はじめに
人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、生成AIの登場が創作の世界に大きな変革をもたらしています。しかし、この技術革新は同時に、既存の著作権法制度との深刻な摩擦を生み出しています。2025年6月、カリフォルニア州北部連邦地方裁判所（U.S. District Court for the Northern District of California）で相次いで下された2つの画期的なAI著作権判決のうち、Bartz v. Anthropicに続く第2の重要判例としてKadrey v. Meta Platforms判決が注目されています。
Vince Chhabria判事によるこの判決は、Richard Kadrey氏ら13名の著名作家がMeta社のLlama AI開発を訴えた事案において、AI学習におけるフェアユース（fair use）適用の新たな基準を示しました。この判決は、Meta社に対する略式判決（summary judgment）を認め、AI学習目的での著作物利用がフェアユースに該当するとの判断を示しています。
しかし、この判決は地方裁判所レベルの判断であり、控訴審での見直しが予想されます。また、先行するBartz v. Anthropic判決との法的整合性にも課題があり、AI開発企業にとっては不安定な法的環境での適切なリスク管理が急務となっています。特に重要なのは、Chhabria判事が明示した判決の限定的性質です。この判決は「Meta社の行為が適法」であることを保証するものではなく、今後の類似訴訟で権利者側がより充実した立証を行えば、判断が逆転する可能性が十分にあります。
事案の概要：Meta社の学習データ取得戦略の転換
当事者と争点の核心
本訴訟の原告は、Richard Kadrey氏、Sarah Silverman氏、Ta-Nehisi Coates氏、Rachel Louise Snyder氏、Junot Díaz氏（ピューリッツァー賞受賞）、Andrew Sean Greer氏（ピューリッツァー賞受賞）ら13名の著名作家です。これらの作家は、自身の著作物がMeta社の大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）であるLlamaの学習データとして無断で使用されたと主張しています。
被告であるMeta Platforms社は、Facebook、Instagram、WhatsAppなどのソーシャルメディアサービスを運営する大手テクノロジー企業です。同社は2023年2月にLlama 1を、同年7月にLlama 2を、2024年4月にLlama 3を順次リリースしており、2025年後半にはLlama 4の公開を予定しています。Llamaモデルは非商業利用では無料でダウンロード可能ですが、Meta社は生成AI事業から2025年に20億～30億ドル、今後10年間で4600億～1兆4000億ドルの収益を見込んでいます。
核心争点は、Meta社がシャドウライブラリ（shadow library）から大量の書籍を取得し、Llamaモデルの学習データとして使用したことの合法性です。シャドウライブラリとは、著作権で保護された書籍、学術論文、音楽、映画などを著作権の有無に関係なく無料でダウンロード提供するオンラインリポジトリです。
Meta社の戦略的判断とその帰結
Meta社のデータ取得戦略は、当初の適法なライセンス取得から、最終的にシャドウライブラリの利用へと大きく転換しました。この過程は、AI開発企業が直面する学習データ取得の現実的困難を如実に示しています。
ライセンス交渉の試行と挫折において、Meta社は当初、書籍のライセンス取得に積極的でした。同社のジェネレーティブAI部門責任者は最大1億ドルの予算でのライセンス交渉を検討していました。しかし、交渉過程で複数の困難が明らかになりました。第一に、出版社は一般的にAI学習用のライセンス権を保有しておらず、これらの権利は個々の著者が保持しています。第二に、出版社がAI学習ライセンス権を保有している場合でも、地域限定であり、グローバルな権利ではありません。第三に、一部の出版社はMeta社からの働きかけを無視し、価格提案を行ったのは1社のみでした。
シャドウライブラリへの転換は、CEO Mark Zuckerberg氏の決裁により実現しました。Meta社は2022年10月に初めてLibrary Genesis（LibGen）データベースをダウンロードし、その価値を検証しました。当初の計画では、この検証結果に基づいて類似作品のライセンス契約を締結する予定でした。しかし、2023年春、ライセンス取得の失敗とCEOレベルでの判断を経て、Meta社はLibGenから取得した作品を直接学習データとして使用することを決定しました。また、LibGenに出版社との交渉対象作品の大部分が含まれていることを確認し、ライセンス努力を放棄しました。
