Cousart v. OpenAI LP

Case Metadata

Basic Information

1. Case Name: Marilyn Cousart, et al. v. OpenAI LP, OpenAI Startup Fund I, LP, OpenAI Startup Fund GP I, LLC, Microsoft Corporation, et al.

2. Court: United States District Court for the Northern District of California

3. Filing Date: September 5, 2023

4. Judgment Date: May 24, 2024

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

6. Current Status: Dismissed with leave to amend; plaintiffs declined to amend (June 14, 2024); case closed; no appeal filed

Parties

7. Plaintiff(s): Marilyn Cousart, et al. (originally filed under pseudonyms A.T./T. et al., including minor plaintiffs). Proposed class action representatives seeking to represent: (a) anyone who wrote information online used to train AI models; (b) anyone who had used ChatGPT; (c) anyone who had used Microsoft products.

8. Defendant(s):
– OpenAI LP (artificial intelligence research laboratory and developer of ChatGPT)
– OpenAI Startup Fund I, LP
– OpenAI Startup Fund GP I, LLC
– Microsoft Corporation (technology company with significant investment in and partnership with OpenAI)
– Various other OpenAI-affiliated entities

9. Key Law Firms:
– For Plaintiffs: Clarkson Law Firm, P.C. (Malibu, CA) – Yana A. Hart; Morgan & Morgan – John A. Yanchunis, Ryan J. McGee (pro hac vice), Michael Francis Ram
– For Defendants: Not specified in available records

10. Expert Witnesses: None disclosed in publicly available documents (case dismissed at pleading stage before discovery)

Legal Framework

11. Case Type: AI privacy and data protection class action litigation; consumer protection; unauthorized data collection and surveillance

12. Primary Legal Claims:
– Electronic Communications Privacy Act (ECPA) violations (federal wiretapping)
– Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) violations (unauthorized access and data collection)
– California Invasion of Privacy Act (CIPA) § 631 violations (state wiretapping)

13. Secondary Claims:
– California Unfair Competition Law (UCL) violations
– Negligence
– Invasion of privacy
– Intrusion upon seclusion
– Larceny and receipt of stolen property
– Conversion
– Unjust Enrichment
– New York General Business Law violations

14. Monetary Relief: Unspecified damages sought on behalf of proposed class; no damages awarded (case dismissed)

Technical Elements

15. AI/Technology Involved:
– ChatGPT (large language model and conversational AI)
– GPT training datasets (WebText2 and four other unspecified datasets totaling approximately 300 billion words)
– Web scraping technology
– ChatGPT API integrations with third-party applications
– Data collection from social media platforms (Reddit, YouTube, Facebook, TikTok, Snapchat, Instagram)

16. Industry Sectors:
– Artificial Intelligence and machine learning
– Social media and digital communications
– Cloud computing and enterprise software (Microsoft products)
– Music streaming (Spotify)
– Financial services (Stripe)
– Workplace collaboration tools (Slack, Microsoft Teams)

17. Data Types:
– Public internet content (books, articles, websites, social media posts)
– User-generated content and conversations
– Personal information and metadata
– Images and location data
– Music preferences
– Financial information
– Private workplace communications

Database Navigation

18. Keywords/Tags: AI training data, web scraping, ChatGPT, privacy litigation, ECPA, CFAA, CIPA, wiretapping, data collection, consent, OpenAI, Microsoft, large language models, unauthorized access, consumer protection, class action

19. Related Cases:
– New York Times Co. v. OpenAI (copyright infringement, ongoing)
– Authors Guild v. OpenAI (copyright infringement, ongoing)
– Ambriz v. Google (CIPA wiretapping case involving third-party tracking, Feb 2025)
– Other AI training data litigation tracked in GWU Law Database of AI Litigation (DAIL)

—

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

本件は、OpenAI社が開発した対話型AI「ChatGPT」の訓練データ収集方法をめぐる、米国における初期の重要なプライバシー訴訟である。原告Marilyn Cousartらは、当初匿名(A.T./T.等)でクラスアクション(集団訴訟)を提起し、未成年者を含む原告らを代表して、OpenAI社およびMicrosoft社が違法な方法で大規模なデータ収集を行ったと主張した。

原告側の主張によれば、OpenAI社は「インターネットから3,000億語を秘密裏にスクレイピング(自動収集)した」とされ、その情報源には書籍、記事、ウェブサイト、ソーシャルメディアへの投稿、および本人の同意なく取得された個人情報が含まれていた。特に、ChatGPTの訓練に使用された5つの異なるデータセットのうち、「WebText2」と呼ばれるデータセットは、Reddit、YouTube、Facebook、TikTok、Snapchat、Instagramなどの主要SNSプラットフォームから、元の投稿者やプラットフォーム運営者の同意なしに「アウトバウンド」データ(外部リンク先のコンテンツ)を全面的に収集したとされた。

さらに原告らは、OpenAIが利用者のChatGPTとの直接的なやり取りだけでなく、ChatGPT APIを統合した第三者アプリケーション(Snapchat、Spotify、Stripe、Slack、Microsoft Teamsなど)を通じて、画像データ、位置情報、音楽の嗜好、金融情報、私的な会話内容などを「事実上ハッキングするように」違法に収集したと主張した。

中心的争点

本件の中心的な法的争点は以下の通りである:

1. OpenAIのデータ収集行為が連邦通信傍受法(ECPA)に違反する違法な盗聴に該当するか
2. 同行為がコンピュータ詐欺・濫用防止法(CFAA)に違反する不正アクセスに該当するか
3. カリフォルニア州プライバシー侵害防止法(CIPA)第631条の州法上の盗聴禁止規定に違反するか
4. その他の州法および慣習法上の不法行為(不正競争、過失、プライバシー侵害、不当利得等)が成立するか
5. 原告らが連邦裁判所で訴訟を提起するために必要な「具体的な損害」(standing)を立証できるか

原告の主張

原告側は、以下の救済を求めた:

– 提案されたクラス(集団)の認定:オンラインで情報を書き込みAI訓練に使用された全ての者、ChatGPTを使用した全ての者、Microsoft製品を使用した全ての者
– 連邦および州のプライバシー法違反に基づく損害賠償
– 不法行為に基づく損害賠償
– OpenAIによる違法なデータ収集・使用の差止命令
– カリフォルニア州不正競争防止法に基づく救済

原告側の理論的基盤は、OpenAIが「正当な権限を超えて」ユーザーのプラットフォームアクセスを悪用し、本人の知識や同意なしに私的情報を傍受・収集したというものであった。

被告の主張

OpenAIおよびMicrosoft両社は、訴状却下の申立(Motion to Dismiss)を提出し、以下を主張した:

– 訴状が過度に冗長(204ページ)で、不要かつ無関係な主張を含み、法的請求の妥当性を判断することが困難
– 原告らが連邦裁判所で訴訟を提起するために必要な具体的損害の立証に失敗
– 提案されたクラス定義が過度に広範で不適切
– 主張される法的違反が適切に特定されていない
– 訴状に政策的不満や修辞的主張が含まれ、司法判断に適さない事項が混在

AI/技術要素

本件で問題となった技術的要素は以下の通り:

1. 大規模言語モデル(LLM)の訓練プロセス: ChatGPTのようなAIモデルは、膨大なテキストデータを「学習」することで言語パターンを獲得する。OpenAIは複数のデータセットを使用したとされる。

2. ウェブスクレイピング技術: インターネット上の公開情報を自動的に収集するプログラム。原告側は、この手法が無差別的で同意なしに行われたと主張。

3. API統合によるデータ収集: ChatGPT APIを組み込んだ第三者アプリケーション(Snapchat、Spotify等)を通じた間接的なデータ収集の可能性。

4. WebText2データセット: Reddit等のソーシャルメディアから外部リンク先のコンテンツを収集したとされるデータセット。

5. メタデータ収集: ユーザーの直接的なコンテンツだけでなく、位置情報、デバイス情報、利用パターン等の付随情報の収集疑惑。

手続きの経過 (Procedural History)

2023年9月5日: 訴訟提起
– 原告A.T./T.等(匿名)が北カリフォルニア連邦地方裁判所に提訴
– 当初の訴状は157ページ、後に204ページに拡大
– 秘密保持命令下で提起(未成年者保護のため)

2023年12月: 被告側の応答
– OpenAIおよびMicrosoftが訴状却下申立を提出
– 原告側が2023年12月29日に修正訴状(Amended Complaint)を提出

2024年1月18日: 口頭弁論
– 訴状却下申立に関する審理が開催
– Vince Chhabria連邦地裁判事が審理を主宰

2024年3月20日: 関連事件の統合
– 裁判所命令により、別件(24-cv-01190-AGT)と関連事件として扱われる

2024年5月24日: 決定的な判決
– Chhabria判事が訴状却下申立を認容
– ただし、訴状の修正(amend)を許可
– 判決文で訴状の問題点を詳細に指摘

2024年6月14日: 訴訟の終了
– 原告側が訴状を修正しない旨の通知を提出
– 事実上、訴訟を取り下げ
– 上訴は提起されず、事件終了

重要な手続き上の決定

Chhabria判事の2024年5月24日付判決は、AI訴訟における訴状作成基準を示す重要な先例となった。判事は以下の点を強調した:

1. 過度な訴状の問題: 204ページの訴状は「単に過度に長いだけでなく」、「不要で気を散らす主張の数々」を含み、「原告の法的請求の妥当性を判断することがほぼ不可能」とした。

2. 不適切なフォーラムの懸念: 訴状に「無関係な余談」、「修辞や政策的不満」が含まれ、「連邦裁判所での解決に適さない」と指摘。

3. 著名な判示: 判決文の中で最も引用される一節:
> 「AI技術の発展は社会に深刻な懸念をもたらす可能性があるが、原告らは自分たちが法廷にいるのであって、タウンホールミーティングにいるのではないことを理解する必要がある」

この判示は、AI訴訟における司法の役割と限界を明確に示すものとして、法曹界で広く注目された。

証拠開示

本件は訴状却下の段階で終了したため、正式な証拠開示(discovery)手続きは開始されなかった。したがって、以下の重要な証拠は裁判所に提出されることなく終了した:

– OpenAIの実際のデータ収集手法の詳細
– 訓練データセットの具体的内容
– データ保持・管理のポリシーと実践
– 技術的な実装の詳細

専門家証言

訴訟が初期段階で終了したため、専門家証人は指名されず、技術的な専門家証言は提出されなかった。

判決の概要 (Judgment Summary)

裁判所の判断 (Court’s Decision)

主要な判決内容

Chhabria判事は2024年5月24日付の判決において、OpenAIおよびMicrosoftの訴状却下申立を全面的に認容した。ただし、原告側に訴状を修正する機会(leave to amend)を与えた。判決の核心的な法的推論は以下の通りである:

1. 訴答の要件不充足

裁判所は、原告側の訴状が連邦民事訴訟規則(Federal Rules of Civil Procedure)の訴答基準を満たしていないと判断した。具体的には:

– 過度な冗長性: 204ページという異例の長さに加え、法的請求の根拠となる事実と無関係な政策論、社会的懸念、修辞的表現が混在
– 請求の特定不足: 各法的請求(ECPA、CFAA、CIPA等)について、具体的にどの行為がどの法律のどの条項に違反するのか明確に特定されていない
– 事実と法の混同: 訴状が「法廷」ではなく「政策討論の場」として使用されている

2. Standing(当事者適格)の問題

判決文では明示的にstandingについて詳細な判断は示されなかったが、訴状却下の理由として以下が示唆された:

– 原告らが主張する損害が抽象的・一般的すぎる
– 具体的で個別化された損害(concrete and particularized injury)の立証が不十分
– 提案されたクラス定義が過度に広範(「ChatGPTを使用した全ての者」等)

3. 司法の役割の限界

判決の最も重要な部分は、AI技術をめぐる社会的懸念と司法の役割の区別である。Chhabria判事は次のように述べた:

「AI技術の発展は確かに社会に深刻な懸念をもたらす可能性がある。しかし、原告らは自分たちが法廷にいるのであって、タウンホールミーティングにいるのではないことを理解する必要がある。」

この判示は以下を意味する:

– AI技術の規制は本来、立法府や行政機関の役割である
– 裁判所は具体的な法的紛争を解決する場であり、政策討論の場ではない
– 一般的な社会的懸念を訴訟という形式で持ち込むことは不適切
– 原告は具体的な法的権利侵害を主張する必要がある

勝敗の結果

– 被告(OpenAI、Microsoft)の完全勝訴: 全ての請求について訴状却下
– 原告側の敗訴: ただし訴状修正の機会は与えられた
– 最終結果: 原告側が修正を断念し、訴訟終了

命令された救済措置

本件では原告側の請求が認められなかったため、救済措置は命じられなかった。また、訴訟費用や弁護士費用の負担についても判決文に記載はない。

重要な法的判断

本判決は、以下の点で重要な法的指針を示した:

1. AI訴訟における訴答基準: AI技術に関する訴訟であっても、通常の民事訴訟と同様の厳格な訴答基準が適用される。技術の複雑性は訴状の冗長性や不明確性を正当化しない。

2. プライバシー訴訟のハードル: データ収集やプライバシー侵害を主張する訴訟では、抽象的な懸念ではなく、具体的で個別化された損害の立証が必須である。

3. 政策と司法の分離: 技術政策や規制に関する懸念は、裁判所ではなく立法府・行政機関で扱われるべきである。

反対意見・補足意見

本件は連邦地方裁判所の判決であり、単独の裁判官による判断であるため、反対意見や補足意見は存在しない。

法的推論の分析 (Analysis of Legal Reasoning)

適用された法理

Chhabria判事の判決は、以下の確立された法原則に基づいている:

1. 訴答の十分性基準(Pleading Standards)

連邦最高裁判所のBell Atlantic Corp. v. Twombly (2007)およびAshcroft v. Iqbal (2009)判決で確立された「もっともらしさ基準」(plausibility standard)が暗黙的に適用された。これらの判例は、訴状が単なる「可能性」ではなく、請求が認められる「もっともらしい権利」(plausible entitlement to relief)を示す必要があると判示している。

本件の訴状は、以下の理由でこの基準を満たさなかった:
– 事実主張が法的結論と混同されている
– 不要な修辞や政策論が法的分析を妨げている
– どの事実がどの法的請求を支えるのか不明確

2. Standing(当事者適格)法理

連邦裁判所で訴訟を提起するには、合衆国憲法第3条に基づく以下の要件を満たす必要がある:

– Injury in fact (事実上の損害): 具体的で個別化された実際の損害
– Causation (因果関係): 被告の行為が損害を引き起こしたこと
– Redressability (救済可能性): 裁判所の判決が損害を救済できること

本件では、原告の主張する損害が過度に抽象的で、「ChatGPTを使用した全ての者」「オンラインで情報を書いた全ての者」という広範なクラス定義は、個別化された損害の要件を満たさない可能性が高い。

3. 司法の役割の限界(Judicial Role Limitations)

裁判所は「事件または争訟」(cases or controversies)のみを扱う権限を有する。本判決は、以下の区別を明確にした:

– 適切な司法事項: 具体的な法的権利の侵害に基づく個別の紛争
– 不適切な司法事項: 一般的な政策懸念、将来の潜在的な社会的問題、抽象的な権利侵害

AI技術の社会的影響は重要だが、それ自体は裁判所が解決すべき「法的紛争」ではなく、立法・行政による規制の対象である。

事実認定

本件は訴状却下の段階で終了したため、裁判所は事実認定(fact-finding)を行わなかった。訴状却下の判断では、原告の主張する事実を真実と仮定した上で(accepting allegations as true)、それでもなお法的請求が成立しないかどうかを判断する。

したがって、以下の事実は裁判所によって認定されていない:
– OpenAIが実際に3,000億語のデータを「秘密裏に」収集したか
– データ収集の方法が違法だったか
– ユーザーの同意があったか、またはその必要があったか
– 第三者アプリケーションを通じたデータ収集が実際に行われたか

技術的理解

判決文からは、裁判所のAI技術に対する理解度について以下の評価が可能である:

肯定的側面:
– AI技術が「社会に深刻な懸念をもたらす可能性」があることを認識
– 技術的複雑性を理由とした訴答基準の緩和を拒否(正当な法的判断)
– 技術の新規性が法の原則を変更しないという理解

