A.T. et al. v. OpenAI LP et al.
Case Metadata
Basic Information
1. Case Name: A.T. et al. v. OpenAI LP et al. (also reported as T. v. OpenAI LP; later amended to Marilyn Cousart, et al v. OpenAI LP et al.), Case No. 3:23-cv-04557 (N.D. Cal. 2023)
2. Court: United States District Court for the Northern District of California (San Francisco Division)
3. Filing Date: September 5, 2023
4. Judgment Date: June 27, 2024 (final judgment signed)
5. Case Number: 3:23-cv-04557
6. Current Status: Dismissed without prejudice (May 24, 2024); final judgment entered after plaintiffs declined to amend complaint (June 27, 2024)
Parties
7. Plaintiff(s):
– Marilyn Cousart (named plaintiff after amendment) – consumer plaintiff representing proposed class
– A.T. (anonymous minor plaintiff using pseudonym for privacy protection)
– Additional unnamed plaintiffs (designated as “et al”)
– Proposed Class: All U.S. consumers whose personal data was allegedly collected without consent by defendants for AI training purposes
8. Defendant(s):
– Microsoft Corporation – Technology corporation and investor in OpenAI
– OpenAI LP (Limited Partnership) – AI research and deployment company, creator of ChatGPT
– OpenAI GP (General Partner) – General partner entity of OpenAI LP
– OpenAI Incorporated – Corporate entity within OpenAI structure
– OpenAI Startup Fund GP I, LLC – OpenAI venture capital fund general partner
– OpenAI Startup Fund I, LP – OpenAI venture capital fund limited partnership
– OpenAI Startup Fund Management, LLC – Management entity for OpenAI’s startup fund
9. Key Law Firms:
– For Plaintiffs: Clarkson Law Firm (Ryan J. Clarkson, Managing Partner); Morgan & Morgan Complex Litigation Group (John A. Yanchunis); Yana A. Hart; Tracey B. Cowan
– For Defendants: Covington & Burling LLP (representing Microsoft Corporation); Cooley LLP (representing OpenAI defendants)
10. Expert Witnesses: Not applicable – case dismissed before discovery phase
Legal Framework
11. Case Type: Privacy class action lawsuit challenging AI training data collection practices; consumer protection litigation; digital privacy rights enforcement
12. Primary Legal Claims:
– Violation of the Electronic Communications Privacy Act (ECPA), 18 U.S.C. § 2510 et seq. (federal wiretapping statute)
– Violation of the Computer Fraud and Abuse Act (CFAA), 18 U.S.C. § 1030 (federal anti-hacking statute)
– Violation of the California Invasion of Privacy Act (CIPA), California Penal Code § 631 et seq. (state wiretapping and eavesdropping statute)
13. Secondary Claims:
– California unfair competition law violations
– Additional California and Illinois consumer protection and privacy statutes
– Claims related to unauthorized data interception and tracking on third-party platforms
14. Monetary Relief: Specific damages amount not disclosed in available documents; class action sought compensatory damages, statutory damages under applicable privacy statutes, injunctive relief, and attorneys’ fees
Technical Elements
15. AI/Technology Involved:
– ChatGPT (OpenAI’s conversational AI model)
– ChatGPT APIs (application programming interfaces integrated into third-party websites)
– Web scraping technologies used to collect training data from internet sources
– Five major training datasets allegedly used to train ChatGPT (specific datasets not publicly identified in dismissal)
– Large language models (LLMs) and generative AI technology
– Data collection systems including keystroke tracking, metadata collection, and user behavior monitoring
16. Industry Sectors:
– Artificial intelligence and machine learning
– Technology platforms and software services
– Consumer internet services
– Data analytics and processing
– Potentially affects all sectors where ChatGPT is deployed (healthcare, finance, education, customer service, etc.)
17. Data Types:
– Personal identifying information: names, addresses, phone numbers
– Authentication data: usernames, passwords, login credentials
– Financial information: credit card details, payment data
– Communications: email content, chat logs, conversation histories
– Technical data: IP addresses, geolocation data, keystroke patterns
– Behavioral metadata: browsing habits, platform usage patterns, user interaction data
– Data from minors: information from children of all ages allegedly included in training datasets
Database Navigation
18. Keywords/Tags: AI litigation, ChatGPT, OpenAI, data privacy, web scraping, AI training data, ECPA, CFAA, CIPA, wiretapping, consumer class action, California privacy law, unauthorized data collection, generative AI, large language models, algorithmic accountability, digital privacy, Microsoft AI investment, children’s privacy, metadata collection
19. Related Cases:
– P.M. v. OpenAI, Case No. 3:23-cv-03199 (N.D. Cal. 2023) – earlier privacy class action against OpenAI with similar legal theories; voluntarily dismissed by plaintiffs in September 2023
