# AI学習の無償利用に反論、報道機関が問う司法省の論拠 - 媒体: Andown（行灯）— そこにある光 - URL: https://andown.space/trump-s-doj-was-biased-and-wrong-about-fair-use-say-news-orgs-in-openai/ - 公開日: 2026.09.29 / 更新 2026.10.18 - 著者: Andown - 時間軸: シーンと言説の潮流（1〜3年） - テーマ: AI生成音楽（https://andown.space/topics/generative-music/）、著作権の再発明（https://andown.space/topics/copyright-remix/） - フック: 許可と対価をめぐる司法の境界 > AI学習のための作品利用を、許諾なしで認める範囲はどこまでか。米司法省がOpenAIの学習をフェアユースとする意見を示したのに対し、報道機関が事実の検討不足や政策判断との混同を指摘した。2026年9月29日時点で見えていたのは、技術開発の必要性だけでなく、その費用を誰が負担するかという争点である。 ## 報道機関の反論が、音楽の訴訟にもつながる AI学習は許諾を得ずに行えるのか。その判断に、政権の技術政策はどこまで関わるのか。2026年9月29日付のCMUは、OpenAIをめぐる著作権訴訟で、ニューヨーク・タイムズなどの報道機関が米司法省の意見に反論する書面を提出したと報じた。司法省は同月、既存作品を使ったOpenAIの学習がフェアユースに当たるとの立場を裁判所に示していた。 フェアユースは、一定の条件で著作物の無許諾利用を認める米国法上の枠組みである。今回の兆しは、学習の適法性だけでなく、それを判断する根拠の選び方が争点として前面に出たことだ。報道機関側は、司法省が個別の証拠を十分に検討せず、政権のAI推進政策に沿った結論を示したと主張している。 これは音楽の訴訟ではない。それでもCMUは、Suno、Udio、Anthropicに対する音楽業界の訴訟にも関わる論点だと位置づける。共通するのは、学習時の複製に許可が必要かという問い。ただし、使われた作品や利用方法によって判断は異なり得る。今回の反論が、そのまま別の事件の結論になるわけではない。 ## 四つの反論が分ける、証拠と政策と費用 報道機関側の反論は四つある。第一は、司法省の意見が十分な事実検討に基づいていないという指摘だ。提出時点では、多くの訴訟資料がまだ提出・公開されていなかったとされる。報道機関側によれば、司法省が検討しなかった資料には、数百の文書、70人超の証言録、数十の専門家報告書が含まれる。証拠の量だけで結論は決まらないが、個別事情を調べずに学習全般を語れるのかが問われている。 第二は、国家安全保障上の政策目標と法的判断の区別である。報道機関側は、AIの自由な開発を重視する政権の姿勢が司法省の見解に反映されていると主張する。そのうえで、行政府が安全保障を持ち出しても、裁判所の判断機能が失われるわけではないと反論した。政策として開発を支えることと、特定の複製が適法かを判断することは、同じではないという整理だ。 第三は、ライセンス費用を開発の障壁とみなす議論への反論だ。報道機関側は、許諾契約は可能で、実際に交渉も行われていると述べる。MicrosoftがOpenAIの開発に1000億ドル超を投じたとの数字を挙げ、計算資源には対価を払う一方、著作物だけを無償で使えるとする論理を問い返した。この金額は報道機関側の主張として記事が紹介したものだが、争点を「開発できるか」から「何に費用を払うか」へ移す役割を持つ。 第四は、司法省が米著作権局に相談せず、同局の研究を十分に扱わなかったという指摘である。同局の報告書は、一部の状況ではAI学習がフェアユースになり得るとしていた。全面的な否定ではない。報道機関側は政権とAI業界の政治的・金銭的関係にも疑問を呈したが、影響の有無がここで立証されたわけではない。 ## 学習の一括評価から、利用条件の検討へ この時点から数年の広がりとして考えられるのは、「AI学習」という大きなくくりを、個別の利用条件へ分けて検討する動きである。司法省も、フェアユースの分析は各事件の具体的な事実と利用に左右されると認めている。学習データの使い方や許諾交渉の実態が、包括的な政策論と並んで重みを持つ可能性がある。 音楽分野にとっては、ライセンスが開発を妨げる費用なのか、開発を支える通常の取引なのかという対立が重要になる。