限界:
– LLMの訓練データ収集の技術的詳細について判断せず(訴状却下のため不要)
– データスクレイピングと盗聴法の関係について実質的判断なし
– APIを通じたデータ収集の技術的メカニズムについて分析なし

これらの限界は、事件が初期段階で終了したことに起因し、裁判所の能力不足を示すものではない。むしろ、技術的詳細の検討が必要となる前に、訴答の基本的な要件不充足で却下したことは、司法資源の効率的使用として評価できる。

法的意義 (Legal Significance)

先例価値 (Precedential Value)

将来への影響

本判決は連邦地方裁判所の判断であり、正式な先例拘束力(binding precedent)は限定的である。しかし、AI訴訟の初期段階における重要な指針として、以下の影響を与えている:

1. AI関連プライバシー訴訟への影響

本判決は、AIの訓練データ収集に関するプライバシー訴訟において、原告側が克服すべき高いハードルを示した:

– 具体的損害の立証要件: 「AIに自分のデータが使われた」という抽象的な主張では不十分
– 個別化された損害: クラス全体ではなく、各原告の具体的な損害を特定する必要
– 因果関係の明確化: データ収集と具体的損害の間の因果関係を示す必要

この基準は、2024-2025年の他のAI訴訟でも参照され、プライバシー基盤の請求が著作権基盤の請求より成功しにくい傾向を強化している。

2. 訴状作成への実務的影響

AI訴訟の原告代理人に対する明確なメッセージ:

– 簡潔性: 技術の複雜性を理由に冗長な訴状は許容されない
– 焦点の絞り込み: 政策論や社会的懸念ではなく、具体的な法的違反に集中
– 事実と法の明確な区分: 各請求について、事実→法律適用→結論の論理を明示

3. 司法と立法の役割分担の再確認

本判決の「法廷 vs. タウンホールミーティング」の判示は、AI規制における司法の役割を明確にした:

– 裁判所の役割: 既存の法律に基づく具体的紛争の解決
– 立法府の役割: AI技術の社会的影響を考慮した新しい規制枠組みの創設
– 行政機関の役割: 専門的知見に基づくAIガバナンスルールの策定

この区別は、米国でのAI規制議論において、司法救済の限界と立法的解決の必要性を示唆している。

法理論の発展

本判決は、以下のAI法理論の発展に寄与している:

1. データスクレイピングと盗聴法の関係

本件では実質的判断に至らなかったが、以下の理論的問題を提起した:

– 公開ウェブサイトからのデータ収集は「傍受」(interception)に該当するか
– ユーザーとプラットフォームの間の通信への「第三者」によるアクセスは盗聴か
– API統合を通じたデータ収集は誰の「同意」を必要とするか

これらの問題は、Ambriz v. Google(2025年2月)等の後続事件で検討されており、「capability test」(技術がプロバイダーの利益のためにデータを使用する「能力」を持つだけで違反が成立)等の新しい基準が提案されている。

2. AI訓練データと財産権

原告側の「larceny」(窃盗)および「conversion」(不法領得)の請求は、データに対する財産権的保護の可能性を提起した:

– インターネット上の公開情報に対する「所有権」は存在するか
– AI訓練への使用は「占有の侵害」に該当するか
– データの「価値」はどう評価されるか

これらの理論は本判決で検討されなかったが、著作権法以外のAI訓練データ保護の可能性として今後の発展が注目される。

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以下を明確化した:

1. ECPA/CIPAの適用範囲

盗聴法(wiretapping laws)のAI文脈での適用について、以下の論点を明確化:

– 「傍受」の意味: リアルタイムの通信への介入を意味するか、事後的なデータ収集も含むか
– 「第三者」の定義: AIサービスプロバイダーは通信の「当事者」か「第三者」か
– 「同意」の範囲: 利用規約への同意は盗聴法上の「同意」に該当するか

本件では実質判断されなかったが、これらの論点は今後のAI訴訟で継続的に争われる。

2. CFAAの「権限超越」概念

コンピュータ詐欺・濫用防止法の「権限を超えたアクセス」(exceeds authorized access)がAIのデータ収集に適用されるかは、本件で検討されなかった。しかし、以下の理論的可能性を提起:

– ウェブスクレイピングは「権限超越」か
– robots.txtの無視は「不正アクセス」か
– API利用規約違反はCFAA違反となるか

連邦最高裁のVan Buren v. United States(2021)判決以降、CFAAの適用範囲は狭く解釈される傾向にあり、本件のような主張は今後も困難と予想される。

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実務に以下の影響を与えた:

1. 訴訟リスクの評価

AI企業にとって、本判決は以下を示唆:

– プライバシー訴訟のリスクは相対的に低い: 少なくとも現行法の下では、具体的損害の立証が困難
– 著作権訴訟のリスクはより高い: 複数の著作権侵害訴訟が訴状却下を免れている
– 立法リスクに注目すべき: 司法救済の限界は、立法的規制の可能性を高める

2. データ収集実務への影響

本判決はOpenAIの勝訴で終わったが、以下の実務的教訓を提供:

– 透明性の重要性: 「秘密裏」という印象は訴訟リスクを高める
– 利用規約の明確化: データ使用目的を明示的に記載
– オプトアウト機会の提供: robots.txt遵守、データ削除要求への対応等
– 第三者データの取扱い慎重化: APIパートナーとのデータ共有条件の明確化

3. ガバナンス体制の構築

AI企業が構築すべきガバナンス体制:

– 法務レビューの組み込み: 訓練データ収集段階での法的審査
– データプロバナンスの記録: データソースと取得方法の文書化
– リスクベースアプローチ: センシティブデータ(個人情報、著作物等)の特別な取扱い
– 継続的モニタリング: 法規制の動向と訴訟トレンドの追跡

コンプライアンス

企業が取るべき具体的なコンプライアンス対応:

1. データ収集段階

– 法的根拠の確認: 各データソースについて、収集・使用の法的根拠を文書化
– 同意の取得: 可能な限り明示的な同意を取得(利用規約、プライバシーポリシー)
– 制限の遵守: robots.txt、利用規約、API制限等の技術的・契約的制限の遵守
– センシティブデータの除外: 個人識別情報、医療情報、金融情報等の除外または匿名化

2. モデル訓練段階

– データクリーニング: 違法コンテンツ、著作権侵害コンテンツ、個人情報の除去
– バイアス評価: 訓練データの偏りの評価と緩和
– 記録保持: 訓練データセットの構成、処理方法の記録

3. モデル展開段階

– 出力モニタリング: 個人情報の漏洩、著作権侵害コンテンツの生成を防ぐ仕組み
– ユーザー同意: サービス利用時のデータ使用に関する明確な同意取得
– 透明性レポート: データ使用、モデル性能、バイアス等に関する情報開示

業界への影響

本判決は、AI業界全体に以下の影響を与えた:

1. 訓練データ調達の変化

訴訟リスクと評判リスクを考慮し、AI企業は以下の方向へ:

– ライセンス契約の増加: コンテンツプロバイダーとの正式なライセンス契約(例: OpenAI-AP通信、OpenAI-Financial Times等)
– 合成データの活用: 人工的に生成されたデータの訓練への使用
– ユーザー生成データへの依存: ChatGPTとのやり取り等、明示的同意のあるデータ
– オプトアウト機能の提供: robots.txt、専用のオプトアウトツール等

2. ビジネスモデルへの影響

訴訟リスクとコンプライアンスコストの増加により:

– 訓練データコストの上昇: ライセンス料、法務費用の増加
– 参入障壁の上昇: スタートアップにとってコンプライアント な訓練データ取得が困難に
– 大企業の優位性: 既存のコンテンツライブラリやパートナーシップを持つ企業が有利
– オープンソースモデルへの影響: コンプライアンス不確実性がオープンソースAI開発を阻害

3. 業界標準の形成

本判決を含む一連のAI訴訟を受けて、以下の業界標準が形成されつつある:

– データプロバナンス標準: 訓練データの出所と権利関係の文書化
– 透明性標準: モデルカード、データシート等の情報開示フォーマット
– 倫理ガイドライン: Partnership on AI、AI Now Institute等によるベストプラクティス
– 監査フレームワーク: 第三者によるAIシステムの監査手法

リスク管理

類似訴訟リスクを回避するための考慮事項:

1. 訴訟リスクの類型化

AI企業が直面する主要な訴訟リスク:

– 著作権侵害: 最もリスクが高い(複数の訴訟が進行中)
– プライバシー侵害: 本判決が示すように現状では立証困難だが、立法により変化の可能性
– 名誉毀損: AI出力が虚偽の情報を生成する「ハルシネーション」問題
– 差別・バイアス: AI決定による差別的影響(雇用、与信、刑事司法等)
– 製造物責任: AI誤動作による損害

2. リスク低減策

– 包括的な利用規約: ユーザーのデータ使用に関する包括的な同意
– 賠償責任保険: AI特有のリスクをカバーする保険商品
– 技術的保護措置: 出力フィルタリング、個人情報検出・除去システム
– 法務体制の強化: AI専門の法務チーム、外部法律事務所との連携

3. 先行的対応

訴訟を避けるための先行的措置:

– ステークホルダーエンゲージメント: コンテンツクリエイター、権利者との対話
– 業界協力: 業界団体を通じた自主規制、ベストプラクティスの共有
– 政策関与: 立法プロセスへの建設的な参加、合理的な規制枠組みの提案
– 社会的責任: AI倫理、公正性、透明性への真摯な取り組み

比較法的観点 (Comparative Law Perspective)

日本法との比較

本件に関連する日本の法制度との主要な相違点:

1. プライバシー・個人情報保護法制

米国:
– 包括的な連邦プライバシー法は存在せず、分野別規制(ECPA、CFAA等)と州法(CIPA等)のパッチワーク
– 「具体的損害」の立証が訴訟要件(本判決が示す通り)
– 集団訴訟(class action)が活発で、高額な和解金の可能性

日本:
– 個人情報保護法: 包括的な個人情報保護法制が存在
– 利用目的の特定・通知義務: 個人情報取得時に利用目的を特定し、本人に通知または公表する義務(個人情報保護法21条)
– 第三者提供の制限: 本人同意なき第三者提供の原則禁止(同27条)
– AI開発における特例: 「学術研究目的」(同18条3項)や「統計目的」での例外があるが、商業的AI開発への適用は不明確
– 行政規制中心: 個人情報保護委員会による行政指導・命令が中心で、私人による損害賠償請求は米国ほど活発でない

AI訓練データへの示唆:
日本では、個人情報を含むウェブデータの収集・利用について、個人情報保護法上の義務(利用目的の特定・通知、適正取得等)が問題となる。ただし、「個人情報」に該当しないデータ(公開されている匿名の投稿等)には同法の適用がない点は米国と類似。

