AI画像生成の業務活用ガイド|著作権3局面と安全な運用フロー
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- AI画像生成の仕組みと業務用途ごとの確認の厳しさがわかる
- 著作権3局面と商標権・肖像権・景品表示法の注意点がわかる
- 安全な業務フローと、内製か外部委託かを判断する効果の測り方がわかる
AI画像生成は、SNS投稿の画像、広告バナー、社内資料の挿絵といった素材づくりの時間を大きく減らせる技術です。一方で、業務で使う場合は「著作権的に問題はないか」「商用利用してよいのか」「どのツールを選べばよいのか」という3つの疑問が必ず出てきます。本記事では、AI画像生成を業務に取り入れたい担当者向けに、基本の仕組みから、著作権・商標権・肖像権のリスク、ツール選びで確認すべき規約項目、失敗パターン、安全な業務フロー、効果の測り方までを、文化庁や経済産業省の公開資料をもとに整理します。
なお、本記事は一般的な情報提供を目的としたものであり、個別の事案に対する法的助言ではありません。具体的な利用可否の判断が必要な場合は、弁護士等の専門家にご相談ください。
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Q1. AI画像生成を業務で使う一番の目的は?
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AI画像生成、次の一歩は運用体制の見直し
AI画像生成を業務で続けるうえで最初に決めるべきなのは、ツールの種類よりも「誰が生成し、誰が権利を確認し、誰が公開するか」という運用体制です。
AI画像生成を試した担当者の多くが最初に感じるのは、「画像を作ること自体は速いが、使ってよいかを確かめる作業が意外に重い」という点です。特にSNS投稿や広告のように、毎週のように新しい画像を公開する用途では、生成、類似性の確認、規約の確認、公開前の承認という工程が画像の枚数だけ発生します。そのため、AI画像生成の導入を検討する段階で、自社で内製し続けるのか、SNS運用のように画像制作を含む業務ごと外部に任せるのかを比べておくと、後から体制を組み直す手間を減らせます。
外部に任せる場合の代表的な選択肢がSNS運用代行です。お名前.comビジネスコンシェルジュの比較記事では、SNS運用代行を「複数のSNSに対応するタイプ」「Instagram特化タイプ」「SNS常駐支援・伴走支援タイプ」の3つに分けて紹介しています。自社でAI画像生成を運用する場合と比べると、次のような違いがあります。
| 進め方 | 向いているケース | 強み | 留意点 |
|---|---|---|---|
| 自社でAI画像生成を運用 | 社内資料や少量のSNS投稿が中心 | 費用を抑えやすく、修正もすぐできる | 権利確認と承認の仕組みを自社で整える必要がある |
| SNS運用代行(複数SNS対応タイプ) | Instagram・TikTok・Xなどを並行して運用したい | 企画から画像・動画制作、投稿、分析までまとめて任せられる | サービスごとに対応SNSが異なり、費用は月額制が一般的 |
| SNS運用代行(Instagram特化タイプ) | 画像中心のSNSで成果を出したい | 画像投稿の設計や分析に特化したノウハウを使える | 他のSNSは非対応のサービスもある |
| SNS常駐支援・伴走支援タイプ | いずれは自社で運用できるようにしたい | 専門家と一緒に運用し、社内にノウハウを残しやすい | 運用を完全に外注したい場合は向かない可能性がある |
比較記事で紹介されているサービスの中には、株式会社ジソウの「ジソウ」のように、AIを使った投稿コンテンツの企画・制作から投稿代行まで対応するものもあります。AI画像生成を自社で使いこなすことに不安がある場合、AIの活用に慣れた外部の担当者に任せるという選択肢も検討できます。どの進め方が合うかは、公開頻度、使うSNSの数、社内で確認に割ける時間によって変わるため、次の比較記事で各サービスの対応範囲を確認してみてください。
画像制作を丸ごと任せるなら
SNS運用代行を比較する →AI画像生成とは|業務での使い方と基本の仕組み
AI画像生成とは、文章で指示(プロンプト)を入力すると、大量の画像データから学習したAIモデルが、指示に沿った新しい画像を作り出す技術です。
