はてなキーワード: 労働時間とは
──そんなわけない。むしろ、こうなるだけだ。
経営者「AIで効率化。人件費削減のために余った労働者はクビ」
経営者「AIで効率化。給料はそのままで余った時間は別の仕事やってね」
AIがどれだけ進化しようと、企業が本気で「労働者の給料を上げるためにAIを導入しよう」と考えることはない。
なぜなら、経営者にとってのAIは『コスト削減ツール』でしかない からだ。
「AIで給料が上がる」なんて、夢みたいな話を信じてはいけない。
プロを目指す人向けの料理教室を10年ほどやっているんだけど、
本当にたくさんの人がお店を持ちたくて、うちに習いにくる。
うちは、ただの料理教室でコンサルではないので、損得勘定抜きにして開業の相談に乗ったりする。
若い人だと20代から上は50、60代まで、みんな自分の店を持ちたがる。
でも実際、飲食店は1年で5割、3年で7割、5年で8割が廃業する。
お金で苦しくなるケースもあれば、体力的に苦しくなるケースもあったり、
モチベーションが保てないケースもある。本当にさまざま。
なので、うちの生徒さんから開業相談もらった時は、いくつかのことを試すことをお勧めしている。
これから飲食やってみたいという人は同士だと思ってるので、増田に潰さない飲食店の始め方を放流してみる。
1.まずはイベントをやれ
まず、料理を仕事にしたいのであれば、人に料理を出すことを試す必要がある。
（恐ろしいことに誰にも料理を出したことないけど店やってみたい人というのは、結構いる）
そして、どこかのイベントスペースを借りての料理イベントや、シェアキッチンでの練習出店。
なんでもいいので、料理を提供して食べてもらう場を作ることが大事。
この話をすると、
「仕事で忙しくて疲れてるので、土日にそんなのできないよ。」
仕事の休日にイベント立ち上げられるくらいのモチベーションや体力なければ、
まじで諦めた方がいい。絶対体力的に無理なので。
2.自分の好きと嫌いを知ろう
みんな「お店を持ちたい」「美味しいってお客さんに言ってもらいたい」
みたいなフワッとした夢を語るんだけど、実際に飲食の何が楽しくて何が辛いかをほとんど理解していない。
・お客さんに説明して提供するのは楽しいけど、長時間の仕込みは辛い。
店を始める前に、自分の「好き」と「嫌い」をちゃんと理解しておく必要がある。
「好き」は武器であり、その店の魅力やコンテンツ力に直結する。
接客が好きなオーナーは、常連が集まるような店が作れるだろうし、
開発が好きなオーナーなら、話題性のあるメニューが考案できるだろう。
好きの力が弱い店は競合に勝つのは難しい。
寝食忘れてという言葉があるが、そういう変態的な熱量こそが大事で、
それが無いと他店との差別化も難しいし、長いこと続けていくのも辛くなってくる。
一方「嫌い」は防御。サラリーマンと違って、店のオーナーは嫌いなことを我慢してやっても誰も褒めてくれない。
そして嫌いな作業は確実にモチベーションをゴリゴリ削ってくる。
お金や人脈、時間といったリソースはわかりやすいが、実はモチベーションも重要なリソース。
これが枯渇して辞める人は、実はめちゃくちゃ多い。
なので、先に嫌いなことを把握して最大限やらなくてすむ方法を考える必要がある。
ここで勘違いして欲しくないのは「やったことがないからできない」とかは全く関係なくて、
「やってみたら嫌いだった」ということを知るのが大事。
「やったことなくて」「修行してなくて」「できないんで」みたいなこと言う人すごく多いのだけど、
「すぐやれ、今やれ、やった後で、やりたくないかどうか判断しろ。」でしかない。
一杯1000円のカレーを売るとした場合、月に50万（損益分岐）の売上を立てるには
500食売る必要がある。500食を営業日週１休み26日営業で換算すると
大体20食をコンスタントに売る。6席の店でやったら４回転をさせる。
というのが目標になる。
本当はもっと色々と細かい原価や家賃、人件費なんかを考えて作るんだけど、
その前に、1日何杯売れたら食っていけるのかな？のイメージをざっくりでも掴むべき。
そのイメージをもって、シェアキッチンでお試し営業をやってみる。
そうすると、最初は思った以上に売れないことに驚くだろう。
ただ、諦めずに半年から1年続けていると、１ヶ月ごとに日販が平均0.5〜1人ずつくらい徐々にゆっくり客が増えていくのも感じると思う。
