【2026年6月最新】画像生成AIの各国規制まとめ｜著作権リスクと企業が取るべき対策を徹底解説
aikanri-adminこの記事の内容
「うちの会社、画像生成AIを使っているけど、規制に引っかかったりしないの？」——最近、こうした不安を抱える経営者・マーケター・デザイン担当者からの相談が急増しています。
2024年〜2025年にかけて、EUを皮切りに米国・中国・日本でも画像生成AIに関する規制・ガイドラインが相次いで整備されました。特に企業が注意すべきなのは、「知らなかった」では済まない著作権侵害リスクと、透かし（ウォーターマーク）義務化などの表示規制です。
この記事では、各国の規制動向を企業担当者視点で整理したうえで、弊社（株式会社GENAI）が実際にLP画像生成の著作権チェック運用に導入しているClaude Codeの自動化フローまで、実践ベースで解説します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を読み終わると、以下の6点が明確になります。
01 REGULATION OVERVIEW 画像生成AI規制の現状｜なぜ今、規制が加速しているのか 2024〜2025年に世界で起きた規制の波と、企業が巻き込まれるリスク
まず、なぜこのタイミングで画像生成AIへの規制が世界的に加速しているのかを理解しておきましょう。
1-1. 規制加速の3つの背景
画像生成AIへの規制が一気に進んだ背景には、主に以下の3つの出来事があります。
| 背景要因 | 概要 | 規制への影響 |
|---|---|---|
| ディープフェイク問題の深刻化 | 実在人物の顔を使ったフェイク動画・画像が政治・芸能分野で社会問題化 | EU・米国で「合成コンテンツの表示義務」が立法化 |
| 著作権訴訟の頻発 | Getty Images・著名イラストレーターらがMidjourney・Stability AIを提訴 | 学習データの利用許諾・帰属表示の法整備が加速 |
| 生成AI産業の急拡大 | 2024〜2025年の生成AI市場規模が2年で10倍超に拡大 | 「技術が法律を追い越した」状態を解消するため各国が急ピッチで法整備 |
📚 用語解説
ディープフェイク（Deepfake）：「Deep Learning（深層学習）」と「Fake（偽物）」を合わせた造語。AIが実在する人物の顔・声・動作を本物そっくりに合成した動画・画像のこと。政治家の虚偽発言動画や著名人の顔を使った詐欺広告など、社会的被害が拡大している。
1-2. 企業が特にリスクにさらされる3つのシナリオ
「自分たちは大手AIツールを使っているだけだから大丈夫」と考える担当者は多いですが、実際にはツールの利用者（企業）側にも法的責任が及ぶシナリオが存在します。
| リスクシナリオ | 具体例 | 責任が及ぶ根拠 |
|---|---|---|
| 著作権のある画像スタイルの無断複製 | 特定のイラストレーターのタッチを指定して生成した画像を商用利用 | 生成物の著作権侵害（国・判例による） |
| 実在人物の肖像権侵害 | 有名人の顔に似せた画像を広告に使用 | 肖像権・パブリシティ権の侵害 |
| AI生成物の表示義務違反 | EU域内のユーザー向けコンテンツにAI生成表示なし | EU AI Actの透明性義務違反（2025年施行） |
EU AI Actはサービスを「EU市民に提供している企業」に適用されます。日本の中小企業でも、EUユーザーが使えるWebサービスや広告を運用している場合は規制の対象になり得ます。「うちは海外関係ない」と思い込むのは危険です。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
02 EU AI ACT EU AI Act｜世界最厳の規制フレームワーク全解説 2024年施行・段階的義務化スケジュールと企業への影響
EU AI Act（EU人工知能規則）は、2024年8月に施行された世界初の包括的AI規制法です。AIシステムをリスクレベル別に分類し、高リスクほど厳格な義務を課す仕組みになっています。
📚 用語解説
EU AI Act（EU人工知能規則）：EUが2024年8月に施行した、AI技術全般を対象とした世界初の包括的規制法。AIをリスクの高さに応じて「容認不可能なリスク」「高リスク」「限定的リスク」「最小リスク」の4段階に分類し、それぞれ異なる義務を課す。違反した企業には最大3,500万ユーロ（約57億円）または全世界売上高の7%の制裁金が科される。
2-1. 画像生成AIに関するEU AI Actの主な義務
