政府が生成AIの知財ルール案をまとめた、と報じられました。ただ、その案文は昨年12月から公開され、4月の検討会でも配布されています。では今日の会合で何が動くのか。案文の末尾に「なお検討する」とだけ残された5つの項目が、2161件の意見を経てどこへ着地するかです。
内閣府は2026年8月18日、AI時代の知的財産権検討会の第13回会合を開く。生成AI事業者向けの行動原則「生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード（仮称）」の最終案が示される予定である。
2025年12月26日に公表された案は3つの原則から成る。原則1は学習データの種類やクローラの名称・識別子などをコーポレートサイト等で開示するもの、原則2は法的手続を行いまたは準備する権利者からの照会に答えるもの、原則3は生成AI利用者からの照会に答えるものである。日本国内に本店または主たる事務所を持たない事業者も、日本に向けて提供している場合は対象となる。コンプライ・オア・エクスプレインの手法を採り、案文に罰則の規定はない。意見公募には2161件が寄せられた。
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AI時代の知的財産権検討会（第12回） 議事次第
【編集部解説】
「判明した」文書は、4月から誰でも読める
見出しだけを追うと、今日はじめて中身が明らかになったように読めます。実際には、この案文は2025年12月26日に公表され、2026年4月23日の第12回会合でも参考資料として配布されています。海外事業者への適用も、3つの原則の骨格も、コンプライ・オア・エクスプレインという仕組みも、すでにそこに明記されています。4月案にも罰則の規定は置かれていません。ただし、「罰則を見送る」という最終的な政策判断そのものが4月案に書かれていたわけではなく、そこは今日の報道で伝えられた部分です。
では今日、何が動くのか。焦点は、案文の末尾に「なお検討する」として5項目だけ残された宿題の行方です。原則1の概要開示対象事項と、原則2・3の開示要求可能事項の中身。各原則の開示の粒度。原則2と原則3の扱いをどう考えるか。スタートアップへの配慮。海外事業者を含む対象事業者への浸透と、インセンティブの方策。
この5項目は、2161件の意見を受け止めてなお、4月23日の時点で結論が持ち越された論点です。ここを見に行くのが、今日のこの文書の読み方だと考えています。
3つの原則は、時間の順に並んでいる
構造はシンプルです。原則1が事前、原則2と3が事後。そう捉えると全体が見通せます。
原則1は、コーポレートサイト等に「概要」を置いておく約束です。モデル側は名称・識別子・バージョン、公開日を含む来歴、アーキテクチャと設計仕様、想定用途と禁止用途、トレーニングプロセスの内容。データ側は、学習・検証に使ったデータの種類、ウェブクロールや第三者から取得した非公開データセット、公開データセット、合成データの利用有無と目的、そしてクローラの目的・収集期間・名称・識別子。さらに、意思決定の追跡可能性や責任者の明示、関係者の責任の分配、文書化といったアカウンタビリティ関係も並びます。
これに加えて、知的財産権保護のための措置への対応状況を開示することが求められます。知財保護の原則を策定して責任体制を明確にし、年1回以上見直すこと。他者の知的財産権を侵害しないこと。ペイウォール等の尊重やrobots.txt等の機械可読な指示に従うクローラの採用に取り組むこと。海賊版サイトへのクロール回避に取り組むこと。学習ログを一定期間保持すること。侵害する生成物の生成を防ぐ技術的措置や、電子透かし・C2PAのような来歴証明技術を可能な限り講ずること。侵害のおそれがある生成物は利用すべきでない旨を利用者に周知すること。そして、権利者からの申出を受ける窓口を整備し、申出要件を可能な限り明確にして、対応記録を保存すること。
原則2は権利者の側の入り口です。訴訟や調停、ADRを現に行っているか、準備している権利者（またはその代理人弁護士）が、自分の作品が載っているURLを示して、それが学習データに含まれているかを尋ねられる。報道では訴訟手続き中の権利者と要約されていますが、4月時点の案文では準備段階の権利者も明示的に含まれています。この差は、実際に使えるかどうかを分ける重要な一点です。
