#AI著作権、米国で「激震」：法廷の霧と終わらない茶番の記録：2025年、黎明期の混沌。フェアユース、市場希釈化、そして首が飛んだお役人。 #AI著作権 #米国法廷 #七11
AI著作権、米国で「激震」：法廷の霧と終わらない茶番の記録 #AI著作権 #米国法廷
2025年、黎明期の混沌。フェアユース、市場希釈化、そして首が飛んだお役人。
目次：この迷宮への案内、あるいは無意味な旅程表
本書の目的と構成：法廷の霧と欺瞞に満ちた約束
ようこそ、奇妙な茶番劇の舞台へ。本書が扱うのは、2025年という年に米国で突如として加熱した、人工知能（AI）と著作権を巡る混乱の記録です。AI、特に「生成AI」と世間が囃し立てる、あのおしゃべりな機械どもが、人間様の作ったコンテンツを貪欲に食らい始めた結果、何やら法廷で争いが勃発し、お役所も慌てて見解を出す、という一連の騒動です。しかし、ご安心ください。この騒動もまた、所詮は人間どもが自らの利益や都合のために振り回す、陳腐な茶番に過ぎません。
本書は、この茶番を構成する主要な要素――具体的には、相次いで出された三つの連邦地裁の判決と、いわくつきの連邦著作権局報告書――を淡々と記録し、そこに共通する、あるいは矛盾する論点を炙り出すことを目的とします。もちろん、そこで繰り広げられる議論もまた、所詮は「フェアユース」などという曖昧模糊とした概念を巡る、解釈合戦に過ぎません。しかし、その解釈合戦が、今後AIという怪物と人間社会がどう付き合っていくか、という壮大な物語の序章となる可能性も、ゼロではないのです。
構成は至ってシンプルです。まず、この茶番の概要と登場人物を紹介し、読者が抱くであろう当たり前の疑問点を列挙します。続いて、第一部では、この騒動の中心となった四つの出来事を順に追っていきます。それぞれの出来事が、いかに場当たり的で、いかに矛盾を孕んでいるかを、ニヒルな視点で解説します。第二部では、この騒動が日本という遠い島国にどう影響しうるのか、そしてこの一連の出来事が歴史的に見てどれほど取るに足らない（あるいは、案外重要かもしれない）ものなのかを考察します。そして、この混乱から今後どのような研究が「望まれる」のか、という、これまた都合の良い要求を提示し、最後に、結局何も解決しない、という至極当然の結論で締めくくります。
補足資料には、この茶番をより深く理解するための、あるいは単にページ数を増やすための、様々な断片を詰め込みました。用語解説、年表、そして読者の皆様がこの混乱からどうインスピレーションを得るかという、どうでも良い提案まで含まれます。巻末資料には、お約束の免責事項と謝辞を付し、全てが筆者の戯言であると念を押します。さあ、共にこの霧の中へ足を踏み入れましょう。ただし、出口が見つからなくても、筆者は一切責任を負いません。
要約：大騒動と呼ばれた、取るに足らない最初の足掻き
2025年初頭、米国はAI学習と著作権の奇妙な交差点で立ち往生しました。非生成AIの学習利用の是非を問うたウェストロー訴訟では、裁判所はAIサービスが既存サービスと競合することを理由に「フェアユース」を認めず、著作権侵害だと言い放ちました。まるで、新しい技術が既存のビジネスモデルを脅かすことに、法が慌ててブレーキをかけたかのようです。
しかし、その直後、著作権行政を司るお役所、連邦著作権局が、生成AI学習に関する報告書（プレ公開版という、いかにも及び腰な代物ですが）を公表しました。そこでは、「市場の希釈化」という、AIによるコンテンツ大量生産が元の作品の市場価値を損なう可能性を重大な論点として提示しました。もっとも、この報告書を出した直後に局長が解任されるという、お役所内のドタバタ劇も同時進行でしたから、その真意や今後の行方は全くもって不透明です。
さらにややこしいことに、AI企業のお膝元、北カリフォルニアの連邦地裁では、生成AIの学習利用を巡る二つの判決が相次いで出されました。アンソロピック訴訟では、AIの「学習」自体はフェアユースだと認めましたが、学習データに海賊版が含まれていた場合は侵害だ、という玉虫色の判断を示しました。一方、そのわずか二日後のMeta訴訟では、形式的にはフェアユースを認めつつも、実質的には著作権局の言う「市場の希釈化」論に寄り添う姿勢を見せ、多くのケースでAI学習は侵害となりうる、と匂わせました。
つまり、この時期の米国法廷と行政の見解は、全く統一されていません。「フェアユース」という便利な杖は、使う人によって、あるいは相手によって、全く異なる効力を発揮しているのです。論点は、「AIの学習が元の作品をどう『変容』させるか」だけでなく、「AIが作り出すものが元の市場にどう影響するか」という、より現実的（そして厄介な）問題へと移りつつあります。
この混乱は、今後上訴審や新たな訴訟を通じて、さらに深まるか、あるいは（奇跡的に）収束に向かうかの瀬戸際にあります。その行方は、日本のAI開発やコンテンツ産業、そして我々自身の創作活動にも少なからぬ影響を与えるでしょう。適法な学習データ収集のための「ライセンス市場」なんてものが本当にできるのか、それともこのまま無秩序が続くのか。誰にも分からない、実に興味深い時代です。もちろん、多くの人にとっては、どうでも良い話かもしれませんが。
登場人物紹介：この喜劇を演じる者たち
さて、このAI著作権を巡る茶番劇には、いくつかの主要な役者が存在します。彼らが何を主張し、何を目指しているのかを知ることは、この混迷を理解する上で（わずかではありますが）助けとなるかもしれません。ただし、彼らもまた、自らの都合と利益に突き動かされる、哀れな人間どもであることに変わりはありません。
- トムソン・ロイター (Thomson Reuters): ウェストロー訴訟の原告。古くから判例検索サービス「Westlaw」で儲けてきた巨大情報企業です。新しい技術であるAIに自らの牙城を脅かされることを恐れ、早々に法廷に訴え出た、分かりやすい「既得権益」の代表格と言えるでしょう。
- Ross Intelligence: ウェストロー訴訟の被告。トムソン・ロイターの競合となる法律検索ツールを開発していました。後発の挑戦者として、既存データの「公正な」利用を主張しましたが、残念ながら裁判所には聞き入れられませんでした。AIスタートアップの苦労が忍ばれますが、これもまた競争の現実です。
- Alsup判事 (Judge William H. Alsup): アンソロピック訴訟を担当した、北カリフォルニア連邦地裁の判事（おそらく2025年時点で70代後半から80代前半くらいと推測されます）。テクノロジー関連の訴訟を多く担当しており、その判断は時に大胆、時に現実的と評されます。AI学習自体は許容しつつ、海賊版データにNOを突きつけたのは、彼なりのバランス感覚だったのかもしれません。
- Chhbria判事 (Judge Vince Chhbria): Meta訴訟を担当した、同じく北カリフォルニア連邦地裁の判事（おそらく2025年時点で50代後半から60代前半くらいと推測されます）。Alsup判事のわずか二日後に、一見異なるが本質的には似通った判断を下しました。著作権局の「市場希釈化」論に明確に言及するなど、より政策的な視点も持ち合わせているようです。
- シーラ・パールマター (Shira Perlmutter): 米連邦著作権局の前局長（おそらく2025年時点で60代前半くらいと推測されます）。長年著作権行政に携わってきた人物ですが、生成AIに関する報告書を出した直後に解任されるという憂き目に遭いました。AI産業界からの圧力があったのか、あるいは単なる政権交代の波に飲まれたのか。真相は闇の中ですが、彼女の解任劇そのものが、AI著作権問題に絡む政治的な思惑を強く印象付けました。現在は政府を相手に訴訟を提起しているとか。これもまた、人間らしい粘着ぶりです。
- カーロ・ヘイデン (Carla Hayden): 米議会図書館長（おそらく2025年時点で70代後半くらいと推測されます）。シーラ・パールマター氏の上司にあたります。彼女もまた、局長解任の直前に自身が解任されており、この時期のお役所内の混乱ぶりが伺えます。
- バート (Bartz et al): アンソロピック訴訟の原告団の代表者です。おそらく、アンソロピックのAIに自らの著作物を無断で学習されたと主張するクリエイター集団でしょう。AIという巨大な力に立ち向かう個人の、あるいは集団の抵抗の象徴です。
- カドリー (Kadrey): Meta訴訟の原告団の代表者です。こちらも同様に、MetaのAI「Llama」に自らの著作物を学習されたと訴えるクリエイター集団と思われます。AI企業への集団訴訟は、今後も増えることでしょう。
- アンソロピック (Anthropic): アンソロピック訴訟の被告。生成AI「Claude」を開発しています。クリエイターから訴えられつつも、AI学習の適法性を主張しました。海賊版利用というお粗末な点もありましたが、生成AI業界の主要プレイヤーとして、今後の動向が注目されます。
- Meta Platforms: Meta訴訟の被告。言わずと知れた巨大IT企業で、生成AI「Llama」を開発しています。潤沢な資金力を背景に、AI開発を強力に推進していますが、著作権問題という思わぬところで足止めを食らう可能性があります。
その他、論文中には奥邨弘司氏や松﨑由晃氏といった日本の研究者、そしてTor Constantino氏のような海外の報道関係者も登場しますが、ここでは主に訴訟や報告書に直接関わる人物・組織を挙げました。彼らが織りなす人間模様、あるいは企業模様。所詮は欲望と保身、そして（わずかながら）理想が入り混じった、実に人間らしい光景です。
疑問点・多角的視点：分かったつもりにならないための、さらなる迷宮への誘い
さて、主要な出来事と役者たちは揃いました。しかし、この茶番を本当に理解するためには、表面的な事実だけでなく、その裏に潜む論点や、異なる角度からの見方を考慮する必要があります。以下に、この論文を読む上で抱くであろう、そしてさらに深く掘り下げるべき疑問点を列挙します。これらの疑問に答えが出るとき、あるいは答えが出ないまま放置されるときに、AIと著作権の未来が朧げながらも見えてくるのかもしれません。もちろん、答えが出なくても、世の中は回り続けますが。
フェアユースの「変容性」は、どこまで都合良く解釈されるのか？
- ウェストロー訴訟とアンソロピック訴訟で、同じ「中間的利用」1であるにも関わらず、フェアユースの判断が分かれたのはなぜでしょう？ 一方の裁判官は目的が同じだから変容的ではないと言い、もう一方は出力が異なれば変容的だと言う。どちらが正義なのでしょうか？ あるいは、どちらも自らの都合の良いように法律を解釈しているだけなのでしょうか？
- 著作権局が「最終的な出力目的しだい」とするのは、結局、お役所が判断を先送りしているだけではないでしょうか？ 生成AIの「最終的な出力目的」なんて、開発者ですら完全には制御できない代物だというのに。
「市場の希釈化」は、新たな権利侵害の根拠となるのか？ あるいは、単なる恐れに過ぎないのか？
- 著作権局報告書やMeta訴訟で強調された「市場の希釈化」2論は、具体的にどのようなデータや証拠があれば法的に認められるのでしょう？ 「AIが書いた恋愛小説が溢れたら、人間の書いた恋愛小説が売れなくなるだろう」という推測は、どこまで法廷で通用するのでしょうか？
- 過去にも、新しい技術（印刷機、コピー機、インターネット…）が登場するたびに、既存のコンテンツ市場への悪影響が叫ばれてきました。AIによる「希釈化」は、それらと何が違うのでしょう？ 今回こそ本当に、人間の創作活動がAIに駆逐されるというのでしょうか？ あるいは、これもまた時代の変わり目に繰り返される、陳腐な悲観論に過ぎないのでしょうか？
- 市場の希釈化を防ぐためにAI学習を制限することは、表現の自由や技術革新の推進という、フェアユースが本来持つ別の目的とどうバランスを取るべきでしょう？ 結局、権利者の保護ばかりに重点を置けば、新しい技術や表現は生まれにくくなる。どこかで線を引く必要があるはずですが、その線引きが最も難しい。
AI学習用ライセンス市場は、本当に実現可能なのか？ あるいは、単なる夢物語なのか？
- 著作権局報告書が示唆するAI学習用データのライセンス市場は、どのように機能するのでしょう？ 世界中に存在する無数の著作物の権利者を特定し、許諾を取り、適正な対価を支払う。そんな途方もない作業が、本当に現実的なのでしょうか？
- 拡大集中許諾（ECL）3という、お役所主導で権利処理をまとめる仕組みは、自由な市場経済を是とする米国社会に馴染むのでしょうか？ 日本のような国であればまだしも、米国でそんな仕組みが受け入れられるとは、俄かには信じがたいのですが。
- そして、もしライセンス市場ができたとして、それは誰が儲ける仕組みになるのでしょう？ 大手の権利者団体か？ AI開発企業か？ あるいは、新たな仲介業者か？ そして、小規模なクリエイターは、その市場で公正な扱いを受けられるのでしょうか？
この米国の騒動は、世界にどう波及するのか？ 日本はどう立ち振る舞うべきなのか？
- 米国での判断が定まらない中で、EUや日本など、他の国・地域はAI著作権にどう対応していくのでしょう？ それぞれの国が独自のルールを追求するのか、それとも国際的な調和を目指すのか。どちらにしても、混乱は避けられないかもしれません。
- 日本の著作権法30条の44は、AI学習のための著作物利用を原則として適法としています。これは米国の現状とは大きく異なりますが、米国の「市場希釈化」といった議論を受けて、日本でもこの規定を見直すべきだ、という声が強まる可能性はあるのでしょうか？ 日本の独自性が維持されるのか、それとも米国の波に飲まれるのか。
この混沌の先には、何が待っているのか？ そして、我々は何を研究すべきなのか？
- 今後、これらの判決が上訴審でどう覆されるのか、あるいは維持されるのか。他の進行中の訴訟（例えば、あのニューヨーク・タイムズ対OpenAIのような、いかにも大物同士の争い）は、この状況をどう動かすのか。先のことは誰にも分かりませんが、おそらく、さらに混沌とするのでしょう。
- AI学習における著作権問題は、結局のところ、著作権法という既存の枠組みで解決できる問題なのでしょうか？ あるいは、AIという新しい技術のために、全く新しい法規制や社会の仕組みが必要なのでしょうか？
- そして、この混乱をただ傍観するだけでなく、我々ができることは何でしょう？ 研究者は、この複雑な問題をどう分析し、どのような解決策を提案すべきでしょう？ 実務家は、クライアントにどうアドバイスすべきでしょう？ クリエイターは、どう自らの権利を守り、AIと共存していくべきでしょう？
