【2025年最新】生成AIの著作権侵害事例を徹底解説｜国内外の判例から学ぶ法的リスクと対策

生成AIと著作権侵害とは

生成AIは、テキスト、画像、音楽といった、まったく新しいコンテンツを創り出す画期的なテクノロジーです。従来のAIがデータに基づいて予測や分類を行うのに対し、生成AIは学習した膨大なデータから独自の創作物を生み出す点で大きく異なります。

この「生成」能力が、著作権との関係で新たな課題を生んでいます。生成AIと著作権の問題は、大きく分けて「AIが学習する段階（インプット）」と「AIがコンテンツを生成・利用する段階（アウトプット）」の2つの側面から議論されています。

AIが生成したコンテンツが、もし既存の誰かの作品（著作物）と酷似していた場合、著作権侵害にあたる可能性があります。著作権侵害が成立するかどうかは、通常のケースと同様に、生成物が元の作品と似ているか（類似性）、そして元の作品を参考にして作られたか（依拠性）という2つのポイントで判断されます。

【国内外】生成AIの著作権侵害に関する最新の重要事例

生成AIの技術が急速に進化する一方で、その利用をめぐる著作権侵害のトラブルも世界中で増加しています。テキスト、画像、音楽といった様々な分野で、AI開発企業や利用者に対する訴訟が実際に起きており、今後のAI活用のあり方を考える上で重要な試金石となっています。

これらの事例は、AIがインターネット上などから膨大なデータを学習する段階での問題と、学習した結果として生成されたコンテンツを利用する段階での問題の両方を含んでいます。ここでは、特に注目すべき国内外の最新事例を分野別に見ていきましょう。

【テキスト生成AI】ニューヨーク・タイムズ vs OpenAI・マイクロソフト

テキスト生成AIをめぐる裁判で最も注目を集めているのが、大手新聞社ニューヨーク・タイムズ（NYT）が、ChatGPTを開発したOpenAIとそのパートナーであるマイクロソフトを提訴した一件です。

NYTの主張の核心は、OpenAIとマイクロソフトがAIを学習させるために、NYTの記事コンテンツ数百万件を無断でコピーして使用したという点にあります。これにより、多大なコストと労力をかけて制作した記事にただ乗りされ、ビジネスモデルを脅かされていると訴えています。実際に、ChatGPTがNYTの有料記事とほぼ同じ文章を生成できることも証拠として示されました。

一方、OpenAI側は「AIの学習は、著作権法で認められた『フェアユース（公正な利用）』にあたる」と反論しています。また、NYTが意図的に特殊な指示（プロンプト）を与えることで、記事の丸写しのような出力を不正に引き出したとも主張しています。この裁判の判決は、今後のAI開発におけるデータ利用のルールを左右する可能性があり、世界中からその行方が注視されています。

【画像生成AI】Getty Images vs Stability AI

画像生成AIの分野では、世界最大級のストックフォトサービスであるGetty Images（ゲッティイメージズ）が、人気画像生成AI「Stable Diffusion」を開発したStability AIを提訴した件が大きな注目を集めています。

Getty Imagesの訴えによると、Stability AIはAIモデルを学習させるために、Getty Imagesが著作権を持つ1,200万点以上の画像を無断でコピーし、利用したとされています。実際に、Stable Diffusionで生成した画像に、Getty Imagesのロゴ（ウォーターマーク）のようなものが表示されることがあり、無断学習の有力な証拠ではないかと指摘されています。

この裁判は、インターネット上にある膨大な画像をAIの学習に利用することが法的に許されるのか、という根本的な問いを投げかけています。Getty Imagesは損害賠償だけでなく、今後のAI開発におけるルール作りを求めており、その判決は画像生成AI業界全体の未来を左右する可能性があります。

【画像生成AI】円谷プロダクション「ウルトラマン」事件

日本でも馴染み深いキャラクターが関わる事件として、円谷プロダクションの「ウルトラマン」をめぐる中国での裁判例があります。これは、AIが生成したコンテンツの著作権侵害責任について、サービス提供事業者に賠償を命じた画期的な判決として世界中から注目されました。

事件の概要は、中国のある事業者が提供する画像生成AIサービスが、プロンプト（指示）に応じて「ウルトラマンティガ」に酷似した画像を生成したというものです。これに対し、円谷プロダクションのライセンスを持つ現地の代理店が、著作権侵害であるとして提訴しました。

2024年2月、中国の広州インターネット裁判所は、生成された画像が元のウルトラマンと「実質的に類似」しているとして著作権侵害を認定。AIサービス提供事業者に対し、侵害行為の停止と損害賠償の支払いを命じました。この判決は、AIサービスの提供者が、自社のAIが他者の権利を侵害するコンテンツを生成しないよう管理する責任を負うことを示した点で、非常に重要な意味を持っています。

