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• フェアユースの最前線: AI と機械学習の時代の著作権法
   (24/03/22)

  
  

はじめに

2023年は、生成AIの飛躍の年だった。このタイプのAIと機械学習は、テキスト、画像、音楽、動画などの新しいコンテンツを作成するために生成モデルを使用する。これらのモデルは大量のデータで訓練され、単語の頻度、構文パターン、テーママーカーなどの統計情報をコード化したニューラルネットワークを生成する。ユーザーの指示に基づき、ニューラルネットワークはトレーニングデータに基づいて創造的な出力を生成することができる。
生成AIは、アート、ライティング、デザイン、ヘルスケア、ゲーム、マーケティングなど、多くの用途がある。しかし、その用途数と同じくらい多数の訴訟を巻き起こしている。 生成AIの成長は、生成モデルの学習プロセスが著作物や映像作品の著作権を侵害すると主張する無数の訴訟の原因となっている。例えば、2023年9月12日、メタ社の「LLaMA」（Large Language Model Meta AI）が、そのトレーニングデータの一環として原告の著作権で保護された作品を「コピーし、取り込んだ」と主張したため、カリフォルニア州北部地区で、著作者である原告集団がメタ・プラットフォームズを著作権侵害で訴えた。また、Stability AIがその生成AIモデル「Stable Diffusion」をトレーニングする過程で原告の著作物を侵害したとされるため、2023年1月13日、Stability AIに対しても著作権侵害を理由に同じ裁判所で集団訴訟が起こされた。

これらの訴訟では、フェアユースの法理が大きく取り上げられることが予想される。実際、2023年8月30日、米国著作権局は、“人工知能が提起する著作権法および政策問題の研究”の一環として、照会通知と意見募集を発表した。88 Fed. Reg. 59942 (Aug. 30, 2023)。この通知には、人工知能に関する30以上の質問が含まれており、そのうちの6つは特にフェアユースの法理に関するものである。例えば、著作権局は、“どのような状況において、AIモデルをトレーニングするために著作物を無許可で使用することはフェアユースにあたるか？”と尋ねている。88 Fed. Reg. 59942, 59946.

フェアユースの法理が生成AIにどのように適用されるのかについて、著作権局や裁判所からの立法・法的指針が発表されることを待たれるところであるが、本稿では、新規技術を含む他の著作権侵害被疑事件における裁判所によるフェアユースの原則の歴史的適用を概観する。

フェアユースの法理 Fair Use Doctrine

著作権の目的は、「科学の進歩と有用な芸術を促進するため、著作者および発明者に、それぞれの著作物および発見に対する排他的権利を限られた期間確保すること」である。著作権法は、創作者や発明者がその作品や発明から利益を得て管理する権利と、アイデア、情報、商業にアクセスし利用する社会の権利との間に公正なバランスを見出すことを目的としている。 U.S. Constitution Article I, §8, cl. 8.

フェアユースの法理は、著作者の創造性を刺激することと、表現的な作品へのアクセスを通じて公共の福祉を増進するという著作権の二重の目的に根ざした、著作権法上の積極的な抗弁である。Campbell v. Acuff-Rose Music, Inc., 510 U.S. 569, 590 (1994)(「フェアユースは積極的抗弁である」ことを明示にしている)。最高裁が簡潔に述べているように、「作品を公正に利用する者は、その利用に関して著作権を侵害する者ではない」。Sony Corp. of Am. v. Universal City Studios, Inc., 464 U.S. 417, 433 (1984)。

著作権法では、著作物の特定の利用方法は、侵害を伴わないフェアユースに分類される：批評、論評、報道、教育、学術、および研究がそれらである。17 U.S.C. § 107 (2019)。しかし、このリストは非網羅的なものであり、最高裁は、この原則は「著作権法が発展を保護する創造性そのものを阻害するような場合には、裁判所が著作権法の厳格な適用を回避することを許容し、求めている」と判示している。Campbell, 510 U.S. at 577. したがって、フェアユースは明解な規則で単純化することはできない。むしろ、この法理は4つの法定要素によって可能になるケースバイケースの分析を求めている：

いずれの要素も、個々にフェアユースを決定する上で決定的なものではない。Harper & Row Publishers, 471 U.S. 539, 549　(1985)。したがって、フェアユースの概念は「柔軟」であり、その結果、裁判所は「技術の著しい変化」において生じる著作権問題を処理するための常套手段となっている。Oracle America, Inc. v. Google LLC, 141 S. Ct. 1183, 1197 (2021).

