柿沼　太一

生成AIの活用についての無料オンラインセミナーやります！ 企業の生成AI活用 ― 知っておくべき法的リスクと実務対応【全2回】 第1回・第2回それぞれのお申込みが必要です。 第１回 peatix.com/event/4869885 第２回 peatix.com/event/4869895

@Rht753Szk777b00 鈴木先生 ありがとうございます！

@tka0120 柿沼先生 近時の生成AIの利用実態を踏まえながら、著作権法上のポイントがとても分かりやすく整理されていて、大変参考になりました。実務に関わる方にも、研究者の方にも、広く役立つ内容だと感じました。

NotebookLMに他人の著作物をアップロードしたらまずいのでしょうか、という質問を無茶苦茶多くいただきます。 以前、簡単な内容はポストしたことがあるのですが、ブログとしてかなり詳細な記事を書きました。 ご興味がある方は、ぜひお読みください！ storialaw.jp/blog/12980

内田先生 ありがとうございます。 記事中に書いたつもりですが、NLMで、NLM成果物（ただしソースの表現の本質的特徴を含まないもの）を作成するためにソースを解析する行為は「情報解析」に該当すると考えています。 そして、30条の4は、「情報解析の用に供する場合」は「その必要と認められる限度において、いずれの方法によるかを問わず、利用することができる。」としています。 したがって、NLMのソースにするために対象著作物を複製する行為は、「情報解析」に必要な対象著作物の「利用」行為に該当し、同条が適用されると考えます。

@tka0120 柿沼先生、NotebookLMのソースにするために著作物を複製する行為が「非」享受目的になって、３０条の４の適用があるケースってどういうケースですか？

すみません、自宅のワイドモニターが突然倒れ、液晶が割れて？銃で撃たれたモダンアートみたいになってます。 キラキラが流れてて、生きてるイカみたいで綺麗なのですが、これはもうどうしようもないですよね？

STORIAでは、初の試みとしてオンラインでの事務所説明会を開催いたします！ 色々な方とお会いできるのを大変楽しみにしております。 少しでもSTORIAにご興味がある方はぜひご参加いただければと思います。

無料オンラインセミナーを開催します。 企業の生成AI活用 ― 法的リスクと実務対応【全2回】 第1回 4/10（金）16:00〜 peatix.com/event/4869885 第2回 4/24（金）16:00〜 peatix.com/event/4869895 各回個別申込制です。ぜひご参加ください。

当事務所の齋藤弁護士がブログ記事を投稿いたしました。 「仙台初売りは特別ですごい」のか？――SNSで広がる言説を、景品表示法の仕組みから整理する storialaw.jp/blog/12809

柿杉コンビで動画出演しました！格好が若干季節外れですが、たくさん話しましたので、ぜひご覧ください〜

弊所弁護士齋藤が、初ブログ投稿！ 出身地の仙台への愛と専門性溢れる記事です！ storialaw.jp/blog/12809

これ、プリンシプルコードが成立したら、ByteDance社はちゃんとコードを守ってくれるんですよね？

この記事のまとめには「日本でも最終的にはルール化や損害賠償による明確なダメージ補塡といった実例を作っていかない限り、今後も主力コンテンツがAI企業の「養分」となり続けるだろう。」とあります。 ただ、日本でルール決めても海外事業者対策には何の意味もないですよね。 また、この記事では海外事業者による問題事例が数多く紹介されてますが、日本の著作権法が緩いから海外事業者による日本アニメの利用がされている、ということではないと思います。 それら海外事業者が日本著作権の下でモデル開発やサービス提供を行ってるわけではないので。 何よりも「簡単に類似著作物を出力できるAIサービスの開発や提供」は、日本著作権法のもとでも普通に著作権侵害です。 これは利用者だけでなく、そのようなAIの開発や提供も侵害、という意味です。しかも、これは海賊版を学習に使おうが正規版を学習に使おうが結論は変わりません。 この点は、もしかしたらあまり理解されてないかもしれませんが、日本著作権法が寛容なのは、「通常の」AI学習だけでして、このような特殊な（つまり学習データの類似物が簡単に出力されるような）AI学習とそのAIの提供は、普通に著作権侵害です。 なので、私の意見として、こういうAI事業者に対しては、海外事業者に対するものも含め、権利者による権利行使をもっとガンガンすべき（私が知らないだけでもうやってるのかもしれませんが）だと思います。 それこそ、海賊版事業者に対するのと同じレベルでの対策が必要だと思います。 日本アニメは｢養分｣なのか　Seedanceで見えたAIの現実 - 日経デジタルガバナンス nikkei.com/prime/digital-…

@OKMRKJ 絶対買います！

私が、著作権法の教科書を書いたら、みんな買ってくれますか？ なんか、テック系のニッチ層にしか売れない気がするんだけど・・・

弁理士会のセミナー内容に軽い気持ちで「違うと思う」とポストしたところ、編集部に見つかり原稿執筆の機会を頂きましたー。 AI学習目的の海賊版収集・利用は著作権法違反になるか？　柿沼太一弁護士の見解 #utm_term=share_sp" target="_blank" rel="nofollow noopener">itmedia.co.jp/aiplus/article…

