ハリウッドがもはや避けられない著作権の問い

AIが生成したエスタブリッシングショットは、今日、写真のようにリアルで、映画的にライティングされ、しかも素早く生成できる。マーケティングチームにとってそれは利点だ。だが法務部門、E&O保険会社、そして国際流通にとっては、まさにここから本当の仕事が始まる。見栄えのよい画像は、まだ、所有し、ライセンスし、保険をかけ、世界中で活用してよい画像ではないからだ。

視覚的な説得力と法的な耐久性のあいだのこの隔たりは、業界の中心的な問いになった。それは編集室ではなく、権利の連鎖(Chain of Title)で、保険の申請で、そして配給契約で決まる。そしてもはや先送りにはできない。

美しいアセットがまだ安全なアセットではない理由

問題の核心は学習にある。生成モデルは、保護された作品を含む膨大なデータを処理することで生まれる。U.S. Copyright Officeは第3部でこれを明確に位置づける。「several stages in the development of generative AI involve using copyrighted works in ways that implicate the owners' exclusive rights」(U.S. Copyright Office, Part 3: Generative AI Training)。この利用が許されるかは、米国ではフェアユース判定に左右され、当局は一律の免責はないと明言する。「some uses of copyrighted works for generative AI training will qualify as fair use, and some will not」(U.S. Copyright Office, Part 3)。学習はしばしば変容的だが、その評価は個々の事案しだいだ。作品、出所、目的、出力管理によって決まり、海賊版由来のデータセットを承知のうえで使うことはフェアユースに反する材料になる(U.S. Copyright Office, Part 3)。

制作にとってこれが意味するのは、法的な問いはすでにモデルの中に座しており、生成された画像に初めて現れるのではない、ということだ。あるシステムがどの作品で学習したかを誰も証明できなければ、残存リスクが残る。そしてそれを最終的に負担するのは、買い手、配給会社、投資家になりかねない。

第二の問題は成果物の所有に関わる。米国ではこう定められている。「copyright protection in the United States requires human authorship」(U.S. Copyright Office, Part 2: Copyrightability)。純粋にプロンプトで生成された成果物は当局の見解では保護されない。なぜなら「prompts alone do not provide sufficient human control to make users of an AI system the authors of the output」だからだ(U.S. Copyright Office, Part 2)。保護は、人間が目に見えるかたちで造形するところに初めて生じる。当局によれば、作者は成果物の創造的な選択、配置、加工に対する権利を主張できる(U.S. Copyright Office, Part 2)。それを記録しない者は、作品のただ中に所有権の空白を抱える危険がある。

まさにこの点で、法的な細部が経済的なリスクへと変わる。権利の連鎖(Chain of Title)とは、ある制作がすべての要素のすべての権利を掌握していることの切れ目のない証明であり、通常はErrors-and-Omissions保険の前提であって、その保険がさらに多くの場合、配給の前提になる。専門的な解説は、引受審査がこの文書に依拠すると述べる。ただし、そもそも付保されるか、どの条件で付保されるかは、証券、免責事項、開示、引受審査しだいだ(Thoolie, Errors & Omissions Insurance for Filmmakers、専門的解説であり保険会社の確約ではない)。その際、空白は免責、照会、保険料の上昇、あるいは引受拒否を招きうる。

記録された人間の著作性がなく、学習の来歴も明らかでないAI要素は、こうしてこの連鎖の潜在的な断裂となる。そのためProducers Guild of AmericaがホストするArchival Producers AllianceのAI Tool Kitは、すべてのAI生成コンテンツとそのメタデータを追跡する「Cue Sheet」と、チーム、配給会社、パートナーへの透明性を推奨する。そしてこれらの情報はE&O保険の締結にも役立つと明記している(Producers Guild / Archival Producers Alliance, AI Tool Kit)。並行して保険市場も動いている。2026年1月1日、Insurance Services Office (Verisk)は一般賠償責任(CGL)に生成AI向けの標準化された免責条項を導入した(様式CG 40 47、CG 40 48、CG 35 08)。広く解される文言「arising out of」は、AIの間接的な関与でも及びうる(Fenwick, The End of 'Silent AI'?)。これらの免責は出典によれば一般賠償責任に関わるものであり、あらゆる映画E&O証券がAIを除外することの証拠ではない。ただし個々のTech-E&O証券は、IP侵害のようなAIが生む risk をまさに除外しうるため、確約された補償が保険なしのまま残るおそれがある(Honigman, The AI Insurance Gap)。つまり付保可能性は自動的なものではない。AIアセットは追加の照会、条件、費用を招きうる。

