AI音楽生成サービス Suno が、自社のAIモデル学習にYouTubeの音声データを利用したことを米連邦裁判所に認めた。これは、UMG Recordings、Capitol Records、Sony Music Entertainmentといった大手レーベルが提起した「ストリームリッピング」訴訟に対するSuno側の回答書で明らかになった。Sunoはデータ利用を認める一方で、レーベル側の訴訟提起の正当性に異議を唱えている。この訴訟の行方は、AIと著作権の未来に大きな影響を与えることとなるだろう。
Sunoが学習利用を認め、訴訟に反論
Sunoは2026年9月1日に米マサチューセッツ州連邦地方裁判所に提出した文書で、オープンソースツール「YT-DLP」を用いてYouTubeから音声データを取得し、AIのトレーニングデータとして使用したことを認めた。大手レーベル側は、SunoがYouTubeの暗号化を迂回し、著作権で保護された音源をスクレイピングしたと主張している。この訴訟は、デジタルミレニアム著作権法（DMCA）の迂回防止規定に基づいて提起されているものだ。
しかしSunoは、レーベル側の訴訟自体に複数の点で異議を唱えている。Sunoは、レーベル側が「音楽の生産と商業化に対する不法な独占を拡大する反競争的活動」を行っていると主張し、「著作権の誤用」と「アンクリーンハンズ（不法行為）」の法理を適用するよう求めている。さらに、SunoのAIツールは、最終的に「侵害的ではない新しいプロダクト」を生み出すためのバックエンドプロセスであり、「典型的なフェアユース」に該当すると主張している。
「フェアユース」と「適格性」が論点
Sunoの主張の核となるのは、その学習行為が「フェアユース」であるという点だ。Sunoは、AI開発におけるデータ利用は、著作権法が定める「公正な使用」の範囲内であると強く訴えている。またSunoは、DMCAの迂回防止条項に基づく訴訟において、原告であるレーベル側が訴えを提起する「適格性（standing）」を満たしていないとも主張している。
この「適格性」とは、訴訟を起こす当事者が、その訴訟によって具体的に損害を受けていることを証明できるか、という法的な要件を指す。Sunoは、レーベル側がDMCA第1203条(a)が定める「被害者」の定義に合致しないため、民事訴訟を維持できないと主張しているのだ。Sunoと同時に訴えられている競合のUdioも、同様の法的主張を展開していることが報告されている。両社は同じ弁護団を共有しており、法廷での戦略が連携していることは明らかである。
日本のクリエイターへの示唆
このSunoと大手レーベルの訴訟は、遠い米国の話ではない。日本の音楽クリエイターや業界関係者にとっても、その動向は極めて重要である。もしSunoの「フェアユース」の主張が認められれば、AI学習における既存著作物の利用範囲が拡大する可能性を示唆する。これは、AI音楽生成の法的基盤が変化し、新たなビジネスチャンスや課題が生まれることを意味する。
しかし、日本における著作権法の解釈や運用は、米国とは異なる側面がある。日本のクリエイターは、自身の作品がAIの学習データとして利用される可能性、そしてAIが生成する音楽の著作権帰属について、常に意識を高める必要がある。AI技術の進化は止まらない。私たちはこの訴訟の行方を注視し、AIと共存する未来の音楽業界において、自身のキャリアやビジネスをどう構築していくかを戦略的に考えるべきだ。
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