ＡＩの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コードなるものについて考察

「AI学習と著作権」――“守る”と“育てる”を両立する設計図は作れるか

プリンシプル・コード（案）を読んで、権利者に効く項目／効かない項目を仕分けしてみた

※この記事は法律アドバイスではありません。実際の対応は弁護士等の専門家にご相談ください。 ※本稿でいう「プリンシプル・コード（案）」は、政府が示した**“コンプライ・オア・エクスプレイン”型の自主ルール案**です（強制開示を求めるものではない、と明示されています）。

\0. 先に結論（忙しい人向け）

このコード案が投げかけている論点は、大ざっぱに言うとこうです。

• 権利者が安心できる最低限の仕組み（クロール停止の手段、海賊版回避、窓口、来歴表示など）を、AI事業者に「原則」として求めたい。
• ただしやり方は、EU AI Act等を参考にしつつ、企業統治でよくある comply-or-explain（守るか、守れない理由を説明） を採る。
• 一方で「透明性」の名で、**権利者の救済に直結しない“公開情報”**まで幅広く求めると、企業の運用コストが膨れ、国内の開発競争力を削る恐れがある（ここが批判の中心になりやすい）。
• なので私は、

(A) 権利者に効く項目＝強化 (B) 権利者に効きにくい項目＝公開ではなく“限定開示・監査”へ移す／薄くする (C) 日本の知財を守るなら＝海賊版対策と正規ライセンス市場の整備を厚く という方向が“日本向け”だと思っています。

ここから先は、その仕分けを丁寧にやります。

\1. そもそも、何が揉めているのか（一般向け）

「AI学習と著作権」の議論は、よく混線します。まず、ざっくり2つに分けると理解しやすいです。

1-1. 論点A：学習の段階（データを集めて、モデルを作る）

• ウェブをクロールして集めた文章・画像が、著作物を含む場合がある
• 権利者から見ると「勝手に持っていかれている」感覚になりやすい
• 開発者から見ると「インターネットの公開情報を統計的に学習している」認識になりやすい

1-2. 論点B：生成の段階（出力が“似すぎる”“そのまま出る”）

• 被害が可視化されやすいのはこっち
• たとえ学習が適法でも、生成物が侵害なら、権利者は「止めたい」
• 逆に開発者は「悪用・誘導プロンプト・データ混入（海賊版等）・再現の偶然」が絡み、責任範囲が難しい

このコード案は、両方をまとめて扱います。が、実務上は「学習」と「生成」の救済策は別物です。ここを混ぜると、権利者には効かず、開発者にだけ重いルールが生まれやすい。そこが最初の注意点。

\2. プリンシプル・コード（案）の位置づけ（超重要）

この文書は、いわゆる「禁止」や「許可制」ではなく、企業に対して “原則を示して、守れないなら説明せよ” という形を採っています。

2-1. 目的：AIの進歩と知財保護の両立

EU AI Actの取組や、スチュワードシップ・コード等の考え方を参考にしつつ、透明性と知財保護の原則を定める――と書かれています。

2-2. 対象：AI開発者／AI提供者（海外企業も含み得る）

• 「AI開発者」「AI提供者」をまとめて「AI事業者」と定義。
• さらに、日本に本店がなくても、日本向け提供なら適用対象と明記。
• ただし「一社の内部で自社データだけを使い、自社だけが使うAI」は対象外、と付言されています。

ここが誤解ポイントで、 「日本でAI開発禁止」ではなく、むしろ **“公衆向け提供をするAI事業者に、透明性と知財配慮を求める”**設計です。

2-3. “受入れ状況の可視化”：企業はサイトで公表し、届出する

受け入れる企業は、コーポレートサイト等で「受け入れ表明」「実施項目」「実施しない原則と理由」などを公表し、所定様式で届出することが期待されています。 ただし、政府は届出内容の審査をしない、とも書いてあります。

