【生成AI画像と著作権】ビジネス利用の注意点と対策

生成AIによる画像生成技術は目覚ましい進歩を遂げ、ビジネスの様々なシーンで活用が期待されています。
しかしその一方で、生成された画像の著作権に関する問題や、意図せず他者の権利を侵害してしまうリスクも指摘されています。

企業が生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、著作権に関する正しい知識と慎重な対応が不可欠です。
本記事では、生成AIと画像の著作権をめぐる基本的な考え方から、具体的なリスク、法的責任、そして安全な利用方法までを網羅的に解説します。

生成AIと画像の著作権：基本的な考え方

生成AIの画像生成と著作権の関係は、法整備が追いついていない部分もあり、議論が続いています。しかし、現行の著作権法の枠組みの中で、基本的な考え方を理解しておくことは非常に重要です。このセクションでは、生成AIが作成した画像の権利の所在や、学習データと著作権の問題、そして日本における法の現状について解説します。これらの基礎知識が、リスクを理解する第一歩となります。

生成AIが作成した画像に著作権は発生するのか？

現在の日本の著作権法では、著作物とは「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」と定義されています。そして、その創作活動を行った「人」が著作者となります。

• AI自身は著作者になれない: 現状では、生成AI自体が思想や感情を持ち創作活動を行うとは認められていないため、AIが自律的に生成した画像そのものには、AIを著作者とする著作権は発生しないというのが一般的な見解です。
• 人間の関与度合い: ただし、人間がプロンプトの指示に具体的な創作性を発揮し、生成AIをツールとして利用して独自の表現を生み出したと評価される場合には、その人間に著作権が認められる可能性があります。その判断基準はまだ明確ではなく、ケースバイケースとなります。

学習データと著作権の関係性

生成AIは、膨大な量の既存の画像データを学習することで、新しい画像を生成する能力を獲得します。この学習プロセスにおける著作権の取り扱いが、大きな論点の一つです。

• 学習データの利用: 生成AIの開発者が、著作権で保護された画像を権利者に無許諾で学習データとして利用した場合、著作権侵害となる可能性があります（情報解析目的など一定の例外規定はあり）。
• 生成物への影響: 学習データに著作物が多く含まれている場合、生成された画像が既存の著作物と類似してしまうリスクが高まります。これは、意図しない著作権侵害を引き起こす可能性があります。

日本における著作権法の現状と解釈

日本では、生成AIと著作権に関する法律の議論が活発に行われていますが、まだ専用の法律が整備されているわけではありません。

• 現行法の適用: 基本的には既存の著作権法に基づいて判断されます。文化庁などから解釈や考え方に関する資料が公表されており、これらが実務上の一つの指針となっています。
• 今後の法改正の可能性: 技術の進展や国際的な議論を踏まえ、今後、著作権法が改正される可能性も視野に入れておく必要があります。企業としては、最新の情報を常に注視し、専門家のアドバイスを求めることも重要です。

生成AI画像利用における著作権侵害リスク

生成AIで画像を生成・利用する際には、いくつかの著作権侵害リスクが潜んでいます。特に、無料で使える画像生成AIは魅力的ですが、ビジネス利用には注意が必要。これらのリスクを事前に認識し、対策を講じることが、企業活動を守る上で不可欠です。

既存の著作物に類似した画像の生成

生成AIは学習データに基づいて画像を生成するため、出力された画像が、学習データに含まれていた既存の著作物（イラスト、写真、絵画など）に類似してしまうことがあります。

• 類似性の判断: 偶然の一致か、あるいは著作権侵害にあたる「依拠性」と「類似性」が認められるかは、法的な判断が必要です。しかし、見た目が酷似していれば、トラブルに発展する可能性は高まります。
• 企業側の確認義務: 生成された画像を公開・利用する前に、既存の著作物と著しく類似していないか、可能な範囲で確認する努力が求められます。

