生成AIの依拠性とは｜著作権侵害の判断と実務の備え

既存の著作物の著作権を侵害したといえるには、大きく2つの要件がそろう必要があります。文化庁がまとめた「AIと著作権に関する考え方について」の概要でも、生成AIを使った場合の侵害の判断は、人がAIを使わずに創作した場合と同じく、この2つで行うとされています。

• 類似性：既存の著作物の創作的表現が、新しい作品にも共通していること。判例上は、既存の著作物の「表現上の本質的な特徴を直接感得できるか」で判断されてきました
• 依拠性：既存の著作物をもとにして作ったこと。言いかえると、既存の作品に接し、それを利用して作ったかどうかです

依拠性という考え方があるのは、まったく独立に作ったものが偶然似てしまった場合まで侵害とはしないためです。音楽の世界でいえば、既存の曲を一度も聴いたことがない人が、たまたま似たメロディーを作った場合がこれにあたります。「考え方」は、既存の判例・裁判例では、制作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って依拠性の有無が判断されてきたと説明しています（「考え方」）。

類似性と依拠性は「両方そろって」侵害

2つの要件は、どちらか一方だけでは侵害になりません。強く参考にした作品があっても、創作的表現が共通していなければ（作風やアイデアが似ているだけなら）侵害にはなりません。逆に、表現が似ていても、依拠していなければ偶然の一致です。類似性と依拠性の組み合わせを4つの象限で整理した図は生成AIの商用利用と著作権の解説記事に載せています。本記事では、生成AIで考え方が大きく変わる依拠性の側に絞って掘り下げます。

人が描いたり書いたりする場合、依拠性は「その作品に接する機会があったか」から推認されてきました。有名な作品であれば見たことがあるだろう、SNSで拡散されていた作品なら目にしたはずだ、という具合です。権利者の側は、相手が作品にアクセスできたこと（アクセス可能性）や、似ている程度が非常に高いことを示して、依拠を推認させるのが一般的です。

生成AIでは、この前提が揺らぎます。利用者本人は既存作品を知らないのに、AIがその作品を学習していたために、似たものが出力されることがありうるからです。「考え方」も、このような事情は従来の依拠性の判断に影響しうるとして、生成AIでの依拠性を場面ごとに整理しています。

① 利用者が既存作品を認識していた場合

生成AIを使っていても、利用者が既存の著作物を認識していて、その創作的表現を持つものを生成させた場合は、依拠性が認められ、利用者による著作権侵害が成立すると考えられています。「考え方」は典型例として、i2i（Image to Image：画像を生成AIに指示として入力し、画像を得る方式）で既存の著作物そのものを入力する場合と、既存の著作物の題号などの固有名詞をプロンプトに入力する場合を挙げています。

② 認識していなかったが、学習データに含まれていた場合

実務上いちばん重要なのがこの場面です。「考え方」は、利用者が既存の著作物を認識していなくても、その生成AIの開発・学習段階で当該著作物を学習していた場合は、客観的にその著作物へのアクセスがあったと認められるとしています。そのため、似た生成物が出力された場合は、通常、依拠性があったと推認され、利用者による著作権侵害になりうると整理されています。

③ 認識しておらず、学習データにも含まれていない場合

この場合は、似た生成物が出たとしても偶然の一致にすぎず、依拠性は認められないと考えられています。人の創作で「一度も見たことがない作品と偶然似た」場合と同じ扱いです。

④ 学習データに含まれていたかどうか分からない場合

多くのモデルは学習データの全容を公開していないため、実際にはこの状態が最も多いと考えられます（編集部の見立て）。「考え方」は、従来の判例・裁判例を踏まえると、権利者がアクセス可能性や生成物との高度な類似性などを立証すれば、依拠性の推認を得られると考えられるとしています。

②と④を合わせて読むと、生成AIの利用者にとっての現実が見えてきます。広く使われているモデルの多くは、インターネット上の大量のデータで学習していると考えられ、有名な作品ほど学習データに含まれている可能性は高いといえます（編集部の見立て）。そのうえで出力が既存作品に強く似ていれば、利用者が知らなかったとしても依拠性は推認されやすいということです。

依拠性が推認された場合、今度は利用者の側が「依拠していない」ことを主張する必要が出てきます。「考え方」は、その生成AIの学習データに当該著作物が含まれていないことなどが、依拠性を否定する間接事実（直接の証拠ではないが、結論を推し量る材料になる事実）になるとしています。

