生成AIと著作権とは？学習・生成物・利用の3つの論点を文化庁の考え方に沿って解説【2026年版】

生成AIと著作権とは？2026年時点の考え方を学習・生成・利用に分けて解説

生成AIが業務や創作活動に深く浸透した現在、「AIが生成したコンテンツの著作権は誰のものか」「学習データに他者の著作物を使っていいのか」という問いは、企業の法務担当者から個人クリエイターまで、誰もが避けられない問題になっています。本記事では、生成AIと著作権の基本的な考え方から、学習・生成・利用の各フェーズにおける法的論点、そして2026年時点での実務対応まで、体系的に解説します。

生成物が既存の著作物に似ていないかを確かめるときは、生成AIの著作権を確認する方法で解説しています。

関連記事生成AIの著作権訴訟の最新事例は？

そもそも著作権とは何か——生成AI文脈での基礎知識

著作権とは、思想または感情を創作的に表現した「著作物」を生み出した者（著作者）に、その利用を独占的にコントロールできる権利を自動的に与える制度です。日本では著作権法によって保護され、登録不要・創作の瞬間から権利が発生します。保護期間は著作者の死後70年（法人著作物は公表後70年）です。

重要なのは、著作権が保護するのは「表現」であって「アイデア・事実・スタイル」ではないという点です。たとえば「SF小説」というジャンルや「ハードボイルドな文体」は保護対象外ですが、特定の文章表現や絵柄の具体的な表現は保護対象になり得ます。この区別が、生成AIの学習と出力の両フェーズで核心的な意味を持ちます。

生成AIと著作権の問題が生じる3つのフェーズ

生成AIと著作権の問題は、大きく3つのフェーズに分けて整理するとわかりやすくなります。

この3フェーズはそれぞれ独立した問いを持ちながら、相互に連動します。以降、各フェーズを詳しく見ていきます。

生成AIの著作権は「学習(入力)」と「生成物(出力)」で論点が別物になる

生成AIと著作権の話がわかりにくい最大の理由は、ひとつの「著作権問題」に見えて、実際には性質のまったく違う2つの局面が混ざっているからです。論点を、AIに学習させる入力段階と、AIが出力した成果物を扱う出力段階に分けて捉えることが、理解の第一歩になります。分けずに議論すると、「学習は適法らしい」と「生成物なら侵害し得る」という2つの説明が矛盾して聞こえますが、どちらも正しく、見ている局面が違うだけです。

入力段階（学習）：情報解析としての利用

日本では、著作物に表現された思想又は感情の享受を目的としない利用（情報解析を含む）は、著作権法30条の4により、原則として権利者の許諾なく行えます。AIの機械学習は、この情報解析に当たり得ます。ただし、享受目的が併存すると評価される場合は、30条の4は適用されません。文化庁の考え方は、その例として、学習データに含まれる著作物の創作的表現の全部または一部を意図的に出力させることを目的とした追加的な学習（過学習を意図的に行う場合など）を挙げています。また、RAG（検索拡張生成）等のために既存の著作物を含むデータベース（ベクトルに変換したものを含む）を作成する場合も、生成に際して、その作成に用いた著作物の創作的表現の全部または一部を出力することを目的としたものであれば、非享受目的とはいえず、30条の4は適用されません。出力することを目的としないものであれば、30条の4が適用され得ます。さらに「著作権者の利益を不当に害することとなる場合はこの限りでない」というただし書があり、何でも無制限に学習してよいわけではありません。どちらに当たるかは事案ごとの判断です。

出力段階（生成物）：依拠性と類似性で判断する

生成物が既存の著作物の権利を侵害するかは、通常の著作権侵害と同じく、既存の著作物との類似性と依拠性で判断されます。文化庁の考え方では、利用者が既存の著作物を認識していて、その創作的表現を持つものを生成させた場合（既存の著作物そのものを入力する場合や、題号などの固有名詞を入力する場合など）は、依拠性が認められ、利用者による侵害が成立し得るとされています。利用者が認識していなくても、学習データに含まれていた著作物に類似した生成物が出た場合は、通常は依拠性が推認され得るとされています。入口（学習）が適法でも、出口（生成物）の安全は保証されません。

