生成AI訴訟の最新動向と企業が取るべき対策は？

生成AIが急増させる新たな訴訟リスクと背景

生成AI技術の進化が加速し、多くの企業や組織が業務効率化やDX推進のために導入を検討していますが、同時に法的問題となる訴訟リスクも大きく注目されています。生成AIとは、大量のデータを学習して新たなコンテンツを自動生成する人工知能の技術であり、文章や画像、音声、プログラムコードなど多様な分野で活用が進んでいます。その一方で、学習過程や生成物が知的財産やプライバシー、契約など多くの課題を引き起こすきっかけとなっています。

背景として、著作物の学習データ利用における許諾の有無が大きな争点になるケースが増えています。米国ではハリウッドの大手企業2社が、AI画像生成サービス「ミッドジャーニー」が無断で人気映画「スター・ウォーズ」などのキャラクターに似た画像を作成しているとして訴訟を起こしました（参考）。ここでは著作権侵害が問われ、さらに差し止め命令を求める動きとなっています。こうした出来事からも、生成AI裁判やAI関連訴訟は今後ますます増える可能性があります。

企業や事業部門責任者にとって、生成AIを利用するメリットは非常に大きいものの、AI訴訟ニュースで報じられるように、著作権問題やデータの扱い方を誤ると裁判につながりかねません。そこで、リスクをどのように把握し対策を行うのかが経営上の重要課題になっています。中でも生成AI法的課題やAI知的財産に関する理解を深め、事前に社内でルール構築を行うことが不可欠です。

ニュース事例から読み解くAI著作権問題と判例の重要性

最近のAI訴訟事例で最も注目されるのが著作権トラブルです。メタ・プラットフォームズが開発した生成AI「ラマ」の学習に、海賊版サイトから取得された著作権保護書籍のデータが使われたとして、複数の作家から著作権侵害の訴えが起こされたケースがあります（参考）。原告側は「著作権者の利益を著しく損ねる行為」と批判し、メタ側はフェアユース（公正利用）を主張しています。また、裁判官は「生成AIが著作物の市場を変える可能性があり、その影響を考慮する必要がある」と指摘しており、この判決が生成AI訴訟の方向性を左右する可能性が高いといわれています。

他にも、ニュース企業とAI企業の間で著作物の無断使用が相次いで問題化しています。例えばニューヨーク・タイムズは、自社の記事を生成AIが無断で学習データとして取り込むことの違法性を訴えています。一方で、ニュースコープやアクセル・シュプリンガーなどはOpenAIなどとのライセンス契約を選び、「コンテンツを合法的に提供しながら対価を得る」という手段を取り始めました（参考）。ここで争点となるのが、フェアユースが認められればライセンス市場が縮小するという構造です。企業によっては全く真逆の戦略を採用しており、「訴訟を起こして完勝を目指すか、契約を結んで折り合うか」という二極化が進んでいます。

これまでAI法改正の議論はコンテンツベースの生成AIリスクを中心に進められてきましたが、実際には画像や音楽、プログラムコードなど、あらゆる生成AI技術が争点になり得ます。たとえば、画像生成AIはアーティストの作品を学習して似た作風を生み出すため、芸術家や写真家が「自分の作風が盗用されているのではないか」と訴訟を起こす事例が増えています（参考）。さらにプログラム分野でもGitHub Copilotを巡る著作権訴訟が進行しており、コード生成AIの法的問題が顕在化しています（参考）。

こうしたニュース事例やAI訴訟動向を踏まえると、判例や法律上の判断がどのように下されるかは、今後の生成AI市場と企業のDX戦略を左右するといえます。実際に訴訟リスクに直面した企業がどのように問題解決を図るかは、他の企業にとっても大きな参考材料となるでしょう。企業がこれから生成AIを導入しようとする際には、過去のケースや前例を知り、似たようなAI関連訴訟を回避する対策を検討することが重要です。

生成AIと法規制：企業責任・プライバシー・知的財産の焦点

生成AI規制は各国で検討が進められており、著作権以外にも多くの観点で法整備が議論されています。中でも企業責任に関わる論点として、生成AIプライバシーの問題は非常に大きいといえます。学習時に個人情報を含むデータを無断で取り込んだのではないか、という訴えが起こりうるため、機密情報や個人データの取り扱いには細心の注意が必要です。

また、生成AI企業責任が問われるケースとしては、“発言主”の不在が問題視されています。AIが生成した文書や画像に誤りや不正確な情報が含まれる場合、誰が責任を負うのかは明確ではありません。例えばAIが第三者の権利を侵害した場合、開発者や提供者にはどの程度の管理責任があるのかが争点となります。

一方で、AI倫理問題も重要視されており、生成AI開発段階でバイアスを補正せずに学習してしまうと、人種差別や性差別を助長する危険性が指摘されています。したがって、企業や研究機関は生成AI倫理を踏まえた運用ガイドラインを整備する必要があります。米国の事例として、オープンAIがGPT-4oに新画像生成機能を搭載した際、著作権者に未許諾の学習データが含まれることが問題提起されました（参考）。スタジオジブリのような有名作品を想起させる画像を生成する場合、その特徴を学習するプロセスや、実際の使用シーンでの法律的責任をどう整理するかが課題となっています。

