AIが作った作品は誰のもの？ 2025年最新判例に学ぶ「著作権の境界線」とビジネス戦略

株式会社IPリッチのライセンス担当です。

ビジネスの現場で生成AIの活用が急速に普及する一方、法務・知財担当者にとっては重大な「リーガル・ブラインドスポット（法的な死角）」が生まれています。それは、「AIが生成したアウトプット（成果物）の権利は、一体誰に帰属するのか？」という根本的な問いです。

この問題を軽視すると、企業は2つの深刻なリスクに直面します。1つは、多額のコストをかけてAIに作らせたロゴ、デザイン、プログラムコード、マーケティングコピーの「著作権」を主張できず、競合他社に容易に模倣されてしまう「資産化の失敗」リスクです 。もう1つは、AIが学習データとして利用した既存の著作物と酷似した成果物を生成・公開してしまい、意図せず「著作権侵害」の当事者として訴えられるリスクです。   

この「AIと著作権の境界線」を巡る世界的な議論に、2025年、1つの大きな指針が示されました。米国の著作権局（USCO）が、2023年から2年にわたり1万件以上のパブリックコメントを分析した結果、AIと著作権に関する包括的なレポートを発表したのです。その結論は明確でした。「完全にAIによって生成された素材は著作権の対象外」であり、法的な保護を受けるには「人間の創作的寄与」が不可欠である、と 。   

では、ビジネス実務において、その「境界線」は具体的にどこに引かれるのでしょうか？

本記事では、難解な法律論を避け、ビジネスパーソンの皆様が最低限知っておくべき「AIと著作権」の基本から、最新の米国判例、そして日本企業が直面する実務的なリスク対策までを網羅的に解説します。

そして最終章では、この著作権リスクという「守り」の議論から視点を変え、AI時代に企業が真に目指すべき「攻め」の知的財産戦略、すなわち「AI関連発明の特許化」という、新たな資産収益化の道筋についてご紹介します。

【基本編】AIと著作権の「今」を知る3つのQ&A

AIと著作権の議論は複雑ですが、まずはビジネスの現場で最も頻繁に聞かれる3つの疑問に、結論からお答えします。

Q1. 結論として、AIが生成した画像や文章に著作権は発生しますか？

A1. いいえ、現在の法制度では「AIが自動で生成した成果物そのもの」には、原則として著作権は発生しません。

これは日本も米国も同じ考え方を採用しています。著作権法が保護する「著作物」とは、「思想又は感情を創作的に表現したもの」であり、その根底には必ず「人間の著者（Author）」の存在が前提とされています。

米国の裁判所は、「著作権は人間の創造性の産物である」という原則を一貫して示しており、AI（機械）は法的な「著者」にはなれないと結論づけています。日本においても、AIが自律的に生成したものは「人間の創作的寄与」を欠くため、著作物とは認められない、というのが通説です 。   

Q2. 著作権が発生しないなら、なぜ「AIの著作権」がこれほど問題になるのですか？

A2. それは、企業にとって「2つの致命的なリスク」を同時にもたらすからです。

AIの成果物に著作権が発生しない（あるいは発生しても限定的である）という事実は、一見シンプルですが、ビジネス利用においては深刻な問題を内包しています。

リスク1： 資産として保護できない「防御のリスク」 もしあなたの会社が、生成AIを使って新しい企業ロゴや製品デザイン、ソフトウェアのコアコードを作成したとします。もしそれが「AIによる自動生成物」とみなされた場合、その成果物には著作権が発生しません 。   

これは、あなたがそのロゴやデザインを著作権登録できず、法的に「自社の資産」として保護できないことを意味します。万が一、競合他社がそのロゴを丸ごとコピーして使い始めたとしても、「著作権侵害」として使用の差し止めや損害賠償を請求することが極めて困難になります。多大な労力をかけて生み出したものが、誰でも自由に使える「パブリックドメイン（公共の財産）」になってしまうのです。

リスク2： 知らないうちに加害者になる「侵害のリスク」 生成AIは、インターネット上の膨大なデータ（文章、画像、音楽、コード）を「学習」して成果物を生成します。その学習データの中には、他者が著作権を持つ作品が大量に含まれています。

