引言：每个人都曾好奇，却无人真正验证过的事
使用生成式 AI 备课已变得司空见惯。材料结构分析、问题构思、板书设计——ChatGPT、Claude、Gemini、NotebookLM。随着越来越多的教师掌握这些工具，一个疑问开始在教师办公室里流传。
"把教科书文本输入 AI 可以吗？"
如果你上网搜索，会发现大量个人解读和道听途说。文部科学省的《生成式 AI 在初等中等教育中的利用指南（2024 年 12 月 Ver. 2.0）》提供了使用方向，但具体的版权判断最终很大程度上取决于权利人的视角。换句话说，无论你在网上读到多少陌生人的解读，都无法找到这个问题的答案。
有人说"根据第 35 条没问题"，也有人说"输入就是复制，所以需要许可"。两种说法都有道理，但都不是来自权利人本身。教科书属于出版公司和众多为其提供作品的作者。
于是我想，只能直接去问当事方了。
带着这个想法，我向我所教班级使用的三本教科书的出版社——东京书籍、光村图书和教育出版——发送了内容相同的咨询邮件。结果，三家出版社都给出了出乎意料礼貌且诚恳的回复。
直接说结论：三家出版社给出了三种答案。本文将尽可能准确地总结我提出的问题、各出版社回复的要点、其中出现的共同点和差异，以及我们明天在日常工作中应该如何行事。
首先，梳理前提：涉及此问题的三项规则
在阅读各出版社的回复之前，先简要梳理一下出现的规则（请务必查阅原始资料以获取准确内容）。
① 著作权法第 35 条（以教学为目的的权利限制）
该条款允许在学校"授课过程中"在认为必要的范围内，不经许可复制和公开传输著作权作品。但是，排除"不合理地损害著作权人利益"的情况。公开传输的前提是向 SARTRAS（学校授课公开传输报酬管理协会）支付补偿金，这通常由设立者（地方政府）统一处理。具体操作在《修订版著作权法第 35 条操作指南》中有规定。重要的是，这些操作指南尚未包含关于使用生成式 AI 的具体描述。
② 著作权法第 30 条之 4（不以享受为目的的利用）
这是 AI 时代备受关注的一项条款，规定如果使用目的不是"享受"作品的表达（例如用于信息分析），则可以在不经许可的情况下使用作品。但是，如果目的包括品味和利用内容（= 享受），则不适用。
③ 文化厅《关于 AI 与著作权的见解》等
这是文化厅于 2024 年提出的组织架构，总结了 AI 输入和生成各阶段关于版权的思考。
④ 文部科学省《生成式 AI 在初等中等教育中的利用指南（Ver. 2.0）》
这展示了在学校利用生成式 AI 的基本思路，但它是"使用指南"，并不授予输入个别著作权作品的许可。通过使用指南和通过版权审查是两个独立的障碍，需要分别确认。
另一个实际的关键词是"opt-out"。这是指防止输入内容被用作 AI 训练数据的设置。在此次咨询中，我明确以"将使用可进行 opt-out 设置的服务，并启用这些设置"为前提。
此外，像 NotebookLM 这样的 RAG 型工具（一种上传材料并让 AI 基于该内容回答的机制）存在独特的争议点。即使不用于训练，上传的材料也会在工具内"积累"，并且笔记本可以在多人之间"共享"。这种"积累"和"共享"可能会影响第 35 条下的判断——教育出版的回复中明确指出了这一点，也是我个人在咨询前一直缺乏明确认识的部分。
我向三家出版社提出的问题
我向三家出版社提出了以下三个问题（明确说明使用前会进行 opt-out 设置）。
[1] 将文本输入生成式 AI 用于备课研究
作为教师，我是否可以将教科书中刊登的材料文本（仅文本，不包括插图或照片）输入 AI，用于备课研究，以进行结构分析、问题示例构思和板书设计。
[2] 基于备课研究制作幻灯片材料
