判例 ⁽²²¹⁾

Authors Guild v. OpenAI Inc. 判例の要点 Authors Guild事件（1:23-cv-08292）は、2025年4月3日のMDL No. 3143の移送命令に掲げられた事件である。共通の学習データに関する証拠開示等を調整する手続であり、学習利用の侵害・フェアユースやクラス認定の結論を決めたものではない。 事実関係: 本訴訟は、2023年9月19日に米国作家協会（Authors Guild）および17名の著名な作家によって、OpenAI社およびMicrosoft社を相手取って提起された著作権侵害訴訟である。原告らは、被告らがGPTシリーズの大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）の訓練において、原告らの著作物を無断で使用したと主張している。 訴状によれば、OpenAI社は数百万冊の書籍を含む大規模なデータセットを使用してGPTモデルを訓練したが、その中には原告らの著作権で保護された作品が含まれていたとされる。これらの書籍は、いわゆる「シャドウライブラリ」と呼ばれる海賊版書籍サイトから取得された可能性が高いと原告らは主張している。 中心的争点: 本件の核心的な法的争点は以下の通りである： – AIモデルの訓練における著作物の使用が著作権侵害を構成するか – フェアユース（公正利用）の抗弁が適用されるか – 生成AIが作成する出力が原著作物の派生的著作物に該当するか – 技術的中立性の原則がAI開発にどのように適用されるか – 著作権管理情報（CMI）の除去に関するDMCA違反の成否 原告の主張: 原告らは以下の点を主張している： – OpenAIは原告らの書籍全文を無断で複製し、商業目的でGPTモデルの訓練に使用した – ChatGPTは原告らの作品と実質的に類似した文章を生成する能力を持ち、これは派生的著作物の無断作成に該当する – 被告らは違法に取得された書籍データを使用したことを知りながら、あるいは知るべきであったにもかかわらず使用を継続した – Microsoft社はOpenAIの侵害行為から直接的な経済的利益を得ており、寄与侵害および代位責任を負う 被告の主張: 被告らは以下の抗弁を展開している： – AIモデルの訓練は変革的使用（transformative use）であり、フェアユースの保護を受ける – GPTモデルは特定の著作物を記憶・再現するのではなく、言語パターンを学習しているに過ぎない –…

Reid v. Bartholomew, et al. Case Metadata Basic Information Case Name: Reid v. Bartholomew, et al., No. 2:24-cv-02844 (E.D. La. 2024) Court: United States District Court for the Eastern District of Louisiana (Federal District Court with jurisdiction over the parishes of Jefferson, Orleans, St. Bernard, St. Charles, St. James,…

Duffy v. Yardi Systems, Inc. 判例の要点 2024年12月4日の命令は、訴状の主張を前提に被告らの共同却下申立てを退けた。競争上重要な非公開情報を共有し、その情報を用いる価格設定システムに参加したという主張が審理を進めるに足りるとしたもので、共謀の実在や損害を証拠により最終認定したものではない。 事実関係: 本件は、米国の集合住宅賃貸市場において、Yardi Systems社のRENTmaximizerというAI駆動型価格設定ソフトウェアを通じた組織的な価格操作の疑いに関する集団訴訟である。原告らは、2023年9月8日、Yardiと18の大手不動産管理会社が、競合他社間で機密価格情報を共有し、アルゴリズムによる賃料調整を通じて市場競争を制限したと主張している。 RENTmaximizerシステムは、参加企業から収集した詳細な賃料データ、入居率、リース条件などの情報を集約し、機械学習アルゴリズムを使用して「最適化された」賃料推奨価格を生成する。このシステムは、900億ドル以上の規模を持つ米国の集合住宅賃貸市場の相当部分に影響を与えているとされる。 中心的争点: – アルゴリズムを介した価格調整が反トラスト法上の「当然違法（per se illegal）」な価格協定に該当するか – 競合他社間でのデータ共有とアルゴリズムによる価格推奨の受け入れが、シャーマン法第1条の共謀要件を満たすか – ソフトウェアプロバイダーが価格協定の「ハブ」として機能し得るか – AIシステムの使用が伝統的な価格カルテルと同等の反競争的効果を持つか 原告の主張: 原告らは、被告らがRENTmaximizerを通じて事実上の価格カルテルを形成し、自由市場における競争を排除したと主張している。具体的には、競合する不動産管理会社が独立して価格を設定する代わりに、共通のアルゴリズムに依存することで、賃料の人為的な引き上げと市場の硬直化をもたらしたとしている。原告らは、このシステムが「ハブ・アンド・スポーク」型の共謀構造を作り出し、Yardiがハブとして、各不動産会社がスポークとして機能していると論じている。 被告の主張: 被告らは、RENTmaximizerの使用は単なる技術ツールの採用であり、各企業は独立して価格決定を行っていると反論している。アルゴリズムの推奨は拘束力を持たず、各企業は自由に受け入れるか拒否するかを選択できると主張。さらに、データ共有は市場の効率性を高めるものであり、反競争的意図はないと述べている。被告らは、原告が具体的な合意の存在を証明していないとして、訴訟の却下を求めていた。 AI/技術要素: RENTmaximizerは、以下の技術要素を含む： – 機械学習による需要予測モデル – リアルタイムデータ処理と分析エンジン – 競合他社データの匿名化と集約システム – 動的価格最適化アルゴリズム – 市場セグメンテーションと顧客行動分析 – 自動化された価格調整推奨システム 重要な手続き上の決定: 2024年12月4日、Vince Chhabria連邦地方裁判事は、被告らの訴訟却下申立てを棄却する画期的な判決を下した。裁判所は、原告らがシャーマン法違反の妥当な主張を提示したと認定し、アルゴリズムを介した価格調整が伝統的な価格協定と同様に扱われ得ると判断した。この決定により、事件は証拠開示（ディスカバリー）段階へと進むことになった。 裁判所は特に、「当然違法」原則の適用可能性について詳細な分析を行い、技術的手段を用いた価格調整であっても、その反競争的効果が明白である場合には、詳細な市場分析を要しない当然違法として扱われ得ると示唆した。 証拠開示:…