フェアユースと最先端技術の関係

フェアユースの法理の柔軟な外形は、80年代半ばから現在に至るまでに裁判所がこの原則を新規技術に適用した4つの事例を通じてよく示されている。

Video Recordings – Sony v. Universal Studios (1984)

背景
Sony Corporation of America v. Universal City Studios, Inc.事件では、原告のUniversal Studios, Inc.とWalt Disney Productionsは、登録された視聴覚著作物の製作者であり所有者であった。被告ソニーは、主に「タイムシフト」（番組を録画して後で見ること）に使用されるベータマックス・ビデオ・テープ・レコーダーを製造・販売していた。原告は、ベータマックスの使用者が、商業的にスポンサーがついたテレビで放映された原告の著作物を録画していたため、ソニーが原告の著作権を侵害したと主張した。Sony, 464 U.S. 417.

判示
裁判所は、ソニーに著作権侵害の責任はないと判断するためにフェアユースを援用したが、そのフェアユース適用は限定的なものであった。 実際、裁判所は特許法の「実質的な非侵害使用」の原則を借用した。この原則は、製品が合法的な、問題のない目的のために広く使用されていれば、侵害はないというものである。この適用は、裁判所がフェアユースの原則を、問題となっている技術に合わせて柔軟に適用しようとする姿勢を予見させるものであった。

Thumbnails – Perfect 10 v. Amazon (2007)

背景
ソニー判決から37年後、Perfect 10 v. Amazon が起こった。508 F.3d 1146 (9th Cir. 2007)。Perfect 10は、GoogleがPerfect 10の著作権で保護された画像をコピー、複製、頒布、公に展示、翻案、その他の方法で侵害すること、または侵害に加担すること、Perfect 10の画像のフルサイズ侵害バージョンを提供するウェブサイトへのリンクを張ること、Perfect 10のユーザー名とパスワードの組み合わせを侵害することを禁止する仮処分を求めた。
Perfect 10で問題となった技術は、Googleの画像検索であり、Googleのウェブサイトのインデックスから画像という形でユーザーの問い合わせに対する回答を提供するものである。この画像は「サムネイル」、つまり、Googleのサーバーに保存されている小さな画像であり、第三者のコンピューターに保存されているフルサイズの画像を縮小し、低解像度にしたものである。 被告Perfect 10は、ヌードモデルの著作権で保護された画像を販売する会社である。同社は、ウェブサイト上で画像を閲覧するための、パスワードで保護された有料アカウントを購読者に提供していた。

判示
第9巡回控訴裁はまず、「フェアユースを適用する際には、裁判所は柔軟でなければならない」と述べた。同1163頁。どう裁判所は、フェアユースの原則に基づく第1要因の分析について、その中心的な目的は、新たな著作物が "変形的 "であるかどうか、またどの程度変形的であるかを判断することであると述べた。同裁判所は、キャンベル最高裁判決を引用して、変形的著作物を以下のように定義した： 新しい著作物は「単に元の創作の対象に取って代わる」のではなく、むしろ「何か新しいものを加え、さらなる目的や異なる性格を持ち、新しい表現、意味、メッセージで最初のものを変える」。同1164頁。裁判所は、Googleのサムネイルの使用は「高度に変形的」であるとし、Googleの検索エンジンは、画像を電子的な参照ツールに変えることによって、オリジナルの画像に全く新しい用途を提供したと述べた。また、同裁判所は、GoogleがPerfect 10の画像を検索エンジンに組み込んでも、Googleの検索エンジンの変革的性質が弱まることはないと判断した。というのも、GoogleはPerfect10の画像を異なる目的のために新たな文脈で使用していたからだ。

Digital Books – Authors Guild v. Google (2015)

背景
Perfect 10判決から8年後の2015年、Googleは再び著作権侵害の訴えを起こされた。今回の原告は、著作権で保護された書籍の著者である原告Authors Guildである。 原告は、Googleがライブラリー・プロジェクトを通じて、権利者の許可なく何百万冊もの書籍をデジタルコピーし、検索エンジンを通じて一般に公開する行為を行ったとして、Googleに対して集団訴訟を起こした。Authors Guild v. Google, 804 F.3d 202 (2d Cir. 2015)。
Googleのライブラリー・プロジェクトでは、2004年から著作権保護された書籍を含む2000万冊以上の書籍をスキャンしていた。 スキャンを通じてGoogleが蓄積したデジタル・コーパスは、ユーザーが検索語句を入力すると、その語句が登場するGoogleのデータベース内のすべての書籍のリストを回答として受け取ることができる公開検索エンジン、Google Booksを作り上げていた。 Google Booksでは、ユーザーが限定的にテキストを閲覧することもできた。検索機能では、ユーザーが選択した単語や用語を含む3つの抜粋記事が表示され、その機能はスニペット・ビューと呼ばれた。抜粋記事は書籍の断片であり、Googleにはスニペット・ビューにまつわるルールがあった。

