CCJP年次報告2025

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Creative Commons Japan Annual Report 2025

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クリエイティブ・コモンズ・ジャパン

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2025年12月15日 公表

目次

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本年次活動報告のライセンス

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本年次報告はCC BY 4.0 国際 ライセンス(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja) で提供されています。

著作者の明示があるセクションについてはその者が、著作者の明示のないセクションについてはNPO法人コモンスフィアが著作者となります。

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ご挨拶

　クリエイティブ・コモンズ・ジャパン（以下CCJP）は特定非営利活動法人コモンスフィアを組織的な母体として活動するプロジェクトです。日本でクリエイティブ・コモンズ・ライセンス（以下CCライセンス）の開発への参加や翻訳、普及支援などの活動を行っており、ボランティアによって運営されています。

　この年次報告書では、CCJPおよびグローバルのクリエイティブ・コモンズの組織（以下グローバルCC）の活動をご紹介し、「特集」的に直近1年ほどの間にメンバー内で議論した生成AI関連の主要動向をご紹介します。最後に2025年3月期の会計報告と寄付のお願いも記載しています。ぜひ一度ご覧いただけたら幸いです。

　CCJPでは、活動を共にしていただける事務局メンバーも随時募集しております。活動内容は、CCライセンスの日本法とのすり合わせ、CCライセンスを利用したいユーザへのサポート、各種イベントやプロジェクトの企画運営、ソーシャルメディアでの情報共有、取材対応、事務管理等、多様です。具体的な内容は、ご経験やご興味に応じてご相談させていただきます。CCJPのメンバーとして活動をご希望される方は、info@creativecommons.jpまでご連絡下さい。

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I. 組織概要と最近の活動・動向

組織概要

CCJPとは

CCJP (Creative Commons Japan) はNPO法人コモンスフィアを母体とする団体名でありプロジェクト名です。�国際的な連合体であるCreative CommonsのGlobal Networkの一組織（Chapter）であり、国際的な交流・協力などもしつつ、日本国内で独自の活動も行なっています。

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CCJPの沿革

2001年：米国でローレンス・レッシグ等を中心にNPO法人が設立される。

2002年：最初のバージョンとなるCCライセンスがリリースされる

2003年：国際大学GLOCOMをホストとしてCCJP準備会を立ち上げ

2004年：CC 2.1日本版をリリース（世界で米国に次いで2番目）

2006年：NPO法人クリエイティブ・コモンズ・ジャパン設立

2008年：iCommons Summit 2008が札幌で開催される

2013年：法人名称をクリエイティブ・コモンズ・ジャパンからコモンスフィアに変更

2015年：現在の最新バージョンとなるCC 4.0日本語版及びCC0日本語版をリリース

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CC (Creative Commons) ライセンスとは

• CCJPの活動の中心にあるCCライセンスとはインターネット時代のための新しい著作権ルールで、作品を公開する作者が「この条件を守れば私の作品を自由に使って構いません。」という意思表示をするためのツールです。CCライセンスを利用することで、作者は著作権を保持したまま作品を自由に流通させることができ、受け手はライセンス条件の範囲内で再配布やリミックスなどをすることができます。
• 現在のCCライセンスの最新バージョンは4.0で６種類のライセンスが利用されています。またこれとは別に、いかなる権利も保有しないという意思表示を行うCC0というツールもあります。
• CCライセンスは世界各国で活用されており数十億点規模の作品がCCライセンスの下に提供されています。個人が撮影した写真、美術館や博物館のコレクション、政府保有の資料、学術研究の成果、教材など幅広い分野で活用されています。
• より詳しくは、CCJPのライセンス紹介ページをご覧ください：https://creativecommons.jp/licenses/

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最近の関連動向と活動

渡辺智暁

AI関連

背景

• Creative Commonsでは、学習データの利用をめぐる状況を変えるための新しいツールを提案しはじめた

活動

• 米国のCreative Commons のブログの一部を翻訳・紹介
• 「AI時代の互恵性」
• 「CCシグナルの紹介：AI時代の新たな社会契約」
• 「なぜAIを含むデジタル公共財はオープンデータに依存すべきなのか」
• 「皆の声がCCシグナルを形作る：フィードバックへの回答」