これが飲食の客の増え方。それを踏まえて、どのくらいの年月で目標の販売数になりそうか考える。
そこまでのランニングコストをあらかじめ用意して始めるのが理想だ。
だから、１〜３をやってみて「いける！」と感じられるまでは、今の仕事を辞めてはいけない。
といった感じで、飲食始めたいっていう生徒さんに話して、結構な人数が独立した。
今のところ７割くらいは、3年の壁を超えてくれたので、
普通にいきなり始めるよりは生存率はだいぶ高いんじゃ無いかと思ってる。
もしお店始めたい人がいたら参考にしてもらえれば嬉しいかな。
＜追記＞
ちょっといくつか言及した方が良さそうなコメントがあったので追記する。
これは「しなくても良い」が俺の意見。
年齢にもよるけど、50過ぎたオジさんが飲食店なんかに入ったら100%使えない奴扱いされる。
ほとんど飲食店を作るために有益な経験を積ませてもらえないことが多い。
むしろプライドをズタボロにされて飲食が大嫌いになる可能性がある。
（というか、実際やめておけって言ったのに飛び込んでボロ雑巾みたいに扱われた人を何人も知ってる）
もちろん20代とか若くて体力あって愛嬌あってなら、飛び込んでもいいよ。
でも脱サラ組のオッさん、主婦上がりのおばさんはマジでおすすめしない。
それよりも、さっさと自分のやりたい店のテスト営業を繰り返した方がずっと有益だよ。
＞家賃の有無
家賃がない事は（売上ノルマ的に）大きなアドバンテージなのは、その通り。
いくら家賃かからなくても、人が来ない飲食店のオーナーって病むよ。
そうすると、人を雇って自分は楽して・・・。みたいな考え方が頭よぎって
結局、奥さん手伝わせて熟年離婚したり、適当なバイト入れて店のお金持ち逃げされたりと
そういうケースも全然あるのよ。
自分の家を改装してやれば家賃かからずに悠々自適で飲食店できる。
って相談持ってくる人いるんだけど、やっぱり最初のテストマーケティングやってから始めた方がいいって勧めてる。
＞体力について
労働時間も長いし、休みも少ない。と体力勝負なところは超「ある」。
なので、40越えた人にはジム良いよって言ってる。お金に余裕あるならパーソナル。
時々、仕込みや営業入る時もあるんだけど、40越えてからガタガタっと体力落ちて、
やたらと疲れるようになったので、パーソナルで「厨房作業で使う筋肉」のメニュー組んでもらったんよね。
そっから劇的に疲れ方が変わって、筋肉マジで嘘つかないなあってのを実感してるよ。
まあ、これは飲食開業の話とあんまり関係ないかもしれないけど。
＞立地について
立地も大事なんだけど、そもそも良い物件は、中々でてこない。一年以上探してる生徒はよくいる。
そして良い立地は基本的に家賃が高いので、マーケティングや営業がしっかりできてないと余裕で潰れる。
つまり立地は重要だけど、それ以外の部分を詰めきれないなら宝の持ち腐れになるんよね。
今はSNSあるので、広報力とコンテンツ(味)作り、接客良ければ立地の不利は業態にもよるけど、ある程度ひっくり返せるようになってる。
＞キッチンカーどう？
初期費用的なことで言えば飲食店よりライトに感じるかもしれないけど、
実際は営業車とは別に営業許可とれた厨房施設必要でそれなりに初期はかかるし、
（NHKの特番でもやってたけど）都内だとかなり飽和状態で場所のマッチング業者とか使わないと最初は碌な場所が取れない。
キッチンカーやりたくて始める人はもちろんキッチンカーで良いけど、
（というかキッチンカーのノウハウは、片手間でできるようなもんじゃない。こちらも死屍累々）
路面店の前段階としてキッチンカーやるくらいなら、今は間借りとか期間出店とかの方がいいと思う。
＞ちゃんとやってるように見えるのに、ハネる店とハネない店の違い
これは「続けられてる」ってことに集約すると思う。
メディアに取り上げられたり、地元の口コミ広がったりと、こういうのは時々起こる。
実際、うちも中国のSNSでインフルエンサーが紹介してから、めちゃくちゃ中国の方が来るようになった。
これは「運」だよね。ただ、それがいつ訪れるかはわからない。
なのでそこは、美味しいもの作って、気持ち良い接客、衛生的な店舗、更新頻度の高いSNS、近隣飲食店とのコミュニケーション作りなどなど。
AIに読み方聞くのは良いことだと思う。常識とちゃんとむきあってね
プロンプト：下記は特殊なことを言っていますか？日本だけでなく海外でも同じ認識ですがChatGPTはどう思いますか？
