生成AIによる著作権侵害事例10選！企業が取るべき4つの備え
生成AIの著作権トラブルは、「作ったものを公開・販売した時点」で摘発につながるケースが多くなっています。2025年11月、千葉県警は生成AIで作られた画像を無断で複製し、自身が販売する電子書籍の表紙に使った男性を、著作権法違反（複製権侵害）の疑いで書類送検しました（日本経済新聞 2025年11月20日）。
「業務で生成AIを使いたい。ただ、気づかないうちに他社の権利を侵害していないかが怖い...」生成AI活用研修やDX支援の現場では、このようなご相談を多くいただきます。条文を読んでも、自社の作業が危ないのかどうかまでは判断が難しく、実際に何が摘発され、何が訴えられ、どこで決着したのかという事実を知ることが重要です。
本記事では、2025〜2026年に動きがあった生成AIと著作権をめぐる事例10件を、国内の刑事摘発から海外訴訟の決着、企業の広告取り下げまで整理します。
目次
- 生成AIの著作権リスクは「学習」「生成・公開」「作風・声・肖像」の3つの論点
- 生成AIと著作権をめぐる事例10選
- 2026年に押さえておきたい制度と傾向
- 【対策】著作権を守りつつ生成AIを利用するための4つの備え
- 生成AIの著作権リスクの整理はスパイクスタジオへご相談ください
生成AIの著作権リスクは「学習」「生成・公開」「作風・声・肖像」の3つの論点
生成AIと著作権の問題は、3つの論点に分けると整理できます。論点ごとに、参照する法律も、企業が取るべき対応も変わります。まず、この3つの論点の中身を確認します。
- 学習段階 … AIに著作物を読み込ませる場面
- 生成・公開段階 … 出てきたものを使い、社外に出す場面
- 作風・声・肖像 … 著作権では守りきれない領域
企業で実際に事故が起きているのは、2つ目と3つ目です。まず、この3段階の中身を確認します。
①学習段階｜日本では原則として認められるが、例外がある
日本の著作権法には、情報解析のために著作物を利用できる第30条の4という規定があります。文化庁は2024年3月15日に「AIと著作権に関する考え方について」を公表し、AIと著作権の関係を「開発・学習段階」と「生成・利用段階」に分けて整理しました。同年7月31日には、実務者向けのチェックリストとガイダンスも公表されています。
学習が原則として認められるのは、著作物の中身を楽しむ目的（享受目的）がない場合です。作品の表現そのものを出力させる目的が併存していれば、第30条の4は適用されません。この「考え方」に法的拘束力はありませんが、2026年10月時点でも国内実務の主要な参照基準として扱われています。
注意したいのは、学習の適法性と、学習データの入手方法が別問題である点です。後述するAnthropicの和解は、まさにその入手方法が争点になりました。
②生成・公開段階｜「似ている」と「元ネタを知っていた」が揃うと侵害になる
生成物が著作権侵害になるかどうかは、従来の著作権法と同じ基準で判断されます。既存の著作物と表現が似ていること（類似性）と、その著作物をもとにしていること（依拠性）の2つが揃った場合です。AIが作ったから免責される、という扱いにはなりません。
国内で摘発された事例は、いずれもこの段階で起きています。生成した時点ではなく、SNSに公開し、オークションサイトで販売した時点で、権利者の目に触れて刑事事件になりました。
③作風・声・肖像｜著作権では守られない領域で起きている
作風やアイデア自体は、著作権では保護されません。声も同様で、声そのものを直接保護する法律は日本にはありません。それでも、実害は数字として現れています。
肖像パブリシティ権擁護監視機構（JAPRO）が主要SNS（TikTok・X・YouTube）を対象に行った実態調査では、芸能人の肖像や声優の声を無断で生成したとみられる投稿が、延べ43,483件確認され、閲覧回数は約3億3,500万回に上りました（JAPRO、経済産業省産業構造審議会への提出資料、2026年6月）。
法律で止められる範囲と、企業が炎上で失う範囲は一致しません。後述するウテナの事例は、リーガルチェックを通したうえで取り下げに至っています。
