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生成 AI の著作権リスクは誰が負う？Google・AWS・Microsoft の補償ルールと権利侵害への備え方

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はじめに

2025 年 10 月 31 日に、講談社、KADOKAWA など出版・マンガ・アニメ関連の企業が属する 2 つの業界団体 (日本動画協会・日本漫画家協会) が共同で、著作権侵害を容認しない旨の声明を出しました。後ほど軽く紹介しますが、Sora 2 の騒動を受けての動きです。

https://nihonmangakakyokai.or.jp/archives/news/20251031

Google の Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) や OpenAI の Sora 2 などクリエイティブ系の生成 AI はアウトプットがわかりやすく目に見える分、権利侵害も目立ちやすい領域だと思います。その文脈で「生成 AI が侵害する権利とは何なのか」、「権利侵害を起こさないために何をすべきなのか。また、起こしてしまったときにどうすべきなのか」が気になったので、整理してみました。

この記事では Google、AWS、Microsoft の生成 AI に関する補償について理解を深めます。

免責事項

前提: 生成 AI は何を侵害し得るのか？

まず前提として、生成 AI が侵害し得るのは知的財産 (IP、Intellectual Property) の権利で、代表的なものとして著作権、特許権、商標権、意匠権があります。その中でも、Google や AWS など LLM プロバイダーが補償の対象としているのは、著作権に対する侵害申し立てです。後述しますが、商標権に関しては明確に補償の対象外と述べられていることもあります。

また、もう一つ前提として触れておくと、生成 AI に関する著作権侵害は、対象として大きく以下の 2 つに分類できます。

  1. モデルのトレーニングに使用されるデータ
  2. モデルが生成・出力したコンテンツ

この記事のメインテーマは 2 の方ですが、この章で焦点を当てているのは 1 の方です。

著作権の話に戻ります。日本の著作権法によると、著作物とは「思想又は感情を創作的に表現したものであつて、文芸、学術、美術又は音楽の範囲に属するもの[1]」であり、その具体例として、小説や脚本、音楽、舞踊や無言劇、建築、地図や図面・図表・模型、映画、写真、プログラムなどが挙げられています[2]。著作物の定義だけで見ると日本とアメリカで大きな違いは無さそうだったので、ここでは触れません。ただし、日本とアメリカでは考え方が違っていて、アメリカでは「フェアユース」という著作物の利用に関する例外規定があります。このフェアユースについて説明する関係で、アメリカ ⇒ 日本の順番で著作権に対する考え方と、AI に関する状況を紹介します。

著作権の考え方: アメリカ

アメリカでは著作権法の第 107 条にて規定されるフェアユースという制度があります[3]。著作物に関する特定の利用行為に対して、個別の事案ごとに、その利用が「公正」であるかを裁判所が柔軟に判断するというものです。雑にまとめると「利用が公正なら、著作物の利用を例外的に認めるよ」ということです。フェアユースは以下の 4 要件に基づいて判断されます。

  1. 利用目的とその性質 (変容性の有無)
  2. 著作物の性質
  3. 著作物全体に対して利用された量と実質性 (≒ 質)
  4. 潜在的市場または価値への影響

アメリカでは「生成 AI の学習段階における著作物の無断使用」に対するフェアユース適用可否が裁判で争われています。私の観測範囲ではそこそこ話題だった Anthropic の件をはじめ、2025 年に判決が出た事例がいくつかあったので紹介します。

トムソン・ロイターの話 (Thomson Reuters v. Ross Intelligence)

トムソン・ロイターは大手メディア「ロイター通信」を運営する会社です。私の中では「ニュースサイトを運営している会社」程度の認識だったのですが (ものを知らなくて恥ずかしい、、)、金融や法務、税務・会計など、幅広い情報ソリューションを提供しているようで、その一つとして「Westlaw」という法律領域のサービスがあります。

トムソン・ロイターは 2020 年、リーガル AI スタートアップの Ross Intelligence が「Westlaw」の著作物を不正使用したと主張し、著作権訴訟を起こしていました。今年 2025 年の 2 月 11 日に判決が出て、著作権侵害が認められました[4]。さきほど挙げた 4 つの要素のうち、特に「利用目的とその性質」、「潜在的市場または価値への影響」の面で、フェアユースによる例外は認められないという内容でした (かなり雑なまとめ方をしているので、詳しくは解説されている記事[5]をご覧ください)。

Anthropic の話 (Bartz v. Anthropic)

これは複数の作家を原告とする集団訴訟で (アメリカでは集団訴訟のことを「クラスアクション」と言うらしいです)、主に以下 2 つの争点があり、別々の判決が出ました。