2. 通信の秘密

米国:
– ECPA(連邦)およびCIPA(カリフォルニア州)等の盗聴規制
– 本判決では実質判断されなかったが、AI文脈での適用は未確立

日本:
– 憲法21条2項: 「通信の秘密」の憲法上の保障
– 電気通信事業法4条: 電気通信事業者に「通信の秘密」の保護義務
– 刑法133条: 信書開封罪

AI訓練データへの示唆:
日本では、電気通信サービスを提供する事業者がユーザーの通信内容をAI訓練に使用することは、電気通信事業法4条の「通信の秘密」侵害となる可能性が高い。ただし、ウェブスクレイピング自体は「通信の秘密」の問題というより、後述の著作権・不正競争防止法の問題となる。

3. 著作権法

米国:
– フェアユース(公正使用): 著作権法107条により、変容的使用(transformative use)であれば侵害とならない可能性
– AI訓練データとしての使用がフェアユースに該当するかは現在多数の訴訟で争われている(NYT v. OpenAI等)

日本:
– 著作権法30条の4: 2018年改正で導入された「情報解析目的」の権利制限規定
– 「享受」を目的としない利用: AI訓練のようにコンテンツを「享受」(人が視聴・鑑賞)するのでない場合、一定の条件下で著作権者の許諾なく利用可能
– ただし書き: 「著作権者の利益を不当に害する場合」は例外適用されず

AI訓練データへの示唆:
日本の著作権法30条の4は、米国のフェアユースより明確にAI訓練データ使用を許容している。ただし、「不当に害する」場合の解釈は今後の判例の蓄積を待つ必要がある。特に、生成AIが元の著作物に酷似した出力を生成する場合は「不当に害する」と判断される可能性が高い。

4. 不正競争防止法

米国:
– 連邦レベルの包括的な不正競争法は存在せず、州法の不正競争法(Unfair Competition Law)が適用
– 本件ではカリフォルニア州UCLが請求されたが、実質判断なし

日本:
– 不正競争防止法2条1項: 限定列挙された不正競争行為を規制
– 営業秘密侵害(同項4号~10号): 他社の営業秘密の不正取得・使用
– 限定提供データ侵害(同項11号~16号): 2018年改正で導入されたビッグデータ保護規定

AI訓練データへの示唆:
日本では、公開ウェブデータの収集自体は不正競争防止法違反とならない可能性が高い。ただし、アクセス制限を突破したデータ取得や、競合他社の営業秘密・限定提供データの不正取得は同法違反となる。

5. 訴訟制度の違い

米国:
– 集団訴訟(Class Action): 本件のような大規模クラスアクションが可能
– 陪審裁判: 民事事件でも陪審による事実認定
– 懲罰的損害賠償: 悪質な場合、実損害を超える高額な賠償
– 成功報酬: 弁護士が勝訴時のみ報酬を得るcontingency feeが一般的
– 証拠開示(Discovery): 広範な証拠開示義務

日本:
– 消費者団体訴訟: 限定的な集団訴訟制度(特定適格消費者団体による差止請求等)
– 裁判官による判断: 陪審制度なし(刑事事件の裁判員裁判を除く)
– 填補賠償原則: 実損害の賠償が原則で、懲罰的損害賠償は認められない
– 弁護士報酬: タイムチャージまたは着手金・成功報酬だが、米国ほど高額でない
– 証拠収集の困難性: 米国のような広範な証拠開示制度はなく、原告側の立証負担が重い

AI訴訟への示唆:
日本では米国のような大規模クラスアクションによる巨額和解の可能性は低く、個別の損害賠償請求または行政規制(個人情報保護委員会等)が主要な法的リスクとなる。

他国判例との関係

AI訓練データをめぐる国際的な訴訟・規制動向:

1. 欧州連合(EU)

GDPR(一般データ保護規則):
– 個人データの処理に厳格な法的根拠を要求(同意、契約履行、正当な利益等)
– AI訓練への個人データ使用は「正当な利益」(第6条1項f号)に該当する可能性があるが、データ主体の権利とのバランステストが必要
– 「データ最小化」「目的制限」原則により、過度に広範なデータ収集は違法の可能性

AI法(AI Act):
– 2024年8月施行の世界初の包括的AI規制法
– リスクベースアプローチ(禁止AI、高リスクAI、限定的リスクAI、最小リスクAI)
– 汎用AI(GPAI)モデルに対する透明性義務、著作権法遵守の文書化義務

訴訟事例:
– Italy v. OpenAI(2023年): イタリアデータ保護当局がChatGPTの一時使用禁止命令(後にOpenAIの対応により解除)
– 理由: GDPR違反(法的根拠の欠如、データ主体の権利保護不足、未成年者保護不足)

2. 英国

– Text and Data Mining(TDM)例外: 著作権法29A条により、非商業的研究目的のTDMを許容
– 商業的AI訓練への適用は限定的で、2023年の法改正提案は頓挫
– OpenAI、Anthropic等に対する著作権侵害調査が進行中

3. カナダ

– Canadian Artists v. AI Companies: 複数のアーティストがStability AI、Midjourney等を著作権侵害で提訴(2024年)
– 米国の訴訟と類似の論点

4. 中国

– 生成式人工智能服務管理暫定規則(2023年): 生成AIの規制枠組み
– 訓練データの合法性、個人情報保護、コンテンツ審査等を要求
– 知的財産権の尊重義務を明記

5. 韓国

– 著作権法35条の5: 2020年改正で導入された「著作物の通常的な利用と衝突せず、著作者の正当な利益を不当に害しない」場合のデータ分析目的の複製を許容
– 日本の規定より制限的(「不当に害しない」だけでなく「通常的な利用と衝突しない」要件も)