局面	問われること	主な判断軸
入力（学習）	著作物を学習データに使う行為	非享受目的の情報解析か／30条の4のただし書
出力（生成物）	生成物が既存作品を侵害するか	類似性・依拠性

この2局面の枠組みを持っておくと、ニュースで見る「AIと著作権」の話題が、学習側の話なのか生成物側の話なのかを仕分けられます。個別の事案の適法性は、本記事の整理だけで断定せず、文化庁の公表資料や弁護士など専門家に確認してください。

出典：文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」（令和6年3月15日、文化庁サイトのPDF）。この文書は法的な拘束力を持たず、公表時点での小委員会の考え方を示したものです。

日本の考え方の全体像：文化庁「AIと著作権に関する考え方について」（令和6年3月15日）

日本では、文化審議会著作権分科会法制度小委員会が令和6年3月15日に「AIと著作権に関する考え方について」を取りまとめています。生成AIと著作権の関係を、開発・学習段階、生成・利用段階、生成物の著作物性に分けて整理した文書です。

文化庁「AIと著作権に関する考え方について」（令和6年3月15日）のポイント

出典：文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」（令和6年3月15日、文化庁サイトのPDF）。この文書は法的な拘束力を持たず、公表時点での小委員会の考え方を示したものです。

2025年以降の動向を確認するとき

この文書は、判例・裁判例の蓄積や技術・海外の検討状況をふまえて、必要に応じて見直すことを予定しています。法令やガイドラインの改正状況は変わり得るため、実務で判断するときは、文化庁や内閣府が公表している最新の資料と、弁護士など専門家の見解を確認してください。

フェーズ①：学習データと著作権——「無断学習」は合法か

生成AIの開発には、インターネット上の大量のテキスト・画像・音楽などが学習データとして使われます。これが著作権侵害にあたるかどうかは、各国の法制度によって大きく異なります。

日本の著作権法第30条の4——情報解析目的の利用

日本では2018年の著作権法改正により、第30条の4が新設されました。この条文は「著作物に表現された思想または感情の享受を目的としない利用」を権利者の許諾なしに認めており、機械学習・情報解析のためのデータ収集・複製が広く許容されます。これは世界的に見ても非常に開かれた規定で、「AIフレンドリー」と評される日本の著作権制度の根幹をなしています。

ただし、この規定にも重要な限界があります。条文後段には「著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、この限りでない」という留保があります。具体的には、学習専用のデータベースサービス（著作物を情報解析用に販売・提供するビジネス）に許諾なくアクセスしてデータを取得する行為は、この留保に該当し得ると解釈されています。

米国のフェアユース——現在も争われている法廷闘争

米国では「フェアユース（公正使用）」の法理が著作権の例外として機能します。学習のための複製がフェアユースに該当するかどうかは、目的・性質、著作物の性格、使用された量、市場への影響の4要素を総合判断します。生成AIの学習をめぐっては、2025年6月に連邦地裁の判断が2件出ましたが、結論は事案ごとに異なります。

• Bartz v. Anthropic（北カリフォルニア地区連邦地裁、2025年6月23日）：裁判所は、書籍を使ったAIモデルの学習を「極めて変容的（exceedingly transformative）」でフェアユースに当たるとしました。購入した紙の本をスキャンしてデジタル化したことも別の理由でフェアユースとしました。一方、海賊版サイトから入手した書籍で恒久的な「中央ライブラリ」を作ったことはフェアユースで免責されないとして、この点は審理に進むとしました。その後、この訴訟は和解の手続きに進み、公式の和解サイトによれば、裁判所は2026年7月20日に和解を最終承認しています（2026年10月時点）。
• Kadrey v. Meta（同、2025年6月25日）：裁判所はMetaに有利な部分的略式判決を出しましたが、判決文は、これはMetaによる著作物の学習が適法だと認めたものではなく、この原告らが主張・立証した内容では足りなかったという判断にとどまる、と明記しています。市場への影響（市場の希釈）が立証されれば結論が変わり得ると述べています。
• Thomson Reuters v. Ross Intelligence（第3巡回区控訴裁、2026年9月29日）：文章を新しく生成しない検索型AIの学習について、フェアユースを認めない下級審の判断を支持しました。判決文自身が、BartzやKadreyのような生成AIとは事案が異なると述べています。
• ニューヨーク・タイムズ vs Microsoft・OpenAI（ニューヨーク南部地区連邦地裁）：OpenAIに対する他の訴訟とともに併合して審理されており、2026年10月時点の裁判所記録では係属中です。Microsoftが略式判決を申し立てていますが、その判断は確認できていません。