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AI関連(2)

・シンポジウム開催

　「CCJPシンポジウム「生成AIの学習における著作物の無断利用をめぐって」」

　主催：クリエイティブ・コモンズ・ジャパン

　後援：国際大学グローバル・コミュニケーション・センター(GLOCOM)、オープン・ナレッジ・ジャパン

　開催主旨・概要

　当日の動画：

1 渡辺 https://youtu.be/IaQ17Vdpzug

2 小沢氏 https://youtu.be/PJVsYK2jL7w

3 庄司氏 https://youtu.be/G7VHXZ-euKU

4 豊倉 https://youtu.be/3DelHgG8dEM

5 ディスカッション https://youtu.be/E2voUDbG1mc

6 渡辺(CCJPの活動報告など) https://youtu.be/ZNFjbmTAgjw

オープンデータ関連

背景

• 日本政府や地方公共団体が、保有するデータやウェブサイト自体などをクリエイティブ・コモンズ・ライセンスなどで提供し、個別に許諾を取得することなく利用できるようにしている。
• 「政府標準利用規約」ではCC BY 4.0 国際ライセンスとの互換性が確保されている

活動

• 関係者会合：クリエイティブ・コモンズ・ライセンスと、それ以外のライセンスの関係や、データ利用にとって望ましい環境などを議論

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オープンアクセス

背景

• 学術論文や研究データなどを利用条件を明示して公開する動き
• クリエイティブ・コモンズ・ライセンスが推奨されている
• 「学術論文等の即時オープンアクセスの実現に向けた基本方針」という文書で、2025年以降の競争的研究助成金の成果になる論文のOA化を求めていくことに

活動

• 主にメールでのお問い合わせへの対応の形で活動
• 非営利や改変不可のライセンスの検討材料
• ライセンスの解釈

そのほか

• 教科書、書籍などでのクリエイティブ・コモンズ・ライセンス紹介に関するお問い合わせも比較的多い傾向
• 高校の「情報」科目の一環

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• デジタル・アーカイブ関連
• 日本の状況についての簡単な情報提供
• 国際連携プロジェクトへの招待について検討

III. 特集テーマ

「生成AIの学習における著作物の無断利用をめぐって」

生成AIの学習データ利用をめぐる現状

渡辺智暁

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学習データの利用制限

• 日本の著作権法上は…原則無許諾で利用可能
• 第30条4：「思想や感情」の「享受」を「目的としない」場合には、利用できる。

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• その但し書き「当該著作物の種類及び用途並びにその利用の態様に照らして著作権者の利益を不当に害する」場合は利用NG
• この解釈については諸説アリ

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国内の反応

• 文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会の「AIと著作権について」（24年3月）に関連したパブコメにはかなり激しい批判的意見・生成AIの否定も。
• クリエイター、アーティストの中でもイラストレーター（副業・趣味含む）が多い印象
• 批判対象は生成AI開発企業、政府、AIを使うイラストレーターや、特定の作家のLoRAなどを作る人など
• 業界団体や職能団体の声明は、生成AIに期待もしつつ、留保や批判も。オプトアウトを希望する意見も少なくない。
• 文筆家、報道機関、音楽出版社、音楽家、美術家など幅広い。

学習データ利用を制限する試み

・オプトアウトの意向表明

　→日本の著作権法上はおそらく無効

・CCライセンスの導入（非営利ライセンスなど）

　→日本の著作権法上はそもそも許諾がいらないと規定されているので、CCライセンスの制限にひっかかることもない

・robots.txtでクローラーを拒否するなどすればそれに従うという生成AI開発企業も登場する。が、従わない例なども。

EUの状況

• EUは「デジタル単一市場における著作権指令」と「AI法」によりオプトアウトの義務付けを行っている
• （2019年, デジタル単一市場における著作権指令 第4条(3)）
• （2025年, AI法 第53条(1)(c)）
• 「テキスト＆データマイニング」が対象
• 「適切な方法で」オプトアウトがされているコンテンツは除外しなければならない。
• 例えば、オンラインで公に提供されているコンテンツの場合は、マシン・リーダブルな手段でのオプトアウトなど
• 著作権指令の第3条には、科学的研究目的なら利用できる規定も
• こちらはオプトアウトなし

