A.T. v. OpenAI LP / Cousart v. OpenAI LP

Case Metadata

Basic Information

1. Case Name: A.T. et al. v. OpenAI LP et al. (later recaptioned as Cousart v. OpenAI LP)

2. Court: United States District Court for the Northern District of California (Federal District Court, San Francisco Division)

3. Filing Date: September 5, 2023

4. Judgment Date: May 24, 2024 (Dismissal Order); June 27, 2024 (Final Judgment)

5. Case Number: 3:23-cv-04557-VC

6. Current Status: Dismissed without prejudice (May 24, 2024); Plaintiffs declined to file amended complaint; Final judgment entered June 27, 2024; Case concluded

Parties

7. Plaintiff(s):
– A.T. (minor, name redacted)
– J.H. (minor, name redacted)
– Marilyn Cousart (adult plaintiff after recaption)
– Proposed class: “hundreds of millions of internet users, including children of all ages” whose personal information was allegedly collected without consent

8. Defendant(s):
– OpenAI LP (Limited Partnership) – AI research and deployment company, creator of ChatGPT
– OpenAI Inc. (Incorporated entity) – Parent organization
– OpenAI GP (General Partner)
– OpenAI Startup Fund GP I, LLC
– OpenAI Startup Fund I, LP
– OpenAI Startup Fund Management, LLC
– Microsoft Corporation – Technology corporation, investor in and partner with OpenAI

9. Key Law Firms:
– Plaintiffs: Clarkson Law Firm PC (Yana A. Hart, Esq.); Morgan & Morgan, P.A. (John A. Yanchunis, Esq., Michael Ram, Esq., Ryan McGee, Esq.)
– Defendants: Covington & Burling LLP (representing OpenAI entities); Cooley LLP (representing OpenAI entities); Additional counsel for Microsoft Corporation

10. Expert Witnesses: Not applicable (case dismissed before discovery phase)

Legal Framework

11. Case Type: Privacy violation class action; Consumer protection; Children’s privacy; Data scraping and unauthorized data collection for AI training

12. Primary Legal Claims:
– Electronic Communications Privacy Act (ECPA) violation – 18 U.S.C. § 2510 et seq. (Wiretap Act)
– Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) violation – 18 U.S.C. § 1030
– California Invasion of Privacy Act (CIPA) – Cal. Penal Code § 631(a) (Wiretapping) and § 632(a) (Eavesdropping)

13. Secondary Claims:
– Illinois Biometric Information Privacy Act (BIPA) – 740 ILCS 14/
– Illinois Consumer Fraud and Deceptive Business Practices Act
– New York General Business Law § 349 (Deceptive Practices)
– California Unfair Competition Law (UCL)
– Common Law: Invasion of Privacy, Unjust Enrichment

14. Monetary Relief: Class action seeking statutory damages (amount not specified in available documents; potential exposure estimated in legal commentary as substantial given per-violation penalties under CIPA and class size)

Technical Elements

15. AI/Technology Involved:
– ChatGPT (versions 3.5 and 4) – Large language model chatbot
– GPT (Generative Pre-trained Transformer) architecture
– Web scraping technologies for data collection
– ChatGPT API integrations on third-party websites
– ChatGPT plugins embedded in external platforms
– AI training methodologies using scraped personal data

16. Industry Sectors: Artificial Intelligence development and deployment; Technology services; Internet services; Potentially all sectors where ChatGPT is integrated (employment, education, healthcare, finance, e-commerce, etc.)

17. Data Types:
– Personal identifying information (PII)
– User conversations, queries, and prompts
– Keystroke data and user inputs
– Metadata (click patterns, browsing behavior)
– Geolocation data
– Search history
– Children’s personal information
– Private and confidential communications

Database Navigation

18. Keywords/Tags:
AI privacy, ChatGPT, OpenAI, generative AI, web scraping, data collection, ECPA, CIPA, Wiretap Act, CFAA, children’s privacy, COPPA, AI training data, machine learning, large language models, consumer protection, class action, biometric privacy, algorithmic accountability, unauthorized data collection, electronic surveillance

19. Related Cases:
– Walters v. OpenAI (defamation – ChatGPT hallucinations)
– New York Times v. OpenAI (copyright infringement – training data)
– Authors Guild members v. OpenAI (copyright infringement)
– Getty Images v. Stability AI (copyright infringement – image generation)
– Kadrey v. Meta (copyright infringement – LLaMA model)
– Anthropic copyright litigation (authors’ class action)
– Other privacy class actions against OpenAI filed 2023-2024

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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

2023年9月、複数の原告(未成年者を含む)がカリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所において、OpenAI社およびMicrosoft社に対してクラスアクション訴訟を提起した。本件は、ChatGPTをはじめとする生成AI技術の学習データ収集慣行に対する初期の主要な法的異議申立ての一つである。

原告らは、被告らが「何億人ものインターネット利用者」(あらゆる年齢の児童を含む)から、同意や通知なしに個人情報を収集したと主張した。具体的には、被告らがウェブスクレイピング技術を用いて大規模にデータを収集し、それをChatGPTおよび他の生成AIモデルの学習に使用したとされる。

訴状は204ページに及ぶ膨大なもので、以下のデータ収集源を特定している:
– ChatGPTを直接利用するユーザー
– ChatGPT APIを統合した第三者ウェブサイトの利用者
– ChatGPTプラグインを組み込んだプラットフォームの利用者
– 上記すべてのカテゴリーにおける児童ユーザー

中心的争点

本件における主要な法的および事実上の争点は以下の通り:

1. 通信傍受法の適用可能性: 連邦電子通信プライバシー法(ECPA)およびカリフォルニア州プライバシー侵害防止法(CIPA)の通信傍受禁止規定が、AIチャットボットとのやり取りに適用されるか