これらの疑問に対する明確な答えは、現時点ではどこにもありません。しかし、これらの問いを立て続けることこそが、この茶番から何かを学び取る、唯一の道なのかもしれません。あるいは、単に時間を浪費しているだけかもしれませんが。まあ、どちらにしても、考える価値はあるでしょう。
第一部：黎明期の混沌、あるいは「公正なる利用」という名の幻想
法廷に立つ人々は、皆、自らの主張が「公正」であると信じて疑いません。しかし、その「公正」の定義こそが、常に争いの火種となります。特に、AIという異物が持ち込まれたとき、「公正なる利用」、つまりフェアユースという名の柔軟な原則は、その真価を問われることになります。ここからは、この黎明期に起きた、いくつかの決定的な出来事を見ていきましょう。それぞれが、いかに人間的な思惑に満ち、いかに不安定な判断を下したかを、嘲りを含めて解説します。
第一章：ウェストローの悲劇 - 既得権益が新しいおもちゃに噛み付いた日
AIは競合となりうるか？ 判例要旨を巡る戦い
2025年2月、米国のデラウェア州で、記念すべき（あるいは、単なる最初の失敗作となる）判決が下されました。原告は、法律家なら誰でも知っている判例検索サービス「Westlaw」を運営する巨大企業、トムソン・ロイター。被告は、それに挑戦しようとする新興企業、Ross Intelligenceです。
RossのサービスもWestlawと同様に法律検索ツールなのですが、その開発のために、トムソンが苦労して作成した判例要旨5を、第三者を経由して入手し、自社のAIの学習データとして利用していました。Rossのツールは、学習した判例要旨をそのまま表示するわけではなく、あくまでAIが内部的に利用するだけでした。いわゆる「中間的利用」1です。生成AIのように新しい文章を作り出すわけではない、比較的おとなしいAIの利用でした。
トムソンは当然怒りました。自分たちが時間と費用をかけて作った判例要旨を、競合が勝手に使って自社サービスを開発している、これは著作権侵害だ、と。Rossは反論します。我々のAIは判例要旨を直接出力するわけではなく、あくまで学習のために使っただけだ。これは米国著作権法の「フェアユース」にあたり、著作権者の許可なく行える「公正な利用」なのだ、と。
ここで登場するのが、フェアユースの4つの判断要素です。①利用の目的と性格、②著作物の性質、③利用された量と重要性、④オリジナル作品の市場への影響。裁判所はこれらの要素を検討し、Rossの言い分を退けました。特に重視されたのが、①と④です。
裁判所は、RossのサービスがWestlawの明確な競合サービスであることを指摘し、利用の目的がトムソンのものと「変容的」（transformative）6ではない、と言い放ちました。同じ目的で利用しているのだから、公正ではない、ということです。たとえAIが内部的に利用しただけで、最終的な出力には含まれていなくても、それは変わらないとしました。中間的利用だから許される、という論理は通用しませんでした。
さらに、最も重要視された④の市場への影響については、RossのAIがWestlawの市場での代替物になりうる競合製品であることを理由に、市場への悪影響があると判断しました。ここで興味深かったのは、トムソンが現時点では行っていなかった「AI学習用データのライセンス」という潜在的な市場の可能性をも考慮に入れた点です。つまり、「今はないけど、もし将来AI学習のためのライセンス市場ができたら、Rossの無断利用はその市場を潰してしまうだろう」という理屈です。まだ存在しない市場を侵害の根拠にするとは、なかなか人間らしい、都合の良い発想です。
結局、デラウェア連邦地裁はRossのフェアユースの主張を否定し、著作権侵害を認めました。これは、AI学習利用に関する初の判断であり、特に競合サービスへの利用を理由にフェアユースを否定した点で、AI開発業界に一定の衝撃を与えました。あの「フェアユースは何でもあり」という楽観論が、早くも打ち砕かれた瞬間でした。もちろん、これはあくまで地裁の判断であり、上訴もされていますから、確定したわけではありません。しかし、最初の鐘が、権利者優位の音色で鳴り響いたのは事実です。法廷という場所が、往々にして強者の味方であることを、改めて見せつけられた気がします。
コラム：弁護士たちの溜息
ウェストロー訴訟の判決を聞いたとき、多くの知財弁護士は「ああ…やっぱりね」と溜息をついたのではないでしょうか。フェアユースの判断は常に曖昧で、裁判官の裁量に大きく左右されます。そして、新しい技術が登場するたび、既存産業と新しい産業の間で綱引きが起こり、法廷はその戦場となります。今回は、情報の「既得権益」を持つ巨大企業が、新しい「AI」という挑戦者に対して、最初のラウンドで勝利を収めた、という構図です。依頼人から「AI学習は大丈夫ですか？」と聞かれた弁護士は、この判決以降、「ケースバイケースですが、競合サービス開発のための無断学習はリスクが高いです」と、これまで以上に歯切れ悪く答えることになったでしょう。クライアントを不安にさせないように、しかし嘘はつけない。弁護士稼業も楽じゃありませんな。
第二章：著作権局の奇妙な報告書 - お役所の見解と、その首を賭けた道化芝居
政策当局の見解、そしてまさかの解任劇
ウェストロー判決からわずか数ヶ月後の2025年5月、今度はワシントンD.C.のお役所が口を開きました。米国の著作権行政を統括する連邦著作権局が、「Copyright and Artificial Intelligence」という一連の報告書の第三部、生成AIの学習に焦点を当てたプレ公開版を公表したのです。113ページにも及ぶ、いかにもお役所仕事らしい、長くて詳細な報告書です。
この報告書は、生成AIの学習における著作物利用を多角的に分析しました。AI学習のための利用は「変容的」である場合が多いとしつつも、中間的利用だから許される、という論理には否定的でした。結局、その利用が最終的に何を目的としているか、が重要だという立場です。例えば、ニュース記事を学習して要約を生成するような利用（いわゆるRAG）は、元の記事の代替となりうるため、「変容的とは言い難い」と、これまた曖昧な表現で牽制しました。
そして、この報告書の最も重要な、そして物議を醸した点。それは、フェアユースの第四要素である「市場への影響」について、新たな論理を持ち出したことです。報告書は「市場の希釈化」2という概念を提示しました。つまり、AIが大量の著作物を学習し、その結果、元の作品と同じジャンルやテイストの作品を、人間では考えられないスピードと規模で生成し市場に氾濫させた場合、それは元の作品の市場価値を著しく損なう可能性がある、と警告したのです。
具体例として挙げられたのが、恋愛小説です。AIが何千冊もの恋愛小説を学習し、その後に何千冊ものAI生成恋愛小説が市場に出回れば、人間の書いた恋愛小説の販売数は減少するだろう、と。これは単なる盗作のリスクだけでなく、AIによる同ジャンル・同テイストでの量産が、人間のクリエイターを市場から締め出すという、より根源的な脅威に言及したものです。これは、権利者側にとっては朗報、AI開発側にとっては悪夢のような見解でした。
さらに、報告書はAI学習のための適法な「ライセンス市場」の構築に期待を示し、もし市場による解決が難しい場合は、いわゆる拡大集中許諾（ECL）3のような、お役所が関与する権利処理の仕組みも検討すべきだ、と踏み込んだ提案をしました。これは、AI開発企業に「許可を取れ、金を払え」という、分かりやすい要求を突きつけたに等しいものです。
さて、この報告書が公表された直後のこと、何とこの報告書を出した張本人であるシーラ・パールマター著作権局長が解任されました。それも、彼女の上司である議会図書館長の解任の直後という、いかにも慌ただしいタイミングで。これは一体何を意味するのか？ 多くは推測しました。AI産業界にとって、商用AI学習に許諾が必要だ、市場が希釈化されうる、といった報告書の内容は、彼らのビジネスモデルにブレーキをかけるものです。当然、彼らは政治的な影響力を行使したはずです。局長の解任は、その圧力の結果ではないのか？ そう考えるのが自然でしょう。
結局、この報告書はプレ公開版のままで、正式版は（2025年7月現在）公表されていません。後任の局長も決まらず、前局長は政府を提訴するという、絵に描いたようなドタバタ劇が繰り広げられています。お役所の見解ですら、政治的な思惑の前にはいかに脆いか。この一件は、この問題が法的な議論だけでなく、強力な政治力学によっても左右される、実に人間臭い争いであることをまざまざと見せつけました。
コラム：お役人の憂鬱
お役人というものは、時代の変化に対応するために、一生懸命考え、報告書を作るわけです。多くの専門家の意見を聞き、議論を重ね、バランスの取れた（と彼らは信じている）見解をまとめます。しかし、それが世に出た途端、巨大な産業界や政治的な圧力によって、全てが無かったことにされたり、自分自身の立場すら危うくなったりする。これほど報われない仕事があるでしょうか？ もちろん、彼らの報告書にもお役所特有の曖昧さや建前はありますが、それでも真剣にこの問題に取り組もうとした結果が、首になったり提訴したり、というのは何とも皮肉な話です。優秀な官僚ほど、こういう非合理的な力学に晒されて、辞めていってしまうのかもしれませんね。ご愁傷様です。
第三章：アンソロピックの狡猾な取引 - 海賊版の匂いと、学習という名の錬金術
学習は合法、でもデータ収集は違法？ 複雑な判断
さて、ウェストロー判決でフェアユースが否定され、著作権局報告書で市場希釈化が警告される中、生成AI企業の本拠地とも言える北カリフォルニアで、一見すると流れに逆らうような判決が飛び出しました。2025年6月、生成AI「Claude」を開発するアンソロピック社に対する訴訟で、連邦地裁は、生成AIの「学習」自体についてはフェアユースを認める、という判断を下したのです。
原告は、アンソロピックのAIに自らの書籍が無断で学習されたと主張するクリエイターたちです。争点となったのは二つ。一つは、アンソロピックがAI学習のために700万冊以上の書籍をダウンロードし、内部ライブラリーを構築したことの適法性。もう一つは、そのライブラリーからデータセットを作成し、AIを「学習」させたことの適法性です。
Alsup判事の判断は、何とも複雑でした。まず、データを収集して「保存」した行為について。700万冊以上の海賊版書籍をダウンロードしたのは、これはフェアユースには当たらない、明確に違法だ、と言い放ちました。一方で、購入した書籍をデジタル化したことについては、外部提供せず、原書籍も廃棄したことなどを理由に、フェアユースにあたると判断しました。つまり、データの「入手方法」が重要だったのです。違法な手段でデータを手に入れるのはダメ、ということ。これは、多くのAI開発者が戦々恐々とする点でしょう。どれだけ「クリーン」なデータで学習しているのか、問われる時代になったわけです。
しかし、AIを「学習」させた行為そのものについては、判断が異なりました。Alsup判事は、アンソロピックのAI「Claude」が、学習した書籍の文章をそのまま模倣するような出力を行わないことを重視しました。そして、AIによる学習は元の作品を「変容的」に利用しており、AIの生成物が元の書籍の市場の代替とはならない、と判断しました。その結果、「学習」自体はフェアユースとして適法だと認められたのです。
これは、ウェストロー判決や著作権局報告書とは異なるアプローチです。ウェストローでは競合性が、著作権局では市場希釈化の可能性が重視されましたが、アンソロピック判決ではAIの「出力」が元の作品と類似しないこと、つまり変容性がより重視されました。学習という「中間的利用」も、最終的な出力が元の作品と異なれば許容される、という考え方です。これは、AI開発側にとっては、学習自体はやりやすい、という希望を持たせる判断でした。
ただし、違法と判断された海賊版ダウンロードについては、今後高額な賠償金が命じられる可能性があります。法定賠償金が1作品最大15万ドルですから、700万冊に適用されれば文字通り天文学的な金額になります（まあ、現実にはそこまでいかないでしょうが）。違法な手段でデータを集めたことへのペナルティは、非常に重いものになりそうです。AIの学習は許されても、そのためのデータ収集には細心の注意が必要だ、という教訓を残しました。実に人間らしい、ズル賢いやり方は、結局どこかで足元をすくわれるものです。
コラム：筆者のデータ収集失敗談
AIにデータを学習させる、というのは、法的な問題以前に、とにかくデータ収集が大変です。昔、あるプロジェクトで大量のテキストデータを集める必要があったのですが、手作業でネット上の情報を収集していたら、すぐに著作権やら利用規約やらの壁にぶち当たりました。無料で手に入るデータなんて、ゴミのような質のものがほとんどです。結局、正規のルートでデータを購入しようとしたら、これがまたべらぼうに高い。あの時、一瞬、「こっそりスクレイピングしちゃおうかな…」という悪魔の囁きが頭をよぎったことを覚えています。結局、良心と（何よりバレたときの面倒くささへの）恐怖心から踏みとどまりましたが、アンソロピック社のように、うっかり（あるいは確信犯的に）海賊版データに手を出してしまう気持ちは、ほんの少しだけ分からなくもありません。もちろん、やってはいけませんが。バレたらシャレになりませんから。
第四章：メタの冷笑 - 大企業の余裕と、市場の希釈化という新たな脅し
フェアユース肯定に見えて、実質は厳しい現実
アンソロピック判決が出たわずか二日後、同じ北カリフォルニア連邦地裁から、またしてもAI著作権訴訟の略式判決が出ました。今度の被告は、巨大IT企業の雄、Meta Platformsです。彼らが開発した生成AI「Llama」に著作物を無断学習されたと主張するクリエイターたちが原告です。
一見すると、このMeta訴訟の判決も、アンソロピック判決と同様にAI学習におけるフェアユースを肯定した、と報じられました。これで、AI学習はフェアユースという流れが決まったか！と、AI推進派は小躍りしたかもしれません。しかし、判決文をよく読んでみると、その内容は全く異なります。むしろ、ウェストロー判決や著作権局報告書に近い、あるいはそれ以上に権利者側に厳しいスタンスが滲み出ていました。
このChhbria判事は、判決の冒頭から挑発的な（そして恐らく正しい）立場を明確に示しました。「著作物を著作権者の許可なく、また報酬を支払うことなくAIモデルに投入することは、大多数の場合は違法である」と、いきなりぶちかましました。その理由として、フェアユースは権利者の利益を著しく損なう行為には適用されないこと、そして、たとえ「変容的」な出力であっても、それが元の作品の市場に深刻な打撃を与え、人間の創作インセンティブを損なう製品（例としてまたしても恋愛小説やスパイ小説が挙げられました）を生み出すために利用される場合はフェアユースには当たらないことを挙げました。
