UMG Recordings, Inc. et al. v. Uncharted Labs, Inc.

Case Metadata

Basic Information

1. Case Name: UMG Recordings, Inc., Sony Music Entertainment, Warner Records, Inc., Atlantic Recording Corporation, Capitol Records, LLC, et al. v. Uncharted Labs, Inc., d/b/a Udio.com, et al.
2. Court: United States District Court for the Southern District of New York (Federal District Court, Manhattan Division)
3. Filing Date: June 24, 2024
4. Judgment Date: Pending (case ongoing as of September 2025)
5. Case Number: 1:24-cv-04777
6. Current Status: Pending – in discovery phase with document production deadline extended to October 3, 2025

Parties

7. Plaintiff(s):
– UMG Recordings, Inc. (major record label, subsidiary of Universal Music Group)
– Sony Music Entertainment (global music company)
– Warner Records, Inc. (major recording company, part of Warner Music Group)
– Atlantic Recording Corporation (record label, subsidiary of Warner Music Group)
– Capitol Records, LLC (record label, subsidiary of Universal Music Group)
– Additional music companies holding sound recording rights

8. Defendant(s):
– Uncharted Labs, Inc. (AI technology company operating as Udio.com, developer of AI music generation platform)
– Principal place of business: 750 Lexington Avenue, Floor 9, New York, New York

9. Key Law Firms:
– Plaintiffs: Hueston Hennigan LLP
– Defendants: Not specified in available documents

10. Expert Witnesses: To be determined during ongoing discovery

Legal Framework

11. Case Type: AI copyright infringement – unauthorized use of copyrighted sound recordings for training generative AI models
12. Primary Legal Claims:
– Direct copyright infringement under 17 U.S.C. § 501
– Contributory copyright infringement
– Vicarious copyright infringement
13. Secondary Claims:
– Inducement of copyright infringement
– Trademark infringement (partially dismissed)
– Trade dress infringement (partially dismissed)
14. Monetary Relief: Statutory damages up to $150,000 per work infringed, actual damages, attorney’s fees, permanent injunction sought

Technical Elements

15. AI/Technology Involved:
– Udio AI: Generative artificial intelligence music creation service
– Machine learning models trained on copyrighted sound recordings
– Text-to-music generation technology
– Audio synthesis and music production algorithms

16. Industry Sectors: Music recording industry, AI/machine learning sector, digital content creation, streaming services

17. Data Types:
– Copyrighted sound recordings (training data)
– Musical compositions and lyrics
– Artist style and performance characteristics
– Audio waveforms and spectral data

Database Navigation

18. Keywords/Tags: AI music generation, copyright infringement, fair use defense, machine learning training data, sound recording rights, generative AI, music industry litigation, transformative use, contributory infringement, vicarious liability

19. Related Cases:
– UMG Recordings, Inc. et al. v. Suno, Inc., 1:24-cv-10583 (D. Mass. 2024)
– Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202 (2d Cir. 2015)
– Campbell v. Acuff-Rose Music, Inc., 510 U.S. 569 (1994)
– A.V. ex rel. Vanderhye v. iParadigms, LLC, 562 F.3d 630 (4th Cir. 2009)

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、大手レコード会社らが、AI音楽生成サービス「Udio」を運営するUncharted Labs社を著作権侵害で訴えた画期的な訴訟である。2024年6月24日、原告らは、被告が「世界で最も人気のある録音物数十年分」を無断でコピーし、AIモデルの訓練に使用したと主張して提訴した。Udioは、ユーザーがテキストプロンプトを入力することで音楽を生成できるサービスであり、月額最大30ドルの有料プランを提供している。

中心的争点:
– AIモデルの訓練における著作権で保護された録音物の使用が著作権侵害を構成するか
– AIの訓練目的での複製がフェアユース（公正利用）として保護されるか
– AI生成音楽が元の録音物と実質的に類似している場合の法的責任
– AIサービス提供者の寄与侵害および代位責任の成立要件

原告の主張:
原告らは、被告が商業目的で大規模に著作権侵害を行っていると主張している。具体的には、Chuck Berryの「Johnny B. Goode」、The Temptationsの「My Girl」、Green Dayの「American Idiot」、Mariah Careyの「All I Want for Christmas Is You」などの楽曲について、Udioが元の録音物と酷似した出力を生成できることを示している。原告は、法定損害賠償（侵害作品1件あたり最大15万ドル）、実際の損害賠償、恒久的差止命令を求めている。

被告の主張:
被告は、AIモデルの訓練における著作物の使用はフェアユースに該当すると主張している。訓練用コピーは「誰にも見られることも聞かれることもない中間的な複製」であり、変革的な目的のために使用されていると主張。また、画像検索のサムネイルや盗作検出ツールに関する判例を引用し、技術革新のための利用は公正利用として認められるべきだと主張している。

AI/技術要素:
Udioは、深層学習技術を使用して音楽を生成するAIシステムである。ユーザーがテキストプロンプト（例：「Chuck Berryスタイルのロックンロール」）を入力すると、システムは訓練データから学習したパターンに基づいて新しい音楽を生成する。このプロセスには、音声波形の分析、音楽構造の理解、スタイル特徴の抽出などが含まれる。

手続きの経過 (Procedural History)

重要な手続き上の決定:
– 2024年8月12日：裁判所は一部の請求（商標権および商業外観の侵害の一部）を棄却したが、著作権侵害の中核的な請求は維持
– 2025年3月25日：訴状修正期限延長の申立てを却下（ただし、「便宜な時期に」修正訴状提出の許可を求めることは可能と示唆）
– 2025年7月10日：証拠開示期限の延長を承認