2. 不正アクセスの成否: コンピュータ詐欺・濫用防止法(CFAA)に基づく「不正アクセス」に該当するか。具体的には、ウェブスクレイピングやメタデータ収集が「ハッキング」に相当するか

3. プライバシーの合理的期待: ユーザーがChatGPTとのやり取りにおいてプライバシーの合理的期待を有するか。利用規約の同意がこの期待を打ち消すか

4. 第三者ベンダーの責任範囲: ウェブサイトがChatGPT機能を埋め込んだ場合、OpenAIは独立した「ベンダー」として扱われるのか、それともウェブサイト所有者の拡張として扱われるのか

5. 児童のプライバシー保護: AI企業は児童のデータを収集・使用する際に、どのような義務を負うか。年齢確認や保護者の同意取得義務はあるか

6. 秘密通信の該当性: ChatGPTプラグイン経由で共有された情報は、プライバシー法上の「秘密」または「私的」な通信に該当するか

原告の主張

原告らは以下を主張した:

– 無同意のデータ収集: 被告らは、数億人のインターネット利用者から明示的な同意なしに個人情報を体系的に収集した

– 児童の特別なリスク: 訴状は専用のセクション「被告の行為は児童に特別なプライバシーおよび安全リスクをもたらす」を設け、以下のサブセクションを含む:
– 「被告は児童を欺いて同意なく追跡した」
– 「被告はChatGPTを児童に不適切な設計にした」

– 包括的な監視: 被告は「あらゆるクリック、入力、質問、キーストローク」を記録したとされる

– 位置情報の強制収集: ユーザーが共有を望まない場合でも位置情報が収集された

– 商業的流用: 個人データがAI開発のために「商業的に流用」された

– 第三者統合の問題: ChatGPT APIやプラグインを使用する第三者サイトの利用者からもデータが収集された

具体的な未成年原告の例として、原告K.S.は2023年1月頃からChatGPT-3.5の使用を開始したが、保護者はアカウント作成前にOpenAIの利用規約やプライバシーポリシーを確認していなかったとされる。これは、十分な情報に基づく保護者の同意が欠如していることを示すものとされた。

被告の主張

被告OpenAIおよびMicrosoftは、訴訟却下の申立てにおいて以下を主張した:

– 訴状の構造的欠陥: 訴状は過度に長く、不必要な主張を含み、構造が不適切である

– 個別請求の不明確性: 各被告がどの法律にどのように違反したかを明確に特定していない

– 無関係な内容の混入: 著作権に関する議論が3ページ以上含まれているにもかかわらず、著作権侵害の請求自体が含まれていない

– 政策論と法的請求の混同: 司法による解決に適さない政策的不満や修辞的表現が含まれている

– 法的根拠の不十分性: 各法定請求について、法的要件を満たすための事実が適切に主張されていない

AI/技術要素

本件で問題となった技術的要素:

1. ChatGPT アーキテクチャ:
– GPT(Generative Pre-trained Transformer)モデルに基づく大規模言語モデル
– 膨大なテキストデータで事前学習
– ユーザーとの対話を通じて継続的に改善

2. データ収集メカニズム:
– ウェブスクレイピング技術による大規模データ収集
– ユーザーのクエリと応答の記録
– メタデータ(クリックパターン、入力タイミング等)の収集
– 位置情報の収集

3. 第三者統合:
– ChatGPT API:外部アプリケーションがChatGPT機能を統合可能
– ChatGPTプラグイン:第三者ウェブサイトに埋め込まれるコード
– これらの統合におけるデータフローと責任の所在が争点

4. AI学習プロセス:
– 収集されたデータがモデルの学習に使用される
– 個人を特定可能な情報がモデルの「記憶」に組み込まれる可能性
– 学習データの出所と使用許諾の問題

手続きの経過 (Procedural History)

2023年6月28日: Clarkson法律事務所が、カリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所にOpenAIに対する最初のプライバシー侵害訴訟を提起

2023年9月5日: Morgan & Morgan法律事務所が、ほぼ同一の内容の第二の訴訟を提起
– 訴状は204ページ
– 6月の訴状から数十ページが逐語的に繰り返されている
– 両事件は大手原告側法律事務所による協調的な法的取り組み

2023年末~2024年初: 被告OpenAIおよびMicrosoftが訴訟却下の申立てを提出

却下申立ての主要論点:
– 訴状が過度に長く構造が不適切
– 個別の法的請求を適切に主張していない
– 無関係な主張や司法的解決に適さない政策論が含まれている
– 法的理論が混在し、各請求を裏付ける明確な事実的根拠がない

2024年: 証拠開示強制の申立て(却下)
– Chhabria判事は、原告の証拠開示強制の申立てを留保なく却下
– 訴状の手続き上の欠陥を示唆

2024年5月24日: 訴訟却下命令
– Vince Chhabria判事が2ページの命令書を発行し、訴訟を却下(修正の機会付き)

2024年6月27日: 最終判決
– Chhabria判事が判決書に署名
– 事件が正式に終結

原告の決定:
– 原告は訴状を修正「しない」旨の通知を提出
– 控訴通知は提出されず
– 事件は事実上終了

重要な手続き上の決定

本件において特筆すべきは、裁判所が訴訟を却下したものの、理由付きで修正の機会を付与した(without prejudice)ことである。これは、適切に訴状を修正すれば一部の請求が認められる可能性があることを示唆している。

しかし、原告らはこの機会を行使せず、修正訴状を提出しないことを選択した。これは以下のいずれかを示唆する:
1. 裁判所が指摘した訴状の欠陥を治癒することが困難
2. 修正訴状も生き残れないとの戦略的判断
3. リソースの制約または和解協議