画像生成AIは「汎用AI（GPAI）」および「限定的リスク」カテゴリに分類されることが多く、以下の義務が適用されます。
| 義務の種類 | 内容 | 適用タイミング |
|---|---|---|
| 透明性表示義務 | AI生成コンテンツであることをユーザーに明示する | 2025年2月〜段階的適用 |
| 透かし（ウォーターマーク）技術 | AI生成画像に機械可読な電子透かしを埋め込む | 高リスク・GPAIモデルは2025年8月〜必須 |
| 学習データの記録義務 | GPAIモデルの学習データの概要を文書化・公開 | 2025年8月〜（高性能GPAIモデル） |
| 著作権遵守ポリシー | 学習データに著作権物を使う場合の遵守方針を公表 | 2025年8月〜GPAIモデル提供者向け |
📚 用語解説
透かし技術（ウォーターマーク）：AIが生成した画像・動画・音声に、人間の目には見えないが機械では検出できる署名情報を埋め込む技術。C2PA（コンテンツ認証と来歴のための連合）が標準規格を策定中。Adobeの「Content Credentials」、GoogleのSynthID等が代表例。
EU AI Act
施行
容認不可能
リスク禁止
GPAI義務・
透かし必須化
高リスクAI
全義務適用
全条項
完全適用
2-2. 「容認不可能なリスク」に該当する禁止事項
EU AI Actで最も厳しい「容認不可能なリスク」カテゴリに分類される行為は完全禁止です。画像生成AI関連で特に注意すべき禁止事項を確認しておきましょう。
実在の著名人・インフルエンサーの顔を使ったAI生成広告画像は、EU AI Actの禁止事項に抵触する可能性があります。さらに日本国内でも肖像権・パブリシティ権の侵害として訴訟リスクがあります。「海外の有名人の顔に似せた人物画像」も同様のリスクがあるため要注意です。
2-3. 日本企業への実際の影響範囲
EU AI Actは、EU内の企業だけでなくEUに商品・サービスを提供する全世界の企業に適用されます。日本企業が影響を受けるのは、以下のようなケースです。
| 状況 | 影響の有無 | 対応方針 |
|---|---|---|
| EU向けECサイトで商品画像にAI生成を使用 | 有 | 透かし・AI表示の義務対応が必要 |
| EU版アプリ・Webサービスにチャットボット搭載 | 有（高リスク分類次第） | リスク評価・文書化義務 |
| 日本国内のみで使う社内AI業務ツール | 原則なし | 日本のガイドライン準拠で可 |
| 日本語コンテンツのみSNS投稿（EUユーザー閲覧可能） | グレーゾーン | 予防的に透明性表示を推奨 |
EU向けビジネスをしているかどうかを確認してください。「EUにサービスを提供している」に該当するのは、EU通貨での販売・EU言語での特別対応・EUユーザー向け広告ターゲティングのいずれかがある場合です。该当する企業は2025年8月までに透かし対応と表示義務の準備を進める必要があります。
03 US REGULATION 米国の規制動向｜大統領令とCopyright Office方針 バイデン→トランプ政権での変化と著作権局の最新見解
米国のAI規制は、連邦法ではなく大統領令・著作権局のガイダンス・州法という複数のレイヤーで進んでいます。EU AI Actのような包括的な単一法はまだ存在せず、分野別・州別に対応が異なるのが現状です。
3-1. バイデン政権の大統領令（2023年）とその後
バイデン政権は2023年10月、AI安全性・セキュリティに関する大統領令に署名しました。主な内容は以下の通りです。
2025年にトランプ政権が誕生すると、一部の大統領令が撤回・修正され、規制の方向性が「産業育成優先」にシフトしました。ただし、著作権の保護や国家安全保障に関わる部分は超党派的支持を得ているため、撤回されていません。
📚 用語解説
大統領令（Executive Order）：米国大統領が議会の承認なしに発令できる行政命令。法律ではないため次の政権で撤回・修正されることがあるが、省庁への指示として実際の規制行動に大きな影響を与える。AI分野では法整備が追いつかない中、大統領令が実質的な規制手段として機能している。
3-2. 米国著作権局（Copyright Office）の最新方針
著作権侵害リスクという観点では、米国著作権局（USCO）の方針が特に企業にとって重要です。USCOは2023〜2024年にかけて、AI生成コンテンツの著作権について以下のスタンスを明確にしました。
| ケース | 著作権の成立 | USCOの判断根拠 |
|---|---|---|
| AIが自動生成した画像（人間の創作的関与なし） | 成立しない | 著作権法は「人間の創作物」を保護対象とする |