我是否可以基于该备课研究，制作在课堂上向学生展示的幻灯片（由文本的部分引用或摘要 + 原创问题和图表组成）。
[3] 在课堂上使用幻灯片
在授课过程中，仅针对我自己班级的学生，在教室和学习终端上使用制作的幻灯片，是否可以视为在著作权法第 35 条范围内（不向校外披露或分发，不在 SNS 上分享）。
"仅用于自己班级的课程，在必要范围内"——这些问题被缩小到一线教师最想了解的最小使用场景。
补充：为什么我限定"仅文本"和"opt-out 前提"
在撰写咨询文本时，我注意了三点。我认为这对将来进行类似咨询的人会有帮助，所以记录下来。
第一，我将争议点缩小到"正文文本"。
教科书页面除了文本外，还包含插图、照片和图表，每个都有不同的权利人。将页面作为图像或 PDF 放入 AI 的行为可能会触及所有这些权利。因此，在问题中，我指定了"仅文本，不包括插图或照片"，以将争议点最小化。事实上，东京书籍的回复明确显示了对图表和照片大量权利人的谨慎态度，所以我觉得这种缩小是正确的选择。
第二，我在 opt-out 设置的前提下撰写。
如果你问"可以把它放入可能用于学习的 AI 吗？"，答案几乎肯定是 NO。通过设定实际可选择的最安全设置作为前提，权利人更容易进行考虑。
第三，我将使用场景分为三个具体阶段。
没有人能回答"可以用 AI 吗？"这样模糊的问题。通过将行为分解为 ① 备课研究输入 → ② 幻灯片制作 → ③ 在自己班级使用，并明确界限如"不向校外披露或分发，不在 SNS 上分享"，回复方更容易给出明确的"是"或"否"。我认为让对方更容易回答是获得诚恳回复的捷径。
光村图书的回复：有条件地明确"没问题"
回复是三家中最简洁的，可以直接应用于实际工作。要点如下：
对于 [1] 到 [3]，只要满足条件就没有问题。 这些条件是：
- 必须在著作权法第 35 条范围内，以向 SARTRAS 注册为前提。
- 加载到生成式 AI 必须限于课程所需的必要范围。
- 必须进行防止数据被积累用于学习的设置（opt-out）。
- 请避免使用教科书的全文或所有页面。
- 请避免在教师之间共享或传播（因为会偏离第 35 条的范围）。
值得注意的是，他们明确表示"教师之间共享"是不行的。用 AI 制作的教学材料越好，就越想和年级组分享。然而，第 35 条保护的是严格意义上的"该授课过程"，教师之间交换教学材料数据不在该范围之内——能够从权利人的话语中明确确认这条界限，是一个重大收获。
东京书籍的回复：按工具分类及"超出即 NG"的具体示例
东京书籍的回复非常具体，列出了对每种生成式 AI 工具的思考以及超出范围的示例。要点如下：
按工具的思考：
- 对于与 NotebookLM 一起使用，如果在各种法律和指南允许的范围内，无需许可程序。
- 对于与 ChatGPT 和 Gemini 一起使用，如果进行了诸如 opt-out 等设置以防止 AI 本身学习，并且同样在允许的范围内，则无需许可程序。
作为参考的法律和指南，引用了 SARTRAS 的《修订版著作权法第 35 条操作指南（2021 年版）》和文化厅的《关于 AI 与著作权的见解》以及《AI 与著作权检查清单与指南》。
以及五个被判定为"超出"范围的具体示例：
- 复制或扫描整本教科书或其中大部分（超出一次授课单元的范围）（将教科书转换为 PDF 用于生成式 AI 同样适用）。
- 将扫描数据用于本次授课以外的目的（上传等）。
- 进一步存档数据（包括在生成式 AI 工具中的数据积累）。
- 在教师等之间共享教学材料数据。
- 发布教学材料数据（包括独立开发的应用程序等），使其处于互联网上不特定多数人可以访问的状态，或采用可以半永久性查看的格式。
