生成AIと学習データをめぐる法的課題と国際比較

生成AIの学習データをめぐる法的課題の重心は，入力段階の複製の適法性から，データの
取得・加工・保存・学習・記憶化・出力・説明の各段階を対象とするデータガバナンスへと移りつつ
ある。日本法は著作権法30条の４により非享受目的利用を広く許容するが，享受目的の併存，必要限
度及びただし書により制約される。米国法はフェアユースによる事後衡量を採り，近時の裁判例は，
学習の変容性だけでなく，競合サービスによる代替，海賊版取得・保存，市場希釈化を含む市場影響
の立証が独立の争点となることを示している。EU法は，DSM指令のTDM権利制限と機械可読な権利
留保に，AI法上の透明性・著作権遵守義務及びAI行動規範を組み合わせ，三極のうち最も事前規律
を重視する制度を採る。三極比較からは，AI学習の適法性を，取得経路，利用目的，保存・記憶の態
様，出力管理，市場影響及び説明可能性の組合せとして総合的に捉える実務的視点の必要性が導かれる。