AI記事を公開できない——法務チェックが止まる理由
AI記事の著作権リスクを正しく理解し、安全に公開できる体制を構築するために必要なのは、FactCheck＋人間承認の品質管理プロセスを整備することで、公開判断のボトルネックを解消しながら法的リスクを低減することです。
この記事で分かること
- AI記事と著作権法の基本的な関係
- 学習段階と生成利用段階それぞれのリスク
- 著作権侵害となるケースと回避策
- 安全に公開するための品質管理プロセス
文化庁は令和6年（2024年）3月15日に「AIと著作権に関する考え方について」を公表し、AI著作権問題に関する指針を示しました。法的判断の参考となる見解が整備されつつあります。
この記事では、AI記事を業務で活用するBtoB企業のマーケティング担当者・責任者に向けて、著作権リスクの基本と、安全に公開するための実務的なプロセスを解説します。なお、本記事は法律の専門家による法的助言ではありません。具体的な判断が必要な場合は、弁護士等の専門家にご相談ください。
AI記事と著作権法の基本を理解する
AI記事の著作権リスクを理解するには、まず著作権法の基本概念を押さえる必要があります。特に重要なのが、著作権法第30条の4です。
著作権法第30条の4とは、情報解析（TDM）目的の著作物利用を許諾不要とする規定です。ただし、著作権者の利益を不当に害する場合は適用外となります。
TDM（Text and Data Mining） とは、大量のテキストやデータを解析し、パターンや知見を抽出する技術を指します。AI学習に用いられる技術です。
文化庁の「AIと著作権に関する考え方について」では、AI著作権問題を「学習段階」と「生成・利用段階」に分けて整理しています。この2段階の理解が、リスク管理の出発点となります。
AI生成物に著作権は認められるか
AI単独で生成された作品には、著作権が認められないとされています。米国著作権局の報告書（2025年2月）でも、この見解が示されました。ただし、これは米国の見解であり、日本の著作権法における解釈とは異なる可能性があります。
日本においても、著作権が認められるためには「人間による創作的寄与」が必要とされています。つまり、AIをツールとして活用しつつ、人間が編集・修正を加えることで、著作物として保護される可能性が高まります。
学習段階と生成利用段階——それぞれのリスクを整理する
AI記事の著作権リスクは、「学習段階」と「生成・利用段階」の2つに分けて考える必要があります。それぞれ適用される法律の規定や、リスクの性質が異なります。
類似性とは、生成物が既存著作物と表現上似ているかどうかを指します。著作権侵害判断の要件の一つです。
依拠性とは、生成物が既存著作物に基づいて作られたかどうかを指します。類似性と併せて侵害判断に用いられます。
**よくある誤解として、「著作権法30条の4で学習は適法だから、AI記事は問題ない」と安易に考えてしまうケースがあります。これは誤りです。**学習段階が適法であっても、生成・利用段階で著作権侵害となる可能性は残ります。
学習段階のリスク：30条の4の限界
著作権法30条の4により、情報解析目的の著作物利用は原則として許諾不要とされています。しかし、「著作権者の利益を不当に害する場合」は適用外となります。
オプトイン/オプトアウトとは、AI学習への利用許諾（オプトイン）または拒否（オプトアウト）の意思表示方法を指します。
学習段階のリスクを軽減するためには、以下の点に注意が必要です。
- robots.txtなどのアクセス拒否指示を尊重する
- 著作権者が明示的に学習利用を拒否している著作物の利用を避ける
- 利用規約でAI学習を禁止しているサービスからのデータ取得を避ける
生成・利用段階のリスク：類似性と依拠性
生成物が著作権侵害となるためには、既存著作物との「類似性」と「依拠性」の両方が必要とされています。偶然の一致は侵害ではありません。
生成・利用段階で注意すべきリスクには以下があります。
- 生成物が既存著作物と酷似している場合
- 特定の著作物を指定してプロンプトを入力した場合
