法律・倫理分野
⑦ AIに関する法律と契約
G検定シラバス2024の「AIに関する法律と契約」に含まれる全39用語を、シラバスに沿って要点を絞って解説します。
🔗 個別ページにある「📘 もっと深く学ぶ」はE資格レベルの発展解説への案内です。G検定対策としては、この章の説明と個別ページの内容で十分です。
🆕 この章はシラバス2024で大きく拡充された分野です。2021年版には項目が無かった独占禁止法やAIサービス提供契約が加わり、個人情報保護法・著作権法・特許法の用語も細かく明示されました。個別のNEWバッジは付けていませんが、章全体を新しい範囲として確認してください。
📖 各カードの「くわしく見る」から、その用語だけを掘り下げた解説ページへ移動できます。仕組み・混同しやすい用語との違い・よくある誤りの選択肢まで載せています。
▶ 個別ページの索引を一覧で見る（全36ページ）
1. 個人情報保護法
GDPR
EUの個人データを守るための規則で、日本の企業にも適用されることがあります。
試験のポイント制裁金は全世界年間売上高の最大4％または2,000万ユーロ
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個人識別符号
それだけで誰かを特定できてしまう、体の特徴や公的な番号のことです。
試験のポイント氏名がなくてもこれを含めば個人情報になる
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個人データ
名簿やデータベースのように、体系的に整理されたものの一部になっている個人情報です。
試験のポイント第三者提供の制限や安全管理措置は個人データにかかる
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個人情報
誰のことかを特定できる、生きている人に関する情報のことです。
試験のポイント個人識別符号を含めばそれだけで個人情報
「個人情報」をくわしく見る →
第三者提供
集めた個人データを、他の会社や組織に渡すことです。
試験のポイント委託・事業承継・共同利用は第三者提供に当たらない
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保有個人データ
本人から「見せて」「直して」と言われたとき、事業者が自分で応じられる個人データです。
試験のポイント3つの用語の中で最も範囲が狭い
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利用目的
集めた個人情報を何に使うのかを、あらかじめはっきり決めておくものです。
試験のポイント目的外利用の禁止（変更には関連性が必要）
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委託
自社の目的のために、外部の会社にデータの取り扱いを任せることです。
試験のポイント委託先の監督義務が生じる
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2. 著作権法
創作性
作った人らしさや工夫が表れていること。著作物と認められるための条件です。
試験のポイント芸術的な優劣は問わない
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AI 生成物
AIが作り出した文章や画像のこと。著作権が発生するかが論点になります。
試験のポイント創作的寄与があれば著作物と認められる余地がある
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利用規約
サービスを使うときの約束事。AI学習に使ってよいかもここで決まります。
試験のポイントSaaSでは画一的に適用される基本的な契約形態
「利用規約」をくわしく見る →
著作権侵害
許可なく他人の作品をコピーしたり作り変えたりして使うことです。
試験のポイント30条の4により情報解析目的の学習は原則可能
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著作権
作品を作った時点で自動的に生まれる、その作品を独占的に使える権利です。
試験のポイント学習段階は30条の4により原則可能
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3. 特許法
発明
自然の法則を使った技術的なアイデアのうち、水準の高いものを指します。
試験のポイントAI分野ではソフトウェア関連発明として成立し得る
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新規性
まだ世の中に知られていないこと。特許を取るための最初の条件です。
試験のポイント進歩性（容易に思いつかないか）とは別の要件
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進歩性
その分野の技術者が簡単には思いつかないこと。特許を取るための条件です。
試験のポイント単なる組み合わせでは認められにくい
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知的財産権
形のないアイデアや作品を守るための権利をまとめた呼び方です。
試験のポイント産業財産権は特許庁への出願・登録が必要
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発明者
実際に発明をした「人」のこと。AIは発明者になれません。
試験のポイント自然人に限られる（法人もなれない）
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職務発明
従業員が仕事の中で生み出した発明のこと。会社と従業員の権利調整が論点です。
試験のポイント特許法35条に定められている
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特許権
発明を独り占めして使える権利。出願して審査に通ると得られます。
試験のポイント著作権（自動発生）との違いが重要
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4. 不正競争防止法
営業秘密
秘密として管理され、事業に役立ち、世に知られていない情報のことです。
試験のポイント学習済みモデルや重みが該当し得る
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5. 独占禁止法
競争制限
話し合いなどで価格や取引を調整し、自由な競争をなくしてしまう行為です。
試験のポイントカルテル・入札談合が典型例
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6. AI開発委託契約
NDA
仕事で知った相手の秘密を外に出さないと約束する契約です。
試験のポイント目的外使用の禁止まで定めるのが一般的
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請負契約
「完成させること」を約束する契約。できなければ報酬をもらえません。
試験のポイント不確実性の高いAI開発には適用が難しい
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準委任契約
「きちんと業務を行うこと」を約束する契約。完成そのものは条件にしないのが基本です。
試験のポイント委任は法律行為、準委任は事実行為・技術業務
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精度保証
「正解率○％を出す」と契約で約束すること。実際には非常に難しいものです。
試験のポイントAIはデータ依存性が高く事前の数値保証が困難
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PoC
本格開発の前に「そもそも実現できるか」を小さく試して確かめる段階です。
試験のポイント目的を見失うと「PoC疲れ」に陥る
「PoC」をくわしく見る →
保守契約
作ったあとの面倒を見るための契約。AIでは再学習の扱いが焦点になります。
試験のポイント開発後の運用支援・不具合対応を行う契約
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7. AIサービス提供契約
SaaS
ソフトを買うのではなく、ネット越しに使う形で提供するサービスの形です。
試験のポイント初期導入コストが低く継続的に機能改善される
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データ利用権
データには所有権がないため、誰がどう使えるかを契約で決めるという考え方です。
試験のポイント生データ・学習用データ・学習済みモデル・派生モデルを分けて考える
「データ利用権」をくわしく見る →
利用規約
サービスを使うときの約束事。AI学習に使ってよいかもここで決まります。
試験のポイントSaaSでは画一的に適用される基本的な契約形態
「利用規約」をくわしく見る →
精度保証
「正解率○％を出す」と契約で約束すること。実際には非常に難しいものです。
試験のポイントAIはデータ依存性が高く事前の数値保証が困難
「精度保証」をくわしく見る →
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