このように、米国では「AIの学習は一律に適法／違法」とは言えず、学習に使ったデータの入手方法（海賊版か）、生成物が元の市場を奪うか、といった事実関係で判断が分かれています。

EU・英国の動向

EUでは2019年著作権指令（DSM指令）のテキスト＆データマイニング（TDM）例外規定が基本となっています。商業目的の学習については権利者がオプトアウト（拒否）できる仕組みがあり、日本ほど無条件ではありません。さらにEUのAI法は、汎用AIモデルの提供者に対し、DSM指令第4条3項に基づく権利者の留保（オプトアウト）を特定して尊重する著作権方針を整備することを求めています（AI法第53条1項(c)）。欧州委員会は2025年7月10日に汎用AI向けの行動規範（Code of Practice）を公表しており、その著作権の章は、この義務を満たすための任意のツールです。

英国では、2024年末の意見募集で、権利者のオプトアウト付きTDM例外を設ける案が当時の政府の優先案として示されました。しかし、2026年3月18日に政府が議会へ提出した「著作権とAIに関する報告書」（2025年データ（利用・アクセス）法第136条に基づく）は、「オプトアウト付きの広い著作権例外は、もはや政府の優先案ではない」と述べています。意見募集では賛成が3%にとどまったとされ、政府は証拠の収集、技術・訴訟・海外の動向の監視、透明性の検討を進める方針で、著作権法の改正は目的に合うと確信できるまで行わないとしています（2026年10月時点で、この報告書が政府の公式な最新の整理です）。

地域	学習データの主な根拠	商用学習の扱い	権利者のオプトアウト
日本	著作権法第30条の4（情報解析目的）	原則許容（利益不当侵害を除く）	法的根拠は薄い（ただし契約・技術的制限は有効）
米国	フェアユース（17 U.S.C. §107）	裁判所が個別に判断（2025年6月の2判決は学習をフェアユースとしたが、結論は事案で分かれる）	法的根拠なし（契約・robots.txtで対応）
EU	DSM指令TDM例外	権利者のオプトアウトがあれば不可	商用学習には権利者のオプトアウト有効
英国	TDM例外（研究・非商用）	オプトアウト付き例外案は2026年3月の政府報告書で優先案から外れた（法改正は未定）	現状は研究目的のみ例外適用

詳しくは：学習データの権利状況を自分で確かめる手順は生成AIの著作権を確認する方法（レイヤー①）、学習をめぐる訴訟の経緯は生成AIの著作権をめぐる最新事例・訴訟まとめで扱っています。

フェーズ②：AI生成物の著作権は誰のものか

AIが生成したテキスト・画像・音楽などの著作権はどうなるのか。これは現在、世界各国の法制度において最も答えの出にくい問いの一つです。

「著作者は人間」という大原則

日本著作権法では、著作物は「人の創作的表現」であり、著作者は原則として人間です。AIそのものは著作権の主体にはなれません。では、AIを使って何かを生み出したユーザーや開発企業はどうでしょうか。

文化庁の「AIと著作権に関する考え方」（令和6年3月15日）は、AI生成物の著作物性について、次のように整理しています。

• 指示がアイデアにとどまる場合：生成AIへの指示が表現に至らないアイデアにとどまるときは、そのAI生成物に著作物性は認められないと考えられるとされています
• 人間が創作的表現といえる加筆・修正をした場合：その加筆・修正を加えた部分には、通常、著作物性が認められると考えられるとされています
• 「創作的寄与」のボーダーライン：個々の生成物について個別具体的に判断され、一律の基準はありません