技術的な措置がある場合の扱い

「考え方」は、学習に使われた著作物の創作的表現が生成・利用段階で出力されることはないといえる状態が技術的に担保されている場合もありうるとしています。具体的には、学習に使われた著作物と創作的表現が共通した生成物が出ないよう出力段階でフィルタリングする措置がとられている場合や、生成AI全体の仕組みから、そうした表現が生成されないことが合理的に説明できる場合が想定されています。このような事情を利用者が主張することで、学習データに含まれていた場合でも、依拠性がないと判断される場合はありうるとされています。

ただし同じ箇所には、AIが過去に学習した以上、こうした措置があっても依拠性は否定されず、利用者の過失が否定されるにとどまる、という意見があったことも記されています。技術的な措置があれば安全、とまでは言い切れない点に注意してください。

依拠性と「責任の重さ」は別の話

依拠性と類似性がそろって侵害になる場合でも、どんな措置を受けるかは、行為者の故意・過失の有無で変わります。「考え方」は、差止請求は故意・過失がなくても受けうる一方、損害賠償請求には故意または過失が、刑事罰には故意が必要だと整理しています。つまり、知らなかったことは賠償や刑事責任の場面では意味を持ちうるが、差止め（使用停止・廃棄など）は避けられない可能性があるということです。損害賠償の考え方は生成AIの著作権侵害と損害賠償の解説記事で整理しています。

依拠性の観点から、企業の制作現場で特に注意したい使い方が3つあります。いずれも「考え方」で具体的に言及されているものです。

LoRAは「学習段階」と「生成段階」の両方で問題になりうる

前述のとおりLoRAは、既存のモデルに少量のデータを追加で学ばせ、特定の絵柄やキャラクターを出しやすくする技術です。「考え方」は、学習データに含まれる著作物の創作的表現を意図的に出力させることを目的とした追加学習は、学習段階でも著作権法30条の4の対象外になりうると整理しています。そのうえで、生成段階では、出力された画像に既存作品の創作的表現が感じ取れれば、通常どおり類似性と依拠性で侵害が判断されます。学習段階の論点はAI学習データと著作権の解説記事で詳しく扱っています。

なお、作風や画風が共通するだけなら、それはアイデアの共通であり、著作権侵害にはならないというのが「考え方」の整理です。ただし、作家名を指定したプロンプトは依拠性を推認させる事情になりうるうえ、アイデアと創作的表現の境目は個別に判断されます。「〇〇風なら安全」とは考えないのが実務的です。プロンプトの書き方そのものの注意点は画像生成AIのプロンプトと著作権もあわせてご覧ください。

社内ガイドライン全体の作り方は生成AIの社内ガイドラインの作り方の解説記事で解説しています。

依拠性は「作った人の頭の中」の問題に見えますが、実際の紛争では、記録や入力内容といった外から確認できる事実で判断されます。企業ができる対策は、その事実を自分たちに有利な形で残しておくことです。

記録は、紛争になったときの防御材料であると同時に、文化庁「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」が求める確認を実際に行ったことの証跡にもなります。同ガイダンスは、AI利用者のリスク低減策として、利用に先立って既存の著作物と類似していないかを確認すること（インターネットの文章検索・画像検索の活用など）と、生成に用いたプロンプト等、生成物の生成過程が確認可能な状態の確保に努めることを挙げています。社内での運用ルール全体は生成AIの社内ガイドラインの作り方を参考にしてください。

• 著作権侵害は類似性と依拠性がそろったときに成立しうる。依拠性は「既存作品をもとに作ったか」
• 生成AIでは、既存作品が学習データに含まれていれば、利用者が知らなくても通常は依拠性が推認される
• i2iでの入力・固有名詞プロンプト・特定作家のLoRAは、依拠性が認められやすくなる典型
• 依拠性を否定するには、学習データや技術的措置、入力内容などを利用者側が主張する必要がある
• 企業の備えはモデルの記録・入力ルール・生成ログ・類似チェックの4つ。知らなくても差止めは受けうる

関連して、AIで作ったものに自社の著作権が発生するかはAI生成物に著作権は発生するかの解説記事、国内外の裁判の動きは生成AIと著作権の判例・裁判例まとめ、制度の流れは生成AIと著作権の法改正・制度整備まとめで整理しています。

参考にした一次情報：文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」（2024年3月15日） ／ 文化庁著作権課「同【概要】」 ／ 文化庁「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」（2024年7月31日） ／ 文化庁「AIと著作権について」

※ 本記事は一般的な情報提供であり、法的助言ではありません。個別の案件については弁護士等の専門家にご確認ください。記載は2026年10月時点の情報です。