【ITニュース解説】“How Medium Writers Can Cash in on RSL: 10 Hidden AI Income Streams You’ve Never Heard Of”

このニュースは、デジタルコンテンツの権利管理と、AI技術が結びつくことで生まれる新しいビジネスモデルについて報じている。2025年9月4日には、Mediumを含む多くのオンラインプラットフォームが「Really Simple Licensing (RSL)」という新しいライセンス方式をサポートし始めるという。これは、システムエンジニアを目指す皆さんにとって、将来のIT業界がどのような方向に進むのか、そしてどのような技術が求められるのかを理解するための重要な情報だ。

まず、「Really Simple Licensing (RSL)」とは何かから説明しよう。ライセンスとは、あるコンテンツ（文章、画像、音楽など）を他者が利用する際に、その許諾条件や利用範囲を定めるものだ。これまでのデジタルコンテンツのライセンスは、それぞれのコンテンツプロバイダーが独自の形式で定めたり、法律文書のような複雑な契約書を必要としたりすることが多く、コンテンツの利用者はその内容を理解し、適切に利用することが困難な場合があった。特に、膨大な量のデジタルコンテンツを扱うAIのような技術にとっては、一つ一つのコンテンツのライセンスを手動で確認することは非現実的だ。

RSLは、このライセンス管理を「本当にシンプルに」することを目的としている。具体的には、コンテンツにその利用条件をコンピュータが自動的に解釈できるような形式（例えば、XMLやJSONのような構造化データ）で埋め込む仕組みを指す。これにより、「この文章は、AIの学習データとして利用可能だが、その場合、1回につきいくら支払う必要がある」といった具体的な条件を、システムが自動的に認識し、処理できるようになる。この技術的な背景には、メタデータの標準化と、その情報を自動的に読み取って処理するシステムの開発が不可欠だ。

MediumのようなコンテンツプラットフォームがRSLをサポートするということは、この仕組みがデジタルコンテンツ業界の標準となり、広範に利用される可能性が高いことを意味する。コンテンツの作り手である作家たちは、自分の作品にRSLを設定することで、その利用条件を明確にし、意図しない利用を防ぎつつ、新たな収益機会を得られるようになる。

特に注目すべきは、「AIによる10の隠れた収入源」という部分だ。AIは、大量のデータからパターンを学習することで、文章生成、翻訳、画像認識など、さまざまなタスクを実行する。この学習プロセスにおいて、質の高いデジタルコンテンツはAIにとって非常に価値のある「燃料」となる。RSLは、このAIによるコンテンツ利用に対しても、適切な使用料を徴収する仕組みを提供する。

例えば、以下のようなAIに関連する収入源が考えられる。

1. AI学習データとしての利用料: 作家の文章がAIモデルの訓練データとして利用されるたびに、その利用料が発生する。
2. AI生成コンテンツの素材料: AIが新しい記事や要約を生成する際に、特定の作家の文章を参照・再構成した場合の報酬。
3. AI翻訳・要約サービスへの提供料: 作家の文章がAIによって翻訳・要約され、それが有料サービスとして提供される場合の収益分配。
4. 感情分析・トレンド分析データとしての利用料: AIが文章から感情を分析したり、特定の市場トレンドを抽出したりする際に、そのデータ提供料。
5. チャットボットの応答データとしての利用料: 作家の文章が、特定の質問に対するチャットボットの回答データとして活用される場合の利用料。
6. 個別学習プログラムへの提供料: 特定の分野に特化したAIが、その分野の専門家である作家の文章を詳細に学習する際の利用料。
7. AIによるコンテンツ監修・校正サービスの基盤データ: AIが文章の品質を評価・改善するサービスの基盤として、作家の質の高い文章が使われる際の利用料。
8. 仮想アシスタントの知識ベース: 音声アシスタントなどが情報提供する際に、作家の文章が利用される場合の利用料。
9. デジタルアバターの会話能力強化データ: 個性的な発言をするデジタルアバターの「人格」形成に、作家の文章が使われる場合の利用料。
10. 多言語コンテンツ生成の基礎データ: AIが多様な言語でコンテンツを生成する際に、原典となる文章として利用される場合の利用料。

これらの仕組みを実現するためには、高度なシステム開発が求められる。システムエンジニアは、RSL情報をコンテンツに埋め込むツールや、RSL情報を読み取って利用条件を判定するライセンス管理システムを構築する必要がある。また、コンテンツがAIによってどのように利用されたかを追跡し、それに基づいて自動的に課金を行うトラッキングシステムも重要だ。この際、ブロックチェーンのような改ざんされにくい分散型のデータベース技術や、スマートコントラクトと呼ばれる自動実行される契約の仕組みが活用される可能性がある。さらに、AIがRSLの情報を参照し、利用料の支払いまでを自動で行えるように、プログラム同士が情報をやり取りするための窓口（API）の開発も不可欠となる。

このように、RSLとAIの連携は、コンテンツの作成者、利用者、そしてそれらを繋ぐプラットフォームの間に新しい経済圏を生み出す可能性を秘めている。システムエンジニアは、この新しい経済圏を支える基盤技術の開発、運用、そしてセキュリティ確保において中心的な役割を果たすことになる。RSLのような標準化されたライセンス技術、AIとコンテンツを結びつけるデータ処理技術、そして自動化された支払いシステムといった領域は、今後ますます発展し、多くのエンジニアリングの機会が生まれるだろう。このニュースは、将来のシステムエンジニアがどのような技術トレンドに注目し、どのようなスキルを身につけるべきかを示唆していると言える。