生成AI学習と著作権 ⁽⁶⁶⁾

Raw Story Media Inc. v. OpenAI Inc. 判例の要点 2025年4月3日のMDL移送命令は、新聞記事等の学習・出力利用を争う事件と、著作権管理情報の除去を争うDMCA事件を区別している。審理前手続が集約されても、原告ごとの請求内容や訴訟適格の判断が自動的に同一になるわけではない。 事実関係: 本件は、独立系デジタルニュースメディアであるRaw Story MediaとAlterNet Mediaが、OpenAIおよびMicrosoftを相手取り、AIモデルの訓練にニュース記事を使用する際に著作権管理情報（CMI）を削除したとして提訴した事案である。原告らは、OpenAIがChatGPTおよびその他のGPTモデルを訓練するために、原告らのウェブサイトから数千件の記事をスクレイピングし、その過程で記事に含まれていた著作者名、発行者名、著作権表示、利用規約へのリンクなどの重要な著作権管理情報を意図的に削除したと主張した。 中心的争点: 1. DMCA第1202条違反の成立要件としての「具体的損害」の立証 2. 著作権管理情報の削除と原告の被害との間の因果関係 3. AIモデル訓練における著作物使用に対するDMCA適用の可否 4. 訴訟適格（standing）の有無 原告の主張: 原告らは、OpenAIがCMIを削除することで、記事の著作者や出所を特定不可能にし、これにより原告らのブランド認知度、トラフィック、購読収入、広告収入に損害を与えたと主張。特に、ChatGPTが原告らのコンテンツを基に回答を生成する際、適切な帰属表示なしに情報を提供することで、ユーザーが原告らのウェブサイトを訪問する必要性を減少させたと論じた。さらに、DMCA違反1件につき2,500ドルの法定損害賠償を求めた。 被告の主張: 被告らは、原告が主張する損害は推測的かつ一般的すぎるものであり、CMI削除と主張される損害との間に直接的な因果関係が存在しないと反論。また、原告らは具体的な著作権侵害を主張しておらず、DMCA第1202条は独立した請求原因とはならないと主張。さらに、訴訟適格を満たすために必要な「事実上の損害」（injury in fact）を立証できていないとして、訴状却下の申立てを行った。 AI/技術要素: 本件の中核には、OpenAIのGPTシリーズ（GPT-3.5、GPT-4を含む）の訓練プロセスが存在する。これらのモデルは、インターネットから収集された大量のテキストデータを使用して訓練されており、その過程でウェブスクレイピング技術が使用された。原告らは、OpenAIがRetrieval Augmented Generation（RAG）システムを使用して、訓練データから情報を抽出し、ユーザーのクエリに応答する際に、元の著作権情報を表示しないシステムを構築したと主張した。 重要な手続き上の決定: 2024年2月28日の訴訟提起後、被告らは連邦民事訴訟規則12条(b)(1)に基づく訴状却下の申立てを行った。主要な争点は、原告らが憲法第3条の要件を満たす訴訟適格を有するかどうかであった。裁判所は、2024年11月7日に口頭弁論を開催し、同日、訴状却下を認める命令を発出した。 証拠開示: 本件は訴状却下の申立て段階で終結したため、実質的な証拠開示（discovery）手続きには至らなかった。しかし、原告らは訴状において、OpenAIのウェブクローラーの活動記録、robots.txtファイルの無視、CMI削除のパターンなどについて詳細な主張を展開した。 専門家証言: 訴状却下段階のため、正式な専門家証言は提出されなかったが、原告らは訴状において、AI訓練プロセス、ウェブスクレイピング技術、デジタルジャーナリズムのビジネスモデルに関する技術的説明を含めていた。 主要な判決内容: Analisa Torres判事は、原告らが訴訟適格の要件である「事実上の損害」を立証できなかったとして、訴状を却下した。裁判所は、原告らが主張する損害（トラフィック減少、収益損失、ブランド価値の毀損）とCMI削除との間に十分な因果関係が示されていないと判断した。 勝敗の結果: 被告らの訴状却下申立てが認められ、原告らの訴えは偏見なき却下（dismissal without prejudice）となった。これにより、原告らは修正訴状を提出する機会を与えられた。…

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: 2023年9月19日、米国作家組合および17名の著名な作家が、OpenAIおよびMicrosoftを相手取り、著作権侵害訴訟を提起した。原告らは、OpenAIが大規模言語モデル（LLM）の訓練において、許可なく数百万冊の著作権保護された書籍を使用したと主張している。特に、OpenAIのGPTシリーズ（GPT-3、GPT-3.5、GPT-4）の開発において、海賊版書籍サイトから取得した可能性のある大量の文学作品が使用されたとされる。 中心的争点: 1. LLM訓練における著作物の大規模使用が著作権侵害を構成するか 2. AIモデルの訓練がフェアユースの抗弁の対象となるか 3. 生成AIの出力が元の著作物の派生物を構成するか 4. 技術プラットフォーム（Microsoft）の寄与侵害責任の範囲 原告の主張: – OpenAIは著作権で保護された書籍を無断で複製し、モデル訓練に使用した – ChatGPTは原告らの作品の要約や詳細な内容を生成でき、これは著作権侵害の証拠である – OpenAIの行為は商業目的であり、フェアユースの保護を受けない – Microsoftは共同事業者として、またはOpenAIへの多額の投資を通じて寄与侵害の責任を負う 被告の主張: – LLM訓練は変革的使用（transformative use）でありフェアユースに該当する – AIモデルは元の作品を保存しているわけではなく、統計的パターンを学習している – 生成される出力は新しい表現であり、元の作品の複製ではない – 技術の進歩と革新は社会的利益をもたらし、著作権法の目的に合致する AI/技術要素: GPTモデルは、トランスフォーマー・アーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、数千億のパラメータを持つ。訓練プロセスでは、インターネット上のテキストデータ、書籍、記事などの膨大なコーパスを使用。モデルは次の単語を予測する能力を学習し、人間のような文章を生成する能力を獲得する。 重要な手続き上の決定: 2024年2月、連邦地方裁判所は被告の却下申立てを部分的に認めた。裁判所は以下の判断を示した： – 直接侵害の主張は訴訟を継続するのに十分である…

Main Sequence Ltd. et al. v. Dudesy LLC et al. Case Metadata Basic Information Case Name: Main Sequence, Ltd., et al. v. Dudesy, LLC, et al. Court: United States District Court for the Central District of California, Western Division Filing Date: January 25, 2024 Judgment Date: April 2,…

Shanghai Character License Administrative Co., Ltd. v. AI Company Case Metadata Basic Information Case Name: Shanghai Character License Administrative Co., Ltd. v. AI Company (上海キャラクターライセンス行政有限公司対AI会社) Court: Guangzhou Internet Court, People’s Republic of China (广州互联网法院) Filing Date: Not publicly disclosed Judgment Date: February 8, 2024 Case Number: (2023)…

Basbanes v. Microsoft Corporation Case Metadata Basic Information Case Name: Basbanes v. Microsoft Corporation, et al., No. 1:24-cv-00084-JFK (S.D.N.Y. 2024) Court: United States District Court for the Southern District of New York Filing Date: January 5, 2024 Judgment / schedule described in original article: Pending (case…