学習データに含まれる著作物の無断利用

生成AIの開発段階で、著作権者に無断で画像が学習データとして使用された場合、そのAIを利用して生成された画像にも間接的なリスクが伴う可能性があります。

• ユーザー側の責任: AI開発者の学習データ収集方法について、利用者が直接関与することは難しいですが、AIツールの利用規約で、学習データに関する記述や保証について確認することが望ましいです。
• 「写り込み」の問題: 生成された画像の中に、意図せず学習データ由来の著作物の一部（例: 特定のキャラクターの一部、ロゴマークなど）が「写り込んで」しまうケースも報告されています。

有名キャラクターやブランドロゴの模倣

特定のプロンプトを用いることで、有名アニメのキャラクターや実在する企業のブランドロゴに酷似した画像を生成AIで意図的に作り出すことも技術的には可能です。

• 不正競争防止法のリスク: これらを無断で使用した場合、著作権侵害だけでなく、不正競争防止法違反（著名表示冒用行為など）や商標権侵害に問われる可能性があります。
• 企業のブランドイメージ毀損: 他社の権利を侵害する行為は、自社のブランドイメージや社会的信用を大きく損なうことにも繋がります。

肖像権・パブリシティ権との関連

実在の人物（特に有名人）の顔や姿に酷似した画像を生成AIで作成し、無断で公開・利用した場合、肖像権やパブリシティ権を侵害する可能性があります。

• 肖像権: 個人の容姿を無断で撮影・公表されない権利です。
• パブリシティ権: 有名人の氏名や肖像などが持つ顧客誘引力を無断で利用されない権利です。 これらの権利は著作権とは異なる人格権や財産権ですが、生成AIによる画像利用においては同様に注意が必要です。

【法的観点】企業が生成AI画像を利用する際の法的責任

生成AIで作成した画像が他者の著作権を侵害した場合、企業はどのような法的責任を負うのでしょうか。また、AIツールの利用規約はどのように影響するのでしょうか。このセクションでは、企業が直面しうる法的な問題と、その対策のポイントについて解説します。著作権侵害は、企業の存続に関わる重大なリスクとなり得るため、事前の理解と対策が不可欠です。

著作権侵害時の法的責任（企業・担当者）

生成AIによって生成された画像を利用した結果、他者の著作権を侵害したと判断された場合、企業および関与した担当者は以下のような法的責任を問われる可能性があります。

• 民事上の責任:
  • 差止請求: 権利者から画像の使用差し止めを求められる。
  • 損害賠償請求: 権利者が被った損害の賠償を請求される。
  • 不当利得返還請求: 侵害行為によって得た利益の返還を求められる。
  • 名誉回復措置: 謝罪広告の掲載などを求められる。
• 刑事上の責任: 著作権侵害は犯罪であり、故意または悪質な場合には、罰金や懲役刑が科される可能性があります（法人両罰規定により企業も処罰対象）。

利用規約の重要性と確認ポイント

生成AIツールを利用する際には、そのサービスの利用規約を十分に確認することが極めて重要です。利用規約には、生成された画像の著作権の帰属や商用利用の可否、禁止事項などが定められています。

• 著作権の帰属: 生成した画像の著作権がユーザーに帰属するのか、AIサービス提供者に帰属するのか、あるいはパブリックドメインとなるのか。
• 商用利用の範囲: 商用利用が許可されているか、許可されている場合の条件（クレジット表記の要否など）。
• 免責事項: サービス提供者が、生成された画像に関する著作権侵害についてどこまで責任を負うか（多くは免責されている）。

生成AIサービス提供者の責任範囲

一般的に、生成AIサービス提供者は、利用規約において、ユーザーが生成したコンテンツに関する責任をユーザー自身が負う旨を規定していることが多いです。

• ツール提供者としての責任: サービス提供者はあくまでツールを提供している立場であり、そのツールを使ってユーザーがどのような画像を生成し、どのように利用するかまでは管理しきれないというスタンスが一般的です。
• Indemnification（補償）条項: 一部のAIサービス（特に企業向けプラン）では、著作権侵害に関する紛争が生じた場合に、サービス提供者がユーザーを法的に保護したり、損害を補償したりする制度を設けている場合もありますが、これは限定的です。

