今年は大きな法改正をしたばかりの所為か、特に年末年始に掛けて知財法改正パブコメがこぞって出されるという状況にはなっていないが、１年の終わりに各省庁の動きについてまとめて取り上げておきたいと思う。
（１）文化庁のＡＩと著作権に関する考え方の素案
文化庁では文化審議会・著作権分科会の下で小委員会または部会として、法制度小委員会、政策小委員会、使用料部会の３つが動いている。
使用料部会では権利者不明の場合の補償金額の決定などが行われている。まだ関係者ヒアリングの段階だが、私的録音録画補償金問題も含めた対価還元のあり方について議論するらしい政策小委員会の検討についても私は要注意だと思っているが、今年最大の検討事項は法制度小委員会で検討されているＡＩと著作権の関係の整理と言って間違いないだろう。
その骨子案について前回取り上げたが、１２月２０日の法制度小委員会の第５回で、より具体的な内容を含むＡＩと著作権に関する考え方について（素案）(pdf)が示された。
長くなるが、この素案の５．から特に重要な部分を以下に抜粋する。
５．各論点について
○ 著作権法の基本的な考え方と技術的な背景を踏まえ、生成ＡＩに関する懸念点について、以下のとおり論点が整理できるのではないか。〔〕内は骨子案の項目との対応関係
（１）学習・開発段階
（中略：「ア 検討の前提」）
イ「情報解析の用に供する場合」と享受目的が併存する場合について〔骨子案：（１）イ、キ〕
（ア）「情報解析の用に供する場合」の位置づけについて
○ 法第３０条の４柱書では、「次に掲げる場合その他の当該著作物に表現された思想又は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場合には」と規定し、その上で、第２号において「情報解析（……）の用に供する場合」を挙げている。
○ そのため、ＡＩ学習のために行われるものを含め、情報解析の用に供する場合は、法第３０条の４に規定する「当該著作物に表現された思想又は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場合」に該当すると考えられる。
（イ）非享受目的と享受目的が併存する場合について
○ 他方で、一個の利用行為には複数の目的が併存する場合もあり得るところ、法第３０条の４は、「当該著作物に表現された思想又は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場合には」と規定していることから、この複数の目的の内にひとつでも「享受」の目的が含まれていれば、同条の要件を欠くこととなる。
○ そのため、ある利用行為が、情報解析の用に供する場合等の非享受目的で行われる場合であっても、この非享受目的と併存して、享受目的があると評価される場合は、法第３０条の４は適用されない。
○ 生成ＡＩに関して、享受目的が併存すると評価される場合について、具体的には以下のような場合が想定される。
≫ ファインチューニングのうち、意図的に、学習データをそのまま出力させることを目的としたものを行うため、著作物の複製等を行う場合。
（例）いわゆる「過学習」（overfitting）を意図的に行う場合
≫ ＡＩ学習のために用いた学習データを出力させる意図は有していないが、既存のデータベースやＷｅｂ上に掲載されたデータの全部又は一部を、生成ＡＩを用いて出力させることを目的として、著作物の内容をベクトルに変換したデータベースを作成する等の、著作物の複製等を行う場合。
（例）以下のような検索拡張生成（ＲＡＧ）のうち、生成に際して著作物の一部を出力させることを目的としたもの（なお、ＲＡＧについては後掲（１）ウも参照）
≫ インターネット検索エンジンであって、単語や文章の形で入力された検索クエリをもとにインターネット上の情報を検索し、その結果をもとに文章の形で回答を生成するもの
≫ 企業・団体等が、単語や文章の形で入力された検索クエリをもとに企業・団体等の内部で蓄積されたデータを検索できるシステムを構築し、当該システムが、検索の結果をもとに文章の形で回答を生成するもの
○ これに対して、「学習データをそのまま出力させる意図までは有していないが、少量の学習データを用いて、学習データの影響を強く受けた生成物が出力されるようなファインチューニングを行うため、著作物の複製等を行う場合」に関しては、具体的事案に応じて、学習データの著作物の表現上の本質的特徴を直接感得できる生成物を出力することが目的であると評価される場合は、享受目的が併存すると考えられる。
○ 近時は、特定のクリエイターの作品である著作物のみを学習データとしてファインチューニングを行うことで、当該作品群の影響を強く受けた生成物を生成することを可能とする行為が行われており、このような行為によって特定のクリエイターの、いわゆる「作風」を容易に模倣できてしまうといった点に対する懸念も示されている。このような場合、当該作品群は、表現に至らないアイデアのレベルにおいて、当該クリエイターのいわゆる「作風」を共通して有しているにとどまらず表現のレベルにおいても、当該作品群には、これに共通する表現上の本質的特徴があると評価できる場合もあると考えられることに配意すべきである。
○ なお、生成・利用段階において、ＡＩが学習した著作物に類似した生成物が生成される事例があったとしても、通常、このような事実のみをもって開発・学習段階における享受目的の存在を推認することまではできず、法第３０条の４の適用は直ちに否定されるものではないと考えられる。他方で、生成・利用段階において、学習された著作物に類似した生成物の生成が頻発するといった事情は、開発・学習段階における享受目的の存在を推認する上での一要素となり得ると考えられる。
ウ 検索拡張生成（ＲＡＧ）等について〔骨子案：（１）ウ、（２）コ〕
○ 検索拡張生成（ＲＡＧ）その他の、生成ＡＩによって著作物を含む対象データを検索し、その結果の要約等を行って回答を生成するもの（以下「ＲＡＧ等」という。）については、生成に際して既存の著作物の一部を出力するものであることから、その開発のために行う著作物の複製等は、非享受目的の利用行為とはいえず、法第３０条の４は適用されないと考えられる。
