1. はじめに：AIに絵を描かせたら著作権侵害？！
最近、社内の新人くんがSlackにこんな画像を投下しました。
「Midjourneyでプロダクトのイメージビジュアルを作ってみました〜！」
（めちゃくちゃカッコいい！）
……けど、これって使って大丈夫なんだっけ？
生成AI（ジェネレーティブAI）がどんどんクリエイティブな領域に進出している中で、「これ、法的にセーフなんだっけ？」と感じたことがある人、多いんじゃないでしょうか？
今回の記事では、ソフトウェアエンジニアとして、生成AIと著作権についてのモヤモヤを「実装 × 実務 × 法的観点」から一緒に整理してみましょう。
2. 生成AIと著作権：ざっくり全体像
まずは前提知識から。
🧠 生成AIって何？
画像、音声、コード、テキストなどを**“ゼロから”**（実際には学習済みモデルから）作り出すAI。代表的なもの：
- 画像系：Midjourney, DALL·E 3, Stable Diffusion
- 言語系：ChatGPT, Claude, Gemini
- 音声系：ElevenLabs, Voicemod
⚖️ 著作権との関係って？
ここが重要ポイント！
| 観点 | ポイント |
|---|---|
| 学習データ | 著作物を学習に使うこと自体が違法かどうか（→国によって見解が違う） |
| 生成物 | 生成された画像やテキストに著作権があるのか？誰にあるのか？ |
| 使用者の責任 | 法的責任はAI開発者か？ユーザーか？ |
実はまだ世界中で法整備が追いついていません。ですが、開発・実務の場では“グレーゾーン”を踏まえたうえで、どう動くかを考える必要があります。
3. ハンズオン：生成画像を法的に安全に使うワークフロー
実務的には「なるべくリスクを避けながらAIを活用したい」という人が大半でしょう。そこで、以下のような技術的・法的リスク回避のワークフローを紹介します。
✅ Step 1: ライセンスに配慮された学習モデルを選ぶ
# Hugging Faceで学習データにライセンス制限をかけたモデルを検索
huggingface-cli search --filter license=cc-by-4.0
Stable Diffusionの中にも、LAIONライセンス制限付きのサブセットモデルなどがあります。
✅ Step 2: Metaデータにオリジン情報を埋め込む
画像生成後、下記のように著作情報をJSONで記録しておきましょう（社内ツール用など）。
from PIL import Image
import json
img = Image.open("generated.png")
metadata = {
"prompt": "a futuristic cityscape in Studio Ghibli style",
"model": "Stable Diffusion 2.1",
"date": "2025-04-20",
"user": "engineer@example.com"
}
img.info["Description"] = json.dumps(metadata)
img.save("with_metadata.png")
✅ Step 3: 公開前にチェックリストを通す
- プロンプトに著名人の名前を使っていないか
- トレース疑惑がある画像に似ていないか
- 商用利用ライセンスOKのモデルかどうか
4. 実務TIPS：エンジニアが気をつけたいポイント
💡 “Creative Commons” = フリー素材とは限らない
よくある誤解です。「CC BY-SA」などは派生物にも同じライセンスを適用する義務があります。
💡 商用利用OKと書いてあってもプロンプトに依存するケースあり
例えば、「米ディズニー風」「任天堂スタイル」などのプロンプトは、モデルがOKでも生成物がNGになる可能性があります（商標、意匠権の観点から）。
💡 ファインチューニング時もデータライセンス要注意
企業内部でLoRAなどを使ってファインチューニングする際も、学習に使う画像のライセンスを精査しましょう。
5. 応用：社内システムに取り入れる場合の工夫
🚦 組織内ポリシー + 技術によるガードレールを作ろう
たとえば：
- プロンプトフィルター（商標名のブラックリスト）
- 生成ログの自動保存
- AI生成物のレビュー支援ツール（画像類似度検出など）
これらを組み込むことで、法務チームと開発チームの橋渡しがスムーズになります。
6. おわりに：技術者としてどう向き合うか？
生成AIは、私たちエンジニアにとって新しい創造性のブースターです。一方で、使い方を間違えればリスクにもなり得ます。
| 利点 | 留意点 |
|---|---|
| 高速なプロトタイピング | 学習データの出所不明リスク |
| 多様なアイデア創出 | 著作権・商標の潜在的侵害 |
| 個人の創造力補完 | 所属組織としての法的責任が問われる場合も |
生成AIの時代、私たち技術者こそが**「つくる責任」を意識しながら技術を活かす役割**を担っています。
「面白いけどちょっと怖い」──その感覚を持つことが、きっと一番大切です。