– Tremblay v. OpenAI, Case No. 3:23-cv-03223 (N.D. Cal. 2023) – copyright infringement class action by authors
– Silverman v. OpenAI, Case No. 3:23-cv-03416 (N.D. Cal. 2023) – copyright infringement action by authors
– The New York Times Co. v. Microsoft Corp. and OpenAI, Case No. 1:23-cv-11195 (S.D.N.Y. 2023) – copyright infringement action by news publisher
– Concepcion v. Microsoft Corp., Case No. 3:23-cv-00153 (N.D. Cal.) – CIPA class action against AI customer service provider
– Other AI training data litigation against Meta, Anthropic, Google, Stability AI, and Midjourney
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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 (Factual Background)
本件は、OpenAI社およびその関連企業、ならびに同社の主要投資家であるMicrosoft社を被告として、2023年9月5日にカリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所に提起されたプライバシー侵害に関する集団訴訟である。当初は「T. et al v. OpenAI LP et al」として匿名で提起されたが、後に修正訴状においてMarilyn Cousartが具名原告として特定され、「Marilyn Cousart, et al v. OpenAI LP et al」に変更された。
原告らは、OpenAIが生成AIモデルChatGPTの訓練のために、米国内の消費者から無許可で大規模な個人データを収集したと主張した。具体的には、OpenAIが「インターネット全体を実質的にスクレイピングした」として、5つの主要なデータセットを使用してChatGPTを訓練したと指摘している。
訴状によれば、収集されたデータには以下が含まれるとされる:
– 氏名、住所、電話番号などの個人識別情報
– ユーザー名、パスワードなどのログイン認証情報
– クレジットカード情報を含む決済データ
– 電子メールの内容および通信記録
– IPアドレスおよび位置情報データ
– ChatGPTとのチャット履歴
– キーストロークデータ（タイピングパターンおよび入力内容）
– ブラウジング習慣やプラットフォーム利用パターンなどのユーザーメタデータ
– あらゆる年齢の子供に関する情報
原告らは、このようなデータ収集が、ユーザーがChatGPTを直接使用する際だけでなく、ChatGPT APIが統合されたサードパーティのウェブサイトを利用する際にも行われたと主張した。つまり、ユーザーが知らないうちに、外部プラットフォーム上でChatGPT機能を利用した際にもデータが収集されていたとしている。
また、訴状では、OpenAIが非営利団体から営利企業への組織変更を行い、「当初の目標を放棄した」として、倫理的なAI開発よりもデータの収益化を優先するようになったと批判している。
中心的争点 (Core Legal Issues)
本件の中心的な法的争点は、以下の通りである:
1. 連邦盗聴法の適用: OpenAIのデータ収集行為が電子通信プライバシー法（ECPA）における「傍受」に該当するか。従来、ECPAは電話の盗聴や電子通信のリアルタイムでの傍受を規制するものとして理解されてきたが、ウェブスクレイピングやAPI経由のデータ収集にこの法律が適用されるかは未解決の法的問題である。
2. コンピューター詐欺・濫用防止法違反: OpenAIによるデータ収集が、CFAA上の「無許可アクセス」に該当するか。特に、ユーザーがサービス利用規約に同意することで事実上「許可」を与えていると解釈できるか、それともデータのAI訓練への利用は規約の範囲を超えた「無許可」使用であるかが問われた。
3. カリフォルニア州プライバシー侵害法の適用範囲: 州法であるCIPAが、AI訓練データ収集という新しい技術的文脈においてどのように適用されるか。CIPAは連邦法よりも広範な保護を提供する可能性があるため、この点は重要な争点となった。
4. 公開データと同意の問題: インターネット上に公開されている情報を収集する行為について、プライバシー侵害の主張が成立するか。また、ユーザーがサービスを利用することで暗黙的に同意を与えたと解釈できるか。
5. AI訓練データ収集に対する法的枠組みの欠如: 既存のプライバシー法がAI訓練のための大規模データ収集という新しい状況に適切に対応できるか。
原告の主張 (Plaintiff’s Arguments)
原告らは、204ページに及ぶ訴状において、以下の主張を展開した:
1. 無許可の監視と傍受: OpenAIは、ユーザーの知識や同意なしに、電子通信を傍受し、個人情報を収集した。これは連邦盗聴法および州法上の違法な盗聴・監視行為に該当する。
2. 無許可アクセス: OpenAIは、ユーザーのコンピューターシステムやプラットフォームアカウントに「無許可でアクセス」し、私的情報を収集した。これは連邦コンピューター詐欺・濫用防止法に違反する「ハッキング」行為である。
3. サードパーティプラットフォームからの収集: ChatGPT APIを統合したサードパーティウェブサイトを通じて、ユーザーが知らないうちにデータが収集された。ユーザーは自分がChatGPTと対話していることを認識していない場合もあった。
4. 子供のプライバシー侵害: あらゆる年齢の子供に関する情報が、適切な保護者の同意なしに収集された。
5. 商業的利用: 収集された個人データは、OpenAIの商業的利益のために使用され、ユーザーには補償が支払われていない。
6. データ管理権の欠如: ユーザーは自分のデータがAI訓練に使用されることを管理または削除する手段を持っていない。
原告らが求めた救済内容:
– 集団訴訟としての認定
– 補償的損害賠償
– 該当するプライバシー法に基づく法定損害賠償
– OpenAIのデータ収集慣行を制限する差止命令
– 弁護士費用および訴訟費用
被告の主張 (Defendant’s Arguments)
被告らは、訴状却下の申立てを提出し、以下のような主張を行ったと推測される（利用可能な情報に基づく）:
1. 訴状の不備: 訴状は過度に冗長で、不必要な主張が含まれており、法的請求の妥当性を判断することが困難である。連邦民事訴訟規則第8条が要求する「簡潔かつ明瞭な請求の陳述」の要件を満たしていない。
2. 法的理論の不適合: ECPAやCFAAは、ウェブスクレイピングやAI訓練データ収集のような活動を対象として制定されたものではない。これらの法律を本件に適用することは、立法趣旨を逸脱している。
3. 同意の存在: ユーザーはサービス利用規約に同意することでデータ収集を承認している。
4. 公開データ: 多くのデータはインターネット上で公開されており、プライバシーの合理的期待は存在しない。
5. 因果関係と損害の欠如: 原告らは具体的な損害を十分に立証していない。
AI/技術要素の詳細 (Technical Elements in Detail)
本件の中核にあるのは、OpenAIの大規模言語モデル（LLM）ChatGPTの訓練プロセスである。原告らの主張によれば:
1. 訓練データの範囲: OpenAIは「インターネット全体を実質的にスクレイピングした」5つの主要なデータセットを使用してChatGPTを訓練した。具体的なデータセット名は訴状却下前に公開された情報では明らかにされていないが、一般的にLLM訓練には Common Crawl、WebText、Books Corpus などの大規模テキストコーパスが使用される。
2. データ収集方法:
– 直接的なウェブスクレイピング: 公開ウェブサイトから自動的にコンテンツを収集
– API経由の収集: ChatGPTとユーザーの対話データ
– サードパーティ統合: ChatGPT APIが組み込まれた外部ウェブサイトからのデータ収集
– メタデータ収集: ユーザー行動、使用パターン、技術的情報
3. 技術的プロセス:
– 収集されたテキストデータは、トークン化、クリーニング、フィルタリングを経て訓練データセットとして整備される
– 大規模なニューラルネットワークが、このデータを使用してパターンを学習し、人間のような応答を生成する能力を獲得する
– 訓練後、個別のデータポイントをモデルから抽出または削除することは技術的に困難または不可能である
4. プライバシーへの影響:
– ユーザーの個人情報がモデルの「記憶」に組み込まれる可能性
– モデルが特定の個人に関する情報を出力する（「memorization」現象）リスク
– 訓練データに含まれる機密情報やプライベートな情報の漏洩リスク
手続きの経過 (Procedural History)
訴訟の提起と初期段階
– 2023年9月5日: カリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所に「T. et al v. OpenAI LP et al」として訴状が提出される。訴状は204ページに及ぶ詳細な文書であった。原告はプライバシー保護のため、特に未成年者については匿名表記（A.T.など）を使用した。
– 2023年12月29日: 原告らが修正集団訴訟訴状（First Amended Class Action Complaint）を提出。Microsoft Corporationおよび複数のOpenAI関連法人を被告として追加または明確化。
訴状却下申立て
– 2024年初頭: 被告らが修正訴状の却下を求める申立て（Motion to Dismiss）を提出。主な理由は、訴状が過度に冗長で、法的請求の妥当性を判断できないという訴訟手続上の欠陥であった。
– 2024年4月11日: 当初、却下申立ての審理が予定されていたが、その後のスケジュールについては利用可能な情報では明らかでない。
訴状の修正
– 2024年5月23日: 訴訟名が「Marilyn Cousart, et al v. OpenAI LP et al」に更新される。これは修正訴状において、Marilyn Cousartが具名原告として特定されたためである。
裁判所の却下決定
