生成AI時代に不可欠、著作権保護とAI開発を両立させるデジタルアーカイブとは

tokuhata
11月6日
読了時間: 22分

更新日：11月20日

はじめに

　生成AIの開発促進には高品質の学習データが重要になります。そして、学習データには多くの著作物が含まれます。生成AIの開発促進と著作権保護の両面から注目されているのがデジタルアーカイブです。内閣府主導のAI 時代の知的財産権検討会でもデジタルアーカイブの重要性は取り上げられています。法整備が追い付かない状況の中で課題は多いですが重要なテーマといえます。ここではデジタルアーカイブの現状と今後どう整備すべきかをDeepResearchを利用して整理しました。

I. 序論：AI開発と著作権保護のダイナミクス

1. 報告書の背景と目的

　生成AI（GAI）技術の急速な進展は、世界的な技術競争を牽引しており、その性能向上には、質の高い大量の学習データの確保が不可欠となっています。このデータ供給源として、デジタルアーカイブは単に文化財を保全する役割を超え、AI開発の基盤となる信頼性の高い権利処理済みデータセット（クリーンデータ）の供給源という戦略的役割を担うことが期待されています。

　一方で、AIによるデータ利用は、既存の著作物に対する広範な無許諾利用を可能にするため、著作権者の権利侵害リスクや、クリエイティブ市場の経済的持続性に対する懸念を内包しています。特に日本においては、AI開発推進のための法的な優位性（著作権法第30条の4）と、文化資源の確実な継承を目指す政策（文化芸術推進基本計画）が並行して進められており ¹、これら二つの目標の調和が喫緊の課題となっています。

　本報告書は、生成AI時代におけるデジタルアーカイブの現状をコンテンツ全般および写真業界に焦点を当てて分析し、著作権保護とAI開発促進という両極の要求を満たすための戦略的な整備計画と政策提言を行うことを目的とします。

2. 著作権者とAI開発者の利害対立構造の定義

　日本における政策は、技術開発と情報解析を促進するため、著作権法第30条の4を2018年に導入しました。この規定は、著作物を人が知覚を通じて享受するものではない利用（AI学習など）については、権利者の対価回収の機会を損なわない限り、原則として許諾なく利用できるという極めて寛容な内容を持っています ³。実際、諸外国に比べてもAI開発者側に有利な規定であると評価されています ³。

　しかし、法改正当時、現在の生成AIのような高性能なAIがもたらす、既存コンテンツと類似した出力物の生成や市場代替リスクについては十分に想定されていませんでした ³。その結果、学習データへの最大限のアクセスを追求するAI開発者側と、自己の創作活動の維持を求める権利者側との間で、利害の根本的な対立が生まれています。公的なデジタルアーカイブでは、コンテンツ公開数を伸ばすために権利処理の煩雑さを乗り越えようとしていますが ⁵、手間とコストのかかる権利処理を伴う公的アーカイブを利用するインセンティブが、開発者側にとって低下しているという構造的な矛盾が存在します。これは、権利者保護を前提とした公的アーカイブの整備促進政策と、AI開発促進を目的とした法的なフリーライド規定（30条の4）が相互に作用し、結果として「クリーンデータエコシステム」の構築を遅延させるというパラドックスを生み出しています。

3. 本報告書のスコープと構成

　本報告書は、まずデジタルアーカイブに関する法制度・政策基盤（第II章）を整理します。次に、各種コンテンツ（第III章）および特に真正性の危機に直面する写真業界（第IV章）の現状を詳述します。これらの分析に基づき、コンテンツの信頼性維持、登録手続き、および経済的持続性に関わる構造的問題と技術的課題（第V章）を特定し、最終的に政府、業界、関連団体への多層的な提言（第VI章）を行います。

