AI音楽と著作権はどうなる？欧州の司法判断が示した新たな境界線

この記事のまとめ

AI音楽と著作権をめぐる欧州の司法判断は、権利者を守る方向へ動き始めています。ドイツのミュンヘン地裁が示した二つの判決は、AIモデルが学習した楽曲や歌詞を内部にとどめること自体を複製と見なし、出力段階での責任も事業者に求めました。記事全体の要点は次のとおりです。

ミュンヘン地裁はChatGPTによる歌詞の再出力を著作権侵害と認定しました。
Suno判決では楽曲の学習や出力に加え、stream-rippingも問題視されました。
DSM指令4条のオプトアウトは機械可読な形式が争点となっています。
いずれの判決も一審であり、控訴審やCJEUの判断が控えています。

AI音楽と著作権の基本前提

AI音楽生成の仕組みと学習データ

AI音楽の仕組みと学習データの扱いを、まず整理しておきます。

生成AIは、大量の音源や歌詞を読み込み、その並び方のパターンを数値の集まりとして学習します。目的は情報を取り出すことではなく、学習したデータに似た新しいデータを生成することです。従来のテキスト・データマイニング（TDM）が分析や発見のためにデータを使うのとは、そもそも狙いが異なります（参照*1）。

この違いは、欧州の司法判断を読むうえでの土台になります。楽曲や歌詞は、集めてデータの束にする段階、モデルに取り込む段階、利用者へ出力する段階の三つで扱われます。どの段階を著作権法のどの規定でとらえるかが、欧州の裁判における大きな争点です。私が生成AIを実務で使い続けてきた経験からも、この「どの段階で何が起きているか」を切り分けて考える発想は非常に重要で、法的な議論に限らず、AI導入の設計全般に通じる問題意識だと感じています。

欧州著作権法とTDM例外の枠組み

欧州著作権法では、AI学習はTDM例外とAI法53条の義務の重なりの中で位置づけられています。

欧州連合は2019年のDSM指令で、TDMの例外を二つ設けました。一つは研究機関や文化遺産機関が研究目的で使える3条の例外で、権利者は止めることができません。もう一つは誰でも使える4条の例外ですが、権利者が適切な形で留保、つまりオプトアウトを表明すれば、その作品はTDMの対象から外れます（参照*2）。

一方でEUはAI法53条で、汎用AIモデル（GPAI）の提供者に別の義務を課しました。提供者はEU著作権法を守るための方針を用意し、DSM指令4条(3)に基づく権利者のオプトアウトを尊重しなければなりません。あわせて、学習に使ったコンテンツの十分に詳しい要約を、AIオフィスが用意するテンプレートで公表することも求められています（参照*3）。

要約テンプレートの適用範囲についても補足の運用が示されています。すでに市場に出た汎用AIモデルを下流の事業者が改変し、その事業者が新たな提供者となる場合、テンプレートに書くのは改変に用いた学習コンテンツの情報だけで足りるとされています（参照*4）。

こうして見ると、欧州の枠組みは3条と4条の例外、AI法53条の義務が層になっています。AI音楽の学習と出力がどの層に触れるのかを意識すると、司法判断の位置づけが見えやすくなります。

欧州で司法判断が動き出した背景

欧州でAI音楽と著作権をめぐる司法判断が相次いでいる背景には、権利者団体の積極的な提訴姿勢と、EU全体の制度整備の流れがあります。

欧州の判決は、権利者を強く守るEUと、AIに寄り添った市場解決を選ぶ米国という構図の中に置かれています。米国では2025年6月に、AnthropicとMetaに有利な著作権判決が相次いで出ましたが、範囲は限定的で影響は大きくありません。EUはAI法で、提供者にEU著作権法を守る方針を整える義務など、いわゆるメタ的な義務を課すことで対応しようとしています(53条1項(c))（参照*5）。

制度面では、汎用AI実務規範（GPAI Code of Practice）の著作権章が、AI法上の著作権遵守方針を整える義務を果たす一つの道筋を提供しています。この実務規範は、AI法遵守のために十分な内容だと欧州委員会が認めました（参照*6）。

