AIモデルを著作権のある書籍で学習させる行為は合法なのか。米国では司法判断が分かれ、決着していません。TechCrunchは2026年8月23日、著作権をめぐる懸念を報じました。作家たちの著作物が本人の同意なく、ChatGPTやGemini、Claudeなどの学習に使われてきたためです。Anthropicは2025年、学習対象になった作家たちへ15億ドルを支払う和解に応じました。ただし担当判事は、学習行為そのものは合法だと判断しています。何が合法で何が違法とされたのか、最新の司法判断を整理します。
背景と文脈
AI企業各社は、書籍などの著作物を大量に集めて学習に利用してきました。使われる仕組みはLLM（Large Language Model、大規模言語モデルの略で、文章の生成や要約を担う中核技術です）と呼ばれます。作家側は無断利用への不満を強め、複数の訴訟が起きています。TechCrunchの報道では、Anthropicを含む主要AI企業が、学習データの調達方法をめぐって法廷で争っている実態が伝えられました。
Anthropicをめぐる訴訟では、William Alsup判事が2025年に重要な判断を示しました。判事は同社に対し、学習対象となった作家たちへ15億ドルの支払いを命じています。ただしこの賠償は、学習行為自体への処罰ではありません。海賊版の書籍を集めた違法サイト、いわゆるシャドウライブラリから書籍を不正に入手したこと自体への処罰でした。
Alsup判事は、LLMの学習を人間の作家が文学作品を研究して学ぶ行為になぞらえました。著作権法が問題にするのは複製であり、作品を利用したり読んだりすること自体ではないとの見解を示しています。知的財産専門の弁護士Cathy Gellis氏も同様に、著作権法が関係するのは複製であり、作品を利用・体験すること自体ではないと指摘しています。
技術/ビジネス面
AI学習の合法性を判断する中心的な枠組みが、フェアユース(公正利用。著作物を無断で使っても一定の条件下では著作権侵害に当たらないと認める米国の法理です)です。裁判所は利用の目的、利用量、市場への影響の3点を考慮します。
なかでも重視されるのが、利用が「変容的」かどうかです。変容的とは、単なる複製ではなく、元の作品とは異なる新しい目的や性質を持つ利用を指します。
この基準の分かれ目を示すのが、Thomson ReutersとRoss Intelligenceの訴訟です。Stephanos Bibas判事は、AI法律リサーチ企業Ross Intelligenceの利用行為を審理しました。Thomson ReutersのWestlawコンテンツを使った行為について、変容的とは言えないと判断しています。
理由は、Rossのサービスが元のWestlawと直接競合する製品だったことです。Anthropicのケースとは異なり、この訴訟ではAI企業側が敗訴しています。
著作権をめぐる曖昧さは、学習データの扱いだけに留まりません。Thaler対Perlmutter訴訟では、裁判所が100%AIが生成した作品は著作権の対象にならないと判断しました。人間がどこまで関与すれば著作権を主張できるのか、線引きは依然としてはっきりしていません。
弁護士Jason Henderson氏は、学習が競合する市場を狙わない場合、AI企業に有利な判断が出やすいと指摘しています。一方、競合する市場を狙う場合は、利用が制限される傾向があるといいます。
Anthropicの年間収益は、2028年までに2000億ドルに達すると見込まれています。この規模感は、著作権訴訟の賭け金がいかに大きいかを物語っています。
これからどうなるか
自社サービスでLLMの出力を使う開発者は少なくありません。独自データでモデルをファインチューニング(学習済みモデルに少量の自社データを追加学習させ、特定用途向けに調整する手法です)する開発者も増えています。こうした開発者にとって、今回の司法判断は実務上の指針になります。
押さえるべき点は2つあります。学習データの入手方法が適法かどうかと、学習・利用そのものがフェアユースとして認められるかどうかです。この2つは別の論点です。
Anthropicのケースでは学習行為自体は合法とされましたが、データ入手が違法だったために巨額の賠償が命じられました。一方Ross Intelligenceのケースでは、入手方法ではなく、元のサービスと直接競合する製品だったことが敗訴の決め手になっています。自社プロダクトが学習元コンテンツの提供元と同じ市場で競合するかどうかは、リスクの大きな分かれ目になり得ます。
実務面では、学習データを正規のライセンス経由で調達することが、少なくとも違法入手型のリスクを下げる手段になります。今後も個別の訴訟の積み重ねによって基準が具体化していく可能性が高く、継続的な注視が必要です。
まとめ
AIモデルの書籍学習をめぐる合法性は、フェアユースの枠組みのもとで個別に判断されており、一律の答えは存在しません。学習データの入手経路の適法性と、利用自体が変容的かどうかは別の論点です。特に自社サービスが元のコンテンツ提供者と市場で競合するかどうかが、判断を左右する重要な要素になっています。本記事は一般的な事実整理であり、法的助言ではありません。個別の判断は専門家への相談をおすすめします。
参考リンク
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