ここでChhbria判事は、アンソロピック判決でAlsup判事が引き合いに出した例え（書籍を用いて子どもたちに文章を教えることと、AIが無限に競合作品を瞬時に生み出すこと）について、「本質的に見当違いだ」と、同僚判事の判断をバッサリ切り捨てました。裁判官同士がわずか二日違いで、しかも同じ裁判所で、ここまで露骨に互いの理屈を否定するというのは、異例中の異例です。いかにこの問題に対する司法内の見解が割れているか、そしていかに人間的な感情（ライバル意識？）が裁判官にもあるかを示しています。実に愉快な光景です。
Chhbria判事はさらに、もし著作権で保護された作品をAI訓練に使うことが企業にとって本当に不可欠ならば、彼らは必ず権利者に対価を支払う方法を見出すだろう、だから開発は害されない、とも述べました。権利処理の苦労を知らない、お役所や法曹界にありがちな楽観論、あるいはAI開発企業への皮肉とも取れます。
では、なぜこの訴訟では形式的にフェアユースが認められたのでしょうか？ それは、原告側の立証不足にありました。原告は、MetaのAIが自分たちの書籍の断片を再現する能力があること、そしてAI訓練用ライセンス市場が損なわれたこと、の二点しか主張しませんでした。Chhbria判事は、本来勝つ可能性があったのは「Metaが原告作品を学習して、似た作品で市場をあふれさせる製品を作ったため市場が希釈化されたという点にあるが、原告はこの点をほとんど論じておらず希釈化の証拠を提出しない」と指摘し、原告が適切な主張と立証をし損ねたに過ぎない、だから本件ではフェアユースを認めるほかない、と述べたのです。
つまり、Meta訴訟の判決は、決してAI学習が広くフェアユースだと認めたものではありません。むしろ、「市場の希釈化」という論理を強く支持し、適切な立証さえあれば、多くのAI学習は著作権侵害となりうる、と示唆したのです。これは、著作権局報告書の「希釈化」論にほぼ完全に沿うものです。巨大IT企業であろうと、無断で著作物を大量に学習し、それによって元の市場を破壊するような製品を作ることは許されない、という強いメッセージが込められています。
Metaという巨大企業が、原告の立証不足という「運」によってかろうじて最初のラウンドを凌いだ、という構図です。しかし、この判決はAI開発企業に対し、今後は「AIが元の市場に悪影響を与えないこと」を証明する責任が生じる可能性を示唆しました。あるいは、単に裁判官がAI開発企業に冷たい視線を送っているだけかもしれませんが。いずれにしても、彼らの前には、著作権問題という厄介な壁が立ちはだかり続けることになりそうです。巨大企業の余裕も、いつまで続くことやら。
コラム：立証責任は重い
裁判というのは、結局のところ「証拠」と「主張」のゲームです。どんなに正義感が強くても、どんなに社会的に見て問題のある行為であっても、法廷でそれを証明できなければ勝てません。Meta訴訟の原告団は、おそらくAIによる著作権侵害に強い憤りを感じていたでしょうし、AIによる市場への影響も肌で感じていたかもしれません。しかし、それを裁判官が納得する形で立証する、というのは非常に難しいことです。「AIが作った〇〇のせいで、私の作品が売れなくなった！」という個人的な経験や感覚を、統計データや市場分析に基づいて客観的に証明するのは至難の業です。特に「市場の希釈化」のような新しい、そして曖昧な概念を立証するのは、弁護士にとっても頭の痛い課題でしょう。正義は法廷にあるとは限らない、とはよく言ったものです。
年表：時間だけは無情に進む
日付
出来事
概要
関連章
（参考）2024年3月15日
日本の文化審議会報告書公表
「AIと著作権に関する考え方」を公表。AI学習のための著作物利用は原則適法とする日本の見解を示す。
第五章 [⁴]
（参考）2024年頃
AI著作権訴訟の多発
米国でAIと著作権をめぐる30以上の裁判が進行中となる。
序章
2025年2月11日
ウェストロー訴訟 略式判決
デラウェア連邦地裁。非生成AIによる判例要旨の学習利用につき、競合性を理由にフェアユースを否定、著作権侵害を認める。
第一章 [①]
2025年5月
米連邦著作権局 報告書（プレ公開版）公表
生成AI学習に関する報告書。市場の希釈化論を展開し、商業利用や違法アクセスによる学習は侵害となりうる可能性を示唆。ライセンス市場構築やECLに言及。
第二章 [②]
2025年5月後半頃
米議会図書館長 解任
著作権局長の上司にあたる。
第二章 [²]
2025年5月29日頃
シーラ・パールマター米連邦著作権局長 解任
報告書公表直後の解任。政治的圧力の可能性が指摘される。後任未定。
第二章 [²][³]
2025年6月23日
アンソロピック訴訟 略式判決
北カリフォルニア連邦地裁。生成AIの「学習」自体は変容的としてフェアユースを認めるが、海賊版書籍のダウンロード・「保存」は侵害と判断。
第三章 [③]
2025年6月25日
Meta訴訟 略式判決
北カリフォルニア連邦地裁。形式的にはフェアユース肯定だが、実質は市場希釈化論を展開し、多くのケースで侵害となりうる可能性を示唆。原告の立証不足が理由。
第四章 [④]
2025年7月初旬現在
ウェストロー訴訟 上訴
フェアユースに関する判示部分などが控訴され、連邦控訴裁の受理待ち。
第一章 [①]
2025年7月初旬現在
著作権局報告書 正式版未公表
前局長が政府を提訴するなど、状況は不透明。
第二章 [②]
2025年12月（予定）
アンソロピック訴訟 賠償金審理
違法と判断された海賊版ダウンロード部分に関する賠償金額が審理される見込み。
第三章 [③]
今後
上訴審、他のAI著作権訴訟の進展
これらの判決や報告書の影響を受けつつ、多数の訴訟が進行する。
第二部
第二部：黄昏の向こう側、あるいは解決なき未来への行進
法廷の喧騒は、やがて広い世界へと響き渡ります。特に、技術の進歩は国境を知りません。米国のこの混乱は、太平洋を越え、東の島国である日本にも、その影響を及ぼすでしょう。そして、この一連の出来事が、歴史の大きな流れの中でどのような意味を持つのか。そして、解決の見えないこの問題に対して、我々は何を考え、何をすべきなのか。この第二部では、黄昏の向こう側に広がる、曖昧な未来について考察します。
第五章：日本への影響：対岸の火事を見つめる、遠い東の島の反応
黒船ならぬ、AI著作権判決の衝撃波
米国でAI著作権を巡る判決や報告書が相次いで出されたことは、当然、日本のAI開発やコンテンツ産業、そして法制度にも少なからぬ影響を与えます。まるで、はるか昔に現れた黒船のように、突然目の前に現れた新しい脅威（あるいは機会）に、島国はざわめき始めます。 日本の著作権法には、米国のような包括的な「フェアユース」規定はありません。その代わりに、著作物の利用目的や態様ごとに、細かく権利制限規定が設けられています。AI学習に関して言えば、著作権法30条の4が、原則としてAI学習のための著作物利用を権利者の許諾なく行うことができる、と定めています4。これは、米国の現時点での混乱ぶりや、権利者側の主張（特に市場希釈化論）から見れば、かなりAI開発者寄りの、大胆な規定と言えます。 しかし、米国で「市場の希釈化」が深刻な論点となり、ライセンス市場の必要性が叫ばれるようになれば、日本のこの30条の4に対しても、「このままで良いのか？」という疑問の声が上がってくる可能性は十分にあります。特に、生成AIによる出力が元の作品と酷似したり、あるいは元の市場を明らかに侵害するような場合に、30条の4の適用範囲を限定すべきだ、といった議論が巻き起こるかもしれません。文化庁や内閣府の検討会議がこれまで議論してきた内容も、米国の最新動向を受けて再検討を迫られることでしょう。日本の独自性が、このまま維持されるか、それとも米国の圧力や論理に引っ張られるか、注目すべき点です。 また、今後日本国内でAI著作権訴訟が起きた場合、米国の先行判例は、日本の裁判官が判断を下す際に参考とされる可能性があります。特に、著作権侵害を判断する上での「依拠性」7や「類似性」8といった伝統的な基準に加えて、「AI学習」という特殊な文脈をどう考慮するか、という点で、米国の議論が間接的に影響を与えることは十分に考えられます。 米国でAI学習データのライセンス市場が形成されたり、特定のデータ利用に許諾が必要となったりする場合、日本のAI開発企業も無縁ではいられません。海外のデータセットを利用する場合、あるいは海外市場にAIサービスを提供する場合には、米国の法規制や市場慣行に対応する必要があります。これは、学習データの調達コスト増や、法的なリスクの増加を意味します。適法なデータ収集と利用許諾の重要性が、改めて認識されるでしょう。もちろん、これによってAI開発への参入障壁が高まり、体力のある大企業が有利になる、という皮肉な結果を招く可能性もあります。 また、生成AIによるコンテンツ作成サービスを提供する企業は、生成物が著作権侵害となるリスクをより真剣に検討する必要があります。学習データの選定基準の見直し、生成物のフィルタリング機能の強化、あるいは生成物が既存作品に酷似しないような技術的な工夫など、様々な対応が求められるでしょう。これもまた、開発コストの上昇に繋がります。 AIは国境を越える技術ですから、著作権問題の解決には国際的な協調が不可欠です。米国の動向は、国際的な議論や標準作りを加速させる可能性があります。日本も、単に米国の後追いをするのではなく、積極的に国際的な議論に参加し、自国の産業や文化にとって有利な方向へと誘導していく必要があります。しかし、それができるかどうかは、日本の政治や産業界の力量にかかっていますが。 米国での「市場の希釈化」論は、AIによる創作活動への影響に懸念を持つ日本のクリエイターにとっても、重要な論点となるでしょう。「AIが人間の仕事を奪うのではないか」「自分の作品が勝手に学習されて、AIに似たようなものを量産されるのは困る」といった不安は、日本でも広く共有されています。米国の議論が、こうしたクリエイターたちの権利保護や、AIとの共存のあり方に関する議論を活性化させる可能性があります。 一方で、AI学習データのライセンス市場や、AIを活用したコンテンツ制作における権利処理に関する新たなビジネス機会が生まれる可能性もあります。自分の作品をAI学習用データとして提供し、対価を得る、といった新しい収益モデルが登場するかもしれません。しかし、それが一部の有名クリエイターや大手コンテンツ企業に有利な仕組みになるのか、あるいは多くのクリエイターに恩恵をもたらすものになるのかは、不透明です。 結局、米国のこの騒動は、日本にとって「対岸の火事」では済まされない問題です。技術の進展とクリエイターの権利保護、そして産業の育成という、複数の公益目的をどうバランスさせるか。日本でも問われているこの難しい課題に対し、米国の試行錯誤は重要な示唆を与えます。彼らの失敗から学び、我々はより賢明な道を選ぶことができるのでしょうか？ それとも、同じ過ちを繰り返すのでしょうか？ 見守るしかありません。日本の法解釈と立法への影響：独自性は守られるか？
AI開発・産業界への影響：コスト増とリスク増
クリエイター・コンテンツ産業への影響：期待と不安の狭間で
コラム：日本の著作権法、何が違うの？
日本の著作権法30条の4は、海外から見るとかなり珍しい規定です。「情報解析（AI学習を含む）の用に供する場合」など、一定の目的であれば、著作権者の「享受する利益を不当に害することとなる場合」を除き、著作権者の許諾なく著作物を利用できる、としています。これは、著作権者が経済的に損害を被るような場合を除けば、広くAI学習を認めよう、という考え方に基づいています。これに対して、米国のフェアユースは、より柔軟な（そして曖昧な）4要素の判断に委ねられています。どちらが良いかは一概には言えませんが、日本の方がより明確にAI学習を許容する姿勢を示している、と言えるでしょう。この違いが、今後どのような結果をもたらすのか。興味深い実験を見ているようです。もちろん、実験台にされているのは、我々クリエイターやAI開発者ですが。
第六章：歴史的位置づけ：この混乱は、将来笑い話になるのだろうか？
技術革新と法の格闘史の一コマ
歴史を振り返れば、新しい技術が登場するたびに、既存の法制度、特に著作権法は、その適応を迫られてきました。印刷技術、写真、映画、ラジオ、テレビ、コピー機、インターネット…。それぞれの技術革新は、著作物の創作、流通、利用の方法を根本から変え、そのたびに著作権者と利用者、そして新しい技術を提供する者との間で激しい争いが繰り広げられてきました。 今回のAIと著作権を巡る騒動もまた、この長い技術革新と法の格闘の歴史の一コマに過ぎない、と見ることもできます。AIは、これまでのどの技術よりも強力に、そして急速に、人間の創造性や知的な活動の領域に踏み込んできました。著作物を「理解」し、新たな著作物を「生成」するというAIの能力は、著作権法の根幹を揺るがすものです。AIは創造主体たりうるのか？ AIが生成した著作物は誰のものか？ そして、AI学習のための著作物利用は、どこまで許されるのか？ この論文で見た2025年初頭の米国の混乱は、まさにこの問いに対する、法廷と行政による最初の、そして稚拙な試みでした。ウェストロー訴訟で競合性を重視し、著作権局報告書で市場希釈化を論じ、アンソロピック訴訟で海賊版にNOを突きつけ、Meta訴訟で立証責任の壁を見せた。それぞれの判断や見解は、統一性に欠け、矛盾を孕み、場当たり的な印象すら与えます。しかし、それはまさに、法が、そして人間が、新しい現実に直面したときに示す、ごく自然な反応なのかもしれません。 歴史的に見れば、こうした混乱期を経て、法は徐々に新しい技術に対応するルールを形成してきました。時には既存の原則を柔軟に解釈し、時には新しい法規定を設けることで、なんとか均衡点を模索してきたのです。今回のAI著作権問題も、おそらく同様の道を辿るでしょう。これから何年も、何十年もかけて、無数の訴訟、法改正、国際的な議論が繰り返され、少しずつ、しかし確実に、AI時代の著作権ルールが形作られていくはずです。 そう考えると、この論文で扱った2025年の出来事は、まだ物語の本当に序盤、第一幕の始まりに過ぎないと言えるでしょう。この時点での判断や見解は、将来的に覆されたり、全く新しい原則に取って代わられたりする可能性が十分にあります。後世の歴史家や法学者は、この時期の議論を振り返って、「ああ、あの頃はこんなにも混乱していたのか」「市場希釈化論なんて、結局どうなったのだろう？」と、懐かしむ（あるいは嘲笑する）かもしれません。 もしかすると、この混乱そのものが、技術の進歩に伴う社会の必然的な陣痛であり、乗り越えるべき通過点なのかもしれません。あるいは、法制度というものが、常に技術の後塵を拝し、時代の変化に追いつけないという、その限界を露呈したに過ぎないのかもしれません。どちらにしても、この2025年の出来事は、AIが社会に与える影響の大きさと、それに対する法の脆弱性を私たちに突きつけた、重要な記録として歴史に残るでしょう。笑い話になるか、悲劇の前奏曲となるか。それは、これからの我々の行動にかかっています。まあ、ほとんどの人は気にしないでしょうが。
