AIとスクレイピング / スクレイピング事件判決が突いた「ログ」と「デフォルト」 / ミュンヘン高等地方裁判所判決を読んで雑感

　ミュンヘン高等地方裁判所（OLG München）が2025年9月26日に言い渡した、いわゆるFacebookスクレイピング事案の判決を読んだ（注1）。素材はプライバシー侵害であるが、射程はもう少し広い。裁判所が真正面から扱っているのは、抽象的な「プライバシーを大事に」ではなく、（i）証拠が誰の手元にあるか、（ii）デフォルト設定が実際にユーザー行動をどれだけ規定するか、という極めて工学的・運用的な論点である。AIガバナンスの議論がしばしば「透明性」や「説明責任」という大きな単語で空中戦になりがちなところ、本件はその単語を地上に下ろしてくる。

　翻訳・理解に誤りがある可能性も否めないため、詳細は原典を確認いただきたい。

　第一に面白いのは、GDPR（一般データ保護規則。Regulation (EU) 2016/679）（注2）の時間的適用（いつの出来事か）をめぐる立証構造である。本件ではスクレイピング自体が2018年1月から2019年9月まで行われ、5億3300万件規模のデータが2021年4月に公開されたと整理されている（注1）。しかしGDPRの適用開始（2018年5月25日）（注2）をまたぐ以上、「侵害がいつ起きたか」は結論を左右する。ここで裁判所は、プラットフォーム運営者は技術の「支配者（Herr der Technik）」として、侵害期間について二次的な説明責任（sekundäre Darlegungslast）を負うと明言する（注1）。要するに、外部者である利用者に過度の立証負担を課すのではなく、システムを作り監視している側に「いつ・何が起きたか」を語らせるのである。

　そして重要なのは、運営者が「生データもログも保持していない」と言って逃げ切れる設計になっていない点だ。裁判所は、そのような一般論では二次的説明責任を尽くしたことにならないと切り返している（注1）。ここには二重のメッセージがある。第一に、技術的に把握できるはずの事実を、企業の内部事情（保存していない）で不可知化することは許されにくい。第二に、データ保護法の適用・不適用をめぐる争いは、実体法の解釈だけでなく、証拠とプロセスの設計で決まる。規制は条文に書いてあるが、執行はログに書いてある、という不思議な逆転が起きる。

　この「ログがない」は、技術者の世界ではしばしば単なる事実の表明に過ぎないが、法廷では別の意味を帯びる。証明できないことは、しばしば「証明しなかったこと」として処理される。AIシステムでも同型の問題が起きる。モデルのバージョン、学習データの投入時期、フィルタリングの条件、推論ログ、逸脱検知のアラート、これらが残っていなければ、事故後に因果関係も過失も議論できない。しかもAIでは「確率的にそう振る舞った」という言い訳が常に可能である分、記録がないことの破壊力が増す。言い換えれば、AIガバナンスの核心は「説明する能力」以前に「説明できる状態（監査可能性）を設計しておく能力」である。ログはコストではなく、統治インフラであるとイいえる。

　第二に、本判決は「デフォルト設定」を正面から法的に叩く。裁判所は、電話番号による検索可能性（Suchbarkeit）を初期設定で「すべて（Alle）」にしていたことが、データ最小化原則（GDPR5条1項b・c）およびプライバシー・バイ・デフォルト（25条2項）に反すると判断した（注1）。ここでのロジックが実務的である。25条2項は、本人が介入しない限り、個人データが不特定多数にアクセス可能にならないよう「初期設定」で担保せよと要求する。社会ネットワークの初期設定はほとんど変更されない、という人間の行動経済学レベルの事実を前提に、だからこそ初期設定で守れ、というのである（注1）。オプションを用意したから足りる、ではない。初期値が問題なのである。

　しかも裁判所は、よりプライバシーに配慮した選択肢（2019年導入の「Nur ich」等）があったとしても、それが初期値になっていない以上、問題の核心は解消されないという立場である（注1）。さらにGDPR5条2項（accountability）に触れ、データ最小化原則の遵守を示す責任は管理者側にあるのに、それを果たしていないとも述べている（注1）。ここは、規制が単に「やってはいけない」ではなく「やったことを示せ」へシフトしていることの表れである。AIでも、リスク評価やテスト結果を残し、外部に示せる形にして初めて統治が成立する。説明責任はスローガンではなく、証拠様式である。