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EUでの議論

• Lucchi, N.（ポンペウ・ファブラ大）報告書（EU議会の委託）2025年7月
• 生成AIにこれが当てはまらないとする意見が増加中との指摘
• EU全域の例外規定と「公正な報酬」の導入などを提案
• 個別のライセンシングは現実的ではない
• 逆方向の研究として、日本のように学習データが利用しやすい国の方がAI開発が活発になる傾向があることから、（オプトアウトの余地をなくし）強制的に許諾を与える仕組みにするべき、との提案もある

Lucchi, N. (2025). Generative AI and Copyright: Training, creation, regulation, Report for EU Parliament, https://www.europarl.europa.eu/thinktank/en/document/IUST_STU(2025)774095

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EUでの議論

• Peukert, C. の学会論文(25年)
• 日本を含め、幅広い例外規定やフェアユース規定がある国（データが自由に利用できる国）は、開発が盛んな傾向にある（arXiv, GitHub, 米特許商標庁, Crunchbaseを指標とする分析）
• 因果関係の確認はできていない
• 法定許諾を与えつつ、公正な補償を受け取れる仕組みを提案
• 報酬：創作のインセンティブ確保、学習データの長期的確保の観点から
• 法定許諾：オプトアウトは、データが偏る点から望ましくない

Peukert, C. (2025) Copyright and the Dynamics of Innovation in Artificial Intelligence, Proceedings of the 58th Hawaii International Conference on System Sciences, https://hdl.handle.net/10125/109384

米国の状況

• 米国は訴訟が進行中
• フェアユースに該当するかどうかが主要な争点
• 違法アップロードデータからの学習はフェアユースに該当しないという判示あり
• ウェブサイトChat GPT Is Eating the Worldによると、50件以上
• 主要な判決は2つ。（地裁レベル）
• フェアユースは認めるが、海賊版を入手して学習データに用いたことはNG�（Bartz et al v⁠. Anthropic）
• 海賊版の入手だけでなく、学習に使わなかったものも保存してあったなど、学習データ目的かどうかが不明な部分もある点が問題か
• フェアユースに該当するが、訴えた側（原告）が別の主張をしていたら、フェアユースも否定していただろう。（Kadrey v⁠. Meta）
• 大きく異なる作品を生み出すのであればフェアユースに該当しやすい
• そのような場合も著作者の収益化を大いに妨げるなら該当しにくい

米国での議論

• 米国著作権局の報告書（2025年5月）
• ドラフト版（大筋では今後変化しないと想定される段階）
• トランプ政権の意向により局長が解雇された…
• オプトアウトの負担を指摘する声
• 国際的なすり合わせがないと負担大になりかねない
• 許諾料が意味のある額になりうるのか？
• 膨大な著作物を学習データに使うので、現実的には微小な額しか払えないとの説
• 「ちりつも」で意味のある額になるとの説
• 後々のレベニューシェアなど許諾料支払いとは違う仕組み
• 拡張集中許諾制度はやや支持が多い（対象範囲は限定的）
• ※特定の窓口から大量の作品の利用許諾を一括で得られる仕組み

U.S. Copyright Office (2025). Report on Copyright and Artificial Intelligence (Part 3: Generative AI training (pre-publication)), https://www.copyright.gov/ai/

CCシグナルの特徴（抽象的なレベル）

• 著作物をより自由に使える方がよい、という方向ではない
• それでは「コモンズ」が維持できないと考える
• CCの発足当初と現在で構図も違うか

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急進的な著作権撤廃論（当初）や生成AI禁止論（現在）ではない

