クリエイティブ・コモンズとは

クリエイティブ・コモンズ（Creative Commons）とは、2001年に米国のローレンス・レッシグ教授らが設立した非営利団体が提供する、柔軟な著作権ライセンスのシステムを指します。クリエイティブ・コモンズの特徴は、従来の「All Rights Reserved」による厳格な著作権保護から、「Some Rights Reserved（一部の権利を保有）」に発想を転換させた革新的な仕組みにあります。

クリエイティブ・コモンズのライセンスは、インターネット上での創作物の共有と再利用を容易にするために設計されています。クリエーターは自分の作品に対して、どの権利を保持し、どの権利を開放するかを明確かつ簡潔に示すことができます。これにより、利用者はライセンス条件を遵守する限り、個別の許可を得ることなく創作物を利用したり改変することが可能になります。クリエーター（著作権者）と利用者の権利の両立を目指すために登場したのがクリエイティブ・コモンズです。

ライセンスの種類

クリエイティブ・コモンズでは、クリエーター（著作権者）が自分の作品（著作物）の利用条件を明示するために、4つの基本条件を組み合わせた6つの標準ライセンスを提供しています。

4つの基本条件

表示（Attribution - BY）：作品を利用する際は、原作者のクレジットを適切に表示する必要があります。すべてのCCライセンスにはこの条件が含まれています。

非営利（NonCommercial - NC）：作品を営利目的で利用することができません。非営利目的での利用のみが許可されます。

継承（ShareAlike - SA）：元の作品と同じライセンス条件でのみ、二次的著作物を作成・共有することができます。

改変禁止（NoDerivatives - ND）：作品をそのままの形でのみ利用することができ、改変は許可されません。

6つの標準ライセンス

各ライセンスはアイコンとともに表示され、視覚的にも理解しやすいものとなっています。

6つの標準ライセンス（出所：creaetivecommons.jp）

CC BY（表示）：最も自由度の高いライセンスです。原作者のクレジットを表示する限り、商用利用も改変も自由に行うことができます。

CC BY-SA（表示-継承）：原作者のクレジットを表示し、改変した作品を同じライセンスで公開する限り、商用利用も改変も自由に行うことができます。Wikipediaが採用しているライセンスとして広く知られています。

CC BY-NC（表示-非営利）：原作者のクレジットを表示し、非営利目的に利用する場合に限り、改変も含めて自由に利用できます。

CC BY-ND（表示-改変禁止）：原作者のクレジットを表示し、作品を改変せずに使用する限り、営利目的も含めて自由に利用できます。

CC BY-NC-SA（表示-非営利-継承）：原作者のクレジットを表示し、非営利目的に限り、かつ改変した作品を同じライセンスで公開する限り、自由に利用できます。

CC BY-NC-ND（表示-非営利-改変禁止）：最も制限の厳しいライセンスです。原作者のクレジットを表示し、非営利目的で、かつ改変せずに使用する限り、共有することができます。

これらのライセンスに加えて、「CC0（ゼロ）」というライセンスも存在します。これは著作権を放棄し、パブリックドメインに近い状態で作品を公開するものです。

リーガル・コード

各ライセンスの法的な内容についてはリーガル・コードとして公開されています。

活用方法

クリエーターがライセンスを適用する場合

クリエーターがクリエイティブ・コモンズのライセンスを自分の作品に適用したい場合、クリエイティブ・コモンズの公式サイトにある「ライセンス選択ツール」を利用するのが簡単です。ライセンスを選択すると、HTMLコードやアイコン画像が提供されるため、これをウェブサイトやブログに埋め込むだけでライセンスが適用されます。

ライセンス表示の際には、以下の情報を含めることが推奨されています。

• 作品のタイトルと作者名
• 適用されているライセンスの種類とバージョン
• ライセンス情報へのリンク

例えば、ブログの記事にCC BY-SAライセンスを適用する場合、記事の末尾に「この記事は、クリエイティブ・コモンズ 表示-継承 4.0 国際ライセンスの下に提供されています」といった文言と、ライセンスへのリンクを記載します。

利用者がライセンスを付与された作品を利用する場合

クリエイティブ・コモンズのライセンスが付与された作品を利用する際には、そのライセンス条件を理解し遵守することが重要です。特に商用利用不可（NC）ではないか、改変不可（ND）ではないかについては、注意深く確認する必要があります。

