コンピュータープログラマーが OpenAI と Microsoft に対する 90 億ドルの著作権訴訟を控訴

生成AI（Generative AI）業界にとって極めて重要な局面において、コンピュータープログラマーのグループが、Microsoft、GitHub、および OpenAI に対する集団訴訟を復活させるよう、第 9 巡回区連邦控訴裁判所に求めました。2026 年 2 月 11 日に行われた控訴審の弁論は、デジタルミレニアム著作権法（Digital Millennium Copyright Act、以下 DMCA）に基づく請求の回復を目指すものであり、これが認められれば、テック界の巨人たちは 90 億ドルを超えると推定される法定損害賠償に直面する可能性があります。

この事件「Doe v. GitHub, Inc.」は、数十億行の公開コードで学習された AI 駆動型コーディングアシスタントである GitHub Copilot を中心としています。争点の核心は、AI 企業が学習プロセス中に、作者名やライセンスヘッダーなどの「著作権管理情報（Copyright Management Information、以下 CMI）」を削除することが、AI の出力が元の作品の同一のコピーでない場合でも、著作権法に違反するかどうかという点です。

90 億ドルの賭け：DMCA 請求の復活

原告である匿名のソフトウェア開発者グループは、下級裁判所が彼らの DMCA 第 1202 条に基づく請求を棄却したことは誤りであると主張しています。第 1202 条は、侵害を隠蔽する意図を持って CMI を意図的に削除または改ざんすることを禁止しています。

2024 年半ば、米国地方裁判所のジョン・S・ティガー判事はこれらの特定の請求を棄却し、議論を呼んでいる「同一性」要件を確立しました。ティガー判事は、第 1202 条の違反が成立するためには、原告は AI が CMI の欠落した自分たちのコードの正確なコピーを生成したことを示さなければならないと裁定しました。Copilot のような AI モデルは通常、正確なブロックをそのまま吐き出すのではなく、新しいコードを合成するため、地方裁判所は違反はないと判断しました。

控訴審において原告側は、この解釈は人工知能の時代において DMCA を事実上無効にするものであると反論しました。彼らの弁護団は 第 9 巡回区裁判所 に対し、同法は、その後の配布が逐語的なコピーであるか派生的著作物であるかにかかわらず、著作権帰属の完全性を保護するために設計されたものであると主張しました。

もし第 9 巡回区裁判所が下級裁判所の決定を覆した場合、金銭的な影響は驚異的なものになります。DMCA では、1 違反あたり 2,500 ドルから 25,000 ドルの法定損害賠償が認められています。Copilot には何百万人ものユーザーがおり、毎日無数のコード行を生成しているため、原告側は潜在的な賠償責任は最大 90 億ドルに達する可能性があると見積もっています。これは、AI 開発の経済性を根本的に変える可能性のある数字です。

「同一性」を巡る戦場

口頭弁論では、機械学習に対して著作権法をどのように適用すべきかについて、深刻な意見の相違が浮き彫りになりました。被告である Microsoft と OpenAI は、下級裁判所の判決は DMCA の目的と一致していると主張しています。彼らは、同一性の要件がなければ、学習データに「類似」していると主張される一方で帰属表示が欠けているあらゆる出力が賠償責任を引き起こす可能性があり、イノベーションを阻害し、AI ツールを際限のない訴訟にさらすことになると論じています。