現在主流の画像生成AIの多くは、ノイズだらけの画像から少しずつノイズを取り除き、指示文に合う画像へ近づけていく「拡散モデル」と呼ばれる仕組みを使っています。モデルは学習段階で、大量の画像とその説明文の組み合わせから「どんな言葉がどんな見た目に対応するか」という傾向を学びます。利用者が「青空の下で握手をするビジネスパーソン、明るい雰囲気、写真風」と入力すると、学習した傾向をもとに、それらしい画像をその都度新しく生成します。既存の画像をそのまま切り貼りしているわけではありませんが、学習データの影響を受けるため、指示の出し方によっては既存の作品に似た画像が出ることもあります。この点が、後述する著作権リスクの出発点になります。
業務での主な使い方は、用途ごとに求められる品質と確認の厳しさが異なります。下の表は、代表的な用途と、それぞれで意識したいポイントをまとめたものです。
| 用途 | 具体例 | 公開範囲 | 確認の厳しさ |
|---|---|---|---|
| 社内資料 | 研修スライドの挿絵、企画書のイメージ図 | 社内のみ | 基本的な確認でよいが、社外転用時は再確認 |
| SNS投稿 | 季節の投稿画像、イベント告知のビジュアル | 不特定多数 | 類似性と規約の確認が必要、拡散後の削除は難しい |
| 広告・バナー | Web広告の背景、LPのメインビジュアル | 不特定多数(有償の配信) | 著作権・商標権・表示規制まで含めて最も厳しく確認 |
| 販売物 | 商品パッケージ、販売するグッズの図柄 | 不特定多数(販売) | 権利関係が長期に残るため、専門家への相談も検討 |
AI画像生成のもう一つの特徴は、同じ指示でも毎回違う画像が出ることです。これは素材のバリエーションを短時間で増やせる利点である一方、「前回と同じ画像を再現する」「どの指示から生まれた画像かを後から説明する」ことが難しいという弱点にもなります。業務で使う場合は、生成に使ったツール名、日付、プロンプトを記録しておくと、後から問い合わせを受けたときの説明材料になります。
また、生成AIツールにはチャット形式の対話型AIに画像生成機能が組み込まれたもの、デザインツールの一機能として提供されるもの、画像生成に特化したものなど、いくつかの形態があります。普段使っている業務ツールに組み込まれている機能から試すと、アカウント管理や社内の利用ルールを新たに作る負担を抑えられます。
意図どおりの画像に近づけるプロンプトの3つのコツ
AI画像生成で「思ったような画像が出ない」と感じる原因の多くは、指示が短すぎることにあります。生成のやり直しが増えるほど確認の手間も増えるため、業務で使う場合は、最初の指示の精度を上げておくことが工数の削減に直結します。押さえておきたいコツは次の3つです。
| コツ | やること | 指示の例 |
|---|---|---|
| 1. 要素を分けて具体的に書く | 被写体、場面、構図、色味、雰囲気を1つずつ言葉にする | 「会議室で資料を見ながら話す3人の会社員、斜め上からの構図、白と青を基調、明るく清潔な雰囲気」 |
| 2. 表現の様式と用途を伝える | 写真風かイラストかなどの一般的な様式と、使う場所や縦横比を指定する | 「フラットなイラスト、SNS投稿用の正方形、右側に文字を入れる余白を残す」 |
| 3. 入れたくない要素を伝えて少しずつ直す | 不要な要素を明示し、1回で完成を狙わず、変えたい点だけを追加で指示する | 「文字やロゴは入れない」「人物を2人に減らし、背景を屋外に変える」 |
入れたくない要素の伝え方はツールによって異なり、専用の入力欄(ネガティブプロンプト)を備えたものもあれば、指示文の中に書き添えるものもあります。うまくいった指示は、用途ごとにひな形として社内で共有しておくと、担当者が変わっても画像の雰囲気をそろえやすくなります。なお、様式の指定に特定の作家名や作品名を使うことは、後述する著作権リスクにつながるため避けてください。
著作権リスクの3局面|学習・生成・利用
AI画像生成と著作権の関係は、AIが学習する「学習」、利用者が画像を作る「生成」、作った画像を使う「利用」の3局面に分けて考えると、自社で確認すべき範囲がはっきりします。
| 局面 | 主な論点 | 利用企業が確認できること |
|---|---|---|
| 学習 | AIモデルが既存の著作物を学習データとして使ったか | 提供元が学習データの方針を公表しているか |
| 生成 | 生成された画像が既存の著作物と類似し、依拠しているか | プロンプトの内容、生成後の類似画像の確認 |
| 利用 | 生成物を公開・販売する際の規約上の許諾範囲と権利侵害の有無 | 利用規約の商用利用条件、公開前の承認 |
学習の局面:提供元の方針を確認する