証拠開示:
現在進行中の証拠開示では、以下の争点が生じている：
– 寄託コピー（deposit copies）の提出：原告は登録作品の寄託コピーを提出するよう命じられた
– アーティスト・レーベル契約書：所有権の主張に関連する契約書の提出が命じられた
– デジタルコピーvs物理的コピー：UMGが物理的な寄託コピーの代わりにデジタルコピーを提供することを求める申立てが係争中

専門家証言:
専門家証言の詳細はまだ公開されていないが、AI技術、音楽制作、著作権法の専門家による証言が予定されている。

判決の概要 (Judgment Summary)

裁判所の判断 (Court’s Decision)
本件は2025年9月現在も係属中であり、最終判決は下されていない。ただし、これまでに以下の重要な中間判断が示されている：

主要な判決内容:
– 著作権侵害の中核的請求の維持：直接侵害、寄与侵害、代位責任の請求は訴訟継続が認められた
– 付随的請求の一部棄却：商標権および商業外観侵害の一部請求は棄却された
– 証拠開示の継続：2025年10月3日まで文書提出期限が延長された

法的推論の分析 (Analysis of Legal Reasoning)

適用された法理:
裁判所は、AI訓練における著作物使用のフェアユース判断において、以下の4要素を検討することになる：
1. 使用の目的および性質（商業的か、変革的か）
2. 著作物の性質
3. 使用された部分の量と実質性
4. 潜在的市場への影響

技術的理解:
裁判所は、AI技術の複雑性を認識しつつ、技術革新と著作権保護のバランスを重視する姿勢を示している。中間的複製の法的位置づけや、AI出力の元作品との類似性判断が重要な論点となっている。

法的意義 (Legal Significance)

先例価値 (Precedential Value)

将来への影響:
本件は、音楽業界におけるAI訓練データの使用に関する初の大型訴訟であり、その判決は以下の点で重要な先例となる：
– AI開発における著作権処理の基準設定
– 生成AIサービスの法的責任の明確化
– クリエイティブ産業全体への波及効果

法理論の発展:
本件は、デジタル時代における以下の法理論の発展に寄与する可能性がある：
– フェアユースの「変革的利用」概念の拡張または制限
– 機械学習における「中間的複製」の法的地位
– AIシステムの「創造性」と著作権侵害の境界

解釈の明確化:
既存の著作権法がAI技術にどのように適用されるかについて、以下の点が明確化される見込み：
– 大規模データセットの商業利用とフェアユースの関係
– AI生成コンテンツの著作権侵害判断基準
– プラットフォーム運営者の二次的責任の範囲

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

AIガバナンス:
本判決は、AI開発企業に対して以下のガバナンス要件を示唆する可能性がある：
– 訓練データの出所と権利関係の文書化
– 著作権クリアランスプロセスの確立
– AI出力の著作権侵害リスク評価システムの導入

コンプライアンス:
企業は以下の対応策を検討する必要がある：
– 訓練データのライセンス取得戦略の策定
– 著作権フィルタリング技術の実装
– 利用規約における責任制限条項の見直し
– 保険によるリスクヘッジの検討

業界への影響:
音楽AI産業は以下の実務的変更を迫られる可能性がある：
– ビジネスモデルの再構築（ライセンス料の組み込み）
– オープンソースデータセットへの依存からの脱却
– 権利者との協力関係の構築
– 技術的セーフガードの標準化

リスク管理:
類似リスクを回避するための考慮事項：
– 事前の権利クリアランスの徹底
– 出力の類似性チェックシステムの導入
– ユーザー生成コンテンツの監視体制
– 法的リスクの定期的評価

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ける以下の相違点が注目される：
– 日本著作権法第30条の4（著作物に表現された思想又は感情の享受を目的としない利用）の適用可能性
– 機械学習のための複製に関する権利制限規定（2018年改正）
– AIと著作権に関する文化庁の検討会での議論状況
– 日本では「柔軟な権利制限規定」により、一定のAI学習利用が認められているが、商業的利用の境界は不明確

他国判例との関係:
– EU：AI法（AI Act）による規制アプローチとの相違
– 英国：著作権法改正議論における訓練データ利用の扱い
– 中国：AI生成コンテンツの著作権帰属に関する判例の蓄積

グローバルな影響:
多国籍企業は以下の対応を検討する必要がある：
– 各国法制度の違いに応じた訓練データ戦略
– 国際的なライセンス枠組みの構築
– 複数法域でのコンプライアンス体制
– クロスボーダーでのリスク管理

重要なポイント (Key Takeaways)

実務家への示唆:
1. 予防法務の重要性： AI開発プロジェクトの初期段階から著作権クリアランスを組み込む必要性
2. 契約戦略： ライセンス契約や利用規約において、AI利用に関する明確な条項を設ける重要性
3. 技術的対策： 著作権侵害を防ぐための技術的セーフガードの実装
4. 文書化： 訓練データの出所と使用根拠の詳細な記録の保持

今後の展望:
– 2025年後半から2026年にかけて本案審理が行われる見込み
– 和解の可能性も含め、業界全体での包括的ライセンススキームの構築が進む可能性
– 立法による解決（AI著作権法の制定）への動きが加速する可能性
– 技術標準の確立による業界自主規制の発展

注意すべき事項:
– フェアユースの抗弁に過度に依存することのリスク
– 大規模な商業利用における権利処理の複雑性
– AI出力の著作権侵害に関する予測可能性の欠如
– 国際的な法的枠組みの不統一による事業リスク
– 継続的な法的動向のモニタリングの必要性

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。