これを制御可能にするのは、記録されたアセットの来歴だ。オープン標準のC2PAは、Content Credentialsとして、誰がいつどの道具でコンテンツを作成または変更したかを記録する暗号署名付きのマニフェストを規定する。同時にこの標準自身が一線を引き、「no value judgments about whether the provenance data is good or bad」を提供しないとする(C2PA, Content Credentials Explainer)。来歴は記録の道具であって、法的な証拠ではない。それは制作記録を支えるが、ライセンスも権利の確認も代替しない。

Midjourneyという試金石。出力そのものが証拠になるとき

これらのリスクがどれほど具体的かは、ハリウッド初の大型AI訴訟が示している。2025年6月、DisneyとUniversalはMidjourneyを提訴し、同サービスをDarth VaderやElsaといった保護されたキャラクターの無許諾な模造を生み出すとして「bottomless pit of plagiarism」と呼んだ(AP News, Disney and Universal sue AI firm Midjourney)。2025年9月にはWarner Bros. Discoveryが加わり、Superman、Batman、Bugs Bunnyといったキャラクターについて「brazen theft」と述べ、侵害された作品ごとに最大15万米ドルを求めた(Mashable, Midjourney pushes to expose studios' own AI practices)。Midjourneyはフェアユースで防御し、スタジオも内部で類似の手法を用いていると主張する。ディスカバリー(証拠開示)をめぐる争いのなかで、治安判事は2026年6月中旬、スタジオの開示義務を消費者向けのAI製品に限定した(Mashable, Midjourney pushes to expose studios' own AI practices)。訴訟は2026年7月時点で係属中で、判決はまだ出ていない。

プロデューサーにとって決定的な点は、学習データだけでなく、出力もまた問題になりうるということだ。保護されたキャラクターや作品をそれとわかるかたちで再現する場合である。すなわち「宇宙ヘルメット」を見せるモデルと、それとわかる保護されたキャラクターを差し出すモデルとの違いだ。

とりわけAIによるスタイル転写では、区別が重要になる。米国法では、スタイルそのものは自動的には保護されない。Kadrey v. Metaの裁判所はこう認定した。「style is not copyrightable—only expression is」(Loeb & Loeb, Kadrey v. Meta)。あるシステムに「~の作風で」作業するよう頼む者は、それだけで権利を侵害するわけではない。危ういのは、出力が具体的な保護された表現要素や、それとわかるキャラクターを取り込むとき、あるいはAI生成物が同種の作品の市場を締め出すときだ。U.S. Copyright Officeは「serious risk of diluting markets for works of the same kind as in their training data」を警告する(U.S. Copyright Office, Part 3)。この位置づけは米国の法状況に関わるものであり、他国へ一律に当てはめることはできない。

一つの法域、三つの答え。米国、EU、英国

国際的に活用できる映画にとって、一国だけの視点では足りない。三つの中心的な参照市場が、同じ技術を異なるかたちで扱っている。

米国では、その筋道が裁判所の判断を通じて形づくられる。Thomson Reuters v. Rossで裁判所は2025年2月、その利用はフェアユースではないと判断した。「Ross' use of the headnotes did not constitute fair use as a matter of law」(Loeb & Loeb, Thomson Reuters v. Ross Intelligence)。ただし裁判官は明確に強調した。「only non-generative AI is before me today」(Loeb & Loeb, Thomson Reuters v. Ross)。Kadrey v. Metaでは裁判所が2025年6月、学習をフェアユースと評価したが、「market dilution」の理論を将来の攻撃点として残した(Loeb & Loeb, Kadrey v. Meta)。そしてAnthropicの件では、Alsup裁判官が2025年9月25日、15億米ドルの和解を暫定的に承認した。彼はそれ以前に、学習はフェアユースと位置づけつつ、700万冊超の海賊版由来の書籍の保存は権利侵害と評価していた(Reuters, US judge preliminarily approves $1.5 billion Anthropic settlement)。音楽分野でも様相はまちまちだ。RIAAが主導した2024年6月のSunoおよびUdioへの訴訟は、一部は和解し、一部はなお係属している(RIAA, Record Companies Bring Landmark Cases against Suno and Udio)。