つまり「政府が認証する制度」ではなく、 **“市場と世論が評価するためのラベル”**に近い。

\3. 原則1：まずは“誰でも見られる形”で概要を開示せよ

原則1は、AI事業者がコーポレートサイト等で、一定の事項（開示対象事項）の概要を開示し、誰でも閲覧可能にする、というものです。

ここが最大の議論ポイントになりやすい。なぜなら「概要」といっても、項目が広いから。

3-1. 透明性（使用モデル関係）

• モデル名（識別子、バージョン等）
• 公開日を含む来歴（修正履歴等）
• アーキテクチャ・設計仕様（ライセンス状況、必要HW/SW等）
• 利用規定（用途・禁止用途）
• トレーニングプロセスの内容（推論過程や判断根拠を含むパラメータ設定等）

3-2. 透明性（学習データ関係）

• 学習・検証に用いたデータの種類（公開/非公開データセット、第三者取得、合成データ等）
• クローラ（目的、収集期間、名称・識別子、第三者クローラの有無等）

3-3. 透明性（アカウンタビリティ関係）

• 開発・提供・利用中の意思決定等について、追跡・遡求可能な状態の内容（記録方法、頻度、保存期間等）

3-4. 知財保護（ここが“権利者に効く”核）

• robots.txtやペイウォール等のアクセス制限を尊重するクローラ
• 権利者の措置のため、UAごとに措置を公開し、変更時通知
• 学習ログを一定期間保持
• 海賊版サイト回避
• 侵害生成を防止する技術的措置
• 侵害の疑いがある生成物は使うな、と利用者へ周知
• 電子透かし／C2PA等の来歴技術の実装
• 権利者救済の窓口整備、申出要件明確化、対応記録保存

ここまで読むと、「あ、権利者にとって必要なものもある。でも透明性が広いな？」となるはず。まさにそこが、この記事の仕分けのテーマです。

\4. 原則2：権利者が“法的手続の準備”をしているなら、詳細開示を求められる

原則2は、権利者が「訴訟・調停・ADRなどの法的手続を現に行い、または準備している」場合に、一定要件を満たせば、AI事業者が開示対象事項の詳細と事業者としての意見を開示する、という枠組みです。

大事なポイントが2つあります。

4-1. 詳細開示の対象から「使用モデル関係」が除外されている

開示対象事項のうち、「透明性（使用モデル関係）」は除く、と明記されています。 つまり、モデルアーキテクチャ等の“核心ノウハウ”に踏み込みすぎないよう、一応の線引きはある。

4-2. 典型例がわかりやすい（ここは権利者にとって実用的）

たとえば、

• 自分の作品を載せたサイトAのURLを示し、そのドメインがクロール対象に含まれるか、または第三者提供データの取得源に含まれるか等の開示を求める
• robots.txtやペイウォール対応をしたのに、同一/類似生成物が出る。URLを示し、クローラ識別子やペイウォール・robots尊重状況等の開示を求める

そして、濫用防止のための手数料・回数制限はあり得るが、「萎縮させる設定はダメ」と釘が刺されています。

\5. 原則3：今度は“生成した側”からの照会（ドメインが学習対象に入ったか）

原則3は、AIサービス利用者（生成者）が、 「自分の生成物が、特定のURLに載っているコンテンツと同一/類似に見える」 という場面で、そのURLドメインが学習対象に含まれているか否かを照会できる枠組みです。

要求時に示す情報として、生成物・プロンプト・利用目的・類似コンテンツのURLが列挙されています。 典型例も載っています（画像生成AIサービスAで作った画像が、サイトBの画像と似ている…等）。

これも手数料・回数制限の注意や、迅速開示努力、体制未整備だけではエクスプレイン不足、などが書かれています。

\6. 例外：オープンソースを使っている場合の“開示の代替”

この文書は「原則及び例外」として、 オープンソースソフトウェアを使っていることで一部の開示・説明が困難な場合、OSSを使っている事実とライセンス詳細を明らかにすることで代替できるとしています。

