生成AIプリンシプル・コードとは？対象企業・3つの原則・実務対応

2026年8月25日、政府は「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。

「AIプリンシパルコード」などと呼ばれることもありますが、正式な表記は「プリンシプル・コード」です。

このプリンシプル・コードは、生成AIの開発者・提供者に対して、使用するモデルや学習データ等について一定の情報開示を行うこと、知的財産権を保護するための措置を講じること、権利者や生成AI利用者から一定の照会を受けた場合に対応することなどを求めるものです。

もっとも、新しい「AI規制法」ができて、対象企業に一律の法的義務が課されたという話ではありません。

プリンシプル・コード自体には法的拘束力がなく、「原則を実施するか、実施しないのであればその理由を説明する」という「コンプライ・オア・エクスプレイン」の考え方が採用されています。2026年10月26日からは、コードを受け入れた事業者による届出の受付も始まっています。

一方で、法的拘束力がないからといって、企業法務上無視してよいとも限りません。

特に、生成AIを自社サービスに組み込んで顧客へ提供している会社、生成AIサービスを開発しているスタートアップ、AIサービスを調達する企業にとっては、自社がコードの対象になるのか、また取引先がどのような対応をしているのかを確認しておく必要があります。

本記事では、プリンシプル・コードの対象、3つの原則、法的な位置付けと、企業が実務上何を確認すべきかを整理します。

1　プリンシプル・コードとは何か

プリンシプル・コードは、2025年に成立した「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（いわゆるAI法）の趣旨を踏まえて策定されたものです。

AI法は、AIの研究開発・活用を推進しつつ、リスクへの対応を図る基本的な枠組みを定めています。これに対し、今回のプリンシプル・コードは、その中でも特に生成AIと知的財産権、透明性の問題に焦点を当てています。AI法自体は2025年6月4日に公布され、同年9月1日に全面施行されています。

生成AIについては、従来から、「自社の著作物がAIの学習に使われているのではないか」「AIが出力した画像や文章が既存作品と似ているが、その作品を学習していたのか分からない」「どのクローラが自社サイトの情報を収集しているのか分からない」といった問題が指摘されてきました。

一方で、AI事業者に学習データやモデルの開発方法をすべて公開させれば、営業秘密やセキュリティ上の情報まで外部に流出しかねません。

プリンシプル・コードは、この「透明性」と「AI事業者の営業秘密・技術情報の保護」のバランスを取りながら、事業者の自主的な情報開示を促そうとする仕組みです。

2　法律ではない―「コンプライ・オア・エクスプレイン」とは

まず押さえておきたいのは、プリンシプル・コード自体は法的拘束力を持つ規範ではないという点です。

採用されているのは「コンプライ・オア・エクスプレイン」という手法です。

つまり、「原則を実施する（Comply）」か、「実施しない場合には、その理由を説明する（Explain）」という考え方です。

さらに重要なのは、そもそもプリンシプル・コードを受け入れること自体も任意であるという点です。

したがって制度上は、「コードを受け入れない」「コードを受け入れるが、一部の原則については実施せず、その理由を説明する」「すべての原則を実施する」という複数の選択肢があります。

受入れを表明する事業者は、自社サイト等で受入れ表明、各原則について実施する事項、実施しない事項がある場合にはその理由を公開し、内閣府知的財産戦略推進事務局へ届け出ます。届出事業者と各社の公表ページは一覧化されます。もっとも、事務局は届出内容を審査するわけではありません。

したがって、「届出済み」＝政府がそのAIの安全性や適法性を認証した、という意味ではありません。この点は実務上かなり重要です。

3　誰がプリンシプル・コードの対象になるのか

対象となるのは、大きく「生成AI開発者」と「生成AI提供者」です。

生成AI開発者

生成AIモデルやアルゴリズムの開発、データ収集、前処理、モデル学習・検証等を行い、構築した生成AIシステムを公衆に実質的に提供する者です。

典型的には、基盤モデル等を開発して外部に提供しているAI企業が該当します。

生成AI提供者

他社が開発したものも含め、生成AIシステムをアプリケーション、製品、既存システム、ビジネスプロセス等に組み込み、生成AIサービスとして公衆に提供する者です。

したがって、自社で基盤モデルを開発していなくても、外部の生成AI APIを組み込み、自社のSaaSやWebサービスとして多数のユーザーに提供している企業は、「生成AI提供者」に該当する可能性があります。