○ 他方で、ＲＡＧ等による回答の生成に際して既存の著作物を利用することについては、法第４７条の５第１項第１号又は第２号の適用があることが考えられる。ただし、この点に関しては、法第４７条の５第１項に基づく既存の著作物の利用は、当該著作物の「利用に供される部分の占める割合、その利用に供される部分の量、その利用に供される際の表示の精度その他の要素に照らし軽微なもの」（軽微利用）に限って認められることに留意する必要がある。ＲＡＧ等による生成に際して、この「軽微利用」の程度を超えて既存の著作物を利用する場合は、法第４７条の５第１項は適用されず、原則として著作権者の許諾を得て利用する必要があると考えられる。
○ また、ＲＡＧ等のために行うベクトルに変換したデータベースの作成等に伴う、既存の著作物の複製又は公衆送信については、同条第２項に定める準備行為として、権利制限規定の適用を受けることが考えられる。
【著作権者の利益を不当に害することとなる場合について】
エ 著作権者の利益を不当に害することとなる場合の具体例について〔骨子案：（１）エ〕
（ア）法第３０条の４ただし書の解釈に関する考え方について
○ 法第３０条の４においては、そのただし書において「当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし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。」と規定し、これに該当する場合は同条が適用されないこととされている。
○ この点に関して、本ただし書は、法第３０条の４本文に規定する「当該著作物に表現された思想又は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場合」に該当する場合にその適用可否が問題となるものであることを前提に、その該当性を検討することが必要と考えられる。
○ また、本ただし書への該当性を検討するに当たっては、著作権者の著作物の利用市場と衝突するか、あるいは将来における著作物の潜在的販路を阻害するかという観点から検討することが必要と考えられる。
（イ）アイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることについて
○ 本ただし書において「当該著作物の」と規定されているように、著作権者の利益を不当に害することとなるか否かは、法第３０条の４に基づいて利用される当該著作物について判断されるべきものと考えられる。
（例）ＡＩ学習のための学習データとして複製等された著作物
○ 作風や画風といったアイデア等が類似するにとどまり、既存の著作物との類似性が認められない生成物は、これを生成・利用したとしても、既存の著作物との関係で著作権侵害とはならない。また、既存の著作物とアイデア等が類似するが、表現として異なる生成物が市場において取引されたとしても、これによって直ちに当該既存の著作物の取引機会が失われるなど、市場において競合する関係とはならないと考えられる。
○ そのため、著作権法が保護する利益でないアイデア等が類似するにとどまるものが大量に生成されることにより、自らの市場が圧迫されるかもしれないという抽象的なおそれのみでは、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」には該当しないと考えられる。
○ なお、この点に関しては、上記イ（イ）のとおり、特定のクリエイターの作品である著作物のみを学習データとしてファインチューニングを行う場合、当該作品群が、当該クリエイターの作風を共通して有している場合については、これにとどまらず、表現のレベルにおいても、当該作品群には、これに共通する表現上の本質的特徴があると評価できる場合もあると考えられることに配意すべきである。
（中略：「（ウ）情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物の例について」）
（エ）学習のための複製等を防止する技術的な措置を回避した複製について〔骨子案：（１）コ〕
○ ＡＩ学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置としては、現時点において既に広く行われているものが見受けられる。こうした措置をとることについては、著作権法上、特段の制限は設けられておらず、権利者やウェブサイトの管理者の判断によって自由に行うことが可能である。
（例）ウェブサイト内のファイル"robots.txt"への記述によって、ＡＩ学習のための複製を行うクローラによるウェブサイト内へのアクセスを制限する措置
（例）ＩＤ・パスワード等を用いた認証によって、ウェブサイト内へのアクセスを制限する措置
○ このような技術的な措置は、あるウェブサイト内に掲載されている多数のデータを集積して、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物として販売する際に、当該データベースの販売市場との競合を生じさせないために講じられている例がある（データベースの販売に伴う措置、又は販売の準備行為としての措置）。
○ そのため、このような技術的な措置が講じられており、当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される場合、この措置を回避して行うＡＩ学習のための複製等は、当該データベースの著作物の将来における潜在的販路を阻害する行為として、通常、法第３０条の４ただし書に該当し、同条による権利制限の対象とはならないと考えられる。
○ なお、このような技術的な措置が、著作権法に規定する「技術的保護手段」又は「技術的利用制限手段」に該当するか否かは、現時点において行われている技術的な措置が、従来、「技術的保護手段」又は「技術的利用制限手段」に該当すると考えられてきたものとは異なることから、今後の技術の動向も踏まえ検討すべきものと考えられる。
（オ）海賊版等の権利侵害複製物をＡＩ学習のため複製することについて
