生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード（案）に対する包括的批判検討および提言報告書

1. 序論：本報告書の目的と規制の現状認識

1.1. 報告書の背景と位置づけ

2025年12月26日、内閣府知的財産戦略推進事務局は「生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード（仮称）（案）」（以下、「本コード案」または「案」とする）を公表し、パブリックコメントの募集を開始した¹。本コード案は、急速に社会実装が進む生成AI技術と、既存の法的枠組みである知的財産権保護との間の緊張関係を緩和し、双方のバランスを図るための自主規制（ソフトロー）として設計されている。政府は、EUの「AI法（AI Act）」をはじめとする国際的な規制強化の潮流を意識しつつも、日本の産業競争力を維持するために、法的拘束力を持たない「コンプライ・オア・エクスプレイン（Comply or Explain）」の手法を採用したと説明している³。

しかしながら、本コード案の構造およびその背後にある規制思想に対しては、情報法制、知的財産法、および計算機科学の専門的見地から、極めて深刻な懸念が提起されている。特に、産業技術総合研究所の高木浩光氏（以下、高木氏）による一連の論考は、本コード案が前提とする「AI」の定義そのものに内在するカテゴリ錯誤と、それに基づく規制手段の不適合性を鋭く指摘している⁵。

本報告書は、これらの専門的指摘を中核に据えつつ、本コード案が抱える構造的な欠陥を網羅的に分析するものである。具体的には、AIの機能分類（処遇AI、生成AI、製品AI）の混同が招く適用範囲の混乱、権利侵害是正手段としての「コンプライ・オア・エクスプレイン」の機能不全、そして「透明性」の確保が逆に開発者側の知的財産（営業秘密・ノウハウ）の流出や産業競争力の低下を招くという「透明性のパラドックス」について詳述する。本報告書の目的は、単なる批判に留まらず、本コード案が意図する「知財保護」と「イノベーション」の双方が、現状の案のままでは共倒れになるリスクが高いことを論証し、抜本的な再検討を促すことにある。

1.2. 規制環境の俯瞰と「コンプライ・オア・エクスプレイン」の導入経緯

本コード案の特徴は、法的拘束力を持つ「ハードロー」ではなく、事業者の自律的な対応を促す「ソフトロー」のアプローチを採用した点にある。内閣府の資料によれば、これは技術の進展が著しいAI分野において、硬直的な法規制がイノベーションを阻害することを避けるための措置であるとされる⁸。具体的には、コーポレートガバナンス・コード等で用いられる「コンプライ・オア・エクスプレイン」手法を導入し、原則（プリンシプル）を実施するか、実施しない場合はその理由を説明することを求めている³。

しかし、この手法の選択自体が、本コード案の迷走を象徴している。本来、企業統治における株主との対話ツールとして発展したこの手法を、著作権侵害や個人の権利利益の侵害という「不法行為（Torts）」や「権利調整」の領域に無批判に転用することは、法理的に重大な疑義がある。後述するように、権利侵害は「説明」によって正当化される性質のものではないからである。この根本的な手法の誤りが、本コード案全体の実効性を損ない、事業者と権利者の双方に無用な混乱とコストを強いる結果となっている。

2. AI類型の混同と「カテゴリ錯誤」による構造的欠陥

本コード案に対する最も本質的な批判は、規制対象となるAIの分類と定義における混乱にある。高木氏が指摘するように、AI規制を論じる上では、そのリスクの性質に応じて「処遇AI」、「生成AI」、「製品AI」という三つの異なるカテゴリを明確に峻別する必要があるが、本コード案および関連する政府の議論は、これらを「生成AI」というバズワードの下に混同・埋没させてしまっている⁵。この「カテゴリ錯誤」こそが、目的と手段の不整合を生み出す元凶である。

2.1. 「処遇AI」「生成AI」「製品AI」の三分類の定義と必要性

AIガバナンスにおいて、リスクの源泉は「技術そのもの（例：Transformerアーキテクチャ）」にあるのではなく、「何に使われるか（ユースケース）」にある。したがって、規制の義務を課すにあたっては、以下の分類が不可欠となる。

