UMG Recordings Inc. et al. v. Suno Inc.

Case Metadata

Basic Information

1. Case Name: UMG Recordings, Inc., Capitol Records, LLC, Sony Music Entertainment, Atlantic Recording Corporation, Atlantic Records Group LLC, Rhino Entertainment LLC, The All Blacks U.S.A., Inc., Warner Music International Services Limited, and Warner Records Inc. v. Suno, Inc. and John Does 1-10
2. Court: United States District Court for the District of Massachusetts (Federal District Court, First Circuit)
3. Filing Date: June 24, 2024
4. Judgment Date: Not yet decided (ongoing litigation)
5. Case Number: 1:24-cv-11611
6. Current Status: Active litigation in discovery phase; fact discovery deadline July 15, 2025; dispositive motions due December 5, 2025

Parties

7. Plaintiff(s):
– UMG Recordings, Inc. (Major record label conglomerate)
– Capitol Records, LLC (Record label subsidiary)
– Sony Music Entertainment (Major record label conglomerate)
– Atlantic Recording Corporation (Record label subsidiary)
– Atlantic Records Group LLC (Record label subsidiary)
– Rhino Entertainment LLC (Record label subsidiary)
– The All Blacks U.S.A., Inc. (Record label entity)
– Warner Music International Services Limited (International music services entity)
– Warner Records Inc. (Major record label)

8. Defendant(s):
– Suno, Inc. (AI music generation technology company)
– John Does 1-10 (Unknown parties potentially involved in infringement)

9. Key Law Firms:
– Plaintiffs: Moez M. Kaba, Rajan Trehan (Lead counsel for record labels)
– Defendants: Latham & Watkins LLP (Steven N. Feldman, Andrew M. Gass, Sarang V. Damle, Brittany N. Lovejoy, Nathan Taylor)

10. Expert Witnesses: Not yet disclosed (expert disclosures due August 26, 2025)

Legal Framework

11. Case Type: AI copyright infringement litigation; mass unauthorized use of copyrighted sound recordings for AI training
12. Primary Legal Claims:
– Direct Copyright Infringement of Post-1972 Copyrighted Sound Recordings (17 U.S.C. §§ 106, 501)
– Direct Copyright Infringement of Pre-1972 Copyrighted Sound Recordings (17 U.S.C. §§ 106, 501, 1401)
13. Secondary Claims:
– Copyright misuse defense raised by defendants
– Fair use affirmative defense under 17 U.S.C. § 107
– Potential DMCA anti-circumvention violations (not yet formally added)
14. Monetary Relief:
– Statutory damages up to $150,000 per infringed work for willful infringement
– Actual damages and defendant’s profits as alternative
– Pre-judgment and post-judgment interest
– Costs and attorneys’ fees

Technical Elements

15. AI/Technology Involved:
– Suno’s generative AI music creation platform
– Text-to-music generation system
– Machine learning models trained on “tens of millions” of copyrighted recordings
– Alleged stream-ripping technology for data acquisition
16. Industry Sectors: Music recording industry, entertainment technology, AI development, creative industries
17. Data Types: Copyrighted sound recordings, musical compositions, training datasets scraped from internet sources

Database Navigation

18. Keywords/Tags: AI copyright infringement, generative AI, music generation, fair use defense, machine learning training data, sound recording rights, DMCA circumvention, transformative use, intermediate copying, copyright misuse
19. Related Cases:
– UMG Recordings, Inc. et al. v. Uncharted Labs, Inc. (Udio) (S.D.N.Y., filed June 24, 2024)
– Anthony Justice et al. v. Suno, Inc. (Class action filed June 2025)
– Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202 (2d Cir. 2015) (fair use precedent)
– Andy Warhol Foundation v. Goldsmith, 598 U.S. 508 (2023) (transformative use analysis)

詳細分析 (Detailed Analysis)

事件の概要 (Case Overview)

背景と争点 (Background and Issues)

