著作権法第30条の4 ── AI の学習を許諾なしで認めた日本の規定

AI と著作権の関係を日本法で問うとき、最初に読むべき条文が著作権法第30条の4である。結論から書くと、日本では AI の学習のために著作物を集めて複製することは、原則として著作権者の許諾なく行える。この条文が、著作物に表現された思想又は感情の「享受」を目的としない利用を、必要と認められる限度で、方法を問わず認めているからである。ただし、享受の目的が併存する場合と、著作権者の利益を不当に害することとなる場合は対象外になる。そして、AI で作った画像や文章を公開・販売する段階は、この条文ではなく通常の著作権侵害の基準（類似性と依拠性）で判断される。

第30条の4は2018年の著作権法改正（平成30年法律第30号）で新設された。文化庁の解説によると、改正法は2018年5月18日の参議院本会議で可決・成立し、同月25日に公布され、2019年1月1日に施行された。

条文

e-Gov 法令検索に載る現行の条文の柱書は次のとおりである。

著作物は、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、その必要と認められる限度において、いずれの方法によるかを問わず、利用することができる。ただし、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。

例示は3つある。第1号は録音・録画などの技術の開発や実用化の試験、第2号は情報解析、第3号は人の知覚による認識を伴わない電子計算機での情報処理である。第2号は情報解析を「多数の著作物その他の大量の情報から、当該情報を構成する言語、音、影像その他の要素に係る情報を抽出し、比較、分類その他の解析を行うこと」と定義している。

どこから来た規定か

文化庁が2019年10月24日に出した解説「柔軟な権利制限規定に関する基本的な考え方」は、経緯を次のように説明している。

この解説で目を引くのは2点である。1つ目は、旧第47条の7が情報解析を「統計的な」解析に限っていたのに対し、新しい規定はこの限定を削ったこと。解説は、これによって例えば深層学習の方法による AI の開発のための学習用データとして著作物をデータベースに記録するような場合も対象になると説明している。2つ目は、AI が学習のために著作物を読むことは、そもそも人による「享受」には当たらないという前提を明記し、学習用データの収集と、AI 開発に目的を限った第三者への提供の両方を第30条の4の対象としたことである。

「機械学習パラダイス」

施行直後の2019年1月、STORIA 法律事務所の柿沼太一弁護士は、AI 開発者向けの勉強会で「日本＝機械学習パラダイス」と題したスライドを示した。＠IT の報告によれば、柿沼氏は、欧州や英国にも同様の規定があるが非営利目的に限られるのに対し、日本では営利目的でも学習済みモデルを作れる点が異なると説明している。著作権法学者の上野達弘も2021年、学会誌『人工知能』に「情報解析と著作権―『機械学習パラダイス』としての日本」と題する論考を書いており、この呼び名はその後の法律家の論考でも日本法を指して使われている。西村あさひ法律事務所の2025年12月のニューズレターは、上野が2024年の共著で、日本の情報解析規定は適用対象や許容される行為に限定がないことなどから「諸外国の情報解析規定よりも強力なものと指摘できる」と述べていることを紹介している。

ただし、この比較は2019年初めの時点のものである。EU は同じ2019年4月に DSM 指令を採択し、その第4条で、権利者が機械可読な手段などで利用を留保していない限り、営利目的も含めたテキスト・データマイニングを認める例外を設けた。違いは「営利か否か」から、権利者に拒否（オプトアウト）の手段があるかへ移っている。

2024年の「AIと著作権に関する考え方について」

生成 AI の普及で、第30条の4がどこまで及ぶのかが争点になった。文化審議会著作権分科会の法制度小委員会は、有識者ヒアリングとパブリックコメントを経て、2024年3月15日に「AIと著作権に関する考え方について」を取りまとめた。文書自身が、これは法的拘束力を持たず、特定の生成 AI について確定的な法的評価をするものでもないと断っている。

「作風」の扱いも整理された。作風がアイデアにとどまる限り、共通していても侵害にはならない。しかし、特定のクリエイターの少数の作品群が創作的表現まで共通している場合に、それを出力させる目的で追加学習することは、享受目的が併存し第30条の4の対象外になりうる、とされている。

文化庁はさらに2024年7月31日、「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」を公表した。第1部は AI 開発者・提供者・利用者向けのチェックリスト、第2部は権利者向けのガイダンスで、自分の著作物が生成 AI にどう使われうるか、侵害にどんな対抗措置が取れるかを解説している。

米国・EU との比較

米国の争いは判決と和解の積み重ねで進んでいる。学習目的の利用を初めて正面から判断した Bartz 対 Anthropic（2025年）、報道機関が起こした New York Times 対 OpenAI、英国で判決が出た Getty Images 対 Stability AI が代表例で、経緯はそれぞれのページにある。AI 生成物そのものの保護については、米国でも人間の著作者性が要件とされた（Thaler 対 Perlmutter）。日本の「考え方」が示した「創作的寄与」の整理と、方向はおおむね重なる。

社会への影響

第30条の4が守るのは「学習」であって、「出力」や「配信」ではない。 この区別が、施行から6年余りたった日本の争いの形を決めている。

開発者の側から見れば、文化庁の解説が深層学習のための学習用データの記録を名指しで対象としたことで、国内での学習用データセットの作成と、その AI 開発目的での提供は、許諾を個別に取らずにできるという見通しが立った。学習段階への適用を広く認めるべきだという立場もある。西村あさひのニューズレターによれば、松下外弁護士は2025年の論文で、問題になるのは AI が既存の著作物に似た表現を出力する場合なのだから、利用段階の責任を追及すれば足り、学習への適用を広く認めても権利者に不利益は生じないと論じている。反対に同ニューズレターは、特定の著作物を大量に再現できる AI の開発については、学習段階での侵害を認めて差止めなどの救済を与えようとするのが現状の議論の趨勢だとまとめている。

一方、権利者の側の懸念は、学習の外側に向かった。2025年8月7日、読売新聞社は生成 AI 検索サービスの Perplexity を東京地裁に提訴し、複製権と公衆送信権の侵害を主張して約21億6,800万円の損害賠償を求めた。8月26日には朝日新聞社と日本経済新聞社が共同で同社を提訴し、計44億円の賠償を求めた。Impress Watch によると、両社は robots.txt で利用拒否の意思を示していたのに無視され、記事が許諾なく複製・保存されて回答に繰り返し表示されたと主張している。これは考え方が「享受目的が併存しうる」とした RAG 型の利用をめぐる争いであり、学習の可否そのものではない。

映像の分野では、コンテンツ海外流通促進機構（CODA）が2025年10月27日、OpenAI に対し、動画生成 AI「Sora 2」で会員社のコンテンツを無許諾で学習対象としないことなどを求める要望書を出した。INTERNET Watch によれば、OpenAI は権利者からの学習オプトアウトの申請を受け付けている。日本法には条文上のオプトアウト制度がなく、拒否の申し出があれば外すという海外事業者の方式と、無許諾での学習をしないよう求める日本の権利者の要望とが、ここで向き合っている。漫画の分野でも、日本漫画協会が2025年10月31日に共同声明を出し、AI 事業者による許諾の取得、学習データの透明性、許諾した権利者への適正な対価還元を求めた。

第30条の4は施行以来、日本を AI 開発に開かれた国として印象づけてきた。学習段階に限れば、その条文は変わっていない。変わったのは、争点が学習そのものから、出力と配信、そして学習の対価へと広がったことである。