証拠開示

本件は証拠開示段階に到達する前に却下されたため、以下は実現しなかった:
– 重要な技術文書の開示
– データ収集慣行に関する内部文書
– 専門家証人の証言
– 児童データ収集の具体的証拠

これらの情報は、将来の類似訴訟において極めて重要となる可能性がある。

専門家証言

本件が早期に却下されたため、専門家証人の指名や証言には至らなかった。しかし、本格的な審理に進んだ場合、以下の分野の専門家が必要となったと考えられる:
– AI技術とデータ学習プロセス
– プライバシー技術と匿名化
– 児童オンライン行動とリスク
– 電気通信とデータ傍受技術
– サイバーセキュリティと不正アクセス

判決の概要 (Judgment Summary)

裁判所の判断 (Court’s Decision)

2024年5月24日命令の主要内容

Vince Chhabria判事は、被告の訴訟却下申立てを認容する2ページの簡潔な命令書を発行した。この命令は、訴訟の本案に踏み込むことなく、訴状の構造的・手続き的欠陥に焦点を当てたものである。

訴状の構造に対する批判

判事は訴状の根本的な問題を以下のように指摘した:

> 「過度な長さ」: 204ページの訴状は「長さが過度であるだけでなく」、「原告の法的請求の適切性を判断することをほぼ不可能にする、不必要で注意を逸らす主張を大量に含んでいる」

無関係な内容:
– 著作権問題に関する3ページ以上の議論が含まれているにもかかわらず、訴状には著作権請求が一切含まれていない
– 「連邦裁判所による解決に適さない修辞的表現や政策的不満」が含まれている
– 法的理論と政策論が混在している

焦点の欠如:
– 訴状により「原告の法的請求の適切性を判断することがほぼ不可能」
– 各被告が各法律にどのように違反したかを明確に説明していない
– 不必要な背景説明や論評が含まれている

AI訴訟における司法哲学

「法廷であり、タウンホールミーティングではない」:

Chhabria判事の最も引用される一節:

> 「AI技術の発展は社会に重大な懸念をもたらすかもしれないが、原告らは、彼らがいるのは法廷であってタウンホールミーティングではないことを理解する必要がある。」

分析: この発言は、原告らが焦点を絞った法的請求を事実的裏付けとともに提示するのではなく、訴訟を広範な政策提唱のプラットフォームとして使用していることへの司法的懸念を反映している。

裁判所は、政策論議の重要性を否定しているわけではない。むしろ、そのような議論は立法府や行政府が扱うべきであり、司法は具体的な法的請求と救済に焦点を当てるべきだという原則を強調している。

この発言は、新興技術に関する訴訟において、原告側弁護士が技術の社会的影響に関する広範な議論を訴状に含める傾向への警告として理解できる。裁判所は、技術政策の善し悪しを判断する場ではなく、具体的な法的権利の侵害があったかを判断する場であることを明確にしている。

修正の機会付き却下

手続き的性質:
– 却下は理由なし(without prejudice)であった
– 裁判所は原告に修正訴状を提出する機会を付与
– 適切な主張があれば一部の請求が認められる可能性を示唆

原告の対応:
– 修正の機会が与えられたにもかかわらず、原告は再提出しないことを選択
– これは以下を示唆する:
1. 裁判所が特定した主張の欠陥を治癒することが困難
2. 修正訴状も却下されるとの戦略的判断
3. リソースの制約または和解に向けた協議

却下の意義

手続き的 vs. 実体的:
– 裁判所はOpenAIのデータ収集慣行がプライバシー法に違反するかどうかの本案については判断していない
– 却下は主張の欠陥および訴状の構造に基づくものである
– 以下の中核的な法的問題は未解決のまま:
– ChatGPTのデータ収集がECPA/CIPAに基づく「傍受」に該当するか
– ユーザーがChatGPTとのやり取りにおいてプライバシーの合理的期待を有するか
– OpenAIがCFAAに基づく権限を超えたアクセスを行ったか
– AI学習の文脈における児童のプライバシー保護

勝敗の結果

形式的には、被告OpenAIおよびMicrosoftが勝訴し、訴訟は却下された。しかし、これは実体判断に基づくものではなく、原告の訴状作成の不備に基づくものである。

したがって、本判決は以下を意味しない:
– OpenAIのデータ収集慣行が合法であるとの判断
– プライバシー法がAI学習に適用されないとの判断
– 児童のデータ収集に問題がないとの判断

逆に、本判決は以下を意味する:
– AI企業に対するプライバシー訴訟は、焦点が明確で適切に構造化された訴状が必要
– 政策論議と法的請求を明確に区別する必要がある
– 各法定請求について、具体的な法的要件を満たす事実を主張する必要がある

命令された救済措置

本件は却下されたため、原告に有利な救済措置は命じられなかった。仮に原告が勝訴していた場合、以下の救済措置が求められていた:

1. 損害賠償:
– CIPAおよびその他の法律に基づく法定損害賠償
– クラス規模(数億人)を考慮すると、潜在的な賠償額は極めて大きい

2. 差止命令:
– 無同意のデータ収集の停止
– 既存の収集データの削除
– AI学習慣行の変更

3. 宣言的救済:
– 被告の行為が違法であるとの宣言

4. 弁護士費用:
– 原告代理人の弁護士費用および訴訟費用

重要な法的判断

本件では実体判断に至らなかったため、新しい法原則や解釈は確立されなかった。しかし、手続き的レベルで重要な教訓が示された:

AI訴訟における主張基準:
裁判所は、新興技術に関する訴訟であっても、伝統的な主張基準が適用されることを明確にした。原告は以下を求められる:
– 簡潔で焦点が明確な訴状
– 各請求と各被告の明確な対応関係
– 法的理論と事実的裏付けの明確な結びつき
– 政策論議と法的主張の区別

反対意見・補足意見

地方裁判所の命令であるため、反対意見や補足意見は存在しない。命令はChhabria判事による単独の判断である。

ただし、法律専門家の間では本命令に対する評価が分かれている:

批判的見解:
– 裁判所がAI技術の重大なプライバシー問題を手続き的理由で回避した
– 「タウンホールミーティング」発言は原告の正当な懸念を軽視している
– 大規模な技術訴訟には詳細な背景説明が必要であり、簡潔性の要求は現実的でない

支持的見解:
– 裁判所は適切に訴状の質的基準を維持した
– 修正の機会が与えられており、実体的権利を妨げていない
– 司法の役割と立法の役割の適切な区別を強調した

法的推論の分析 (Analysis of Legal Reasoning)

適用された法理

本件は本案判断に至らなかったため、実体法に関する詳細な法的推論は展開されなかった。しかし、手続き法のレベルで、以下の原則が適用された:

1. 連邦民事訴訟規則 Rule 8(a) – 簡潔性の原則

連邦民事訴訟規則Rule 8(a)は、訴状が以下を含むべきことを要求する:
– 裁判所が管轄権を有することを示す短く平易な記述
– 原告が救済を受ける権利があることを示す請求の短く平易な記述
– 求める救済の要求

裁判所は、204ページの訴状が「短く平易な記述」の要件を満たしていないと判断した。

2. 連邦民事訴訟規則 Rule 12(b)(6) – 請求不十分による却下

被告は、訴状が救済を認めるべき請求を述べていないとして、Rule 12(b)(6)に基づく却下を求めた。裁判所は、訴状が各請求の法的要件を満たす事実を適切に主張していないと判断した。

3. Twombly/Iqbal 主張基準

連邦最高裁の判例(Bell Atlantic Corp. v. Twombly, 550 U.S. 544 (2007); Ashcroft v. Iqbal, 556 U.S. 662 (2009))により、訴状は以下を満たす必要がある:
– 妥当性(Plausibility): 請求が「もっともらしい」救済権を示す
– 事実的内容: 単なる結論ではなく、十分な事実的内容を含む

裁判所は、本件訴状が政策論議と法的結論を混在させ、各請求の妥当性を評価できないと判断した。

事実認定

本件は却下されたため、裁判所による事実認定は行われなかった。訴状で主張された事実(データ収集、児童からの収集、メタデータ収集等)が真実かどうかは判断されていない。

訴訟却下段階における事実の取り扱い:
Rule 12(b)(6)による却下の審査では、裁判所は訴状で主張された事実を真実と仮定する。したがって、裁判所がデータ収集の事実の真偽を疑ったために却下したのではなく、仮にこれらの事実が真実であっても、訴状の書き方では法的請求の適切性を判断できないために却下した。

これは重要な区別である。将来の原告が同じ事実をより明確に主張すれば、訴訟が生き残る可能性がある。

技術的理解

裁判所のAI/技術に対する理解度については、以下の点が注目される:

限定的な技術的分析:
命令書はわずか2ページであり、AI技術の詳細な分析は含まれていない。裁判所は技術的側面よりも訴状の構造的問題に焦点を当てた。

示唆される理解:
訴状に「著作権に関する3ページ以上の議論が含まれているのに著作権請求がない」と指摘したことは、裁判所が訴状の内容を精査し、技術的・法的問題を理解していることを示唆する。

将来的な技術判断の必要性:
仮に本件が本案に進んでいた場合、裁判所は以下の技術的問題について判断する必要があった:
– ChatGPTのデータ学習プロセス
– ウェブスクレイピング技術の仕組み
– APIとプラグインの統合におけるデータフロー
– メタデータ収集の技術的手段
– 匿名化と個人識別可能性

これらの技術的理解は、将来の類似訴訟において極めて重要となる。

法的意義 (Legal Significance)

先例価値 (Precedential Value)

将来への影響

本判決は、地方裁判所レベルの命令であり、正式な拘束力のある先例ではない。しかし、実務上、以下の重要な影響がある:

1. AI訴訟の主張基準の明確化

本判決は、AI企業に対するプライバシー訴訟において、以下の基準が求められることを明確にした:

– 簡潔性と焦点: 訴状は焦点が明確で簡潔でなければならない。技術が複雑であることは、冗長な訴状の正当化理由にならない

– 各請求の明確な構造: 各法定請求について、(a)適用される法律、(b)違反する具体的行為、(c)各被告の責任、を明確に区別して主張する必要がある

– 政策論議と法的請求の分離: 技術政策に関する懸念は重要だが、訴状では法的請求に焦点を当て、政策論議は最小限にすべきである

2. 「タウンホールミーティング」原則

Chhabria判事の「法廷であってタウンホールミーティングではない」との発言は、新興技術訴訟における象徴的な基準となる可能性がある。

これは以下を意味する:
– 訴訟は社会的議論の場ではなく、具体的な法的権利の救済の場である
– 原告は広範な技術批判ではなく、自身の具体的な権利侵害を主張すべきである
– 裁判所は技術政策の是非ではなく、法律違反の有無を判断する

この原則は、AI訴訟に限らず、他の新興技術(暗号通貨、バイオテクノロジー、量子コンピューティング等)に関する訴訟にも適用される可能性がある。

3. 修正の機会の重要性

裁判所が修正の機会を付与したにもかかわらず原告が修正しなかったことは、以下を示唆する:

– 訴状の欠陥は根本的であり、部分的な修正では治癒できない
– または、原告側が本案で勝訴する見込みが低いと判断した

これは、将来の原告に対し、初回の訴状作成に最大限の注意を払うべきとの教訓となる。

法理論の発展

本判決は実体判断に至らなかったため、以下の重要な法理論は未発展のまま残された:

1. AIとwiretap法の適用

以下の問題は未解決:
– ChatGPTとのやり取りは「電子通信」に該当するか
– OpenAIは「傍受」する第三者か、それとも通信の受信者か
– リアルタイムの記録は「傍受」か、それとも通常の記録か

2. CFAAの「不正アクセス」概念のAIへの適用

以下の問題は未解決:
– ウェブスクレイピングはCFAAに基づく「権限を超えたアクセス」か
– 公開ウェブサイトからのデータ収集は「不正」か
– robots.txtの無視はCFAA違反か

3. AI学習における「秘密通信」

以下の問題は未解決:
– ChatGPTプラグイン経由の通信は「秘密」か
– 利用規約はプライバシー期待を打ち消すか
– AI学習目的の使用は「秘密」概念に影響するか

4. 児童プライバシーとAI

以下の問題は未解決:
– AI企業はCOPPAに基づく義務を負うか
– 年齢確認メカニズムの要件は何か
– ウェブスクレイピングで児童データを収集した場合の責任

これらの問題は、将来の訴訟で中心的争点となる可能性が高い。

解釈の明確化

本判決は、既存法のAI分野への適用については明確化しなかったが、訴訟手続きについては以下を明確化した:

– 新興技術訴訟でも伝統的な主張基準が適用される
– 技術的複雑性は主張の不明確性を正当化しない
– 政策的重要性は手続き的要件を免除しない

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

AIガバナンス

本判決は、AI開発・運用におけるガバナンスに以下の示唆を与える:

1. データ収集慣行の透明性

本判決の却下理由は訴状の不備であったが、背景にある実質的懸念(データ収集の透明性、同意の取得等)は依然として重要である。AI企業は以下を検討すべき:

– 明確なプライバシー通知: ユーザーがデータ収集の範囲と目的を理解できる平易な言葉での通知
– 意味のある同意メカニズム: 形式的なクリックラップ同意を超えた、実質的な同意の取得
– 児童ユーザーへの特別な配慮: 年齢確認メカニズムと保護者同意の取得

2. AI学習データのコンプライアンス

本件は訴状の欠陥により却下されたが、AI学習データの収集が今後も法的異議申立ての対象となることは明らかである。AI企業は以下を検討すべき:

– データソースの文書化: 学習データの出所と取得方法の記録
– 権利確認プロセス: データ使用の法的根拠(同意、公正使用、ライセンス等)の確認
– 児童データの除外: 可能な限り、児童の個人データを学習データから除外
– オプトアウトメカニズム: ユーザーが自身のデータの学習への使用を拒否できる仕組み

3. 第三者統合の責任

本訴状で提起された第三者API/プラグインに関する問題は、今後も重要である:

– 統合パートナーとの契約: データ取扱いに関する明確な契約条項
– エンドユーザー通知: 第三者サイト上でのAI機能の明示
– データ最小化: 統合において必要最小限のデータのみ収集

コンプライアンス

企業が取るべき対応策:

1. AI企業(開発者側)

– プライバシー影響評価(PIA): AI学習プロセスに関する包括的なプライバシー評価
– データ保護責任者(DPO): 専任のデータ保護担当者の任命
– 倫理審査プロセス: AI学習データと用途の倫理的審査
– 透明性レポート: データ収集と使用に関する定期的な公開報告
– 児童安全チーム: 児童ユーザー保護の専門チーム

2. AI利用企業(統合側)

– ベンダー評価: 統合するAI技術のプライバシー慣行の評価
– データ処理契約: AIベンダーとの明確なデータ処理契約
– エンドユーザー通知: 顧客へのAI使用の透明な通知
– リスク評価: AI統合に伴うプライバシーリスクの評価

3. すべての企業

– 訴訟リスクモニタリング: AI関連訴訟の動向追跡
– 法的助言: AI法務専門家との協議
– 保険検討: サイバー保険とD&O保険の適切性確認

業界への影響

1. AI開発実務への効果

– 慎重なアプローチ: 大手AI企業はデータ収集慣行をより慎重に設計
– 業界標準の形成: AI業界団体による自主規制ガイドラインの策定
– 競争上の影響: プライバシー配慮型AI企業の競争優位性の可能性

2. 訴訟産業への影響

– 原告側弁護士: より洗練された訴状作成、専門家の活用
– 被告側弁護士: 却下申立ての効果的戦略
– 集団訴訟の経済性: 訴状作成コストの増加

3. 技術開発への影響

– プライバシー強化技術: 連合学習、差分プライバシー等の技術への投資増加
– 合成データ: 実際の個人データに代わる合成データの使用拡大
– データミニマイゼーション: 必要最小限のデータのみを使用する設計

リスク管理

類似リスクを回避するための考慮事項:

1. プロアクティブなコンプライアンス

– 規制先取り: 規制が明確になる前に、予想される要件を満たす慣行を採用
– ベストプラクティスの採用: 業界リーダーの慣行を参照
– 定期的な監査: データ収集と使用の定期的な内部監査

2. ステークホルダーエンゲージメント

– ユーザーとの対話: ユーザーコミュニティとのプライバシーに関する対話
– 規制当局との協議: FTC、州司法長官との予防的協議
– 学術界との連携: AI倫理研究者との協力

