米国著作権局AIレポートが日本に与える影響とはmic | DX推進×AI研究家 フォロバ100

2025年5月9日、米国著作権局は「著作権と人工知能（AI）に関するレポート」のパート3の事前公開版を発表しました。このレポートは、生成AIモデルの開発やトレーニング、そして展開方法について技術的な概要を提供しています。

特に注目すべきは、AIモデルのトレーニングにおける米国著作権法、とりわけフェアユース原則の適用についての詳細な分析です。このレポートは単なる法的分析にとどまらず、AIと著作権の交差点に立つ全ての関係者にとって重要な指針となるものです。

レポートによれば、AIモデルのトレーニングデータセットを構築する過程で著作権で保護された作品をコピーすることは「複製権」に明らかに関わります。さらに、モデルの出力がトレーニングソースと実質的に類似している場合、その出力も保護された権利に関わる可能性があるとしています。

「このレポートは、生成AIの時代における著作権保護の新たな指針となるでしょう」

また、モデルが基礎となる作品の保護可能な表現を「記憶」している場合、モデルの「重み」（データセット特徴の重要性を決定する数値パラメータ）も複製権を侵害する可能性があると指摘しています。これは、AIモデル自体が著作権侵害の対象となり得ることを示唆する重要な見解です。

この米国著作権局のレポートは、日本を含む世界各国のAI政策や法制度に大きな影響を与える可能性があります。特に日本は知的財産保護に力を入れている国であり、このレポートの分析や提言は今後の日本のAI政策にも反映される可能性が高いでしょう。

フェアユース分析の4要素とAIトレーニングへの適用

米国著作権局のレポートでは、AIモデルトレーニングにおける著作権侵害の判断基準として、フェアユース（公正使用）の防御が適用されるかどうかを4つの非排他的要素から評価しています。

これらの要素は、(1)使用の目的と性質、(2)著作権で保護された作品の性質、(3)コピーされた量と実質性、(4)市場への影響です。それぞれの要素がAIトレーニングにどう適用されるのか、詳しく見ていきましょう。

第1の要素である「使用の目的と性質」については、AIモデルのトレーニングが本質的に変容的（transformative）であるという一般的な主張に対して、レポートは基本的に同意していません。変容性と商業性が重要な要素であり、AIモデルの使用方法によって評価が異なるとしています。

研究主導または閉鎖システムでの使用は高度に変容的である可能性がありますが、著作権で保護された作品と実質的に類似した作品を生成するためのモデルトレーニングは変容的でない可能性があるとレポートは指摘しています。これは、単に「AIのトレーニングだから許される」という主張が通用しないことを意味します。

第2の要素「著作権で保護された作品の性質」については、トレーニングセット内の作品のタイプによって異なり、より表現的または以前に未公開の作品である場合、この要素はフェアユースに不利に働くとされています。つまり、創造性の高い作品や未公開作品をAIトレーニングに使用することは、より問題視される可能性があるのです。

第3の要素「コピーされた量と実質性」については、AIモデルのトレーニングは通常、作品全体またはほぼ全体をコピーし、その表現的内容をトレーニングに使用するため、フェアユースに不利に働くとレポートは述べています。ただし、開発者は変容的な目的に機能的に必要なコピーであることを示し、保護された表現の出力を防ぐ効果的なガードレールを使用することで、フェアユースに対する推定を軽減できるとしています。

最後に第4の要素「市場への影響」については、レポートは失われたライセンス機会、失われた売上、市場の希薄化という3つのカテゴリの潜在的な害を特定しています。特に市場の希薄化については、AIシステムがコンテンツを生成する速度と規模が、トレーニングデータと同種の作品の市場を希薄化する深刻なリスクをもたらすと警告しています。

あなたは、この分析が日本のクリエイターにとってどのような意味を持つか考えたことがありますか？

日本の著作権法制度への影響と課題

米国著作権局のレポートは、日本の著作権法制度にも大きな影響を与える可能性があります。日本の著作権法は米国のフェアユースのような一般的な権利制限規定を持たず、個別具体的な権利制限規定を設けています。そのため、AIトレーニングにおける著作物利用の適法性判断は、両国で異なる枠組みで行われることになります。