原則3は利用者の側の入り口です。画像や音楽を生成した人が、既存作品と似ていることに気づいたとき、そのURLが学習データに含まれていたかを尋ねられる。ただし、得た回答を訴訟などの法的手続には使わない誓約が要ります。回答がそのまま証拠になるなら、事業者は答えにくくなる。答えを法的手続から切り離すことで、事業者が回答しやすくする設計と読めます。
この照会が意味を持つのは、著作権侵害の判断に依拠性という要件があるからです。文化庁は「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」で、その著作物がAIの学習データに含まれていないことを利用者が示せれば、依拠性が認められる可能性を低減させる要素になると整理しています。ただし、特定のURLが含まれていないという回答だけで依拠性が否定されるわけではありません。同じ著作物が別のURLや別のデータセットから学習されている可能性は残ります。原則3が渡すのは結論ではなく、判断材料の一つです。
対象は思ったより広く、除外は思ったより具体的
案文は適用対象について「その目的、法人・個人の別を問わない」と書いています。非営利であること、個人であること、中小企業であること自体は、対象から外れる理由になりません。ただし、生成AI開発者・提供者の定義に当てはまり、かつ公衆（不特定の者または特定多数の者）に提供していることが要件になります。
一方で、対象外も明記されています。一の法人または個人が保有するデータを用い、その者だけが使用する生成AIシステムを提供する者は、この文書の生成AI開発者に含まれません。その者のデータで特化させた生成AIサービスを、その者だけに提供する場合も生成AI提供者に含まれません。社内専用か、顧客が1社かという切り口ではなく、使うデータと提供範囲の両方で判定する構造です。自社が該当するかは、この2つの条件に照らして確認することになります。
国境についても明快です。日本国内に本店や主たる事務所がなくても、システムやサービスが日本に向けて提供されていれば対象になる。案文は「日本国民が利用できる場合を含むがこれに限られない」とまで書き込んでいます。特定の企業名は案文には登場しませんが、大手の海外事業者が視野に入っていることは、この一文から読み取れます。
「強制ではない」を、正確に受け取る
この文書のいちばん誤読されやすい部分が、実効性の設計です。
案文は、事業者に帰属する情報の強制的な開示を求めるものではないと明記しています。そのうえで内閣府知的財産戦略推進事務局は、届出の内容について審査を行わず、第三者からの照会にも回答しないと、自ら書いています。届出を認証や格付けに変える仕組みではない、ということです。事務局がやるのは、参考様式を作り、届出のあった事業者の一覧と各社の公表ページへのリンクを公表し、関係省庁や関係団体の協力を得て届出を促すことです。
ただし、政府がまったく関与しないわけでもありません。案文は「その他の事項」として、政府が各事業者の公表内容や具体的な取組の状況等を評価し、政府が実施・運用する各種の事業や制度において一定のインセンティブを設けることも期待される、と書いています。届出の審査はしないが、取組の評価とインセンティブは想定されている。この二段構えが、実効性を支える設計です。なお、このコードが採るコンプライ・オア・エクスプレインという手法そのものについては、企業統治の分野におけるスチュワードシップ・コード等の取組を参考にしたと、案文が冒頭で説明しています。
説明すれば何でも通るわけでもありません。案文の細則には、原則2・3について「体制構築ができていない」と述べるだけではエクスプレインとして不十分であり、事業規模を勘案しつつ完了時期を説明するものとする、と書かれています。利用規約で開示対象を絞るオーバーライド条項についても、条項があると示すだけでは足りず、なぜその条項を入れたのかの説明を要するとされています。説明する自由は、説明の質を問われる自由とセットで置かれているわけです。
2161件が示したもの、そして繰り返し現れた要望
意見公募は2025年12月26日から2026年1月26日まで行われ、2161件が寄せられました。うち法人・団体は99。事務局はこの数について、同一人物・団体が重複して提出したものを含むと注記しています。
