AIの民事責任の手引きと、その外側にある被害－責任が否定され得る条件

　この手引きは、被害を救うためのものなのか、それとも責任を線引きするためのものなのか。
　完成版を読んで、その問いはむしろ強くなりました。

1．はじめに－違和感の所在

　2026年2月、経済産業省が「AI 利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き〔第1.0版〕（案）」のパブリックコメントを募集しました。

　手引き案を読み終えたとき、ひとつの問いが静かに残りました。

　この手引きは、誰の、どのような被害を前提としているのでしょうか。

　そして2026年4月、完成版（AI 利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き［第1.0版］）が公表されました。

　案の段階で抱いた違和感がパブリックコメントを経てどのように整理されたのかを確認しようと読み進め、別の意味で立ち止まることになりました。違和感が解消されたというよりも、その位置づけがより明確になったように感じられたからです。

　手引きの目的はこう記されています。「AIの開発・提供・利用に関わる当事者の予測可能性を高め、AI利活用の推進及び損害発生時の円滑な解決に資すること」。

　そして主な読者として想定されているのは、「AIの開発・提供・利用に携わる事業者」。その上で、「並びにAIの利活用に関連する紛争の解決を目指す当事者及び弁護士等の幅広い者を想定する」とされています。

　また、「現行の不法行為法に基づく解釈適用の考え方を示すものであり、新たなルールを創設するものではない」とも明示されています。

　政府の会議や手引きが「既存法で対応可能」と結論づけると、新たな制度設計の議論は、少なくとも当面は後回しになる可能性が高まります。

　では、その扉の外に残された被害は、誰が、どうやって救うのでしょうか。

2．手引きで想定されている被害のかたち

　被害者は主に「第三者」として位置づけられており、その姿は、事業活動の中で生じる被害として描かれています。

　想定事例を見てみましょう。配送ルート最適化AI、弁護士業務支援AI、画像生成AI、取引審査AI、外観検査AI、自律走行ロボット（AMR）など。

　いずれも、事業者が業務効率化のためにAIを使う場面です。そこで想定されているのは、業務の過程で偶発的に影響を受ける人の被害です。

3．現実に起きている被害

　しかし、手引きの事例とは異なり、現実世界で起きる被害には別の顔もあります。

　溢れるディープフェイク。犯罪被害に限らず、いじめでの使用。本人の同意なく生成された性的画像が、削除しても姿を変えてよみがえる。加害者が特定できないまま、被害だけが増殖し続ける。

　誰が作ったかわからない。どこに訴えればいいかわからない。裁判ができたとしても、立証は容易ではなく、被害は終わらない。

　これらは、手引きの1.2「留保事項」にある一文でヘッジして説明されます。「比較的単純な事実関係を想定している」。

　そのため、現実に見られる複雑な被害のかたちは、この枠組みの中では十分に扱いきれないでしょう。

4．法的枠組みとその限界

　手引きが想定する被害は、特定の場面の、特定の行為者による特定の行為から生じます。だから民法709条の不法行為、過失、因果関係という枠組みで整理できます。

　しかし、生成AIによる被害には、誰が作ったのか特定することが難しく、行為が特定できず、因果関係の証明が困難になる、という構造もあります。

　手引きでは、取引審査AI（想定事例4）における「モニタリング」体制の構築や、外観検査AI（想定事例5）における「人による関与を行うべき範囲」の設定など、AIを組み込んだ業務プロセスの構築・運用といった「外側の管理体制」に注意義務を求める視点が示されており、被害者の立証を支える方向も含まれています。

　ただし、それは一定の前提が成り立つ場合の整理であり、その前提自体が成り立ちにくいケースでは、なお難しさが残ります。

5．完成版で上がったハードル

　経済産業省が2026年4月に公表した意見公募結果概要（「AI 利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き〔第1.0版〕（案）」に対する意見公募手続において寄せられた御意見について）も踏まえると、産業界からの意見が広範に採用された一方で、被害者救済の視点からの意見はほぼ反映されておらず、実質的にはAI事業者の免責ロジックを判例実務よりも先取りしているようにも読めます。

（1）立証責任の位置づけ

　完成版を読み進めると、AI被害の救済がどのように実現されるかというよりも、その救済がどのような前提条件のもとでのみ成立し得るのかという点が、よりはっきりと示されたように感じられます。

　立証責任の基本構造を維持する（被害者に立証させる）姿勢です。

　特に、被害者にとって重要な「過失の事実上の推定」については、案段階にはなかった「原告が主張立証責任を負う原則を修正することが許容される程の例外的事情」という文言が追加され、適用場面がより限定的であることが強調されました（完成版5.1.2）。同様の傾向は文書提出命令の記述にも見られ、案にはなかった「営業秘密等とのバランスも考慮しつつ」という限定が冒頭に加えられています（同5.1.1）。

　AIのブラックボックス性を前提とした立証困難の問題に対し、新たな緩和の枠組みが示されたわけではなく、被害者側に求められる前提、過失や因果関係は大きくは変わらないままに据え置かれています。

　さらに、この枠組みが機能するためには、誰に対して責任を問うことができるのかが特定されていることが前提となります。

　しかし生成AIをめぐる被害は、発信主体や生成主体の特定自体が困難であることは少なくなく、請求の入口に立つこと自体が容易ではありません。この段階の困難さは、手引きの整理の外側に位置づけられています。

（2）予見可能性という基準

　完成版では、AI開発者・提供者の説明義務に「当該時点の科学技術の水準に照らし合理的に予見可能な範囲で」という限定が加えられ（完成版2.2.1（3））、依拠／代替型AIの説明上の注意義務にも「合理的に予見可能な範囲において」との同趣旨の限定が追記されています（同2.2.2（3））。