AIモデルの学習段階について、文化庁の「AIと著作権に関する考え方について」では、著作権法第30条の4により、著作物に表現された思想や感情の享受を目的としない利用であれば、原則として著作権者の許諾なく利用できるという整理を示しています。ただし、同資料は、特定の作品の表現をそのまま出力させることを目的とした学習など、享受目的が併存すると評価される場合には、この規定の対象外となり得るという考え方も示しています。利用企業の立場では学習データを直接確認することは難しいため、提供元が学習データの方針や権利への配慮をどのように説明しているかを確認することが、現実的な対応になります(文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」2024年3月15日、https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf)。
生成の局面:類似性と依拠性を避ける指示を出す
生成と利用の段階では、AIを使わずに作った場合と同様に、既存の著作物との「類似性」と「依拠性」があれば著作権侵害に該当し得るとされています。類似性とは、生成物が既存の著作物の創作的な表現と似ていること、依拠性とは、既存の著作物をもとにして作られたと評価できることを指します。同資料では、既存の著作物の題名などを入力して生成した場合は、依拠性が推認されやすいという考え方も示されています。実務上は、特定の作品名、作家名、キャラクター名をプロンプトに入れないこと、生成後に類似画像検索で確認することの2点を徹底するのが基本の自衛策です。
| 避けたい指示 | 安全な言い換え例 |
|---|---|
| 特定の作家名を入れて「〇〇風」と指定する | 「水彩画風」「ミニマルなラインアート」など一般的な様式で指定する |
| 有名なキャラクターや作品名を入れる | 職業、年齢層、雰囲気などの属性だけを指定し、独自のデザインにする |
| 既存の写真や広告をアップロードして「これと同じ構図で」と指示する | 構図の要素(人物の位置、背景の種類)を言葉で説明する |
| 実在の人物名を入れる | 架空の人物像として属性だけを指定する |
利用の局面:生成物に著作権が生じるとは限らない
見落とされやすいのが、「自社がAIで作った画像に著作権が発生するか」という逆方向の論点です。文化庁の資料では、AIが自律的に生成したものは著作物に該当しないと考えられる一方、人が創作的な寄与をしてAIを道具として使った場合は著作物に該当し得るとされています。つまり、簡単な指示だけで生成した画像は、他社に同じような画像を使われても権利を主張しにくい場合があります。ロゴやキャラクターなど、自社の独自性を守りたい素材は、AIの生成物をたたき台にとどめ、人が加筆・修正して仕上げる運用にしておくと安心です。
文化庁は、AIを利用する事業者や利用者が確認すべき事項を整理した「AIと著作権に関するチェックリスト&ガイダンス」も公表しています。社内ルールを作る際は、この資料の利用者向けの項目を下敷きにすると、確認漏れを防ぎやすくなります。
商標権・肖像権で気をつけるべきケース
AI画像生成のリスクは著作権だけではなく、ロゴやマークに関わる商標権、人物の見た目に関わる肖像権やパブリシティ権、広告表現に関わる景品表示法の3つも、業務利用では合わせて確認が必要です。
商標権で注意したいのは、生成された画像の中に、実在する企業のロゴやブランドマークに似た図柄が紛れ込むケースです。看板や商品パッケージ、衣服の胸元など、画像の細部に意図しないマークが描かれることがあります。そのまま商品パッケージや広告に使うと、他社の商標と混同されるおそれが生じます。自社のロゴをAIで作る場合も、登録済みの商標と似ていないかを、特許庁が提供する検索サービス(J-PlatPat)などで事前に確認しておくと安全です。
肖像権は、本人の許可なく容姿を撮影・公表されない権利として、判例上認められてきたものです。AI画像生成では、実在の人物名を指示に入れなくても、有名人に似た顔が生成されることがあります。著名人の容姿が持つ顧客吸引力を無断で広告に使うと、パブリシティ権の侵害を問われる可能性もあるため、特定の人物を連想させる画像は業務で使わないのが基本です。社員の写真をもとに加工する場合も、本人の同意を得たうえで、利用範囲を伝えておくことが望ましいです。
もう一つ、競合記事ではあまり触れられていない論点が、広告表現の問題です。AIで生成した「理想的な仕上がりの商品画像」や「実在しない利用シーン」を、実際の商品やサービスの写真であるかのように広告に使うと、実際より著しく優良であると誤認させる表示として、景品表示法上の問題になる可能性があります。イメージ画像として使う場合は、その旨を明記し、実際の商品と異なる印象を与えないよう注意してください(消費者庁「景品表示法」https://www.caa.go.jp/policies/policy/representation/fair_labeling/)。