利用上の注意点

クリエイティブ・コモンズは著作物の共有と再利用を促進する便利な仕組みですが、利用する際にはいくつかの重要な注意点があります。

著作権侵害のリスクをゼロにするものではない

クリエイティブ・コモンズのライセンスで公開されている作品を利用したとしても、著作権侵害のリスクが完全にゼロになるわけではありません。以下のような可能性があります。

ライセンス付与者に権限がない場合：クリエイティブ・コモンズのライセンスを付与した人物が、そもそもその作品の著作権者でなかった、あるいは適切な権限を持っていなかった場合、そのライセンスは無効となります。ライセンスを付与する者が適法な権限を有していることを確認する責任は利用者側にあるため、ライセンスを盲信するのは危険です。

第三者の権利が含まれている場合：例えば、写真に映っている人物の肖像権やプライバシー権、商標やロゴなどの知的財産権は、クリエイティブ・コモンズのライセンスでは処理されません。これらの権利に関しては別途許諾を得る必要があります。

不適切な利用方法：クリエイティブ・コモンズのライセンスの条件に違反した利用（例：非営利条件のものを商用利用する、クレジット表示を怠るなど）は、著作権の侵害行為となります。令和3年10月12日の東京地裁判決では、BY-SAライセンスを適用した著作物につきライセンス条件を遵守しない利用が著作権侵害を構成するとして、著作権者から利用者に対する損害賠償請求を認めました。

「非営利（NC）」の解釈

「非営利（NC）」条件の解釈には曖昧さが存在します。リーガル・コードでは、営利利用とは「商業上の利得や金銭的報酬を主な目的とした利用」を意味するとされていますが、具体的な判断基準は各国の法制度や判例によって異なる可能性があります。疑問がある場合は、著作権者に直接確認するのが安全といえます。

国による法律の違い

クリエイティブ・コモンズライセンスは各国の法制度に合わせてローカライズされていますが、著作権法の国際的な違いによって、ある国では問題ない利用が別の国では問題になる可能性があります。特に、著作権の保護期間や著作者人格権の扱いには国ごとに大きな違いがあります。

日本において発生する論点の典型例が、著作者人格権の影響です。日本の著作権法においては著作者人格権、特に同一性保持権（著作権法第20条第1項）を事前に放棄することができないため、改変可能なクリエイティブ・コモンズのライセンスが適用されている著作物であっても、実際には改変行為が著作者人格権の侵害に該当する可能性があります。

（同一性保持権）
第二十条　著作者は、その著作物及びその題号の同一性を保持する権利を有し、その意に反してこれらの変更、切除その他の改変を受けないものとする。

著作権法

実務上の対応策

これらのリスクを最小限に抑えるための実務上の対応策として、以下の点に注意することが重要です。

1. 信頼できるソースからCCライセンス作品を入手する
2. 改変可能性や商用利用の範囲について、著作権者に直接確認を取る
3. 第三者の権利（肖像権、商標など）が含まれていないかを個別具体的に確認する

特に企業や組織でCCライセンス作品を利用する場合は、法務部門や専門家に相談することが推奨されます。

まとめ

クリエイティブ・コモンズは、デジタル時代における著作権のあり方を根本から見直し、創作と共有のバランスを取る新たな枠組みを提供しています。「すべての権利を保有する」伝統的な著作権制度と「著作権フリー」の両極端ではなく、その中間にある柔軟な選択肢を提供することで、創作者の権利保護と作品の広範な利用・流通の両立を目指しています。

ただし、クリエイティブ・コモンズは著作権から利用者を開放する万能ツールではなく、実際の利用上には種々の問題が生じ得ます。ライセンスのみに依拠するのではなく、コンテンツの内容や配布元の信頼性など、多角的にコンテンツの利用可否や改変可否を検討することが重要です。

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ここでは本チェックリストの概要を紹介します。

チェックリストの概要

（本章の見解に係る部分は本チェックリストの記載の要約であり、当事務所の見解ではありません）

策定の背景・目的

近年、生成AI技術を用いたサービスが急速に普及し、AIモデルの開発だけでなく、その利活用の局面における契約の重要性が高まっています。特に事業活動においてAIサービスの利活用を検討する事業者が増加していますが、一方で、AIの技術や法務に必ずしも習熟していない事業者も多いです。このような状況下で、AIの利活用に関する契約に伴う法的リスクを十分に検討できていない可能性や、保護されるべきデータや情報が予期せぬ目的に利用され、想定外の不利益を被る可能性が懸念されています。
本チェックリストは、AI利活用の実務になじみのない事業者を含め、様々な事業者が使いやすい形式で、契約時の留意点をまとめたものです。

