マーケティング担当者のためのAI法律ガイド：著作権・個人情報からリスク対策まで徹底解説

AI技術、特に生成AIは、マーケティングの世界に革新をもたらしました。魅力的なコピー、目を引く画像、パーソナライズされた顧客分析など、その可能性は計り知れません。しかし、AI活用は新たな法的リスクを生み出しています。特に著作権と個人情報に関する問題は、マーケティング担当者にとって避けては通れない課題です。

この記事では、AIを安全に、そして効果的にマーケティングに活用するために、最低限知っておくべき法務の要点整理を行います

生成AIと著作権の基本：マーケティングでの利用リスクを理解する

生成AIを活用したコンテンツ制作は、マーケティングの強力な武器となります。しかし、その成果物や利用プロセスには、著作権に関する潜在的なリスクが潜んでいます。

AIが生成した成果物の「著作物性」をどう考えるか

そもそも、著作物とは「思想又は感情を創作的に表現したもの」と定義されます。
では、AIが生成した画像や文章に著作権は認められるのでしょうか？
現在の日本の著作権法では、著作権は「人」の創作活動によって発生するとされており、AI自身が創作者とは認められません。
したがって、AIが自動的に生成しただけの成果物には、原則として著作権は発生しないと考えられています。

ただし、この解釈は一律ではありません。
人間がAIに対して特定のプロンプト（指示文）を工夫したり、AIが生成した画像を編集したりして、そこに「思想や感情」を込めた場合は、その成果物に人間の著作物性が認められる可能性があります。
これは国内外で議論が続いており、今後判例や法改正によって変わる可能性も十分にあります。
たとえば、米国ではAIが生成した画像について著作権登録を拒否する事例が出ている一方、日本国内では、AIを創作の道具として用いた場合の著作物性が認められる可能性も指摘されています。
現時点では、最終的な責任を負うのは人間であることを念頭に置くべきです。

AIの「学習データ」と著作権侵害のリスク

AIは、インターネット上の膨大なデータを学習データとして取り込み、そのパターンを分析して新たなコンテンツを生成します。
この学習データには、著作権で保護された画像や文章が多数含まれている可能性があります。
日本の著作権法では、情報解析を目的とした著作物の利用（複製等）は、原則として著作権者の許諾なく行うことができると定められています（著作権法30条の4）。
この規定は、AI開発を促進するために新設されました。

しかし、この規定はあくまで「情報解析」が目的の場合であり、AIが生成した成果物が、特定の著作物と酷似している場合や、元のコンテンツをそのまま複製していると見なされる場合は、著作権侵害となるリスクがあります。
特に、AIの生成物が意図せず、既存のキャラクターやロゴ、デザインを模倣してしまった場合、損害賠償や差止請求の対象となる可能性も否定できません。

例えば、AIに特定のイラストレーターの画風を学習させ、生成したイラストがそのイラストレーターの作品と依拠性（模倣の意図）と類似性（客観的な類似）の両方が認められた場合、著作権侵害と判断される可能性が高まります。
マーケティングに利用する際は、無用なトラブルを避けるために、生成されたコンテンツが既存の著作物に似ていないかを慎重にチェックする習慣をつけましょう。

著作権侵害を避けるためのマーケティング担当者の注意点

著作権侵害を未然に防ぐためには、以下の点に注意しましょう。

利用規約の確認

使用する生成AIサービスの利用規約を必ず確認してください。
特に、生成物の商用利用が可能か、著作権の帰属先（AI開発企業か利用者か）がどう定められているかを把握することが不可欠です。
中には、商用利用を禁じていたり、生成物の著作権が利用者に帰属しないと定めているサービスも存在します。

既存著作物との「依拠性」と「類似性」の確認

生成したコンテンツが、既存の著作物から「依拠」している（真似をしている）と判断され、かつ「類似」していると判断された場合、著作権侵害となります。
生成された画像や文章を安易に公開せず、既存の作品との類似性がないかチェックする習慣をつけましょう。

