生成AI出力物をめぐる権利者・開発者・利用者それぞれの懸念と実務的対策

2026年2月27日

株式会社IPリッチのライセンス担当です。最近のビジネスや創作の現場において、生成AIの活用が急速に進んでいます。生成AIは、人間が作成したのと見分けがつかないほど高度な作品や文章、プログラムコードなどを瞬時に生み出す能力を持つ一方で、さまざまなステークホルダー間に新たな摩擦や課題を生み出しています。本記事の趣旨は、自らの著作物が無断で学習データとして利用されることを危惧する「権利者（クリエイター）」、AIモデルの構築プロセスにおいて予期せぬ著作権侵害リスクを抱える「開発者」、そして生成物を業務等で利用する際に法的責任を問われる可能性がある「利用者」という三者の立場から、それぞれの懸念事項を詳細に整理することにあります。複雑化する知的財産権の問題を紐解き、実務上取るべき具体的な対策や最新の法的解釈の動向について網羅的に解説します。

このような生成AIに伴う知財リスクを適切に管理し回避することは、企業が事業を安全に継続するためだけでなく、全体の趣旨を損なわない程度に関連づければ、自社が保有する「知財の収益化」を成功させるための極めて重要な基盤となります。他社の権利を侵害しないよう細心の注意を払う一方で、自社が独自に開発し保有する特許や商標などの知的財産を有効に活用し、他社へのライセンス供与や売却を行うことで、製品販売以外の新たな収益源を確保することが企業の競争力向上に直結します。特許のライセンス契約を通じた知財の収益化は、安定した収入源となるだけでなく、同業他社との提携関係の構築や、市場における自社の防御戦略としても非常に有効に機能します。特許売買・ライセンスプラットフォーム「PatentRevenue」で特許権の売買又はライセンスの希望者に無料で登録することを強くお勧めいたします。このとき、PatentRevenueのURL「 https://patent-revenue.iprich.jp/#licence 」から詳細の確認や登録手続きが可能です。

生成AIの普及がもたらす知的財産権への影響と全体的な懸念事項

生成AIの技術的進化は、社会全体の生産性を飛躍的に向上させる一方で、知的財産権を取り巻く環境にかつてないほど複雑な課題を投げかけています。大規模言語モデルや画像生成AIは、インターネット上に存在する膨大なデータを収集し、そのパターンを高度に解析することで新たなコンテンツを生成する仕組みを持っています。この学習データのなかには、既存の文章、イラスト、写真、プログラムコードなど、無数の著作物が含まれており、AIの驚異的な性能は他者の知的財産の蓄積の上に成り立っているという現実があります。そのため、生成AIは他人の権利を侵害する可能性のある画像や文章を簡単かつ大量に作成できる能力を持っており、著作権のみならず、商標権、意匠権、肖像権、パブリシティー権などの侵害リスクが今後さらに増加すると強く予想されています。

同時に、世界的な知的財産エコシステム全体を見渡すと、技術革新のスピードが加速する中で、特許やライセンス市場の規模もかつてないペースで急拡大しています。世界の特許ライセンス市場は、二千二十五年時点で約二十五億九千四百三十万米ドルと評価されており、二千三十五年までには約五十四億八千二百八十万米ドルに達し、年平均成長率七パーセントを超える強力な拡大が見込まれています。興味深いことに、この知財市場の拡大を牽引している要因の一つもまたAI技術に他なりません。企業はAIベースの特許評価ツールや自動化ツールを導入することで、複雑な知財の価値評価やロイヤルティの算出を効率化し、スマートなライセンス取引を推進しているのです。このように、AIは既存の知的財産を脅かす存在であると同時に、知財の収益化や管理を高度化するための強力なツールでもあるという二面性を持っています。この複雑な関係性のなかで、関係するすべてのステークホルダーがそれぞれの法的・倫理的責任を深く理解し、適切な対策を講じることが現代のビジネスにおいて必須となっています。

