テクノロジー企業が生成型AIの収益化を始めるにつれ、AIの学習対象となる作品のクリエイターたちは、正当な報酬を求めている。しかし、アーティストへの報酬の是非や金額については、今のところ合意に至っていない。
一部のベンダーは、「クリエイターズ・ファンド」などの設立を約束し、自社の生成AIモデルの開発に利用した作品の作者であるアーティスト、作家、ミュージシャンに報酬を支払う手段を提供しています。中には、実際にファンドを立ち上げた企業もあり、これはより公平で持続可能な生成AIビジネスモデルへの前進であると称賛されています。
では、クリエイターはこれらの資金から現実的にどれくらいの収益を期待できるのでしょうか?
一見単純な質問のように思えます。しかし、生成AIベンダーが提案する様々な報酬ポリシーを詳しく調べてみると、答えるのが非常に難しいことがわかります。信じてください。私たちは何度も挑戦しました。
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サンフランシスコ | 2025年10月27日～29日
そこで、Adobe、Getty Images、Stability AI、YouTubeなどのベンダーは、クリエイターが生成AIによる収益を分配できる仕組みを導入、あるいは導入を約束しました。問題は、これらの企業がクリエイターが具体的にどれくらいの収益を期待できるかを明確にしていないことです。そして、ベンダーに自分の作品を使ってモデルの学習をさせることを検討しているクリエイターにとって、これは決断を難しくしています。
Adobeは、自社のストックアセットライブラリ「Adobe Stock」の画像を使って、Fireflyと呼ばれる生成AIモデル群を訓練しており、投稿者ごとに異なる「ボーナス」を年に一度支払うと発表した。最初のボーナスは9月初旬に支払われた。
Adobeのボーナスは、Fireflyのトレーニングに使用されたAdobe Stockスタンダードまたはプレミアムに投稿された承認済み画像、ベクター、イラストの総数と、それらの画像が1年間に生成した「ライセンス数」に基づいて算出されると、広報担当者はメールで回答した。今後のボーナスは、新たに承認された画像とダウンロード数に基づいて算出される予定であるため、クリエイターは前回のボーナス期間の指標に基づいて次回の支払額を予測することはできない。
承認された個々の画像とライセンスの価値はいくらでしょうか？不明です。Adobeは回答を拒否しました。
確かなことは、貢献者は出金前に最低25ドルの基準額に達する必要があるということです（最初のボーナスを受け取った貢献者は、9月13日から12月12日まで1ドルで出金できます）。Adobeによると、出金が完了するまでには8～10営業日、あるいはそれ以上かかる場合があります。そして、貢献者にとって少々不安なことに、同社はボーナスを永続的に支払うことを保証していません。
しかし、待ってください。事態はさらに複雑になり、不透明になります。
Adobeの広報担当者によると、Fireflyボーナスは現在、画像に発行されたライセンス数に基づいて配分されており、同社はこれを画像の需要と「有用性」の指標と捉えているという。しかし、どの程度重視されているのか、また将来的にこの配分が変更されるかどうかについては、Adobeは明らかにしていない。
ゲッティイメージズは、最近発表された生成AIツールへの貢献者に対し、「年間継続ベース」で報酬を支払う計画だと広報担当者は述べています。コンテンツ制作者は、モデルトレーニングデータセットに貢献したアセットごとに「比例配分」（つまり比例した）報酬を受け取るほか、「従来のライセンス収入」に基づく報酬も受け取ります。
ライセンスに関する説明と、比例配分方式に関する詳細な情報を求めましたが、Adobeと同様に、Getty Imagesも具体的な内容については明らかにしませんでした。
「さまざまな要素に基づいて定められた計算式があり、それに応じて各貢献者はツールに関連して異なる支払いを受けることになります」と広報担当者は述べた。
ゲッティイメージズの競合企業であるシャッターストックも、生成AIツールセットを提供し、OpenAIなどのパートナーにメタデータとストック画像を販売しています。シャッターストックは、コントリビューターズファンドを通じて、クリエイターに一回限りの支払いを行っています。年2回の支払いは、シャッターストックのコンテンツライブラリへのクリエイターの貢献度に比例し、シャッターストックのAIジェネレータによって生成された新しいコンテンツにクリエイターの作品が含まれている場合、クリエイターは追加の報酬を受け取ります。
