インドにおける人工知能に関する知的財産法

インドの法律は、特許、著作権、商標、意匠という4つの異なる知的財産制度を通じて、AI関連の資産を保護しています。それぞれの制度には、AI作品が著作権の対象となるかどうか、また誰がその権利を持つかについて独自のルールがあります。CRIガイドライン2025では、AIを発明者として指定することはできず、AIが生成したコンテンツは、著作権の対象となるためには「作品の作成を促した人間」が必要であることが明記されています。

本稿では、2026年時点のインドにおける人工知能に関する知的財産法について概説し、インドの枠組みに重大な欠落がある場合にのみ、米国、英国、欧州連合との比較注釈を加える。

インドにおける人工知能の知的財産法：4つの制度の視点

インドの知的財産法はAIを想定して制定されたものではありません。1970年特許法、1957年著作権法、1999年商標法、2000年意匠法はいずれも、創作者、所有者、出願人が人間または法人であることを前提としています。2026年になってもAIによってこれらの法律の条文が変わることはありませんが、裁判所と特許庁は、既存の規則がAIによる発明、AI生成コンテンツ、AIによる執行にどのように適用されるかを明確にしています。

インドのAIビジネスにとって、実務上の問題は、どの資産がどの制度によって保護されるかということです。技術的な問題を解決する機械学習モデルは特許の対象となる可能性があります。同じモデルのトレーニング出力は、人間の指示がどのように構成されているかによって、著作権の対象となる可能性があります。製品に関するブランドは商標として保護されます。視覚的なインターフェースは意匠登録の対象となる可能性があります。トレーニングデータ、モデルの重み、およびプロンプトは、これら4つの制度のいずれにも該当せず、契約によって保護されます。

CRIガイドライン2025、 特許・意匠・商標総局長により2025年7月29日に通知された。これらは、近年の最も重要な進展である。これらは、過去10年間に蓄積された第3条(k)項に関する判例法を統合し、初めてAI発明者資格とAI/ML発明の開示基準を明確に規定している。2017年の以前のガイダンスは判例法によって取って代わられており、依然としてそれに依拠している出願人は、以前の枠組みと一致しない審査結果に直面することになる。

以下の各セクションでは、まず特許について説明します。これは、CRIガイドライン2025が特許に関する作業の大部分を担っているためです。次に著作権について説明します。AI生成コンテンツの著作権は、現在最も議論の的となっている問題だからです。3番目に商標について説明します。AIは商標の検索方法や権利行使方法を変えつつありますが、誰が商標を登録できるかについては何も変わりません。最後に意匠について説明します。これは、意匠に関する規則が簡潔であるためです。トレーニングデータ、重み、プロンプトについては、別のセクションで説明します。

特許：第3条(k)項、CRIガイドライン2025、およびAI発明者

インドにおけるAI特許出願には、2つの異なる疑問点が存在する。. 1つ目は、発明が特許法第3条(k)項の除外対象に該当するかどうかです。同項では、「数学的またはビジネス的方法、コンピュータプログラムそのもの、またはアルゴリズム」については特許が付与されないと規定されています。2つ目は、出願書類に記載される発明者がAIシステム自体であるかどうかです。これらの答えは異なる情報源から得られるため、2つの質問を同じものとして扱う出願人は、より簡単な方の質問で不利になるリスクがあります。

主題の問題に関しては、有効なテストは、発明が技術的効果または技術的貢献を示しているかどうかである。デリー高等裁判所はこれを次のように示した。 フェリド・アラニ v. インド連合王国 （2019年12月12日）以降、このテストはデリー高等裁判所とマドラス高等裁判所の一連の判決で再確認されています。CRIガイドライン2025はこの判例法を成文化し、段階的な評価方法と具体的な例を提供しています。インド特許庁がこの枠組みを機械学習の発明にどのように適用するかについてのより詳細な説明については、以下を参照してください。 AI/MLの発明は、セクション3(k)に基づいてどのように審査されるのか。