「創作的関与」の具体例

米国著作権局の立場

米国著作権局は2023年以降、AIのみが生成した部分には著作権を認めない方針を明確にしています。一方で、人間がAIを用いて行った創作的選択（画像の中で人間が手書きしたキャプション、AIと人間の共同編集物など）の著作権は認める判断を示しています。米国著作権局は2025年1月29日の報告書（Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability）で、生成AIの出力は、人間の作者が十分な表現上の要素を決めた場合にだけ著作権で保護され得るとしています。Midjourneyを使った作品については、「Théâtre D’opéra Spatial」の登録が、AI生成部分の放棄（ディスクレーム）に応じないとして2023年9月5日の審査委員会で拒否されました。また、Midjourneyの画像を使ったコミック「Zarya of the Dawn」は、文章と画像の選択・配置のみが保護され、Midjourneyが生成した画像そのものは保護されないものとして登録が改められています。学習に関する第3部（Generative AI Training）は、2025年5月9日に事前公表版（pre-publication version）が出されています。

著作物になるかの考え方：「道具」としてのAIと創作意図・創作的寄与

著作物は「思想又は感情を創作的に表現したもの」と定義されています（著作権法2条1項1号）。文化庁の考え方は、人が何ら指示を与えず、または簡単な指示にとどまり、「生成」のボタンを押すだけでAIが生成したものは、著作物に該当しないとしています。これに対して、人が思想又は感情を創作的に表現するための「道具」としてAIを使ったと認められれば、著作物に該当し、AI利用者が著作者となります。道具として使ったといえるかは、人に創作意図があるか、そして人が創作的寄与と認められる行為を行ったかで判断されます。

生成AIへの指示が表現に至らないアイデアにとどまる場合に著作物性が認められないのは、共同著作物に関する既存の裁判例（智恵子抄事件の最高裁判決〔平成5年3月30日〕、静かな焔事件の大阪地裁判決〔平成4年8月27日〕など）に照らした考え方だと、文化庁の資料は注記しています。「AI生成物であること」によって一律に著作物になる・ならないが決まるわけではなく、個々の生成物について個別具体的に判断されます。

出典：文化庁「AIと著作権に関する考え方について」本体（3(3)ア・イ）と、その概要版（文化庁サイトのPDF）。

創作的寄与の判断で見られる要素（文化庁の考え方）

著作物性は、単なる労力にとどまらない創作的寄与がどの程度積み重なっているかを総合して判断されます。生成物が他人の権利を侵害するかどうか（次のフェーズ③）とは逆向きの、「AIが作ったものに著作権は発生するか」という問いです。

どういう場合に著作物になり得るか・なりにくいか

なお文化庁の考え方は、著作物に当たらないものを著作物と称してライセンス契約などの取引で流通させると、契約上の債務不履行責任や、詐欺として不法行為責任・刑法上の詐欺罪を問われる可能性があるとしています。米国著作権局の判断との違いは、前の「米国著作権局の立場」の節を参照してください。

人間が作品を創作する際に一部分だけAI生成物を使った場合も、著作物性が問題になるのはその一部分についてで、人間が創作した他の部分の著作物性は否定されません。権利が発生する場合に著作者となるのは、AIではなく創作的に関与した人間（または法人）です。また、著作物性が認められないものでも、その利用が営業上の利益を侵害するといえる場合は、民法上の不法行為として損害賠償請求が認められ得ると、文化庁の考え方は説明しています。

利用するAIサービスの利用規約が、生成物の権利の扱いを契約で定めている場合もあります。著作権法上の扱いとは別に、規約をサービスの公式ページで確認してください。実務の工夫として、プロンプトや修正の履歴を残しておくと、後から自分の関与を説明しやすくなります。

出典：文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」（令和6年3月15日、文化庁サイトのPDF）。この文書は法的な拘束力を持たず、公表時点での小委員会の考え方を示したものです。

