アマチュア作家は著作権法で戦えるのか──生成AI時代に“創作を守る”ということ

著作権法とは何か？

まず、「著作権法」とは何なのかというところから考えてみたいと思います。
結論から言えば、著作権法は極めて実利的な側面を持った、「お金の話」を中心に設計された法律です。

著作権は「知的財産権」の一種であり、特許権や商標権と並んで、創作や発明などの知的な営みによって生み出されたものに財産的価値を認め、保護する仕組みのひとつです。
「知的財産」という言葉からも分かるように、これは「財(＝経済的価値)を生み出す権利」としての性質が強く、著作権法もその枠組みに含まれます。

つまり、創作物をどう使うか、誰が収益を得るか──という「利益の配分」に関わるルールなのです。

ただし、特許や商標が登録などの手続きによって初めて権利が発生するのに対し、著作権は創作と同時に自動的に発生します。
何らの申請や届出を行わなくても、著作物を創作した時点で、その作者には著作権が自然に発生しているのです。

そして、この自然に発生する権利を社会の中で具体的に保護し、侵害された場合の救済手段を定める仕組みこそが「著作権法」です。
その保護の中心は、著作物が無断で使われることで生じる経済的損害(逸失利益など)に対するものであり、したがって著作権法は「概ね、お金の話」として理解されます。

著作権侵害の立証は極めて困難

著作権法に基づいて違法性を主張するには、最初に「侵害の事実」を立証しなければなりません。
これはつまり、「自分のこの作品、またはこれらの作品が明確に使われた」ということを、具体的かつ客観的に示す必要があるということです。

ところが、生成AIの場合、この立証が非常に難しい問題になります。
なぜなら、AIが学習において行っているのは、画像そのものの記憶ではなく、大量の画像から抽出された統計的な傾向や特徴の分布(＝確率モデル)を学習しているに過ぎないからです。
これは、私たちがイメージするような「コピー」や「トレース」とは本質的に異なる行為であり、著作権法における「複製」に該当するかどうかも、法的に見て必ずしも明確ではありません。

(なお、アメリカなどでは「学習時に画像そのものをどの程度“固定的”に使用しているのか」が争点となっている裁判もあります。こうしたケースでは、AIモデルがどのようにデータを保持・処理しているかが問題となっており、個別の著作物についての直接的な侵害を論じているわけではない点には注意が必要です。)

このように、生成AIの学習という行為自体が、従来の著作権概念と異なる構造を持っているため、「自分の作品が使われたことで侵害された」と主張するのは極めて困難なのです。

経済的損害の立証の壁

さらに、「侵害の事実」を立証できたとしても、それだけでは足りません。
次に必要なのは、「どれだけの損害が発生したか(＝逸失利益)」の立証です。

ここでアマチュア作家は極めて不利な立場に置かれます。
なぜなら、そもそも収益化していない、あるいは非常に小さな収益しか得ていない場合がほとんどだからです。
「本来得られるはずだった収入」が存在しないか、ごく微小である場合、訴訟費用と比べて法的手段に現実味はなくなります。

さらに、「その損害が著作権侵害によって発生した」という因果関係の立証も必要です。
これもまた極めて困難です。

つまり、アマチュア作家が著作権法を武器に生成AIと戦うのは、構造的に非常にハードルが高いのです。

違法の可能性と断定の違い

このような構造を踏まえると、アマチュア作家が著作権法に基づいて主張できるのは、「自分の作品がAIの学習に使われた可能性があること、そしてその法的な妥当性に対する懸念」にとどまると考えられます。

AIによる学習や生成をめぐる法的議論は、今も進行中です。
とはいえ、被害の立証が困難である以上、現時点で「著作権法に基づいてAIの学習や生成を違法と断定する」ことは、法的論拠としては脆弱だと言わざるを得ません。

文化的な主張は可能か

では、アマチュア作家には何も主張の余地がないのでしょうか？
そんなことはないと思います。

たとえば、アメリカの著作権法で争点となる「フェアユース」の中で重要な要素のひとつに、「市場の希釈性(market harm)」という考え方があります。
著作物が無断利用された結果として、その作者が得られたはずの収益が失われた、という主張です。

