【著作権／AI】AIは何を学んだのか――政府が「学習データの透明性」を求める新たな原則”プリンシプル・コード”を策定
- 那住行政書士事務所
- 1 日前
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令和8年8月25日、政府は、知的財産戦略本部の「AI時代の知的財産権検討会」における検討を経て、「生成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」を公表しました。
生成AIが急速に普及する一方で、著作権者やクリエイターからは、「自分の作品が無断で学習に使われているのではないか」「AIが自分の作品によく似たものを生成したが、どのようなデータを学習したのか分からない」といった声が上がっています。
しかし、生成AIの学習には膨大なデータが使われており、その内容や収集方法は外部から見えにくいのが実情です。権利侵害の可能性を疑っても、そもそも自分の作品が学習データに含まれているかどうかを確認できなければ、法的な対応を検討することさえ容易ではありません。
こうした「学習データのブラックボックス」を少しでも解消するため策定されたのが、「生成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」です。
報道では「AI学習データの開示」と紹介されていますが、実際の内容は、学習データそのものを一律に公開させる制度ではありません。生成AI事業者に対し、学習データの種類や収集方法、知的財産権を保護するための措置を公表するとともに、一定の場合には権利者や生成AI利用者からの個別の照会に回答することを求めるものです。
AI時代の知的財産権検討会
本稿では、公表資料を基に、プリンシプル・コードのポイントについて記載したいと思います。
１．策定の経緯
２．プリンシプル・コードの概要
３．コードが掲げる3つの原則
４．企業に求められる対応
５．著作権者・クリエイター側から見た意義
６．ソフトローとして整備されたことの課題
７．まとめ――「何を学んだか」が企業価値を左右する時代へ
初出：2026/08/26
追記：
１．策定の経緯
今回のプリンシプル・コードは、突然設けられたものではありません。生成AIの急速な普及によって表面化した、著作物の学習利用、生成物による権利侵害、学習データの不透明性といった問題について、政府が数年にわたって検討を重ねた結果として策定されたものです。
【プリンシプル・コード策定までの経緯】
■ 2023年
知的財産戦略本部に「AI時代の知的財産権検討会」を設置
■ 2024年5月
「AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ」を公表
■ 2025年6月
「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（AI法）を公布・一部施行
■ 2025年12月23日
政府が「人工知能基本計画」を閣議決定
■ 2025年12月26日
プリンシプル・コードの原案を公表し、意見募集を開始
■ 2026年1月26日
プリンシプル・コード原案に対する意見募集を終了
■ 2026年4月
AI時代の知的財産権検討会において、権利者団体やAI事業者などの意見を踏まえて検討
■ 2026年6月12日
「知的財産推進計画2026」において、プリンシプル・コードの策定方針を明記
■ 2026年8月18日
AI時代の知的財産権検討会第13回会合において、パブリックコメントを踏まえた修正案を検討
■ 2026年8月25日
「生成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」を正式公表
２．概要－法律による強制ではなく、「実施するか、理由を説明するか」
このプリンシプル・コードは、生成AIの開発を促進しながら、著作権をはじめとする知的財産権も適切に保護することを目的としています。
ただし、法律のような強制力を持つ規制ではありません。採用されているのは、「コンプライ・オア・エクスプレイン」という方式です。
これは、原則に沿った措置を実施するか、実施しない場合には、その理由を説明するという考え方です。技術的に実施できない、営業秘密やセキュリティに関わるため開示できないといった事情があれば、その理由を説明することによって対応できます。
