AIが混在する市場における公正使用と競争

2026年1月に提出された二党制法案「人工知能ネットワークの透明性と責任法」（TRAIN）は、コンテンツクリエイターにAI企業から開示を強制するための召喚力を与えるものである。如果通過した場合、より多くの著作権者が、自分の作品がAIのトレーニングに使用されたかどうかを調べるための法的手段を持ちます。

一見すると、これは著作権者がAI開発者から支払いを要求する権利を与える力のように思えるかもしれない。しかし、実際には、自分の作品が事前に許可なく使用されたことを知るだけでは十分ではない。

公正使用のケースを判断する際、裁判所は4つの重要な要素を考慮する：使用の目的、元の作品の性質、どれだけの量が使用されたか、およびその使用が作品の市場価値に与える影響である。最近の米国裁判所の判決は、公正使用がイノベーションの柱であり、容易に却下できないことを再確認した。特に市場被害要素に焦点が当てられている。

市場被害が主な戦場となる

カリフォルニア北部地区裁判所のAI著作権判決は、裁判所が公正使用分析に異なるアプローチを取っていることを示している。 Kadrey v. Metaでは、チャブラリア裁判官は市場被害を「公正使用の最も重要な要素」と呼んだ。 Bartz v. Anthropicのアルサップ裁判官は、4つの要素をより均等に考慮した。しかし、両方の裁判官は、原告が被害を主張するだけでなく、証明する必要があることを強調した。

証拠の要件は、特に資金が乏しいスタートアップのAI開発者にとって重要である。被害を推定するのではなく証明する必要がある場合、開発者は被害を避けるための設計上の選択を行うことができる。判決は、開発者がデータを法的な源から取得し、製品を著作権作品とは異なる目的で設計し、長い文章のverbatim再生を防ぐためのガードレールを実装することでリスクを軽減できることを示唆している。

両方の裁判所は、AIトレーニングが著作権法における「変革的使用」に該当することを認めた。したがって、焦点は4番目の公正使用要素である市場被害に移っている。 最近のAI著作権紛争は、この点を示している。訴訟は、著作権作品のverbatim再生が出版社の市場価値に被害を与えるという考えに基づいている。

証拠の要件

BartzとKadreyの両方で、市場被害を示す必要性が強調されている。 Kadreyでは、広範なテストにより、MetaのLlamaが原告の作品から50トークン以上を再生することはなく、コーキングプロンプトの下で60%の時間のみであった。

アルサップ裁判官はBartzで、AnthropicのClaudeが実際にユーザーに侵害的なテキストを提供したかどうかを検討した。原告はそのような事実を主張しなかった。再生がなければ、元の作品の代替を主張することは難しくなる。

この証拠的アプローチは、著作権者が自分の作品がトレーニングに使用されたことを示したとしても、必ずしも侵害の強いケースを持っているわけではないことを示している。如果AIシステムが市場被害をもたらす出力を生成しない場合、使用自体は法律上ではあまり重要ではない。

市場被害が認識される場合

Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. Ross Intelligence Inc. では、デラウェア地区裁判所は、Ross IntelligenceがThomson ReutersのWestlawヘッドノートを使用して競合するAI法的研究ツールをトレーニングしたため、Ross Intelligenceの公正使用防御を却下した。公正使用分析の第1要素（目的と性質）と第4要素（市場効果）が判決に重要であった。

巡回判事ステファノス・ビバスは、ロスの使用は変革的ではなく、直接的な市場の代替品を作成したと判断した。ロスは当初、ウェストローのコンテンツをライセンスしようとしたが、トムソン・ロイターはロスが競合他社であるため拒否した。元の資料の目的とAI製品の目的の間の整合も、潜在的な被害の主張を支持している。

一方、AI製品がトレーニングに使用された市場とは異なる市場を対象としている場合、市場の代替を証明することは難しくなる。 BartzとKadreyでは、汎用言語モデルは個々の書籍とは根本的に異なる機能を果たしていた。この区別は重要である。AIシステムの目的がトレーニングデータの源から遠ざかるにつれて、市場の代替を証明することは難しくなる。

「ライセンス市場」論議の却下

両方の裁判所は、AI開発者がライセンス市場を損なうという主張を明確に却下した。チャブラリア裁判官は、失われたライセンス料を被害として扱うことは、公正使用分析を循環的にすることを説明した。アルサップ裁判官は、書籍をAIトレーニングのために特にライセンスするための市場は「著作権法が著者に利用することを許可するものではない」と判断した。

裁判所は、自発的なライセンス契約を法的な料金の権利を確立するものと扱わなかった。使用が十分に変革的である場合、裁判所は著作権者が公正使用を阻止する権利を持たないことを示した。

戦略的意味合い

著作権者にとって、最も強いケースは、市場の代替が明らかである場合である。彼らは、AIシステムの出力が元の作品に近いものを対象として、市場の代替を主張することに戦略的に焦点を当てることができる。

TRAIN法案が法律となる場合、著作権者は自分の作品がどのように使用されているかを調査するための発見ツールを得ることになる。しかし、情報を取得することは最初のステップにすぎない。市場被害を証明することは、侵害の主張の成功に中央的なものとなる。

AI開発者にとって、最近の判決はリスクを軽減するための枠組みを提供している。第一に、合法的なデータソーシングを確保することである。 BartzとKadreyの両方で、作品を使用すること（潜在的な公正使用）と海賊版から取得すること（明らかな侵害）の違いが強調された。アルサップ裁判官は、アンソロジーの海賊版サイトからのダウンロードは「本質的に、不可欠に侵害」であると判断したが、後のトレーニングは公正使用である可能性がある。

第二に、製品をトレーニングデータの源とは異なる目的で設計することである。ユーザーが文書を起草するのを支援するAIシステムは、トレーニングデータの小説や記事とは異なる目的を果たしている。システムが単にこれらの作品を取得または再生する場合はそうではない。

第三に、大量のverbatim再生を防ぐための安全対策を実装することである。 Kadrey裁判所は、Metaのシステムが最小限のコンテンツを再生したことを支持し、公正使用を支持した。大量の著作権作品を再生するシステムを許可する開発者は、法的リスクを大幅に増大させる可能性がある。

結論

TRAIN法案が通過した場合、著作権者は自分の作品がAIのトレーニングに使用されたかどうかを発見するためのツールを得ることになる。しかし、最近の判決は、そのような発見はただの始まりであることを明確にしている。米国の新しい枠組みは市場被害を中心に据えており、単なるトレーニング使用ではなく、特定の経済的被害の証明を必要としている。

AI開発者は、3つのことに焦点を当てるべきである：データを合法的に取得し、トレーニング資料とは異なる目的を果たす製品を構築し、システムが長い文章をverbatim再生しないようにする。著作権者にとって、最も強いケースは、AI製品が実際に市場で彼らの作品を置き換えることを示すことができる場合である。