last_modified: 2026-01-04

生成AIによる自動生成記事に関する免責事項: 本記事は、Andrew W. TorranceおよびBill Tomlinsonによる論文 “TRAINING IS EVERYTHING: ARTIFICIAL INTELLIGENCE, COPYRIGHT, AND FAIR TRAINING” (DOIなし, 2305.03720v1としてプレプリント公開) の内容に基づき、大規模言語モデル（生成AI）によって作成された解説記事です。法的な解釈や各国の法律の運用については、必ず原著論文および各国の最新の法令・判例を参照してください。本記事の目的は、当該論文で提唱された「フェア・トレーニング」という概念の理論的背景と論点を概観することにあり、法的助言を提供するものではありません。

1. 序論：AIの「民主化」と法的パラダイムシフト#

2022年は、人工知能（AI）の歴史において特筆すべき転換点となった。それまでSF映画の題材や研究室内の実験的技術としての側面が強かったAIが、OpenAI社のDALL-E 2（画像生成）やChatGPT（テキスト生成）の公開を通じて、一般大衆が日常的に利用可能なツールへと変貌を遂げたためである。この現象は**「AIの民主化（Democratization of AI）」**と形容され、高度なコンピュータサイエンスの知識を持たない個人であっても、驚くべき創造性や実用性を享受できるようになった。

しかし、この技術的躍進の背後には、法的な懸念事項が潜んでいた。現在の革新的な生成AIモデルが機能するためには、その「学習（Training）」プロセスにおいて、インターネット上に存在する膨大な量の画像、テキスト、音声データが必要不可欠である。これらのデータの多くは著作権法による保護の対象となっており、権利者の許諾を得ることなく学習データセットとして利用することの是非が、法学者、技術者、そしてクリエイターの間で激しい議論を巻き起こしている。

本稿では、Torranceらが提唱する**「フェア・トレーニング（Fair Training）」**という概念を中心に、AIの学習プロセスを著作権法上いかに位置づけるべきかという問いについて、歴史的経緯と法的理論の両面から詳細に検討する。

2. 歴史的背景：チューリングの予見から生成AIの台頭まで#

2.1 AIの黎明期と現代の到達点#

人工知能の概念は新しいものではない。計算機科学の父と称されるアラン・チューリング（Alan Turing）は、1950年の時点で「我々は少し先しか見ることができないが、そこにはなすべきことが沢山ある」と述べ、機械が知能を持つ可能性を示唆していた。長きにわたる研究を経て、機械学習やディープラーニング技術の進展により、AIはパターン認識や予測において人間を凌駕する能力を獲得し始めた。

2.2 2022年の特異点#

特に2022年の生成AIの普及は、産業革命にも匹敵する経済的・社会的変革の始まりであるとIansatiらは指摘している。これまでのデジタル変革（DX）が数十年を要したのに対し、AIによる変革はより短期間で全産業セクターに浸透すると予測されている。しかし、この急速な普及は、既存の法的枠組み、特に知的財産権制度との摩擦を生じさせた。Stability AIやMidjourneyなどの画像生成AIに対し、アーティストやフォトライブラリー（Getty Images等）が集団訴訟を提起する事態へと発展しているのである。

3. 生成AIの学習と著作権法の衝突#

3.1 学習データの不可欠性#

AIアルゴリズム、特に大規模言語モデル（LLM）や画像生成モデルは、学習データセットなしには機能しない。「猫」を認識あるいは描画するためには、AIは数千、数万枚の猫の画像を解析し、その視覚的パターンを統計的に学習する必要がある。同様に、自然な会話を行うためには、膨大なテキストコーパスからの学習が不可欠である。

3.2 法的論点：複製権と利用の性質#

問題の核心は、この学習プロセスにおいて、著作権で保護された著作物がデジタルデータとして複製・解析される点にある。

• 権利者側の主張: 著作物を無断で学習データセットに組み込む行為は、著作権（複製権等）の侵害であり、知的財産権の盗用（misappropriation）にあたり、フェア・ユースには該当しないと主張する。AIが生成する出力は、学習データの「派生物（derivative works）」であり、権利者の市場を侵害する可能性があるとの懸念がある。
• AI開発側の主張: 学習目的での利用は、著作物の表現そのものを鑑賞・享受する「消費的利用」ではなく、情報解析のための「非消費的利用（non-consumptive use）」である。これは米国著作権法における「フェア・ユース」として正当化されうる適法行為であるとする。

