投稿者 global-ai-media 
Similarweb社が大規模言語モデル（LLM）開発企業との大型データ契約を発表した背景には、グローバルなAI開発における「良質なデータのライセンス調達」への急速なシフトがあります。本記事では、この動向を起点に、日本企業がAI開発・活用において直面するデータ著作権やガバナンスの課題、そして実務への示唆を解説します。
LLM開発におけるデータ調達トレンドの変化
デジタルデータ分析を提供するSimilarweb社の最新の四半期決算発表にて、大規模言語モデル（LLM）開発企業との大型契約の締結が明かされました。この動きは、現在のAI業界が直面している重要な課題を浮き彫りにしています。それは、「高品質で適法な学習データの確保」です。
これまでLLMの多くは、インターネット上に公開されている膨大なテキストデータを自動収集（クローリング）することで性能を向上させてきました。しかし現在、こうした無秩序なデータ収集に対する風当たりが世界的に強まっています。
適法なデータの価値高騰とライセンス契約の加速
海外では、メディア企業やクリエイターからAI開発企業に対する著作権侵害の訴訟が相次いでいます。これに伴い、AI開発企業側も法的リスクを低減するため、データ保有者から正規のライセンス契約を通じてデータを調達する動きを加速させています。
例えば、海外の大手掲示板サイトやプログラマー向けのQ&AプラットフォームがAI企業とデータ提供契約を結んだ事例が増加しています。Similarweb社のようなウェブ上の行動データやトラフィックデータを持つ企業も、LLMがより現実世界の文脈やトレンドを理解するための重要なデータソースとして注目を集めています。データは今やAI時代における新たな資源として、明確な金銭的価値と権利関係のもとで取引されるようになっているのです。
日本における法規制とグローバルリスクのギャップ
この世界的な潮流に対し、日本企業のAI実務者はどのように向き合うべきでしょうか。日本国内においては、著作権法第30条の4（情報解析のための複製等）により、営利・非営利を問わず、原則としてAIの学習データとして著作物を利用することが広く認められています。これは日本国内でのAI開発・研究を推進する環境としては大きな強みです。
しかし、ビジネスがグローバルに展開される場合、話は別になります。自社のプロダクトに組み込むAIモデルが、海外で訴訟の対象となっているデータセットで学習されていた場合、レピュテーションリスクやコンプライアンス上の懸念が生じます。また、欧州連合（EU）のAI法などでは、学習データの透明性や著作権法の遵守が厳格に求められる方向に向かっています。日本の法律で許容されているからといって、無条件に海外のステークホルダーや顧客企業に受け入れられるとは限らない点に注意が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
こうしたグローバルなデータライセンスの動向を踏まえ、日本企業がAIを活用し、プロダクトや社内システムに組み込む際の重要な示唆を以下に整理します。
1. 利用するLLM・AIサービスのデータの出所を確認する
業務効率化や新規サービス開発のために外部のAIモデルやAPIを導入する際は、そのモデルがどのようなデータで学習されているか、著作権侵害の訴訟リスクを抱えていないかを可能な限り確認することが求められます。特にBtoB向けのサービスにAIを組み込む場合、顧客企業の法務・コンプライアンス部門からの要求に応えられる透明性を確保しておくことが重要です。
2. 自社データの価値再定義とガバナンス構築
独自性のあるデータは、それ自体が大きな価値を持ちます。日本企業が長年蓄積してきた業務データや専門的なドキュメントは、特化型AIモデルの学習や、RAG（検索拡張生成：社内文書などの外部知識を検索して回答を生成する技術）の精度向上のための強力な資産となります。ただし、これを安全に活用するには、個人情報保護法や契約上の秘密保持義務に抵触しないよう、社内データの分類とアクセス権限の厳格なガバナンスが不可欠です。
3. AI生成コンテンツへの依存リスクの回避
インターネット上のデータが無数のAI生成コンテンツで溢れる中、AIの出力結果を再びAIが学習することによるモデルの劣化（データ汚染）が指摘されています。今後は、自社で取得した一次データや、専門家が監修した信頼できる独自の社内データの重要性が一層高まります。AIツールを導入して満足するのではなく、継続的に良質な独自データを蓄積・管理する仕組みを構築することが、中長期的な競争力の源泉となるでしょう。