判示
第2巡回控訴裁は、新規技術に対するフェアユースの法理を用いる裁判所の傾向と同様に、第一判断要素の分析を「変形的利用」に焦点を当て、残りの要因の分析はスニペット・ビューの特殊性に焦点を当てた。 同裁判所は、Googleが書籍を複製した目的は、書籍に関する重要な情報を利用可能にすることであり、検索者が関心のある単語や用語を含む書籍を特定できるようにすることであると強調した。 そして、Googleのスニペット・ビューも変形的であると判断した。 同裁判所によれば、スニペット・ビューは、ある書籍が実際に自分の関心の範囲に含まれるかどうかをユーザーが評価するのに十分な文脈を提供するものであった。

Source Code – Oracle v. Google (2021)

背景
Googleは2021年にも著作権侵害で訴えられたが、今回はソースコードをめぐるものであった。Oracleは、Java APIの使用が、API( アプリケーション・プログラミング・インターフェース）の宣言コード（declaring code）と組織構造をコピーすることによってOracleの著作権を侵害したと主張し、Googleを訴えた。Oracle, 141 S. Ct. 1183. 2005年、Googleはスマートフォンなどのモバイル機器向けのソフトウェア・プラットフォームを開発するため、Androidを買収した。Androidのプラットフォームは、Googleのエンジニアによって書かれた何百万行もの新しいコードに基づいて構築された。しかし、Googleは、すでに人気のあるJavaプラットフォームに慣れ親しんでいる大勢のソフトウェア・エンジニアにもAndroidプラットフォームを使ってもらいたかったため、JavaのAPIから約11,500行のコードも使用した。

Java APIは基本的に、プログラマーが自分のプログラムで使用できるコンピューティング・タスクのコレクションである。各タスクは“メソッド”と呼ばれ、“クラス”と呼ばれる関連タスクの大きなグループに属している。クラスはまた、“パッケージ”と呼ばれる大きなカテゴリーに分類される。各タスクや “メソッド”には、“インプリメンテーション・コード ”と呼ばれる対応するソースコードがあり、プログラマーがコンピュータに実行させる特定のタスクの実行方法を指示する。プログラマーは、特定のタスクに対応する「メソッド・コール」と呼ばれるコマンドをプログラムに入力することで、どの実装コード（implementing code）を選択すべきかをコンピュータに指示することができる。メソッド・コール」は、「宣言コード」と呼ばれる別の種類のコードを通して、特定の実装コードを探し出し、呼び出す。

GoogleはJavaの実装コードをコピーしたわけではない。Googleのエンジニアが書いたものだ。Androidの宣言コードの大部分もGoogleが書いた。つまり、特定のタスクに付けられた名前と、Javaによるそれらのタスクのグループ化を使用したのだ。これは、Javaから移行してきたプログラマーが、特定のタスクについてすでに慣れ親しんだ宣言コードを使えるようにするためだ。

判示
最高裁はフェアユースのみに依拠してGoogleに有利な判決を下したが、4つの要素についてこれまでで最も徹底的な分析を行っており、参考になる。最高裁は、フェアユースは、今回問題となっている著作権のようなコンピュータプログラム著作権の合法的な範囲を決定する上で重要な役割を果たすことができ、フェアユースは、技術を区別するのに役立つ、と述べた。同1198頁。

同裁判所は、まず第二の判断要素に注目し、宣言コード（declaring code）は、著作権で保護されるコンピュータ・コードとは意味が異なると判断した。さらに裁判所は、APIにおける創造的な表現は実装コード（implementing code）にあり、特にスマートフォンという全く異なる文脈における宣言コードと実装コードの併用にあると指摘した。最後に、裁判所は宣言コードをユーザー中心とみなし、「革新的な」実装コードと区別した。宣言コードの主な価値は、その革新的な性質にあるのではなく、著作権を有していない者（すなわち、コンピュータ・プログラマ）がAPIのシステムを学ぶために自らの時間と労力を投資することにあり、それに対応する宣言コードの価値は、プログラマがJavaのAPIシステムを学び、使用することを奨励し、GoogleがコピーしていないOracleの実装プログラムを使用するようにする努力にある。したがって、第一の要素はフェアユースであることを指し示すものであった。

裁判所は次に、侵害とされる著作物の「変形的」性質に焦点を当て、第一の判断要素を分析した。裁判所は、Googleの使用は変形的であると結論づけた。裁判所の目には、GoogleのAndroid製品は、プログラマーに、新しく独特なスマートフォン環境において、非常に創造的で革新的なツールを提供したと映った。Perfect 10やAuthors Guildと同様、Googleの利用が商業的なものであったことは、Googleの利用が変革的なものであったという理由で、決定的なものではなかった。

