AIモデル(重み)のライセンス早見表 — Llama・Gemma・Flux の商用判定

早見表だけ見たい方は各カテゴリの表へ、Llama を EU で使えるか知りたい方は「Llama・Gemma の『一見 OK、でも…』条項」へ、自分の用途で判定したい方は末尾の「用途別チェックリスト」へ進んでください。

執筆時点: 2026-06-13 / 対象法域: 日本(海外の輸出規制・EU AI Act は背景として参照)

この記事は、ソフトウェアの権利・ライセンスを扱うシリーズの一本です。コード側のライセンスの読み方は OSS ライセンス に、API 経由で使う場合の規約は AI サービスを使う前に読む利用規約 に、輸出規制の全体像は 輸出管理 にまとめています。

用語ミニ解説(はじめての方へ):

• 重み(ウェイト): 学習済み AI モデルの本体となるパラメータ。これを配布・利用する条件が「モデルのライセンス」です。
• オープンウェイト: 重みがダウンロードできる形で公開されているモデル。ただし「ダウンロードできる=商用自由」ではありません。
• Hugging Face: AI モデルやデータセットを公開・配布する代表的なプラットフォーム。多くのオープンモデルがここで配布されています。
• コミュニティライセンス: OSI(オープンソースの認定団体)非認定の独自ライセンス(Llama Community License、Gemma 利用規約など)。商用可でも独自条件が付きます。
• RAIL(責任ある AI ライセンス): 禁止用途のリストを契約に組み込み、派生物にも引き継がせるライセンス(Stable Diffusion などが採用)。
• AUP(Acceptable Use Policy / 利用規約): モデルで許される使い方・禁止される使い方を定めた規約。違反はライセンス終了事由になり得ます(後述の図にも登場します)。
• MAU(月間アクティブユーザー数): Llama 系が「7 億」で線を引く指標。リリース日時点の数値で判定されます。
• to C サービス: 一般消費者(Consumer)向けのサービス。「toC」= to Consumer の略です。
• Vision モデル / マルチモーダルモデル: 画像など複数種類の入力を扱う AI モデル(Vision = 画像を扱う、マルチモーダル = テキスト・画像・音声など複数の種類を一度に扱うこと)。
• 高 stakes な自動判断: 与信・採用・医療・住宅など、個人の重要な権利に関わる領域での自動的な意思決定。多くのモデルが禁止用途に挙げます。
• HR テック: 採用・人事の業務を支援する技術・サービス(HR = Human Resources)。

AI モデルを使うとき、つい「Hugging Face からダウンロードできるなら自由に使える」と考えてしまいがちです。ですが、モデルの重みにはコードとは別のライセンスが付いていて、「オープン」でも商用に使えない、あるいは条件が付くことが珍しくありません。この記事では、主要な公開モデルを 3 つの分類に整理し、自分の用途(個人・社内・顧客向け SaaS)で何を確認すればよいかを、早見表とチェックリストで判定できるようにします。

なぜ「オープン」なのに商用に使えないことがあるのか

ポイントは、重みのライセンスは、コード(OSS◆)のライセンスとは別のレイヤだということです。たとえば推論コードが Apache 2.0 や MIT で公開されていても、そのコードが読み込む重みは「研究目的のみ」「EU 法人は不可」「月間ユーザー 7 億超なら別契約」といった独自条件が付いていることがあります。「リポジトリがオープンソース=モデルも自由に商用利用できる」とは限らないのです。

公開モデルのライセンスは、おおまかに次の 3 分類で捉えると判断しやすくなります。

この記事の残りは、A → B → C の順に「どこでつまずくか」を見ていきます。最後に、自分の用途(個人 / 社内 / 顧客向け SaaS)で何を確認すればよいかをチェックリストにまとめます。

ライセンスの分類そのものの基礎(Apache・MIT・コピーレフトとは何か)は OSS ライセンス で扱っています。本記事はその「モデル版」です。

カテゴリ A — Apache / MIT 系の落とし穴(同じ系列でも版・サイズで変わる)

このカテゴリは商用利用が容易です。最大の落とし穴は、「同じ名前のモデルでも、版やサイズによってライセンスが違う」ことです。「Mistral は Apache だから安心」と思い込むと足をすくわれます。

