AIが作った画像や文章に、著作権は発生しますか？

現状の日本の法律では、AIが自動的に生成しただけで「人間の創作的な関与」がないものには、著作権は発生しないという考え方が主流です。ただし、人間がプロンプト（指示）に高度な工夫を凝らしたり、AIの生成物を素材として大幅に加工・修正を加えたりした場合、その「人間が創作した部分」については著作権が認められる可能性があります。

AIが嘘をつく「ハルシネーション」は、防ぐことはできないのですか？

ハルシネーションを完全になくすことは現在の技術では難しいですが、減らすための対策はあります。最も基本的な対策は、プロンプト（指示）を具体的にし、曖昧な質問を避けることです。また、最新の技術として「RAG（検索拡張生成）」が注目されています。これは、AIが回答を生成する際に、信頼できる外部のデータベースやウェブサイトを検索し、その情報に基づいて回答する仕組みで、従来のAIよりも正確性が向上しています。

入力した情報がAIに学習されないようにする方法はありますか？

多くの一般向け生成AIサービスには、入力したデータをAIの学習に利用させないための設定（オプトアウト機能）が用意されています。例えばChatGPTの場合、設定画面からチャット履歴と学習をオフに切り替えることが可能です。企業として安全に利用するためには、入力データが学習に利用されないことが契約で保証されている法人向けのプランや、API（システム連携）を利用するのが最も確実な方法です。

生成AIとは？たった5分でわかる仕組みと活用事例

Q: AIが作った画像や文章に、著作権は発生しますか？

現状の日本の法律では、AIが自動的に生成しただけで 「人間の創作的な関与」がないものには、著作権は発生しない という考え方が主流です。ただし、人間がプロンプト（指示）に高度な工夫を凝らしたり、AIの生成物を素材として大幅に加工・修正を加えたりした場合、その「人間が創作した部分」については著作権が認められる可能性があります。

最近、ChatGPTをはじめとする生成AIが増えていますが、そもそも生成AIとはなにか、ご存知ですか？この最新技術について、仕組みや種類、従来のAIとの違いを分かりやすく解説します。多くの企業がビジネス導入を進めており、そのメリットや具体的な事例も紹介します。一方で、利用上の注意点も存在します。

この記事では、生成AIに関する研究の動向や、代表的な例も交えながら、全体像を5分で理解できるようまとめました。ページ下部にはもっと詳細が知りたい人向けの詳細な記事もあります。

この記事でわかること

生成AIの基本的な仕組みと従来のAIとの明確な違い
ChatGPTなど代表的なツールの種類と具体的な活用例
ビジネスシーンで期待されるメリットや企業の導入事例
安全に使うために知っておくべき注意点やリスク

たった5分で学ぶ生成AIとはなにか（読了5分）

生成AIの概要と従来のAIとの決定的な違い

生成AIは、私たちの生活や仕事をサポートするために開発された最新技術であり、すでにメールの返信案の自動作成などで身近に使われ始めています。

従来のAIとの違い

生成AIと従来のAIの最も大きな違いは、その目的にあります。

従来のAI（識別系AI）：主にデータを見分け、分類し、未来を「予測」することに特化していました。例えば、画像を「犬か猫か」識別したり、届いたメールが「迷惑メール」かを分類したりする作業を自動化します。
生成AI：学習した内容から全く新しいものを「生成（創造）」することに特化しています。例えば、「犬の画像を描いて」という指示で新しい画像を作り出したり、新しい企画案を文章で作成したりできます。この「創造性」の有無が根本的に異なります。

生成AIの特徴と仕組み

生成AIの最大の特徴は、プログラミングなどの専門知識がなくても、「プロンプト」と呼ばれる自然な言葉（日常的な言葉）での指示だけで操作できる点です。また、文章作成、要約、翻訳、アイデア出し、コード作成など、非常に幅広いタスクをこなせる「汎用性の高さ」も特徴です。

この技術は、人間の脳の神経回路を模したディープラーニング（深層学習）が基盤となっています。

テキスト生成AI（ChatGPTなど）：トランスフォーマーというモデル構造を採用しており、長文の文脈を理解した自然な文章作成を可能にしています。
画像生成AI：拡散モデル（Diffusion Model）という技術が主流で、ノイズを取り除く逆のプロセスを利用して、非常にリアルで高品質な新しい画像を生成します。