対象者

本チェックリストは、以下のような方を主な対象者として想定しています。

• 社内法務部・顧問弁護士：AI利活用による競争力向上とリスク管理の両立を図る観点から、契約上の留意点を網羅的に検討したい方
• ビジネス部門担当者：初期的に論点を把握し、必要な部分について社内法務部・顧問弁護士等と連携・相談したい方

対象とするAI関連サービスのユースケース

本チェックリストでは、以下の3つのAI関連サービスのユースケース類型を想定しています。

汎用的AIサービス利用型

AI利用者が、AI開発者・AI提供者が提供する汎用的AIサービスを利用するケース

カスタマイズ型

AI利用者が、AI提供者がAI利用者向けに改良・調整したAIサービス（カスタマイズサービス）を利用するケース

新規開発型

AI利用者が、AI開発者・AI提供者と提携して独自のAIシステムを開発・利用するケース

チェックリストの構成とチェックポイント

本チェックリストは、AI関連サービスの利用に際して、ユーザがベンダに対し「インプット」を提供し、ベンダがサービス内容に応じた「アウトプット」を出力・提供する場面を想定しており、「インプット」「アウトプット」それぞれについてチェックリストが作成されています。

「インプット」のチェックリスト項目

• A-1-1 定義｜インプットの定義を定める条項
• A-2-1 提供義務・条件｜ユーザがベンダに対してインプットを提供する義務の有無、及びその内容を定める条項
• A-2-2 保証・情報提供｜ベンダがユーザに対してインプットに対する一定の保証・情報提供を求める条項
• A-3-1 利用目的｜ベンダによるインプットの利用目的を定める条項
• A-3-2 利用条件｜ベンダによるインプットの利用条件を定める条項
• A-3-3 管理・セキュリティ｜ベンダによるインプットの管理・セキュリティ体制（セキュリティ水準を含む）を定める条項
• A-3-4 保持期間・消去｜ベンダによるインプットの保持期間及び消去義務の有無を定める条項
• A-4-1 ユーザへの提供｜ベンダがインプットをユーザに対して提供する義務を定める条項
• A-4-2 第三者提供｜ベンダがインプットを第三者に提供することができるか、できる場合にその条件を定める条項
• A-5-1 権利帰属｜インプットの権利がベンダに移転するか否かを定める条項
• A-6-1 特定｜インプットの処理成果のうち、アウトプット以外のもので契約上規律の対象とするものの定義を定める条項
• A-6-2 使用・利用｜インプット処理成果のベンダによる使用・利用に関する条項
• A-6-3 外部提供｜インプット処理成果のベンダによる外部提供に関する条項
• A-6-4 権利帰属｜インプット処理成果の権利帰属に関する条項

「アウトプット」のチェックリスト項目

• B-1-1 定義｜アウトプットの定義を定める条項
• B-2-1 完成義務｜ ベンダがアウトプットを完成させる義務を定める条項
• B-2-2 提供義務・条件｜ベンダがユーザに対し、アウトプットを提供する義務の有無及びその内容を定める条項
• B-2-3 保証・情報提供｜ユーザがベンダに対し、アウトプットに関する一定の保証を求める条項
• B-3-1 利用目的｜ユーザによるアウトプットの利用目的を定める条項
• B-3-2 利用条件｜ユーザによるアウトプットの利用条件を定める条項
• B-3-3 管理・セキュリティ・消去｜ユーザによるアウトプットの管理・消去体制を定める条項
• B-4-1 第三者提供｜ユーザがアウトプットを第三者に提供することができるか、できる場合にその条件を定める条項
• B-5-1 権利帰属｜ベンダがユーザに対し、アウトプットを提供する場合、アウトプットの権利がユーザに移転するかどうかを定める条項
• B-6-1 特定｜アウトプットの処理成果のうち、契約上規律の対象とするものの定義を定める条項
• B-6-2 使用・利用｜アウトプットの処理成果のユーザによる使用・利用に関する条項
• B-6-3 外部提供｜アウトプットの処理成果のユーザによる外部提供に関する条項
• B-6-4 権利帰属｜アウトプットの処理成果の権利帰属に関する条項