判例から得られる3つのポイントは、実務的な文書作成において重要である。. OpenTV Inc 対 特許庁長官 （デリー高等裁判所、2023年5月11日）第3条(k)項のビジネス方法に関する規定はインドでは絶対的な禁止事項であり、英国や欧州特許庁で一部のソフトウェアベースのビジネス方法が認められるような「それ自体」という限定条件は存在しないことを確認した。. レイセオン対コントローラー （デリー高等裁判所、2023年9月15日）は、以前の試験慣行ではしばしば要求されていたにもかかわらず、コンピュータプログラムそのものの排除を克服するために新しいハードウェアは必要ないことを確認した。. マイクロソフト技術ライセンス対アシスタントコントローラー （デリー高等裁判所、2024年4月16日）は、技術的効果は具体的かつ信頼できるものでなければならず、汎用コンピュータであればどのようなものでも生み出すような一般的な利益であってはならないことを確認した。これらすべてをまとめた枠組みは、 CRIガイドライン2025フレームワーク。

発明者の資格に関する問題については、CRIガイドライン2025は明確に規定しています。AIシステムが「自律的に、またはごく限られた人間の介入で」発明を作成するAI生成発明と、人間の発明家がツールとしてAIを使用するAI支援発明を区別しています。AI生成発明は特許の対象となりません。なぜなら、第6条では真の最初の発明者であると主張する「人」のみが出願でき、ガイドラインではAIは人にはなり得ないと明記されているからです。AI支援発明は第3条(k)項で明確に除外されるわけではなく、通常の基準で特許の対象となります。

インドの立場は、この問題を決定した主要な法域の立場と一致している。英国最高裁判所は、 ターラー対会計検査院長官 2023年12月、特許法1977年版の「発明者」を自然人を要求するものと解釈することで、米国特許商標庁（USPTO）は以前に同じ見解を示しており、欧州特許庁（EPO）審判部も同様の見解を示している。比較判例については、Intepatの解説を参照のこと。 DABUS社製発明家向けケースシリーズ。

インドにおけるAI特許の開示基準は、現在、特許出願における最大のリスクとなっている。法定基準は第10条(4)(a)項であり、明細書には発明とその実施方法を十分に記載する必要があると規定している。. カレブ・スレシュ・モトゥパリ対特許庁長官 （マドラス高等裁判所、2025年1月29日）は、AI分野における実施可能性審査の厳格化を強調している。同裁判所は、公開文献をまとめ、AIのユースケースを示唆するだけで、当該技術分野の当業者による再現を可能にしていない明細書は、第10条(4)(a)に違反すると判断した。CRIガイドライン2025は、審査に直面する詳細を提供している。ガイドラインの例では、AI/ML発明の明細書には、構造の詳細を含むモデルアーキテクチャ、トレーニングデータセットの特性、前処理パイプライン、トレーニングパラメータ、および主張された技術的効果を示す検証結果を開示することが求められている。モデルが何をするかを述べるだけで、どのように行うかを示さない明細書は、十分性の点で審査を通過する可能性は低い。

著作権：第2条(d)(vi)項に基づき、AI生成コンテンツの所有権は誰にあるのか

インドの著作権法には1994年の改正以来、コンピュータ生成作品に関する規定があり、その規定は2026年現在も有効である。. 著作権法第2条(d)(vi)項は、コンピュータで生成された文学作品、演劇作品、音楽作品、または美術作品について、著作者は「作品の作成を促した者」であると規定している。インドは、コンピュータ生成作品に関する明示的な法定規則を有する数少ない主要な法域の一つである。英国には、1988年著作権・意匠・特許法第9条(3)項に同様の規定があるが、現代の生成AIへの適用については議論が続いており、2026年3月の英国政府報告書では、その保護を撤廃することが提案されている。米国は、著作権局のガイダンスを通じて逆の方向に向かっており、 ターラー 訴訟、完全自律型AI出力の登録拒否。

第2条(d)(vi)項では、特定の人物は明記されていません。この条項は、プロンプト作成者、モデル操作者、モデル開発者、モデルをホストするプラットフォーム、または出力をキュレーションするユーザーなど、複数の人物に権利を委ねています。係争中の事例については、インドの裁判所はまだ判決を下していません。実際には、人間が作成した作品に関する既存の基準がそのまま適用されます。独創性には、些細なレベルを超えた「技能、労力、判断力」が必要であり、その入力を提供する人物が最も強い権利を有します。生成モデルにプロンプ​​トを与え、キュレーションせずに最初の出力を受け入れるユーザーは、反復、編集、配置を行うユーザーよりも権利が弱くなります。