したがって、このコードに従わなかったことだけを理由として、直ちに行政処分や罰則が科されるものではありません。一方で、AIサービスの利用企業や権利者が事業者を選ぶ際には、「どこまで情報を公開しているか」「権利者からの申出にどのように対応しているか」が重要な評価材料になります。
法的拘束力のない自主原則とはいえ、企業の信用やサービス選定、取引先によるデューデリジェンスに影響する実務的な規範になっていく可能性があります。
対象となるのは「生成AI開発者」と「生成AI提供者」
コードの主な対象は、生成AIシステムを開発して公衆に提供する「生成AI開発者」と、生成AIをアプリケーションや製品、業務プロセスなどに組み込み、サービスとして公衆に提供する「生成AI提供者」です。
自社でChatGPTなどを利用しているだけの一般企業が、直ちに対象になるわけではありません。また、特定企業から提供されたデータだけを使用し、その企業や限られた関係者だけが利用する社内向けAIなどについては、原則として対象外とされています。
もっとも、既存の生成AIを利用して新たなサービスを構築し、それを不特定多数または特定多数の顧客に提供している企業は、「自社はAIを開発していないから関係ない」とはいえません。提供形態によっては、生成AI提供者に該当する可能性があります。
さらに、日本に拠点を持たない海外事業者であっても、その生成AIシステムやサービスが日本向けに提供されている場合には、コードの対象になるとされています。
３．原則－コードが掲げる3つの原則
原則1 モデルや学習データ、知財保護措置の概要を公開する
すべての対象事業者に対して、企業サイトなどで一定の情報を公表することを求めています。
開示の対象には、主に次のような事項が含まれます。
使用しているAIモデルの名称、バージョン、公開日、修正履歴
モデルの設計やトレーニング方法
想定される用途、制限・禁止される用途
学習・検証に用いたデータの種類
ウェブクロール、公開データセット、非公開データセット、合成データなどの利用状況
クローラの名称、目的、収集期間、第三者クローラの利用状況
意思決定や対応を追跡できる体制
知的財産権保護の責任体制や社内原則
robots.txtやペイウォールなどへの対応
海賊版サイトを学習対象から除外する取組
権利侵害につながる生成を防止する技術的措置
電子透かしやC2PAなど、生成物の出所・来歴を示す仕組み
権利者からの申出を受け付ける窓口と対応記録の保存
ここで求められているのは、学習データの全件リストやモデルの中身をすべて公開することではありません。データの種類や取得方法、クローラの運用、知財保護措置などの「概要」を、権利者や利用者が判断できる程度に明らかにすることが中心です。
営業秘密や安全性・セキュリティに関する情報については、開示しないことも認められます。ただし、その場合には「営業秘密だから」という結論だけでなく、なぜ開示できないのかを合理的に説明することが求められます。
原則2 法的手続を行う権利者からの照会に回答する
著作権者などが、自らの権利を実現するために訴訟、調停、ADRなどの法的手続を行っている、またはその準備をしている場合、一定の条件を満たせば、生成AI事業者に情報開示を求めることができます。
典型例としては、自分の作品と同一または類似するAI生成物を発見したクリエイターが、その作品を掲載したウェブページのURLを示し、そのドメインがクロール対象や学習データの取得源に含まれていたかを問い合わせる場面が想定されています。
開示を求める側は、少なくとも次の事項を示す必要があります。
法的手続を行っている、または準備している権利者等であること
回答を何のために利用するのか
回答を目的外に利用しないこと
確認を求めるURLなどの具体的な情報
そのURLについて確認を求める理由
注意したいのは、「私の作品が学習されたか調べてほしい」と抽象的に要求できる制度ではないということです。生成AI事業者が容易に確認できるURLなどを、開示を求める側から示さなければなりません。
また、回答できない生成AI提供者には、サービスに搭載されたモデルの開発者名を明らかにすることが求められます。
原則3 AI生成物を作った利用者からの照会にも回答する