- 生成物に既存著作物の特徴的な表現が含まれている場合
重要なのは、AIが生成した時点では侵害の有無は確定せず、人間がその出力を確認・編集し、公開する段階で初めてリスクが顕在化するという点です。
著作権侵害となるケースと回避策
具体的にどのようなケースが著作権侵害のリスクとなるかを整理します。
侵害リスクが高いケース
- 特定の作家やアーティストのスタイルを明示的に模倣するプロンプトを使用した場合
- 生成物が既存の著名な著作物と酷似している場合
- 他社のコンテンツを大量にAIに入力し、類似コンテンツを生成した場合
- 引用や出典なく、他者の創作物を再現している場合
回避策
- 人間による編集・確認（FactCheck）を必ず行う
- プロンプトで「オリジナルの表現」を明示的に指定する
- 生成物が既存著作物に類似していないか確認するプロセスを設ける
- 依拠性を排除するため、出力を大幅に編集・加筆する
なお、2026年度（2026年4月）からは「未管理著作物裁定制度」が施行予定です。権利者に連絡が取れない著作物の利用が容易になる可能性があります。法改正の動向にも注目してください。
AI記事を安全に公開するための品質管理プロセス
法的リスクを低減し、公開判断のボトルネックを解消するためには、品質管理プロセスを整備することが重要です。日本では2025年5月に「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推進法）が成立し、規制環境も変化しつつあります。
【チェックリスト】AI記事公開前の著作権リスクチェックリスト
- プロンプトで「オリジナルの表現」を明示的に指定したか
- 特定の著作物・作家のスタイル模倣を指示していないか
- 生成物が既存の著名な著作物と酷似していないか目視確認したか
- 引用・参照がある場合、出典を明記したか
- 事実関係（数値・固有名詞・日付等）をファクトチェックしたか
- 人間が創作的寄与（編集・加筆・修正）を加えたか
- 画像・イラストがある場合、著作権・商標権を確認したか
- 他社のコンテンツを大量入力していないか確認したか
- 法務部門または責任者の承認を得たか
- AI生成であることの明示が必要な場合、対応したか
- 公開後の問い合わせ対応体制を確認したか
- 文化庁の最新見解を確認したか（法改正の動向）
公開前チェックの実務フロー
AI記事を安全に公開するための実務フローを整理します。
- 原稿生成: AIで原稿を生成。プロンプトで「オリジナルの表現」を指定
- FactCheck: 事実関係・数値・固有名詞の正確性を確認
- 類似性確認: 既存著作物との類似がないか確認
- 人間による編集: 創作的寄与を加える（加筆・修正・構成変更）
- 法務確認: 法務部門または責任者の承認
- 公開: 問題なければ公開
ファクトチェックとは、記事内容の事実関係や数値の正確性を検証する作業です。AI生成コンテンツでは特に重要です。AIはしばしば事実と異なる情報を生成することがあります（ハルシネーション）。人間による確認は省略できません。
まとめ：品質管理プロセスで法的リスクと公開ボトルネックを解消する
この記事では、AI記事の著作権リスクの基本と、安全に公開するための品質管理プロセスを解説しました。
重要なポイントを振り返ります。
- AI著作権問題は「学習段階」と「生成・利用段階」に分けて理解する
- 「学習は適法だから大丈夫」と安易に考えず、生成・利用段階のリスクにも注意
- 著作権侵害には「類似性」と「依拠性」の両方が必要。偶然の一致は侵害ではない
- 人間による編集・確認（FactCheck＋人間承認）を経て公開する品質管理プロセスが重要
文化庁の「AIと著作権に関する考え方について」（令和6年3月15日公表）は、法的判断の参考となる指針です。法改正や新たな判例の動向にも注目し、定期的に最新見解を確認してください。
AI記事の著作権リスクは、FactCheck＋人間承認の品質管理プロセスを整備することで、公開判断のボトルネックを解消しながら法的リスクを低減できます。適切な体制を構築し、AI記事を安全に活用しましょう。