入力より、“出力”も勝負。──転載しないための最後の確認｜教科書とAIと著作権（4/7）

シリーズ4回目です。

今回は、著作権でいちばん大事なのに見落とされがちな「出力（AIが出したもの）」の話をします。

ここを押さえると、ぐっと安心できます。

※法的助言ではありません。最終判断は自治体・学校のルール、各規約、必要なら専門家へ。

侵害になるのは「似ていて、まねたとき」

著作権侵害を考えるとき、よく出てくる大事な視点が2つあります。

• 類似性：作ったものが、元の著作物と同一・類似していること

• 依拠性：元の著作物を見て、まねて作っていること

一般に、既存著作物への依拠と、表現としての類似性が問題になります。

ただし、これは主に「出力物が既存の著作物に似ているか」を見るときの整理です。入力・保存・サービス規約の問題が消えるわけではありません。

ここが、今日のいちばんの核です。

教科書を入れた時点で「依拠性」はある

ここが大事です。

あなたが教科書をAIに入れる＝元の著作物を“認識している”。

だから、依拠性は「あり」になります。

「じゃあ、入れたらもうアウト？」

——いいえ、違います。

少なくとも、出力側ではもう一方の「類似性」を下げることが大事だからです。

だから、勝負は「出力が似ていないか」

結論はこうです。

AIの出力（授業構成・発問・板書案）が、教科書の“表現”を再現していなければ、出力側のリスクはかなり下がる。

イメージで言うと、

• 教科書の本文をそのままコピーしたような出力 → 似ている → 危ない

• 単元の流れ・ねらいをもとにした、自作の発問や授業構成 → 表現の再現が少ない → 安全側

著作権が守るのは「表現」だけです。

事実・アイデア・単元の流れ・あなたの考えは、保護されません。

だから、出力を“自分の言葉・自作中心”にすれば、少なくとも出力物の著作権リスクを下げられます。

入力に教科書を使ってよいかどうかは、35条・サービス規約・学校ルールの確認が別に必要です。

出力を「自作中心」にするコツ

ポイントは、AIへの頼み方です。

「本文を要約して」だと、教科書の表現に近いものが返りがち。

代わりに、こう頼みます。

こうすると、出てくるのは「あなたの授業設計」であって、「教科書のコピー」ではありません。

AIは“発想の相棒”、表現の責任は自分——この役割分担が安全側です。

子どもに見せるスライドにするとき

授業で提示するスライドにする場合も同じです。

• 本文は一部の引用にとどめる

• 中心は自作の図解・発問・心情整理にする

• 本文を大量に転載したスライドにはしない

「先生の自作部分が中心」になっていれば、ぐっと安全側に寄せられます。

「すぐ消せる」も用意しておく

専門家（東京大学・吉田塁先生）は、こうも勧めています。

• 出力が既存の作品に似ていないか、ネット検索で軽く確認する

• どう使ったかの記録を残す（うっかりを防ぐ＝過失を下げる）

• 問題が起きたとき、すぐ該当箇所を消せるようにしておく

ローカルで管理して、同期フォルダやネットに残さない。これも「出力側の安全」です。

ありがちな疑問

Q. AIが本文をそのまま出してきたら？

そのまま使わないこと。自分の言葉に直すか、捨てて作り直す。出力を“通す目”が最後の砦です。

Q. 発問やめあては、教科書と似ても大丈夫？

ねらいや事実は保護対象外。問題になるのは“表現の創作的な部分”が似たときです。自作の言い回しにすれば安心です。

before / after で見てみる

イメージしやすいように、出力で比べます。

⚠ 危ない出力（教科書の表現に近い）

本文をほぼそのまま並べ替えただけの要約。本文の言い回しのままの問い。

→ これは“コピーに近い”ので、似ている＝危ない側です。

✅ 安全な出力（自作中心）

• 中心発問：「筆者がいちばん伝えたかったことは、どの一文に表れている？」

• 板書案：はじめ→なか→おわり、で主張のつながりを矢印で整理

• つまずき予想：「要するに」の意味、抽象的な言葉のとらえ方

同じ単元でも、“本文のコピー”か“自分の授業設計”かで、安全度はまるで変わります。

出てきたものを見て、「これ、教科書の文そのままだな」と感じたら、自分の言葉に直す。

その一手間が、いちばんの保険です。

「AIに作らせる」のではなく、「AIと一緒に、自分の授業を組み立てる」。この主従が守れていれば、まず大きく外しません。

今日の一歩

AIの出力を“自分の言葉に直してから”使う。

教科書の表現をそのまま使わず、発問も板書も、最後は自分の言葉に通す。

それだけで、「入力に教科書を使っても、出力で守る」という形ができます。

次回は、「クラウド？ローカル？」と「学習オフ」の話。AIの“裏側”を整理します。

※本記事は法的助言ではありません。最終判断は自治体・学校のルール、各サービスの利用規約、必要に応じて専門家にご確認ください。

参考

• 文化庁「AIと著作権に関する考え方について」（2024年3月15日）

• 吉田塁「生成AIと著作権」（東京大学 LLM寄附講座, 2026年4月）

（シリーズ「教科書とAIと著作権」全7回。各回のリンクは公開後に追記します。）

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