投稿者 global-ai-media 
ByteDanceが発表した最新の動画生成AI「Seedance 2.0」に対し、ディズニーやNetflix、ワーナーなどハリウッドの主要スタジオが法的措置を示唆しています。テキスト、画像に続き、動画生成における「著作権侵害」のリスクが顕在化した今、日本の事業会社やプロダクト開発者が押さえておくべきガバナンスとツール選定のポイントを解説します。
動画生成AIの進化と衝突する権利者たち
2026年2月、TikTokの親会社であるByteDanceがリリースしたAI動画プラットフォーム「Seedance 2.0」は、その生成品質の高さで瞬く間に注目を集めました。しかし、その技術的到達点と同じくらい注目されているのが、コンテンツ産業との対立です。Netflix、ワーナー・ブラザース、ディズニー、パラマウントといったハリウッドの重鎮たちが、同プラットフォーム上で自社の知的財産（IP）が無断で使用された動画が生成されているとして、法的措置をちらつかせながら抗議の声を上げています。
これまでも画像生成AIを巡る訴訟はありましたが、動画領域における今回の騒動は、生成されるコンテンツのリッチさと、それがエンターテインメント産業の根幹（映画・ドラマ）と直接競合しかねないという点で、より深刻な緊張関係を生んでいます。ユーザーが特定のキャラクター名や作品名をプロンプトに入力することで、著作権で保護された素材に極めて類似した動画が生成できてしまう現状は、プラットフォーム側の「ガードレール（安全策）」の不備を指摘されても致し方ない状況です。
「学習は適法」でも「利用は侵害」のリスク
日本国内の企業において、生成AIの活用を進める際によく誤解されがちなのが、著作権法第30条の4の解釈です。日本の法律はAIの「学習（開発）」段階においては世界的に見ても柔軟で、原則として著作権者の許諾なくデータを利用可能です。しかし、これはあくまで「モデルを作ること」に対する規定であり、生成されたアウトプットを「利用（公開・配布）」することまで無条件に許可しているわけではありません。
今回のハリウッドの事例のように、既存の著作物に「依拠」し、かつ「類似」している生成物をビジネスで利用すれば、日本国内であっても著作権侵害となります。特に動画の場合、キャラクターの造形だけでなく、独特な演出やカメラワーク、世界観といった複合的な要素が含まれるため、知らず知らずのうちに既存作品の侵害をしてしまう「意図せぬ類似性」のリスクが高まります。
プロダクト開発・マーケティングにおける実務的対応
日本企業が動画生成AIを広告クリエイティブや自社プロダクト（アプリやWebサービス）に組み込む場合、以下の2点がクリティカルな課題となります。
第一に、ベンダー選定基準の厳格化です。Adobe Fireflyのように「権利クリアランスされたデータのみで学習している」ことを明言し、かつ法的補償（Indemnification）を提供している商用利用特化型のモデルを選ぶか、あるいは今回問題となっているSeedanceのような汎用モデルを使う場合は、出力結果に対する厳重なフィルタリング機能を自社で実装する必要があります。
第二に、社内ガイドラインとHuman-in-the-loop（人間による確認）の徹底です。プロンプトに「〇〇風」といった既存IPを想起させる指示を禁止することはもちろん、生成された動画をそのまま公開するのではなく、必ず人間のチェッカーが権利侵害の有無を確認するプロセスを業務フローに組み込むことが、企業を守る防波堤となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のByteDanceとハリウッドの対立は、生成AI技術が成熟期に入り、社会実装される段階で必ず直面する「権利調整」のフェーズを象徴しています。日本企業としては、以下の3点を意識した意思決定が求められます。
1. 「技術的な可能性」と「法的な安全性」を分けて評価する
高性能なモデルが必ずしもビジネスに適しているとは限りません。コンプライアンス部門と連携し、学習データの透明性が確保されたモデルを選定の第一候補とする姿勢が必要です。
2. 生成物の「類似性」チェック体制の構築
画像や動画の類似性を判定するAIツールの導入や、法務確認プロセスの整備など、MLOps（機械学習基盤の運用）の中にガバナンスの仕組みを統合することが急務です。
3. リスクを恐れず、しかし「ガードレール」は高く設定する
リスクがあるからといってAI利用を全面禁止にするのは競争力を削ぐことになります。「クローズドな環境での利用」や「権利侵害リスクの低い抽象的な背景動画での利用」など、用途を限定したスモールスタートで知見を蓄積することが、現実的かつ建設的なアプローチと言えるでしょう。