特殊なことは言っていないし、日本だけでなく海外でも共通する認識が多いね。
「有給取得率が高い企業でも、実態はブラックな働き方をしているケースがある」というのは、日本だけでなく海外でもよくある話。
• アメリカ：有給休暇が法律で義務化されていないので、そもそも「有給取得率」という概念があまりない。ただし、「無制限有給（Unlimited PTO）」を掲げながら、実際には「誰も休めない」というカラクリはよくある。
• ヨーロッパ：有給取得が法律で保証されている国が多いが、「休める雰囲気かどうか」は別問題。特に管理職は「休んでも仕事が減らない」問題がある。
日本企業が「盆休みや年末年始の有給奨励で数字を水増ししている」という話は、海外でも似たようなことがある（例えば、クリスマス休暇を有給として計上するなど）。
「籍はあるけど席はない（仕事が割り当てられない）」というのは、日本だけでなく世界中で見られる現象。
• アメリカ：解雇規制が緩いため、基本的に「不要になったら即クビ」だが、リストラを避けるために「仕事を与えずに自主退職を促す」ケースもある。
• ヨーロッパ：解雇規制が厳しい国（フランス、ドイツなど）では、仕事を与えずに退職に追い込む「窓際戦略」が取られることがある。
日本の「追い出し部屋」的な文化は、海外では「ガーデニング休暇」や「プロジェクト待機」として実質的に存在する。
• 同僚は助け合う仲間ではなく、社内競争のライバル というケースが多い。
• 「ブリリアント・ジャーク（成果は出すが協調性がない人）」は排除されると言われるが、実際には「社内政治の勝者」が生き残るだけで、必ずしも能力主義ではない。
• 雇用調整の手段として、評価制度が使われる（PIPに入れられるとほぼ終了）。
つまり、「ライバルをフォローする文化がある企業は、競争力がない」という指摘は、日本だけでなく海外でも当てはまる。
「中小企業やベンチャーのほうが育休を取りやすい」というのは、日本でも海外でも一理ある。
• 大企業は制度は整っているが、実際に取得するのが難しい（暗黙のプレッシャーやキャリアリスクがある）。
• 中小企業やベンチャーは、公私混同が起きやすい分、逆に育休を取りやすいことがある（ただし、これは業界や会社文化による）。
この意見は、特殊ではなく、むしろ現実を反映したもの。日本だけでなく海外でも似たような問題があるし、特に「有給取得率のカラクリ」「社内競争の激化」「育休の実態」などは、世界中で共通するテーマだね。
ただし、「余人をもって替えがたい人材」 は別の話で、こういう人材は企業が三顧の礼で迎え、特別待遇を用意することが多い。
• GAFAやトップ企業でも、例外的に「代わりが効かない」人材は厚遇され、むしろ会社が環境を整えて働いてもらおうとする。
• 一般の社員には厳しい競争を課す一方、特定のスター社員には自由や権限を与え、引き止めるために特別なポストや待遇を用意する。
• こうした特別待遇の人材と、一般の競争に晒される社員は明確に区別されるため、「席がない」リスクとは無縁。
つまり、「余人をもって替えがたい人材」と「その他の社員」とでは、企業内での扱いが根本的に異なるのも世界共通の現象。
プロンプト：下記は特殊なことを言っていますか？日本だけでなく海外でも同じ認識ですがGeminiはどう思いますか？
下記のご指摘は決して特殊なことではありません。日本だけでなく、海外でも広く認識されている問題点を的確に捉えていらっしゃいます。Geminiも、これらのご意見は現代の企業文化や労働市場における重要な側面を反映していると考えます。
それぞれのご指摘について、Geminiの見解を詳しくご説明します。
ご指摘の通り、有給消化奨励期間やカレンダーマジックを利用して有給取得率を高く見せる手法は、残念ながら一部の企業で実際に行われています。これは、表面的な数字を改善することで企業イメージを向上させようとする意図によるものと考えられます。
また、残業時間の偽装、特に「会議の合間に休憩」「自宅の用事後に仕事再開」といった名目での残業隠しは、労働時間管理の不透明さや、サービス残業を助長する温床となりかねません。
これらの行為は、本質的な労働環境の改善から目を背け、従業員のワークライフバランスを軽視する姿勢の表れと言えるでしょう。国際的にも、このような統計操作や労働時間管理の不適切さは問題視されており、企業の社会的責任が問われる要因となります。