AIの文脈におけるセクション2(d)(vi)の唯一のインド行政テストは、 日の出 登録（ROC番号 A-135120/2020）。2020年11月、著作権局は、AIを単独著者とする以前の申請を却下した後、アンキット・サーニ氏と彼のAIツール「RAGHAV」を共同著者として登録した。2021年11月の撤回通知では、第2条(d)(iii)項および第2条(d)(vi)項が引用された。サーニ氏は、同法には登録後の撤回に関する規定はなく、登録は記録上継続していると主張した。. 日の出 これは、第2条(d)(vi)項の不確実性に関する規制上のシグナルであり、拘束力のある先例ではありません。

2つ目の問題は、第2条(o)項が「文学作品」にコンピュータプログラムやコンピュータデータベースを含めると定義している点です。モデル自体はコードとして文学作品であり、モデルにおける著作者と、その出力における著作者は別個のものです。基本モデルのコードは、通常、その人間の著作者、または第17条の但し書きに基づく関係する雇用主もしくは譲受人に帰属します。モデルを使用して生成された出力の所有権は別の問題であり、第2条(d)(vi)項によって規定されています。

特に画像やビジュアルデザインを含むAI生成の芸術作品については、Intepatの分析を参照してください。 AI生成アートにおける著作権. インドでAIビジネスを展開する上で重要な点は、著作権登録は義務ではないものの、2013年著作権規則に基づき有用な証拠記録となること、そして開発者、運用者、利用者間で著作権を適切に配分した開発契約またはサービス契約を締結することで、ほとんどの紛争を未然に防ぐことができるということである。

もう一つ指摘しておきたい誤解があります。インドの著作権法は、AIが生成したコンテンツがパブリックドメインであるとは規定していません。著作権法は、著作者が人間でなければならないと規定しています。人間の貢献の連鎖が追跡可能であれば、その作品は保護されます。追跡できない場合、作品が保護されないのはAIが作成したからではなく、著作者が特定できないからです。これらは2つの異なる失敗例であり、それぞれ異なる解決策が必要です。

トレーニングデータと第52条：ANI対OpenAI訴訟で検証されるギャップ

2026年のインドの著作権法には、テキストマイニングとデータマイニングの例外規定はない。. 著作権法第52条は、研究、批評、レビュー、時事問題の報道など、私的または個人的な利用を含む公正利用の例外を列挙している。これらの例外はいずれも、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングを念頭に置いて作成されたものではない。インドの著作権判例法は、歴史的に第52条を厳密に限定されたリストとして解釈しており、法改正なしに裁判所がAIトレーニングのための新たな例外を読み込む余地はほとんどない。既存の研究および報道の例外がLLMトレーニングにまで及ぶかどうかは、現在裁判所で審理されている重要な問題である。

これは、 ANIメディア対OpenAI 訴訟は試練である。ANI Mediaは2024年11月にデリー高等裁判所に訴訟を起こし（CS(COMM) 1028/2024）、OpenAIがANIの著作権で保護されたニュースコンテンツを無断でChatGPTのトレーニングに使用したと主張した。裁判所は2024年11月19日付の命令で4つの問題を提起した。トレーニングのために著作権で保護されたデータを保存することが侵害にあたるか、そのようなデータからユーザーの応答を生成することが侵害にあたるか、いずれも第52条に該当するか、そしてデリー裁判所が米国に本社を置く被告に対して管轄権を有するかである。2026年4月現在、アミット・バンサル判事は2026年3月27日に終了した32回の審理の後、暫定救済申請に関する命令を保留している。この判決は、AIトレーニングとインドの著作権法に関するインド初の実質的な司法指針となることが期待されている。訴訟とAI音楽業界の類似点に関するより詳細な説明については、Intepatを参照のこと。 トレーニングデータ侵害分析。

他の法域では、異なるメカニズムを通じて同様のギャップを埋めています。欧州連合のデジタル単一市場指令（2019/790）は、第3条および第4条でTDMの例外を規定しており、第3条は研究機関に適用され、第4条は権利者のオプトアウトを条件としてより広く適用されます。日本の著作権法第30条の4は、機械学習を含む非享受目的での著作物の使用を許可しています。シンガポールの2021年著作権法には、計算データ分析の例外が含まれています。米国は、米国著作権法第107条のケースバイケースのフェアユース原則を通じて運用されています。 トムソン・ロイター対ロス・インテリジェンス 2025年2月11日の判決（デラウェア州地方裁判所、ビバス判事）は、非生成型の法律調査検索エンジンに特有の事実に基づき、AIトレーニング事件におけるフェアユースの抗弁を却下した最初の米国裁判所であった。

