2025年12月26日、内閣府知的財産戦略推進事務局が、生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード（仮称）（案）について、広く国民から意見を募るパブリックコメントを実施することが明らかにされました。
意見募集の概要
募集期間： 2025年12月26日（金）から 2026年1月26日（月）23時59分まで。
対象者： 生成AIの開発者、提供者、利用者、知的財産権の権利者など、広く一般から募集。
目的： 生成AIと知的財産権をめぐるリスク対応や透明性確保に向けた原則（プリンシプル）を策定するため。
案の主な内容
このコードは、AI事業者に対し、特定の項目を「実施する（Comply）」か、実施しない場合はその理由を「説明する（Explain）」というコンプライ・オア・エクスプレイン手法を基本としています。
前提の知識として、米国、欧州、中国におけるAI規制の動向を、生成AIに比較・分析させました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード（仮称）（案）に関する御意見の募集について
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/ikenboshu_20251226.html
 
 
Principles and Code (Provisional Title) (Draft) on the Protection of Intellectual Property and Transparency for the Appropriate Use and Utilization of Generative AI
On December 26, 2025, the Intellectual Property Strategy Promotion Office of the Cabinet Office announced that it would conduct a public comment process to broadly solicit opinions from the public regarding the Principles and Code (Provisional Title) (Draft) on the Protection of Intellectual Property and Transparency for the Appropriate Use and Utilization of Generative AI.
Overview of the Public Comment

• Comment period: From Friday, December 26, 2025, to Monday, January 26, 2026, until 23:59
• Eligible respondents: Open to a wide range of stakeholders, including developers, providers, and users of generative AI, as well as intellectual property rights holders and the general public
• Purpose: To formulate principles aimed at addressing risks and ensuring transparency in relation to generative AI and intellectual property rights

Main Points of the Draft
This Code adopts a “comply or explain” approach, under which AI business operators are required to either implement (Comply) specified items or, if they do not implement them, explain (Explain) the reasons.
As background knowledge, trends in AI regulation in the United States, Europe, and China were compared and analyzed using generative AI. Furthermore, the results of this analysis were converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual circumstances. They may also contain inaccuracies. Readers are advised to keep this in mind when referring to the materials.

2025年は、生成AIが驚異的な進化をとげました。
推論モデルの登場と普及、Deep Research機能の登場と普及、Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）の登場、そして、Gemini 3 Deep Think や GPT-5.2 Pro に代表される最新モデルは、IQ140を超える“賢いモデル”として、人間の知的作業の中核領域に本格的に入り込みました。
生成AIの台頭により、プログラマーの仕事は、ゼロからコードを書く仕事から、AIが生成したコードをレビュー、デバッグ、修正、統合する仕事へと変化しました。
同様に、知財実務においても、発明の原案、明細書のたたき台、先行技術調査の一次アウトプットなどを生成AIに出させ、人がそれをレビューし、統合し、最終判断を下すというスタイルが急速に一般化しつつあります。
この変化は一過性の効率化ではありません。
2026年は、いわば「AGI手前（pre-AGI）」の段階において、極めて高い推論能力を持つAIが実務を担う時代に入ります。完全なAGIではないものの、専門職の思考プロセスの大部分を代替・補完できるAIが、現実の業務を動かす前提条件となります。
その結果、2026年に問われるのは「AIを使えるかどうか」ではなく、「AIエージェントをどう設計し、どこまで権限を与え、どの地点で人が責任を引き取るのか」という、設計思想そのものです。
タスク単位で指示を出す従来型の生成AI活用から、複数のAIエージェントが調査・仮説構築・案の生成を自律的に行う前提へと、業務環境は確実に移行していきます。
だからこそ重要になるのが、責任設計（Responsibility by Design）です。
AIが出した結論に対して、どこまでをAIの判断とみなすのか、どこからを人間の最終判断とするのか、誤りや権利侵害、説明責任が生じた場合、誰がどの段階で責任を負うのか、これらを事後的に議論するのではなく、業務プロセスの中にあらかじめ埋め込んでおくことが不可欠になります。
2026年取り組むべきことは明確です。
第一に、AIエージェントを前提とした業務プロセスの再設計。
第二に、AIの出力を評価・統合・棄却するためのレビュー基準と判断ルールの明文化。
第三に、知的財産・コンプライアンス・説明責任を含むAIガバナンスの構築です。
生成AIは、もはや「便利な道具」ではありません。
それは、組織の意思決定と知的生産を内側から形作る知的生産システムの構成要素です。
2026年は、AIを導入した組織と、AIを設計し、統制し、責任を持って使いこなす組織との間に、決定的な差が生まれる年になるでしょう。
 
January 1 — 2026: From “Using AI” to “Designing and Governing AI”
In 2025, generative AI underwent astonishing advances.
The emergence and widespread adoption of reasoning models, the rollout of Deep Research capabilities, the launch of Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), and the latest models represented by Gemini 3 Deep Think and GPT-5.2 Pro have entered the core domains of human intellectual work as “highly intelligent models” with IQs exceeding 140.
As generative AI has risen, the role of programmers has shifted—from writing code from scratch to reviewing, debugging, modifying, and integrating code generated by AI.
Similarly, in intellectual property practice, it is rapidly becoming standard to have generative AI produce initial drafts of invention concepts, specification outlines, and first-pass outputs of prior-art searches, with humans reviewing, integrating, and making final judgments.
This change is not a temporary efficiency gain.
In 2026, we enter what might be called the “pre-AGI” phase, in which AI with extremely high reasoning capabilities takes on real operational roles. While not fully AGI, AI that can replace or complement most of the thinking processes of professionals will become a basic assumption underlying real-world work.
As a result, the key question in 2026 will no longer be “Can you use AI?” but rather “How do you design AI agents, how much authority do you grant them, and at what point do humans assume responsibility?”—in other words, the design philosophy itself.
Work environments will steadily transition from conventional generative AI usage, where instructions are given task by task, to a model in which multiple AI agents autonomously conduct research, build hypotheses, and generate proposals.
This is precisely why Responsibility by Design becomes crucial.
Rather than debating after the fact how to treat AI-generated conclusions—where AI judgment ends and human final judgment begins, who bears responsibility at which stage when errors, rights infringements, or accountability issues arise—these boundaries must be embedded in advance within operational processes.
What must be addressed in 2026 is clear.
First, redesigning business processes on the assumption that AI agents are integral participants.
Second, clearly defining review criteria and decision rules for evaluating, integrating, or rejecting AI outputs.
Third, establishing AI governance that encompasses intellectual property, compliance, and accountability.
Generative AI is no longer merely a “convenient tool.”
It is a core component of the intellectual production system that shapes organizational decision-making and knowledge creation from within.
In 2026, a decisive gap will emerge between organizations that merely adopt AI and those that design it, govern it, and use it responsibly.