寄せられた意見は、見事なほど正面から割れています。罰則を設けるべきだ、法制化の検討に着手すべきだ、開示は個々のURLレベルまで求めるべきだ、法的手続の前段階にこそ開示が必要だ、という方向の意見。他方に、アーキテクチャや学習データは営業秘密やノウハウの核心にあたる、開示粒度を明確にしないと開発を控える誘因になる、クローラ識別子の公開はかえって守秘性の高い情報の流出を招く、既存の証拠開示制度で足りる、という方向の意見。事務局が公表した資料は個々の意見の提出者を明かしていないため、どちらの立場の誰が述べたかまでは特定できませんが、対立の輪郭は明瞭です。
対立の記録として読むと、この資料はかなり重い読み物です。ただ、そこだけを見ると見落とすものがあります。開示をもっと求める方向の意見にも、負担を軽くしてほしいという方向の意見にも、同じ要望が繰り返し現れるのです。照会・回答の統一フォームやテンプレートを政府が整備してほしい。手数料の目安やひな形を示してほしい。開示の記載例をもっと具体的にしてほしい。
「個人でも提出できるようにしてほしい」という声と、「何を書けばコンプライになるのか判断しにくい」という声。求めているものは、どちらも同じ一枚の様式です。原則1について「内閣府に公開いただいた記載例に沿った粒度であれば対応可能なものが多い」という意見が資料に残っていることは、この文書の落としどころを示しているように思います。開示範囲や原則2・3の扱いといった実体的な対立は残りますが、ひな形の解像度は、そこに手が届く数少ない論点です。
開示は、負債ではなく資産になりうる
意見公募のなかで、記者がもっとも興味を持ったのは次の2つです。
ひとつは、導入企業がAIベンダーを選ぶときのデューデリジェンス基準として、このコードに基づく開示情報が活用されることを期待する、という意見。もうひとつは、原則1による開示は自社の内部統制を開示するものと評価でき、望ましい経営として事業者や取締役のインセンティブを高めうる、という意見です。
開示をコストとしてだけ数えると、この2つは視界に入りません。発注する側が選定の物差しを求めている。届出は義務ではありませんが、届け出た事業者の一覧が公表され、政府による取組の評価とインセンティブも想定されている以上、そこに載っていることが将来、調達や取引の評価材料になる可能性はあります。
一方で、スタートアップや小規模事業者では対応の負担が相対的に重くなりうるという懸念も、複数の意見として示されました。だからこそ、留意事項に残された「スタートアップへの配慮」がどう着地したかは、今日いちばん確かめたい一点になります。
今日から準備できること
最終案の細部はこれから確認することになりますが、4月時点の案文をもとに、いま着手できることははっきりしています。
生成AIを開発または提供している事業者であれば、まず自社が対象に入るかの確認です。使用データと提供範囲の2条件に照らして判定します。次に、モデルカードや利用規約、プライバシーポリシーなど、すでに公開している文書に原則1の項目がどれだけ含まれているかの棚卸し。オープンソースについては例外規定がありますが、適用されるのは開発・学習段階を行う事業者で、OSSを用いているために開示も説明も困難な事項がある場合に限られます。そして権利者からの窓口。既存の体制を活用することも含めてよいと案文は書いていますが、申出要件の明確化と対応記録の保存という要件を満たすかは確認が要ります。
権利者の側であれば、原則2を使うときに何を揃えるかの確認です。自分が該当者であることを示す理由。回答の利用目的の明示と、目的外に使わない誓約。そして照会対象のURL等と、そのURLとの関係で開示を求める理由となる事由の特定。この3点が要件として明示されています。3つめは、URLを出すだけでは足りないという意味であり、実務上いちばん手が止まるところです。
制度は、対で動いている
昨日この場所で、法務省が公表した肖像と声に関する解釈指針を取り上げました。あちらは、肖像や声をみだりに利用されない人格的利益と、人格権に由来しつつ商業的価値を保護するパブリシティ権について、現行法の解釈を整理した文書です。今日のプリンシプル・コードは、現行法にない行動原則を新しく置く文書で、扱うのは著作権など知的財産権の側になります。
既存の法律の読み方を示す文書と、法律の外側に約束事を置く文書。この夏、日本の生成AI政策は、性格の異なる2つの手段を同時に動かしました。どちらも新たな罰則を設けるものではありません。前者は民事責任が成立するかの判断材料を整え、後者は事業者と権利者が事前に話を始められる材料を整える。機能は違いますが、当事者の手元に判断材料を渡すという向きは共通しています。