以下の表は、DMCA 第 1202 条の解釈に関して両当事者が提示した主要な法的主張をまとめたものです。

DMCA 第 1202 条に関する法的主張
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主張の側面|原告側の立場（プログラマー）|被告側の立場（Microsoft/OpenAI）
法的解釈|第 1202 条は、原本における CMI の完全性を保護する。「取り込み」の段階でこれを取り除くことは、出力に関係なく法律に違反する。|賠償責任は、その後配布される作品の同一のコピーから CMI が削除された場合にのみ発生する。
「同一性」テスト|地方裁判所は、条文のテキストには存在しない「同一性」要件を捏造した。|同一性を要求することで過剰な適用を防ぐことができる。そうでなければ、フェアユースや変容的著作物が抑制されてしまう。
損害の定義|帰属表示が剥ぎ取られ、作成者と作品のつながりが断たれることで損害が発生し、将来の侵害を助長する。|特定の原告のコードが CMI なしで正確に再現されない限り、損害は証明されない。
業界への影響|CMI の削除を許可することは、ライセンス条項（GPL、MIT など）を回避するためにオープンソースコードを「洗浄」することを助長する。|AI 学習に厳格な CMI 責任を課すと、生成AIを合法的に開発することが不可能になる。

AI 時代における CMI の理解

この控訴の重大性を理解するには、オープンソースソフトウェアがどのように機能するかを見る必要があります。MIT ライセンスや GNU 一般公衆利用許諾書（GPL）などのオープンソースライセンスは、原作者がクレジットされ、ライセンス条項が保持されることを「条件」として、コードの自由な使用を許可しています。この帰属データ（CMI）は、エコシステムのコンプライアンスと信頼にとって不可欠です。

OpenAI の Codex モデル（Copilot を動かしているモデル）がこのコードを取り込む際、テキストをトークン化し、事実上統計的な関係へと分解します。このプロセスにおいて、特定のライセンスヘッダーや作者のコメントは、保存すべき法的拘束力のあるメタデータとしてではなく、学習または無視されるべき単なるパターンの 1 つとして扱われることがよくあります。

原告側は、このプロセスが、ユーザーが必要な帰属表示なしにコードを使用することによって、知らず知らずのうちに著作権を侵害することを可能にするツールを生み出していると主張しています。彼らは、Microsoft と OpenAI が単にコードを「読んでいる」だけでなく、コードを保護するために設計されたメカニズムを積極的に剥ぎ取っているのだと断言しています。

広範な AI 業界への影響

第 9 巡回区裁判所が原告に有利な判決を下せば、AI セクターに衝撃が走るでしょう。企業はおそらく以下のような対応を余儀なくされます：

1. モデルの再学習： AI 開発者は、出力において CMI を完全に保持できないコードやテキストを、学習データセットから排除する必要があるかもしれません。
2. 帰属メカニズムの実装： 将来の AI モデルは「出典を引用」することを求められる可能性がありますが、これは現在の大規模言語モデル（LLM）にとっては未解決の技術的課題です。
3. 遡及的責任への直面： ChatGPT のようなテキスト生成器や Midjourney のような画像生成器を含む他の生成AIモデルも、学習データから CMI を剥ぎ取ったと判断されれば、同様の訴訟に直面する可能性があります。

法務専門家は、第 9 巡回区裁判所の決定が、米国の法律の下で著作権で保護されたデータのすべての「取り込み」がどのように扱われるかの基準を設定する可能性があると指摘しています。被告側はコンテンツの「使用」についてフェアユース（公正利用）の法理に強く依存していますが、DMCA の請求は、それ自体が独立した法律違反である「メタデータの削除」に焦点を当てることで、フェアユースを回避しています。

今後の展望

第 9 巡回区裁判所の合議体は、今年後半に判決を下すと予想されています。1998 年の制定法を 2026 年の技術に適用するという法的問題の新規性を考慮すると、結果にかかわらず、この決定は最高裁判所に控訴される可能性が高いでしょう。

今のところ、開発者コミュニティは注視しています。この事件は単なる金銭的な争い以上のものであり、ますます自動化が進む世界における人間による執筆の価値についての根本的な意見の相違を表しています。もしプログラマーが勝訴すれば、オープンソースのルールをアルゴリズムによって書き換えることはできないということが確認されるでしょう。もし敗訴すれば、データが燃料であり帰属表示は任意であるという、現在の業界の慣行が定着することになるかもしれません。