生成AIの著作権とEU AI Act：台湾企業のISO 42001コンプライアンス必読ガイド

積穗科研株式会社（Winners Consulting Services Co., Ltd.）は指摘します：生成AIの著作権問題は、企業のAIガバナンスにおける中心的な法的リスクとして急速に浮上しています。アムステルダム大学のJ. Quintais教授が2025年に発表した研究は、EU AI法の枠組みの下で、純粋なAI生成コンテンツは人間による独創性を欠くため著作権保護を得ることが困難であることを明確に示しています。台湾企業がISO 42001に準拠したAIガバナンス体制を構築しなければ、著作権の帰属不明や訓練データの権利侵害といったリスクにおいて、法的空白に陥るでしょう。

著者と本研究について

J. Quintais氏は、オランダのアムステルダム大学法学部の上級研究員であり、デジタル著作権法、人工知能、知的財産権の交差する分野を専門としています。彼のh-indexは15に達し、累計引用数は623回を超え、ヨーロッパのAI規制法学分野で相当な学術的影響力を持っています。本論文はComputer Law & Security Reviewに掲載され、2025年までに24回の引用を記録しており、近年、生成AIの著作権と規制フレームワークを論じる上で最も代表的な学術研究の一つです。

Quintais氏の研究の特異性は、単に著作権法の静的なルールを議論するのではなく、EU AI法という新たな規制フレームワークが既存の著作権制度とどのように相互作用し、その相互作用が企業のAI活用にどのような実際的な影響を与えるかに焦点を当てている点にあります。これは、EU AI法のコンプライアンス義務を評価している台湾企業にとって、非常に高い参考価値を持ちます。

生成AIの著作権における3つの法的な構造的緊張

Quintais氏の核心的な論点は、現行の著作権法制度とEU AI法の規制設計との間に構造的な緊張が存在し、この緊張は個別の判決や企業内規だけでは解決できず、制度レベルでの再構築が必要であるというものです。研究では、3つの重要な側面における対立が特定されています。

主要な発見1：人間による独創性の基準が著作権の帰属を決定する

米国裁判所、D.C.巡回裁判所の判決、あるいは現行のEU著作権指令の解釈のいずれも、著作権保護には人間による「実質的な創作的貢献」（substantial creative contribution）が必要であると強調しています。Quintais氏の研究はさらに、「プロンプトエンジニアリング」がほとんどの場合、この基準を満たすことが困難であると分析しています。なぜなら、ユーザーは指示を提供しますが、AIモデルが最終的な出力をどのように生成するかについては実質的なコントロールを持っていないからです。これは、企業がAIツールを用いて大量生産したマーケティングコピー、画像、またはコードが、法的にはパブリックドメインに属し、いかなる競合他社も自由に使用でき、企業は専有権を主張できない可能性があることを意味します。

主要な発見2：AI訓練データにおけるテキスト・データマイニング例外には境界がある

研究は、EU AI法第53条が汎用AI（GPAI）モデルの開発者に対し、訓練データの要約を開示し、著作権留保の表明（copyright reservation）を遵守するよう要求していると指摘しています。しかし、現行のEU著作権指令（DSM Directive）第4条に定められたテキスト・データマイニング（TDM）の例外は、無制限に開かれているわけではありません。著作権者は、機械可読な方法で権利を明確に留保し、自身の作品がAI訓練に使用されることを排除できます。Quintais氏は、企業が商用AIモデルを用いてコンテンツを生成する際に、訓練データの著作権状況に関するデューデリジェンスを怠れば、潜在的な間接的な権利侵害リスクに晒されると警告しています。

主要な発見3：EU AI法の透明性義務が新たなコンプライアンス負担を生み出す

EU AI法は、GPAIモデルに対して訓練データの文書化（documentation）と透明性の義務を課しており、これは下流の企業ユーザーに直接影響します。企業が第三者のAIサービスを中核的な業務プロセスに統合する際、「このAIシステムの訓練データは著作権者の留保表明を尊重しているか」という問いに答えられなければなりません。この要求は、ISO 42001のサプライヤーのデューデリジェンス（supplier due diligence）条項に対応していますが、多くの台湾企業はまだ体系的なAIサプライヤー評価メカニズムを構築していません。