チェックリスト活用上の留意点

本チェックリスト活用上の留意点として、以下の4点が挙げられています。

インプット提供に関する留意点

AI関連サービスは、ユーザが提供したインプットに対し、アウトプットを出力・提供することを中核的な内容とするサービスです。そのため、インプット及びアウトプットの取扱いに関する契約条件は、AI関連サービスを利用するための契約締結に際して、慎重な検討を要する条項です。特に、ユーザがインプットを提供しなければアウトプットは出力・提供されないことに照らせば、インプットを提供する十分なインセンティブがユーザ側に確保されるかとの視点は重要となります。

開発型に関する留意点

開発型契約において、ユーザがベンダに対しAIシステムや関連モジュールの開発を委託する際には、特に以下の点に注意が必要です。

1 インプットの取扱い

開発型契約では、インプットやその処理成果の利用条件が契約交渉の重要なポイントとなることが多いです。ベンダが自社の技術発展のためにインプットを利用することを希望する場合、その許可の有無や具体的な利用条件（利用範囲、禁止範囲）を契約で明確にする必要があります。また、インプットの提供に伴うリスク（データの不正利用や漏洩など）についても十分に考慮し、契約内容に反映する必要があります。

2 アウトプットの取扱い

アウトプットの扱いについては、以下の3点に留意が必要です。

(1) 契約の性質決定

開発型契約が準委任契約か請負契約かを明確にする必要があります。準委任契約（民法656条・643条）は委任事務の遂行が目的であり、請負契約（民法632条）は仕事の完成を目的とする契約です。準委任契約では、ベンダは善管注意義務（民法644条）を負うのみですが、請負契約では、仕事の完成義務を負うため、仕事を完成しない限り契約上の義務を履行したことにはなりません。実際には準委任か請負かが明確でない契約が多く、トラブルにつながるケースがみられます。可能な限り契約時に法的位置づけを明確にすることが重要です。

(2) AIシステムの開発に関する留意点

AIモデルは学習データに基づく帰納的な手法で開発されるため、学習データそのものに精度の限界が内包されてしまっている可能性があります。そのため、完成義務や性能保証を設定するのが難しいといえます。また、AIシステムはAIモデル単体ではなく、複数の要素（データ、アルゴリズム、インフラなど）で構成されるため、開発の範囲や仕様を明確にする必要があります。

(3) 権利帰属・利用条件

開発型契約では、開発された成果物に関する知的財産権が問題となります。フォアグラウンドIP（開発によって生まれた知的財産）とバックグラウンドIP（開発とは無関係に各当事者が元々有している知的財産）を区別し、アウトプットの取扱いを事前に明確化する必要があります。​

個人情報保護法に関する留意点

AI関連サービスの利用に伴い、ユーザからベンダに対し提供するインプットに個人データが含まれる場合、個人情報保護法の第三者提供規制の遵守が必要になります。また、AI関連サービスの提供には海外ベンダが関与している事例が多く見られるところ、ベンダが外国に所在するときには、さらに同法の越境移転規制の遵守が必要となるため、注意を要します。

セキュリティに関する留意点

AI関連サービスの形態に応じて、システムの構造やセキュリティ水準を担保する必要があります。データセキュリティに関する契約条項としては、監査・情報提供義務の設定や、ログ保存義務の設定などが考えられます。

まとめ

AI利活用に関する契約は、AI技術と法律の両方について専門知識が必要となる複雑なものです。本チェックリストは、AI関連サービスの利用を検討する事業者が契約上のリスクを把握し、適切な契約条件を交渉するための有用なツールとなるでしょう。

もっとも、「4.1 チェックリストを踏まえた対応」でも述べられているとおり、本チェックリストは、AIの利活用に関する契約に際して考慮すべき論点の所在を示すものです。実際に契約条項をどのように定めるべきか、本チェックリストをどこまで厳格に適用すべきかについては、個別具体的な事情に依拠するため、経験豊富なプロフェッショナルの活用が推奨されます。

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本記事では、2025年1月29日に公表されたPart 2「Copyrightability」の内容を概説します。このレポートは、AIを利用して生成したコンテンツに著作権が発生するかをテーマとしています。

レポートの概要

AIを活用したコンテンツの著作権保護

本レポートでは、あるコンテンツにAIが生成した要素が含まれていたとしても、人間による創造的な貢献が認められる場合は著作権による保護が与えられることを明確に示しました。

In most cases, however, humans will be involved in the creation process, and the work will be copyrightable to the extent that their contributions qualify as authorship. It is axiomatic that ideas or facts themselves are not protectible by copyright law, and the Supreme Court has made clear that originality is required, not just time and effort.