事実関係: 2024年6月、世界最大手のレコード会社9社が、AI音楽生成企業Suno社に対して大規模な著作権侵害訴訟を提起した。原告らは、Suno社が自社のAIモデルを訓練するため、許可なく数千万の著作権保護された録音物を複製・利用したと主張している。Suno社は、同社のAIシステムがユーザーのテキスト入力から音楽を生成する技術を提供しており、その訓練データには「オープンインターネット上でアクセス可能な、合理的な品質を持つ本質的にすべての音楽ファイル」が含まれることを認めている。

中心的争点:
1. AIモデルの訓練目的での著作物の大量複製が著作権侵害を構成するか
2. AIの訓練における著作物の使用がフェアユース（公正使用）の保護を受けるか
3. 生成されたAI音楽が元の著作物と「実質的に類似」していない場合でも侵害が成立するか
4. 著作権法第114条(b)項における録音物の権利範囲とAI生成コンテンツの関係

原告の主張:
– Suno社は産業規模での大規模な著作権侵害を行っている
– 同社は違法にYouTubeからのストリームリッピングを含む手段で著作物を取得した
– AIの訓練は変形的使用ではなく、原告の市場を直接侵害している
– 各侵害作品につき最大15万ドルの法定損害賠償を求める
– 恒久的差止命令による将来の侵害行為の禁止を要求

被告の主張:
– AI訓練における著作物の複製は著作権法上のフェアユースとして保護される
– 訓練は「バックエンドの技術的プロセス」の一部であり、公衆には見えない中間的複製に過ぎない
– 生成される音楽は完全に新しい作品であり、元の録音物からのサンプリングは含まれない
– AIの学習プロセスは「ロックジャンルを聴いた後に自分のロック曲を書く子供」に類似する
– 原告らは著作権の濫用を行っており、その請求は阻却されるべきである

AI/技術要素: Suno社のAIシステムは、大規模な音楽データセットで訓練された深層学習モデルを使用している。このシステムは、音楽の作曲パターン、制作技術、音響特性を学習し、ユーザーのテキストプロンプトに基づいて新しい音楽ファイルを生成する。同社は、システムが既存の録音物の一部を直接複製するのではなく、学習した抽象的な音楽概念に基づいて新しい音を作り出すと主張している。

手続きの経過 (Procedural History)

重要な手続き上の決定:
– 2024年10月28日：裁判所は発見手続きに関する問題を治安判事に付託
– 裁判所は当事者間の合意に基づき、著作物のデジタルコピーに関する規定を採択
– Suno社の寄託物コピーの提出を強制する申立ては実質的に解決

証拠開示:
– 書面による証拠開示期限：2025年4月30日
– 事実に関する証拠開示完了：2025年7月15日
– 専門家証言の開示：2025年8月26日
– 反駁専門家：2025年9月23日
– 専門家の証言録取：2025年11月5日

専門家証言: 専門家証人はまだ指名されていないが、AI技術、著作権法、音楽産業の慣行に関する技術的専門知識が訴訟において重要な役割を果たすことが予想される。

判決の概要 (Judgment Summary)

裁判所の判断: 本件は現在係争中であり、最終判決はまだ下されていない。証拠開示手続きが進行中で、処分的申立ての期限は2025年12月5日となっている。

法的推論の分析: 裁判所は最終的に以下の重要な法的問題を判断する必要がある：

1. フェアユース分析の適用: AIモデルの訓練における著作物使用が、著作権法第107条に基づく4要素テストを満たすか
2. 変形的使用の範囲: Andy Warhol Foundation v. Goldsmith判決（2023年）の基準に照らして、AI訓練が十分に変形的であるか
3. 市場への影響: AI生成音楽が原告の著作物の市場価値に与える影響の評価
4. 技術的中立性: Authors Guild v. Google判決で示された技術革新と著作権保護のバランス

法的意義 (Legal Significance)

先例価値 (Precedential Value)