| プロンプトを工夫して人間がデザインした生成画像 | 一部成立の可能性 | 人間の創作的選択が識別できる部分のみ保護 |
| AIが生成した画像を人間が加工・編集した場合 | 加工部分は成立 | 人間の創作的貢献が明確な部分は保護対象 |
| AIが既存著作権物をトレースした疑いがある画像 | 成立せず、侵害リスク | 原著作物への依拠性が認められれば侵害 |
📚 用語解説
フェアユース（Fair Use）：米国著作権法107条で認められた著作権の例外規定。①目的・性格（商用か否か・変容性）②著作物の性格 ③使用割合 ④市場への影響 の4要素を総合的に判断して「著作権侵害にならない利用」かどうかを判定する。AIの学習データへの著作権物の無断使用がフェアユースに当たるかどうかは、現在も複数の訴訟で争われている。
AIの学習データとしての著作権物の使用がフェアユースに該当するかどうかは現在も訴訟中です。Getty ImagesのStability AI提訴、Authors Guild等のOpenAI提訴など、米国では複数の大型訴訟が進行中で、2025〜2026年にかけて重要な判例が出る可能性があります。
3-3. 州法レベルの動き（カリフォルニア・ニューヨーク）
連邦法が整備されない中、カリフォルニア州を中心に州法レベルでの規制が先行しています。
| 州 | 法律・動向 | 企業への主な影響 |
|---|---|---|
| カリフォルニア州 | AB 2602（AI生成パフォーマンス）、AB 2839（選挙関連ディープフェイク禁止） | 本人の書面同意なしにAIで肖像・声を再現した商用コンテンツの禁止 |
| ニューヨーク州 | 公演者のAI合成を規制する法案審議中（2025年） | 芸能・エンタメ分野でのAI利用制約の可能性 |
| テキサス・フロリダ | ディープフェイクポルノ関連の刑事罰法 | 性的ディープフェイクに対する刑事責任 |
米国は「連邦法なし・大統領令あり・州法先行・著作権訴訟進行中」という複雑な状況です。日本企業が注意すべきは①カリフォルニア州法（実在人物の顔・声のAI使用）②著作権訴訟の動向（使用ツールの法的リスク評価）の2点です。
AI鬼管理山崎
04 CHINA & JAPAN 中国・日本の規制｜アジア2大市場の現在地 中国の厳格な事前規制と、日本の「緩やかなガイドライン」路線の違い
アジア市場では、中国と日本で規制のスタンスが大きく異なります。中国は強制力ある事前規制を先行させる一方、日本はガイドライン中心で産業育成と調和させようとしています。
4-1. 中国の生成AI規制｜世界初の包括的法律（2023年施行）
中国は2023年8月、「生成AIサービス管理暫定弁法」を施行しました。EUより先に包括的な生成AI規制を実施した点で、世界的に注目されています。
📚 用語解説
生成AIサービス管理暫定弁法（中国・2023年）：生成AIサービスを中国国内のユーザーに提供する事業者に対して適用される規制。EUと異なりリスク分類方式ではなく、全ての生成AIサービスに一定の義務を課す。中国当局（国家互联网信息办公室=サイバースペース管理局）への事前届出・審査が必要。
| 規制の内容 | 詳細 | 企業への影響 |
|---|---|---|
| 事前届出・審査制 | 中国ユーザー向けサービス開始前に当局審査が必要 | 日本企業が中国向けサービスを提供する場合は審査が必須 |
| コンテンツ管理義務 | 政治的に敏感な内容・違法情報の生成を防ぐフィルタリング義務 | チャットボット・画像生成ツール全てに適用 |
| 真実性担保義務 | フェイクニュース・虚偽情報を生成しないための措置を取る義務 | 情報系の生成AIサービスに特に厳格に適用 |
| 学習データの合法性確認 | 学習データに違法コンテンツ・著作権侵害物を含まない証明 | モデル提供者（開発者側）の義務 |
日本法人が中国ユーザー向けにAI生成コンテンツを含むサービスを提供する場合、中国の事前届出義務・コンテンツ管理義務が適用されます。「日本で作って中国でも使う」モデルは特に注意が必要です。中国ビジネスがある企業は現地法務専門家との確認を強く推奨します。
4-2. 日本の規制ガイドライン｜産業育成を優先した「緩やかな規制」
日本では2024年現在、画像生成AIを直接規制する法律は存在せず、政府・内閣府・文化庁のガイドライン・Q&A形式での指針提示が中心です。
| 機関 | 文書 | 主な内容 |
|---|---|---|
| 内閣府（AI戦略チーム） | AI事業者ガイドライン（2024年4月） | AI開発者・提供者・利用者それぞれの行動指針（法的拘束力なし） |