分類	定義・機能	主なリスク	保護法益	求められる義務・要件
処遇AI (Treatment AI)	人の信用、能力、属性等を評価・選別し、採用、融資、社会保障給付等の意思決定を行う、または支援するAI。	差別、不当な格付け、偏見の再生産、適正手続（Due Process）の欠如。	個人の尊厳、平等権、経済的自由。	説明可能性 (Explainability)：なぜそのような判断を下したかの論理的説明。公平性の証明。
生成AI (Generative AI)	テキスト、画像、音声、プログラム等のコンテンツを新たに生成するAI。	著作権侵害、著作者人格権の侵害、偽情報（Fake News）の拡散。	知的財産権、真正性の担保、文化の発展。	透明性 (Transparency)：学習データの出所開示、生成物であることの明示。
製品AI (Product AI)	物理的な機械（ロボット、自動運転車、ドローン等）の制御や動作判断を行うAI。	誤作動による物理的損害、身体的傷害。	生命・身体の安全、財産権。	安全性 (Safety)：製造物責任、安全基準への適合、信頼性工学。

⁵

2.2. 「処遇AI」の消失と「生成AI」への一極集中による弊害

2022年以前、欧州を中心とする世界のAI倫理・規制の議論は、主に「処遇AI」のリスク（差別、バイアス、ブラックボックス化による不当な決定）に焦点が当てられていた⁵。GDPR（一般データ保護規則）における「プロファイリングを含む自動化された意思決定」への規制などがその典型である。しかし、2023年のChatGPTの登場以降、日本の政策議論は「生成AI」という言葉に覆い尽くされ、「処遇AI」という概念が視界から消え去ってしまったと高木氏は指摘する⁵。

この概念の消失は、以下の深刻な政策的誤謬を引き起こしている。

2.2.1. LLMの多義性と規制のミスマッチ

現代の大規模言語モデル（LLM）は、単に文章を生成する「生成AI」として機能するだけでなく、エントリーシートの評価、信用スコアの算出、あるいは医療診断の補助といった「処遇AI」としての機能を内包しつつある。LLMを用いて個人の運命を左右する決定を行う場合、最も重要なのは「著作権的にクリーンなデータで学習したか（生成AIの論点）」ではなく、「その判断ロジックが公平か、差別的でないか（処遇AIの論点）」である⁵。

しかし、本コード案は「生成AI」というラベルに囚われているため、LLMを利用したサービス全般に対して「学習データの透明性（著作権対策）」を要求することに終始している。これは、LLMを「処遇AI」として利用する場合のリスク（差別的判断）に対しては何の解決策にもならない。例えば、人事採用AIが特定の属性を差別して不採用にした場合、そのAIが「どのWebサイトのデータを学習したか」を開示しても、不採用の理由は説明されず、被害者は救済されない。規制の手段（透明性）が、対処すべきリスク（不当な処遇）と噛み合っていないのである。

2.2.2. 欧州規制との乖離と誤読

本コード案はEU AI Actを参考にしたとされているが⁹、EU AI Actはリスクベースアプローチを採用しており、「高リスクAI（主に処遇AIや重要インフラ管理AI）」と「限定的リスクAI（チャットボット等の生成AI）」を明確に区別し、それぞれに異なる義務を課している。一方、日本の本コード案は、これらを「生成AI」として十把一絡げにし、本来「生成AI」特有の課題である著作権問題と、「処遇AI」の課題である透明性・説明責任を混同して議論しているため、欧州の規制動向とも整合性が取れない独自のガラパゴス化を招いている⁷。

2.3. 「製品AI」の視点の欠落

さらに、「製品AI」の視点も欠落している。自動運転や工場制御などの物理的動作を伴うAIにおいて、学習データの著作権処理は二の次の問題であり、最優先されるべきは安全性と信頼性である¹¹。しかし、本コード案の包括的な定義の下では、産業用ロボットの制御アルゴリズムを開発する事業者に対しても、不要な知財透明性の負荷がかかる恐れがある。物理世界に作用するAIと、情報空間で完結するAIを区別せずに同一のコードで縛ることは、産業界の実情を無視した暴挙と言わざるをえない。