生成AIと著作権をめぐる事例10選
ここからが本題です。2025〜2026年に起きた事例を、国内の刑事摘発、国内の提訴、海外の訴訟、企業の実務トラブルの順に10件紹介します。訴訟は進行中のものと決着したものが混在するため、各件に2026年10月時点の状況を記載します。
なお、情報漏洩や誤情報を含む著作権以外のトラブルは、生成AIを取り巻く最新のトラブル事例にまとめています。
①国内の摘発事例｜AI生成画像の無断複製で全国初とみられる書類送検（2025年11月）
千葉県警は2025年11月20日、神奈川県大和市の無職男性（27）を著作権法違反（複製権侵害）の疑いで書類送検しました。容疑は、千葉県我孫子市の男性が生成AIで制作しSNSに投稿した画像を無断で複製し、自身が販売する電子書籍の表紙に使用したというものです。
県警生活経済課は、その画像が生成AIへの具体的な指示や入力を繰り返して制作されたものであることなどから、著作物に当たると判断しました。AI生成画像を著作物と認め、その無断複製を著作権侵害として摘発したのは、全国で初めてとみられます。県警は起訴を求める厳重処分の意見を付けて送検しました。2026年10月時点で、起訴・不起訴の判断は報じられていません。
この事例が示すのは、AIで作られた画像であっても、作り方によっては保護される側に回るという点です。
②国内の摘発事例｜AIで人気アニメのポスターを生成・販売し2人を書類送検（2025年1月）
神奈川県警大船署は2025年1月23日、「ヱヴァンゲリヲン新劇場版」のキャラクターイラストをAIで生成したポスターを、著作権者の許諾なく販売したなどとして、滋賀県彦根市の自営業男性（40）と横浜市旭区の会社員男性（36）を著作権法違反の疑いで書類送検しました。
自営業男性は2024年1〜3月、キャラクター「式波・アスカ・ラングレー」らのイラストをAIで生成したポスター4枚を、オークションサイトで計4,560円で販売した疑いです。会社員男性は同年3月、AI生成のポスターデータを販売目的で所持した疑いが持たれています。県警によると、画像生成AIによる同法違反の摘発は神奈川県内で初めてです。
2人は容疑を認めていますが、起訴・不起訴や裁判の結果は2026年10月時点で報じられていません。販売額は4,560円という少額でも摘発されています。
③国内の提訴事例｜新聞社3グループが生成AI検索サービスを提訴、請求額は計約66億円（2025年8月）
読売新聞グループ3社は2025年8月7日、米Perplexity AIが自社サイトの記事を無断で複製・保存し、生成AIの回答に繰り返し表示したとして、複製の差し止めと約21億6,800万円の損害賠償を求めて東京地裁に提訴しました。同月26日には朝日新聞社と日本経済新聞社も、各22億円の損害賠償と差し止めを求めて共同提訴しています。
朝日・日経は、無断利用に加えて、回答の出典表示に虚偽の情報が含まれ新聞社の信用が傷つけられたとして、著作権侵害と不正競争行為の両方を主張しました。読売・朝日・日経はいずれも、記事の収集を拒否する技術的措置であるrobots.txtを設定していたにもかかわらず無視されたとしています。
2026年5月14日、朝日・日経とPerplexityの訴訟で東京地裁の第1回口頭弁論が開かれ、Perplexity側は請求棄却を求めて争う姿勢を示しました。2026年10月時点で確定判決は出ておらず、係争中です。
④海外の和解事例｜AI開発企業が15億ドルの和解に合意、2026年7月に最終承認
作家らは、AnthropicがLibrary GenesisなどのサイトからClaudeの訓練用に数百万冊の書籍を無断でダウンロードしたとして、米北部カリフォルニア連邦地裁に集団訴訟を起こしました。2025年6月、アルサップ判事は購入済みの書籍での学習自体はフェアユースに当たると認める一方、海賊版での取得は別問題だとしました。