権利や法令とは別に、フェイク画像と受け取られるリスクにも目を向けておく必要があります。写真のように見える生成画像は、実際にあった出来事や実在の人物・場所の記録だと誤解されやすく、災害、事故、導入事例、お客様の声といった「事実であること」に価値がある題材で使うと、意図せず誤った情報を広げてしまうおそれがあります。こうした題材には生成画像を使わない、使う場合はAIで生成したイメージであることを明記する、という線引きを社内ルールに入れておくと、企業としての信頼を損なう事態を防ぎやすくなります。経済産業省と総務省の「AI事業者ガイドライン」でも、偽情報などへの対策は、AIに関わる事業者が意識すべき事項の一つとして挙げられています。
| 権利・規制 | 起こりやすいケース | 対策 |
|---|---|---|
| 商標権 | 画像の細部に実在ブランドに似たロゴが入る | 拡大して細部を確認、ロゴ制作時は登録商標を検索 |
| 肖像権・パブリシティ権 | 有名人に似た顔が生成される | 特定人物を連想させる画像は使わない |
| 景品表示法 | 生成画像を実際の商品写真のように広告で使う | イメージ画像である旨を明記、実物と異なる印象を与えない |
ツール別の商用利用条件を一覧で確認
AI画像生成ツールの商用利用条件はサービスごと、さらに無料プランと有料プランで異なるため、ツール名で判断せず、利用規約の同じ項目を横並びで確認することが重要です。
代表的なツールとしては、対話型AIのChatGPTに組み込まれた画像生成機能、Adobeが提供するAdobe Firefly、画像生成に特化したMidjourneyなどがあります。Adobe Fireflyについては、提供元のAdobeが、許諾を得たコンテンツなどを学習に使い、商用利用を想定して設計していると説明しています。ただし、各サービスの規約は改訂されることがあり、プランによって条件が変わる場合もあるため、本記事では具体的な条件を断定せず、確認すべき項目を整理します。導入前には、必ず各サービスの最新の利用規約を確認してください。
| 確認項目 | 確認する理由 | 見落としやすい点 |
|---|---|---|
| 商用利用の可否 | 広告・販売物に使えるかが決まる | 無料プランは条件が異なる、企業規模で条件が変わる場合がある |
| 生成物の権利の扱い | 生成物を自由に編集・再配布できるかが決まる | 生成物が他の利用者にも公開される設定がある |
| 入力データの学習利用 | アップロードした画像が学習に使われるかが決まる | 設定で無効にできる場合と、法人プランでのみ無効の場合がある |
| 補償・免責の範囲 | 第三者から権利侵害を主張された際の対応が決まる | 補償は法人向けプランに限られることがある |
| 準拠法・管轄 | 紛争時にどの国の法律で判断されるかが決まる | 海外サービスは規約が英語のみの場合がある |
この5項目を社内で一覧表にしておくと、部署ごとに別々のツールを使い始めても、条件の違いがひと目で分かります。規約の確認日も併せて記録し、半年に1回など定期的に見直す運用にしておくと、改訂に気づかないまま使い続けるリスクを減らせます。
規約以外にツール選びで比べたい4つの観点
規約の条件を満たすツールが複数ある場合は、実際の使い勝手で絞り込みます。業務で比べておきたいのは、次の4つの観点です。無料プランや無料枠で同じ指示を試し、自社の用途で使える画像が出るかを確かめてから、有料プランの契約に進むと失敗が少なくなります。
| 観点 | 確認すること | 重視したいケース |
|---|---|---|
| 日本語での指示 | 日本語のプロンプトで意図どおりの画像が出るか | 英語に不慣れな担当者が複数で使う |
| 得意な表現 | 写真風、イラスト、画像内の文字入れなど、用途に合う表現ができるか | バナーに文字を入れる、ブランドの世界観をそろえる |
| 無料枠と料金体系 | 無料で生成できる回数、有料プランの月額と生成上限 | 月の制作枚数が多い、まず試用したい |
| 編集までの流れ | 生成後のサイズ変更や文字入れを同じツールでできるか | SNSや広告の規定サイズに合わせて量産する |
ただし、SNS運用のように毎週の投稿画像を用意する業務では、ツールの規約確認、類似性チェック、投稿の企画と分析までを担当者1人で抱えると、確認作業が後回しになりがちです。確認の手間まで含めて負担を減らしたい場合は、画像制作を含むSNS運用を代行会社に任せ、自社は最終承認に集中するという分担も考えられます。
SNS運用の負担を減らす
SNS運用代行を比較する →導入でよくある失敗パターン4つ
AI画像生成の導入でつまずく原因の多くは、技術ではなく運用ルールの不足にあり、作家名の指定、確認の省略、規約の見落とし、担当者任せの4つが典型的な失敗です。