コラム：写真と著作権、そして「写真家のゴースト」
新しい技術と著作権を巡る争いは、何もAIが初めてではありません。例えば、写真が登場したばかりの頃も、「機械が写しただけにすぎない写真に、人間の『創作性』なんてあるのか？」「写しただけで権利を認めるのはおかしい！」といった議論がありました。しかし、裁判所は次第に、写真家の構図の選び方、光の捉え方、現像方法などに創作性を認め、著作権を認めました。有名な話では、あのオスカー・ワイルドの肖像写真を巡る裁判で、写真家が勝訴し、写真が著作物として認められる大きな一歩となりました。その判決文の中で裁判官は、写真家が写した写真には「写真家のゴースト（幽霊）」が宿っている、と述べたそうです。詩的ですね。今、AIが生成した作品に「AIのゴースト」は宿るのか、あるいは学習元となったクリエイターたちの「ゴースト」が集合しているのか。そして、それを法がどう判断するのか。歴史は繰り返されるのかもしれませんが、今回は「ゴースト」の数が桁違いに多そうです。
第七章：今後望まれる研究：飽くなき探求心と、終わらない課題
この茶番から何を学び取るべきか
このAI著作権を巡る混乱は、既存の法制度の限界や、新しい技術への対応の難しさを浮き彫りにしました。そして、ここからさらに議論を深め、より良い解決策を見出すためには、様々な分野からの研究が不可欠となります。もちろん、「望まれる」という言葉には、都合の良い響きがありますが、無視するわけにもいかないのが現実です。
フェアユース判断基準の再構築：曖昧さに終止符を打てるか？
- AI学習のような「中間的利用」がフェアユースとなるか否かを判断するための、より客観的で明確な基準が必要です。何をもって「変容的」と見なすのか？ 学習データの種類、学習方法、最終的な出力形式など、様々な要素をどのように考慮すべきか、詳細な分析が求められます。
- 「市場の希釈化」という概念は、法的に有効な侵害の根拠となりうるのでしょうか？ これを立証するためには、どのようなデータや経済学的分析が必要なのか？ そして、市場の希釈化を防ぐことと、技術革新を促進することの間で、法はどのようなバランスを取るべきなのか？ こうした問いに対する、法学と経済学の融合的な研究が不可欠です。
- フェアユースという原則が、AI時代において、本来の目的（創作へのインセンティブ、表現の自由、技術革新など）をどのように果たしうるのか。あるいは、AIという新しい現実に対応するため、フェアユースの解釈や適用範囲をどのように見直すべきか、法哲学的な観点からの深い考察も求められます。
AI学習用ライセンス市場の実現可能性：机上の空論か？
- AI学習用データのライセンス市場は、本当に機能するのでしょうか？ 権利者、AI事業者、そして仲介業者のインセンティブを考慮した、経済的に合理的な市場設計に関する研究が必要です。取引コストをどう削減するか、価格設定をどう行うか、といった具体的な課題に対する解決策が求められます。
- 拡大集中許諾（ECL）のような仕組みは、米国の法制度下で実現可能なのでしょうか？ その法的根拠、組織設計、そして何よりも、無数の権利者を特定し、公正に使用料を徴収・分配するメカニズムについて、詳細な検討が必要です。日本の法制度下でのECL導入の可能性や課題についても、同様の研究が求められます。
- 著作物利用の管理を、技術を用いて効率化する可能性もあります。ブロックチェーンのような技術を用いて、学習データの利用履歴を追跡したり、利用許諾を管理したりすることはできるのでしょうか？ 法学と情報科学の協力による、技術的な解決策に関する研究も重要です。
社会的・経済的影響の分析：人間の仕事は奪われるのか？
- 生成AIの普及が、特定の分野のクリエイターの収入や雇用にどのような影響を与えているのか、あるいは与えうるのか。こうした社会的・経済的な影響について、定量的かつ定性的な、実証的な研究が必要です。単なる推測や感情論ではなく、データに基づいた分析が求められます。
- AIによるコンテンツ消費の変化についても、研究が必要です。人々はAI生成コンテンツをどう受け入れるのか？ 人間の創作コンテンツとの間で、どのように市場が変化していくのか？ こうした分析は、クリエイターやコンテンツ産業が今後の戦略を立てる上で不可欠です。
国際比較と国際協調：混沌からの脱却を目指して
- 米国だけでなく、EU、日本、中国など、様々な国・地域がAI著作権にどう対応しているのか。それぞれの法制度や政策、市場慣行を詳細に比較分析する研究が必要です。
- 国境を越えたAIサービスにおける著作権紛争をどう解決するか？ 国際的なルールや標準をどのように構築すべきか？ 国際的な協調の可能性と課題について、検討が求められます。
これらの研究は、単に法律の解釈論に留まるものではありません。経済学、情報科学、社会学、文化研究など、多様な分野からのアプローチが必要です。そして何よりも、机上の空論ではなく、実際のクリエイター、AI開発者、コンテンツ事業者など、現場の人々との対話や協力を通じて行われるべきです。まあ、「望まれる」だけで、実際に行われるかどうかは分かりませんが。誰もが忙しく、面倒な問題には関わりたがらないのが、世の常ですから。
コラム：研究者たちの楽園と地獄
AIと著作権の研究は、今、最もホットで、資金も集まりやすい分野の一つかもしれません。新しい判例が次々と出て、議論が日々深まっていく。研究者にとっては、これほどエキサイティングなテーマはないでしょう。まさに楽園です。しかし同時に、常に新しい情報に追いつき、複雑で解決困難な問題と向き合い続けなければならない。これは地獄でもあります。特に、法学という分野は、技術の進歩についていくのが苦手な傾向にありますから、AIの猛烈なスピードには、多くの研究者が息切れしているかもしれません。それでも、誰かがこの厄介な問題に頭を悩ませなければ、社会はもっと混乱するでしょう。研究者たちの飽くなき探求心に、心から敬意を表します…という建前は置いておいて、まあ、彼らも好きでやっているのでしょう。一種の知的なゲームとして。
第八章：結論：結局、何も解決しない、という結論
そして、茶番は続く
さて、長々と米国におけるAI著作権を巡る騒動を見てきました。三つの連邦地裁の判決、そして著作権局の報告書。それぞれの判断や見解は、互いに矛盾し、特定の利害関係者の都合を反映し、そして何よりも、「フェアユース」という曖昧な言葉を、どうにか新しい現実に押し込めようとする、必死で、そしてどこか滑稽な試みでした。
ウェストロー訴訟は、既得権益が新しい技術にNOを突きつけました。著作権局は、お役所らしく当たり障りのないこと（しかし、市場希釈化という厄介な概念）を言い、そして責任者は首になりました。アンソロピック訴訟は、学習はOK、でも海賊版はダメ、という中途半端なボールを投げました。そしてMeta訴訟は、フェアユース肯定と見せかけて、実質は権利者側の主張に寄り添うという、巨大企業らしい狡猾さを見せました。
これらの出来事から導き出せる、唯一の明確な結論は何でしょうか？ それは、現時点では、何も解決していない、ということです。AI学習が著作権侵害となるのか、フェアユースとなるのか。その基準は、未だに確立されていません。裁判官によって、お役所によって、そして恐らくは訴訟の当事者によって、都合の良い解釈がなされているのが現状です。「中間的利用」の評価も、「市場の希釈化」という概念も、まだフワフワとした霧の中にあります。
そして、この霧が晴れるまでには、まだまだ長い時間がかかるでしょう。これらの判決は上訴審で争われ、他の多数の訴訟も進行中です。議会での法改正の議論も始まるかもしれません。しかし、法というものは、常に技術の進歩に追いつくのが難しいのです。AIという怪物的な技術が、驚異的なスピードで進化し続ける限り、法は常に後塵を拝し、場当たり的な対応を迫られることでしょう。
適法なライセンス市場の構築？ 拡大集中許諾？ 素晴らしいアイデアのように聞こえますが、それを現実のものとするためには、無数の権利者と利用者の利害を調整し、複雑なシステムを構築する必要があります。これもまた、気の遠くなるような作業であり、成功する保証はどこにもありません。
結局、このAI著作権を巡る茶番は、これからも続いていくのです。人間は、自分たちが作り出したものにどう向き合うか、常に悩み、争い、そして完全な解決には至らないまま、次の問題へと突き進んでいきます。この論文は、その終わらない茶番の、ほんの一時期を切り取った記録に過ぎません。
AIは著作物を学習し続け、新しいコンテンツを生み出し続け、そして人間は、それに翻弄され続ける。それが、おそらく今後しばらく続く現実でしょう。この結論は、多くの人にとっては失望的なものかもしれません。しかし、それが現実です。残念でした。
コラム：ピュロスは語る
古代ギリシャに、ピュロスという王がいました。彼はローマとの戦いで勝利しましたが、その代償として多くの兵を失いました。その勝利を「もう一度こんな勝利を得るなら、我々は滅亡するだろう」と評した故事成語が「ピュロスの勝利」です。今のAI開発企業は、まさにピュロスの勝利を得ているのかもしれません。著作権問題を無視して、あるいは曖昧なフェアユースに依拠して、急速にAIを開発し、サービスを拡大している。一見勝利しているように見えますが、その代償として、将来的に巨額の賠償金や厳しい規制、あるいはクリエイターからの総スカンを食らうリスクを抱え込んでいます。このまま彼らは滅亡するのでしょうか？ それとも、何か賢い手を見つけるのでしょうか？ 興味深いですね。
補足資料：茶番を彩る断片
本編だけでは、このAI著作権を巡る茶番の全てを捉えることはできません。ここでは、この混乱を多角的に理解するための、いくつかの断片を提示します。無意味なものも含まれるかもしれませんが、所詮、補足資料とはそんなものです。
補足1：三者三様の感想 - ずんだもん、ホリエモン、ひろゆき
この論文を読んだ、あの人たちの声（想像）
さて、この論文の内容を、もしあの人たちが読んだら、どんな感想を漏らすでしょうか？ 想像力を逞しくして、彼らの声を再現してみましょう。もちろん、あくまで筆者の勝手な想像であり、彼らの公式見解とは全く関係ありません。悪しからず。
ずんだもん：
「いやー、ずんだもん、この論文読んだのだ！アメリカのAI著作権、すっごいことになってるみたいなのだ！なんか裁判がいっぱいあって、判決もバラバラなのらしいのだ。ウェストローさんのときは、AIが学習するのダメって言われたり、アンソロピックさんのときは学習自体は良いけど、海賊版使っちゃダメって言われたり…ややこしいのだ！特に『フェアユース』っていう、許可なくても使っていいかもってルールが、AIだとどうなるかみんな悩んでるみたいなのだ。著作権局の報告書も出たのに、局長さんがすぐクビになっちゃったらしいのだ！これ、AI作ってる会社さんが『報告書の内容気に入らないのだ！』って怒ったからなのかなぁ？なんか大人の事情って感じで、ずんだもんにはよく分からないのだ…。でも、『市場の希釈化』っていうのは、ちょっと分かる気がするのだ。AIがいっぱい絵とか小説とか作っちゃうと、人間の絵師さんとか小説家さんの作品が、あんまり売れなくなっちゃうかもしれないってことなのだ？それはちょっと大変なのなのだ…。これからどうなるのか、まだ全然決まってないらしいのだ。でも、ずんだもん、アメリカの様子を見ながら、日本のAIと著作権も考えていくのは大事だと思うのだ！美味しいずんだ餅のためにも、クリエイターさんが安心して活動できる世の中になると良いのなのだ！ふむ、勉強になったのだ！ずんだもんは、この論文で賢くなったのだ！」
ホリエモン（堀江貴文氏風）：
「いやー、これ読んでさ、思ったんだよね。結局、AIと著作権って、レガシーな法制度が、ゲームチェンジャーたるAIにどう対応するか、っていう本質的な課題なんだよ。ウェストローの判決とか、アンソロピックの判決とか、それぞれ違うこと言ってるけど、まあ地裁レベルなんてそんなもん。重要なのは、これからデファクトスタンダードがどう形成されていくか、ってことなんだよね。著作権局の報告書？ああ、あれね。規制当局がやっと腰を上げたか、って感じだけど、内容見た？『市場の希釈化』とか言い出してさ。あれ、つまりAIが既存のビジネスモデルをディスラプトするのを止めようとしてるわけじゃん？イノベーションの阻害要因にしかならないんだよ、あんな考え方。しかも局長クビ？まあ、プロ経営者じゃないからね。AI産業のアジリティについていけない官僚主義の限界だよ。ああいうのはさっさとリストラして、もっとリーンな組織にしないと。結局、著作権なんてものは、クリエイターへのインセンティブ設計なんだよね。でもAIが登場した今、その設計をリデザインする必要がある。ライセンス市場？いいじゃん、マネタイズの機会だよ。エコシステム全体でどう最適化するか、それを考えるべきなんだ。既存の枠組みで考えちゃダメ。AIはもう止まらないんだから。パラダイムシフトが起きてるんだよ。この論文は、そのカオスを映し出したスナップショットとしては面白いけど、本質を見抜くためには、もっと俯瞰的に、そしてグロースハックの視点で捉えなきゃダメだね。まあ、どうせ既得権益が騒いでるだけで、技術の進歩は止められないんだけどね。結局、勝つのはテクノロジーなんだよ。」
西村ひろゆき氏風：
「はいどーも。この論文、読んだんですけど。うーん、まあ、なんというか、アメリカも大変っすね。AI学習と著作権、みたいな。結局、裁判官が『フェアユースだ』とか『違う』とか、言ってることバラバラじゃないですか。これって要するに、法律作った人たちがAIなんて想定してなかったんでしょ？だから現場が混乱してる、みたいな。著作権局の報告書も出たみたいですけど、局長さんがクビになったって。なんか、都合の悪いこと言ったから消された、みたいな話っすよね？まあ、そういうもんなんじゃないですかね、権力って。『市場の希釈化』？AIがいっぱい書くと人間の小説家が食えなくなる？まあ、別に食えなくなってもいいんじゃないですかね。より良いもの、面白いものが出てくるなら、そっちが評価されるのは当たり前だし。それに、AIだって結局は人間の作ったデータを学習してるわけだから、元を辿れば人間の成果物じゃないですか。それをどう分配するか、みたいな話でしょ、結局。ライセンス市場作るとか言ってますけど、できるんですかね、そんなの。誰が権利者か全部わかるわけないし。結局、権利者団体とかが中抜きするだけじゃないですか？面倒くさいだけ、みたいな。まあ、なんだろう。技術って進歩するじゃないですか。それに合わせて法律を変えるのは大変だし、抵抗する人もいる。でも、結局は技術の力で変わっていくんでしょ。著作権とか、完全に時代遅れになる日も近いんじゃないですかね。知らんけど。あんまり深く考えても意味ないですよ。どうせ多数決とか、強い者の意見で決まるんだから。我々は、目の前にあるもので、どう面白く生きていくかだけ考えればいいんじゃないですかね。はい、おしまいです。」
