インドのAI著作権制度改革 / 「一国家・一ライセンス」モデルの衝撃と論点雑感

0　はじめに

　生成AI（生成的人工知能）の急速な発展に伴い、AIモデルの学習（訓練）に大量の既存コンテンツが利用されるようになっている。テキスト、画像、音楽などの著作物を無断で学習データとして使うことの是非は世界的な論争を呼んでおり、各国で著作権法制の対応が模索されている。

　こうした中、インド政府産業通商促進局（DPIIT）は2025年12月、著作権とAIの問題に関する作業部会報告書（Part I）を公表し、「ワン・ネーション・ワン・ライセンス・ワン・ペイメント（一国家・一ライセンス・一度払い）モデル」と称する大胆な制度改革案を提示した。これは生成AIの学習段階における著作物利用に包括的な許諾と対価支払いを導入する構想であり、知的財産の将来像をめぐる国際的議論の只中で打ち出されたものである。

　本稿では、このインドのAI著作権制度改革案の概要と狙いを整理し、そのメリットとデメリット、クリエイターの権利との調整、企業戦略への影響を検討した上で、各国の制度との比較を通じてその位置づけについて論じる。

※詳細は原典を確認いただきたい。

1　問題の所在――生成AI開発と著作権の衝突

　AIモデルの開発には、大量のデータを用いた学習が不可欠である。生成AIの学習データにはインターネット上の文章・画像・音声など膨大な既存コンテンツが含まれるが、その中には当然ながら著作権で保護された作品が多数存在する。AIがこうした著作物を権利者の許諾なくコピーし解析することは、各国の現行著作権法の下で違法となる可能性が高い。しかし一方で、AI開発企業は学習データを網羅的に集めなければ競争力のあるモデルを構築できず、逐一権利処理を行うことは現実的に不可能である。結果として、権利者（クリエイター）側は自分の作品が無断利用され収益化されることに懸念を抱き、開発者側は法的リスクや不確実性を抱えながら開発を進めるという衝突構造が生じている。

　実際、米国では著作物を学習に用いた生成AI企業に対し著名作家らが集団訴訟を提起し、フェアユース（公正利用）か侵害かが争われている。また欧州連合（EU）でも、テキスト・データマイニング例外の整備など対応が模索されているが統一解はなく、英国では包括的なAI学習例外の導入案がクリエイターの反発で撤回されるなど、各国で対応は分かれている。インドでも生成AIの台頭により同様の法的課題が顕在化し、政府は2025年4月に専門家委員会（計8名）を設置して対応策の検討を開始した。委員会は米・欧・英など諸外国の事例を調査し、国際的な司法判断や立法を待っていては自国のAI産業振興に支障が出るとの問題意識から、独自に積極的な制度設計を打ち出すに至ったのである。

2　インドのAI著作権改革案の概要　「一国家・一ライセンス」の内容

　インド産業通商促進局（DPIIT）の作業部会報告書が提案した改革案は、AIによる著作物の学習利用について強制的包括ライセンス制度を導入するものである。その骨子は次のとおりである。

　第一に、「合法的にアクセス可能なあらゆる著作物」をAI開発者がモデル訓練に使用することを法的に許諾する。開発者は個々の権利者から許可を得る必要がなくなり、学習段階では自由に著作物データを使うことができる。権利者は自作品の学習利用を拒否する権利（オプトアウト）を持たず、学習段階における排他的支配権は法律によって制限される。

　第二に、その代替措置として、商用利用時に限りロイヤリティ（使用料）支払義務を課す。すなわちAIモデルが商業的に提供・実装され収益を上げる段階で、初めて開発者に利用料負担が生じる。学習時には無償だが、成果を収益化する際に「後払い」で還元する仕組みである。使用料は売上高の一定割合などの形で算定され、政府が任命する委員会によって料率が決定される。この価格設定には議会の個別関与はなく、司法審査のみが担保となる点が特徴である。