これらのAIは、インターネット上の膨大なデータを事前に学習した「基盤モデル（Foundation Model）」をベースとしており、個別のタスクごとにAIを開発する必要なく多目的に活用できます。

ChatGPT(チャットジーピーティー)に関する記事一覧＞＞

種類と最新の研究動向

生成AIは、作り出すコンテンツの種類によって「テキスト生成」「画像生成」「動画生成」「音声生成」「音楽生成」「コード生成」の6種類に分類されます。

代表的なツールには、テキスト生成のChatGPT、Gemini、Claude、画像生成のMidjourney、Stable Diffusion などがあります。

最新の研究動向として、マルチモーダルAIへの進化が大きなトレンドです。これは、テキストだけでなく、画像、音声、動画といった複数の種類の情報を同時に理解し処理できるAIを指します（例：GeminiやGPT-4o、Claude 3など）。

また、AIが事実に基づかない誤った回答をする「ハルシネーション（事実に基づかない回答）」を減らすための研究も進んでおり、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる外部データベースを参照して回答の正確性を高める技術が注目されています。

ビジネス活用メリットと注意点

ビジネスメリット

企業が生成AIを導入する最大の利点は、メールや企画書作成、情報リサーチといった定型作業を自動化またはサポートすることによる「業務効率化と生産性の向上」です。

その他のメリットとして、広告用のクリエイティブ制作を内製化することによる「コスト削減」、そして社内のノウハウをAIに学習させることによる「人手不足の解消」や「知識の継承」が挙げられます。

実際に、多くの日本企業が広告制作や社内業務の効率化に生成AIを活用し始めています。

利用上の注意点とリスク

生成AIの利用には、いくつかの重要な注意点があります。

ハルシネーション（嘘）のリスク：AIはもっともらしい嘘の回答をすることがあるため、特に重要な情報については必ず人間がファクトチェック（事実確認）を行う必要があります。
機密情報・個人情報漏洩のリスク：入力した情報がAIの学習データとして利用され、他のユーザーへ漏洩する危険性があります。社外秘の情報は絶対に入力しない、セキュリティが確保された法人向けプランを利用するなどの対策が求められます。
著作権侵害のリスク：生成物が学習データに含まれる既存の著作物に意図せず酷似してしまう可能性があります。商用利用する際は、既存作品と似ていないかの確認が重要です。

もっと具体的な内容が知りたい人向け！生成AIとはなにか解説

生成AIとは？従来のAIとの違い

「生成AI」と聞くと、なんだか難しそう、専門的すぎると感じるかもしれません。しかし、基本的な考え方は決して複雑なものではありません。

この技術は、私たちの生活や仕事をサポートするために開発されました。例えば、スマートフォンで天気予報を聞いたり、自動でメールの返信案を作成したりと、すでに身近な場所で使われ始めています。

従来のAIとの違いは何？

これまでのAIと生成AIの最も大きな違いは、その目的にあります。従来のAIは、主にデータを見分け、分類し、未来を「予測」することが得意でした。一方、生成AIは、学習した内容から全く新しいものを「生成（創造）」することに特化しています。

なぜなら、従来のAI（「識別系AI」とも呼ばれます）は、与えられたデータが何であるかを判断するためのものであったからです。

例えば、従来のAIは、画像に映っているのが「犬」か「猫」かを識別したり、過去の売上データから「来月の売上」を予測したり、届いたメールが「迷惑メール」かどうかを分類したりする作業を自動化するために用いられてきました。

対して、生成AIは「犬の画像を描いて」という指示で新しい犬の画像を作り出したり、「売上向上のためのアイデアを5つ考えて」という依頼に新しい企画案を文章で作成したりできます。このように、分析や識別が中心だった従来のAIに対し、生成AIは創造的なアウトプットを生み出す点が根本的に異なります。

