生成AIが著作権を侵害した事例8選！違反ケースやリスクを避ける方法

近年、生成AI技術の急速な普及により、著作権侵害に関するトラブルが国内外で相次いでいます。AI画像生成ツールや音楽制作サービスの利用拡大に伴い、既存作品との類似性や無断学習による権利侵害が大きな問題となっているのが現状です。

本記事では、日本国内で実際に発生した生成AI関連の著作権侵害事例を、「著作権トラブルに発展した事例」「著作権リスクを未然に回避した事例」「社内ガイドラインを策定した事例」の3つの観点から詳しく解説。企業や個人が生成AIを活用する際の注意点と対策について、具体的な事例を通じて学んでいきましょう。

著作権トラブルに発展した事例

実際に法的措置や権利者からのクレームに発展したケースを以下に紹介します。

• 円谷プロダクションが中国AIサービスに対して起こした国際訴訟
• STORIA法律事務所が整理した権利者からの法的請求パターン

円谷プロダクションが勝訴した国際AI訴訟事例

【中国】【著作権】AI が生成するウルトラマン画像の著作権侵害について生成AIサービス提供事業者の責任を認めた中国の裁判例 | ブログ | Our Eyes | TMI総合法律事務所

項目	内容
企業名	円谷プロダクション
業界	エンタメ・映像
ビフォー	中国のAIサービスが無断学習・生成画像を配布
アフター	裁判所は学習データ抑制（フィルタリング）の命令をAI提供企業へ指示

この事例は、日本のキャラクター著作権が国際的に保護された画期的なケースとして注目されています。中国の生成AIサービスがウルトラマンの画像を無断で学習し、類似した画像を生成・配布していた問題で、円谷プロダクションが法的措置を取りました。

特筆すべきは、中国の裁判所が単なる損害賠償ではなく、AI企業に対して技術的なフィルタリング機能の実装を命じた点です。これは世界的にも稀な判例であり、生成AI開発者に技術的義務を課した初の事例として業界に大きな影響を与えました。

この判決により、AI学習データから特定キャラクターを除外する技術的防御策の必要性が明確になり、今後の国際的なAI規制の方向性を示す重要な先例となっています。

STORIA法律事務所が解説した権利者請求の実務パターン

AIと著作権【第11回】生成・利用段階で著作権侵害行為が認められた場合、権利者は何を請求できるのか｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】

項目	内容
企業名	STORA法律事務所（情報提供）
業界	法務・法律サービス
ビフォー	酷似生成物の利用に対し、法的請求が発生
アフター	実務的な対応手順と法的措置のフローを解説

生成AIの普及に伴い、権利者からの差止請求や損害賠償請求が増加している現状を受け、STORIA法律事務所が実際の法的対応パターンを詳細に整理した事例です。

同事務所のブログでは、著作権侵害が疑われる生成物に対して権利者が取り得る法的手段として、差止請求、損害賠償請求、さらには生成に使用した機械の廃棄命令まで具体的に解説されています。

この情報整理により、生成AI利用者と開発者双方のリスクが明確化されました。特に企業の法務部門にとっては、どの段階でどのような請求を受ける可能性があるかを事前に把握できる貴重な判断材料となっています。また、実際の法的措置のフローが明文化されたことで、企業側も適切な予防策を講じやすくなり、業界全体のリスク管理向上に寄与している重要な事例といえるでしょう。

著作権リスクを未然に回避した事例

生成AI活用において、事前の対策により著作権問題を回避した優良事例を紹介します。

• DeNAが自社データ構築で実現した安全なAI活用
• 国内イラストレーターの抗議で表面化した業界課題への対応
• AI生成音楽サービスが実施した迅速なトラブル対応
• SNS利用者の自主的な問題解決と意識向上

DeNAが自社データ構築で実現した安全なAI活用事例

生成AI動画活用の法的課題と対策法：日本企業の事例から学ぶ商用利用のポイント – アクロビジョン Tech Blog

項目	内容
企業名	DeNA
業界	ゲーム開発
ビフォー	外部データの使用が想定され、著作権リスクが存在
アフター	自社でライセンスクリアな学習データを構築し、トラブルを未然に回避