　第三に、徴収と分配の枠組みとして中央集権的な国家単一の著作権料徴収機関を新設する。具体的には、権利管理団体や著作権管理機関から構成される新組織（仮称「Copyright Royalties Collective for AI Training」）が政府指定の下に設立され、AI開発者から一元的にロイヤリティを徴収し、各分野の既存の著作権管理団体等を通じて権利者へ分配する仕組みである。この際、管理団体の非会員であるクリエイターについても作品を登録すれば分配を受けられるようにし、実質的に国内すべてのクリエイターをカバーする全国規模のライセンスとすることが目指されている。

　第四に、テキスト・データマイニング（TDM）例外のような無償利用モデルや、権利者による利用拒否（オプトアウト）の仕組みは採用しない。委員会は各国の既存モデルも検討したが、包括的無償例外やEU型のオプトアウト制は「クリエイターの交渉力を弱め、大企業のみを利する」として排除し、対価支払いを伴う強制ライセンスこそが望ましいと結論付けた。

　以上のように本提案は、「学習時は包括的許諾、商用時に集中的徴収で還元」というハイブリッド型の制度として構想されている。

3　国家ライセンス制の是非　期待される効果と懸念点

　この「一国家・一ライセンス」モデルには、イノベーション促進と権利保護の両立を図る狙いがある。まずメリットとして指摘されるのは、AI開発企業にとって法的安定性とコスト低減が期待できる点である。個別許諾を取らずに済むため権利処理コストや許諾待ちの時間が省かれ、スタートアップ企業でも広範なデータでモデル訓練が可能になる。政府報告書も、このモデルにより「AIスタートアップのコンプライアンス費用が低減し、訴訟リスクが減少、小規模プレーヤーと大企業の間の公平な競争条件が整う」と評価している。実際、現状では豊富な法務リソースを持つ巨大企業が法的グレーゾーンを突いて大量データを独占利用できるのに対し、中小企業は訴訟リスクに尻込みせざるを得ないという不均衡がある。本制度はその格差を是正し、イノベーションの土台を広げる効果が期待される。

　また、クリエイター側にも新たな収入源を開く点が大きなメリットである。無償で作品だけ利用されるより、商用利用段階であっても一定のロイヤリティ収入が見込めることは、創作者のインセンティブ維持に資すると政府は強調する。ことにインドには出版社等に属さないインフォーマルな創作従事者も多く、本制度によりそうした人々にも横断的に報酬の機会を提供できるとしている。さらに、国家戦略的観点では、データ・半導体・インフラに続く「第4の主権層」として創作物利用を国家管理下に置くことで、生成AI時代における主権確立を図る意義があるとも位置付けられる。つまり「AIを自国で育てる以上、その糧となるクリエイターにも法的に報いる」という理念であり、この壮大な政策ビジョンは評価に値する。

　他方で、本提案には少なからぬ懸念や課題も指摘されている。まず第一に、クリエイターの有する財産権を強制的に制限することへの抵抗である。著作権は創作者の知的財産権であり、本来自由な利用には本人の同意が必要だが、本制度では法律によって一律にその独占権を奪う形となる。公共の福祉目的とはいえ営利企業による利用を強制許諾する点は、インド憲法下で財産権の不当な収奪（規制的収用）に当たる可能性も議論されている。十分な補償が支払われるとしても、思想信条や創作理念から「AIに自分の作品を使われたくない」というクリエイターの意思を無視することへの倫理的批判もあり得る。

　第二に、技術的・運用上的な実効性への疑問がある。AIモデルは数十億ものデータポイントから学習し、その過程で個々の作品の痕跡は統計的重みとして埋没してしまう。そのため、完成したモデルや生成物に対し「どの作品がどれだけ寄与したか」を特定することは技術的に極めて困難である。この状態でロイヤリティを分配する場合、結局は作品ごとの貢献度に関係なく画一的・象徴的な配分にならざるを得ず、果たして「公正な対価」と言えるのか疑問も残る。また、開発者側から見ても、自社のモデルに過去投入した無数のデータの出所を後からすべて証明せよとなれば事実上不可能であり、実務にそぐわない過重な負担を強いる危険がある。

