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title: 生成AIの学習データ開示ルール——罰則なしのプリンシプル・コードは何を動かすか
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- AI・テクノロジー
- 生成AI
- 著作権
- プリンシプル・コード
- 内閣府
- AI規制
- 学習データ
- EU AI Act
- 知的財産
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summary: 政府の「AI時代の知的財産権検討会」が生成AI事業者向けの行動原則『プリンシプル・コード』の最終案を発表。学習データの透明性と知的財産保護を求める3つの原則（事前開示、権利者への照会対応、利用者の依拠性確認）を確立。罰則なしだが、コンプライ・オア・エクスプレイン方式で説明責任を課し、政府のインセンティブで実効性を担保する設計。海外企業にも適用され、EU
  AI Actや米カリフォルニア州法などと共通する学習データ透明化トレンドに位置づけられる。
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summary_en: The government’s “Intellectual Property Review Meeting in the Age of AI”
  announces the final proposal of “Principle Code”, a action principle for AI operators.  es
  three principles for transparency and intellectual property protection of learning
  data (preliminary disclosure, inquiry to the right holder, confirmation of the user's
  contribution). It is a design that imposes accountability with the Compri-Ore Explanation
  method without penalties and ensures effectiveness in government incentives. It
  is also applied to overseas companies, and it is positioned as a trend for transparent
  learning data in common with EU AI Act and California law。
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- AI・テクノロジー
- AI時代の知的財産権検討会
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# 生成AIの学習データ開示ルール——罰則なしのプリンシプル・コードは何を動かすか

## TL;DR
政府の「AI時代の知的財産権検討会」が生成AI事業者向けの行動原則『プリンシプル・コード』の最終案を発表。学習データの透明性と知的財産保護を求める3つの原則（事前開示、権利者への照会対応、利用者の依拠性確認）を確立。罰則なしだが、コンプライ・オア・エクスプレイン方式で説明責任を課し、政府のインセンティブで実効性を担保する設計。海外企業にも適用され、EU AI Actや米カリフォルニア州法などと共通する学習データ透明化トレンドに位置づけられる。

## Key Points
- AI・テクノロジー / 生成AI / 著作権 / プリンシプル・コード / 内閣府 / AI規制 / 学習データ / EU AI Act / 知的財産

## Details
(本文なし。リンク先参照)

## Source
元記事: [生成AIの学習データ開示ルール——罰則なしのプリンシプル・コードは何を動かすか](https://gotosocial.chinng-lab-srv.dev/japan-generative-ai-ip-principle-code-final-draft-2026/) — published 2026-08-18T11:42:55Z