投稿者 global-ai-media 
グローバルな技術者コミュニティで話題となった「LLM学習データとしての著作物利用」に関する議論は、AI開発における根深い課題を浮き彫りにしました。イノベーションの速度とモデルの性能を追求すればするほど、セキュリティや権利保護といった「品質・安全性」の柱と対立する──この構造的なトレードオフは、基盤モデル開発者だけでなく、AIを活用する日本企業にとっても無視できないガバナンスの要点となります。
「ハリー・ポッター」が象徴する良質な学習データの枯渇問題
最近、Hacker Newsなどの技術者コミュニティにおいて、大手テック企業が著作権で保護されたコンテンツ（例として『ハリー・ポッター』などの人気小説）をLLM（大規模言語モデル）の学習データとしてどのように扱っているか、あるいは扱うべきかという議論が波紋を呼びました。元の投稿自体は削除されていますが、この議論が示唆する事実は深刻です。それは、LLMの性能を向上させるために不可欠な「高品質で、文脈が豊かで、論理的なテキストデータ」が、インターネット上の公開データだけでは枯渇しつつあるという現状です。
AIモデルにとって、小説や専門書は単なる「物語」ではなく、複雑な言語構造や因果関係、文脈推論を学ぶための最高級の教材です。しかし、これらを無断で使用することは明白な著作権リスクを伴います。開発現場では「イノベーション（性能向上）」のためにデータを貪欲に取り込みたいという動機と、「セキュリティ・品質（コンプライアンス遵守）」を保つためにクリーンなデータのみを使いたいという動機が、常に激しく衝突しているのです。
イノベーションと安全性のトレードオフ
企業リーダー層にとっての最大の悩みは、セキュリティや品質保証という守りの柱と、AIイノベーションという攻めの柱が、しばしば「二律背反（トレードオフ）」の関係にあることです。
例えば、より人間に近く、創造的な回答ができるAIを作るには、多様でエッジの効いたデータが必要です。しかし、そうしたデータを取り込めば取り込むほど、著作権侵害のリスクや、不適切なバイアスが含まれるリスク、あるいは機密情報が漏洩するリスク（セキュリティホール）が増大します。逆に、権利関係が完全にクリアで安全なデータ（パブリックドメインや自社データ）だけに絞れば、モデルの表現力や汎用性は低下し、競合他社のAIに性能で劣後する可能性があります。
日本の「著作権法第30条の4」と実務上の落とし穴
ここで日本企業が特に留意すべきなのが、日本の法規制と商習慣の特殊性です。日本の著作権法第30条の4は、世界的に見ても「機械学習に親和的な（学習利用を広く認める）」条文として知られています。これにより、日本国内でのAI開発やファインチューニング（追加学習）においては、原則として著作権者の許諾なくデータを学習に利用することが可能です。
しかし、これは「何をしても良い」という意味ではありません。実務上、以下の2点で大きなリスクが残ります。
- 依拠性と類似性：学習自体は適法でも、生成されたアウトプットが既存の著作物に酷似しており、かつそれに依拠しているとみなされれば、著作権侵害となります。特にRAG（検索拡張生成）などで社外の著作物を参照させる場合、そのまま出力してしまうリスクには細心の注意が必要です。
- レピュテーションリスク（評判リスク）：法律上シロであっても、「クリエイターの権利を軽視している」と見なされれば、日本社会では激しい炎上リスクを伴います。コンプライアンス重視の日本企業において、法的な勝ち負け以上に「社会的信用」の毀損は致命的です。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と国内事情を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下のポイントを指針とすべきです。
1. AIモデル選定における「学習データの透明性」確認
外部のLLMを採用する際、そのモデルがどのようなデータセットで学習されたかを確認することは困難ですが、ベンダーが掲げる「AI倫理指針」や「補償制度（著作権侵害訴訟が発生した際の補償）」の有無を選定基準に含めるべきです。特にエンタープライズ版の契約では、入力データが学習に使われない設定になっているかを必ず確認してください。
2. 用途に応じたリスク許容度の設定
社内業務効率化（議事録作成、翻訳など）のためのAI利用と、対外的なサービス（チャットボット、コンテンツ生成）としてのAI利用では、リスクの許容度が全く異なります。対外サービスの場合、生成物が他者の権利を侵害しないよう、フィルタリング機能の実装や、人間による最終確認（Human-in-the-loop）のプロセスを組み込むことが不可欠です。
3. 「攻めのガバナンス」の構築
リスクを恐れてAI利用を禁止すれば、グローバルな競争から脱落します。「禁止」ではなく、「安全に使うためのガードレール」を整備することが重要です。具体的には、プロンプトエンジニアリングによる出力制御や、RAG構築時における参照データソースの権利確認フローの確立などが挙げられます。法務部門と技術部門が対立するのではなく、協調して「ビジネスゴールを達成するための安全策」を策定する体制が求められます。