グローバルな影響

本判決を含む米国のAI訴訟トレンドは、グローバルなAI規制に以下の影響を与えている:

1. 規制のフラグメンテーション(断片化)

– 各国・地域で異なるAI規制アプローチが並立
– 米国: 訴訟中心、セクター別規制
– EU: 包括的事前規制(AI Act、GDPR)
– 中国: 政府主導の規制と産業政策
– 日本: 柔軟なガバナンス、ソフトロー中心

2. 多国籍企業への影響

OpenAI、Google、Microsoft等のグローバルAI企業は:

– 最も厳格な規制への準拠: EU規制が事実上のグローバル標準となる可能性(「ブリュッセル効果」)
– 地域別コンプライアンス: 各国の法制度に応じた訓練データ調達・モデル展開戦略
– データローカライゼーション: 一部の国(中国、ロシア等)ではデータの国内保存義務

3. 国際的な規範形成

– OECD AI原則(2019年、2024年更新): 信頼できるAIの国際基準
– UNESCO AI倫理勧告(2021年): AIの倫理的・法的・社会的側面
– G7 広島AIプロセス(2023年): 生成AIの国際ガバナンス

4. 訴訟のクロスボーダー波及

– 米国での訴訟トレンドが他国の訴訟を触発(著作権、プライバシー等)
– 逆に、EUのGDPR執行が米国企業の実務に影響
– 法域間での判例・規制アプローチの相互参照

重要なポイント (Key Takeaways)

実務家への示唆

弁護士・企業法務担当者が知るべき要点:

1. AI訴訟における訴答戦略

– 原告代理人: 政策論や一般的懸念ではなく、具体的で個別化された法的権利侵害に焦点を絞った簡潔な訴状を作成すること。技術の複雑性は冗長性の言い訳にならない。

– 被告代理人: 訴状却下段階で、standing(当事者適格)、訴答の十分性、司法判断適合性の欠如を積極的に主張することで、早期の有利な解決を図る可能性がある。

2. プライバシー vs. 著作権訴訟の見通し

– プライバシー基盤の請求: 現行法の下では立証が困難。「データが使われた」という事実だけでは具体的損害とならない。将来的な立法(連邦プライバシー法、AI特化規制等)により状況が変化する可能性に注意。

– 著作権基盤の請求: より成功の見込みあり。複数の訴訟が訴状却下を免れ、実質的な審理段階に進んでいる。ただし、フェアユース抗弁の結果は未確定。

3. クライアントへの助言事項

AI開発企業へ:
– 訓練データの法的根拠(ライセンス、公正使用、同意等)を明確に文書化
– 透明性を高め、「秘密裏」という印象を避ける(プライバシーポリシー、データシート等)
– オプトアウト機会の提供を検討(robots.txt遵守、専用ツール等)
– 特に著作権リスクの高いコンテンツ(書籍、記事、画像、コード等)については慎重な取扱いまたはライセンス取得

コンテンツ権利者へ:
– AI訓練使用に関する権利行使の選択肢(ライセンス交渉、訴訟、集団交渉等)を検討
– 著作権基盤の請求が現状最も有望だが、フェアユース抗弁のリスクを考慮
– 技術的保護措置(robots.txt、利用規約等)により意思表示を明確化

一般企業へ:
– 第三者AIサービス(ChatGPT、Claude等)利用時の契約条件を確認
– 機密情報、個人情報、営業秘密をAIに入力するリスクを評価
– 従業員のAI利用ポリシーを策定

4. 日本企業への特別な考慮事項

– 米国での訴訟リスク: 米国市場でAIサービスを提供する日本企業は、本判決が示す訴訟リスク(特に著作権)を考慮すべき

– 日本法との相違: 日本の著作権法30条の4は米国より明確にAI訓練を許容しているが、米国での事業には米国法が適用される

– グローバルコンプライアンス: EU AI Act、米国の訴訟トレンド、日本の個人情報保護法等、複数の法域の要件を満たす必要

– 評判リスク: 法的リスクだけでなく、社会的・倫理的批判による評判リスクも考慮

今後の展望

関連する法的論点の発展予測:

1. 立法動向(米国)

– 連邦AI規制法: 複数の法案が議会に提出されているが、政治的分断により成立は不透明。2025-2026年に何らかの形での成立可能性。

– 連邦プライバシー法: 長年議論されているが、州法(CCPA等)との関係整理が困難で成立の見通し不明。

– 著作権法改正: AI訓練データ使用に関する明示的規定の導入が議論されているが、権利者とテック企業の利害対立が激しい。

– 州レベル規制: カリフォルニア、ニューヨーク、イリノイ等の州が独自のAI規制を導入する動き。

2. 司法判断の発展

– 著作権訴訟の帰趨: NYT v. OpenAI、Authors Guild v. OpenAI等の訴訟で、フェアユース抗弁の成否が判断されれば、AI業界に決定的影響。2025-2026年に重要な判決が予想される。

– 盗聴法の解釈: Ambriz v. Google等の事件で発展している「capability test」が確立されれば、AI企業のデータ収集実務に影響。

– 名誉毀損訴訟: AIの「ハルシネーション」による虚偽情報生成に対する訴訟(例: Mark Walters v. OpenAI)の結果が注目される。Section 230(プラットフォーム免責規定)がAI生成コンテンツに適用されるかが争点。

