生成AIの著作権侵害事例と対策！日本国内外の判例やリスクを解説

最終更新日:2025/12/11

「会社でAIを使っているけど、著作権は問題ないのか？」そんな不安を感じたことはありませんか。生成AIを業務に取り入れる企業が増えた昨今、著作権侵害に関するリスクを理解しておかなければなりません。

本記事では、生成AI利用における法的な論点から訴訟事例、対策についてわかりやすく解説します。

生成AIによる著作権侵害が問題視される背景と法的論点

生成AIが一般に広く使われるようになり、著作権をめぐる問題も深刻化しています。この問題は、「AIモデルを開発する段階」と「ユーザーがAIで何かを作る段階」の両方で起きています。

以下では、企業が生成AIを利用する際に知っておくべき論点について解説します。

生成AIで押さえておくべき著作権法3つの基本原則

生成AIに関わる著作権法を理解するために、まず押さえておきたい基本原則について解説します。

アイデア・表現二分論

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著作権法を理解するうえで、重要な原則の一つが「アイデア・表現二分論」です。

著作権法が保護するのは「創作的な表現」であり、「思想やアイデアそれ自体」は保護の対象外です。たとえば、ある画家の作風そのものは著作権で保護されません。保護されるのは、その画家が描いた具体的な作品の表現です。

この原則があるからこそ、思想やアイデアは社会一般に自由な利用が許され、同じ画風に触発された新たな絵画の創作が促進され、文化の発展に資することになります。

もしアイデアまで特定の人が独占できてしまうと、後発の創作活動を妨げてしまい、著作権法の目的にも反することになります。

AI生成物をめぐる著作権問題でも、この「アイデアと表現の区別」が判断基準となります。既存作品と「画風が似ている」だけでは著作権侵害にはなりませんが、「創作的な表現が類似している」場合は侵害となる可能性があります。

ただし、表現が「ありふれた」ものである場合は、創作性が認められず、著作物性自体が否定されることもあります。

非享受目的利用

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著作権法では、「著作物を鑑賞したり楽しんだりする目的でない利用」であれば、著作権者の許可なく使えると定められています。これを「享受目的でない利用（非享受目的利用）」といいます。

AIの開発でデータを分析する行為は、この「享受目的でない利用」にあたるため、原則として適法です。

しかし例外もあります。たとえば、データ分析以外に作品を鑑賞する目的も併せ持っている場合や、著作権者が本来得られるはずの利益を不当に損なう場合は、違法と判断されることがあります。

この境界線の判断が、生成AIの著作権問題における最大の焦点となっています。

引用：e-GOV法令検索｜著作権法（昭和四十五年法律第四十八号）

創作意図と創作的寄与

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一般的に「AIで生成したコンテンツが他者の著作権侵害とならないか」が気になる点ですが、同時にユーザーがAIで生成したコンテンツ（AI生成物）は著作権で保護されるのでしょうか。

AI生成物に著作権を認められるのは、人間による「創作意図」と「創作的寄与」の両方を満たした場合です。

創作意図とは、作り手が考えや感情を、文章や絵、音楽などの形にして伝えようとする意図のことです。創作的寄与とは、創作物ができるまでのプロセスに人間が関与し、個性を加えることです。

つまり、単にAIに指示を与えて自動生成されたものは著作物とは認められず、人間が創作のためのツールとしてAIを使用し、表現内容に主体的に関わった場合にのみ著作権が発生します。

