2026年9月1日、米司法省（DOJ）はマンハッタン連邦裁判所に「利益声明書（Statement of Interest）」を提出し、ニューヨーク・タイムズ対OpenAIおよびMicrosoftの著作権侵害訴訟に正式介入した。司法省は明確に主張した：著作権で保護されたテキスト作品を用いた大規模言語モデル（LLM）のトレーニングは、米国著作権法の枠組みの下でフェアユースに該当し、侵害責任を負うべきではないと。文書には副司法長官スタンリー・ウッドワード・ジュニア（Stanley Woodward Jr.）らが連署した。
これは連邦政府がAI著作権関連訴訟に初めて正式に立場を表明したものであり、ニューヨーク・タイムズ事件および同時期に併合審理されている書籍著者・出版社関連案件を対象としている。主審のシドニー・スタイン（Sidney Stein）判事は以前、双方に対して遅くとも9月4日までに略式判決申立書を提出するよう求めていた。
トレーニングプロセスは法律上何をしているのか
著作権法上のフェアユースには四つの評価要素があり、最も重要なのは「使用の目的と性質」（第一要素）および「原著作物の市場への影響」（第四要素）である。司法省の論証はこの点に集中している：トレーニングプロセスはニューヨーク・タイムズの記事をそのまま読者に提示するものではなく、すべてのテキストを数値表現に変換し、モデルが語彙・文法・知識の統計的関係を学習することで、テキスト予測・編集・翻訳・新コンテンツ生成などの能力を獲得させるものである。
トレーニングは「高度に変換的（exceedingly transformative）」な行為である。なぜなら、モデルはその記事を著者の本来の意図、すなわち読者への情報提供や娯楽提供という目的のために使用していないからだ。第四要素については、司法省はトレーニング行為自体が原著作物を代替したりその市場価値を損なったりすることはないと主張している——ChatGPTが存在するからといって読者がニューヨーク・タイムズの購読をやめるわけではない。司法省は特に、モデルの出力段階は別途評価が必要だと指摘している：ある出力結果が保護されたコンテンツを逐語的に再現してユーザーに配布するならば、それは別個の法的問題であり、だからといってトレーニング行為自体が違法であるとは推論できないとした。
司法省は文書の中で境界を明確に画した：この声明はトレーニング段階のみを対象とし、トレーニングデータの取得・保存方法も、保護されたコンテンツを再現する可能性があるモデルの出力も対象外とする。つまり、仮に裁判所が政府の立場を採用したとしても、出力レベルにおけるOpenAIの責任リスクは依然として残ることになる。
国家安全保障カード、そして開示されなかった詳細
司法省はこの文書の論証の重点の一部を、国家安全保障の問題に置いた。文書はトランプが以前署名した大統領令「米国のAI分野におけるリーダーシップへの障壁の撤廃」を援引し、明確にこう記した：「米国において強力なAI産業を構築することを著しく困難にする法的ルールは、国家安全保障を脅かし、このような制約を受けない外国の競合国に競争上の優位をもたらす。」
トレーニングのたびに著作権者から許諾を得ることを義務付ければ、コンプライアンスコストは急増する。司法省は、最終的にそのコストを負担できるのは最大規模のテクノロジー企業だけであり、かえってLLM市場の集中を悪化させ、大規模な歴史的アーカイブを持つ伝統的メディア機関に非対称な優位をもたらすことになると指摘した。
司法省がOpenAIを支持するこの文書を提出したまさにその時、トランプ政権はOpenAIの株式約5%を連邦政府が取得することを交渉中だと複数の独立した情報源が報じていた——当時OpenAIの企業価値は約8,520億ドルと評価されており、この株式は約426億ドル相当となる。利益声明書全体を通じてこの点への言及は一切なかった。Above the Lawの報道によれば、この潜在的な利益関係が法曹界での利益相反への疑問を呼び起こした。
司法省が訴訟に介入すること自体は珍しくないが、通常は商業的利益ではなく公共政策上の利益を根拠とする。被告側の株式を保有する可能性がある状況で、その被告の核心的な法的主張について裁判所に表明するというのは、法的手続き上きわめて高度に微妙な背景であり、文書自体にその開示が欠如していることで問題はいっそう際立っている。
各利害関係者の得失
AI開発者にとって、政府の表明の象徴的価値は法的拘束力をはるかに上回る。「利益声明」それ自体に判決効力はないが、審理を担当する判事に対して明確なシグナルを送っている：行政府は、トレーニング行為に著作権責任を課することの影響は単一の事件の範囲を超えると判断している。米国の法体系において、政府の利益声明は特に国家政策に関わる問題において裁判所に一定の影響を与えるのが通例だ。
