フェアユースとは
フェアユース（Fair Use）とは、米国著作権法に定められた著作権の制限規定で、一定の条件を満たす場合に著作権者の許諾なく著作物を利用できる法理です。AI開発における学習データの利用がフェアユースに該当するかどうかは、現在最も注目される著作権法上の論点の一つです。
| ひとことで言うと | 米国著作権法で、一定の条件下なら無許諾利用を認める柔軟な規定。 |
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| 判断の4要素 | 利用目的、著作物の性質、利用の量、市場への影響。 |
| 注意点 | 日本にはフェアユース規定はない。代わりに個別の制限規定が置かれている。 |
フェアユースの4要素
フェアユースの判断は、利用の目的と性格（商業目的か教育目的か）、著作物の性質（事実に基づくものか創作的なものか）、利用された部分の量と重要性（全体に占める割合）、原著作物の市場への影響（市場を代替するか）の4つの要素を総合的に考慮して行われます。
1利用の目的と性質変容的な利用か
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2著作物の性質事実か創作か
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3利用した量全体か一部か
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4市場への影響元の売上を奪うか
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5総合的に判断裁判所が個別に評価
AI学習とフェアユース
AI学習のためのデータ利用がフェアユースに該当するかについては、学習が「変容的利用」（原著作物とは異なる目的での利用）にあたるか、生成された出力が原著作物と競合するかが重要な争点です。現在、複数の訴訟で裁判所の判断が待たれています。
日本との違い
日本の著作権法にはフェアユースのような包括的な権利制限規定はありませんが、第30条の4の情報解析規定がAI学習に関して類似の機能を果たしています。ただし、適用範囲や要件は異なるため、単純な比較はできません。