【生成AIと秘密情報の入力】 NBL2026.2.15号論説「クラウド・生成AI時代における秘密保持契約」を読む。 本稿は、個情法の「提供」にあたらない場合は秘密情報の「開示」にもあたらないとの解釈を紹介しており、参考になる。 NDA秘密情報の生成AIへの入力が許されるか否かは、結局は契約解釈なので、本稿が整理するとおり①開示にあたるのか②開示にあたるとして、開示者の明示又は黙示の承諾があるかを検討することになる。 生成AIへの入力が①秘密情報の開示にあたることを前提とすると、②承諾の有無がポイントとなる。 当該NDAに ・委託先への開示を許す条項がある→承諾あり ・同等の守秘義務を課すことで委託先への開示を許す条項がある→承諾あり（対象サービス次第） ・AIサービスへの入力禁止が明記→承諾なし ・委託先への開示を許す条項がない→黙示の承諾の有無、合理的意思解釈の問題 となるのではないか。最後のケースで黙示の承諾ありと解釈するのは2026年現在においては少々勇気がいるが、「一定の生成AIサービスへの入力については黙示の承諾あり」との合理的意思解釈が当然でしょう、という世界が数年後には来ているかもしれない。 なお以上は、あくまで生成AI側で学習されず、入出力データが保存されず、サービス改善のためにも利用されない場合を示したものであって、これらが行われる場合にも「（黙示の）承諾あり」といえるかは慎重に考える必要がある。たとえば委託先への開示を許す条項がある場合でも、当該委託先のための学習までされる場合は承諾なしと考えるのが、開示者の合理的意思解釈ではないか（単に目的外利用ともいえるが）。入出力データが保存される場合については、本稿でも秘密情報の返還廃棄義務との関係で検討されている。 本稿は「一般論として、法務が相談を受ける多くの場所においてリスクが０であることはむしろ少なく、リスクを評価したうえで、低減する手段についても検討し、リスクとベネフィットを比較したうえで場合によってはリスクテイクすることが必要だあるといえよう」としており、大いに共感する。今回の問題も、これに尽きるのではないかと考える。

・　もしCCライセンスのことをおっしゃっている、つまり、著作権の権利制限規定と矛盾するCCライセンス（例えばNC)の場合、権利制限規定とCCライセンスのどちらが優先するか、のであれば、結論は明確でして権利制限規定が優先します。これはCCライセンス自体がそう明記しているためです。 ・　一方、それ以外の「契約」の場合は、「当該契約が真正に成立している場合」であれば、権利制限規定の性質によって異なります。 　たとえば、「引用」については公益的性質が強いので、契約でオーバーライドされないとされています。 　著作権法30条の4については、どちらかと言うと契約でオーバーライドされるという説の方が有力のような気がします。ただ、 経済産業省の委託研究報告書（2022年）では、個別の事情によるものの、AI学習等を制限するオーバーライド条項は公序良俗に反し無効とされる可能性が相当程度あると指摘されています。 ・　また「当該契約が真正に成立している」かどうか微妙な件もかなりあると思います。たとえば、（同意クリックせずとも）アクセスしただけで同意したものとみなされる利用規約については、はたして「真正に成立している」といえるか、疑問が多いという意見が多いです。 ・　なお、仮に契約が権利制限規定にオーバーライドするとしても、当該契約に違反することは単なる契約違反で著作権侵害には該当しません（これは争いなし）。 ・　すみません、はっきりせず。。。

結局著作権の権利制限規定は契約でオーバーライドされるのかされないのかをはっきりさせてほしい

@shujisado 早速ありがとうございます！ 確かにデータセットの公開が、データセットの中身などから30条の4の要件を満たさない場合は、CCの範囲で利用するしかないですね。 ありがとうございました。

@tka0120 30条の4の整理はご指摘の通りで、目的限定された学習用データ提供に収まる限り、許諾が不要なのでCC条件も法的には問題になりにくいですね。ただ、再頒布や用途限定できない公開形態だと30条の4の要件を満たしにくく、許諾が必要になる可能性が出ます。その場合にCC条件の検討が再び必要ということです

【新作】クリエイティブ・コモンズはAIモデルやAI出力にどのように影響を及ぼすか？ CCの学習データがモデルや出力にどう条件が及ぶのか、CCのモデルが出力にどう条件が及ぶのかをまとめた解説。AI開発者だけでなく半分は利用者にもライセンスの影響範囲の示唆になると思う。 shujisado.com/2026/02/16/tra…

ありがとうございます。拝読し、大変勉強になりました。 １点質問です。 「データセット頒布における論点」の部分ですが、日本著作権法３０条の４は、学習用データセットの頒布にも及ぶとされている（下記資料の問１１ご参照）ので、学習用データセットの頒布にはCCは適用されないのではないかと理解しておりましたが、いかがでしょうか。 もっとも、３０条の４を根拠とした場合、データセット頒布は人工知能の開発という目的に限定されるので、CCより利用可能範囲が狭い場合もあると思いますが。。。 bunka.go.jp/seisaku/chosak…

CC側のAIガイドラインを再構成したものに近いが実務的にはなってると思う。NC(非営利)条件の発動するタイミングが他のCC条件とは異なること、保守的にみた場合と法的に必要とみた場合の差が大きいことあたりを押さえればOKという感じ。他のライセンスもCCの延長線上で考えることができる。

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