2026/03/07 18:18

ビットトレントでの海賊版書籍アップロードはフェアユースに該当するとMetaが主張 Meta は最近、ビットトレントを通じて海賊版書籍をアップロードする行為をフェアユース（公正利用）の一形態として扱う方針を発表しました。会社の声明では、以下の重要ポイントが挙げられています。 - 法的背景 - Meta は最新の裁判所判断や学術分析を引用し、自社の立場を裏付けています。 - ビットトレント配信における特定の技術的側面が、フェアユースの「変換性（transformative）」カテゴリーに該当すると主張しています。 - ポリシーへの影響 - 新解釈に基づくコンテンツは、自動でフラグ付け・削除されることはありません。 - 該当するアップロードを行ったユーザーには、即時の削除ではなく警告が表示されます。 - 利用者への責任 - Meta はユーザーに対し、共有前に自らのアップロード内容の合法性を確認するよう促しています。 - 不明点がある場合は、著作権保持者や法務専門家に相談することを推奨しています。 - 今後の更新予定 - 同社は裁判所の動向を綿密に監視し、必要に応じてポリシーを調整すると述べています。 - 来月にはヘルプセンターに詳細なFAQセクションが公開される予定です。要点 Meta の立場はデジタル配信権の変化する見解を示しています。ビットトレントアップロードに対しては執行を緩和しつつも、既存の著作権法への遵守と注意喚起は継続的に行われる方針です。

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要約▶

Japanese Translation:

Summary

Meta は、作家リチャード・カドリー、サラ・シルバーマン、クリストファー・ゴールデンによって提起された 2023 年の集団訴訟に対抗しています。この訴訟では、Meta がアンナズアーカイブなどのシャドウライブラリから盗用した書籍を Llama 言語モデルの学習に使用したと主張されています。2024 年の裁判所判断は、その作品を学習に使用することがフェアユースに該当するとしつつ、Meta が BitTorrent を通じて書籍をダウンロード・共有した行為について責任を負うとしました。

2024 年 9 月、Meta は補足的な尋問回答で、BitTorrent ダウンロード中の盗用書籍アップロードもプロトコルに不可欠であるためフェアユースに該当すると主張しました。Meta は、このアップロードが大量データ取得の技術上必要な行為であり、自発的なものではないと論じました。著者側弁護士は 2024 年 10 月に異議を唱え、Meta が 2024 年 11 月からアップロード主張を知っていたにもかかわらず、期限前にフェアユース防御を提出しなかったと指摘しました。Meta は 2025 年 12 月に共同ケース管理声明で既にフェアユース防御を提示し、同主張は新しいものではないと反論しました。

著者の陳述録には、Meta のモデルが彼らのコンテンツを再現したり市場への損害を与えているという証拠はありません。サラ・シルバーマンは「全く関係ない」と述べました。Meta はこれらの認定を利用し、訴訟は著作権保護よりもその学習プロセスに対する挑戦であると主張しています。

本件は現在審理中です。ヴィンセ・チャブリア裁判官は Meta の「技術上の必要性によるフェアユース」防御を許可すべきかどうかを判断しなければならず、これはシャドウライブラリデータを用いた AI 訴訟に新たな先例を設定し、著者・テック企業・業界全体が大規模データセット取得に取り組む方法に影響を与える可能性があります。

本文

競争の最前線：LLM開発における著作権とフェアユース

主要企業が著作権保有者から許可を得ずに訴訟へ

AIモデル（LLM）を最大限に活用するため、複数のテック企業が著作権で保護されたコンテンツをトレーニングデータとして使用しました。FacebookとInstagramの親会社であるMetaは、その対象企業の一つです。2023年には、有名な書籍作者（リチャード・カドリー、サラ・シルバーマン、クリストファー・ゴールデンら）が同社を相手取った集団訴訟を提起しました。

Metaの「甘い勝利」

昨夏、Metaはこの件で重要な判決を得ました。裁判所は「盗作書籍をLlama LLMのトレーニングに使用することはフェアユースに該当」と判断したのです。ただし、同社がBitTorrent経由で書籍をダウンロード・共有した行為には責任が残りました。MetaはAnna’s Archive などの影のライブラリから書籍を取得し、主に BitTorrent 転送（他者へのデータアップロード）に頼っていたため、著作権侵害が広範かつ直接的であると筆者たちは主張しています。

近月、訴訟は「直接的な著作権侵害」の残存クレームを基に継続。双方は発見手続き（ディスカバリー）で追加証拠を収集しましたが、Metaの防御戦略は未だ不透明でした。

「盗作書籍をシードすることもフェアユース」

先週、Metaはカリフォルニア連邦裁判所に補足質問応答（サプリメンタル・インタロガトリー）を提出し、新たな防御方向性を示しました。初めて、同社は「BitTorrent でのアップロードもフェアユースに該当」と主張しています。

Meta の論理はシンプルです。BitTorrent はプロトコル上、ファイル転送時に必ず他者へデータをアップロードします。つまり、アップロードは選択ではなく技術的な必然であるというわけです。

