AIと著作権・学習データの問題――AIは他人の作品を学んでよいのかをやさしく理解する

前回は、「AIの安全性とは何か」について説明しました。

AIが高性能になるほど、便利さだけでなく、間違いや悪用、社会への影響も考える必要があります。今回は、その中でも特に議論が続いている、AIと著作権の問題を取り上げます。生成AIは、文章、イラスト、写真、音楽、動画などを作れます。しかし、AIは最初からそれらを作れたわけではありません。膨大な文章や画像などを学習することで、さまざまな表現ができるようになりました。では、その学習に、誰かが書いた小説や描いたイラストを使ってもよいのでしょうか。そして、AIが作った作品が、すでに存在する作品とよく似ていた場合はどうなるのでしょうか。

一言でいうと、AIと著作権の問題とは、他人が作った作品をAIが学習することや、AIが新しい作品を作ることについて、誰の権利をどこまで認めるべきかという問題です。

そもそも著作権とは何か

著作権とは、人間が創作した文章、絵、音楽などの作品を保護するための権利です。たとえば、小説を書いた人には、その小説についての著作権が原則として発生します。イラストを描いた人には、そのイラストの著作権が発生します。音楽を作曲した人にも、その楽曲についての著作権が発生します。

ただし、著作権は、世の中にあるすべての情報を独占できる権利ではありません。たとえば、「空を飛ぶ少年の冒険」というアイデアだけで、誰かがその設定を独占できるわけではありません。同じアイデアからでも、違う人物や物語、表現を使って新しい小説を書くことができます。

著作権が基本的に保護するのは、アイデアそのものではなく、アイデアを具体的に表した創作的な表現です。

この違いは、AIと著作権を考えるうえで非常に重要です。

AIは何を学習しているのか

第11回の「事前学習とは何か」で説明したように、AIは大量のデータからパターンを学びます。文章を扱うAIなら、言葉の使い方、文法、文章の構造、説明の仕方などを学びます。画像を扱うAIなら、物体の形、色、構図、光の表現、さまざまな画風の特徴などを学びます。

学習に利用されるデータには、さまざまなものがあります。

• Webサイトの文章
• 書籍やニュース記事
• 論文や技術文書
• イラストや写真
• 音楽や音声
• プログラムのソースコード
• 利用許諾を得たデータ
• AIが生成した合成データ

ただし、どのAIが何を学習したかは、開発企業によって公開されている範囲が異なります。すべてのAIの学習データが明らかになっているわけではありません。

AIの学習は「丸暗記」なのか

ここで、よくある誤解があります。

「AIは他人の作品を大量に保存し、必要なときに貼り合わせて出力している」という考え方です。

実際のAIの学習は、基本的にはそれほど単純ではありません。

ニューラルネットワークは、大量のデータから特徴やパターンを学び、その結果を「重み」と呼ばれる数値などに反映します。たとえば、猫のイラストを大量に学習したAIは、猫の耳、目、ひげ、体の形などについて、さまざまな特徴を学びます。そして、その学習結果を使って、新しい猫の画像を生成できます。しかし、だからといって、学習した作品をまったく記憶していないわけでもありません。特定の文章や画像を強く記憶し、元の作品に非常によく似た内容を再現してしまうことがあります。これは、AIの著作権問題で重要な点です。

AIは単に作品を切り貼りしているわけではありませんが、学習した作品の表現を再現してしまう可能性はあります。

人間が作品を見て学ぶこととは違うのか

人間も、他人の作品から学びます。小説家は多くの小説を読み、漫画家は多くの漫画を見て育ちます。音楽家も、さまざまな作曲家の作品を研究します。それなら、AIが作品を学ぶことも同じではないか、という意見があります。一方で、両者はまったく同じではないという意見もあります。

人間が何年もかけて作品を研究するのに対し、AIは膨大な作品を短時間で処理できます。また、AIを使えば、似た表現の作品を大量に生成できます。つまり、学習という行為には共通する部分があっても、規模や速度、社会への影響は違います。ここが、AIの学習を人間の学習と同じように考えてよいのかという議論につながっています。