開示を求められるのは、著作権者だけではありません。生成AIを利用してコンテンツを作成した人が、その生成物と似た既存作品を発見した場合にも、一定の情報開示を求められます。
例えば、企業がAIで広告用の画像を生成したところ、既存の写真やイラストによく似ていることが後から判明した場合です。その企業は、生成した画像、使用したプロンプト、似ている作品が掲載されたURLなどを示し、そのURLが学習データの取得源に含まれていたかを照会できます。
これは、AI生成物を商品や広告、ウェブサイトなどに利用する企業にとって重要な仕組みです。生成物について著作権侵害の疑いが生じたとき、利用を続けてもよいかを判断するための材料になり得るからです。
ただし、この原則による回答は、訴訟や調停、ADRのために使用しないことを誓約する必要があります。法的手続を前提とする権利者向けの原則2とは、利用目的が異なっています。
４．企業に求められる対応
対応の内容は、その企業が「AIを開発・提供する側」なのか、「業務で利用する側」なのかによって異なります。
AIを開発・提供する企業
対象となる可能性がある企業は、まず自社が生成AI開発者または生成AI提供者に該当するかを確認する必要があります。
該当する場合には、少なくとも次の準備が求められます。
学習データと取得経路を整理する
ウェブクロール、公開データセット、ライセンスを受けたデータ、外部事業者から購入したデータ、合成データなどを区分し、出所を追跡できるようにします。
クローラの運用を見直す
robots.txt、ペイウォールその他のアクセス制限にどう対応するかを定め、ユーザーエージェント名や収集方針を公表できる状態にする必要があります。
学習・検証のログを保存する
どのデータを、いつ、どのモデルの学習や検証に使用したかを後から確認できなければ、権利者から照会を受けても回答できません。ログの内容、保存期間、管理責任者を決めておくことが重要です。
知的財産権保護方針を策定する
データ収集、学習、モデル提供、生成物の出力という各段階について、権利侵害を防止するための社内ルールを整備します。方針は少なくとも年1回見直し、その概要を外部に公表することが想定されています。
権利者向けの窓口を設ける
受付方法、必要資料、本人・権利者確認、回答期限、手数料、回答できない場合の取扱いなどを定めます。申出の受付から回答までの記録も保存する必要があります。
開示する情報と開示しない情報を区分する
透明性は重要ですが、契約上の秘密保持義務、営業秘密、システムの安全性にも配慮しなければなりません。何を開示し、何を開示しないのか、開示しない場合にどのような説明をするのかをあらかじめ整理しておく必要があります。
委託先・モデル提供元との契約を確認する
外部モデルを組み込んでサービスを提供する企業は、利用者や権利者から照会を受けても、自社だけでは回答できない可能性があります。モデル提供元から必要な情報を受け取れるのか、照会対応に協力してもらえるのかを契約段階で確認すべきです。
特に重要なのは、「現在は回答できる体制がない」という説明だけでは、十分なエクスプレインにならないとされている点です。体制が未整備であれば、いつまでに、どのような体制を構築するのかまで示すことが求められます。
生成AIを利用する一般企業
一般企業が生成AIを社内業務で利用するだけであれば、通常はコードの直接の対象ではありません。しかし、企業が生成物を広告、商品、出版物、ウェブサイト、映像などに使用する場合には、著作権侵害のリスクを自ら管理する必要があります。
実務上は、次の対応が考えられます。
使用したAIサービス、モデル、バージョンを記録する
入力したプロンプトと生成結果を保存する
採用した生成物だけでなく、修正前のデータも保存する
商用利用前に、既存作品との類似性を確認する
AIサービス事業者の学習データ開示方針や知財保護方針を確認する
問題が生じた場合の補償、責任分担、問い合わせ対応を利用規約で確認する
外注先が生成AIを使う場合には、利用条件と記録保存を契約で定める
重要な広告物や商品については、人による創作・修正の過程も記録する
今後は、生成AIサービスを選定する際に、機能や料金だけでなく、「学習データの透明性」「権利者対応窓口」「生成物に関する補償」「ログの保存」といった項目も比較する必要があります。
５．著作権者・クリエイター側から見た意義