DeNAは、ゲーム開発におけるキャラクター動作生成AIの導入時に、外部データ活用による著作権リスクを事前に察知し、独自の解決策を実装した代表的な成功事例です。同社では、外部から収集したデータを使用する際の権利処理の複雑さと法的リスクを回避するため、完全に自社で管理可能な学習データセットの構築を選択しました。

この取り組みでは、法務部門と開発部門が密接に連携し、商用利用も含めた契約とチェックフローを整備。生成物の品質管理ルールも同時に設定することで、技術的な品質と法的安全性の両立を実現しています。

結果として、著作権トラブルを完全に回避しながら、AI技術を活用したゲーム開発支援ツールの運用に成功。この事例は、他の企業にとっても自社データ活用による安全なAI導入のモデルケースとなっています。

国内イラストレーターの抗議が業界変化を促した事例

生成ai画像の著作権が侵害事例や法的リスクを判例と最新ガイドで徹底解説 | AI | ホームページ制作・アプリ制作・LP制作に関するマーケティング情報局 | 株式会社アシスト

項目	内容
企業名	国内イラストレーター（個人）
業界	クリエイティブ・アート
ビフォー	SNSでAI作品が拡散され、酷似との声多数
アフター	イラスト界隈でAI学習問題が表面化、開発企業が対話対応

この事例は、個人クリエイターの声が業界全体の動きを変えた重要なケースです。AIが特定イラストレーターの作風を模倣し、SNS上で拡散された際、本人が無断学習への抗議を表明したことから始まりました。この抗議をきっかけに、AI学習における「依拠性」と「類似性」の議論が活発化し、クリエイターコミュニティ全体でAI利用の是非について本格的な議論が展開されました。

注目すべきは、この個人の声がメディアでも広く報道され、文化庁のガイドライン策定議論にも影響を与えた点です。文化庁の調査によれば、AI画像の著作権相談が前年比1.8倍に増加しており、この事例が社会的な問題意識の高まりを象徴しています。

結果として、AI開発企業側も学習データ選定において国内クリエイターへの配慮を強化する動きが見られ、業界全体のモラル向上につながった意義深い事例となっています。

AI音楽サービスが実施した迅速なトラブル対応事例

生成AIの文書やイラストは著作権違反？権利の帰属先や侵害事例を紹介 | Tinect株式会社

項目	内容
企業名	国内音楽制作者
業界	音楽
ビフォー	音楽生成サービス利用者が作品をSNS等に公開
アフター	サービス側が再学習・プロンプト修正を実施

AI作曲サービスで生成された楽曲が既存の商業曲と酷似し、権利者からクレームを受けた際の対応事例です。この問題では、AI音楽生成の特有な課題である「コード進行やメロディの類似性判断」の難しさが浮き彫りになりました。音楽分野では、偶然の一致と意図的な模倣の境界線が曖昧で、法的判断が特に困難な領域とされています。

重要なのは、クレームを受けたサービス提供者が迅速かつ適切な対応を取った点です。問題となった楽曲の配信停止だけでなく、AIモデルの再学習とプロンプト修正まで実施し、同様の問題の再発防止に努めました。

この対応により、音楽AI利用時における人間のチェック体制の重要性が業界で再認識され、今後の音楽生成AIツール開発における品質管理の基準づくりにも影響を与えた事例として評価されています。

SNS利用者が自主的な問題解決で示した意識向上事例

生成AIの著作権侵害事例6選！著作権侵害を回避する方法も解説｜SHIFT AI TIMES

項目	内容
企業名	個人ユーザー（SNS上）
業界	SNS・個人利用
ビフォー	AI画像をSNS投稿、既存キャラクター類似で炎上
アフター	投稿削除・謝罪、以降同様の投稿自粛へ

個人レベルでの生成AI利用においても著作権侵害のリスクが存在することを示した重要な事例です。プロンプトのみで生成したSNSコンテンツが既存作品との類似を指摘され、投稿者が自主的に削除・謝罪を行いました。この事例の特徴は、法的措置に発展する前に、コミュニティ内での自浄作用が働いた点にあります。

この個人の対応により、SNS利用規約と著作権の関係についても注目が集まりました。多くのSNSプラットフォームでは、著作権侵害コンテンツの投稿を禁止しており、個人利用であっても法的責任を免れないことが改めて認識されました。

結果として、生成AI利用者の間で著作権意識が高まり、投稿前のチェックや類似性の確認を行う利用者が増加。個人の責任ある行動が、コミュニティ全体の意識向上につながった好例として評価されています。