素材の選定

マーケティング素材として利用する場合は、パブリックドメインや著作権フリー素材を積極的に活用しましょう。
これらは法的なリスクが低く、安心して利用できます。
また、各サービスが提供する公式の素材集や、商用利用可能なストックフォトサービスを利用するのも賢明です。

著作者人格権への配慮

著作者には、氏名表示権、同一性保持権などの著作者人格権があります。
たとえ著作物の利用が許可されていても、著作者の意図に反する改変は避けるべきです。
AIによる過度な改変は、著作者の感情を害する可能性があり、法的なトラブルに発展することもあります。

AIと個人情報保護法：プライバシーの壁をどう乗り越えるか

マーケティング活動では、顧客データは宝の山です。
AIを活用した顧客分析やパーソナライズは強力なツールですが、個人情報保護法の遵守は絶対条件です。

AI利用における個人情報保護の基本原則

個人情報保護法は、「個人情報」を「生存する個人に関する情報であって、氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの」と定義しています。
AIは、ウェブサイトの閲覧履歴、購買履歴、SNSの投稿データなど、様々なデータを収集・分析します。
これらのデータが特定の個人を識別できる場合は、個人情報として厳格な管理が求められます。

特に、個人情報を取り扱う際は、利用目的の特定と取得時の適正化が重要です。
顧客からデータを取得する際には、そのデータをどのようにAIで利用するかを明確に伝え、本人の同意を得る必要があります。
また、プライバシーポリシーを透明化し、データ利用のプロセスを公開することは、法的な要請だけでなく、顧客からの信頼を得る上でも不可欠です。

マーケティングにおける個人情報の利用とAIのリスク

AIによる顧客データの分析は、マーケティング戦略を高度化させますが、その過程で個人情報が秘密情報として漏洩するリスクも高まります。
特に、AIサービスに顧客データをアップロードする際、そのサービスのセキュリティポリシーが不十分だったり、不正アクセスを受けたりするリスクを考慮しなければなりません。
外部サービスを利用する際には、データの保管場所や暗号化の有無、アクセス管理体制などを入念にチェックする必要があります。

また、個人情報保護法には、仮名加工情報や匿名加工情報という概念があります。
これらを適切に利用することで、個人の識別性を排除し、より安全にデータを分析することが可能です。
例えば、顧客の氏名や連絡先を削除し、購買履歴などのデータのみをAI分析に利用する、といった方法が有効です。
しかし、これらの加工方法が不十分な場合、元の個人情報に復元できてしまうリスクもあるため、慎重な取り扱いが求められます。

個人情報保護を徹底するための実践的対策

マーケティングの現場で個人情報保護を徹底するために、次のような対策を講じましょう。

データの匿名化・仮名化

顧客データを取り扱う際は、可能な限り匿名化や仮名化を行い、個人が特定できないように加工しましょう。
これにより、個人情報保護法上の規制を緩和しつつ、データ利活用を進めることができます。

セキュリティ対策の強化

AIサービスを利用する際は、サービスの提供者が十分な情報セキュリティ対策を講じているか確認しましょう。
自社でデータを管理する場合も、厳重なアクセス制限や暗号化対策を施す必要があります。

GDPRなど海外の規制への対応

EU圏のユーザーをターゲットとする場合は、GDPR（EU一般データ保護規則）など、より厳格な海外の規制にも配慮が必要です。
GDPRは、日本の個人情報保護法よりも厳格なデータ主権の概念を含んでおり、対応を怠ると高額な制裁金を科される可能性があります。

オプトアウト規定の明確化

AIによるデータ利用について、ユーザーがいつでも利用停止（オプトアウト）できる仕組みを明確に提示し、そのプロセスを簡単にすることが信頼獲得につながります。

著作権・個人情報以外の法的リスクとコンプライアンス

AI活用には、著作権や個人情報以外にも、マーケティング担当者が注意すべき法務リスクが存在します。

肖像権・パブリシティ権：AI生成画像と人物表現

生成AIは、実在の人物に似た画像を簡単に生成できます。
しかし、許可なく他人の肖像を利用することは、肖像権や著名人のパブリシティ権の侵害となります。
AIに著名人の画像を学習させ、それを模倣した画像を生成・公開することは、法的な問題に発展する可能性が高いです。
特に、マーケティング目的でAI生成画像を利用する際は、その画像が特定の個人や著名人に似ていないか、入念にチェックする必要があります。