| 文化庁 | 「AIと著作権」に関するQ&A（2024年3月） | AI学習・生成物の著作権に関する現行著作権法の解釈整理 |
| 総務省 | AI利活用ガイドライン（2019〜更新中） | 人間中心のAI利活用の原則（10原則） |
| デジタル庁 | AI利用に関する政府方針（随時更新） | 政府機関内のAI使用ルール |
📚 用語解説
AI事業者ガイドライン（日本・内閣府・2024年）：内閣府AI戦略チームが策定した、AI開発者・提供者・利用者向けの行動指針。法的拘束力はないが、政府調達・補助金審査での参照基準になる可能性がある。「人間中心のAI」「透明性」「安全性」「公正性」「プライバシー保護」等の原則を軸に構成されている。
4-3. 日本の著作権法とAI生成物の特殊性
日本の著作権法では、AI生成物の扱いについて文化庁が2024年に解釈を明確化しました。主要なポイントは以下の通りです。
特に重要なのは「類似性・依拠性」の判断です。既存の人気イラストレーターのスタイルを指定して生成した画像が、そのイラストレーターの作品と「実質的に類似している」と判断された場合、商用利用は著作権侵害になり得ます。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
05 COPYRIGHT ISSUES 著作権の論点｜学習データ・生成物・フェアユース 企業が最もリスクにさらされる3つの著作権問題を整理する
規制の中でも最も企業が直面しやすいのが、著作権に関わる問題です。「学習データ」「生成物」「既存著作物との類似性」という3つの軸で整理します。
5-1. 学習データの著作権問題
画像生成AIのモデルは、インターネット上の大量の画像を学習データとして使っています。その際に著作権のある画像が無断で使用されているのではないかという点が世界中で争われています。
| 地域 | 現行の解釈 | 企業への示唆 |
|---|---|---|
| 日本 | 著作権法30条の4により、享受目的がない学習は原則として侵害にならない | AIツール（Midjourney・Stable Diffusion等）の利用自体はリスク低め |
| EU | テキスト・データマイニング（TDM）例外が適用される場合あり。ただし権利者のオプトアウト権を認める | EU内のサービスを運用する場合、TDM例外の適用条件を確認する必要 |
| 米国 | フェアユース判定の訴訟が進行中、判例待ちの状態 | ツールのメーカーが負けた場合、利用者にも影響が及ぶ可能性 |
📚 用語解説
テキスト・データマイニング（TDM）例外：デジタル著作物を分析・学習する目的での複製・利用について、一定条件のもとで著作権侵害にならないとする例外規定。日本・EUに規定あり。ただし「享受目的がない」「商業的使用でない」等の条件が課される場合がある。AI学習データとしての使用がこの例外に当たるかは解釈が分かれている。
5-2. 生成物の著作権問題（誰のものか）
AIが生成した画像は「誰の著作物か」という問題は、各国で解釈が分かれています。
著作権なし
（日本・米国）
→AI生成
グレーゾーン
（創作的関与の程度による）
→人間が加工
加工部分のみ
著作権あり
人間が制作
著作権あり
（関与度が高い場合）
ビジネスで重要な実務的影響は、「AI生成画像をそのまま商用利用した場合、第三者に著作権がないことを理由に無断コピーされても法的保護を受けられない」という点です。競合他社がまったく同じ画像を使い始めても、差止請求の根拠が弱くなります。
5-3. 既存著作物との類似性・依拠性
実務上最も頻繁に問題となるのが、既存の著作権のある画像に「似すぎた」画像を生成してしまうケースです。
📚 用語解説
類似性・依拠性：著作権侵害の成立要件。「依拠性」は既存著作物を基に作ったこと、「類似性」は表現が実質的に同一・類似していること。両方を満たす場合に侵害が成立する。AIが学習データを元に生成する場合、依拠性の立証が従来より容易になる可能性がある。
AIが生成した画像が著作権侵害に該当するかどうかは、専門家でも判断が難しいケースが多いです。特に商用利用（広告・LP・印刷物など）では、使用前に社内法務・外部弁護士への確認が推奨されます。弊社ではClaude Codeを使ったチェックフローを自動化していますが、最終判断は人間が行っています（詳しくは次章で解説）。
5-4. 透かし技術と企業側の対応義務
EU AI Actを中心に、AI生成コンテンツへの透かし（ウォーターマーク）埋め込みが義務化される方向で進んでいます。現在の主要な技術・標準を確認しておきましょう。