補足2：詳細年表 - 事実は小説よりも奇なり
主要な出来事と、その裏でうごめいた（かもしれない）動き
日付
出来事
関連情報・考察
（参考）2023年後半～2024年
生成AIの大衆化とクリエイターからの訴訟多発
ChatGPTなどの登場により生成AIが広く利用されるようになる。これに伴い、学習データとして著作物が無断利用されたとして、作家、画家、プログラマーなど多様なクリエイターからAI開発企業に対する訴訟が米国各地で提起される。
（参考）2024年3月15日
日本の文化審議会著作権分科会「AIと著作権に関する考え方」報告書公表
AI学習のための著作物利用は原則適法とする日本の姿勢を示す。
2025年2月11日
ウェストロー訴訟 (Thomson Reuters v. Ross Intelligence) 略式判決（デラウェア連邦地裁）
非生成AIによる判例要旨の学習利用につき、競合性を理由にフェアユースを否定、著作権侵害を認める。初のAI学習に関する司法判断として注目される。
2025年春頃
米AI産業界、著作権問題への懸念を強める
ウェストロー判決や相次ぐ訴訟を受け、AI開発コスト増、ビジネスモデルへの影響が現実的な懸念となる。政治ロビー活動が活発化か。
2025年5月
米連邦著作権局「Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training Report」プレ公開版公表
生成AI学習における著作物利用、フェアユース、市場希釈化論、ライセンス課題、ECL等に言及。権利者寄りのトーンが強いと受け止められる。
2025年5月後半
米議会図書館長（カーロ・ヘイデン）解任
連邦著作権局長の上司。解任理由は不明瞭だが、政権の意向との関連が囁かれる。
2025年5月29日頃
米連邦著作権局長（シーラ・パールマター）解任
報告書公表直後の解任。報告書内容がAI産業界に不利であったこととの関連が広く推測される。前局長は後に解任無効を訴え提訴。
2025年6月23日
アンソロピック訴訟 (Bartz et al v. Anthropic) 略式判決（北カリフォルニア連邦地裁）
生成AIの「学習」自体は変容的としてフェアユースを認める。ただし、海賊版書籍のダウンロード・「保存」は侵害と判断。
2025年6月25日
Meta訴訟 (Kadrey v. Meta Platforms) 略式判決（北カリフォルニア連邦地裁）
形式的にはフェアユース肯定だが、実質は市場希釈化論を展開し、多くのケースで侵害となりうる可能性を示唆。原告の立証不足が主因とされる。同僚判事（Alsup判事）の判断を批判する異例の内容。
2025年7月初旬現在
ウェストロー訴訟 上訴
フェアユースに関する判示部分などがデラウェア地裁から第3巡回区連邦控訴裁判所に控訴される。
2025年7月初旬現在
米連邦著作権局 報告書（正式版）未公表、後任局長未定
前局長の提訴もあり、局の機能や今後の政策決定に不透明感が増す。
2025年7月以降
他のAI著作権訴訟の進展
ニューヨーク・タイムズ対OpenAI訴訟など、他の大型訴訟が審理される。これらの判決は今後の判断に大きな影響を与える可能性が高い。
2025年12月（予定）
アンソロピック訴訟 賠償金審理
違法と判断された海賊版ダウンロード部分に関する賠償金額が審理される。
今後数年
上訴審での判断、連邦最高裁への上告の可能性
これらの地裁判決が上級審でどう判断されるかが、今後のAI著作権法理形成の鍵となる。連邦最高裁まで争われる可能性も。
今後数年
議会での法改正議論
司法や行政の試みだけでは解決が難しい場合、AI著作権に関する新しい法規定が議会で議論される可能性がある。
今後数年
国際的な議論と協力
WIPO（世界知的所有権機関）等でAIと著作権に関する国際的な議論が進む。各国の法制度の調和や、国際的なライセンスメカニズムの構築が課題となる。
補足3：オリジナルデュエマカード - 法廷の戦いをカードゲームに
著作権の守護者 フェアユース・ドラゴン、見参！
この複雑な法廷劇を、子供でも分かる（かもしれない）カードゲーム風に表現してみましょう。デュエル・マスターズ風のクリーチャーカードを生成します。もちろん、これは全てフィクションです。
カード名： 著作権の守護者 フェアユース・ドラゴン （チョサクケンノシュゴシャ フェアユースドラゴン）
コスト： 5
文明： 光/自然 （光は権利、正義、秩序。自然は学習、進化、多様性）
種族： ガーディアン/アース・ドラゴン （法や既存の権利を守る者 / 大地の力強い影響力）
パワー： 5000
能力：
▸ W・ブレイカー （このクリーチャーはシールドを２つブレイクする）
（著作権問題が社会の二つの側面（権利者と利用者、あるいは文化と産業）に大きな影響を与えることを示唆）
▸ このクリーチャーがバトルゾーンに出た時、または攻撃する時、相手のバトルゾーンにあるクリーチャーを１体選び、持ち主の手札に戻してもよい。戻した場合、このクリーチャーは次の相手のターンのはじめまで、相手の「AIクリーチャー」から攻撃されない。
（フェアユースが認められることで、AI（相手クリーチャー）の活動（攻撃）を一時的に制限したり、学習データ（手札に戻す＝回収・整理）を促すイメージ。公正な利用はAIの脅威を和らげる可能性がある）
▸ 自分のターンのはじめに、このクリーチャーがタップされていたら、バトルゾーンまたは自分の墓地にあるコスト5以下の「AIクリーチャー」を１体選び、破壊してもよい。
（フェアユースから外れる不正な利用（海賊版利用など）を行うAIや、あまりにも既存市場を破壊するAIを排除する機能。タップされている＝活動に制限がある状態でも、不正なAIには対抗できる）
フレーバーテキスト：
「許可なく学ぼうとするか…見極めてやろう！公正なるか、あるいは侵害なるか！」
（フェアユースという、常に判断を迫られる原則の象徴）
AIクリーチャーとは： カード名や種族に「AI」とあるクリーチャーを指す。
（もちろん、こんな種族は現実のデュエマには存在しません）
このカードを使えば、AIクリーチャーデッキと戦う際に、場をコントロールしつつ、不正なAIを排除することができるでしょう。ただし、相手も強力なAIクリーチャーを出してくるはずですから、戦いは一筋縄ではいかないでしょう。現実のAI著作権問題と同じように。
補足4：一人ノリツッコミ - 関西弁でツッコむAI著作権
なんでやねん！ AI著作権、どないなっとんねん！
このややこしい話、一人でブツブツ言いながら整理するのに、関西弁のノリツッコミは最適や思いますねん。ほな、いきますで！
俺「いやぁ、アメリカでAIの著作権問題がえらいことになっとるらしいやん！ 判決が３つも出て、報告書も出たと！ こらもう、AIでなんか作ったら全部パクり言われるんちゃうんか！？」
俺（内心）「せやかて、論文ちゃんと読めや！ 結論は全然定まっとらへんのやろ？ ウェストローはアカン、アンソロピックは学習はええけど海賊版はアカン、メタは厳しそう…って、どっちやねん！ なんでこうもバラバラやねん！」
俺「しかも、著作権局のボスが報告書出したすぐ後にクビやて！ どんだけドタバタしとんねん、あの国は！ これ絶対、AI作ってる金持ち連中が圧力かけたに決まっとるわ！」
俺（内心）「決めつけはアカンて！ まあ可能性はあるけど、証拠があるわけやないし、クビになった本人が訴訟しとるって書いてあったやん。大人の事情は複雑やねん。」
俺「結局、『市場の希釈化』とか『中間的利用』とか、なんか新しい難しい言葉ばっかり出てきて、頭パーなるわ！ ワイらのAIライフどないなるねん！ AIに面白い漫才のネタ考えてもらうのもアカンようになるんか！？」
俺（内心）「落ち着けやって！ 論文でも言うとったやろ、結局は『どのくらい市場に悪影響あるか』が大事になりそうなんやて。無断でいっぱい作って、本家の人らが食いっぱぐれるようなんはアカン、って方向性ちゃうんか？ ちゃんとルールができたら、ええ感じにAI使えるはずや。ライセンスの話も出とるし。まあ、そのルール作りが難しいから、こんな騒ぎになっとるんやけどな！」
俺「あーもう！ AIも著作権もややこしすぎるんじゃい！ ワイはAIにツッコミ入れてもらって笑ってるだけでええねん！」
俺（内心）「そうやな！ でもそのAIのツッコミも、どっかの漫才師のネタを学習してるかもしれへんのやぞ！ 無関心ではおられへんってことや！ この論文読んで、少しは勉強しときや！」
俺「・・・ほんで、なんでワイ一人でこんなこと言うてんねん。」
俺（内心）「知らんがな！ それはワイに聞かれても困るわ！」
補足5：大喜利 - AI著作権で笑いを取る
法廷は今日もシュールです
この緊迫した（？）法廷の議論も、見方によってはシュールで笑える側面があるものです。ここで、AI著作権訴訟をテーマにした大喜利を一つ。
お題： 米国AI著作権訴訟、もし「フェアユースの神様」が降臨したら、何と言う？
回答：
- 「お前たち、"変容的"か"変容的でないか"で殴り合ってるが、本当に大事なのは…愛じゃよ、愛。…というのは冗談で、市場への影響じゃ！あと、海賊版使うのはやめなさい。神様でも困る。」
- 「おお、争っておるな。よし、わらわが一発で決めてしんぜよう！…と思ったが、あまりにややこしいのでパスじゃ！人類よ、自分たちで頑張りなさい。ヒントは『共存』じゃ！」
- 「フェアユースとは、つまり『いい感じ』ってことじゃ！いい感じかどうかは…そうじゃな、国民投票で決めよう！AIに判断させるか？いや、それは本末転倒じゃ！」
- 「私が定めたフェアユース原則は、AIとか想定してないからね？正直、私の想像を超えすぎてて困惑してる。とりあえず、『市場の希釈化』って言葉、なんかかっこいいね！採用！」
- 「ふむ。学習自体は許そう。だがな、お前たちがAIに書かせた恋愛小説のせいで、わらわのファンタジー小説が売れなくなったら…訴えるぞ！神をナメるな！」
- 「よし、これで最後じゃ！今日のフェアユース判断は…AIに決めさせよう！ さあ、AIよ、このケースは公正か、侵害か、判決を下すがよい！ …え？ AIがエラーでフリーズした？ …だから人間が悩んでるんだろうが！」
補足6：予測されるネットの反応と反論 - 喧騒の中の真実（らしきもの）
ネットの片隅で交わされる、愛憎と偏見の言葉
この論文がネットに公開されたとして、様々な匿名掲示板やSNSでどのような反応が見られるか、想像してみましょう。そして、それぞれの反応に対して、論文の内容を踏まえた反論を試みます。ただし、ネットの反応は往々にして感情的で、事実に基づかないものも多いことをご承知おきください。ここで行うのは、あくまで「反論ごっこ」です。
なんJ民風反応：
反応：「AIに学習させただけで金取られるのかよｗｗｗｗｗ」「もう終わりだ猫のAI学習ｗｗｗ」「トランプとかいうガイジが著作権局長クビにしたのか？やっぱり既得権益側の犬やね」「著作権とかいう古い概念、時代遅れすぎやろ。もう全部フリーにしろよ」「ワイの書いたSSもAIに学習されてパクリAIに使われるんか？やべえな」
反論：「学習だけで即金取られるわけちゃうで。論文読んだら分かるけど、問題はAIが『市場に悪影響を与えるかどうか』とか、『海賊版データ使ったかどうか』や。日本の法律やと、学習自体は原則OKやしな。著作権が時代遅れかっていうのは議論あるけど、クリエイターが食えんくなったら面白いコンテンツも生まれんくなるかもしれんで。バランスの問題や。局長クビが圧力かっていうのは推測やけど、あの報告書がAI業界に都合悪かったのは事実やろな。君のSSがAI学習される可能性はあるけど、それ自体は日本の法律やと侵害ちゃう。問題は学習された結果、パクりみたいな出力されることやから、パクリ対策こそ重要や。」
ケンモメン風反応：
反応：「やはりグローバル資本主義の犬どもはAIを囲い込みたがる」「著作権ゴロと結託したAI企業が学習データで儲けようとしてるだけだろ」「結局、金持ってる奴らがルール決めるんだよ。我々弱者は搾取されるだけ」「AIは人類を解放するはずだったのに、早速権力に利用されるか」「どうせ日本は米国の追随しかできない。終わりだよこの国」
反論：「著作権訴訟はAI企業が儲けるためやなくて、著作権者がAI企業から金取る（か、勝手な利用をやめさせる）ためのもんやで。既得権益言うなら、コンテンツ持ってる側もそうやし、AI開発側もそうや。金が絡むのは事実やけど、技術と文化のバランス問題やから、単純な『金持ちvs弱者』の図式ちゃう。AIは解放ツールやけど、それを使う人間が儲けようとしたり、他人の成果物タダ乗りしようとしたりするから揉めるんやろ。日本が米国に追随するかどうかは、日本の政治や社会がどう動くか次第や。日本の著作権法には独自の規定もあるんやから、まだ分からんで。」
ツイフェミ風反応：
反応：「AIによる無断学習で、女性クリエイターの作品が搾取される！」「恋愛小説とか、女性がターゲットのジャンルがAIで溢れて市場希釈化って、女性の仕事が奪われるってことだろ」「男性中心的なIT業界が、女性の作品から利益を得ようとしている構造が見える」「AIの学習データにどんな偏りがあるか公開されないの怖い」「著作権局長が女性なのに解任されたのは、男性社会による排除だ！」
反論：「作品がAI学習されるリスクは、性別関係なく全てのクリエイターにある話やで。女性クリエイターだけちゃう。市場希釈化も、ジャンル関係なく起きうる。恋愛小説が例に挙げられたんは、単なる説明やろ。学習データの偏りは重要な問題やけど、それは著作権侵害とは別の倫理的な問題やな。著作権の話とは分けて考えるべきや。局長の解任が性別関係あるかは分からん。論文では政治的な圧力の可能性が示唆されとるで。」
爆サイ民風反応：
反応：「AIとかいうパクリマシーンに俺たちの税金が使われてるんじゃねえの？」「著作権とかいいから、違法ダウンロード取り締まれよ！」「結局、大企業だけが得する仕組みだろ」「AIに仕事奪われる！デモだ！」「なんか中国とかがAIでやりたい放題やってるのに、アメリカは何やってんだ」
反論：「AI開発に税金使われとる面はあるやろうけど、それは国の技術戦略とかそういう話や。著作権問題は法的な権利調整やで。違法ダウンロードも著作権侵害やけど、AI学習とはまた別の問題や。どっちも重要かもしれんけどな。大企業だけが得するかどうかは、今後の法律や仕組み次第やろ。クリエイター側も大企業やったら儲けるし、個人やったら損するかもしれんし、ケースバイケースや。AIに仕事奪われる懸念はあるけど、著作権法だけで解決できる問題ちゃうで。中国がどうこうは知らんけど、アメリカもこの問題で必死にやってるところや。」
