AI無断学習・狙い撃ちLoRAは著作権法第30条の4でも違法。合法ではない。類似性と依拠性があれば著作権侵害。

狙い撃ちLoRAは違法　著作権法第30条の4でも違法で合法ではない。

著作権法の解釈と適用
文化庁は、著作権法第30条の4に基づき、AI学習における著作物の利用を「非享受目的」と「享受目的」に分類しています。特定クリエイターの作品のみを学習データとして使用する場合、「享受目的」が強く推定されるため、著作権者の許諾が必要となる可能性が高くなります。つまりイラストレーターや漫画家の絵柄画風狙い撃ちLoRAは違法です

特定クリエイター狙い撃ちLoRAの問題点　創作的表現の模倣

特定クリエイターの作品に限定した学習は、そのクリエイター固有の表現様式を再現することを目的としている可能性が高く、著作権法で保護される創作的表現の範疇に踏み込む恐れがあります。

経済的影響

特定クリエイターの作風を模倣したAI生成コンテンツが大量に市場に出回ることで、オリジナル作品の価値が低下し、クリエイターの経済的利益を損なう可能性があります。

特定のクリエイターのスタイルを模倣した作品が大量に出回ることで、オリジナル作品との区別が難しくなります。結果として、消費者は選択肢が増えたと感じる一方で、オリジナル作品の希少性が減少し、その価値が低下します

クリエイターは自身の独自性やスタイルをブランドとして確立しています。しかし、AIによる模倣が横行すると、ブランド価値が侵食される恐れがあります。消費者はオリジナル作品と模倣作品を同等に扱うようになり、クリエイターはその結果として経済的利益を得にくくなります。特に、ファン層や支持者が模倣作品を選ぶことで、オリジナル作品への支出が減少する可能性があります

AIによって生成されたコンテンツはコスト効率的であり、消費者は手軽さや価格を重視する傾向があります。このため、高品質なオリジナル作品よりも安価な模倣作品を選ぶことが増えます。このような消費者行動の変化は、クリエイターにとって大きな打撃となり得ます

創作意欲への影響

クリエイターの独自性が容易に模倣されることで、新たな創作への意欲が削がれる懸念があります。

クリエイターにとって、独自性は作品の価値を高める重要な要素です。独自性が失われると、作品は単なる模倣品として扱われ、オリジナルの価値が薄れてしまいます。このような状況では、クリエイターは新たなアイデアを生み出す意欲を失う可能性があります。特に、AI技術を使った「狙い撃ちLoRA」のような手法では、特定のスタイルや特徴を簡単に再現できるため、オリジナル作品の希少性が減少します

模倣は創作活動において一つの学習手段として機能することもありますが、過度な模倣はオリジナリティを損なう要因となります。クリエイターは、自身のスタイルを確立するために多くの時間と労力をかけていますが、その努力が簡単に模倣されてしまうことで、創作活動へのモチベーションが低下することがあります。この現象は特に、新しい技術やトレンドが登場した際に顕著です

経済的な側面も無視できません。クリエイターが自身の作品を収益化する際、模倣品の存在は市場価値を下げる要因となります。これにより、クリエイターは経済的な不安を抱えることになり、それがさらなる創作意欲の低下につながります。特に、自身のスタイルや作品が商業的に成功している場合、その模倣によって利益を脅かされることは大きなストレスとなります

パルワールドと任天堂の争いのようにリスペクトがないと争いになります　パロディ元やオマージュ元である本家のライバルと手を組むのは挑発行為であり、リスペクトがない敵対行為です。

生成AIについては、パブリシティ権など著作権以外の侵害の可能性なども、政府で検討が進められています。

「情報解析の用に供する場合」「人が知覚を通じて著作物を享受するものではない」場合は無断学習は合法とされているがAIイラストは享受目的だから違法　本来は検索エンジンのために著作権法30条の4が作られた

なぜ著作権法30条の4（AI無断学習）が著作権法改正で盛り込まれたのか？だまし討ちで著作権法が改正された

日本音楽作家団体協議会（FCA）パブリックコメント
著作権法30条の4
「著作権法改正の審議の過程で強調されたことは
日本発のイノベーションを促すための法改正で、
日本版検索エンジンの開発のために著作物を利用するということであって、
人が知覚を通じて著作物を享受するものではないということでした」