参考：文化庁著作権課｜AIと著作権

AIの開発・学習段階におけるデータの取り扱いと権利侵害

開発者がWeb上のコンテンツを集めて学習用データセットを作る行為は、原則として著作権法第30条の4の「情報解析目的の利用」にあたり、著作権者の許諾は不要です。

ただし、情報解析以外に「著作物を鑑賞する目的が併存する場合」や「著作権者の利益を不当に害する場合」は例外となります。

たとえば、情報解析用として販売されているデータベースを無断で学習に利用する行為は、ライセンス市場を侵害するため違法と判断される恐れがあります。

また、海賊版サイトからデータを集める行為や、特定のクリエイターの作品のみを集中的に学習させる行為も、権利侵害のリスクが高まります。

さらに、YouTubeなどのプラットフォームの利用規約に違反してスクレイピング（Botを使って情報を収集・抽出すること）をおこなった場合、著作権法とは別に「規約違反」として法的責任を問われるかもしれません

生成・利用段階における類似性と依拠性の判断基準

ユーザーがAIを利用してコンテンツを出力する際、既存の著作物との「類似性」と「依拠性」の両方が認められると著作権侵害となります。

類似性とは、すでにある著作物と同一または類似していることを指し、単なるアイディアや作風が似ているだけでは該当しません。依拠性とは、既存の著作物に接してそれを自分の作品に用いたことを意味します。

AI生成物の場合、ユーザーが既存作品を知ったうえでわざと似せた場合は「依拠性」に該当する可能性が高くなります。たとえば、過去に目にしたイラストを参考にして似たイラストを制作した場合です。

過去の裁判例では、以下のポイントを総合して「依拠性」を判断しています。

引用：文化庁著作権課｜AIと著作権

また、近年、クリエイター自身が作品に「AI学習禁止」などの表記を入れたり、ウェブサイトで「当サイトのコンテンツはAI学習を禁止します」と宣言したりするケースが散見されます。

しかし、このような表示に法的拘束力はありません。AI学習（情報解析）は、先ほど触れた「非享受目的利用（著作権法第30条の4）」により原則として許諾不要とされており、単なる意思表示では排除できません。

ただし、情報解析用に商業販売されているデータベースなど、明らかなライセンス市場がある場合は例外的に保護される可能性があります。

なお、私的使用のための生成は著作権法第30条により許されますが、生成物をウェブサイトやSNSで公開・販売する行為は著作権侵害となる可能性が高く、ユーザー自身が法的責任を負うため注意が必要です。

【メディア別】生成AIの著作権侵害事例と国内外の裁判

生成AIをめぐる著作権侵害の問題は、テキスト、画像、動画、音楽といったコンテンツの種類ごとに異なる形で表れています。

海外では大手メディア企業やレコード会社がAI開発企業を相次いで提訴しており、日本国内でも同様の議論が活発化しています。

（※以下の事例は、2025年11月時点の情報です）

テキスト生成AIにおける記事無断利用の訴訟事例

ニューヨーク・タイムズ（NYT）は、自社の記事を無断で学習データに使用されたとして、OpenAIとマイクロソフトを提訴しました。

NYT側は、両社がNYTの記事を学習した結果、読者との関係性が損なわれ、購読料や広告などによる利益を侵害されたと主張しています。

今なお訴訟は続いていますが、2025年5月にNYTはAmazonと編集コンテンツのAIライセンス契約を結びました。今後の動向次第にはなりますがOpenAIやマイクロソフトとも和解や協業といった動きに出るかもしれません。

また、作家やニュース出版社が、自分たちの作品やコンテンツをAIの訓練に使われたことに対して集団訴訟を起こす動きも広がっています。

カナダでもニュース出版社がOpenAIを著作権侵害で訴えるなど、国際的に同様の問題が発生しています。こうした訴訟は、AI学習データの適法性をめぐる議論に大きな影響を与えています。

参考：

Renters｜OpenAI denies infringement allegations in author copyright cases

AP｜Canadian news publishers sue OpenAI over alleged copyright infringement

海外の画像生成AIによるキャラクターや作風の模倣事例

海外における画像生成AIに関わる訴訟事例を紹介します。

【中国での訴訟】
2024年8月、中国の裁判所は、ある生成AIサービス会社に対し、「ウルトラマン」にとてもよく似た画像を生成させたとして著作権侵害を認める判決を下しました。