欧州では、権利者寄りに舵を切る動きが目立ちます。英国政府は意見公募の結果や証拠の不足、急速に変わるAI業界と国際情勢を踏まえ、オプトアウト付きの広範な著作権例外を望ましい方向としては採用しないと明言しました（参照*7）。

こうした立法と政策の動きに合わせて、権利者団体が具体的な訴訟に踏み込みました。ミュンヘン地裁の判決は、その最前線に位置づけられます。私は生成AIを事業に使う立場として、この流れを「どこかの国の話」とは受け取っていません。EUの判決は日本市場にも波及しうる先例であり、AI音楽サービスに限らず、テキスト生成AIを含むすべての事業者が注目すべき動向です。

ミュンヘン地裁GEMA対OpenAI判決

事件の争点と当事者の主張

最初の大きな判決は、ドイツの著作権管理団体GEMAがOpenAIを相手取った事件です。

GEMAはミュンヘン地裁Iに訴えを起こし、ChatGPTから取り出された9曲の歌詞を対象にしました。曲目には、Kristina Bachの「Atemlos」のような近年のドイツのヒット曲、Reinhard Meyの「Über den Wolken」のような古い名曲、Rolf Zuckowskiの「In der Weihnachtsbäckerei」や「Wie schön, dass du geboren bist」といった特別な機会のために書かれた曲が含まれます。裁判所は請求を基本的に認めました（参照*8）。

判決の詳細を見ると、著作権法を専門とするミュンヘン地裁I第42民事部が、OpenAIグループの2社に対しGEMAが求めた差止め、情報提供、損害賠償の各請求を基本的に認めました。事件番号は42 O 14139/24です（参照*9）。

争点は、モデルの中に歌詞が残っていること、そしてプロンプトを通じてそれが再び出力されることを、著作権法上どうとらえるかに絞られました。原告側は、モデル内部の状態も出力も権利侵害だと主張し、被告側は、学習データはあくまで確率的な数値として扱われているにすぎないと反論しました。裁判所がどちらの立場を採ったかは、次の節で見ていきます。

記憶化と再出力への法的評価

裁判所は、モデル内部の記憶化と出力の双方を著作権法の対象と捉えました。

ミュンヘン地裁Iは、対象となる作品が言語モデル内に確率値の形でしか含まれず、複数のパラメータに分散していることは重要ではないと強調しました。プロンプトを入れて初めて間接的に知覚できるにすぎないとしても、この記憶化を複製と位置づける判断は変わらないと述べています（参照*10）。

この論理をさらに踏み込ませたのが、記憶化を推定するルールです。裁判所は、AIモデルが著作権で保護される複雑な内容を一貫して再現可能な形で出し、偶然の産物と考える合理的な理由がない場合、その作品を記憶していると推定してよいと示しました(判決176項)（参照*11）。

出力段階の責任も、利用者ではなく事業者に向けられました。裁判所は、そうした出力の侵害についてユーザーが責任を負うべきだというOpenAIの主張を退け、運営者としてのOpenAIの決定的な役割を強調しています。学習データを選び、モデルの設計を決め、最終的に侵害の危険を伴うモデルを提供する判断をしたのは事業者だからです（参照*5）。

この整理により、モデル内部の状態と出力の双方が著作権法の対象として捉えられることになりました。AI音楽の分野でも、モデルに何が残り、どのように出てくるかを事業者が説明できるかどうかが問われるようになります。私が企業へのAI導入支援で繰り返し伝えているのも、まさにこの点です。生成AIの導入は「使えるかどうか」より、「何が起きているかを説明できるかどうか」が先に問われる時代になりつつあります。

TDM例外が適用されなかった理由

今回の事案では、TDM例外は学習工程の全体には及びませんでした。

ドイツ著作権法44b条、つまりDSM指令4条を国内法にした規定は、原則として言語モデルにも当てはまるものの、今回の事案では限定的にしか働きませんでした。裁判所は、その適用範囲を「プレトレーニング段階」に限りました。ここでいうプレトレーニング段階とは、クロールしたデータを機械可読なテキストへ変換し、学習用のデータコーパスを整える工程を指します。データからの情報抽出や作品の複製が行われる後続の学習段階は、TDMの準備として行われるものではないため、この限定の外に置かれました（参照*8）。