– 2024年5月24日: Vince Chhabria判事が被告らの却下申立てを認容し、訴状を却下。ただし、却下は「without prejudice」（権利を害さずに）であり、原告らには訴状を修正して再提出する機会が与えられた。
判事の決定は、わずか2ページの命令書で示された。その中で、Chhabria判事は訴状を厳しく批判した:
> 「訴状は長さにおいて過度であるだけでなく、不必要で注意を逸らす主張が多数含まれている。これにより、原告の法的請求の妥当性を判断することがほぼ不可能になっている。」
判事は、原告らに対し、「求められた精確さと簡潔さ」をもって訴状を修正する機会を与えた。
原告の対応
訴状却下直後、原告側弁護士Ryan Clarksonは声明を発表した:
> 「我々の依頼者は正しい側にいる。求められた精確さと簡潔さをもって訴状を修正する。」
しかし、この初期の声明にもかかわらず、原告らは最終的に訴状を修正しないことを選択した。
最終判決
– 2024年6月14日: 原告らが「修正訴状を提出しない旨の通知」（Notice of Intent Not to Amend First Amended Complaint）を裁判所に提出。
– 2024年6月27日: Chhabria判事が最終判決（final judgment）に署名。訴訟は正式に終結し、事件の地位は「Disposed – Other Disposed」（処分済み – その他の処分）となった。
重要な手続き上の決定
本件における重要な手続き上のポイントは以下の通りである:
1. 「Without prejudice」での却下: 裁判所は訴状を「without prejudice」で却下した。これは、却下が訴訟の本案についての判断ではなく、訴状の形式的・手続的欠陥に基づくものであることを意味する。原告は訴状を修正して再提出する権利を保持した。
2. 本案判断の欠如: 裁判所は、OpenAIのデータ収集慣行が実際に法律に違反するかどうかについては一切判断しなかった。却下は純粋に訴訟手続上の理由によるものであった。
3. 証拠開示段階に至らず: 訴訟は証拠開示（discovery）段階に進まなかった。そのため、OpenAIの内部文書、データ収集の技術的詳細、経営陣の証言などは開示されなかった。
4. 原告による訴訟継続の断念: 原告らが修正訴状を提出しなかった理由は公には説明されていない。可能性として考えられるのは、(a) 法的理論の再構成が困難であると判断した、(b) 訴訟費用の問題、(c) 他の訴訟戦略への転換、(d) 和解の可能性（ただし和解の証拠はない）などである。
証拠開示 (Discovery)
本件は証拠開示段階に到達しなかったため、以下のような情報は開示されなかった:
– OpenAIの訓練データセットの詳細な内容と出所
– データ収集システムの技術的仕様
– データ管理およびプライバシー保護に関する内部方針
– 経営陣の証言録取
– 技術専門家による分析
これは、AI訓練データ収集の実態を解明する貴重な機会が失われたことを意味する。
専門家証言 (Expert Testimony)
訴訟が早期に終結したため、技術専門家の証言は提出されなかった。もし訴訟が継続していれば、以下のような専門家証言が期待されたであろう:
– AI技術者によるLLM訓練プロセスの説明
– サイバーセキュリティ専門家によるデータ収集方法の分析
– プライバシー専門家による消費者への影響評価
– 経済学者による損害額の算定
判決の概要 (Judgment Summary)
裁判所の判断 (Court’s Decision)
主要な判決内容
Vince Chhabria判事による2024年5月24日付けの却下命令は、わずか2ページという簡潔なものであったが、訴状に対する厳しい批判を含んでいた。判事の主要な判断は以下の通りである:
1. 訴状の過度な長さと複雑さ
判事は、204ページに及ぶ訴状が「長さにおいて過度である」（”excessive in length”）と指摘した。連邦民事訴訟規則第8条は、「簡潔かつ明瞭な請求の陳述」（”a short and plain statement of the claim”）を要求している。本件の訴状はこの要件を満たしていないと判断された。
2. 不必要で注意を逸らす主張の混入
判事は、訴状が「不必要で注意を逸らす主張が多数含まれている」（”contains swaths of unnecessary and distracting allegations”）と述べた。これらの余分な主張により、訴状の核心的な法的理論が埋没し、裁判所が請求の妥当性を評価することが困難になった。
3. 法的請求の妥当性判断の不可能性
判事は、訴状の構成と内容により「原告の法的請求の妥当性を判断することがほぼ不可能」（”nearly impossible to determine the adequacy of the plaintiffs’ legal claims”）であると結論付けた。
4. 修正の機会の付与
重要なことに、判事は訴状を「without prejudice」（権利を害さずに）で却下した。これは、原告らに対し、裁判所が指摘した問題点を修正した新たな訴状を提出する機会を与えることを意味する。判事は、原告らが「求められた精確さと簡潔さ」（”the requested precision and brevity”）をもって訴状を修正することを期待すると述べた。
勝敗の結果
本件の却下は、以下の意味において被告の「勝訴」と言える:
– 訴訟は終結し、OpenAIおよびMicrosoftは法的責任を問われなかった
– 証拠開示の負担から解放された
– 集団訴訟としての認定審理を回避できた
– 多額の和解金や損害賠償の支払いを回避できた
しかし、この「勝訴」には重要な限定がある:
– 判決は本案に関する判断ではない（データ収集慣行の合法性については判断されていない）
– 「without prejudice」での却下であり、原告は訴状を修正して再提出できた
– 他の類似訴訟に対する先例的価値は限定的である
– OpenAIのデータ収集慣行が適法であるとの判断はなされていない
命令された救済措置
裁判所は実体的な救済措置を命じなかった。却下は手続的なものであり、損害賠償や差止命令などの実質的救済の判断には至らなかった。
重要な法的判断
本件において、裁判所は以下の点で重要な示唆を与えた（ただし、正式な法的判断ではない）:
訴訟手続における簡潔性の重要性: 複雑な技術的問題や新興の法的理論を扱う訴訟であっても、訴状は簡潔で焦点を絞ったものでなければならない。詳細な事実関係や背景情報の提供が、かえって法的請求を不明瞭にする可能性がある。
新興技術に関する訴訟の課題: AI訓練データ収集のような新しい技術的問題を既存の法的枠組み（ECPA、CFAA、CIPAなど）に当てはめる際には、特に慎重な法律構成が必要である。
反対意見・補足意見
本件は地方裁判所の決定であり、反対意見や補足意見は存在しない。判決は単独の判事（Chhabria判事）によるものである。
Chhabria判事は、カリフォルニア州北部地区において技術関連訴訟を多く扱う経験豊富な判事として知られている。同判事は、訴訟手続の効率性を重視し、冗長な訴状や不明瞭な法的主張に対して厳格な姿勢を取ることで知られている。
法的推論の分析 (Analysis of Legal Reasoning)
適用された法理
裁判所は本案に関する実質的な法的判断を行わなかったため、ECPA、CFAA、CIPAの解釈や適用に関する新たな法理は確立されなかった。しかし、訴訟手続法の観点から、以下の法理が適用された:
1. 連邦民事訴訟規則第8条 – 簡潔性の要件
連邦民事訴訟規則第8条(a)(2)は、訴状が「請求権を与える権利を示す簡潔かつ明瞭な陳述」（”a short and plain statement of the claim showing that the pleader is entitled to relief”）を含むことを要求している。
この規則の趣旨は:
– 被告に対し、何が主張されているかを明確に通知すること
– 裁判所が請求の性質を迅速に把握できるようにすること
– 訴訟の効率的な進行を促進すること
本件では、204ページに及ぶ訴状がこの「簡潔性」要件を満たしていないと判断された。
2. 連邦民事訴訟規則第12(b)(6) – 請求の不備による却下
被告らは、規則12(b)(6)に基づく却下申立てを提出したと推測される。この規則は、訴状が「請求権の不存在」（”failure to state a claim upon which relief can be granted”）を理由とする却下を認めている。
ただし、本件の却下は、法的理論の欠陥ではなく、訴状の不明瞭さに基づくものであった。つまり、裁判所は「請求権が存在しない」と判断したのではなく、「訴状が不明瞭すぎて請求権の有無を判断できない」と結論付けた。
3. 訴状修正の機会 – Liberal Amendment Policy
連邦裁判所は、一般的に原告に対して訴状を修正する機会を広く認める方針（”liberal amendment policy”）を採用している。連邦民事訴訟規則第15条(a)(2)は、「正義がそれを要求するとき、裁判所は訴状の修正を自由に許可すべきである」（”the court should freely give leave when justice so requires”）と規定している。
本件で裁判所が「without prejudice」で却下し、修正の機会を与えたことは、この原則に従ったものである。
事実認定
本件は証拠開示段階に至らなかったため、裁判所による事実認定は行われなかった。訴状に記載された事実の真偽は検証されず、以下のような重要な事実問題は未解決のまま残された:
– OpenAIが実際にどのような方法でデータを収集したか
– 収集されたデータの具体的な内容と範囲
– ユーザーがデータ収集について適切に通知されていたか
– データ収集がサービス利用規約の範囲内であったか
– 収集されたデータがどのように訓練プロセスで使用されたか
– 原告らが実際に損害を被ったか、その程度
技術的理解
裁判所の命令は簡潔であり、AI技術やデータ収集方法に関する技術的分析は含まれていなかった。そのため、裁判所がAI訓練プロセスやウェブスクレイピング技術をどの程度理解していたかは不明である。
しかし、重要な点として、裁判所は技術的複雑性を理由に訴状を却下したのではない。むしろ、技術的事実と法的理論が訴状内で適切に整理されていないことを問題視した。これは、AI訴訟においても、明確で焦点を絞った法的主張が必要であることを示している。
未解決の法的問題
本件の早期終結により、以下の重要な法的問題が未解決のまま残された:
1. ECPAのAIデータ収集への適用
電子通信プライバシー法（ECPA）は、主に電話盗聴や電子通信のリアルタイム傍受を想定して制定された。ウェブスクレイピングやAPI経由のデータ収集が、ECPA上の「傍受」（”intercept”）に該当するかは未解決である。
重要な法的問題:
– 「傍受」は通信の送受信中のリアルタイムな取得を意味するのか、それとも後からのアクセスも含むのか?