生成AIの基本的な特徴を解説

生成AIには、従来のAIにはなかったいくつかの際立った特徴があります。

最大の特徴は、専門家でなくても「自然な言葉」で操作できる点です。従来のAIを利用するには、プログラミングやデータ分析の専門知識が必要な場合が多くありました。しかし、生成AIは「プロンプト」と呼ばれる日常的な言葉での指示（例：「明るい雰囲気の公園のイラストを作って」）だけで、AIが意図を汲み取ってコンテンツを生成してくれます。（出典：総務省令和6年版情報通信白書）

また、非常に幅広い分野に対応できる「汎用性の高さ」も特徴です。一つのモデルが、文章の作成、要約、翻訳、アイデア出し、さらにはプログラムコードの作成など、多様なタスクをこなせる能力を持っています。

これは、後述する「大規模言語モデル（LLM）」などの基盤モデルが、膨大な量のデータを事前に学習しているためです。このため、特定の作業ごとにAIを開発する必要がなく、一つのAIで多くの業務をサポートできる可能性を秘めています。

生成AIとは？その仕組みを簡単に

どういう仕組みで動いているの？

生成AIが新しいコンテンツを生み出せる背景には、「ディープラーニング（深層学習）」という技術があります。これは、人間の脳の神経回路を模した仕組み（ニューラルネットワーク）を用いて、データに潜む複雑なパターンをAI自ら学習する手法です。

特に、ChatGPTのようなテキストを生成するAIの多くは、「トランスフォーマー（Transformer）」というモデル構造を採用しています。このトランスフォーマーは、文章の中のどの単語とどの単語が強く関連しているかを効率的に学習できるため、長文の文脈を理解した自然な文章作成が可能になりました。

また、これらのAIは「基盤モデル（Foundation Model）」と呼ばれます。インターネット上の膨大なテキストや画像データをあらかじめ学習させた、非常に大規模なAIモデルのことです。この基盤モデルがあるおかげで、私たちは個別のタスクごとにAIを一から開発することなく、翻訳、要約、対話など様々な目的にAIを活用できます。

一方で、画像生成AIの分野では「拡散モデル（Diffusion Model）」という技術が主流です。これは、元の画像に少しずつノイズ（ざらつき）を加えていき、最終的に完全なノイズにする過程をAIに学習させます。そして、生成時にはその逆のプロセス、つまりランダムなノイズから少しずつノイズを取り除いていくことで、非常にリアルで高品質な新しい画像を作り出す仕組みです。（出典：IBM：拡散モデルとは）

最新の研究はどうなってる？

生成AIの研究開発は非常に速いスピードで進んでいます。最近の大きなトレンドは「マルチモーダルAI」です。これは、テキスト（文字）だけでなく、画像、音声、動画といった複数の異なる種類の情報（モダリティ）を同時に理解し、処理できるAIを指します。

例えば、GoogleのGeminiやOpenAIのGPT-4o、AnthropicのClaude 3といった最新のモデルは、画像を見せながらそれについて質問したり、グラフを読み解かせて文章で解説させたりすることが可能になっています。

また、生成AIの課題である「ハルシネーション（事実に基づかない回答）」を減らすための研究も進んでいます。「RAG（ラグ：検索拡張生成）」と呼ばれる技術がその一つです。これは、AIが回答を生成する際に、外部の信頼できるデータベースや最新のウェブ情報を検索し、その内容に基づいて回答を組み立てる仕組みです。これにより、AIは学習していない最新の情報にも対応でき、回答の正確性が向上します。