| 技術・規格 | 提供元 | 概要 | ステータス |
|---|---|---|---|
| C2PA（Content Authenticity Initiative） | Adobe・Microsoft・Google等 | コンテンツに生成元・編集履歴を電子署名で記録する業界標準 | 策定済み・普及展開中 |
| SynthID | Google DeepMind | AI生成画像・音声に人間不可視の透かしを埋め込む技術 | 一部Googleサービスに実装済み |
| Firefly Content Credentials | Adobe | Adobe Fireflyで生成したコンテンツに自動でC2PAメタデータを付与 | Firefly利用者に自動適用 |
| Midjourney ウォーターマーク | Midjourney | 生成画像のメタデータにMidjourney生成であることを記録 | 自動付与、削除は利用規約違反 |
①使用している生成AIツールが透かし・メタデータを自動付与しているか確認する。②Adobe Fireflyなど、C2PA対応ツールを優先採用する。③社内でAI生成画像を管理するデータベースを作成し、生成日・ツール名・プロンプトを記録する。この3点だけで、将来の義務化対応の基盤ができます。
06 ENTERPRISE RESPONSE 企業が今すぐ取るべき対策｜5ステップ実践ガイド 「知らなかった」を防ぐ、具体的な社内対応フロー
ここまでの規制・リスクを踏まえて、企業が今すぐ実行できる具体的な対策を5つのステップで整理します。「完璧な対応」を目指すより、まず最低限のリスク管理ラインを引くことを優先してください。
6-1. Step 1｜使用ツールの利用規約・商用利用ポリシーを確認する
最初のステップは、現在使っている画像生成AIツールの商用利用ポリシーを確認することです。ツールによって商用利用の条件が大きく異なります。
| ツール | 商用利用 | 主な条件 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| Midjourney（有料プラン） | 原則OK | 年間売上$1M以上は要Enterprise契約 | ウォーターマーク削除禁止、生成画像はMidjourney社も一定の権利を保持 |
| Adobe Firefly | OK（商用ライセンス込み） | Creative Cloud契約 | 著作権クリアな学習データ使用を公式宣言 |
| DALL-E 3（ChatGPT） | OK（有料プラン） | OpenAI利用規約遵守 | 生成した著作権はユーザーに帰属するとOpenAIは主張 |
| Stable Diffusion（ローカル実行） | モデルのライセンスによる | SDXL等の個別ライセンスを確認 | OSSモデルの商用利用はモデルごとに異なる |
| Canva AI | OK（Canvaの利用規約に従う） | Canva有料プラン | 最終デザインに関する著作権はユーザーに帰属 |
6-2. Step 2｜AI生成画像の使用用途ルールを社内で明確にする
ツールのポリシー確認後、社内でどのような用途にAI生成画像を使えるかのルールを設けます。用途別にリスクレベルが異なるため、以下の分類が参考になります。
| 使用用途 | リスクレベル | 推奨対応 |
|---|---|---|
| 社内資料・プレゼンテーション | 低 | 主要ツールの商用OKを確認すれば利用可 |
| Webサイト・ブログの挿絵 | 低〜中 | 商用利用OKツール使用＋AI生成表示推奨 |
| 広告・LP・集客コンテンツ | 中〜高 | 商用ライセンス確認＋著作権クリアツール優先＋人間のレビュー必須 |
| 製品パッケージ・印刷物 | 高 | 著作権調査＋法務確認＋必要に応じてライセンス取得 |
| 実在人物の顔・声を含む生成 | 最高 | 原則禁止（本人同意がない限り） |
6-3. Step 3｜AI生成画像の使用記録を残す
将来の著作権トラブルやEU AI Act対応に備えて、AI生成画像の使用記録を残すデータベースを整備します。記録すべき最低限の項目は以下の通りです。
最初から高度なシステムを構築する必要はありません。Google Sheetsで上記6項目を記録するだけで、「いつ・誰が・何を・どう確認したか」のトレーサビリティが確保できます。後述のClaude Code自動化を使えば、この記録入力も自動化できます。
6-4. Step 4｜著作権侵害リスクの高い使用パターンをNGリスト化する