日本ではAIの学習は合法なのか

ここから少し法律の話になります。

日本の著作権法には、第30条の4という規定があります。この規定は、一定の条件のもとで、著作物に表現された思想や感情を人が味わうことを目的としない利用について、著作権者の許可を得ずに利用できる場合があると定めています。

少し難しいですが、たとえば小説を人間が読むためにコピーすることと、コンピューターが文章のパターンを分析するためにコピーすることは、目的が違います。AIの学習のような情報解析は、この規定の対象になり得ます。そのため、日本では、著作権者の許可がなくてもAI学習に著作物を利用できる場合があります。ただし、ここで重要なのは、「AIの学習なら何でも自由」という意味ではないことです。著作物の表現を再現して利用者に楽しませる目的が含まれている場合や、著作権者の利益を不当に害する場合などには、同条が適用されないことがあります。

日本の文化庁は、2024年3月に「AIと著作権に関する考え方について」を公表し、この問題を整理しています。

「無断学習はすべて違法」でも「すべて合法」でもない

AIと著作権の議論では、極端な意見を見かけることがあります。「著作権者に許可を取っていないのだから、AI学習はすべて違法だ」という意見です。逆に、「AI学習は法律で認められているのだから、何を使っても自由だ」という意見もあります。

しかし、日本の著作権法の考え方は、そのどちらでもありません。

重要なのは、どのような目的で、どのような方法で著作物を利用したのかという点です。また、法律上許されるかどうかと、著作権者が納得するかどうかは、別の問題です。作権法上の条件を満たす利用でも、クリエイターが「自分の作品を勝手に学習してほしくない」と感じることはあります。この法律と感情、そして創作活動を支える経済的な仕組みの違いが、AIをめぐる対立を難しくしています。

AIが作った作品が他人の作品に似ていたら

ここまで説明したのは、AIが学習するときの話です。では、AIが作った文章や画像が、すでに存在する作品と似ていた場合はどうなるのでしょうか。これは、学習とは別に考える必要があります。

日本の著作権侵害の判断では、一般に「類似性」と「依拠性」が重要になります。

簡単に説明しましょう。

たとえば、AIに特定の漫画の画像を見せて、「これとほとんど同じ絵を作って」と指示し、非常によく似た画像を作った場合、著作権侵害が問題になる可能性があります。一方、単に「魔法使いの少年が空を飛んでいる絵」を生成しただけなら、それだけで特定の作品の著作権を侵害するわけではありません。重要なのは、一般的なアイデアが似ているかどうかではなく、著作権で保護される具体的な表現が共通しているかどうかです。ただし、AIが学習した作品を再現したような場合など、依拠性の判断には難しい問題もあります。

特定の作家の「画風」をまねることは違法なのか

AI画像生成で特に議論になっているのが、画風の模倣です。たとえば、「水彩画風」「昔のアニメ風」「印象派風」といった指示で画像を作れます。では、特定の作家の画風に非常によく似た作品をAIで作った場合、どうなるのでしょうか。

日本の著作権法では、一般的な画風や技法そのものは、通常、それだけで著作権によって独占されるものではありません。ただし、画風をまねただけのつもりでも、特定の既存作品の構図、人物の表現、細部など、保護される創作的表現まで共通すれば、著作権侵害が問題になる可能性があります。

また、著作権侵害が成立しない場合でも、社会的に批判されることはあります。特に、存命の作家の作風を使い、その作家の仕事を代替するような作品を大量に作ることについては、強い反発があります。ここでも、法律上の問題と倫理的な問題を分けて考える必要があります。

AIで作った作品に著作権はあるのか

今度は、AIが生成した作品そのものの著作権です。たとえば、AIに「夕焼けの海を描いて」と頼んで、美しい画像が出てきたとします。この画像に著作権はあるのでしょうか。