さらに、動画生成AIの分野も急速に進化しており、テキストで指示するだけで、まるで本物のようなクオリティの動画を自動で生成する技術も登場し、注目を集めています。

（出典：HP Tech&Device TV：【徹底解説】2024年の生成AIトレンドの振り返りと2025年の展望）

生成AIとは？種類と具体例を紹介

どんな種類があるの？

生成AIは、作り出すコンテンツの種類によって、いくつかのカテゴリーに分類されます。現在、主に活用されているのは以下の6種類です。

まず、最も知られているのが「テキスト生成」です。文章の作成、要約、翻訳、対話などを行います。

次に「画像生成」があります。テキストで「青い空と白い猫」のように指示（プロンプト）するだけで、イラストや写真のような画像を生成します。

「動画生成」は、テキスト指示から短い動画を作成したり、動画編集を補助したりする技術です。

「音声生成」は、入力されたテキストを自然な人間の声で読み上げたり、特定の声質に変換したりします。

「音楽生成」は、「リラックスできるジャズ」といった指示でBGMを作成したり、歌詞を入力してボーカル付きの楽曲を生成したりできます。

最後に「コード生成」です。プログラミングのコードを自動で作成したり、書かれたコードのエラー（バグ）を見つけて修正案を提案したりします。

ChatGPTの具体例は？

ChatGPTは、OpenAIが開発したテキスト生成AIの代表例です。その最大の特徴は、チャット（対話）形式で、非常に幅広い用途に対応できる高い汎用性にあります。

例えば、日常的な使い方としては、複雑な質問への回答や情報検索、旅行のスケジュール作成、料理のレシピ考案などがあります。

ビジネスシーンでは、メールや企画書のたたき台作成、長文の会議議事録の要約、外国語への翻訳などで、作業時間を大幅に短縮するサポートが可能です。

クリエイティブな作業においても、ブログ記事の構成案やタイトル候補を複数出してもらったり、広告のキャッチコピーを考案させたりといった使い方がされています。

さらに、専門的な分野でも、プログラミングコードの生成や、書いたコードに間違いがないかのレビュー（デバッグ）支援など、多岐にわたるタスクを実行できます。

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他のツールの事例も紹介

ChatGPT以外にも、特定の分野に強みを持つ多くの生成AIサービスが登場しています。

テキスト生成の分野では、Googleの「Gemini」やAnthropicの「Claude」が有名です。

GeminiはGoogle検索と連携しており、最新の情報を反映した回答が得意です。また、GmailやGoogleドキュメントなどとの連携が強力で、ビジネス利用に便利です。

一方、Claudeは、一度に処理できるテキスト量が非常に多く、数百ページに及ぶような論文や契約書の読解・要約に優れています。

画像生成の分野では「Midjourney」と「Stable Diffusion」が代表的です。

Midjourneyは、チャットアプリ上で利用し、芸術的でクオリティの高い幻想的な画像を簡単に生成できることで人気です。（

対照的に、Stable Diffusionは無料で利用できるオープンソースですが、使いこなすにはある程度の知識が必要です。その代わり、カスタマイズ性が非常に高く、写実的な画像や特定の画風を学習させて生成するのが得意です。

その他にも、歌詞とジャンルを指定するだけでボーカル付きの楽曲を作れる「Suno AI」や、プログラマーのコーディングを支援する「GitHub Copilot」など、用途に特化したサービスが次々と生まれています。

生成AIとは？ビジネス活用のメリット

企業での活用メリットは？

企業が生成AIを導入するメリットは多岐にわたりますが、最大の利点は「業務効率化による生産性の向上」です。

これまで人間が多くの時間を費やしてきたメールや企画書の作成、会議の議事録要約、情報リサーチ、翻訳といった定型的な作業を、生成AIがサポートまたは自動化します。

これにより、従業員は単純作業から解放され、より創造性が求められる企画立案や、重要な意思決定といった付加価値の高い業務に集中できるようになります。

また、「コスト削減」も大きなメリットです。例えば、広告用の画像や動画、音楽といったクリエイティブ制作をAIで内製化することにより、外部への発注コストを抑えることが可能です。さらに、AIチャットボットを導入すれば、24時間365日の顧客対応が自動化でき、人件費の削減にもつながります。

加えて、「人手不足の解消」や「知識の継承」にも役立ちます。社内のマニュアルや過去の膨大なデータをAIに学習させることで、経験の浅い従業員でもベテラン社員が持つノウハウにアクセスし、業務品質を平準化できます。

ビジネスでの活用事例は？

すでに多くの日本企業が、生成AIの活用を始めています。

マーケティングや広告の分野では、クリエイティブ制作での活用が目立ちます。例えば、伊藤園は生成AIで作成したAIタレントをテレビCMに起用し、大きな話題となりました。また、パルコは広告用の動画、ナレーション、音楽のすべてを生成AIで制作し、コスト削減と新しい表現の実現に成功しています。