BitTorrent技術の使用により、Meta社は大規模なデータセット取得を効率化しました。同社は2024年初頭にAnna’s Archiveもダウンロードしました。これはLibGen、Z-Library等を統合したシャドウライブラリのコンピレーションです。大量データの高速ダウンロードのため、Meta社はBitTorrentプロトコルを使用しました。この技術は、大きなファイルを小さな断片に分割し、複数のソースから同時にダウンロードする仕組みです。結果として、Meta社は原告らの著作権を保有する書籍を少なくとも666冊ダウンロードしました。
Chhabria判事による判断の要点
Chhabria判事は、著作権法第107条のフェアユース4要素テストを適用し、Meta社の行為がフェアユースに該当するとの結論に至りました。この判断は、AI技術と著作権法の交差点における重要な先例となる可能性があります。
フェアユース認定の根拠
第1要素：利用の目的と性格において、裁判所はMeta社の利用を「高度に変容的（highly transformative）」と認定しました。書籍を読書や教育目的で使用することと、LLMに統計的言語関係を学習させることは根本的に異なる目的です。Llamaモデルは電子メール作成支援、文書翻訳、コード生成、研究支援など、元の書籍とは全く異なる用途で使用されます。裁判所は、「LLMが書籍を消費する方法は人間とは異なる」と指摘し、LLMが「テキストの断片から単語を除去し、その単語を予測し、正誤に基づいて言語理解を更新する」過程を数十億回繰り返すプロセスを人間の読書と区別しました。
商業的性格については、Llamaモデルが無料ライセンスで提供されているものの、最終的には商業目的で開発されており、Meta社は今後10年間で最大1兆4000億ドルの収益を見込んでいることが認定されました。しかし、利用の高度な変容性により、商業的側面は第1要素の判断を覆すほどの重要性を持たないとされました。
第2要素：著作物の性格では、原告らの書籍が小説、回想録、戯曲など「高度に表現的な作品」であり、「著作権法が重視し保護を求める種類の作品」であることが認められました。しかし、この要素は「フェアユース紛争の判断において重要な役割を果たすことは稀」であり、全体判断に与える影響は限定的とされました。
第3要素：使用部分の量と実質性について、Meta社が原告らの書籍を全文複製したことは否定できない事実です。しかし、裁判所は、LLMの変容的目的との関係で必要な範囲内であったと判断しました。「LLMはより多くの高品質素材で学習された方が性能が向上する」ことは当事者間で争いがなく、「書籍全体をLLMに供給することは、半分だけ供給するよりもLLMの学習に貢献する」ため、全文利用は「合理的に必要」であったとされました。
第4要素：市場への影響が判決の決定的要因となりました。裁判所は、この要素を「フェアユースの単一の最重要要素」と位置付け、AI学習における市場損害の3つの理論的分類に基づく詳細な分析を行いました。
Chhabria判事は、AI学習による市場損害として以下の3つのカテゴリーを設定しました：
第1の理論：直接的再生産による損害 – LLMが原告作品の重要な部分を再生産し、ユーザーが無料で原作品にアクセス可能になるという理論です。しかし、実証テストにより、Llamaは最大50トークンしか生成できず、「原告作品のいかなる重要な割合も再生産不可能」であることが確認され、この理論は成立しないと判断されました。
第2の理論：AI学習ライセンス市場の損害 – Meta社の無許可使用により、AI学習用ライセンス市場が損なわれるという主張です。しかし、裁判所は「あらゆるフェアユース事案において、原告は『理論的な使用許諾市場』の喪失による潜在市場の損失を被る」として循環論理と判断し、変容的目的への使用許諾による損失は「認識不可能な損害」として退けました。
第3の理論：市場希釈（間接的代替）による損害 – AI生成作品が人間の創作物と競合し、市場を希釈する効果です。裁判所はこれを「最も有望な議論」と認識し、「間接的代替も依然として代替である」として法的妥当性を確認しましたが、原告の立証が不十分と判断しました。
特に重要なのは、裁判所が市場希釈理論の技術的特殊性を深く理解していることです。従来の単一二次的作品と異なり、LLMは「文字通り数百万の二次的作品を生成可能」であり、「元作品創作に使用された時間と創造性の極小部分」で生成できるため、「他のいかなる使用もLLM学習ほど競合作品で市場を氾濫させる潜在力を持たない」と指摘しています。