日本では2018年の著作権法改正により、情報解析のための複製（第30条の4）やデータの利用に関する権利制限規定（第47条の7）が導入されました。これらの規定は、一定の条件下でAIの学習目的での著作物利用を認めるものです。しかし、米国著作権局のレポートが示すように、AIモデルが著作物を「記憶」し、類似の出力を生成できる場合の法的取り扱いについては、日本でも再検討が必要になるかもしれません。

特に注目すべきは、米国著作権局が提唱する「市場の希薄化」という新しい理論です。これは、AIが大量生成する内容が著作物市場を希薄化するリスクを指摘するものです。日本のコンテンツ産業、特にマンガやアニメなどのクリエイティブ産業は世界的に高い評価を受けており、これらの作品がAIトレーニングに使用され、類似作品が大量生成されることによる市場への影響は無視できません。

また、日本の著作権法は著作者人格権を強く保護する傾向があります。AIが著作物の特徴を学習し、類似の作品を生成することは、著作者の同一性保持権（著作権法第20条）に抵触する可能性もあります。米国著作権局のレポートは著作者人格権についてはあまり触れていませんが、日本ではこの点も重要な検討課題となるでしょう。

日本政府は2022年以降、AIと著作権に関する検討会を開催し、政策提言を行っています。米国著作権局のレポートの内容は、これらの検討にも影響を与えることが予想されます。特に、AIトレーニングのためのライセンス枠組みや、AIによる創作物の著作権保護について、日本独自の解決策が模索される可能性があります。

日本の著作権法制度がこの新しい課題にどう対応するかは、クリエイターの権利保護とAI技術の発展のバランスを取る上で極めて重要です。米国著作権局のレポートは、その検討における重要な参考資料となるでしょう。

AIモデルの「重み」と複製権侵害の可能性

米国著作権局のレポートで特に注目すべき点の一つが、AIモデルの「重み」（weights）に関する分析です。レポートによれば、モデルが基礎となる作品の保護可能な表現を「記憶」している場合、モデルの「重み」も複製権を侵害する可能性があるとしています。

AIモデルの「重み」とは、ニューラルネットワークにおけるパラメータの値のことで、データセットの特徴の重要性を決定する数値パラメータです。これらの重みがトレーニングデータの著作物の表現を「記憶」していると判断された場合、モデル自体が著作権侵害の対象となる可能性があるのです。

これは日本のAI開発企業にとって重大な意味を持ちます。日本企業が開発したAIモデルが米国で提供される場合、そのモデルの「重み」が著作権で保護された作品の表現を記憶していると判断されれば、米国著作権法に基づく侵害訴訟のリスクが生じる可能性があるのです。

モデルの「重み」が著作権侵害に当たるかどうかの判断基準として、レポートは「モデルが著作権で保護された作品と同一または実質的に類似した出力を生成できるか」という点を挙げています。つまり、プロンプトなしで保護された作品と類似した出力を生成できる場合、そのモデルの「重み」は著作権侵害の可能性があるとされるのです。

日本企業がこのリスクに対応するためには、トレーニングデータの適切な選定と、出力を制限するガードレールの実装が重要になります。また、著作権者からの適切なライセンス取得も検討する必要があるでしょう。

さらに、モデルの「重み」が著作権侵害に当たる可能性があるという考え方は、AIモデルの国際的な流通にも影響を与える可能性があります。日本で開発されたAIモデルが米国で提供される場合、米国の著作権法に基づく侵害リスクを考慮する必要があります。

このような状況下で、日本のAI開発企業は、トレーニングデータの選定からモデルの展開まで、著作権リスクを総合的に管理する体制を構築することが求められるでしょう。米国著作権局のレポートは、そのためのガイドラインとして参考になる一方、日本独自の法制度や文化的背景を考慮した対応策も必要となります。

