投稿者 global-ai-media 
Anthropic社が、DeepSeekなど複数のAI研究所による「蒸留（Distillation）」を用いたモデル能力の不正抽出を検知・阻止したと発表しました。このニュースは単なる企業間の競争にとどまらず、AIモデルの開発手法における正当性とコンプライアンスの境界線を問い直すものです。本記事では、この事例を端緒に、日本企業が自社でAIモデルを開発・利用する際に知っておくべき「蒸留」のリスクと、実務上のガバナンスについて解説します。
Anthropicによる「蒸留攻撃」の告発とその背景
生成AIの基盤モデル開発における競争が激化する中、Anthropic社はDeepSeek、Moonshot、MiniMaxといった中国の主要なAI研究所が、同社のモデル「Claude」に対して大規模な「蒸留攻撃（Distillation attacks）」を行っていたことを特定し、対策を講じたと発表しました。
ここで言う「蒸留（Distillation）」とは、高性能な巨大モデル（教師モデル）の出力を、より小規模なモデル（生徒モデル）の学習データとして利用し、教師モデルの推論能力や挙動を模倣させる手法です。技術的には、モデルの軽量化や高速化を実現するための一般的なMLOps（機械学習運用）手法の一つですが、モデル提供者の利用規約（ToS）に違反して行われる場合、知的財産の侵害や「攻撃」と見なされます。
Anthropicの主張によれば、これらの組織はClaudeのAPIを通じて大量のプロンプトを送信し、その回答データを収集することで、自社モデルの性能をClaudeと同等レベルまで引き上げようとしていました。これは、莫大なコストと時間をかけて開発された基盤モデルの成果を「ただ乗り」する行為であり、AI業界における公正な競争を阻害するものとして問題視されています。
「正当な最適化」と「規約違反」の境界線
日本企業のエンジニアやプロダクト担当者にとって重要なのは、蒸留という技術自体が悪ではないという点を理解することです。実際、自社でライセンスを持つモデルや、商用利用可能なオープンソースモデルを教師として、特定のタスクに特化した小型モデル（SLM）を作ることは、コスト削減やレイテンシ（応答遅延）改善のために有効な戦略です。
しかし、OpenAIやAnthropic、Googleなどが提供する商用APIの利用規約には、通常「出力データを競合するモデルの開発に使用してはならない」という旨の条項が含まれています。今回の事例は、この契約上の制約を無視し、大規模かつ組織的にデータを抽出した点が問題となりました。
これは、単に「他社の技術を盗まない」という道徳的な話にとどまらず、法的な契約不履行リスクや、将来的なサービス停止リスクに直結します。特に、開発プロセスがブラックボックス化しやすいAI開発において、どのデータを使ってモデルを学習させたかというトレーサビリティ（追跡可能性）の重要性が改めて浮き彫りになりました。
日本企業におけるAI開発と著作権法の兼ね合い
日本は著作権法第30条の4により、AIの学習目的であれば著作物の利用が原則として適法とされる「機械学習パラダイス」とも言える環境にあります。しかし、これはあくまで著作権法上の例外規定であり、企業間の契約（利用規約）が優先されるケースが一般的です。
つまり、「法律上は学習データとして使えるかもしれないが、APIを利用する際の契約で禁止されている」という状況が頻繁に発生します。日本企業が自社専用のLLMを開発したり、既存モデルをファインチューニング（追加学習）したりする際、ChatGPTやClaudeの出力をそのまま学習データとして流し込むことは、明確な規約違反となる可能性が高いのです。
また、オープンな重み（Open Weights）として公開されている海外製モデルを利用する場合でも、そのモデル自体が他社の商用モデルを不正に蒸留して作られたものである可能性も否定できません。そのようなモデルを基盤として自社サービスを構築することは、将来的にライセンス問題やサプライチェーンリスクを抱え込むことになります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAnthropicの事例は、AIモデルのエコシステムがいかに相互依存し、かつ脆弱な信頼関係の上に成り立っているかを示しています。日本企業がAI活用を進める上で、以下の3点を実務的な指針として考慮すべきです。
1. 学習データの出自管理（データガバナンス）の徹底
自社でモデルを追加学習させる際、その教師データがどのように生成されたかを厳格に管理する必要があります。「生成AIの出力」を学習に使う場合は、利用しているサービスの規約でそれが許可されているか（または権利関係がクリアなローカルモデルの出力か）を必ず法務・知財部門と確認してください。
2. 「汚染されたモデル」のリスク評価
コスト削減のために海外の新興モデルやオープンモデルを採用する場合、そのモデルが高いベンチマークスコアを出している理由が「技術革新」によるものか、単なる「商用モデルの無断蒸留（コピー）」によるものかを見極める必要があります。出自が不明瞭なモデルへの依存は、突然の公開停止や法的トラブルに巻き込まれるリスクとなります。
3. 正当な蒸留技術の戦略的活用
リスクを回避しつつ、正当な手段での「蒸留」は積極的に活用すべきです。例えば、自社保有の高品質なデータセットや、ライセンス的に問題のないモデルを用いて、特定業務に特化した軽量モデルを作成することは、日本の現場における「エッジAI活用」や「オンプレミス環境での運用」において強力な武器となります。