「AI企業ではないから関係ない」とは限らない点には注意が必要です。

また、日本国内に拠点のない海外事業者でも、日本向けに生成AIシステム・サービスを提供している場合には対象となり得ます。

4　受託開発会社や社内AIは対象になるのか

生成AIに関わっているすべての企業が対象になるわけではありません。

例えば、AI開発者から委託を受け、モデル開発、データ収集、前処理、学習・検証などの工程の一部だけを担当して納入する会社は、原則として「生成AI開発者」には含まれません。

同様に、生成AI提供者から委託を受け、システム連携や運用サポートの一部だけを担当する会社も、原則として「生成AI提供者」には含まれません。

公衆への提供を行わず、研究・開発だけを行っている場合も対象外と整理されています。

また、例えばある会社Cの保有するデータだけを利用して、その会社C専用の社内AIを開発し、C社だけに提供するようなケースも、一定の場合には対象外になります。

したがって、「生成AIを使っているか」ではなく、「誰のために、どのデータを使い、誰に提供しているか」で判断する必要があります。

5　業界特化型AIはどうなるか

少し難しいのが、医療、金融、法律、製造業など特定業界向けに生成AIサービスを提供している場合です。

業界特化型だから直ちに対象外になるわけではありません。

複数の企業・ユーザーへサービスを提供しているのであれば、原則として生成AI事業者に該当し得ます。

一方、汎用モデルを利用して独自の追加機能を実装しているような場合には、その事業者に対応が期待される範囲は、基本的には自社が付加した部分となり、基盤となるモデル部分については上流のAI開発者による対応が想定されます。

また、第三者の権利を侵害する生成物が生成されるおそれが著しく低い生成AIシステム・サービスについては、対象外となる場合があります。

例えば、既存著作物の創作的表現を直接感得できない出力や、意思決定のための統計データ・推論結果を中心に出力するAIなどです。もっとも、実際にこの例外に該当するかはサービスの機能・出力内容を具体的に見て判断する必要があります。

6　プリンシプル・コードの3つの原則

コードの中核は、次の3つの原則です。

7　原則1―モデル・学習データ・知財保護措置を開示する

原則1では、生成AI事業者が自社のコーポレートサイト等において、一定の情報を誰でも閲覧できる形で概要開示することが求められています。

大きく分けると、「透明性確保のための事項」と「知的財産権保護のための措置」です。

透明性については、使用モデルの名称・バージョン・来歴、アーキテクチャや設計仕様、利用規定、モデルのトレーニング方法、学習・検証データの種類や収集方法、クローラの名称や識別子、トレーサビリティや責任体制などが対象になります。

知的財産権保護についても、かなり具体的な内容が示されています。

例えば、知財保護のための社内原則や責任体制を整備すること、robots.txtやペイウォール等のアクセス制限を尊重すること、学習ログを一定期間保持すること、海賊版サイトへのクロールを回避すること、権利侵害につながる生成を防ぐ技術的措置、電子透かしやC2PA等によるコンテンツの来歴・出所の証明、利用者への注意喚起、権利者からの申出窓口の整備などです。