　第三に、制度導入によるAI産業の減速リスクである。特に問題視されるのは国際競争上のハンデとなる可能性で、インドのAI企業だけが収益に対し追加のフィーを課されることで、コスト面で海外勢に後れを取る懸念がある。実際、インドIT業界団体であるNasscomは本提案に反対し、商業目的・非商業目的双方のTDM例外や公開データへの機械判読可能なオプトアウト手段を求める意見書を提出している。Nasscomは「欧米企業は何の制約もなく巨大データセットで訓練したのに、インド企業だけ開発初期から規制と金銭的ハードルに直面すれば、自国のAI競争力に深刻な影響が出る」と懸念を表明した。さらに制度のレトロアクティブ（遡及的）適用も議論を呼んでいる。すなわち既に開発済みのモデルにも遡って課金対象とするのかという問題で、仮に過去数年分のAIモデルに「後出し」で料金請求するとなれば法的混乱や投資冷却を招くとの指摘がある。最後に、運用の複雑さと透明性の問題もある。巨大な一元徴収機関が正確に分配を行えるのか、不満や紛争が出た場合の救済手続はどうするのかといった制度設計の詰めも今後の課題であろう。以上のように、本制度には理念と効果への期待がある一方、権利者の納得感や技術的制約、産業界の受容性などクリアすべきハードルも多い。

4　クリエイターの権利との調整――強制利用と適正な補償

　本提案の中心には、クリエイターへの補償と権利保護を両立させるという発想がある。前述の通り、委員会は「無償で使わせるだけでは人間の創作インセンティブが損なわれる」としてゼロ価格の利用許諾モデルを否定し、適切な対価支払いを組み込むことを選択した。その意味で、本制度はクリエイターに「何も得られない」よりは「収入を得る機会」を保障する点で、権利者重視のアプローチといえる。ことに従来の著作権集団管理の枠組みに属していなかった個人クリエイターも報酬を受け取れる可能性がある点は、創作産業全体に裾野の広い利益をもたらす可能性がある。また、アウトプット段階で利用料を課す方式は、AIによる創作物（生成物）が市場で経済的価値を生むタイミングでクリエイターに還元が行われる仕組みであり、創作物が生み出す付加価値を社会全体でシェアする考え方とも捉えられる。

　しかし一方で、強制ライセンスがクリエイターの権利に与える影響には慎重な目も向けられている。まず、クリエイターは自らの作品をAIに使われたくない場合でも拒絶できないため、精神的・道徳的な権利感情が損なわれるおそれがある。特に、自分の作風が学習され模倣作品が出回ることに不安を覚える芸術家もおり、そうした懸念に対し「お金を払うから良いだろう」という解決がどこまで受け入れられるかは未知数である。また、肝心の補償額の妥当性も問題となる。政府委員会が料率を決定するとしても、クリエイター側から見てそれが十分な対価と言える保証はない。仮に料率が低く設定されれば「作品がただ同然で使われるのと変わらない」と失望を招きかねず、逆に高すぎれば産業側が反発するだろう。適正水準を見極めるにはクリエイターの創作活動への影響や作品の市場価値を評価する必要があるが、その評価手法も容易ではない。さらに、徴収・分配スキームの透明性と公正さも課題である。誰の作品がどの程度利用されたか明確でない中で配分する以上、大口権利者や有名作品に偏った配当にならないよう配慮が求められるだろう。報告書では新組織が権利管理団体と連携して分配するとされるが、独立クリエイターが十分に救済されるか監視が必要である。結局のところ、本制度はクリエイターに「個別の支配権を犠牲にする代わりに金銭的見返りを保障する」ものと言える。クリエイターの経済的利益を守る点では前進だが、そのプロセスで尊厳や創作の自律性を損なう懸念をいかに和らげるかが、制度設計者に課せられた難題である。

5　企業戦略への影響――AI産業へのインセンティブと課題

　インドのAI企業にとって、この国家ライセンス制の導入は戦略環境の大きな変化となる。ポジティブな側面としては、まず法的不確実性の解消が挙げられる。現状では、生成AIモデルの学習に他者の著作物を用いることはグレーゾーンであり、将来訴訟リスクが顕在化する可能性が常につきまとっていた。本制度の下では、定められた手続（ロイヤリティ支払い）を踏めば違法リスクを心配せずに開発を進められるため、企業は安心して大規模データの活用や新規サービス展開に踏み出せる。特に資金力の乏しいスタートアップにとって、初期段階で訴訟対応や個別交渉にリソースを割かれないメリットは大きい。またコスト面でも、成功するまで支払い不要という点は起業促進に寄与すると期待される。事業が軌道に乗り収益を上げられるようになって初めてロイヤリティ負担が発生するため、収入のない開発段階では資金繰りに余裕が生まれる。いわば「試作品段階ではタダ、商用段階で投資回収のお裾分け」というモデルであり、これはリスクマネーの呼び込みにも資するだろう。