もしAIが、あなたの指示によって生成した画像や文章が、学習元となった「特定の既存の著作物」と酷似していた場合、今度は逆にあなたが「著作権侵害」で訴えられるリスクが発生します 。利用者が「元ネタ」の存在を知らなくても、AIがそれを学習し、類似したものを生成すれば、法的に「侵害」と判断される可能性があるのです。   

Q3. プロンプト（指示文）を工夫すれば、それは「人間の創作」になりませんか？

A3. いいえ、現在の米国の公式見解では「プロンプトの工夫（プロンプトエンジニアリング）」だけでは、成果物の著作権を主張するのに十分な「人間の創作」とはみなされません。

これは最も誤解されやすいポイントです。 「AIは道具にすぎない。私が考えた詳細なプロンプトこそが創作だ」という主張は、一見、筋が通っているように聞こえます。しかし、米国著作権局（USCO）は2025年のレポートでこの点を明確に否定しました。

USCOのロジックはこうです。 プロンプトは、AIに対する「指示」や「アイデア」にすぎません 。例えば、「ゴッホのスタイルで、宇宙服を着た猫が土星の輪の上を歩いている絵」という詳細なプロンプトを入力したとします。これは、人間の画家に「こういう絵を描いてほしい」と依頼する（Commission）のと同じです 。   

しかし、その「アイデア」を、具体的な線、色彩、構図といった「創作的な表現（Expressive Elements）」に変換しているのは、画家本人（この場合はAI）です。利用者は、AIが最終的にどのような筆遣い（とAIが解釈したもの）で、どのような猫の表情を出力するかを「ピクセル単位でコントロール」しているわけではありません 。   

USCOは、この「最終的な表現に対する人間のコントロールの欠如」を理由に、「プロンプトの提供だけでは（mere provision of prompts）、成果物の著者とは認められない」と結論づけています。

【判例編】生成AI時代の「人間の創作」とは何か？米国判例に見る境界線

プロンプトだけでは「人間の創作」と認められないのであれば、一体どこからが法的に保護される「創作」なのでしょうか？ この「AIと著作権の境界線」を具体的に示したのが、米国で相次いだ2つの重要な判例と、それを総括した米国著作権局（USCO）の2025年レポートです。

2025年の新ルールブック：米国著作権局（USCO）レポート

2025年1月29日、USCOは「著作権とAIに関するレポート パート2：著作物性（Copyrightability）」を発表しました。これは、1万人以上の利害関係者からの意見を2年近くかけて分析した、米政府の公式見解です。

このレポートが示した「境界線」のルールは、以下の通りです。

1. AIのための新法は不要： USCOは、既存の著作権法は「過去の技術革新と同様に、この新しい技術にも適用できる柔軟性がある」と結論づけました。
2. 人間の創造性こそが中心： 著作権の目的はあくまで「人間の創造性」を保護することにある、と改めて強調されました。
3. 「人間の創作的表現」のみが保護対象： AIが生成した成果物であっても、その中に「人間による十分な創作的表現（sufficient expressive elements）」が含まれていれば、その「人間が寄与した部分だけ」が著作権で保護されます 。   

具体的には、「人間がAIの生成物に対して行った創造的なアレンジ（配置・構成）や修正」や、「AIの出力結果の中に明確に認識できる、人間が創作した元の作品」が含まれる場合がこれにあたる、とされました 。   

この抽象的なルールを、2つの具体的なケースで見ていきましょう。

ケース1： 「人間の寄与0%」の判決 — 『Thaler v. Perlmutter』事件

この事件は、「AIは著者になれるか？」という問いに最終的な答えを出したものです。 スティーブン・セーラー博士は、自ら開発した「DABUS」というAIシステムが「自律的に」生成したと主張する画像『A Recent Entrance to Paradise』の著作権登録を申請しました 。   

彼は申請書に、著者を「Creativity Machine（AI）」、著作権者を「セーラー博士（AIの所有者）」と記載しました。これは「AIが創作し、その所有権が（道具の所有者に）移転した」という主張でした 。   