○ インターネット上のデータが海賊版等の権利侵害複製物であるか否かは、究極的には当該複製物に係る著作物の著作権者でなければ判断は難しく、ＡＩ学習のため学習データの収集を行おうとする者にこの点の判断を求めることは、現実的に難しい場合が多いと考えられる。加えて、権利侵害複製物という場合には、漫画等を原作のまま許諾なく多数アップロードした海賊版サイトに掲載されているようなものから、ＳＮＳ等において個人のユーザーが投稿する際に、引用等の権利制限規定の要件を満たさなかったもの等まで様々なものが含まれる。
○ このため、ＡＩ学習のため、インターネット上において学習データを収集する場合、収集対象のデータに、海賊版等の、著作権を侵害してアップロードされた複製物が含まれている場合もあり得る。
○ 他方で、海賊版により我が国のコンテンツ産業が受ける被害は甚大であり、リーチサイト規制を含めた海賊版対策を進めるべきことは論を待たない。文化庁においては、権利者及び関係機関による海賊版に対する権利行使の促進に向けた環境整備等、引き続き実効的かつ強力に海賊版対策に取り組むことが期待される。
○ ＡＩ開発事業者やＡＩサービス提供事業者においては、学習データの収集を行うに際して、海賊版を掲載しているウェブサイトから学習データを収集することで当該ウェブサイトの運営を行う者に広告収入その他の金銭的利益を生じさせるなど、当該行為が新たな海賊版の増加といった権利侵害を助長するものとならないよう十分配慮した上でこれを行うことが求められる。
○ また、後掲（２）キのとおり、生成・利用段階で既存の著作物の著作権侵害が生じた場合、ＡＩ開発事業者又はＡＩサービス提供事業者も、当該侵害行為の主体として責任を負う場合があり得る。ウェブサイトが海賊版等の権利侵害複製物を掲載していることを知りながら、当該ウェブサイトから学習データの収集を行うといった行為は、厳にこれを慎むべきものであり、仮にこのような行為があった場合は、当該ＡＩ開発事業者やＡＩサービス提供事業者が、これにより開発された生成ＡＩにより生じる著作権侵害について、その関与の程度に照らして、規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性が高まるものと考えられる（ＡＩ開発事業者又はＡＩサービス提供事業者の行為主体性について、後掲（２）キも参照）。
（中略：【侵害に対する措置について】「オ ＡＩ学習に際して著作権侵害が生じた際に、学習を行った事業者が受け得る措置について」、「カ ＡＩ学習に際して著作権侵害が生じた際に、権利者による差止請求等が認められ得る範囲について」）
【その他の論点について】
キ ＡＩ学習における、法第３０条の４に規定する「必要と認められる限度」について〔骨子案：（１）ク〕
○ 法第３０条の４では、「その必要と認められる限度において」といえることが、同条に基づく権利制限の要件とされている。
○ この点に関して、大量のデータを必要とする機械学習（深層学習）の性質を踏まえると、ＡＩ学習のために複製等を行う著作物の量が大量であることをもって、「必要と認められる限度」を超えると評価されるものではないと考えられる。
ク ＡＩ学習を拒絶する著作権者の意思表示について〔骨子案：（１）ケ〕
○ 著作権法上の権利制限規定は、①著作物利用の性質からして著作権が及ぶものとすることが妥当でないもの、②公益上の理由から著作権を制限することが必要と認められるもの、③他の権利との調整のため著作権を制限する必要のあるもの、④社会慣行として行われており著作権を制限しても著作権者の経済的利益を不当に害しないと認められるものなどについて、文化的所産の公正な利用に配慮して、著作権者の許諾なく著作物を利用できることとするものである。
○ このような権利制限規定の立法趣旨からすると、著作権者が反対の意思を示していることそれ自体をもって、権利制限規定の対象から除外されると解釈することは困難である。また、ＡＩ学習のための学習データの収集は、クローラ等のプログラムによって機械的に行われる例が多いことからすると、当該プログラムにおいて機械的に判別できない方法による意思表示があることをもって権利制限規定の対象から除外してしまうと、学習データの収集を行う者にとって不測の著作権侵害を生じさせる懸念がある。そのため、こうした意思表示があることのみをもって、法第３０条の４ただし書に該当するとは考えられない。
○ 他方で、このようなＡＩ学習を拒絶する著作権者の意思表示が、機械可読な方法で表示されている場合、上記の不測の著作権侵害を生じさせる懸念は低減される。また、このような場合、上記エ（エ）のとおり、ＡＩ学習のための著作物の複製等を防止する技術的な措置が講じられており、当該ウェブサイト内のデータを含み、情報解析に活用できる形で整理したデータベースの著作物が将来販売される予定があることが推認される場合、この措置を回避して行うＡＩ学習のための複製等は、当該データベースの著作物の将来における潜在的販路を阻害する行為として、通常、法第３０条の４ただし書に該当し、同条による権利制限の対象とはならないと考えられる。
（中略：「ケ 法３０条の４以外の権利制限規定の適用について」）
（２）生成・利用段階
（中略：「ア 検討の前提」）
【著作権侵害の有無の考え方について】
イ 著作権侵害の有無の考え方について
○ 従前の裁判例では、ある作品に、既存の著作物との類似性と依拠性の両者が認められる際に、著作権侵害となるとされており、生成ＡＩを利用した場合にこれらが認められる場合については、以下のように考えられる。
（ア）類似性の考え方について〔骨子案：（２）ク〕
○ ＡＩ生成物と既存の著作物との類似性の判断については、生成ＡＩをどのように利用したかといった制作過程ではなく、生成物そのものが既存の著作物に類似していると認められるかのみを判断すれば良いものであることから、原則として、人間がＡＩを使わずに創作したものと同様に考えられる。
（イ）依拠性の考え方について〔骨子案：（２）ア、イ〕
