【I.AI に関する法律と契約】AIを一言で伝える技術〜G検定完全対応〜
次の用語について、説明してください。
[STEP1] 一言で説明する。
[STEP2] 具体例を説明する。(可能なら3つ)
[STEP3] 用語を英語で言い換える。
[STEP4] 英語で一言で説明する。
[STEP5] 英語で具体例を説明する。(可能なら3つ)
I1-1 GDPR
キーワード
GDPR
定義(1行)
GDPRは、EU域内の個人データ保護を強化するための包括的な法規制で、世界的に大きな影響を与える。
具体例(3つ)
ウェブサイトが欧州居住者向けサービスを提供する際のクッキー同意
個人情報の漏洩発生時に72時間以内の報告が義務付け
「忘れられる権利」による検索エンジンからの情報削除要請
詳細な説明
GDPR (General Data Protection Regulation) はEU域内の個人情報保護を統一的に定め、個人データの取り扱いに対する厳格なルールと高額の制裁金を定めている。企業はユーザーの同意取得や目的外利用の禁止などを順守しなければならず、国際的にも準拠が求められるケースが多い。
I1-2 仮名加工情報
キーワード
仮名加工情報
定義(1行)
仮名加工情報は、個人情報を特定できる符号を別管理とすることで、本人の識別可能性を低減したデータ形態。
具体例(3つ)
顧客IDと名前・住所を分離し、IDのみ残した購買履歴データ
従業員情報の氏名を符号化して分析用に活用
アンケート回答と個人識別符号を別々のデータベースで管理
詳細な説明
仮名加工情報は、氏名や住所などを符号化し、別の管理方法と組み合わせることで、匿名性を高めつつ利用価値を維持する手法。完全な匿名加工情報ほど制約は厳しくなく、一定の範囲で利用や提供が可能になるが、個人特定に繋がらない運用管理が必要。
I1-3 個人識別符号
キーワード
個人識別符号
定義(1行)
個人識別符号は、特定個人を識別するための符号やIDで、厳しい取り扱い制限が課される。
具体例(3つ)
マイナンバー
運転免許証番号
パスポート番号や生体認証ID
詳細な説明
個人識別符号は、一意に個人を区別できる情報であり、不正利用やプライバシー侵害のリスクが高い。法律上は厳重な管理が求められ、名寄せやデータ連携時には適切な目的外利用の防止策が必要となる。
I1-4 個人データ
キーワード
個人データ
定義(1行)
個人データは、個人情報のうち電子的・体系的に検索可能な状態で保管される情報を指す。
具体例(3つ)
顧客管理システムのデータベース
クラウドストレージ上のメールアドレス・電話番号一覧
従業員名簿やオンラインフォームからの問い合わせ履歴
詳細な説明
個人情報の中でも、コンピュータで検索・照合できる形式で整理されたものが「個人データ」と定義される。これらは個人情報保護法やGDPR等で厳しく取り扱いが規定され、利用目的や保管期間を明確化し、第三者への提供にも注意が必要。
I1-5 個人情報
キーワード
個人情報
定義(1行)
個人情報は、生存する個人を識別できる情報や、識別可能性がある情報を包括する法的概念。
具体例(3つ)
氏名、住所、電話番号、メールアドレス
生体認証データや顔写真
会員IDと購買履歴が紐づくデータ
詳細な説明
個人情報保護法上、「個人情報」とは特定の個人を識別できる情報（氏名など）や、他の情報と容易に照合できることで個人を識別可能な情報を指す。適切な同意や目的の限定、保管の安全管理が法律で義務付けられる。
I1-6 第三者提供
キーワード
第三者提供
定義(1行)
第三者提供は、個人情報を当該情報を取得した主体以外の組織・個人に渡す行為を指す。
具体例(3つ)
企業が顧客リストを広告代理店に提供
SNS上の利用者データを外部アプリ事業者へ連携
データ分析ベンダーに顧客情報を開示しマーケティング支援を依頼
詳細な説明