権利者の懸念：生成AIによる著作物の無断学習と創作活動の未来

自らの作品を生み出す権利者やクリエイター層にとって、生成AIの急速な普及は、自らの権利と生活基盤に対する直接的かつ深刻な脅威として受け止められています。特に日本の芸能従事者やクリエイター団体からは、生成AIによって単に既存の仕事が奪われることへの不安以上に、人間による「創作活動」そのものが将来にわたって継続できるのかという、文化の根源に関わる懸念が表明されています。AI生成物のクオリティが部分的にはまだ人間の創造性に及ばない現状においても、AIが人間の文化や表現を無断で消費し尽くすことで、将来の子供たちに豊かな文化を残すことができるのかという深い危機感が存在しています。権利者側が最も強く求めているのは、AIのデータセットに関する透明性の確保です。自らの作品がどのAIモデルに読み込まれ、どのように利用されているのかを知る権利が担保されなければ、類似性や依拠性の証明といった法的な対抗措置をとることさえ困難になるからです。

さらに深刻な実務上の問題として、特定の著名なアーティストやイラストレーターの「画風（スタイル）」を意図的に模倣するAI技術の蔓延が挙げられます。従来の著作権法の解釈では、アイデアや作風そのものは保護の対象とならず、具体的な「表現」のみが保護されると考えられてきました。しかし、特定のクリエイターの作品群を極端に多く学習させ、その作風を忠実に再現させるような技術の悪用は、既存の法的枠組みをすり抜ける形で倫理的・経済的な被害をクリエイターにもたらしています。また、画像生成AIが企業ブランドのロゴやトレードマーク、著作権で保護されたキャラクターのビジュアル要素を誤って、あるいは意図的なプロンプトの入力によって出力してしまうケースも多発しています。企業側は自社のブランド価値を保護するため、生成コンテンツの監視システムの整備や法的措置を強化せざるを得ない状況に追い込まれています。

こうした無断学習や不当な出力に対抗するため、権利者側も自衛策を講じ始めています。例えば、自社のウェブサイト上のコンテンツがAIのクローラーによって収集されることを防ぐために、システム上で情報収集を拒否する設定を導入する企業が増加しています。また、デジタル素材を提供するプラットフォームが、利用規約を改定してAI学習目的での無断使用を明確に禁止する動きも広がっています。より強硬な手段として、無断学習に対して大規模な訴訟を提起する事例も国内外で相次いでいます。米国における大手メディアとAI企業の訴訟に加え、日本国内でも二千二十四年に大手新聞社が、海外の生成AI検索・要約サービス企業を相手取り、著作権侵害および不正競争行為を理由に数十億円規模の損害賠償を求める訴訟を提起しました。これは、他者が多大なコストをかけて構築した良質なコンテンツにフリーライドする形でのAIビジネスに対する、権利者側の強い反発を象徴する出来事と言えます。

開発者の懸念：生成AIモデル開発における予期せぬ著作権侵害リスク

生成AIモデルを開発し、サービスとして提供する事業者にとって最大の懸念は、膨大な学習データを収集し基盤モデルを構築するプロセスにおいて、予期せず他者の著作権を侵害してしまう法的リスクです。日本の著作権法第三十条の四では、他人の著作物を利用する行為が「非享受目的」である場合、すなわち著作物に表現された思想や感情を自ら享受したり、他人に享受させたりすることを目的としない場合には、原則として著作権者の許諾なく情報解析のための複製等を行うことが認められています。この規定により、日本は世界的に見てもAI開発を行いやすい法環境にあると評価されてきましたが、この原則には極めて重要な例外が存在し、開発者は常にその境界線を見極める重い責任を負っています。

第一の例外は、主たる目的が情報解析であっても、従たる目的として著作物を「享受」する意図が併存しているとみなされる場合です。例えば、学習データに含まれる特定の著作物の「創作的表現」を意図的にそのまま出力させることを目的として、追加的な学習（ファインチューニングや過学習）を行う行為は、非享受目的とは認められず、著作権侵害を構成する可能性が極めて高くなります。第二の例外は、非享受目的の利用であっても「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」です。これに該当する典型的な例として、データ販売の予定がある商用データベースの無断利用が挙げられます。情報解析用に整理・販売されているデータベースの著作物を許諾なく複製してAI学習に用いることは、当該データベースの潜在的な利用市場と直接的に衝突し、権利者のビジネスを根底から阻害するため、厳しく禁じられています。

