投稿者 global-ai-media 
海外のインディーゲーム賞で、生成AIの利用を理由に受賞が取り消されるという事案が発生しました。このニュースは単なるエンターテインメント業界の出来事にとどまらず、AI利用ポリシーの策定と運用がいかに困難で、かつ重要であるかを物語っています。日本企業が直面する「AI利用の線引き」と「成果物の権利・品質保証」について解説します。
「AI禁止」というルールの運用難易度
The Vergeなどの報道によると、Indie Game Awardsにおいて、ノミネートおよび授賞プロセスでの生成AI利用に対する厳格な姿勢が示され、一部で受賞の取り消しや議論が発生しました。ここで注目すべきは、運営側が「生成AIの使用」を厳しく制限・禁止するポリシーを掲げていた点と、それを事後的に検証・執行することの難しさです。
クリエイティブ産業に限らず、ビジネスの現場では「AIの使用禁止」あるいは「使用制限」を掲げるケースが増えています。しかし、現在のプロダクション環境において、AIを完全に排除することは技術的にも実務的にも困難になりつつあります。例えば、Adobe Photoshopの「生成塗りつぶし」機能や、コーディング時のGitHub Copilotなど、ツールに統合されたAI機能までを「AI利用」と見なすのか、それともプロンプトから画像やテキストを全生成した場合のみを指すのか。この定義が曖昧なままでは、今回のようなトラブルはどの業界でも起こり得ます。
日本企業が直面する「法的リスク」と「契約リスク」のギャップ
日本国内においてAI活用を進める際、必ず押さえておくべきなのが「著作権法」と「契約」の乖離です。日本の著作権法（特に第30条の4）は、AIの学習に関しては世界的に見ても柔軟な姿勢をとっていますが、生成された「アウトプット」の利用に関しては、既存の著作物との類似性や依拠性が問われます。
しかし、実務上でより深刻なのは「契約違反」のリスクです。今回のゲーム賞の事例のように、発注元やプラットフォーム、コンペティションの主催者が「AI使用禁止」や「AI使用時は申告必須」という規約を設けている場合、法律上は問題がなくても、契約違反として成果物の拒絶、損害賠償、あるいは社会的信用の失墜（レピュテーションリスク）につながります。
特に日本企業は、コンプライアンス遵守の意識が高い一方で、現場レベルでのツール利用状況（シャドーAI）を把握しきれていないケースが散見されます。外部ベンダーやフリーランスに業務を委託した際、納品物に無断で生成AIが使われており、後になって発覚するというトラブルは、今後確実に増加するでしょう。
「隠れて使う」リスクと透明性の確保
生成AIの品質が向上するにつれ、人間が作成したものとAIが生成したものの区別はつきにくくなっています。だからこそ、企業に求められるのは「AIを使わないこと」よりも「AIを使った箇所とプロセスを透明化すること」です。
欧州の「AI法（EU AI Act）」をはじめ、世界的にはAI生成コンテンツへの明示義務が進んでいます。日本企業においても、ブラックボックス化した成果物はリスク要因となります。「どの工程で、どのモデルを、どのように使用したか」を記録・開示できる体制（AIガバナンス）を整えることが、これからの品質保証の一部となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務担当者は以下の3点を意識してAI活用とリスク管理を進めるべきです。
1. AI利用定義の具体化と合意形成
単に「AI禁止」や「AI活用」と謳うのではなく、「ブレインストーミングでの利用は可」「コードの補完は可だが、ロジック生成は不可」「最終成果物への画像生成AIの直接利用は不可」など、具体的なユースケースレベルでのガイドラインを策定し、社内および委託先と合意してください。
2. 透明性とトレーサビリティの確保
成果物にAIが関与している場合、それを隠すのではなく、むしろ積極的に開示する文化と仕組みを作ることが重要です。特に受託開発やクリエイティブ制作においては、納品時に「AI利用レポート」を添付するなどの商習慣を取り入れることで、無用なトラブルを回避できます。
3. 人間の付加価値の再定義
AIが生成できる領域が増える中で、最終的な責任を持ち、文脈を判断し、微修正を行う「人間の監修（Human-in-the-loop）」の価値が高まります。AIを排除するのではなく、「AIを活用しつつ、最終的な品質と権利関係に責任を持つ主体」としての企業のスタンスを明確にすることが、信頼獲得につながります。