見出しの裏側で起きていること
ニュースは、見出しの前にデータの海で始まっています。そこには、記事を集めるクローラー、要約するアルゴリズム、引用を整える生成AIがいます。
12月1日、産経新聞社が米Perplexity AIに正式抗議。同日に共同通信、毎日新聞も相次ぎ、無断複製・学習・配信への異議を表明しました。火種は「ただ乗り」か「適法な活用」か、という線引きです。
今回の抗議は、国内主要メディアと生成AIの関係を変える分岐点になり得ます。背景を整理し、読者・開発者・メディアそれぞれの行動指針まで掘り下げます。
抗議の核心：問題視された三つの行為
なぜ今、Perplexityに矛先が向いたのか
共同通信によれば、配信サイト「47NEWS」に対して、約1年間で数十万回のアクセスがPerplexity由来で確認されたといいます。各社は、無断での収集・複製・学習・要約出力が著作権法や不正競争防止法に抵触し得ると主張し、コンテンツの削除と学習データの破棄を要求しました。
報道では、虚偽や誤解を招く出力、出典の表示方法、ブランドの毀損リスクも問題視されています。抗議は法的論点だけでなく、報道の信頼性という社会的基盤にも踏み込みました。
「ニュース記事が無断で複製・利用されている」──共同通信加盟48社がPerplexityに抗議。47NEWSへの数十万回アクセスも指摘（出典：Yahoo!ニュース（PC Watch））
「『ただ乗り』を繰り返すもので、歯止めをかけなければ、民主主義の根幹を支える正確で健全な報道が守れない」（出典：朝日新聞デジタル）
Perplexityの応答：混乱、遺憾、そして整合の課題
対話の入口は開いたのか
毎日新聞の英語版は、Perplexityが抗議に対して「confusion, regret（混乱と遺憾）」を表明したと報じました。一般に同社は、出典表示や要約、クロールの方針遵守を説明してきましたが、それでも実際の挙動が報道各社の観測と整合するかが問われています。
もしrobots.txtやペイウォール、メタタグなどの意思表示があっても、それを回避した取得があれば不信は拭えません。技術説明と現場の実測に差が出たとき、「何がどの条件で収集・保持・出力に使われたか」の検証可能性が重要です。
US-based Perplexity AI expresses “confusion, regret” in response to Mainichi protest（出典：The Mainichi (English)）
境界線の再定義：著作権と不正競争の視点
「学習」と「複製・配信」は別々に議論される
論点は少なくとも三層あります。学習過程での複製の適法性、要約・生成出力の二次利用性、アクセス・取得の手段としての公正性です。日本法では、著作物の複製権・公衆送信権に加え、出所混同や信用棄損など不正競争防止法の争点も視野に入ります。
一方、AI事業者はフェアユースを想起させる議論や、公的ウェブの慣行（robots.txt等）を根拠にする場合があります。ただし日本法の解釈や契約・利用規約の拘束関係、技術的回避の有無で評価は大きく変わります。
- 許容ライン：明確な許諾、オプトイン、厳格な出典・見出しの取扱い、再配信の抑制
- リスクライン：意思表示の無視、キャッシュの過大保持、全文同質な要約、誤情報の出所誤認
国内でもすでに、読売→提訴、朝日・日経→共同提訴という流れが可視化されています（参考：日本経済新聞（読売の提訴）、朝日新聞社リリース、日本経済新聞社リリースPDF）。
技術の実態：RAG、要約、キャッシュの三つ巴
「どう使っているか」を分解すると見える
生成AIは大きく学習（pretraining/finetuning）と参照（RAG）で情報を扱います。RAGは検索・取得・要約・出典提示の設計が命です。引用の粒度、本文の保持時間、メタ情報の表示は、著作権と信用の両面に直結します。
共同通信は、47NEWSに対する大量アクセスを指摘しました。もし特定のサイトに高頻度で接続し、要約結果が元記事の表現に接近していれば、実質的同一性の疑念も生まれます。さらに、出典の混在やブランド名の誤帰属は、虚偽表示・信用毀損の火種となります。
RAG運用の設計次第で、合法な要約支援にも、過剰な再配信にも転びます。ここにプロダクト責任と法務設計の交差点があります。（参考：Yahoo!ニュース（PC Watch）、Ledge.ai）
実務対応ガイド：いま取れる手当と設計原則
メディア・AI事業者・ユーザーのそれぞれへ
議論を前に進めるには、感情論ではなく設計論が要ります。実務に落とすための最小公約数は次の通りです。
- 報道各社：robots.txtとHTTPヘッダーでの明示的オプトアウト、クローラーUAの許可・拒否リスト、ペイウォールの段階的保護、スクレイピング検知のレート制限、要約許諾の範囲を利用規約に明記
- AI事業者：権利者意思の尊重（robots.txt/Metaタグ遵守）、キャッシュTTLの短期化、フルテキスト保持の抑制、出典の明確・恒常表示、見出し・リード文の再配信制御、誤情報修正のSLA化、監査ログの第三者検証
- 法人ユーザー：RAGで使う社内外ソースの権利確認、プロンプトでの引用粒度のコントロール、内容の事前承認フロー、生成結果の自動出典検査
とりわけAI側は「取得→保持→生成→表示」の各工程で、権利と透明性を担保する仕様を公開し、再現可能な監査に耐えることが信頼回復の近道です。（参考：The Mainichi (English)）
海外の風と日本の選択肢
合意か、訴訟か、法整備か
海外では、ニュースパブリッシャーと生成AIの間でライセンス合意や訴訟が相次いでいます。合意モデルは短期的な安定をもたらす一方、価格シグナルが技術発展に与える影響もあります。訴訟はルール形成を促す反面、時間とコストが大きい。
日本では、新聞協会が権利者意思の尊重やrobots.txt順守などの原則を呼びかけています。ここから先は、実務ガイドラインの策定と透明性の標準化が鍵になります。産業界・メディア・行政の三者が、取得・学習・生成・配信の各レイヤーごとに線引きを設け、相互接続できる仕組みを整える局面です。（参考：産経ニュース：新聞協会会長）
結び：線引きを「設計」する時代へ
今回の抗議で浮かび上がったのは、報道の持続可能性とAIの利便性の両立という宿題です。解はゼロサムではありません。透明性の高い取得と最小限の保持、厳密な出典、迅速な是正、そして合意可能なライセンスがそろえば、ユーザー体験と権利保護は共存できます。
線引きは、声の大きさではなく、検証可能な仕様で決まります。今回の一連の動きは、その仕様づくりを各プレイヤーに迫っています。私たちにできるのは、事実を丁寧に追い、テクノロジーの設計を変えることです。それが、次の見出しをより良くする最短距離です。
参考リンク：Yahoo!ニュース（PC Watch）／The Mainichi (English)／The Mainichi (English, Response)／朝日新聞デジタル／Ledge.ai／朝日新聞社リリース／日経リリースPDF
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