担当者レベルで「やってはいけない使い方」を共有するために、NGパターンのリストを社内で整備します。
6-5. Step 5｜外部専門家との連携体制を整える
規制・法律は頻繁に変化します。年に1〜2回、IP（知的財産）専門の弁護士またはAI法務コンサルタントとのレビューセッションを設けることで、社内ルールのアップデートが確実にできます。
特に以下のタイミングでは専門家確認を推奨します。
AI鬼管理山崎
07 CLAUDE CODE AUTOMATION 【独自】Claude Codeで規制対応を自動化する方法 GENAI社内の実運用フロー｜LP画像生成の著作権チェックを完全自動化
ここからは、弊社（株式会社GENAI）が実際に社内で運用しているClaude Codeを使った画像生成の規制対応・著作権チェック自動化フローを公開します。
弊社では月20枚以上の広告LP用画像を画像生成AIで制作しています。全てを人間が手動でチェックすると時間的に不可能なので、Claude Codeにチェックの一次スクリーニングを担わせ、人間は最終判断だけ行う体制を取っています。
7-1. 弊社の画像生成〜公開フロー全体像
Claude Codeが
安全なプロンプト
テンプレートを提案
Adobe Firefly/
ChatGPT UI
（著作権クリア優先）
Claude Codeが
NGパターン照合
・メタデータ確認
最終確認
（5分以内）
Claude Codeが
自動入力
7-2. Claude Codeに担わせているチェック項目
Claude Codeのエージェント機能を使って、以下のチェックを自動実行しています。
| チェック項目 | 自動化方法 | 人間の関与 |
|---|---|---|
| プロンプトのNGワードチェック | アーティスト名・著名人名・ブランド名のキーワードリストと照合 | NGワード発見時のみ確認 |
| 使用ツールの商用利用ポリシー確認 | 使用ツールリストと最新ポリシーDBを照合 | 月1回のポリシー更新確認のみ |
| EU AI Act表示義務チェック | EU向けコンテンツかどうかを対象LP・広告で判定 | EU向けコンテンツの場合のみ確認 |
| 生成記録のDB自動入力 | 生成完了後にスプレッドシートへ自動書込み | 不要（完全自動） |
| 類似画像の検索（部分的） | Google画像検索API経由で類似画像を検索し結果をリストアップ | 類似画像が見つかった場合のみ確認 |
7-3. 実際のClaude Code指示の例
Claude Codeに規制チェックを依頼するとき、弊社では以下のような指示文（プロンプト）を使っています。非エンジニアでも理解しやすいよう、日本語で設計しています。
「以下の画像プロンプトと使用予定ツール（Adobe Firefly）について、著作権・規制リスクを確認してください。チェック項目：①プロンプトに著作権者名・アーティスト名・著名人名が含まれていないか ②EU向けLPかどうか（LP URLから判定） ③弊社のNGパターンリストに該当する表現がないか。問題があれば具体的な修正案を提示してください。」
この指示をClaude Codeに投げると、約30秒でチェック結果をレポート形式で返してきます。人間が同じことを手動でやると1枚あたり10〜15分かかっていた作業が、月20枚なら合計5時間→10分以内に圧縮されています。
7-4. 透かし管理の自動化
EU AI Act対応として、弊社ではAI生成画像のメタデータ管理もClaude Codeで自動化しています。
7-5. 非エンジニアでも導入できる理由
「Claude Codeを使った自動化って、プログラミングが必要じゃないの？」と思う方も多いでしょう。結論から言えば、基本的なチェックフローならプログラミング不要で導入できます。
Claude Codeはターミナル上で動きますが、「チェックリストとプロンプトを入力する→結果を受け取る→スプレッドシートに書き込む」という流れは、Claude Codeのエージェント機能が全部やってくれます。人間がやることは「何をチェックしてほしいか」を日本語で指示するだけです。
リストを作る
スプレッドシート
or テキストで可
指示文を作る
日本語で
チェック内容を記述
に指示を実行
30秒でレポート
返ってくる
自動入力
Google Sheets
への書込みも自動化
代表菅澤
AI鬼管理山崎
08 CONCLUSION まとめ｜規制対応を「コスト」から「競争優位」に変える 画像生成AI規制への対応は、先手を打つ企業ほど有利になる
