ローカルAIのモデルのライセンスの読み方：「重みが公開」と「オープンソース」は別物

3行でいうと

「重みが公開」と「オープンソース」は別物。ダウンロードできても、何に使ってもよいとは限らない。
見る点は、商用利用・再配布・派生モデル・別枠の使用ポリシー・土台の引き継ぎの5つ。
日本語モデルの多くは海外モデルが土台で、土台のライセンスが引き継がれる。国産でも条件がゆるいとは限らない。
この記事は法律の助言ではない。最終確認は、各モデルのライセンス本文で行う。

ローカルAIは、ダウンロードして自分のパソコンで動かせます。ただ、「ダウンロードできる」ことと「何に使ってもいい」ことは、別の話です。この記事では、主なライセンスを出典で確認できた範囲で比べ、初心者が最初に見るべき点をまとめます。

先に断っておきます。この記事は法律の助言ではありません。最終確認は、必ず各モデルのライセンス本文で行ってください。

まず、言葉を分ける

ローカルAIの話では、似た言葉が混ざります。

重み（ウェイト）：モデルの中身の、大量の数字のファイルです。これが公開されているモデルを「オープンウェイト」と呼びます。
ライセンス：そのファイルを、どう使ってよいかを決めた契約書のようなものです。
オープンソース：ここは定義があります。

オープンソースの定義を管理している団体OSI（Open Source Initiative）は、2024年10月28日に「オープンソースAIの定義」の1.0版を出しました。ページによると、次の4つの自由が必要です。

どんな目的にも、許可なく使える
仕組みを調べられる
どんな目的にも、改変できる
改変の有無にかかわらず、共有できる

さらに、訓練データの詳しい情報、訓練と推論のコード、重みと設定の3つが要るとされています。

つまり、重みが公開されているだけでは、この定義を満たすとは限りません。「用途の制限がある」「訓練データの情報がない」といったモデルは、オープンウェイトではあっても、オープンソースAIとは言いにくいわけです。どこまでを「オープン」と呼ぶかは、見立てが分かれる話なので、この記事では、各社の呼び方ではなく、条件そのものを見ていきます。

比べる前に、見る5つの点

ライセンスを読むときは、次の5つを見ます。

商用利用：仕事やお金になる使い方ができるか。売上や利用者数の上限がないか
再配布：ファイルを他の人に渡してよいか。渡すとき、何を付けるか
派生モデル：追加学習（ファインチューニング）や圧縮（量子化）をした版を、公開してよいか。名前や条件に決まりがないか
別枠の使用ポリシー：ライセンス本文とは別に、禁止事項の文書がないか
土台の引き継ぎ：他のモデルを土台にしている場合、土台の条件がどう及ぶか

7つのライセンスを並べる

次の表は、読めたページに書いてある内容を、短く言い換えたものです。モデルのバージョンによって条文が変わることがあります。表の行は、下の「出典」で読んだ版の話です。

名前	商用利用	再配布	主な条件	出典
MIT	できる	できる	著作権表示と許諾文を、コピーに付ける。無保証	OSIのMITライセンスのページ。例：Sarashinaのモデルカード
Apache 2.0	できる	できる	ライセンスの写しを付ける。変更箇所に印を付ける。NOTICEファイルがあれば引き継ぐ。特許の許諾あり（特許訴訟を起こすとその許諾は終わる）。派生物には別の条件を足してもよい	Apacheのライセンス本文。例：gpt-oss、LLM-jp-4
Llama 3.1 Community License	できる（ただし月間利用者7億人超の組織は、Metaの許可が要る）	できる	ライセンスの写しと「Built with Llama」の表示。派生モデルの名前の頭に「Llama」。Metaの使用ポリシーに従う	Llama 3.1のライセンス（Hugging Face）
Gemma利用規約（Gemma 4より前）	できる	できる	使用制限（禁止用途方針）を受け取る側にも課す。規約の写しを付ける。変更に印を付ける。NOTICEに指定の一文	Gemma Terms of Use
NVIDIA Open Model License	できる（無償・ロイヤリティなし）	できる	規約の写しと「Licensed by NVIDIA Corporation under the NVIDIA Open Model License」の表示。安全装置の回避で、許諾が自動で終わる	NVIDIA Open Model Licenseのページ
PLaMo Community License	条件つきでできる	条件つき	商用はPFNのページでの事前登録が必要。利用者と関連会社の年間売上が10億円を超えないこと。派生モデルの名前に「PLaMo」、表示に「Built with PLaMo」	PLaMo 2 8Bのモデルカード（Hugging Face）
LFM Open License v1.0	年間売上1000万ドル未満の企業は、無償でできる。超える場合は有償ライセンス	できる	ライセンスの写しと表示を付ける。変更に印を付ける。守らないと、許諾は自動で終わる	LiquidAIの公式ドキュメント、LFMライセンスのページ