要するに、A カテゴリでも 「使う版・サイズの LICENSE を一度は自分の目で見る」のが最低ラインです。同社の旗艦モデルが非商用へ移ったり(Mistral)、サイズで研究限定だったり(Qwen 2.5-3B)する例は珍しくありません。

なお、Mistral は 2024 年以降フラッグシップを非商用ライセンス系へ移しており、Apache 2.0 なのは過去にリリースされた特定の版です。新しいモデルほど条件を確認する習慣が要ります。

Llama・Gemma の「一見 OK、でも…」条項

Llama と Gemma は「商用可」と書かれていて、実際に多くの場面で使えます。ただし、規模・地理・用途の条件が付いていて、それぞれ性格が違います。

Llama — MAU 7 億条項と EU マルチモーダル制限

Llama 系(Llama 2 〜 Llama 4)のライセンスには、一貫して MAU 7 億条項があります。「バージョンのリリース日時点で月間アクティブユーザーが 7 億を超える事業者は、Meta と別途ライセンス契約が必要(承認は Meta の単独裁量)」というものです。リリース日時点の判定なので後から超えても遡及はしませんが、新しい版を採用するときに再判定されます。実務上、これに引っかかるのは一部のメガサービスだけですが、自社が大規模 toC サービスなら確認が要ります。

より多くの開発者に関係するのが EU マルチモーダル制限です。Llama 3.2 で導入され、Llama 3.2 Vision(11B / 90B)と Llama 4 の全モデルが対象です。「EU に居住する自然人、または EU に主たる事業所を持つ法人」には、これらの Vision / マルチモーダルモデルの権利が付与されません。つまり EU 拠点の法人は、これらを自社でデプロイ・改変・再配布できません(EU 内のエンドユーザーが、それらを組み込んだ製品を使うこと自体は除外されて可)。一方、テキスト専用モデル(Llama 3.2 の 1B/3B、Llama 3.3 70B)は対象外で EU でも使えます。

ここで誤解しやすいのが、この EU 制限は「輸出規制」ではないということです。これは Meta 自身が契約として課しているライセンス供与上の制限であって、米国の輸出管理規則(EAR)や EU の輸出規制が Llama を名指しで禁じているわけではありません。Meta は公式に「現在の規制の不確実性(current regulatory uncertainty)」を理由に挙げており、背景には EU AI Act◆ や GDPR◆ をはじめとするデータ保護法の不確実性があるとみられます(Meta が特定の規制を原因と明言したわけではありません)。

実務的な意味はこうです。「EU で Llama Vision が使えない」のは、税関で止まるような輸出規制の話ではなく、Meta との契約で EU 拠点には権利が渡されていないという契約の話です。だから対応も「輸出許可を取る」ではなく「テキスト専用の Llama や、地理制限のない Gemma・Qwen3 に替える」が基本になります。

中国・ロシア・北朝鮮などへの提供では、これとは別軸で輸出管理法令(外為法・EAR など)が関わりえます。輸出規制そのものの仕組みは 輸出管理 を参照してください。本記事のライセンス制限とは別の話です。

Gemma — MAU 制限はないが「高 stakes 自動判断」が禁止

Gemma(Gemma / Gemma 2 / Gemma 3)は MAU 制限がないのが Llama との大きな違いです。商用利用・改変・配布・ファインチューンが許諾され、派生モデル名に「Gemma」を冠する義務もありません。マルチモーダルの Gemma 3 でも、Llama 3.2 のような EU 制限は導入されていません。

代わりに注意すべきは(Gemma 3 までの Gemma Terms における)Prohibited Use Policy(禁止用途)です。特に、金融・法律・雇用・医療・住宅・保険・社会福祉といった「個人の重要な権利や福祉に関わる領域での、自動化された高 stakes な意思決定」が明示的に禁止されています。HR テック・与信・保険スコアリングなどに組み込む場合は、この条項に正面から当たるので要注意です(違反はライセンス終了事由)。