個人情報保護法では、本人の同意や法的根拠がない限り第三者提供が制限される。欧州のGDPRでもデータ移転に対して厳格な要件があり、特に国際間データ移転の際には十分な保護措置が必要。
I1-7 匿名加工情報
キーワード
匿名加工情報
定義(1行)
匿名加工情報は、特定個人を識別できないように加工されたデータで、一定の安全性を確保した上で広く活用可能。
具体例(3つ)
氏名や生年月日を削除・集計した購買履歴統計
地域別の医療データで住所情報を曖昧化
GPS情報を数キロ単位に粗くして個人特定を防止
詳細な説明
匿名加工情報は、個人が再識別されないよう不可逆的な処理を施したデータで、利活用範囲が通常の個人情報より広い。一方で加工の甘さがあると再同定リスクが生じるため、厳格な基準を満たすことが求められる。
I1-8 保有個人データ
キーワード
保有個人データ
定義(1行)
保有個人データは、事業者が長期的に保管し、本人から開示・訂正等の請求が可能な個人データを指す。
具体例(3つ)
オンラインサービスのアカウント情報や利用履歴
長期間保管されている顧客契約情報
社員の人事情報データベース
詳細な説明
個人情報保護法では、事業者は「保有個人データ」に対して開示や訂正など本人の権利行使を保証しなければならない。一定期間が過ぎると削除する場合は「保有個人データ」に該当しないこともあるが、管理ルールが明確化されている必要がある。
I1-9 要配慮個人情報
キーワード
要配慮個人情報
定義(1行)
要配慮個人情報は、人種、信条、病歴など、本人の不利益が大きいセンシティブ情報で、取り扱いに厳重な規律を要する。
具体例(3つ)
健康診断の結果や通院記録
宗教・思想・信条に関するデータ
差別に直結する可能性のある病歴や障がい情報
詳細な説明
要配慮個人情報は、通常の個人情報よりさらに厳しい同意や取り扱い基準が定められる。医療分野や政治・宗教などに関連する情報が該当し、漏洩リスクへの対策が必須となる。
I1-10 利用目的
キーワード
利用目的
定義(1行)
利用目的は、個人情報を取得・活用する際に、事業者が明示しなければならないデータの使用範囲のこと。
具体例(3つ)
ネットショップで商品の発送とアフターサービスへの利用
求人サイトで応募者の採用選考と連絡手段
マーケティング調査会社が顧客嗜好分析のみにデータを使うと告知
詳細な説明
個人情報は、取得時や利用時に「どのような目的で使うか」を特定し、公表または本人に通知する必要がある。目的外利用を行うには、本人同意や法律上の根拠が求められ、守られない場合は法律違反となる。
I1-11 委託
キーワード
委託
定義(1行)
委託は、個人情報を他社に扱わせる際に、契約のもと業務を行わせる行為で、個人情報保護法上の制限と責任が発生する。
具体例(3つ)
コールセンター業務を外部企業に任せるため顧客情報を渡す
アンケート集計やDM発送の作業委託
クラウドベンダーにデータ保管・処理を依頼
詳細な説明
個人データの取り扱いを委託する場合、委託元企業は適切な監督責任を持ち、委託先との契約で目的外利用の禁止や安全管理措置を義務付ける必要がある。これに違反すると委託元も責任を負い得る。
I2-1 創作性
キーワード
創作性
定義(1行)
創作性は、著作物を保護する要件であり、独自性や個性が表現として現れている程度を指す。
具体例(3つ)
写真撮影で構図や視点に工夫がある
小説で独自のストーリー展開や文体が使われている
絵画で作者の独特なタッチや色彩表現
詳細な説明
著作権法で保護される作品には、一定の創作性が必要とされる。単なる事実やアイデアだけではなく、その具体的な表現にクリエイティブな要素が含まれているかが重要となる。
I2-2 著作物
キーワード
著作物
定義(1行)
著作物は、文芸・学術・美術・音楽などの範囲で創作された表現で、著作権法の保護対象。
具体例(3つ)
