生成AIの著作権侵害の事例7選！企業のリスクと具体的対策を解説

生成AI技術の急速な普及に伴い、著作権侵害に関する訴訟や係争が世界的に増加しています。特に、NYタイムズによるOpenAIへの巨額訴訟や、著名作家グループによる集団訴訟など、注目度の高い事例が相次いでいます。本記事では、企業が生成AIを活用する際に直面する可能性のある著作権侵害のリスクと、その具体的な対策について、最新の事例を交えながら詳しく解説します。生成AI時代における著作権管理の要点と、企業が取るべき実践的な対応策を、法務・実務の両面から分かりやすく説明していきます。

生成AIの著作権侵害とは何か

生成AIの著作権侵害は、従来の著作権法の枠組みに新たな課題を突きつけています。これは、AIが学習データとして著作物を使用する過程と、AIが生成したコンテンツの利用という二つの側面から考える必要があります。特に企業での生成AI活用においては、これらの問題を明確に理解し、適切な対策を講じることが不可欠です。

生成AIにおける2つの著作権侵害パターン

生成AIに関連する著作権侵害は、主に2つのパターンに分類されます。1つ目は、AIの開発・学習段階での著作物の無許可使用です。これは、AIモデルを学習させる際に、著作権で保護された文章、画像、音楽などのデータを許可なく使用するケースを指します。内閣府の見解によると、情報解析目的での著作物の使用は一般的に許容されていますが、著作権者の利益を不当に害する場合は違法となる可能性があります。

2つ目は、生成AIによって作成されたコンテンツが既存の著作物に酷似している場合です。このケースでは、AIが生成したコンテンツが既存の著作物の本質的な特徴を直接的に模倣していると判断される場合、著作権侵害となる可能性が高くなります。

生成AI特有の権利侵害リスク

生成AI特有の権利侵害リスクには、以下のような特徴があります。

まず、AIの「ブラックボックス性」により、生成されたコンテンツがどの著作物を参考にしているのか特定が困難です。また、AIは学習データから特徴を抽出して新しいコンテンツを生成するため、著作権侵害の判断が従来の基準では難しい場合があります。

さらに、生成AIは大量のデータを学習することで高品質なコンテンツを生成できますが、この過程で多数の著作物を使用するため、権利処理が複雑化するリスクがあります。特に、商用利用の場合は、より慎重な対応が求められます。企業はこれらの特有のリスクを認識した上で、適切な管理体制を構築する必要があります。

注目すべき生成AI著作権侵害事例7選

生成AIの普及に伴い、著作権侵害に関する訴訟や係争が世界各地で発生しています。これらの事例は、企業が生成AIを活用する際の重要な教訓となります。以下では、特に注目すべき7つの事例について詳しく解説します。

NYタイムズvsオープンAI訴訟の概要と争点

※引用：日本経済新聞「米NYタイムズ、OpenAIを提訴　記事流用で数千億円損害」

2023年12月、ニューヨーク・タイムズはOpen AIとマイクロソフトに対して大規模な著作権侵害訴訟を提起しました。

訴訟の核心は、ChatGPTが同社の記事を無許可で学習データとして使用し、さらに記事の内容を複製・要約する機能を提供していることです。同社は「数十億ドル」規模の損害賠償を求めており、このケースは生成AIの学習データ使用に関する重要な先例となる可能性があります。

作家グループによる集団訴訟の内容

引用：BBC NEWS JAPAN「ゲーム・オブ・スローンズ」作者ら、米オープンAIを提訴　チャットGPTの学習で著作権侵害と

「ゲーム・オブ・スローンズ」の作者ジョージ・R・R・マーティン氏を含む作家グループは、自身の著作物が許可なくAIの学習データとして使用されたとして、オープンAIを提訴しました。この訴訟の特徴は、創作者の権利保護とAI技術の発展のバランスについて問題提起している点です。作家たちは、AIによる創作物が自身の作品スタイルを模倣していることを指摘し、適切な補償を求めています。