  1. インターネット上の書籍データ数百万冊を海賊版サイトからコピーして保存した ⇒ フェアユースに該当しない
  2. 書籍データに基づいてモデルを訓練した ⇒ フェアユースに該当する

1 は「許諾ナシの利用は複製権の侵害にあたる」としてフェアユースに該当せず、2 は「合法的に購入した書籍なら、著作物をそのまま使うわけではないため変容的 ≒ 新たな著作物を生み出すための利用」としてフェアユースに該当するという話のようです。

なお 1 の件も原告の著者グループと Anthropic との間で、15 億ドルで和解が (ほぼ？) 確定したよう[6]です。

他にも Meta のオープンモデル Llama の学習時における著作物の利用について、著名な作家 13 名が訴えを起こした件[7]も上記と同時期にフェアユースに該当するという判決が出ています。(主な争点となったのは「市場への影響」ですが、市場に影響がないと判断されたわけではなく、原告側の立証が不十分だったという話らしいです。興味がある方は調べてみてください。いくつかリンクを貼っておきます[8])

著作権の考え方: 日本

日本には包括的なフェアユース規定が存在しませんが、2018 年の法改正で導入された著作権法第 30 条の 4 が AI の学習段階に適用されます。第 30 条の 4 は「著作物に表現された思想又は感情を享受することを目的としない利用」であれば、著作権者の許諾なく著作物を利用できるとする条文です。これはデータ分析・情報解析目的の幅広い利用を想定したもので、AI 開発もこの範疇に含まれると一般的に解釈されています (ただし、既存の著作物の一部または全部をそのまま出力させること、または既存著作物と類似の作品を生成させることを目的とした追加学習を行う場合 = 特定作品の再現や創作的表現の模倣自体が目的の学習は例外であったりするようです。どうやって証明するんだろうという疑問がありますが、、)。このあたりについては文化庁の資料[9]がすごくわかりやすかったです。(ホットなトピックなので調べたら他にも色々出てきます)

記憶に新しいところでは OpenAI の Sora 2 がポケモンやドラゴンボール風のコンテンツをバシバシ生成できるようになっていて話題になりました。結果としてサム・アルトマンが個人ブログでオプトイン方針に転換する旨の意思表明をしています[10]。ディズニーなど一部の映画スタジオとは事前にオプトインの交渉をしていたようですが (断られている[11])、相手を選んでいるということではなく、日米の法的な考え方の違いが理由の一つとしてあるのかもしれません。(後述しますが、特定の作風を狙って出力させようとした場合、責任はユーザー側に移ります)

Google の生成 AI に関する補償「運命の共有」

やっとこの記事のメイントピックです。まずは Google の生成 AI に関する補償について見ていきます。

Google は 2023 年 10 月 13 日に、生成 AI に関する補償について発表しました[12]。
この発表では「運命の共有 (Shared fate)」として、以下 2 つの領域に対する保護アプローチが紹介されています。

  1. トレーニングデータ
  2. 生成・出力されたコンテンツ

これらについて利用規約なんかも見ながら深堀りしていきます。

トレーニングデータに対する補償

これは「Gemini や Imagen などのモデルをトレーニングする際に Google が使用したデータ」が知的財産を侵害している旨の申し立てを受けた際に適用されます。これは適用されて当然と感じますがその通りで、その当然の補償を明文化したという意味合いが強そうです。

生成・出力されたコンテンツに対する補償

対象となる生成 AI サービスの出力が、知的財産を侵害している旨の申し立てを受けた際に適用されます。これは、生成 AI が著作権を侵害したコンテンツを出力し、それをユーザーが意図せず利用してしまうという懸念に応えるものです。この補償は Google が提供するすべての生成 AI 系のサービスに自動で適用されるわけではなく、それぞれ対象となるサービスと、適用対象外となり得るケースが明示されています。

対象となるサービス

大雑把に表現すると、以下すべてに当てはまる場合が対象です。

  • 一般提供が開始されている
  • 有償である
  • Google によって一覧化されている

一覧化されているサービスは 2025/11/12 時点で以下のようなものです[13]。(すべてではなく抜粋版です)

  • Google Cloud
    • 各種モデル
      • Gemini
      • Imagen
      • Veo
    • Vertex AI Search
    • Gemini Enterprise (旧 Agentspace)
  • Google Workspace
    • Gemini in Workspace
    • Google Vids