II. デジタルアーカイブに関する法制度・政策基盤

1. デジタルアーカイブ推進政策の枠組み

1.1. 文化庁主導の基本計画

　文化庁は、文化芸術の振興に関する基本計画を策定しており、デジタルアーカイブはこの政策の中核に位置づけられています。「文化芸術推進基本計画（第2期）」では、重点取組の二つ目として「文化資源の保存と活用の一層の促進」が、そして七つ目として「デジタル技術を活用した文化芸術活動の推進」が明確に掲げられています ¹。これにより、デジタル時代に対応した著作権制度や政策の方向性を検討することが、文化芸術行政の重要な課題となっています ²。これは、デジタルアーカイブが過去の保存だけでなく、未来のクリエイティブ活動の基盤を築くための戦略的なインフラであることを示唆しています。また、令和3年（2021年）の文化財保護法改正では、無形文化財の登録制度の新設などが行われ、デジタル化の対象範囲が拡大しており、コンテンツの多様性への対応が進められています ¹。

2. 日本の著作権法におけるAI学習データの取り扱い：第30条の4の課題

2.1. 30条の4の構造と特性

　平成30年（2018年）に導入された著作権法第30条の4は、非享受目的（AI学習を含む）での著作物利用を原則的に許諾なしで可能としています ⁴。この規定は、著作物を人が「知覚を通じて享受する」ものではないため、権利者の対価回収機会を損なう利用には当たらないと整理されたことに基づいています ³。

　しかし、この規定は、生成AIの出現により、想定外の事態を引き起こしています。新聞協会などの業界団体は、法改正当時に現在の高性能な生成AIによる負の影響（高類似性の生成物、市場代替）が想定されていなかったことを指摘し、法制度が現状の技術革新に追いついていないことを明確に主張しています ³。この極めてAI開発者側に有利な規定の存在が、AI開発者が権利処理の明確なデジタルアーカイブの利用を避け、手間やコストをかけずにインターネット上の膨大なデータに頼る経済的インセンティブを生み出している現状があります。

2.2. 「不当に害することとなる場合」の解釈とアーカイブデータ

　30条の4の適用には、「必要と認められる限度」を超える場合や、「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に適用が除外されるという制限が設けられています ⁴。後者の具体的な例として、情報解析用に販売されているデータベースの著作物をAI学習目的で複製する行為が挙げられています ⁴。

　この適用除外規定は、商業的に権利処理されたデジタルアーカイブや専門データベースをAIによる無制限な複製から保護するための重要な防波堤です。したがって、デジタルアーカイブの整備戦略において、アーカイブデータを情報解析用データベースとして位置づけ、その商業的価値やライセンス市場が損なわれないよう、適用除外の判断基準を明確化することが求められます。

3. AI生成・利用段階における著作権侵害判断の論点整理

3.1. 依拠性の推認

　学習段階の利用が30条の4により広く認められた結果、権利者による保護の焦点は、AIの出力物である生成・利用段階に移っています ⁴。文化庁の整理では、AI利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識していなかったとしても、生成AIの開発・学習段階で著作物が学習されており、客観的に著作物へのアクセスがあったと認められる場合、著作物に類似した生成物が生成された際は、通常、依拠性があったと推認され、著作権侵害となりうると考えられています ⁶。

　この法的整理は、AI開発者および利用者に、生成物の類似性に対して高い注意義務を課すことを意味します。学習段階での情報収集の不透明性（第5章で後述）が、権利者側による侵害立証を困難にする中で、この推認規定は権利保護の重要な手段となります。

3.2. トレーサビリティと説明責任

　AI生成物が著作権侵害でないことを、生成・利用段階で証明するためには、AI利用者側が適切な確認措置を講じ、説明責任を果たす必要があります。具体的には、既存の著作物と類似したものとなっていないことについて、インターネット検索などの可能な確認措置を行っていることを適切に説明できるようにしておくことが望まれます ⁶。さらに、AIシステム・サービスの利用時には、安全性を考慮した適正利用の一環として、生成に用いたプロンプト等、生成物の生成過程が確認可能な状態の確保に努めることも推奨されています ⁶。