U.S. Copyright Office

一例として、画像・動画編集ソフトによる画質調整や不要物・映り込みの削除機能、コードエディタの自動修正機能等の「アシスト機能（Assistive Use）」の利用については、ソフト利用者による創造性が認められることから、著作権を否定する理由にはならないと論じています。

The Office agrees that there is an important distinction between using AI as a tool to assist in the creation of works and using AI as a stand-in for human creativity. While assistive uses that enhance human expression do not limit copyright protection, uses where an AI system makes expressive choices require further analysis. This distinction depends on how the system is being used, not on its inherent characteristics.

U.S. Copyright Office

プロンプトによる生成物の扱い

一方で、プロンプト入力のみで生成されるアウトプットについては、否定的な姿勢を示しています。プロンプトの指示から機械的・画一的に一定のアウトプットが生成されるようなケースは稀であり、通常はプロンプトの不足部分をAI自身が補完してアウトプットを生成すること、同じプロンプトでもアウトプットのバリエーションが複数生まれることなどから、プロンプトを解釈して最終成果物を生成するAI側の創造性の寄与が大きいという考え方が示されています。

The Office concludes that, given current generally available technology, prompts alone do not provide sufficient human control to make users of an AI system the authors of the output. Prompts essentially function as instructions that convey unprotectible ideas. While
highly detailed prompts could contain the user’s desired expressive elements, at present they do not control how the AI system processes them in generating the output.

U.S. Copyright Office

結論

上記のような検討を踏まえ、本レポートは、AIが生成したアウトプットの著作権に関する論点に対応するために現行法の改正は不要であると結論づけました。

Based on the fundamental principles of copyright, the current state of fast-evolving technology, and the information received in response to the NOI, the Copyright Office concludes that existing legal doctrines are adequate and appropriate to resolve questions of
copyrightability.

U.S. Copyright Office

そして、基本的にはAIが生成したアウトプットに対する著作権について肯定的に捉えつつ、プロンプトのみによる生成物には否定的な姿勢を示す、二元論的な結論をとりました。

Based on the fundamental principles of copyright, the current state of fast-evolving technology, and the information received in response to the NOI, the Copyright Office concludes that existing legal doctrines are adequate and appropriate to resolve questions of copyrightability. Copyright law has long adapted to new technology and can enable case-bycase determinations as to whether AI-generated outputs reflect sufficient human contribution to warrant copyright protection. As described above, in many circumstances these outputs will be copyrightable in whole or in part—where AI is used as a tool, and where a human has been able to determine the expressive elements they contain. Prompts alone, however, at this stage are unlikely to satisfy those requirements. The Office continues to monitor technological and legal developments to evaluate any need for a different approach.

U.S. Copyright Office

所感

本レポートでは、AIによる生成物に著作権が発生するか否かの基準を人の創造性（オリジナリティ）の有無に求めており、これは我が国の文化庁の方向性と整合するものと考えられます。

人が思想感情を創作的に表現するための「道具」としてAIを使用したものと認められれば、著作物に該当し、AI利用者が著作者となると考えられます。人がAIを「道具」として使用したといえるか否かは、人の「創作意図」があるか、及び、人が「創作的寄与」と認められる行為を行ったか、によって判断されます。

文化庁「AIと著作権」

一方、本レポートでは「プロンプト」による生成を他の手法と明確に区別しており、この点は今後の我が国の規制当局における検討にも影響を与える可能性があります。

また、現時点では本レポートが法的拘束力を持つものではなく、裁判所の判断も決定的なものがないため、AI生成アウトプットに関する米国著作権法上の位置づけは未だに流動的であると言えます。米国でビジネスを展開する企業が生成AIを活用する場合、本レポートの最終回（第3回）やトランプ新政権の動きを含め、今後の動向を継続的に注視する必要があるといえます。