小説、詩、記事など文章作品
音楽楽曲、映画、プログラムコード
絵画、写真、デザイン
詳細な説明
著作物は創作的な表現形態であり、無断使用や複製が制限される。著作権は創作と同時に自動的に発生し、一定期間保護される。アイデアや事実それ自体は保護対象とならない点に注意が必要。
I2-3 AI 生成物
キーワード
AI 生成物
定義(1行)
AI 生成物は、生成モデルなどを用いてAIが生成したテキスト、画像、音楽などの成果物。
具体例(3つ)
画像生成AIによるオリジナルイラスト
自然言語処理モデルが出力した文章
作曲AIが生成した楽曲フレーズ
詳細な説明
AIが自動生成したコンテンツに関する著作権や創作性が議論されており、現在の法制度下ではAIによる生成物は人の創作性が関与しないと保護が難しい場合がある。各国で法整備の動向が注目される。
I2-4 利用規約
キーワード
利用規約
定義(1行)
利用規約は、サービス提供者がユーザーに示す使用条件・権利義務などを定めた契約文書。
具体例(3つ)
SNSの投稿ルールやアカウント削除要件
AIプラットフォームでのデータアップロード規約
有料課金サービスでの支払いポリシー
詳細な説明
利用規約はユーザーがサービスを使用する前に同意する形で成立することが多い。著作物や個人情報の取り扱い、責任範囲などが記載され、違反があればアカウント停止や法的措置となる場合がある。
I2-5 著作権侵害
キーワード
著作権侵害
定義(1行)
著作権侵害は、著作権者の許諾なく無断で著作物を複製・翻案・公衆送信などして権利を侵害する行為。
具体例(3つ)
映画の無断コピーをネットにアップロード
他人の文章を引用ルールを守らずコピペ
市販ソフトウェアの違法コピー配布
詳細な説明
著作権侵害は民事上の損害賠償や刑事罰の対象となり得る。AI学習素材としての無許可利用も侵害に当たる可能性があり、適切なライセンス確認や権利処理が必要となる。
I2-6 著作権
キーワード
著作権
定義(1行)
著作権は、著作物を創作した者に発生する排他的権利で、複製や公衆送信などをコントロールできる。
具体例(3つ)
小説家が自身の作品を出版したり翻訳権を管理
作曲家が楽曲使用に対しライセンス料を請求
プログラムコードの再配布を著作者が制限
詳細な説明
著作権は創作と同時に発生し、著作者の死後一定期間(多くの国で死後70年)保護される。複製権や翻案権など一連の権利を含み、無断利用には許諾が必要。著作者本人以外に権利移転も行われ得る。
I3-1 発明
キーワード
発明
定義(1行)
発明は、自然法則を利用した技術的思想の創作であり、新規かつ産業上の利用可能性があるアイデア。
具体例(3つ)
新しい化学プロセスによる素材合成方法
革新的な機械装置や回路設計
ソフトウェアアルゴリズム(一部)で特許性が認められる場合
詳細な説明
特許法で保護される発明は、従来にない技術的な工夫や効果をもたらすもの。単にアイデアレベルではなく、具体的な技術として実現性が示されている必要がある。AI関連ではアルゴリズムやモデル構造の特許化も議論されている。
I3-2 新規性
キーワード
新規性
定義(1行)
新規性は、特許取得の要件の1つであり、先行技術に存在しない新しい技術内容を意味する。
具体例(3つ)
世界中の特許文献に掲載されていない新プロセス
学会発表などにも類似技術がない独自発明
公知事実や販売品にも該当しないアイデア
詳細な説明
特許を取得するには、新規性(先行技術と同一でない)に加え進歩性などを満たす必要がある。もし公表済みや公開済みの情報と同一なら、新規性を欠き特許にはならない。
I3-3 進歩性
キーワード
進歩性
定義(1行)
進歩性は、特許要件の一つで、当業者が容易に思いつかない高度の技術的特徴があることを指す。
具体例(3つ)
従来技術を単に置き換えたレベルでは進歩性なし
複数の既知手法を組み合わせるだけでなく新しい効果を発現
