・Perplexityの著作権侵害問題と他社(ChatGPT・Grok)の違い
・Perplexity AIが訴訟の対象となっている理由
Perplexityの著作権侵害問題
パープレキシティ(Perplexity)は、生成AIを活用した「回答エンジン」として知られるサービスですが、2025年に読売新聞、朝日新聞、日本経済新聞社から著作権侵害を理由に提訴されました。この訴訟は、Perplexityが新聞社の記事を無断で取得・複製し、AIが要約してユーザーに提供することで、著作権法上の複製権や公衆送信権を侵害したとされるものです。特に、ウェブサイトのクロール拒否設定（robots.txt）を無視したデータ収集が問題視されています。これにより、新聞社の記事閲覧機会や広告収入が損なわれたと主張されています。
以下では、PerplexityのAI検索サービスと、類似の生成AIサービスであるChatGPTおよびGrokとの違いを、機能、データ利用、ユーザー体験の観点から比較します。
Perplexity、ChatGPT、Grokの比較
1. Perplexity：ウェブ検索に特化した回答エンジン
- サービス概要：Perplexityは、ユーザーの質問に対し、ウェブ上の最新情報を収集し、AIが要約した自然言語の回答を提供する「回答エンジン」です。「プロ検索」や「Deep Research」機能で、深掘りした情報提供が可能です。
- データ利用：ウェブクローリングを通じてリアルタイムで情報を取得。引用元を明示し、回答にソースリンクを付けることが特徴。ただし、訴訟ではこのクローリングがrobots.txtを無視していると問題視されています。
- ユーザー体験：検索エンジンとチャットボットのハイブリッドのような体験。質問に対する直接的な回答と、関連情報の要約が中心。例：「日本の経済状況は？」と聞くと、最新の経済指標やニュースを要約して回答。
- 訴訟との関連：新聞社の記事を無断で収集・要約し、ユーザーに提供することで、報道機関のコンテンツ価値を損なっているとされる。特に、約12万件の読売新聞オンラインの記事が無断利用されたと主張されています。
2. ChatGPT：汎用型AIチャットボット
- サービス概要：OpenAIが開発したChatGPTは、広範な知識ベースを基にした対話型AI。質問への回答やタスク支援（文章作成、コード生成など）に特化。ウェブ検索機能（後期モデルで追加）もあるが、基本的には事前学習データに依存。
- データ利用：主に事前学習済みの大規模データセットを使用。ウェブ検索機能はオプションで、Perplexityほどリアルタイムのウェブクローリングに依存しない。著作権問題では、トレーニングデータの出典を巡る訴訟が過去に発生したが、Perplexityのようなクロール問題は少ない。
- ユーザー体験：会話型の対話が中心で、質問に対する回答は知識ベースや推論に基づく。例：「日本の経済状況は？」と聞くと、一般的な知識や学習済み情報を基に回答し、最新情報には限界がある場合も。
- 訴訟との関連：ChatGPTは主にトレーニングデータの著作権問題で議論されるが、Perplexityのようなリアルタイムのウェブクロールによる訴訟リスクは低い。
3. Grok：真実追求型のAIアシスタント
- サービス概要：xAIが開発したGrokは、「真実の最大化」を目指す対話型AI。質問に対し、客観的かつ論理的な回答を提供。DeepSearchモードではウェブ情報を深掘りして回答する機能がある（ユーザーによるDeepSearchボタンの選択が必要）。
- データ利用：事前学習データに加え、DeepSearchモードではウェブ情報を収集するが、Perplexityほどウェブクローリングに依存しない。xAIは倫理的なデータ利用を強調し、訴訟リスクを最小限に抑える設計。
- ユーザー体験：ChatGPTに似た会話型だが、科学的・客観的な視点やユーモア（例：『銀河ヒッチハイク・ガイド』風の口調）が特徴。DeepSearchモードでは最新情報を提供可能。例：「日本の経済状況は？」と聞くと、DeepSearchで最新データを引用しつつ、客観的な分析を返す。
- 訴訟との関連：Grokは現時点でPerplexityのような著作権侵害の訴訟に直面していない。xAIのデータ利用方針が比較的慎重であるため、類似のリスクは低いと考えられる。
訴訟背景におけるPerplexityの特異性
Perplexityの訴訟は、ウェブクローリングによるデータ収集の方法と、記事の要約提供が新聞社の収益モデル（閲覧数や広告収入）を損なう点に焦点を当てています。ChatGPTやGrokは、リアルタイムのウェブクローリングよりも事前学習データや限定的な検索機能に依存するため、類似の訴訟リスクは現時点で低いです。Perplexityの特徴である「リアルタイム検索＋要約」が、ユーザーには便利ですが、コンテンツ提供者との倫理的・法的衝突を引き起こしている点が大きな違いです。
まとめ
Perplexity、ChatGPT、Grokは、いずれも生成AIを活用した対話型サービスですが、目的とデータ利用方法が異なります。Perplexityはウェブ検索と要約に特化し、ChatGPTは汎用的な対話、Grokは真実追求と客観性を重視します。訴訟問題では、Perplexityのウェブクローリング手法が特に注目されており、ChatGPTやGrokとは異なる法的リスクを抱えている点が明確です。ユーザーとしては、便利さとコンテンツの倫理的利用のバランスを考慮する必要があります。
Perplexity AIが訴訟の対象となっている理由