詳しくは：手元の生成物に自分の著作権が生じているかを整理する手順は生成AIの著作権を確認する方法（レイヤー②）にまとめています。

フェーズ③：AI生成物の利用に潜む著作権侵害リスク

AI生成物を商用コンテンツや公開物に使用する際、最も注意すべきなのが「学習元著作物の複製・類似物の生成」というリスクです。

「著作物の類似出力」問題

AIが学習データの著作物と実質的に類似した出力を行った場合、それを公開・利用する行為は著作権侵害になり得ます。特定のアーティストの画風を強く模倣させた画像や、特定の小説の文体・ストーリー展開に酷似したテキストなどがこれに当たります。

法的には「依拠性（特定の著作物に基づいて作ったこと）」と「類似性（元著作物と実質的に似ていること）」の両方が認められた場合に侵害が成立します。AIの場合、学習データに対象著作物が含まれていれば依拠性が推定されやすく、出力が著しく類似していれば侵害リスクは高くなります。

侵害になる場合・ならない場合（依拠性の考え方）

生成物が侵害になるかは、通常の著作権侵害と同じく、既存の著作物との類似性と依拠性で判断されます。文化庁の考え方は、依拠性を利用者の認識と学習データの関係で次のように整理しています。

つまり、「〇〇風」と指示すること自体ではなく、特定の作品の表現とどこまで似ているかが分かれ目になります。

侵害と認められた場合に受け得る措置

• 差止請求：故意・過失の有無を問わず可能とされています
• 損害賠償請求：侵害者に故意または過失があることが必要です
• 刑事罰：侵害者に故意があることが必要です。著作権法119条1項は、著作権を侵害した者を10年以下の拘禁刑もしくは1,000万円以下の罰金に処し、またはこれを併科すると定めています（私的使用の目的で自ら複製を行った者などは、同項の括弧書きで除かれています）。法人の代表者や従業者が業務に関して違反行為をした場合は、124条1項1号により、行為者のほか法人にも3億円以下の罰金刑が科され得ます（e-Gov法令検索「著作権法」で2026年10月30日に確認）

文化庁の考え方は、利用者が既存の著作物を認識していなかったなどで故意・過失がない場合、著作権侵害が認められても受け得る措置は差止請求にとどまり、刑事罰や損害賠償請求の対象とはならないと考えられるとしています。ただし、この場合でも不当利得返還請求として、使用料相当額の返還が認められる可能性があるとされています。また、生成の段階では権利制限規定の範囲内であっても、生成物を譲渡したり公衆送信したりする利用の段階では侵害になる場合があるため、「作る」と「公開・販売する」は分けて確認する必要があります。

責任を負うのは誰か

侵害にあたる場合、物理的な行為主体であるAI利用者が責任を負うのが原則です。そのうえで文化庁の考え方は、生成AIの開発やサービス提供を行う事業者も、規範的な行為主体として責任を負う場合があるとしています。例えば、特定の生成AIで侵害物が高頻度で生成される場合や、類似物を生成する蓋然性の高さを認識していながら抑止措置を取っていない場合は、事業者が侵害主体と評価される可能性が高まるとされています。

出典：文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」（令和6年3月15日、文化庁サイトのPDF）。この文書は法的な拘束力を持たず、公表時点での小委員会の考え方を示したものです。

詳しくは：公開前に出力物を確認する手順は生成AIの著作権を確認する方法（レイヤー③）、実際の事件は最新事例・訴訟まとめを参照してください。

特定人物・キャラクターのパブリシティ権・商標権との重複

著作権以外にも、生成AIの出力物に関連する権利問題として以下が挙げられます。

• パブリシティ権：実在の人物の顔・声・姿を無断で商業利用する行為への権利。AIによる人物再現（ディープフェイク、声質模倣など）では特に問題になりやすい
• 商標権：生成物にブランド名・ロゴに類似した表現が含まれる場合のリスク
• 著名キャラクターの著作権：特定のアニメや漫画のキャラクターを模倣した画像生成は著作権侵害のリスクが高い