さらに、作品の性質により市場影響が異なることを詳細に分析し、ニュース記事やガーデニング指南書などの機能的作品は脆弱である一方、著名作家の作品は相対的に安全であるとの見解を示しました。ロマンス小説やスパイ小説は脆弱で、文学作品は相対的に安全という具体的な分類も提示されています。
最終的に、原告らは上記3つの市場損害理論すべてで立証に失敗しました。特に市場希釈については、裁判所が「最も有望な議論」と認識したにもかかわらず、「原告らは推測のみを提示し、推測はサマリージャッジメントを破るための真正な事実争点を提起するには不十分」として退けられました。
判決の限定的性質と将来への警告
裁判所は判決の範囲を厳格に限定し、将来の類似訴訟への重要な示唆を与えています。
Meta社勝訴の限定的意味として、Chhabria判事は「この判決は、Meta社の言語モデル学習のための著作物利用が適法であることを示すものではありません。この判決は、これらの原告が間違った主張を行い、正しい主張を支持する記録の構築に失敗したことのみを示しています」と明言しました。
将来の訴訟への示唆では、裁判所が「原告らが調査、販売データ、希釈研究を準備すれば、次回は結果が変わる可能性がある」と明確に述べており、より充実した証拠があれば判断が逆転する可能性を示唆しています。
判決の適用範囲の限界として、この判決は13名の原告のみを拘束し、クラスアクション（集団訴訟）ではないため、Meta社が学習データとして使用した他の無数の著作権者の権利には影響しません。また、BitTorrentによるファイル共有過程での配布権侵害に関する別個の請求は継続審理となっています。
AI開発企業にとっての重要なリスク要因
Kadrey v. Meta判決は、Meta社に有利な結果となりましたが、AI開発企業にとって安心材料とは言えません。むしろ、この判決が示すリスク要因を正確に理解し、適切な対応策を講じることが不可欠です。
即座に対応すべき高リスク行為
シャドウライブラリの利用は最も重大なリスク要因です。Bartz v. Anthropic判決では、海賊版からの取得行為自体がフェアユースの成立を阻害する要因として明確に認定されました。Alsup判事は「海賊版『永続』ライブラリ」の構築をフェアユースと認めず、「この行為が容認されれば、Anthropic社自身が示唆したように、『出版市場全体が破壊される』」と警告しました。Meta社の事案では、高度な変容性により海賊版取得の問題が相殺されましたが、他のケースでは異なる結果となる可能性が高いです。
出力制限の不備も重要なリスク要因です。Meta社が勝訴した一因は、Llamaモデルが原告作品の「意味のある部分」を出力できないことが実証されたためです。しかし、技術の進歩により、より精密な作品再生産が可能になれば、フェアユースの成立は困難になります。特に「敵対的プロンプト」（prompt injectionなど）への耐性が不十分な場合、著作権侵害の直接的証拠となるリスクがあります。
ライセンス努力の欠如は悪意（bad faith）の認定につながる可能性があります。Meta社は当初1億ドル規模のライセンス交渉を試みており、これが第1要素における悪意認定の回避に寄与した可能性があります。合理的なライセンス取得努力を怠った企業は、より厳しい司法判断に直面するリスクがあります。
中長期的なリスク管理課題
商業化規模の拡大に伴うリスクが顕在化しつつあります。Meta社の事案では、Llamaモデルの出力が書籍市場に与える具体的影響が立証されませんでしたが、AI技術の向上と普及により、この状況は急速に変化する可能性があります。特に、AI生成書籍のAmazonでの「氾濫」が既に報告されており、人間の著者との競合が現実化しています。
技術能力の向上により、現在の法的保護も将来的には無効化される可能性があります。Chhabria判事は「AI生成書籍が市場を溢れさせ、人間の創作への動機を大幅に削減する可能性」を明確に認識しています。LLMの性能向上により、より人間らしいテキストの生成が可能になれば、市場代替性の立証が容易になり、フェアユースの成立は困難になります。
立証環境の変化も重要な要因です。今回の原告らは市場希釈に関する具体的証拠を提示できませんでしたが、今後の訴訟では販売データ、希釈調査、市場分析などの実証的証拠が提出される可能性が高いです。裁判所は「原告らが調査、販売データ、希釈研究を準備すれば、次回は結果が変わる可能性がある」ことを示唆しています。
Bartz v. Anthropic判決との相違点と法的不安定性
同時期に下されたBartz v. Anthropic判決との比較は、AI著作権法における法的不安定性を浮き彫りにしています。両判決は同一の法的論点を扱いながら、重要な点で異なるアプローチを採用しています。
両判決の矛盾する評価基準