【音楽生成AI】大手レコード会社 vs Suno・Udio

音楽の分野でも、生成AIをめぐる大規模な法廷闘争が始まっています。2024年6月、ソニー、ユニバーサル、ワーナーといった世界の三大レコード会社が、人気の音楽生成AIサービス「Suno」と「Udio」を一斉に提訴しました。

レコード会社側の訴えの核心は、SunoとUdioがAIをトレーニングするために、有名アーティストを含む数多くの楽曲を無断で大量にコピーし、学習データとして使用したという点です。これによりアーティストの権利が侵害され、創造性の価値が不当に貶められていると強く非難しています。実際に、AIが生成した曲が既存のヒット曲と酷似しているケースも報告されています。

一方、SunoとUdio側は、AIの学習は「フェアユース」の範囲内であると反論しています。この裁判は、AIによる音楽制作がどこまで許されるのか、そしてアーティストの権利をどう保護していくのかという、音楽業界の未来を左右する重要な議論へと発展しています。

著作権侵害と判断される法的論点

生成AIが著作権を侵害するかどうかを判断する際には、いくつかの重要な法的論点が存在します。これらの論点は、AIがデータを「学習する段階（インプット）」と、コンテンツを「生成・利用する段階（アウトプット）」の2つのフェーズに分けて考えると理解しやすくなります。

それぞれの段階でどのような行為が問題となり、法的にどう判断されるのか、その核心となるポイントを分かりやすく解説します。これらの論点を理解することが、AIを安全に利用するための第一歩です。

AI開発・学習段階（インプット）の論点

生成AIが賢くなるためには、膨大な量のテキストや画像データを「学習」する必要があります。この学習データには、インターネット上にあるブログ記事、ニュース、イラストなど、著作権で保護されたコンテンツが含まれることが少なくありません。ここでの大きな論点は、「AIが学習のために著作物をコピーすることは、著作権侵害にあたるのか？」という点です。

この点について、日本の著作権法には第30条の4という重要な条文があります。この条文はAI開発のような技術革新を後押しするために設けられたもので、著作物を「楽しむ（享受する）」目的でなければ、原則として著作権者の許可なく利用できると定めています。

AIの学習は、人間が本を読んで感動するのとは違い、あくまでデータとしてパターンを解析する行為です。そのため「非享受目的」と判断され、原則として適法とされています。ただし、これには例外があり、「著作権者の利益を不当に害する場合」は認められません。例えば、有料で販売されている学習用データセットを無断で使うといったケースは、違法となる可能性が高いでしょう。

AI生成・利用段階（アウトプット）の論点

AIが学習を終え、実際にコンテンツを生成・利用する段階では、インプット段階とは異なる論点が登場します。ここで最も重要なのは「生成されたものが、誰かの著作権を侵害していないか？」という点です。

この判断は、AIが介在しない通常の著作権侵害と同じ基準で行われます。著作権侵害の成否は複数の要件から判断されますが、特に重要となるのが以下の2点です。

• 類似性：生成物が、既存の著作物の「表現上の本質的な特徴」と言えるほど似ていること。
• 依拠性：既存の著作物をもとに、あるいは参考にして生成したこと。

例えば、特定のキャラクター名をプロンプトに入力してそっくりな画像を生成した場合、元の作品への「依拠性」があると判断されやすくなります。また、利用者が元の作品を知らなくても、AIが学習データとしてその作品を読み込んでおり、結果として非常に似たものが生成された場合も、依拠性が推認される可能性があるため注意が必要です。

AI生成物の「著作物性」の判断基準

生成AIをめぐるもう一つの大きな論点が、「AIが作ったものに著作権は発生するのか？」という問題です。これを「著作物性」の問題と呼びます。結論から言うと、AIが作ったからといって、自動的に著作権が認められるわけではありません。

日本の著作権法では、著作物は人間の「思想又は感情を創作的に表現したもの」と定められています。そのため、ユーザーが簡単な指示を出しただけでAIが自律的に生成したものは、人間の創作とは言えず、基本的には著作物と認められません。この場合、誰の著作物でもないため、理論上は誰でも自由に利用できることになります。

しかし、例外もあります。人間がAIを単なる「道具」として使い、生成プロセスに大きく関与した場合は、著作物性が認められる可能性があります。判断の基準となるのは、人間の「創作意図」と「創作的寄与」です。例えば、プロンプトを何度も試行錯誤して調整したり、AIの出力結果に大幅な加筆・修正を加えたりした場合、その人の創作的寄与が認められ、その人が著作者となる可能性があります。