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CCシグナルの特徴（抽象的なレベル）

• AI開発にストップをかけるわけではない
• 強制的ではない　　・「還元」の量や内容も柔軟
• 生成AI開発の競争確保にはプラスになるだろう（中小企業も応答可能）

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• 対立ではなく協調を生み出そうとしている？
• どのぐらいの人の創作のインセンティブを確保できるか？

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• グローバル　かつ　自主規制的な仕組み
• 法律や国際条約よりは、変化の速い文脈に適性が高そう

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具体的な紹介は後ほど

CCシグナルの紹介

豊倉幹人

CCシグナルの前身

プレファレンス・シグナル

2023年8月31日

• AI学習のためのプレファレンス・シグナルの可能性を探る

クリエイターは、自身の作品が AI 学習においてどのように使ってよいかを意思表示する方法を求めている、という課題意識が共有される

CCシグナル

2025年6月25日

• CCシグナルの紹介：AI時代の新たな社会契約

CCシグナルの構想がアナウンスされる

2025年11月にアルファ版のローンチが行われる予定

CCシグナルの中身

CCシグナルとは

• AI 時代における互恵性の向上と創造性のコモンズの持続を目指して設計された、意思表示のための新たなフレームワーク
• データセット保有者が、...自身のコンテンツが機械によってどのように再利用されるかについての意向を表明できるようにするもの

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「CCシグナルの紹介：AI時代の新たな社会契約」より

CC Signals Implementation - Creative Commons

Credit

• クレジット表示
• 再利用の際に、使用方法、手段、状況に応じて適切にクレジットを表示すること

Direct Contribution

• 個別的な貢献
• 再利用の際に、クリエイターに対して金銭的または現物による支援を提供すること

Ecosystem Contribution

• エコシステムへの貢献
• 再利用の際に、利用者が利益を享受しているエコシステムに対して金銭的または現物での支援を提供すること

Open

• 利用する AI システムがオープンであること
• 再利用の際に用いる AI システムが例えば、Model Openness Framework (MOF) クラス II、MOF クラス I、またはオープンソースAI定義 (OSAID) を満たすこと、など

組み合わせ

Credit

Credit + Direct Contribution

Credit + Ecosystem Contribution

Credit + Open

どのように使うか

使い方

• robots.txt または HTTP のヘッダーに情報を埋め込む形での利用が想定されている
• CCライセンスのように、作品にアイコンを貼り付ける、というものではない
• 詳細はCCシグナルの GitHub レポジトリを参照のこと

使い方

train-genai=n;exceptions=cc-cr

使い方

train-genai=n;exceptions=cc-cr

• カテゴリ
• A Vocabulary For Expressing AI Usage Preferences において定義される（IETF の RFC）
• Version 03 では下記の4つのカテゴリが存在する（かっこ内は略）
• Automated Processing (bots)
• AI Training (train-ai)
• Generative AI Training (train-genai)
• Search (search)

使い方

train-genai=n;exceptions=cc-cr

• プレファレンス
• y: 許可する
• n: 許可しない

使い方

Credit

Credit + Direct Contribution

Credit + Ecosystem Contribution

Credit + Open

train-genai=n;exceptions=cc-cr

• CCシグナル
• プレファレンスが「許可しない」の場合の例外として記述される
• 完全にオプトアウトする場合はCCシグナルの記述は不要
• cc-cr, cc-cr-dc, cc-cr-ec, cc-cr-op, の4種

robots.txt での使用例

User-Agent: *

Content-Usage: train-genai=n;exceptions=cc-cr

Allow: /

下記の robot.txt では、

• ウェブサイト上のすべてのコンテンツへのボットによるアクセス（クロール）自体は許可する
• コンテンツを「生成AIの学習に利用すること」は原則として禁止する
• ただし、適切なクレジット表示を行うのであれば、その利用を許可する

