冒頭のひとこと

Chicago TribuneがPerplexityを相手取り著作権侵害で提訴しました。騒動の中心にはRAGという技術の扱いがあります。今後の判断次第で生成AIの実務が変わる可能性が高く、注目に値する案件です。

背景と今回の訴訟

この訴訟はTechCrunchの2025年12月4日付報道で広く知られるようになりました。訴状の全文が公開されていないため、詳細は不明な点も多いです。ただし争点の骨子は明らかで、データの取得方法と出力の取り扱いに焦点が当たっています。

RAGって何？　短く説明します

RAGはRetrieval Augmented Generationの略で、情報検索（Retrieval）と生成（Generation）を組み合わせる技術です。一言で言えば図書館で本を探し、そこから要点をまとめて答えるような仕組みです。技術的には検索で得た情報を元に言語モデルが応答を生成します。

裁判で争われる主なポイント

第一にデータの出所です。どの情報をどのように取得したかが問題になります。新聞記事など有料コンテンツが含まれる場合、利用の正当性が問われます。

第二に出力の権利処理です。生成されたテキストが元の著作物に近い表現を含む場合、著作権侵害に当たるかが争点です。簡単に言えば、引用の範囲を超えていないかが検討されます。

第三に裁判所が技術的議論へどこまで踏み込むかです。RAGの仕組みやログの扱いといった技術的証拠の重要性が増しています。

具体例でイメージすると

例えば図書館で複数の雑誌記事を読み比べ、そこから要約文を作るとします。元記事の言い回しをそのまま使えば問題になりますが、要点だけをまとめれば引用の範囲で済むかもしれません。RAGのケースでも同様の線引きが焦点になります。

企業と現場が今すべきこと

企業はデータ出所の記録を整備してください。使用したウェブページやライセンス情報をログ化することが重要です。出力の監査ルールも整え、生成結果がどのソースに依拠しているかの説明責任を果たせるようにしましょう。

社会的な意味合い

この訴訟は単なる当事者間の争いを超えます。判決は生成AIの設計指針や業界のベストプラクティスに波及する可能性があります。著作権保護と技術革新のバランスをどう取るかが問われる場面です。

今後のチェックポイント

公式の訴状全文が公開されるか、専門家の詳細な分析が出るかが重要です。判決になるまで時間がかかることも予想されます。読者の方は信頼できる情報源のアップデートを注視してください。