著作権法が学習段階（入力）の制限を強くしない以上、権利保護の役割は、AI開発者およびサービス提供者が学習データの透明性とデューデリジェンスを確保し、出力物のトレーサビリティを担保する側に強く求められることになります ⁷。このデータガバナンスの欠如は、クリエイティブ活動の再生産を脅かし、デジタルアーカイブへの権利者のデータ提供を躊躇させる主要因となっています。

AI開発・利用の段階別著作権法適用と法的論点

段階	適用条文（または検討項目）	主要な法的論点	法的影響とAI開発者側の立場
AI開発・学習段階 (入力)	著作権法第30条の4	情報解析の目的、権利者の利益の不当な侵害（例：情報解析用DBの複製）	原則として権利者の許諾不要。世界的に寛容な規定 ³。
AI生成・利用段階 (出力)	著作権侵害の一般原則 (複製権、翻案権等)	依拠性の推認（客観的なアクセス）、既存著作物との類似性、市場代替性の有無	生成物が類似する場合、依拠性が推認されうる ⁶。
運用・ガバナンス段階	業界ガイドライン、契約法、不正競争防止法	学習データのソース（海賊版）のデューデリジェンス、情報開示の義務、トレーサビリティの確保	開発者・利用者に倫理的・説明責任が求められる ³。

III. 各種コンテンツにおけるデジタルアーカイブの現状と課題（観点①）

1. テキスト・書籍分野

　国立国会図書館（NDL）は、書籍等のデジタル化において中心的な役割を担っていますが、その取り組みは、デジタル化されたコンテンツの利用拡大を目指す一方で、継続的な権利処理の必要性という課題に直面しています。

2. 映像・放送コンテンツ分野：権利処理のボトルネック

　NHKなどの放送コンテンツのアーカイブにおいて、権利処理の煩雑さが、保存されたコンテンツの公開を妨げるボトルネックとなっています。ある放送アーカイブの事例では、コンテンツの保存数が約5万2000本であるのに対し、施設内での公開数は約4万1000本にとどまっています ⁵。このギャップは、収集・保存後の番組について、今後も権利処理を進め、公開数を伸ばしていく必要性を示しています ⁵。

3. 音楽・その他文化財分野

　文化財保護法の改正（令和3年）により、無形文化財及び無形の民俗文化財の登録制度の新設など、デジタルアーカイブの対象範囲は拡大しています ¹。しかし、これらの分野は、権利関係が複雑であり、多岐にわたる利害関係者との調整や、利用許諾モデルの多様化、高度な権利処理技術の導入が求められます。

4. 共通課題：権利処理のボトルネックとアクセスギャップ

　公的機関によるデジタルアーカイブの整備は文化政策の中核として進められているものの、権利者との調整や、それに伴う利用許諾手続きの煩雑さ、および著作権処理のコストが、保存されたコンテンツの公開の遅延を生じさせている最大の要因です ⁵。

この課題は、AI学習データ提供という観点から見ると、さらに深刻化します。公的アーカイブは厳密な権利処理を行うため、公開速度が遅く、データ量が限定的になりがちです。一方で、AI開発者は著作権法第30条の4の規定を最大限利用し、権利処理が不明確であっても、速くて安価なインターネット上の大量データ（海賊版を含む）を優先的に学習に利用する傾向が強いです ³。この結果、厳格に権利処理された公的アーカイブデータは、市場における「競争力」（量、速さ）を失い、GAI開発への貢献度が相対的に低下するリスクに直面します。デジタルアーカイブを「GAI開発の促進」に資するものとするためには、権利処理の速度と効率を劇的に改善し、商業的価値を持つ「クリーンデータ」の供給源としての地位を確立する必要があります。