Anthropicは2025年9月に15億ドル規模の和解に合意し、2026年7月20日、マルティネス＝オルギン判事が和解を最終承認しました。対象作品数は48万2,460件、申請率は約92.77%に達し、1作品あたり約3,000〜3,100ドルの支払いが見込まれます。初回の支払いは2026年11月15日ごろの予定です。
ただし、この和解が対象にしたのは過去の取得行為だけです。AI学習そのものの適法性という業界全体の論点は、未解決のまま残りました。
⑤海外の訴訟事例｜報道機関と開発企業の争いは2026年10月時点で係争中
The New York Timesは2023年12月、ChatGPTの訓練に自社記事が無断使用され、出力が記事をほぼ逐語的に再現する事象が確認されたとして、OpenAIとMicrosoftを米南部ニューヨーク連邦地裁に提訴しました。
2026年9月5日（現地時間）、双方がフェアユースの成否をめぐる略式判決を申し立てました。NYTは学習が変容的でないことと、AIの出力が自社の商業的な代替物になっていることを主張しています。OpenAIは学習は変容的利用でフェアユースに当たると反論し、先行する判決を援用しました。同月、米司法省もOpenAIを支持する意見書を提出しています。
2026年10月時点で確定判決は出ておらず、係争中です。担当のスタイン判事が、裁判に進めるかどうかを数か月以内に判断する見通しです。
⑥海外の判決事例｜英国高等法院は著作権侵害の主張を大筋で退けた（2025年11月）
Getty Imagesは2023年1月、Stability AIが画像生成AI「Stable Diffusion」の開発・学習に自社所有の画像を無断で使用したとして、著作権侵害・データベース権侵害・商標権侵害などを主張し、英国で提訴しました。
審理の過程で、Gettyは学習がすべて英国外で行われたとの証拠が不十分であることを理由に、一次的著作権侵害とデータベース権侵害の主張を撤回しました。2025年11月4日、英国高等法院は残る二次的著作権侵害の主張を退け、商標権侵害についても歴史的かつ極めて限定的な侵害のみを認める判決を下しました。
Gettyにとっては大筋で敗訴にあたります。同社は米カリフォルニア北部地区連邦地裁で並行して係争中の訴訟を継続し、英判決の事実認定を米国訴訟にも活用する方針を示しています。
参照Getty Images 公式声明（2025年11月4日）
⑦海外の訴訟事例｜大手映画会社3社が相次いで画像生成AIを提訴、証拠開示段階（2026年10月時点）
Disney、Universalの両スタジオは2025年6月11日、画像生成AI「Midjourney」がユーザーに著名キャラクターを模倣した画像を生成させているとして、米カリフォルニア中央地区連邦地裁に著作権侵害で提訴しました。その後、Warner Bros.も同様の訴えを起こし、現在は同じ裁判官のもとで併合審理されています。
スタジオ側は、Midjourneyに対し、作品のコピーや配信、二次的著作物の作成をやめるよう求めています。これに対しMidjourneyはフェアユースを主張して争っています。Midjourneyは2026年、スタジオ側の社内AI利用実態（AI関連の事業計画や学習データ、取締役会資料など）の開示を求めました。治安判事は開示範囲を一般消費者向けのAIに限定しましたが、Midjourneyはこの制限の撤回を地裁判事に求めています。
2026年10月時点でも裁判所への書面提出が続いており、判決・和解のいずれにも至っていません。裁判所が定めたスケジュールでは、申し立ての最終期限は2026年11月23日とされています。
参照VP Land （2026年7月3日）、CourtListener（2026年10月13日）
⑧企業の実務事例｜航空会社がAI生成画像の広告を差し替え・謝罪（2025年8月）
日本航空（JAL）は2025年8月1日、富裕層向けクレジットカード「JAL Luxury Card」を発表しました。公式サービスサイトに掲載した画像について、ポップコーンにストローが刺さっている、JALカードではないカードで買い物をしているなど不自然な点が相次いで指摘され、生成AIで作られたものではないかとSNSで話題になりました。