社内ガイドラインを策定した事例

生成AI活用における明確な指針を策定し、業界標準の確立に貢献した事例を紹介します。

• 文化庁が策定した国内初の公式ガイドライン
• AI画像生成サービスが明示した商用利用規約

文化庁が策定した国内初の公式ガイドライン事例

ai_houkokusyo_set.pdf

項目	内容
企業名	文化庁（行政）
業界	行政・政策
ビフォー	無断学習が合法とされ、利用企業から混乱の声
アフター	ガイドラインによる学習対象の取扱明確化の方針公表

日本政府として初めて、生成AIの学習データ利用に関する包括的なガイドラインを策定した画期的な事例です。これまで「無断学習は合法」とされながらも、実際の運用では依拠性や類似性の線引きが曖昧で、企業や開発者の間で大きな混乱が生じていました。文化庁はこうした現場の声を受け、学習段階と生成段階それぞれにおける対応ポイントを明確に整理したガイドラインを公表しました。

このガイドラインの最大の特徴は、特定著作物の除外指針が明示された点にあります。学習データから特定の作品を意図的に除外するフィルタリングの重要性や、権利者からの要請があった場合の対応方法について具体的な指針を提示。

さらに、民間企業にも広くこの基準の適用を促す方針を示しており、業界全体の標準化に向けた重要な第一歩となっています。今後、このガイドラインを踏まえた著作権法の改正も検討されており、日本のAI政策の基盤となる文書として注目されています。

AI画像生成サービスが明示した商用利用規約事例

生成ai画像の著作権が侵害事例や法的リスクを判例と最新ガイドで徹底解説 | AI | ホームページ制作・アプリ制作・LP制作に関するマーケティング情報局 | 株式会社アシスト

項目	内容
企業名	DALL·E3等AIサービス運営
業界	AIプラットフォーム
ビフォー	サービス利用時にライセンス条件が曖昧
アフター	商用利用可否を明示する利用規約を整備

DALL·E、Midjourney、Adobe Fireflyなどの主要AI画像生成サービスが、利用者の混乱を解消するため商用利用に関する明確なガイドラインを整備した事例です。サービス開始当初は、生成された画像の著作権帰属や商用利用の可否が曖昧で、企業ユーザーを中心に大きな混乱が生じていました。

各サービスは段階的に利用規約を改訂し、商用利用の制限事項を明確に表示するようになりました。特にOpenAIとAdobeでは方針が大きく異なり、OpenAIが比較的自由な商用利用を認める一方、Adobeはより厳格な条件を設定するなど、サービスごとの特色が明確化されています。

また、日本市場向けの日本語規約整備も進行中で、国内企業がサービス選択をする際の重要な判断材料となっています。この規約明示により、企業は生成AI利用前に必ず確認すべき事項が明確になり、業界全体のコンプライアンス向上に大きく貢献した事例として評価されています。

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生成AIと著作権の関係性を正しく理解するポイント

生成AI活用を検討する上で、著作権法との関係を正確に把握することは不可欠です。

以下の基本的な論点を整理します。

AI単体が生成した作品に著作権は発生しない

現在の日本の著作権法では、AI単体が生成した作品には著作権が発生しないとされています。著作権法第2条第1項第1号では「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」を著作物と定義しており、ここでいう創作主体は人間を前提としているためです。

ただし、人間がAIを道具として使用し、創作的な関与が認められる場合は話が別になります。例えば、詳細なプロンプト設計や生成後の加工・編集を行った場合、その人間の創作性が認められれば著作権が発生する可能性があります。

学習データのスクレイピングは法的に問題ないのか

AI学習におけるデータ収集、いわゆるスクレイピング（ウェブサイトから自動的にデータを収集すること）については、2018年の著作権法改正により一定の条件下で合法化されました。第30条の4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」として、AI学習目的での複製を認めています。

しかし、この例外規定にも限界があります。学習データの収集方法が違法であったり、収集元のウェブサイトの利用規約に明確に禁止されている場合は問題となる可能性があります。

類似性と依拠性の判断はどのように行われるのか

著作権侵害の成立には「類似性」と「依拠性」の両方が必要とされます。類似性とは、生成された作品が既存の著作物と似ているかどうかの判断です。一方、依拠性とは、既存の著作物を参考にして（依拠して）作成されたかどうかを指します。