IV. 写真業界に特化した現状と真正性の危機（観点②）

1. 写真における「真正性」の歴史的・倫理的基盤

1.1. 写真の「約束事」の崩壊

　写真業界において、生成AI技術は単なる著作権侵害の問題に留まらず、写真が社会において果たしてきた役割の根幹を揺るがしています。日本写真家協会（JPS）は、写真には被写体の存在が必要であり、「写真を見る時には写っている被写体や光景が現実に存在したということが前提」となる「約束事」があったことを指摘しています ⁸。この前提は、1825年の世界最古の写真撮影以来、特に報道写真の基盤として機能してきました。

1.2. 生成AIによる真正性の危機

　生成AI技術の進歩は速く、現在では高度なスキルなしに、視覚的には写真と区別できないような画像（ディープフェイク）を生成することが可能になっています ⁸。これにより、報道写真は、写真の光景が実際に存在したという約束事の上に成り立っている表現でありながら、被写体が存在しない虚偽の光景（著名人のスキャンダルや災害現場の虚偽の状況など）が容易に作成される事態に直面しています ⁸。

　テキストや音楽のアーカイブにおいては、主に著作権侵害（複製や翻案）が議論の中心ですが、写真の場合、GAIは「真正性」（事実の記録）という、写真の社会的なコア機能を直接的に攻撃します。アーカイブがその真正性を保証できなくなった場合、特に報道、科学、歴史写真のデジタルアーカイブは、その文化的・社会的価値を即座に失うことになります。当初、AI生成画像には不自然さが残りましたが、技術の進歩により、人間による真贋判断が困難になってきています ⁸。

2. 現行著作権法と写真の「翻案」ルールの適用限界

　現在の著作権法は1971年に施行されたものであり、生成AI技術の問題は考慮されていませんでした ⁸。既存の著作物（原著作物）をもとに新たな著作物（二次的著作物）を作成する「翻案」のルールは、人間による作業が前提とされています ⁸。

AIは、思想や感情を持たず、疲れることなく連続して作業し続けることが可能であり、この人間の作業を前提とした「翻案」や「二次的著作物性」のルールをAI生成物に適用することに限界が生じています ⁸。この状況が適正にコントロールされなければ、写真家の著作権や肖像権、その他の知的財産権が損なわれ、プロフェッショナルによるクリエイティブの再生産を維持することが困難になる「権利へのフリーライド」の発生が懸念されています ⁸。

3. 写真家が直面する具体的な権利侵害リスクと自己防衛

3.1. SNSプラットフォーム規約のリスク

　写真家やクリエイターがデジタルアーカイブの代わりに利用するSNSプラットフォームにおいて、著作権侵害リスクが高まっています。多くのSNSプラットフォーム企業が、ユーザーが投稿した著作物を生成AI技術に利用するとアナウンスしており ⁸、ユーザーが利用規約に同意することで、運営会社は無条件で生成AI技術への著作物の使用が可能となってしまうリスクがあるため、注意が必要です ⁸。

3.2. JPSによる対策の呼びかけ

日本写真家協会（JPS）は、ディープフェイク時代に対応し、写真家が積極的に撮影者名を記載して、写真であることを明示することを呼びかけています ⁸。また、「大切な写真は安易にアップロードしてはいけない」という戒めは、今後さらに重要になっていくとされています ⁸。写真業界におけるデジタルアーカイブの整備は、単なる権利処理だけでなく、真正性を技術的に担保するメカニズムの組み込みを最優先事項としなければなりません。

V. デジタルアーカイブ運用における構造的問題と技術的課題（観点③）

　デジタルアーカイブの信頼性が、生成AI技術の進展に伴う複合的な課題により、構造的に脆弱化しています。

1. コンテンツの信頼性維持と偽情報の対策

1.1. ディープフェイク技術の進化と検出の限界

　ディープフェイク技術は、ディープラーニングを用いて、人の顔や声を精巧に合成し、本物と見分けがつかないほどのリアルな映像や音声を生成します ⁹。この技術進化により、映像や音声の信憑性が社会的に問われる時代が到来しました。現在、検出精度の向上に向けた研究は進められているものの、技術の進化が速いため、常にいたちごっこの状態であり、誤検出を減らすためのAIモデルの改良が求められています ⁹。デジタルアーカイブは、偽情報が氾濫する中で、真正なオリジナルコンテンツを保証する社会的役割が不可欠となります。