コンテンツクリエイターやメディア機関にとっては、状況は明らかに不利である。ニューヨーク・タイムズのスポークスマン、グレアム・ジェームズ（Graham James）は、政府は「無数の米国のクリエイターの利益を犠牲にして、時価総額数兆ドルの少数のAI企業側についている」と反論した。また「AI企業は著作権法が求めるとおり、自社製品のコンテンツに対して公正に対価を支払えばよい」と付け加えた。ニューヨーク・デイリー・ニュースの首席弁護士スティーブン・リーバーマン（Steven Lieberman）は、政府の立場は「米国憲法の著作権条項を無視している」と指摘し、米国著作権局がこれまで表明してきた見解と矛盾すると述べた。
中小規模のAIスタートアップにとっては、政府の論証は両刃の剣となる。一方では、トレーニングがフェアユースと認定されればデータコンプライアンスコストが下がり、市場参入障壁が低下する。しかし他方では、司法省自身も認めているように、トレーニングに個別許諾が必要となる場合に利益を得るのは「最大規模のテクノロジー企業」であり——これは許諾不要の制度が必ずしも市場集中度を変えるわけではなく、算力・データ規模・エンジニアリング能力における大手企業の優位が引き続き業界を支配することを意味している。
下流の開発者や法人ユーザーにとって、短期的に最も直接的な影響は法的不確実性の低下だ。裁判所が明確な判断を下すまでの間、「政府はトレーニングをフェアユースと見なしている」というシグナルは、大規模モデルAPIの使用をめぐるコンプライアンス上の不安を少なくとも一定程度緩和するだろう。
過去の先例と今回の違い
司法省は文書の中で説得力のある二つの先例を援引した。一つはGoogle対Oracle事件（Google v. Oracle）で、最高裁判所は2021年にGoogleによるJava APIコードの複製はフェアユースに該当すると裁定し、その核心的根拠は使用の変換的性質であった。もう一つは第二巡回裁判所によるAuthors Guild対Google事件（Authors Guild v. Google）の裁決で、Googleブックスプロジェクトによる数百万冊の書籍のスキャン——全文複製を含む——がフェアユースに該当すると認定したものである。検索可能な抜粋という新たな目的に資するという理由からだった。
これら二つの先例はいずれも「大規模複製＋変換的目的＝フェアユース」という論理連鎖を支持しており、司法省の論証はまさにこの路線に沿って展開されている。
しかし今回には本質的な違いも存在する。Googleブックスの出力は抜粋にとどまり、かつGoogleは著作権申告の仕組みを構築していた。一方でLLMは特定の条件下でトレーニングデータを逐語的に再現することが実際にある——ニューヨーク・タイムズが提訴した際、ChatGPTがその記事をほぼ原文のまま再現したスクリーンショットを証拠として提出した。司法省はこの点への対応として、トレーニングと出力を二つの独立した法的問題として切り分けているが、この切り分けが法廷で成立するかどうかが、この訴訟全体の核心的争点である。
また、司法省は文書の中でKadrey対Meta事件（2025年）における裁判所の分析を明確に批判し、フェアユースの第四要素の適用において「トレーニングと出力を混同した」ために誤った結論に至ったと述べた。この批判は実質的な意味を持つ——現在の事件に論拠を提供するだけでなく、将来の類似訴訟における法律解釈の方向性をも示すものだ。
今後最も起こりうること
裁判所レベルでは、シドニー・スタイン判事は9月4日の略式判決申立書を受領した後、選択を迫られる：政府の「トレーニング／出力の二分」という枠組みを採用するか、それともニューヨーク・タイムズ側が主張する包括的侵害認定の道筋を採るか。政府の介入は裁判所が前者に傾く確率を高めるものの、結果を保証するわけではない。
産業レベルでは、裁判所がどのように裁決を下すかにかかわらず、この文書はすでに明確な政策シグナルを発している：トランプ政権はAIデータコンプライアンスの規制上の障壁となるつもりはないということだ。これはAIインフラへの資本流入を加速させるだろう。特にデータ処理やモデルトレーニングに関連する投資において、規制の不確実性の低下がリスクプレミアムに直接影響するからだ。
グローバルレベルでは、米国の明確な立場表明が各法域の政策分化を深めることになる。EUのAI法はトレーニングデータの透明性についてより厳格な要件を定めており、米中間の規制アプローチの違いは、AIのグローバルな産業配置に影響を与える長期的な変数となるだろう。
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