AIモデル構造に独創的な工夫があり予測精度が飛躍的向上
詳細な説明
進歩性が認められるには、専門家が先行技術を見ても簡単には思いつかない技術上の非自明性が必要。単なる寄せ集めや機能追加程度では否定されることが多く、AI関連特許でもこの判断がポイントとなる。
I3-4 知的財産権
キーワード
知的財産権
定義(1行)
知的財産権は、人間の創作活動やブランド等による無形資産を保護するための権利の総称。
具体例(3つ)
特許権、著作権、商標権
実用新案権や意匠権
営業秘密を保護する不正競争防止法の規定
詳細な説明
知的財産権は技術やコンテンツを法的に保護し、創作者や企業の利益を守る制度。AI分野ではアルゴリズムやデータ、生成物などに対する法的保護の枠組みが注目され、国際的なルール調整も進む。
I3-5 発明者
キーワード
発明者
定義(1行)
発明者は、特許取得の対象となる発明を実質的に考案した個人を指し、特許法上の権利帰属が絡む。
具体例(3つ)
研究開発チームでコア技術を考案したエンジニア
企業のプロジェクトで主要アイデアを出した社員
大学教授や学生が共同で発明した場合それぞれが発明者
詳細な説明
特許出願時には発明者を正確に記載し、これは権利関係に影響する。企業の場合、職務発明として会社に特許権が帰属するケースが多いが、発明者として個人の名前は常に特許公報に載る。
I3-6 職務発明
キーワード
職務発明
定義(1行)
職務発明は、企業等の従業者が業務上開発した発明で、特許権が雇用主に帰属することが多い。
具体例(3つ)
会社の研究員が給与を受け研究開発した新技術
大学の教員が勤務時間内の研究で得た特許
企業インターン生が社内プロジェクトで発明した場合も該当可能
詳細な説明
職務発明の場合、発明者は従業員でも特許を受ける権利は企業に帰属するケースが一般的。法律では一定の報奨制度を求めており、従業員が正当な対価を得られるよう配慮される。
I3-7 特許権
キーワード
特許権
定義(1行)
特許権は、新規性・進歩性を満たした発明に付与される独占権で、一定期間その発明を実施する権利を独占できる。
具体例(3つ)
特許技術を利用するには特許権者の許諾(ライセンス契約)が必要
20年程度の保護期間中、他社の模倣を排除
AIの推論アルゴリズム特許を取得しビジネス優位性を確保
詳細な説明
特許権を取得すると、第三者が無断で発明を製造・販売・使用することを禁止できる。保護期間終了後はパブリックドメイン化。AI分野でもソフトウェア特許が認められる場合があり、競争力強化に繋がる。
I4-1 営業秘密
キーワード
営業秘密
定義(1行)
営業秘密は、事業活動に有用な情報で公然と知られておらず、秘密管理や価値が保たれているもの。
具体例(3つ)
独自の顧客リストや価格算定ノウハウ
AIモデルの学習データやパラメータ設計
製造プロセスのレシピや化学配合
詳細な説明
営業秘密は不正競争防止法などにより保護され、従業員や取引先による漏洩が法律上の罰則対象となり得る。特許化しないで極秘保持する戦略もあり、AIの独自アルゴリズムやデータは営業秘密として管理されることが多い。
I4-2 限定提供データ
キーワード
限定提供データ
定義(1行)
限定提供データは、不正競争防止法で保護されるデータ類型で、技術的制限を設けて提供される有用情報を指す。
具体例(3つ)
IDとパスワードを使い閲覧制限されたデータベース
APIアクセスにキーやトークンを要求し限られたユーザーだけに開示
暗号化ファイルで一部企業にのみ配布される統計情報
詳細な説明
限定提供データは営業秘密ほど厳密に秘密管理はされていないが、技術的保護措置によりアクセスが制限されたデータ。これを不正入手・二次利用されると不正競争防止法で対応できる仕組みが導入された。
I5-1 競争制限
キーワード
競争制限
定義(1行)