損害賠償額は10,000元（約20万円）で、ウルトラマンに類似した画像が生成されないようにするように求めました。

本判決では、「ウルトラマンを生成」「ウルトラマンと長髪を繋ぎ合わせる」といったキャラクター名を含むプロンプトを入力すると、ウルトラマンと酷似した画像が生成され、ユーザーがダウンロードできるようになっている点が問題となりました。

裁判所は、生成画像が「ウルトラマンティガ」の創作的表現を再現していることを認めています。

（※ただし、この事例は中国の法解釈に基づくものであり、日本国内で同様の判断がなされるとは限りません）

【米国での訴訟】
米国のGetty Imagesは、自社の画像を無断で学習に使われたとしてStability AIを提訴しましたが、裁判所は「モデルの訓練で著作物を保存・複製しておらず著作権法に違反していない」との判決を下しました。

また、画像生成AIのMidjourneyが、著作権保護された作品を無断で学習データに使用し、既存キャラクターと類似した画像を生成できる状態にしていることが問題視されています。

2023年、個人クリエイターによる初回訴訟は「生成物に原告作品との類似性がない」として棄却されました。

しかし2025年6月、ディズニー、ユニバーサル、ワーナーブラザースなど大手企業が、自社キャラクターと酷似した生成物の証拠を提示して提訴。現在、AI学習における「フェアユース※」の適用範囲が争点となっています。

（※アメリカの著作権法における概念で、一定の条件下では著作権者の許可なく著作物を使用できるという法理）

日本国内でも、特定のイラストレーターの画風（作風）を模したAI生成物がSNSで拡散され、クリエイターからの抗議や議論に発展したケースが確認されています。

作風そのものは著作権法で保護されませんが、具体的な表現が似ている場合は権利侵害となる可能性があり、AI利用者は慎重な判断が求められます。

参考：

読売新聞オンライン｜「ウルトラマン」に似た画像提供の生成ＡＩ事業者、中国の裁判所が著作権侵害で賠償命令

KDDI総合研究所｜第9回 ミッドジャーニーなど画像生成AIを巡る著作権訴訟でクリエーターらの訴えが概ね棄却される

動画・音楽生成AIにおける学習データの権利問題

大手音楽レーベル3社（ユニバーサルミュージックなど）は、音楽生成AIの「Suno」と「Udio」を著作権侵害で提訴しました。レーベル側は、自社が権利を持つ楽曲が無断で学習データに使われたと主張しており、AI音楽生成の適法性が争点となっていました。

ただ、ユニバーサルミュージックはUdioと、ワーナー・ミュージック・スタジオは両社と提携を結び、AI学習に楽曲を使うことを認め、その対価を得ることで和解しています。和解に伴い、生成楽曲のDL制限・プラットフォーム外の持ち出し禁止などの「利用規約」が変更されました。

企業が業務でこれらのサービスを利用する場合は、最新の「利用規約」を必ずチェックし、内容を理解しておく必要があります。

また、YouTubeの動画データを無断でAI学習に利用していたとされる「Apple」や「Nvidia」などの企業の事例も明らかになり、プラットフォームの利用規約違反として問題視されています。

動画・音楽分野では、権利関係が複雑であるため、特に慎重なデータ取得が求められています。

参考：

KAI-YOU｜ユニバーサルミュージック、作曲AIサービス「Udio」と戦略的合意を締結

日本経済新聞｜ワーナーなど音楽大手、AI新興と相次ぎ和解　楽曲学習で対価得る

著作権侵害リスクへの対策を講じた企業の事例

著作権侵害のリスクを事前に察知し、適切な対策を講じることでトラブルを回避した企業の取り組みが注目されています。

自社独自のデータセット構築や、ガイドラインの策定、権利関係がクリアなツールの選定が重要とされています。また、トラブル発生時のスピーディな対応が、企業やサービスの信頼回復につながった事例も見られます。

