生成AIプリンシプル・コードとは？｜利用企業が照会できる範囲

「生成AIの会社に、学習データのことを問い合わせられるようになったらしい」「自社のサービスに生成AIを組み込んでいるが、うちも何かを公開しないといけないのか」。2026年8月25日、知的財産戦略本部は「生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード」を公表しました。使う側と、組み込んで提供する側の両方から、同時にこうした声が上がるのは無理もありません。ただ、原文を読むと、これは誰でも何でも問い合わせられる窓口ができた話ではありません。本当は、生成AI事業者が概要を公開し、条件を満たした求めにだけ回答するという、約束の枠組みです。この記事では、原文で確かめた対象と3つの原則、利用企業が照会できる範囲を押さえたうえで、社内の運用に落とす手順を整理します。

プリンシプル・コードとは

正式な名称は「生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード」です。知的財産戦略本部のページには、2026年8月25日の日付で本文が掲げられ、2025年12月26日からの意見募集を経た文書であることも示されています。

原文の冒頭では、目的を次のように定めています。生成AI事業者が行うべき透明性の確保と知的財産権の保護のための措置の原則を定め、生成AI技術の進歩の促進と知的財産権の適切な保護の両立に向けて、権利者や利用者にとって安全・安心な利用環境を確保する、というものです。人工知能関連技術の研究開発と活用を進める法律の趣旨を踏まえつつ、企業統治の分野の行動原則の取り組みを参考にしたとされています。

文書は、総論と3つの原則でできています。総論では目的、対象になる事業者、採る手法、受け入れの見える化を定めています。原則1は概要の公開、原則2は権利者からの開示の求めへの回答、原則3は生成AIで生成物を作った人からの開示の求めへの回答です。

この記事は、条文を1つずつ解説するものではありません。原文の中身を押さえたうえで、利用企業と、生成AIを組み込んで提供する企業が、何を判断し、どんな手順で運用するかに絞ります。AIに関わる法律や基本計画の全体像は、AI関連法の現在地をまとめた別の記事で扱っています。

法令ではない。実施するか、しない理由を説明するか

原文は、この文書が法的拘束力を有する規範ではないと明記しています。また、生成AI事業者に帰属する機微な情報、つまり営業秘密や安全性・セキュリティに関する情報の強制的な開示は求めない、とも書かれています。文書の趣旨を理解して受け入れた事業者に、趣旨を踏まえた対応を期待する、という立て付けです。

そのうえで採られているのが、コンプライ・オア・エクスプレインという手法です。原則を実施するか、実施しないならその理由を十分に説明するよう求めるもので、自社の事情に照らして実施が適切でない原則があれば、理由を説明することで一部を実施しないことも想定されています。

ただし、説明なら何でもよいわけではありません。原文は、原則2と原則3について、体制ができていないと述べるだけでは説明として不十分で、体制づくりが終わる時期を適切に説明するものとしています。また、利用規約などで原則の適用を外したり狭めたりする条項があると示すだけでも不十分で、なぜその条項を設けたのかの説明が要るとしています。

利用企業にとって大事なのは、原文が、概要の一部を開示しないという一事だけで事業者を直ちに批判することは慎むべきだ、と書いている点です。公開しているかどうかではなく、公開しない部分の説明に中身があるかを読む、という姿勢が求められています。

対象は「開発者」と「提供者」の2つ

文書が適用されるのは、生成AI開発者と生成AI提供者で、合わせて生成AI事業者と呼ばれます。ここでいう生成AIは、文章、画像、プログラムなどを生成できるAIモデルに基づくAIの総称です。

生成AI開発者は、生成AIの仕組みを構築する役割を担い、それを公衆、つまり不特定の者や特定多数の者に実質的に提供した者です。目的や、法人か個人かは問いません。開発者から委託を受けて、学習や検証など構築の一部だけを引き受けて納める者は、原則として含まれません。

生成AI提供者は、生成AIの仕組みを、アプリや製品、既存のシステム、業務の流れなどに組み込んだサービスを公衆に提供した者です。自社でモデルを作っていなくても、組み込んだサービスを外に出していれば提供者に当たりうる、という点は、組み込む側の企業にとって見落としやすいところです。