EUは成文法に依拠する。DSM指令(EU) 2019/790は第4条で、適法にアクセスできる作品のテキスト・データマイニングの例外を定めるが、それが適用されるのは、その利用が「has not been expressly reserved by their rightholders in an appropriate manner, such as machine-readable means」である場合に限られる(EUR-Lex, Directive (EU) 2019/790)。この機械可読の権利留保こそ、権利者が学習利用を禁じるためのてこだ。EU AI Actはさらに、汎用モデルの提供者に、著作権ポリシーの整備と学習内容の公開要約の提供を義務づける。汎用AIモデルに関するこれらの義務は、2025年8月2日以降に新たに市場投入されるモデルに適用され、執行と制裁金は2026年8月2日から及ぶ。2025年8月2日より前にすでに市場にあったモデルの提供者については、出典は2027年8月2日までの経過期間を定めている(Crowell & Moring, Code of Practice for General-Purpose AI Models Published)。付随する汎用AI行動規範(General-Purpose AI Code of Practice)は2025年7月10日に公表され、その著作権の章によってコンプライアンスへの任意の道筋を示している(欧州委員会, The General-Purpose AI Code of Practice)。

英国はなお定まっていない。現行法では、データマイニングの例外は非営利研究にのみ適用される(CDPA第29A条)。ライセンスなしの商用の学習はこれに含まれない(GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence)。2024年12月17日から2025年2月25日まで、11,520件の回答を得たパブリックコンサルテーションを経て、当初は好まれていたオプトアウト付きの広い例外は、もはや優先される路線ではなくなった(GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence)。属地性がいかに重いかを示したのがGetty訴訟だ。2025年11月4日、High CourtはStable Diffusionのようなモデルは「infringing copy」ではないと判断した。Gettyは、学習が英国内で行われたことを立証できなかったため、中心的な著作権上の主張を取り下げていた(The Guardian, AI firm wins high court ruling after photo agency's copyright claim)。専門的な分析はここから、属地性が深く重く、英国の二次的著作権法が限界を画するという教訓を導いている(Mayer Brown, Getty Images v Stability AI)。

反論、限界、そしてリスク

状況を危険としてのみ描くのは誠実ではない。あらゆるAI利用が違法なわけではない。複数の米国の裁判所は一定の条件下で学習をフェアユースと認めており、Copyright Officeは国家の介入なしにライセンス市場を育てることを勧めている(U.S. Copyright Office, Part 3)。さらに、リスクを下げることを狙う道具も生まれている。AdobeはFireflyについて、「commercially-safe datasets, including licensed and public domain content」を用い、顧客データで学習しないと宣伝する(Adobe for Business, Firefly AI Approach)。これは提供者の表明であって、裁判所が確認した法的保証ではないが、方向性は示している。ライセンスされた学習モデル、社内または自前のアセットに基づく私的なモデル、そして契約上の免責だ。

とはいえ限界は現実に残る。提供者の表明も免責も、その補償の範囲だけの価値しかなく、保険市場はいままさに暗黙のAI補償から離れつつある(Honigman, The AI Insurance Gap)。来歴のメタデータは除去でき、学習が適法な場合でも、Midjourney訴訟が示すように、出力が保護された要素を再現しうる。加えて国際的な断片化がある。ある市場では通りそうなアセットが、別の市場では攻撃されうる。世界で活用する制作にとって、これは周縁の問題ではなく核心的なリスクだ。

結論

業界は長らく、AIの問いを何より美的なものであるかのように扱ってきた。だがそうではない。AIの成果が説得力ある見た目かどうかは、あらゆる検証のうち最も易しい。難しいものはそのあとに来る。来歴は記録されているか。土台となる権利は確認され、ライセンスされているか。成果に保険はかけられるか。そしてそれは、あらゆる標的市場の法状況に耐えるか。

これらの問いを納品の段になって初めて立てる者は、遅すぎる。耐えうる答えは早期に生まれる。ライセンスされた、あるいは社内の学習モデル、記録された人間の著作性、アセットの来歴を示す清潔な制作記録、保険会社とCompletion Bondへの早期の開示、そして補償が確認された免責によって。ハリウッドは著作権の問いを恐れる必要はない。カメラが回る前に、それに答えればよい。これは法的助言ではない。具体的な法状況は、市場と時点に応じて限定して捉える必要がある。