1.2. ゼロクリックサーチと発信元への経済的打撃

　生成AIが、学習データから得た情報を整理し、ユーザーに直接回答を提供する際、引用元としてオリジナルである新聞社等のサイトではなく、新聞社等が外部に有料で配信した先のサイト、あるいは報道コンテンツを勝手に利用した悪質なサイトを参照するケースが増加しています ³。

　この現象は、ユーザーが情報発信元のサイトを訪問しない「ゼロクリックサーチ」を引き起こし、発信元である新聞社等が経済的な打撃を受け、コンテンツの無秩序な利用に拍車をかけています ³。この収益源の喪失は、特に高品質な報道コンテンツのクリエイティブ再生産を停滞させ、結果として、アーカイブに供給されるべき高品質コンテンツの量を減少させるという負の連鎖を引き起こします。

1.3. トレーサビリティとガバナンスの欠如

　AI開発者およびサービス提供者による、学習に使用した著作物の種類や量に関する情報開示が依然として不十分なケースが多いことが指摘されています ³。AI生成物が著作権侵害防止措置を施されていることなどの情報が、AI提供者や利用者に提供されることが望まれていますが ⁶、このガバナンスと透明性の欠如が、権利者側が侵害を立証することを困難にしています。技術の進化によって、AIによる生成物なのか、人による作品なのか、見分けるのが困難になってきている状況が、人間の表現活動に大きな影響を与える可能性も指摘されています ³。

2. 権利管理と登録・許諾手続きの課題

2.1. 海賊版サイトからの学習データ収集問題

　生成AIが、著作権侵害コンテンツを多く含む海賊版サイトから報道コンテンツを収集することは、報道各社に対する権利侵害に加担するのと同じ行為であり、開発事業者やサービス提供事業者の責任は極めて重いとされています ⁷。信頼性を担保すべきデジタルアーカイブのデータエコシステムにおいて、倫理的に問題のあるデータが優先的に利用される現状は、アーカイブ全体の信頼性を低下させるだけでなく、クリーンデータ市場の成長を妨げています。

2.2. 信頼性の連鎖の脆弱化

これらの複合的な問題が組み合わさることで、デジタルアーカイブの価値が脅かされます。真正なコンテンツ（アーカイブのコアバリュー）がディープフェイクによって信頼性を失い ⁹、同時に、権利者（プロのクリエイター）が対価を得られなくなることで ³、高品質なコンテンツの再生産が停滞します ⁸。その結果、信頼性の高いデジタルアーカイブは、信頼性の低い合成コンテンツや海賊版データに市場シェアを奪われ、最終的にデータエコシステム全体が偽情報に汚染されるという、負のスパイラルに陥るリスクがあります。

デジタルアーカイブと生成AIが引き起こす複合的課題一覧と対策

課題領域	具体的な問題点	影響（アーカイブへの脅威）	提言される対策の方向性
真正性・信頼性	ディープフェイクによる真贋判断の困難化 ⁹	アーカイブコンテンツの社会的信頼性低下、報道の基盤崩壊 ⁸	技術的認証標準（C2PA等）の導入、生成過程の透明化（プロンプト記録） ⁶
権利管理・透明性	海賊版データ利用、学習データの不開示 ³	著作権者の権利侵害、クリーンデータ市場の未発達	デューデリジェンス義務化、AI学習用クリーンデータへの政策誘導、情報開示
運用効率性	煩雑な権利処理、保存数と公開数のギャップ ⁵	AI学習用データ供給のボトルネック化、文化資源の活用遅延	デジタル権利処理のワンストップ化、オーファンワークス対応の迅速化
経済的持続性	ゼロクリックサーチによる発信元の収益低下 ³	クリエイティブ再生産の停滞、高品質コンテンツ供給の減少 ⁸	対価還元モデルの構築、30条の4の「不当な利益侵害」基準の明確化