ただし、これは学習データのURL一覧や、モデルの技術情報をすべて公開しなければならないという制度ではありません。

営業秘密や安全性・セキュリティに関する機微情報を強制的に開示させるものではなく、開示しない場合には、その事情を「エクスプレイン」することが想定されています。

8　原則2―権利者から「自分の作品を学習したのか」と照会された場合

原則2は、著作権者等の権利者側からの照会です。

もっとも、誰でも自由に、「私の作品を学習しましたか」と問い合わせれば、AI事業者が回答しなければならない仕組みではありません。

対象になるのは、自らの権利や法律上保護される利益を実現するため、訴訟、調停、ADRその他の法的手続きを現に行っている、またはその準備をしている者等です。

その者から委任を受けた弁護士も含まれます。

照会する側は、対象となるURL等を具体的に示し、回答の利用目的を明らかにするなど、一定の条件を満たす必要があります。

そのうえで、生成AI事業者には、対象URL等の情報が学習・検証データに含まれているかについて、確認可能な範囲で回答することが想定されています。提供者自身が回答できない場合には、搭載されているモデルの開発者名を示すことも対象になります。

これは、著作権侵害の成否を事業者が判断する制度ではありません。

また、「学習データに含まれていた＝著作権侵害」でもありません。

著作権侵害の成否は、著作権法30条の4の適用、依拠性・類似性、利用行為の内容などを踏まえて別途判断されます。

プリンシプル・コードは、これまで権利者側から把握しにくかった事実関係について、一定の情報を得るための自主的な枠組みと捉えるべきです。

9　原則3―生成AIの利用者からの照会

原則3は逆に、生成AIを利用してコンテンツを作った側からの照会です。

例えば、企業が生成AIを利用して広告画像を作成したところ、その画像と非常によく似た既存作品が見つかったとします。

この場合、利用者としては、「この既存作品は、使ったAIの学習データに含まれていたのか」を確認したいことがあります。

一定の条件を満たす場合、生成物と生成時に使用したプロンプト、対象となる既存コンテンツのURL等を示し、そのURL等が学習・検証データに含まれていたかについて回答を求めることが想定されています。

原則2との重要な違いは利用目的です。

原則3については、回答を訴訟・調停・ADRの申立て等に利用しない旨の誓約が求められています。

権利行使を目的とする原則2と、AI利用者自身が生成物の利用リスクを確認するための原則3とで役割が分かれています。

10　プリンシプル・コードで「新しい開示請求権」ができたわけではない

法的には、ここが重要だと思います。

プリンシプル・コードには法的拘束力がありません。

したがって原則2や原則3ができたからといって、それだけを根拠として、AI事業者に対する法律上の情報開示請求権が新設された、と理解するのは適切ではありません。

コードを受け入れたAI事業者に対し、自主的な対応を期待する制度です。

事業者が回答しなかったからといって、プリンシプル・コードそれ自体に基づいて行政処分や罰則が科されるわけでもありません。

同様に、コードへの届出は、「このAIは著作権侵害をしません」という政府認証でもありません。

ここは、AIサービスを調達する企業側でも誤解しない方がよいでしょう。

11　それでも企業が無視しにくい理由

法的拘束力がないなら、対応しなくてもよいのでしょうか。

制度上、「受け入れない」という選択肢はあります。

しかし実務上は、コードへの対応状況が、今後AIサービスの信頼性を判断する一つの材料になる可能性があります。

届出事業者については、政府サイト上で事業者名と公表ページへのリンクが一覧化されます。

また、実際に届出受付が始まると、事業者によって原則への対応に差が生じています。

例えば、原則2・3に沿った照会窓口を設ける事業者がある一方、技術的理由等から個別URL単位での照会には対応しない旨を説明する事業者もあります。

つまり、「コードを受け入れているか」というYes／Noだけではなく、各原則について何を実施し、何を実施せず、その理由をどう説明しているかを見る必要があります。

これは、まさにコンプライ・オア・エクスプレインの考え方です。

12　一般企業がChatGPT等を使うだけなら対象になるのか

通常、社員がChatGPT、Claude、Gemini等の生成AIサービスを業務で利用しているだけで、その会社自身がプリンシプル・コード上の「生成AI事業者」になるわけではありません。