公衆に提供せず、研究や開発を行っているだけの者は対象になりません。反対に、本店が国外にある事業者でも、日本に向けて提供されている場合は適用を受けるとされ、日本国民が使える場合もこれに含まれます。海外の生成AIサービスも、日本で使えるなら対象の枠に入ることになります。

対象に入らない典型

原文は、対象に入らない類型も示しています。1つは、1つの法人や個人が持つデータだけで特化させた生成AIを、そのデータの提供者か、提供者が指定する限られた範囲の者だけに提供する場合です。企業グループや団体の中で、属する法人や個人から許諾を得たデータだけを使う場合も同じ扱いです。

具体例として、汎用の生成AIのライセンスを受けた甲社が、乙社のデータだけを使って乙社の社内業務向けに特化させ、乙社に提供する場合の甲社が挙げられています。乙社のデータだけで生成するように作られている場合に限られます。さらに、乙社がそれを自社の顧客だけに向けた対話の窓口として出す場合の乙社も、対象に入らない典型とされています。

業界に特化したサービスは別の扱いです。特定の業界向けに作って複数の会社に提供する事業者は、対象に当たりうるとされています。ただし、その場合に対応が求められるのは、汎用の生成AIに付け加えた部分に限られ、汎用の部分は元の事業者が原則を守ることで担保される想定です。

もう1つ、第三者の権利を侵害する生成物が生まれるおそれが著しく低いものも対象外です。既存の著作物の創作的な表現を直接感じ取れない生成物や、意思決定に役立つ統計的なデータ・推論の結果にとどまる生成物が、極めて高い頻度で生成される場合が例に挙がっています。自社がどの類型に当たるかは、法務が原文の定義と具体例で確かめることが前提です。

原則1：誰でも読める場所に概要を出す

原則1は、すべての生成AI事業者が守るべき原則として、自社の公式サイトなど全ての者が閲覧できる場所に、決められた事項の概要を開示することを求めています。一部を開示できない場合は、理由を示して説明します。開示する事項は、透明性の確保のための措置と、知的財産権の保護のための措置の2つに分かれます。

区分	原文が挙げる主な事項	利用企業が読むときの目の付けどころ
使用モデル	名称と版、公開日を含む来歴、設計の仕様と第三者とのライセンス、利用の規定、学習の方法	自社が使う版が載っているか。禁止されている用途は何か
学習データ	データの種類（検索して答える仕組みで使うものを含む）、ウェブの巡回や第三者から得た非公開のデータ、公開のデータ、合成データの有無と目的	取得源の種類がどこまで書かれているか
巡回の仕組み	目的、収集の期間、名称や識別子、第三者の巡回の仕組みを使っているか	自社のサイトの拒否の設定と照らし合わせられるか
説明責任	意思決定を追跡・遡及できる状態の内容、責任者の明示、責任の分配、文書化	問い合わせ先と責任者が分かるか
知的財産権の保護	保護の原則の策定と年1回以上の見直し、機械が読める拒否の指示に従うこと、海賊版の場所を巡回しないこと、侵害を防ぐ技術的な措置、来歴を示す技術、権利者の窓口と対応の記録	権利者の窓口と、申し出の要件が示されているか

各事項をどの程度まで書くかは、内閣府の知的財産戦略推進事務局が別に公表する具体例を参照するよう示されています。原則1は当面の措置とされ、国際的な動向も見ながら、学習データの透明性の取り組みが進むことが期待されています。

利用企業にとって、原則1で公開される情報は、照会する前にまず読むべき材料です。照会で聞きたいことの多くは、公開された概要にすでに書かれていることがあります。読まずに照会すると、事業者にも自社にも無駄な手間が生まれます。

照会できる人は2種類。原則2と原則3

原則2の求めを出せるのは、映画、音楽、文芸、写真、漫画、アニメーション、ゲームなどのコンテンツについて、自らの権利や法律上の利益のために、訴訟、調停、裁判外紛争解決手続などを現に行っているか準備している者と、その者から委任を受けた弁護士などです。権利者が法的な手続のために使う仕組みといえます。

原則3の求めを出せるのは、生成AI事業者のサービスを使って、同じ種類のコンテンツを生成した者です。生成AIを業務で使い、文章や画像を作っている利用企業が当たるのは、こちらの原則3です。

