著作権法30条の4はClaudeのAI学習利用をどう見るか

文化庁は2024年3月、生成AIと著作権の関係を整理した「AIと著作権に関する考え方について」を公表しました。この文書の中心にあるのが著作権法第30条の4です。同条は、AIの学習段階で既存の著作物を使う行為を、一定の条件のもとで著作権者の許諾なく認める規定です。Claudeのような生成AIを業務で使う場合に押さえておきたい点は一つです。学習段階の話と、生成した文章や画像を実際に使う段階の話は、法律上まったく別の問題として扱われています。

30条の4でよく調べられる4つの問い

著作権法30条の4はどんな利用を認めているか

著作権法第30条の4は、平成30年の著作権法改正で新設された「柔軟な権利制限規定」の一つです。IoTやビッグデータ、AIといった技術革新に伴う著作物の利用のうち、著作物の市場に大きな影響を与えないものについて、個々の許諾を不要にする狙いがありました。

同条が対象にするのは、著作物に表現された思想や感情を「享受」する目的がない利用です。享受とは、作品の表現の価値を受け取り、知的・精神的な欲求を満たすことを指します。AI学習のために著作物を複製する行為は、通常この享受を目的としないため、法第30条の4第2号が挙げる「情報解析の用に供する場合」に当たります。

生成AIとの関係で著作物が使われる場面は、大きく「開発・学習段階」と「生成・利用段階」に分かれます。学習データセットの構築、基盤モデルの事前学習、既存モデルへの追加学習は、いずれも開発・学習段階の利用行為です。

「非享受目的」に当たるかどうかはどう判断されるか

一つの利用行為に複数の目的が併存する場合、その中に享受目的が一つでも含まれていれば、法第30条の4は適用されません。文化庁の資料は、享受目的が併存すると評価される具体例を示しています。

一つは、学習データに含まれる著作物の創作的表現をそのまま出力させることを狙って、意図的に「過学習」を行う場合です。もう一つは、特定のクリエイターの作品を少量だけ追加学習し、作風にとどまらず作品群に共通する創作的表現を出力させることを目的とする場合です。

一方、単に作風や画風が似た生成物が出るだけの追加学習であれば、話は変わります。学習データの創作的表現を直接感じ取れる生成物の出力を目的としていないと評価されるなら、享受目的は併存しません。作風そのものはアイデアの範囲にとどまり、著作権法が保護する対象ではないためです。

学習が30条の4の対象外になる典型例

法第30条の4には、ただし書きがあります。「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、同条は適用されません。

文化庁の資料が示す典型例は、情報解析用に整理されたデータベースの著作物を、そのまま学習データとして複製する行為です。大量の情報を情報解析に活用できる形に整理したデータベースが商品として販売されている場合、これを情報解析目的で複製すると、データベース販売という著作権者の利用市場と直接競合してしまうためです。

この例は、DVDのような記録媒体で提供されるデータベースだけでなく、API経由でオンライン提供されるデータにも当てはまり得ます。

この判断で材料になるのが、robots.txtのような技術的措置です。文化庁の資料は、権利者が反対の意思を示しただけではただし書に当たらないとしたうえで、機械可読な方法でAI学習用の複製を防ぐ措置は、権利者やサイト管理者が自由に講じてよいとしています。例はrobots.txtによるクローラーのアクセス制限と、ID・パスワードによる認証です。

そのうえで、次の組み合わせがそろうと扱いが変わります。

• AI学習用クローラーのアクセスをrobots.txtで制限している
• 情報解析用に整理したデータベースの作成実績やライセンス取引の実績がある
• その結果、データベースが将来販売される予定が推認される

この場合に制限を回避してデータを集めると、ただし書に該当し、法第30条の4は適用されません。ニューヨーク・タイムズ(米国)のように、クローラーをブロックしつつテキスト・データマイニング用のライセンスとAPIを別に提供している事例が、資料の脚注に挙がっています。

反対に、アクセスを制限していないことは、データベースが販売されている場合に当たらないと推認させる一要素です。ただし、あらゆるAI学習用クローラーのブロックまで求められるわけではなく、主要なクローラーが複数ブロックされていれば推認の一要素になるとされます。robots.txtでは、AI学習用クローラーだけを残らずブロックする措置は現状とれません。この点は資料が技術的限界として挙げています。

RAGのデータベース構築も対象になるか

検索拡張生成(RAG)のように、既存のデータを検索してその要約から回答を生成する仕組みも、開発・学習段階で著作物を複製する場面が生じます。具体的には、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行為です。

このデータベース作成が、既存の著作物の創作的表現を出力させることを目的としないものであれば、非享受目的の利用として法第30条の4が適用されます。他方、創作的表現の出力を目的とする場合は、同条は適用されません。

法第30条の4が適用されない場合でも、法第47条の5が定める「軽微利用」の範囲内であれば、権利者の許諾なく既存の著作物を利用できる場合があります。ただしこの軽微利用は、利用に供される部分の割合や量、表示の精度などから軽微と言える範囲に限られる点に注意が必要です。

学習が合法でも生成物の利用で著作権侵害になり得る

学習段階で法第30条の4が適用されても、それは学習行為そのものの話です。生成した文章や画像を実際に使う段階は、別の基準で判断されます。著作権侵害の要件は、既存の著作物との「類似性」と「依拠性」の両方が認められることです。

依拠性の判断は、AI利用者が既存の著作物を認識していたかどうかで大きく分かれます。文化庁の資料は3つの場合を示しています。

依拠性が認められて侵害が成立する場合でも、差止請求・損害賠償請求・刑事罰のどれを受け得るかは、行為者の故意・過失の有無で変わります。利用者が責任を問われたときは、開発事業者も侵害の規範的な行為主体として責任を負う場合がある、と文化庁は述べています。