3. 「コンプライ・オア・エクスプレイン」の構造的機能不全

本コード案の中核をなす「コンプライ・オア・エクスプレイン」手法は、その適用領域を誤っているがゆえに、規制としての機能を果たさないばかりか、市場に無秩序な混乱をもたらす危険性が高い。

3.1. 権利侵害に対する「説明」の無効性

「コンプライ・オア・エクスプレイン」は、元来、英国のキャドバリー報告書に端を発するコーポレートガバナンスの原則であり、企業の経営判断の裁量を尊重しつつ、株主への説明責任を通じて規律を保つ仕組みである。ここでは、「従わないこと（Explain）」もまた、合理的な経営判断として正当化されうる。

しかし、知的財産権の侵害や個人の権利侵害は、経営判断の裁量の範囲外にある「不法行為」の問題である。高木氏の指摘通り、他者の権利を侵害しておきながら、「事情により侵害を回避する措置を講じませんでした」と説明したところで、その侵害が適法化されるわけでも、被害者の損害が填補されるわけでもない⁵。

• 論理の破綻：
  例えば、学習データに違法にアップロードされた著作物が含まれていた場合、事業者が「膨大なデータ量のため確認できませんでした」と説明（Explain）したとしても、著作権法上の侵害責任が免除されるわけではない。つまり、権利保護の観点からは、この手法は何ら法的な解決をもたらさない。
• 「やったもの勝ち」の助長：
  逆に、このコードが「説明さえすれば許される」という誤ったメッセージを市場に発信し、倫理的に問題のある事業者が、形式的な説明を用意した上で権利侵害を常態化させるリスクがある。「目的なき説明」が免罪符として機能し、実質的なコンプライアンスが空洞化する懸念が極めて高い5。

3.2. 「デファクト・マンダトリー（事実上の強制）」による萎縮効果

一方で、真面目な事業者にとっては、この「任意」であるはずのコードが、事実上の「強制（De Facto Mandatory）」として重くのしかかる。

• 過剰防衛とイノベーションの阻害：
  「説明」の内容が社会的に、あるいは政府によって受容されるかどうかの基準が不明確であるため、リスク回避志向の強い日本企業は、万全を期して「Comply（全原則の遵守）」を目指さざるを得なくなる。後述するように、本コード案の原則（特に原則3の全データ検索機能の提供など）は技術的・経済的に極めて高コストであり、これを事実上の義務として課されることは、AI開発からの撤退や、開発スピードの著しい低下を招く13。
• ソフトローのハードロー化：
  行政指導や社会的な同調圧力により、ソフトローが実質的なハードローとして機能することは日本の規制行政において常態化している。法的な審議を経ずに策定された曖昧なコードが、現場では絶対的なルールとして君臨し、企業の自由な活動を縛る結果となることは、法治主義の観点からも問題である。

4. 知的財産保護の実効性欠如：権利者にとっての「絵に描いた餅」

本コード案は「知的財産の保護」を標榜しているが、提案されている具体的な透明性措置（原則1〜3）は、技術的な実態を無視したものであり、権利者が自身の権利を守るための手段としては実効性を欠いている。

4.1. 学習データ開示の技術的限界と「干し草の山」問題

本コード案の原則1および原則3では、学習データの概要公表や、利用者が特定のデータが含まれているかを確認できる仕組みの提供を求めている⁸。しかし、現在の生成AI、特にLLMの技術的特性に照らせば、これが実効性を持たないことは明白である。