– 公開ウェブサイトからの情報収集は「電子通信の傍受」と言えるのか?
– ChatGPTとのユーザー対話は「私的通信」としてECPAの保護対象となるのか?
2. CFAAの「無許可アクセス」の範囲
コンピューター詐欺・濫用防止法（CFAA）は、「許可なく」または「許可された権限を超えて」コンピューターシステムにアクセスすることを禁止している。しかし、「許可」の範囲は不明確である。
重要な法的問題:
– サービス利用規約への同意は、データのAI訓練への使用を「許可」したことになるのか?
– ウェブスクレイピングは「無許可アクセス」に該当するのか?
– サードパーティサイトに統合されたChatGPT APIによるデータ収集は「許可された範囲内」か?
近年の判例（特に hiQ Labs v. LinkedIn 事件など）は、公開ウェブサイトからのスクレイピングはCFAA違反ではないとする傾向にあるが、個人データの収集やAPI統合の場合は状況が異なる可能性がある。
3. CIPAの適用範囲と損害賠償
カリフォルニア州プライバシー侵害法（CIPA）は、連邦法よりも広範な保護を提供する可能性がある。特に、集団訴訟における法定損害賠償額が莫大になる可能性があるため、この問題は重要である。
重要な法的問題:
– CIPAの「盗聴」や「傍受」の定義はAIデータ収集を含むのか?
– 集団訴訟において、各クラスメンバーに対する法定損害賠償はどのように計算されるのか?
– AI訓練データ収集は、CIPA制定時に想定されていた行為類型に該当するのか?
4. 同意とプライバシーの合理的期待
重要な根本的問題:
– インターネット上に情報を公開した個人は、その情報がAI訓練に使用されないというプライバシーの合理的期待を持つのか?
– サービス利用規約における包括的なデータ使用条項は、AI訓練への使用を「同意」したことになるのか?
– 同意は明示的でなければならないのか、それとも黙示的でも十分か?
法的意義 (Legal Significance)
先例価値 (Precedential Value)
限定的な先例価値
本件判決の先例価値は以下の理由で限定的である:
1. 本案判断の欠如
裁判所はOpenAIのデータ収集慣行の合法性について一切判断しなかった。却下は純粋に訴訟手続上の欠陥（訴状の不明瞭さ）に基づくものであり、ECPA、CFAA、CIPAの解釈や適用に関する法的先例は確立されなかった。
2. 公刊判例としての価値の欠如
2ページの簡潔な命令書であり、詳細な法的分析や推論を含んでいない。連邦地方裁判所の判決は、連邦控訴裁判所や最高裁判所の判決と異なり、他の裁判所を拘束する先例とはならない。
3. 事実固有の判断
訴状却下の判断は、本件訴状の特定の欠陥に基づくものであり、一般的な法原則を確立するものではない。
しかし、一定の示唆的価値は存在する
先例価値は限定的であるが、本件判決は以下の点で将来の訴訟に影響を与える可能性がある:
1. 訴訟手続上の教訓
AI訴訟の原告弁護士に対し、以下のような実務的教訓を提供した:
– 技術的に複雑な事案でも、訴状は簡潔で焦点を絞ったものでなければならない
– 詳細な事実関係や背景説明は、法的請求を明確にするのではなく、むしろ不明瞭にする可能性がある
– 各法的請求を明確に区別し、それぞれの請求に対する事実的・法的根拠を整理することが重要
2. AI訴訟戦略への影響
本件の結果は、AI企業に対する同種訴訟の戦略に以下のような影響を与えた可能性がある:
– 原告弁護士は、より焦点を絞った法的理論を選択する必要がある
– 包括的な「すべてを含む」アプローチではなく、最も強力な法的請求に集中すべきである
– 訴状の草案作成により多くの時間と労力を投資する必要がある
3. 他の裁判官への示唆
他の連邦判事が同種のAI訴訟を審理する際、本件は訴訟手続管理の参考となる可能性がある。特に、技術的に複雑な新興分野の訴訟において、明確性と簡潔性を求める姿勢は他の裁判所にも共有される可能性がある。
将来への影響 (Future Impact)
本件判決が将来のAI訴訟に与える影響は以下のように予測される:
1. 訴状作成の慎重化
AI企業に対するプライバシー訴訟の原告弁護士は、訴状の作成においてより慎重になるだろう。204ページの訴状が却下された本件の教訓を踏まえ、簡潔で焦点を絞った訴状が作成されるようになる可能性が高い。
2. 法的理論の洗練
原告弁護士は、ECPA、CFAA、CIPAなどの既存法をAIデータ収集に適用する法的理論をより洗練させる必要がある。単にこれらの法律を引用するだけでなく、なぜこれらの法律がAI訓練データ収集に適用されるべきかを明確に論証する必要がある。
3. 立法への圧力
本件のような訴訟が訴訟手続上の理由で却下されることは、既存の法的枠組みの不十分さを浮き彫りにする。これは、AI特有のプライバシー法制定への政治的圧力を高める可能性がある。
法理論の発展 (Development of Legal Theory)
本件は、以下の点で新興AI法原則の発展に貢献する可能性がある:
1. AIデータ収集に対する法的枠組みの必要性の認識
本件は、既存のプライバシー法（ECPA、CFAA、CIPA）がAI時代のデータ収集慣行に十分対応できない可能性を示した。これは、AI特有の法的枠組みの必要性に対する認識を高める。
2. 同意と透明性の重要性
訴状が主張した問題点（ユーザーの知識や同意なしのデータ収集）は、AI開発における同意と透明性の重要性を強調している。将来の法的発展において、これらの原則が中心的役割を果たす可能性が高い。
3. データガバナンスの基準
本件の主張は、AI企業が訓練データをどのように収集、管理、使用すべきかに関する基準の必要性を示唆している。将来的に、業界標準や法的要件として、以下のような原則が発展する可能性がある:
– データ収集の透明性
– 明示的な同意の取得
– データ主体の権利（アクセス、削除、オプトアウト）
– 子供のデータに対する特別な保護
– データの最小化とプライバシー・バイ・デザイン
解釈の明確化 (Clarification of Interpretation)
本件は実質的な法的判断を含まないため、既存法の解釈を明確化する機会を逸した。しかし、将来の訴訟において、以下のような解釈問題が争われることが予想される:
1. 「傍受」の意味 (ECPA)
– リアルタイムの取得に限定されるか、後からのアクセスも含むか
– 公開情報の収集も「傍受」に該当するか
2. 「無許可アクセス」の範囲 (CFAA)
– サービス利用規約が「許可」の範囲を決定するか
– ウェブスクレイピングは「アクセス」に該当するか
3. 州プライバシー法の適用範囲 (CIPA)
– AI訓練データ収集が「盗聴」や「傍受」に該当するか
– 州法が州外のデータ収集行為に適用されるか
規制・実務への影響 (Regulatory and Practical Impact)
AIガバナンス (AI Governance)
本件は、AI開発・運用におけるガバナンス要件に以下のような示唆を与える:
1. データプロベナンス（出所管理）の重要性
AI企業は、訓練データの出所を明確に文書化し、データ収集が適法であることを証明できる体制を構築すべきである。具体的には:
– データインベントリ: 訓練データセットの詳細な目録作成
– 収集方法の記録: 各データソースからどのように情報を取得したかの文書化
– 同意の証明: データ主体から取得した同意の記録保管
– ライセンス管理: ライセンスを受けたデータと公開データの区別
– 削除要求への対応: データ削除要求に応じるプロセスの確立（技術的に可能な範囲で）
2. プライバシー影響評価（PIA）