生成AIを「利用すること」と、生成AIシステム・サービスを「公衆に提供すること」は分けて考える必要があります。

一方で、外部AI APIを自社サービスに組み込み、顧客がそのAI機能を利用できる状態にしている場合には、単なる利用者ではなく「生成AI提供者」に該当する可能性があります。

例えば、AIチャット機能を組み込んだSaaS、AIによる文章・画像生成機能を顧客へ提供するWebサービス、顧客向けAIエージェントなどです。

この意味で、自社が「AI会社」を名乗っているかどうかは本質ではありません。

13　AIサービスを「提供する側」がまず確認すべきこと

実務では、私は最初に次のように考えるのがよいと思います。

まず、自社がどのAIモデルを使っているのかを確認します。

次に、そのモデルを誰が開発し、自社は何を付加して顧客へ提供しているのかを整理します。

そして、学習・検証・RAG等でどのデータを使い、そのデータの取得元をどこまで追跡できるのかを確認します。

ここまで整理して初めて、原則1で自社が開示できる事項と、上流のモデル開発者に依存する事項とを切り分けることができます。

特に他社の基盤モデルを利用してサービスを提供している企業では、「自社は学習データについて分かりません」で終わってしまうケースがあります。

しかし、原則2・3のような照会を想定すると、上流のモデル提供者から、必要な情報や協力を受けられる契約になっているかという問題が生じます。

プリンシプル・コード対応は、単にWebサイトへ説明文を掲載する作業ではありません。

サプライチェーン上の情報の流れと契約関係まで確認する必要があります。

14　AIサービスを「調達する側」にも使える

プリンシプル・コードは、直接の対象ではないAI利用企業にとっても使い道があります。

AIサービスを導入するとき、「プリンシプル・コードに準拠していますか」と一言だけ確認するよりも、そのサービスが、どのモデルを利用しているのか、学習データ・クローラについてどこまで情報を開示しているのか、robots.txt等をどう扱っているのか、知財侵害への申出窓口があるか、原則2・3の照会にどう対応するのか、を確認した方が有益です。

つまり、プリンシプル・コードは、AIサービスの「合格証」ではなく、ベンダーに確認すべき事項を整理したチェックリストとして使うことができます。

AIサービスの調達契約でも、必要に応じて、モデル変更時の通知、知財クレーム発生時の協力、情報提供義務、ログ保存、生成物に関する保証・責任分担等を契約上整理することが考えられます。

15　AI事業者ガイドラインとの違い

生成AIに関する政府資料としては、総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」もあります。

最新版は2026年3月31日に公表された第1.2版です。

AI事業者ガイドラインは、AIの開発・提供・利用について、安全性、公平性、プライバシー、セキュリティ、透明性、アカウンタビリティ等を広く扱うAIガバナンス全般のガイドラインです。

これに対して今回のプリンシプル・コードは、生成AIにおける知的財産権保護と透明性にかなり焦点を絞っています。

両者はどちらか一方を守ればよいという関係ではありません。

実際、プリンシプル・コードもログ保存等についてAI事業者ガイドラインを参照しています。

企業としては、AI事業者ガイドライン＝AIガバナンス全体、プリンシプル・コード＝生成AIの知財・透明性についての追加的な実務枠組み、と整理すると分かりやすいと思います。

16　企業がいま行うべき実務対応

現時点で生成AIサービスを開発・提供している企業であれば、まず自社サービスとプリンシプル・コードの対象関係を整理することが出発点です。

そのうえで、対象となる可能性がある場合には、使用モデル、データフロー、クローラ、知財保護措置、ログ保存、権利者対応窓口について、技術部門・法務部門をまたいで棚卸しする必要があります。

特に確認したいのは、次の6点です。

• ① 自社が「生成AI開発者」「生成AI提供者」のどちらに該当するか
• ② 上流のモデル開発者と自社の責任範囲はどこで分かれるか
• ③ 原則1の開示事項のうち、自社で把握できる情報は何か
• ④ 開示できない情報について合理的な説明ができるか
• ⑤ 原則2・3の照会を受ける窓口と社内フローがあるか
• ⑥ 利用規約・AI利用ポリシー・ベンダー契約とコード上の説明が矛盾していないか