• データの非可逆性と検索の不可能性：
  LLMの学習プロセスにおいて、学習データは膨大なパラメータ（重み）へと圧縮・抽象化され、元のテキストデータそのものは保持されない。数兆トークンに及ぶ学習データセットの中から、特定のWebページや著作物が「利用されたか」を事後的に検証することは、技術的に極めて困難である。
• インデックス維持の非現実性（原則3）：
  原則3は、利用者が特定のコンテンツの学習有無を確認できることを求めているが、これを実現するには、AI事業者は学習に使用した数ペタバイト級の全生データ（Raw Data）を保存し、かつ全文検索可能なインデックス・データベースとして維持し続ける必要がある。これはGoogle検索エンジンを自社で構築・運用するに等しいインフラコストを要し、AmazonやMicrosoftなどの巨大資本を除く全ての事業者にとって、経済的に実現不可能である8。
• 権利者側の立証困難性：
  仮に事業者が「Webクローリングデータ（Common Crawl等）を使用した」と概要（原則1）を開示したとしても、権利者は「自分のサイトがそのクローリング期間中に含まれていたか」「robots.txtが無視されたか」を自力で証明しなければならない。これは「干し草の山から針を探す」作業であり、権利者にとっての実質的な負担軽減には繋がらない15。

4.2. 悪意ある事業者の回避と「正直者が馬鹿を見る」構造

本コード案は、性善説に基づき事業者の自主的な開示を期待しているが、意図的に著作権を侵害しようとする「海賊版AI」や、コンプライアンス意識の低い海外事業者が、このコードに従って正直に侵害事実を開示するとは考えにくい。

• OSS例外の悪用：
  本コード案には、OSS（オープンソースソフトウェア）を利用する場合の開示義務緩和等の例外措置が含まれている可能性がある（あるいは解釈により適用除外を主張しうる）。悪意ある事業者は、形式的にOSSを介在させることで開示義務を回避し、ブラックボックスのまま不透明なデータを学習させることが可能となる。結果として、このコードを遵守しようと努力する国内の適法な事業者だけが重いコストを背負い、ルールを無視する事業者が市場を席巻するという「逆淘汰」が発生する。

5. 開発者側への深刻な副作用：知的財産・ノウハウの流出リスク

本コード案がもたらす最大の弊害は、知的財産を保護するどころか、逆にAI開発者が持つ正当な知的財産（営業秘密、ノウハウ）を強制的に流出させるリスク（Reverse IP Risk）を高める点にある。

5.1. 原則2「法的正当性を持つ者への開示」の濫用リスク

原則2では、「訴訟の準備等を行う者」からの照会に対して、AI事業者が学習データの詳細を開示することを求めている⁸。一見、権利者保護のように見えるこの規定は、競合他社による産業スパイ活動（フィッシング）を合法化しかねない危険な抜け穴を含んでいる。

• 「訴訟準備」という隠れ蓑：
  現行の民事訴訟法における証拠保全手続では、裁判所が証拠の必要性と保全の緊急性を厳格に審査する。しかし、本コード案では、裁判所の判断を経ることなく、単に自称「訴訟準備者」からの私的な照会に応答義務を課そうとしている8。これにより、競合他社は「著作権侵害の疑いがあるため訴訟を検討している」と称して、ライバル企業のAIモデルに対する詳細なデータセット構成、クローリングの頻度・対象・フィルタリングロジック等の核心的ノウハウを引き出すことが可能になる14。
• クローラー仕様とデータキュレーションの秘密性：
  現代のAI開発において、公開Webデータの中から「どのデータを学習させ、どのデータを捨てるか（フィルタリング）」というデータキュレーションのノウハウこそが、モデルの性能を決定づける最大の競争力の源泉（Secret Sauce）である。これを「透明性」の名の下に開示させることは、企業の競争優位性を剥奪し、タダ乗りを許すことに他ならない16。

5.2. 行政・経済的DDoS攻撃のリスク

原則2および原則3に基づく開示請求権が広く認められれば、AI事業者に対する「行政的DDoS攻撃」が可能となる。

• 業務妨害のツール化：
  反AI団体や競合勢力が、組織的に数万件単位の開示請求を一斉に送付した場合、AI事業者の法務・技術部門はその対応のみで麻痺し、開発業務が完全に停止する恐れがある。本コード案には、こうした濫用的な請求に対する防衛措置（濫用者の拒否権や手数料の徴収など）が十分に設計されておらず、事業者を無防備な状態で晒すことになる8。