　一方、企業側の懸念としては収益への追加コスト負担が避けられない点がある。ロイヤリティが売上に連動する以上、事業計画上は一種の税やライセンス料を織り込む必要があり、利幅の圧縮要因となる。特に価格競争が激しいサービス分野では、この負担増が競争力に影響を与える可能性がある。また、規制遵守の手続的負荷も無視できない。新組織への支払い報告や監査対応などのコンプライアンス業務が増えれば、小規模企業には重荷となる恐れがある。さらに、国際的視点では前述のとおり海外との競争環境の差異が問題となる。米国企業などは現時点で学習利用にほぼ制約なく開発を進めており、インド企業だけが追加コストと煩雑な手続きを課される状況になれば、相対的なハンデとなり得る。実際、インド国内のスタートアップ経営者からも「方向性は理解できるが、自国企業の成長スピードが落ちれば本末転倒になりかねない」との指摘が出ている。このため、制度設計次第では海外企業がインド市場参入を敬遠する可能性も指摘される。仮にインドでサービスを提供すれば収益の一部を徴収されるとすれば、グローバル企業がインドユーザーへの提供を控えるリスクもある（もっともインドは巨大市場であり無視は困難だが）。その場合、皮肉にも国内ユーザーが最新AIサービスにアクセスしにくくなる事態も考えられる。

　もっとも逆に、制度を逆手に取って「インドで学習・開発すれば訴訟リスクなし」と海外企業に売り込む戦略も考えられる。インドが世界に先駆けて法制度を整えたことで、法的安定性を求めるAI開発投資を誘致し、自国をAI開発ハブにするという発想である。実際、インド政府は国内に大規模AIデータセンターを誘致するなど、世界のAI拠点化を視野に入れており、著作権制度改革もその一環として国外プレーヤーを引き付ける可能性がある。このように、本制度は企業戦略にプラスにもマイナスにも作用し得る両刃の剣である。鍵となるのは実施細則のバランスであろう。例えば料率設定について、大企業とスタートアップで負担感が極端に偏らないよう「収益規模に応じた漸進的料率」や上限額の設定なども検討されている。制度を公平に設計すれば「予見可能で透明性のある道筋ができ、かえって参入が容易になる」との肯定的な見方もスタートアップから示されている。結局、企業にとって重要なのは「ルールがあること」自体であり、たとえ負担が伴っても不透明な状況よりは計画を立てやすいという側面もあるだろう。本制度が企業活動の土台として安定的に機能するかは、当局と産業界との対話によって適切な運用ルールを作り上げられるかにかかっている。

6　国際制度との比較――各国のアプローチとの相違

　インドのこの試みは、世界的に見ても先駆的かつ独自のアプローチと言える。他国の状況と比較すると、その特徴がより明確になる。

　まず米国では、現時点で生成AIの学習利用を明示的に規制・許諾する法律は存在せず、フェアユース法理の適用範囲について司法判断に委ねられている状況だ。OpenAIやMetaといった企業は学習利用がフェアユースで許されると主張する一方、権利者側は大規模かつ営利目的での無断利用はフェアユースの限度を超えると反発しており、複数の訴訟が係属している。つまり米国は黙示の無許諾モデルとも言え、AI企業にとって規制は緩いがクリエイターは無補償という構図になっている。

　次にEUでは2019年のデジタル単一市場（DSM）指令でテキスト・データマイニング（TDM）のための著作権例外を導入し、研究目的では包括的に（第3条）、商業目的でも権利者がオプトアウトしない限り許容（第4条）する仕組みを整えた。もっともこのオプトアウト権により、新聞社等はAIボットの無断スクレイピングを拒否できる状態であり、商用TDMについて包括的なライセンス料支払い制度が設けられたわけではない。EU委員会内でも将来的な対応策は議論中だが、現状では「許可なく使いたいなら権利者の表示する拒否には従うこと」が基本スタンスだ。