VI. 提言：AI時代に対応したデジタルアーカイブ整備の戦略ロードマップ（観点④）

　デジタルアーカイブは、生成AI時代において、権利保護とデータ活用を統合する「インテリジェント・インフラストラクチャ」として戦略的に再構築される必要があります。

1. 政府・文化庁への提言：法整備と政策誘導

1.1. 著作権法第30条の4の解釈と運用ガイドラインの早急な明確化

　高性能な生成AIが、既存のクリエイティブ市場を代替するリスクを鑑み、現行の30条の4が定める「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」の具体的な判断基準を早急に明確化すべきです ³。

提言: 情報解析用に販売されるデータセットの複製 ⁴という限定的な例に留まらず、生成AIによる特定の市場（例：報道写真、ストックフォト）を代替する可能性が高い出力行為も「不当な利益侵害」に該当する可能性について、行政見解を示すべきです。これにより、AI開発者に学習データの選定に対する責任を促します。

1.2. アーカイブデータの信頼性を担保する認証制度の創設

　公的機関が権利処理を行い、真正性を担保したデジタルアーカイブコンテンツを、GAI開発者が安心して利用できる環境を整備すべきです。

提言: デジタルアーカイブから供給されるコンテンツが、権利処理済みであり、かつ真正性（オリジナルであること）を担保していることを証明するための**国家認証制度（トラストマーク）**を創設すべきです。これにより、AI開発者に対し、NDLやNHKなどの公的アーカイブデータを「AI学習用クリーンデータ」として優先的に利用するための政策インセンティブを与え、海賊版データ利用（⁷）からクリーンデータ利用への移行を強く促します。

1.3. デジタル権利処理のワンストップ化と効率化

　コンテンツの保存数と公開数のギャップ（⁵）を解消するため、煩雑な権利処理手続きを抜本的に改善すべきです。

提言: オーファンワークス（孤児著作物）を含む、デジタル化されたコンテンツの利用許諾手続きを迅速に行うための集中管理機構またはワンストップ・プラットフォームを整備し、公的アーカイブからのデータ供給を加速させるべきです。

2. コンテンツ業界・AI開発者への提言：ガバナンスと透明性の強化

2.1. 学習データ選定におけるデューデリジェンスの義務化

　AI開発者およびサービス提供者は、データソースに対する倫理的・法的責任を明確に負うべきです。

提言: 学習データの収集ソースについて、海賊版サイトや著作権侵害が疑われるサイトを意図的に排除する高度なデューデリジェンスを義務付けるべきです ⁷。また、このデューデリジェンスの実施状況を第三者機関が監査し、透明性を確保するための報告義務を課すことで、ネット空間の健全性を守ります ³。

2.2. AI生成物における技術的な出典明示とトレーサビリティの確保

　AI生成物が既存の著作物との類似性によって著作権を侵害するリスクを低減するため、技術的な防御策を業界標準として導入すべきです。

提言: AI生成物が著作権侵害でないことを確認するための可能な確認措置（インターネット検索等）を講じ、その生成過程（プロンプト、学習モデルのバージョンなど）を記録・公開するための技術的標準（例：C2PA標準）を業界全体で導入すべきです ⁶。さらに、AI開発者は、AI利用者に対し、類似物生成防止措置など、著作権侵害の防止に向けた取り組みに関する情報を提供し、利用者側のリスク低減を支援する仕組みを確立すべきです ⁶。

2.3. クリエイターへの対価還元モデルの構築

　高品質なコンテンツの継続的な供給を確保し、クリエイティブ活動の再生産を維持するためには、経済的な持続性を担保する必要があります ⁸。

提言: GAIの商業利用が拡大するにつれて、学習に利用された著作物の種類や利用頻度に基づき、クリエイターへ対価を還元するマイクロペイメント方式や、ライセンスをプールし収益を分配するライセンスプールの構築を検討すべきです。これにより、ゼロクリックサーチ（³）などにより失われた収益機会を部分的に補填します。

