AI生成物における著作権侵害の回避と企業ガバナンス：二次的侵害を防ぐための実務的審査体制の構築
株式会社IPリッチのライセンス担当です。現在、生成AIの進歩は目覚ましく、文章生成、画像生成、プログラミング支援など、あらゆるビジネスシーンでその恩恵を享受することが可能となっています。しかし、その利便性の裏側には、既存の著作物や商標、肖像権を侵害するという法的リスクが潜んでいます。特に、AIが出力したコンテンツを無審査で利用し、結果として他者の権利を侵害してしまう「二次的侵害」は、企業の社会的信用を失墜させるだけでなく、巨額の賠償責任を伴うリスクがあります。本稿では、2024年に公表された「AIと著作権に関する考え方」や国際的な法規制を背景に、企業が導入すべきAI生成物のチェック体制とその具体的な審査基準、ガバナンスのあり方について、専門的な知見から徹底的に解説します。
現代の競争環境において、知的財産は単なる法的保護の対象ではなく、戦略的な収益源としての役割を強めています。いわゆる「知財の収益化」を成功させるためには、自社で創出した特許や著作物の価値を正確に評価し、ライセンス供与や売却を通じてキャッシュフローを生み出す仕組みが不可欠です。しかし、AIを利用して生み出した成果物の権利関係が不透明であれば、その収益化は極めて困難になります。特許売買・ライセンスプラットフォーム「PatentRevenue」では、活用されていない特許権の売買やライセンスを希望される皆様のために、専門家によるマッチングと交渉支援を無料登録から提供しています。自社の知財資産を最大限に活用し、新たなビジネスチャンスを創出したい企業様は、ぜひ「PatentRevenue（ https://patent-revenue.iprich.jp/#licence ）」への登録をご検討ください。
著作権法におけるAI学習と生成の法的境界線
AIと知的財産権の問題を理解する上で、まず日本における著作権法の枠組みを整理する必要があります。2024年3月に文化庁が公表した「AIと著作権に関する考え方」によれば、AIの利用は「開発・学習段階」と「生成・利用段階」の二つに分けて考えられます。
学習段階においては、著作権法第30条の4に基づき、情報解析などの「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することが可能です。これは、人間の知的・精神的欲求を満たすために鑑賞するのではなく、データとして解析する行為は著作権者の利益を不当に害さないという立法趣旨に基づいています。 しかし、この規定には「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」という但し書きが存在します。具体的には、情報解析用のデータセットが有償で販売されているにもかかわらず、これを無断で複製して学習に供する行為などは、この但し書きに抵触し、権利侵害となる可能性が極めて高いとされています。
一方、生成・利用段階における侵害判断は、従来の著作権侵害の判断基準である「類似性」と「依拠性」の二段階で判断されます。AIが生成した画像や文章が、既存の著作物と表現上の本質的な特徴を共有している場合（類似性）、かつその著作物に基づいて生成されたといえる場合（依拠性）に侵害が成立します。ここで注意すべきは、AI利用者が学習データの詳細を知らなくても、AI自体がその著作物を学習していた場合には、依拠性が推認される可能性があるという点です。
| 段階 | 適用条文・基準 | 内容の要点 |
| 学習段階 | 著作権法第30条の4 | 原則自由だが「権利者の利益を不当に害する場合」は例外。 |
| 生成段階 | 類似性（Similarity） | 既存著作物の創作的表現が感得できるレベルで一致しているか。 |
| 利用段階 | 依拠性（Reliance） | 既存著作物を参照して生成されたか。AIの学習事実により推認されるリスクあり。 |
二次的侵害のリスクと多角的な権利侵害の防止
企業が最も警戒すべき「二次的侵害」とは、AI提供者が直接的に侵害を行っているのではなく、AIが生成した「侵害物」を自社のビジネスに利用することで発生する侵害を指します。 AIが生成したコンテンツには、著作権だけでなく商標権、意匠権、肖像権、パブリシティ権を侵害する要素が含まれている可能性があります。
例えば、特定の人気キャラクターを想起させるような画像を生成し、それを商品パッケージに使用した場合、商標権侵害や不正競争防止法違反に問われるリスクがあります。また、実在の人物に極めて似たAIキャラクターを広告に使用する行為は、その人物の肖像権やパブリシティ権を侵害するおそれがあります。過去には、実在のアイドルを学習させたAIによる写真集が販売停止に追い込まれた事例もあり、法的リスクは極めて現実的です。