競争制限は、市場での独占や寡占状態、協定などにより公正な競争が損なわれる状態。
具体例(3つ)
複数企業が価格を申し合わせてカルテル結成
1社が高い市場シェアを持ち新規参入を阻害
プラットフォーム事業者がデータ独占により競合を排除
詳細な説明
独占禁止法は公正な市場競争を守るため、競争制限行為を規制する。AI企業が市場支配力を得た際にデータ独占やアルゴリズム操作で競合排除すると、競争制限と見なされる可能性がある。
I5-2 公正競争阻害性
キーワード
公正競争阻害性
定義(1行)
公正競争阻害性は、市場の自由な取引や消費者利益を害するような不当行為を指す独占禁止法上の概念。
具体例(3つ)
特定企業がアルゴリズム操作で他社製品をリストに表示しない
データ取得が困難な競合を排除し、独占的価格操作
企業合併により競合が消滅し、価格高騰リスクが生じる
詳細な説明
独占禁止法では、公正競争阻害性が認定されると排除措置命令や課徴金が科される。AIプラットフォームが優位性を悪用すると公正競争阻害性が高まる恐れがあり、審査対象となることがある。
I6-1 AI・データの利用に関する契約ガイドライン
キーワード
AI・データの利用に関する契約ガイドライン
定義(1行)
AIやデータ活用に伴う契約内容を整理するため、公的機関などが示す指針や手引き。
具体例(3つ)
経産省が公表したAI利活用契約ガイドライン
データ提供時の責任範囲や品質保証条項
欧州などでのデータ取引契約に準拠するための標準書式
詳細な説明
AI・データの利用契約ガイドラインは、データの権利帰属、利用範囲、責任分担などを明文化するための参考資料。契約トラブルを避けるため、クラウド事業者やベンダーとの交渉に際し活用される。
I6-2 NDA
キーワード
NDA
定義(1行)
NDA (秘密保持契約)は、事前に合意した情報を第三者へ漏らさないよう拘束する法的契約。
具体例(3つ)
共同開発時にノウハウやデータを開示する前に締結
ベンダーに機密ソースコードを見せる際
スタートアップが投資家にビジネスプランを説明する際
詳細な説明
NDAを結ぶことで、受領した秘密情報を許可なく公開できなくなる。AI開発では学習データやアルゴリズム仕様が重要な秘密情報となる場合が多く、NDAを結ばずに開示するとリスクが高い。
I6-3 請負契約
キーワード
請負契約
定義(1行)
請負契約は、成果物を完成させる義務を請負人が負い、注文者が対価を支払う契約形態。
具体例(3つ)
AIシステム開発を外部企業に委託し完成品として納品
Webサイト制作を請負契約で契約
アプリの完成をゴールとしたプロジェクト契約
詳細な説明
請負契約では、成果物に対する完成責任を請負側が負い、納品までのリスク管理が含まれる。AI開発でも完成基準や品質保証の範囲を明確にしないと、後からトラブルに発展する場合がある。
I6-4 準委任契約
キーワード
準委任契約
定義(1行)
準委任契約は、一定の事務や作業の処理を依頼し、結果ではなく善管注意義務による履行を求める契約。
具体例(3つ)
データ分析業務を一定時間ベースで依頼
AIモデルの保守や運用サポートを継続的に行う契約
コンサルティングサービスで具体的成果物を保証しない形
詳細な説明
請負契約と異なり、準委任契約では成果の完成を保証しない。AIのPoCや実験的研究には、準委任契約が多く用いられ、ベストエフォートで作業するが結果保証は行わないことが一般的。
I6-5 精度保証
キーワード
精度保証
定義(1行)
AIモデル等の予測精度や性能を契約上どの程度保証するかを定める条項。
具体例(3つ)
画像認識モデルで95%の精度を下回る場合は追加修正
レコメンドシステムのクリック率向上を一定以上約束
欠陥検出AIで誤検出率を特定水準以下に抑える
詳細な説明