　加えて、本件では電話番号がプロフィール上で「公開」設定になっていなくても、連絡先インポート機能（CIT）を通じて電話番号とアカウントが照合され、そこから他の公開情報に到達できたとされる（注1）。ユーザー視点では「電話番号は非公開にした」という操作が、別の機能の内部で骨抜きになっている。プライバシー設計で怖いのは、個々の設定項目の説明が正確でも、機能間の結合（linkage）によって実際の到達可能性が変わってしまう点である。AIでも同じことが起きる。ある画面では「このデータは学習に使わない」と表示されていても、別のログ収集や解析基盤に流れ込めば、利用目的の境界が崩れる。境界を守るのはUIではなく、データフローの設計である。

　さらに裁判所は、このデフォルト設定を「契約履行のために必要」（GDPR6条1項b）とは言えないとする。電話番号検索はネットワーク形成を助けるとしても、客観的に不可欠とはいえず、名称検索等の代替手段もある以上、CITは「快適ツール（Komfort-Tool）」にすぎない、という整理である（注1）。必要性（necessity）は、便利性（convenience）とは違う。この線引きは、AIサービスでも頻繁に問題になる。便利な機能はだいたい「データを多く取る」「保持期間を長くする」「外部共有を広げる」「学習利用をオンにする」といった方向に働く。しかし、その便利はしばしば本質的要件ではなく、快適要件である。快適要件を初期値にしてしまうと、法の適用を受けうる。

　第三に、救済の形も示唆的である。本件は損害賠償（GDPR82条）に加え、将来の物的損害の賠償責任確認、そして差止（技術的安全措置を欠いた状態でCIT経由の処理を可能にすることの禁止）まで命じている（注1）。ここで差止の文言が技術的に具体的である点が興味深い。裁判所は、CAPTCHAの実装や大量のIP照会のチェックなど、いわば「スクレイピングをしにくくする摩擦（friction）」の導入を前提にしている（注1）。プライバシー事件でありながら、結論はセキュリティ工学のチェックリストに近い。AIでも、同じ種類の「摩擦」がガバナンス手段になりうる。例えば、APIのレート制限、プロンプトの大量投入の検知、学習データの取り込み経路のホワイトリスト化、データ持ち出しの監視、内部者アクセスの二要素化などである。規範は抽象でも、統治は具体的であるといえる。

　第四に、損害論も現代的である。裁判所は、少なくとも氏名と電話番号が紐付けられてダークネット上で入手可能となり、本人が現実的にコントロールを取り戻せない以上、「コントロール喪失」それ自体が非財産的損害となるとし、200ユーロの賠償を認めた（注1）。恐怖や不安の立証は、損害の成立というより金額算定の局面で意味を持つにとどまる、という位置づけである（注1）。また、通知義務違反や情報提供の瑕疵などがあっても、それらは同一の損害事象を深めるだけで、別個の損害として積み上げるものではない、という整理も置いている（注1）。この感覚は、インシデント対応の実務家にとってはリアルである。事故の後で説明を誤れば二次被害は増えるが、法的には「別の事故」とは言いにくいからである。

　AI事故の世界でも、損害の単位をどう切るかは今後の焦点になる。モデルの誤出力、個人情報の再現、学習データの流出、通知の遅延、是正の遅れ、事象が連鎖するほど、被害は一つなのか複数なのかが争点化する。本件は、少なくともGDPR82条の枠内では「損害の核はコントロール喪失」という軸で整理しやすいことを示している。被害の言語化は、被害者の感情に寄り添うためだけではなく、法的評価の単位を設定する作業でもある。

　雑感として、本件が教えてくれるのは、結局のところ統治の主戦場は条文の美しさではなく運用の泥臭さであるということである。ログを残すか、デフォルトをどう置くか、機能間のデータフローをどう結ぶか、どの機能を「必要」と言える設計にするか。AIに引き寄せれば、モデルやデータのライフサイクル全体にわたって、後から争える形で記録を残し、初期値で過剰な収集・共有・学習利用が起きないようにする。そうした地味な設計が、規制遵守のためだけでなく、事故後に組織を守る盾にもなる。技術の支配者である以上、支配していないふりは許されないことを示唆しているといえる。

（参考）

（マガジン）「AIと法-雑感」

　※目次は以下を参照

note総則規約3条2項前段
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