非公開解除された資料は、The New York Times（NYT）などの出版社がOpenAIとMicrosoftを相手取った著作権訴訟の勝敗を決めたものではありません。しかし、出版社側にとっては、ニュース記事が極めて大きな規模で収集・利用され、アクセス制限のある記事も対象に含まれた疑いがあり、しかもAI回答サービスが出版社の読者流入と収益基盤を弱め得ることを社内で認識していた、という証拠の筋書きをより具体化する資料です。5

この訴訟の焦点は、もはや単に「AIモデルはニュースで学習したのか」ではありません。どのように取得したのか、企業側は商業的な影響をどこまで認識していたのか、そしてそれがフェアユース（公正利用）の抗弁にどう作用するのかが問われています。

出版社側が資料から読み取るもの

出版社側は、OpenAIとMicrosoftが報道著作物を産業規模で複製・利用したと主張しています。NYTが当初の訴状で述べたところでは、GPTモデルの学習目的で数百万件のNYT著作物が複製・取り込まれ、場合によっては繰り返し利用されたとされます。29

非公開解除資料に基づく後続の主張では、多数の出版社文書を含む大規模データセットや、相当数の異なる著作権保護作品が問題とされています。出版社側はさらに、ペイウォールのある報道へのアクセスを試み、著作権者の表示などの著作権管理情報を削除したとも訴えています。25

これらは現時点で裁判所が認定した事実ではなく、あくまで当事者の主張です。それでも、取得経路や権利情報の扱いは、利用の商業性・公正性を裁判所が評価する際の事情になり得るため、重要です。

社内警告は「法的な自白」ではないが、意味は大きい

注目されるのは、Microsoftの応用科学部門ディレクター、ブレント・ヘクト氏が、AI学習のためのニュースのスクレイピングを「前例のない規模の驚くべき窃盗」と表現し、「人類史上最大の労働の窃盗」になり得ると述べたとされる点です。513

資料には、生成AI製品が報道機関にとって有害な循環を生むとの懸念も含まれていたと報じられています。ジャーナリズムで訓練されたシステムが利用者の質問へ直接答えることで、取材・報道を支える媒体サイトへの訪問が減る、という懸念です。1011

もっとも、幹部や従業員が「窃盗」という言葉を使ったこと自体が、著作権侵害の法的な結論を決めるわけではありません。出版社側にとっての価値は、意思決定者や研究者が、読者流入の置換という具体的な市場リスクを予見していたと主張できる点にあります。

Microsoftは、こうした社内資料は個人の見解であり法的結論ではないと説明し、Copilotの利用は変形的（transformative）なものだと擁護しています。11

「クリック率最大93％減」が際立つ理由

出版社側の提出書面は、Microsoftの検証で、Copilotが通常のBing検索に比べ、nytimes.com へのクリック率を最大93％低下させ得ることが示されたと引用しています。4

これはフェアユース判断の第4要素、すなわち利用が著作物の潜在的市場や価値に与える影響にとり、特に重要になり得ます。回答エンジンが利用者の知りたいことをその場で満たし、元記事に送客しないなら、参照・誘導の手段ではなく記事の代替物として機能する――これが出版社側の論理です。

一つの社内テストだけで、すべての検索語、製品、報道機関における市場損害を証明できるわけではありません。それでも出版社側にとっては、被害が推測ではなく、測定可能かつ予見可能だったと論じるための具体的なデータポイントになります。

ペイウォールと権利表示がフェアユース論を複雑にする

OpenAIとMicrosoftの大枠の立場は、モデル学習は変形的なフェアユースになり得るというものです。米司法省もマンハッタン連邦地裁に意見書を提出し、著作権で保護された文章によるAI学習を広く侵害と扱うルールを退けるよう求め、AI学習一般はフェアユースになり得るとの見解を示しました。33

ただし、政府の関与は重要でも、裁判所の判決ではなく、この訴訟の個別の主張をすべて解決するものではありません。裁判所は、モデルを学習させる行為一般と、仮に立証された場合のペイウォール回避、権利管理情報の削除、侵害的な出力、ライセンス市場や読者市場を置き換える製品展開とを区別して判断する可能性があります。

言い換えれば、この事件の結論を左右するのは、「AI学習は常にフェアユースになり得るか」という抽象論よりも、問題とされる取得方法と具体的な商業的影響かもしれません。

今回の開示で変わったこと

出版社側の訴訟上の主張は、主に次の3点で補強されました。

1. 規模に関する証拠の主張：複製は偶発的ではなく、組織的だったと位置付けやすくなります。29
2. 意図・認識に関する証拠の主張：社内の懸念を根拠に、両社がジャーナリズムや出版社の経済基盤へのリスクを理解していたと論じられます。511
3. 代替効果の測定値に関する主張：Copilotのクリック率分析は、市場への悪影響を示す具体的な数値として使われ得ます。4

もちろん、これだけでフェアユースが否定されるわけではありません。著作権判断は事実関係ごとに行われ、裁判所は問題とされる学習、スクレイピング、製品の挙動を違法と判断していません。司法省の立場によって、OpenAIの広範なフェアユース論には有力な支援もあります。33

争点は、より鮮明になりました。保護された有料ニュースが取得・利用され、その結果として元サイトへの訪問やライセンス機会を置き換えたことを出版社側が立証できた場合、裁判所はそれを変形的な技術革新と見るのか、それともフェアユースの保護が及ばない商業的に有害な利用と見るのか――という点です。

