と映像再構築のエンジンとして、ChatGPTにも使われている「Transformer」アーキテクチャを採用しました。Transformerは文脈を理解する能力に長けており、動画全体の一貫したストーリーやオブジェクト間の関係性を保ったまま、論理的な映像を生成することを可能にしています 。  

しかし、この技術的優位性こそが、著作権問題の根源となっています。Soraの性能は、学習した膨大な量のデータに依存しており、そのデータセットにはインターネット上から収集された無数の著作権で保護された動画や画像が含まれていることは避けられません 。特に、時空潜在パッチ技術によって、Soraは元の著作物をより忠実に、劣化させることなく学習します。これは、AIが著作物の「本質的な特徴」をより精密に記憶することを意味し、結果として生成される動画が既存の著作物と酷似するリスクを高めることになります。つまり、Soraを強力たらしめる技術的革新そのものが、著作権侵害のリスクを増大させるというジレンマを内包しているのです。  

生成AIと著作権侵害：学習と生成、二段階の法的論点

生成AIに関する著作権侵害の問題は、単一の行為としてではなく、大きく分けて二つの異なる段階で検討する必要があります。それは「開発・学習段階」と「生成・利用段階」です 。一方の段階で法的に問題がなくても、もう一方の段階で著作権侵害が成立する可能性があり、この二段階の区別を理解することが極めて重要です。  

Stage 1: 開発・学習段階の著作権問題

この段階では、AIモデルを訓練するために、インターネット上などから膨大な量のデータ（テキスト、画像、動画など）を収集し、AIに学習させます。このプロセスでは、データソースである著作物を大量に「複製」する行為が発生します 。ここでの法的な論点は、著作権者の許諾なくして、AIの学習目的で著作物を大量に複製することが許されるか否か、という点に集約されます。この点については、各国の著作権法の考え方が大きく異なり、国際的な議論の中心となっています。  

Stage 2: 生成・利用段階の著作権問題

この段階は、ユーザーがプロンプトを入力し、Soraが実際に動画を生成し、その動画を利用する場面を指します。ここで著作権侵害が問題となるのは、生成された動画が、既存の特定の著作物と類似している場合です 。  

裁判所が著作権侵害を判断する際には、一般的に以下の二つの要件が満たされるかどうかが検討されます 。

1. 類似性（Similarity）: 生成された動画が、既存の著作物の「創作的な表現」と同一であるか、あるいは酷似していること。ここで重要なのは、アイデアや作風、画風といった抽象的な要素は著作権の保護対象外であるという点です 。「特定のキャラクターの具体的なデザイン」や「物語の具体的な展開」といったレベルでの類似性が問われます。  
2. 依拠性（Reliance）: 新しい作品が、既存の著作物を参考にして（依拠して）創作されたこと。偶然の一致であれば、著作権侵害にはなりません。しかし、生成AIの文脈では、この依拠性の判断が極めて複雑になります。なぜなら、動画を生成したユーザー自身が元の著作物を知らなかったとしても、AIモデルはその著作物を学習データとして読み込んでいる可能性があるからです 。この場合、AIを介して間接的に依拠したとみなされ、「依拠性あり」と判断されるリスクが格段に高まります。AIが生成したものが偶然の一致であると証明することは、事実上非常に困難と言えるでしょう 。  

世界の著作権法はSoraをどう見るか？日本と米国の法的アプローチ比較

Soraのような生成AIの学習データ利用に対する法的な評価は、国によって大きく異なります。特に、日本と米国のアプローチは対照的であり、それぞれの国のAI開発戦略やクリエイター保護の思想を反映しています。

「機械学習パラダイス」日本の著作権法30条の4

日本では、生成AIの開発が比較的自由に行える環境にあることから、「機械学習パラダイス」と評されることがあります 。その法的根拠となっているのが、著作権法第30条の4です。この条文は、著作物に表現された思想または感情の「享受を目的としない利用」であれば、原則として著作権者の許諾なく著作物を利用できると定めています 。  

AIの学習は、著作物を鑑賞して楽しむためではなく、データとして統計的に解析するために行われるため、この「享受を目的としない利用」の典型例である「情報解析」に該当すると解釈されています 。これにより、営利目的のAI開発であっても、学習段階での著作物の複製は原則として適法とされています 。  

ただし、これは無制限の許可を意味するものではありません。以下の重要な例外が存在します。

• 享受目的の併存: 特定のクリエイターの画風やキャラクターを模倣するAIを開発するなど、情報解析という目的と同時に、元作品の創作的表現を享受する目的が併存していると判断される場合、この条文の適用は受けられません 。  
• 著作権者の利益を不当に害する場合: AI学習用のデータセットとして販売されているデータベースを無断で複製するなど、著作権者が本来得るべき利益を不当に害する行為は、但し書きによって禁止されています 。  
• 違法なデータソース: 海賊版サイトなど、違法にアップロードされたと知りながらデータを収集し学習に利用することは、別途問題となる可能性があります 。  