HTTP ヘッダーでの使用例

200 OK

Date: Mon, 09 Jun 2025 12:42:03 UTC

Content-Type: text/plain

Content-Usage: train-genai=n;exceptions=cc-cr-ec

下記の HTTP ヘッダー（レスポンス）では、

• コンテンツを「生成AIの学習に利用すること」は原則として禁止する
• ただし、適切なクレジット表示を行い、かつエコシステムに貢献するのであれば、その利用を許可する

個人的な感想

感想

• クリエイターの意思表示手段の第一歩としては良く考えられていると思う
• 将来的にはウェブ以外の電子媒体のコンテンツにも応用できそう（メタデータに載せるなど）
• 課題
• machine readable だが human readable ではない
• SNSなどのプラットフォームがCCシグナルを実装しないと個々のクリエイターは意思表示できない
• 物理的な作品を電子的に複製（書籍をスキャンするなど）してAIの学習に利用することについてはカバーできない
• 将来的には、CCライセンスのようにアイコンを貼り付けて意思表示をする、という方法も取られるようになるかも？

おまけ

行儀の良いクローラーばかり

ではないのでは？

Cloudflare が公表しているデータ

https://radar.cloudflare.com/ai-insights?dateRange=7d#crawl-purpose

Cloudflare が公表しているデータ

2025/09/20 時点�https://goodaibots.com/#scoreboard

他のAI学習向け意思表示ツール

Cloudflare の Pay Per Crawl

Introducing pay per crawl: Enabling content owners to charge AI crawlers for access

• コンテンツ所有者は、AIクローラーに対して、無料アクセスを許可するか、料金を請求するか、アクセスを完全にブロックするかを選択できる
• WebのHTTPレスポンスコード402（Payment Required）を活用した、有料コンテンツアクセス用のフレームワーク
• AIクローラーがコンテンツをリクエストすると、支払い意思を示すか、価格情報と共に402レスポンスを受け取る。Cloudflare が決済代行業者として機能し、課金を処理し、収益をコンテンツ発行元に分配する。

Really Simple Licensing (RSL)

RSL Standard

• XML ベースの意思表示ドキュメントのフォーマット
• license.xml を記述し、robot.txt や HTTP ヘッダーなどから参照する

<rsl xmlns="https://rslstandard.org/rsl">

<content url="/">

<license>

<permits type="usage">train-ai</permits>

<payment type="subscription">

<custom>https://example.com/contact-form.html</custom>

</payment>

</license>

</content>

</rsl>

他にも...

• Spawning's ai.txt
• TDM Reservation Protocol (TDMRep)

標準規格の素晴らしい点は、選択肢が非常に多いことだ

The nice thing about standards is that you have so many to choose from

— Andrew Tanenbaum

IV. 会計報告と寄付のお願い

会計報告

CCJPの活動母体である特定非営利活動法人コモンスフィアの2025年3月期の会計報告は以下の通りとなります。

2025年3月期　活動計算書サマリ

（単位：円）　

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寄付のお願い

　CCJPは「I. 組織概要と最近の活動」に記載したような様々な活動を行なっています。これらの活動は基本的にはボランティアによって行われていますが、より活発で広範な活動を行うため、皆様からのご支援をお願いしております。寄付を通じて私たちの活動をサポートしていただけたら有難いです。

　集まった寄付金はCCJPの活動資金として、様々なプロジェクトの運営費等に使用させて頂きます。用途については事務局にご一任させていただければ幸いです。なお、イベントや会議のためのスペース提供等の様々な形でのご支援も歓迎しております。

　また、グローバル組織であるCreative Commonsでも寄付は受け付けておりますが、そちらはCCJPとは別会計となります。CCJPもこのCreative Commonsからの資金援助を受けることも稀にありますが、CCJPとしての資金で活動することで、国内での活動・国内メンバーの活動の一層の充実を図りたいと思っております。

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　詳細はCCJPのウェブサイトに掲載されています。是非ご覧下さい：https://creativecommons.jp/donate/

　皆さまからのご支援をお待ちしております。

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