Vacker v. Eleven Labs, Inc.

Case Metadata

Basic Information

1. Case Name: Karissa Vacker, Mark Boyett, Brian Larson, Iron Tower Press, Inc., and Vaughn Heppner v. Eleven Labs, Inc.
2. Court: United States District Court for the District of Delaware (federal trial court with jurisdiction over Delaware corporations)
3. Filing Date: August 29, 2024
4. Judgment Date: Case settled before judgment – Settlement agreement reached August 18, 2025
5. Case Number: C.A. No. 1:24-cv-00987-RGA
6. Current Status: Settled – Stay of proceedings granted through September 18, 2025, pending execution of long-form settlement agreement

Parties

7. Plaintiff(s):
   • Karissa Vacker (Award-winning professional voice actress, Texas resident)
   • Mark Boyett (Professional voice actor, New York resident)
   • Brian (BV) Larson (Author, USA Today bestselling science fiction writer, California resident)
   • Iron Tower Press, Inc. (California corporation owned by Larson, publisher)
   • Vaughn Heppner (Author specializing in military science fiction, Nevada resident)
8. Defendant(s):
   • Eleven Labs, Inc. (Delaware corporation, AI voice synthesis company, primary business in New York City)
9. Key Law Firms:
   • Plaintiffs: Farnan LLP (Delaware counsel); Munck Wilson Mandala, LLP (Texas counsel)
   • Defendant: Morris, Nichols, Arsht & Tunnell LLP (Delaware counsel); Arnold & Porter Kaye Scholer LLP (lead counsel)
10. Expert Witnesses: Not disclosed in available documents

Legal Framework

11. Case Type: AI voice cloning misappropriation, digital rights management violations, personality rights infringement
12. Primary Legal Claims:
    • Misappropriation of likeness and right of publicity violations (Texas and New York law)
    • DMCA anti-circumvention violations (17 U.S.C. § 1201)
    • Copyright Management Information removal violations (17 U.S.C. § 1202)
    • Unjust enrichment
13. Secondary Claims: Invasion of privacy, unfair competition, false advertising
14. Monetary Relief: Damages, profits disgorgement, injunctive relief, attorney’s fees (settlement terms confidential)

Technical Elements

15. AI/Technology Involved: ElevenLabs’ generative AI text-to-speech system, voice cloning technology using neural networks, “Bella” and “Adam” default voices
16. Industry Sectors: Entertainment, publishing, audiobook industry, AI/technology sector
17. Data Types: Professional audiobook recordings, voice characteristics data, copyrighted audio content with DRM protection

Database Navigation

18. Keywords/Tags: Voice cloning, AI voice synthesis, DMCA circumvention, right of publicity, audiobook narration, text-to-speech, personality rights, artificial intelligence litigation
19. Related Cases: First settlement among 48+ AI copyright lawsuits filed against AI companies; related to broader AI training data litigation

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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: この訴訟は、AI音声合成技術を開発するElevenLabs社が、プロの声優2名の声を無断で複製し、それを商業利用していたことに端を発している。原告のカリッサ・バッカー（Karissa Vacker）とマーク・ボイエット（Mark Boyett）は、いずれも高い評価を受けるプロの声優で、オーディオブック朗読を専門としている。ElevenLabsは生成AIを用いたテキスト読み上げサービスを提供しており、ユーザーが提供したテキストを人間のような自然な音声で朗読する技術を開発していた。

中心的争点: 主要な法的争点は以下の通りである：

1. ElevenLabsが原告らの同意なく声の「クローン」を作成し、「Bella」「Adam」という名称で提供していたことが、肖像権・パブリシティ権の侵害に当たるか
2. ElevenLabsがDRM保護されたオーディオブック録音からデジタル著作権管理情報を除去し、技術的保護手段を回避してAI訓練に使用したことがDMCA（デジタルミレニアム著作権法）違反に当たるか
3. AIシステムの訓練に必要な大量の高品質音声データの取得方法の合法性

原告の主張: 原告らは、ElevenLabsが彼らの「独特な声質、アクセント、イントネーション、ペース、声の癖、話し方」を模倣する合成音声を作成し、友人や家族が彼らの声だと認識できるほど精巧な「プロレベルの朗読」を生成していたと主張した。また、著作者・出版社である原告らは、ElevenLabsが著作権保護されたオーディオブック朗読から技術的保護手段を回避し、著作権管理情報を除去してAIシステムを無断で訓練したと主張した。

被告の主張: ElevenLabsは当初、同社のシステムはLibriVoxとCommon Voiceという2つのオープンソース音声リポジトリのみを使用して訓練されており、「Adam」デフォルト音声は「ランダムに生成された」ものだと主張していた。しかし、原告らはこれらの主張は虚偽であり、ElevenLabsは意図的に大量の高品質なオーディオブック録音を使用してAIシステムを訓練したと反駁した。

AI/技術要素: ElevenLabsのシステムは、ニューラルネットワークを使用した最先端のテキスト読み上げシステムで、音声クローニング、テキスト読み上げ、多言語音声間翻訳機能を備えていた。同システムは「話者埋め込み」技術を使用して、特定の話者の音声特性を高次元空間内の点として表現し、新しいテキストをその話者の声で朗読できるようにしている。

手続きの経過 (Procedural History)

重要な手続き上の決定: 2024年8月29日の提訴後、被告は却下申立てを行ったが、2025年8月18日にJeff Kichaven氏による調停が実施され、両当事者は和解に合意した。2025年8月20日、裁判所は2025年9月18日まで手続きを停止し、長期形式の合意書の作成を待つ命令を発した。