特に⑤は重要です。

照会が来てから、「誰がモデル提供者に確認するのか」「法務が判断するのか」「エンジニアがログを調べるのか」を決めると、回答までに時間がかかります。

プリンシプル・コードへの対応を検討するのであれば、外部向けの開示文章を作る前に、社内の情報経路を設計しておく方がよいでしょう。

17　プリンシプル・コード対応で気を付けたいこと

実務上、もう一つ注意したいのは、「たくさん開示すればよい」とは限らないことです。

モデルの設計、学習方法、セキュリティ対策、データ取得方法には、営業秘密に当たる情報が含まれることがあります。

また、詳細なセキュリティ情報を公開すること自体が新たなリスクとなる場合もあります。

したがって、プリンシプル・コード対応では、「透明性を高める」ことと、「自社の営業秘密・セキュリティを守る」ことを同時に考えなければなりません。

開示できない情報がある場合に、単に「非公開です」とするのではなく、なぜ開示しないのかをどこまで説明すればステークホルダーの理解を得られるか、という点が重要になります。

この点が、従来の単純な法令遵守チェックとは少し違うところです。

18　プリンシプル・コードの実務上の意味

プリンシプル・コードについて、法的拘束力がないことだけを見れば、「自主ルールにすぎない」と評価することもできます。

一方、私は企業法務の観点では、生成AIの学習データや知財リスクについて、これまで社内でも曖昧だった情報を、誰が把握し、誰が説明できる状態にしておくのかを問い直す文書として見るのが有用だと思います。

例えば、自社サービスについて、「どのモデルを使っていますか」「モデルが変わったら誰が把握しますか」「学習・RAGに使っているデータの取得元を追えますか」「著作権者から問い合わせが来たら、誰が回答しますか」と聞かれて、社内で誰も答えられないのであれば、プリンシプル・コードを受け入れるか否か以前に、AIガバナンス上の課題があります。

逆に、この情報が整理されていれば、コードへの対応だけでなく、AIサービスの調達、顧客からのセキュリティ・法務DD、知財クレーム対応、サービス利用規約の整備、M&Aや資金調達時のDDにも利用できます。

その意味では、プリンシプル・コードへの対応を「政府への届出作業」とだけ捉えない方がよいでしょう。

19　まとめ

2026年8月に公表された生成AIプリンシプル・コードは、生成AI事業者に対して、知的財産権保護と透明性について3つの原則を示したものです。

もっとも、法律上の強制的な開示義務を新設したものではなく、法的拘束力を持たない「コンプライ・オア・エクスプレイン」の仕組みです。

したがって、企業が最初に行うべきことは、「全部対応しなければならない」と考えることではありません。

まず、自社がそもそも対象なのかを確認する。

対象であれば、どの原則を実施できるのかを確認する。

実施できない事項については、なぜ実施できないのかを説明できるようにする。

この順番で考えることが重要です。

そして、生成AIを提供していない通常の企業にとっても、プリンシプル・コードは無関係ではありません。

AIサービスの調達時に、モデル、学習データ、知財保護、照会対応等についてベンダーへ確認するための材料として利用できます。

生成AIを企業活動へ組み込む際には、単に「AIを使ってよいか」という問題だけではなく、どのAIを、どのデータで、誰の責任で利用・提供しているのかを説明できる状態にしておくことが、今後ますます重要になると考えられます。

参考資料

• 内閣府知的財産戦略推進事務局「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」
• 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」
• e-Gov法令検索「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」

※本記事は2026年11月1日時点で公表されている資料を基に作成しています。プリンシプル・コードの運用や届出状況は今後更新される可能性があります。

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※本記事は一般的な情報提供を目的とするものであり、個別案件についての法律意見を提供するものではありません。