AIと著作権のQ&A - 生成AIによる生成物の著作権帰属：技術的寄与と法解釈の現状

生成AIによる生成物の著作権帰属：技術的寄与と法解釈の現状

Tags: 生成AI, 著作権, 法解釈, 技術的側面, 知的財産

はじめに

Transformerモデルの進化やDiffusionモデルの登場により、生成AI技術は目覚ましい発展を遂げ、高品質な画像、テキスト、音声、コードなどを生成することが可能となりました。これらの技術は、クリエイティブ産業やソフトウェア開発をはじめとする様々な分野で活用され始めています。一方で、AIが生成したコンテンツの著作権が誰に帰属するのか、あるいはそもそも著作権保護の対象となるのかという問題は、法学的にも技術的にも複雑な論点を含んでおり、多くのクリエイターや開発者にとって喫緊の課題となっています。

本稿では、生成AIによる生成物の著作権帰属に関する議論を、その技術的な生成プロセスと現在の著作権法における法解釈の双方から掘り下げ、両者の「交差点」にある課題と現状について解説します。

生成AIにおける「生成」の技術的プロセス

生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）や画像生成モデル（例: Stable Diffusion, Midjourney）は、膨大なデータセットを用いて学習された確率モデルです。ユーザーからのプロンプト（指示）を入力として受け取り、学習済みのモデルが持つ知識やパターンに基づいて、新しいデータを確率的に生成します。このプロセスには、以下のような技術的要素が関与します。

学習データ: モデルは、インターネット上の公開データなど、膨大な著作物を含む可能性のあるデータセットで事前学習されます。この学習プロセスは、モデルがデータの分布やパターンを内部的に獲得するフェーズです。
モデル構造とパラメータ: TransformerやU-Netなどのモデル構造と、学習によって調整された数億〜数兆個のパラメータが、入力から出力を決定するメカニズムを構成します。これは人間の脳とは異なり、統計的な関連性に基づいています。
推論プロセス: プロンプトを入力すると、モデルは内部の状態を遷移させながら、トークン（単語、サブワード、ピクセル情報など）を逐次的に生成していきます。このプロセスには、Greedy Search, Beam Search, Sampling (Top-k, Nucleus Sampling) など、確率的な要素や決定的な要素が含まれます。
プロンプトエンジニアリング: ユーザーは、具体的な指示、スタイル指定、ネガティブプロンプトなどを工夫することで、生成されるコンテンツの方向性を大きく制御できます。プロンプトは生成の「トリガー」または「条件」として機能します。
パラメータ調整とファインチューニング: LoRA (Low-Rank Adaptation) のような技術を用いて、ユーザー独自のデータセットでモデルの一部を追加学習させたり、サンプリングパラメータ（例: Temperature, CFG Scale）を調整したりすることで、生成物の個性や品質を細かく制御することが可能です。
後処理・編集: 生成された生データに対し、ユーザーが手作業で修正、加工、編集を加えることも一般的です。

これらの技術的要素を考慮すると、生成AIによる創作活動は、純粋なモデルの自動生成と、ユーザーによる意図的な制御・修正が複合したプロセスであると言えます。著作権の観点からは、このうちどの部分が「創作性」あるいは「著作者性」に寄与するのかが重要な論点となります。

著作権法における「著作物」と「著作者」の定義

日本の著作権法において、著作物とは「思想又は感情を創作的に表現したものであって、文芸、学術、美術又は音楽の範囲に属するもの」（第2条第1項第1号）と定義されています。また、著作者とは「著作物を創作する者」（第2条第1項第2号）と定義されています。

ここで重要なのは、「思想又は感情の創作的表現」という要件です。これは、単なる事実の羅列やありふれた表現ではなく、作者の個性が現れた表現である必要があります。そして、「創作する者」は、判例上、原則として「自然人」、すなわち人間であると解釈されています。法人やAI自身は、現在の日本の著作権法においては原則として著作者とは認められていません。

この法解釈の枠組みに、上記の生成AIの技術プロセスを当てはめて考えることが、著作権帰属問題を理解する鍵となります。

生成AI生成物の著作権帰属に関する現在の議論と課題

現在の多くの国における著作権法およびその解釈の現状では、AIが完全に自律的に生成したアウトプットは、原則として著作権保護の対象とはならないと考えられています。これは、AIに「思想又は感情」や「創作意図」といった人間の精神活動に基づく創作行為は認められない、あるいは法が想定する「著作者」は人間である、という考え方に基づいています。

しかし、生成AIを用いた創作活動においては、ユーザーがプロンプトを工夫したり、生成物を編集・加工したりといった形で積極的に関与します。このユーザーの関与が、著作権法上の「創作」に該当するかが議論の焦点となります。