判決： 登録は全面的に却下（2025年、D.C.巡回区控訴裁判所）

USCOと裁判所は、セーラー博士の申請を「人間性の要件」を欠くとして一貫して却下しました 。 控訴裁判所の判断は明快です。1978年の米国著作権法を文言通りに解釈すれば、「著者」は人間でなければならない、というものです。   

• 法律は著作権の保護期間を「著者の死後70年」と定めているが、機械に「死」はない 。   
• 法律は権利の移転を「著者の相続人（配偶者や子）」に認めているが、機械に「家族」はいない 。   
• 法律は権利の譲渡に「著者の署名」を要求するが、機械は法的な署名ができない。

この判決により、「AIが単独で、あるいは著者として創作した」と主張する道は、米国の法律下では完全に閉ざされました。これが「人間の寄与0%」のケースです。

ケース2： 「人間の寄与が混在」した判断 — 『Zarya of the Dawn』事件

では、人間がAIを「道具」として使った場合はどうなるのでしょうか？ この実務上最も重要な「境界線」を示したのが、『Zarya of the Dawn（ザリャ・オブ・ザ・ドーン）』事件です。

アーティストのクリス・カシュタノヴァ氏は、自身で物語のテキストを執筆し、画像生成AI「Midjourney」を使って（プロンプトを入力して）コミックの画像を生成。これらを組み合わせて『Zarya of the Dawn』というコミックブックを作成し、著作権を申請しました。

USCOの判断： 著作権を「部分的にのみ」認める（2023年）

USCOは、カシュタノヴァ氏の著作権登録を一度は認めたものの、後にAIの使用が判明したため、登録内容を変更するという異例の決定を下しました。

• 【登録を認めた部分】
  1. テキスト（文章）： カシュタノヴァ氏が自ら執筆した物語の文章。
  2. 作品全体の「編集・編纂」（Compilation）： AIが生成した画像と、自ら書いたテキストを、どのページに、どのような順番・レイアウトで配置するかという「選択、調整、配置」という創作的行為。
• 【登録を拒否した部分】
  1. AIが生成した画像そのもの： USCOは、「カシュタノヴァ氏がMidjourney（AI）を操作したプロセス（＝プロンプト入力）は、アイデアを伝えるものであり、画像そのものの表現を具体的にコントロールしたものではない」として、画像そのものの著作権（人間の創作性）を認めませんでした。

判例から導かれる「著作物性のスペクトラム」

この2つの事例は、AI時代の著作権が「白か黒か」ではなく、「人間の寄与の度合い」によって決まる「スペクトラム（連続体）」であることを示しています。

• 0%（人間寄与ゼロ）： AIが自律的に生成（『Thaler』事件）
  • → 著作権は一切発生しない 。   
• 低（プロンプトのみ）： 人間がプロンプトで指示（『Zarya』の画像部分）
  • → 著作権は発生しない。
• 高（編集・加工・編纂）： AIの生成物を人間が創造的に「選択・配置・修正」する（『Zarya』のコミック全体）
  • → その「人間の寄与（選択・配置・修正）の部分」にのみ著作権が発生する。

ビジネスにおける教訓は明確です。AIに「作らせて終わり」では、何の権利も残りません。法的に保護される資産とするためには、AIの生成物を「素材」として捉え、その後に人間による「創造的な編集・加工・構成」という明確な付加価値を加えるプロセスが不可欠となります。

【実務編】日本企業が守るべき「AIと知的財産」のルール

米国での議論が世界的な指針となりつつありますが、日本国内でビジネスを行う以上、日本の著作権法を遵守する必要があります。日本のルールは、特に「AIの学習」段階において、米国とは異なる独自のアプローチを採用しています。

日本独自の「2フェーズ・アプローチ」

日本の文化庁は、AIと著作権の問題を「① AI開発・学習段階」と「② 生成・利用段階」の2つのフェーズに分けて整理しています 。この2つは、適用される法律のルールが全く異なるため、明確に区別して理解する必要があります。   

