The New York Times Company v. Microsoft Corporation et al

判例の要点

New York Times事件は1:23-cv-11195としてMDL No. 3143の対象に記載されている。新聞社側の主張は、学習時の入力利用に加え、記事の逐語的出力や詳細な要約にも及ぶ。作家の書籍学習訴訟と共通の証拠がある一方、出力に関する主張もあることが本件を読む際の区別となる。

Case Metadata

Basic Information

1. Case Name: The New York Times Company v. Microsoft Corporation, OpenAI LLC, OpenAI LP, OpenAI Inc., et al
2. Court: United States District Court for the Southern District of New York (Federal District Court, Manhattan Division)
3. Filing Date: December 27, 2023
4. Judgment / schedule described in original article: Pending (trial proceedings ongoing as of September 2025)
5. Case Number: 1:2023cv11195
6. 記事作成時点の手続状況: Active litigation proceeding to trial, with consolidated cases and partial rulings on motions to dismiss

Parties

7. Plaintiff(s): – The New York Times Company (media corporation, leading American newspaper publisher) – The New York Daily News (consolidated plaintiff, newspaper publisher) – Center for Investigative Reporting (consolidated plaintiff, nonprofit journalism organization)
8. Defendant(s): – Microsoft Corporation (technology corporation, AI infrastructure and services provider) – OpenAI LLC and affiliated entities (AI research and deployment companies, developers of ChatGPT and GPT models)
9. Key Law Firms: – Plaintiffs: Ian Crosby (lead attorney for The New York Times) – Defendants: Joseph Gratz (lead attorney for OpenAI entities)
10. Expert Witnesses: Not yet disclosed (case in pre-trial phase)

Legal Framework

11. Case Type: AI copyright infringement and intellectual property litigation involving large language model training
12. Primary Legal Claims: – Direct copyright infringement under 17 U.S.C. § 106 – Contributory copyright infringement – Violations of Digital Millennium Copyright Act (DMCA) § 1202 (removal of copyright management information)
13. Secondary Claims: – Trademark dilution – Unfair competition – Unjust enrichment
14. Monetary Relief: Billions of dollars in statutory and actual damages sought (specific amount undisclosed)

Technical Elements

15. AI/Technology Involved: – OpenAI’s GPT-3, GPT-3.5, GPT-4, and ChatGPT models – Microsoft’s Bing Chat (now Copilot) integration – Large language model training infrastructure – Web crawling and data processing systems
16. Industry Sectors: Media and journalism, artificial intelligence, technology services, search engines
17. Data Types: Copyrighted news articles, investigative reports, editorial content, metadata, copyright management information

Database Navigation

18. Keywords/Tags: AI training data, copyright infringement, fair use, large language models, ChatGPT, synthetic search, web scraping, DMCA, memorization, generative AI
19. Related Cases: – Raw Story Media, Inc. v. OpenAI (2:2024cv00895) – Authors Guild v. OpenAI – Getty Images v. Stability AI – Universal Music Group v. Anthropic

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12月27日、ニューヨーク・タイムズ社は、同社の著作権保護されたコンテンツを許可なくAIモデルの訓練に使用したとして、マイクロソフトとOpenAIを提訴しました。同社は、被告らが数百万件の記事を系統的に複製し、大規模言語モデル（LLM）の訓練に使用したと主張しています。その後、ニューヨーク・デイリーニューズ社とCenter for Investigative Reportingの類似訴訟が統合されました。

中心的争点: – AI訓練における著作権保護コンテンツの使用が「フェアユース」に該当するか – LLMが訓練データを「記憶」し、逐語的に再現することが著作権侵害となるか – AIが生成する「合成検索結果」が元のコンテンツの代替となることで著作権を侵害するか – 著作権管理情報の削除がDMCA違反に該当するか

原告の主張: 原告は、被告らが組織的かつ大規模に著作権侵害を行い、原告のビジネスモデルと収益源を脅かしていると主張しています。具体的には、ChatGPTとBing Chatが原告のコンテンツを無断で使用し、読者を原告のウェブサイトから遠ざけることで、広告収入とサブスクリプション収入の両方に損害を与えているとしています。

被告の主張: 被告らは、AIモデルの訓練は変革的使用であり、フェアユースの保護下にあると主張しています。また、システムは記事全体を再現するよう設計されておらず、社会的利益のためのAI技術の進歩を目的としているとしています。

AI/技術要素: 本件の中心となる技術は、OpenAIのGPTシリーズ（GPT-3、GPT-3.5、GPT-4）とChatGPT、およびマイクロソフトのBing Chat（現Copilot）です。これらのシステムは、インターネットから収集した大量のテキストデータを使用して訓練され、自然言語の理解と生成が可能です。原告は、これらのモデルが訓練データを「記憶」し、プロンプトに応じて著作権保護されたコンテンツを逐語的に再現できると主張しています。

手続きの経過 (Procedural History)

重要な手続き上の決定: – 2024年9月13日：裁判所は、関連する3つの訴訟の統合を認める決定を下しました – 2025年3月：シドニー・H・スタイン判事は、OpenAIの主要な請求却下の申し立てを棄却 – 2025年4月4日：裁判所はDMCA請求に関する詳細な判決を下し、一部の請求を却下（ただし、修正再提出の権利を留保）