措置は損害賠償や差止に限りません。学習済みモデルが学習データの著作物と類似した生成物を高確率で出す状態なら、モデル自体が複製物と評価され、廃棄請求が認められる場合もあり得ます。

AI利用者が侵害の対象となる著作物を認識していなかった場合でも、使用料相当額などの不当利得の返還が認められることがあり得ます。

生成と利用は別の判断になる:私的使用・社内検討・配信

生成AIで文章や画像を作るだけなら、許諾なく適法に行える場合があります。ただし企業内部の検討過程(著作権法第30条の3)は、権利者の許諾を得て利用することが前提です。

類似性がなければ、著作権法上、許諾を得る必要は生じません。確認の方法として、文化庁のチェックリストはインターネット検索(文章検索・画像検索)を例に挙げています。

業務でAIを使う人が確認しておきたいポイント

文化庁は「考え方」を踏まえ、業務利用者(AI利用者)向けのチェックリストも公表しています。実務目線でポイントを並べると、次のようになります。

このうち特に見落としやすいのが、既存著作物の入力時の注意です。Image to Imageで既存の画像を入力する行為自体は、情報解析目的として法第30条の4が及ぶ余地があります。ですが、それによって似た生成物を出そうとする目的が伴えば、享受目的が併存し、同条は適用されません。

Claudeのクローラーは30条の4とどう噛み合うか

Anthropicのヘルプセンターは、用途の違う3つのクローラーを案内しています。学習データの収集に関わると説明されているのは、このうちClaudeBotです。

収集の方針は4点です。透明であること。サイトの負担にならないよう、同じドメインへのクロール速度に配慮すること。robots.txtの「クロールしない」指示を守ること。CAPTCHAなどの回避策を試みないこと。学習用の収集を止めたいサイトは、robots.txtに次を書きます。

User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

サブドメインごとに同じ記述が必要です。IPアドレスでのブロックは、Anthropicのボットがrobots.txtを読む妨げになるため、オプトアウトを確実に保証しないとされています。クロール間隔は、非標準のCrawl-delay拡張で抑えられます。ボットごとの書き分けはClaudeBotをブロックするrobots.txtの書き方にまとめています。

前節の議論に当てはめると、ClaudeBotをブロックしているサイトが、自社コンテンツをデータベースの著作物として販売した実績も持つ場合、ブロックを回避した収集はただし書に該当し得ます。文化庁の資料は、robots.txtのUser-agent名のような情報を、事業者が権利者へ適切に提供することが望ましいとも述べています。Anthropicが3つのボットを名前と用途つきで公開しているのは、この方向に沿います。

業務利用者側から見た限界もあります。依拠性の推認が働くかどうかは学習データの内訳が前提になるため、利用者が事前に見極めるのは難しい論点です。

どの国の法律が適用されるかも、学習段階と生成・利用段階で別に考えます。文化庁の資料は、次のような事情が、日本の著作権法が適用される可能性を高める一要素になるとしています。

• 学習データを収集するプログラムが、日本国内のサーバー上で稼働している(開発・学習段階)
• 生成AIが日本国内のサーバー上で稼働し、生成物を作っている(生成・利用段階)
• ネット上の生成AIサービスが、日本国内のユーザーに向けて生成物を公衆送信している(生成・利用段階)

最終判断は個別の事案ごとに裁判所が行うため、学習行為に法第30条の4が当然に及ぶとは限りません。一方、日本のユーザーに向けて生成物を送信する場面は、3つ目の事情に当たり得ます。

学習データの出どころと、利用者の会話データ

学習が合法でも、学習データの出どころは無関係ではありません。海賊版サイトと知りながら学習データを集めていた事実は、生成・利用段階で侵害が生じたときに、開発事業者が規範的な行為主体として責任を問われる可能性を高める一要素になる、と文化庁は述べています。海賊版かどうかの判断は収集側に求めにくいとも認めたうえで、知りながらの収集は厳に慎むべきとしています。

Anthropicは、Claude利用者自身の会話データを学習に使うかどうかについて、同意方式と保持期間を定める規約変更を発表しています。これは利用者自身が入力したデータの扱いに関する取り決めで、ここで扱った30条の4(第三者の既存著作物を学習データとして使う際の権利制限)とは別の論点です。両者を区別して確認したい場合はClaude Consumer Terms改定で扱っています。

生成物そのものが著作権法上の著作物として保護されるかという論点も、ここでの学習段階の話とは別問題です。この点はClaude生成物の著作権で扱っています。商用利用の可否やデータ学習のオプトアウトまで含めた全体像はClaude商用利用ガイドにまとめています。

よくある質問

文化庁の「考え方」には法的拘束力がありますか

ありません。文化庁自身が、この文書は公表時点における一定の考え方を示すものであり、法的拘束力を持つものではなく、特定の生成AIについて確定的な法的評価を行うものでもないと明記しています。

学習データの開示を求めることはできますか

依拠性の立証のために、著作権法第114条の3や民事訴訟法上の文書提出命令などに基づき、開発事業者に学習データの開示を求められる場合があります。ただし、既存の著作物との類似性が高いことなど、開示を求めずに依拠性が推認される場合もあります。

まとめ

自分の使い方が「生成するだけ」か「外へ出す」かで、確認が要る範囲は変わります。外へ出す使い方があるなら、利用規約の確認とプロンプトの記録を先に整えておく価値があります。