○ 依拠性の判断については、従来の裁判例では、ある作品が、既存の著作物に類似していると認められるときに、当該作品を制作した者が、既存の著作物の表現内容を認識していたことや、同一性の程度の高さなどによりその有無が判断されてきた。特に、人間の創作活動においては、既存の著作物の表現内容を認識しえたことについて、その創作者が既存の著作物に接する機会があったかどうかなどにより推認されてきた。
○ 一方、生成ＡＩの場合、その開発のために利用された著作物を、生成ＡＩの利用者が認識していないが、当該著作物に類似したものが生成される場合も想定され、このような事情は、従来の依拠性の判断に影響しうると考えられる。
○ そこで、従来の人間が創作する場合における依拠性の考え方も踏まえ、生成ＡＩによる生成行為について、依拠性が認められるのはどのような場合か、整理することとする。
① ＡＩ利用者が既存の著作物を認識していたと認められる場合
▽ 生成ＡＩをした場合であっても、ＡＩ利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識しており、生成ＡＩを利用してこれと類似したものを生成させた場合は、依拠性が認められ、ＡＩ利用者による著作権侵害が成立すると考えられる。
（例）ImagetoImage（画像を生成ＡＩに指示として入力し、生成物として画像を得る行為）のように、既存の著作物そのものや、その題号などの特定の固有名詞を入力する場合
▽ この点に関して、従来の裁判例においては、被疑侵害者の既存著作物へのアクセス可能性、すなわち既存の著作物に接する機会があったことや、類似性の程度の高さ等の間接事実により、既存の著作物の表現内容を知っていたことが推認されてきた。
▽ このような従来の裁判例を踏まえると、生成ＡＩが利用された場合であっても、権利者としては、被疑侵害者において既存著作物へのアクセス可能性や、既存著作物への高度な類似性があること等を立証すれば、依拠性があると推認されることとなる。
②ＡＩ利用者が既存の著作物を認識していなかったが、ＡＩ学習用データに当該著作物が含まれる場合
▽ ＡＩ利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識しておらず、かつ、当該生成ＡＩの開発・学習段階で、当該著作物を学習していなかった場合は、当該生成ＡＩを利用し、当該著作物に類似した生成物が生成されたとしても、これは偶然の一致に過ぎないものとして、依拠性は認められず、著作権侵害は成立しないと考えられる。
▽ 一方、ＡＩ利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識していなかったが、当該生成ＡＩの開発・学習段階で当該著作物を学習していた場合については、客観的に当該著作物へのアクセスがあったと認められることから、当該生成ＡＩを利用し、当該著作物に類似した生成物が生成された場合は、通常、依拠性があったと認められ、著作権侵害になりうると考えられる。
▽ ただし、このような場合であっても、当該生成ＡＩについて、開発・学習段階において学習に用いられた著作物が、生成・利用段階において生成されないような技術的な措置が講じられているといえること等、当該生成ＡＩが、学習に用いられた著作物をそのまま生成する状態になっていないといえる事情がある場合には、ＡＩ利用者において当該事情を反証することにより、依拠性がないと判断される場合はあり得ると考えられる。
▽ なお、生成ＡＩの開発・学習段階で既存の著作物を学習していた場合において、ＡＩ利用者が著作権侵害を問われた場合、後掲（２）キのとおり、当該生成ＡＩを開発した事業者においても、著作権侵害の規範的な主体として責任を負う場合があることについては留意が必要である。
ウ 依拠性に関するＡＩ利用者の反証と学習データについて〔骨子案：（２）イ〕
○ 上記の場合は、被疑侵害者の側で依拠性がないことの反証の必要が生じることとなるが、上記のイ②で確認したように、生成ＡＩを利用し生成された生成物が既存の著作物に類似していた場合であって、当該生成ＡＩの開発に当該著作物を用いていた場合は、依拠性が認められる可能性が高いと考えれることから、被疑侵害者の側が依拠性を否定するためには、当該既存著作物が学習データに含まれていないこと等を反証する必要がある。
【侵害に対する措置について】
（中略：「エ 侵害に対する措置について」、「オ 利用行為が行われた場面ごとの判断について」）
カ 差止請求として取り得る措置について〔骨子案：（２）エ〕
○ 生成ＡＩによる生成・利用段階において著作権侵害があった場合、侵害の行為に係る著作物等の権利者は、生成ＡＩを利用し著作権侵害をした者に対して、新たな侵害物の生成及び、すでに生成された侵害物の利用行為に対する差止請求が可能と考えられる。この他、侵害行為による生成物の廃棄の請求は可能と考えられる。
○ また、生成ＡＩの開発事業者に対しては、著作権侵害の予防に必要な措置として、侵害物を生成した生成ＡＩの開発に用いられたデータセットがその後もＡＩ開発に用いられる蓋然性が高い場合には、当該データセットから、当該侵害の行為に係る著作物等の廃棄を請求することは可能と考えられる。
○ また、侵害物を生成した生成ＡＩについて、当該生成ＡＩによる生成によって更なる著作権侵害が生じる蓋然性が高いといえる場合には、生成ＡＩの開発事業者に対して、当該生成ＡＩによる著作権侵害の予防に必要な措置を請求することができると考えられる。
○ この点に関して、侵害の予防に必要な措置としては、当該侵害の行為に係る著作物等の類似物が生成されないよう、例えば、①特定のプロンプト入力については、生成をしないといった措置、あるいは、②当該生成ＡＩの学習に用いられた著作物の類似物を生成しないといった措置等の、生成ＡＩに対する技術的な制限を付す方法などが考えられる。
【侵害行為の責任主体について】
キ 侵害行為の責任主体について〔骨子案：（２）オ〕
○ 従来の裁判例上、著作権侵害の主体としては、物理的に侵害行為を行った者が主体となる場合のほか、一定の場合に、物理的な行為主体以外の者が、規範的な行為主体として著作権侵害の責任を負う場合がある（いわゆる規範的責任論）。