学習データの透明性を求める制度は、日本だけのものではありません。EU AI Actは汎用AIモデルの提供者に、学習に用いたコンテンツの「十分に詳細な要約」を公表するよう求めています。汎用AIモデルに関する規定は2025年8月2日から適用されていますが、それ以前に市場へ投入されたモデルには2027年8月2日までの経過措置が置かれています。米カリフォルニア州でも、AB 2013によって新設された州民法3111条が、対象となる生成AIについて2026年1月1日までに学習データセットに関する情報を公開し、それ以後も対象システムを公開する前に開示するよう求めています。条文に列挙された適用除外に、営業秘密を理由とする一般的な免除は置かれていません。日本の案が営業秘密への配慮を明記しているのとは、そこが異なります。
いずれの制度も、個々の学習データを網羅した完全な一覧の公開までは求めていません。今回の日本の案も同じで、事前に概要を出し、必要な人が個別に照会する二段構えです。「何を学習したか」を全部言わせるのではなく、「どう学習したかを説明できる状態」を作る。説明できる状態にある事業者と、そうでない事業者。その差が見えるようになったとき、はじめて交渉が始まります。
創作物を守ることと、AIを育てること。この2つは、どちらかを選ぶ問題として語られがちです。けれど今日示される文書は、両方を同じテーブルに載せる作法を決めようとしています。ひな形が整い、届出が増え、開示を読み比べられるようになったとき、この5項目の宿題は答えを持つはずです。
【関連記事】
【解説】法務省の生成AI解釈指針｜143ページが17枚になった
肖像と声の無断利用について、現行法の解釈を整理した文書を扱った記事。知的財産権の側を扱う今回の記事と、ちょうど対になる内容である。
【解説】AIのルールは誰が決めるのか｜EU AI Act・Pax Silica・WAICOと国連の間で
AIの規範づくりが各国と国際機関のどこで進んでいるかを整理した記事。今回の文書が置かれた国際的な位置を測る手がかりになる。
内閣府・人工知能基本計画「AIを使わないことが最大のリスク」日本が挑む反転攻勢の国家戦略
今回の文書の前提にあるAI基本計画を扱った記事。知財を守るだけでなく、正しく扱える市場をつくるという構想について論じている。
【編集部後記】
この文書、途中で名前が変わっています。最初は「AIの適切な利活用等に向けた」で始まっていました。そこに「生成」の二文字が入って、いまの名称になっています。
呼び名が狭くなったぶん、届く先も狭くなったのかというと、そうでもありません。目的も、法人か個人かも問わないという一文は、そのまま残りました。自社の生成AIが誰の手に渡っているか。その線を引き直す前に、まず確かめておきたいところです。
【用語解説】
プリンシプル・コード
正式名称は「生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード（仮称）」。生成AI事業者に求める行動原則をまとめた文書であり、法律ではない。
コンプライ・オア・エクスプレイン
原則を実施するか、実施しない場合はその理由を説明するよう求める手法。企業統治の分野で先に用いられてきた考え方であり、案文はスチュワードシップ・コード等の取組を参考にしたと説明している。
生成AI開発者／生成AI提供者
前者はモデルの開発、データ収集、学習・検証を経て生成AIシステムを構築し、その全部または一部を公衆に提供した者。後者は生成AIシステムを組み込んだサービスを公衆に提供した者。両者をあわせて生成AI事業者と呼ぶ。
概要開示対象事項
原則1で開示が求められる事項の総称。使用モデル、学習データ、アカウンタビリティの3分野と、知的財産権保護のための措置への対応状況から成る。
開示要求可能事項
原則2と原則3で、権利者または利用者が事業者に尋ねることのできる事項。示したURL等が学習データに含まれているか否かが中心となる。
依拠性
著作権侵害の成立要件のひとつで、既存の著作物に依拠して作られたかどうかを問うもの。もうひとつの要件である類似性と併せて判断される。
合成データ
実在のデータではなく、AIなどによって人工的に生成されたデータ。原則1では、利用の有無とその目的が開示の対象に挙げられている。
robots.txt
ウェブサイトが、検索エンジンなどのクローラに対して、サイト内のどの部分を取得してよいかを指示するためのテキストファイル。機械可読な意思表示の代表例とされる。
ペイウォール