証拠開示: 詳細な証拠開示手続きが完了する前に和解に至ったため、技術的な証拠開示の詳細は公開されていない。

専門家証言: 技術専門家の証言が予定されていたが、和解により実際の証言は行われなかった。

判決の概要 (Judgment Summary)

裁判所の判断 (Court’s Decision)

この事件は判決前に和解に至ったため、裁判所による実質的な法的判断は下されていない。2025年8月18日の調停により、当事者間で和解合意が成立し、2025年9月17日までに正式な長期形式合意書が作成される予定となった。

勝敗の結果: 和解のため、明確な勝敗は決定されていないが、これは「AI企業に対して提起された48件の著作権訴訟のうち最初の和解」となった。和解金額や具体的な救済措置の詳細は機密扱いとされている。

命令された救済措置: 和解条件の詳細は非公開であるが、一般的にこのような事案では、以下のような救済措置が含まれる可能性がある：

• 問題となった音声の使用停止
• 金銭的補償
• 将来の無断使用防止措置
• 声優らの権利の確認

重要な法的判断: 裁判所による最終判断は出されていないものの、この和解は重要な先例的価値を持つ。

法的意義 (Legal Significance)

先例価値 (Precedential Value)

将来への影響: この和解は、AI企業が法を超越した存在ではなく、特に複数の権利侵害に基づく法的責任追及が可能かつ効果的であることを示す強力なメッセージを送った。この事案は、AI訓練における無断使用に対する法的対抗手段の有効性を実証した最初の事例となった。

法理論の発展: この事案は、AI音声合成技術に対して複数の法的枠組み（著作権、パブリシティ権、DMCA）を同時に適用する戦略的アプローチの有効性を示した。従来の著作権侵害単独ではなく、DMCA違反、不正使用、パブリシティ権といった複数の並行する請求を行うことで、原告側の立場が強化された。

解釈の明確化: AIシステムの訓練において、DRM保護されたコンテンツから著作権管理情報を除去することがDMCA違反として位置づけられ得ることが示された。これは、メタデータを除去したコンテンツでの訓練をDMCA違反として構成する攻撃的な法的角度を浮上させた。

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

AIガバナンス: この和解は、AI企業が訓練データの取得において適切な許可を得る必要性を強調し、無断使用に対する法的リスクの現実性を示した。今後のAI開発においては、より慎重な権利許諾の取得が必要となる可能性がある。

コンプライアンス: AI企業は以下の点でコンプライアンス体制の強化を検討する必要がある：

• 訓練データの合法的取得
• DRM保護されたコンテンツの適切な処理
• 著作権管理情報の保護
• 個人の肖像権・パブリシティ権の尊重

業界への影響: ElevenLabsが静かな解決を選択したことは、業界全体に波及する法的先例の設定を回避したいという意図を示している。特にDMCAやパブリシティ権の根拠で敗訴する可能性が高かった場合、その影響を避けたかった可能性がある。

リスク管理: AI企業は以下のリスク管理策を検討すべきである：

• 訓練データの出所の文書化
• 適切な権利許諾の取得
• 技術的保護手段の回避の回避
• 個人の同意取得メカニズムの構築

比較法的観点 (Comparative Law Perspective)

日本法との比較:

• 肖像権・パブリシティ権: 日本においても人格権としての肖像権および財産権としてのパブリシティ権が判例法上確立されており、無断での声の複製・商業利用は同様の問題を生じ得る
• 著作権法: 日本の著作権法においても、技術的保護手段の回避（著作権法120条の2）および権利管理情報の除去（同法120条の3）は刑事罰の対象となっており、類似の法的構造が存在する
• AI学習と著作権: 日本では著作権法30条の4により「情報解析」目的での複製に一定の例外規定があるが、商業利用や著作権者の利益を不当に害する場合は例外の適用が制限される

他国判例との関係: この事案は、AI訓練データをめぐる国際的な法的動向の一部を成している。欧州のAI法（AI Act）や各国でのAI規制強化の流れとも軌を一にしている。

グローバルな影響: 多国籍AI企業に対して、各国の知的財産権法および人格権法の遵守義務があることを再確認させた。

重要なポイント (Key Takeaways)

実務家への示唆:

1. 複数権利の戦略的活用: 単一の法的根拠ではなく、著作権、パブリシティ権、DMCA等の複数の権利を組み合わせることで、より強力な法的立場を構築できる
2. 早期和解の戦略性: AI企業は不利な先例の設定を避けるため、早期和解を選択する傾向がある
3. 技術的証拠の重要性: AI訓練に使用されたデータの特定と立証が法的成功の鍵となる

今後の展望:

1. 波及効果: 48件のAI企業に対する著作権訴訟の最初の和解として、他の訴訟にも影響を与える可能性がある
2. 業界標準の変化: AI企業はより慎重な権利許諾の取得と透明性の確保を求められるようになる
3. 法的不確実性の継続: 和解により判例法の発展が見送られたため、類似事案における法的不確実性は継続する

注意すべき事項:

1. 同意の明確化: 声優、俳優等の権利者は、自身の音声や映像の使用について明確な同意・許諾手続きを確立すべき
2. 技術的保護の重要性: DRM等の技術的保護手段の適切な実装と維持が重要
3. 国際的対応: グローバルなAI企業との取引においては、各国法に対応した権利保護策が必要

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