4. 提唱される新概念：「フェア・トレーニング (Fair Training)」#

Torranceらは、この対立を解消するための理論的枠組みとして、「フェア・ユース」の概念を拡張した**「フェア・トレーニング」**を提唱している。

4.1 人間の学習との類似性#

論文では、AIの学習プロセスを人間の学習プロセスとの対比で説明している。人間が本を読み、そこから知識を得て、その知識を基に新しい文章を書く行為は、通常、元の本の著作権を侵害しない。人間は著作物から「アイデア」や「事実」、「スタイル」を吸収し、それを昇華させて自身の表現を行う。 著者は、AIの学習もこれと同様の側面を持つと論じている。著作物を「読む（解析する）」行為は、元の表現をそのまま複製して市場に流通させることとは異なり、データを**「変容（Transform）」**させて新たな知識体系を構築する行為であるとの解釈を示している。

4.2 「変容的利用 (Transformative Use)」としての位置づけ#

米国著作権法において、利用が「変容的」であるか否かは、フェア・ユースの判断における極めて重要な要素である。

• 変容的利用: 元の著作物に新たな表現、意味、メッセージを付加すること、あるいは元の著作物とは異なる目的・機能のために利用すること。
• AIにおける適用: 生成AIは、学習データから抽出した確率的パターンや事実関係を用いて、元の学習データとは異なる新たな画像や文章を生成する。著者は、これは元の著作物の単なるコピー（代替品）を作るのではなく、新たな価値を創造する行為であるため、「変容的利用」とみなされるべきであると論じている。

5. 米国著作権法第107条（フェア・ユース）の適用分析#

「フェア・トレーニング」の妥当性を検証するために、米国著作権法第107条に定められた4つの判断要素に基づく分析が行われている。

第1要素：利用の目的と性質#

• 論点: 利用が商用か非営利・教育目的か、および変容的か。
• 分析: 多くのAI企業は営利目的であるが、判例上、営利であっても利用が高度に「変容的」であればフェア・ユースと認められる傾向があるとされる。著者は、AI学習は著作物をデータとして解析し、新たなコンテンツ生成能力という別の機能を生み出すため、変容性が高いと評価されうると主張する。

第2要素：著作物の性質#

• 論点: 著作物が事実的（Fact-based）か、創作的（Creative）か。
• 分析: 創作性の高い著作物（小説や絵画）の利用は、事実的な著作物（ニュース記事等）の利用よりも保護が厚いとされる。しかし、AIは表現そのものではなく、その背後にあるパターンや事実関係を学習することを目的としているため、この要素が決定的阻害要因にはならない可能性がある。

第3要素：利用された量と実質性#

• 論点: 著作物全体を使ったか、一部か。
• 分析: AI学習には通常、著作物全体のデータ入力が必要となる。しかし、Authors Guild v. Google, Inc. などの判例では、検索や解析という変容的な目的のためであれば、著作物全体の複製もフェア・ユースとして認められている事例がある。

第4要素：潜在的市場への影響#

• 論点: その利用が、元の著作物の市場価値を損なうか。
• 分析: これが最も激しく争われる点である。AI生成物が元のアーティストの作品と競合し、置き換えてしまう場合、フェア・ユースの成立は危うくなる。しかし、「フェア・トレーニング」論では、AIモデル自体が直ちに元の個別の著作物の市場代替品となるわけではないと論じている。

著者は、これらを総合的に勘案した結果、一般的なAI学習における著作物利用は「フェア・トレーニング」として正当化されうる可能性が高いと論じている。

6. 国際的な法的枠組みの比較#

AI開発はグローバルに行われるため、米国以外の法制度との比較も重要である。

6.1 欧州連合（EU）#

EUでは、2001年および2019年の指令が法的枠組みを形成しているが、AI学習に関する明確な規定は限定的である。加盟国は指令の解釈に一定の裁量を持っており、独自の法整備を進める可能性がある。