新しいAIシステムを開発する際、以下のようなプライバシー影響評価を実施すべきである:
– 収集するデータの種類と量
– データ主体への潜在的影響
– プライバシーリスクの軽減措置
– 法的コンプライアンスの確認
– 代替的なプライバシー保護手段の検討
3. 透明性と説明責任
AI企業は、データ収集慣行について以下のような透明性を確保すべきである:
– 明確なプライバシーポリシー: 訓練データの収集・使用方法を平易な言葉で説明
– オプトアウトメカニズム: ユーザーがデータ収集を拒否できる仕組み（例: robots.txt の尊重、専用のオプトアウトツール）
– 定期的な開示: データ収集慣行に関する年次報告書の公表
– 独立監査: 第三者によるプライバシー慣行の監査
4. 子供のプライバシー保護
本件訴状は子供のデータ収集を問題視していた。AI企業は以下の対策を講じるべきである:
– 年齢確認: 子供のデータを識別・除外するメカニズム
– COPPA コンプライアンス: 米国児童オンラインプライバシー保護法の遵守
– 保護者同意: 必要な場合の保護者同意取得プロセス
– 子供データの最小化: 子供に関するデータの収集・使用を最小限に抑える
コンプライアンス (Compliance)
企業が取るべき対応策:
1. 法務・コンプライアンス体制の強化
AI企業は以下のような体制を構築すべきである:
– 専門の法務チーム: AIとプライバシー法に精通した弁護士の配置
– コンプライアンスオフィサー: データプライバシーとAI倫理を監督する役職の設置
– 定期的トレーニング: 従業員に対するプライバシー・コンプライアンス研修
– 内部監査: データ収集慣行の定期的な内部レビュー
2. サービス利用規約とプライバシーポリシーの見直し
明確で包括的なサービス利用規約とプライバシーポリシーは、法的リスクを軽減する:
– 明示的なAI訓練への言及: データがAI訓練に使用される可能性を明確に記載
– 平易な言葉: 法律用語だけでなく、一般ユーザーが理解できる表現を使用
– 階層的な説明: 簡潔な要約と詳細な説明の両方を提供
– 定期的な更新: データ収集慣行の変更に応じてポリシーを更新
– 明確な同意取得: 重要な変更については明示的な同意を取得
3. リスク評価とリスク管理
AI企業は以下のようなリスク管理プロセスを実施すべきである:
– 訴訟リスク評価: データ収集慣行に関連する訴訟リスクの定期的評価
– 規制動向の監視: AI規制の国内外の動向を継続的に監視
– 保険の検討: サイバー保険やD&O保険の適切な付保
– 危機管理計画: データ侵害や訴訟提起時の対応計画の策定
4. データ最小化とプライバシー・バイ・デザイン
プライバシーリスクを根本的に軽減するアプローチ:
– データ最小化: 必要最小限のデータのみを収集
– 匿名化・仮名化: 可能な限り個人識別情報を除去
– プライバシー・バイ・デザイン: システム設計段階からプライバシー保護を組み込む
– 差分プライバシー: 訓練データから個人情報が抽出できないようにする技術的手法
– フェデレーテッド・ラーニング: 中央サーバーにデータを集約せずに学習する手法の検討
業界への影響 (Industry Impact)
本件は、AI開発・展開実務に以下のような具体的効果をもたらす可能性がある:
1. 訓練データ調達慣行の変化
– ライセンスデータへのシフト: 無断スクレイピングから、正式にライセンスされたデータへの移行
– 合成データの活用: 個人データを使用しない合成データ生成技術の発展
– データマーケットプレイスの成長: 適法に収集されたデータを販売・購入する市場の拡大
– パートナーシップの増加: データ保有者（出版社、ニュース機関、プラットフォーム）との正式なパートナーシップ
実際、本件提起後、OpenAIは複数の出版社やコンテンツプロバイダーとライセンス契約を締結している（Associated Press、Axel Springer、Financial Timesなど）。
2. 透明性向上への圧力
– 訓練データの開示: 使用した訓練データセットに関する情報開示の増加
– モデルカード: AIモデルの能力、限界、訓練データに関する標準化された文書
– AI栄養表示: 食品の栄養表示のように、AIシステムの特性を標準化された形式で開示する取り組み
3. オプトアウトツールの開発
– robots.txt の拡張: ウェブクローラーを制御する既存の仕組みの AI 対応版
– 専用オプトアウトツール: OpenAI、Google、その他のAI企業が提供するコンテンツ除外ツール
– 業界標準: AI訓練からのオプトアウトに関する業界標準の策定
4. AI倫理委員会とガバナンス構造
多くのAI企業が以下のような体制を強化している:
– 倫理委員会: AI開発の倫理的側面を審査する社内委員会
– 外部諮問委員会: 独立した専門家による助言
– 責任あるAI原則: 企業独自のAI開発原則の策定と公表
リスク管理 (Risk Management)
類似リスクを回避するための考慮事項:
1. プロアクティブなリスク評価
AI企業は、訴訟が提起される前に、以下のような自己評価を実施すべきである:
– レッドチーム演習: 自社のデータ収集慣行に対する「攻撃」シミュレーション
– 外部法律意見: 独立した法律事務所による法的リスク評価
– プライバシー専門家の関与: データ保護専門家による慣行のレビュー
– 倫理的評価: 法的コンプライアンスだけでなく、倫理的側面の検討
2. ステークホルダーとの対話
訴訟リスクを軽減するため、様々なステークホルダーとの対話が重要である:
– プライバシー擁護団体: NGOや市民団体との建設的な対話
– 規制当局: データ保護当局との事前協議
– 学術研究者: AI倫理とプライバシー研究者との協力
– 業界団体: 業界標準の策定への参加
3. 段階的アプローチ
新しいデータ収集慣行を導入する際の慎重な段階的アプローチ:
– パイロットプログラム: 小規模なテストで問題点を特定
– フィードバックの収集: ユーザーやステークホルダーからの意見聴取
– 段階的展開: 問題が発生した場合に迅速に対応できる段階的な導入
– 継続的モニタリング: 導入後も継続的に影響を監視
4. 訴訟対応準備
訴訟が提起された場合の準備:
– 文書保全: 関連文書の保全プロセスの確立
– 訴訟対応チーム: 法務、技術、広報からなる横断的チームの編成
– 広報戦略: 訴訟に関するコミュニケーション戦略の準備
– 和解検討: 訴訟の早期解決オプションの検討
5. 継続的改善
リスク管理は一度限りの活動ではなく、継続的プロセスである:
– 定期的レビュー: データ収集慣行の年次レビュー
– 新技術への対応: 新しいプライバシー保護技術の継続的評価と導入
– 規制変更への適応: 法規制の変更に迅速に対応するプロセス
– ベストプラクティスの共有: 業界全体でのベストプラクティス共有への参加
比較法的観点 (Comparative Law Perspective)
日本法との比較 (Comparison with Japanese Law)
米国における本件と、日本のAI・データ保護法制との間には重要な相違点がある:
1. 個人情報保護法との対比
日本の個人情報保護法は、米国の分野別アプローチとは異なる包括的なプライバシー保護を提供している:
日本法の主要な特徴:
– 個人情報の定義: 日本法は「個人情報」を広く定義し、特定の個人を識別できる情報を保護対象とする（個人情報保護法第2条第1項）
– 利用目的の特定・通知: 個人情報を取得する際は、利用目的を特定し、原則として本人に通知または公表しなければならない（同法第21条）