フェーズ1： AI開発・学習段階（著作権法第30条の4）

これは、AIモデルを開発するために、インターネット上などから膨大なデータを収集し、AIに「学習」させる段階です。 日本の著作権法第30条の4は、この点において世界的に見てもユニークな規定を置いています。

• 原則： 著作物に表現された思想又は感情の「享受」（＝鑑賞）を目的としない場合は、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学習への適用： AIの学習（情報解析）は、通常「鑑賞」が目的ではないため、この条文に基づき、AI開発企業は著作権者の許諾なくデータを収集・学習させることが法的に可能となっています。
• 例外（適用の除外）： ただし、この権利は無制限ではありません。「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」は、この規定の対象外となります。
• 具体例： 文化庁が示す例として、「情報解析用に販売されているデータベースの著作物を、AI学習目的で（無断で）複製する場合」は、データベース販売者の利益を不当に害するため、違法となる可能性が高いとされています。

フェーズ2： 生成・利用段階（通常の著作権法）

これは、AIを利用して成果物を生成し、それをブログにアップしたり、製品デザインとして販売したりする「利用」の段階です。 このフェーズに至ると、もはや第30条の4の保護は適用されません 。通常の著作権侵害のルールが適用されます。   

ここで問題となるのが、Q2で触れた「侵害のリスク」です。 あなたの会社がAIで生成した画像が、たまたま既存のアーティストの作品と酷似していた場合、著作権侵害（複製権や公衆送信権の侵害）にあたる可能性があります 。   

侵害が成立するための法的要件は、主に「類似性」と「依拠性」の2つです。

1. 類似性（Ruijisei）： AIの生成物が、既存の著作物と「表現において」類似していること 。   
2. 依拠性（Ikyosei）： AIの生成物が、既存の著作物に基づいて（＝依拠して）作成されたこと 。   

ビジネスを脅かす「隠れた依拠性」のリスク

この「依拠性」こそが、AI利用における最大の法的時限爆弾です。

従来の著作権侵害では、例えば「A氏がB氏の絵を意図的に模写した」場合、A氏には明確な「依拠性」がありました。 しかしAIの場合、利用者はB氏の絵の存在を全く知らなかったかもしれません。利用者は「猫の絵」と指示しただけです。

ところが、AIは学習段階でB氏の絵を（データの1つとして）読み込んでいます。その結果、B氏の絵の特徴を持つ「猫の絵」を生成しました。 この場合、法的な「依拠性」は認められるのでしょうか？

多くの専門家は、「AIが学習データにアクセス（依拠）している以上、AIの利用者（たとえB氏の作品を知らなくても）に依拠性が認められる可能性がある」と指摘しています 。利用者が「知らなかった」という主張は、法的に通用しないリスクがあるのです。これが「隠れた依拠性」のリスクです。   

実務戦略： AIツール「利用規約」ガバナンス・チェックリスト

「隠れた依拠性」のような、技術的に回避不能な法的リスクに、現場の従業員が単独で対処することは不可能です。 したがって、企業が取りうる唯一かつ最強の防衛策は、「法務・知財部門が、利用するAIツールの『利用規約』を精査し、全社的なガバナンスルールを敷く」 ことです。

利用するAIツールが、これらのリスクを契約（利用規約）上、どのように処理しているかを確認する必要があります 。   

以下に、AIツールを導入する際に法務・知財部門が確認すべき最低限のチェックリストを示します。

表： AIツール導入ガバナンス・チェックリスト	確認すべき理由（ビジネス上のリスク）
1. 商用利用（Commercial Use）の範囲	そもそも、生成物を自社の広告、製品、販促物に使用することが許可されていますか？  「個人利用のみ」のツールを業務で使うと即座に規約違反となります。
2. 生成物の権利帰属（Copyright Attribution）	生成物の著作権は「利用者（あなたの会社）」に譲渡されるか、明確に記載されていますか？  AI提供側が権利を留保する場合、自社の資産として自由に扱えない可能性があります。
3. 入力データの再学習利用（Input Re-learning）	あなたが入力したプロンプトや、アップロードした機密情報（例：開発中の製品資料）が、AIの「再学習」に使われないことが保証されていますか？  これを許可すると、自社の機密情報が、競合他社向けの生成物に（間接的に）利用される未来の漏洩リスクに繋がります 。
4. 権利侵害時の「補償」条項（Indemnification）	（最重要） 万が一、AIの生成物が他者の著作権を侵害し、あなたの会社が訴えられた場合、AIツール提供会社が「弁護士費用や賠償金を肩代わりする（＝補償する）」という条項はありますか？  BtoB向けの有料AIサービスでは、この補償の有無が、リスクヘッジの最大の決め手となります。
5. 学習データの透明性（Data Transparency）	AIが「何を」学習したか（例：Adobe Stockなど適法にライセンスされたデータのみか、インターネット全体か）を公表していますか？ 学習データがクリーンであれば、前述の「隠れた依拠性」のリスクを大幅に低減できます。