日本の著作権法では、著作物は、人間の思想または感情を創作的に表現したものと考えられています。そのため、AIが自動的に生成しただけのものは、通常、それだけでは著作物と認められません。ただし、人間がAIを道具として使い、創作的な表現に十分関与している場合には、著作権が認められる可能性があります。

たとえば、人間が画像の構図や具体的な表現を細かく設計し、何度も修正し、独自の創作的表現を加えたような場合です。つまり、AIを使ったかどうかだけで著作権が決まるのではなく、人間がどの程度創作に関わったかが重要です。

プロンプトを詳しく書けば著作権は認められるのか

では、非常に長く詳しいプロンプトを書いた場合はどうでしょうか。これも、単純に文字数では決まりません。たとえば、「かわいい猫を描いて」という短い指示と、「三毛猫を中央に配置し、背景を青くして、夕方の柔らかい光を当てる」という指示では、後者の方が具体的です。

しかし、具体的な指示を書いたというだけで、必ず著作権が認められるわけではありません。人間が作品の創作的な表現をどこまで決めたのかが重要になります。また、AIが生成したものに人間が独自の修正を加えれば、その修正部分などに著作権が認められる可能性があります。

この点は、日本でも米国でも、個別の制作過程によって判断が変わる問題です。

アメリカではどう考えられているのか

アメリカでは、AIの学習と著作権をめぐって多くの裁判が起きています。

重要な言葉が「フェアユース」です。フェアユースとは、著作物を利用する目的や性質、利用した量、市場への影響などを考慮して、著作権者の許可がなくても利用が認められる場合があるという仕組みです。AI企業側は、作品をそのまま読者に配布するためではなく、新しいAIモデルを訓練するための利用だと主張することがあります。一方、著作権者側は、作品の無断複製や、AI生成物が元の作品の市場を奪う可能性などを問題視しています。2025年には、AIの学習についてフェアユースが認められ得るとした裁判例が出る一方、海賊版などによって入手された作品については別の問題があることも明らかになりました。つまり、アメリカでも「AI学習はすべて合法」あるいは「すべて違法」という結論が出ているわけではありません。

出版社や作家とAI企業の裁判

アメリカでは、新聞社、作家、写真家などがAI企業に対して著作権侵害を訴えています。代表的なものの一つが、ニューヨーク・タイムズとOpenAI・Microsoftの訴訟です。争点には、記事をAIの学習に利用したことや、AIが記事の表現を再現する可能性などがあります。また、Anthropicと作家らの訴訟では、2025年にAI学習とフェアユースに関する重要な判断が示されました。こうした裁判によって、AI学習はどこまで認められるのか、著作権者の利益をどこまで保護するのかという問題が、具体的に検討されるようになっています。

2026年現在も、すべての論点について国際的に統一された答えが出ているわけではありません。

ヨーロッパではどうなっているのか

EUでは、著作権者の権利や情報の透明性を重視する方向で制度が整えられています。EUには、一定の条件で文章やデータを分析することを認める制度があります。ただし、著作権者が適切な方法で利用を拒否する意思を示した場合には、それを尊重する必要がある仕組みもあります。

これを「オプトアウト」と呼ぶことがあります。オプトアウトとは、簡単にいうと「自分の作品をそのような利用に使わないでほしい」という意思表示です。また、EUのAI Actでは、汎用AIモデルを提供する企業に、著作権法を守るための方針や、学習に使ったコンテンツの概要を公開することなどを求めています。2025年8月から、これらの汎用AIモデルに関する義務が適用され始めました。

つまりEUでは、AI開発を認めながら、著作権者の権利や学習データの透明性を確保しようとしています。

日本・アメリカ・EUの違い

ただし、この表は基本的な考え方の比較です。実際の著作権侵害の判断は、具体的な利用方法や各国の法律によって変わります。

著作権者にお金を払って学習する方法も広がっている

AI企業と著作権者の関係は、裁判や対立だけではありません。出版社などがAI企業にコンテンツの利用を許可し、その対価を受け取る契約も広がっています。これは「ライセンス契約」と呼ばれます。

