著作権法30条の4（情報解析）——AI学習データの適法要件と生成段階の侵害判断

1. 著作権法30条の4——情報解析目的の利用は原則適法

著作権法30条の4は、著作物に表現された思想・感情を「自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない」利用について、必要と認められる限度で、著作権者の許諾なく利用できると定める。その2号が「情報解析の用に供する場合」であり、AIの機械学習のために著作物を複製・翻案することは、原則としてこの規定によって適法となる。2018年改正で従来の情報解析規定が大幅に拡張され、日本はAI学習に比較的寛容な法制度を持つと評価されている。

2. 学習段階と生成段階を分ける

著作権侵害の判断で最も重要なのは、問題を「学習段階」と「生成段階」に切り分けることである。学習段階（学習用データとしての複製・蓄積）は、著作物をその表現の享受目的で用いるものではないため、30条の4によって原則適法となる。これに対し生成段階（AIが生成した出力物が既存の著作物に類似する場合）は、通常の著作権侵害と同様に、①依拠性（既存著作物に依拠したこと）と②類似性（表現上の本質的特徴を直接感得できること）によって複製権・翻案権侵害を判断する。30条の4は学習段階を適法化するにとどまり、生成物の侵害までを免責するものではない。

3. ただし書——著作権者の利益を不当に害する場合

30条の4本文には「著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、この限りでない」というただし書がある。享受目的でない利用であっても、このただし書に該当すれば適法とはならない。文化庁『AIと著作権に関する考え方について』（2024年3月）は、ただし書に該当しうる場合として、次のような類型を示している。

4. 生成段階の侵害判断——依拠性と類似性

生成AIの出力物が既存著作物と類似する場合、AI利用者が既存著作物に依拠して生成したと認められれば、利用者に複製権・翻案権侵害が成立しうる。もっとも、作風・画風やアイデアそのものは著作権で保護されないため、「画風が似ている」というだけでは侵害にならない。侵害となるのは、既存著作物の表現上の本質的特徴を直接感得できるほど具体的な表現が共通する場合である。米国のAndersen v. Stability AI訴訟など、海外でも学習・生成をめぐる訴訟が進行しており、実務は依然として流動的である。

5. 答案・実務での整理手順

AIと著作権を検討する際は、①問題となっているのが学習段階か生成段階かをまず切り分け、②学習段階であれば30条の4本文の適用と、ただし書（利益の不当害）該当性を検討し、③生成段階であれば依拠性・類似性による通常の侵害判断を行う、という順序が有効である。学習データの取得経路の適法性の確認が、実務上の最初の関門になる。