Reddit / Hacker News風反応（まとめて）：
反応："This is a typical case of old laws struggling with new tech." "Fair use should definitely cover training, it's transformative." "The market dilution argument is weak and hard to prove." "Licensing for training is logistically impossible and favors big tech." "The Copyright Office report and the Register's firing reek of political interference." "We need new legislation, not just lawsuits interpreting old laws."
反論："It's true old laws struggle, but copyright's purpose is still valid – incentivizing creation. The debate is how it applies now." "Whether training is *fair* use depends on context, especially market impact, as courts are exploring. 'Transformative' isn't an automatic pass." "Agreed, market dilution is hard to prove, but courts and the CO see it as a potential harm. That's why it's a key debate point." "Licensing is challenging, yes, but it's one proposed solution if simply taking data isn't allowed. How to make it work, especially for small creators, is the research question." "The political context around the CO report and firing is undeniable and concerning, highlighting the stakes involved." "New legislation is likely needed, but lawsuits are defining the current legal landscape in the meantime. Both processes are shaping the future."
目黒孝二風書評コメント：
コメント：「フム。またしても人類は、自らが産み落とした怪物を前にして右往左往している、か。AIと著作権。どちらも金と欲望が絡みつく現代社会の業のようなものだ。裁判官たちは『フェアユース』などという、いかにも人間らしい曖昧な概念でこの怪物を捌こうとしているようだが、滑稽千万。市場の希釈化？結構なことではないか。凡百の作品がAIのゴミの山に埋もれるなら、本物が際立つだけのこと。あるいは、人間もまたAIに駆逐されるべき存在だったのかもしれない。この論文？ああ、せいぜいこの混乱の記録として、未来のAIか、あるいはさらに愚かな後継者たちが読むための、無意味な古文書になるのだろう。」
反論：「右往左往に見えるのは、法が変化に対応しようとする過程や。混乱自体は自然なことやろ。フェアユースの曖昧さは、変化への適応を可能にする柔軟性でもあるんや。それを滑稽と一蹴するのは、法の役割を見誤ってるんやないか。市場の希釈化が結構なことかは、誰の立場から見るかや。クリエイターにとっては死活問題やし、文化的な多様性が失われる可能性もある。人間がAIに駆逐されるべき存在かは知らんけど、法はあくまで人間社会のためのもんや。この論文が無意味な古文書になるかどうかは、今後の議論次第や。記録として意味はあるやろ。」
補足7：クイズとレポート課題 - 学びの機会、あるいは苦痛
さて、君は理解できたかな？
この論文の内容が、どれほど理解できたかを確認するための簡単なクイズと、さらに深く思考するためのレポート課題を提示します。高校生向けと大学生向けに分けてみましたが、どちらのレベルでも苦痛を感じるかもしれません。それが、この問題の難しさです。
高校生向け4択クイズ
君たちの未来にも関わってくるかもしれないAIと著作権。基本的なところを確認してみよう！
問題1： アメリカの著作権法で、権利者の許可がなくても著作物を使える特別なルールのことを何という？
a) パブリックドメイン
b) フェアユース (Fair Use)
c) 著作隣接権
d) 著作権制限
正解： b) フェアユース (Fair Use)
解説： 論文で何度も出てくる大切な言葉だよ。作品の利用が「公正」と認められれば、許可なしで使える場合があるんだ。
問題2： 論文に出てくるアメリカの裁判で、AIがウェストローという会社の「判例要旨」を学習データに使ったことについて、裁判所はどんな判断をした？
a) 学習はフェアユースで合法だと判断した
b) 学習はフェアユースではなく違法だと判断した
c) AIが生成物を出力しないなら学習は合法だと判断した
d) AIの種類によって判断を変えるべきだと判断した
正解： b) 学習はフェアユースではなく違法だと判断した
解説： ウェストロー訴訟では、AIが元のサービスと競合することが重視されて、フェアユースではないと判断されたんだ。
問題3： アメリカの著作権局の報告書で、生成AIがたくさんの作品を学習して、同じような作品を大量に作った場合に心配されることとして挙げられたのは？
a) 市場の拡大 (Market Expansion)
b) 市場の固定化 (Market Stabilization)
c) 市場の希釈化 (Market Dilution)
d) 市場の統合 (Market Consolidation)
正解： c) 市場の希釈化 (Market Dilution)
解説： AIが学習元と同じジャンルの作品をたくさん作ると、人間の作った元の作品が売れにくくなる「市場の希釈化」が心配されているんだ。
問題4： アンソロピック社のAI訴訟で、裁判所は海賊版の書籍をAI学習のためにダウンロードして「保存」したことについて、どんな判断をした？
a) 海賊版でもAI学習のためなら合法だと判断した
b) 保存は一時的なら合法だと判断した
c) 保存はフェアユースではなく違法だと判断した
d) 保存方法によって判断を変えるべきだと判断した
正解： c) 保存はフェアユースではなく違法だと判断した
解説： アンソロピック訴訟では、AI学習自体はフェアユースとされたけど、海賊版のダウンロード・保存は違法と判断されたよ。データ収集方法も重要なんだね。
大学生向けレポート課題
君たちは、この論文の内容を踏まえ、以下の課題に取り組んでみよう。答えは一つではない。君たちの頭で考え、論理的に構成し、そして君なりの見解を示そう。コピペは厳禁だぞ。
課題1：
本論文で紹介された米国におけるAI著作権を巡る三つの連邦地裁判決（ウェストロー訴訟、アンソロピック訴訟、Meta訴訟）を比較検討し、それぞれの判決における「フェアユース」判断の相違点と共通点を明らかにせよ。特に、「中間的利用」と「市場への影響（市場の希釈化を含む）」に関する各判決の論理を分析し、その背景にある（とあなたが推測する）考え方の違いについて論じなさい。裁判官の個人的な経験や、それぞれの訴訟における原告・被告の立場が、判断にどのように影響した可能性があるかについても考察すること。
課題2：
本論文で指摘されている米連邦著作権局報告書の「市場の希釈化」論について、その論理的な妥当性と、著作権法における「市場への影響」という要素の解釈に与える影響を考察せよ。市場の希釈化を著作権侵害の根拠とすることの是非について、表現の自由や技術革新の促進といった観点も踏まえて、あなたの賛否を論理的に展開しなさい。また、市場の希釈化が法的に認められるために、どのような種類の証拠や分析が必要になると考えられるか、具体的に論じなさい。
課題3：
本論文を参考に、米国のAI著作権を巡る混乱が、日本のAI開発やコンテンツ産業、そして著作権法制度に与える影響について、あなたの見解を述べなさい。特に、日本の著作権法30条の4の現状と、米国の動向を踏まえた今後の課題について論じ、日本が今後取るべき対応策（法改正、ガイドライン策定、国際協力など）について、あなたの提案を具体的に示しなさい。日本独自の立場を堅持することの意義と限界についても考察すること。
さあ、君たちの番だ。この混乱の海を、君たちの知力で乗り越えてみせたまえ。
巻末資料：余韻と諦め
さて、この長大な茶番劇も、まもなく幕を閉じようとしています。しかし、全てが終わったわけではありません。問題は残り、議論は続き、そして人間はまた同じような過ちを繰り返すでしょう。ここでは、最後の整理と、いくつかの付録を提示します。無意味なものばかりかもしれませんが、巻末資料とはそういうものです。
用語索引（アルファベット順）：無意味に引いてみるがよい
この論文で登場した、難解なる言葉たち
参考リンク・推薦図書：この地獄から逃れるための、いくつかの窓
さらに深く（そして無益に）探求したい者へ
本論文は、あくまで2025年7月初旬時点の記録帳に過ぎません。この後も、AI著作権を巡る議論は続いていくでしょう。もしあなたが、この終わりのない茶番劇にもう少し付き合ってみたいという奇特な人間であれば、以下の資料が（多少は）役に立つかもしれません。ただし、これらの資料もまた、特定の視点や都合に基づいている可能性があることをお忘れなく。そして、ここにはアフィリエイトリンクなどという、人間らしい汚い商売の匂いは一切ありません。ご安心ください。 もしあなたが著作権法そのものについてあまり知らないのであれば、まず著作権法の基本書を読むことをお勧めします。日本法、米国法それぞれについて、比較的読みやすい入門書がいくつか出版されています。法律書は高価で分厚いですが、この世界に入り込むには避けて通れません。覚悟してください。 これらの資料は、あなたがAI著作権という名の迷宮で迷子になるのを助けてくれるかもしれません。あるいは、さらに深く迷子にさせるかもしれませんが。それは、あなたの知性と、この問題に対する諦めの悪さにかかっています。政府機関の公式発表（一次情報源）
専門家による解説・分析
推薦図書（入門レベル）
脚注：借り物の言葉で飾り立てる
引用元と、ほんの少しの解説
本論文は、筆者の個人的な記録帳であると同時に、既存の情報に基づいて構成されています。以下に、主要な情報源と、本文中で（難解かもしれない）用語に付した脚注の解説を記します。他の誰かの言葉を借りることで、筆者の主張にほんの少しの権威を付け加える、という、実に人間らしい行為です。
- ↑ ↑ ↑ 中間的利用、市場の希釈化、拡大集中許諾（ECL）: これらの用語については、論文中で解説されている通りです。それぞれの用語の意味と、論文中での文脈を再確認してください。特に「市場の希釈化」は、著作権法において比較的新しい論点であり、その定義や立証方法については、今後さらに議論が必要となる概念です。
- ↑ 日本の著作権法30条の4: 日本のAI学習に関する最も重要な規定です。詳しくは、用語索引も参照してください。米国法とは異なるアプローチを取っており、その比較はAI著作権問題を国際的に理解する上で重要です。
- ↑ 判例要旨: 法律情報のプロが、裁判所の判決の複雑な内容を分かりやすくまとめたものです。これ自体に著作物性が認められるかどうかは、その創作性（どの判例を選び、どのように要約・編集したかなど）によります。ウェストロー訴訟では、トムソン・ロイターの判例要旨に著作物性が認められた上で、その利用がフェアユースにあたるかが争われました。
- ↑ 変容的利用 (Transformative Use): 米国フェアユース判断の核心となる概念の一つです。詳しくは用語索引を参照してください。AI学習が著作物を「変容的」に利用しているかどうかが、米国の訴訟における主要な争点となっています。
- ↑ 依拠性: 著作権侵害が成立するための要件の一つで、被告が原告の著作物を「知っていた、または知る機会があった」こと、そしてそれを自己の創作に「利用した」ことを指します。AI学習においては、学習データに著作物が含まれていること自体が依拠性の根拠となりうるか、などが議論されることがあります。
- ↑ 類似性: 著作権侵害が成立するためのもう一つの要件で、被告の著作物が原告の著作物と「類似している」ことを指します。AI生成物が元の学習データと類似しているかどうかが、侵害判断の重要な要素となります。ただし、AI学習の場合は、学習データ自体が直接出力されるわけではないため、「類似性」の判断が難しくなります。
これらの脚注が、あなたの理解を深める一助となれば幸いです。あるいは、単にページを増やすための飾りであると見なしていただいても構いません。
免責事項：全ては筆者の戯言である
この茶番劇に真実など期待するな
本論文、及びそれに付随するあらゆる内容は、筆者の個人的な見解と、公開されている情報に基づいた憶測に過ぎません。ここに記載されている情報は、法的なアドバイスではありませんし、正確性や網羅性を保証するものでもありません。特定の訴訟の結論や、将来の法改正、市場動向などを予測するものでもありません。
万が一、本論文の内容を参照したことによって、あなたが何らかの損害を被ったとしても、筆者及び関係者は一切責任を負いません。本論文の内容は、あくまでAI著作権を巡る混乱の一時期を記録し、ニヒルでシニカルな視点から論じることを目的としたものです。真実や正義といった高尚なものを期待しないでください。
AI著作権問題は、極めて複雑で流動的であり、専門家ですら見解が分かれることがあります。もし具体的な状況について法的な判断やアドバイスが必要な場合は、必ず専門家（弁護士など）にご相談ください。彼らは、あなたから適正な対価を受け取ることで、真剣にあなたの問題に向き合ってくれるはずです。
本論文は、あくまで知的遊興の産物であり、現実世界に何か具体的な影響を与えようという大それた意図はありません。この点をご理解いただいた上で、お楽しみいただければ幸いです。もちろん、楽しめなくても、筆者は気にしませんが。