3. 写真協会・クリエイター団体への提言：自己防衛と権利主張の促進

3.1. 真正性担保のためのメタデータ付与の標準化と徹底

　真正性の危機（第IV章）に直面する写真業界は、自己の作品の信頼性を技術的に証明するための仕組みを強化すべきです。

提言: 日本写真家協会（JPS）が提言する「撮影者名の積極的な記載」を、単なる名称付与に留めず、デジタル署名やブロックチェーン技術を活用した不可逆的な真正性メタデータ（Exif/IPTCを含む）の付与へと進化させ、これを業界標準として徹底的に推進すべきです ⁸。これにより、真贋判断の困難化（⁹）に対応します。

3.2. SNS利用規約に関する権利保護啓発活動の強化

　クリエイターが意図せず自己の著作物をAI学習に供してしまうリスクを最小化すべきです。

提言: 写真家やクリエイターに対し、SNSの利用規約（TOS）が自己の著作物を無条件でAI学習に利用するリスクを明確に警告し、規約の精査の重要性を継続的に啓発すべきです ⁸。また、利用許諾範囲を選択できる仕組みを持つプラットフォームへのデータ提供を推奨するなど、クリエイターが戦略的にデータ利用を選択できる環境整備を促すべきです。

3.3. 専門分野別ディープフェイク検出技術の共同研究

　検出技術の進化はGAI技術の進化に遅れがちであるため、業界全体での取り組みが必要です。

提言: 報道、広告、科学などの専門分野の写真特有のディープフェイクを検出する技術（⁹）について、業界団体が大学やIT企業と連携し、共同研究および導入支援を進めることで、真正性の維持に努めるべきです。

VII. 結論

　生成AI時代におけるデジタルアーカイブの整備は、単なる文化財の保存活動ではなく、高度な技術的認証と厳格な権利ガバナンスを伴う国家的な戦略インフラの構築に他なりません。日本は著作権法第30条の4によってAI開発に有利な環境を提供していますが、その結果として、権利処理の不透明なインターネット上のデータが優勢となり、権利者が苦境に立たされています。これは、権利者保護を前提とする公的アーカイブの価値を相対的に低下させるという、政策的なジレンマを生じさせています。

　このジレンマを克服し、デジタルアーカイブをAI学習データのエコシステムの中核とするためには、真正性の担保、トレーサビリティの確保、そして権利処理の効率化という三つの柱に基づいた戦略的再構築が不可欠です。特に写真業界が直面する「真正性の危機」は、データ信頼性全体に関わる最大の課題であり、C2PAなどの技術的認証の導入を通じて、アーカイブされたコンテンツの信頼性を技術的に保証することが、今後のデジタルアーカイブ整備の最優先事項となるべきです。法制度の明確化と、開発者側の倫理的デューデリジェンスの強化、クリエイターへの公平な対価還元モデルの構築を通じて、AI開発促進と文化的創造活動の持続可能性を両立させる調和的なデータエコシステムの実現が求められます。

参考文献

city.machida.tokyo.jp

資料① 文化芸術推進をめぐる社会環境の変化

https://www.city.machida.tokyo.jp/bunka/bunka_geijutsu/sisetunokousoukeikaku/bunkageijutsunomachidukuri/keikakusakuteikkondankai.files/03-1_shakaikankyou_henka.pdf

mhlw.go.jp

「文化芸術推進基本計画（第２期）」の策定に向けた検討関連資料

https://www.mhlw.go.jp/content/12200000/001005185.pdf

pressnet.or.jp

生成AIに関する基本的な考え方 - 日本新聞協会

https://www.pressnet.or.jp/statement/broadcasting/231030_15193.html

www8.cao.go.jp

ＡＩと著作権の関係等について - 内閣府