この記事では、EU AI Act・米国の規制動向・中国の生成AI法・日本のガイドラインという主要4地域の規制を整理したうえで、著作権の論点と企業の具体的な対策、そしてClaude Codeを使った自動化フローまでを解説しました。最後にポイントを整理します。
最後に、大事なメッセージをお伝えします。画像生成AI規制への対応は「コスト」ではなく「競争優位の源泉」になり得ます。
規制が厳格化する中で、早期に対応体制を整えた企業は「信頼できるAI利用企業」としてブランド価値を高められます。特にB2B企業では、取引先・顧客からのAI倫理・法令遵守への問い合わせが増えており、適切な規制対応記録を持つ企業がRFP（提案依頼書）審査で有利になるケースが実際に出始めています。
「規制が来てから対応する」ではなく、今から体制を整えることが、長期的には最もコストが低い選択です。
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代表菅澤
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よくある質問
Q. 画像生成AIで作った画像を広告に使うのは著作権侵害になりますか？
A. 使用するツール・生成方法・用途によります。Adobe FireflyなどC2PA対応ツールを使い、プロンプトに既存アーティスト名を含めず、類似性の高い既存作品がない場合は著作権侵害のリスクは低いとされています。ただし、実在人物の肖像・特定キャラクターに類似した生成画像の商用利用は別途リスクがあります。最終的な判断は法務専門家への確認を推奨します。
Q. EU AI Actは日本企業にも適用されますか？
A. EUユーザーに向けてサービス・商品を提供している日本企業には適用されます。「EUに向けてサービスを提供している」の基準は、EU通貨での取引・EU言語での特別対応・EUユーザーへの広告ターゲティングのいずれかに該当する場合です。2025年8月から透かし義務・GPAI規制が施行されるため、EU向けビジネスがある企業は今すぐ確認が必要です。
Q. フェアユースは日本でも使える概念ですか？
A. フェアユースは米国著作権法107条の規定で、日本の著作権法には同名の概念はありません。ただし日本の著作権法30条の4に「情報解析のための複製等」の例外規定があり、AIの学習データとしての著作物利用は原則として許容されています。ただし「享受目的（鑑賞・楽しむ目的）がある場合」は例外が適用されない可能性があります。
Q. 中国向けサービスで画像生成AIを使う場合、どんな手続きが必要ですか？
A. 中国の「生成AIサービス管理暫定弁法」により、中国ユーザーへの提供前に国家インターネット情報弁公室（CAC）への届出・審査が必要です。また、コンテンツ管理フィルタリングの実装、学習データの合法性証明も求められます。中国ビジネス向けの生成AI活用は、現地法令に精通した法務専門家との確認を強く推奨します。
Q. AI生成画像への透かし（ウォーターマーク）は今すぐ必要ですか？
A. 日本法的には現時点で義務ではありません。ただし①EU向けコンテンツには2025年8月以降のEU AI Act対応として透かし・AI表示が必要、②将来的な義務化に備えた記録管理として今から整備しておくとコストが低い、③Adobe Fireflyなど主要ツールは既に自動でContent Credentialsを付与しているため、その情報を保持・活用することを推奨します。
Q. Claude Codeで著作権チェックを自動化するのに、プログラミングの知識は必要ですか？
A. 基本的なチェックフローはプログラミング不要で実装できます。「何をチェックしてほしいか」を日本語で指示するだけで、Claude Codeがスクリプトの作成からスプレッドシートへの書き込みまで自動で行います。弊社の実例では、経営者が自らClaude Codeに日本語で依頼して著作権チェックフローを構築しました。AI鬼管理のトレーニングでも、この種の自動化構築を実践形式で習得できます。
Q. 「実在しない人物」のAI生成画像なら著作権・肖像権の問題はないですか？
A. 完全にオリジナルなAI生成人物であれば、肖像権侵害のリスクは低いです。ただし、①生成された人物が既存の実在人物に非常に似ている場合は肖像権侵害になり得る、②生成人物に「特定のイラストレーターのスタイル」を指定した場合は著作権問題が残る、③日本では生成物自体に著作権が成立しない可能性があるため商用利用後に第三者にコピーされても保護を受けにくい、の3点には注意が必要です。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
