近年、ChatGPTやMidjourney、Stable Diffusionなどの生成AIが急速に普及し、ビジネスシーンでの活用が拡大しています。しかし、生成AIを商用利用する際には、ツールのライセンス条件や著作権問題など、複雑な法的課題が存在します。特に、AI生成物の著作権の帰属や既存作品との類似性による侵害リスクは、企業にとって重要な検討事項となっています。日本では2025年にAI法案が閣議決定されるなど、法的枠組みも整備が進んでいる状況です。本記事では、生成AIのライセンスに関する最新情報と、安全な商用利用のためのポイントを詳しく解説します。
生成AIツールの商用利用は本当に可能？主要サービスのライセンス比較
生成AIの商用利用可否は、利用するツールやプランによって大きく異なります。主要な生成AIサービスの商用利用条件を詳しく見ていきましょう。
ChatGPT（OpenAI）では、無料プランでも生成物の商用利用が原則可能とされています。OpenAIのポリシーでは、利用者が生成物の権利を持つと明示されており、有料プランのChatGPT Plusでは、より高性能なGPT-4の利用が可能で商用利用が明確に認められています。ビジネス用途では、API、ChatGPT Team、Enterpriseプランの導入がより安全とされています。
DALL-E 3についても、原則として商用利用が可能です。ただし、利用するプラットフォーム（ChatGPT経由、Microsoft Designerなど）ごとの利用規約確認が重要で、2024年1月以前はMicrosoft Copilotでの商用利用が禁止されていた時期もあったため、規約変更には注意が必要です。
Adobe Fireflyは商用利用可能で、出力物の著作権はユーザーに帰属するとされています。Adobeは商用利用可能なモデルでトレーニングされたことを明示しており、安全性の高いサービスといえます。
Stable Diffusionの画像は商用利用可能ですが、Civitaiなどのプラットフォームでホストされているモデルについては、各モデルのライセンスによって条件が異なります。非営利限定やクレジット表記必須などの制約があるモデルも存在するため、商用利用前には必ずライセンス確認が必要です。
安全な商用利用のためには、商用利用可能と明記されたモデルの選択、Creative Commons（CC0やCC-BY）ライセンスの優先、利用規約のスクリーンショット保存などの対策が推奨されます。また、オープンソースLLMのLlama 2やLlama 3.1なども無料で利用可能ですが、ホスティングやトレーニング費用が別途必要となる場合があるため、個別のライセンス文書を詳細に確認することが不可欠です。
AI生成物に著作権は発生する？人間の創作性が認められる条件とは
AI生成物の著作権については、人間の創作性の有無が重要な判断基準となります。日本の著作権法では、著作物は「思想又は感情を創作的に表現したもの」と定義されており、人間の創作性が著作物の要件とされています。
AIが自律的に生成したもの、つまり人が簡単な指示のみを与えて「生成」ボタンを押すだけでAIが作成したものは、「思想又は感情を創作的に表現したもの」ではないと考えられ、著作物に該当しないとされています。このようなAI生成物は法的保護が不十分で、コピーや無断使用に対する法的措置が困難になる可能性があります。
一方、人間がAIを「道具」として使用したものについては状況が異なります。人がAIを自身の思想感情を創作的に表現するための「道具」として使用したと認められる場合、そのAI生成物は著作物に該当し、AI利用者が著作者となると考えられています。
この判断は、人の「創作意図」と「創作的寄与」によって行われます。創作意図とは、思想又は感情をある結果物として表現しようとする意図を指し、「AIを使用して自らの個性の表れとみられる何らかの表現を有する結果物を作る」という程度の意図があれば足りるとされています。
創作的寄与については、一連の過程を総合的に評価する必要があります。具体的には、創作意図のもとに適切なAIシステムの選択・構築、必要なデータの入力、プログラムの実行、結果の吟味・修正などの行為が考慮されます。ただし、単にパラメータの設定を行うだけでは創作的寄与とは言えないという指摘もあり、AI技術の変化が激しい現状では、具体的な判断基準は今後の事例蓄積を通じて明確化される見込みです。
重要なのは、詳細で創造的なプロンプトの作成、複数の生成物からの選択、生成後の編集・調整など、人間の創造的な関与を明確に示すプロセスを記録することです。これにより、AI生成物の著作権保護を受けやすくなります。
生成AIが既存作品に似た画像を作成した場合、著作権侵害になる？
AI生成物による著作権侵害の判断は、人がAIを利用せずに創作した場合と同様の基準で行われます。侵害が認められるためには、「類似性」と「依拠性」の二つの要件を満たす必要があります。
類似性については、既存の著作物の表現上の本質的な特徴を直接感得できること、つまり「創作的表現」が共通していることが必要です。単なる作風や画風のような「アイデア」レベルの共通性や、創作性がない部分の類似では、類似性は否定されます。完全一致でなくとも、創作的表現が共通していれば類似性は認められます。
依拠性の判断はより複雑で、AI生成物の場合について活発な議論が行われています。現在検討されている見解には、元の著作物がAIの学習に用いられていれば依拠性を認める考え方、AI生成物が学習に用いられた著作物と類似していれば依拠性ありと推定する考え方、AI利用者が既存著作物を認識してAIに類似物を生成させた場合は依拠性を認める考え方などがあります。
特に注意が必要なケースとして、Image to Image（i2i）で既存著作物を入力した場合や、特定のクリエイターの作品を集中的に学習させたAIを用いた場合があります。これらの場合、依拠性が認められる可能性が高くなります。