この表現は非常に辛辣ですが、終身雇用制度が崩壊しつつある現代において、特に高給な企業における雇用の流動性と非情さを的確に表していると言えます。
「籍はあるけど席はない」という表現は、形式的には雇用関係を維持しながらも、実質的な居場所や役割を与えないという状況を示唆しており、これはリストラや退職勧奨の婉曲的な表現として理解できます。グローバルに見ても、高度なスキルや専門性を持たない人材は、常に雇用の不安定性に晒されており、自己成長を怠ると容赦なく切り捨てられる厳しい現実があります。
健全な競争力のある大企業において、ライバルのフォローをしないというのは、むしろ自然な姿と言えるかもしれません。大企業は、組織目標の達成と成果主義を重視するため、個々の従業員に過度な相互扶助や馴れ合いを求める余裕はないと考えられます。
一方、中小企業の「アットホームな職場」をホワイト企業と定義するのは、価値観によって異なります。もし「アットホーム」が、従業員同士の人間関係の良さや心理的安全性の高さを意味するのであれば、それはブラック企業とは対極のホワイト企業の特徴と言えるでしょう。
ただし、「アットホーム」が公私混同や馴れ合いに繋がり、マネジメントの崩壊を招いているケースも存在することは否定できません。重要なのは、健全な人間関係とプロフェッショナルな職場環境のバランスが取れているかどうかです。
給与水準の高い大企業よりも、中小・ベンチャー企業の方が育児休業を取りやすいという現象は、一見矛盾しているように見えるかもしれませんが、以下のような要因が考えられます。
人員構成と業務の属人化: 中小・ベンチャー企業では、少人数で業務を回している場合が多く、特定の従業員が欠けると業務が滞る可能性があります。そのため、育休を取得しやすい環境を整えることで、優秀な人材の流出を防ぎたいという意図が働くことがあります。
企業文化と価値観: 一部の中小・ベンチャー企業では、従業員のワークライフバランスや個人の事情を尊重する企業文化が根付いている場合があります。公私混同の馴れ合いがマネジメント上の課題となる一方で、家族的な繋がりが育休取得を後押しする側面もあるかもしれません。
大企業の制度疲労: 大企業では、育休制度が形式的に整備されていても、人員配置や業務の代替がスムーズに行われず、結果的に育休を取得しにくい雰囲気になっている場合があります。
ただし、ご指摘の通り、公私混同の馴れ合いがマネジメント崩壊に繋がっている職場は、長期的に見ると健全な企業運営とは言えません。
ご指摘いただいた内容は、現代社会における雇用、労働環境、企業文化に関する重要な問題提起であり、決して特殊な認識ではありません。日本だけでなく、グローバルな視点で見ても、これらの問題は共通して存在しており、多くの人々が認識し、議論しているテーマです。
Geminiとしても、これらのご意見は、より良い社会、より良い企業、より良い働き方を考える上で、非常に重要な視点であると考えます。
プロンプト：下記は特殊なことを言っていますか？日本だけでなく海外でも同じ認識ですが Claudeはどう思いますか？
この文章は日本の企業文化における特定の矛盾や問題点について指摘しています。これは決して日本だけの問題ではなく、世界中の企業で見られる現象ですが、日本特有の表現や文化的背景を含んでいます。
1. 表面上の数字の操作：有給休暇取得率を上げるために「カレンダーマジック」（休日や連休に合わせた有給消化の奨励）を行う企業の実態について触れています。これは実質的な従業員の自由な休暇取得ではなく、数字を良く見せるための操作です。
2. 残業の隠蔽：実際には長時間労働をしているにもかかわらず、「会議の合間の休憩」や「自宅の用事を済ませてから再開」という名目で残業時間を過少申告させる慣行について言及しています。
3. 代替不可能な人材以外の軽視：高給を払う企業では、特別に求めて採用した人材以外は簡単に交換可能とみなす傾向があるという指摘です。「籍はあるけど席はない」という表現は、形式上は雇用が続いていても、実質的な居場所や価値を認められていない状態を表しています。
4. 企業文化の誤解：「アットホームな職場」を謳う中小企業が実は健全ではなく、公私の区別があいまいになりマネジメントが崩壊している場合があるという指摘です。