　これは実務上の予測可能性を高めるものですが、同時に、どのような場合に責任が否定され得るのかという条件も、よりはっきりと示されたことを意味します。

　ここで留意したいのは、生成AIの本質的特徴の一つが、開発者自身にとっても出力を完全には予見できないという点にあることです。そのような技術を前提として、責任の起点を「予見可能性」に置く整理が、技術の性質との関係でどのように機能するのかは、今後の運用の中で改めて問われる場面が出てくるように思われます。

（3）役割分担と責任の所在

　開発者・提供者・利用者といった主体ごとの役割分担についても、完成版では「バリューチェーンにおけるそれぞれの役割分担に応じて異なり得る」との文言が複数の箇所に新たに加えられました（完成版2.2.1（3）末尾、2.2.2（3）末尾ほか）。

　この整理自体は、AIの開発・提供・利用が複数の主体にまたがるという現実を反映したものです。もっとも、現実の場面では、それぞれの立場から責任の範囲が限定されることで、結果として被害者にとって責任の所在が見えにくくなる場面も想定されます。各主体が「自らの役割の範囲ではない」と主張する構造が並存する場合、被害者は複数の主体に対して個別に立証を行う必要が生じ、救済への道筋がかえって複雑化することが予測されます。

　加えて、案の脚注64で示されていた、最高裁判例（最判平成23年1月20日民集65巻1号399頁）と、その価値判断を参考にした「AI利用者の手元で著名人の画像を生成させる方向に強くコントロールする設計を行い、そのことによって販売するAIの価値向上を図ることは、F自身が実質的に肖像等の顧客吸引力を利用しているとの評価に結びつくと思われる」との解釈が、完成版の脚注67では丸ごと削除され、「Fの行為は（中略）パブリシティ権侵害を構成し得ないとの考え方もあり得る」という、開発者であるFを免責する方向の主張のみが残されました（完成版3.3.5）。

（4）想定されている被害の性質

　そしてもう一つ、注目すべき点として、手引きが前提とする被害の性質があります。

　手引きの整理は、特定の行為と結果との対応関係が比較的明確な事案を想定しています。この性質を象徴的に示すのが、画像生成AIに関する想定事例3です。完成版では、AI開発者・提供者の幇助責任に関し、案にはなかった次の趣旨の一文が新たに加えられました。

　利用規約は通常、サービス開始時に形式的に同意される文書であり、その存在が責任判断の重要な要素として位置づけられた構造は、再生成され姿を変えて繰り返し現れる被害、すなわち加害者が特定できないまま被害だけが増殖する被害の性質との間に、ずれを生じさせる可能性があります。

　手引きは、現行法で解決できる被害をより円滑に解決するための文書である一方で、その枠組みの外にある問題に対しては、新たな答えを提示するものではありません。

　完成版を通じて見えてきたのは、どのような場合に責任が肯定されるかというよりも、どのような場合に責任が否定され得るのかという条件の整理がより前面に出ているという点でした。

（5）「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」との方向性の違い、その懸念

　なお、本手引きと同時期の2026年3月に「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」が公表されました。第1.1版からの改訂では、AIエージェントとフィジカルAIの定義の新設、AI開発者の役割としての事後学習（Post Training）の明示、広島AIプロセス第11原則「適切なデータインプット対策」の組込みなど、AI開発者・提供者の役割をより明確に整理する方向での改訂が行われています。

　一方、本手引きは、案から完成版にかけて、事実上の過失の推定や予見可能性に限定が加えられ、バリューチェーンにおける役割分担に応じた責任の細分化が追記され、画像生成AIの利用規約による責任阻却ロジックなど、事業者の責任の輪郭を限定する方向の文言が追加されました。

　このガイドラインと手引きは、本来、ソフトローと実体法解釈として補完し合うものです。ガイドラインで事業者の役割として整理された事項が、民事責任の場面でどのように位置づけられるのか、単なる「努力目標」として扱われないか、両者の整合性やダブルスタンダードのリスクは今後の運用の中で問われていくことになると思われます。

6．残された問い

　2011年3月、東日本大震災に伴い、東京電力による福島原子力発電所の事故が起きたとき、既存の法制度だけでは対応が難しく、新たな制度や仕組みが設けられました。被害者は困難を強いられたまま、待たされました。

　同様に、制度と救済との間に時間的・構造的なギャップが生じた例は、他にも見られます。

　2014年に社会問題化した無戸籍問題。法務省が同年8月以降、2026年3月までに把握した無戸籍者は5331人を超えます。2022年の民法改正に至る前、家庭裁判所が、全国的に長期に亘り、無戸籍者が求める法的手続きの受付拒否や取下げ勧告を行う深刻な問題が生じ、無戸籍者やその母親を始めとする家族は苦しみ続けました。

　生成AIの被害は、今この瞬間も発生し続けています。制度が追いつくのはいつなのでしょうか。

　確かに、手引きは精緻です。しかしその精緻さは、想定された対象と範囲の中で機能します。

　事業者のためのAI整備は急速に進んでいますが、個人の被害者救済の枠組みは依然として、将来の検討事項のままです。

　一方、デジタル庁の政府共通生成AIシステム「源内」が約18万人の国家公務員に展開される動きも並走しています。

　手引きの外側におかれた現実の被害とどう向き合うのか。

　ある意味で、事業者側に投げられているともいえます。

　AIガバナンス、事業者のAI導入、AIリスク管理の具体的な設計、すなわち「責任設計（Responsibility by Design）」の問いは、手引きの外側におかれた被害とどう向き合うのかという形で、繰り返し戻ってくることになるでしょう。