投稿者 global-ai-media 
米国のエンターテインメント業界で、AIの急速な普及に対抗しクリエイターの権利を守るための連合が発足しました。この動きは単なる芸能ニュースではなく、生成AIの学習データ透明性や権利処理に関するグローバルな潮目の変化を象徴しています。日本の法規制や商習慣を踏まえつつ、企業がAI活用を進める上で無視できない「倫理とガバナンス」の課題について解説します。
「権利と対価」を巡る戦いの本格化
ロサンゼルス・タイムズなどが報じた通り、ハリウッドの俳優やクリエイターたちが、AI産業の拡大に伴う権利侵害に対抗するための連合（Creators Coalition on AI）を発足させました。これは昨年の全米映画俳優組合（SAG-AFTRA）のストライキに続く動きであり、彼らの主張は明確です。「AIによる肖像や声の無断利用（ディープフェイク含む）の防止」と「AIモデルの学習データとして作品が使用された際の適正な対価」です。
このニュースは、生成AIを取り巻く議論が「技術的に何ができるか」から「社会的に何が許容されるか」へと完全にシフトしたことを示しています。特に画像生成や動画生成、音声合成といったクリエイティブ領域のAIにおいて、プロバイダー（AI開発企業）とライツホルダー（権利者）の緊張関係は頂点に達しつつあります。
日本企業が直視すべき「学習データ」のリスク
日本国内のAI実務において、このニュースを対岸の火事と捉えるべきではありません。生成AIを利用する企業の意思決定者やエンジニアにとって、これはサプライチェーン・リスクそのものだからです。
現在、多くの日本企業がマーケティング資料の作成、広告クリエイティブ、あるいは社内ドキュメントの生成にLLM（大規模言語モデル）や画像生成AIを活用し始めています。しかし、利用しているモデルが「どのようなデータで学習されたか」を把握している企業は多くありません。もし、権利クリアランスが不透明なモデルを使用して制作したコンテンツが、後に著作権侵害やパブリシティ権の侵害で訴えられた場合、企業は法的責任だけでなく、深刻なレピュテーションリスク（評判毀損）を負うことになります。
日本の著作権法とグローバルスタンダードのギャップ
ここで実務的に非常に悩ましいのが、日本の法規制とグローバルな潮流のギャップです。
ご存知の通り、日本の著作権法（特に第30条の4）は、AIの機械学習に対して世界でも類を見ないほど柔軟（プロ・イノベーション）な姿勢をとっています。原則として、営利・非営利を問わず、学習目的であれば著作物を無許諾で利用可能です。そのため、日本国内でモデルを開発・利用すること自体は法的に守られやすい環境にあります。
しかし、法律で「白」であっても、ビジネスとして「是」とされるとは限りません。特にグローバル展開する製造業やコンテンツ企業の場合、日本の法律に準拠しているからといって、欧米のクリエイターや消費者が納得するわけではありません。今回のようなハリウッドの権利擁護運動は、欧米における「倫理的なAI（Ethical AI）」の基準を押し上げており、日本企業独自の解釈が通用しづらくなる恐れがあります。
実務における「守り」と「攻め」のバランス
では、現場のプロダクト担当者やエンジニアはどう動くべきでしょうか。
まず、外部のAIサービスを選定する際のデューデリジェンス（適正評価）基準を見直す必要があります。単に「精度が高い」「コストが安い」だけでなく、「学習データの出典が明示されているか（透明性）」「権利者への配慮がなされているか（Adobe Fireflyのようなアプローチなど）」を評価軸に加えることが推奨されます。
また、自社独自のデータをRAG（検索拡張生成）やファインチューニング（追加学習）で活用する場合も、そのデータの中に他者の権利物が混入していないか、契約上の利用範囲を超えていないかを確認するガバナンス体制が必要です。特にクリエイティブ産業においては、AI生成物をそのまま最終成果物とするのではなく、あくまで「ドラフト」や「発想の補助」として利用し、最終的な仕上げは人間が行うというプロセス（Human-in-the-loop）を明示することが、現状では最も安全かつ品質を担保できるアプローチと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のハリウッドの動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者が意識すべきポイントを整理します。
- 「合法＝安全」ではないと認識する：日本の著作権法30条の4は強力な武器ですが、グローバル市場やブランドイメージの観点からは、法律以上の倫理規定（ソフトロー）への配慮が求められます。
- AIベンダーの選定基準を厳格化する：利用しようとしているAIモデルが、権利関係のクリアなデータセットで学習されているか、あるいは訴訟リスクに対する補償（IP Indemnification）を提供しているかを確認してください。
- クリエイターとの共存姿勢を示す：社内外のクリエイターに対し、AIを「代替」ではなく「拡張」ツールとして位置づけるメッセージを発信し、組織文化として定着させることが、無用な反発を防ぎ導入をスムーズにします。
- 用途に応じたリスク区分：社内利用（議事録要約など）と社外公開（広告、製品デザインなど）でリスクレベルを明確に分け、後者にはより厳格な権利チェックプロセスを設けるべきです。