AI導入契約で精度保証を盛り込むと、開発者はその精度を満たすためテストと再学習を行う義務が生じる。一方、データの質や利用環境に依存する要素もあり、明確な保証範囲の設定が難しい側面がある。
I6-6 PoC
キーワード
PoC
定義(1行)
PoC (Proof of Concept)は、AI導入の前段階として、技術的・ビジネス的に実現可能かどうか小規模検証するプロセス。
具体例(3つ)
一部サンプルデータでモデルを構築し精度を確認
期間限定でAIを組み込んだサービスを試験運用
新アルゴリズムを一部機能に適用して効果を測定
詳細な説明
PoC契約では、成功条件や検証方法を明確化し、どの程度の性能が出れば本格導入に進むかを定義する。AIは不確定要素が大きいため、PoCを経て投資判断を行う企業が多い。
I6-7 保守契約
キーワード
保守契約
定義(1行)
AIシステムやソフトウェアの稼働後に、障害対応やバージョンアップなどを継続的にサポートする契約形態。
具体例(3つ)
モデルの再学習やパラメータ調整の定期実施
バグ修正やアップデート対応の窓口を提供
24時間監視や緊急時のリカバリ対応
詳細な説明
保守契約はシステム導入後の安定運用を支える重要な枠組み。AIの場合、データ更新やモデル劣化に伴う再学習が必要になり、利用環境の変更にも対応する責任分担が契約で明確化される。
I7-1 SaaS
キーワード
SaaS
定義(1行)
SaaSは、ソフトウェアをインターネット経由でサービスとして提供し、ユーザーがインストール不要で利用できる形態。
具体例(3つ)
クラウド型のCRMツールをブラウザから利用
AIプラットフォームがウェブ上で学習・推論機能を提供
サブスクリプション形式で常に最新バージョンを利用可能
詳細な説明
SaaS (Software as a Service) は、ベンダー側がソフトウェアやインフラを管理し、ユーザーはサービスにアクセスして使うモデル。契約上は利用規約やSLAs（サービス品質保証）を含む場合が多く、導入と更新コストが抑えられるが、カスタマイズには制限がある。
I7-2 データ利用権
キーワード
データ利用権
定義(1行)
データ利用権は、契約により定められる範囲内でデータを閲覧・分析・再利用などできる権限。
具体例(3つ)
企業がAI開発のために顧客データを利用する権限を得る
API経由で取得したデータを二次利用してサービス提供
大学が共同研究において企業データの解析を許可
詳細な説明
データ利用権は、所有権とは異なり、あくまで一定範囲での使用許可。個人情報保護法や契約ガイドラインに従い、再配布や加工の可否を明示する。AIモデルの学習にも利用範囲を限定したライセンスが設定されることがある。
I7-3 利用規約
キーワード
利用規約
定義(1行)
利用規約は、SaaSなどAIサービスの提供者がユーザーに示す契約条件で、サービス範囲や禁止事項などを定める。
具体例(3つ)
特定の用途(違法行為など)に使わないという条件
API呼び出し回数制限を設定
データを二次利用する際の著作権・ライセンス明示
詳細な説明
利用規約はサービス提供側が一方的に提示する場合が多いため、ユーザーがそれに同意しないと利用できない。内容には免責事項やデータ取り扱い、トラブル対応などが含まれ、国際サービスでは多言語対応が求められる。
I7-4 精度保証
キーワード
精度保証
定義(1行)
精度保証は、AIサービス提供契約において、モデルの予測性能や応答品質をどの程度保証するかを示す条項。
具体例(3つ)
SaaSで提供する画像分類AIの認識率90%以上を保証
自然言語応答サービスで一定の回答正確度を達成
レコメンデーションでCTR改善率を約束する契約
詳細な説明
AIサービスにおける精度保証は、提供者にとってリスクが大きいため、通常は「環境条件」「利用データの品質」などの前提条件付きで行う。契約書には測定方法や対策（再学習など）を明記し、結果を検証する仕組みを設定する。