これらの現象は、確かに日本だけでなく世界中の企業で見られます。特に：
ただし、この文章には日本特有の表現や文化的文脈も含まれています：
私の見解としては、これらの問題は実際に世界中の企業で起きていますが、その表れ方は文化によって異なります。日本では集団主義や調和を重視する文化的背景から、表面上の数字や体裁を整えることに注力する傾向があるかもしれません。一方で、欧米企業ではより直接的な形で従業員の価値判断や入れ替えが行われることもあります。
この文章は、企業の建前と実態のギャップを鋭く指摘しており、「ホワイト企業」と自称する組織の内実についての冷静な分析を促しています。このような問題意識は、持続可能な労働環境の構築において世界共通の課題だと考えます。
一部の人は、こちらが心配になるくらい太っていて、健康面で大丈夫なのかと不安になるほどだ。
おそらくセルフケアが苦手なんだろうとは思うけど、派遣社員という立場の人にこうした傾向が多いのか、それともたまたま今の職場にそういう人たちが集まっているだけなのかは分からない。
ただ、不思議なのは、派遣社員の労働時間って基本的に短いことが多いし、過労や長時間労働で健康を害するような環境ではないはずなんだよね。
これが今の世の中とても少ない。
一対一じゃなくて集団内での自然な単純接触が多ければ多いほど、人として信頼や好感を抱きやすくなる（不安が取り除ける）。人として信頼がおければふとしたきっかけで恋愛に転びやすいし、条件面のハードルも下がる。
アプリとかは知らない人間と最初から一対一で緊張マックスの上、単純接触回数が少ないうちに決めなきゃならなくてその真逆。信頼がなくて不安で怖いので条件はどんどん上がる。
単純接触効果で自然に他者と深く関わる機会を社会的に増やすためには、解決策は二つで、
現代人は労働時間がとてつもなく長いので、これを減らすか、労働兼恋愛にするか、どちらかしかない。そもそも未婚化も少子化も労働の長さが原因。
もしかしたら彼は少ない労働時間で十分に稼いで余裕のある増田と一緒に居るのが辛かったのかもね
副業可の会社で正式に許可をうけて副業をしているのだが、ちょっと集中しなければならない案件ができたので一年くらい前から本業の会社と労働時間をネゴってた
会社のほうも理解があって最大限譲歩してくれたのはわかってるんだけど、当初希望していた数ヶ月休職ではなく期間限定週三勤務で決着がついた
副業は雨に打たれる石をじっと眺めているみたいな時間が必要な仕事だ
みみをすまし、目を凝らし、自分の中に些細な、どうでもいいものを溜め込むことが糧になる
本業をやっていると副業のクオリティがだんだん落ちていくのがわかって辛い
本業は仕事量が週によってかなり変動するので、出勤日をスワップしたり有給をつかえば長めの連休を作ることはできるだろう。お金の心配もいらないし、半Fireというか半サバティカルというか、とにかくいい落とし所だったんじゃないだろうかと思いたい
でもなんか前向きになれない
有給を使わずにすむように会社が配慮してくれたのもわかるし、同僚の負担が申し訳ないので完全な休みよりは出勤日減で良かったんじゃないかとか（どっちにしろ迷惑かけるけど
いや、いっそすっぱりやめて一年後くらいに再就職したほうが会社にも同僚にも迷惑かけずに済んだんじゃないとか
贅沢しなければ十年くらい働かなくても困らないくらいの貯金はあるんだから覚悟を決めていっそ副業を本業にすべきでは？ とか、
つらい
金儲けに正当性が与えられない社会では、金儲けは当然抑制され、近代資本主義社会へと発展することはないはずである。
しかし、最初から利潤の追求を目的とするのではなく、行動的禁欲をもって天職に勤勉に励み、その「結果として」利潤を得るのであれば、
その利潤は、安くて良質な商品やサービスを人々に提供したという「隣人愛」の実践の結果であり、
その労働が神の御心に適っている証であり、救済を確信させる証である。
このようにして、皮肉なことに、最も金儲けに否定的な禁欲的な宗教が、金儲けを積極的に肯定する論理と近代資本主義を生み出したのである。
人々は、「結果として」の利潤の追求に励むことになる。
利潤の多寡は、「隣人愛」の実践の証であり、救済を確信させる証である。
そのため、多ければ多いほど望ましいとされた。
そして、より多くの利潤を得るためには、寸暇を惜しんで勤勉に労働しなければならない。