これまで、クリエイターが自分の作品に似たAI生成物を発見しても、そのAIが何を学習したのかはほとんど分かりませんでした。
今回のコードによって、作品を掲載したURLなどを手掛かりに、クロールや学習データの取得源に含まれていたかを照会する道筋が示されたことには意味があります。少なくとも、事業者に問い合わせる際に「何を、どのような条件で求められるのか」が整理されました。
また、クローラの名称や運用方針が公表され、robots.txtなどの機械可読な意思表示を尊重する事業者が増えれば、クリエイター側も自分の作品をAI学習からどのように守るかを判断しやすくなります。
一方で、権利者側にとって十分な制度になったとは言い切れません。
第一に、コードには法的拘束力がありません。事業者が原則を実施せず、理由を説明する道も残されています。
第二に、開示対象は、事業者が容易にアクセス・確認できるURLなどが学習データの取得源に含まれているかどうかが中心です。作品そのものが実際に学習されたのか、モデルの出力にどの程度影響したのかまで明らかになるとは限りません。
第三に、権利者が開示を求めるには、原則として法的手続を行っているか、その準備をしていることを示さなければなりません。単なる関心や不安だけで、広範な情報開示を求められる制度ではありません。
第四に、ウェブ上から作品を削除したり、robots.txtで収集を拒否したりしても、過去に既に収集されたデータまで当然に削除されるわけではありません。
そのため、クリエイター側にも日頃からの証拠保全が重要になります。作品の公開日、公開したURL、制作過程のデータ、元ファイル、契約書、AIによる類似生成物を発見した日時や画面、使用されたサービスなどを記録しておくべきでしょう。
６．ソフトローとして整備されたことの課題
このコードによって著作権法のルールが変わるわけではない
一つ勘違いしたくないのは、プリンシプル・コードの策定により、著作権法等の法改正があったというわけではない、という点です。
本コードは、法律によって新たな権利義務や罰則を定めるものではなく、事業者による自主的な対応を促すソフトローとして整備されました。
AI学習段階での著作物の利用については、引き続き著作権法第30条の4などに基づいて判断されます。生成・利用段階で著作権侵害が成立するかについても、既存作品への依拠性や類似性など、従来の著作権法上の要件を個別に検討することになります。
今回のコードが担うのは、そうした法的判断に至る前提として、事業者の透明性を高め、権利者や利用者が必要な情報にアクセスしやすくすることです。
言い換えれば、著作権法上の結論を変える制度ではなく、法的判断や紛争対応の前提となる事実を、これまでより確認しやすくするための仕組みということができます。
海外事業者にも適用――しかし、誰が守らせるのか
故に、プリンシプル・コードを定めたものの、その効果がどこまであるのか、一部からは疑問視する声も上がっています。特に海外事業者との関係においてです。
プリンシプル・コードは、日本国内に本店や主たる事務所を持たない海外事業者であっても、生成AIシステムやサービスを日本向けに提供している場合には適用対象になるとしています。形式上は、日本企業と海外企業を区別していません。世界的な生成AIサービスの多くが海外企業によって提供されている以上、このような域外適用を明記したこと自体は当然ともいえます。
しかし、「対象になること」と「実際に守らせること」は別の問題です。
前述の通りこのコードは「法」ではありません。違反に対する行政処分や罰則もありません。原則を実施しない場合でも、その理由を説明すればよいという「コンプライ・オア・エクスプレイン」が採用されています。
海外事業者が日本向けにサービスを提供しているからといって、日本政府がコードへの参加を強制したり、情報開示を命じたりできるわけではありません。政府は、コードを受け入れた事業者から届出を受け、その一覧と事業者の公表ページへのリンクを公開するとしています。しかし、届出内容を政府が審査する仕組みではなく、第三者からの照会にも回答しないとされています。
これで、世界的な巨大AI企業にどこまで行動の変更を促せるのでしょうか。
「海外事業者が守らなければ、公正な競争にならない」
こうした実効性への懸念は、コードの検討段階から示されていました。