「フェアユース」が争点のアメリカの司法判断

一方、米国にはAI学習に特化した著作権の例外規定は存在しません。その代わり、AI開発者は「フェアユース（公正な利用）」という法理に依拠して、その適法性を主張しています 。フェアユースは、法律で定められた4つの要素を総合的に考慮し、裁判所がケースバイケースで判断する非常に柔軟な概念です 。  

4つの要素とは、(1)利用の目的と性格、(2)著作物の性質、(3)利用された部分の量と実質性、(4)利用が著作物の潜在的市場に与える影響、です 。

AI開発企業側の主な主張は、学習データの利用は、元の作品をそのまま提示するのではなく、AIモデルを訓練するという新たな目的のために利用する「変容的利用（Transformative Use）」にあたり、フェアユースとして認められるべきだというものです 。  

しかし、米国の裁判所の判断は分かれています。AIの学習を変容的利用と認め、市場への具体的な損害が証明されていないとしてフェアユースを認める判決（例：Bartz v. Anthropic, Kadrey v. Meta）がある一方で 、AIの利用が商業的であり、元の著作物の市場と競合するとしてフェアユースを否定した判決（例：Thomson Reuters v. Ross）も出ています 。また、海賊版など違法に入手したデータを学習に用いた場合、フェアユースが認められる可能性は極めて低いという見方が強まっています 。  

このように、日米の法制度には明確な違いがあり、グローバルに事業を展開するAI開発者や利用者は、各国の法制度を慎重に検討する必要があります。

特徴	日本	米国
法的根拠	著作権法30条の4	フェアユースの法理 (U.S. Copyright Act § 107)
基本原則	非享受目的なら原則適法	4つの要素に基づく個別判断
主要な論点	享受目的の併存、著作権者の利益を不当に害するか	利用は「変容的」か、原作の市場を害するか
法的安定性	比較的高い（法律で明記）	低く流動的（判例次第）

OpenAIの炎上と方針転換：オプトアウトからオプトインへの著作権ポリシー変更

Soraの著作権問題を語る上で、OpenAIがそのポリシーを劇的に転換させた一件は避けて通れません。この出来事は、生成AI企業とクリエイティブ業界との緊張関係を象徴するものでした。

当初、Soraは「オプトアウト」方式を採用していました。これは、プラットフォーム上でデフォルトで著作権キャラクターの生成を許可し、もし自身のキャラクターの利用を望まない権利者がいれば、その権利者自身が個別に利用停止を申請しなければならない、というものです 。この「許可なく利用し、問題があれば後から対処する」というアプローチは、権利者に監視と申請の負担を強いるものであり、「許しを請うな、謝罪せよ」というシリコンバレー的な文化を色濃く反映していました。  

この方針に対し、ハリウッドを中心とするクリエイティブ業界は即座に、そして猛烈に反発しました。大手映画スタジオのディズニーは早々にコンテンツ利用を拒否し、大手タレントエージェンシーであるCAAやWMEは「搾取でありイノベーションではない」「クリエイターを重大なリスクに晒す」と厳しく非難しました。全米映画協会（MPA）もOpenAIに対し、「即時かつ断固たる措置」を講じるよう要求する声明を発表しました 。  

この激しい批判と法的な圧力に直面し、OpenAIは方針を180度転換します。CEOのサム・アルトマン氏は、Soraの発表からわずか数日のうちに、ポリシーを「オプトイン」方式に変更すると発表しました 。これは、権利者が明示的に許可（オプトイン）しない限り、その著作権キャラクターはSoraで生成できないという、従来とは真逆の仕組みです 。  

さらにアルトマン氏は、オプトインした権利者に対して、プラットフォームが生み出す収益の一部を分配する「レベニューシェア（収益分配）」モデルの導入を検討していることも示唆しました 。  

この一連の動きは、単なるポリシーの修正以上の意味を持ちます。これは、倫理的な配慮というよりは、むしろ計算されたビジネス戦略と見るべきでしょう。まず、ハリウッドのような巨大な資本力と法的影響力を持つ業界を敵に回すことは、事業継続そのものを脅かす即物的なリスクでした 。加えて、Soraはユーザーによる大量の動画生成によって、莫大な計算コスト（コンピュートコスト）を消費しており、それを賄う収益モデルが確立されていませんでした 。  

オプトインへの転換は、著作権侵害の直接的なリスクを低減させます。そしてレベニューシェアの提案は、対立相手であった権利者をビジネスパートナーへと変え、合法的に魅力的なコンテンツを確保し、将来の収益化への道筋をつけるという、一石三鳥を狙った戦略的な一手だったのです 。この方針転換は、生成AIの破壊的な技術開発と、商業的な持続可能性や既存の法的枠組みとの間で、企業がいかにバランスを取ろうとしているかを示す象徴的な事例となりました。  

著作権侵害の責任は誰が負うのか？開発者と利用者の法的リスク

Soraが生成した動画が万が一、著作権を侵害していた場合、その法的な責任は一体誰が負うのでしょうか。AIを開発したOpenAIなのか、それともプロンプトを入力して動画を生成させたユーザーなのか。これはAI法務における最も難解で、未だ明確な答えが出ていない問題の一つです 。  