ここは、研究・コミュニティ実装の現実に配慮した条項と言えます（ただし、これがどこまで実務の穴埋めになるかは別問題）。

\7. ここからが本題：「権利者に効く」VS「効かない（のに重い）」

さて、ここまでが“公式テキストの読み解き”。ここから先は、あなたが気にしているポイント――

• 権利者にとって大事じゃないのに
• AI開発者にだけ負担が乗る
• その結果、日本のAI開発が萎縮する

この懸念が、具体的にどこから生まれるのかを、項目ごとに仕分けします。

\8. 開発者に重い割に、権利者の安心・救済に直結しにくい項目（“公開原則”には過剰）

ここでいう「重要でない」は、権利者の気持ちを軽視する意味ではなく、**“権利者の実務（止める・証明する・回収する）に直結しない”**という意味です。

8-1. 「アーキテクチャ・設計仕様（必要HW/SW、ライセンス状況等）」の概要公開

原則1は、使用モデル関係の開示項目にこれを含めます。

権利者目線での疑問 「GPUが何か」「どのソフトを使うか」「モデル開発で第三者とどんなライセンス契約か」 ……これが分かったところで、私（権利者）の作品が学習されたか／侵害出力を止められるかが分かるの？

結論：たいてい分かりません。

• ライセンス状況は“社内契約の話”になりやすく、権利者の救済と直結しにくい
• しかも企業にとっては、契約相手・調達・依存関係など、競争情報に近い部分が混ざる

望ましい整理

• 公開は「モデルの種類・用途・禁止用途」くらいに絞る
• 設計仕様の深い情報は、必要時に限定開示（原則2の枠）や監査で担保する

8-2. 「トレーニングプロセスの内容（推論過程や判断根拠を含むパラメータ設定等）」の概要公開

これも原則1の開示項目です。

**権利者にとっての“ありがたさ”**は、正直薄いことが多い。

• 権利者が知りたいのは「私の作品が入った可能性」「止め方」「救済窓口」「証拠の揃え方」
• それに対して、学習手法の一般説明は、安心材料になりにくい（専門用語の羅列になりがち）

一方で、開発者側の負担は重い。

• 営業秘密に触れやすい
• 安全対策（ガードレール）の穴を推測されるリスクがある
• “説明文を整備し続ける”運用が固定費になる

望ましい整理

• 公開するなら「再現・丸写しを避けるために何をしているか（データ除外、重複検知、類似抑制、出力フィルタ等）」のような、権利者に効く話に寄せる
• “詳細な学習レシピ”は公開原則にしない

8-3. 「追跡・遡求可能な状態（記録方法・頻度・保存期間等）」の公開

原則1のアカウンタビリティ項目です。

これ、言ってる方向性は分かるんですが、権利者保護としての費用対効果が悪くなりやすい。

• 権利者が欲しいのは、侵害疑い時に「調査に足るログがあるか」「窓口があるか」
• 記録方法・頻度・保存期間の“公開説明”が細かくなっても、権利者がそれで救済できるわけではない
• 逆に開発者は、ログの対象範囲が膨らむと、個人情報・機密・セキュリティの配慮まで含めた地獄が始まる

望ましい整理

• 「ログを一定期間保持」は意味がある（後述）
• しかし「ログ設計の詳細を公開」は別問題。公開ではなく、限定開示や監査で担保が妥当

8-4. 「学習データの種類・入手経路」の広い公開（“分類の羅列”問題）

原則1は、学習データの種類や、公開/非公開データセット、第三者取得、合成データ等の概要を開示対象にしています。

ここで起きる典型的な事故が、**“権利者が知りたい粒度に届かない”**こと。

• 「公開ウェブ」「公開データセット」「第三者提供」「合成データ」……

と書かれても、権利者は「で、私の作品は？」となる

• 開発者は、巨大な学習パイプライン全体の棚卸しと説明が必要になり、固定コスト化する

望ましい整理

• 公開情報は「クローラの方針」「除外方針（海賊版・ペイウォール等）」「オプトアウト尊重」へ寄せる
• 作品単位・サイト単位の照会は、原則2（法的手続準備）で扱う、という“二段構え”が合理的