【戦略編】「守り」から「攻め」へ：AI関連の知的財産戦略

ここまで、AIと著作権に関する「守り」の側面、すなわち「いかに資産を守るか」「いかに訴訟リスクを回避するか」という観点で解説してきました 。   

しかし、これからのAI時代における知的財産戦略は、「守り」だけでは不十分です。著作権という「守り」のIP（知的財産）と対極にある、「攻め」のIP戦略、すなわち「特許（Patent）」への視点の切り替えが、企業の競争力を左右します。

「成果物（著作権）」から「仕組み（特許）」への転換

本記事の議論が示す通り、AIが生成した「成果物」（画像、文章）そのものの著作権を確保しようとする戦略は、法的リスクが高く、得られる権利も限定的です（『Zarya』事件のように）。これは「低リスク・低リターン」あるいは「高リスク・低リターン」な戦略と言えます。

しかし、AI時代の真に価値ある知的財産は、生成された「1枚の絵」や「1つの文章」ではありません。 本当の価値は、そのAIを「どのように活用して、自社のビジネス上の課題を解決したか」という、その「プロセス」や「仕組み」にあります。

そして、この「ビジネス上の課題を解決する、新しい仕組み（発明）」を保護するのが、「特許」です。

• 著作権戦略（守り）： AIが生成した「マーケティング用キャッチコピー」の著作権を守ろうとする。
• 特許戦略（攻め）： 「顧客のリアルタイム感情データを分析し、最もコンバージョン率の高いキャッチコピーを自動生成・A/Bテストする独自のAIシステム」として、ビジネスモデルごと特許出願する。

後者の「特許」こそが、他社が模倣できない、長期的かつ強力な競争優位性（＝収益の源泉）となるのです。

データが示す「特許への大転換」

この「AIの価値は”著作権”から”特許”へ」という流れは、単なる理論ではありません。すでに日本の特許庁（JPO）の統計データに明確に表れています。

特許庁の調査によると、AI関連発明の特許出願件数は2014年頃から爆発的に増加し、2023年には年間約11,400件に達しています 。   

注目すべきは、その「内訳」です。 AI技術そのもの（例：新しいAIアルゴリズム）の特許（「AIコア発明」、分類：G06N）の出願は近年横ばいになっています 。   

一方で、そのAI技術を「様々なビジネスに応用した」特許（「AI応用発明」）が急増しています。 特に2022年から2023年にかけて、「ビジネスに適合した情報通信技術（分類：G06Q）」、すなわちAIを活用した新しいビジネスモデル特許の出願が著しく増加しました。

特許庁は、このG06Qの急増の要因を「生成AIに関連する技術やサービスの急速な発展に起因する」と明確に分析しています 。   

これは、市場がすでに「著作権」の議論から「特許」の競争へと、戦略の軸足を移している動かぬ証拠です。賢明な企業は、AIが生成したコンテンツ（著作物）の権利を心配する傍らで、そのAIを活用した「ビジネスプロセス（発明）」を次々と特許化し、市場の優位性を確立し始めているのです。

結論：AI時代の知財戦略と「収益化」の未来

本記事では、「AIが作った作品は誰のものか？」という問いを起点に、AIと著作権の複雑な「境界線」を解き明かしてきました。 その境界線は、「人間の創造的寄与」という、古くからある著作権の原則によって引かれています 。   

