AI開発におけるオープンデータの著作権とプライバシー侵害リスク：弁護士が知るべき法的論点
AI開発におけるオープンデータの著作権とプライバシー侵害リスク：弁護士が知るべき法的論点
AI技術の急速な発展に伴い、その基盤となる学習データの重要性が増しています。特にオープンデータは、その入手の容易さや量の豊富さから、AI開発において広く活用されています。しかし、オープンデータをAI学習に利用する際には、著作権、プライバシー、個人情報保護といった様々な法的・倫理的な課題が付随します。これらの課題は複雑であり、AI開発に関与する事業者にとって重要なリスク要因となります。弁護士としては、クライアントに対して、これらの法的論点に基づいた適切なアドバイスを提供できる体制を整えることが求められます。
本稿では、AI開発におけるオープンデータ活用に伴う、特に著作権およびプライバシー・個人情報保護に関する法的論点に焦点を当て、実務上の注意点について解説します。
オープンデータと著作権
オープンデータとは、政府、地方公共団体、事業者等が保有するデータのうち、営利目的、非営利目的を問わず、誰もが自由に二次利用等ができるように公開されたデータを指します。オープンデータは、その性質上、二次利用が許容されているものですが、その許容範囲や条件はデータによって異なります。
著作権保護の対象とオープンデータ
著作権法は、思想又は感情を創作的に表現したものであって、文芸、学術、美術又は音楽の範囲に属するものを著作物として保護しています。AI学習に利用されるデータセットには、文章、画像、音声、プログラムコード等、様々な形式のデータが含まれ得ますが、これらは多くの場合、著作権保護の対象となり得ます。
公開されているデータが必ずしも著作権フリーであるとは限りません。オープンデータとして提供されている場合でも、著作権は存在し、特定のライセンス（例：クリエイティブ・コモンズ・ライセンス）の下で利用が許諾されているケースが一般的です。したがって、オープンデータをAI学習データとして収集・利用する際には、当該データにどのようなライセンスが付与されているかを確認し、そのライセンス条件を遵守する必要があります。
AI学習における著作権の問題
AIの学習プロセスでは、大量のデータを複製・解析し、そこから特徴やパターンを抽出します。このプロセスにおけるデータの複製行為が著作権侵害にあたるか否か、また、学習済みモデルや、そのモデルが生成した成果物（テキスト、画像等）が元の学習データの著作権を侵害するか否かは、現在も国内外で議論が続いている重要な法的論点です。
我が国の著作権法においては、第30条の4において、著作権者の利益を不当に害することとなる場合を除き、著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し、又は他人に享受させることを目的としない場合（例えば、情報解析やAI学習のための利用）には、著作権者の許諾なく著作物を利用できる旨が定められています。この規定は、AI学習のための情報解析等を円滑に進めるために導入されたものであり、一定の範囲で著作権者の許諾なく著作物を利用することを認めるものです。
しかし、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に該当するか否かの判断は容易ではありません。例えば、学習データに含まれる著作物が、AIの出力結果としてそのまま、あるいはこれに類する形で再現される場合などが問題となり得ます。また、どのようなデータセットを学習に用いたか、その学習方法、生成物の性質等によって、著作権侵害のリスク評価は変動します。
弁護士としては、クライアントが利用しようとしているオープンデータのライセンス条件の詳細な確認、そしてAI学習・生成プロセスにおける著作権侵害リスクの評価について、最新の議論動向や国内外の判例（もしあれば）を踏まえた専門的なアドバイスが求められます。
オープンデータとプライバシー・個人情報保護
AI学習データとしてのオープンデータの利用は、著作権と並んでプライバシーおよび個人情報保護に関する重要な課題を提起します。
個人情報保護法との関係