たとえば、新聞社が記事の利用についてAI企業と契約し、AIサービスの中で記事を利用できるようにする場合があります。2026年10月には、GoogleがCNN、Axios、Financial Timesなどを含む多数の報道機関とのAI関連の提携を拡大したことも報じられました。こうした契約は、著作権者が利用条件を決め、AI企業が必要なコンテンツを利用するための方法の一つです。ただし、すべてのクリエイターが契約の機会を得られるわけではありません。大手出版社と個人のイラストレーターでは、交渉力にも大きな差があります。この問題も今後の課題です。

なぜクリエイターはAIに反対するのか

AIと著作権の議論には、法律だけでは整理しきれない問題があります。たとえば、長年かけて独自の画風を作り上げたイラストレーターがいるとします。その人の作品を学習したAIによって、非常によく似た雰囲気の画像を大量に作れるようになったとします。仮に個々の生成画像が著作権侵害に当たらなかったとしても、そのイラストレーターの仕事が減る可能性はあります。

また、「自分が長年努力して身につけた表現を、許可もなく商売に使われている」と感じるかもしれません。このような反発は、単純に「AIが嫌いだから」という話ではありません。創作に費やした時間、仕事としての価値、収入、人格的な思いなどが関係しています。そのため、著作権法上の問題が整理されても、クリエイターの反発がすべてなくなるとは限りません。

AIを使うクリエイターもいる

一方で、AIを積極的に使うクリエイターもいます。

たとえば、

• 小説の構成を考える
• イラストのアイデアを探す
• 背景画像の試作を作る
• 音楽のデモを作る
• 動画の絵コンテを作る
• 文章の校正を行う

といった使い方です。

こうした人々にとって、AIは人間の創作を奪うものではなく、創作を助ける道具です。実際、AIを使っているからといって、その作品に人間の創造性がないとは限りません。AIが作った素材をどのように選び、組み合わせ、修正し、作品として完成させるかには、人間の創作的な判断が関わる場合があります。

つまり、クリエイターの間でもAIに対する考え方は一つではありません。

AIで作った作品を販売してもよいのか

「AIで作った作品を販売することは違法なのか」という質問もよくあります。しかし、AIを使ったという理由だけで、販売が違法になるわけではありません。重要なのは、作品の内容や利用条件です。

たとえば、AIで生成したイラストが他人の著作権を侵害していないか、利用したサービスの規約で商用利用が認められているかなどを確認する必要があります。また、著作権が認められるかどうかと、販売できるかどうかも別の問題です。AI生成物そのものに著作権が認められない場合でも、他人の権利を侵害せず、契約や法律に反しなければ、販売できる場合があります。ただし、著作権がない部分については、他人による模倣を著作権で止められない可能性もあります。

「AIで作りました」と表示する必要はあるのか

AI生成物を公開するときに、AIを使ったことを明示すべきかという議論もあります。

2026年現在、あらゆるAI生成作品について、日本で一律に「AIで作成」と表示しなければならないわけではありません。しかし、利用するサービスや販売サイトによっては、AI生成コンテンツの表示について独自のルールが設けられていることがあります。また、実在する人物の写真や映像と見分けにくいAI生成物では、見る人が誤解しないようにすることも重要です。

AIを使ったこと自体が悪いというわけではありません。

問題になるのは、見る人をだましたり、他人の権利を侵害したりする場合です。

声や顔をまねる場合は著作権だけではない

AIは、文章や画像だけでなく、実在する人の声や顔に似たものも生成できるようになっています。たとえば、有名な歌手の声にそっくりな歌声を作ることがあります。俳優の顔に似た人物を動画に登場させることもあります。

こうした問題は、著作権だけでは整理できません。

実在する人物の肖像、声、氏名などについては、肖像権、パブリシティ権、プライバシー、不正競争など、別の権利や法律が関係することがあります。つまり、「著作権侵害ではないから自由に使ってよい」とは限りません。