この事実は、企業に2つの行動を促します。 第一に、「守り」の戦略。AIの生成物をそのままでは資産化できず 、むしろ「隠れた依拠性」による侵害リスクさえあること  を認識し、利用規約のガバナンスを徹底することです 。   

第二に、「攻め」の戦略。AIの「成果物（コンテンツ）」という短期的な価値（著作権）に固執するのではなく、AIを活用した「独自の仕組み（テクノロジー）」という長期的な価値（特許）に目を向けることです。特許庁のデータが示す通り 、AI時代の知的財産競争の主戦場は、すでに「特許」に移っています。   

AI関連発明をはじめ、自社が保有する知的財産の価値を見直し、それをいかにビジネス上の収益に結びつけるかが、今後の企業戦略の鍵を握ります。

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（この記事はAIを用いて作成しています。）

 https://patent-revenue.iprich.jp </article_body>  (株式会社21あおもり産業総合支援センター) 「【終了しました】「生成AIでつくる！集客するためのショート動画入門セミナー」を開催します！」, (https://www.21aomori.or.jp/topics/34536)  (INPIT青森県知財総合支援窓口) 「生成AIでつくる集客するためのショート動画入門セミナーの御案内」, (https://chizai-portal.inpit.go.jp/madoguchi/aomori/news/ai.html)  (NTTコミュニケーションズ) 「生成AIの進化と著作権。AIが作成したコンテンツの扱いは？」, (https://www.ntt.com/bizon/copyright_ai.html)  (U.S. Copyright Office) 「Inside the Copyright Office’s Report, Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability」, (https://blogs.loc.gov/copyright/2025/02/inside-the-copyright-offices-report-copyright-and-artificial-intelligence-part-2-copyrightability/)  (U.S. Copyright Office) 「Copyright Office Releases Part 2 of Artificial Intelligence Report (Issue No. 1060)」, (https://www.copyright.gov/newsnet/2025/1060.html)  (U.S. Copyright Office) 「Copyright and Artificial Intelligence」, (https://www.copyright.gov/ai/)  (U.S. Copyright Office) 「Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training (Report, Pre-Publication Version)」, (https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf)  (Copyright Alliance) 「Summary of the USCO Copyright and AI Report; Part 2: Copyrightability」, (https://copyrightalliance.org/ai-report-part-2-copyrightability/)  (Skadden, Arps, Slate, Meagher & Flom LLP) 「Copyright Office Publishes Report on AI and Copyrightability, Reaffirming Requirement of Human Authorship」, (https://www.skadden.com/insights/publications/2025/02/copyright-office-publishes-report)  (Mayer Brown) 「Appellate Court Confirms Copyright Statute Limits Authorship to Humans, Foreclosing Copyright Registration for Content Solely Generated by AI」, (https://www.mayerbrown.com/en/insights/publications/2025/03/appellate-court-confirms-copyright-statute-limits-authorship-to-humans-foreclosing-copyright-registration-for-content-solely-generated-by-ai)  (U.S. Copyright Office) 「Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability (Report)」, (https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-2-Copyrightability-Report.pdf)  (U.S. Copyright Office) 「Copyright Office Releases Part 2 of Artificial Intelligence Report (Issue No. 1060)」, (https://www.copyright.gov/newsnet/2025/1060.html)  (Open Legal Community) 「Thaler v. Perlmutter事件が示すAIと著作権の境界線：米連邦控訴裁判決を徹底解説」, (https://openlegalcommunity.com/thaler-v-perlmutter-ai-copyright-boundaries/)  (内閣府 科学技術・イノベーション推進事務局) 「AIと著作権の関係等について（文化庁）」, (https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_team/3kai/shiryo.pdf)  (情報処理学会) 「生成AIと著作権」, (https://www.ipsj.or.jp/dp/contents/publication/61/DP61-S04.html)  (STORIA法律事務所) 「AIと著作権【第5回】開発・学習段階での著作権侵害行為が発生した場合、侵害者はどのような責任を負うか」, (https://storialaw.jp/blog/12056)  (富士フイルム) 「生成AIは著作権侵害になる？ 