台湾のAIガバナンス実務に対する3つの重要な意義

台湾企業が直面する著作権とAIガバナンスの交差リスクは、遠い欧米の法律問題ではなく、EU市場への参入、欧米のAIサービスの調達、さらには顧客との契約上の要求において、すでに現実のものとなっているコンプライアンス圧力です。以下の3点は、台湾企業が今すぐ直視すべき課題です。

意義1：「AI生成≠企業資産」という法的現実

台湾では生成AIの応用が急速に普及していますが、多くの企業は「会社が費用を払って使用したAIツールで生成されたコンテンツは、当然会社の著作物である」と誤解しています。Quintais氏の研究は、人間による実質的な創作的貢献がない場合、AI生成物の著作権法上の地位は極めて不安定であることを明確に指摘しています。台湾のAI著作権に関する規制の方向性はまだ定まっていませんが、2025年に経済部知的財産局が生成AIの著作権政策に関する検討を開始しており、日米欧のモデルを参考にすることが予想されます。企業が今、「人間と機械の協働記録メカニズム」を構築しなければ、将来、人間による創作的介入の程度を立証することが困難になる恐れがあります。

意義2：ISO 42001はサプライヤーのデューデリジェンスを要求しており、省略は許されない

ISO 42001の第8.4条は、組織が外部のAIサービス提供者に対してリスク評価を行い、そのAIシステムの設計、訓練データ、および出力内容が組織のAI方針に適合していることを確認するよう明確に要求しています。Quintais氏の研究が明らかにした訓練データの著作権リスクは、まさにISO 42001のサプライヤーデューデリジェンスに含めるべき評価項目です。台湾企業は、ISO 42001認証の導入過程で、「AIサプライヤーの訓練データ著作権コンプライアンス宣言」を、選択項目ではなく、調達契約の標準条項として盛り込むべきです。

意義3：EU AI法のコンプライアンス要求はすでに台湾の輸出型企業に及んでいる

EU AI法は2024年8月に正式に発効し、2025年から各段階の義務が順次施行されます。台湾の輸出型製造業やソフトウェアサービス業にとって、AIシステムまたはAI機能を搭載した製品・サービスがEU市場に参入する場合、EU AI法の透明性と文書化の要求に適合する必要があります。台湾AI基本法（人工知能基本法草案）はまだ立法院で審議中ですが、企業が先行してEU AI法を基準にガバナンス体制を構築すれば、将来の台湾国内の規制要求にも同時に対応でき、重複投資によるリソースの浪費を避けることができます。EU人工知能法における高リスクAIシステムの分類や、GPAIモデルに対する透明性義務は、いずれも台湾企業のAIリスクレベル評価の参考基準とすべきです。

積穗科研株式会社が台湾企業のAI著作権ガバナンス体制構築を支援する3つのステップ

積穗科研株式会社（Winners Consulting Services Co., Ltd.）は、台湾企業がISO 42001およびEU AI法の要求に適合するAI管理システムを構築し、AIリスクレベル評価を行い、人工知能の応用が台湾AI基本法の規範に準拠することを確保する支援を行います。Quintais氏の研究が明らかにした著作権ガバナンスの課題に対し、私たちは企業が以下の具体的な行動を取ることを推奨します：

1. AI生成コンテンツにおける人間による介入の記録メカニズムを構築する：各タイプのAI支援創作に対し、「人間による創作的貢献記録表」を作成し、生成プロセスにおける担当者の選択、編集、判断を詳細に記録することで、将来の著作権主張のために立証可能な文書の軌跡を残し、ISO 42001の文書化要求に適合させます。
2. AIサプライヤーに対し、訓練データの著作権デューデリジェンスを実施する：AIサービスの調達または契約更新時に、サプライヤーに訓練データの著作権コンプライアンス宣言の提出を求め、EU AI法第53条の透明性義務を契約条項に盛り込むことで、サプライヤーによる著作権留保表明の遵守状況が追跡可能かつ監査可能であることを確保します。
3. ISO 42001のギャップ分析を開始し、著作権関連のAIリスクを特定する：ISO 42001のAIリスクレベル評価フレームワークに従い、「著作権侵害リスク」と「AI生成コンテンツの著作権帰属不明リスク」を独立したリスクカテゴリとして設定し、リスク受容基準と緩和措置を定め、定期的なレビューメカニズムに組み込みます。