社内の業務効率化においては、金融機関の取り組みが先進的です。三菱UFJ銀行では、全社的な生成AIの導入を進め、文章作成や情報収集の時間を短縮し、大幅な労働時間の削減を目指しています。

カスタマーサポートの現場でも導入が進んでいます。星野リゾートの宿泊予約センターでは、膨大な数の返信メールテンプレートをAIで管理・作成支援することで、新人オペレーターの対応効率が飛躍的に向上したという事例があります。

製造業や建設業では、開発プロセスの短縮に活用されています。大林組では、建築の初期段階でスケッチをAIに読み込ませ、複数の外観デザイン案を瞬時に生成するシステムを活用しています。

（出典：伊藤園 , パルコ-PR TIMES , 三菱UFJフィナンシャルグループ , 星野リゾート-PR TIMES , 大林組）

生成AIとは？安全に使う注意点

使うときに注意すべきことは？

生成AIは非常に便利ですが、利用にはいくつかの注意点があります。これらを理解せずに使うと、思わぬトラブルにつながる可能性があります。

第一に、「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる、事実と異なる誤った情報を生成するリスクです。生成AIは、学習したデータにない情報や、文脈上それらしい単語をつなぎ合わせて、もっともらしい嘘の回答をすることがあります。AIの回答は鵜呑みにせず、特に重要な情報については必ず人間がファクトチェック（事実確認）を行う必要があります。

第二に、「機密情報や個人情報の漏洩」リスクです。多くの生成AIサービスでは、ユーザーが入力した情報（プロンプト）を、AIの性能向上のための学習データとして利用することがあります。もし社外秘の経営データや顧客の個人情報を入力してしまうと、それらが学習され、他のユーザーへの回答として外部に漏洩する危険性があります。対策として、機密情報は絶対に入力しない、入力データを学習に利用させない設定（オプトアウト）を行う、セキュリティが確保された法人向けプランを利用する、といった社内ルールを徹底することが求められます。

第三に、「著作権侵害」のリスクです。AIが生成した画像や文章が、学習データに含まれていた既存の著作物と意図せず酷似してしまう場合があります。生成物を商用利用する際は、既存の作品と似ていないかを確認するプロセスが重要です。

最後に、「倫理的な課題」です。AIは学習データに含まれる社会的な偏見（バイアス）も学習してしまうため、差別的な内容や偏った見解を出力することがあります。AIの出力をそのまま利用するのではなく、人間の目による倫理的なチェックが欠かせません。

よくある疑問にQ&Aで回答

ここでは、生成AIを使い始める際によく寄せられる疑問について、Q&A形式で回答します。

AIが作った画像や文章に、著作権は発生しますか？: 現状の日本の法律では、AIが自動的に生成しただけで「人間の創作的な関与」がないものには、著作権は発生しないという考え方が主流です。ただし、人間がプロンプト（指示）に高度な工夫を凝らしたり、AIの生成物を素材として大幅に加工・修正を加えたりした場合、その「人間が創作した部分」については著作権が認められる可能性があります。
AIが嘘をつく「ハルシネーション」は、防ぐことはできないのですか？: ハルシネーションを完全になくすことは現在の技術では難しいですが、減らすための対策はあります。最も基本的な対策は、プロンプト（指示）を具体的にし、曖昧な質問を避けることです。また、最新の技術として「RAG（検索拡張生成）」が注目されています。これは、AIが回答を生成する際に、信頼できる外部のデータベースやウェブサイトを検索し、その情報に基づいて回答する仕組みで、従来のAIよりも正確性が向上しています。
入力した情報がAIに学習されないようにする方法はありますか？: 多くの一般向け生成AIサービスには、入力したデータをAIの学習に利用させないための設定（オプトアウト機能）が用意されています。例えばChatGPTの場合、設定画面からチャット履歴と学習をオフに切り替えることが可能です。企業として安全に利用するためには、入力データが学習に利用されないことが契約で保証されている法人向けのプランや、API（システム連携）を利用するのが最も確実な方法です。