どちらの原則でも、開示を求められる事項は2つです。1つは、学習や検証に使われたデータに、照会する側が示すページのアドレスなどの情報が含まれているかどうかです。事業者が容易に確かめられるものに限られます。もう1つは、求めを受けたのが提供者で、自ら答えられない場合に、そのサービスに載っている生成AIモデルを開発した者の名称です。

2つの原則の大きな違いは、回答の使い道です。原則2は法的な手続のための仕組みですが、原則3では、回答を訴訟、調停、裁判外紛争解決手続の申し立てに使わないと誓約することが条件になっています。利用企業が原則3で照会するときは、この違いを先に理解しておく必要があります。

利用企業が照会できる範囲

原文は、原則3の典型例を次のように示しています。画像を生成できるサービスで作った画像と、同一か類似の画像が、あるウェブサイトに載っていると気づいた人が、生成物、生成に使った指示文、利用の目的、そのサイトのアドレスを示して、サイトのドメインが学習データの巡回の対象や、第三者から受けた学習データの取得源に含まれるかを尋ねる、というものです。

つまり、照会の起点は「自社の生成物に似たものを見つけたとき」です。自社の生成物を使い続けてよいかを考える材料を得るための仕組みであり、提供元の学習データを広く調べるための仕組みではありません。

尋ねられる粒度にも限りがあります。原文の注では、示したアドレスの範囲を超えて、自分の生成物と同一・類似のコンテンツそのものが巡回の対象に含まれるかどうかまで照会することは想定していない、とされています。回答は、示した場所が学習データの取得源に入っているかどうか、という水準になります。

回答は、含まれるか含まれないかという事実の材料にとどまります。生成物を使い続けるか、差し替えるかは、回答を踏まえて自社が決めることです。似ていることが権利の侵害に当たるかどうかの評価は、この仕組みの外にあり、その論点は生成AIと著作権を扱った別の記事に譲ります。

照会に付ける3つの条件

原則3では、次の3つの事項をすべて満たす求めに対して、事業者が回答を行うとされています。1つでも欠けると、回答の対象になりません。

実務でつまずきやすいのは、1つ目の条件です。生成に使った指示文を残していなければ、照会の条件を満たせません。外に出す文章や画像を生成するときは、生成物と指示文と生成した日を一緒に残しておく決まりが要ります。

2つ目の誓約は重い意味を持ちます。回答を法的な手続に使わないと約束するため、権利の問題として争う可能性がある場合は、先に法務と相談します。原文は、原則による開示の求めのほかに、民事訴訟法の当事者照会や文書提出命令の申し立てなどの方法があることも付記しています。

事業者の側は、一定の手数料や、期間あたりの回数の上限など、濫用を防ぐ措置を置くことが考えられるとされています。ただし、求めをためらわせたり諦めさせたりするような手数料や回数の上限にしないよう留意が必要だ、とも書かれています。照会する前に、事業者が公表している対応の方針を確かめておきます。

照会では聞けないこと

原則3で求められるのは、先の2つの事項だけです。自社が入力した情報を学習に使うか、契約の条件、情報の管理の体制といった点は、原則の開示の対象ではありません。そうした点は、提供元を選ぶときの確認項目として扱うもので、AIベンダーの選定項目をまとめた別の記事で整理しています。

また、内閣府の事務局は、届け出の内容を審査せず、第三者からの照会にも回答しないと明記されています。事業者の開示に疑問があっても、事務局に問い合わせて答えを得る仕組みではないということです。照会の相手は、あくまで生成AI事業者です。

• 原則3の照会で求められるのは、示したアドレスなどが学習データに含まれるかと、提供者が答えられない場合の開発者の名称の2つだけです
• 入力した情報の学習利用、契約の条件、情報の管理の体制は、提供元との契約や選定の確認で扱います

営業秘密に当たると事業者が考える事項については、強制的な開示は求められません。ただ、原文は、開示の求めに係る事項が営業秘密に当たると考えられる場合でも、まずは真摯に検討し協議することが期待される、としています。断られた場合も、その理由の説明を記録に残しておきます。