AIイラストは享受する目的であるため著作権法30条の4に違反している
「人が知覚を通じて著作物を享受するものではない」からAI無断学習は合法だというが、
AI生成物、AIイラストは「人が知覚を通じて著作物を享受する」ものであるから違法です

人が知覚を通じて著作物を享受するものではない学習や利用は検索エンジンや自動運転などでしょう
AI生成物を販売するのは訳が分からない悪用でしかない。必要と認められる限度を超えている

AIが生成した作品が、学習データとして使用された著作物の「表現上の本質的な特徴」を再現している場合、著作権侵害と判断される可能性があります。

これは、AIが学習データの特徴を抽出し、新たな作品を生成する過程で、元の著作物の創造性が反映されてしまうためです。

類似性と依拠性の判断
著作権侵害の判断には、「類似性」と「依拠性」という2つの要素が重要です。
類似性 生成された作品と元の著作物の表現が似ているかどうか
依拠性 生成された作品が元の著作物に基づいて作られたかどうか
AIの場合、学習データに含まれる著作物、LoRA、プロンプト（AnythingV3元素法典プロンプト Danbooruタグ 個人名　有名イラストレーター名）に依拠していることは明らかです。そのため、類似性が高ければ著作権侵害と判断される可能性が高くなります。LoRAで使用した学習元画像やAIイラストプロンプト呪文に、イラストレーター名や個人名が入っている場合、依拠性があります。例えばsusujinkou(樋口紀信),  ame(uten cacel), yd (orangemaru), muchi maro, shirabi, mery (yangmalgage),　WLOP,Greg Rutkowski,Artgerm,Krenz Cuchart,ilya kuvshinov,など

具体的な判断基準
著作権侵害の判断は、以下のような観点から行われます

表現の独自性
元の著作物に固有の創造性が再現されているか(AI無断学習LoRA)

量的・質的な重要性
著作物の本質的な部分が利用されているか

市場への影響
元の著作物の価値や需要に影響を与えるか

人間の学習とAIの機械学習は別物です。

AIの特性と著作権問題
AIは大量のデータを学習し、パターンを抽出して新たな作品を生成します。
このプロセスは、人間の創作活動とは異なるため、人間の学習と機械学習は別物です。
著作権法の適用に関して新たな課題を提起しています。

深層学習の仕組みと著作権
深層学習を用いたAIモデルは、学習データの特徴を抽出し、
それらを組み合わせて新たな出力を生成します。
この過程で、元の著作物の特徴が意図せず再現される可能性があります。
LoRAは学習に使用した画像に対して強い依拠性が生まれます。バッチ数50以上でＡＩ生成すると簡単に依拠性があることが発覚します。Seed値を変えても類似性と依拠性があります。

創作的意図、創作的寄与がない場合は著作権は認められない。
元素法典プロンプト呪文、Danbooruタグプロンプト呪文、AIイラスト特有の（AnythingV3 AbyssOrangeMix2）マスターピースmasterpiece＝マスピ顔には創作的意図、創作的寄与がありません。
（通称AIイラスト「マスピ顔」prompt呪文 マスターピース masterpiece, best quality, illustration, 1girl, solo, upper body, looking at viewer,absurdres,などマスピ顔プロンプトに創作意図、創作的寄与がないため著作権は認められない　NovelAI＝pixiv無断転載サイトdanbooruタグの使用を禁止するべき）

AIの学習と「フェアユース」の問題
米国の著作権法では「フェアユース」という概念があり、
一定の条件下で著作物の利用が認められます。しかし、AIの学習にこの概念を適用できるかどうかは議論の余地があります。

国際的な法的枠組みの必要性
AIの利用が国境を越えて行われる現状を考えると、国際的な法的枠組みの整備が求められます。各国の法制度の違いを調整し、統一的なガイドラインを策定することが重要です。

AI開発者は、学習データの選択や生成モデルの設計において、著作権侵害のリスクを最小限に抑える責任があります。適切なデータクレンジングや、生成物のフィルタリングなどの対策が必要です。キーワードフィルタリングは必須であり法制度化するべきです。中国では判例が出来てキーワードフィルタリングが搭載されています

AIを利用して作品を生成する際は、出力結果が既存の著作物と類似していないか確認する必要があります。NovelAIリークモデルは海賊版でありそもそも著作権侵害です。