5.3. セキュリティリスク（Adversarial Attacks）

学習データの詳細なソースが開示されることは、敵対的攻撃（Adversarial Machine Learning）のリスクも高める。攻撃者が「このAIは特定の信頼済みサイト（例：Wikipediaの特定ページ）を重点的に学習している」ことを知れば、そのソースサイトを改竄（Data Poisoning）することで、AIの出力結果を意図的に操作したり、バックドアを仕込んだりすることが容易になる。透明性の過度な追求は、AIシステムの堅牢性（Security）とトレードオフの関係にあることを認識すべきである。

6. 産業および経済への影響：スタートアップの排除と「規制の虜」

本コード案がそのまま実施された場合、日本のAI産業のエコシステムに壊滅的な打撃を与えることが予想される。

6.1. スタートアップへの参入障壁

前述の通り、原則3に基づく「全データの検索・確認システム」の構築と維持には、莫大な資本とインフラが必要である。資金と人的リソースに限りのあるスタートアップや大学発ベンチャーにとって、これは対応不可能な要求である。結果として、日本のAI市場は、コンプライアンスコストを吸収できるだけの体力を持つ巨大企業（主に米国のBig Tech）のみが生き残れる市場となり、多様なイノベーションの芽が摘まれることになる⁸。

6.2. 規制の虜（Regulatory Capture）と海外プラットフォーマーの優位

皮肉なことに、このような厳格かつ高コストな透明性規制は、既に圧倒的なシェアと資金力を持つ海外プラットフォーマーにとって有利に働く。彼らは既に自社で検索エンジンやクラウドインフラを保有しており、本コード案への対応が比較的容易であるか、あるいは「説明（Explain）」のための洗練されたロジックを構築する法務チームを抱えている。結果として、本コード案は、日本のスタートアップを排除し、海外プラットフォーマーの日本市場における支配的地位を固定化する「規制の虜」としての機能を果たしてしまう懸念がある。

7. 結論および提言

以上の分析から、本コード案は「適切な利活用」と「知的財産保護」という目的を掲げながらも、その基礎となる現状認識（AIの分類）に誤りがあり、手段（コンプライ・オア・エクスプレイン）が目的に適合しておらず、結果として誰の利益にもならない「混乱と萎縮」をもたらすだけの文書となっていると結論付けざるを得ない。

高木氏をはじめとする専門家の指摘を踏まえ、以下の通り抜本的な見直しを提言する。

提言1：「処遇AI」「生成AI」「製品AI」の明確な定義と分離

「生成AI」という曖昧な括りで全てのAIを規制することを止め、リスクの性質に応じた明確なカテゴリ分けを導入すべきである。特に、個人の権利利益に関わる「処遇AI」の問題（説明可能性）と、著作権に関わる「生成AI」の問題（透明性）を峻別し、それぞれに異なる規制アプローチを適用する必要がある⁵。

提言2：「コンプライ・オア・エクスプレイン」の適用除外

権利侵害（不法行為）に関わる事項について、「説明による免責」を示唆するようなソフトローのアプローチは不適切であり、撤回すべきである。違法行為については明確な法令（ハードロー）で対応し、推奨事項についてはガイドラインで示すという、法体系の基本に立ち返るべきである³。

提言3：開示請求における司法審査の導入（原則2の修正）

事業者への直接的な開示請求（原則2）は、産業スパイや濫用のリスクが高すぎるため削除または大幅に修正すべきである。情報の開示が必要な場合は、裁判所による証拠保全決定など、司法の審査を経た公的な手続きにおいてのみ、かつ秘密保持命令（保護命令）の下で行われるよう、既存の民事訴訟法の手続きと整合させるべきである¹⁴。

