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2/23日経新聞経済教室欄 上野達弘・早稲田大学教授「AI規制の論点㊤「『生成』と『学習』区別し、対応を」（以下、「上野論考」）は、生成AIの登場により脚光を浴びる著作権侵害問題について、生成（出力）と学習（入力）に分けて対応することを提案するとともに激しい議論があるAI学習（入力）と著作権の問題について興味深い論考を展開している。

「文化庁『AI と著作権に関する考え方』をまとめる」で紹介した2/29の著作権分科会法制度小委員会でも、ある委員が言及していたこの論考を概観する。

著作権法の情報解析規定

（前略）

矢面に立っているのが、情報解析規定と呼ばれる著作権法上の規定だ。この規定は、情報解析の目的であれば著作権のある著作物を大量に利用することを原則自由と定める。09年に導入され、18年にはAIも念頭に拡大された規定だ。

2018年にAIも念頭に拡大された規定は、柔軟な権利制限規定とよばれる三つの条文を新設した。新30条の4では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認めた。

（中略）

ChatGPTや画像生成AIが飛躍的発展を遂げた22年以降、特にクリエイターやメディアがこの規定に懸念を示している。報道コンテンツが生成AIにより無断利用されることに反対する声は根強い。

報道コンテンツが生成AIにより無断利用されることに反対する日本新聞協会は、「『AIと著作権に関する考え方について（素案）』に対する意見」で第30条の4の在り方について「当協会は、根本的な法改正に向けた議論が必要だと考える。」としている。

情報解析規定が対象とする行為はAI学習に限られるものではなく、大量データ解析を広く含む。例えばSNS（交流サイト）における大量の書き込みを網羅的に収集・解析して将来の流行を予測したり、大量の医学論文を網羅的に解析して新しい製品や治療法を開発したりすることも、この規定の対象だ。こうした 大量データ解析は広く社会に便益をもたらすといえるが、論文はもちろんネット上の書き込みにも著作権が存在する以上、網羅的解析は情報解析規定がなければ、事実上不可能だ。

（中略）

情報解析規定はビジネスを優先する代わりに、著作権を制約したものと受け止められるかもしれない。だが、規定の趣旨からすると、そうした見方は正確ではない。日本の情報解析規定はいわゆる「非享受利用 」（作品の鑑賞などを目的としない利用）に関する規定に位置付けられている。そこでは、著作権という権利は作品の鑑賞など人の享受があるから保護が認められるという理解を前提としており、著作物の享受がない場合は著作権が保護する利益は害されていると評価できないという考えが背景にある。

そして大量の著作物を情報解析するのは、誰も著作物を享受するわけではないから、まさに非享受利用にあたることになる。日本の情報解析規定は、本来著作権が及ばない行為を自由としたに過ぎない。

30条の4のような個別の権利制限規定のない米国では、権利制限の一般規定であるフェアユースに該当するか否かで判定することになる。米国では2022年11月のChatGPTの登場以来、著作権侵害訴訟が頻発した。今年から出始めると思われるそれらの判決の中でも注目されるのは「米地裁 生成AIの著作権侵害訴訟に初の注目すべき判決」で紹介したロイター事件判決である。

被告は事実審理なしに法解釈だけで判決を下す略式判決を要求したが、30条の4以上に柔軟な権利制限規定といえるフェアユースの判定は具体的事実に依拠する部分が多い。

このため、陪審による事実認定に結論は委ねたが法律解釈を示した判事は、多くの大規模言語モデル（LLM）がそうしているように創造的な表現を複製する目的ではなく、言語パターンを学習する目的で著作権のある作品を摂取し、それらをAIの訓練用に使用することは変容的利用でフェアユースに該当すると判示した。このように米国でも学習（入力）についてはフェアユースが認められる可能性が高い。