非公開解除された資料は、The New York Times（NYT）などの出版社がOpenAIとMicrosoftを相手取った著作権訴訟の勝敗を決めたものではありません。しかし、出版社側にとっては、ニュース記事が極めて大きな規模で収集・利用され、アクセス制限のある記事も対象に含まれた疑いがあり、しかもAI回答サービスが出版社の読者流入と収益基盤を弱め得ることを社内で認識していた、という証拠の筋書きをより具体化する資料です。5

この訴訟の焦点は、もはや単に「AIモデルはニュースで学習したのか」ではありません。どのように取得したのか、企業側は商業的な影響をどこまで認識していたのか、そしてそれがフェアユース（公正利用）の抗弁にどう作用するのかが問われています。

出版社側が資料から読み取るもの

出版社側は、OpenAIとMicrosoftが報道著作物を産業規模で複製・利用したと主張しています。NYTが当初の訴状で述べたところでは、GPTモデルの学習目的で数百万件のNYT著作物が複製・取り込まれ、場合によっては繰り返し利用されたとされます。29

非公開解除資料に基づく後続の主張では、多数の出版社文書を含む大規模データセットや、相当数の異なる著作権保護作品が問題とされています。出版社側はさらに、ペイウォールのある報道へのアクセスを試み、著作権者の表示などの著作権管理情報を削除したとも訴えています。25

これらは現時点で裁判所が認定した事実ではなく、あくまで当事者の主張です。それでも、取得経路や権利情報の扱いは、利用の商業性・公正性を裁判所が評価する際の事情になり得るため、重要です。

社内警告は「法的な自白」ではないが、意味は大きい

注目されるのは、Microsoftの応用科学部門ディレクター、ブレント・ヘクト氏が、AI学習のためのニュースのスクレイピングを「前例のない規模の驚くべき窃盗」と表現し、「人類史上最大の労働の窃盗」になり得ると述べたとされる点です。513

資料には、生成AI製品が報道機関にとって有害な循環を生むとの懸念も含まれていたと報じられています。ジャーナリズムで訓練されたシステムが利用者の質問へ直接答えることで、取材・報道を支える媒体サイトへの訪問が減る、という懸念です。1011

もっとも、幹部や従業員が「窃盗」という言葉を使ったこと自体が、著作権侵害の法的な結論を決めるわけではありません。出版社側にとっての価値は、意思決定者や研究者が、読者流入の置換という具体的な市場リスクを予見していたと主張できる点にあります。

Microsoftは、こうした社内資料は個人の見解であり法的結論ではないと説明し、Copilotの利用は変形的（transformative）なものだと擁護しています。11

「クリック率最大93％減」が際立つ理由

出版社側の提出書面は、Microsoftの検証で、Copilotが通常のBing検索に比べ、nytimes.com へのクリック率を最大93％低下させ得ることが示されたと引用しています。4

これはフェアユース判断の第4要素、すなわち利用が著作物の潜在的市場や価値に与える影響にとり、特に重要になり得ます。回答エンジンが利用者の知りたいことをその場で満たし、元記事に送客しないなら、参照・誘導の手段ではなく記事の代替物として機能する――これが出版社側の論理です。

一つの社内テストだけで、すべての検索語、製品、報道機関における市場損害を証明できるわけではありません。それでも出版社側にとっては、被害が推測ではなく、測定可能かつ予見可能だったと論じるための具体的なデータポイントになります。

ペイウォールと権利表示がフェアユース論を複雑にする

OpenAIとMicrosoftの大枠の立場は、モデル学習は変形的なフェアユースになり得るというものです。米司法省もマンハッタン連邦地裁に意見書を提出し、著作権で保護された文章によるAI学習を広く侵害と扱うルールを退けるよう求め、AI学習一般はフェアユースになり得るとの見解を示しました。33

ただし、政府の関与は重要でも、裁判所の判決ではなく、この訴訟の個別の主張をすべて解決するものではありません。裁判所は、モデルを学習させる行為一般と、仮に立証された場合のペイウォール回避、権利管理情報の削除、侵害的な出力、ライセンス市場や読者市場を置き換える製品展開とを区別して判断する可能性があります。

言い換えれば、この事件の結論を左右するのは、「AI学習は常にフェアユースになり得るか」という抽象論よりも、問題とされる取得方法と具体的な商業的影響かもしれません。

今回の開示で変わったこと

出版社側の訴訟上の主張は、主に次の3点で補強されました。

1. 規模に関する証拠の主張：複製は偶発的ではなく、組織的だったと位置付けやすくなります。29
2. 意図・認識に関する証拠の主張：社内の懸念を根拠に、両社がジャーナリズムや出版社の経済基盤へのリスクを理解していたと論じられます。511
3. 代替効果の測定値に関する主張：Copilotのクリック率分析は、市場への悪影響を示す具体的な数値として使われ得ます。4

もちろん、これだけでフェアユースが否定されるわけではありません。著作権判断は事実関係ごとに行われ、裁判所は問題とされる学習、スクレイピング、製品の挙動を違法と判断していません。司法省の立場によって、OpenAIの広範なフェアユース論には有力な支援もあります。33

争点は、より鮮明になりました。保護された有料ニュースが取得・利用され、その結果として元サイトへの訪問やライセンス機会を置き換えたことを出版社側が立証できた場合、裁判所はそれを変形的な技術革新と見るのか、それともフェアユースの保護が及ばない商業的に有害な利用と見るのか――という点です。