特定分野ごとの著作権リスクの違い

テキスト生成（文章・記事・コード）

文章は著作権保護の対象ですが、ファクト・アイデア・スタイルは保護されません。ニュース記事の要約やコード生成は比較的リスクが低い一方、特定小説の続編や著名人の口調を真似た文章は権利問題になる可能性があります。プログラムコードの場合、オープンソースライセンス（GPL等）のコードを学習したAIが類似コードを出力し、そのライセンス条件（ソースコードの開示義務等）を知らずに商用利用してしまうリスクもあります。

画像生成

視覚的な類似性が明確に判断できる画像は、著作権侵害の論点が最も鋭く現れる分野です。特定アーティストの作風を「〇〇風で描いて」と指示することはスタイル自体は保護対象外ですが、特定作品と実質的に類似した出力が生まれれば侵害リスクがあります。また、写真素材の学習と生成についても権利者による訴訟が複数継続中です。

音楽・音声生成

メロディ・歌詞は著作権保護の対象であり、既存楽曲に酷似した出力は侵害になり得ます。また、特定アーティストの声質・歌い方を模倣するAI（ボイスクローン）については、著作権に加えてパブリシティ権・不正競争防止法の観点からも問題が生じています。

バーチャルヒューマン・アバター領域

AIで生成したキャラクターや音声は、著作権とパブリシティ権の両方が論点になります。実在人物の外見や声をAIで再現・合成する場合は、当人の同意を得ておくことが前提で、著作権の問題よりも先にパブリシティ権・プライバシー権の問題が生じます。また、バーチャルキャラクターのデザインが既存のキャラクターの著作物に似ていないかを、公開前に確認することも欠かせません。

アバター・合成音声・生成画像を扱うときの権利の勘所

著作権法だけでは整理しきれない、生成AIを業務で使うときの権利の論点を3つ補足します。生成AIの活用が広がるほど、著作権以外の権利が先に問題になる場面が増えます。

第一に、アバターや合成音声では、著作権より「肖像権・パブリシティ権・声の権利」が先に問題になりやすいという点です。人物の顔や声を模したアバター・音声を生成する場合は、著作物性の議論以前に、実在人物の同意取得と利用範囲の明確化が出発点になります。生成の元になる素材も、権利処理が済んだものを使うことが前提です。

第二に、機密・社外秘のデータを外部のAIサービスに渡さない運用設計が必要です。入力した著作物や社内データが、サービス側の学習・保存に使われる可能性は、利用規約で確認できます。ローカルで動かすLLMを使う、機密を扱う工程と一般的な工程で使うサービスを分ける、といった「どのデータをどのモデルに渡すか」の設計で、学習データ側のリスク（フェーズ①）を下げられます。

第三に、図解やアイキャッチなどに生成画像を使うときは、生成物が既存の著作物に似ていないかを人の目で確認する工程を公開前に挟みます。既存の著作物・キャラクター・商標に酷似していないかを確認する運用は、類似出力のリスク（フェーズ③）に対する基本的な自衛策です。

企業・クリエイターが実践すべき著作権リスク対策

理論的な理解だけでなく、実際の業務でどう対応するかが重要です。以下に、フェーズ別の実務チェックポイントをまとめます。

AIサービスを利用する側のチェックリスト

AIサービスの利用規約における著作権条項の読み方

主要な生成AIサービスの利用規約には、著作権に関する重要な条項が含まれています。確認すべきポイントとして以下が挙げられます。

• 生成物の権利帰属：「ユーザーに帰属」「会社に帰属」「パブリックドメイン扱い」のどれか
• 商用利用の可否：無料プランでは商用不可、有料プランで商用可能、というケースが多い
• 入力データ（プロンプト）の権利：サービス側がプロンプトを学習に再利用できる条項が含まれている場合があり、機密情報の入力に注意が必要
• 第三者著作権侵害への免責：生成物が第三者の著作権を侵害した場合の責任分担

社内ルール（ガイドライン）に書く項目と作り方

文化庁は、令和6年7月31日に「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」を公表しています。生成AIを業務で使う人（AI利用者）向けの「著作権侵害を生じさせないための取組み」が、そのまま社内ルールの項目になります。

作る順番は、使うサービスの確認、入力と利用のルール、公開前の確認、記録、事故時の対応、教育と並べると規程にしやすくなります。なお文化庁は、このチェックリストを記載どおりに実施しなければ直ちに法的責任が生じるわけではなく、全て実施すれば責任を問われないわけでもない、と説明しています。