○ そこで、ＡＩ生成物の生成・利用が著作権侵害となる場合の侵害の主体の判断に
おいても、物理的な行為主体であるＡＩ利用者のみならず、生成ＡＩの開発や、生成ＡＩを用いたサービス提供を行う事業者が、著作権侵害の行為主体として責任を負う場合があると考えられる。
○ この点に関して、具体的には、以下のように考えられる。
①ある特定の生成ＡＩを用いた場合、侵害物が高頻度で生成される場合は、事業者が侵害主体と評価される可能性が高まるものと考えられる。
②事業者が、生成ＡＩの開発・提供に当たり、当該生成ＡＩが既存の著作物の類似物を生成する可能性を認識しているにも関わらず、当該類似物の生成を抑止する技術的な手段を施していない場合、事業者が侵害主体と評価される可能性が高まるものと考えられる。
③事業者が、生成ＡＩの開発・提供に当たり、当該生成ＡＩが既存の著作物の類似物を生成することを防止する技術的な手段を施している場合、事業者が侵害主体と評価される可能性は低くなるものと考えられる。
④当該生成ＡＩが、事業者により上記の（２）キ③の手段を施されたものであるなど侵害物が高頻度で生成されるようなものでない場合においては、たとえ、ＡＩ利用者が既存の著作物の類似物の生成を意図して生成ＡＩにプロンプト入力するなどの指示を行い、侵害物が生成されたとしても、事業者が侵害主体と評価される可能性は低くなるものと考えられる。
（中略：【その他の論点】「ク 生成指示のための生成ＡＩへの著作物の入力について」、「ケ 権利制限規定の適用について」、「コ 学習に用いた著作物等の開示が求められる場合について」）
（３）生成物の著作物性について
（中略：「ア 整理することの意義・実益について」）
イ 生成ＡＩに対する指示の具体性とＡＩ生成物の著作物性との関係について〔骨子案：（３）イ〕
○ 著作権法上の従来の解釈における著作者の認定と同様に考えられ、共同著作物に関する裁判例等に照らせば、生成ＡＩに対する指示が表現に至らないアイデアにとどまるような場合には、当該ＡＩ生成物に著作物性は認められないと考えられる。
○ また、ＡＩ生成物の著作物性は、個々のＡＩ生成物について個別具体的な事例に応じて判断されるものであり、単なる労力にとどまらず、創作的寄与があるといえるものがどの程度積み重なっているか等を総合的に考慮して判断されるものと考えられる。例として、著作物性の判断するに当たっては、以下の①～④に示すような要素があると考えられる。
①指示・入力（プロンプト等）の分量・内容
▽ ＡＩ生成物を生成するに当たって、表現と同程度の詳細な指示は、創作的寄与があると評価される可能性を高めると考えられる。他方で、長大な指示であったとしても表現に至らない指示は、創作的寄与の判断に影響しないと考えられる。
②生成の試行回数
▽ 試行回数が多いこと自体は、創作的寄与の判断に影響しないと考えられる。他方で、①と組み合わせた試行、すなわち生成物を確認し指示・入力を修正しつつ試行を繰り返すといった場合には、著作物性が認められることも考えられる。
③複数の生成物からの選択
▽ 単なる選択行為自体は創作的寄与の判断に影響しないと考えられる。他方で、通常創作性があると考えられる行為であっても、その要素として選択行為があるものもあることから、そうした行為との関係についても考慮する必要がある。
④生成後の加筆・修正
▽ 人間が、創作的表現といえる加筆・修正を加えた部分については、通常、著作物性が認められると考えられる。もっとも、それ以外の部分についての著作物性には影響しないと考えられる。
ウ 著作物性がないものに対する保護〔骨子案：（３）ウ〕
○ 著作物性がないものであったとしても、判例上、その複製や利用が、営業上の利益を侵害するといえるような場合には、民法上の不法行為として損害賠償請求が認められ得ると考えられる。
（４）その他の論点について
○ 学習済みモデルから、学習に用いられたデータを取り除くように、学習に用いられたデータに含まれる著作物の著作権者等が求め得るか否かについては、現状ではその実現可能性に課題があることから、将来的な技術の動向も踏まえて見極める必要がある。
○ また、著作権者等への対価還元という観点からは、法第３０条の４の趣旨を踏まえると、ＡＩ開発に向けた情報解析の用に供するために著作物を利用することにより、著作権法で保護される著作権者等の利益が通常害されるものではないため、対価還元の手段として、著作権法において補償金制度を導入することは理論的な説明が困難であると考えられる。
○ 他方、コンテンツ創作の好循環の実現を考えた場合に、著作権法の枠内にとどまらない議論として、技術面や考え方の整理等を通じて、市場における対価還元を促進することについても検討が必要であると考えられる。
○ なお、著作物に当たらないものについて著作物であると称して流通させるという行為については、著作物のライセンス契約のような取引の場面においてこれを行った場合、契約上の債務不履行責任を生じさせるほか、取引の相手方を欺いて利用の対価等の財物を交付させた詐欺行為として、民法上の不法行為責任を問われることや、刑法上の詐欺罪に該当する可能性が考えられる。この点に関して、著作権法による保護が適切かどうかなど、著作権との関係については、引き続き議論が必要であると考えられる。
上は抜粋と言ってもかなり長いので、ここで、私なりの概要を以下に作っておく。
（１）学習・開発段階
- ＡＩ学習のための著作物の利用は原則として著作権法第３０条の４の非享受目的利用の権利制限の対象となるが、意図的に、元の学習データの全部または一部をそのまま出力させる事を目的とする様な場合や、特別なファインチューニングによって学習データの元の著作物の表現上の本質的特徴を直接感得できる生成物を出力する事を目的とする様な場合や、機械可読な方法によって複製の禁止が示されている場合に複製をして学習データを作成する様な場合は対象とならない。
- ＡＩを用いた検索であって結果の一部を表示する様な場合は、著作権法第４７条の５の軽微利用目的の権利制限の範囲内で許諾なく可能。