Shutterstockはウェブサイトで、「貢献者は、データセットのライセンスを取得した顧客が支払う契約金額の一部を受け取ります」と記載しています。「[モデル]のトレーニングに使用されたコンテンツを提供した貢献者は、元のモデルの開発においてその知的財産が果たした役割に応じて報酬を受け取るほか、将来のジェネレーティブライセンス活動に関連したロイヤルティの支払いを通じて報酬を受け取ります。」
では、正確な割合はどれくらいなのでしょうか？そして、その「追加補償」とは具体的にどのようなものになるのでしょうか？それは誰にも分かりません。
私たちが持っている最も良い推定値は、ストックフォトグラファーの Robert Kneschke によるものです。彼は、58 人のフォトグラファーに Shutterstock の貢献者基金から支払われる金額を調査し、ポートフォリオのサイズを考慮して平均を計算しました。
クネシュケ氏の調査によると、コントリビューターズファンドからの平均収益は1枚あたり0.0078ドル、中央値は0.0069ドルでした。これらの数字が正確だと仮定すると、約2,000枚の写真を投稿する写真家は約15ドルの収益を得ることになりますが、これは決して驚くほどの金額ではありません。
金額なし
驚くべきことに、これらは私たちが見つけることができた最も具体的な生成AIの報酬スキームです。他のものはもっと…理論的なものです。
Stability AIが、テキスト記述から音楽と効果音を生成するモデル「Stable Audio」を発表した際、このAIスタートアップは、ストックオーディオライブラリのAudioSparxとの提携を通じて、ミュージシャンがStable Audioによって生み出される収益を分配できるようにすると発表しました。ミュージシャンが行う必要があるのは、AudioSparxに参加し、初期モデルのトレーニングに参加するか、Stable Audioの将来バージョンのトレーニングに協力するかを選択するだけです。
オーディオスパークスのエグゼクティブバイスプレジデント、リー・ジョンソン氏によると、数週間経った現在も、この収益分配スキームの詳細は依然として検討中だという。
「Stability AIからはまだ収益報告を受け取っておらず、どの程度の収益が見込めるかを把握するのはまだ『初期段階』です」とリー氏はTechCrunchに語った。「そのため、平均的な貢献者がどの程度の収益を期待できるかはまだ分かりません。」
リー氏はさらに、モデルトレーニングに参加することに同意している限り、貢献者はStable Audioによって生成された収益の一部を「継続的な残余収入」として受け取ることができると述べた。
「Stability AIから最初の収益報告を受け取り、同社が提供する様々な指標と情報の詳細を完全に理解できれば、参加アーティストそれぞれに収益をどのように配分するかを完全に決定するために必要な情報が得られるでしょう」とリー氏は述べた。「AudioSparxとStability AIの間では、指標と収益報告に関するいくつかの問題について協議が続いており、まだ開発段階にあります。」
生成AI音楽分野では、YouTubeが8月にユニバーサル ミュージック グループとの生成AIパートナーシップを発表し、音楽著作権者がトレーニングデータ提供に対して確実に報酬を受け取れる仕組みを構築する計画を発表しました。しかし、コンテンツについて問い合わせたところ、YouTubeは生成AIを考慮した収益化モデルの構築は「ごく初期段階」にあると述べました。
YouTubeの広報担当者は「その大部分は、音楽業界全体のパートナーとの協力によって実現されるだろう」と述べた。
クリエイターの皆さん、残念ですね
興味深いことに、私たちが話を聞いた生成 AI ベンダーのいずれも、平均的なクリエイターがモデルのトレーニングのために作品にお金を払った後に受け取ると予想される金額を明らかにしませんでした。
一部のベンダーは、データがないのは技術とビジネスモデルが新しいためだと主張した。一方で、範囲が広すぎるため、有用な数値を示すことはできないと指摘するベンダーもあった。
しかし、クリエイター、特に契約収入で生計を立てているクリエイターにとっては、こうした議論は空虚に聞こえる可能性が高い。
一部のスタートアップ企業は、最初から透明性を高め、クリエイター重視の姿勢を貫こうとしています。アート生成AIをライセンス画像のみでトレーニングするBriaは、データ所有者に貢献度に応じて報酬を支払う収益分配モデルを採用しており、アーティストはAIトレーニングの実行ごとに価格を設定できます。
しかし、現状では、私たちが知る限り、生成AIモデルのトレーニングを導入すればアーティストにとってメリットがあると、特に説得力のある主張をしているベンダーはほとんどいません。せいぜい、将来の富裕層という漠然とした約束をしているだけで、そんな漠然とした約束では家賃を払うことはできません。