さらに裁判所は、そもそも作品自体が複製される場合はTDMに当たらないと明言しました。学習の過程で情報だけでなく作品が再現される限り、それは同部の見解ではテキスト・データマイニングとは呼べないという整理です（参照*9）。

つまり、AI学習の全工程を一括して例外に押し込めるわけではなく、どの段階で何を行ったかで判断が分かれます。AI音楽の開発者は、学習の中で楽曲や歌詞が事実上再現されうるかどうかを、工程ごとに整理して説明する必要があります。これはプロンプト設計や業務フローの文書化と同じ発想で、「やった」ではなく「何をどう処理したか」を言語化する力が問われているのです。

ミュンヘン地裁GEMA対Suno判決

続いて注目されたのが、AI音楽生成サービスSunoを対象にした判決です。歌詞ではなく楽曲そのものが正面から問われた点で、OpenAI判決とは区別されます。

判決日は2026年7月31日で、ミュンヘン地裁IはGEMAの主張を大きく認めました。裁判所は、保護される楽曲をモデル内に保存することは複製権の侵害にあたるとし、それらの楽曲を出力を通じて利用者に届けることは公衆送信可能化権の侵害にあたると判断しました。加えて、Sunoは学習段階で作品を利用しており、その中にはstream-rippingを通じたダウンロードが含まれていたことも認定されています。Sunoは同意なく作品を利用することを止め、情報を提供し、損害賠償を支払うよう命じられました（参照*12）。

この訴訟は、OpenAI事件と同じ第42民事部に係属していました。GEMAは、訓練段階の利用と出力の複製に加え、利用者による出力の利用、たとえば公衆送信可能化まで含めて、ライセンス料を求める意向をあらかじめ示していました。事件番号42 O 763/25の下で、対象は楽曲、いわゆる作曲そのものです（参照*8）。

判例発展という観点でも、この事件は重要な位置を占めます。ミュンヘン地裁Iの判例は2026年にさらに広がると見込まれており、GEMAがSuno社を相手取った並行事件がその中心になるとされていました（参照*11）。歌詞を対象としたOpenAI判決に続き、楽曲を対象とするSuno判決が加わったことで、AI音楽の全体像に司法の目が届く形になりました。ただし、この判決も一審であり、まだ確定していない点は押さえておく必要があります。

Article 4オプトアウトと司法判断の限界

機械可読な権利留保の要件

オプトアウトの実効性は、機械可読な権利留保をどう満たすかにかかっています。

ドイツでは、ハンブルク地方裁判所がLAION事件で最初にこの問題に向き合いました。写真家のRobert Kneschke氏が原告となり、公開URLから集められた数十億件の画像とテキストのペアからなるLAION 5Bデータセットの中に自分の写真が含まれていると訴えました。2024年9月27日の判決で裁判所は、このデータセットの作成はドイツ著作権法60d条、すなわちDSM指令3条を国内法にした研究目的の例外に当たるとし、請求を退けています（参照*13）。

一方、上級審の判断は「機械可読」の意味をより厳しく詰めています。OLGハンブルクは、機械が文字を読み取れるだけでは足りず、自動処理の中で、留保の対象となるコンテンツが処理されないよう機械が解釈できることまで求めました（参照*14）。

制度面の後押しも進んでいます。欧州委員会の検討では、EUレベルのTDMオプトアウトのレジストリが、留保の表明と検出を後押しする有用な補完的仕組みになりうるとの結論が示されました。ただしレジストリは既存のオプトアウト手段や分野別の識別子を置き換えるのではなく、あくまで補完するものだとされています（参照*15）。