- 海賊版サイトである事を知りながら、そこから学習データの収集を行って生成ＡＩを開発した様な場合、その生成ＡＩにより生じる著作権侵害について、その関与の程度に照らして、規範的な行為主体として侵害の責任を問われる可能性が高まる。
（２）生成・利用段階
- ＡＩ生成物と既存の著作物との類似性の判断については、原則として、人間がＡＩを使わずに創作したものと同様。
- 生成ＡＩを用いた場合でも、ＡＩ利用者が既存の著作物を認識しており、既存の著作物の名称の様な特定の固有名詞を入力して出力を生成させるなど、既存の著作物と類似したものを生成させた場合や、利用者が認識していなかったとしても、ＡＩ学習用データに当該著作物が含まれ、類似した生成物が得られた場合などは、通常、依拠性が認められ、著作権侵害となり得る。
- 利用者に対する差し止め等に加え、生成ＡＩによって更なる著作権侵害が生じる蓋然性が高いといえる場合には、生成ＡＩの開発事業者に対して、著作権侵害の予防に必要な措置として、特定のプロンプト入力による生成を禁止する、学習に用いられた著作物の類似物を生成しない措置の様な技術的な制限を求める事も考えられる。
- その生成ＡＩによって侵害物が高頻度で生成される場合や、既存の著作物の類似物を生成する可能性を認識しているにも関わらず、当該類似物の生成を抑止する技術的な手段を施していない場合などは、事業者が侵害主体と評価される可能性が高まる。
（３）生成物の著作物性
- 著作権法上の従来の解釈における著作者の認定と同様に考えられ、生成ＡＩに対する指示が表現に至らないアイデアにとどまるような場合には、当該ＡＩ生成物に著作物性は認められない。
- 創作的寄与の判断要素としては、指示・入力（プロンプト等）の分量・内容、生成の試行回数、複数の生成物からの選択、生成後の加筆・修正が考えられる。
（４）その他
- 今の所、著作権法において補償金制度を導入することは理論的な説明が困難。
この素案に示されている考え方は現行法の解釈としておよそ妥当と言っていいものだが、細かな点で釘を刺しておきたい所もあるので、さらに来月の最終案を見た上でパブコメで意見を出す事を考えたいと思っている。
前に書いた事の繰り返しになるが、ここで最も重要な事はＡＩの問題に絡めて権利者寄り・規制寄りに歪んだ著作権法改正をしようとしている様子が見られない事だろう。
（２）新秘密特許（特許制度）に関するＱ＆Ａと管理ガイドライン
第４８６回で取り上げた新秘密特許（特許制度）に関する府省令案について案が取れて１２月１８日に公布された事に合わせ（特許庁のＨＰ１、官報号外第２６５号参照）、内閣府の特許出願の非公開に関する制度のページで経済安全保障推進法の特許出願の非公開に関する制度のＱ＆Ａ(pdf)、損失の補償に関するＱ＆Ａ(pdf)、特許出願の非公開に関する制度における適正管理措置に関するガイドライン（第１版）(pdf)が公開された。
これらの内、制度全体に関するＱ＆Ａや適正管理措置に関するガイドラインは法令をそのままなぞって説明しているだけで新しい事が書かれているという事はほぼないので、ここでは、損失の補償に関するＱ＆Ａから、特許出願を秘密とする保全指定を受けた場合の補償について各論として多少なりとも詳細化を試みているＱ７～Ｑ１７を以下に抜き出しておく。
各論：補償対象・範囲について
Ｑ７．保全指定期間中に、第三者が保全対象発明と同一の発明を国内出願せずに国内で実施している場合において、自身の特許権が留保されているため、特許権に基づく実施許諾料相当額の請求や損害賠償請求ができないことによる損失は補償の対象となりますか。
Ａ７．例えば、第三者と特許権に基づく実施許諾契約を結んでいれば得られたはずであるが得られなかったであろう実施許諾料相当額や、損害賠償請求により得られたはずであるが得られなかったであろう第三者が実施により得た利益相当額について、保全指定を受けたことに起因し、かつ、保全指定を受けたことにより生ずることが社会通念上相当といえる損失であると認められる範囲で、補償の対象となり得ます。
なお、一般的には、第三者の実施が判明した時点で保全指定の解除が検討される場合が多く、保全指定が解除されれば、特許手続が進み、出願公開されることとなります。その場合、特許法上、出願公開後は、保全対象発明と同一の発明を特許出願せずに国内で実施している第三者に対して、特許権の登録前の行為については、出願公開後、第三者に警告を発すれば、特許権の登録を待って、第三者に対して警告時に遡り補償金を請求することができますし（特許法第６５条）、特許権の登録後の行為については、特許権を侵害するものとして、差止めや損害賠償請求ができます（特許法第１００条・１０２条）。
Ｑ８．保全指定期間中に、第三者が保全対象発明と同一の発明に関する特許権を外国で取得してしまい、外国で実施している場合において、外国出願が禁止されているために発生した損失は補償の対象となりますか。
Ａ８．例えば、保全指定を受けなければ、当該国で特許出願をして当該第三者よりも先に特許権を取得していたと推認される場合にあっては、保全指定以後に、当該第三者より差止請求を受けて当該国における製品販売ができなくなったことによる逸失利益や、当該第三者が特許権を保有する状況下で当該国における製品販売を行うに当たり支払わなければならない実施許諾料相当額又は自身が当該国で特許権を取得していれば当該第三者に請求できたはずの実施許諾料相当額等から算定される逸失利益については、保全指定を受けたことに起因し、かつ、保全指定を受けたことにより生ずることが社会通念上相当といえる損失であると認められる範囲で、補償の対象となり得ます。
Ｑ９．特許権に基づき発明の実施をすれば、市場独占や競合品との競争上の優位性により、通常より高い利益率の設定が見込まれるところ、保全対象発明について、実施は許可されたものの、特許権の留保により保全指定期間中における保全対象発明と同一の発明を特許出願せずに実施する第三者の市場参入に対抗できず、保全指定の解除後に当該第三者に対して権利行使をして競合品を排除するまでの間、通常より高い利益率を確保することができませんでした。結果、当初の計画では得られるはずだった利益が減少することになりましたが、この場合における利益の減少分は補償の対象となりますか。