特に商業利用の場合は、慎重な検討が求められます。

著作権法の見直しの必要性
現行の著作権法は、人間の創作活動を前提としています。AIによる創作が一般化する中で、法律の見直しや新たな規定の追加が必要になる可能性があります。手書き手描きとAIイラストの住み分け（pixivでは未だにAI生成タグなしで投稿しているユーザーがいる  AnythingV3やAbyssOrangeMix2が未だに現役であり、V2やV3が発表、公開されているにもかかわらず、StableDiffusionV1.5から乗り換えていないのは故意であり、悪質性がある。互換性がないはずのLoRAが使えるのはanimefull-final-pruned.ckptが混入されているマージモデルだから互換性が生まれている）、キーワードフィルタリングの実装をするべきです。中国ではキーワードフィルタリングが必須化されました。版権作品名、キャラクター名、商標をAIイラストプロンプト呪文に使うのは規約違反、商標権侵害、著作権法違反、著作権侵害、違法です

AI生成物の法的位置づけは複雑で、現行の著作権法や関連する権利との整合性に課題があります。

AI生成物が著作権法で保護される「著作物」に該当するかどうかは議論の的です。著作権法は人間の創作活動を保護することを目的としているため、AIが自動的に生成したものに創作性を認めるべきかという根本的な疑問があります。創作的意図、創作的寄与がない場合は著作権は認められない。
AnythingV3 NovelAI danbooruタグ　マスターピースmasterpieceマスピ顔　元素法典プロンプトには創作的意図、創作的寄与がありません。
（マスターピース マスピ顔 masterpiece, best quality, illustration, 1girl, solo, upper body, looking at viewer,absurdres,などマスピ顔プロンプトに創作意図、創作的寄与がないため著作権は認められない）

著作者の特定
AIが生成した作品の著作者を誰とするかも不明確です。AIの開発者、AIを使用した人、あるいはAI自体を著作者とみなすべきかという問題があります。Midjourneyの場合は、生成した画像はMidjourney側にも同等の著作権が発生する旨、利用規約に記載されています。

既存の著作物との類似性
AIは大量のデータを学習して作品を生成するため、既存の著作物と類似した内容を生成する可能性があります。これが意図せず著作権侵害につながる恐れがあります。

肖像権との関係
AIが生成した画像や動画に実在の人物と酷似した姿が含まれる場合、肖像権の問題が生じる可能性があります。特に、パブリシティ権を持つ有名人の場合、法的リスクが高まります。
プロンプトに個人名を入れたり、漫画家名LoRA、イラストレーター名LoRAも顧客誘引効果の悪用でパブリシティー権の侵害です
実例　樋口紀信LoRA
susujinkou(樋口紀信),  ame(uten cacel), yd (orangemaru), muchi maro, shirabi, mery (yangmalgage),　WLOP,Greg Rutkowski,Artgerm,Krenz Cuchart,ilya kuvshinov,など

その他の権利との関係
商標権
AI生成物に既存の商標やロゴが含まれる場合、商標権侵害の問題が発生する可能性があります。

プライバシー権
個人情報を含むデータセットで学習したAIが、個人を特定できる情報を生成してしまう可能性があります。これはプライバシー侵害につながる恐れがあります。

法的グレーゾーン
現行の法制度はAI技術の急速な進歩に追いついていないため、AI生成物の法的位置づけは不明確な部分が多く残されています。このグレーゾーンが、AI生成物の利用に関する法的リスクを高めています。有名イラストレーターの名前を勝手にプロンプト呪文として入れて絵柄、画風を模倣する行為は「享受目的」であり依拠性があり著作権法30条の4でも合法ではない、著作権者の利益を不当に害する著作権侵害でしょう。

国際的な課題
AI生成物に関する法的問題は国際的にも統一された見解がなく、国ごとに異なる解釈や規制が存在します。これがグローバルなAI利用において複雑性を増しています。日本でもAI無断学習は著作権法第30条の4でも著作権者の利益を不当に害する場合は違法です。
AIが生成した作品が元の学習データと非常に類似している場合、著作権侵害の問題が生じる可能性があります。絵柄や画風に著作権がないとしても、AIの出力物が元の著作物の表現上の本質的な特徴を複製している場合、著作権侵害と見なされる可能性があります。