| 失敗パターン | Before(よくある状態) | After(改善後) |
|---|---|---|
| 1. 作家名を指定して生成する | 「〇〇風」で狙った画風を再現しようとする | 一般的な様式や色味、雰囲気の言葉で指定する |
| 2. 生成後の確認を省略する | 出てきた画像をそのまま投稿・入稿する | 類似画像検索と細部(ロゴ・文字・人物)の確認を必須にする |
| 3. 規約を確認せず商用利用する | 個人アカウントの無料プランで作った画像を広告に使う | 会社で契約したプランに統一し、規約の確認日を記録する |
| 4. 担当者1人に任せきりにする | 生成から公開まで1人で判断し、記録も残らない | 公開前に別の担当者が承認し、プロンプトと生成日を記録する |
特に多いのが、3つ目の「個人アカウントでの利用」です。担当者が個人で登録した無料アカウントで試しに作った画像が、そのまま会社のSNSや広告に使われると、利用規約上の条件を満たしていないおそれがあるうえ、担当者の異動や退職で生成の記録ごと失われてしまいます。試用段階であっても、業務に使う可能性がある画像は、会社として管理できるアカウントで生成するルールにしておくと安全です。
4つ目の「担当者任せ」は、小規模な組織ほど起こりやすい失敗です。ただ、承認者を置くといっても大がかりな仕組みは必要ありません。公開前の画像と使用したプロンプトをチャットで共有し、別の1人が「確認済み」と返信するだけでも、見落としは大きく減ります。
安全に使うための業務フロー
AI画像生成を安全に使うには、「ツールの選定」「生成」「確認」「承認と公開」「記録と見直し」の5段階で業務フローを決め、段階ごとに担当者と確認項目を固定しておくことが有効です。
| 段階 | やること | 主な担当 |
|---|---|---|
| 1. ツールの選定 | 利用規約の5項目を確認し、利用してよいツールとプランを決める | 情報システム・法務と利用部門 |
| 2. 生成 | 作家名・作品名・実在人物名を含めないプロンプトで生成する | 利用部門の担当者 |
| 3. 確認 | 類似画像検索、ロゴ・文字・人物の細部確認、用途と規約の照合 | 利用部門の担当者 |
| 4. 承認と公開 | 別の担当者が確認結果を見て承認し、必要に応じてイメージ画像の表記を入れる | 上長または別の担当者 |
| 5. 記録と見直し | ツール名・生成日・プロンプト・公開先を記録し、規約を定期的に再確認する | 利用部門と管理部門 |
経済産業省と総務省が取りまとめた「AI事業者ガイドライン」では、AIを業務に使う「AI利用者」にも、提供者が示した適正な利用範囲を守ることや、入力する情報の取り扱いに注意することなどが求められています。上のフローは、こうした考え方を画像生成の業務に当てはめたものです。自社の規模に合わせて段階をまとめてもかまいませんが、「生成した人とは別の人が公開前に確認する」という点だけは残しておくことをおすすめします(経済産業省「AI事業者ガイドライン」https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html)。
入力データの扱いも、フローに組み込んでおきたいポイントです。顧客から預かった写真、発売前の商品画像、社員が写った写真などをツールにアップロードすると、規約によってはAIの学習に使われる可能性があります。機密性の高い素材はアップロードしない、または学習に使われない設定やプランで扱う、という基準を段階1のツール選定時に決めておくと、現場で迷わずに済みます。
クライアント向けに制作物を納品する立場でAI画像生成を使う場合は、AIを使用したことと確認済みの範囲を納品先に伝えておくと、後のトラブルを避けやすくなります。納品先の社内ルールでAI生成物の利用を制限している場合もあるため、受発注の段階で使用の可否を確認しておきましょう。
効果を確認する|生成コスト削減の測り方
AI画像生成の効果は、画像1枚あたりの制作時間だけでなく、確認や修正にかかる時間まで含めた「公開までの総工数」で比べると、実態に近い判断ができます。
導入の効果を測るときにありがちなのが、「生成は数十秒で終わる」という点だけを見て効果を大きく見積もってしまうことです。実際には、狙いどおりの画像が出るまでの生成のやり直し、細部の修正、権利の確認、承認待ちといった時間が加わります。導入前と導入後で、次の項目を1か月ほど記録して比べると、本当に削減できた時間が見えてきます。
| 測る項目 | 記録の方法 | 見るポイント |
|---|---|---|
| 1枚あたりの制作時間 | 企画から画像完成までの時間 | 生成のやり直し回数も一緒に記録する |