インドのAIビジネスにとって、以下の3つの実務上のポイントが挙げられます。第一に、インドの著作権で保護されたコンテンツを用いたトレーニングの法的地位は未確定であり、ANI対OpenAIの判決によってその答えは大きく変わるでしょう。第二に、EUまたは日本の情報源を用いたトレーニングは、それらの法定例外をインドの法律に持ち込むものではありません。例外の適用範囲は、その例外を制定した法域に限定されます。第三に、インドの権利保有者によって発行されたオプトアウト信号（robots.txt、メタタグ、契約条項）は、デリー高等裁判所がどのような判決を下すにせよ、証拠として重要な意味を持つようになるでしょう。なぜなら、文書化されたオプトアウトは、黙示のライセンスに関する議論の範囲を狭めるからです。

議会商務常任委員会は、第161次報告書（2021年7月）で初めて法改正の必要性を指摘し、AI発明のための独立した知的財産カテゴリーを推奨した。産業・国内貿易振興局（DPIIT）は、2025年4月に8人の専門家委員会を設置し、1957年著作権法が生成型AIに適切に対応しているかどうかを検討した。同委員会は2025年12月に作業文書の第1部を公表し、強制ライセンス方式のハイブリッドモデルを提案した。パブリックコンサルテーションは2026年1月7日に締め切られた。2026年4月現在、法改正は通知されていない。議会が作業文書に基づいて行動するか、デリー高等裁判所が判決を下すまでは、インドのAI開発者にとって最も安全な想定は、インドの著作権で保護されたコンテンツをスクレイピングして学習させることは、インドの公正利用に関する判例法に織り込まれていない訴訟リスクを伴うということである。

商標：AI生成商標の識別力とAIの権利行使

1999年商標法にはAIに関する具体的な規定はなく、それがほとんどの場合において正しい答えである。. 商標出願は、様式TM-Aに基づき、個人または法人の出願人によって行われます。登録機関は、第9条に基づく絶対的根拠（識別性、記述的商標、慣習的商標）および第11条に基づく相対的根拠（先行商標との混同の可能性、関連性の可能性を含む）を審査します。商標自体が人間のデザイナー、生成AIツール、またはその両方によって考案されたかどうかは、登録可能性に関して法的に何ら違いはありません。

AIが関与することで、2つの実務上の問題が変わります。1つ目は識別性です。人間のデザイナーが決して作成しないであろうマーク、つまり人間の目にはブランドとして認識されないマークが、画像生成モデルの最も安価な出力物となる可能性があります。第9条(1)(a)項における識別性は、平均的なアルゴリズムではなく、平均的な消費者の視点から判断されます。新規性に関する指標で高い評価を得た生成型AIロゴであっても、消費者がそれを出所識別情報として認識しない場合は、第9条の要件を満たさない可能性があります。第9条のテスト自体は変更されていません。変わったのは、構想から提出までの間に人間のデザイン判断を一切経ずに出願される商標の量です。

2つ目は執行です。AIを活用した商標検索・監視サービスは、大量の出願を扱う訴訟事務所にとって標準的なツールとなっていますが、小規模な出願者にとっては手動によるポータル検索が依然として最も一般的な方法です。専門事務所が数日を要していた画像類似性、音韻類似性、概念類似性の検索は、今では数分で完了します。出願前のクリアランス調査の費用対効果は変化し、第三者の出願が公開された後の異議申し立ての予想されるスピードも変化しました。特にAIが検索・監視ワークフローをどのように変革しているかについては、Intepatの分析を参照してください。 AIを活用した商標ワークフロー。

未解決の問題は責任です。AIエージェントがオンラインマーケットプレイスで商品を自律的に注文し、その際に第三者の商標を侵害した場合、プラットフォーム、開発者、運営者、あるいはそのいずれも責任を負わないのでしょうか？ インドの二次的責任と仲介者のセーフハーバーに関する法理は、人間による商取引モデルに基づいて発展してきました。この点に関する初期の解説では、プラットフォームと運営者間の契約上の補償が大部分の役割を果たし、法定責任は最も密接な管理権限を持つ人間側に帰属するという階層的なアプローチが示唆されています。より詳細な分析については、Intepatの解説を参照してください。 商標執行におけるAI。