\9. 逆に、権利者にとって重要な項目（ここは強化して良い）

ここからは「権利者が実際に動ける」項目です。文書の中でも、知財保護パートは比較的“実務寄り”です。

9-1. robots.txt／ペイウォール尊重 ＋ UA公開 ＋ 変更通知

これは権利者にとって極めて重要です。

権利者にとって何が嬉しい？ 「学習に使われたくない」という意思表示が、技術的に通りやすくなる。

• robots.txtでブロック
• ペイウォールでアクセス制限
• UAが分かれば、具体的に遮断できる

“止め方が分かる”ことは、安心の最低条件です。

ここは日本で強化していい

• UAの登録制度（名乗りの標準化）
• 変更通知の“実務”を揃える（RSS/メール/一覧）
• robotsだけでなく、より細かい機械可読の意思表示（後述）

こういう整備は、権利者にも開発者にもメリットが大きいです。

9-2. 海賊版サイト回避

文書に明示があります。 これは「権利者保護」と「健全なデータ調達」を両立しやすい、数少ない“勝ち筋”です。

• 権利者：無断転載から学習される最悪を減らせる
• 開発者：海賊版を避けても、正規データ・許諾データ・公開データで学習はできる（難易度は上がるが正当性が上がる）
• 国益：海賊版対策は日本コンテンツ保護に直結する

ここはむしろ、日本の知財戦略として厚くしていい。

9-3. 「学習ログを一定期間保持」

文書はログ保持を求めています。 ログは、権利者救済で“使える”可能性がある。

ただしポイントは、ログが万能なわけではなく、**「争いになったときに検証できる程度」**の話です。

• 何を、どれくらい、どんな粒度で残すか
• 個人情報・営業秘密・セキュリティとどう両立するか

ここは運用設計の勝負になります。

私の提案は、ログ保持は賛成。ただし、

• 公開で細部を語らせるより
• 限定開示・監査の枠で“あること”を担保する

のが現実的だと思います。

9-4. 侵害生成の抑止（技術的措置＋利用者への注意喚起）

侵害生成を防止する技術的措置、侵害の疑いがあれば利用しない周知、が含まれています。

権利者から見ると、ここが一番の「被害減」になります。 学習段階の議論がどう決着しても、市場で侵害物が流通しにくくなるのは価値がある。

（もちろん、過剰フィルタで表現や研究が萎縮する副作用はあるので、ここも“リスクベース”が必要です。）

9-5. 電子透かし／C2PA等の来歴証明

文書は、来歴証明技術の実装を求めています。 権利者にとってのメリットは2つ。

• 「AI生成物」だと分かれば、詐称（本人が作った等）を争いやすい
• 二次利用の追跡や、プラットフォーム側の対策にもつながる

ここも“日本で強化していい”領域です。とくに「なりすまし」「偽広告」「フェイク」文脈にも効くので、知財以外の社会的便益がある。

9-6. いちばん大事：窓口整備・申出要件の明確化・対応記録の保存

文書は、権利者救済のための窓口整備等を求めています。 正直、これが一番効きます。

権利者が困るのは、「侵害っぽい出力が出た」その瞬間に、

• どこに
• 何を（証拠、URL、プロンプト等）
• どう出せば
• いつ返ってくるのか

が分からないことです。

窓口と手続が整えば、余計な炎上も減ります。開発者にとっても、対応が標準化されるのはメリットです。

\10. 原則2・3は「権利者のための“照会ルート”」として価値がある（ただし設計注意）

原則2・3は、権利者が“踏み込むための扉”です。

• 原則2：権利者が法的手続の準備等を示した場合、URL等をもとに詳細開示を求められる
• 原則3：生成者側からも、類似コンテンツURLのドメインが学習対象に含まれるか照会できる
• どちらも濫用防止（手数料・回数制限）はあり得るが、萎縮させる設定はダメ、と明記

ここは方向性として良い。ただし、実装を誤ると「照会が多すぎて運用が死ぬ」か「面倒すぎて誰も使えない」の二択になりやすい。

私が“日本向け”に提案したいのは、次です。

• 照会の標準フォーム（必要情報のテンプレ化）
• 「まず自動回答できる範囲」（例：UA、クロール方針、ドメイン単位の含有可否）を整備
• 深掘りは原則2で、守秘義務付きの限定開示へ
• 事業規模に応じたSLA（回答目安）を推奨