Chabon et al. v. OpenAI, Inc. et al. 判例の要点 Chabon対OpenAI事件は2025年4月3日の命令付表に3:23-cv-04625として記載され、ニューヨーク州南部地区のMDL No. 3143で審理前手続を調整する対象とされた。Metaを相手取る別のChabon事件とは区別する。 Case Name: Michael Chabon, David Henry Hwang, Matthew Klam, Rachel Louise Snyder, and Ayelet Waldman, individually and on behalf of all others similarly situated v. OpenAI, Inc., OpenAI LP, OpenAI Opco LLC, OpenAI Global LLC, OAI…

Cousart v. OpenAI L.P., et al. 判例の要点 2024年5月24日に登録された命令（ECF 78、署名欄は5月23日）は、長大で無関係な記載が多い訴状についてRule 8(a)(2)上の不備を理由に却下し、21日以内の補正を許可した。プライバシー侵害の請求が実体法上常に成立しないと判断したものではない。この命令と、原記事が記載する後の補正辞退・終局処分とは別の手続として扱う。 背景と争点 (Background and Issues) 事実関係: 本件は、OpenAI社とMicrosoft社が、ChatGPTを含む大規模言語モデル（LLM）の訓練のために、インターネット上から個人データを無断で収集・使用したとして提起された集団訴訟である。原告らは、被告らがウェブスクレイピング技術を用いて、個人の同意なく大量の個人情報、通信内容、創作物等を収集し、それらを商業的AI製品の開発に利用したと主張した。2023年9月5日に提訴された本件は、AI開発における個人情報の取り扱いに関する重要な法的問題を提起した。 中心的争点: – AIモデルの訓練目的でのインターネットデータの大規模収集が既存のプライバシー法に違反するか – 公開されているウェブコンテンツの収集が電子通信プライバシー法（ECPA）の「傍受」に該当するか – AI企業が収集したデータから利益を得ることが不当利得に当たるか – 連邦裁判所の訴状記載要件（Rule 8）を満たす具体的な被害の主張が可能か 原告の主張: 原告は、被告らが組織的かつ意図的に個人データを収集し、それをAIシステムの訓練に使用することで巨額の利益を得たと主張した。具体的には、被告らがユーザーの同意なくプライベートな通信内容、個人識別情報、創作物等を収集し、これらのデータを基にChatGPTなどの商業製品を開発・販売したことが、連邦及び州のプライバシー法に違反すると論じた。原告は、損害賠償、不当利得の返還、今後のデータ収集の差止めを求めた。 被告の主張: 被告らは、原告の訴状が連邦民事訴訟規則第8条の要件を満たしていないと主張した。具体的には、204ページに及ぶ訴状が過度に冗長で、政策論議に偏重しており、具体的な事実の主張が不明確であると反論した。また、公開されているインターネット上の情報を収集することは違法ではなく、AI開発は社会的に有益な活動であると主張した。 AI/技術要素: 本件の中心となった技術は、OpenAIのGPT-3.5及びGPT-4モデルである。これらの大規模言語モデルは、インターネット上の膨大なテキストデータを使用して訓練されている。被告らは、Common Crawl等の公開データセットやウェブスクレイピング技術を用いてデータを収集し、それを基にモデルを訓練したとされる。この過程で、個人の通信内容、ソーシャルメディアの投稿、ブログ記事等が収集・処理された可能性が争点となった。 手続きの経過 (Procedural History) 重要な手続き上の決定: – 2023年9月5日：訴訟提起 – 2024年5月24日：Chhabria判事が訴状却下の命令を発出。訴状の修正機会を付与 – 2024年6月：原告が訴状修正を行わないことを選択し、事件終結 証拠開示: 本件は訴状却下段階で終結したため、本格的な証拠開示手続き（ディスカバリー）は実施されなかった。この点は、AI企業の実際のデータ収集・処理方法に関する詳細な情報が法廷で明らかにされなかったことを意味する。…