2025年7月にSTORIA法律事務所の柿沼・杉浦の共著で日本加除出版から書籍「AIと法　実務大全」を出版します。
　本書は650頁超というボリュームでありながらも、AI開発や利活用に問題となる点を「網羅的」に解説するものではありません。あくまで、現場の方がAI開発や利活用を行う際に、法律的によく問題となる論点とその解決手法に照準を絞っています。その分個々の論点については、最先端の議論を下敷きにしつつ実務的に相当深掘りした記述となっています。
　書籍の出版に先立ち、その一部である「第2章　生成AI開発・提供・利用と著作権」について日本加除出版からご了解を得て、ブログで連載記事として先行公開することとしました。
　「一部」といっても記事合計13万字を越えるボリューム（ほぼ新書1冊分！）であり、ブログ公開を快諾いただいた日本加除出版には感謝しかありません。
　この連載記事を読んで興味が湧いた方は是非書籍をお買い求めください！

連載「AIと著作権」全18回の目次を表示

1. 第1回　プレイヤー・フェーズ・提供形態による法的整理
2. 第2回　AI学習段階での著作物利用はどこまで許されるか？──著作権法第30条の4の射程
3. 第3回　学習用データとして“何を使ってはいけないか”を見極める～学習対象の観点からの検討～
4. 第4回　海賊版や学習禁止表示がされている著作物をAI学習に利用することができるか
5. 第5回　開発・学習段階での著作権侵害行為が発生した場合、侵害者はどのような責任を負うか
6. 第6回　生成・利用段階では何が問題になるのか？
7. 第7回　類似AI生成物の「生成」における依拠性をどのように考えるか～複雑な論点を解きほぐす～
8. 第8回　類似AI生成物の「生成」における行為主体性～ロクラクⅡ事件判決をベースに徹底的に考える～
9. 第9回　生成された類似AI生成物を利用すると著作権侵害？
10. 第10回　類似AI生成物の「送信」は誰の責任？──クラウド提供型AIにおける著作権侵害リスクを検証する
11. 第11回　生成・利用段階で著作権侵害行為が認められた場合、権利者は何を請求できるのか
12. 第12回　RAG・ロングコンテクストLLMと著作権侵害（前編）
13. 第13回　RAG・ロングコンテクストLLMと著作権侵害（後編）
14. 第14回　RAGシステムのための既存著作物の蓄積・入力などは著作権侵害になるのか
15. 第15回　RAGとAI利用者の責任～入力・送信・出力のそれぞれで何が問われるか？～
16. 第16回　AI生成物に著作権はあるのか？～著作物性と“創作的寄与”の最新実務論～
17. 第17回　その行為に日本著作権法は適用されるか～準拠法の問題～
18. 第18回　で、結局何に気をつければよいのか～AI開発者・AI提供者・AI利用者それぞれの注意事項～

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3　生成・利用段階における著作物利用行為と著作権侵害

（1）　問題となるパターン

　生成・利用段階における著作物利用行為が著作権侵害に該当する場面はいくつかあります。
　ここでは、①学習対象データに対象著作物が含まれているか、②AI利用者が対象著作物を生成AIに入力しているか、③学習対象著作物や入力対象著作物と同一・類似のAI生成物が生成されているか、④AI開発・提供者がAIそのものをAI利用者に提供しているか、SaaSサービスとして提供しているか、の4つの観点から、生成・利用段階における著作物利用行為を10個のパターンに分類しました（表8及び図46－1，同2）。

　この10個のパターンを押さえれば、実務的に問題となる場面をすべて押さえることが可能だと思います。

（2）　著作物利用行為の分類

　著作権侵害が問題となる場合、サービス全体が著作権侵害になるか、というような大雑把な検討ではなく、著作物の利用行為（複製や公衆送信等）ごとに著作権侵害が成立するか否かを検討する必要があります。
　上記パターン1～10においては、生成・利用段階における著作物の利用行為として、①既存著作物の「入力」、②類似AI生成物の「生成」、③生成された類似AI生成物の「送信」（パターン6～10におけるAI開発者からAI利用者への送信）、④類似AI生成物の「利用」（公表や販売等）の4つ（パターンによっては3つ）の著作物利用行為が行われています。
　たとえば、パターン4とパターン9では以下のとおりとなります（図47）。
　

　そこで本書では、各パターンごとに①既存著作物の「入力」、②類似AI生成物の「生成」、③生成された類似AI生成物の「送信」、④類似AI生成物の「利用」の4つの著作物利用行為それぞれについて著作権侵害の有無を検討します。