| 確認・承認の時間 | 類似性の確認から承認までの時間 | 導入後に増えていないか |
| 外部費用 | 素材サイトやデザイン外注に払っていた費用 | ツールの利用料と比べて差がどれだけあるか |
| 成果指標 | SNSの反応率、広告のクリック率など | 画像の質が下がって成果が落ちていないか |
計算の考え方はシンプルで、「導入前の1枚あたりの総工数から導入後の総工数を引き、月の制作枚数を掛ける」ことで、月あたりの削減時間を出せます。ここに担当者の時間単価を掛け、ツールの利用料を差し引いたものが、おおよその削減効果です。数値の前提は自社の実績に置き換えて計算してください。
記録してみると、「生成は速くなったが、確認と承認に時間がかかり、総工数はあまり減っていない」という結果になることも珍しくありません。その場合は、確認手順を簡略化するのではなく、確認を含めた運用そのものを外部に任せたほうが総コストが下がらないかを比べてみる価値があります。特にSNS運用では、画像制作だけでなく投稿の企画や数値の分析まで含めて代行会社に依頼できるため、社内の担当者は承認と方針決めに集中できます。
素材作成の外部委託を検討する
SNS運用代行を比較する →よくある質問(FAQ)
Q. AI画像生成で作った画像は商用利用できますか?
A. 利用するサービスとプランの規約によって異なります。無料プランでは条件が限られている場合もあるため、商用利用の前に最新の利用規約を確認し、会社として管理できるアカウントで生成してください。
Q. 特定の作家の画風を指定するのは問題ですか?
A. 画風やアイデアそのものは一般に著作権で保護されないとされていますが、生成結果が既存作品の表現と類似し、依拠していると評価されれば著作権侵害となる可能性があります。作家名は指定せず、一般的な様式の言葉で指示することをおすすめします。
Q. AIで作った画像に自社の著作権は発生しますか?
A. 文化庁の考え方では、AIが自律的に生成したものは著作物に当たらないとされ、人が創作的に寄与した場合は著作物になり得るとされています。独自性を守りたい素材は、人が加筆・修正して仕上げる運用がおすすめです。
Q. 生成画像が既存作品に似ていないかはどう確認すればよいですか?
A. 類似画像検索で近い画像がないかを確認し、あわせてロゴ、文字、人物の顔などの細部を拡大して確認します。判断に迷う場合は使用を見送るか、明確に異なるデザインに修正してください。
Q. 社内資料だけで使う場合も確認は必要ですか?
A. 社外公開ほど厳密でなくても、基本的な確認は行うことをおすすめします。社内資料が後から提案書や採用資料として社外に出ることも多いため、転用時には改めて確認してください。
Q. 画像制作や権利確認まで外部に任せることはできますか?
A. SNS投稿の画像であれば、企画から制作、投稿、分析までを任せられるSNS運用代行という選択肢があります。対応範囲はサービスによって異なるため、依頼前のヒアリングでAIの利用方針や確認体制も含めて相談するとよいでしょう。
まとめ
AI画像生成は業務の素材づくりを大きく効率化できる一方、著作権・商標権・肖像権と規約の確認を仕組みにしておくことが、安心して使い続けるための前提になります。今日から取り組めることを4つにまとめます。
- 作家名・作品名・実在人物名をプロンプトに入れないルールを決める
- 利用規約の5項目を確認し、会社として使うツールとプランを決める
- 生成した人とは別の人が、公開前に類似性と細部を確認する
- 公開までの総工数を記録し、自社で続けるか、SNS運用代行などに任せるかを比べる
参考文献
- 文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」2024年3月15日 https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf
- 文化庁「AIと著作権に関するチェックリスト&ガイダンス」2024年7月31日 https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/94097701_01.pdf
- 文化庁「AIと著作権について」 https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html
- 経済産業省「AI事業者ガイドライン」 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html
- 消費者庁「景品表示法」 https://www.caa.go.jp/policies/policy/representation/fair_labeling/