倫理的問題
AI生成物の利用には法的問題だけでなく、倫理的な課題も存在します。例えば、AIが生成した偽情報やディープフェイク動画の悪用などが社会に与える影響は無視できません。架空の歴史を作るのは歴史に対する暴挙です。気軽に、軽率にフェイク画像を生成できるため報道ニュース記事でもAI生成のイメージ画像が使われています　偽のAI生成渋滞写真などもフェイク画像に当たります　現実には実在しない画像をAIで生成して報道写真として使うのは捏造であり、イメージ写真として使うのは不適切でしょう　AI生成を明記していない、AI生成タグがつけられていないフォトストック ストックフォトが大量にアップロードされるようになり、誤ってAI写真、AIイラストが使われています。

対策と今後の展望
ガイドラインの整備
AI生成物の利用に関する明確なガイドラインを策定し、法的リスクを最小限に抑える努力が必要です。文化庁は、「意図的に創作的表現を出力させることを目的とした追加学習」（有名漫画家、有名イラストレーター狙い撃ちLoRA）を行う場合、著作権侵害が成立する可能性が高いと整理しています

AI技術の進歩に対応した新たな法制度の整備や既存の法律の改正を検討する必要があります。

AIが生成した内容と既存の著作物との類似性を自動的にチェックするシステムの開発など、技術的な対策も重要です。promptに版権作品名や版権キャラクター名、他人の名前（同人漫画家含む有名漫画家、有名イラストレーター名）を勝手に入力してAI生成できないようにする、キーワードフィルタリング機能を搭載するべきです

AI生成物に関する法的問題について、国際的な協調と統一基準の策定が求められます。

「人間の学習」と「生成AIの学習・機械学習」は全く違います

人間の学習は、主に以下の三つの段階から成り立っています。
認識　感覚器官を通じて情報を受け取り、環境を理解します。
記憶　受け取った情報を脳内に保存し、必要に応じて引き出します。
思考　記憶した情報を基に新たな結論やアイデアを生み出します。
このプロセスは非常に柔軟であり、経験や直感を基に新しい状況に適応する能力があります。例えば、異なる視点から同じ対象物を見た際にも、それが同じものであると認識できる能力があります。

生成AIの学習
生成AIは主に大量のデータからパターンを学習し、新たなコンテンツを生成することが目的です。具体的には、以下のようなプロセスを経ます。
データ収集　膨大な量のデータ（テキスト、画像など）を集めます。LoRAの場合数枚から数十枚
モデル訓練　データから特徴やパターンを抽出し、機械学習アルゴリズムによってモデルを訓練します。
生成　訓練されたモデルを用いて、新しいコンテンツや応答を生成します。
この過程では、人間のような直感や感情は介在せず、あくまでデータに基づいた処理が行われます。

柔軟性と適応力
人間は新しい情報や状況に対して柔軟に対応できます。例えば、同じ概念（猫）について異なる視点や形状から認識し、それが猫であると判断することができます。しかし、生成AIは特定のデータセットからのみ学習するため、その範囲外の情報には対応できないことが多いです。このため、人間が持つ直感的な理解力や柔軟性には欠けています。

情報処理の仕組み
人間
人間は情報を取捨選択し、重要な情報だけを記憶する能力があります。また、経験から得た知識を基に新たな問題解決に活用することができます。このような選択的記憶は、人間特有の思考プロセスによるものです。
生成AI
生成AIは入力されたすべての情報を記録し、それらを元に出力を生成します。しかし、このプロセスでは過去のデータから新しいものを創造することが難しく、単なる模倣や組み合わせにとどまります。したがって、オリジナルな創造性や自律性は持ち合わせていません。

狙い撃ちLoRAは違法です

LoRA(Low-Rank Adaptation)は、少量のデータで既存のAIモデルを効率的に調整できる技術です。この手法を用いると、特定の絵柄を模倣するAIモデルを比較的容易に作成できます。
しかし、この技術が悪用され、創作者の意図に反して絵柄が無断で学習されるケースが増加しています。樋口紀信氏のケースでは、嫌がらせ目的で氏の絵柄を模倣したLoRAモデルが作成され、さらにそれを利用した中傷行為まで行われました。

著作権侵害
創作者の許可なく絵柄を学習させることは、著作権法上グレーな領域です。
文化庁は、「意図的に創作的表現を出力させることを目的とした追加学習（狙い撃ちLoRA）」を行う場合、著作権侵害が成立する可能性が高いと整理しています。絵柄や画風に著作権がないというのは誤りです。類似性と依拠性があれば著作権侵害です

なりすまし
模倣された絵柄で作品を生成し、本人の作品と偽ることが可能になります。インターネットオークションで勝手に名前を使われて売られます。絵柄を無断で勝手に使うのはフリーライド行為です。

