生成AIと著作権リスクの実務的整理

（Legal Uncertainties of Training Data and Copyright in Generative AI）

田中専務

拓海先生、最近うちの若手が「AIで作ったものは使っていい」って言うんですが、本当に問題ないんですか。投資して導入しても訴訟リスクがあるなら困ります。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、完全に安全と言い切れないんですよ。主に三つのリスクがあって、訓練データの権利主張、生成物の所有権、そして生成物に対する第三者のクレームです。大丈夫、一緒に整理していきましょう。

田中専務

三つですか。具体的にはどういう場面で出てくるんですか。うちで作ったカタログ画像をAIに学習させたら、そのAIが出した画像を使って販売しても大丈夫ですか。

AIメンター拓海

ケースバイケースです。まず第一に、学習に使ったデータの権利者が「それは私の作品だ」と主張する場合があるんです。第二に、システムの運営者が「生成物の権利はうちにある」と主張することがある。第三に、生成物が既存の作品に似ているとして著作権侵害を争われるリスクがあるのです。要点は三つ、権利の起点、運営者のポリシー、そして結果の類似性です。

田中専務

それは現場に導入する前に確認すべきですね。これって要するに、データの出所が明確でないと投資した成果を自由に使えないということですか？

AIメンター拓海

まさにその通りです。要するに、データの由来と利用条件を見ないと「投資対効果」がどれだけ保証されるかは分からないんです。ただし、対策もある。第一に利用許諾を明確にすること、第二に内部で学習させるか外部モデルを使うかの方針決定、第三に生成物の検証ルールを制定すること。忙しい経営者向けに要点を三つにまとめると、その三点になりますよ。

田中専務

外部のモデルを使うときは、運営者が権利を主張する可能性があるのですね。うちの法務に相談すればいいんでしょうか。

AIメンター拓海

もちろん法務との連携は必須です。ただ法務だけに任せるのではなく、現場の利用シナリオを一緒に示すことが重要です。利用目的、想定される出力、出力の商用利用の有無、勝手に配布する可能性などを整理すれば、法務は具体的な条項を作りやすくなりますよ。

田中専務

分かりました。では、リスクを小さくするために現場でできる具体策はどんなことがありますか。

AIメンター拓海

まずは社内データの白黒をはっきりさせることです。社内で学習させるのか、外部ベンダーに委託するのかを決め、外部を使うならライセンス条項を事前に確認する。次に生成物に対するチェック体制を作る。最後に失敗時の対応メニューをあらかじめ用意する。これで実務的なリスクはかなり下がりますよ。

田中専務

なるほど。要はルール作りと検証が肝心ということですね。分かりました。では私の言葉で整理します。社内利用か外部利用かを明確にして、外部なら契約条項を抑え、生成物は実務担当が必ず検証してから使う、ということですね。