市場希薄化理論と日本のコンテンツ産業への影響

米国著作権局のレポートで注目すべきもう一つの重要な点は、「市場希薄化」（market dilution）という新しい理論の提唱です。この理論は、AIシステムがコンテンツを生成する速度と規模が、トレーニングデータと同種の作品の市場を希薄化する深刻なリスクをもたらすと警告するものです。

日本は世界有数のコンテンツ大国であり、マンガ、アニメ、ゲーム、小説など多様なクリエイティブ産業が発展しています。これらの作品がAIのトレーニングデータとして使用され、類似の作品が大量に生成されることで、オリジナル作品の市場価値が低下する可能性があります。

特に、日本のマンガやアニメは独特の表現スタイルを持ち、世界中で人気を集めています。AIがこれらの作品のスタイルを学習し、類似の作品を大量生成することで、オリジナル作品の希少性や価値が低下する可能性があるのです。

レポートは、この「市場希薄化」理論について「未開拓の領域」であり、まだ裁判所で採用された例はないと認めつつも、AIによるコンテンツ生成の「速度と規模」が従来の著作権侵害とは異なる新たな脅威をもたらすと指摘しています。

日本のコンテンツ産業にとって、この理論は重要な意味を持ちます。たとえば、特定の漫画家のスタイルを学習したAIが、そのスタイルに似た作品を大量に生成することで、オリジナル作品の市場価値が低下する可能性があります。これは直接的な著作権侵害ではなくても、クリエイターの経済的利益を損なう可能性があるのです。

日本政府や業界団体は、このような「市場希薄化」のリスクに対応するため、AIによる創作と人間による創作の適切なバランスを保つための政策や指針を検討する必要があるでしょう。また、クリエイターの権利を保護しつつ、AI技術の発展も促進するような新たなライセンスモデルや補償制度の構築も課題となります。

この問題は、日本のコンテンツ産業の将来に大きな影響を与える可能性があり、産業界、法律専門家、政策立案者による幅広い議論が必要です。米国著作権局のレポートは、そのような議論の出発点として重要な役割を果たすでしょう。

ライセンスソリューションと日本企業の対応策

米国著作権局のレポートでは、AIモデルトレーニングにおける著作権問題に対するライセンスソリューションについても詳細に論じています。レポートは自主的ライセンス、集団的ライセンス、強制的ライセンス、法定の「オプトアウト」など、様々な選択肢を検討しています。

特に注目すべきは、レポートが自主的ライセンスや集団的ライセンスを有望な解決策として位置づけている点です。これらのライセンスモデルは、著作権者の同意を基本としつつ、AIトレーニングのための効率的な権利処理を可能にするものです。

日本企業がこれらの知見を活かすためには、どのような対応策が考えられるでしょうか。まず、AIモデルを開発・提供する企業は、トレーニングデータの著作権状況を慎重に評価し、必要に応じて権利者からライセンスを取得する体制を整える必要があります。

また、日本のコンテンツ産業においては、AIトレーニングのための集団的ライセンス制度の構築も検討に値します。日本音楽著作権協会（JASRAC）のような集中管理団体のモデルを参考に、マンガやアニメなどのコンテンツについても、AIトレーニング用のライセンス枠組みを整備することが考えられます。

さらに、日本企業がグローバルに事業展開する場合、各国の著作権法制度の違いを考慮したリスク管理戦略が必要です。特に米国市場でAIサービスを提供する場合は、米国著作権法に基づくフェアユース分析を踏まえた対応が求められます。

具体的には、以下のような対応策が考えられます：

• トレーニングデータの著作権状況の詳細な評価と文書化

• 著作権者からの明示的なライセンス取得

• 出力を制限するガードレールの実装

• AIモデルが生成する出力の著作権リスク評価

• 各国の法制度に対応した地域別のリスク管理戦略の策定

また、日本政府や業界団体においては、AIと著作権に関する明確なガイドラインの策定や、新たなライセンス枠組みの構築に向けた取り組みが期待されます。米国著作権局のレポートは、そのような取り組みの参考となる重要な資料となるでしょう。