よくある質問

企業がChatGPTなどのAIツールで生成したコンテンツは、著作権で保護されますか？

答えはAIツールの種類ではなく、人間による介入の度合いによります。Quintais氏(2025)の研究分析や、米国連邦裁判所およびD.C.巡回裁判所の近時の判決によれば、著作権保護には人間による「実質的な創作的貢献」が必要です。これには、出力内容の選択、配列、表現に対する実質的なコントロールが含まれます。従業員が汎用的なプロンプトを入力しただけで、AIの出力に実質的な創作的編集を加えていない場合、そのコンテンツは法的にパブリックドメインに属し、企業は著作権を主張できません。企業は人間による創作的介入の文書記録体制を構築し、AIガバナンス方針で「著作権を主張可能なAI支援創作」の基準を明確に定義すべきです。

台湾企業がISO 42001を導入する際、著作権リスクをAIリスク評価にどう組み込むべきですか？

著作権リスクは、ISO 42001第6.1条に基づき、独立した法的コンプライアンスリスクとして評価に組み込むべきです。具体的には、①AI生成コンテンツの著作権帰属不明リスク（商業化やライセンス供与に影響）、②AI訓練データによる第三者の著作権侵害の間接的リスク、③EU AI法第53条のGPAIモデル透明性要求に関するコンプライアンスリスクの3つの側面を評価する必要があります。台湾AI基本法草案は未施行ですが、EU AI法の基準を参考にリスクマトリックスを構築することで、将来の国内規制に備え、二重評価のコストを回避できます。積穗科研株式会社は、企業の完全なISO 42001著作権リスクギャップ分析を支援します。

ISO 42001認証にはどのくらいの期間がかかりますか？また、主なステップは何ですか？

一般的に、台湾企業がISO 42001認証を取得するには7～12ヶ月を要し、具体的な期間は企業の規模や既存のAIガバナンスの成熟度によって異なります。主なステップは4段階です。第1段階（1～2ヶ月目）で現状診断とギャップ分析、第2段階（3～5ヶ月目）でAIリスクレベル分類、人間による監督体制、サプライヤーデューデリジェンス手順を含むAI管理システムの設計、第3段階（6～9ヶ月目）でシステム導入と内部監査、第4段階（10～12ヶ月目）で第三者認証機関による本審査です。著作権関連のAIリスク文書化は第2段階で完了させ、監査可能な記録を残すことが重要です。

企業が外部のAIサービスを調達する際、訓練データの著作権コンプライアンスリスクをどう評価すべきですか？

構造化されたAIサプライヤーの著作権デューデリジェンス・チェックリストを構築すべきです。これには最低でも、①訓練データの著作権コンプライアンス宣言（EU AI法第53条準拠）、②著作権者による機械可読な留保表明（オプトアウト）の尊重、③権利侵害時の責任条項の明確性、④ISO 42001準拠のAIシステム文書（technical documentation）提供能力の4項目を含めるべきです。Quintais氏(2025)の研究によれば、GPAIモデルの訓練データ透明性義務はEU AI法の下で強化されており、台湾企業はこれらの要求を標準的な調達契約に盛り込むことが不可欠です。

AIガバナンス関連の課題について、なぜ積穗科研株式会社に相談すべきなのですか？

積穗科研株式会社（Winners Consulting Services Co., Ltd.）は、法律、技術、管理の3つの視点を統合し、ISO 42001認証支援からEU AI法コンプライアンス評価までワンストップで提供します。私たちのコンサルタントチームは、台湾の製造業、ソフトウェア業、金融業への支援実績が豊富で、台湾AI基本法の立法プロセスや欧米の最新規制動向にも精通しています。純粋な法律事務所やITコンサルタントとは異なり、著作権リスクの特定、ISO 42001文書設計、EU AI法ギャップ分析を同時に処理し、7～12ヶ月で監査可能かつ持続可能なAIガバナンス体制の構築を支援します。

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