RAIL と「完全商用不可」モデルの地雷マップ

カテゴリ C には、性格の違う 2 種類が混ざっています。RAIL 系(商用は OK だが禁止用途を引き継がせる)と、そもそも本番・商用が禁止のモデルです。

RAIL 系 — 商用 OK、ただし禁止用途を「継承」させる

RAIL(責任ある AI ライセンス)系は商用利用できますが、ライセンスに付属する禁止用途リスト(Attachment A)を、派生物やエンドユーザー向けの利用規約にも引き継がせる義務があります。Stable Diffusion 1.5 / 2.1 / SDXL、StarCoder 2 などが該当します。禁止用途の例は、差別・誤情報拡散・なりすまし・未成年関連・自動意思決定などです。

実務では、SaaS◆ として提供するなら、これらの禁止項目を自社の利用規約に転記するのがポイントです。さらに SDXL の RAIL++ では「蒸留」や「合成データ学習」も派生物の定義に含まれるため、SDXL の出力で別モデルを学習させると、その新モデルにも制限が連鎖します。

完全商用不可(または重い条件)— 重みでの本番投入は避ける

次のモデルは、重みのまま商用・本番投入すると違反になります。本番に乗せる前に必ず確認してください。

特に Flux.1 は 3 兄弟で条件が正反対です。[dev] は非商用(LoRA を売るだけでも商用扱い)、[schnell] は Apache 2.0 で完全に商用 OK、[pro] は API 専用です。「Flux を使った」では足りず、どの版かまで確認しないと事故ります。Codestral も、無印 22B は非商用ですが「Codestral Mamba」は Apache 2.0 と、名前が似ていて条件が逆です。

これらは「悪いモデル」ではなく、提供元が事業を守るために選んだライセンスです。商用 SaaS のバックエンドに組み込むなら、Apache / MIT 系の代替に置き換えるか、商用ライセンス/API を契約するのが安全です。

用途別チェックリスト — 個人 / 社内 / 顧客向け SaaS

ここまでの判断材料を、用途別のチェックリストにまとめます。これは 採用候補の一次ふるい分け用です。最終的な採用・本番投入・再配布の前には、必ず各モデルの公式 LICENSE 原文を確認してください(必要なら法務・知財へ)。下のリストはコピーして使えます。

シナリオ A: 個人開発・PoC・趣味

□ 使うモデルの LICENSE / モデルカードを 1 度は目視する
□ 「Apache / MIT」でも版・サイズで条件が違わないか確認
   - Qwen 2.5: 72B は独自、3B は研究用 / Mistral: Large 2・Codestral は非商用
   - Flux: [dev] は非商用、[schnell] は Apache / DeepSeek: V3 と R1 で別
□ 個人の研究・趣味なら、非商用(CC BY-NC・MRL)も「個人利用」枠で使えることが多い
□ 出力を商用ブログ等に載せるなら、出力(Outputs)の扱いを確認

シナリオ B: 中小〜中堅企業の社内利用

□ 採用前に商用可否(本記事の各早見表)で当該モデルが使えるか確認
□ 規模・地理・収益の条件を自社に当てはめる
   □ Llama 系の MAU 7 億 → 自社サービスの MAU を確認
   □ Qwen 2.5-72B の MAU 1 億 → Qwen3 への移行を検討
   □ Stable Diffusion 3/3.5 の年商 $1M → 経理と確認
□ EU 法人・EU 子会社なら Llama 3.2 Vision・Llama 4 は採用不可
   → 代替: Llama 3.3 70B(テキスト)、Gemma 3、Qwen3
□ Gemma(Gemma 3 まで)を与信・医療・雇用・住宅・保険・社会福祉の自動判断に組み込まない(Gemma 4 は Apache 2.0 でこの条項はない)
□ Codestral 22B・Mistral Large 2・Command R+ は社内日常利用でも本番扱い → 評価・PoC のみ
□ RAIL 系(SD・SDXL・StarCoder)は禁止用途リストを社内ガイドに転記
□ モデル更新時はライセンスを再確認(版で条件が変わる例: SD3→3.5、Qwen2.5→3)

シナリオ C: 顧客向け SaaS・製品配布(最も厳しい)