ただし、類似性と依拠性が認められても、権利制限規定に該当する場合は著作権侵害となりません。私的使用のための複製（法第30条）、学校等教育機関での利用（法第35条）、企業内部での検討過程における利用（法第30条の3）などが該当します。
しかし、AI生成物のインターネット配信や販売などの商用利用は、権利制限規定の範囲外となる場合が多いため、既存著作物との類似性・依拠性が認められる場合には、原則として著作権者の利用許諾が必要となります。
2024年2月には、中国でAI生成画像による著作権侵害を認めた世界初の判決が下されており、AIサービス提供者が適切な予防措置を怠った場合の責任についても示唆されています。この判決は、国際的なAI著作権問題の重要な先例となっています。
企業が生成AIを安全に商用利用するための5つのリスク回避策
企業が生成AIを安全に商用利用するためには、体系的なリスク管理体制の構築が不可欠です。以下の5つの具体的な対策を実践することで、著作権侵害リスクを最小限に抑えることができます。
1. 社内AI利用ポリシーの策定と運用が最も重要な基盤となります。許可されるAIツールとサービスのリスト化、機密情報や個人情報をAIに直接入力しないルール、AI生成コンテンツの利用範囲の明確化、人間による最終チェックプロセスの確立、著作権侵害が疑われる場合の対応手順、AIの利用記録保存方法などを詳細に定める必要があります。技術や法律の変化に応じてポリシーを定期的に見直し、研修や啓発活動を通じて社内に浸透させることも重要です。
2. AIプロンプトの作成と管理の徹底では、特定のアーティストや作品のスタイルを直接模倣するような指示を避けることが重要です。「〜のような」「〜風」といった表現も、著名な著作物を指す場合は注意が必要で、詳細で具体的な指示を与えてAIの創造性を引き出し、使用したプロンプトを記録・保存して必要に応じて証拠として提示できるようにします。
3. レビュープロセスの確立として、生成した画像は必ず人間がチェックし、他者の著作権を侵害していないか、不適切な内容が含まれていないかを確認します。AI生成物の利用前には、既存の著作物と類似していないかインターネット検索（文章検索・画像検索）で確認し、使用権のない画像は使わないという原則を徹底します。
4. 契約の精査では、利用するAIツールが「入力データの学習に使わない」と明記しているか確認し、AI生成コンテンツの知的財産権の帰属、データ利用、秘密保持、保証、補償責任に関する条項を慎重に確認します。商用利用が明示的に許可されているAIサービスのみを使用することも重要です。
5. 著作権教育とリスク意識の醸成として、組織全体で著作権とAIに関する理解を深め、定期的なトレーニングや啓発活動を実施し、最新の法的動向や判例に関する情報共有を継続的に行います。必要に応じて法務部門や外部の法律専門家に相談し、リスク評価を行うことで、予防的なリスク管理体制を構築できます。
日本と海外のAI著作権法はどう違う？2025年最新の法整備動向
日本と海外のAI著作権法には大きな違いがあり、企業のグローバル展開において重要な考慮事項となっています。最新の法整備動向も含めて詳しく解説します。
日本の特徴的なアプローチとして、2018年の著作権法改正により、AI開発のための学習目的での著作物利用について権利制限規定（第30条の4）が設けられました。これにより、「非享受目的」であれば、営利目的か否か、研究目的か否かを問わず、著作権者の許諾なく著作物を学習データとして利用できます。ただし、「著作権者の利益を不当に害する場合」や「享受を目的とする利用行為」は除外されます。
EU（欧州連合）では、2019年採択のデジタル単一市場における著作権指令（DSM指令）により、テキスト及びデータ・マイニングに係る権利制限規定が定められています。重要な違いは、オプトアウト制度の存在で、権利者がAIによる学習を拒否する意思を技術的に示している場合には権利制限規定が適用されません。これは日本との大きな相違点で、2024年8月1日にはEU AI法が発効しています。
アメリカでは、フェアユース（Fair Use）という例外規定により、一定条件下で著作権保護作品を許諾なく使用できる場合があります。AI開発においてもフェアユースが認められるケースが増加していますが、適用範囲については活発な議論が続いています。米国著作権局は、著作権保護は人間の著作者による創作物に限られるという見解を示しており、完全にAIが自律的に生成したコンテンツは著作権保護の対象外としています。
日本の最新法整備動向として、2024年4月に総務省・経済産業省によって「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」が公表されました。これは、AIの社会実装とガバナンスを実践するための統一的な指針で、AI開発者、AI提供者、AI利用者それぞれの立場に応じたリスク低減策が示されています。
2025年2月28日には、日本初のAIに関する法律となる「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（AI法案）が閣議決定され、国会に提出されました。この法案は基本法的性質を持ち、民間事業者には「責務」のみが課され、違反しても罰則の対象とはなりません。しかし、国による情報収集や調査研究への協力義務があり、非協力の場合には指導・助言の対象となる可能性があります。
国際的な規範（広島AIプロセス等）に即した指針の整備も定められており、国外事業者も制度の対象とする可能性が示唆されています。このソフトローアプローチは、技術革新を阻害せずに適切なガバナンスを実現する日本独自の取り組みとして注目されています。
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