3. 技術的発展の影響

– 合成データ技術: 人工的に生成されたデータでの訓練が進めば、実データ収集の法的リスクを回避可能。

– 連合学習(Federated Learning): データを集中させずに分散学習する技術により、プライバシーリスク低減。

– モデルの透明性技術: 訓練データの影響を追跡・削除する技術(machine unlearning等)により、データ削除要求への対応が可能に。

4. 国際的調和 vs. フラグメンテーション

– 調和の方向: OECD、UNESCO、G7等の国際フォーラムでの規範形成により、ある程度の国際的調和が進む可能性。

– フラグメンテーションの継続: 各国の法文化、産業政策、安全保障上の考慮により、AI規制は地域ごとに異なるアプローチが並立する可能性が高い。

– 米中対立の影響: AI覇権をめぐる米中競争が、技術標準・規制アプローチの分断を加速。

5. ビジネスモデルの進化

– ライセンスエコノミーの形成: AI企業とコンテンツプロバイダー間のライセンス市場が成熟(既にOpenAI-AP、OpenAI-FT等の契約が締結)。

– データコモンズの創設: 研究・イノベーション促進のための公共データコモンズ(オプトイン型の共有データプール)の可能性。

– 新しい権利集中管理: 著作権集中管理団体(ASCAP、JASRAC等)のAI版が登場する可能性。

注意すべき事項

類似案件における留意点:

1. 訴訟提起を検討する原告側

– 具体的損害の特定: 「AIに使われた」という抽象的な主張ではなく、具体的な経済的・精神的損害を特定すること。

– 適切な法的理論の選択: 現状では著作権請求が最も有望。プライバシー請求は立証が困難。

– クラス定義の慎重な設計: 過度に広範なクラス定義は却下リスクを高める。

– 訴状の簡潔性: 本判決が示す通り、冗長で政策論的な訴状は逆効果。

2. 防御側

– 早期の訴状却下: standing、訴答の十分性、司法判断適合性等の形式的抗弁を最大限活用。

– フェアユース/公正使用抗弁の準備: 著作権訴訟では、変容性(transformative nature)、商業性、市場への影響等の要素を丁寧に主張。

– 技術的複雑性の説明: 裁判所にAI技術の実際の仕組みを理解させることで、原告の誤解に基づく主張を反駁。

– 和解の戦略的活用: 悪しき先例を作らないため、有利な和解(秘密条項、先例価値なし等)を検討。

3. 証拠開示段階の準備

訴状却下を免れた場合、証拠開示段階で以下が争点に:

– 訓練データの開示: 原告側は具体的な訓練データセットの内容開示を求める可能性。営業秘密との緊張関係。

– 内部文書: データ収集方針、法務レビュー、リスク評価等の内部文書が証拠として求められる可能性。

– 技術的文書: モデルアーキテクチャ、訓練プロセス、データ処理パイプライン等の技術文書。

– 保護命令: 営業秘密保護のための裁判所の保護命令(protective order)取得が重要。

4. 評判リスク管理

– 訴訟の公開性: 訴訟記録は公開され、メディアが報道する。法的勝訴でも評判上は敗北の可能性。

– ステークホルダー対応: 顧客、パートナー、投資家、従業員等への説明とコミュニケーション。

– 社会的責任の強調: 訴訟対応と並行して、AI倫理、透明性、責任ある開発への取り組みを公表。

5. 継続的モニタリング

– 判例の追跡: AI訴訟は急速に発展中。主要事件の進展を継続的にモニタリング。

– 立法動向: 連邦および州レベルでのAI規制法案の動向に注意。

– 規制機関の動き: FTC(連邦取引委員会)、各州AG(司法長官)等によるAI企業への調査・執行活動。

– 国際動向: 特にEU AI ActおよびGDPRの執行状況は、グローバル企業に直接影響。

6. 社内体制の構築

– クロスファンクショナルチーム: 法務、技術、ビジネス、倫理の各部門を統合したAIガバナンスチーム。

– 外部専門家: AI法専門の法律事務所、技術コンサルタント、倫理アドバイザー等との連携。

– 継続的教育: 従業員(特にエンジニア、製品マネージャー)へのAI法務・倫理教育。

– インシデント対応計画: 訴訟提起、規制調査、メディア報道等への迅速な対応体制。

—

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。

情報源と限界:
– 本レポートは、公開されている裁判文書、法律データベース、法律専門メディアの報道、学術的分析等に基づいて作成されています
– 訴訟が訴状却下段階で終了したため、事実認定、証拠開示、実質的な法的判断は行われていません
– 秘密保持された和解条件、非公開の裁判所命令、当事者間の機密情報等は含まれていません
– AI訴訟は急速に進展している分野であり、本レポート作成後(2025年10月6日基準)に重要な判決や立法が行われる可能性があります

利用上の注意:
– 本レポートは一般的な情報提供を目的とし、特定の法的助言を構成するものではありません
– 具体的な法的問題については、必ず専門の弁護士に相談してください
– 引用や参照の際は、元の裁判文書や一次情報源を直接確認することを推奨します
– 日本語訳部分は、英語の法律用語を日本の法律実務に即して翻訳していますが、法域の違いにより完全な対応関係がない場合があります

更新の必要性:
– 関連訴訟(NYT v. OpenAI、Authors Guild v. OpenAI等)の判決により、AI訓練データの法的扱いに関する判例法が大きく変化する可能性があります
– 連邦または州レベルでのAI規制立法により、本レポートの分析が変更される可能性があります
– 定期的な情報更新と専門家への相談を推奨します

—

レポート作成日: 2025年10月6日
対象事件: Cousart v. OpenAI LP, Case No. 3:23-cv-04557-VC (N.D. Cal.)
作成方法: AIエージェントによる自動調査・分析・翻訳