AIがどんなデータを学習しているか分からない。企業としてどこまで確認すれば十分？

どこまで確認すれば十分かは一律に決まるものではなく、生成物の使い方やリスクの大きさに応じて変わります。学習データを完全に把握することは難しいため、「ブラックボックスであること」を前提に、確認の程度を使い分けるのが現実的な対応です。

学習データはブラックボックスが前提

生成AIがどのようなデータを学習しているかを、利用する企業側で正確に把握することは、基本的に困難です。そのため、企業としては、学習データがブラックボックスであることを前提に対応を考える必要があります。

確認の程度はリスクに応じて使い分ける

その際の指針となるのが、リスクベースアプローチです。権利侵害が起きる可能性と、起きた場合の影響の大きさを踏まえて、確認や対策の程度を使い分ける考え方です。どこまで確認すれば十分かは一律に決まるものではなく、程度（グラデーション）の問題です。生成物の使用用途や権利侵害の可能性などを踏まえ、案件ごとにどのレベルの確認が必要かを検討することになります。

具体的な確認の手段

確認の手段としては、例えば、AIサービス提供者による学習データの開示状況や利用規約の確認、生成物についての類似画像検索などが考えられます。

生成AIを業務で使う際の基本的な注意点はこちらのQ&Aで解説しています。自社の用途に合った確認体制づくりについては、tAiL.法律事務所（サービス一覧）までご相談ください。

関連Q&A：リスクベースアプローチは誰がどう評価すればいい？／生成物が既存の作品に似ていないか、どうチェックすればいい？

※本記事は一般的な情報提供であり、個別の法的助言ではありません。／出典：文化庁「AIと著作権に関する考え方について」／執筆：弁護士 原智輝（福岡県弁護士会）／tAiL.法律事務所代表