将来への影響: この訴訟は、AI時代における著作権法の適用に関する画期的な先例となる可能性がある。特に以下の点で重要な影響を持つ：

1. AI訓練データの法的地位: 著作物をAI訓練に使用する際のライセンス要件の確立
2. フェアユース理論の進化: デジタル時代における公正使用の境界線の再定義
3. 創造的AIの規制枠組み: 生成AIに対する法的責任と規制アプローチの基礎

法理論の発展: 本件は、伝統的な著作権理論をAI技術にどのように適用するかという新たな法的枠組みの発展に寄与する。特に、「中間的複製」の概念や「変形的使用」の現代的解釈が注目される。

解釈の明確化: 著作権法第114条(b)項における録音物の権利範囲と、AI生成コンテンツとの関係について、初めて詳細な司法判断が示される可能性がある。

規制・実務への影響 (Regulatory and Practical Impact)

AIガバナンス:
– AI開発企業は訓練データの取得と使用に関する明確な方針を策定する必要性
– 「責任あるAI」開発のための業界標準の確立
– 透明性とトレーサビリティの要求の高まり

コンプライアンス:
企業が取るべき対応策：
1. 訓練データの出所と権利状況の文書化
2. ライセンス契約または権利クリアランスプロセスの確立
3. AI生成コンテンツの著作権リスク評価システムの導入
4. 侵害クレームに対する迅速な対応体制の構築

業界への影響:
– 音楽産業：新たなライセンスモデルとAIとの共存戦略の必要性
– AI開発業界：訓練データ取得コストの増大と開発プロセスの見直し
– クリエイティブ産業全体：AIと人間の創造性の境界線の再定義

リスク管理:
– 訓練データの合法的取得経路の確保
– AI出力の著作権侵害リスクの継続的モニタリング
– 保険とインデムニティ条項の見直し
– 規制変更への迅速な対応体制の確立

比較法的観点 (Comparative Law Perspective)

日本法との比較:
日本の著作権法においても、AI訓練目的での著作物利用は重要な論点となっている。日本では2018年著作権法改正により、情報解析目的での著作物利用に一定の制限規定（第30条の4）が設けられたが、商業的AI開発への適用範囲については議論が続いている。本件の判決は、日本におけるAIと著作権の議論にも重要な示唆を与える可能性がある。

他国判例との関係:
– EU：AI Act（2024年施行）における訓練データの透明性要求との関連
– 英国：著作権法改正議論におけるAI例外規定の検討
– 中国：AI生成コンテンツの著作権保護に関する最近の判例動向

グローバルな影響:
多国籍企業にとって、本判決は世界的なAI開発戦略に重大な影響を与える。特に、各国の著作権制度の違いを考慮した訓練データの管理と、クロスボーダーでのAIサービス提供における法的リスクの評価が重要となる。

重要なポイント (Key Takeaways)

実務家への示唆:
1. 契約実務: AI開発・利用契約において、訓練データの権利処理と責任分担を明確に規定することの重要性
2. デューデリジェンス: AI企業のM&Aや投資において、訓練データの適法性確認が重要なリスク要因となる
3. 紛争解決: AI関連の著作権紛争では、技術的理解と法的分析の統合的アプローチが不可欠

今後の展望:
– 2025年末の処分的申立てにおける裁判所の判断が、AI業界全体の方向性を左右する可能性
– 控訴審での争いが予想され、最終的には連邦最高裁判所での判断も視野に
– 議会による立法的解決の可能性（AIと著作権に関する特別法の制定）

注意すべき事項:
1. 証拠保全: AI開発プロセスにおける詳細な記録保持の必要性
2. 国際的視点: グローバルなAIサービスにおける各国法の適用関係の複雑性
3. 技術的進化: 判決時点での技術水準に基づく判断が、将来の技術発展により陳腐化するリスク
4. 業界慣行の確立: 判決を待たずに、業界自主規制やベストプラクティスの策定を進めることの重要性

このレポートに関する注意事項 (Warning/Notes)

– このレポートはサイト運営者がAIエージェントに文献等の調査・調査結果の分析・分析結果の整理・分析結果の翻訳等を行わせたものです。人間による追加的な調査や査読は行っておらず、内容には誤りを含む場合があります。