– 本人同意の原則: 利用目的の達成に必要な範囲を超えて個人情報を取り扱う場合は、原則として本人の同意が必要（同法第18条）
– 第三者提供の制限: 個人データを第三者に提供する場合は、原則として本人の同意が必要（同法第27条）
– 開示・訂正・利用停止請求権: 本人は自己の個人データの開示、訂正、利用停止等を請求できる（同法第33条～第39条）
AI訓練データへの適用:
日本の個人情報保護法の下では、OpenAIのようなデータ収集慣行は以下の点で問題となる可能性がある:
– 利用目的の特定: ウェブスクレイピングで収集したデータをAI訓練に使用することが、当初の利用目的の範囲内か疑問
– 本人同意の欠如: ユーザーの明示的同意なしに個人情報を AI 訓練に使用することは、同意原則に抵触する可能性
– 目的外利用: 他の目的で収集された個人情報を AI 訓練に転用することは、目的外利用として違法となる可能性
2. 不正競争防止法との関連
日本の不正競争防止法は、限定提供データ（いわゆる「データの不正取得等」）を保護している（不正競争防止法第2条第7項）。ただし、この保護は主に営業秘密に準ずるデータを対象としており、公開されたウェブデータには直接適用されない可能性が高い。
3. 著作権法との交錯
日本の著作権法には、AI 開発のための著作物利用に関する特例規定がある（著作権法第30条の4）。この規定は、「情報解析」目的での著作物利用を一定の条件下で認めている。
しかし、この規定は著作権に関するものであり、個人情報保護や プライバシー権とは別の問題である。AI 訓練のためのデータ使用は、著作権法上は許容されても、個人情報保護法上は問題となる可能性がある。
4. プライバシー権・肖像権
日本では、憲法上のプライバシー権および判例法上の肖像権が認められている。個人の氏名、肖像、私生活情報を無断で AI 訓練に使用することは、これらの権利侵害として不法行為責任（民法第709条）を生じる可能性がある。
5. 損害賠償制度の相違
日本と米国の訴訟制度には重要な相違がある:
– 懲罰的損害賠償の不存在: 日本では懲罰的損害賠償は原則として認められず、実損害の補償のみが認められる
– 集団訴訟制度の限界: 日本には米国のような包括的な集団訴訟（クラスアクション）制度がない。消費者裁判手続特例法による限定的な集団訴訟制度は存在するが、適用範囲は限定的
– 弁護士費用の負担: 日本では「敗訴者負担」が原則ではなく、また成功報酬型（コンティンジェンシーフィー）も米国ほど一般的でないため、訴訟提起のインセンティブが低い
米国法の特徴:
本件で問題となった米国の法律の特徴:
– 分野別アプローチ: 米国には包括的なプライバシー法が存在せず、分野ごとの個別法（ECPA、CFAA、州法など）で対応
– 技術中立性の限界: ECPAやCFAAは制定時に想定していなかった技術（AI、ウェブスクレイピング）への適用が不明確
– 州法のパッチワーク: カリフォルニア州のCIPAやCCPAのような州法が、連邦法の不在を補完しているが、州ごとに異なる規制が存在し複雑
日本企業への示唆:
日本企業がAI開発を行う際、または日本市場でAIサービスを提供する外国企業は、以下の点に留意すべきである:
1. 個人情報保護法の厳格な遵守: AI訓練データの収集・利用について、個人情報保護法の要件（利用目的の特定・通知、本人同意、第三者提供制限など）を厳格に遵守
2. 透明性の確保: どのようなデータを収集し、どのように使用するかを明確にプライバシーポリシーで開示
3. 本人同意の取得: 可能な限り、明示的な本人同意を取得する仕組みを構築
4. オプトアウト手段の提供: ユーザーがデータ利用を拒否できる手段を提供
5. 子供のデータへの特別な配慮: 未成年者のデータについては特に慎重な取扱いが必要
6. 個人情報保護委員会との連携: 新しいAIサービスを開始する際は、必要に応じて個人情報保護委員会に相談
他国判例との関係 (Relation to Foreign Case Law)
1. 欧州連合（EU）
EUの一般データ保護規則（GDPR）は、世界で最も厳格なデータ保護法制として知られている:
GDPR の主要原則:
– 適法性、公正性、透明性: データ処理は適法、公正、透明でなければならない（GDPR第5条第1項(a)）
– 目的の限定: データは特定の明示的かつ正当な目的のためにのみ収集される（同項(b)）
– データの最小化: 処理するデータは必要最小限でなければならない（同項(c)）
– 正確性: データは正確で最新に保たれなければならない（同項(d)）
– 保存期間の制限: データは必要な期間のみ保存される（同項(e)）
– 完全性及び機密性: データは適切なセキュリティで保護される（同項(f)）
AI訓練データへの適用:
GDPR の下では、AI 訓練のための個人データ使用には以下が必要:
– 適法な根拠: 同意、契約、正当な利益など、データ処理の適法根拠が必要（GDPR第6条）
– 透明性: データ主体への明確な情報提供（GDPR第13条、第14条）
– データ主体の権利: アクセス権、訂正権、削除権（「忘れられる権利」）、処理の制限、データポータビリティ権、異議申立権など（GDPR第15条～第22条）
– データ保護影響評価: 高リスクの処理にはDPIAが必要（GDPR第35条）
EU における AI 訴訟:
EUでは、GDPRに基づくAI企業に対する調査や制裁が増加している:
– イタリアのデータ保護当局がOpenAIのChatGPTに対して一時的な使用禁止命令を発出（2023年、後に条件付きで解除）
– 複数のEU加盟国でOpenAIに対するGDPR調査が進行中
2. カナダ
カナダの個人情報保護・電子文書法（PIPEDA）も、AI訓練データに関連する問題を提起している:
– カナダプライバシーコミッショナーが、OpenAIのChatGPTについて調査を開始（2023年）
– 問題点: 個人情報の収集・使用・開示に関する同意の欠如、透明性の不足
3. オーストラリア
オーストラリアのプライバシー法（Privacy Act 1988）も、AI データ収集に関連する保護を提供:
– オーストラリア情報コミッショナーオフィス（OAIC）が、AI とプライバシーに関するガイダンスを公表
– OpenAI に対する調査も検討されている
4. 韓国
韓国の個人情報保護法（PIPA）は、日本と類似の包括的保護を提供:
– AI 訓練データ使用には、利用目的の通知と同意が必要
– 個人情報保護委員会が AI とプライバシーに関する指針を公表
グローバルな影響 (Global Impact)
多国籍企業への影響:
1. コンプライアンスの複雑性
AI企業は、事業展開する各国・地域の法律に準拠する必要があり、コンプライアンスが極めて複雑になっている:
– 米国: 連邦法と州法のパッチワーク（CCPA、CPRA、その他の州法）
– EU: 厳格なGDPR
– 日本: 個人情報保護法
– 中国: 個人情報保護法、データセキュリティ法、サイバーセキュリティ法
– その他多数の国・地域: それぞれ独自のデータ保護法
2. データローカライゼーション
一部の国では、データの国内保存や処理を義務付ける規制がある:
– 中国: 重要データの国内保存義務
– ロシア: 個人データの国内保存義務
– その他: インド、ベトナム、ブラジルなども検討中
これらの規制は、グローバルなAI訓練データセットの構築を困難にする可能性がある。
3. 「ブリュッセル効果」
EUのGDPRは、EU域外の企業にも影響を与える「ブリュッセル効果」を生み出している:
– 多くの多国籍企業が、グローバルスタンダードとしてGDPRレベルの保護を採用
– 日本の個人情報保護委員会とEU委員会は相互の十分性認定を行っており、両法域間のデータ移転が円滑化されている
4. グローバルなAIガバナンスへの動き
国際的なAIガバナンスの枠組み構築への動き:
– OECD AI原則: 責任あるAI開発のための国際的原則
– UNESCO AI倫理勧告: 加盟国が採択したAI倫理に関する勧告
– G7 広島AIプロセス: 生成AIに関する国際的な指針策定
– EU AI法: 世界初の包括的AI規制法（2024年施行予定）
これらの国際的な動きは、AI訓練データの取扱いに関するグローバルな基準の形成につながる可能性がある。
日本企業が留意すべき国際的側面:
1. グローバルコンプライアンス体制: 事業展開する各国のデータ保護法を遵守する体制の構築
2. データ移転メカニズム: 国境を越えるデータ移転のための適法なメカニズム（十分性認定、標準契約条項、BCRなど）の確保
3. 国際標準への対応: ISO、OECD、IEEEなどの国際標準化活動への参加と遵守
4. 地域的特性への配慮: 各国・地域の文化的、法的特性を考慮したローカライゼーション
5. 継続的モニタリング: 急速に変化する国際的なAI規制動向の継続的な監視
重要なポイント (Key Takeaways)
実務家への示唆 (Implications for Legal Practitioners)
弁護士・企業法務担当者が知るべき要点:
1. 訴訟戦略上の教訓
– 簡潔性が鍵: 技術的に複雑な事案であっても、訴状は簡潔で焦点を絞ったものでなければならない。本件の204ページの訴状は「過度に冗長」として却下された
– 法的理論の明確化: 各法的請求（ECPA、CFAA、CIPAなど）を明確に区別し、それぞれの請求に対する事実的・法的根拠を整理することが重要
– 「無駄な情報」の排除: 背景情報や技術的詳細は、法的請求を支持する限りにおいてのみ含めるべき。過度な情報は裁判所の注意を逸らし、却下のリスクを高める
– 修正の機会を活用: 「without prejudice」での却下は、訴状を改善する機会である。本件では原告が修正を断念したが、これは通常は望ましくない
2. AI訴訟における法的理論の構築
– 既存法の限界認識: ECPA、CFAAなどの既存法は、AI訓練データ収集を想定して制定されたものではない。これらの法律を適用する際は、立法趣旨との整合性を慎重に検討する必要がある
– 代替的法的理論の検討: プライバシー侵害以外にも、著作権侵害、不正競争、不法行為など、複数の法的理論を検討すべき
– 州法の活用: カリフォルニア州のCCPA/CPRAのような先進的な州法は、連邦法の不在を補完する可能性がある
– 立法への働きかけ: 訴訟だけでなく、AI特有のプライバシー法制定を求める政策提言も重要
3. 証拠収集と訴訟準備
本件は証拠開示段階に至らなかったが、将来の同種訴訟のために:
– 技術的証拠の重要性: AI訓練プロセス、データ収集方法、システムアーキテクチャに関する技術的証拠を収集
– 専門家証人の確保: AI技術、データサイエンス、プライバシーに精通した専門家証人を早期に確保
– 内部文書の発見: 証拠開示を通じて、AI企業の内部方針、決定過程、リスク認識に関する文書を入手
– 損害の立証: プライバシー侵害による具体的損害を立証することは困難だが、これは訴訟成功の鍵となる
4. 企業側弁護士の防御戦略
AI企業を代理する弁護士にとって:
– 早期の法的リスク評価: サービス開始前に、データ収集慣行の法的リスクを評価
– 堅固な利用規約とプライバシーポリシー: 明確で包括的な利用規約は、訴訟防御の基礎となる
– 訴訟手続上の防御: 訴状の不備を指摘する却下申立ては有効な防御手段
– 技術的反論の準備: AI訓練プロセスの技術的正確性を説明し、誤解に基づく主張に反論
5. 集団訴訟特有の考慮事項
– クラス認証の要件: 集団訴訟として認定されるためには、共通性、典型性、十分性、数の多さなどの要件を満たす必要がある
– 法定損害賠償のリスク: 特にCIPAのような法定損害賠償を認める法律の下では、集団訴訟の潜在的賠償額は莫大になる可能性がある
– 和解の検討: 多くの集団訴訟は和解で終結する。早期和解のメリット・デメリットを慎重に検討
6. 国際的側面
– 準拠法の選択: 国際的なAIサービスにおいて、どの国・地域の法律が適用されるかは重要な問題
– 複数法域での訴訟リスク: 米国だけでなく、EU、日本、カナダなど、複数の法域で同時に訴訟が提起される可能性
– 国際的な法的動向の監視: AI規制は急速に発展しており、国際的な動向を継続的に監視する必要がある
今後の展望 (Future Outlook)
関連する法的論点の発展予測:
1. 立法の動き
今後数年間で、AI特有のプライバシー法制定が進むと予想される:
連邦レベル:
– 包括的プライバシー法: 米国では長年、包括的な連邦プライバシー法の制定が議論されているが、政治的対立により実現していない。AI問題が立法の契機となる可能性
– AI特化法: AI開発・展開に特化した連邦法の制定の可能性（EUのAI法を参考にした規制枠組み）
– ECPA、CFAAの改正: AI時代に対応した既存法の更新
州レベル:
– CCPA/CPRAモデルの拡大: カリフォルニア州の包括的プライバシー法をモデルとした法律が、他の州でも制定されつつある（バージニア州、コロラド州、コネチカット州など）
– AI特化州法: AIのバイアス、透明性、説明責任に関する州法の制定（例: イリノイ州のBIPA、ニューヨーク市のAI雇用規則など）
日本における立法:
– AI基本法: AI開発・利用の基本原則を定める法律の検討
– 個人情報保護法の改正: AI時代に対応した個人情報保護法の更新
– 著作権法とAI: AI学習のための著作物利用に関する法的枠組みのさらなる整備
2. 司法判断の発展
今後の裁判例により、以下の法的問題が明確化される可能性:
ECPAの適用範囲:
– ウェブスクレイピングが「傍受」に該当するかの判断
– ChatGPTとのユーザー対話が保護対象の「電子通信」かの判断
– リアルタイムの傍受と事後的なアクセスの区別
CFAAの「無許可アクセス」:
– サービス利用規約違反がCFAA違反を構成するかの判断（現在、巡回裁判所間で見解が分かれている）
– ウェブスクレイピングとCFAAの関係（hiQ Labs v. LinkedIn判決以降の発展）
州プライバシー法の適用:
– CIPAなどの州法がAI訓練データ収集に適用されるかの判断
– 集団訴訟における損害額の算定方法
3. 技術的発展とプライバシー
技術の発展により、新たなプライバシー保護手法が実用化される可能性:
プライバシー保護技術:
– 差分プライバシー（Differential Privacy）: 訓練データから個人情報を抽出できないようにする数学的手法
– フェデレーテッド・ラーニング（Federated Learning）: 中央サーバーにデータを集約せずに、分散的に学習を行う手法
– 合成データ（Synthetic Data）: 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訓練
– ホモモーフィック暗号（Homomorphic Encryption）: データを暗号化したまま処理できる技術
技術標準の発展:
– Model Cards: AIモデルの特性、限界、訓練データに関する標準化された文書
– Datasheets for Datasets: データセットの内容、収集方法、バイアスなどに関する標準化された情報
