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AI学習データの利用をめぐりGoogleが出版社から提訴

7月21日
読了時間: 7分

AI学習データの利用をめぐりGoogleが出版社から提訴

出版社グループと著者1名は、2026年7月10日、ニューヨーク州南部地区連邦地方裁判所にGoogleを相手取る集団訴訟案を提起した。訴状の事件名はHachette Book Group, Inc. et al. v. Google LLCで、事件番号は1:26-cv-05870と記載されている。しかし、公開事件記録索引では事件番号が1:26-cv-05869とされており、明らかな食い違いがあるため、PACERで確認する必要がある。

原告として名を連ねているのは、Hachette Book Group、Cengage Learning、Elsevier、小説家で元弁護士のScott Turow、および訴状によればTurowの書籍の著作権を保有する企業S.C.R.I.B.E., Inc.である。原告らは、GoogleがGoogle BooksやGoogle Play Booksなどに提供された書籍を複製し、許可なくGeminiの開発または学習に使用したと主張している。

本件の中心となるのは、問題の資料がどのようにGoogleの学習用データセットに取り込まれたとされるかである。原告らは、Googleが保護対象著作物を使用する前に、著者名、所有権情報、出版情報などの著作権管理情報を削除または改変したと主張している。これらは依然として主張にすぎず、Googleは特定された複製物を使用したことも、そのメタデータを削除したことも認めていない。

訴状は、Google Booksの複製物は限定的なスニペットを表示する検索可能な索引のために提供され、Google Play Booksのファイルは正規の電子書籍を販売するために提供されたと論じている。そして、これらのファイルをモデル学習に使用することは、そうした取り決めの範囲を超えていたと主張する。読者や出版チームにとって、この区別は実務上重要である。主張が立証された場合、検索・発見や小売販売のために承認した書籍が、別途の許諾申請やライセンス料の支払いなしにAI開発パイプラインへ取り込まれていた可能性があるためだ。

原告らによると、Googleの内部資料は、Google Play Booksで出版社から提供された書籍をAIに使用することを「極めて問題がある」と表現し、「潜在的な罰金は100億~1,000億ドル」と警告していたという。この金額は訴状の第60項で引用された主張であり、裁判所による算定、損害賠償額の認定、または独立した見積もりではない。

同じ訴状は、Googleが制限的なライセンスと、フェアユースに関するリスクの高まりを認識していたとも主張している。原告らは、集団訴訟としての認証、違法な複製に対する差止命令、法定損害賠償または実損害および利益の返還、Geminiの学習資料と手法に関する会計報告、弁護士費用、その他の救済を求めている。これらの救済はいずれも、現時点では認められていない。

TechCrunchのシニアライターAmanda Silberlingは、7月14日に報じた記事で、Googleが同メディアのコメント要請に直ちには応じなかったと伝えた。同記事は、その要請が送信された正確な時刻を明らかにしておらず、これらの具体的な主張に対するGoogleの回答も引用していない。

したがって、この訴訟には異なる市場で事業を展開する3社の出版社原告が関与している。Hachetteは一般書出版、Cengageは教育教材、Elsevierは科学・医療・専門出版を手がける。訴状によれば、Turowはベストセラー作家であると同時にS.C.R.I.B.E.の社長でもある。

訴状は、原告らの著作物がGemini向けに複製された、はるかに大規模な保護対象資料群の一部を構成していると主張している。ただし、特定のGeminiの学習処理に最終的に何点の著作物が取り込まれたかは明らかにしていない。自らが受けた影響を調査する出版社や著者には、元ファイル、適用される契約、取り込み日、モデルでの使用状況を示す作品単位の来歴記録が必要となるが、これらは現在公開されていない。

提案されている集団訴訟の対象には、Googleが自社サービス、ウェブスクレイピングされたデータセット、またはGeminiの学習プロセスから複製したとされる登録著作物のうち、要件を満たす著作権者が含まれる。訴状は、提案されている集団の構成員が100名を超えるとしているが、集団訴訟としての認証は自動的に行われるものではなく、影響を受けた作品の信頼できる総数も確定していない。