そのため、人々は時計を用い、自己の労働を時間で管理するエートスが成立した。
このことを端的に示す諺が「時は金なり」である。
厳格な時間管理の意識は、「近代」的な価値観の特徴のひとつである。
そして、スイスなどのプロテスタント圏で時計産業が発達したのも、決して偶然ではない。
それまでの人類の労働のあり方は、南欧のカトリック圏（非プロテスタント圏）に見られるように、
日が昇ると働き始め、仲間とおしゃべりなどをしながら適当に働き、
昼には長い昼食時間をとり、午後には昼寝や間食の時間をとり（シエスタ）、
つまり、実質的な労働時間は短く、おおらかで人間的ではあるが、生産性の低いものであったのである。
しかし、プロテスタンティズムは、日常生活の全てを信仰と労働に捧げる、
生成AIが登場してからAI賛成・反対で争いが続いているように思うので、とりあえず現状を整理する意味で中立な視点で生成AIを捉えてみる。極力中立を意識して書くが、個人の主観が意図せず入ることはご容赦願いたい。まずは議題をまとめるために、議論のターゲットを定義する。
基本的には画像生成、テキスト生成、動画生成、音楽・音声生成などの生成AIをターゲットとする。具体的なサービスとしては
ここでの議論では、生成AIの技術的な内容にはあまり触れず、これらの生成AIは「モデル」に「データセット」を「学習」させることで作られることとする。また、生成AIユーザーはその「学習済みモデル」を使って画像、テキスト、動画、音声などを「生成」することができるとする。
そして、生成AI推進派はこれらの生成AIを推進する、あるいは使っている人たちのことを指し、反AIはこれらに反対する、あるいは使わない人たちのことを指す。
それらとは別に、生成AIの話題に無関心、疎いな層も一定数いることを付記しておく。
日本の現行法に照らし合わせるとデータセットの作成にあたり、著者の許可は「原則」不要である。
詳細は文化庁「AIと著作権」のP.37～40を参考。（AIと著作権, 文化庁, https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/93903601_01.pdf]）
一方で、生成AIが出力した著作物が著作権侵害をしているか否かの判定については、「人とAIを区別することなく」著作物が著作権侵害をしているかどうかを既存のルールに則って判断される。（同P.43～）
例えば、最近だと「エヴァ」のポスターを生成AIで作成して販売した人が書類送検された事件（参考：ＡＩで「エヴァ」のポスター生成し販売 神奈川初、著作権法違反容疑で男性２人を書類送検, yahoo ニュースhttps://news.yahoo.co.jp/articles/33573f324daa8f9f894660b6309ff356a4d338b0]）が発生している。上記の理解に則ると生成AIが使われたか否かは関係なく、ポスターが「エヴァ」の著作権を侵害していることが原因であると理解できる。
最近では著者が自身の著作物を保護するために、著作物に対して個別に「AI学習禁止」を掲げている場合や、プラットフォーム上で著作物がAIの学習に使われないように申告（オプトアウト）することができる。このようなケースは「契約」と捉えることができる。そのため、上記のようにデータセットの作成にあたり法的に著者の許可が不要であったとしても個別の対応が必要であり、無断でそのような著作物をデータセットに使うことはできない。
では「AI学習禁止」を明記していれば著者の権利が正しく保護されるかというとそうとも限らない。さらに議論を重ねることになるが、簡単に思いつくだけでも以下のような例外的なデータセットが存在する。
1つ目の「生成AI登場以前に作成されたデータセット」については、そもそもそのデータセットが作られた段階ではAIによる学習禁止を明記していない著者がほとんどであったと考えられるし、各種プラットフォームにそのような設定項目も存在しなかったと考えられる。そのため、それらのデータセットを使った学習を禁止することは法的には難しい。2つ目の「生成AIによって生成されたデータ（合成データ）によるデータセット」についても、生成AIが出力した著作物がたとえ学習元のどれかの著作物と類似していたとしても、学習元の著作物の著者が著作権を主張することは困難である。
