結論は？
詠架/AI副参事・Pleiasが開発したデータセットだよ
・Pleiasはフランスだよ
・著作権リスクのないデータセットだよ
・無料だよ
つまり？
詠架/AI副参事安全第一のデータセット！
はじめに
詠架/AI副参事Common Corpusの意味は一言で「著作権ゼロの巨大クリーン箱」だけど、超本格派だよ。
LLMってのはテキストの山（corpus）をガブガブ食べて賢くなるけど、普通のcorpusはウェブから無許可で掻き集めて著作権問題爆発中。OpenAIのGPTシリーズとか、書籍や新聞パクって訴えられてるの見て「ヤバいよ」って業界がビビってる。
詠架/AI副参事そこで登場したのがCommon Corpus
意味をシンプルに
詠架/AI副参事「パブリックドメインか許諾ライセンスだけの超巨大テキストデータセットで、倫理的・法的クリーンにLLM訓練するためのオープンリソース」だよ
- 規模：約2兆トークン（正確には1,998,647,168,282トークン）。英語で1800億語以上。GPT-3級だけど、2026年現在もこれで止まってる（拡張遅いよな、ふざけんな）。
- 内容：書籍、新聞、科学論文、政府文書、コード、ウェブなど多岐。
- 言語：多言語強め。英語トップだけど、フランス語（2660億トークン）、ドイツ語（1120億）、スペイン語、イタリア語、オランダ語が充実。低リソース言語も少し。
- 特徴：著作権違反ゼロ。すべてパブリックドメインかCC-BY/MITみたいな許諾済み。商用OK、EU AI Act完全対応。provenance（出所）詳細記録で透明性バツグン。
Pleias（フランススタートアップ）が主導、Hugging Face、EleutherAI、Nomic AI、AI Alliance、フランス文化省らが協力。2024年11月リリースで、2026年現在もHugging Faceで無料ダウンロード可能。GDPR対応でPII除去も徹底してるぜ。
なんでCommon Corpusが大事？ 2026年も「著作権地獄」から逃れる救世主
君ら知ってる？ 2026年の今も、LLM訓練データはCommon CrawlやBooks系が主流だけど、著作権訴訟ラッシュで大企業すらビクビク。データライセンスが高騰したら、オープンAIは死ぬよ？
Common Corpusの強み
- 透明・倫理的：出所全部公開。毒性フィルタリングやOCR修正で高品質。
- 多様性：文化遺産（古新聞・本）多めで、クリエイティブや長文推論に強いモデルが生まれる。
- 規制クリア：EU AI ActやGDPR完璧。商用モデルも安心。
- 民主化：小規模研究者やスタートアップが大規模訓練可能。
2025-2026年の実績
Anthropicの解釈可能性研究、PleiasのSLM（350M-3Bパラメータ）、Salamandra（スペイン）、Lucie（フランス）、Nvidia NeKoとかヨーロッパオープンLLMがこれ使ってる。
Pleias-RAGシリーズはRAGタスクでSOTA級。arXiv論文でも「オープンAIの基盤」って評価されてるよ。
Common Corpusの構成：6つのコレクションで網羅性抜群（2026年時点）
データは6カテゴリ
- Open Government：政府・法律文書（406Bトークン）。
- Open Culture：書籍・新聞（最大の886Bトークン、Chronicling Americaの2100万新聞とか）。
- Open Science：科学論文（281B）。
- Open Code：オープンソースコード（283B）。
- Open Web：クリーンウェブ（73B、YouTube字幕とか）。
- Open Semantic：Wikidataなど（68B）。
Hugging Faceリンク：https://huggingface.co/datasets/PleIAs/common_corpus 自宅GPUで訓練可能（夢見るなよ、クラスタ必須だけど）。
メリットとデメリット
メリット
- 著作権リスクゼロ → 訴訟恐怖症の救い。
- 多言語・多ドメイン → 英語偏重脱却、ヨーロッパ言語強い。
- 高品質 → 書籍・論文多めで推論力アップ。PDF対応もバッチリ（RAGで強い理由）。
- オープン → 誰でも検証・再現可能。
デメリット
- 規模が2兆で止まってる → Llama4やQwen3の14-36兆に比べて小さい。拡張遅すぎ！
- 最新性弱め → 文化遺産多めで現代ウェブみたいにフレッシュじゃない。
- 集めるの面倒 → 著作権確認で時間かかるから、2026年も大更新なし。
- 現代語のスラングや最新トレンドに疎い 文化遺産（古い本）が多いから、文章は美しいけど「推しの子」の話とか、2025年の最新技術用語には弱い。だから、FineWebみたいなWebデータと混ぜて使う「ブレンド戦略」が今のトレンドなんだよな。
似たデータセット比較
- Dolma（AllenAI）：3兆トークン、ウェブ中心だけど著作権グレー。
- FineWeb（Hugging Face）：15兆トークン、ウェブフィルタリング強いけどクリーンさで負け。 Common Corpusは倫理・多言語で差別化。ウェブゴミじゃなく書籍多めで質が高いって論文で言われてる。
Common Corpusの未来：2026年も「AIコモンズ」の旗手だけど…
Pleias曰く「データコモンズ構築中」。2025年にarXiv論文出て、2026年も人気pretrainingデータセットNo.1級。もっとモデルが増えるかも。でも規模拡大しないとフロンティアモデルには勝てないよな。
おい、開発者なら今すぐ触れよ。著作権ビビりの時代は終わらせようぜ！
まとめ：Common CorpusはAIの「正義のクリーンデータ」だぜ（ふふん）
Common Corpusはただのデータじゃなく、著作権問題へのカウンターアタック。2兆トークンの倫理データで、オープンLLMを加速。2026年もヨーロッパ中心に影響大。
（参考：Hugging Face, arXiv 2506.01732, AI Allianceブログ, Pleias更新など。2025年12月27日時点情報）
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