中心的な争点には、特定の複製物を取得する行為の適法性と、それらの複製物を学習に使用するという別個の行為の双方が含まれる可能性がある。原告らは、検索または小売流通の許可はAI開発を許可するものではなかったと主張している。Googleは、主張されている複製行為、関連契約の適用範囲、集団訴訟としての取り扱い、因果関係、損害、または原告らによるフェアユースの解釈を争う可能性がある。

この訴訟は、AIの学習元に対する監視が広がり、書籍、ジャーナリズム、その他の保護対象資料に関するライセンス市場が発展する中で提起された。しかし、その直接的な重要性は、公開ウェブのクロールだけではなく、Google自身の出版サービスを通じてすでに保有していたファイルを再利用したとの主張にある。

この違いは、証拠開示に影響を与える可能性がある。当事者は、契約書、社内のデータガバナンス記録、データセットの文書、およびGoogle Books、Google Play Books、Google Scholar向けに提供された資料をモデル開発用として承認されたデータからGoogleが分離していたかどうかを示す証拠を求める可能性がある。

争いのある資料が、仮に存在するとして、現在稼働中の学習または評価システムにどの程度残っているのかは不明である。訴状は、問題となるモデルをLaMDA、PaLM、Bard、Gemini、および関連する各バージョンを含むものとして広く定義しているが、これらの定義は原告らの訴訟上の立場であり、各システムのデータセットについて確認された説明ではない。

メタデータに関する主張も、通常の著作権侵害とは法的に異なる。原告らはDigital Millennium Copyright Actの第1202条(b)を援用しており、同条の適用には著作権管理情報の削除または改変と、被告の認識に関する立証が必要となる。メタデータが欠落しているという証拠だけでは、これらの法定要件を必ずしも満たさない。

Google Booksに関する最も重要な先例は、Authors Guild v. Google, 804 F.3d 202 (2d Cir. 2015)である。第2巡回区連邦控訴裁判所の判決は、検索可能な索引を作成して限定的なスニペットを表示するために書籍をスキャンする行為はフェアユースに当たると判断した。

この判決によって、本件の結論が自動的に決まるわけではない。Authors Guildが扱ったのは検索、スニペット表示、図書館向け複製物であるのに対し、新たな訴状は、商業的な生成モデルの学習と、代替性を持ち得る出力のための再利用を主張している。したがって、事実関係と主張されている下流での目的は異なる。

近年のAI関連訴訟は、拘束力はないものの、さらなる文脈を提供している。Bartz v. Anthropic, Case No. 3:24-cv-05417では、カリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所の裁判官が、適法に取得した書籍を用いた学習をフェアユースと判断する一方、海賊版ライブラリの複製物とは区別した。Kadrey v. Meta Platforms, Case No. 3:23-cv-03417では、別の裁判官が提示された記録に基づいてMetaの略式判決を認めたが、原告らによる市場への損害に関する証拠の弱さを強調した。両事件は、被告、取得に関する証拠、手続記録、管轄区域がそれぞれ異なる。

訴状だけから、信頼できる3か月間の予定を予測することはできない。次にどのような実質的手続が行われるかは、送達、担当裁判官のスケジュール命令、期限延長の有無、Federal Rules of Civil Procedureに基づくGoogleの対応によって決まる。訴えの却下または集団訴訟としての認証に関する申立てが行われる可能性はあるが、その時期も順序も確定していない。

読者は、Googleによる正式な答弁書または申立書、裁判官の割り当て、事件管理上の期限、および明らかな事件番号の食い違いに関する訂正や説明について、事件記録を注視すべきである。これらの提出書類により、Googleがどの主張を争うのか、また裁判所が争点をどのように整理するのかが明確になるはずだ。

本件の結論は、テクノロジー企業がデータの来歴を記録する方法に影響を与える可能性がある。出版社にとって有意義な監査証跡とは、検索、小売、または学術索引作成のために提供されたファイルが、AI学習用データセットから技術的に分離されていたかどうかを示すものである。そうした記録がなければ、権利管理チームは、許可された流通経路が未承認の二次利用へと転じたかどうかを判断できない可能性がある。

現時点で本件は、著作権およびDMCAに関する未立証の主張の集合であり、Googleが誰かの権利を侵害した、または金額が算定された制裁を受けると認定されたわけではない。その重要性は、限定されたあるサービスのために書籍を保有することが、追加の許可なしに生成AIの学習へ再利用する根拠となり得るのか、という問題を正面から提起している点にある。

 
 

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