noteの記事がデフォルトでAI学習に利用へ 学習を拒否する方法は？
note株式会社は、AI事業者から得られる収益をクリエイターに還元する「AI学習対価還元プログラム」を導入すると発表しました。
また、それにともない、2025年8月1日からnoteに投稿されたテキストコンテンツがデフォルトでAIの学習用データとして提供されるとのことです。
目次
AI学習対価還元プログラムとは？
今回発表されたAI学習対価還元プログラムでは、noteに投稿された無料記事、有料記事、メンバーシップ特典などを含むすべてのテキストコンテンツがAI事業者に提供され、その対価がクリエイターに分配されます。
AI学習対価還元プログラムでは、テキスト以外の画像や動画、音声などは提供の対象外となっています。
すべてのクリエイターがデフォルトでプログラムに参加することになっているため、手動で設定を変更しない限り、すべての公開テキストコンテンツがAIの学習対象となります。
以前に「生成AIの学習に拒否意向を示す」設定をオンにしていた場合は、AI学習対価還元プログラムへの参加がデフォルトでオフになっています。
noteは、生成AIが急速に普及する一方で、学習データの利用に関するクリエイターへの許諾や対価還元の仕組みが未整備であることから、クリエイターに対価を還元する今回のプログラムの導入を決定したとのことです。
AI学習対価還元プログラムは、今年2月から3回の実証実験をしており、好意的な反応を受けたことから本格導入を決定したとのことです。
AI事業者から得た収益は、noteの運営手数料を差し引いたあとにクリエイターに分配されます。
分配方法は、銀行振り込みやAmazonギフトカードが想定されているとのことですが、具体的な還元金額や還元時期については現時点では未定とのことです。
noteは提供するデータの個人情報保護に最大限配慮し、AI事業者には個人情報（氏名、住所、電話番号など）は一切提供しないとしています。
ただし、noteのプロフィール名が含まれる場合があるため、マスキング処理を検討してるとのことです。
また、今回のプログラムの開始にともない、2025年8月1日付けで利用規約とプライバシーポリシーを改定し、クリエイターが自分のコンテンツをAI学習に提供するかどうか選択できる権利や、データ提供時の収益還元に関して明記される予定です。
デフォルトでオン（オプトアウト形式）の理由は？
noteは今回のプログラムについて、AI学習へのデータ提供をデフォルトでオンにすることで提供するコンテンツの量を増やし、AI事業者との交渉力を高めクリエイターへの還元額を最大化する狙いがあると説明しています。
学習を拒否（オプトアウト）するには？
自身のコンテンツをからAI学習対価還元プログラムから除外したい場合は、2025年7月末までにnoteの設定画面から設定を変更する必要があります。
また、記事ごとに提供設定を切り替える機能が2025年6月30日より利用可能になる予定です。
現在はWebブラウザーからのみ設定を変更できますが、アプリから操作できる機能も開発中とのことです。
オプトアウトは、アカウント全体または記事ごとに設定できます。
アカウント全体でオプトアウトする
まずアカウント全体をAI学習対価還元プログラムの対象外とするには、noteの設定画面を開き、［noteのAI学習対価還元プログラムに参加する］をオフに設定します。
これにより、すべてのコンテンツがAI学習の対象外になります。
記事ごとにオプトアウトする
個別の記事のみを対象外とする場合は、記事の公開画面の詳細設定から［noteのAI学習対価還元プログラムに参加する］をオフにします。
アカウント全体のオプトアウト設定と記事ごとのオプトアウト設定が異なる場合は、常に記事ごとの設定が優先されるとのことです。
第三者によるAI学習への利用をオプトアウトする
noteのコンテンツがAIの学習に利用される経路は、AI学習対価還元プログラムによるものと、第三者によるクローリングの2つがあります。
前者については前述の設定、後者については［アカウント設定］>［アカウント］タブ>［生成AIの学習に拒否意向を示す］をオンにすることでオプトアウトできます。
ただし、［生成AIの学習に拒否意向を示す］設定はWebブラウザーからのみ変更できることと、あくまでAI学習に拒否の意向を示すのみですべての事業者が遵守するとは限らないことに注意が必要です。
参考リンク
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生まれた時から、母国語よりも先にJavaScriptを使っていました。ネットの海のどこにもいなくてどこにでもいます。
Webフロントエンドプログラマーとして、TypeScriptを用いたWebアプリやブラウザー拡張機能を制作。Xのシャドウバン検知ツール「Shadowban Scanner」やリンクカード復活ツール「Restore Link Card」を公開し、国内外のメディアで紹介されました。iGEM 2023ではJapan-UnitedチームのWikiを制作してGrand Prizeの獲得に貢献。ブログではXやSNSの最新ニュース、不具合の検証と対処法、フロントエンド開発の知見を発信しています。