さらに、生成AI特許やAI知的財産による新種の権利保護も論点になっています。AIが作った発明は誰に帰属するのか、そしてそれをどのように保持・活用するのか。従来の特許法や著作権法だけでは対処が難しいケースが発生しているため、今後のAI法規制や条約改正に向けた議論が加速すると考えられます。

AI訴訟を防ぐための対策：開発・利用・契約ポイント

生成AIを導入する企業にとって、AI訴訟対策やAI訴訟対応は非常に重要です。特にDX推進担当者やAI導入担当者は、社内での生成AI利用に関して、明確なルール設定と事前のリスク分析を実施する必要があります。

まず、開発段階ではデータセットの収集方法と権利関係を厳密にチェックすることが絶対条件です。例えば、大手メディアから許可を得ずに記事や画像を学習させると、著作権侵害で訴えられる可能性があります。実例として、画像生成AIを使ったサービスで、アーティストの作風を無断で学習していると主張されて訴訟に発展したケースがあります。シカゴ大学の研究者らが、アーティストの作品に微細な加工を施してAIの学習を妨げるツールを開発しているなど、対策技術も進歩中ですが（参考）、やはり企業自身が法的リスクを未然に防ぐ取り組みを主導することが鍵です。

次に、実運用段階では利用規約の整備や社内教育によるAIリテラシー向上が求められます。利用規約の中で「AIが生成するコンテンツはあくまでも一次情報の候補であり、利用者自身が内容を最終的にチェックする義務がある」と定義しておくことで、生成AI法的課題を軽減できる可能性があります。これにより、誤情報や権利侵害が発生した際の解釈を明確化し、責任範囲を社内外で調整しやすくなります。

さらに、契約面では、外部のAI開発ベンダーやSaaS型AIサービスと「生成AI契約」を締結する際に注意すべきポイントがあります。著作権や知財の帰属、秘密保持、免責事項などを契約書の中で詳細に取り決めることが求められます。また、AI訴訟ニュースでも取り上げられるように、契約不備があったために想定外の企業責任が生じるリスクも否定できません。契約書作成時には法律の専門家やAIに詳しいコンサルタントの意見を取り入れるなどの対策をしておくと安心です。

今後の生成AI市場と法改正の展望

世界的に生成AI開発が競争的に進む中で、企業がPoC止まりではなく本格導入を行うには、法的な安定基盤が欠かせない状況です。生成AI市場は加速度的に拡大しており、教育分野、医療分野、製造業など多様な業種での採用が増えています。日本においても、AI法改正や業界団体による自主規制ガイドラインなどの枠組みづくりが進められています。

今後は、AI知的財産をめぐるルール整備だけでなく、AIプライバシーや差別防止などの倫理的観点も取り込んだ「包括的AI法規制」が議論される見込みです。国際的には、欧州連合（EU）がAI Actという規制案を練り、生成AIリスク評価に重点を置く方針を示唆しています。こうした動きは他の国々にも波及すると考えられ、グローバル規模でのコンプライアンス対応が企業には求められるでしょう。米国でもフェアユースの解釈をはじめ、AI訴訟事例や裁判での判決が積み重なり、法的秩序の構築が進行中です。

まとめ：企業と事業責任者への実務アドバイス

生成AIと訴訟が頻出する時代背景の中で、企業にとってはまず法的問題の全体像を正しく理解することが不可欠です。DX推進担当者やプロジェクトリーダー、経営層は、生成AIのメリットや効率化の可能性だけでなく、AI訴訟動向から読み解けるリスク面にも深く目を向ける必要があります。AI訴訟の代表例としては著作権侵害や特許権、プライバシー保護などがありますが、これらはプロジェクトの初期段階から対策を講じることで大部分が回避可能です。

特に事例を見ればわかるように、世間的に大きく注目される「AI著作権」問題は、国内外の著作権法がフェアユースをどう扱うかで大きく揺れ動いています。ライセンス契約で合法的にデータを取得する動きがある一方、訴訟を通じて強制的に利用制限を求める動きも活発化しています。自社のビジネスモデルに合わせて、どの程度のデータがどう利用されているのか、経営陣は情報共有を行い、事前のコンプライアンスチェックを徹底することが推奨されます。

また、生成AI利用を拡大するにあたっては、社内のAIリテラシー向上や運用体制づくりも重要です。PoC段階で留まらないためには、具体的な業務目的や期待効果を明確化し、セキュリティ要件やカスタマイズ要件を満たす計画性を持つことが必要です。最終的には、AI訴訟対策やAI訴訟動向への理解をベースに自社固有のリスクを洗い出し、法的にも倫理的にも「安全かつ意義のあるAI導入」を実現することがゴールとなります。

今後も生成AI裁判が増え、技術と規制のせめぎ合いは続くと考えられます。しかし、企業が必要な手続きを踏み、リスクヘッジ策を講じることで、生成AIから得られるイノベーションのメリットを最大化する道は十分に開けています。読者も、他社の事例やニュース動向をアンテナ高くキャッチしながら、独自の生成AI戦略をしっかりと設計していくことが重要です。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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