Gemma 4は、Apache 2.0に切り替わりました。経緯は記事09に書いたので、ここでは繰り返しません。表のGemmaの行は、それより前の版の規約です。

一つずつ、読みどころ

MITとApache 2.0：いちばん読みやすい

MITは短く、条件は「著作権表示を付ける」ことが中心です。Apache 2.0は、もう少し細かく書いてあります。写しを付ける、変更に印を付ける、NOTICEを引き継ぐ。守ることは増えますが、どれも手間は小さいです。

Apache 2.0には、特許の取り扱いも書いてあります。貢献した人は特許の許諾をくれますが、あなたが「このソフトは自分の特許を侵害している」と訴えると、その許諾は終わります。ふつうに使う分には気にしなくて大丈夫ですが、会社で使うなら法務の人が見る点です。

また、Apache 2.0は、派生物に別の条件を足してもよいと読めます。自分で追加学習した版を、自分の条件で出すことが認められる余地がある、ということです。ただし、土台の部分の条件は残ります。

Llama：条件が細かい

Llama 3.1のライセンスは、商用利用を許しています。ただし、月間の利用者が7億人を超える組織は、Metaの許可が要ります。個人や中小企業には関係が薄い条件ですが、この種の「規模による線引き」は、Llamaの特徴です。

再配布のときは、ライセンスの写しを付け、「Built with Llama」を関連サイトや文書に出します。Llamaを使って作ったAIモデルの名前は、頭を「Llama」で始める決まりもあります。

使用ポリシー（Acceptable Use Policy）も、ライセンスに取り込まれています。これに違反する使い方は、ライセンスの範囲外になります。

なお、「Llamaの出力を使って別のモデルを育てる」場合の扱いは、僕の読んだ要約の中で食い違いがありました。ここは、本文で確認してください。

Gemma（旧）とNVIDIA：安全側の条項がある

旧Gemma利用規約は、使ってはいけない用途の方針を、再配布先にも引き継がせる作りでした。出力（モデルが作った文章など）は、派生モデルには当たらず、Googleは出力に権利を主張しない、と書かれています。

NVIDIA Open Model Licenseは、商用利用を許し、派生モデルの所有権も利用者にあると明記しています。一方で、モデルの技術的な制限や安全装置を回避すると、許諾が自動で終わる、という条項があります。NVIDIAの信頼できるAIの方針に従うことなども求められています。

どちらも、「ふつうに使う」だけなら困りません。ただ、安全装置を外したモデルを作って公開したいときなどは、本文を読む必要があります。

PLaMoとLFM：売上で線を引く

国産のPLaMoと、米国のLiquid AIのLFMは、どちらも「売上の規模」で線を引いています。

PLaMo Community Licenseは、PLaMo 2 8Bのモデルカードで確認できました。商用では、PFNの登録ページでの事前登録が要ります。また、利用者と関連会社の年間売上が10億円を超えないことが条件です。派生モデルの名前に「PLaMo」を入れ、「Built with PLaMo」を表示する決まりもあります。責任の上限が500円というのも、本文にあります（直接の損害のみ）。ほかのPLaMoのモデルでは、条件が違う可能性があります。使う版のカードで確認してください。