Perplexity AIは、生成AIを活用した検索エンジンとして注目を集めていますが、複数の大手メディア企業から著作権侵害や商標権侵害を理由に訴訟を起こされています。このような訴訟が他のAI企業ではなく、特にPerplexityに対して提起されている背景には、いくつかの特有の要因があります。以下では、Perplexityが訴えられている主な理由を詳細に解説します。
1. 無許可でのコンテンツスクレイピング
Perplexity AIは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）技術を利用して、ウェブ上のコンテンツを収集し、ユーザーのクエリに対する回答を生成します。しかし、Dow Jones（ウォール・ストリート・ジャーナル）やNYP Holdings（ニューヨーク・ポスト）、日本の日経新聞や朝日新聞などの大手出版社は、Perplexityが彼らの著作権で保護されたコンテンツを無許可で大量にスクレイピングし、内部データベースに取り込んでいるとして訴訟を起こしています。これらの出版社は、Perplexityが彼らのニュース記事や分析を許可なく使用し、独自のコンテンツとして提供することで、メディア企業の収益モデルを損なっていると主張しています。特に、Perplexityが「リンクをスキップ（Skip the Links）」というマーケティング戦略を掲げ、オリジナルコンテンツへのトラフィックを奪う行為が問題視されています。
2. 他のAI企業とのビジネスモデルの違い
Perplexityのビジネスモデルは、他の生成AI企業（例えば、ChatGPTやGoogleのBard）とは異なり、リアルタイムのウェブ検索と要約生成に重点を置いています。このモデルでは、最新のニュースや記事を直接引用または要約することが多く、著作権で保護されたコンテンツの使用が顕著です。一方、OpenAIなどの企業は、ライセンス契約を通じて出版社と提携し、コンテンツ使用の許可を得るケースが増えています。たとえば、News CorpはOpenAIと5年間で2億5000万ドル以上の契約を結んでいますが、Perplexityは同様のライセンス交渉に応じなかったとされ、これが訴訟の引き金となっています。
3. 商標権侵害と誤情報の生成
Perplexityに対する訴訟では、著作権侵害だけでなく商標権侵害も問題とされています。原告は、PerplexityのAIが生成する回答に誤情報（いわゆる「ハルシネーション」）が含まれ、誤って原告の出版物に帰属されることで、ブランドの評判を損なっていると主張しています。たとえば、ウォール・ストリート・ジャーナルの記事に関して、存在しない引用を生成したり、誤った情報を関連づけたりするケースが報告されています。このような行為は、出版社の信頼性やブランド価値を傷つけるとして、訴訟の重要な論点となっています。
4. ライセンス交渉の無視
複数の出版社が、Perplexityに対してコンテンツ使用に関するライセンス交渉を提案しましたが、Perplexityがこれに応じなかったことが訴訟の背景にあります。たとえば、ニューヨーク・ポストやDow Jonesは2024年7月にPerplexityに通知を送り、ライセンス契約の可能性を議論しようとしましたが、Perplexityはこれを無視したとされています。この点で、Perplexityの対応は、他のAI企業が積極的にライセンス契約を結ぶ姿勢とは対照的であり、訴訟リスクを高める要因となりました。
5. RAG技術の特異性
Perplexityが使用するRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術は、外部のデータソースをリアルタイムで参照し、回答を生成する仕組みです。この技術は、他の生成AIモデルと比較して、引用元となるコンテンツへの依存度が高いため、著作権侵害のリスクが顕在化しやすいとされています。原告は、PerplexityがRAG技術を用いて彼らのコンテンツを直接的または間接的に再利用し、オリジナル記事の代替となる回答を提供していると主張しています。この点が、Perplexityが他のAI企業と異なる訴訟リスクを抱える要因となっています。
6. 業界全体への影響と法的先例の可能性
Perplexityに対する訴訟は、単なる一企業の問題にとどまらず、生成AI業界全体に対する法的枠組みの確立に影響を与える可能性があります。出版社側は、Perplexityの行為が「フェアユース（公正利用）」の範囲を超えると主張し、裁判所がこの点をどう判断するかが注目されています。もし原告が勝訴した場合、AI企業はコンテンツ使用のためのライセンス契約を余儀なくされる可能性があり、業界全体のビジネスモデルに変革が求められるかもしれません。一方で、Perplexityがフェアユースの主張を認められた場合、著作権コンテンツの利用に関する法的基準が緩和される可能性があります。このような先例的意義が、Perplexityを訴訟の標的として際立たせています。
結論
Perplexity AIが他のAI企業と比較して訴訟の対象となっている理由は、無許可でのコンテンツスクレイピング、ライセンス交渉の無視、RAG技術の特異性、商標権侵害や誤情報の生成、そして業界全体への影響の可能性に集約されます。これらの要因は、Perplexityのビジネスモデルが従来のメディア企業の収益モデルと直接競合し、かつ著作権法のグレーゾーンに挑戦する形で運営されていることに起因しています。今後、この訴訟の結果が、AIと知的財産権の関係をどう定義するかに大きな影響を与えるでしょう。