さらに、特定のクリエイターの作風を意図的に模倣させるための「追加学習（LoRA等）」は、現時点では画風そのものに著作権は認められないものの、特定の作品群を集中して学習させることで、生成物が既存作品と高い類似性を持つ可能性が高まります。このような行為は「享受目的」が併存しているとみなされ、学習段階であっても権利侵害とされるリスクを内包しています。
| 権利カテゴリー | 侵害が発生する主な状況 | 企業が講じるべき具体的対策 |
| 著作権 | 既存のイラストや文章に酷似した成果物の公開。 | 既存の画像検索や類似度判定ツールの導入。 |
| 商標権 | 登録済みのロゴや商標と紛らわしいデザインの利用。 | 弁理士による商標調査およびJ-PlatPatでの確認。 |
| 肖像権 | 実在の著名人や一般人と見分けがつかない画像生成。 | 特定の人物に似せないプロンプトの設計と目視確認。 |
| 意匠権 | 意匠登録された製品の外観デザインを模倣した生成。 | 関連する意匠登録情報の定期的なスクリーニング。 |
企業内におけるAI監査・審査体制の実装プロセス
AIによる権利侵害を組織的に防ぐためには、単なるガイドラインの配布にとどまらず、実効性のある「監査・審査体制」を構築することが不可欠です。以下に、企業が導入すべき標準的な4ステップのプロセスを詳述します。
ステップ1：監査の目的・範囲・頻度の策定
まず、自社において「どのAIツールを」「どの部署が」「どのような目的で」利用しているのかを網羅的に把握する必要があります。これを「AIアセット・インベントリ」と呼びます。監査の目的は、情報の外部漏洩防止、コンプライアンスの遵守、そして何より第三者の権利侵害の防止です。リスクの大きさに応じ、例えば顧客向けの広告物を作成する部署では月次、社内資料作成のみに利用する部署では四半期といった具合に、監査の頻度を最適化します。
ステップ2：詳細な監査チェックリストと評価基準の作成
審査を属人化させないために、明確なチェックリストと評価基準を設けます。主な項目には、プロンプトの入力内容（特定の固有名詞や権利者名が含まれていないか）、出力された成果物の目視確認記録、類似性検索の実施有無、そして生成されたコンテンツがAIによるものであることの明示（透明性の確保）などが含まれます。
ステップ3：ログの分析と証跡の保持
多くの法人向けAIサービスでは、利用ログ（プロンプトと出力履歴）の保存が可能です。監査担当者はこれらのログを定期的に分析し、不適切な利用パターンがないかを確認します。万が一、権利侵害の訴えがあった際に、「自社が適切な注意義務を払っていたこと」を証明できるよう、審査プロセスとその結果をデジタル署名などを用いて厳格に保存しておくことが重要です。
ステップ4：改善計画と再教育の実施
監査で見つかった不適合事例（例：特定の権利者名をプロンプトに使用していた、未審査のままWebサイトに公開していた等）については、速やかに是正処置を行います。これには、AI利用規程の改定や、全社的な再教育が含まれます。特に「AIリテラシー」の向上は、技術的なフィルタリングよりも強力な防御策となります。
国際的なAI規制の動向と透明性の重要性
AIの法的リスク管理は国内にとどまりません。特に欧州連合（EU）の「AI Act（AI法）」は、世界で最も厳しい規制の一つとして、日本企業のグローバル展開にも大きな影響を与えます。EU AI Actは、リスクの程度に応じて規制を課す「リスクベースアプローチ」を採用しており、生成AI（GPAI）の提供者には、学習に使用した著作物データの詳細な要約を公開する義務や、生成物がAIによるものであることを明示する「透明性義務」を課しています。
米国においても、著作権局（USCO）は2024年から2025年にかけて複数のレポートを公表し、AI生成物における著作権の帰属について「人間の創作的寄与」を厳格に求める姿勢を打ち出しています。単なるプロンプトの入力は「アイディア」の提示に過ぎず、AIが自動的に生成した表現に著作権は認められないというのが米国の基本的なスタンスです。日本企業が米国市場でAI生成コンテンツを利用する場合、人間がどの程度加筆・修正を行い、独自の創作性を付与したかを記録しておくことが、将来的な権利主張において決定的な意味を持ちます。
| 地域 | 規制の名称・機関 | 規制の方向性と企業への影響 |
| EU | EU AI Act (2024) | リスクに応じた分類。透明性義務と学習データの要約開示。 |
| 米国 | U.S. Copyright Office | 人間の創作的寄与が不可欠。AIのみの生成物は登録不可。 |
| 日本 | 文化庁/内閣府 | 類似性・依拠性による侵害判断。30条の4の解釈を明確化。 |
技術的対策と運用面でのセキュリティ確保
企業がAIの二次的侵害を防ぐためには、制度的な審査に加え、技術的な対策も組み合わせる必要があります。
