AI検索エンジンおよび生成AIの著作権上の意味合い

AI学習における著作権侵害の理解

AI検索の著作権上の意味合いは、今日の人工知能業界が直面する最も重大な法的課題の一つです。AI検索エンジンや生成AIシステムの開発には、テキスト、画像、その他のコンテンツにおけるパターン・構造・関係性を学ぶために膨大な学習データが必要となります。問題の核心は、この学習データの大部分が著作権者の許可なく入手されている点です。米国著作権局は、著作権で保護された作品をAIモデルの学習に利用することは、著作権法に基づき著作権者に与えられた複製権および派生的著作物権の**一応の侵害（prima facie infringement）**に当たると明言しています。

生成AIシステムの開発・運用は、著作権者が有する複数の専有権利を侵害する可能性があります。こうした侵害は、開発者が学習目的で作品をダウンロード・保存する段階や、学習過程で中間的な複製を作成する段階など、AIのパイプラインの複数の場面で生じ得ます。最も議論の的となるのは、モデルの内部重み（モデルが出力を生成するための数値パラメータ）が、元の学習データの侵害的複製に該当するかどうかです。AIが生成したアウトプットが学習データと実質的に類似している場合、モデルの重み自体が元作品の複製権や派生的著作物権を侵害しているという強い主張が成り立ちます。

フェアユース抗弁とその限界

AI著作権法で最も重要な進展の一つは、著作権局の2025年5月報告書にあります。同報告書は、無断で著作権素材をAI学習に利用する行為がフェアユースとして正当化できるかどうかを扱いました。報告書の結論は、AI開発者が享受できるフェアユースの保護を大きく制限するものです。フェアユース分析の中心となるのが変容性（transformativeness）—利用が原作品と異なる目的に資するかどうか—ですが、著作権局はAI学習への適用に関して「変容性は程度の問題である」と結論づけました。

報告書は、変容的利用のスペクトラムの両端を示しました。一方では、生成AI基盤モデルを多様なデータセットで学習させ、多様な状況に対応する出力を生成する場合は変容的と認められる可能性が高いとしています。他方、学習データセット内の著作権作品に実質的に類似した出力を生成するAIモデルの学習は、変容的とはみなされにくいとされました。現実のAIシステムの多くはこの中間にあり、「特定のオーディエンスに訴求する目的を共有するコンテンツ生成のための学習」の場合、その利用は「せいぜい控えめに変容的」であるとされます。つまり、多くの商用AI検索エンジンや生成AI製品は、強固なフェアユース保護に頼ることができません。

著作権局はAI開発者が主張する二つの一般的な論拠を明確に退けました。一つ目は、「AI学習は表現目的ではないので本質的に変容的である」という主張ですが、これは「誤り」であるとされました。AIモデルは「言語表現の本質」—単語の選択や文・段落・文書レベルでの構成—を吸収します。二つ目の「AI学習は人間の学習と同じであり、著作権侵害を正当化する」という類推も認められません。人間は経験した作品を個々の視点を通して不完全に記憶するのに対し、生成AIは完璧な複製を作り、作品をほぼ瞬時に分析できる能力を有します。この本質的な違いは人間学習との類推を崩し、AI分野では著作権法のバランスが本来の趣旨通りには機能しない可能性を示唆します。

AI企業に対する最近の著作権訴訟

AI検索の著作権上の意味合いは、主要AI企業に対する数々の訴訟によってますます具体化しています。ニューヨーク・タイムズは2025年12月、Perplexity AI社を提訴し、数百万の記事の違法コピーや記者作品の無断配布を糾弾しました。タイムズは、Perplexityのビジネスモデルがスクレイピングとコピーに根差し、ペイウォールを含むコンテンツを生成AI製品に利用していると主張。また、Perplexityが「幻覚（hallucinations）」と呼ばれる捏造コンテンツを作成し、それを登録商標と共に新聞社の名義で表示したことで、ランハム法（Lanham Act）上の商標権も侵害したとしています。

Perplexity AIは著作権執行の主要標的となっており、複数の大手出版社やコンテンツ制作者から訴訟を起こされています。マードック傘下のダウ・ジョーンズ社やニューヨーク・ポストも、著作権コンテンツの利用を理由にPerplexityを提訴。ブリタニカ百科事典やメリアム・ウェブスター辞典も、根本的な著作権保護に反する体系的なコンテンツスクレイピングを訴えています。シカゴ・トリビューン、フォーブス、ワイアードもPerplexityによる盗用を主張し、ワイアード誌は特に「自社の盗用問題に関する記事がPerplexityにコピーされた」と報じました。Redditも2025年10月、Perplexity含む4社を、AIベースの検索エンジン学習用データの違法スクレイピングで提訴しています。