Ａ９．一般的には、第三者の実施が判明した時点で保全指定の解除が検討される場合が多いと考えられますが、競合品を排除するまでの間にかかる状況が生じた際、例えば、第三者が実施している状況下において確保できる利益率に基づく利益と、保全対象発明の実施が独占的であった場合に見込まれる利益率に基づく利益との間に差額が発生する場合には、その差額について、保全指定を受けたことに起因し、かつ、保全指定を受けたことにより生ずることが社会通念上相当といえる損失であると認められる範囲で、補償の対象となり得ます。
Ｑ１０．実施の許可で付された条件を満たすために、ブラックボックス化のための設計変更が必要になりました。設計変更により利益に差額が発生したことによる損失は補償の対象となりますか。
Ａ１０．設計変更により増加した経費の販売価格への反映状況等も踏まえながら、設計変更した後に得られる利益と、設計変更しなければ得られたであろう利益との間に差額が発生する場合には、その差額について、保全指定を受けたことに起因し、かつ、保全指定を受けたことにより生ずることが社会通念上相当といえる損失であると認められる範囲で、補償の対象となり得ます。
Ｑ１１．保全指定前に多額の開発・設備費用を投資して保全対象発明を生み出しましたが、発明の実施の不許可により製品販売をすることができず、あるいは、保全指定により特許権に基づく実施許諾料相当額の請求もできなくなったため、保全指定期間中、当該開発・設備投資費用を回収することができなくなりました。この場合において、保全指定期間中に回収不能となった開発・設備投資費用は補償の対象となりますか。
Ａ１１．開発・設備投資は、本来、製品販売や特許権に基づく実施許諾料等で利益をあげることによって回収が図られるものであり、回収できるだけの利益につながるかどうかは、製品の価値やその時々の需要、競合状況等に応じケースバイケースです。したがって、たとえ発明の実施が不許可とされたために、保全指定期間中に製品販売をすることができず、あるいは、保全指定を受けたために特許権に基づく実施許諾料相当額の請求ができなくなったとしても、開発・設備投資の額が直ちに「保全指定を受けたことによる損失」といえるものではありません。
すなわち、補償の対象は、Ａ２で述べたとおり、あくまで、保全指定を受けずに製造、販売できていた場合に比して失われた利益に係る損失や特許権に基づく実施許諾料相当額等を請求できないことにより失われた利益に係る損失であり、これらの額により開発・設備投資費用の一部又は全部が補償されることとなります。
Ｑ１２．競業者による特許出願（先願）が保全指定を受けて出願公開されていなかったため、先願の存在を知らずに偶々同じ技術を開発し、同一の発明を出願して保全指定を受けた場合、自ら（後願者）が当該技術の発明に要した開発・設備投資費用は補償の対象となりますか。
Ａ１２．先願が公開されていれば後願者が保全対象発明に費やすことがなかった開発・設備投資費用は、後願者が保全指定を受けたことに起因する損失ではないため、補償の対象とはなりません。
なお、先願と同じ発明について保全指定を受けた後願者に対しては、以下の要件を満たせば、所定の範囲内において有償の通常実施権が認められます（法第８１条）。
・法第６６条第７項の規定により出願公開が行われなかったために、保全指定された先願の存在を認識せず、自己の発明が特許法第 29 条の２の規定により特許を受けることができないものであることを知らないで、先願の出願公開前に、日本国内において発明の実施である事業をし、又はその事業の準備をしていること
・自らの特許出願について拒絶査定又は拒絶の審決が確定したこと
Ｑ１３．外国出願をすることを前提に保全審査中に翻訳を発注していたところ、保全指定を受けたために、優先日を確保した状態での外国出願が出来なくなりました。この場合における翻訳費用は補償の対象となりますか。
Ａ１３．例えば、保全審査が終了するまでに翻訳の発注をせざるを得なかった事情や当該翻訳文の活用状況等を踏まえ、保全指定を受けたことに起因し、かつ、保全指定を受けたことにより生ずることが社会通念上相当といえる損失であると認められる範囲で、補償の対象となり得ます。
Ｑ１４．外国出願をすることを前提に保全審査中に外国代理人に手続を依頼していたところ、保全指定を受けたために、優先日を確保した状態での外国出願ができなくなりました。この場合における、外国代理人との手続に係る費用は補償の対象となりますか。
Ａ１４．例えば、保全審査が終了するまでに外国代理人に手続を依頼せざるを得なかった事情や手続費用の精算状況等を踏まえ、保全指定を受けたことに起因し、かつ、保全指定を受けたことにより生ずることが社会通念上相当といえる損失であると認められる範囲で、補償の対象となり得ます。
Ｑ１５．保全指定を受けたため、指定特許出願人が適正管理措置を講じるために要した経費は補償の対象となりますか。
Ａ１５．適正管理措置は、事業者が元来営業秘密等の社内秘の管理のために講じている措置の範囲内で対応できる場合が多いと考えられますが、例えば、事業者が元来講じている情報保全の措置では、適正管理措置には足りず、このために新たに機器の購入等を要した場合には、当該機器の保全対象発明以外への利用状況等も踏まえ、保全指定を受けたことに起因し、かつ、保全指定を受けたことにより生ずることが社会通念上相当といえる損失であると認められる範囲で、これに要した経費が補償の対象となり得ます。
各論：補償条件について
Ｑ１６．第三者から得られたであろう特許権に基づく実施許諾料相当額等を補償の対象として請求する場合には、保全指定の解除後に特許権を取得するのを待つ必要がありますか。
Ａ１６．保全指定を受けなければ特許権を取得していたであろうと認められれば、保全指定の解除前であっても請求は可能です。
なお、保全指定期間中であっても、出願公開、特許査定及び拒絶査定以外の特許手続は留保されず（法第６６条第７項）、審査請求（特許出願についての出願審査の請求）をして、特許査定の直前まで手続を進めることができるので、このような場合は、特許権を取得していたであろうと認められる確度が高まると考えられます。
