著作権とAIトレーニング：マーケティング担当者が知っておくべきこと

イントロ

著作権はかつてニッチな法的問題に過ぎなかった。 今や、それはAI革命の中心に位置している。

すべてのマーケターが知りたいのは：

AIは私のコンテンツで合法的に学習できるのか？ 私のコンテンツを複製できるのか？ それを止められるのか？ クレジットを得られるのか？ 削除を要求できるのか？

ChatGPT、Gemini、Copilot、Perplexity、Claude、Mistralが情報への主要なインターフェースとなるにつれ、トレーニングとデータ利用にまつわる著作権問題は避けられない課題となった。

本ガイドでは、LLM時代の2025年における著作権法の現実を分析し、ブランドが知的財産を保護し、AI生成コンテンツにおける可視性を高めるために知るべきことを解説する。

1. 著作権 vs AIトレーニング：核心的な法的分断

法的には、完全に別個の二つの問題が存在します：

A. トレーニング（モデルがデータから学習する過程）

LLMは膨大なテキストを摂取しパターンを学習する。 これには以下が含まれる：

✔ クロール

✔ トークン化

✔ 埋め込み

✔ 統計的学習

トレーニングではコンテンツが使用されますが、必ずしも原文のまま保存されるわけではありません。

これは著作権法において最も議論の多い領域です。

B. 出力（モデルが新規テキストを生成）

ChatGPTやGeminiがテキストを生成する際、問題は次のようになります：

✔ それは二次的著作物か？

✔ 著作権侵害か？

✔ 保護対象要素を複製しているか？

✔ 原作品と競合するか？

出力はトレーニングとは別個に評価される。

モデルはテキストを合法的に学習対象としながらも、違法に複製する可能性がある。

この区別はマーケターにとって極めて重要である。

2. AI企業が主張すること（「フェアユース」論）

AI企業は、トレーニングについて次のように主張する：

• ✔ 変革的

テキストは統計的表現に変換されるだけで、保存されない。

• ✔ 非表現的

モデルは表現的（創造的）要素を保存しない。

• ✔ 機能的

トレーニングは模倣ではなくパターン学習のためである。

• ✔ 人間の学習に類似

人間が読み学ぶように、機械も同様である。

• ✔ 検索インデックス化に類似

Googleはページをクロールし、スニペットをランキングに利用する。

この主張は激しい訴訟の対象となっているが、今日のAI合法性の根幹を成している。

3. 出版社の主張（「無断複製」論）

出版社側はAIトレーニングについて以下を主張する：

• ❌ 著作権のあるテキストを無断で使用する

書籍、記事、ブログ、SaaSコンテンツ内のテキストは著作権で保護されている。

• ❌ 派生作品を作成する

AIの出力は保護されたコンテンツを言い換えたり要約したりできる。

• ❌ 原作品の市場価値を低下させる

AIが質問に回答できる場合、ユーザーは情報源を訪問しない可能性がある。

• ❌ データベース権（EU）を侵害する

キュレーションされたコンテンツセットは法的保護を受ける。

• ❌ ライセンス義務を無視する

多くのデータセットには著作権保護対象物が含まれている。

裁判所は現在、管轄区域ごとにどちらの見解が正しいかを判断している。

4. マーケターが理解すべきこと（2025年版）

2025年末時点での現実は以下の通り：

1. AI企業は現在、公開されているウェブデータのほとんどを用いて学習することが認められている

これは以下の地域で適用される：

✔ 米国

✔ イギリス

✔ カナダ

✔ 日本

✔ シンガポール

✔ 多くのEU加盟国（AI法の完全な解釈が完了するまでの暫定措置）

ただし、以下の制限が適用されます：

• 個人データ

• 個人データ

• 有料コンテンツ

• 専有データベース

• robots.txtの遵守（EUではまもなく義務化）

2. EU AI法はまもなく明示的な透明性とオプトアウトを義務付ける

EU AI法が導入する内容：

✔ トレーニングの透明性義務化

✔ オプトアウト権

✔ 訂正権

✔ データ出所の文書化

✔ 同意なしの著作権物使用制限

EUはAI企業に対し、準ライセンス制のトレーニングモデルを義務付ける。

3. 著作権はAIがコンテンツを読み取る（インデックス化）ことを妨げない

検索エンジンと同様に、AIは検索や参照のためにコンテンツをインデックス化できる。

インデックス化 ≠ トレーニング。

検索は法的により正常化されていると見なされる。

4. AI出力は著作権保護されたテキストを逐語的に再現できない

ここでマーケターが対応できる点：

✔ DMCAに基づく削除要請

✔ 削除要請

✔ 法的苦情

✔ 出力内容の修正

AIは再現ではなく変革を遂げるべきである。

5. AI企業が回避したい4つの法的リスク（そしてあなたが理解すべきこと）

1. 逐語的複製

AIが出力したテキストがあなたのものと同一の場合、著作権侵害となる可能性がある。

これは以下の場合に発生します：

• トレーニングにおけるコンテンツの過剰表現

• モデルの過学習

• プロンプトが模倣を助長する

2. 市場代替

AI生成の応答が自社サイト訪問の必要性を代替する場合、裁判所は以下のように判断する可能性がある：

✔ モデルがあなたの作品を商業的に利用している

✔ 出力がオリジナルと競合している

✔ 補償が必要

このため、帰属表示システム（Perplexity Sources、OpenAI Citation、Bing references）が普及しつつある。

3. 許可なく有料コンテンツやライセンスデータで学習させる行為

多くの法域でこれは厳密に違法です。

AI企業は以下をライセンス取得すると予想される：

✔ ニュース

✔ 書籍

✔ 学術論文

✔ 独自SaaSデータ

✔ レビュー

✔ キュレーション済みデータセット

4. 誹謗中傷と虚偽表示

AIが以下の行為を行った場合：

• 事実誤認

• 製品を誤って説明している

• 特徴をでっち上げる

• ブランドを不適切にリスト化している

• 業界を誤分類する

修正を要求する法的根拠があります。

EUではプラットフォームへの対応義務化も実施されています。

6. ブランドがAIトレーニングへのアクセスを制御する方法

マーケターは現在、トレーニング利用を制限・形成する複数のツールを保有しています：

1. robots.txt AI制御

提供元：

✔ OpenAI

✔ Anthropic

✔ Google

✔ Perplexity

✔ Mistral

使用:

User-Agent: GPTBot
Disallow: /

2. AIクローラー向けメタタグ

<meta name="robots" content="noai">
<meta name="ai" content="noindexai">

3. OpenAI「Do Not Train」API / ポータル

ドメイン全体の除外を許可します。

4. EU AI法のオプトアウト機能

まもなく主要なAIプロバイダーすべてに義務化。

5. コンテンツライセンス（将来展望）

出版社は近くデータを以下にライセンス供与する：

✔ OpenAI

✔ Google

✔ Amazon

✔ Apple

✔ Anthropic

✔ ミストラル

これは2027年までに主流のトレーニングモデルとなる可能性がある。

**7. 戦略的マーケターの視点：

自社サイトでAIのトレーニングを許可すべきか？**

簡潔な答え：

はい ― 可視性を求めるなら。

AIによる発見が検索に取って代わろうとしている。

トレーニングをブロックすると：

✘ モデル記憶から消える

✘ エンティティの可視性を失う

✘ AIシステムがあなたを引用できなくなる

✘ 要約における特徴が劣化

✘ 競合他社にあなたの地位を奪われる

AIトレーニングをブロックするのは、2004年にGoogleをブロックするようなものだ。

ただし、マーケターは以下の点に留意すべきです：

✔ 出典明示を徹底する

✔ エンティティの正確性を維持する

✔ 構造化データを強化する

✔ AIの出力を監視する

✔ 誤情報の修正

✔ サイトの独自部分の保護

目標は制限ではなく、管理された露出である。

8. 著作権に配慮した最適化：可視性を保ちながらブランドを保護する方法

ベストプラクティスシステムは以下の通りです：

1. 構造化データを活用し、AIが表現をコピーせずに解釈できるようにする

スキーマ + ウィキデータにより、AIは表現的なコンテンツを読まずに事実を抽出できます。

2. 明確なエンティティページを作成する

LLMは事実ブロックを好む：

✔ 特徴

✔ 価格

✔ 定義

✔ ワークフロー

✔ カテゴリー

これにより、モデルがクリエイティブコピーを「模倣」するリスクを低減します。

3. 強力な外部コンセンサスの維持

バックリンク、ディレクトリ、PR、プロフィールにより以下を確保します：

✔ ウェブ全体で事実が一致する

✔ AIが統一された定義を認識

✔ 幻覚現象の減少

✔ 誤った表現の減少

4. マーケティング文ではなくドキュメントをRAGに活用する

ドキュメントは著作権が緩く、事実が豊富です。

理想的な用途：

✔ ChatGPT

✔ LLaMA RAG

✔ エンタープライズコパイロット

✔ Perplexity検索

5. AI出力を定期的に修正する

現在、主要なモデルのほとんどで以下が可能：

✔ 修正提案の送信

✔ URLベースの事実検証

✔ 引用形式の制御

これにより法的リスクが軽減され、可視性が向上します。

9. RanktrackerがAI著作権課題の解決を支援する方法

Ranktrackerはコンプライアンス＋可視化エンジンとして機能します：

ウェブ監査

メタデータ、スキーマ、クロール問題を検出。

SERPチェッカー

AIが使用するカテゴリ/エンティティシグナルを明らかにします。

バックリンクチェッカー＆モニター

権威ある情報源間で合意を形成します。

キーワードファインダー

権利侵害のない構造化されたコンテンツクラスターを構築します。

AI記事ライター

構造化され、事実に基づいた豊富なコンテンツを生成し、AIに最適（かつ著作権法に準拠した）な取り込みを実現します。

これらのツールを組み合わせることで、貴ブランドは以下を実現します：

✔ 可視性を維持

✔ 法的コンプライアンスを維持

✔ 誤った表現を回避

✔ 権威あるAI対応データの構築

✔ 表現的なコンテンツを保護しつつ事実に基づくコンテンツを公開

最終的な考察：

著作権法がLLM SEOを変革中 ― マーケターは適応を迫られる

AIはコンテンツの所有権、アクセス、可視性のルールを書き換えている。

今後24ヶ月で:

✔ トレーニングはよりライセンス制になる

✔ オプトアウト手段が拡大する

✔ 出典明示が義務化される

✔ 著作権監査が標準化される

✔ 構造化データの重要性が増す

✔ エンティティの正確性がキーワード使用を上回る

✔ ドキュメントがブログに代わり中核的な情報源となる

AIシステムに以下を求めたい場合：

✔ ブランドを理解させる

✔ コンテンツを引用する

✔ 正確に自社を表現する

✔ あなたを誠実に推薦する

—著作権とAIトレーニングを法的制約であると同時に戦略的機会として捉える必要があります。

賢明なマーケターはAIトレーニングと戦っていません。 彼らはそれを形作っているのです。