LFM Open License v1.0は、年間売上が1000万ドル未満の企業なら、無償で商用利用できます。超えると、Liquid AIから商用ライセンスを買う必要があります。非営利団体や研究者には、制限がないと書かれています。この上限は、そのままの版にも、派生モデルにも及びます。ファインチューニングした版を非公開のままにしてもよく、公開の義務（コピーレフト）はありません。

どちらも、個人の趣味や、小さな会社なら、問題になりにくい線です。ただし、会社の規模が大きくなったとき、あとから条件に引っかかることがあります。ここは、見立てです。

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別の「使用ポリシー」に注意

ライセンス本文のほかに、別の文書で使い方の約束がある場合があります。

gpt-oss（OpenAI）は、Apache 2.0で出ています。GitHubのリポジトリには、別に「USAGE_POLICY」というファイルがあります。読めた範囲では、中身は「適用される法律に従うこと」が中心で、細かい禁止事項は書かれていませんでした。Hugging Faceのモデルカードには、使用ポリシーの記載を見つけられませんでした。ライセンスの欄だけを見ていると、見落とす例です。

Llamaは、ライセンス本文の中に、使用ポリシーを取り込んでいます。違反すると、ライセンスの範囲を外れる作りです。

見る場所は、次のとおりです。

モデルカード（Hugging Faceの説明書き）のライセンス欄
リポジトリの「LICENSE」ファイルと、「USAGE_POLICY」「NOTICE」などのファイル
ライセンス本文の中の、「ポリシー」「規約」という言葉

使用ポリシーが「法律に従う」程度のものか、具体的に用途を禁じるものかで、重さが変わります。どちらなのかは、実際に開いて確かめるしかありません。

土台のモデルのライセンスは、引き継がれる

日本語向けのモデルは、海外のモデルに日本語を追加で学習させたものが多くあります。この場合、土台のライセンスが、そのまま残ります。

読めた例を2つ挙げます。

ELYZA（Llama-3-ELYZA-JP-8B）：モデルカードのライセンス欄は、Meta Llama 3 Community Licenseです。土台は、Meta-Llama-3-8B-Instructで、そこに日本語の追加学習と指示チューニングをしたものだと書かれています。
Swallow（Llama 3.1 Swallow）：Metaの「Llama 3.1 license」を引き継ぎ、研究と商用の利用が許されます。さらに、指示チューニング版（instruct）には、Googleの「Gemma Terms of Use」も守る必要がある、とされています。ページの冒頭には「Built with Llama」の表示もあります。

Swallowの例は、1つの派生モデルに、複数の土台の条件が重なることがある、ということを示しています。Swallowには、ほかの土台（たとえばQwen）の版もあります。版ごとに、ライセンスが違います。使う版のページで確認してください。

国産のモデルだから条件がゆるい、ということはありません。記事05で扱ったとおり、中身が何かを見る必要があります。

初心者の見分け方：3つの質問

ここは見立てです。

自分は、売上や利用者の線の内側か。（PLaMoは10億円、LFMは1000万ドル、Llamaは7億人。条件が違うので、自分に当てはまる線を探します）
ファイルを他人に渡すか、公開するか。（個人で動かすだけなら、再配布の条件は気にしなくてよい場面が多いです。渡すなら、写し・表示・名前の決まりを確認します）
土台は何か。（モデルカードの「base model」や、ライセンス欄を見ます）

個人で、自分のパソコンで試すだけなら、どのライセンスでも、たいていは問題になりません。気をつけたいのは、仕事で使うとき、サービスに組み込むとき、ファインチューニングした版を公開するときです。ここで、表の「主な条件」を確認します。

気をつけること

この記事は、僕らが読んだ版の要約です。バージョンが変わると条文も変わります。Llamaは3.1、PLaMoは2 8B、LFMはv1.0を読んでいます。
一部のライセンスは、ライセンス本文そのものではなく、公式のドキュメントやモデルカードの要約を元にしています。細かい条件の抜けがありえます。
Llamaの出力利用の扱いは、読んだ要約の間で食い違いました。そのため、断定していません。
日本の法律での解釈（たとえば、著作権や契約の扱い）は、調べていません。
繰り返しますが、法律の助言ではありません。最終確認は各モデルのライセンス本文で行ってください。