海賊版取得の扱いにおいて、両判決は対照的な判断を示しています。Bartz判決では、Alsup判事がAI学習の変容性を「圧倒的に変容的（spectacularly transformative）」と認めながらも、海賊版からの取得行為を別個に評価し、フェアユースの成立を否定しました。同判事は学習用コピー、印刷物のデジタル変換、海賊版「永続」ライブラリの3つの使用を区別し、海賊版ライブラリのみをフェアユース違反と認定しました。
一方、Kadrey判決では、Chhabria判事がMeta社の海賊版利用を全体的な変容目的の文脈で評価し、海賊版取得それ自体でフェアユースが否定されるものではないとしました。同判事は「海賊行為であるからフェアユースになり得ないという主張は循環論理です。フェアユース分析の要点は、特定の複製行為が違法かどうかを判断することだからです」と述べています。
市場影響の重要度についても、両判決は異なる重点を置いています。Bartz判決では変容性を重視するアプローチが採用され、海賊版取得以外の行為についてはフェアユースが認定されました。対照的に、Kadrey判決では第4要素（市場影響）を「フェアユースの単一の最重要要素」と位置付け、市場損害の立証不足を敗訴の決定的理由としました。
この相違は、フェアユース分析における要素間のバランスに関する根本的な見解の違いを反映しています。変容性重視のアプローチでは、高度に変容的な使用は第4要素での不利益を相殺できる可能性があります。一方、市場影響重視のアプローチでは、いかに変容的であっても、著作権制度の根本目的である創作へのインセンティブを損なう使用は許容されません。
法的不確実性への対応の必要性
予測困難な司法判断が現実化しています。同一の連邦地方裁判所管轄内で、類似の事実関係を持つ事案に対して異なる法的基準が適用されています。この状況は、AI開発企業にとって法的リスクの予測と管理を極めて困難にしています。
控訴審での見直し可能性も高いです。両判決とも連邦第9巡回区控訴裁判所（U.S. Court of Appeals for the Ninth Circuit）への控訴が予想され、上級審レベルでの統一的基準の確立が期待されます。しかし、控訴審でも判断が分かれる可能性があり、最終的には連邦最高裁判所での判断が必要になる可能性もあります。
最高裁での最終判断待ちの期間中、AI開発企業は高度な法的不確実性の中で事業を継続せざるを得ません。技術革新の速度を考慮すると、最高裁判決が下される頃には、現在の技術的前提が大きく変化している可能性があります。
実務的対応策：リスク最小化のための具体的指針
Kadrey v. Meta判決の教訓を踏まえ、AI開発企業は段階的なリスク管理戦略を構築する必要があります。特に重要なのは、短期的な高リスク行為の即座停止と、中長期的な業界標準の確立への積極参加です。
短期的必須対応（6ヶ月以内）
学習データ取得の適法化が最優先課題です。シャドウライブラリ利用の即座停止は、Bartz v. Anthropic判決が示す明確なリスクを回避するために不可欠です。代替手段として、出版社・著作権管理団体との積極的交渉が重要です。Meta社が試みたような大規模予算での交渉や、集団ライセンス制度の構築に向けた業界協調が必要です。また、適法購入・ライセンス取得の詳細な文書化により、合理的努力の証拠を確保することが重要です。
出力制御機能の強化により、直接的著作権侵害のリスクを最小化する必要があります。元作品再生産防止フィルターの実装、出力長制限の技術的保障、「敵対的プロンプト」への耐性向上が具体的対策として挙げられます。Meta社の事例では、50トークン以下の出力制限が功を奏しましたが、技術の進歩に応じてより厳格な制限が必要になる可能性があります。
中期的戦略構築（1-2年）
包括ライセンス体制の構築が業界全体の課題となっています。個々の企業による個別交渉では限界があり、業界団体との協力による集団ライセンス制度の確立が不可欠です。国際的権利管理機構との連携により、グローバルな権利処理システムの構築も重要です。また、AI学習用権利の明確化推進により、権利関係の透明性を確保することが求められます。
法務体制の強化により、継続的な法的監視と対応能力の向上を図る必要があります。専門法務チームの設置、継続的リスク評価システムの構築、訴訟対応準備の標準化が具体的施策です。特に、市場影響の実証的分析能力の向上が重要であり、経済学専門家との連携も検討すべきです。
長期的リスク管理（3-5年）
技術的保護措置の標準化により、業界共通の基準確立を目指す必要があります。業界共通の出力制御基準策定、透明性確保メカニズムの導入、第三者監査体制の構築が重要な要素です。これらの取り組みにより、規制当局や司法府からの信頼を獲得し、より予測可能な法的環境の実現に寄与できます。