これらの訴訟は、従来のフェアユースの範囲を超えた、積極的なコンテンツスクレイピングおよび無断利用のパターンを浮き彫りにしています。著作権局報告書は、「既存市場で原作品と競合する表現コンテンツを生み出すために、商業目的で膨大な著作権作品を利用し、しかも原作品へのアクセスが違法手段による場合、これは確立されたフェアユースの範囲を超える」と明記しています。この記述はこれら訴訟で主張されている行為そのものであり、裁判所が著作権侵害と認定する可能性を示唆します。

市場への影響とライセンスの意味合い

著作権局による市場影響の分析は、著作権法が無断利用の影響を評価する枠組みに大きな拡張をもたらしました。従来、裁判所は主に売上喪失や直接的な代替—侵害作品が原作品の直接的な代替となり、収益を失わせる場合—に着目してきました。しかし著作権局は、AI学習に関連する三つの市場的損害を指摘しています。直接的な代替に加え、市場希釈や同種作品間の競合が含まれ、AI生成アウトプットが原作品と同一でなくても、同じ市場で競合しうる点が懸念されています。AIは、原作品と同じスタイル・ジャンル・カテゴリで、かつ前例のない速度と規模でコンテンツを生成可能だからです。

三つ目の市場的損害は、ライセンス機会の喪失です。AI学習用コンテンツのライセンス市場が新たに形成されている中で、著作権局は「ライセンスの選択肢が存在、または実現可能性が高い場合には、フェアユース認定に不利に働く」と結論付けました。つまり、AI開発者はライセンス契約が可能な状況で、単にフェアユースを主張できなくなります。報告書は、一部で個別のAI学習データライセンス契約が進んでいるものの、スケーラブルな解決には共同ライセンスが必要となる可能性を認めています。ただし、著作権局は政府介入を控え、ライセンス市場の自律的発展を推奨しており、今後ライセンスが著作権紛争の重要な要素になると示唆しています。

ガードレールとリスク低減策

著作権局報告書でAI開発者にとって肯定的な所見の一つは、ガードレールの導入によって侵害的アウトプットの生成を防止・最小化できる点です。報告書は、ガードレールの実装がフェアユース主張を強化する要素となると結論付けています。こうしたガードレールには、著作権コンテンツを再現しそうなプロンプトの遮断、侵害出力を減らすための学習プロトコル、著作権キャラクター名や現役作家のスタイルで画像を生成しないようモデルに指示する内部プロンプトなどが含まれます。この知見は、著作権コンテンツの再現防止に向けた堅牢な対策を講じるAI開発者は、フェアユース抗弁をある程度強化できることを示唆します。

しかし、ガードレールによるフェアユース抗弁の有効性は限定的です。報告書は、AI出力で原作品がどの程度再現されるかや、包括的なガードレールの実装難易度について意見の相違があることを認めています。ガードレールはあくまでフェアユースの評価要素の一つであり、完全な防御策ではありません。従って、保護措置を講じたAIシステムでも著作権侵害責任を負う可能性があります。また、違法入手や海賊版データを学習に使った場合は、決定的ではないもののフェアユースに不利に働くとされ、裁判所が学習データの出所を精査し、違法入手コンテンツ利用の開発者に不利益判断を下す可能性を示唆しています。

AI検索エンジンおよびコンテンツ制作者への意味合い

AI検索の著作権上の意味合いは、AI企業とコンテンツ制作者の双方にとって複雑な状況を生み出しています。AI検索エンジン運営者にとって、著作権コンテンツの無断スクレイピング・利用は、法的環境がますます厳しくなっています。著作権局による不利なフェアユースガイダンス、一連の大規模訴訟、AI学習がフェアユースに該当しないとする司法判断の流れから、AI検索エンジン事業者は重大な法的・財務的リスクを抱えることになります。しかも、これらのシステムは数十億件の著作権作品を学習しているため、潜在的な責任規模は甚大です。

コンテンツ制作者および出版社にとっても、AI検索の著作権上の意味合いは課題と機会の両面があります。課題は、自らの作品がAIシステムの学習に利用され、それが自社製品やサービスと競合し、コンテンツの価値や収益化の機会を損なう恐れがある点です。一方、機会としては、AI学習用コンテンツのライセンス市場が発展中であり、出版社が自社コンテンツ利用に対する対価を交渉できる可能性があります。ただし、これには出版社側が自社コンテンツの利用状況を積極的に監視し、ライセンス交渉や訴訟を通じて著作権を主張する必要があります。ここで監視ツールが不可欠となります—自社ブランドやドメイン、URLがAI生成回答でどのように表示されているかを把握することで、無断利用の特定や、有利な立場での交渉が可能になります。