各論：その他
Ｑ１７．保全指定前の事前意思確認の際に、補償金額を算定してくれますか。
Ａ１７．国による補償金額の算定は、損失が発生し、補償の請求を受けた後に行うものなので、国において、保全指定前にあらかじめ算定して提示することは難しいと考えています。
この補償に関するＱ＆Ａもかなり長く抜粋したが、概要としてまとめると、特許ライセンス料や損害賠償の請求ができない場合、第三者が保全対象発明と同一の発明に関する特許権を外国で取得した場合、第三者が特許出願をせずに同一の発明を実施した場合、保全対象発明のブラックボックス化のために設計変更をした場合、外国出願を準備していた場合などについて、保全指定と相当因果関係が認められる範囲内で逸失利益・損失・経費を補償すると言っているに過ぎない。
また、保全指定を受けた後でも特許査定の直前まで手続きを進める事ができるといっても、あくまで直前までなので、出願が最終的に特許を受けられるかは制度上分かりようがないのだが、上の回答を見ると、特許権を取得していたであろうと認められる確度が何かしら補償金額の算定に関係して来るのかというさらなる疑問も湧く。
そして、保全指定を実際に受けるより前に補償金額を示すのは困難という回答も予想通りだが、事前の意思確認の際に示してくれないと出願人としては指定を受けるかどうかの判断に困るのではないかと思え、本当にこの制度がまともに機能するのか甚だ怪しいように思える。
結局、この新秘密特許制度では、特許権の付与によって権利の存在と範囲が確定する前に秘密とするべき保全指定がされてしまうので、その状態でどうやってどうやって保全指定と逸失利益との間の相当因果関係を示して具体的な額について決定するのか謎としか言い様がないが、これで予定されていたＱ＆Ａなどは一通り出されたと見えるので、政府としてはこの点についてこれ以上説明をする事なく、２０２４年５月１日の施行まで突っ走るつもりなのだろう。
もはや後は施行後の運用を見て行くしかないという状況にありながら、この制度ではその運用すら秘密になってしまうのでどうしようもないが、本当にこの制度が必要だったのか、今の形でまともに運用できるのか、私はいまだに大いに疑問に思っている。
（３）その他知財本部等における検討
前回でも少し書いたが、他の省庁における検討についても取り上げておく。
まず、知財本部では、かなり急ピッチで開催されているＡＩ時代の知的財産権検討会に加え、知財計画２０２４に向けた検討を行う構想委員会の下に、コンテンツやクールジャパン戦略関連の検討を行うらしい、コンテンツ戦略ワーキンググループとCreate Japanワーキンググループという２つのワーキンググループが置かれ、１２月２２日に第１回の合同会議が開催されている。
ＡＩに関する政府検討という事では、ＡＩ戦略会議の第７回が１２月２１日に開かれており、Ｇ７での国際指針の取りまとめの後、同じく特に規制的なものとなっているという事はないが、詳細なＡＩ事業者ガイドライン案(pdf)（概要(pdf)も参照）が示されている。なお、この新ＡＩガイドライン案は、何故か経産省と総務省でともに会議が非公開とされているので詳細不明だが、経産省の方のＡＩ事業者ガイドライン検討会と総務省の方のＡＩネットワーク社会推進会議で以前のそれぞれのＡＩガイドラインに基づき検討されていたものだろう。
経済産業省・特許庁の産業構造審議会・知的財産分科会については、今年は各小委員会で制度改正の議論がされているという事はなく、不正競争防止小委員会で今回の法改正などを受けた限定提供データに関する指針や秘密情報の保護ハンドブックや外国公務員贈賄防止指針の改訂について、特許の審査基準専門委員会ワーキンググループでＡＩ関連技術に関する事例の追加について、意匠審査基準ワーキンググループと商標審査基準ワーキンググループのそれぞれで今回の法改正などを受けた意匠審査基準の改訂について検討がされている。
なお、各ガイドラインの改訂案は、内容としては特に問題なく法改正を反映したものなので、ここではその内容を細かく取り上げる事はしないが、丁度今現在、「限定提供データに関する指針（改訂案）」及び「秘密情報の保護ハンドブック（改訂案）」に対する意見募集が１月１５日〆切で（電子政府のＨＰ１参照）、「外国公務員贈賄防止指針（改訂案）」に対する意見募集が同じく１月１５日〆切で（電子政府のＨＰ２）、「商標審査基準」改訂案に対する意見募集が１月２４日〆切で行われているので（電子政府のＨＰ３参照）、ここで念のため紹介しておく。
総務省では、前回取り上げた誹謗中傷等の違法・有害情報への対策に関するワーキンググループの上位検討会であるプラットフォームサービスに関する研究会も開かれており、１２月１２日の第５１回で、ワーキンググループの報告書を取り込み、偽情報対策と利用者情報の取り扱いに関するモニタリング結果も含め、第三次とりまとめ（案）(pdf)が示されているが、これも特に問題がある内容が含まれているという事はない。なお、この取りまとめ案についても１月１７日〆切で意見募集が行われている（電子政府のＨＰ４参照）。
また、どのように検討事項が切り分けられているのか、何か意味のある結果が出て来るのかいまいち不明だが、最近始まった総務省の有識者会議には、安心・安全なメタバースの実現に関する研究会とデジタル空間における情報流通の健全性確保の在り方に関する検討会もある。
そして、農水省では、新しい政策検討が行われている様子は見られないが、例年通り、地道に農業資材審議会・種苗分科会での種苗法における重要な形質の指定に関する諮問や地理的表示の申請登録などが行われている。
知財政策に関して、生成ＡＩの発展にともなう著作権法に関する議論と新秘密特許制度の施行準備が進められたという事が大きな動きとしてあり、今年はかなり慌ただしい一年だったと言えるだろう。
最後に、いつもの口上となるが、政官業に巣食う全ての利権屋に悪い年を、そして、このブログを読んで下さっている方々に心からの感謝を。
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