フェアユース

フェアユース（fair use）は、米国の著作権法に定められた考え方で、著作物の利用が「公正」と判断される場合には、権利者の許可がなくても著作権侵害にならないとするものです。批評、報道、教育、研究、パロディなどが典型的な例として知られています。AIの分野では、モデルの学習に著作物を使うことがフェアユースにあたるかが、大きな争点になっています。

どう判断されるか

フェアユースかどうかは、決まった線引きではなく、複数の要素を総合して裁判所が個別に判断します。法律には主に次の4つの要素が挙げられています。

• 利用の目的と性質：商用か非営利か、元の作品に新しい意味や目的を加える「変容的」な利用か
• 著作物の性質：事実を中心とした作品か、創作性の高い作品か
• 使われた量と重要性：作品のどれくらいの部分を使ったか
• 市場への影響：元の作品の売れ行きや、ライセンス市場に悪影響を与えるか

AIの学習をめぐっては、学習は元の作品とは別の目的で行われる変容的な利用だという主張と、生成物が元の作品の市場を奪うという主張が対立しています。

具体例

作家や報道機関、画像提供会社などが、AI企業を相手に、学習への無断利用を理由として訴訟を起こした例が複数あります。結論は事案ごとに異なり、学習用データの入手方法（正規に入手したか、違法に複製されたものを使ったか）が判断に影響するという見方もあります。2026年時点でも、決着していない論点が多く残っています。

誤解しやすい点

• 日本の法律とは別の制度です。 米国のフェアユースは包括的な例外規定ですが、日本の著作権法は例外を個別に列挙する方式で、AIの学習に関しては第30条の4などが議論されます。「フェアユースだから日本でも自由に使える」とは言えません。
• 「AIの学習は常に合法（または違法）」という単純な結論はありません。 事案の事情、国、時期によって評価が変わりえます。
• 生成物の利用は別の問題です。 学習が適法だとしても、特定の作品に酷似した出力を公開すれば、侵害を問われる可能性があります。

関連する考え方

全体像は AIと著作権の項目で、利用者側の安全策としては、サービスの利用規約や補償（IP補償）の有無を確認することが現実的です。個別の判断が必要な場合は、専門家に相談してください。