著作権を侵害した場合の法的責任と罰則

もし、生成AIを利用して作ったコンテンツが他人の著作権を侵害していると判断された場合、通常の著作権侵害と同様に厳しい法的責任を問われる可能性があります。その責任は、被害者である権利者から追及される「民事責任」と、国から罰則を科される「刑事責任」の2つに大別されます。

「知らなかった」では済まされないケースもあるため、どのようなペナルティがあるのかを正しく理解しておくことが、リスク管理の第一歩です。ここでは、それぞれの責任について具体的に解説します。

民事責任（差止請求・損害賠償）

民事責任とは、著作権を侵害された権利者が、侵害者に対して直接求めることができる救済措置のことです。主なものとして「差止請求」や「損害賠償請求」などがあります。

差止請求は、現在行われている侵害行為をやめさせたり、将来起こりうる侵害を未然に防いだりするための請求です。例えば、AIで生成した著作権侵害の疑いがあるイラストをSNSに投稿している場合にその削除を求めたり、そのイラストを使ったグッズの販売を中止させたりすることができます。侵害行為によって作られた物の廃棄を求めることも可能です。

損害賠償請求は、侵害行為によって権利者が被った金銭的な損害を補填させるための請求です。損害額の計算方法にはいくつか基準があり、例えば「侵害者がその行為によって得た利益の額」や、本来であれば「権利者が得られたはずの利益（ライセンス料など）」を基準に金額が算定されます。意図的でなくても、不注意（過失）によって権利を侵害した場合でも損害賠償責任を負う可能性があるため、注意が必要です。

刑事責任（懲役・罰金）

著作権侵害は、民事上の責任だけでなく、犯罪として国から刑罰を科される可能性もあります。これが刑事責任です。刑事責任は、原則として故意に（わざと）権利を侵害した場合に問われます。

個人が著作権を侵害した場合の罰則は非常に重く、最大で10年以下の懲役または1,000万円以下の罰金（あるいはその両方）が科される可能性があります。これは、著作権が創作者の重要な権利として、法律で手厚く保護されていることの表れです。

特に企業が注意すべきなのは、従業員が業務に関連して著作権侵害を行った場合、その行為者本人だけでなく、法人（会社）に対しても最大3億円という非常に高額な罰金が科される可能性がある点です。企業活動における生成AIの利用には、厳格なコンプライアンス体制が不可欠と言えるでしょう。

生成AIの著作権侵害リスクを回避するための対策

生成AIは非常に便利なツールですが、その裏には著作権侵害という大きな法的リスクが潜んでいます。知らないうちに他者の権利を侵害してしまえば、損害賠償や信用の失墜など、個人・企業を問わず深刻なダメージを受けかねません。しかし、リスクを正しく理解し、適切な対策を講じることで、安全にAIの恩恵を享受することが可能です。

ここでは、生成AIの著作権侵害リスクを回避するために、今日から実践できる具体的な対策を3つのポイントに絞って解説します。これらの対策を徹底することが、AI時代を生き抜くための必須スキルとなります。

著作権フリーの学習データを使用したAIを選ぶ

生成AIによる著作権侵害の多くは、AIが何を学習したか（学習データ）に起因します。インターネット上のあらゆる情報を学習したAIは、知らず知らずのうちに著作物を記憶し、似たようなコンテンツを生成してしまうリスクを抱えています。この根本的なリスクを避けるための最も効果的な対策が、学習データの素性がクリーンなAIサービスを選ぶことです。

最近では、著作権侵害のリスクに配慮したAIサービスが登場しています。例えば、アドビ社が提供する画像生成AI「Adobe Firefly」はその代表例です。Fireflyは、学習データを以下の3種類に限定することで、安全性を確保しています。

• アドビが運営するストックフォトサービス「Adobe Stock」のコンテンツ（クリエイターが学習利用を許可したもののみ）
• 著作権が消滅したパブリックドメインの作品
• オープンライセンスの作品

このように、学習データの内容を透明化し、権利処理が済んだクリーンなデータのみを使用しているAIを選ぶことは、特にビジネスで生成AIを利用する上で非常に重要なリスク管理です。

生成物が既存の著作物と類似していないか確認する

学習データがクリーンなAIを選んだとしても、著作権侵害のリスクがゼロになるわけではありません。偶然、既存の作品と似たようなものが生成されてしまう可能性は常に残ります。そのため、生成されたコンテンツを公開したり商用利用したりする前には、必ず人の目によるチェックが不可欠です。

特に画像の場合、Googleの画像検索のようなサービスを使って、生成した画像と似たような画像がインターネット上に存在しないかを確認するのも有効な手段の一つです。もし、有名なキャラクターや企業のロゴ、あるいは特定のクリエイターの作品と酷似しているものが見つかった場合は、その生成物の利用は避けるべきです。