文書にも「体制未整備と述べるだけではエクスプレイン不足」といった趣旨があり、体制作りを促す意図が見えます。

\11. では“日本の知財を守りつつ、開発を潰さない”には何を直すべきか（提案）

ここからが政策オタク向けの山場です。

11-1. 「公開原則」を絞る：権利者に効く情報へ

原則1の透明性パートは、公開の粒度を間違えると、権利者にも開発者にも不幸になります。

公開を厚くして良い（権利者が自衛できる）

• クローラ方針（robots・ペイウォール尊重）
• UA一覧と変更通知
• 海賊版回避方針
• 侵害生成対策（何をどこまでやるか）
• 窓口・申出要件・対応方針
• 来歴（C2PA等）の方針

公開は薄くして良い（監査・限定開示に回す）

• アーキテクチャ／設計仕様の深部
• トレーニングプロセスの細部
• ログ設計（記録方法・頻度・保存期間の細かな内訳）
• 学習データの入手経路を過度に具体化したリスト

権利者救済に直結するのは「止める・救済する・証明する」情報であって、「研究開発のレシピ」ではないからです。

11-2. 2階建てにする：「公開」と「限定開示」を明確に分離

この文書はすでに、

• 原則1＝公開
• 原則2・3＝個別照会（詳細）

という二段構えを持っています。

ならば、設計思想としてもっと明確に、

• 公開：権利者が自衛できる“操作情報”
• 限定開示：争いがある場合に、守秘の下で検証できる“証拠情報”

に寄せるのが合理的です。

11-3. 「モデル種別」で義務を変える（Tier制）

同じAIでも、負担の適正値は違います。

• 巨大な汎用モデル（基盤モデル）
• 特定用途モデル（医療、翻訳、画像生成など）
• RAG検索（学習ではなく参照中心）
• 企業内クローズド（文書上、そもそも対象外とされ得る範囲がある）

これらに同じ開示を求めると、最適化になりません。 Tier制で、“権利者に効く要件”は共通で強く、その他はモデル規模に応じて可変にするのが現実解です。

11-4. 日本の知財を強くするなら「海賊版」と「正規ライセンス市場」を太くする

私はここが、日本がEUを真似するより先にやるべき核心だと思います。

(A) 海賊版対策を“知財政策の主役”に

• 海賊版回避は文書にもある
• しかし「回避に取り組む」だけだと弱い
• 国として、海賊版ドメインリスト整備、通報連携、法執行、国際協力…を厚くする

これはAIだけの話ではなく、日本コンテンツ産業全体に効きます。

(B) 正規ライセンス市場（データ供給市場）を作る

権利者にとって、本音は「禁止」よりも「正規に売れて回収できる」ことです。 日本語・漫画・アニメ・ゲーム周辺は世界的価値があるのに、データの売り方が整っていない。

• 標準契約（許諾範囲、期間、二次利用、対価、監査）
• 一括窓口（団体管理・代理）
• 作品メタデータ整備（権利帰属、許諾状態）
• 合法データセットの“見える化”

これができれば、AI開発は“敵”ではなく、コンテンツ産業の新しい販路にもなり得ます。

11-5. 政府の役割：インセンティブで回す（文書の方向性を活かす）

文書は、政府が各事業者の取組を評価し、事業や制度でインセンティブを設けることも期待される、と書いています。 ここは上手く使える。

• 良い取組（海賊版回避、窓口、来歴、照会対応）をした企業に

• 実証事業の採択
• 調達の加点
• 認知（一覧の上位表示）

などの“ご褒美”を与える

• 「過剰な公開」を競争にしない（やりすぎ開示合戦は国益になりにくい）

\12. 権利者向け：このコード案がもし回り始めたら、どう動けばいい？

ここは実務編です。権利者（個人・出版社・企業）向けに、現実的な手順を置きます。

12-1. まず“止める手段”を整える

• 自サイトがある：robots.txtの整備、ペイウォールの運用確認
• 画像：可能ならC2PA／透かし等の導入を検討（できる範囲で）
• 海賊版転載が多い：DMCA等だけでなく、国内の削除手続・証拠保全を強化（ここは個別に専門家へ）