– AI Nutrition Labels: AIシステムの特性を標準化された形式で開示
4. 業界慣行の変化
AI業界全体で、以下のような慣行の変化が予想される:
データ調達の変化:
– ライセンス契約の増加: 無断スクレイピングから、コンテンツ提供者との正式な契約へのシフト
– データマーケットプレイス: 適法に収集されたデータを売買する市場の成長
– 同意ベースのデータ収集: ユーザーの明示的同意を得たデータ収集の増加
– オプトアウト尊重: robots.txtや専用オプトアウトツールの尊重
透明性の向上:
– 訓練データの開示: 使用した訓練データに関する情報公開の増加
– AIシステムの説明: AIシステムの能力、限界、リスクに関する説明の標準化
– 独立監査: 第三者によるAIシステムとデータ慣行の監査
業界自主規制:
– 倫理ガイドライン: 業界団体による自主的な倫理ガイドラインの策定
– 認証制度: プライバシー保護やAI倫理に関する認証制度の発展
– ベストプラクティス: 業界全体でのベストプラクティスの共有と標準化
5. 規制の国際調和と分断
国際調和の動き:
– OECD、UNESCO、G7などの国際フォーラム: AI原則に関する国際的合意形成
– 国際標準化: ISO、IEEEなどによる技術標準の国際化
– 規制の相互運用性: 異なる法域の規制間での相互運用性の向上
規制の分断リスク:
– 「デジタル主権」: 各国が独自のデータ・AI規制を強化する傾向
– 地政学的対立: 米中対立などが、AI規制の国際調和を阻害
– コンプライアンスの複雑化: 企業にとって、多様な規制への対応がますます複雑に
6. 新たな訴訟の波
本件のような訴訟は、今後も継続・増加すると予想される:
予想される訴訟類型:
– プライバシー集団訴訟: 本件のような大規模なプライバシー訴訟の継続
– 著作権訴訟: 訓練データにおける著作権保護作品の無断使用に関する訴訟（現在進行中の多数の訴訟）
– バイアス・差別訴訟: AIシステムのバイアスによる差別に関する訴訟（雇用、信用、住宅など）
– 製品責任訴訟: AIシステムの誤動作や有害な出力による損害に関する訴訟
– 知的財産訴訟: AI生成コンテンツの権利帰属、特許、商標に関する訴訟
訴訟戦略の洗練:
– より焦点を絞った法的理論
– 技術的証拠と専門家証言の効果的活用
– 集団訴訟認定のための戦略的訴状作成
– 複数法域での協調的訴訟提起
注意すべき事項 (Points of Caution)
類似案件における留意点:
1. 訴状作成における実務的留意点
– 長さの最適化: 訴状は包括的である必要があるが、同時に簡潔でなければならない。本件の204ページは明らかに過度であったが、適切な長さは事案により異なる。一般的には、50-75ページ程度が上限の目安
– 構造の明確化: 各請求原因を明確に区分し、番号付けやヘッダーを使用して構造化
– 事実と法律の分離: 事実関係の記述部分と法的主張部分を明確に区別
– 冗長性の排除: 同じ事実や主張を繰り返さない
2. 技術的主張の適切な提示
– 専門用語の説明: AI、機械学習、LLMなどの技術用語を、法律家にも理解できるように説明
– 技術的正確性: 技術的事実について誤った記述をすると、訴状全体の信頼性が損なわれる。技術専門家の助言を得る
– 関連性の維持: 技術的詳細は、法的請求に直接関連する範囲にとどめる
3. 法的理論の選択と優先順位
– 最も強力な請求に焦点: すべての可能性のある法的理論を含めるのではなく、最も成功可能性の高いものに焦点を絞る
– 請求間の整合性: 複数の法的請求を主張する場合、それらが互いに矛盾しないように注意
– 予備的請求: 主要な請求が認められない場合の予備的請求も検討
4. 原告適格と損害の立証
– 具体的損害の特定: プライバシー侵害訴訟では、抽象的な権利侵害だけでなく、具体的損害を立証することが重要
– 因果関係: 被告の行為と原告の損害との間の因果関係を明確に示す
– クラス代表としての適格性: 集団訴訟の場合、原告がクラス全体を代表するのに適格であることを示す
5. 防御側の戦略に対する備え
– 却下申立てへの対応: 被告が訴訟手続上の欠陥を指摘する却下申立てを提出することを想定し、訴状を慎重に作成
– 技術的反論への準備: 被告側の技術専門家による反論に備え、原告側も強力な技術的証拠を準備
– 先例法への対処: 被告が援用する不利な先例に対する区別や反論を準備
6. 訴訟費用と資源配分
– 費用対効果の評価: 大規模なAI訴訟は莫大な費用を要する。訴訟の潜在的利益と費用を慎重に評価
– 資金調達: 訴訟資金の確保（コンティンジェンシーフィー契約、訴訟資金提供者など）
– 長期戦への備え: AI訴訟は長期化する可能性が高い。数年にわたる訴訟を維持できる体制を整備
7. 和解の検討
– 和解のタイミング: 訴訟の各段階で和解の可能性を検討
– 和解条件: 金銭的補償だけでなく、企業のデータ慣行の変更などの非金銭的救済も検討
– 集団全体の利益: 集団訴訟の場合、クラス全体の利益を考慮した和解条件の交渉
8. 継続的な法的動向の監視
– 関連訴訟の追跡: 他のAI訴訟の進展を継続的に監視し、戦略に反映
– 立法動向: AI規制の立法動向を監視し、訴訟戦略に組み込む
– 技術的発展: AI技術の発展により新たな法的論点が生じる可能性を認識
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– 法的助言の代替ではない: 本レポートは情報提供を目的としたものであり、法的助言の代替とはなりません。
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情報源について
本レポートは、以下のような情報源を活用して作成されています:
– 法律データベース（Justia、CourtListener、PACER Monitor、Law360など）
– 法律事務所による分析（Clarkson Law Firm、Baker Hostetler、Wilson Sonsini、Ballard Spahrなど）
– 法律専門メディアによる報道（Law360、National Law Reviewなど）
– 学術的リソース（GW Law Ethical Tech Initiative、Berkeley Technology Law Journalなど）
– 一般ニュースメディアによる報道
すべての主要な事実については、可能な限り複数の情報源で確認するよう努めましたが、情報源間の矛盾や誤りが含まれている可能性があります。
翻訳と用語に関する注意
– 本レポートの日本語部分は、英語の法律概念を日本語に翻訳したものです。法律用語の翻訳には解釈の余地があり、原語と完全に一致しない場合があります。
– 重要な法律用語については、原語を併記するよう努めました。
– 日本法との比較における法律用語は、確立された日本の法律用語を使用するよう努めましたが、AI法のような新興分野では標準的な用語が確立していない場合があります。
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レポート作成日: 2025年10月4日（2024年10月4日の誤りと推定）
対象事件: A.T. et al. v. OpenAI LP et al., Case No. 3:23-cv-04557 (N.D. Cal.)
事件の状況: 2024年6月27日に最終判決により終結（却下）
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