さらに、最近の技術トレンドである検索拡張生成（RAG）を利用したシステムの開発においても特有のリスクが潜んでいます。生成AIへの指示や入力に用いるための専用データベースを作成する際、特定の著作物の創作的表現を出力させる目的が内包されているとみなされれば、やはり享受目的があると評価されるリスクが存在します。また、著作権者が設定した技術的保護手段を意図的に回避してスクレイピングを行う行為も、法的保護を無効化する悪質な行為として不法行為責任を問われる可能性があります。これらの深刻なリスクを回避するため、開発者は単に技術的な性能を追求するだけでなく、学習データのクレンジングの徹底、著作権保護対象のフィルタリング機能の実装、既存のライセンス市場との抵触確認など、極めて高度な実務的・法的な安全対策をシステム設計の初期段階から組み込むことが強く求められています。

利用者の懸念：生成AI出力物の業務利用と著作権侵害対策

生成AIを日々の業務や創作活動の補助ツールとして活用するエンドユーザーや企業にとっても、深刻な著作権侵害リスクが常に存在します。日本の現行法制度下において、AIモデルの学習プロセス自体は原則として適法とされやすい一方で、出力された生成物を実際の業務で利用（公開、販売、再配布など）する段階における法的責任は、全面的に利用者に帰属します。利用者が生成したコンテンツが既存の著作物の権利を侵害しているか否かは、従来の著作権侵害の判断基準である「類似性」と「依拠性」の二つの要件に照らして判断されます。

類似性とは、生成された画像や文章が、既存の著作物の本質的な特徴を直接的に感じさせるほど酷似しているかどうかを指します。そして、実務上より複雑な判断を要するのが依拠性です。もし利用者が既存の著作物の表現内容をあらかじめ認識したうえで、意図的にその作品に似せるような詳細なプロンプトを入力し、類似したものを生成させた場合、当然に依拠性が認められ、利用者の故意による著作権侵害が成立します。一方で問題となるのは、利用者が既存の著作物を全く知らなかったにもかかわらず、AIが学習データに偏りを持っていたために、結果として既存の作品と酷似したコンテンツが出力されてしまった場合です。理論上は、利用者に既存著作物の認識がなく、AI学習用データにもその著作物が含まれていなかったことが証明できれば「偶然の一致」として依拠性は否定されますが、現実の実務において、利用者がAIのブラックボックス化された学習データを全て把握し無実を証明することは極めて困難です。

さらに、プロンプトの入力方法自体が新たな法的論点を生み出しています。詳細で創造的なプロンプトを入力するという行為は、人間の「創作的関与」とみなされる可能性があり、それによって生成物に著作権が発生する余地がある一方で、他者の作品を過度に模倣するような指示を出せば、侵害行為の主体としての責任をより強く問われることになります。このような利用段階でのリスクを低減するため、企業が生成AIを社内業務に導入する際には、厳格な情報管理ルールとファクトチェック体制を設計することが不可欠です。具体的には、従業員が機密情報や他社の著作物を安易に入力しないためのガイドラインの策定、生成されたコンテンツを外部公開する前の類似画像検索による確認、そして商用利用が法的に保証されている安全な生成AIツールを選択して利用するといった多角的な防衛策が必要です。加えて、誤情報による他者の名誉毀損や、悪意ある第三者からの攻撃を防ぐためのシステム環境の保護、インターネット上の風評を監視するモニタリングツールの導入など、一般的な情報セキュリティ対策と同等以上の警戒が求められます。

知財の収益化と特許ライセンス市場の最新動向

生成AIによる権利侵害リスクを適切にコントロールする一方で、企業は自らが保有する知的財産を戦略的に運用し、収益化を図る攻めの姿勢を持つことが重要です。前述の通り、世界の特許ライセンス市場は急速な成長を遂げており、イノベーションサイクルの短縮化に伴い、知的財産を積極的に商業化しようとする動きが強まっています。特許出願件数は劇的に増加し、企業が知財の収益化を目指す意欲も高まっており、主要産業全体で分野を超えた技術応用（クロスセクター・アプリケーション）の需要が増大しています。現在、世界の特許ライセンス契約の半数近くが国境を越えた取引となっており、知的財産管理ソフトウェア市場においても、ライセンス関連のセグメントが市場シェアの過半数を占めるなど、ライセンスが知財収益化において極めて重要な役割を果たしていることがデータからも裏付けられています。