アマチュアにとってこれは直接的な損害とは言えないかもしれませんが、AIによる大量供給によって、自身の作品の相対的な価値が薄まるという文化的な意味での“希釈”は確かに存在します。

「AI作品の明示」や「場の整理」という対策

このような希釈の感覚に対して、たとえば「AIによる作品であることの明示」を義務づけることや、AI作品と人間の手による作品を発表の場である程度分類・整理するという方向性は、現実的な対策として考えられます。

pixivなどではすでに「AI生成作品であることの明記」が求められていますし、タグやジャンルによって分類する試みもあります。
X(旧Twitter)のようなSNSでは困難かもしれませんが、投稿作品を分類できる構造を持つプラットフォームでは、こうした工夫は不可能ではありません。

こうした対策は、AI作品を排除するのではなく、それぞれの創作が適切に評価される場を整えるための文化的整理の一環と見ることができます。

学習とライセンス市場の行方

これまで述べてきたのは、主に「生成された作品」についての話でしたが、では「学習」自体はどうでしょうか。

これに関しては、先日公表されたアメリカ著作権局の報告書でも、民間主導によるライセンス市場の整備が望ましいという結論が提示されていました。
つまり、今後は違法性を一つ一つ争うのではなく、包括的なライセンス契約を通じて、権利者と開発者の利害を調整していく方向に進むと考えられています。

日本でも、権利団体や関連業界の多くが、この「市場化」「制度化」を見据えた動きを取り始めています。
これは、「過去の行為の是非」よりも、「これからのルール整備」に視点が移ってきているという現れでもあります。

アマチュア作家の立場はどうなるのか

このようなライセンス制度が整っていく中で、残念ながらアマチュア作家がその「分配」に直接参加できる機会は多くないかもしれません。

可能性があるとすれば、BOOTHなどで販売活動をしていたり、作品の利用条件を明示しているクリエイター(プロ・アマ問わず)が、何らかのルールに則って分配を受ける仕組みに組み込まれる場合でしょう。

しかし、金銭が発生していない純粋な趣味の創作は、その枠組みに入りにくい。
そうなると、「学習に使われたが見返りはない」という構図になりがちで、学習の対象となりながら補償の機会がないという現実的な懸念は無視できません。

ただし、全く手段がないわけではありません。
たとえば、いくつかの生成AIサービスや開発元は、「自分の作品を学習に使わないでほしい」という意思表示、いわゆるオプトアウトの仕組みを設けています。

こうした仕組みは、すべてのAIサービスに通用するわけではなく、制度として完全に整備されているとは言いがたいのが現状です。
それでも、アマチュア作家にとって「これ以上は使われたくない」という意思を表明できる数少ない実行可能な手段のひとつであることは確かです。

もちろん、それによって「すでに使われてしまったかもしれない」という事実が消えるわけではありませんが、「これからどうしていくか」という観点で、文化的・倫理的な配慮を社会に促すアクションとしての価値はあるはずです。

しかし、上記の様にライセンス市場が整備されるということは、生成AIは法的な障壁から解き放たれ、より正当な手段で、より高品質なデータを集め、より高クオリティな作品を大量生産する体制が整っていくことも意味します。

だからこそ、文化の整理が必要になる

私がこの記事の中で触れた「AI作品の明示」や「場の整理」といった提案は、まさにこの現実──生成AIはおそらく今後も無くならないという前提に立って、「ではその中で創作文化をどう守るか」を考えた末にたどり着いた、ひとつの私なりの答えです。

おわりに──視点の一つとして

以上述べてきた内容は、冒頭でも記した通り、「AIの学習には違法性はない」という立場に立った上で、アマチュア作家がどのような主張や対応を行い得るかを考えたものです。

この理解には、「生成AIの進歩と普及は止まらないだろう」という現実的な見通しも含まれています。
そのため、立場や考え方の違いから異論・反論があることは十分承知しています。

それでも、私自身の感覚としては、特に「学習の違法性」を問うフェーズは過渡期を過ぎつつあり、今後はどのように人間の創作文化を守っていくか、そしてAIと共に歩む社会をどう設計するかが問われていくべきだと考えています。

「一石を投じる」などという大それたことを考えているわけではありませんが、この記事が少しでも、誰かの視点やヒントになれば幸いです。