回答する時期について、原文は特定のルールを定めていません。合理的な期間内に速やかに開示する努力を払うことが期待される、という書き方です。回答の期限が決まっていないことを前提に、社内で待つ期間を決めておく必要があります。

届出は2026年10月26日から

原文は、原則を受け入れる事業者に、公式サイトなどで受け入れの表明、各原則の実施事項、実施しない原則がある場合はその理由を公表し、事務局の定める様式で届け出ることを期待しています。各事項は原則として毎年見直し、更新した場合はその旨も公表するとされています。

知的財産戦略本部のページには、2026年9月8日の日付で届出の開始日と様式が掲げられ、届出は2026年10月26日から始まると示されています。受け入れを表明する事業者の公表と届出は、ここから本格的に出そろっていくことになります。

事務局は、届け出た事業者の一覧と、各社が公表したページへのリンクなどを公表し、関係する省庁や団体の協力のもとで、各業界に届出を促すとされています。利用企業にとって、この一覧はどの提供元が原則を受け入れたかを確かめる入口になります。

注意したいのは、一覧に載っていないことが、そのまま問題を意味するわけではない点です。法的拘束力の無い文書なので、受け入れるかどうかは事業者の判断です。一覧に無い提供元については、公式サイトで知的財産や透明性についてどう説明しているかを、別に確かめます。

利用企業の運用1：公表内容を提供元の台帳に写す

利用企業が最初に行うのは、使っている生成AIの提供元ごとに、公表された内容を台帳に写すことです。写すのは、受け入れの表明の有無、実施しない原則とその理由、公表しているページのアドレス、最後に更新された日の4つです。

台帳は新しく作らず、提供元を管理している既存の一覧に列を足すのが現実的です。提供元の選び方そのものの項目とは分けて、プリンシプル・コードに関する列だけをまとめて置いておくと、毎年の見直しのときに読み返しやすくなります。

次に、自社の使い方から、特に読むべき概要の項目を決めます。たとえば、広告やサイトに載せる画像を生成しているなら、学習データの種類と取得源、来歴を示す技術の対応は重点的に読みます。社内の文章の下書きだけなら、利用の規定と権利者の窓口を押さえる程度で足ります。

事業者の公表は、原則として毎年見直されます。台帳の見直しも年1回、提供元の更新に合わせて行うと決めておくと、古い説明のまま判断する事態を防げます。

利用企業の運用2：照会の出し方と記録

原則3の照会は、生成物に似たものを見つけたときに初めて出番が来ます。慌てずに出せるよう、手順を先に決めておきます。

照会文の下書きはAIに任せられますが、3つの条件を満たしているかの確認は人が行います。下書きに書かれた目的と誓約の文言が、法務と決めた内容と一致しているかは、送る前に必ず読み合わせます。

記録を残す理由は2つあります。1つは、同じ提供元に同じ照会を重ねないためです。もう1つは、生成物を使い続けると判断した根拠を、後から社内外に説明できるようにするためです。

返ってこなかったときの読み方

回答の期限の定めが無い以上、待つ期間は社内で決めます。待つ間に問題の生成物を使い続けるか、いったん差し替えるかも、影響の大きさに応じて先に決めておきます。広告など外に出ているものほど、差し替えを早めに判断します。

返事が「対応の体制を作っている最中」というだけのものなら、原文上は説明として不十分とされ、体制づくりが終わる時期を説明するものとされています。その場合は、完了の時期を尋ね返すのが筋です。

「技術的に開示できない」という返事で、必要な根拠が示されている場合は、原文上は説明を行ったものとして扱われます。この場合は、根拠の中身を読み、自社の判断の材料として記録します。根拠が示されていなければ、根拠を求めます。返事の文面は、受け取った日と一緒に台帳へそのまま写し、要約だけを残すことは避けます。

利用規約で開示の対象を狭めている場合、原文は、実質的に原則を実施していないと評価できるなら別に説明が要るとしています。受け入れを表明していても、規約の中身で原則を狭めていないかは、台帳に写すときに一緒に確かめておきます。

組み込んで提供する側が準備すること

自社のサービスに生成AIを組み込んで顧客に出している企業は、まず自社が生成AI提供者に当たるかを確かめます。公衆に提供しているか、自社データだけで特化させて限られた範囲に出す類型に当たらないか、業界特化で付け加えた部分があるかを、法務が原文の定義と具体例に照らして判断します。