まず、個人向けのアカウントではなく、法人向けのセキュアなAIプランを契約することが基本です。これにより、入力データが再学習に利用されることを防ぐ「オプトアウト」の設定がデフォルトで有効になります。また、特定の著作権侵害物を出力しにくいように設計された「安全性に配慮したAIモデル」を選択することも有効な手段です。
技術的なフィルタリングに加え、実務手順の確立も急務です。特定の業務においてAIを利用する際の「事前申請・承認フロー」を構築し、特に外部へ公開するコンテンツについては、法務部門や広報部門による「ダブルチェック」を必須とする体制が望まれます。
知財マネジメントの高度化と税制優遇の活用
AIの利用に伴うリスクを適切に管理できている企業は、その成果物（知的財産）の価値を安定させることができ、結果として収益化（マネタイズ）を円滑に進めることが可能となります。 日本政府は、こうした企業の知財投資を促進するため、2025年4月から「イノベーション拠点税制（イノベーションボックス税制）」を施行する予定です。
この税制は、自社で研究開発して取得した特許権や、AI関連プログラムの著作権から生じるライセンス所得等に対し、所得の30%を控除できるという画期的な制度です。 ただし、この適用を受けるためには、その知財が「自社で創出されたものであること（自己創出比率）」を厳格に証明する必要があります。AIを補助的に利用して開発されたプログラムであっても、人間が主体的に設計・開発したプロセスが記録されていれば、税制優遇の対象となる可能性があります。
| 項目 | イノベーション拠点税制の概要 | 適用上の留意点 |
| 対象資産 | 特許権、AI関連プログラムの著作権。 | 令和6年4月1日以降に取得・製作したものが対象。 |
| 優遇内容 | ライセンス所得等の30%を所得控除。 | 期間は最大7年間を予定。 |
| 適用要件 | 自社での研究開発、大臣証明の取得。 | 関連者間取引や外国法人との取引（譲渡）は一部制限。 |
業界別のAI活用におけるリスク管理の実情
AIの活用範囲は業界ごとに異なり、それに伴うリスク管理の重点も多様化しています。
製造業においては、AIを用いた製品外観検査装置の導入により、検査員の大幅な削減と精度の向上が実現されています。この場合のリスク管理は、検査対象となる製品の設計データやノウハウの外部流出をいかに防ぐかという「営業秘密」の保護に重点が置かれます。 金融業界では、融資審査や顧客応対にAIが活用されていますが、ここでは「説明責任（AIがなぜその判断を下したか）」と「個人情報の厳格な管理」が最優先の監査項目となります。
広告・メディア業界においては、生成AIを用いたクリエイティブ作成が盛んですが、ここでは他者の著作権や肖像権の侵害リスクが最も顕在化します。そのため、生成された画像をそのまま使うのではなく、人間がパーツを組み合わせて再構成したり、独自の修正を加えたりすることで「創作的寄与」を担保する運用が一般的になっています。
総括：AIガバナンスが企業の未来を決定する
生成AIの利用は、もはや避けることのできないビジネスの前提となりました。しかし、その強力なパワーを安全に使いこなすためには、法的リスク、技術的対策、そして人間による審査という多重の防護壁が必要です。「二次的侵害」を恐れてAIの活用を止めるのではなく、適切な「AI審査体制」を構築し、透明性の高い運用を行うことこそが、企業のコンプライアンスを強化し、知的財産の価値を最大化させる唯一の道です。
特に、AI生成物の権利関係がクリアであることは、その後の「知財の収益化」においても極めて重要な要素となります。権利の出所が不透明な資産は、他社へのライセンスも売却も困難になるからです。今後、AIと知的財産が高度に融合する社会において、ガバナンス体制の優劣は、企業のイノベーション能力と経済的競争力を直接左右する指標となるでしょう。
（この記事はAIを用いて作成しています。）
参考文献 1 文化庁「AIと著作権に関する考え方について」 https://arm-csl.com/%E6%96%87%E5%8C%96%E5%BA%81%E3%80%8Eai%E3%81%A8%E8%91%97%E4%BD%9C%E6%A8%A9%E3%81%AB%E9%96%A2%E3%81%99%E3%82%8B%E8%80%83%E3%81%88%E6%96%B9%E3%80%8F%E3%81%AE%E8%A6%81%E7%82%B9%E8%A7%A3%E8%AA%AC%EF%BC%9A/
2 ストーリア法律事務所「AI学習と著作権法：文化庁の考え方の解説」 https://storialaw.jp/blog/10470
3 文化庁著作権分科会「令和6年度 著作権法におけるAIの取り扱い」 https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/workingteam/r07_01/pdf/94269701_04.pdf