关于我的三个问题，答案是"如果所使用的生成式 AI 工具满足上述条件，则可以在法律和指南允许的范围内使用"，对于"认为必要的程度"，他们要求我在查阅 SARTRAS 的操作指南后自行判断。
此外，还添加了一个非常重要的说明：教科书中的图表、插图、照片和视频，除了公司之外还有许多其他权利人（插画师、画家、图片社、摄影师等），因此对于属于超出示例的使用，需要事先获得所有这些权利人的许可。我的问题限定为"仅文本"，正是因为我意识到了这一点。
教育出版的回复：最为谨慎——"无法给予许可"
教育出版的回复是三家中最为谨慎的。这是一份诚恳且有分量的回复，甚至展示了详细的考量过程。我将总结要点：
- 教科书文本包含许多第三方（而非公司）持有版权的著作权作品，他们无权对所有文本给予许可。
- 在生成式 AI 中使用教科书文本被视为属于著作权法下的"复制"、"改编"和"公开传输"，原则上需要每位著作权人的许可。
- 著作权法第 30 条之 4 被认为不适用。这是因为当前的备课研究、幻灯片制作和课堂使用被认为包含"享受"教科书内容的目的。
- 关于第 35 条（同时声明这是公司自身的观点），也被认为不适用。通过额外学习进行的数据"积累"、通过 AI 进行的"共享"以及在 RAG 型工具中多人之间的数据积累/共享，有可能被判定为"超出认为必要的程度"或"不合理地损害著作权人的利益"。
- 作为权利处理的联络点，有教科书著作权协会，但由于即使在权利人之间，对生成式 AI 使用的意见也存在分歧，因此可能无法获得许可或产生高额使用费。
- 基于以上原因，即使对于公司持有版权的著作权作品，他们也无法就生成式 AI 的使用给予许可。
换句话说，实际上安全的结论是不要将教育出版教科书文本输入生成式 AI。在回复中，还反复且礼貌地说明：是否选择权利限制条款取决于用户自身的判断和责任，以及是否属于适用范围内最终由司法裁决。
并列三家出版社后我所看到的
三家出版社的立场一览：
在深入细节之前，先梳理一下整体情况。
- 光村图书：在条件下对 [1] 到 [3] "没问题"。条件是 SARTRAS 注册、必要范围、opt-out、非全文、教师之间不共享。
- 东京书籍：如果在法律和指南允许的范围内，"无需许可程序"。按工具分类整理了 NotebookLM 和 ChatGPT/Gemini（需要 opt-out），并明确列出了 5 个超出范围的 NG 示例。
- 教育出版：表达了自身观点，认为第 30 条之 4 和第 35 条都"被认为不适用"，并"无法就生成式 AI 的使用给予许可"。实际上，是一个应避免输入文本的出版社。
"有条件 OK"、"有条件 OK"、"实际上 NG"。对相同问题的答案如此分歧。
共同的"最低限度"
尽管立场强度不同，但三家出版社的回复中存在一条共同的底线。
首先，opt-out（不允许学习的设置）是主要前提。这是起点，而不是只要做了就能让一切 OK 的纵容。
其次，使用全文或大部分内容是不行的。即使是说可以使用的出版社，范围也是"课程所需的程度"或"一次授课单元"。将整本教科书转换为 PDF 让 AI 读取的行为，根据任何一家出版社的回复都应被视为越界。
第三，教师之间共享和在互联网上发布是 NG 的。第 35 条保护的范围止于"该教师的该授课过程"。将用 AI 制作的教学材料数据放在年级服务器上、在 SNS 上分发、或整合到应用程序中发布——所有让事情变得更方便的方向都在范围之外。
第四，最终判断和责任在于用户。每家出版社都明确表示或暗示：是否使用权利限制条款是用户的判断和责任，适当性最终由司法裁决。并不是"因为出版社说 OK 就什么都可以"。
最大的分歧：第 35 条是否"适用"于生成式 AI
另一方面，决定性分歧在于对著作权法第 35 条是否适用于输入生成式 AI 的解释。