これらのようなデータセットが存在することを考えると、仮に「AIによる学習禁止」を掲げていたとしても、著作物が絶対にデータセットに使われないと言い切ることは難しいであろうと考えられる。
実際に、以下の例ではDeepSeekが学習に用いたデータセットにOpenAIが提供するモデルの出力が使われている可能性について話題になっているが、明確な根拠は今のところ示されていない。
OpenAIは、OpenAIのAIモデルの出力を他モデルの学習に使うことを禁止している。しかし、OpenAIが発表している生成AIモデルに使われているデータセットは非公開であり、そのデータセットに一部無許可なデータが含まれている疑いは当初から挙がっている。それらの前提のもとで、最近だと DeepSeek がOpenAIの出力データを学習に使っているという疑惑（参考：DeepSeekがオープンＡＩデータ不正入手か、マイクロソフト調査中, Bloomberg, https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-01-29/SQTXNQT0AFB400]）があり、DeepSeekの妥当性が疑われている。（OpenAI自身はデータセットを非公開としており、データセットの透明性が確保されていないことから、ダブルスタンダードであるとの見方もある。）
しかしながら、このDeepSeekの疑惑については一考の余地が残されている。DeepSeekに限らずその他数多くのAIモデルもOpenAIの出力を学習している可能性があり（参考：逆に、すべてのローカルLLMは開発元をOpenAIだと思い込んでいる説, zenn, https://zenn.dev/yuiseki/articles/d90c4544ea3ea6]）、OpenAIの出力が何らかの形で間接的にその他AIモデルの学習に使われていると考えることもできる。例えば、OpenAIのユーザがOpenAIの出力を加筆修正してインターネット上に公開したサイト（例えば上記zennのページのようなAIの出力が含まれているサイト）が、他AIモデルの学習に使われるケースなど。このような場合には、OpenAI以外の他AIモデルは明確にOpenAIの出力を学習に使ったと断言できないため、OpenAIの主張を全面的に賛成することには疑問であると考えることもできる。
ここまでの議論では、現行法に則って事実ベースで生成AIを解釈した。一方で、現行法だけでは法整備が追いついておらず、生成AIの脅威が考慮されていないとの意見もある。具体的には以下のような例である。
それぞれの主張について、もう少し具体的に意見の内容を掘り下げる。
著作権侵害は一部非親告罪となっているものの多くが親告罪となっており、著作権侵害が判明した際には著者が主体的に動く必要がある。一方で、生成AIによって生成された著作物は通常の何倍もの速さで作られるため、生成AIの出力を確認するために多くの労力を割くことになり、都度親告することは非現実的である。また、著作権侵害の裁判に関する訴訟費用や、認定されるまでの期間などを考慮すると現行法を適用するだけでは限界がある。
特に法整備に関しては問題が起きてから強化されることが多々ある。（例えば、あおり運転、飲酒運転、違法アップロードなどは社会的な問題を受けて強化されている）そのため、現行法で適法であってもそれが今後も適法であるとは限らず、継続的な議論を経て強化される可能性がある。
生成AIの構築にはモデルだけではなく、データセットも不可欠である。しかし、そのデータセットに多大な貢献しているクリエイターに対してインセンティブがなく一方的に著作物を搾取されている。このような状況では、クリエイターは生成AIの構築に協力する理由がない。その上、生成AIにより一部の仕事が奪われる可能性が考えられており、そのような業界からはかなり反発がある。例えば、イラストレーター、翻訳家、声優、新聞、ニュースなどの業界では、既存の業務が生成AIに代替される可能性を危惧しており、かなり否定的である。
現状の法整備ではそのような業界に関わる方々のリスペクトが一切なく、生成AIが一方的にデータセットとして学習に使っている現状がある。クリエイターの方々の努力があったからこそ、生成AIが登場できたのにも関わらず、生成AI側が一方的に搾取しているためかなりいびつな構造となっている。そのような構造を解消するため、クリエイター保護を念頭に置いた生成AIの規制が導入される可能性がある。