報道機関側の反論は、許諾と技術開発を必ずしも二者択一にしない見方を提示している。ただし、契約の成立可能性と、法的に契約が必要かどうかは別の問題だ。記事は裁判所の最終判断を伝えておらず、音楽分野の支払条件も示していない。 ## 日本から見ると、結論より論点の分け方 日本から読む際、まず区別したいのは、ここで争われているのが米国法上のフェアユースだという点である。この記事だけで日本のAI学習の適法性や、国内の音楽利用の扱いを判断することはできない。国ごとの制度の違いを越えて、米国の結論をそのまま移す話ではない。 一方で、読み取れる構図はある。学習の必要性、利用に対する支払い、政権の産業政策、裁判所による証拠の評価は、それぞれ別の問いだ。今回の書面は、それらを切り分けようとする試みである。AIと著作権をめぐる議論の中で、許諾を開発の外側に置くのではなく、その条件の一部として捉える動きが見えている。 ## 要するに - 報道機関は、OpenAIの学習をフェアユースとする司法省の見解に四つの論点で反論した。 - 許諾の費用は開発の障壁なのか、通常の取引費用なのかが争点として示された。 - 音楽のAI訴訟にも関わる議論だが、各事件の適法性についての結論は出ていない。 ## 出典（エビデンス） 1. [二次] CMU（Complete Music Update）「Trump’s DoJ was biased and wrong about ‘fair use’, say news orgs in OpenAI dispute」 (2026-09-29) https://completemusicupdate.com/trumps-doj-was-biased-and-wrong-about-fair-use-say-news-orgs-in-openai-dispute/ > "This isn’t true, the news organisations insist, because licensing deals are possible - and are being negotiated as we speak - it’s just those deals will cost the AI companies some money." > 訳: 報道機関側は、これは事実ではないと主張する。許諾契約は可能であり、実際に交渉も行われているからだ。ただ、その契約にはAI企業による支払いが伴うということである。 確認日: 2026-10-18 ## 用語 - **フェアユース** / Fair Use: 米国著作権法で、利用の目的や性質などに照らし、権利者の許諾なしでも著作物の利用が認められる場合があるという原則。AI学習への適用は争われている。 https://andown.space/glossary/fair-use/ - **ライセンス** / Licensing: 一定の条件のもとで利用を認めること。声や姿の複製では、誰が何に同意したのかが重要で、楽曲や録音を使う許可とは区別して考えられる。 https://andown.space/glossary/licensing/ - **学習データ**（がくしゅうデータ） / Training Data: AIがパターンや特徴を学ぶために使うデータ。音楽では楽曲や音声などが対象になり得るが、個別サービスの収集内容や利用条件は、開示資料などによる確認が必要となる。 https://andown.space/glossary/training-data/ - **混同**（こんどう） / Consumer Confusion: 商品や表示を見た人が、提供元や他者との関係を取り違えること。商標の争いでは、実際に起きた取り違えと、起こるおそれがあるという主張を区別して読む必要がある。 https://andown.space/glossary/consumer-confusion/ - **著作権**（ちょさくけん） / Copyright: 楽曲や歌詞などの創作的な表現を保護する権利。出典は楽曲・歌詞・録音の保護と声のブランドを守る試みを区別し、商標を追加の手段として位置づけている。 https://andown.space/glossary/copyright/ --- この記事の写真は出典記事の空気感をもとに AI で生成したイメージです。引用の際は上記の出典を一次資料として参照してください。