証拠開示: 現在、ディスカバリー段階が進行中で、被告のAI訓練データセット、技術文書、内部通信の開示が焦点となっています。原告は、被告が訓練に使用した具体的なコンテンツとその使用方法に関する詳細な情報を求めています。

専門家証言: 技術専門家の証言はまだ公開されていませんが、LLMの技術的動作、記憶メカニズム、フェアユース評価に関する専門家証言が予定されています。

判決の概要 (Judgment Summary)

裁判所の判断 (Court’s Decision)

主要な判決内容: 本件はまだ審理中ですが、これまでの中間判決で以下の重要な決定がなされています：

2025年4月のDMCA関連の判決では： – マイクロソフトに対するDMCA 1202(b)(1)請求を却下（3件すべて） – OpenAIに対するタイムズ社のDMCA 1202(b)(1)請求を却下 – デイリーニューズとCIRに対するOpenAIのDMCA 1202(b)(1)請求却下申し立ては棄却 – すべての当事者に対するDMCA 1202(b)(3)請求を却下 – すべての却下は「without prejudice」（修正再提出可能）

重要な法的判断: 裁判所は、著作権管理情報（CMI）の削除に関する請求について、原告が具体的な損害と因果関係を立証する必要があることを明確にしました。また、AIシステムによる著作物の使用がフェアユースに該当するかどうかの判断は、事実審理を経て決定されるべきであるとしました。

法的推論の分析 (Analysis of Legal Reasoning)

適用された法理: 裁判所は、以下の法的枠組みを適用しています： – フェアユース分析の4要素テスト（17 U.S.C. § 107） – DMCA違反の立証要件（17 U.S.C. § 1202） – 寄与侵害の法理 – 商標希釈化の基準

技術的理解: 裁判所は、LLMの技術的複雑性を認識し、専門家証言の必要性を強調しています。特に、「記憶」と「生成」の区別、訓練データの使用方法、出力の生成メカニズムについて、詳細な技術的分析が必要であるとしています。

法的意義 (Legal Significance)

先例価値 (Precedential Value)

将来への影響: 本件は、AI時代における著作権法の適用に関する画期的な先例となる可能性があります。特に： – LLM訓練におけるフェアユースの範囲の明確化 – AIが生成するコンテンツの著作権侵害責任の基準設定 – 技術企業とコンテンツ創作者の関係の再定義

法理論の発展: 本件は、デジタル時代の著作権法理論に新たな次元を加えています。「変革的使用」の概念をAIコンテキストでどのように解釈するか、また、機械学習における「複製」の意味について、新しい法的基準が確立される可能性があります。

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

AIガバナンス: 本件の結果は、AI開発企業に以下の影響を与える可能性があります： – 訓練データの収集と使用に関する新しいコンプライアンス基準 – ライセンス契約の必要性の明確化 – 著作権管理情報の保持に関する技術的要件

コンプライアンス: 企業は以下の対策を検討する必要があります： – 訓練データの出所と権利状態の文書化 – オプトアウトメカニズムの実装 – 著作権侵害リスクの評価プロセスの確立 – コンテンツ創作者との事前のライセンス交渉

業界への影響: – AI企業の訓練データ収集方法の根本的な見直し – コンテンツ産業との新しいビジネスモデルの構築 – 技術開発とコンテンツ保護のバランスの再調整

比較法的観点 (Comparative Law Perspective)

日本法との比較: 日本の著作権法（著作権法第30条の4）は、2018年の改正により、情報解析のための著作物の利用について一定の例外を設けています。これは、非享受目的でのAI学習を許可するもので、米国のフェアユース doctrine よりも明確な規定となっています。ただし、日本法でも、著作権者の利益を不当に害する場合は例外とされており、本件のような大規模な商業利用については議論の余地があります。

他国判例との関係: – EU：AI法（AI Act）の施行により、訓練データの透明性要件が強化 – 英国：著作権法改正の議論が進行中、AI訓練のための例外規定を検討 – カナダ：フェアディーリング条項の解釈でAI訓練を考慮

グローバルな影響: 本件の判決は、国際的なAI開発企業の運営に重大な影響を与えます。特に、複数の法域で事業を展開する企業は、最も厳格な基準に合わせる必要が生じる可能性があります。

重要なポイント (Key Takeaways)

実務家への示唆: 1. リスク評価の重要性: AI開発・利用企業は、訓練データの著作権リスクを事前に詳細に評価する必要があります 2. ライセンス戦略: 主要なコンテンツプロバイダーとの事前のライセンス交渉が重要です 3. 技術的対策: 著作権管理情報の保持、オプトアウトメカニズムの実装など、技術的なコンプライアンス対策が必要です 4. 文書化: 訓練データの出所、使用方法、フェアユース評価の文書化が訴訟リスク管理に不可欠です

今後の展望: – 2025年後半の審理で、AI訓練とフェアユースに関する重要な判断が示される見込み – 和解の可能性もあり、その場合は業界標準となるライセンスモデルが確立される可能性 – 立法による解決の動きも並行して進む可能性があり、議会でのAI関連法案の審議が注目される

注意すべき事項: – 本件はまだ係争中であり、最終的な判決によって法的基準が大きく変わる可能性があります – 類似の訴訟が複数進行中であり、それぞれの判決が相互に影響を与える可能性があります – 技術の急速な発展により、法的判断が陳腐化するリスクもあり、継続的な法的動向の監視が必要です

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。