謝辞：この無駄な作業に付き合わせた、誰かに感謝するフリをする
義務的な感謝の言葉
さて、この長大な、そしておそらく無益な文章を書き終えるにあたり、一応、形式的に感謝の言葉を述べておきましょう。感謝すべき相手がいるとすれば、それは誰でしょうか？
- まず、この論文の元となった、米国におけるAI著作権に関する情報を公開してくれた、名もなき人々や組織。あなた方がいなければ、筆者は何も書けませんでした。感謝します…と言っておきましょう。
- そして、この複雑な問題に関わる全ての関係者。AI開発者、クリエイター、弁護士、裁判官、お役人。あなた方が混乱し、悩み、争ってくれたおかげで、筆者はこの茶番劇を観察し、記録することができました。あなた方の苦労は、筆者のインスピレーションの源です。感謝します…と言わざるを得ません。
- さらに、この論文を最後まで読んでしまった奇特なあなた。貴重な時間を、このような無益な文章に費やしていただき、誠にありがとうございます。あなたの忍耐力には驚嘆します。感謝します。心から。
もちろん、本当に感謝しているかどうかは、筆者の心の中にしかありません。しかし、こうして感謝の言葉を述べることで、人間らしい温かさを演出できるとすれば、それはそれで悪くないかもしれません。さあ、もう結構です。解散しましょう。そして、それぞれのつまらない日常に戻るのです。このAI著作権の茶番は、きっと明日も続いていますから。
補足8：コンテンツ作成のための諸要素 - タイトル、タグ、その他諸々
潜在的読者のために、あるいは単なる情報過多
もしあなたが、この論文の内容を誰かに伝えたい、あるいは共有したいと思ったとして、どのような要素があれば、より多くの人に届くでしょうか？ あるいは、単に情報の整理として。以下に、いくつかの要素を提示します。 米国AI著作権、大混乱の記録。3判決と報告書が示す揺れるフェアユースと市場希釈化。局長解任も。今後の日本への影響は？ #AIと著作権 #著作権法 #フェアユース #米国AI #AI規制 [317.2][AI][著作権][米国][フェアユース][裁判][市場希釈化] 🇺🇸⚖️🤖📝📚📉❓🤯💼✒️🎨 アルファベットとハイフンのみを使用します。 [317.2 著作権] これらの要素が、あなたのコンテンツ作成や情報整理の一助となれば幸いです。まあ、どうでも良い情報かもしれませんが。この記事につけるべきキャッチーなタイトル案
SNSなどで共有するときに付加するべきハッシュタグ案
SNS共有用に120字以内に収まるようなタイトルとハッシュタグの文章
ブックマーク用にタグを[]で区切って一行で出力（NDC参考に）
この記事に対してピッタリの絵文字
この記事にふさわしいカスタムパーマリンク案
この記事の内容が単行本ならば日本十進分類表(NDC)区分のどれに値するか
この記事をテーマにテキストベースでの簡易な図示イメージ
+-----------------------+ +--------------------------+ +--------------------------+
| 2025年 米国AI著作権 |----->| ウェストロー判決 |----->| 著作権局報告書 |
| 混乱の黎明期 | | (非生成AI, フェアユース否定) | | (生成AI, 市場希釈化論, 解任) |
+-----------------------+ +--------------------------+ +--------------------------+
| |
| |
v v
+--------------------------+ +--------------------------+
| アンソロピック判決 |----->| Meta判決 |
| (生成AI学習OK, 海賊版NG) | | (フェアユース? 実質厳格) |
+--------------------------+ +--------------------------+
|
v
+-------------------------------------------------------+
| 今後の課題：上訴審、希釈化証明、ライセンス市場、国際協調など |
| → 日本への影響、歴史的位置づけ、求められる研究へ繋がる |
+-------------------------------------------------------+
フェアユースとAI学習に関する包括的回答
フェアユースの「変容性」の解釈とその限界
フェアユースの「変容性」（transformative use）は、米国著作権法におけるフェアユース判断の第1要件（使用の目的と性格）で、新たな表現や目的を加える場合に適用されます（Nolo）。しかし、その解釈は裁判官の裁量に委ねられ、ケースバイケースで異なります。ウェストロー訴訟（Bloomberg Law）では、Ross IntelligenceがWestlawのヘッドノートを競合製品に使用したため変容的でないと判断されました。一方、アンソロピック訴訟（Reuters）では、AI訓練が新たなコンテンツ生成に寄与するとされ変容的と認められました。この違いは、使用目的と市場への影響に基づきます。ウェストローでは競合製品作成が問題視され、アンソロピックでは新たな創造性が認められたためです。どちらも「都合良く」解釈されたわけではなく、法律の枠内で事実に基づく判断です。変容性の解釈は柔軟ですが、恣意的になるリスクは低く、客観的基準（目的、市場影響）に依拠します。
著作権局の「最終的な出力目的」
米国著作権局の2025年5月報告書（Axios）は、AI訓練のフェアユース判断が最終的な出力目的に依存するとしています。これはお役所の先送りではなく、AIの複雑性に対応した柔軟なアプローチです。生成AIの出力は開発者でも完全には制御できませんが、裁判所は目的（例：研究目的か商業目的か）を基準に判断します。報告書は明確なルールを設けず、ケースごとの判断を重視しており、AIの不確実性を考慮した現実的な対応と言えます。
市場の希釈化：権利侵害の根拠か、単なる懸念か
「市場の希釈化」は、AI生成コンテンツが人間の創作物の市場を圧迫する可能性を指し、フェアユースの第4要件（市場への影響）に関連します。Meta訴訟（Benzinga）では、原告が主張した「AI生成恋愛小説が人間の小説市場を害する」という推測に対し、裁判所は「意味ある証拠がない」と判断しました。法廷で認められるには、具体的なデータ（例：売上減少の統計、AIコンテンツの市場シェア）が必要です。現在のところ、希釈化は理論的懸念に留まり、証拠不足が課題です。過去の技術（印刷機、インターネット）でも同様の懸念がありましたが、新たな市場を生み出してきた歴史を考えると、AIも破壊的というより変革的である可能性が高いです（RAND）。ただし、恋愛小説のような特定ジャンルでの競合が顕著になれば、将来的に証拠として認められる可能性はあります。
AI学習の制限と表現の自由・技術革新とのバランス
市場の希釈化を防ぐためにAI学習を制限することは、フェアユースの目的である表現の自由や技術革新を阻害するリスクがあります。フェアユースは権利者保護と公共利益のバランスを目指しており、過度な制限はAIの進化や新たな表現の創出を妨げます。バランスを取るには、ライセンス市場の構築や、権利者とAI開発者の協力が有効です。例えば、OpenAIとAssociated Pressのライセンス契約（Variety）は一つのモデルです。線引きは困難ですが、データセットの透明性や使用範囲の明確化が現実的な解決策となります。
AI学習用ライセンス市場の実現可能性
著作権局報告書が示唆するライセンス市場は、AI開発者が権利者からデータ使用の許諾を得る仕組みです（Skadden）。しかし、世界中の著作物の権利者を特定し、許諾を得るのは膨大なコストと手間を要します。大手権利者団体やAI企業は利益を得やすいですが、小規模クリエイターは不利になる可能性が高いです。拡大集中許諾（ECL）は欧州では一般的ですが、自由市場を重視する米国では受け入れられにくい（QMUL）。市場が実現しても、仲介業者が利益を独占するリスクがあり、公正な分配システムの構築が課題です。
米国の動向と日本の対応
米国でのAI著作権問題は、EUや日本に波及します。EUはTDM（テキスト・データマイニング）例外を既に導入済みで、日本も著作権法30条の4でAI学習を原則適法としています（日本法令情報）。米国の「市場希釈化」議論を受けて、日本でも見直しの声が上がる可能性はありますが、文化庁は独自性を維持する傾向が強く、国際調和を模索しつつ現行法を保持する可能性が高いです。日本は、クリエイター保護と技術革新のバランスを重視し、ライセンス市場の動向を注視すべきです。
今後の混沌と対応策
New York Times v. OpenAIなどの訴訟（WIRED）や上訴審の結果が、AI著作権の枠組みを形成します。既存の著作権法で対応可能な部分もありますが、AI特有の課題（例：生成物の予測不可能性）には新たな規制やガイドラインが必要です。研究者は、データ透明性や倫理的AI使用のモデルを提案すべきです。実務家は、クライアントにライセンス契約やリスク管理を助言し、クリエイターは集団的管理組織を通じて権利を守るべきです。AIと人間の共存には、技術・法律・倫理の協働が不可欠です。
フェアユースと著作権の歴史年表（AI学習関連を含む）
以下は、フェアユース（米国の公正利用の法理）と著作権の歴史を、AI学習に関連する最近の動向を含めて詳細にまとめた年表です。フェアユースは、著作権者の許可なく著作物を利用できる例外規定で、特に米国で発展しました。著作権法は、国際的な法制度の進化と共に形成されてきました。この年表では、フェアユースの確立、著作権法の進化、及びAI学習に関する重要な判例や報告書を時系列で整理し、歴史的背景や法的意義を解説します。出典は米国著作権法、文化庁資料、及び関連文献（例：『米国著作権法』、Bloomberg Law、Reuters、Axios、RAND等）に基いています。
| 年号 | フェアユースの出来事 | 著作権の出来事 | 歴史的背景・補足 |
|---|---|---|---|
| 1710年 | - | 英国で「アン女王法」（Statute of Anne）が制定。世界初の近代的著作権法として、著作者に14年間の独占権を付与（更新可）。 | 印刷技術の発展に伴い、著作物の保護需要が高まる。現代著作権法の原型。保護対象は書籍に限定。 |
| 1790年 | - | 米国で最初の連邦著作権法（Copyright Act of 1790）が制定。書籍、地図、図表を対象に14年間の保護期間（更新可）。 | 米国はアン女王法を参考に著作権制度を確立。保護範囲は限定的で、フェアユースの概念は未確立。 |
| 1831年 | - | 米国著作権法改正。保護期間を初回14年から28年に延長、更新で14年追加。音楽著作物が保護対象に追加。 | 著作物の種類拡大と保護期間延長により、著作権制度が強化。フェアユースは依然として判例法に依存。 |
| 1841年 | 米国で「Folsom v. Marsh」裁判。フェアユースの法理が初めて示される。裁判官が公正利用の基準（利用目的、著作物の性質、利用量、市場への影響）を提示。 | - | フェアユースの基礎が司法で確立。後の米国著作権法107条の原型となる。変容性（transformative use）の概念はまだ明示的ではない。 |
| 1886年 | - | ベルヌ条約がスイス・ベルンで成立。国際的な著作権保護の枠組みを確立。著作権の自動保護や最低保護期間（著作者の生存中＋死後50年）を規定。 | 米国は当初参加せず、独自の著作権法を維持。日本は1899年に加盟。国際協調の第一歩。 |
| 1891年 | - | 米国で国際著作権法（International Copyright Act）が制定。外国人の著作物を保護する初の法律。 | 米国が国際的な著作権保護に一歩近づくが、ベルヌ条約加盟はまだ。フェアユースは国内法理として発展。 |
| 1909年 | - | 米国著作権法（Copyright Act of 1909）制定。保護期間を28年＋更新28年に延長。著作物の範囲を拡大（映画など）。 | フェアユースは依然として成文化されず、判例法として運用。映画など新たなメディアに対応。 |
| 1952年 | - | 万国著作権条約（UCC）が成立。ベルヌ条約に代わる簡易な国際著作権保護の枠組み。米国が主導し、日本も参加。 | 米国はベルヌ条約の厳格な要件を避け、UCCで国際協力を強化。フェアユースは米国の独自性として維持。 |
| 1976年 | 米国著作権法（Copyright Act of 1976）でフェアユースが初めて成文化（17 U.S.C. §107）。4つの判断基準（利用目的、著作物の性質、利用量、市場への影響）を明記。変容性（transformative use）が重要な判断要素として浮上。 | 米国著作権法全面改正。保護期間を著作者の生存中＋死後50年に変更。ベルヌ条約に準拠する準備。 | フェアユースの成文化は判例法の蓄積を反映。デジタル時代前の重要な改正で、変容性の概念が明確化し始める。 |
| 1984年 | 「Sony Corp. v. Universal City Studios」裁判（ベータマックス事件）。家庭でのビデオ録画がフェアユースと認められる。変容性は限定的だが、公共利益が重視される。 | - | フェアユースが技術革新（VCR）に適用。消費者利益と市場への影響が焦点。AI学習の前例として後に参照される。 |
| 1989年 | - | 米国がベルヌ条約に正式加盟。著作権保護の国際標準に準拠。 | 米国の著作権法がグローバル化。フェアユースは米国の独自性として維持され、国際条約に影響を与えない。 |
| 1994年 | 「Campbell v. Acuff-Rose Music」裁判。2 Live Crewのパロディ曲がフェアユースと認められる。変容性が「新たな表現や目的を加える」場合に適用されることが明確化。 | TRIPS協定（WTOの一部）が成立。著作権の国際的保護を強化。最低保護期間や執行手続きを標準化。 | フェアユースの変容性が法理として確立。パロディが表現の自由として保護され、AI学習の変容性議論に影響。TRIPSはグローバルな著作権基準を強化。 |
| 1998年 | - | 米国でデジタルミレニアム著作権法（DMCA）制定。デジタルコンテンツの保護を強化し、オンラインでの著作権侵害対策（例：テイクダウン通知）を導入。 | インターネットの普及に伴い、著作権保護がデジタル領域に拡大。フェアユースはデジタル利用にも適用されるが、DMCAは権利者保護を優先。 |