記事などのコンテンツを、購読や課金をした利用者にのみ見せる仕組み。案文はその尊重に取り組むことを挙げている。
C2PA
コンテンツの出所や来歴を記録し、証明するための技術規格。電子透かしと並んで、原則1が例示する技術的措置に含まれる。
ADR
裁判外紛争解決手続。訴訟によらずに紛争を解決する仕組みを指し、原則2では開示を求められる者の要件のひとつに挙げられている。
オーバーライド条項
契約や利用規約において、原則の適用を撤廃または制限する定めのこと。案文は、条項の存在を示すだけでは説明として足りないとしている。
モデルカード
AIモデルの用途、性能、制約、学習データの概要などをまとめた文書。開発者が公開する慣行があり、原則1への対応を検討する際の出発点になりうる。
汎用AIモデル
EU AI Actが定める区分で、幅広い用途に用いられる基盤的なAIモデルを指す。学習に用いたコンテンツの十分に詳細な要約を公表する義務の名宛人となる。
【参考リンク】
生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード（仮称）（案）（外部）
生成AI事業者に求める3つの原則と、適用対象・例外、そしてなお検討するとされた5項目までを記した案文の本体である。日本語版のPDF。
AI時代の知的財産権検討会（第12回） 議事次第（外部）
案文と記載例、パブリックコメントの結果、権利者団体や経済団体の提出資料が一式で置かれた、4月23日の会合の議事次第ページである。
パブリックコメントで寄せられた主な意見（外部）
2161件から主な意見を抜き出した資料。賛否それぞれの論点が、基本的考え方と3つの原則、例外の内容ごとに分けて整理されている。
プリンシプル・コード（仮称）（案）概要開示対象事項 具体例（外部）
原則1で開示が求められる各事項について、どの程度の粒度で書けばよいかを示した記載例の資料。社内の文書整備の下敷きになる。
AI時代の知的財産権検討会（第13回）（外部）
本日10時から開かれる会合の開催案内。議事は検討すべき課題についてとされ、配布資料はまだ掲載されていない。傍聴の登録は締切済み。
内閣府 プリンシプル・コード（仮称）（案）に関する御意見の募集について（外部）
案文が最初に公表され、意見募集が始まったときの内閣府のページ。案文の日本語版と英語版のPDFが、いずれもここに置かれている。
文化庁 AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス（外部）
AI生成物と既存著作物の類似性や依拠性の考え方を、利用者と開発者それぞれに向けて整理した資料。原則3を読むときの前提になる。
e-Gov パブリック・コメント 案件詳細（外部）
意見募集の受付案件ページ。募集の期間と提出方法、対象となった文書の一覧をここで確認することができる。受付はすでに終了済み。
【参考記事】
生成ＡＩ学習データの公開や権利者への開示など要求、海外企業にも適用・罰則見送り…政府が知財保護案（外部）
基本原則案が判明したとして、学習データの公開や権利者への開示、日本向けに事業を行う海外企業への適用と、罰則の見送りを報じた記事。
波紋呼ぶ“生成AI×知的財産の保護”の新ルール案へのパブコメ募集スタート 1月26日まで（外部）
意見募集の開始を伝えた記事。無断学習への抑止力を期待する声と、国内事業者だけが不利になるのではという声の両方を紹介している。
機械学習パラダイス・日本におけるAIソフトロー（外部）
3つの原則の構造と、原則3で法的手続に用いない誓約を求める設計の意図について、弁護士が解説した論考である。策定の経緯も追う。
AI知財プリンシプル・コード（外部）
1月14日に開かれた意見交換会の記録。理念に賛意が示された一方で、海外事業者との競争条件や工数負担への指摘も出たとする。
生成ＡＩの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード案（外部）
文書名にAIから生成AIへの変更があったこと、非営利や個人、中小企業も適用対象から外れていない点を指摘した検討である。契約実務にも触れる。
「生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード（仮称）（案）」に関する意見（外部）
権利行使に資する透明性が必要だとして、開示の粒度と事業者ごとの様式のばらつきを論点に挙げた、権利者側からの意見書である。