3. 訴訟対応準備

– 訴訟ホールドプロセス: 訴訟の可能性がある場合の証拠保全手順
– クライシスコミュニケーション: 訴訟公表時の広報戦略
– 保険確認: 訴訟カバー範囲の確認

4. 児童保護の特別措置

– 年齢ゲート: 13歳未満のユーザーのサービス利用制限
– 保護者同意メカニズム: 検証可能な保護者同意の取得
– 児童向けコンテンツフィルタ: 不適切なコンテンツからの児童保護
– 児童データの特別保護: 児童データの厳格な取扱い規則

比較法的観点 (Comparative Law Perspective)

日本法との比較

本件で問題となった米国の法的枠組みと日本の関連法制との主要な相違点:

1. プライバシー法制の構造的相違

米国:
– セクトラル(分野別)アプローチ:特定分野(児童、医療、金融等)ごとに個別の法律
– 連邦法と州法の併存:EPCAは連邦法、CIPAはカリフォルニア州法
– 私人訴訟(私的執行):個人が直接訴訟を提起し、法定損害賠償を請求可能

日本:
– 包括的アプローチ:個人情報保護法が一般的枠組みを提供
– 統一的規制:2022年改正で公的部門と民間部門が統合
– 行政執行中心:個人情報保護委員会が主たる執行機関
– 私人訴訟の制限:法定損害賠償制度はなく、実損害の立証が必要

実務的含意: 日本では米国のような大規模クラスアクション訴訟は起こりにくいが、行政指導や命令のリスクは高い。

2. 通信傍受法の比較

米国ECPA/CIPA:
– 広範な適用範囲:「電子通信」を広く定義
– 第三者傍受の禁止:通信の当事者でない者による傍受を禁止
– 厳格な法定損害賠償:違反1件あたりの損害賠償が規定
– 刑事罰と民事救済の両方

日本の通信傍受法(犯罪捜査のための通信傍受に関する法律):
– 限定的適用範囲:主に刑事捜査の文脈
– 民間の通信傍受:電気通信事業法第4条(通信の秘密)で規制
– 行政規制中心:総務省による監督
– 民事訴訟の限界:私人による民事訴訟は比較的少ない

AI文脈での適用:
日本でChatGPTのようなサービスが通信傍受として規制されるかは不明確。電気通信事業法の「通信」に該当するかが争点となる可能性がある。

3. 児童プライバシー保護の比較

米国COPPA:
– 13歳未満の児童対象:明確な年齢閾値
– 検証可能な保護者同意:厳格な同意メカニズム要求
– FTC執行:強力な行政執行権限
– 私人訴訟権:限定的(主にFTC執行)

日本の個人情報保護法:
– 年齢による特別規定なし:児童の個人情報に特化した規定は限定的
– 要配慮個人情報:センシティブ情報の特別保護はあるが、年齢による区別なし
– 保護者同意:一般的な未成年者取引の文脈での議論(民法)

実務的含意: 日本のAI企業は、国内法では明確に要求されていなくても、グローバルスタンダード(COPPA、GDPR等)に準拠することが望ましい。

4. CFAA類似法の比較

米国CFAA:
– 「権限を超えたアクセス」の広範な解釈
– ウェブスクレイピングへの適用:判例により解釈が変化
– 刑事罰と民事救済の両方

日本の不正アクセス禁止法:
– より限定的な適用範囲:主に認証を突破する行為
– ウェブスクレイピング:通常は不正アクセスに該当しない
– 刑事罰中心:民事訴訟での活用は限定的

AIウェブスクレイピング: 日本では、公開ウェブサイトからのスクレイピング自体は不正アクセスに該当しにくい。ただし、著作権法、利用規約違反(民事)、業務妨害(刑事)の問題は別途存在。

5. 消費者保護法の比較

米国:
– 州ごとの不公正取引防止法(UDAP):カリフォルニアUCL等
– クラスアクション:消費者が集団訴訟を提起しやすい
– 懲罰的損害賠償:悪質な場合に実損害を超える賠償

日本:
– 消費者契約法:不当条項の無効、誤認による取消し
– 景品表示法:不当表示の禁止、主に行政規制
– 集団訴訟の制限:消費者裁判手続特例法(2016年)により可能だが、活用は限定的
– 懲罰的損害賠償なし:実損害のみ

実務的含意: 日本では米国型の大規模消費者クラスアクションは起こりにくいが、消費者庁や公正取引委員会による行政処分のリスクがある。

他国判例との関係

1. EU・GDPRとの関係

欧州では、GDPRに基づくAI規制が進んでいる:

OpenAIに対するEUでの動き:
– イタリア:2023年にChatGPTを一時禁止(後に解除、条件付き)
– アイルランド:データ保護委員会(DPC)がOpenAIを調査

GDPR第22条:自動化された意思決定
– 個人に重大な影響を与える自動化された決定への異議申立権
– AI判断の説明を受ける権利(解釈により)

AI法(EU AI Act):
– 2024年施行予定の包括的AI規制
– リスクベースアプローチ:高リスクAIには厳格な要件
– 生成AIの透明性要件:学習データの開示等

日本への示唆: EUの厳格なアプローチは、グローバル企業の実務に影響。日本企業も EU市場向けにはGDPR/AI法コンプライアンスが必要。

2. カナダの動向

PIPEDA(Personal Information Protection and Electronic Documents Act):
– カナダの個人情報保護法
– 同意原則が強力

AIと人権に関する議論:
– カナダ人権委員会がAIの差別的影響を調査
– アルゴリズム説明責任法(提案)

3. オーストラリアの動向

Privacy Act 1988:
– オーストラリアの主要プライバシー法
– Australian Information Commissioner (OAIC)が執行