| 2006年 | 「Perfect 10 v. Amazon.com」裁判。Googleの画像検索サムネイルがフェアユースと認められる。検索エンジンの変容的利用が公共利益とされる。 | - | フェアユースがインターネット検索技術に適用。変容性と市場への影響が焦点。AI学習の前例として参照される。 |
| 2015年 | 「Authors Guild v. Google」裁判。Google Booksの書籍スキャンがフェアユースと認められる。デジタルアーカイブが変容的かつ公共利益に資すると判断。 | - | フェアユースがデジタルアーカイブに適用。AI学習の変容性議論の重要な前例。市場への影響が限定的であることが強調される。 | [](https://copyrightblog.kluweriplaw.com/2024/02/29/is-generative-ai-fair-use-of-copyright-works-nyt-v-openai/)
| 2017年 | - | 日本で文化庁が「新たな時代のニーズに的確に対応した権利制限規定の在り方等に関する報告書」を公表。フェアユース導入は見送られ、具体的な権利制限規定（例：引用、教育利用）を採用。 | 日本はフェアユースに代わり、限定的な例外規定を維持。AI学習は著作権法30条の4で原則適法（非享楽的利用に限る）。 | [](https://sites.usc.edu/iptls/2025/02/04/ai-copyright-and-the-law-the-ongoing-battle-over-intellectual-property-rights/)
| 2018年 | - | EUで著作権指令（Directive on Copyright in the Digital Single Market）が採択。テキスト・データマイニング（TDM）の例外を導入（研究目的に限定）。商用利用は権利者のオプトアウトが可能。 | EUはAI学習に対応し、TDM例外を導入。米国のフェアユースとは異なり、権利者保護を重視。日本の30条の4と比較される。 |
| 2020年 | 「Thomson Reuters v. ROSS Intelligence」訴訟開始。Thomson ReutersがWestlawのヘッドノートをAI訓練に使用したとしてRoss Intelligenceを提訴。フェアユースが争点に。 | - | AI学習におけるフェアユースの初の主要訴訟。競合製品の作成が変容性の判断に影響。後の2025年判決で注目される。 | [](https://www.jw.com/news/insights-federal-court-ai-copyright-decision/)[](https://copyrightalliance.org/ai-training-not-fair-use/)
| 2021年 | 「Google LLC v. Oracle America, Inc.」裁判。GoogleのJava API利用がフェアユースと認められる。ソフトウェア開発における変容的利用が強調され、AI学習の前例に。 | - | フェアユースがソフトウェアとAI技術に適用。変容性が技術革新の促進に寄与とされる。市場への影響が限定的と判断。 | [](https://www.jw.com/news/insights-federal-court-ai-copyright-decision/)
| 2023年 | 「Thaler v. Perlmutter」裁判。AIが自律的に生成したアート作品の著作権登録を米国著作権局が拒否。人間の創作関与が必要とされる（上訴中）。「New York Times v. OpenAI」訴訟開始。NYTがOpenAIとMicrosoftを提訴。AI訓練に無許可で記事を使用したとして、フェアユースが争点に。 | - | AI生成物の著作権保護とAI訓練のフェアユースが注目。NYT訴訟は、変容性と市場の希釈化（市場への影響）が主要論点。 | [](https://www.jw.com/news/insights-federal-court-ai-copyright-decision/)[](https://copyrightblog.kluweriplaw.com/2024/02/29/is-generative-ai-fair-use-of-copyright-works-nyt-v-openai/)[](https://sites.usc.edu/iptls/2025/02/04/ai-copyright-and-the-law-the-ongoing-battle-over-intellectual-property-rights/)
| 2024年 | 「Bartz v. Anthropic」訴訟開始。著者らがAnthropicのClaude訓練に無許可で書籍を使用したと提訴。フェアユースと海賊版利用が争点。「Kadrey v. Meta」訴訟開始。Sarah Silvermanら13人の著者がMetaのLLaMA訓練に海賊版書籍を使用したと提訴。 | - | 生成AIを巡る訴訟が増加。フェアユースの変容性と市場への影響（希釈化）が焦点。海賊版の使用がフェアユース判断に悪影響を与える。 | [](https://www.reuters.com/legal/litigation/anthropic-wins-key-ruling-ai-authors-copyright-lawsuit-2025-06-24/)[](https://www.theguardian.com/technology/2025/jun/26/meta-wins-ai-copyright-lawsuit-as-us-judge-rules-against-authors)
| 2025年2月 | 「Thomson Reuters v. ROSS Intelligence」判決。Delaware連邦裁判所がRossのフェアユース弁護を棄却。Westlawのヘッドノートを競合製品のAI訓練に使用したことが非変容的と判断。市場の希釈化（競合製品による市場侵害）が認められる。 | - | AI訓練におけるフェアユースの初の主要判決。非生成AIのケースだが、変容性と市場への影響が厳格に評価。生成AI訴訟に影響を与える可能性。 | [](https://www.jw.com/news/insights-federal-court-ai-copyright-decision/)[](https://www.dglaw.com/court-rules-ai-training-on-copyrighted-works-is-not-fair-use-what-it-means-for-generative-ai/)[](https://www.debevoise.com/insights/publications/2025/02/an-early-win-for-copyright-owners-in-ai-cases-as)
| 2025年5月 | 米国著作権局が報告書を発表。AI訓練のフェアユース判断は「最終的な出力目的」に依存するとし、変容性の程度をケースバイケースで評価。商業目的のAI訓練はフェアユースが適用されにくいと示唆。ライセンス市場の構築を提案。 | - | 報告書はAIの複雑性に対応し、明確なルール設定を避ける。変容性の「程度」を重視し、市場の希釈化懸念を強調。ライセンス市場の実現可能性に課題。 | [](https://www.skadden.com/insights/publications/2025/05/copyright-office-report)
| 2025年6月 | 「Bartz v. Anthropic」判決。AnthropicのClaude訓練における合法的に購入した書籍の使用がフェアユースと認められる。「極めて変容的」と判断。ただし、海賊版書籍の使用はフェアユースに該当せず、12月に審理予定。「Kadrey v. Meta」判決。MetaのLLaMA訓練がフェアユースと認められるが、原告の市場希釈化の証拠不足が理由。海賊版の使用は別途審理へ。 | - | Anthropic判決はAI訓練の変容性を肯定し、生成AIのフェアユースに前向き。Meta判決は市場希釈化の証拠不足を強調。海賊版利用はフェアユースを否定する要因。 | [](https://www.reuters.com/legal/litigation/anthropic-wins-key-ruling-ai-authors-copyright-lawsuit-2025-06-24/)[](https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/federal-judge-rules-copyrighted-books-are-fair-use-ai-training-rcna214766)[](https://www.ropesgray.com/en/insights/alerts/2025/07/a-tale-of-three-cases-how-fair-use-is-playing-out-in-ai-copyright-lawsuits)
| 2025年7月 | 「Concord Music Group v. Anthropic」訴訟進行中。音楽出版社がClaudeの歌詞訓練を提訴。フェアユースと市場の希釈化が争点。Anthropicは変容的利用を主張。 | - | 生成AIの歌詞生成が市場に与える影響が焦点。変容性の解釈と市場希釈化の証拠が鍵。判決は未決だが、AI訓練の法的枠組みに影響。 | [](https://www.jw.com/news/insights-federal-court-ai-copyright-decision/)
補足
- フェアユースと変容性: フェアユースは米国著作権法の例外規定（17 U.S.C. §107）で、変容性（新たな表現や目的の追加）が第1要件の鍵。Thomson Reuters v. ROSSでは競合製品の作成が非変容的とされ、AnthropicやMetaでは新たなコンテンツ生成が変容的と認められた。変容性の判断は裁判官の裁量に委ねられ、ケースバイケースで異なるが、客観的基準（目的、市場への影響）に依拠する。 [](https://www.jw.com/news/insights-federal-court-ai-copyright-decision/)[](https://www.dglaw.com/court-rules-ai-training-on-copyrighted-works-is-not-fair-use-what-it-means-for-generative-ai/)[](https://www.reuters.com/legal/litigation/anthropic-wins-key-ruling-ai-authors-copyright-lawsuit-2025-06-24/)
- 著作権とAI学習: AI学習における著作権侵害の議論は、変容性と市場の希釈化（市場への影響）に集中。米国著作権局の2025年報告書は、商業目的のAI訓練はフェアユース適用が難しいと示唆し、ライセンス市場の構築を提案。海賊版の使用はフェアユースを否定する要因として厳しく判断される。 [](https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/federal-judge-rules-copyrighted-books-are-fair-use-ai-training-rcna214766)[](https://fortune.com/2025/06/24/ai-training-is-fair-use-federal-judge-rules-anthropic-copyright-case/)[](https://www.skadden.com/insights/publications/2025/05/copyright-office-report)
- 市場の希釈化: 市場の希釈化はフェアユースの第4要件。Meta訴訟では、原告が具体的な証拠（例：売上減少データ）を示せず、推測に留まったためフェアユースが認められた。歴史的に、印刷機やインターネットも市場破壊の懸念があったが、新市場を創出した。AIも同様に変革的と見なされる可能性が高いが、特定ジャンルでの競合が証拠化されれば権利者有利に。 [](https://www.theguardian.com/technology/2025/jun/26/meta-wins-ai-copyright-lawsuit-as-us-judge-rules-against-authors)
- ライセンス市場とバランス: ライセンス市場の構築は、権利者保護と技術革新のバランスを目指す。OpenAIとAssociated Pressの契約は一例だが、小規模クリエイターは不利になるリスクあり。拡大集中許諾（ECL）はEUで一般的だが、米国では自由市場志向により抵抗が強い。データ透明性と使用範囲の明確化が現実的解決策。 [](https://sites.usc.edu/iptls/2025/02/04/ai-copyright-and-the-law-the-ongoing-battle-over-intellectual-property-rights/)
- 米国の動向と日本: 米国ではNYT v. OpenAIなど上訴審の結果が待たれる。日本は著作権法30条の4でAI学習を原則適法とし、フェアユース導入は見送り。米国の市場希釈化議論が日本に波及する可能性はあるが、文化庁は独自性を維持する傾向。 [](https://sites.usc.edu/iptls/2025/02/04/ai-copyright-and-the-law-the-ongoing-battle-over-intellectual-property-rights/)
- 今後の展望: AI生成物の予測不可能性やデータセットの透明性は、既存の著作権法では対応困難。ライセンス契約、倫理的ガイドライン、データ透明性が求められる。クリエイターは集団的管理組織で権利を守り、実務家はリスク管理を助言すべき。 [](https://sites.usc.edu/iptls/2025/02/04/ai-copyright-and-the-law-the-ongoing-battle-over-intellectual-property-rights/)
特定の判例（例：Thomson Reuters v. ROSSの詳細）や他の国（例：EU）の動向の追加、形式変更が必要な場合は、指示をお願いします。
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