リスクの種類	具体的な法的責任・影響の可能性	確認・対策すべき事項
著作権侵害（類似性・依拠性）	差止請求、損害賠償、刑事罰	生成画像の独自性確認、ツールの選定、プロンプト工夫、専門家への相談
学習データ由来の権利問題	間接的な紛争リスク、レピュテーションリスク	利用規約確認（学習データに関する記述）、信頼できるAIサービスの選択
商標権・不正競争防止法違反	差止請求、損害賠償、ブランドイメージ毀損	有名ブランドロゴやキャラクターの安易な模倣・利用の回避、商標調査
肖像権・パブリシティ権侵害	差止請求、損害賠償	実在人物（特に有名人）の画像生成・利用の回避、許諾取得（必要な場合）
利用規約違反	アカウント停止、法的措置	利用規約の熟読・遵守、商用利用条件の確認

著作権侵害を防ぐ！安全な生成AI画像の利用方法

生成AIによる画像作成は非常に便利ですが、著作権侵害のリスクをゼロにすることは困難です。しかし、適切な知識と対策を講じることで、そのリスクを大幅に低減することは可能です。企業が安心して生成AIを活用するためには、ツールの選定から運用方法に至るまで、慎重なアプローチが求められます。ここでは、具体的なリスク回避策を紹介します。

著作権フリー・商用利用可能なツールの選定

画像生成AIツールの中には、学習データに著作権フリーの素材のみを使用していたり、生成された画像の商用利用を明確に許可していたりするものがあります。

• ツールの選定基準:
  • 学習データの透明性や権利処理の状況が明示されているか。
  • 利用規約で商用利用が許可され、その条件が明確か。
  • 著作権侵害に関する補償制度（Indemnification）があるか（主に有料プラン）。
• Adobe Fireflyの例: 学習データをAdobe Stockの許諾済みコンテンツなどに限定し、商用利用の安全性を高めている代表的な例です。

プロンプトエンジニアリングによる独自性の追求

生成される画像が既存の著作物と類似するリスクを低減するためには、プロンプト（指示文）の工夫が重要です。

• 具体的で詳細な指示: 抽象的な指示よりも、具体的かつ詳細な指示を与えることで、よりオリジナリティの高い画像が生成されやすくなります。
• 複数の要素の組み合わせ: 独自のアイデアや複数の要素を組み合わせたプロンプトは、既存の画像との偶然の一致を避けるのに役立ちます。
• 「〇〇風」の指示の注意点: 特定のアーティスト名や作品名を含む「〇〇風」という指示は、類似性のリスクを高めるため慎重に扱うべきです。

生成画像の類似性チェックと人間による確認

生成AIによって画像が生成された後、公開や利用の前に、人間の目で確認するプロセスを設けることが重要です。

• 目視確認: 生成された画像が、特定の既存著作物や有名キャラクター、ブランドロゴなどに酷似していないかを確認します。
• 画像検索ツールの活用: Google画像検索などの類似画像検索ツールを利用して、類似する既存画像がないかを確認することも一つの手段です。
• 懸念がある場合は使用しない: 少しでも著作権侵害の懸念がある画像は、安易に利用しないという判断が賢明です。

権利者からの許諾取得（必要な場合）

どうしても特定の既存著作物のスタイルを利用したい場合や、特定の人物をモデルにした画像を使用したい場合は、事前に権利者から許諾を得ることが原則です。

• 著作権者への連絡: イラストレーターや写真家など、著作権者に連絡を取り、利用許諾（ライセンス契約）を得る。
• モデルリリース: 人物を特定できる画像を商用利用する場合は、その人物からモデルリリース（肖像使用許諾書）を取得する。 生成AIを利用する場合でも、これらの基本的な権利処理の考え方は変わりません。