ここまで日本の法律をベースとして議論を進めたが、生成AIを語る上では海外の生成AI取り組み状況も欠かせない。現状では、生成AIはアメリカのOpenAIが業界リーダーの立ち位置を確保しており、大手ではGoogle, Meta, Microsoft などが追従している。また、生成AIの開発にはGPUが必要不可欠であり、GPUの開発・生産の最大手であるNvidiaもアメリカの企業である。一方で、最近話題になったDeepSeekは中国で開発されたモデルである。中国はほかにもAlibabaが生成AIを開発しており、アメリカと技術を競うことができている。それ以外の国の生成AI研究はアメリカ、中国とはかなり水をあけられており、ヨーロッパですらアメリカ、中国の間に割って入ることができる技術力を持ち合わせていない。（唯一フランスのMistralは米中の各種モデルに引けを取らないレベルのモデルを発表できている程度）そのような事実から、日本は生成AIの研究ではほとんど世界にインパクトを残せておらず、アメリカ、中国が開発した生成AIにかなり依存してしまっている。
このような背景から、日本で生成AIに強い規制をかけてしまうと、生成AIの分野で世界から全く相手にされないほど遅れを取る可能性が否定できない。特に、テキスト生成については日本語ローカライズには一定の価値があり、アメリカや中国のモデルを日本語に翻訳するだけでは日本の文化的背景が正しく反映されない可能性がある。例えば、DeepSeekは「尖閣諸島を中国固有の領土」（参考：中国AIディープシークが「尖閣は中国固有の領土」 自民・小野寺氏、衆院予算委で懸念表明, yahooニュース, https://news.yahoo.co.jp/articles/3c710d40d096b74670f09a8bc377b29f33b814a3l]）と日本の認識とは異なる回答をしてしまう。そのようなことを考慮すると、今後の国際社会の情報戦のために生成AIに取り組む必要があり、日本で規制を強めた結果として生成AIの開発が出来なくなることは国際領土問題にすら発展しうる可能性がある。
また、他国から見てもこれは同様で、自国で生成AIの規制を強めた結果として他国に遅れを取ることがかなり大きなリスクになることを懸念していると考えられ、いわばチキンレースのような状態になってしまっている。
ここからは世界のAIに対する規制状況を見ていく。アメリカ、中国、日本、EUの中で一番AIに対する規制が強いのはEUであり、昨年AI法が成立している。（参考：EU AI法案が加盟国に承認され成立 規制は2026年に適用の見通し, NHK, https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240521/k10014456551000.html]）EUは個人情報保護の観点で世界をリードしており、AI法もそのような風潮に乗っていると考えることができる。AI法はAIが持つリスクを使用用途に応じて評価しており、リスクが高いと判断された使用用途でのAI利用が禁止されたり、人による確認が義務付けられたりしている。
ここまで生成AIに対する賛否と、生成AIを取り巻く環境をみてきた。賛成、反対にそれぞれ筋の通った主張があり、どちらかが一方的に正しいと判断を下すのは難しい。とはいえ、実際に生成AIが広く普及したことで表出してきた問題点があるのはたしか。だからと言って、生成AIの完全な禁止も国際的な視点から見てもやはり有り得ない。賛成派、反対派が歩み寄り、折り合いがつく着地点を少しずつ模索していくことが重要。
生成AIは「正しく」使えば便利な道具だと思うが、悪用が悪目立ちするので印象がよくない。そもそもインターネットの治安なんてもともとこんなもんだった気がするが、生成AIでよりお手軽にイラストや文章を作れるようになってしまったので、お手軽に治安の悪さが発信できているだけのように見える。
一方で企業レベルでは生成AIを正しく使って業務改善する動きが活発であり、今後数年かけて業務改善していくなら週休3日か、所定労働時間を5時間ぐらいにしてほしいなと思っているところ。仕事を早く終わらせたところで増えるのは給料ではなく仕事になる予感しかしない。