光村图书说："只要在第 35 条范围内，以 SARTRAS 注册为前提，就没有问题。"东京书籍说："如果在法律和指南允许的范围内，无需许可程序。"而教育出版说："第 35 条被认为不适用（自身观点）。"
对于同一部法律，提出相同的问题，观点如此分歧。这不是因为各家出版社粗心，而是因为 SARTRAS 的操作指南中尚不存在关于生成式 AI 的描述，正处于法律解释尚未固化的过渡期。此外，教科书是众多第三方著作权作品的集合，每家出版社的权利人构成和风险考量也不同。"答案因出版社而异"是这次咨询中最大的教训。
从明天开始的日常实践：我将这样做
基于三家出版社的回复，我决定按以下方式操作。希望能作为你的参考案例。
① 针对每本教科书出版社改变应对方式。
不是笼统地思考"AI 利用 OK 吗？"，而是思考"这本教科书的这个科目怎么样？"。既然观点有分歧，遵循你所使用教科书的出版社的思路是合理的。如果不确定某本教科书，就去咨询。根据这次经验，每家出版社都会诚恳地回答。
② 始终检查 opt-out 设置。
在使用 AI 服务之前，检查是否处于输入内容不用于学习的设置或计划中。如果是学校签约的服务，首先与管理层或 ICT 负责人确认合同类型。
③ 只输入"一次授课单元/必要范围"。
即使对于不持谨慎态度的出版社的教科书，我也只输入正在处理的材料的必要部分。我不会加载全文或输入包含多个单元的 PDF。由于包含插图、照片的页面图像比文本拥有更多权利人，我一开始就不会将它们作为输入对象。
④ 不共享或发布用 AI 制作的教学材料数据。
我不会与同事共享包含文本的提示词或生成产物，也不会在 SNS 上发布。如果我想向某人展示"这个提问方案不错吗？"，我会将其限制在原创部分，排除教科书文本部分。
⑤ 对于持谨慎态度的出版社的教科书，在不输入文本的情况下咨询。
对于像教育出版这样持谨慎观点的教科书，我会避免输入文本本身。取而代之的是，只向 AI 提供"材料名称、用自己的话总结场景和主题的备忘录、以及课程目标"来咨询问题——这是一种在不复制作为著作权作品的文本的情况下，仅借用 AI 思考能力的方法。准确性会下降，但我认为这是在尊重权利人意图的同时获得 AI 好处的现实妥协。
最重要的是，不要忘记检查学校/地方政府的生成式 AI 利用指南，并与管理层协商。即使清除了版权问题，服务和信息管理的规则是单独存在的。
案例分析：这种用法安全吗？越界了吗？
结合三家出版社的回复，我们来考虑五个常见的实际场景。以下严格来说是我基于各出版社回复的理解，并非最终判断，但请作为你思考的参考。
场景 ①：将明天要处理的一份材料的文本输入已设置 opt-out 的 AI，以构思问题示例。
这正是我的问题 [1]。根据光村图书和东京书籍的回复，只要满足条件（SARTRAS 注册、必要范围、opt-out），就视为允许。但是，如果是教育出版的教科书，符合该公司观点的做法是避免输入文本本身。
场景 ②：将某个年级的所有教科书转换为 PDF，并将一整年的内容上传到 NotebookLM。
我认为根据任何一家出版社的回复，这都是困难的。东京书籍明确将"超出一次授课单元范围的复制（将教科书转换为 PDF 用于 AI 同样适用）"和"AI 工具中的数据积累"列为超出示例，光村图书也说"请避免使用全文或所有页面"。
场景 ③：将包含文本引用的用 AI 制作的工作表，在年级文件夹中与下一节课的老师共享。
这倾向于 OUT。光村图书明确表示"教师之间的共享/传播"，东京书籍明确表示"教师等之间共享教学材料数据"超出范围。第 35 条保护的范围止于"该教师的该节课"。如果要共享，应限于原创部分，排除教科书文本部分。
场景 ④：在 X 或 note 上分享包含文本的提示词技巧，为所有人的 AI 利用做贡献。