景品表示法・薬機法：AI生成コンテンツの広告規制

AIが生成した広告文やコンテンツが、消費者に誤解を与えるような不正確な情報や誇大な表現を含んでいた場合、景品表示法や薬機法などの規制に違反する可能性があります。
例えば、AIが「このサプリメントを飲めば必ず痩せます」といった断定的な表現を生成した場合、エビデンスがなければ景品表示法違反のリスク対策が求められます。
同様に、薬機法の観点からも、AIが生成した美容・健康に関するコンテンツに虚偽や誇大な表現がないか、人の目で最終チェックすることが不可欠です。
AIが生成したコンテンツであっても、最終的な責任は企業にあります。

秘密情報・企業秘密の漏洩リスク

業務で利用するAIチャットボットに、自社の企業秘密や顧客の秘密情報を入力してしまうと、情報がAI開発企業に渡ったり、不特定多数に公開されたりするリスクがあります。
特に、チャット履歴が学習データとして利用される場合、意図しない情報漏洩につながるため、機密情報を含むデータの入力は絶対に避けるべきです。

具体的には、AIへのプロンプトに「当社の製品の売上データ」や「顧客の個人情報」を含めないように徹底することが重要です。
このリスク管理のためには、従業員へのコンプライアンス教育が不可欠です。

現場で今すぐできる！　AI活用のためのリスク対策とガイドライン

ここまで、AIの活用には様々なリスクが伴うことを解説してきました。
AI活用におけるリスクを回避するためには、個人や部署レベルでの対策に加え、組織全体での取り組みが不可欠です。

ここでは、リスクの対策と組織で定めるべきガイドラインの方向性について解説します。

組織としての「AI利用ガイドライン」策定の重要性

まずは、社員がAIツールを業務で利用する際のルールを明確にした「AI利用ガイドライン」を策定しましょう。
ガイドラインには、次のような項目を盛り込むことを推奨します。

利用可能なAIサービスのリスト

無許可のAIサービス利用を禁じ、コンプライアンスが確認されたサービスのみを推奨します。

機密情報の取り扱い

業務上の機密情報や顧客情報をAIに入力してはならないことを明確に記載します。

生成物のチェック体制

AIが生成したコンテンツをそのまま公開するのではなく、必ず人間の目でファクトチェックや著作権チェックを行う体制を確立します。

著作権・個人情報に関する注意点

本記事で解説した内容や、そのほか著作権・個人情報に関して注意が必要なポイント等を、社内の文脈に合わせて分かりやすくまとめ、社員に周知徹底します。

このガイドラインを全社員に周知し、コンプライアンス教育を定期的に実施することで、組織全体のリスクリテラシーを高めることができます。

サービス選定時のチェックリスト

新しいAIサービスを導入する際は、次の点をチェックリストとして利用しましょう。

契約・法務部門との連携

AIサービスの導入や大規模なマーケティング施策にAIを用いる際は、事前に法務部や弁護士に相談することが最も確実なリスク対策です。
特に、外部のAI開発企業と利用許諾契約を結ぶ際には、著作権の帰属や利用範囲、個人情報の取り扱いに関する条項を細かく確認し、専門家の知見を借りることで、潜在的な法的リスクを洗い出し、適切な対策を講じることができます。

まとめ　法務リスクを理解し、AIを最強のビジネスパートナーに

いかがでしたか？
AI活用において知っておくべき基礎知識や、発生しうるリスクとその対策、組織として定めるべきガイドライン等について解説いたしました。

AI活用は、マーケティングに大きな競争優位性をもたらします。
しかし、そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、法務リスクを正しく理解し、適切に管理することが不可欠です。
最新のガイドラインや判例を常にチェックし、組織全体でコンプライアンスを意識した運用を心がけましょう。

法務リスクをクリアすることで、AIは単なるツールではなく、あなたのビジネスを加速させる最強のパートナーとなるはずです。