さらに Meta は「ビットトレント共有は貴重（ただし盗作）データ取得のため不可欠だった」と主張しました。Anna’s Archive の場合、データセットはトロントダウンロードを通じてしか大量に入手できず、BitTorrent が唯一実用的な選択肢であったとしています。

「Meta はビットトレントを利用したのは、データセット取得のためより効率的かつ信頼性が高かったからです。Anna’s Archive の場合、これらのデータセットはトロントダウンロードのみで大量に入手可能でした。」
– Meta 後援弁護士

「したがって、原告が自作品またはその一部をビットトレントネットワーク上で理論的に『利用可能』とする証拠を提示できれば、それはMeta の変換フェアユース目的のために原告作品をダウンロードする過程の一部であると言える。」

要するに、LLM のフェアユーストレーニングに必要な数百万冊の書籍取得には直接的なダウンロードが不可欠であり、それは最終的に同じフェアユース目的を果たすものと主張しています。

原告とMeta：フェアユースのタイミングについて対立

原作者らは先週金曜遅い時間帯に提出された補足応答と新防御に不満を示しました。月曜朝、彼らの弁護士は判事ヴィンス・チャブリア（Judge Vince Chhabria）に手紙を書き、深夜提出が発見期限回避の不適切行為だと主張。Meta が 2024 年 11 月からアップロードクレームを認識していたにもかかわらず、裁判所が同件について質問した際にフェアユース防御を提示しなかった点を指摘しました。

手紙は特に「Rule 26(e) に基づく継続的義務である発見補足（ディスカバリー）にも関わらず、裁判所期限後に新たな防御を追加できる『抜け道』が存在しない」と述べています。

「Meta は合理的理由からアップロードベースのクレームに対してフェアユース防御を一度も提示したことはなく、2024 年 11 月以降も同様である。」
– 原告側弁護士

翌日、Meta の法務チームは判事に返答手紙を提出。ここでは「直接的著作権侵害クレームに対するフェアユース議論は全く新しいものではない」と主張し、2025 年 12 月の共同ケース管理声明で防御が明示されていたと指摘。また、原告側弁護士自身も後日裁判所で同議論を扱ったと説明しました。

「要するに、Meta が『アップロードベースのクレームに対してフェアユース防御を一度も提示したことはない』という主張は誤りです。」
– Meta 後援弁護士

原告は「損害なし・侵害出力なし」を認める

Meta の質問応答では、原作者自身の証言（デポジション）も引用し、自らの言葉でフェアユース防御を裏付けています。各著者は Meta モデルが自作品を再現する出力を生成していないと認めており、サラ・シルバーマンは「Meta のモデルが彼女の本から言語を出力しなくても問題ない」と述べました。

Meta はこのような認定が市場損害理論を打ち砕くと主張しています。原作者自身が侵害出力や売上減少を指摘できない場合、訴訟は書籍保護ではなく「トレーニングプロセスそのもの」に対する挑戦に過ぎず、裁判所は既にフェアユースと判断しているとのことです。これらの認定は昨夏 Meta が勝利したトレーニングクレームで中心的な防御となりましたが、残る BitTorrent 配布争議では同じ重みを持つかは未定です。

アメリカ AI リーダーシップへの影響

質問応答の中で Meta は、AI への投資が米国の世界リーダーシップ確立に貢献し、地政学的競合相手よりも先行していると強調。これは「価値ある資産」として保護すべきだと暗示しています。

今後の展望

この訴訟が進むにつれ、判事チャブリアは「技術的必要性によるフェアユース」という防御を認めるかどうかを判断することになります。BitTorrent 配布クレームは 2023 年に提起された訴訟の最後の実体が残っており、判事が新防御を許可するか否かは今後注目されます。

※ Meta の補足質問応答（pdf）: <ここへリンク>
原告の判事への手紙（pdf）: <ここへリンク>
Meta の手紙に対する返答（pdf）: <ここへリンク>

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2026/03/08 5:43

CAS番号（化学物質登録番号）

## Japanese Translation: CasNumは、コンパスと定規を用いた幾何学的構成により任意精度算術を実装するPythonライブラリです。数値は平面上の点としてエンコードされ、加算・乗算・除算・論理ゲートなどの演算は、線/点、円、直線と円の交点などの5つの基本的な幾何学プリミティブから構築されます。最適化には、2倍による特殊ケース乗算や剰余計算で最高位ビット（2のべき乗）を除去する手法が含まれています。このライブラリはGame BoyエミュレータのALUに組み込むことを想定しています。CasNumを統合するには、PyBoy の `opcodes_gen.py` を編集するだけで、他のエミュレータコードは変更されません。使用例としては、単純なRSA実装（`python3 -m examples.rsa`）や、幾何学ベースの算術のみで動作させるポケットモンスター赤版（`python3 -m examples.basic`）があります。初回起動に約15分かかりますが、その後はPython の `lru_cache` によりほぼ 0.5–1 FPS で再起動できます。ビュアースクリプト (`casnum/cas/viewer.py`) は幾何学的構成を可視化し自動ズームします。RSA例では手動ズームが必要になる場合があります。依存関係は、sympy（コア）、可視化用のオプション pyglet、テスト用 pytest‑lazy‑fixtures、RSA 用 pycryptodome、および任意で Euclid Postulate V です。インストールは `git clone --recursive` の後に `pip install -r requirements.txt` を実行します。使用している ROM（`2048.gb`）は zlib ライセンス、CasNum コアコードは MIT ライセンス、PyBoy は LGPL v3.0 でライセンスされており、このプロジェクトはオープンソースや教育プロジェクトに適しています。