画像生成AIをめぐる著作権訴訟

※引用：Artists Score Major Win in Copyright Case Against AI Art Generators

Stable Diffusionなどの画像生成AIに対して、アーティストグループが提起した訴訟も注目を集めています。これらの訴訟では、AIが生成する画像が既存のアート作品のスタイルや特徴を無許可で模倣しているという主張が中心となっています。特に、スタイルの模倣が著作権侵害に当たるかどうかという新しい法的論点が議論されています。

音楽業界での著作権侵害問題

音楽産業では、AIによる楽曲生成が新たな著作権問題を引き起こしています。特に、既存のアーティストの声や演奏スタイルを模倣した楽曲の生成が問題視されています。例えば、有名アーティストの声を模倣したAI生成楽曲がストリーミングプラットフォームに投稿され、著作権侵害として削除される事例が増加しています。

中国での生成AI著作権判例

中国では、生成AI作品の著作権に関する画期的な判決が出されています。北京インターネット裁判所は、AI生成画像であっても、人間による創造的な入力があれば著作権保護の対象となるという判断を示しました。この判決は、AI生成コンテンツの著作権保護に関する新たな基準を示す重要な先例となっています。

参考：【中国】【著作権】AIが生成した画像の著作物性と著作権侵害が初めて認められた中国の裁判例 | ブログ | Our Eyes | TMI総合法律事務所

Getty Imagesの訴訟事例

Getty Imagesは、Stability AIを相手取り、同社の画像を無許可で学習データとして使用したとして訴訟を提起しています。この訴訟の特徴は、商用目的で提供されている画像データベースの権利保護について焦点を当てている点です。特に、データセットの商業的価値と生成AIの学習利用の関係性が重要な争点となっています。

参考：Getty Lawsuit Against Stable Diffusion

Perplexityへの訴訟事例

米経済メディア企業のダウ・ジョーンズは、生成AI企業Perplexityによる同社記事の無許可使用を理由に著作権侵害で提訴しました。Perplexityは同社の記事を許可なく無料で使用しており、話し合いの打診にも応じませんでした。ダウ・ジョーンズ社は著作権侵害1件あたり最大15万ドルの損害賠償を求め、違法に得た情報を含むデータベースの破棄を要請しています。

ニューヨーク・タイムズも同様の懸念を示しており、2024年10月上旬にPerplexityに対して記事の無断使用中止を求める書簡を送付しています。

参考：日本経済新聞「米ダウ・ジョーンズ、米AI新興を提訴　著作権侵害で」

生成AIによる著作権侵害で企業に生じるリスク

生成AIの活用は企業に大きな可能性をもたらす一方で、著作権侵害に関連する深刻なリスクも伴います。これらのリスクを正確に理解し、適切な対策を講じることが、企業の持続可能な生成AI活用には不可欠です。

法的責任｜賠償金や差し止め請求の可能性

著作権侵害が認定された場合、企業は重大な法的責任を負う可能性があります。具体的には、損害賠償請求、差し止め請求、さらには刑事罰の対象となるリスクがあります。特に、商用利用の場合、賠償額が高額になる傾向があり、NITタイムズのオープンAI訴訟では数十億ドル規模の賠償が請求されています。また、生成AIを使用して作成したコンテンツの公開や配布の差し止めを命じられた場合、事業活動に重大な支障をきたす可能性があります。

レピュテーションリスク｜企業イメージへの影響

著作権侵害は、企業の評判に深刻なダメージを与える可能性があります。特にソーシャルメディアの発達により、著作権侵害の事実は急速に拡散し、企業ブランドの毀損につながります。具体的には、創作者の権利を軽視する企業というネガティブなイメージの形成、取引先からの信頼低下、顧客離れなどの影響が考えられます。また、一度失った信頼を回復するには、長期的な努力と多大なコストが必要となります。