第三の判断要素について、裁判所は、Googleがコピーした量が「大きい」ことを認めた。しかし、裁判所は、Googleが使用した11,500行を、Googleが使用しなかった数百万行との関連で捉えた。さらに、Googleは11,500行を、異なるコンピューティング環境のために異なるタスク関連システムを構築するプログラマーを引き付けるという実際的な目的のために使用した。裁判所の見解では、Googleの使用は基本的に有効で、かつ変形的な目的に結びついており、つまり第三の要素もフェアユースと判断されるのに有利であった。

第四の要素について、裁判所はまず、Oracle/Sunはいずれにせよスマートフォン市場に参入できなかったであろうから、AndroidはJavaの実際の市場にも潜在的な市場にも損害を与えなかったという証拠を指摘した。次に、裁判所は、AndroidはJavaのソフトウェアの市場代替品ではないというGoogleの専門家の意見に同意した。JavaはAmazon Kindleのようなシンプルなモバイル機器に搭載されていたのに対し、Androidはより高度なスマートフォン技術に使用されていた。そして、裁判所は、JavaとAndroidは2つの異なる市場で運営されており、スマートフォンで働くためにJava言語を習得したプログラマーは、Javaのラップトップ市場でもその才能を発揮することができるため、OracleはAndroidから利益を得ることができると指摘した。さらに、裁判所は、Oracleの著作権の行使を認めることは、創造性を阻害することによって公衆に損害を与える危険性があると指摘した。Oracle, 141 S. Ct. 1183.

フェアユースの法理と生成AI

これらの裁判例におけるフェアユースの評価で最も目を引くのは、フェアユースの4つの要素について非常に個別化された分析がなされていることである。 もちろん、これは必然的なことである。というのも、裁判所はフェアユースの法理をどのような技術が問題になっているかに応じて成形しなければならず、例えば、ビデオ録画技術とコンピュータのソースコードには大きな違いが存在するからである。
生成AIを含む裁判を裁く裁判所が、フェアユースの要素をどのように適用するかはまだ決定されていない。しかし、4つの判例を総合すると、以下の3点が示唆される：

(1)生成AIが「変革的」であるかどうかが大きな役割を果たす；
(2)著作物の性質と、侵害とされる技術に使用される著作物の生の量は、おそらく決定的なものにはならない；
(3)保護される著作物の市場に及ぼす使用の影響に関する分析は、事実に即して行われる。

2023年9月25日、Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. Ross Intelligence Inc.事件 2023 WL 6210901 (D. Del. Sept. 25, 2023)において、連邦地裁判事が機械学習における著作物の使用がフェアユースであるかどうかを検討した初の判決を下した。Thomson Reutersは、Thomson Reutersの法律研究プラットフォームであるWestlawのコンテンツを使用し、人工知能を使用した「自然言語検索エンジン」を作成したとして、Ross Intelligence Inc.を訴えた。原告は、被告がWestlawの著作権で保護された見出しと、文書中の法律問題を対応する法律や判例に結びつける対応する「キーナンバー」を侵害したと主張していた。これに対して被告は、自社のAIは「言語パターンを分析するために見出しと意見引用を研究しただけで、Westlawの表現を複製したわけではない」と主張し、フェアユースの法理を抗弁として主張した。同8頁。

ステファノス・ビバス判事は、フェアユースの4要素すべてを考慮したにもかかわらず、略式判決の段階で抗弁の解決を断念した。 しかし、ビバス判事の意見は上記3点を肯定している。具体的には、「変形性」によって分析が左右されるとし、特にOracle 判決において「変形性」が果たした役割に言及した。 ビバス判事もまた、上記の判例が採用したアプローチを踏襲し、Authors Guild 判決の意見を引用して、「フェアユース紛争の判断において、第二の要素が重要な役割を果たすことはほとんどない」と述べ、コピーの量は、その使用が「正当な目的に結びついているか否か」によって決まるとした。9-10頁。
最後に、第4の要素について、ビバス判事は、分析には「事実に基づく市場への影響に関する質問」が含まれることを認め、答えなければならないAI特有の質問を列挙した： 「どの程度変革的なのか？公衆はそれを無料で使用できるのか？他のクリエイターのやる気を失わせるか？」同11頁。

結論

Thomson Reuters 判決はフェアユースに関する決定的な判例を確立したわけではないが、ビバス判事の意見は、このような技術を利用する企業に対して著作権侵害を主張する原告が増える中、フェアユースの法理をAIや機械学習に適用する可能性を取り上げた多くの意見の最初のものとなるだろう。また、ビバス判事は、本稿で取り上げた判例が確立した傾向と判例にほぼ従ったものの、他の裁判所も同様の判断を下すかどうかは未知数である。

クイン・エマニュエル・アークハート・サリバン
外国法事務弁護士事務所
東京オフィス代表　ライアン･ゴールドスティン