4 湯浅・原法律特許事務所「AIと著作権の根本的解決策への展望」 https://www.yuasa-hara.co.jp/lawinfo/5185/
5 AI戦略会議「AIのリスク管理に向けたルールの導入と指針」 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/0528_ai.pdf
6 参議院「EU AI法の概要とリスクベースアプローチ」 https://www.sangiin.go.jp/japanese/annai/chousa/rippou_chousa/backnumber/2025pdf/20250929003.pdf
7 文化庁「著作権法第30条の4の解釈に関する資料」 https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r05_01/pdf/93967601_03.pdf
8 KDDIまとめてオフィス「生成AI導入の企業事例と業務効率化」 https://www.kddimatomete.com/magazine/250331000015/
9 LegalOn Technologies「AI生成物と著作権・肖像権の侵害リスク」 https://www.legalontech.com/jp/media/copyright-of-generative-ai
10 AI経営総合研究所「生成AI利用監査を成功させる4ステップ」 https://ai-keiei.shift-ai.co.jp/ai-usage-audit-methods/
11 総務省「地方公共団体におけるAI利活用ガバナンスの構築」 https://www.soumu.go.jp/main_content/000989308.pdf
12 エクサウィザーズ「生成AI利用者のセキュリティ対策と導入ステップ」 https://exawizards.com/column/article/ai/security-risk/
13 EU AI Act「Transparency requirements summary (2024)」 https://www.euaiact.com/key-issue/5
14 KPMG「Decoding the EU Artificial Intelligence Act」 https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/xx/pdf/2024/02/decoding-the-eu-artificial-intelligence-act.pdf
15 European Parliament「EU AI Act: first regulation on artificial intelligence」 https://www.europarl.europa.eu/topics/en/article/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence
16 Artificial Intelligence Act Portal「High-level summary of the AI Act」 https://artificialintelligenceact.eu/high-level-summary/
17 ISACA「Understanding the EU AI Act: Requirements and Next Steps」 https://www.isaca.org/resources/white-papers/2024/understanding-the-eu-ai-act
18 U.S. Copyright Office「Copyright and Artificial Intelligence Report Part 2」 https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-2-Copyrightability-Report.pdf
19 U.S. Copyright Office「AI Initiative Overview and Resources」 https://www.copyright.gov/ai/
20 Library of Congress「Copyright Office Releases Part 2 of AI Report」 https://www.copyright.gov/newsnet/2025/1060.html