自社データ構築やガイドライン策定によるリスク低減

DeNAは外部データの利用リスクを避け、完全に自社で権利処理した学習データのみを使用してAI開発をおこないました。著作権侵害のリスクを低減し、安心してAIサービスを提供できる体制を整えました。

また、文化庁は国内初となる「AIと著作権に関する考え方」のガイドラインを策定し、学習対象の取り扱いや侵害判断の基準を明確にしました。

企業が明確なルールやガイドラインを設けることで、法的リスクを回避しながらAI技術を積極的に活用できる環境が整い、ビジネスの成長にもつながります。

参考：文化庁｜AIと著作権に関する考え方について

商用利用規約の明示や迅速なトラブル対応

Adobe FireflyやDALL-E 3などの画像生成AIサービスは、商用利用の可否や権利帰属を明確にした利用規約を整備しました。ユーザーは安心してビジネスにAI生成物を活用できるようになり、サービスの信頼性が高まりました。

また、AI音楽生成サービスにおいて、既存曲によく似た生成物が出た際に、サービス側がすぐに配信停止やAIモデルの再学習、プロンプト修正をおこなった事例もあります。こうしたスピーディな対応は、権利者との関係悪化を防ぎ、サービスの継続性を守るために重要です。

さらに、SNS利用者が著作権侵害の指摘を受けた際、自主的に投稿を削除・謝罪し、コミュニティ内での自浄作用が働いた事例も見られます。

企業が生成AIの著作権トラブルを防ぐための対策

企業が業務で生成AIを導入する際、著作権侵害のリスクを最小限に抑えるための対策が欠かせません。

主な対策は次の5点です。

• 権利関係が明確な生成AIツールの選定
• 著作権侵害時の補償制度があるツールの活用
• プロンプト設計の工夫と類似性チェックの徹底
• 社内ルールの策定と専門家による法的確認
• 著作権チェックリストの活用

法的リスクを回避するだけでなく、企業の信頼を守り、長期的なビジネス成長を実現するためにも、コンプライアンス意識の向上は必須です。

権利関係が明確な生成AIツールの選定

企業が生成AIツールを選ぶ際、まず確認すべきは「学習データの出所」と「権利処理の状況」です。

学習データが著作権フリーの素材や、正式にライセンス契約を結んだコンテンツのみで構成されているツールは、開発段階での著作権侵害リスクが低く、安心して利用できます。

利用規約では、生成物の商用利用が許可されているか、生成物の著作権がユーザーに帰属するかを必ず事前にチェックしましょう。

たとえば、Adobe Fireflyは、Adobe Stockの画像や著作権フリーのコンテンツのみを学習データとして使用しており、学習データの透明性が高いことで知られています。

権利関係が明確なツールを選ぶことは、企業のリスク管理の基本です。

参考：Adobe Blog｜生成 AI と著作権？アニメーションで楽しく学ぼう Adobe Firefly の安全性への取り組み

著作権侵害時の補償制度があるツールの活用

Microsoft（Copilot Copyright Commitment）、Adobe（Firefly）、Googleなどの主要ベンダーは、ユーザーが第三者から著作権侵害で訴えられた場合に、法的責任を負う、賠償金を補償することでユーザーを保護する意向を発表しています。

ユーザーを保護する生成AIを選定することで、万が一のトラブル時にも対応できます。

ただし、補償が適用されるためには一定の条件があります。たとえば、ベンダーが提供する安全機能（ガードレール）を有効化していること、利用規約を順守していること、プロンプトに不適切な内容を含めていないことなどが求められます。

補償制度はあくまで「最終手段」であり、日常的な運用では侵害を未然に防ぐ対策が最優先でしょう。しかし、ユーザー保護は企業にとって安心材料の一つとなります。

 プロンプト設計の工夫と類似性チェックの徹底

生成AIを使う際、プロンプトの設計が著作権リスクに直結します。特定の作家名、作品名、キャラクター名などの固有名詞をプロンプトに含めると、既存作品との類似性が高まり、依拠性も認められやすくなります。