個人情報保護法は、個人情報の適正な取扱いを義務付けています。オープンデータとして公開されているデータの中に、個人情報（生存する個人に関する情報であって、特定の個人を識別できるもの、または他の情報と容易に照合でき、それにより特定の個人を識別できるもの等）が含まれている場合、その取得、利用、提供には個人情報保護法の規制が及びます。
しかし、多くのオープンデータは、公開主体が個人を特定できないように加工（匿名化）した上で提供されています。個人情報保護法において、特定の個人を識別できないように個人情報を加工して得られる匿名加工情報や、特定の個人を識別することができるものの、そのままでは個人が特定できないように加工した仮名加工情報（※令和３年改正法で導入）といった区分が定義されており、それぞれの区分に応じて適用される規制が異なります。
オープンデータとして公開されているデータが、これらの区分に該当するかどうか、また、どのような加工が施されているかを確認することは非常に重要です。
プライバシー侵害・再識別化のリスク
オープンデータとして公開されているデータが、たとえ公開時には匿名化や仮名化が施されていても、他のデータと組み合わせることで個人が再識別されてしまうリスク（再識別化リスク）は常に存在します。特に、AIは複数のデータを関連付けてパターンを抽出する能力が高いため、意図せずとも個人情報が再構築されてしまう可能性も否定できません。
AI学習に匿名加工情報や仮名加工情報を利用する場合でも、その利用方法によっては、個人情報保護法上の利用目的の制限等に抵触する可能性があります。また、学習データとして利用した個人情報が含まれるデータが、AIモデルを通じて外部に漏洩する、あるいは生成物の形で個人情報が出力されてしまうといったセキュリティ上のリスクも考慮する必要があります。
プライバシー侵害リスクへの対応としては、データの収集・利用に際して適切な同意が取得されているか（特に個人情報を含む場合）、データの匿名化・仮名化が個人情報保護法や関連ガイドラインに準拠して適切に実施されているか、AIモデルの学習・利用プロセスにおいて個人情報の漏洩や再識別化を防ぐための技術的・組織的な安全管理措置が講じられているか等を多角的に検討する必要があります。
弁護士は、クライアントがAI開発に利用するデータの種類（個人情報、匿名加工情報、仮名加工情報、非個人情報等）を正確に把握し、それぞれのデータ区分に応じた法的リスクと、それに対する適切な対応策について助言する専門性が求められます。
オープンデータと倫理的側面
法規制の遵守に加え、AI開発におけるオープンデータの利用には倫理的な側面も深く関わります。データに内在する偏り（バイアス）がAIモデルに学習され、差別的な判断を招く可能性があります。これは法的な問題（例：不当な差別）にも発展し得ますが、より広範な倫理的な責任も伴います。
オープンデータの選定、加工、利用に際して、データの代表性、公平性、透明性といった倫理原則を考慮することは、信頼されるAIシステムを構築する上で不可欠です。弁護士は、法的な観点からの助言に加えて、倫理的なリスクについてもクライアントに認識を促し、デューデリジェンスの対象に含めることの重要性を伝える役割も期待されます。
まとめ
AI開発におけるオープンデータの活用は、多くの可能性を秘めていますが、同時に著作権、プライバシー、個人情報保護といった複雑な法的・倫理的課題を伴います。これらの課題への適切な対応は、AI開発プロジェクトの成否や、企業のレピュテーションに関わる重要な要素です。
弁護士としては、オープンデータのライセンス条件の詳細な分析、AI学習プロセスにおける著作権法第30条の4の適用可能性及び限界、個人情報保護法におけるデータ区分（個人情報、匿名加工情報、仮名加工情報等）に応じた規制内容の理解、再識別化リスクを含むプライバシー侵害リスクの評価と対応策、さらにはデータの倫理的な利用といった多岐にわたる論点について、最新の情報を常にアップデートし、体系的に整理しておく必要があります。
クライアントからの高度な質問に対し、これらの法的論点を網羅的かつ正確に回答できるよう、日々の研鑽が重要となります。本稿が、弁護士の皆様のオープンデータおよびAI開発に関する法的知識の深化の一助となれば幸いです。