裁判所が適用する可能性が高いのは、第11条に基づく混同の判断基準として「記憶力が不完全な平均的な消費者」という基準である。AI購入者は記憶力が不完全ではない。記憶力は、完全に記憶しているか、全く記憶していないか、あるいは学習データによって決まるかのいずれかである。これが判断基準をどのように変えるかは未定であり、インドの裁判所はまだ判断を下していない。今のところ、最も安全な推測は、基準は依然として人間の消費者の視点であり、AIを介した取引は、AIが代理を務める人間のエンドユーザーを基準として評価されるというものである。

デザイン：AI生成の視覚出力と原著作者の要件

インドにおける工業デザインの保護は2000年デザイン法に基づいており、AIによって生成されたビジュアルに関する重要な要件は、デザインが「独創的」であることです。. 第2条(g)項は、独創性を「当該デザインの著作者に由来するもの」と定義している。より適切な解釈によれば、独創性は依然として人間の著作者を前提としている。人間の指示なしにモデルによって自律的に生成されたデザインは、著作権における著作者の概念と同様の役割を果たし、人間以外の存在ではその要件を満たさないため、登録および取消の段階で深刻な脆弱性に直面するだろう。インドの裁判所は、AIが生成したデザインについて直接的な判決を下していないため、最も安全な作業上の前提は、人間が著作者であるという解釈である。

実際には、AIが生成した工業デザインは、著作権法の下でAIが生成した美術作品と同様に、著作権者に関する問題に直面します。人間のデザイナーがデザインを指示し、キュレーションし、反復し、選択する場合、その人間が著作者となります。モデルが人間の指示なしにデザインを生成する場合、登録の目的上、著作者は存在しません。意匠登録マニュアルでは、登録時の著作者の問題は、出願人が立証すべき事実問題として扱われ、デザインに貢献していない人物を記載した登録は、第19条に基づき取り消しの対象となる可能性があります。

意匠法第4条に基づく新規性要件は、AIが生成した出力にも適用されます。工業デザインデータベースで学習させたモデルは、既に公開されているデザインを統計的に組み合わせた出力を生成する可能性があります。このような出力は、たとえ実行者が真摯な選択とキュレーション作業を行ったとしても、新規性テストに合格する可能性は低いでしょう。意匠登録を目的としたAI生成ビジュアルの場合、実用的なワークフローとしては、該当する区分で既に公開されている工業デザインを除外したデザインデータベースを用いて学習またはキュレーションを行い、各段階における人間の選択に関する記録を保持しておくことが挙げられます。

産業用途と芸術的価値の両方を有するAI生成ビジュアルについては、著作権との重複に注意する必要がある。著作権法第15条によれば、50部を超えて複製された芸術作品は、意匠登録されていない限り、著作権保護を失う。同じAI生成画像が芸術カタログと製品発表の両方に使用される場合、意匠登録は産業用途後も保護が継続される。

機密情報：法令に規定がない契約

インドには営業秘密に関する法律がない. トレーニングデータ、モデルの重み、プロンプト、および独自の微調整手法の保護は、秘密保持法、雇用における知的財産権の譲渡、秘密保持契約（NDA）、およびアクセス制御に基づいています。インドの裁判所は、顧客リスト、技術的ノウハウ、および独自のプロセスに関する訴訟において、コモンローの原則と衡平法の原則を通じて機密保持を認めてきました。これらの原則は、AIトレーニングデータとモデルパラメータにも同様に当てはまります。

インドにおけるAIビジネスの実践的な保護スタックは以下のとおりです。(1) アノテーションベンダー、評価請負業者、レッドチームパートナーを含むすべての外部境界におけるNDA（秘密保持契約）。(2) 契約で許可されている場合、モデルの改善、プロンプト、データセットの微調整を業務委託成果物として捉える雇用IP譲渡条項。(3) 営業秘密に準じた合理的な秘密保持措置を確立するアクセス制御と監査ログ。(4) モデルまたは重みセットがライセンス供与されている場合、リバースエンジニアリング、微調整、再配布に関する契約上の制限。これらのいずれも、法定保護が存在する場合には代替となるものではなく、存在しない場合にはすべて必要となる。AI、IP、個人データ保護のより広範なインターフェースについては、以下を参照。 データプライバシーインターフェース分析。