AI生成物の場合、この依拠性の判断が特に複雑になります。AIが学習データに含まれていた作品を「記憶」して類似の作品を生成した場合、依拠性が認められる可能性があります。しかし、偶然の一致や、一般的な表現手法による類似の場合は依拠性が否定される場合もあります。

著作権者はどのような法的措置を取ることができるのか

著作権侵害が疑われる場合、権利者は複数の法的手段を選択できます。まず差止請求として、侵害行為の停止や侵害物の廃棄を求めることが可能です。さらに損害賠償請求により、精神的苦痛や経済的損失に対する補償を求めることもできます。

特に生成AI関連では、侵害に使用された機械やシステムの廃棄命令が注目されています。STORIA法律事務所の解説によれば、AI生成に使用したハードウェアやソフトウェアの使用停止を求めるケースも増加傾向にあります。

国内外の判例から見える今後の方向性

円谷プロダクション対中国AIサービスの事例では、国境を越えた著作権保護の実効性が示されました。特に、技術的なフィルタリング機能の実装を命じた判決は、今後のAI規制の方向性を示唆しています。

海外では、Getty ImagesがStability AIを訴えた事例や、米国での集団訴訟など、大規模な法的争いも発生しています。これらの判例の蓄積により、AI学習と著作権の関係について、より明確な基準が形成されていくと予想されます。

著作権リスクを避けて生成AIを活用する方法

企業が生成AIを安全に活用するためには、事前のリスク対策が欠かせません。以下の実践的な手法を紹介します。

生成物の事前チェック体制を構築する

生成AIの出力物をそのまま使用するのではなく、必ず人間による確認工程を設けることが重要です。具体的には、既存作品との類似性チェック、ブランドロゴや固有名詞の混入確認、不適切な表現の有無などを段階的に検証する体制を整備します。

特に商用利用の場合は、法務部門や知的財産担当者による最終確認を必須とすることを推奨します。DeNAの事例でも示されているように、開発部門と法務部門の連携により、技術的品質と法的安全性の両立が可能になります。

商用利用を前提とした安全なプロンプト設計

プロンプト（AIに与える指示）の設計段階で著作権リスクを最小化することが可能です。具体的な固有名詞、ブランド名、キャラクター名を避け、一般的な表現や抽象的な指示を心がけることが基本となります。「○○風の」という表現よりも「モダンな」「クラシックな」といった汎用的な形容詞を使用する方が安全です。

また、特定のアーティストや作品を連想させる表現も避けるべきです。例えば「ピカソ風の絵画」ではなく「キュビズム的な表現の絵画」といった、技法や様式に言及する形に変更することで、リスクを大幅に軽減できます。

学習用素材の適切な選定方法

ファインチューニング（特定用途向けの追加学習）を行う際は、学習素材の権利関係を慎重に確認する必要があります。パブリックドメイン（著作権が切れた作品）、クリエイティブ・コモンズライセンス（一定条件で自由使用可能）、または自社で権利を保有する素材のみを使用することが原則です。

外部から素材を調達する場合は、ライセンス条件を詳細に確認し、AI学習での使用が明示的に許可されているかを検証します。曖昧な表現の場合は、権利者に直接確認を取ることが賢明です。

ライセンスが明確なAIモデルの選択基準

AI画像生成サービスの利用規約事例で示されたように、サービスごとに商用利用の条件は大きく異なります。企業利用では、商用利用が明確に許可されているサービスを選択することが必須です。OpenAI、Adobe、Microsoftなど、企業向けライセンスを明示しているサービスの利用を推奨します。

また、生成物の著作権帰属についても事前確認が重要です。一部のサービスでは、生成物の権利がサービス提供者に帰属する場合もあります。契約前に利用規約の該当箇所を法務部門で精査し、自社の利用目的に適合するかを判断することが不可欠です。

社内での利用ルール化とチェックフロー整備

文化庁ガイドライン事例が示すように、明確な社内ルールの策定が著作権リスク回避の基盤となります。生成AI利用の目的、対象業務、使用可能なツール、チェック手順などを文書化し、全社で共有することが重要です。

特に利用報告制度を設けることで、どの部署でどのような用途でAIが使用されているかを把握できます。また、問題が発生した際の対応フローも事前に定めておくことで、迅速な対処が可能になります。

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