ユーザーのプロンプトの評価:
- 単純な指示やキーワードの羅列のみでは、一般的に創作性が認められにくいと考えられます。これは、誰が同じ指示を与えても、技術的には類似の出力が得られる可能性が高いこと、あるいはプロンプト自体が単なる「アイデア」や「素材」のレベルに留まる場合が多いことによります。著作権法はアイデア自体ではなく、アイデアを表現したものを保護します。
- 一方で、非常に詳細かつ具体的なプロンプト、あるいは独自の工夫が凝らされたプロンプトが、結果として得られた生成物の創作性にどの程度寄与するのかは、今後の議論や判例の蓄積が待たれるところです。特に、特定のAIモデルや技術（例: LoRAモデルの学習データ選択や調整）に精通したユーザーの高度な技術的介入は、従来の著作活動とは異なる形態の「創作」となりうる可能性を秘めています。
生成物の編集・加工の評価:
- 生成されたコンテンツに対し、ユーザーがその表現内容に実質的な変更を加える編集や加工を行った場合、その編集後の生成物については、ユーザーによる二次的著作物として著作権が認められる可能性があります。これは、編集行為自体にユーザーの創作性が認められるためです。
- ただし、どの程度の編集・加工が必要か、元のAI生成物の寄与とユーザーの寄与をどう切り分けるかといった問題が生じます。
学習データに関する著作権侵害リスク:
- 生成AIが学習データとして既存の著作物を利用している場合、生成されたアウトプットが特定の学習データと酷似している場合などに、元の著作物に対する著作権侵害となるリスクが指摘されています。これは生成物の著作権帰属とは別の問題ですが、生成AIを利用する上で不可避的に考慮すべき技術的・法的な課題です。特定のモデルや技術（例: Memorizationの問題）がこのリスクにどう影響するかも、技術専門家が関心を持つべき点です。

各国や地域によって、AI生成物の著作権に関する議論の進捗や法解釈の方向性には差異が見られます。例えば、米国ではAI単独での創作には著作権を認めないという判断が明確化される一方、EUではAI規制法案（AI Act）のような倫理的・技術的側面に焦点を当てた議論が進んでいます。

今後の展望と技術専門家が考慮すべき点

生成AI技術は進化し続けており、ユーザーの技術的な関与のあり方も変化していくと考えられます。例えば、より複雑なプロンプト構造、モデルの振る舞いを制御する新しい技術、生成結果を評価・選択・修正する高度なツールなどが登場するでしょう。これらの技術的進展が、著作権法における「創作性」や「著作者」の定義に新たな問いを投げかける可能性があります。

技術専門家である読者が、自身の創作活動や開発において著作権・倫理リスクを適切に管理するためには、以下の点を考慮することが重要です。

利用するAIモデルのライセンスを確認する: 特にオープンソースモデルの場合、CreativeML Open RAIL-MのようなResponsible AIライセンスが付与されていることがあります。これらのライセンスは、商用利用の可否だけでなく、特定の目的での利用制限や責任に関する条項を含む場合があります。技術的な実装に入る前に、ライセンス条項を十分に理解することが不可欠です。
生成プロセスの記録: どのようなプロンプト、パラメータ、モデルバージョン、後処理を経て生成物が完成したのかを記録しておくことは、万が一著作権に関する問題が発生した場合に、自身の創作における「寄与」を説明するための重要な証拠となり得ます。
生成物の確認と編集: 生成されたアウトプットが、既存の著作物に酷似していないかを確認し、必要に応じて十分な編集や加工を行うことで、自身の創作性を加え、著作権侵害リスクを低減することが望ましいです。
最新の法改正やガイドラインの動向を注視する: AIと著作権に関する議論は急速に進展しており、各国の法制度や解釈が変更される可能性があります。信頼できる情報源（政府機関、法律専門家、学術機関など）から最新情報を入手することが重要です。

まとめ

生成AIによる生成物の著作権帰属問題は、技術的な生成プロセスと著作権法の根幹的な考え方が複雑に絡み合う、現代における重要な法的・倫理的課題です。現在の法解釈では、原則としてAI単独の生成物に著作権は認められませんが、ユーザーによるプロンプトの工夫や編集・加工といった技術的・創作的な寄与が、生成物に対する著作権の有無や範囲に影響を与える可能性があります。

技術専門家としては、利用するAIモデルの技術的特性を深く理解するとともに、関連する法規制やライセンス条項を遵守し、自身の創作活動における「人間の寄与」を意識的に行うことが、著作権リスクを管理する上で不可欠です。今後の技術発展と法解釈の進展を注視しつつ、責任あるAIの利用と創作活動に努めることが求められています。