従業員教育・研修で教えること

出典：文化庁著作権課「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」（令和6年7月31日、文化庁サイトのPDF）第1部3。法的な拘束力を持たない資料です。ツール別の規約・補償の読み方は商用利用のページ、公開前の確認手順は確認方法のページで扱っています。

権利者側の対策：「学習拒否（オプトアウト）」の現実的な効力

権利者としてAIへの学習利用を拒否したい場合、現在どのような手段があるのかを整理します。

• robots.txt / noai タグ：Webサイトにクローラーの学習利用を拒否する記述を加える方法。倫理的拘束力はあるが法的強制力は国によって異なる。日本では、文化庁の考え方で、AI学習用クローラのアクセス制限といった技術的措置は、30条の4ただし書に当たるかを考える際の一要素になり得るとされています（措置を講じること自体は自由に行えます）
• 利用規約による禁止：サイトの利用規約でAI学習目的の利用を禁止する条項を設ける。これが有効な契約として成立するかはケースバイケースで、無断クロールとの関係でも議論がある
• 技術的保護措置：Glaze（画像の特徴量を微妙に変えてAI学習を攪乱するツール）などの技術が登場している。完全な防護策ではないが、一定の抑止効果がある
• 契約によるデータ提供制限：APIや有料データベースの契約条項でAI学習目的の利用を明確に禁止する方法が最も法的効力が高い

詳しくは：ツール別の商用利用ポリシーや社内ルールの作り方は生成AIの著作物を商用利用するときの著作権リスクと実務対応、公開前の確認手順は生成AIの著作権を確認する方法で解説しています。

著作権と生成AIをめぐる主な国際的訴訟・動向

ここでは主な訴訟の現況を一覧にします。個々の事件の経緯と論点は生成AIの著作権をめぐる最新事例・訴訟まとめで整理しています。

時期	当事者・概要	論点	状況
2023年	米国複数アーティスト vs 画像生成AI企業（Andersen v. Stability AI ほか・集団訴訟）	無断学習・類似出力の侵害性	北カリフォルニア地区連邦地裁（No. 3:23-cv-00201）で係属中。2026年10月26日付でも証拠開示に関する書面が提出されている（裁判所の事件ページ）。判決・和解は確認できていません
2023年	米国大手新聞社 vs 米国大手AI企業（著作権侵害訴訟）	記事の無断学習・ほぼ完全な再現出力	2026年10月時点の裁判所記録では係属中（OpenAI関連訴訟と併合）。Microsoftの略式判決の申立てに対する判断は確認できていません
2023〜2024年	米国プログラマー vs GitHubほか（Doe v. GitHub・コード学習訴訟）	オープンソースコードの無断学習	2026年9月16日、第9巡回区控訴裁（No. 24-7700）がDMCA 1202(b)の請求の却下を支持。契約関連の請求は地裁で係属中と判決文に記載
2024年	ドイツ著作権団体GEMA vs OpenAI・Suno（ミュンヘン地方裁判所）	歌詞・楽曲の無断学習と出力の侵害性	OpenAI：2025年11月11日にGEMAの請求を大半認容、Suno：2026年7月31日に請求を大半認容（いずれも判決は確定していない・ミュンヘン第一地方裁判所の報道発表。OpenAI側は控訴し、2026年5月時点で控訴審が係属中とJASRACの海外動向まとめに記載）
2024年	日本：音楽著作権団体（JASRACほか）の生成AIへの対応	音楽著作物の学習・歌声合成の問題	2024年1月に音楽9団体が「AIに関する音楽団体協議会」を設置。JASRACは2026年6月11日に方針をまとめた特設ページを公開し、著作権法第30条の4を含む対応を求めている（JASRAC公式）
2025年6月	米国作家 vs AI開発企業（Bartz v. Anthropic）	学習のフェアユース／海賊版書籍のライブラリ	2025年6月23日、学習はフェアユースと判断。海賊版ライブラリは審理へ進み、和解基金15億ドル（非還付型）の和解が2026年7月20日に最終承認（裁判所の最終承認命令・公式の和解サイト）
2025年6月	米国作家 vs 米国大手IT企業（Kadrey v. Meta）	書籍を使った学習のフェアユース	2025年6月25日、Metaに有利な部分的略式判決。ただし判決文は、学習一般が適法だと認めたものではないと明記
2026年9月	Thomson Reuters vs ROSS Intelligence（検索型AIの学習）	文章を生成しないAIの学習のフェアユース	2026年9月29日、第3巡回区控訴裁がフェアユースを認めない判断を支持（生成AIとは事案が異なると判決文が記載）

