【2026年版】生成AIと著作権リスク｜情シス・監査が今すぐ整備すべき社内ルール4ステップ

2026-01-05

生成AIの著作権リスクは「学習」より「出力の使い方」が重要。現場の誤解を防ぐ社内ルール設計の4ステップと、すぐ使えるチェックリストを情シス・監査向けに解説。

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【2026年版】生成AIと著作権リスク｜情シス・監査が今すぐ整備すべき社内ルール4ステップ

結論：重要なのは「学習」より「出力の使い方」を整理すること

生成AIの著作権リスクでは、学習データの議論よりも、業務での出力利用ルールを明確にすることが実務上重要です。

多くの企業では、出力物の扱いを整理することで、現場の混乱を抑えています。

理由：現場の誤解がトラブルの起点になりやすい

生成AIと著作権について、現場では次のような誤解が起きがちです。

  • AIが作ったものだから自由に使えると思っている
  • 社内利用なら問題ないと考えている
  • 元データが分からないので確認しなくてよいと思っている

しかし一般に、生成AIの出力でも著作権侵害のリスクがゼロになるわけではないとされています。

そのため、利用段階での統制が重要になります。

用語解説（初心者向け）

  • 著作権：創作物を保護する権利（文章、画像、プログラムなど）
  • 二次利用：作成物を再利用・公開・配布すること
  • 生成物：生成AIが出力した文章や画像など

手順：生成AIと著作権リスクを整理する4ステップ

ステップ1：出力の利用範囲を分ける（結論：社内と社外で扱いを変える）

最初に、利用シーンを整理します。

一般的な区分例

  • 社内限定資料（検討メモ、下書き）
  • 対外公開物（Web、広告、提案書）
  • 意思決定に影響する資料

対外公開物は特に慎重な確認が必要 とされることが多いです。

ステップ2：人の確認を必須とする（結論：そのまま使わない）

多くの企業では、次をルール化しています。

確認ポイント例

  • 他者の著作物に酷似していないか
  • 引用や転載に該当しないか
  • 表現が特定の作品を想起させないか

AI出力をそのまま公開しない という原則が有効です。

ステップ3：入力側の注意点も明示する（結論：著作物の丸投げを防ぐ）

出力だけでなく、入力時のルールも必要です。

入力時の注意例

  • 書籍や記事をそのまま入力しない
  • 有料コンテンツを無断で使わない
  • 社外秘資料を組み合わせて使わない

ここは情報管理ルールと連動させます。

ステップ4：迷った場合の相談先を決める（結論：現場判断に任せない）

著作権は判断が難しい分野です。

よくある対応例

  • 対外公開前は広報・法務に相談
  • グレーな場合は使用を控える
  • 事例をFAQとして蓄積する

これにより、現場の不安と判断ミスを減らせます。

注意点：生成AIと著作権対応でありがちな失敗

  • 学習データの話だけで終わる → 実務では出力利用の方が問題になります。
  • 社内利用なら何でもOKとする → 二次利用時に問題が顕在化します。
  • 法律論を断定的に書く → 解釈が変わる可能性があるため要確認です。
  • 現場に説明しない → ルールが形骸化します。

すぐ使える：生成AI×著作権ルール 最低限チェックリスト

  • [ ] 出力の利用範囲を整理している
  • [ ] 人による確認ルールを定めている
  • [ ] 入力時の注意点を明記している
  • [ ] 相談・判断ルートを用意している
  • [ ] 社内向けに分かりやすく周知している

参考（公式・一次情報中心）

※本記事は一般的な情報提供であり、法務・監査の個別助言ではありません。最終判断は社内ルールおよび専門家にご確認ください。