AIと知的財産権に関して、インドは米国、英国、EUに対してどのような立場にあるのか

4つの法域を比較することは、国境を越えて事業を展開するインドのAI企業にとって重要である。. 以下の表は、2026年4月時点での、国境を越えたAI/IPアドバイザリー業務において最も発生しやすい4つの問題に関する見解をまとめたものです。

発明者に関する比較パターンは一貫しており、対象となる法域のいずれもAIを発明者として認めていない。トレーニングデータに関する例外については、インドと米国には法的な例外規定がないのに対し、EUには法典化されている点でパターンが異なっている。営業秘密の保護についても、インドはこのグループの中で唯一、法的な規定がない法域であり、パターンはさらに異なっている。インド国内のみで事業を展開するAI企業にとって、実務的に確立されているのは発明者と著作者に関する規則のみであり、残りは契約に依存する。

何をどこに提出すべきか：AI企業のための意思決定ガイド

インドにおけるAI資産保護のための意思決定ツリーは、知的財産制度ではなく資産の種類に基づいて構築される。. 以下の枠組みはほとんどの場合に有効ですが、高額資産は複数の制度にまたがる保護を必要とする場合が多いという点に留意が必要です。

特定の技術的問題を、従来技術に比べて測定可能な改善をもって解決するモデルアーキテクチャまたはトレーニング方法については、特許法に基づき特許出願を行ってください。発明者を人間として明記してください。明細書は、上記に定めるCRIガイドライン2025の開示基準を満たすように作成し、特許請求の範囲は、抽象的なアルゴリズムの説明ではなく、実装における技術的効果を示すように構成してください。

トレーニングデータセット、モデルの重み、プロンプト、ファインチューニングデータセット、その他機密保持によって価値が生まれる専有情報については、一切提出しないでください。秘密保持契約（NDA）、雇用者による知的財産権の譲渡、アクセス制御などによって保護してください。競合他社が元従業員や取引先を通じて貴社のデータを入手した場合、機密保持義務違反および契約違反として訴訟を起こすことができます。

ドキュメント、コード、マーケティングコピー、AI生成成果物（キュレーションしたもの）、熟練した判断力で整理したデータセット、その他類似の文学作品や芸術作品については、創作時に自動的に著作権保護が発生します。フォームXIVによる登録は任意ですが、証拠として役立ちます。コンピュータ生成作品については、人間の貢献過程を記録してください。

AI製品に関連するブランド（名称、ロゴ、キャッチフレーズ）については、フォームTM-Aを使用して商標登録出願を行ってください。出願前に、AIを活用したクリアランス調査を実施してください。出願は貴社名義で行います。ブランド資産が人間によってデザインされたか、AIツールによって生成されたかは、登録可能性に影響しません。第9条に基づく識別性が登録の鍵となります。

視覚的なインターフェースまたは製品の外観上の美的特徴については、意匠法に基づき意匠登録を申請してください。人間の著作者名を明記してください。特に、創作過程でAIツールが使用された場合は、デザインへの人間の貢献を文書化してください。

その他のもの（トレードドレス、独自のプロセス、顧客向けAI駆動型サービスなど）については、契約上および運用上の保護が適用される。インド法には、4つの知的財産制度の中間に位置するAI資産を包括的に保護する規定は存在しない。

よくある質問

免責事項

この記事は情報提供のみを目的としており、法的助言を構成するものではありません。上記で引用したCRIガイドライン2025は2025年7月29日に通知されました。読者はCGPDTMウェブサイトで最新のテキストを確認してください。 https://ipindia.gov.in 特定の条項に依拠する前に、必ず確認してください。ANI Media対OpenAI事件（デリー高等裁判所、CS(COMM) 1028/2024）において、裁判所は2026年4月1日に判決を保留しました。最終的な判決は、AIトレーニングデータに関するインドの立場に影響を与えるでしょう。特定の事項に関する助言については、資格を有するインドの特許代理人または知的財産弁護士にご相談ください。2026年4月現在確認済み。