JAL広報部は2025年8月5日の取材に対し、生成AIで作成し自社サイトで使用した一部画像に誤解を招く表現があったとして謝罪し、該当する画像を取り下げました。同社は生成AIを活用する際の審査プロセスを速やかに社内で再周知し、社員教育も継続するとしています。著作権侵害が問われた事例ではありませんが、生成AIで作った画像を十分に確認せず公開し、取り下げに至った点は事例⑨、⑩と共通しています。
参照アサミ経営法律事務所（2025年8月7日、J-CAST・ITmedia報道を引用）
⑨企業の実務事例｜画材メーカーがAI製ポスターを撤去（2025年12月）
サクラクレパスグループの販売子会社は、2025年12月5〜8日にスペイン・バルセロナで開催されたマンガイベント「Manga Barcelona」で、水性サインペン「PIGMA MICRON」の販促ポスターを展示しました。ポスターのロゴが同社の表示規定に違反し、描かれた商品デザインも実際と異なっていたことから、来場者から指摘を受けてSNSで拡散しました。
サクラクレパスは12月9日に使用停止と撤去の第一報を発表し、12月11日の第二報で、当該販促物のイラストが販売子会社にて生成AIを用いて制作されたものであることを確認したと公表しました。あわせて、グループ全体でのチェック体制の強化を表明しています。
法的な侵害認定があった事例ではありません。それでも、描く道具を売る会社が生成AIを使った事実そのものが、ブランドへの批判につながりました。
参照株式会社サクラクレパス 公式発表（2025年12月11日）
⑩企業の実務事例｜PR動画が既存作品を連想させると指摘され削除（2026年5月）
ウテナは2026年4月27日から交通広告を掲出し、5月1日には生成AIで制作したPRアニメ『潤い戦士モイスチャー』を公開しました。ビジュアルやキャラクター設定が『美少女戦士セーラームーン』を強く連想させるとの指摘がSNSで相次ぎました。
同社は外部専門家によるリーガルチェックを経て公開したとしていましたが、批判を受けて動画の削除と、東京・大阪で掲出していた交通広告の撤去を決定し、2026年5月6日に謝罪文を発表しました。チェック体制を全面的に見直し、再発防止に努めるとしています。
法務の確認を通しても、既存作品のファンの受け止めまでは防げませんでした。著作権の判断と、広告として世に出してよいかの判断は別だと分かる事例です。
2026年に押さえておきたい制度と傾向
事例の背景には、2024年以降に整った制度と、権利者側の動きの変化があります。3つの傾向に整理します。
| 傾向 | 内容 | 影響・リスク |
|---|---|---|
| 国の整理が「考え方」として示された | 文化庁が2024年3月に「AIと著作権に関する考え方について」を公表。学習段階と生成・利用段階を分けて整理し、同年7月にチェックリストを追加 | 法的拘束力はないが、社内規程の基準として参照される。整理を知らずに運用していると説明責任を果たせない |
| AI分野の基本法が施行された | 「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」が2025年5月28日成立、同年9月1日に全面施行。2025年12月には適正性指針とAI基本計画も決定 | 著作権侵害への直接の罰則はない。国による実態調査や権利侵害事案の分析が進み、問題の可視化は加速する |
| 権利者が実態を数字で示し始めた | JAPROは、調査対象SNS上の侵害疑義投稿による芸能人らの経済的損失を約20億〜45億円と試算 | 著作権の枠外にある肖像・声の侵害でも、金額として主張される段階に入った |
損失の試算は、調査対象としたSNS上の投稿に限定した参考値です。
参照JAPRO、経済産業省産業構造審議会への提出資料、2026年6月
【対策】著作権を守りつつ生成AIを利用するための4つの備え
ここまでの事例には共通点があります。生成そのものではなく、社外に出す段階でトラブルが起きていることです。どうすれば著作権を守りつつ生成AIを利用することができるのでしょうか。4つの備えを紹介します。
1. 入力と出力を分けて確認する