6.2 イギリス・英連邦諸国（フェア・ディーリング）#

米国が一般的な「フェア・ユース（公正な利用）」規定を持つのに対し、イギリス、カナダ、オーストラリアなどは「フェア・ディーリング（公正な取り扱い）」という制度を採用している。

• イギリス: 研究、批評、報道など、目的が列挙された利用が対象となるが、柔軟なアプローチも採用されており、利用の目的や性質、市場への影響等が考慮される。
• カナダ: 従来は限定的な解釈であったが、近年の最高裁判決により、教育やパロディなどの目的が追加され、より米国型に近い柔軟な運用へとシフトしつつあると指摘されている。
• オーストラリア: 研究目的等の例外規定はあるものの、その適用範囲がAI学習にまで及ぶかは不透明であると論じられている。

このように、国際的な法的アプローチは断片化しており、AI開発における地政学的な不均衡を生む可能性が示唆される。

7. 社会的利益と権利保護の均衡#

論文では、法的分析に加え、功利主義的な視点からの考察もなされている。

7.1 社会的コストとベネフィット#

AIの発展を阻害することは、社会全体にとっての損失になりうると著者は主張する。AIは医療診断、気候変動対策、教育の効率化など、人類共通の課題解決に寄与する潜在能力を持っている。著作権法を過度に厳格に適用し、AI学習を困難にすることは、これらの社会的利益（ベネフィット）を犠牲にする可能性がある。著者は、著作権制度は社会全体の利益を最大化すべきであり、AIによるイノベーションはその目的に合致しうると論じている。

7.2 権利者への配慮：オプトアウトとライセンス#

一方で、著者はクリエイターの懸念にも配慮が必要であると述べている。そのための技術的・社会的な調整メカニズムとして、以下のような方策が提案されている。

• オプトアウト機能: Webサイトの管理者が検索エンジンのクロールを拒否する「noindex」タグのように、クリエイターが自身の作品をAI学習に使用されることを拒否できる「デジタルフラグ」の仕組みを整備する。
• ライセンス市場の形成: 音楽業界におけるASCAP（米国作曲家作詞家出版者協会）のような著作権管理団体を通じ、学習データとしての利用に対する包括的なライセンス料徴収・分配システムを構築する可能性。これにより、権利者は経済的対価を得ることが可能となる。

8. 結論と将来展望#

TorranceとTomlinsonによる本研究は、AIと著作権という現代の複雑な法的課題に対し、「フェア・トレーニング」という概念を通じて一つの理論的枠組みを提示している。彼らの主張は、AI学習を「変容的かつ非消費的な利用」と捉えることで、著作権法の目的である文化と科学の発展に寄与するものとして正当化されうると論じるものである。

しかし、この概念が法廷で全面的に認められるかは未知数であると著者らも認めている。特に、AIが出力する生成物が元の著作物と「実質的に類似」している場合や、特定のアーティストの市場を直接的に侵害する場合については、フェア・トレーニングの範囲外となる可能性も指摘されている。

今後の展望として、著者は以下の点が重要になると示唆している。

1. 司法判断の蓄積: 今後の訴訟において、裁判所がAI学習をどのように認定し、「フェア・トレーニング」の概念が受け入れられるか。
2. 国際的な調和: 国ごとに異なる著作権ルールの調和を図る必要性。
3. バランスの探求: 著作権者の権利保護とAI技術の進歩による社会的利益のバランスを見出すこと。

「トレーニングこそがすべて（Training is Everything）」というタイトルが示唆するように、AIの性能は学習データの質と量に依存する。そのデータへのアクセスを法的にどうデザインするかは、今後の技術的進歩の方向性を左右する重要な論点であると結論づけられている。

参考文献#

1. Torrance, A. W.; Tomlinson, B. “TRAINING IS EVERYTHING: ARTIFICIAL INTELLIGENCE, COPYRIGHT, AND FAIR TRAINING,” preprint, 2023. (arXiv:2305.03720v1)
2. Siemens, G. “Not Everything We Call an AI is Actually Artificial Intelligence. Here’s what to Know,” Science Alert, Dec. 25, 2022.
3. 17 U.S.C. § 107 (Limitations on exclusive rights: Fair use).
4. Iansati, M.; Lakhani, K. R. “Competing in the Age of AI,” Harvard Business Review Press, 2020.
5. Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202 (2d Cir. 2015).