　一方、日本は2018年に著作権法第30条の4を施行して大規模データ解析のための包括的な著作物利用許容を世界に先駆けて認めた。これは営利・非営利を問わず著作物を情報解析目的で複製・利用する行為を権利制限の対象とするもので、学習済みモデルの提供まで含め広範囲に許されている。日本はその代わり補償措置も設けず、クリエイターへの対価支払いは一切要求していない。この点で、日本は完全な無償例外モデルを採用し、AI開発の自由度を最優先したと言える。シンガポールや韓国などアジア諸国にも類似のTDM例外が存在する。一方、中国では著作権法上は未整備ながら、生成AIに関するガイドライン等でデータ利用に一定の容認姿勢を示しているとされる。

　総じて世界的には、「無許諾で自由利用（米・日型）」と「一定の許諾やオプトアウトを要求（EU型）」に二分されている状況であり、インドのように包括許諾と報酬支払いを組み合わせた制度は突出してユニークである。

　このインドのアプローチは、各国に様々な示唆を与えている。一つは、国際的調和の難しさである。著作権は本来ベルヌ条約などで国際的に調和された権利だが、生成AIという新事態に対し各国が異なる対応をとれば、AI開発者は国ごとに異なるルールに従わねばならず、グローバルなAIモデル開発・展開が複雑化する。例えば、インドでは使えるデータが他国では法的問題になり得るし、逆もあり得る。この法制度の断片化（フラグメンテーション）は既にプライバシー法などで顕在化しているが、AI分野でも避け難い現実となりつつある。その中でインドは、自国の価値観（クリエイター重視）を明確に打ち出した形だ。これは各国の利害調整がつかないまま技術が進む中、一国でも実験的解決策を提示することの意義を示している。他方で、国際的な著作権条約との適合性については議論の余地がある。ベルヌ条約では著作物の強制ライセンスは厳しく限定されており、本制度が許されるかは「三段階テスト」のクリアなど慎重な法解釈が必要となるだろう。また、仮にインドでこの制度が成功裏に定着すれば、欧州など他の法域が追随を検討する可能性もある。逆に失敗や弊害が顕著になれば、各国は敬遠するだろう。インドの試みは一国の制度設計に留まらず、世界的なAIと著作権の折り合い方のモデルケースとして注目されている。

7　雑感

　インドの「AI著作権制度改革」案は、生成AI時代における著作権保護と技術革新の両立を目指す野心的な試みである。学習段階という著作権法の想定外だった領域に敢えて踏み込み、国家主導で包括的なルールを設定しようとする姿勢は、現状追認に陥りがちな各国の中で際立っている。本制度により、開発者は安心してデータ活用でき、クリエイターにも収益の一端が保証されるという理想的なエコシステムが構想されている。しかし、その実現にはなお慎重な調整が必要だ。ロイヤリティ料率や分配方法の適切な設定、運用組織の透明性確保、そして何よりクリエイターと産業界双方からの合意形成が不可欠である。過度な負担がイノベーションを殺さないように、かつ十分な補償が創作意欲を支えるように、精緻な制度設計と運用上の創意工夫が求められよう。

　また、インド国内でも本提案はパブリックコメントを経て議論が続いており、立法化に至るまでには更なる修正や制度補強がなされる可能性が高い。国際的にも、このインドの決断は大きな波紋を広げている。生成AIの台頭に各国が迷走する中、インドのアプローチは一つの道筋を示すものとして歓迎と懸念が交錯する。最終的にこの制度が成功し、クリエイターとAI開発者の共存共栄モデルを築けるのか、それとも副作用の大きさから修正を迫られるのか。いずれにせよ、AIと法の在り方を模索する国際社会にとって貴重な実験であることは間違いない。今後の展開を注視しつつ、持続可能なAI時代の著作権モデル構築に向けた議論を深めていく必要がある。

（参考）

（マガジン）「AIと法雑感」

※目次は以下を参照

note総則規約3条2項前段
3.2 クリエイターが制作したデジタルコンテンツの著作権は、クリエイターに帰属します。