日本新聞協会は、コード案に対する意見の中で、法定ルールではなく、強制的な開示や罰則も伴わないことから、事業者が遵守するかは不透明だと指摘しています。
さらに、これまでにも、文化庁が示した「AIと著作権に関する考え方」などを遵守していないことが強く疑われるサービスが、海外事業者を中心に見られるとした上で、コードを守る事業者との公正な競争という点からも問題になり得ると述べています。そのため、政府が影響力の大きい海外事業者に対して積極的に遵守を働きかけ、改善が見られない場合には速やかに法制化を検討するよう求めています。
この指摘は、かなり本質的です。
AIサービスは国境を越えて提供されます。日本で利用できるサービスだからといって、その開発拠点、学習データ、サーバー、運営主体まで日本国内にあるとは限りません。
世界規模でサービスを展開する海外事業者が、日本独自のコードに対応するため、学習データの管理方法を変更し、照会窓口や個別回答の仕組みを構築することについて、費用対効果が見合わないと判断する可能性もあります。
日本独自の対応コストが過大になれば、海外事業者が日本向けサービスの内容を制限したり、提供自体を見直したりする可能性も否定できません。
律儀な日本企業だけがコストを負担するおそれ
一方、日本企業は、法的拘束力のない政府の指針であっても、取引先、投資家、金融機関、株主、監査担当者などから対応を求められやすい立場にあります。「義務ではないから対応しない」という判断が、実際の企業経営では難しいことも少なくありません。
特に、政府や自治体との取引がある企業、大企業との取引を希望するスタートアップ、上場を目指す企業などでは、プリンシプル・コードへの対応状況が調達、契約、投資、審査における確認事項になる可能性があります。
日本企業がコードを誠実に実施しようとすれば、次のようなコストが発生します。
・学習データと取得経路の整理
・クローラやrobots.txtへの対応
・学習・検証ログの保存
・知的財産権保護方針の策定と毎年の見直し
・ウェブサイトでの情報開示
・権利者や利用者からの照会窓口の設置
・照会対象となるURLやデータ取得源の調査
・回答内容についての法務
・技術面からの確認
・対応記録の作成と保存
・委託先やモデル提供元との契約の見直し
これらは、大手企業にとっても軽い負担ではありません。人員や資金に限りがある中小企業やAIスタートアップにとっては、事業継続や新規参入を左右しかねない負担になる可能性があります。それにもかかわらず、海外の有力事業者がコードを受け入れず、従来どおり日本でサービスを提供し続けられるのであれば、結果として、律儀に対応した日本企業だけがコストを背負うことになります。
透明性を高めた企業が、透明性を確保しない企業よりも不利になる。このような結果になれば、コードは公正な競争を促すどころか、国内企業に片面的な負担を課すことになりかねません。
「説明すればよい」が抜け道にならないか
もう一つ気になるのが、「コンプライ・オア・エクスプレイン」という手法です。
この仕組みは、各企業の規模、技術、サービス内容に応じて柔軟な対応を認める点では合理的です。急速に技術が変化する生成AIについて、すべての企業に一律の対応を強制することには無理があります。
しかし、原則を実施しなくても、理由を説明すればコードに沿った対応と評価され得る以上、「エクスプレイン」が事実上の不実施を正当化する手段になるおそれもあります。
例えば、「技術的に確認できない」「営業秘密に当たる」「セキュリティ上の理由から開示できない」と説明された場合、その理由が本当に合理的なのかを誰が判断するのでしょうか。
政府は、事業者から提出された届出内容を審査しないとしています。そうであれば、詳細な情報を開示し、個別照会にも対応する企業と、抽象的な理由を掲げて開示しない企業が、同じように「コード受入事業者」として扱われる可能性があります。
もちろん、コードは「体制がない」と述べるだけでは十分な説明にならず、体制整備の予定時期なども示すよう求めています。しかし、説明が十分かどうかを公的に審査する仕組みがなければ、最終的には市場や利用者の評価に委ねられることになります。
一般の利用者が、各社の技術的な説明や営業秘密に関する主張を比較し、その妥当性まで判断するのは容易ではありません。
EUとの違いは、守る動機があるかどうか