CJEU Like Company事件の争点

Like Company事件では、TDM例外の外側にある論点もCJEUで問われています。

付託されている問いは大きく四つあります。モデル学習がInfoSoc指令の下で複製にあたるのか、生成された出力が公衆送信にあたるのか、DSM指令4条の目的での適法アクセスをどう理解すべきか、そしてその枠組みで「適切な」権利留保とは何を指すのかです（参照*13）。

もっとも、European Copyright Society（ECS）はこの付託の事実関係が明確でないと指摘しています。ECSは、付託が技術や関係するサービスの点で事実関係が曖昧で、チャットボット、大規模言語モデル、検索エンジンといった概念が混同されていること、対象が著作物ではなくCDSM指令15条のプレス出版者の権利であるにもかかわらず、その特定が一貫していないことを問題にしました（参照*16）。

適法アクセスの意味も、大きな論点です。CDSM指令3条と4条はTDM例外の要件として適法アクセスを求めていますが、この概念自体は定義されていません。前文14は、オープンアクセス方針、契約、その他の適法な手段、オンラインで自由に利用できるコンテンツに基づくアクセスに言及しています（参照*17）。ここが定まらない限り、AI音楽の学習に必要なライセンス設計は、事業者ごとに手探りが続きます。

AI事業者・権利者・利用者への実務的含意

ここまでの司法判断とAI法53条、GPAI実務規範を踏まえると、AI開発者、音楽権利者、利用者それぞれに具体的な対応課題が見えてきます。

AI事業者にとって重要なのは、機械可読なオプトアウトを尊重する体制です。GPAI実務規範の署名者には、robots.txtとその後継となるIETF規格を尊重する約束に加えて、権利留保を表明するために使われる適切な機械可読プロトコルを特定し、それに従うという約束が含まれています（参照*6）。

利用者と事業者の双方には、出力段階でのチェックも求められます。ミュンヘン地裁Iの判決は、生成AIを使って創作コンテンツを作り利用する際に著作権の観点で慎重さが必要だと示しました。単純なプロンプトでも、保護された学習コンテンツが出力に再現されうるため、生成物は常に人が確認し、可能であれば大きく手を加える必要があるとされています（参照*10）。私自身、AIに下書きを生成させた後に人間が論点・事実・表現を見直すという協働スタイルを採っていますが、著作権リスクの観点からも、この「人間が最後に確認する」工程は省略できないと改めて感じます。

権利者側の実務は、オプトアウトとライセンスの二本立てで整理できます。DSM指令4条(3)がオプトアウトの余地を残しているため、TDM市場が自分たちの市場を侵食することを懸念する権利者は、4条(1)のTDMの自由をこの留保で上書きできます。そのうえで、AI業界とライセンス契約を結ぶことで、自らの文学的・美術的作品をTDMの文脈で活用する選択肢が開かれます（参照*18）。

AI音楽のライセンス市場そのものは、まだ形が定まっていません。Suno判決は、AI音楽学習に関するライセンスをめぐる欧州の重要な判断として注目されている一方、まだ確定していないと整理されています（参照*12）。日本の実務にそのまま持ち込むことはできませんが、「AIに何を学習させ、何を出力させるか」の設計と、「その過程を説明できるか」という記録の整備は、今すぐ着手できる準備です。契約設計と社内ルールを見直すきっかけとして、この判決を参照する価値はあります。

おわりに

欧州の司法判断は、AI音楽と著作権の境界線を、モデル内部の記憶化から出力、そしてstream-rippingまで幅広くとらえる方向へ動きました。ミュンヘン地裁IのOpenAI判決とSuno判決は、その代表例として位置づけられます。生成AI事業を運営する立場から見ると、これらの判決が問うているのは技術の正確さではなく、事業者の説明責任と設計上の意思決定です。その観点は、音楽生成に限らずあらゆるAI事業者に共通します。

ただし、いずれも一審であり、控訴審やCJEUのLike Company事件など、より上位の判断が控えています。今後の展開を追いながら、AI事業者、権利者、利用者それぞれの立場でオプトアウトやライセンスの整備を進めていくことが求められます。生成AIは便利だが責任は消えない、という当たり前の前提を、改めて実務の設計に組み込む時期に来ていると私は考えています。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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