生成AI画像の著作権に関する国内外の動向と今後の展望

生成AIと画像の著作権をめぐる議論は、日本国内だけでなく世界各国で活発に行われています。法整備や技術開発、そして社会的なコンセンサス形成が進行中であり、企業はこれらの動向を注視し、柔軟に対応していく必要があります。このセクションでは、国内外の法整備の状況や技術的な取り組み、そして今後の展望について触れます。

各国の法整備の状況（日本、米国、EUなど）

生成AIと著作権に関する法的な枠組みは、国や地域によって対応が異なります。

• 日本: 現行の著作権法を基本としつつ、文化庁を中心に解釈やガイドラインが示されています。AI生成物の著作物性や学習データの利用に関する議論が続いています。
• 米国: 米国著作権局は、人間による創作的寄与がないAI生成物には著作権登録を認めない方針を示しています。フェアユース（公正な利用）の範囲などが争点となる訴訟も起きています。
• EU: 包括的な「AI法（AI Act）」の制定を進めており、生成AIについては透明性の確保（AIが生成したことを明示するなど）や、学習データに使用した著作物の概要開示義務などが議論されています。

著作権保護技術（電子透かし等）の導入検討

生成AIによって生成された画像であることを識別可能にする技術や、著作権情報を付与する技術の開発も進んでいます。

• 電子透かし（Digital Watermark）: 画像データに人間が知覚できない情報を埋め込み、それがAIによって生成されたことや、作成者、利用条件などを示す試みです。
• 来歴記録技術: 画像がどのように生成・編集されたかの履歴を記録・追跡する技術も研究されています。 これらの技術が普及すれば、権利侵害の防止や追跡、適正な利用促進に繋がる可能性があります。

AI倫理とクリエイター保護の議論

生成AIの普及は、人間のクリエイターの仕事や権利に影響を与える可能性も指摘されており、AI倫理の観点からの議論も重要です。

• クリエイターへの適切な対価: AIがクリエイターの作品を学習し、そのスタイルを模倣することで、クリエイターの経済的利益が損なわれることへの懸念があります。
• 創作活動のインセンティブ維持: 著作権制度は、創作者にインセンティブを与え、文化の発展に寄与することを目的としています。生成AIの発展とクリエイター保護のバランスをどう取るかが課題です。

国・地域	法整備・判断の主な傾向（2025年5月時点の一般的な理解）	注目すべき動向
日本	現行著作権法を適用、AI生成物自体の著作物性は原則否定、人間の創作的寄与が焦点、学習データ利用は限定的な例外あり。	文化庁のQ&Aや検討会議、判例の集積待ち。
米国	AI生成物の著作権登録は原則不可（人間の創作的寄与が必須）、フェアユースの解釈が重要。	訴訟の動向（例: Getty Images v. Stability AI）、米国著作権局のガイダンス。
EU	包括的な「AI法」で規律、生成AIに透明性義務（AI生成の明示、著作物サマリー開示等）、著作権指令との関係。	AI法の最終決定と各国での施行、デジタルサービス法（DSA）との連携。
その他	各国で法整備やガイドライン策定の動きが活発化。国際的なルール調和の必要性も議論。	知的財産関連の国際機関（WIPO等）の議論、各国の判例。

まとめ

生成AIによる画像生成は、ビジネスに大きな可能性をもたらす一方で、著作権という重要な法的課題を伴います。企業がこの技術を安心して活用するためには、生成AIが作成した画像の権利関係、学習データの取り扱い、そして万が一の際の法的責任について正しく理解し、適切なリスク管理を行うことが不可欠です。利用規約の確認、独自性の高い画像生成の工夫、そして専門家への相談などを通じて、著作権侵害を未然に防ぎ、生成AIのメリットを最大限に引き出しましょう。