控訴審・上級審への展望と戦略的考慮
Kadrey v. Meta判決の影響は、控訴審以降の司法プロセスでより明確になります。AI開発企業は、長期的な法的環境の変化を見据えた戦略的対応が必要です。
控訴の可能性と影響
原告側の控訴動機は十分に存在します。今回の敗訴は主に立証不足によるものであり、法的理論自体が否定されたわけではありません。特に市場希釈理論については、Chhabria判事も「多くの場合、原告側が勝訴する可能性がある」と示唆しており、より充実した証拠に基づく再挑戦の可能性が高いです。
被告側のリスクとして、上級審での判断逆転可能性を考慮する必要があります。連邦第9巡回区控訴裁判所は、技術的変化を考慮したフェアユース分析において、より著作権者寄りの判断を示す可能性があります。また、技術の進歩により、現在の事実認定が控訴審段階では陳腐化している可能性もあります。
第三者参加の影響も重要です。業界団体、学術機関、市民権利団体等による法廷助言書（amicus brief）の提出により、個別事案を超えた政策的考慮が司法判断に反映される可能性があります。実際、地裁段階でも6つの法廷助言書が提出されており、上級審ではより多くの参加が予想されます。
最高裁判断への長期的視点
AI技術の急速進歩により、法的判断時点での技術的前提が大きく変化する可能性があります。現在のLLMの能力限界を前提とした判断は、より高度なAI技術の登場により根本的な見直しが必要になる可能性があります。特に、AGI（Artificial General Intelligence）の実現により、人間の創作プロセスとAIの情報処理がより近似した場合、現在のフェアユース分析の前提が根本的に変化する可能性があります。
国際競争力への配慮も最高裁レベルでの重要な考慮要因となります。米国AI産業の国際競争力維持と、著作権制度による創作インセンティブ保護のバランスが、国家政策レベルでの判断事項となる可能性があります。中国やEUなど他の主要経済圏でのAI規制動向も、米国の司法判断に影響を与える可能性があります。
基本的法理の確立により、著作権法の根本原則に関する新たな解釈が示される可能性があります。デジタル時代における「コピー」の概念、変容的使用の限界、市場代替性の判断基準など、従来の著作権法理の現代的解釈が確立される可能性があります。
まとめ：不確実性下でのAI開発戦略
Kadrey v. Meta Platforms判決は、Bartz v. Anthropicに続く重要な司法判断として、AI学習におけるフェアユース適用の一つの方向性を示しました。しかし、両判決間の法的整合性の欠如と地方裁判所レベルでの暫定的性格により、AI開発企業は高度な法的不確実性の中で事業を継続せざるを得ない状況にあります。
Meta社の勝訴は、同社の特殊な事情（高度な変容性、出力制限の成功、原告の立証不足）に基づくものであり、他のAI開発企業にとって一般化可能な先例とは言えません。むしろ、この判決は法的リスクの複雑さと、適切なリスク管理の重要性を浮き彫りにしています。
特に重要なのは、Chhabria判事が明示した判決の限定的性質です。この判決は「Meta社の行為が適法」であることを保証するものではなく、今後の類似訴訟で権利者側がより充実した立証を行えば、判断が逆転する可能性が十分にあります。また、技術の進歩により、現在のLLMの制約が解消された場合、同様の抗弁が成功する保証はありません。
AI開発企業にとっては、以下の3点が不可欠となります。第一に、予防的リスク管理として、適法な学習データ取得と出力制御機能の実装が急務です。シャドウライブラリの利用停止、包括的ライセンス制度への参加、技術的保護措置の実装により、直接的な法的リスクを最小化する必要があります。
第二に、継続的法的監視により、控訴審・最高裁での判断動向を注視し、迅速な対応策の調整が必要です。法的環境の変化に応じた柔軟な戦略修正により、事業継続性を確保しながらリスクを管理することが重要です。
第三に、業界協調による包括的ライセンス制度構築への積極参画が長期的な解決策となります。個社単独での対応には限界があり、業界全体での取り組みにより、持続可能なAI開発環境の構築を目指すことが不可欠です。
技術革新の速度と法制度の適応速度の乖離は今後も続くと予想されます。この環境下で持続可能なAI開発を実現するには、法的リスクを適切に評価し、保守的なアプローチを取りつつ、業界全体での解決策構築に貢献することが求められています。Kadrey v. Meta判決は終着点ではなく、AI技術と著作権法の調和を目指す長期的プロセスの一里塚に過ぎません。AI開発企業は、この判決の教訓を活かし、より安定した法的基盤の上でイノベーションを推進する責任を負っています。