最も安全な方法は、AIが生成したものをそのまま使うのではなく、あくまで「たたき台」として活用することです。アイデアの出発点として利用し、そこから人間の手で大きくデザインや表現を修正・変更することで、他者の著作物との類似性を回避し、オリジナリティのあるコンテンツに仕上げることができます。

社内での利用ルールやガイドラインを整備する

企業として生成AIの活用を進める上で、最も重要な対策の一つが社内向けの利用ルールやガイドラインを整備することです。従業員一人ひとりが自己判断でAIを利用すると、情報漏洩や著作権侵害といった重大なリスクに繋がりかねません。明確なルールを設けることで、全社的にリスクを管理し、従業員が安心してAIを活用できる環境を整えることができます。

ガイドラインには、少なくとも以下のような項目を盛り込むべきです。

• 利用を許可するAIツール：会社が安全性を確認したツールのみに限定する。
• 入力禁止情報：個人情報や顧客情報、社外秘の機密情報などを入力しないよう徹底する。
• 生成物の確認プロセス：AIの出力をそのまま使わず、必ず人間が内容の正確性や著作権侵害の有無を確認する手順を定める。
• 商用利用のルール：対外的に公開するコンテンツに利用する場合の承認プロセスなどを決める。

これらのルールを策定し、全従業員に周知・教育を徹底することが、企業を予期せぬトラブルから守る防波堤となります。日本ディープラーニング協会などが公開している雛形を参考にするのも良いでしょう。

生成AIの著作権に関するよくある質問

生成AIと著作権の関係は複雑で、多くの人が疑問に思うポイントがあります。ここでは、特に多く寄せられる質問について、Q&A形式で分かりやすく解説します。

AIが作ったものに著作権はありますか？

これは非常によくある質問ですが、結論から言うと「基本的には、ありません」。現在の日本の著作権法では、著作権は「人間の思想や感情」を創作的に表現したものに与えられる権利です。AI自体は人間ではないため、AIが自動的に作り出したものは、原則として著作物とは認められず、著作権も発生しません。

ただし、例外もあります。人間がAIを単なる「道具」として利用し、その創作プロセスに深く関与した場合は、話が変わってきます。この人間による関与のことを「創作的寄与」と呼びます。

例えば、プロンプト（指示）を何度も試行錯誤して作り込んだり、AIが出力した画像に大幅な加筆修正を加えたりした場合、その人の「創作的寄与」が認められ、結果として完成したものが著作物と判断される可能性があります。その場合、著作権を持つのはAIではなく、創作的に関与した「人」です。

「〇〇風」のイラスト生成は問題ないですか？

「ジブリ風」「新海誠風」のように、特定のクリエイターや作品のスタイルを模倣するプロンプトは、多くの画像生成AIで利用されています。これについて「著作権侵害にならないの？」と心配する声は少なくありません。

結論から言うと、単に「作風」や「画風」を真似るだけでは、直ちに著作権侵害にはなりません。日本の著作権法が保護しているのは、キャラクターの具体的なデザインや物語といった「具体的な表現」であり、タッチや色使いといった抽象的な「アイデア（作風）」は保護の対象外だからです。

ただし、注意が必要です。「〇〇風」で生成した結果、そのクリエイターが描いた特定のキャラクターとそっくりなものができてしまった場合や、特定の作品の構図と酷似してしまった場合は、著作権侵害と判断される可能性があります。プロンプトに作家名を入れる行為は、元の作品を参考にしている（依拠している）とみなされやすいため、生成された結果については特に注意深く確認する必要があります。

まとめ：生成AIを安全に活用するために法的知識と対策を

本記事では、生成AIをめぐる著作権侵害の国内外の最新事例から、法的な論点、そして私たちが取るべき具体的な対策までを網羅的に解説してきました。

生成AIは、私たちの仕事やクリエイティブ活動に革命をもたらす可能性を秘めた強力なツールです。しかしその一方で、使い方を誤れば、意図せずして他者の権利を侵害し、大きな法的責任を負うリスクがあることも事実です。特に海外では大規模な訴訟が相次いでおり、今後の司法判断によっては、AI開発や利用のあり方が大きく変わる可能性も十分に考えられます。

生成AIを安全に、そして最大限に活用していくためには、以下の3つのポイントを常に意識することが不可欠です。

1. 信頼できるAIを選ぶ：学習データの透明性や権利処理の状況を確認する。
2. 生成物を鵜呑みにしない：必ず人間の目でチェックし、安易に公開・商用利用しない。
3. ルールを定める：特に企業で利用する場合は、明確なガイドラインを整備し、全社で遵守する。

生成AIはあくまで「道具」であり、最終的な責任はそれを利用する人間にあります。本記事で得た知識を元に、正しいリスク管理を行い、生成AIの持つ無限の可能性を引き出していきましょう。