当たる場合に欠かせないのが、自社のサービスに載っている生成AIモデルの開発元と版を把握しておくことです。原則2と原則3では、提供者が自ら答えられないときに、搭載しているモデルの開発者の名称を開示することが求められる事項になっています。

• 自社はモデルを開発していないから対象外だと決めつけ、原文の定義を読まない
• 搭載しているモデルの開発元と版を記録しておらず、照会に開発者の名前すら答えられない
• 利用規約で開示の範囲を狭めておきながら、その理由を説明していない
• 窓口を置いたが、受けた求めと回答の記録を残していない

受け入れる場合は、概要の公開、窓口と申し出の要件の明示、対応の記録の保存、照会への対応方針の公表を準備します。原文は、対応方針を自ら明らかにして公表することが望ましいとしています。手数料や回数の上限を設けるなら、求めをためらわせない水準にとどめます。

受け入れるかどうか自体は経営の判断です。受け入れる場合は届出の開始に合わせて、受け入れない場合も顧客からの問い合わせに備えて、自社の立場を説明する文書と窓口を用意しておきます。

AIに任せる範囲と、人が決める範囲

この運用でAIを使ってよいのは、原文の要点の抜き出し、照会文の下書き、社内向けの説明資料の下書きまでです。原文は法令ではないぶん、言い回しに含みが多く、要点を拾う作業にはAIが役に立ちます。

一方で、自社が対象の事業者に当たるか、誓約してよいか、回答を踏まえて生成物を使い続けるかは、AIに判断させません。どれも、原文の定義と自社の事情を突き合わせ、必要なら専門家の見解も確かめて、法務と担当の責任者が決めることです。

AIに要点を抜き出させるときは、どの原則の、どの項目の記載に基づくかを必ず添えさせるようにします。原文に無い一般論が紛れ込んでも、出どころを見ればすぐに気づけます。抜き出した要点を原文と突き合わせる範囲も、作業の前に決めておきます。

社内の説明では、経営層向けに「法令ではない」「提供元が何を公開するようになるか」「自社は照会できるが範囲は狭い」「組み込む側なら準備が要る」の4点に絞ると伝わりやすくなります。説明資料の数字や日付は、公表のページで最後に確かめます。

よくある質問

原則を守らない事業者に罰則はありますか

原文は、法的拘束力を有する規範ではないと明記しています。罰則の定めはありません。一方で、この文書が、別に法令による手続が行われる可能性を何ら制限するものではない、とも書かれています。

社内だけで使う生成AIを作っている場合も対象ですか

公衆に提供せず、研究や開発を行っているだけの者は対象になりません。自社のデータだけで特化させ、限られた範囲の者だけに提供する場合も、対象に入らない典型とされています。自社の形がどれに当たるかは、法務が原文の具体例で確かめてください。

海外の生成AIサービスにも照会できますか

本店が国外にある事業者でも、日本に向けて提供されていれば適用を受けるとされています。ただし、受け入れるかどうかは事業者の判断なので、届出の一覧や公式サイトで、受け入れの表明と窓口があるかを先に確かめます。

照会した記録は、どこに残せばよいですか

提供元の台帳に、照会した日、内容、回答と受け取った日を残し、案件ごとの記録にも生成物と指示文と一緒に保存しておくと、後から判断の根拠を説明できます。台帳は年1回、提供元の公表の更新に合わせて見直します。

まとめ

生成AIのプリンシプル・コードは、2026年8月25日に公表された、法的拘束力の無い原則の文書です。生成AIの開発者と、生成AIを組み込んだサービスを公衆に提供する提供者が対象で、原則を実施するか、しない理由を説明するかを選びます。利用企業が照会できるのは原則3の範囲で、自分の生成物と同一・類似のコンテンツが学習データに含まれるかなどに限られ、指示文の提示や訴訟に使わない誓約が条件です。まず公表された概要を台帳に写し、照会の手順と記録を決め、組み込む側は開発元と版の把握と窓口を準備しましょう。AIには要点の抜き出しと下書きを任せ、根拠を書かせ、対象に当たるかの判断は法務が原文で確かめます。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。