法的拘束力のない行動規範は、海外にも存在します。しかし、行動規範の背後に罰則を伴う法律がある場合と、完全な自主対応に委ねられている場合とでは、企業がこれを受け入れる動機が大きく異なります。
EUのAI規制に関する行動規範では、法的義務への適合を示し、巨額の制裁金を含む規制リスクを軽減することが、事業者にとって参加の動機になります。これに対し、日本のプリンシプル・コードには、受け入れなかった場合の直接的な不利益が明確に定められていません。
対応した企業には費用が発生する一方、対応しない企業には直ちに制裁がない。この構造のままでは、経営判断として「あえて参加しない」という選択が合理的になってしまう可能性があります。
ソフトローが機能するには、少なくとも、コードを守ることが企業の信用、政府調達、民間契約、投資判断、サービス選定などにおいて明確に評価される仕組みが必要です。
単に受入企業の一覧を掲載するだけで、十分なインセンティブになるかは疑問が残ります。
実効性を高めれば、日本市場から撤退する可能性も
もっとも、海外事業者への対応を厳しくすれば、すべてが解決するわけでもありません。
日本独自の詳細な開示義務や照会対応を強制した場合、海外事業者が日本市場へのサービス提供を制限したり、日本語版の提供を見送ったりする可能性があります。
日本市場は重要ではあるものの、世界的なAI企業にとって、EUや米国と同じ規模の市場ではありません。日本だけの対応コストが過大になれば、事業者が日本から距離を置くという選択も考えられます。
したがって、海外事業者への実効性を確保することと、日本市場が世界のAIサービスから取り残されないことの間には、難しいバランスがあります。
だからこそ、政府には「海外事業者にも適用します」と宣言するだけでなく、国際的なルールとの整合、主要国との連携、政府調達や民間取引による動機付けなど、実際に企業の行動を変える仕組みを示すことが求められます。
理念には賛成できるが、制度設計は心もとない
生成AIの学習データに関する透明性を高め、著作権者や利用者が必要な情報を得られるようにするという方向性自体は、否定されるべきものではありません。
むしろ、これまでAI事業者側に偏っていた情報を少しでも権利者や利用者に開くことは、生成AIへの信頼を築く上で必要です。
しかし、理念が正しいことと、制度が実際に機能することは別です。
海外事業者を含めて対象としながら、遵守を確保する手段がない。コードを守る企業には相当なコストが生じる一方、守らない企業への明確な不利益がない。説明の妥当性を政府が審査する仕組みもない。
これでは、「誠実な企業ほど負担が重くなり、そうでない企業ほど身軽に事業を続けられる」という逆転が起こりかねません。
まず自主的なコードから始めるという政府の判断には、技術革新を妨げないという意味があります。しかし、その運用結果を長期間眺めているだけでは、権利者保護も公正な競争も実現できないでしょう。
プリンシプル・コードは、海外事業者にも適用すると書いたことで完成したのではありません。その海外事業者を含め、実際に行動を変えさせられるかどうか。コードの評価は、これからの運用によって決まります。
7．まとめー「何を学んだか」が企業価値を左右する時代へ
生成AIをめぐる問題は、「AIを使うか、使わないか」という単純な選択ではなくなっています。
これから企業に問われるのは、どのAIを、どのようなデータとルールの下で利用するのか、その判断を外部に説明できるかという点です。AIを開発・提供する企業には、学習データや権利保護措置についての説明責任が求められます。AIを利用する企業にも、生成物を漫然と採用するのではなく、その生成過程と利用判断を記録することが求められるでしょう。
一方、著作権者やクリエイターにとっては、作品がどのように収集され、学習され、生成物に影響したのかを確認するための第一歩が示されたといえます。ただし、開示の対象や実効性には限界があり、今後の事業者による受入れ状況と実際の運用を慎重に見ていく必要があります。
AIが何を生み出したかだけでなく、「何を、どこから、どのように学んだのか」。その透明性が、生成AIサービスの信頼性と企業価値を左右する時代が始まりつつあります。
参考：
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