AI倫理原則:
– オーストラリア政府がAI倫理フレームワークを公表(2019年)
– 自主規制アプローチ

4. 中国の動向

個人情報保護法(2021年):
– 中国版GDPR、厳格な個人情報保護
– データローカライゼーション要件

生成AIサービス管理弁法(2023年):
– 生成AIサービスに特化した規制
– コンテンツ審査、アルゴリズム届出等の要件

日本との関係: 中国市場での事業展開には中国特有の規制対応が必要。

グローバルな影響

1. グローバルスタンダードの形成

本件を含む米国でのAI訴訟は、以下の点でグローバルな影響を持つ:

– 事実上の基準: 米国の大手AI企業(OpenAI、Google、Anthropic等)の慣行がグローバルスタンダードになる傾向
– 訴訟リスクの波及: 米国での訴訟リスクは、企業のグローバルな慣行変更を促す
– 規制競争: 各国がAI規制で競争・協調

2. 多国籍企業への影響

複数法域での同時コンプライアンス:
– 米国のセクトラル規制
– EUの包括的GDPR/AI法
– 日本の個人情報保護法
– その他各国の規制

最も厳格な基準への統一:
実務上、多国籍企業は最も厳格な法域(多くの場合EU)の基準をグローバルに適用する傾向がある。これは「ブリュッセル効果」と呼ばれる。

3. データローカライゼーションの影響

一部の国(中国、ロシア等)はデータローカライゼーション(データの国内保管)を要求。これはグローバルなAI学習に影響:
– 学習データの分散
– モデルの地域版の必要性
– コンプライアンスコストの増加

4. 国際協調の必要性

AI規制の国際的調和の動き:
– OECD AI原則(2019年):加盟国が採用
– UNESCO AI倫理勧告(2021年):グローバルな倫理枠組み
– G7/G20でのAI議論:ハイレベルでの政策調整

日本の役割: 日本はG7議長国(2023年)として「広島AIプロセス」を主導し、信頼できるAIの国際的枠組み構築に貢献。

重要なポイント (Key Takeaways)

実務家への示唆

1. AI訴訟における主張戦略(原告側弁護士)

– 簡潔性の徹底: 200ページの訴状は逆効果。焦点を絞り、各請求を明確に構造化
– ショットガン訴状の回避: 多数の請求を列挙するのではなく、最も強力な2-3の請求に集中
– 政策論議の制限: AIの社会的影響に関する議論は最小限にし、具体的な法的権利侵害に焦点
– 技術的明確性: AI技術を明確に説明するが、不必要な技術的詳細は避ける
– 各被告の役割の特定: 各被告が各請求にどのように関与したかを明確に主張
– 修正の準備: 初回却下を想定し、修正訴状の戦略を事前に準備

2. AI訴訟における防御戦略(被告側弁護士)

– 早期却下申立て: Rule 12(b)(6)による早期却下は効果的な戦略
– 訴状の構造的欠陥の指摘: 長さ、無関係な内容、不明確性を強調
– 利用規約の防御: 明確なプライバシーポリシーと利用規約は重要な防御
– 同意の立証: ユーザーが同意した証拠(クリックスルー記録等)の保全
– 技術的正確性の主張: 原告の技術的誤解を指摘

3. 企業法務担当者への助言

予防策:
– データマッピング: AI学習に使用するデータの出所と法的根拠を文書化
– プライバシー通知の明確化: ユーザーが理解できる平易な言葉でデータ使用を説明
– 児童保護の強化: 年齢確認メカニズム、保護者同意プロセスの実装
– 第三者契約の見直し: API/プラグイン統合におけるデータ取扱い条項の明確化
– 定期的監査: データ収集と使用慣行の定期的な法務・コンプライアンス監査

訴訟対応:
– 早期警戒システム: AI関連訴訟動向のモニタリング
– 訴訟ホールドプロトコル: 訴訟の可能性がある場合の証拠保全手順の整備
– クライシスチーム: 法務、広報、技術、経営層からなる対応チーム
– 保険確認: D&O保険、サイバー保険のAI訴訟カバレッジ確認

4. 特許弁護士・知財専門家への示唆

本件はプライバシー訴訟だが、AI分野では知財訴訟も並行して進行している:

著作権訴訟との関係:
– OpenAIは複数の著作権侵害訴訟にも直面(New York Times、作家等)
– プライバシー訴訟と著作権訴訟は、AI学習データの「適法性」という共通テーマ
– データの出所と使用権限の文書化は両方の文脈で重要

特許の観点:
– AI技術自体の特許保護(学習アルゴリズム、アーキテクチャ等)
– AIによる発明の発明者適格性(日本では人間が発明者である必要あり)
– 特許侵害におけるAIの利用(AIツールを使った特許調査等)

商標の観点:
– AI生成コンテンツにおける商標使用(ChatGPTが生成した文章に商標が含まれる場合)
– AIサービス名の商標保護

営業秘密:
– AI学習データが営業秘密に該当する可能性
– 競合他社によるスクレイピングが営業秘密侵害に該当する可能性

5. 規制当局関係者への示唆

司法判断の限界:
本件は、複雑な技術政策問題が司法判断だけでは解決困難であることを示している。

立法の必要性:
– AI特化型プライバシー法: 既存のプライバシー法(ECPA等)はAI時代を想定していない
– 児童保護の強化: COPPAの更新またはAI特化型の児童保護法
– アルゴリズム透明性要件: AI学習データと判断プロセスの透明性義務
– 説明責任メカニズム: AI企業の説明責任を確保する制度設計