12-2. “似ている生成物”を見つけたら、証拠を残す

• 生成物（スクショ、データ）
• プロンプト（可能なら）
• 出力時刻、アカウント、利用規約、モデル名（分かる範囲）
• 自分の元作品URL、公開日、制作の証拠

原則2の典型例は「作品掲載URLを示して、ドメインがクロール対象か等を問う」なので、URLは重要です。

12-3. 相談・照会のルートを使う

• まずは事業者の窓口（原則1で整備が求められている）
• それで解決しない、法的手続の準備が現実味：原則2の枠に乗る（弁護士と相談が安全）

\13. 開発者向け：このコード案が“重い”と感じる理由と、現実的な回避策

開発者側は、炎上と運用が怖い。だからこそ“実務の型”が要ります。

13-1. まず誤解しない：これは「強制開示」ではない

文書は、強制的な開示を求めるものではなく、comply-or-explainで対応する、と明記。 さらにOSS例外もあります。

つまり、全部を丸裸にしろではなく、 やれることをやって、やれないことは理由と代替策を説明せよ、という思想。

13-2. 「AI透明性ページ」を作るときの実務テンプレ（例）

（※note向けに、開発者がそのまま使える形にします）

• モデル：名称／バージョン／更新履歴／想定用途・禁止用途
• データ：

• クローラ方針（robots・ペイウォール尊重）
• 海賊版回避方針
• 第三者データの利用有無（あるなら、提供元のカテゴリ）
• 合成データの利用目的（例：安全学習、希少ケース補完）
• ログ：侵害疑い対応に必要な範囲で保持（粒度は限定開示）
• 出力対策：侵害を誘発するプロンプト抑止、類似抑制、通報対応
• 来歴：C2PA/透かし等の方針
• 権利者窓口：必要情報テンプレ、回答目安
• 原則2/3への対応方針：手数料・回数制限（萎縮させない範囲）

これなら、権利者にとって「動ける情報」を出しつつ、営業秘密の過剰露出を避けられます。

\14. 争点の整理：「EUの真似？」という批判はどこまで正しいか

文書はEU AI Actを参考にしたと書いています。 なので「EUの真似」という批判には根拠がある。

ただし、“真似が悪”ではなく、問題は どこを真似たか。

• 権利者救済（窓口、クロール尊重、海賊版回避）は、EUどうこう以前に必要
• 一方、透明性の広い開示項目（設計仕様や学習プロセスをどこまで公開するか）は、国の競争状況・法体系・産業政策に合わせて調整が必要

私は、「日本に合わない恐れがある」のは後者だと思っています。

\15. 最後に：このコード案を“良くする”ための提案（まとめ）

この記事の結論を、改善提案として箇条書きで置きます。

15-1. 権利者に効く部分は、むしろ強化していい

• robots／ペイウォール尊重、UA公開・変更通知
• 海賊版回避
• 窓口整備・申出要件明確化・対応記録
• 来歴（C2PA等）
• 原則2・3の照会ルート（濫用防止しつつ、萎縮させない）

15-2. 権利者に効きにくい“公開”は薄くして、限定開示・監査へ

• 設計仕様・学習レシピ・ログ設計の細部は、公開でなくて良い
• 公開は「権利者が自衛できる操作情報」に寄せる
• 争いになったら原則2で、守秘付きの詳細確認へ

15-3. 日本の知財を守るなら「海賊版」と「正規ライセンス市場」を主戦場に

• 海賊版回避を“努力義務”で終わらせない
• 正規データの売り方（契約・窓口・メタデータ・市場）を整備する
• それができれば、AI開発は“敵”から“買い手”に変わる

参考資料（この記事が読んだ一次資料）

内閣官房：AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関する プリンシプル・コード（仮称）（案）

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/ai_kentoukai/gijisidai/dai10/shiryo2.pdf

私は著作権自体がそこまで好きでないです。

サムネはPixAI sunflowerモデル

記事はchatgpt5.2 thinking