補償が適用対象外となるケース

まず、前述した「一般提供が開始されている and 有償である and Google によって一覧化されている」に該当しない場合は対象外です。つまりプレビュー版 (Pre-GA 含む) のサービスやバージョン、そして無料で利用できるサービスは対象外です。例えば Gemini などのモデルも、プレビュー版のバージョンは対象外です。また、モデルの場合は Google Cloud が Service Terms で指定した条件に合致するものである必要があります。例えば Google 提供の事前学習済みモデルを使用せずに作成したものや、Model Garden から使用できるオープンモデルやサードパーティーのモデルは対象外です。

また、明示的に対象外となるケースも Service Terms に記載されています[14]。以下のような内容です。

  • 権利侵害の意図があった、または侵害の可能性を認識していた
  • 責任ある AI 利用を助ける出典引用やフィルター、指示などを無視/無効化/変更/回避した
  • 侵害申し立ての通知を受けた後も該当する出力を継続して使用した
  • (著作権ではなく) 商標関連の権利の申し立てである
  • 権利を持っていないデータを、モデルのトレーニングもしくは出力のカスタマイズに使用した

「権利侵害の意図があった」や「責任ある AI 利用に関する色々を無視した」など、ユーザーの行動や意図に着目した文章が目立ちます。これは後ほど紹介する Microsoft の補償とは対象的であり、補償対象であることの証明が困難な場合も少なからずありそうという想像ができます。(柔軟に見えるが、リスクでもある)

AWS、Microsoft の補償ルール

次に、AWS、Microsoft の補償について見ていきます。

AWS

ブログなどでの公式アナウンスは見つけられませんでしたが、Service Terms[15] の 50.10 に具体的な記載があります。

対象は「Amazon」と名の付くサービスで、抜粋すると、例えば以下が記載されています。

  • Amazon Nova シリーズ
  • Amazon Titan シリーズ
  • Amazon Q (Free Tier 除く)

そして補償の対象となるためには以下が必要だと 50.10.3 で述べられています。

  • AWS に対し、速やかに書面で請求を通知すること
  • AWS による請求防御の管理を許可すること
  • 50.10 で定める請求の防御および補償に対する適格性を評価するために必要な範囲で、十分な記録を保持および提供すること
  • 請求の防御および和解において AWS に合理的に協力すること

そして 50.10.2 では第三者から訴えがあった際に、以下に該当する場合は補償の対象外になる旨が明記されています。

  • 生成 AI サービスに、他者の知的財産権を侵害するインプットなどを行った
  • フィルターや安全対策ツールの機能を妨害、無効化した / サービスから提供される指示を無視した
  • AWS の Service Terms に違反している
  • 生成 AI サービスに対してファインチューニングや改良、カスタマイズなどを行い、それが無ければ権利侵害が発生しなかった
  • 生成 AI のアウトプット使用停止通知後に訴えを受けた (おそらく、使用停止通知後も継続して権利侵害を起こす行為を続けていた場合のことを言っている)
  • 生成 AI のアウトプットが他者の知的財産権を侵害する可能性を知っていた / 合理的に知っているべきであった
  • 商標権やそれに関連する請求である

特徴的だと思ったのは、Service Terms の 50.10.1 の以下記載です。(Service Terms 日本語版より抜粋)

本第 50.10 条の制限に従い、AWS は、補償対象生成 AI サービスによって生成された生成 AI アウトプットが第三者の知的財産権を侵害または不正流用したと主張する第三者からの請求に対して、貴社、貴社の従業員、役員、および取締役を防御し、不利な最終判決または和解の金額を支払うものとします。

「第三者からの請求に対して防御する」、「不利な最終判決または和解の金額を支払う」といった具体的な表現があります。Google、Microsoft には見られませんでした。これに限らず 50.10.2 では以下の文言があるなど、非常に明快な補償条件を提供していると感じました。

本第 50.10 条に基づく AWS の防御および支払義務は、本契約に基づく損害賠償の上限の対象とはなりません。

サードパーティーのモデルについては、50.12.1 で、モデルを提供する会社の規約に基づくと明言されていて、利用規約のページが別途設けられています[16]。

Microsoft

Microsoft は「Customer Copyright Commitment (旧 Copilot Copyright Commitment)」として、生成 AI からの出力に対する補償を表明しています[17]。

「Copilot Copyright Commitment」⇒「Customer Copyright Commitment」と名称が変わっており、そのタイミングで Azure OpenAI Service が対象に追加されました。以下が対象サービスの一例です。

  • Microsoft 365 Copilot
  • GitHub Copilot
  • Azure AI Foundry モデル内の Azure OpenAI (名称変更のタイミングで追加)