経済的損失
模倣された絵柄でAI作品が大量生産されると、本来の創作者の仕事が奪われる可能性があります。
PixivではLoRAが使われているAI作品が新着欄を埋め尽くしています。

創作意欲の低下
自身の絵柄が無断で利用されることへの不安から、創作活動を控える作家も出てくる可能性があります。休載中の漫画家が勝手に狙い撃ちＬｏＲＡを作られるという被害に遭うという事例もあります。

技術と倫理の衝突
AIの発展と創作者の権利保護のバランスをどう取るかという難しい問題が浮き彫りになっています。キーワードフィルタリングのＥＵとアメリカで実施するべきです。中国では判例ができたおかげで技術的措置としてキーワードフィルタリングが実装されています。

法的な課題
現行の法律では、この問題に十分に対応できていません。文化庁は特定クリエイターを狙い撃ちしたAI学習は無断で行えないという見解を示しています。

また、LoRAモデルの削除申請は可能ですが、国際的な訴訟リスクや、削除後の再アップロードなど、実効性に課題があります。

国際的な動向
EU諸国では生成AIに対する規制が進んでいますが、日本ではまだ法的な取り締まりに至っていません。この国際的な温度差も、問題解決を難しくしている要因の一つです。

創作者への影響
特にイラスト業界では、優れた作家の絵柄が次々とLoRAモデル化され、深刻な状況に陥っています。仕事を奪われるだけでなく、自身の作品がAI生成ではないかと疑われるという理不尽な状況も生まれています。ただし、ハッキング被害で違法に流出し流通しているNovelAIリークモデルなど違法海賊版ソフトウェアを使用しているAI絵師が大勢います。著作権侵害および不正競争防止法違反です。AnythingV3元素法典プロンプト（　masterpiece, best quality, illustration, 1girl, solo, upper body, looking at viewer,absurdres,などmasterpiece＝マスピ顔プロンプトに創作意図、創作的寄与がないため著作権は認められない　）には創作意図も創作的寄与もないため著作権は認められません　

類似性は、著作物が持つ独自の表現が他の作品と似ていることを指します。
特に、既存の著作物の本質的な特徴を模倣している場合、類似性が認められます。
特定のキャラクターやストーリー展開が明確に再現されている場合、著作権侵害と見なされる可能性があります。
依拠性は、ある作品が他の作品を参考にしているかどうかを示します。もしAIが学習したデータセットに含まれる作品を意識的に模倣している場合、その生成物には依拠性が認められます。

日本では、著作権法第30条の4によって特定条件下で著作物を利用することが認められています。具体的には、「思想又は感情の享受」を目的としない場合には許可なく利用できるとされていますがこれは、そもそも日本製検索エンジンのために作られた条文です。AI生成物が元の著作物と本質的に似ている場合、その利用はこの規定から外れる可能性があります。つまりAIイラストは違法です。類似性と依拠性がある場合は著作権侵害です。

著作権者の利益を不当に害する場合は著作権侵害であり、違法です　「著作権法第30条の4で合法」と言うのは誤りで違法です

著作権法第30条の4の概要
学習利用の許可
日本の著作権法第30条の4は、著作物を「非享受利用」として扱い、AIによる学習に際して著作権者の許諾を原則として不要としていますが、著作権者の利益を不当に害する場合は著作権侵害であり、違法です。これは、営利・非営利を問わず、著作物が情報解析や学習目的で使用される場合に適用されます。ただし、この法律には「著作権者の利益を不当に害する場合はこの限りでない」という但し書きがあります。これにより、特定の著作物を対象とした学習や、その結果生成されたコンテンツが著作権者の市場に影響を与える場合は、無許諾での利用が認められない可能性があります。

AIが生成したコンテンツは、元となる著作物に依存しているため、その生成物が著作権（複製権や翻案権など）や肖像権などに抵触するリスクがあります。特に、特定のスタイルやキャラクターを模倣した場合、それが著作権侵害と見なされる可能性があります。

クリエイターたちは、自身の作品が無断で学習され、その結果として生まれるAI生成物によって市場が圧迫されることに対して懸念を抱いています。このような状況は、クリエイティブな職業への影響や文化的多様性への影響を引き起こす可能性があります。

AIによる自動化が進むことで、労働者の賃金が下がり、所得格差が拡大する恐れもあります。