21 Copyright Office Newsroom「Human Authorship Requirement for AI Outputs」 https://newsroom.loc.gov/news/copyright-office-releases-part-2-of-artificial-intelligence-report/s/f3959c36-d616-498d-b8f9-67641fd18bab
22 Copyright Alliance「U.S. Copyright Office Activities 2024 Summary」 https://copyrightalliance.org/copyright-office-activities-2024/
23 Enegaeru「分散型知財管理とAI倫理のバランス」 https://www.enegaeru.com/ai-intellectualproperty
24 日本弁理士会「知財活用による価値創造の実践」 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/tousi_kentokai/dai24/siryou5.pdf
25 企業弁護「生成AIと商標権・意匠権の侵害事例」 https://kigyobengo.com/media/useful/3370.html
26 海法律事務所「AIキャラクターと肖像権・パブリシティ権の対策」 https://kai-law.jp/intellectual-property-right/portrait-rights-of-ai-characters/
27 富士フイルムBI「AI生成物で著作権侵害をしないための実務」 https://www.fujifilm.com/fb/solution/dx_column/ai/ai-copyright-cases
28 経済産業省「AI時代の知財マネジメントに関する報告書 2024」 https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/chiteki_zaisan/fusei_kyoso/pdf/026_04_00.pdf
29 知的財産戦略本部「知的財産推進計画2025の基本方針」 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2025/pdf/suishinkeikaku.pdf
30 よろず知財戦略コンサルティング「AI技術と知的財産権の適切な保護の両立」 https://yorozuipsc.com/uploads/1/3/2/5/132566344/cf63433da908c4dfef4d.pdf
31 TOC税理士法人「イノベーションボックス税制の適用要件と留意点」 https://toc-tax.jp/2025/10/28/%E3%82%A4%E3%83%8E%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%83%9C%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9%E7%A8%8E%E5%88%B6%E3%81%AE%E9%81%A9%E7%94%A8%E3%81%A8%E7%95%99%E6%84%8F%E7%82%B9/
32 日本特許協会「令和7年施行 イノベーション拠点税制の概要」 https://www.patent.gr.jp/articles/p5098/
33 経済産業省「イノベーション拠点税制の解説資料」 https://www.meti.go.jp/policy/tech_promotion/tax/innovation_tax_guideline.pdf
34 経済産業省「イノベーションボックス税制の目的と制度概要」 https://www.meti.go.jp/policy/tech_promotion/tax/about_innovation_tax.html
35 INPIT「特許権・AIプログラム著作権に係る税制措置について」 https://www.inpit.go.jp/content/100884326.pdf
36 NTTコミュニケーションズ「生成AIの業界別活用事例集」 https://www.ntt.com/bizon/generation-ai-industry-case.html
37 スキルアップAI「生成AI活用による業務変革の実例」 https://www.skillupai.com/blog/for-business/generative-ai-use-case/
38 サントリー「生成系AIを用いたCM制作と表現の可能性」 https://envision-inc.jp/insights/column5
39 Note「AIによる製品外観検査装置の導入効果」 https://note.com/miraikyoso/n/nd0ef7e7c8b72