行政執行の役割:
FTC、州司法長官、個人情報保護委員会(日本)等の積極的な執行により、私人訴訟の限界を補完できる。

今後の展望

1. AI訴訟の継続と進化

本件の却下にもかかわらず、AI企業に対するプライバシー訴訟は継続すると予想される:

より洗練された訴状:
– 法律事務所は本判決から学び、焦点が絞られた訴状を作成
– 専門家証人を早期に活用し、技術的主張を強化
– 具体的な被害事例を前面に出す

新しい法的理論:
– 既存のプライバシー法に加え、新しい州プライバシー法(CCPA等)の活用
– バイオメトリックプライバシー法(Illinois BIPA等)の適用可能性
– 消費者保護法の創造的適用

クラスアクション以外のアプローチ:
– 個別訴訟(特に高額被害者)
– 州司法長官による執行訴訟
– FTC等規制当局のエンフォースメント

2. 立法の動向

連邦レベル:
米国では、以下の立法提案が議論されている:
– AI法案(複数提出されているが、成立には至っていない)
– COPPAの更新(年齢引き上げ、適用範囲拡大)
– 包括的連邦プライバシー法(長年議論されているが未成立)

州レベル:
各州が独自のAI規制を進めている:
– カリフォルニア: 複数のAI規制法案(一部は拒否権行使で不成立)
– コロラド: AI差別防止法
– イリノイ: バイオメトリックプライバシー法(既存)の執行強化

日本:
– AI事業者ガイドライン(2024年)の実効性向上
– 個人情報保護法のAI特化型解釈指針
– AI基本法の可能性(議論段階)

EU:
– AI法(AI Act)の施行(2024年~)とその影響
– GDPRの厳格な執行継続

3. 技術的対応の進化

AI業界は、訴訟リスクと規制圧力に対応して技術的対応を進めると予想される:

プライバシー強化技術(PETs):
– 連合学習(Federated Learning): データを中央に集めずに分散学習
– 差分プライバシー(Differential Privacy): 個人を特定できないようノイズを追加
– 準同型暗号(Homomorphic Encryption): 暗号化したままデータ処理

合成データ:
実際の個人データではなく、統計的特性を保持した合成データでの学習

データミニマイゼーション:
必要最小限のデータのみを収集・使用する設計思想

説明可能AI(XAI):
AIの判断プロセスを説明可能にする技術

4. ビジネスモデルへの影響

AI訴訟と規制は、生成AI企業のビジネスモデルに根本的な影響を与える可能性:

無料モデルの持続可能性:
厳格なプライバシー要件と訴訟コストは、無料サービスの経済性に影響

学習データの調達コスト:
適法なデータ調達(ライセンス購入、合成データ生成等)はコスト増

差別化要因:
プライバシー配慮型AIが競争優位性となる可能性

保険とリスク移転:
AI訴訟保険市場の発展

注意すべき事項

1. 継続的モニタリングの必要性

AI法は急速に進化している。実務家は以下をモニタリングすべき:
– 関連訴訟の判決(特に控訴審レベル)
– 新しい立法(連邦・州レベル)
– 規制当局のガイダンス(FTC、FCC、州司法長官等)
– 国際的動向(EU、中国等)

2. 分野横断的アプローチ

AI法務は、複数の法分野にまたがる:
– プライバシー法
– 著作権法
– 消費者保護法
– 差別禁止法
– 製造物責任法
– 契約法

総合的な視点が必要。

3. 技術理解の重要性

法律専門家はAI技術の基礎を理解する必要がある:
– 機械学習の基本概念
– データ学習のプロセス
– アルゴリズムバイアスの仕組み
– プライバシー強化技術

技術専門家(エンジニア、データサイエンティスト)との協働が重要。

4. 倫理的考慮

法的コンプライアンスを超えて、倫理的考慮が重要:
– AIの公正性と説明責任
– 透明性と信頼性
– 人間の尊厳と自律性の尊重
– 社会的影響への配慮

法律は最低基準であり、倫理的ベストプラクティスを目指すべき。

5. 日本の実務家への特別な注意事項

米国訴訟リスクの波及:
日本企業が米国市場でAIサービスを提供する場合、米国での訴訟リスクに直面する。越境訴訟対応の準備が必要。

グローバルスタンダードへの対応:
日本国内法が明確でなくても、グローバルスタンダード(GDPR、米国ベストプラクティス等)への準拠が望ましい。

特許法の特殊性:
日本の弁護士は特許法に不慣れな場合が多いが、AI分野では知財問題が重要。特許弁護士・弁理士との協働が不可欠。

言語の壁:
最新のAI法務情報は英語で発信されることが多い。英語文献へのアクセスと理解が競争優位性となる。

業界団体の活用:
日本の関連業界団体(AI・データ関連)のガイドラインや情報共有を活用すべき。

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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。

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2. 訴訟の現状: 本件は2024年6月に終結していますが、その後の関連訴訟や控訴の可能性については、本レポート作成時点(2025年10月)までの情報に基づいています。最新の状況は別途確認が必要です。

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5. 技術的説明の簡略化: AI技術の説明は法律実務家向けに簡略化されています。技術的に厳密な詳細については、技術文献を参照してください。

6. 判例の発展: AI法は急速に発展している分野です。本レポート作成後に重要な判例や立法が出る可能性があります。

7. 管轄による相違: 本レポートは主に米国カリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所の判断を扱っています。他の管轄では異なる判断がなされる可能性があります。

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レポート作成情報

– 作成日: 2025年10月4日
– 情報収集期間: 2023年6月~2025年10月
– 主要情報源: 米国裁判所文書、法律データベース、法律専門誌、学術データベース(GWU DAIL)
– 作成方法: AI支援による文献調査・分析・整理・翻訳

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本レポート終わり