事業継続性への影響｜サービス停止のリスク

生成AIを活用したサービスやプロダクトが著作権侵害と認定された場合、事業継続性に重大な影響が及ぶ可能性があります。例えば、サービスの即時停止を余儀なくされる、製品のリコールが必要になる、あるいは事業モデルの抜本的な見直しを迫られるなどのリスクがあります。特に、生成AIが事業の中核を担っている場合、その影響は極めて深刻となり、企業の存続自体が危ぶまれる事態にもなりかねません。

企業のための生成AI著作権対策ガイドライン

企業が生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、包括的な著作権対策の枠組みが必要です。ここでは、実践的なガイドラインを示し、具体的な対策方法を解説します。

権利侵害を防ぐ具体的な利用規定の作り方

効果的な利用規定の策定には、以下の要素を含める必要があります。まず、生成AIの使用目的と範囲を明確に定義し、著作権リスクの高い使用シーンを特定します。次に、生成されたコンテンツの検証プロセスを確立し、既存の著作物との類似性チェックを義務付けます。また、著作権侵害が疑われる場合の報告体制や対応手順も明確に規定する必要があります。

特に重要な規定事項として、生成AIの利用可能な業務範囲の明確化、コンテンツ生成時の入力プロンプトのガイドライン、生成コンテンツの社内レビュープロセス、著作権侵害の疑いがある場合の対応フロー、外部公開前の法的チェックリストなどが挙げられます。これらの規定は、法務部門と連携して定期的に見直し、最新の法的要件や判例に基づいて更新することが重要です。

生成AI別の著作権リスク判断基準

生成AIツールごとに異なる特性と利用条件を考慮した、具体的なリスク判断基準の設定が必要です。各ツールの特性に応じて、適切な判断基準を設定します。

テキスト生成AIでは、生成された文章の独自性評価基準、既存コンテンツとの類似度チェック方法、引用・参照の適切な表示方法が重要です。一方、画像生成AIでは、スタイルの模倣と創造的要素の区別基準、商標・ロゴ等の使用制限、人物画像生成時の権利処理ガイドラインなどが必要となります。特に商用利用の場合は、より厳格な審査プロセスを導入することが推奨されます。

法務部門と連携した安全な運用体制の構築方法

法務部門との効果的な連携体制の構築は、生成AI活用の要となります。具体的には、法務部門による定期的なリスク評価、利用ガイドラインの策定・更新、著作権侵害の疑いがある場合の迅速な判断体制の確立などが含まれます。

実務部門と法務部門の間で定期的な情報共有の場を設け、現場での課題や懸念事項を速やかに把握・対応できる体制を整えることが重要です。さらに、外部の法律専門家との連携体制も確保し、複雑な著作権問題に対して専門的なアドバイスを得られる体制を整備することが推奨されます。

まとめ：生成AIの著作権侵害に注意して正しく活用しよう

生成AI技術は、企業の業務効率化や創造性向上に大きな可能性をもたらす革新的なツールとして注目を集めています。しかし、本記事で見てきたように、その活用には著作権侵害という重要な課題が伴います。NYタイムズやGetty Imagesなど、大手企業による訴訟事例が相次いでいることからも、この問題の重要性は明らかです。

著作権侵害のリスクを最小限に抑えるためには、以下の3つの観点からの対策が不可欠です。第一に、生成AIの著作権侵害パターンを正確に理解し、適切な利用規定とガイドラインを整備すること。第二に、各生成AIツールの特性に応じたリスク管理を実施し、定期的な社内研修を通じて従業員の理解を深めること。第三に、技術の進化に合わせて柔軟に対策を更新し、著作権者との対話や協力関係を構築することです。

生成AI技術は日々進化を続けており、それに伴って法的解釈や判例も蓄積されていくことが予想されます。企業は、この変化に柔軟に対応できる体制を整えながら、技術の持つ可能性を最大限に活かしていく必要があります。適切な理解と対策のもとで活用を進めることで、持続可能なイノベーションを実現することができるでしょう。