学習データの透明性も重要になっている

AIと著作権の問題を考えるうえで、最近特に重要になっているのが、学習データの透明性です。自分の作品がAIの学習に使われたのか。誰が、その作品を、どのような目的で利用したのか。

著作権者がこれらを知ることは、必ずしも簡単ではありません。

AI企業側には、学習データの入手先や内容に営業秘密が含まれるという事情もあります。そのため、すべての学習データをそのまま公開することにも難しさがあります。一方で、著作権者から見れば、何に使われたのかわからなければ、権利を主張することも難しくなります。こうした問題に対応するため、EUでは学習データの内容について一定の概要を公開する制度が整えられています。

AIの学習について、どの程度の透明性を求めるべきかは、今後も重要な議論になります。

AIと著作権をめぐる本当の争点

ここまで見ると、AIと著作権の問題は、単に「AIが他人の作品を学習してよいのか」という話だけではないことがわかります。

大きな争点は、次のように整理できます。

• 学習に使う作品について、どこまで許可が必要なのか
• 著作権者は学習への利用を拒否できるべきなのか
• AI企業は学習データをどこまで公開するべきなのか
• AIが生成した作品について、誰に権利が認められるのか
• AIによってクリエイターの仕事が減った場合、どう考えるべきなのか
• AI技術の進歩と創作者の権利を、どう両立させるのか

どれも簡単には結論が出ません。

AIの研究開発を進めることにも、社会的な利益があります。一方で、作家、画家、写真家、音楽家などの創作活動が守られることも重要です。AIの発展によって創作の機会が増える可能性もありますが、既存の創作者の利益が失われる可能性もあります。この両方を考える必要があります。

これからのAIとクリエイターの関係

AIとクリエイターは、必ずしも敵同士でなければならないわけではありません。たとえば、著作権者が利用を許可したデータを使ってAIを学習させ、その対価が支払われる仕組みも考えられます。クリエイター自身がAIを利用し、新しい作品を生み出すこともできます。

また、AI生成物と人間の創作物を区別し、それぞれの特徴を生かす方法もあります。しかし、どのような仕組みが適切なのかについては、まだ社会的な合意ができているとはいえません。AIを作る企業、AIを使う人、著作権者、そして作品を楽しむ人が、それぞれの立場から考える必要があります。

AIの発展と、創作者の権利や仕事を守ることを、単純な二者択一にしないことが重要です。

まとめ

AIと著作権の問題は、大きく3つに分けて考える必要があります。

一つ目は、AIが著作物を学習するときの問題です。日本では、著作権法第30条の4によって、一定の条件のもとで、著作権者の許可なく情報解析のために著作物を利用できる場合があります。ただし、どんな利用でも自由に認められるわけではありません。

二つ目は、AIが生成した作品が他人の著作権を侵害しないかという問題です。既存作品の創作的な表現に類似し、それに依拠している場合には、著作権侵害が問題になる可能性があります。

三つ目は、AIが生成した作品そのものに著作権があるのかという問題です。人間の創作的な関与がないAI生成物には、通常、著作権は認められません。しかし、人間が十分に創作へ関わっている場合には、保護される可能性があります。

また、AIと著作権の問題は、国によって法律や制度が違います。日本、アメリカ、EUでは、学習データの利用に関する考え方が異なり、現在も裁判や制度の整備が続いています。そして、この問題には法律だけでなく、創作者の仕事や収入、努力、表現への思いといった社会的・倫理的な問題もあります。

AIは、新しい創作の可能性を広げる技術です。その一方で、既存のクリエイターの権利や利益に影響を与える可能性もあります。これから必要なのは、AIを使う人と使わない人を対立させることではなく、技術の進歩と創作活動をどのように両立させるかを考えることです。

次回は、「MCPとは何か」について説明します。

MCPは、AIと外部のデータやサービスをつなぐための共通の仕組みです。第20回のFunction Callingとも深く関係しています。AIがさまざまな道具を使って仕事を進めるために、なぜ共通の接続方法が重要になるのかを、やさしく理解していきます。