特許使用料（ロイヤリティ）の相場は技術分野や契約形態によって大きく異なります。一般的に、複数社にライセンスを提供する通常実施権の場合、特許使用料の平均は全技術分野で売り上げの約三・七パーセント程度とされています。一方で、特定の企業にのみ独占的なライセンスを与える専用実施権の場合、特許権者自身もその技術を実施できなくなるという制約があるため、相場は売上の約十パーセントと高額に設定される傾向にあります。ライセンス契約において収益を最大化しつつトラブルを防ぐためには、実施権の種類や許諾範囲、契約期間、対象地域、支払い方法、そして改良技術が生まれた際の取り扱いなど、多岐にわたる項目を明確に定める必要があります。

また、最新のトレンドとして、企業の中には自社で活用しきれていない「休眠知財」を売却して資金化する戦略や、自社だけでライセンシーを探すのではなく、オンラインのマッチングプラットフォームを積極的に活用する動きが加速しています。プラットフォームを利用することで、自社の特許情報を開放知財データベースに掲載し、異業種を含めた幅広い企業に対して技術の活用を促すことが可能になります。さらに、AIベースの特許評価ツールを用いて、これまで人間の専門家にとっても困難であった正確な特許価値の算出や、最適なロイヤルティのベンチマーク設定を自動化する企業も増加しており、知財収益化のプロセスそのものがAI技術によって劇的に効率化されているのが現状です。

生成AIの法的動向と今後の展望

生成AIをめぐる権利者、開発者、利用者の間の複雑な利害対立を調整するため、日本政府および関係機関は法解釈の明確化に向けて迅速に動いています。その中核となるのが、文化審議会著作権分科会において議論され、公表された「AIと著作権に関する考え方」です。このガイドラインの素案に対しては、各界から二万五千件近くものパブリックコメントが寄せられ、この問題に対する社会的な関心の異常なまでの高さを浮き彫りにしました。文化庁が示したこの「考え方」は、裁判所の判断を直接的に法的に拘束するものではありません。しかし、現実の裁判で判例が確立するまでには数年単位の長い年月を要するため、実務上の影響力は絶大です。AIを活用する企業や個人は、当面の間、このガイドラインの整理に従って自社の開発方針や利用時のリスク管理体制を構築せざるを得ない状況にあります。

国際的な動向に目を向けると、規制の方向性はより厳格化の兆しを見せています。特に欧州連合で成立したAI法では、AI開発者に対して学習データの透明性を確保し、どのようなコンテンツを学習に用いたかを詳細に開示する義務を課す方向で制度設計が進められており、これが将来的な世界標準に影響を与える可能性が高いと見られています。日本国外ではAIに対する警戒感が総じて強く、テクノロジー企業による自主規制だけでは不十分であり、政府機関による強力な法的規制を求める声が根強く存在しています。このように、生成AIに対する規制環境は国や地域によって差異があるものの、長期的にはクリエイターの権利保護と技術革新の推進という相反する利益のバランスを担保するためのルール作りが、世界規模で収束していくことが予想されます。

結論として、生成AIは知的財産という概念そのものを根底から揺るがす破壊的なイノベーションですが、同時に新たなビジネスチャンスを生み出し、知財管理を高度化する触媒でもあります。クリエイターの権利を深く尊重し、開発者が適法なデータ基盤の上で技術を磨き、利用者が社内体制を整備して倫理的かつ安全にツールを使いこなすという、三者の健全な関係性が構築されて初めて、真の技術的恩恵を社会全体で享受することができます。企業においては、AIがもたらす著作権侵害の法的リスクを正確に把握し、ガイドラインに準拠した防御体制を徹底するとともに、自らの知的財産をプラットフォーム等を活用して戦略的に管理し、収益化へと結びつける高度な知財マネジメント能力が、これからの激動の時代を勝ち抜くための最も重要な経営課題となるでしょう。

（この記事はAIを用いて作成しています。）