企業が注意すべき事例と対策を解説」, (https://www.fujifilm.com/fb/solution/dx_column/ai/ai-copyright-cases)  (SHIFT AI) 「AI画像生成の商用利用における著作権リスクと規約確認の重要性」, (https://ai-keiei.shift-ai.co.jp/ai-image-copyright-commercial-risk/)  (特許庁) 「AI関連発明の出願状況調査（調査結果の概要）」, (https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/sesaku/ai/ai_shutsugan_chosa.html)  (特許庁) 「AI関連発明」, (https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/sesaku/ai/index.html)  (note) 検索結果（著作権とAIへの超個人的私見 2025年11月時点！）, (https://note.com/shimada_g/n/ndf75b27cc9e8)  (Reddit) 「US Copyright Office decides that Kris Kashtanova’s “Zarya of the Dawn” registration is “limited to the text and the whole work as a compilation”」, (https://www.reddit.com/r/aiwars/comments/11984fv/us_copyright_office_decides_that_kris_kashtanovas/)  (Cooley LLP) 「US Copyright Office Grants Limited Registration for AI-Generated Graphic Novel」, (https://www.cooley.com/news/insight/2023/2023-02-28-us-copyright-office-grants-limited-registration-for-ai-generated-graphic-novel)  (Creative Commons) 「Zarya of the Dawn: US Copyright Office Affirms Limits on Copyright of AI Outputs」, (https://creativecommons.org/2023/02/27/zarya-of-the-dawn-us-copyright-office-affirms-limits-on-copyright-of-ai-outputs/)  (U.S. Copyright Office) 「Re: Zarya of the Dawn (VAu001480196)」, (https://www.copyright.gov/docs/zarya-of-the-dawn.pdf)  (Copyright Alliance) 「Current AI Copyright Cases: Part 2—Authorship Disputes」, (https://copyrightalliance.org/current-ai-copyright-cases-part-2/)  (U.S. Copyright Office) ‘Copyright Office Releases Part 2 of Artificial Intelligence Report’, (https://www.copyright.gov/newsnet/2025/1060.html)  (U.S. Copyright Office) ‘Copyright and Artificial Intelligence Initiative Page’, (https://www.copyright.gov/ai/)  (U.S. Copyright Office) ‘Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability Report’, (https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-2-Copyrightability-Report.pdf)  (Copyright Alliance) ‘Summary of the USCO Copyright and AI Report; Part 2: Copyrightability’, (https://copyrightalliance.org/ai-report-part-2-copyrightability/)  (Skadden, Arps, Slate, Meagher & Flom LLP) ‘Copyright Office Publishes Report on AI and Copyrightability, Reaffirming Requirement of Human Authorship’, (https://www.skadden.com/insights/publications/2025/02/copyright-office-publishes-report)  (Mayer Brown) ‘Appellate Court Confirms Copyright Statute Limits Authorship to Humans, Foreclosing Copyright Registration for Content Solely Generated by AI’, (https://www.mayerbrown.com/en/insights/publications/2025/03/appellate-court-confirms-copyright-statute-limits-authorship-to-humans-foreclosing-copyright-registration-for-content-solely-generated-by-ai)  (Open Legal Community) ‘Thaler v. Perlmutter事件が示すAIと著作権の境界線：米連邦控訴裁判決を徹底解説’, (https://openlegalcommunity.com/thaler-v-perlmutter-ai-copyright-boundaries/)  (内閣府 科学技術・イノベーション推進事務局) ‘AIと著作権の関係等について（文化庁資料）’, (https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_team/3kai/shiryo.pdf)  (富士フイルム) ‘生成AIは著作権侵害になる？ 企業が注意すべき事例と対策を解説’, (https://www.fujifilm.com/fb/solution/dx_column/ai/ai-copyright-cases)  (SHIFT AI) ‘AI画像生成の商用利用における著作権リスクと規約確認の重要性’, (https://ai-keiei.shift-ai.co.jp/ai-image-copyright-commercial-risk/)  (特許庁) ‘AI関連発明の出願状況調査（調査結果の概要）’, (https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/sesaku/ai/ai_shutsugan_chosa.html)