2026/03/08 6:56

3T ブラインドスポット：米国の非営利団体

## Japanese Translation: **概要** 米国の非営利セクターは年間 **3兆ドル** を管理しており、これはイギリスのGDPを上回る金額ですが、そのうち実際にプログラム費用に充てられるのは **約36％（1,800億ドル）** に過ぎません。残りはオーバーヘッド、スタッフ給与、資金調達に使われています。登録済み非営利団体は **180万人以上** であり、その多くは収益が5万ドル未満の場合 IRS Form 990 の提出義務から免除されているため、セクター全体の大部分が公衆の監視から隠れています。寄付者の信頼感は低下しています。**米国の寄付者の32％が5年以上前よりも慈善団体に不信感を抱いています**（BBB Wise Giving Alliance）、世界的にも三分の一が非営利団体への信頼を失っています（Gallup）。財務的負担は顕著で、**調査対象の非営利団体の36％が2024年末に営業赤字を報告し、10年間で最高水準となりました**。また **41％しか全職員に生活賃金を支払えません**。資金提供者は通常オーバーヘッドを約15 % に抑えるよう指示しますが、多くの非営利団体は管理費に **31 % 近くを使っており、過小報告やコーナーカットが頻発する** ― これは「非営利組織の飢餓サイクル」と呼ばれる現象です。企業会計との大きな違いは顕著です。IRS Form 990 は年間一度提出され、公開までに **12–18か月** を要し、監査済み財務諸表や詳細なプログラム内訳が欠如しています。一方で公的企業は **10-K（年次）、10-Q（四半期）、8-K（重要事象）** を提出し、60日以内に監査済みの声明を求められます。このコンプライアンス中心の枠組みが可視性の問題を生み出し、寄付者の信頼を侵食しています。国際的には、英国で実施された研究で **ウガンダの井戸の45％が非営利団体によって資金提供されましたが、機能していませんでした**。これにより 2億1,500万〜3億6,000万ドル相当のリソースが無駄になっています—非効率性の重大さを示しています。既存技術（カメラ・センサー・衛星画像）はリアルタイムで成果を追跡できる可能性がありますが、現在の報告規則ではそのような機能は義務付けられていません。非営利セクターの将来は、コンプライアンス重視から真の透明性と説明責任への転換にかかっています。この変革なしには、非営利団体は営業赤字と寄付者の懐疑心を続けるでしょう。変革が実現すれば、信頼を回復し持続可能な資金調達を確保できる可能性があります。

2026/03/06 16:17

既存のブリックからLEGO NXTファームウェアをダンプする（2025）

## Japanese Translation: > 著者はPybricksプロジェクトで作業している際、オリジナルのファームウェアバージョン 1.01を動作させていた中古Lego NXTを入手し、このファームウェアの保存コピーが存在しないこと（利用可能なのは新しい 1.03のみ）に気づきました。 > > NXTのAT91SAM7S256 MCU上では、SAM‑BA PEEK/POKE を呼び出すことはできますが、それを行うとファームウェアを書き換えてしまい、古いMCUにはモダンなデバッグインターフェースが欠けているためJTAGも実用的ではありません。ロボットのプログラムは制限付きメモリ内で動作するバイトコードVMで走るので、著者は低レベル機能に焦点を当てました。 > > PyUSB を介して USB 「Read IO Map」コマンドを送信し、`0x100d3d`（フラッシュの約 3 KiB）に位置するVMの書き込み可能な関数ポインタ `pRCHandler` を読み取りました。32 KiB の書き込み可能 MemoryPool は NOP とカスタム ARM コードで埋めることができ、`pRCHandler` をこのプール内のアドレスにリダイレクトすることで任意の直接コマンドをそのコードとして実行させることができます。 > > 著者は、受信パケットから4バイトのアドレスを読み取り、そのアドレス上のワードを返す組み込みアセンブリを挿入し、元のハンドラを置き換えました。この乗っ取られたハンドラを利用して、USB経由で「direct」コマンドをバイト単位で送信し、フラッシュ領域全体（`0x00100000–0x00200000`）を読み取り、完全なファームウェアとユーザーデータを `nxtpwn-dump.bin` にダンプしました。 > > この脆弱性は、ストックファームウェアを実行している任意のNXTで機能し、未改変デバイス上でもベアメタルコードが動作できることを示しています。これにより、保存ツールや自己複製型マルウェアなどの可能性が開かれ、NXTファームウェアの整合性チェックにおける脆弱性も浮き彫りになっています。