□ 完全商用 OK な選択肢に絞る
   - LLM: Mistral 7B/Mixtral、Qwen3、DeepSeek-R1、Phi、GPT-OSS、Llama 系(MAU 確認)
   - コード: StarCoder 2、Codestral Mamba(Apache)
   - 画像: Flux.1 [schnell]、SDXL、SD3.5(年商 $1M 未満)/ 音声: Whisper
□ RAIL 系を使うなら、禁止用途リストを顧客向け利用規約に再掲・伝達
□ EU 顧客向けでも、EU 法人としてホスティングするなら Llama Vision/Llama 4 は不可
□ 表示義務を顧客向けドキュメントで遵守(「Built with Llama」= Llama 派生の配布時 / 「Built with Qwen」= Qwen 独自ライセンス系〔2.5-72B 等〕で別 AI モデルを作成・配布する場合。Qwen3 など Apache 2.0 は対象外)
□ 非商用モデル(Codestral 22B・Mistral Large 2・Command R+・Flux.1 [dev])をバックエンドに入れない
□ Apache 2.0 系の NOTICE ファイルを派生物配布時に同梱(忘れがち)
□ ライセンス変更の監視(GitHub Watch・公式ブログ)+ 最終的な法務レビュー

まとめ

公開 AI モデルのライセンスは、「オープン=自由」ではなく、重みのライセンスを 3 分類で見て、自分の用途に当てはめるのが現実的です。最後に、最低限おさえる確認ポイントをまとめます。

□ 公式 LICENSE と配布形態(重みか API か)を確認する
□ Apache / MIT でも、使う版・サイズで条件が違わないか確認する
□ EU 法人/大規模 MAU/高 stakes 用途(与信・医療等)に自社が該当しないか確認する
□ 本番・再配布の前に、派生物・出力の制限と禁止用途を確認する

この 4 点だけでも、「ダウンロードできたから商用に使った」という事故の多くは防げます。

社内で複数のモデルを扱うようになると、こうした判断を一人ひとりの記憶に頼るのは限界が来ます。その段階になったら、判定を属人化させず、調達ルール(許可 / 警告 / 禁止リスト + 申請テンプレ + 監視)として回すのが次の一手です。その作り方は、別記事 OSS ライセンス社内ポリシーの作り方 で詳しく扱っています(申請書・禁止リストの雛形付き)。

繰り返しになりますが、本記事は公開時点(2026-06)の整理にすぎません。モデルの版もライセンスも頻繁に動きます。判断の最終的な根拠は、必ずそのときの公式 LICENSE 原文に置いてください。商用組込みや大規模配布のように影響が大きい場面では、法務・知財担当への確認をおすすめします。

References

各モデルのライセンス・利用規約(取得日 2026-06、最新版は各公式で確認してください):

• Llama Community License / FAQ(Meta、MAU 7 億条項・EU マルチモーダル制限・派生命名)
• Llama 4 Acceptable Use Policy / Llama 3.2 License(EU マルチモーダル制限の一次は各版の Community License Agreement の Section 1(a)〔権利付与条項〕。AUP〔禁止用途〕ではない)
• Gemma Terms of Use / Gemma Prohibited Use Policy / Gemma リリースと版別ライセンス(Gemma 4 は 2026-03-31〜、Apache 2.0)
• Phi-4(MIT) / Whisper(Apache 2.0) / GPT-OSS(Apache 2.0) / Falcon-180B(独自)
• Qwen2.5-72B ライセンス / Qwen3(Alibaba Cloud)
• DeepSeek-R1 LICENSE / DeepSeek-V3 LICENSE-MODEL
• Mistral MNPL-0.1(Codestral 22B = 非本番)/ Mistral MRL-0.1(Mistral Large 2・Pixtral Large = 研究のみ)
• FLUX.1 [dev] モデルカード / BFL Licensing
• Stability AI Community License / SDXL Turbo モデルカード
• CreativeML Open RAIL-M(Stable Diffusion) / BigCode OpenRAIL-M(StarCoder 2)
• Cohere CC BY-NC ライセンス(Command R+)
• EU AI Act(Regulation (EU) 2024/1689)(GPAI 義務 2025-08-02 適用、経過措置 2027-08-02)
• 米 AI Diffusion Rule(ECCN 4E091): Framework for Artificial Intelligence Diffusion(Federal Register、2025-01-15 公布) / BIS が撤回(Wiley alert)。2025-01-13 に発効したが、主要な遵守期日(2025-05-15)の直前(2025-05-12/13)に撤回された(発効後・主要遵守期日前の撤回)。ECCN 4E091 は計算量閾値超の closed-weight が対象で、open-weight は当初から対象外。輸出規制の仕組みは 輸出管理 を参照。