ユーザーが責任を負う可能性

多くの法制度において、著作権侵害行為を直接引き起こした者が第一の責任を負うとされています。生成AIの文脈では、プロンプトを入力し、生成を指示し、その結果を公開・利用するユーザーが、侵害行為の主体とみなされる可能性が高いです 。  

特に商業利用の場合、「AIが勝手に生成した」「元の著作物を知らなかった」といった主張は、法的な免責事由として認められない可能性が高いと考えられます 。企業が業務で生成AIを利用する際には、生成物が第三者の権利を侵害していないかを確認する注意義務を負うと解釈されるでしょう。

開発者が責任を負う可能性

一方で、AI開発者も責任を免れるわけではありません。開発者は、直接的な侵害行為者ではなくとも、「幇助犯」や「教唆犯」のような間接的な責任（二次的責任）を問われる可能性があります 。

例えば、特定のプロンプトを入力すると高確率で著作権侵害物が出力されるなど、AIモデルの設計自体が侵害を助長するような仕様になっている場合、開発者の責任が問われる可能性があります 。また、権利者から侵害の指摘があったにもかかわらず、適切なフィルタリング機能の導入を怠るなど、侵害を防止するための合理的な措置を講じなかった場合も同様です 。  

共有される責任

結論として、現時点では「責任の所在はケースバイケースで判断され、場合によっては両者が責任を負う」という考え方が最も現実的です。ユーザーは、自らが生成・利用するコンテンツに対して直接的な責任を負います。そのため、企業は社内でのAI利用ガイドラインの策定や、生成物の公開前のチェック体制の構築が不可欠です 。他方、開発者には、技術的に可能な範囲で侵害のリスクを低減させるシステムを設計・提供する責任があり、これを怠れば法的な責任を追及されるリスクを負うことになります 。  

クリエイターと産業界の未来：Soraがもたらす脅威と機会

Soraの登場は、映像制作者、アニメーター、VFXアーティストといったクリエイティブ業界の専門家たちに、期待と同時に深刻な不安を投げかけています 。  

脅威：雇用の喪失と専門性の価値低下

最大の懸念は、AIによる雇用の代替です。著名な映画プロデューサーであるタイラー・ペリー氏が、Soraの能力を見て8億ドル規模のスタジオ拡張計画を保留したと公言したことは、業界に大きな衝撃を与えました 。ストーリーボードの作成といったプリプロダクションから、CG生成、編集といったプロダクション、ポストプロダクションに至るまで、多くの工程がAIによって自動化・効率化される可能性があります 。ある調査では、2026年までに米国のエンターテインメント業界の10万以上の雇用が生成AIによって影響を受けると予測されています 。

機会：創造性の民主化と新たな役割の創出

一方で、Soraはクリエイターにとって強力なツールとなり得ます。これまで高額な予算や高度な技術がなければ実現不可能だったアイデアを、個人クリエイターでも容易に映像化できるようになります 。これは「創造性の民主化」であり、映像制作への参入障壁を劇的に下げるものです 。  

また、AIの普及は新たな専門職を生み出します。AIに対して的確な指示を出し、クリエイティブな意図を最大限に引き出す「プロンプトエンジニア」や、AIが生成した素材を巧みに編集・統合して一つの作品に仕上げるディレクターの役割は、より重要性を増すでしょう 。AIはあくまでツールであり、最終的な作品の質を決定づける独自のビジョンや物語を紡ぐ力、そして感動を生み出す感性といった、人間ならではの創造性の価値は、かえって高まる可能性があります。AIには模倣できても、新たな「ゴッホ」を生み出すことはできないのです 。  

知的財産の新たな潮流と「知財の収益化」

Soraを巡る一連の騒動は、単なる法的な論争に留まらず、知的財産（IP）の経済的価値そのものを再定義する大きな潮流の始まりを示唆しています。従来のコンテンツ制作とライセンス供与というビジネスモデルは、生成AIによって根本から揺さぶられており、業界全体が新たなパラダイムへの適応を迫られています 。著作権で保護されたデータを無断で利用するという初期の戦略は、法的にも商業的にも持続不可能であることが明らかになりました。今後の主流は、対立ではなく、新たな形のパートナーシップとライセンス契約へと移行していくでしょう。OpenAIが提案したレベニューシェアモデルは、IP利用の正確な追跡や公正な対価の算定、権利者確認の難しさといった多くの課題を抱えつつも、この新しい方向性を示す先駆的な一歩です 。この変化は、「知財の収益化」というテーマに新たな地平を切り開きます。IPの権利者は、もはや単なるコンテンツの門番ではありません。自らが持つキャラクターや世界観、作風をライセンスし、AIが生成する「インタラクティブなファンフィクション」のような新しいメディア形態に積極的に参加することで、新たな収益源を開拓できるのです 。私たちIPリッチのような知財専門企業にとっても、これは守りのIP戦略から、攻めのIP戦略へと転換する好機を意味します。クライアントがこのダイナミックで価値ある新市場で成功を収めるために、革新的なライセンス戦略や価値評価モデル、そしてコンプライアンス体制の構築を支援していくことが、私たちの新たな使命となるでしょう。  

（この記事はAIを用いて作成しています。）