AI学習データのオプトアウト機能不全、ソニー・ワーナー系35社がAnthropicを提訴 政府はオプトイン提言、権利クリア済みデータセットへ移行圧力

AI開発competitionの前提となる学習データの権利処理をめぐり、「オプトアウト方式」の限界が国内外で同時に露呈している。権利者が拒否の意思を示さない限り学習利用を認める枠組みは、訴訟や政府提言を通じて機能不全を指摘され、事前許諾（オプトイン）や権利クリア済みデータセットへの移行圧力が強まりつつある。

EUのDSM著作権指令、オプトアウトの限界を音楽業界が指摘

EUのDSM著作権指令は、適法にアクセス可能な著作物のテキスト・データ・マイニングについて、権利者が機械可読な方法で権利を留保すれば一般目的の権利制限から除外される枠組みを設けている。AI Actも汎用AIモデル提供者に対し、この権利留保の特定・尊重と学習内容の公開要約を求める方針を示す。東京財団の論考によれば、この仕組みは拒否の意思を可視化しライセンス交渉の起点を作る意義はあるが、音楽分野では批判が強い。楽曲は権利者管理サイト以外にも動画投稿・配信・転載を通じて多数の場所に複製されるため、robots.txt等では管理できず、メタデータの削除・改変も可能で、既に学習された作品が実際に除外されたか外部権利者が検証することも困難だ。UK Musicはこの構造が個人・小規模権利者へ過大な技術的・事務的負担を転嫁すると批判し、事前許諾を基礎とするライセンスを要求。Musicians' Unionも個々の音楽制作者による明示的同意と公正な対価を重視する立場を取る。

ソニー系35社がAnthropicを提訴、歌詞・楽譜が争点に

実務レベルでの対立は訴訟に発展している。ソニーグループ傘下の米ソニー・ミュージックパブリッシングやワーナー・ミュージック・グループ傘下の音楽出版社など計35社が、対話型AIの学習データにおける歌詞・楽譜の利用を争点に米Anthropicを提訴した。オプトアウトの機会があったかどうかではなく、そもそも許諾なく学習に用いたこと自体を問題視する構図であり、事前許諾を求める音楽業界の主張と整合する。同種の構造はメタの集団訴訟でも指摘されており、DMCA削除要請が数百件に及んでも侵害コンテンツが放置された事例が報じられている。AIジャーナルの報道は、プラットフォーマーの管理責任が司法で強く認定されれば、AI企業も権利処理コストを明示的に負担する流れが強まり、「データ調達力」が競争力の一部になると分析する。

日本政府はオプトイン方式を提言、文化審議会は個別判断を整理

日本でも対応が進む。「Sora 2」の著作権侵害問題を受け、平デジタル相はOpenAIに著作権侵害防止を要請し、オプトイン方式を提言した。オプトアウトを原則とする現行の実務から一歩進め、権利者の事前同意を前提とする枠組みへの転換を求めた内容だ。文化審議会の「AIと著作権に関する考え方」は、AI開発・学習段階と生成・利用段階を区別し、既存作品との類似性・依拠性・利用目的・著作権法30条の4の適用を個別に検討する整理を示しているが、東京財団の論考は「ガイドラインだけでは足りない」と指摘し、分野別の許諾・集中管理・拡大集中許諾・標準化された機械可読表示・利用履歴の監査を組み合わせる必要性を提起する。

企業向けAIサービス、オプトアウト実務は事業者間で分裂

企業がAIサービスを選定する際の実務も一様ではない。ロケットボイズの比較分析によれば、Gemini Enterprise、OpenAIのBusiness・Enterprise・API、Anthropicの商用サービスは企業データを標準ではモデル学習に利用しないと明記する。一方、DeepSeekの2026年版プライバシーポリシーは、公式サービスに入力したテキスト・音声・ファイル・画像・チャット履歴を収集し、機械学習モデルの開発・改善・学習に利用すると説明したうえで、利用者にモデル学習利用のオプトアウト権を付与する。データは中国国内で直接収集・処理・保存される点も明記されている。Moonshot AIのKimiも、一般向けサービスは匿名化処理を施した会話データを学習に利用する場合があり、利用者はオプトアウトを申請できるが、Kimi Businessは企業データを学習に利用しないとする。こうした差異は、越境移転やデータレジデンシーを含む導入審査の必須項目として企業に契約確認を迫っている。

権利クリア済みデータセットという代替策

オプトアウトの限界を回避する動きとして、事前に権利処理済みのデータセットを整備する事業も現れている。Visual Bank株式会社は、子会社アマナイメージズが40年以上権利者から正規に預かってきたデータを基盤に、権利クリア済みの「Qlean Dataset」をHugging Face Hub上でアカデミア向けに無償公開した。同社の発表によれば、Hugging Face Hub上の日本語データセットは約3,000件で全体の約0.3%にとどまり、英語の約8.5万件の約30分の1に過ぎない。Common Crawlでも日本語の割合は約5%にとどまり、Stanford HAIのAI Index Report 2025によれば2024年発表の主要AIモデルの約90%を企業主導モデルが占める。こうした構造的なデータ不足の中、権利処理済みデータの確保は日本のAI研究にとって競争力の起点となり得る。他方でOpenAIはEU AI法対応の声明で、学習データ要約公開など著作権要件への言及を避け、透明性ギャップが焦点化している。