そのため、「ピカソ風の絵」ではなく「キュビズム風の抽象画」、「宮崎駿風」ではなく「ファンタジックで温かみのあるアニメーション風」といった抽象的な表現や技法での指示を心がけましょう。

また、生成された成果物が既存の著作物と似ていないかを、Google画像検索や類似性チェックツールを用いて確認する手順を社内でマニュアル化することも重要です。

GoogleやOpenAIなどの主要ベンダーも、最終的な生成物の確認は人間がおこなうことを推奨しており、AIに任せきりにしない姿勢が求められています。

社内ルールの策定と専門家による法的確認

生成AIの利用において、社内ガイドラインやマニュアルの策定は欠かせません。

利用目的、使用可能なツール、禁止事項（特定作家名の使用禁止、機密情報の入力禁止など）を明確に定め、全社員に周知徹底しましょう。

特に、商用利用や対外的に公開するコンテンツを生成する場合は、リリース前に弁護士や知的財産の専門家によるリーガルチェックを受けることが重要です。見落としていた類似性や権利侵害のリスクを事前に発見できるでしょう。

また、社員のAIリテラシーを高めるための定期的な研修を実施し、著作権に関する基礎知識や最新の法的動向を共有することで、ヒューマンエラーによる侵害を防げます。

組織全体で意識を高めることが、長期的なリスク管理のポイントです。

著作権チェックリストの活用

企業がAI生成物を安全に利用するためには、段階ごとのチェック体制が重要です。文化庁の「AIと著作権に関するチェックリスト&ガイダンス」に基づき、以下の項目を確認しましょう。

（※本チェックリストはあくまで一例です。実業務で使用するチェックリストは、法専門家監修のもと、最新の判例や法律に則ったものを策定してください）

【導入前チェック】

□ 生成AIの仕組みと特性（学習データから類似物が生成される可能性）を理解しているか

□ 使用するAIの学習済みモデルに関する情報（学習データの出所、収集ポリシーなど）が提供されているか

□ 「利用規約」を確認し、著作権侵害の恐れがある利用方法の禁止・制限事項を把握したか

□ 従業員などに対して適切な著作権教育を実施したか

□ 著作権侵害を生じさせない適正利用のための内部ルールを策定したか

□ 著作権侵害が生じた場合の対応手順を検討・整備したか

【生成前チェック】

□ プロンプトに特定の作家名、作品名、キャラクター名を含めていないか

□ 既存の著作物をAIに入力する場合、「入力した著作物と類似する生成物を生成させる」目的（享受目的）ではないか

【生成後チェック】

□ インターネット検索などで既存著作物との類似性を確認したか

□ AI生成物のさらなる利用をする場合、著作権侵害を生じさせないか

□ 生成物の生成過程（プロンプトなど）を記録・保管しているか

□ 既存の著作物を認識していなかったこと（依拠性がないこと）を説明できる状態にあるか

□ 取引先などにAIを利用して生成したものであることを適切に説明できるか

参考：文化庁著作権課｜AIと著作権に関する チェックリスト＆ガイダンス「AI利用者（業務利用者）のリスク低減方策」

こうした著作権チェックリストを策定し、著作権侵害リスクを低減しましょう。

まとめ

生成AIは業務効率化に貢献する一方で、著作権侵害というリスクも抱えています。本記事では、AI開発・学習段階と生成・利用段階の法的論点を整理し、国内外の具体的な訴訟事例を紹介しました。

企業がAIを活用する際には、権利関係が明確なツールの選定、プロンプト設計の工夫、社内ルールの策定など、組織全体で対策を講じることが重要です。著作権への配慮は、企業の信頼を守り、ビジネスの成長を支える基盤となります。最新の法的動向に常にアンテナを張り、安全なAI活用を目指しましょう。

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生成AI のサービス比較と企業一覧