提言4：開発者保護（セーフハーバー）と現実的な透明性要件

スタートアップや中小事業者のイノベーションを阻害しないよう、実現不可能な「全データ検索機能（原則3）」の義務化を見直し、技術的に可能な範囲（例：使用したデータセットの名称やデータプロバイダの開示など）に留めるべきである。また、事業者の重要な営業秘密（データキュレーションのノウハウ等）が保護されることを明記し、透明性要件が競争力を削ぐことがないよう配慮が必要である⁸。

最後に、本コード案の策定プロセスにおいて、技術的・法的な専門知見、特に現場の開発者やセキュリティ専門家の意見が十分に反映されていないことは極めて遺憾である。パブリックコメントを通じて寄せられる広範な懸念を真摯に受け止め、拙速な策定を避け、ゼロベースでの再検討を行うことを強く求める。

引用文献

1. 生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関する …, 1月 5, 2026にアクセス、 https://yorozuipsc.com/blog/ai8634213
2. 「生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性 …, 1月 5, 2026にアクセス、 https://public-comment.e-gov.go.jp/pcm/detail?CLASSNAME=PCMMSTDETAIL&id=095251270&Mode=0
3. 生成AIの新ルール: 知的財産保護と透明性に, 1月 5, 2026にアクセス、 https://yorozuipsc.com/uploads/1/3/2/5/132566344/japan_s_ai_principle_code_explained.pdf
4. 生成 AI の適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関する, 1月 5, 2026にアクセス、 https://public-comment.e-gov.go.jp/pcm/download?seqNo=0000304677
5. 高木浩光＠自宅の日記 – 生成AIと処遇AIの混同について, 1月 5, 2026にアクセス、 http://takagi-hiromitsu.jp/diary/20251221.html
6. 『高木浩光＠自宅の日記 – 知財検討会にまで及ぶAI規制の混迷 処遇 …, 1月 5, 2026にアクセス、 https://b.hatena.ne.jp/entry/takagi-hiromitsu.jp/diary/20251216.html
7. 高木浩光＠自宅の日記 – 知財検討会にまで及ぶAI規制の混迷 処遇AI …, 1月 5, 2026にアクセス、 http://takagi-hiromitsu.jp/diary/20251216.html
8. 内閣府が生成AIの透明性と知財保護に関する「プリンシプル・コード …, 1月 5, 2026にアクセス、 https://www.aicu.jp/post/naikakufu-generative-ai-principle
9. AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関する, 1月 5, 2026にアクセス、 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/ai_kentoukai/gijisidai/dai10/shiryo2.pdf
10. 生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関する, 1月 5, 2026にアクセス、 https://public-comment.e-gov.go.jp/pcm/download?seqNo=0000304678
11. 高木浩光＠自宅の日記, 1月 5, 2026にアクセス、 https://takagi-hiromitsu.jp/diary/
12. misshikiのブックマーク / 2025年12月17日 – はてなブックマーク, 1月 5, 2026にアクセス、 https://b.hatena.ne.jp/misshiki/20251217
13. ＡＩの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関する …, 1月 5, 2026にアクセス、 https://www.yuasa-hara.co.jp/lawinfo/6108/
14. 生成AIプリンシプル・コード案：企業の「開示」と戦略的リスク, 1月 5, 2026にアクセス、 https://ailaw.co.jp/blog/%E7%94%9F%E6%88%90ai%E3%83%97%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%97%E3%83%AB%E3%83%BB%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E6%A1%88%EF%BC%9A%E4%BC%81%E6%A5%AD%E3%81%AE%E3%80%8C%E9%96%8B%E7%A4%BA%E3%80%8D%E3%81%A8/
15. Copyright and AI training data—transparency to the rescue?, 1月 5, 2026にアクセス、 https://academic.oup.com/jiplp/article/20/3/182/7922541
16. AI個人開発者が駆逐される日–AI時代の知的財産権検討会(第10回), 1月 5, 2026にアクセス、 https://qiita.com/shanks665/items/66918156e6999894f78c

前回までにいただいた御指摘事項等に 係る対応について – 経済産業省, 1月 5, 2026にアクセス、 https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/chiteki_zaisan/fusei_kyoso/pdf/028_04_00.pdf