まとめ：生成AIと著作権——2026年時点での本質的な整理

生成AIと著作権の問題は、「学習」「生成」「利用」の3フェーズそれぞれに異なる法的論点があり、国ごとの制度も大きく異なります。日本では第30条の4によって学習は広く許容されている一方、EUではAI法で汎用AIモデルの提供者に著作権方針の整備が求められ、米国では法律ではなく裁判所が事案ごとに判断を積み重ねています。AI生成物の著作権については「人間の創作的関与の程度」が帰属を左右し、利用フェーズでは類似出力・パブリシティ権・ライセンス違反のリスクが実務上の主要課題です。

企業やクリエイターが今すぐ実践すべきことは、（1）利用するAIサービスの利用規約を著作権条項まで精読すること、（2）商用コンテンツに使う生成物は類似性チェックを行うこと、（3）自社でAIを学習・開発する場合はデータのライセンス状況を文書化すること、の3点です。法制度は引き続き流動的であるため、文化庁・各国著作権当局の最新ガイドラインを継続的に確認する姿勢が、この領域での最大のリスクヘッジになります。

よくある質問

生成AIに著作物を学習させるのは違法ですか。

日本では、著作権法30条の4により、著作物に表現された思想又は感情の享受を目的としない情報解析（AI学習を含む）のための利用は、原則として権利者の許諾なく行えます。ただし、享受目的が併存する場合や、著作権者の利益を不当に害する場合は対象外です。個別の事案は文化庁の資料や弁護士など専門家に確認してください。

AIで作った画像や文章は、著作物になりますか。

文化庁の考え方では、指示が表現に至らないアイデアにとどまる場合は著作物性が認められず、人間が創作的表現といえる加筆・修正を加えた部分には通常認められるとされています。個々の生成物ごとの個別判断で、一律の基準はありません。

AI生成物を公開すると、著作権侵害になることはありますか。

既存の著作物との類似性と依拠性が認められれば、侵害が成立し得ます。生成の段階では問題がなくても、公開や譲渡など利用の段階で侵害になる場合があります。

知らずに既存の作品と似てしまった場合は、どうなりますか。

文化庁の考え方では、使った生成AIがその著作物を学習していた場合は通常、依拠性が推認され、侵害になり得ます。学習していなかった場合は偶然の一致として依拠性が認められず、侵害は成立しないと考えられています。また、利用者に故意・過失がなければ、受け得る措置は差止請求にとどまるとされています。

「〇〇風」で作るのは違法ですか。

作風や画風などのアイデアが似るにとどまり、既存の著作物との類似性が認められない生成物は、生成・利用しても既存の著作物との関係で著作権侵害とはなりません。特定の作品の表現に類似すれば、別の問題になります。

仕事で使うときは何を確認すればよいですか。

利用するAIサービスの利用規約（商用利用の可否、生成物の権利の扱い、第三者の権利を侵害した場合の責任分担）と、公開前の類似性の確認が基本です。詳しくは商用利用のページと確認方法のページを参照してください。

海外でも日本と同じ扱いですか。

同じではありません。米国はフェアユースを裁判所が事案ごとに判断し、EUは権利者のオプトアウトを尊重する仕組みを置いています。前半の比較表を参照してください。

本記事は一般的な情報提供であり、法的助言ではありません。個別の事案は弁護士など専門家にご相談ください。

関連記事

• 生成ai 著作権 事例
• 生成ai 著作権 商用利用
• 生成ai 著作権 確認方法