（3）　問題となる論点～依拠性・行為主体性・権利制限規定・故意過失・差止請求の範囲～

　既に説明をしたとおり、著作権侵害が成立する要件は、①類似性、②依拠性、③権利制限規定非該当の3つです（前2者について図示したものとして図48）。
　

　ここでは①の類似性は満たすものとします。
　②の依拠性とは一般的に「既存の著作物に接して、それを自己の作品の中に用いること」とされていますが、AI生成物の生成・利用段階における著作権侵害の有無を判断する際には、どのような場合にこの「依拠性」があるかが大きな問題となります。
　そして、依拠性が肯定されて著作権侵害に該当した場合、当該著作権侵害について誰が行為主体として責任を負うかがさらに問題となります（「行為主体性」の問題）。特に、生成利用段階においては物理的には著作物の利用行為を行っていないAI開発者等が規範的な行為主体として責任を負うかが問題となります。
　つまり、AI生成物の生成・利用段階における著作権侵害の有無を判断する際には、著作物の利用行為ごとに、①まず依拠性の有無について判断を行い、その後に②行為主体性について判断を行う、という順番で検討することとなります¹このようにまず依拠性の有無について判断を行い、その後に行為主体性について判断を行うという本書の立場とは異なる考え方として、本山雅弘「生成AI による著作物の利用主体―生成AI による類似表現物の作出行為における利用行為の成否とその主体―」SOFTIC Law Review １巻２号（2024）10 頁がある。同論考は、「依拠性は、類似表現物の作出者という「主体」に関わる問題である」として依拠性と行為主体性を一体の問題として捉え、既存著作物が生成AI の学習対象に含まれている場合、「AI ユーザーのAI ユーザーの類似表現物の作出行為の態様（意図的な類似表現物の作出か、あるいは偶発的な類似表現物の作出か等）や学習対象著作物の範囲に関する認識の如何に関わらず、AI ユーザーはその類似表現物の作出行為について既存著作物の利用行為（複製または翻案）の主体と解され、当該利用行為について権利者の許諾を得ずまたは権利制限に該当しない場合には、侵害主体と解されることになろう。」とする。。
　そして、類似性と依拠性を満たす限り、権利制限規定（著作権法30条以下）の適用がなければ、著作権侵害に該当します。さらに、著作権侵害に該当する場合、当該侵害者に故意・過失があれば同侵害者は損害賠償責任を負います。
　また、AI開発者・提供者が、生成・利用段階における著作権侵害の規範的な行為主体に該当する場合、権利者は当該AI開発者に対して侵害行為の差止請求等を行うことができますが、具体的にどの範囲での差止請求を行うことができるか²髙部眞紀子『実務詳説著作権訴訟（第２版）』（きんざい、2019）154 頁も非常に重要な論点です。
　そこで、本書でも、4種類の著作物利用行為（著作物の「入力」「生成」「利用」「送信」）ごとに「依拠性」「行為主体性」「権利制限規定」「故意・過失」「差止請求の範囲」について、検討することとします。
　よく問題となるのは、下記表の○・◎部分ですが、◎部分が難問です。

　このうち「依拠性」「行為主体性」「権利制限規定」「故意過失」については著作物利用行為ごとに、「差止請求の範囲」についてはまとめて説明をします。

（5）　既存著作物の「入力」について³既存著作物の「入力」については、当該既存著作物への依拠性があることは明らかであるため「依拠性」については検討対象としない

　

ア　行為主体性

　既存著作物の蓄積・入力行為を物理的に行っているのはAI利用者です。
　したがって、既存著作物の蓄積・入力行為の行為主体はAI利用者であり、仮に当該蓄積・入力行為について法３０条の4などの権利制限規定の適用がなければ、著作権侵害の責任を負うのはAI利用者です。
　既存著作物の蓄積・入力行為にAI開発者等が関与することは想定しがたいので、同蓄積行為等についてAI開発者等が著作権侵害の行為主体として責任を負うことはありません。

イ　権利制限規定

（ア）　原則

　AIに入力された著作物の解析及びAI生成物の生成行為は、いわゆるIn-Context Learning（ICL）であり、機械学習技術を用いて、AIのパラメータを物理的に更新する行為（いわゆる「学習」行為）ではありません。
　もっとも、著作権法30条の4第2号に定める「情報解析」が多種多様な情報処理を包含する広範な概念であること、また、ICLにおいては、モデル内のパラメータの物理的な更新行為は行われませんが、見方を変えると、あたかもパラメータを変えて学習した場合と同様に、指示や今生成しているデータにあわせて、パラメータを一時的に更新し、モデルを急速に適応させているとみなすことができるとされていることからすると、ICLも「情報解析」（著作権法30条の4第2号）に該当すると考えられます。
　このように、AIに入力された既存著作物の解析及びAI生成物の生成行為は、「情報解析」（著作権法30条の4第2号）に該当するため、それらの情報解析に必要と認められる限度において、いずれの方法によるかを問わず著作物を利用することができます。
　したがって、既存著作物の解析及びAI生成物の生成のための既存著作物の蓄積・入力行為は法３０条の4が適用され、原則として適法となります（図50）⁴「考え方」21 〜22 頁及び37 頁。
　

（イ）　例外

　もっとも、著作権法30条の4は、既存著作物の享受目的がない利用行為を権利制限規定の対象行為とし、各号該当行為はそのような行為の典型的なものとして例示された行為です。そのため、既に説明をしたとおり、同条に基づく著作物の利用行為において、非享受目的と同時に享受目的が併存する場合には同条は適用されません。
　したがって、既存著作物の蓄積・入力に際して蓄積・入力される既存著作物の享受目的が併存する場合、具体的には、「蓄積・入力された既存著作物の創作的表現の全部又は一部を出力する目的がある場合」（表現出力目的がある場合）には著作権法30条の4を適法化根拠とすることができません⁵「考え方」22 頁及び37 頁。
　たとえば、パターン2のように、既存著作物の入力時に表現出力目的があるケースには著作権法30条の4は適用されず、他の権利制限規定の適用がない限り著作権侵害に該当します（図51）。
　

　この点については、RAGを題材に後ほど詳しく検討します。