这是 OUT。东京书籍的回复明确将"在互联网环境中以不特定多数人可以访问的状态发布"列为超出示例，并表示整合到独立开发的应用程序等时也同样适用。如果要传播，需要将其处理为不包含文本的形式。对于我这样发布教学材料应用程序的人来说，这是一句需要铭记在心的话。
场景 ⑤：不输入文本，只向 AI 提供"材料名称、用自己的话写的场景摘要和目标"来咨询问题。
由于没有复制作为著作权作品的教科书文本，我认为这是一种可以在当前争议点之外操作的方法。即使对于像教育出版这样持谨慎观点的出版社的教科书，这也是一种可行的替代方案（当然，如果摘要过于贴近文本的表达，那就另当别论了）。
这次没有问的问题——剩余的争议点
这次咨询被缩小到"教师用于备课研究和自己班级课程"的场景。相反，以下争议点尚未得到验证。
当学生将教科书文本输入 AI 时。
学生在课程过程中自己将文本输入 AI 进行总结或对话的活动怎么办？虽然学生的使用可以被纳入第 35 条"授课过程中的使用"，但各出版社在涉及生成式 AI 时的观点无法从这次回复中直接读出。
教师用书或配套教材的情况。
教科书本身与教师用书/练习册的权利关系和价格结构不同。教师用书数据是否可以放入 AI 需要作为单独的问题进行验证。
在学校事务中的使用。
在制作成绩单评语或班级通讯等不属于"授课过程"的学校事务中，使用 AI 时混入了源自教科书的文本的情况。由于第 35 条是以授课为目的的条款，前提条件本身就发生了变化。
SARTRAS 操作指南修订后。
如果操作指南中增加了关于生成式 AI 的描述，目前"三家出版社三种方式"的状况可能会发生重大变化。我将继续关注此事，如果有任何动向，会再写一篇文章。
还有很多我不知道的事情。但我认为这次咨询的价值在于能够绘制出一张"已知和未知"的地图。
重要请求
关于本文有几点重要说明。
本文并非法律建议。
我是一名小学教师，并非法律专家。文中对各公司回复的介绍，是作者在力求不曲解原文意图的基础上所做的总结，最终解释责任由我本人承担。
各公司的回复均基于查询当时（2026 年 6 月）的情况。
每家公司都明确表示，这是"基于现行法律和指南的回复"。如果 SARTRAS 的运营指南将生成式 AI 纳入适用范围，情况可能会发生重大变化。
请勿将本文作为"可以这样做的依据"。
在实际使用时，请务必自行核对一手信息：您所用教科书的出版社、SARTRAS 的运营指南以及文化厅的相关资料。如有疑问，请直接咨询。
最后，衷心感谢东京书籍、光村图书和教育出版的三位负责人，在百忙之中反复斟酌，并认真回应了一位普通教师的咨询。三家公司虽然立场各异，但回复中都充满了对教科书所涉及的众多权利持有者的真诚保护之意。
结语：不要抱着"大概没问题"的心态在灰色地带横冲直撞
说实话，发出那封咨询邮件需要勇气。我担心对方会觉得"问这种鸡毛蒜皮的事"。但收到的，是三份真诚的回复。
我们肩负着教导孩子们尊重版权的责任。一个教导学生"要珍视创作者的权益"的成年人，在自己备课的过程中，不应该抱着"大概没问题"的心态在灰色地带横冲直撞。如今我们拥有了 AI 这样强大的工具，我认为，我们直面权利问题的态度正受到拷问。
问了，就会有答案。核实了，就能看清可以安心使用的范围。而如果核实过的人能分享这个结果（在尊重权利的前提下），那么下一个核实的人负担就会减轻。我相信，AI 在教育领域的应用，只有建立在这样扎实的验证积累之上，才能健康地扎根。
希望这篇文章能为那些同样感到迷茫的老师们提供第一步的参考。如果您向您所用教科书的出版社咨询并得到了回复——请告诉我您"核实过的事实"。
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