日本企業がこれらの課題に適切に対応することで、著作権リスクを管理しつつ、AIの技術革新を推進することが可能になります。そのためには、法務部門とAI開発部門の緊密な連携や、外部の法律専門家との協力が不可欠です。

日本のAI政策と法制度への提言

米国著作権局のレポートの知見を踏まえ、日本のAI政策と法制度はどのように発展すべきでしょうか。ここでは、いくつかの具体的な提言を検討します。

まず、日本の著作権法におけるAI学習目的の権利制限規定（第30条の4、第47条の7など）について、AIモデルの「重み」や生成される出力に関する法的取り扱いを明確化することが重要です。現行の規定は主に学習段階での複製を想定していますが、学習済みモデルや生成される出力についての法的位置づけは必ずしも明確ではありません。

次に、AIによる「市場希薄化」のリスクに対応するため、クリエイターの経済的利益を保護する新たな制度の検討が必要です。例えば、AIトレーニングのための著作物利用に対する補償金制度や、AIによる創作物の商業利用に関するガイドラインなどが考えられます。

また、AIトレーニングのためのライセンス枠組みの整備も重要な課題です。日本のコンテンツ産業の特性を考慮した集団的ライセンスモデルや、権利処理を効率化するためのデータベース構築などが検討に値します。

さらに、国際的な調和も重要な視点です。AIは国境を越えて利用されるため、日本だけの制度では十分な対応ができません。米国、EU、中国など主要国との制度的調和や、国際的なルール形成への積極的な参画が求められます。

これらの提言を実現するためには、政府、産業界、学術界、法律専門家など多様なステークホルダーによる対話と協力が不可欠です。米国著作権局のレポートは、そのような対話の出発点として重要な役割を果たすでしょう。

日本は技術革新とコンテンツ保護のバランスを取りながら、AIと著作権の新たな関係を構築していくことが求められています。それは単なる法制度の問題ではなく、創造性と技術革新の未来を形作る重要な課題なのです。

まとめ：日本のAI開発と著作権保護の未来

米国著作権局のAIレポートは、AIと著作権の交差点における重要な法的・政策的課題を明らかにしました。このレポートの分析は、日本のAI開発と著作権保護の未来にも大きな示唆を与えています。

レポートの主要な知見として、AIモデルのトレーニングにおける著作権侵害の可能性、フェアユース分析の適用、モデルの「重み」と複製権の関係、「市場希薄化」の理論、そして様々なライセンスソリューションが挙げられます。これらの知見は、日本のAI政策と法制度の発展に重要な参考となるでしょう。

日本は世界有数のAI技術大国であると同時に、マンガやアニメなど豊かなコンテンツ産業を持つ国です。この二つの強みを両立させるためには、AIの技術革新を促進しつつ、クリエイターの権利も適切に保護する制度設計が不可欠です。

そのためには、著作権法の見直し、新たなライセンスモデルの構築、国際的な調和の推進など、多面的なアプローチが必要となります。また、政府、産業界、学術界、法律専門家など多様なステークホルダーの協力も重要です。

米国著作権局のレポートは、AIと著作権の関係について慎重なアプローチを取りつつも、著作権所有者に有利な立場を取っているように見えます。日本においても、クリエイターの権利保護を重視しつつ、AI技術の発展も促進するバランスの取れた政策が求められるでしょう。

最終的に、AIと著作権の関係は、技術と法律だけでなく、創造性と革新の未来に関わる重要な問題です。日本がこの課題にどう対応するかは、デジタル時代における日本の文化的・経済的競争力にも大きな影響を与えるでしょう。

米国著作権局のレポートが提起した問題は、日本にとっても他人事ではありません。むしろ、日本こそがAI技術とコンテンツ産業の両方を持つ国として、この課題に積極的に取り組み、新たな解決策を世界に示していくべきではないでしょうか。