社内で混乱が起きやすいのは、入力の話と出力の話を一緒に議論してしまうためです。AIに何を入れてよいかという問題と、出てきたものを社外に出してよいかという問題は、確認する相手も基準も違います。
実践ポイント
- 入力側: 他社の著作物（イラスト、記事全文、キャラクター名を含む指示）を素材として入れる場合のルールを決める
- 出力側: 既存の作品に似ていないか、既存の作品を参照して作っていないかを、公開前に確認する
- この2つを別々のチェック項目として、社内の申請フォームに分けて書く
2. 社外に出す制作物は公開前に人が目視で確認する
JAL、サクラクレパス、ウテナの3件はいずれも、法的な侵害認定の前に、公開した制作物への指摘で取り下げに至りました。共通していたのは、公開前に止める人がいなかった点です。
実践ポイント
- 広告・パンフレット・ノベルティなど、社外の目に触れる制作物を対象に指定する
- 確認する点を3つに絞る。自社ロゴと商品デザインが正しいか、既存の作品に似ていないか、不自然な描写がないか
- 制作を外部に委託する場合も、生成AIを使ったかどうかを納品時に申告してもらう
3. 使うツールの学習設定と補償条項を確認する
法人向けのAIサービスには、入力内容を学習に使わない設定や、著作権侵害を指摘された場合に提供事業者が費用を補償する条項を備えたものがあります。契約前に確認できる項目です。
実践ポイント
- 利用規約で、入力データが学習に使われるかどうかを確認する
- 補償条項の有無と、適用される条件（指定された機能の利用時のみ、など）を確認する
- 無料版を業務で使っている部署がないかを、年に1回は棚卸しする
4. 判断できる人を社内に増やす
ルールを配っても、現場で判断できなければ運用は止まります。実際に必要なのは、この生成物は出してよいのかを、作った本人がその場で判断できる状態です。
実践ポイント
- 類似性と依拠性という2つの判断軸を、具体例とセットで研修に入れる
- 迷ったときに相談する先を1か所に決め、全社に周知する
- 摘発・炎上の事例を社内で共有し、自社の業務に置き換えて議論する
どこから手を付けるべきか迷う場合は、社内の生成AI利用ルールや社員研修の設計について相談することも可能です。現状の運用をヒアリングしたうえで、優先順位の整理からお手伝いします。
スパイクスタジオの支援事例
トヨタ自動車株式会社様では、社員が生成AIを活用して生産性向上や業務効率化を図る取り組みとして、プロンプト勉強会とプロンプトソンを実施しました。従業員の生成AIリテラシーにばらつきがあり、使い方が分からない、業務での具体的な活用イメージが湧かないという課題に対し、実際に手を動かしながら進めるハンズオン形式で研修を行った事例です（トヨタ自動車株式会社様の事例）。
三井住友DSアセットマネジメント株式会社様では、全社基礎研修と事務部門での伴走型DX支援研修を実施しました。研修を通じて生成AIへの抵抗感が下がり、DX推進が進んだ経緯については、担当者の言葉で前編のインタビュー記事にまとめています。
判断できる人が社内に増えると、事故のリスクを下げられます。ルールの配布だけでは届かない部分を、社員研修とDX伴走支援で補う形です。
生成AIの著作権リスクの整理はスパイクスタジオへご相談ください
生成AIの利用を止めずに、著作権の事故を減らすには、ルール・業務プロセス・人の3つを同時に整える必要があります。スパイクスタジオでは、次の支援を提供しています。
- マルチエージェント時代のAI人材育成 … 使う側・作る側・基盤層の三層に分けた研修。教育・統制・データ整備をセットで設計します
- AI前提の業務プロセス再設計（BPRコンサルティング） … 確認の工程を含めて、業務そのものをAI前提で組み替えます
- AIエージェント開発サブスク（Spike AI Agent Studio） … 専任のエンジニアとAIがチームになり、社内用途に合わせた仕組みを作ります
何から整えるべきか決まっていない段階でも構いません。生成AIの利用ルールづくりと社内研修について相談するところから、現状の課題を一緒に整理します。