前提として、対象は有料の商用サービスであり、無料サービスやコンシューマー向けのサービスは対象外です[18]。

また、Azure OpenAI のモデルの出力を補償の適用対象とするためには、以下のようなガードレールと緩和策を実装している必要があります[19]。

  • 「権利侵害の可能性がある出力」の防止を意図した文章をシステムプロンプトに挿入する[20]
  • 継続的にテスト、評価を行い、レポートにまとめておく。侵害の申し立てがあった際はそのレポートを Microsoft に提出する
  • その他ユースケースに応じたガードレールを実装する (ドキュメントにはコード生成とテキスト生成のユースケースが載っています)

また前提として、別途定義されている Microsoft の AI に関する包括的な行動規範[21]に従っている必要があります。

サードパーティーのモデルがどうなのかと、モデルのバージョンによる制約があるのかなどは読み取れませんでしたが、Azure OpenAI 内でモデルが動作し、先述のガードレールと緩和策を実装すれば、Microsoft Copilot Studio で使用する際は補償の対象となる可能性があります。

まとめ: 補償を受けるために、何をしておくべきなのか

明文化されているか否かはさておき、各社とも「適切にガードレールを敷いたうえで補償対象サービスを使っているユーザー」だけを守るスタンスなので、運用側の段取りがそのまま防御線になります。利用しているクラウドに関わらず、運用上で抑えておくと良さそうなポイントを整理してみました。

  • ログと評価レポートを日常的に積み上げる
    • 生成 AI へのインプット、アウトプット、フィルタの発火状況などをログ取得・保管することは必須として、継続的なテストと評価 ⇒ レポート化を行い、いつでもベンダーに提示できるようにします。
  • ベンダー提供のガードレールを無効化しない
  • 補償対象サービスとデータ権利の棚卸しを行う
    • 各社ともに補償対象となるサービスや対象外となる条件を明示しています。まずは利用しているサービス、ファインチューニングなどを行う場合はそのデータの権利関係の棚卸しをします。
  • クレーム対応ランブックを整備する
    • 第三者から通知を受けたら即座にアウトプットの利用を停止し、ベンダーに連絡して防御を委任、実装済みの緩和策とログを共有します。通知 ⇒ 出力停止 ⇒ 証跡提出 ⇒ 再発防止策のフローと意思決定者を事前に定義し、迅速な対応ができるよう机上演習を回しておくと、いざというときに補償の要件を満たしやすくなります。

以上をベースに、自社のユースケースとコンプライアンス要件を掛け合わせたチェックリストをつくり、四半期単位などで棚卸しする運用を回すと良いかもしれません。

脚注

  1. 著作権法 2 条 1 項 1 号 ↩︎

  2. 著作権法第 10 条 ↩︎

  3. 17 U.S. Code § 107 - Limitations on exclusive rights: Fair use ↩︎

  4. Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH et al v. ROSS Intelligence Inc. ↩︎

  5. ＜ AI Update ＞ AI の学習データ利用について著作権侵害を認めた米国連邦地裁判決―Thomson Reuters v. Ross Intelligence 事件― ↩︎

  6. Judge approves $1.5 billion copyright settlement between AI company Anthropic and authors ↩︎

  7. Kadrey et al v. Meta Platforms, Inc., No. 3:2023cv03417 - Document 598 (N.D. Cal. 2025) ↩︎

  8. Meta 社勝訴の Kadrey v. Meta 判決が示す AI 著作権リスクと企業が取るべき実務対応策、メタ、AI 著作権訴訟で勝訴 ── フェアユース該当も限定的 ↩︎

  9. 令和 5 年度 著作権セミナー AI と著作権、デジタル化・ネットワーク化の進展に対応した柔軟な権利制限規定に関する基本的な考え方（著作権法第 30 条の４，第 47 条の４及び第 47 条の５関係など ↩︎

  10. Sora update #1 ↩︎

  11. 動画 AI の Sora、著作物勝手に使う「オプトアウト方式」に不満の声 ↩︎

  12. 運命の共有: 生成 AI についての補償によるお客様の保護 ↩︎

  13. Google Cloud Generative AI Indemnified Services ↩︎

  14. Service Specific Terms の 19. Generative AI Services. > i. Additional Google Indemnification Obligations.をご覧ください。 ↩︎

  15. Service Terms ↩︎

  16. Serverless Third-Party Models on Amazon Bedrock - End User License Agreements and Terms of Use ↩︎

  17. 公式ブログ - マイクロソフト、お客様向けの Copilot Copyright Commitment を発表 ↩︎

  18. Introducing the Microsoft Copilot Copyright Commitment ↩︎

  19. Customer Copyright Commitment Required Mitigations ↩︎

  20. 公式ドキュメントのプロンプト例 ↩︎

  21. Microsoft Enterprise AI Services Code of Conduct ↩︎

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