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EU AI Actの概要

EU AI Actは2021年4月に欧州委員会が当初の法案を提出して以来、加盟国間での議論と修正を経て、2024年3月13日に採択に至りました。この過程では、特に顔認識技術の使用制限や生成AI規制の範囲について、プライバシー保護派と産業振興派との間で綿密な調整が行われました。法案の最終版では、基本的人権の保護とイノベーションの促進の両立を図ることを目指した規制体系が構築されています。

EU AI Actの本文は The AI Act Explorer で参照可能です。各Article毎に適用開始日（Date of entry into force）が明記されています。なお、EU AI Actや関連法令に関する情報提供のために、スイスの非営利団体がClairkというプラットフォームを公開しています。EU AI Actの条文検索をAIで行う機能が備わっているなど、先進的な取組みが注目を集めています。

（出所：EC）

リスクベースアプローチ

EU AI Actの中核を成すリスクベースアプローチとは、AIシステムを4段階のリスクカテゴリーに分類し、それぞれに応じた規制要件を設定するものです。最も厳格な「受容できないリスク」(Unaccepatable Risk) カテゴリーには、「政府による社会的スコアリングシステム」や「公共スペースでの無差別の顔認識システム」などの極めて限定的なシステムが含まれており、これらのシステムは原則として禁止されます。「高リスク」(High Risk) カテゴリーには、重要インフラの運営や採用選考、与信審査などに使用されるAIシステムが該当し、厳格な適合性評価と継続的なモニタリングが要求されます。

このようなリスクベースアプローチの考え方は、我が国におけるAI事業者ガイドラインの記載にも大きな影響を与えています。
参考記事：AI事業者ガイドライン（第1.0版）の公表

欧州AI法案におけるリスクベースアプローチ概念図（出所：EC）

EU AI Office

EU AI Actの実務への導入は、EC（欧州委員会）内に設置されたAI Officeが担っています。EU AI Actにおける規制内容の記載はハイレベルで抽象的なものに留まっており、具体的な規制内容や報告プロセスを把握するためにはAI Officeの動向をキャッチアップすることが不可欠です。

EU AI Office組織図（出所：EC）

EU AI Act 施行に向けた動き

EU AI Actは段階的に施行される予定です。まず、禁止事項が2024年末から適用開始となり、その後、高リスクAIシステムに対する規制が2025年から段階的に導入され、2026年8月2日にはほぼ全ての条項が適用となります。EU圏内でサービス提供するAIサービス企業には、それぞれの期限に応じた対応が求められます。

以下では、特に注目度が高まっている、汎用目的型AIモデル(General-purpose AI Models)に関する規制（第5章（51-56条）、2025年8月2日適用開始）について概説します。

トレーニングデータに関する情報公開 (第53条第1項(d))

EU AI Act 第53条第1項(d)は、汎用目的型AIモデルのベンダーに対し、トレーニングデータに関する情報公開を求めています。トレーニングデータの情報公開は、自らの著作物を学習データとして利用された者に対する知る権利の保障につながるとともに、AIモデルの利用者のガバナンス構築上も重要な情報となると考えられ、極めて重要な条項といえます。

Providers of general-purpose AI models shall:

(a) draw up and keep up-to-date the technical documentation of the model, including its training and testing process and the results of its evaluation, which shall contain, at a minimum, the information set out in Annex XI for the purpose of providing it, upon request, to the AI Office and the national competent authorities;

(b) draw up, keep up-to-date and make available information and documentation to providers of AI systems who intend to integrate the general-purpose AI model into their AI systems. Without prejudice to the need to observe and protect intellectual property rights and confidential business information or trade secrets in accordance with Union and national law, the information and documentation shall:

(i) enable providers of AI systems to have a good understanding of the capabilities and limitations of the general-purpose AI model and to comply with their obligations pursuant to this Regulation; and

(ii) contain, at a minimum, the elements set out in Annex XII;

(c) put in place a policy to comply with Union law on copyright and related rights, and in particular to identify and comply with, including through state-of-the-art technologies, a reservation of rights expressed pursuant to Article 4(3) of Directive (EU) 2019/790;

(d) draw up and make publicly available a sufficiently detailed summary about the content used for training of the general-purpose AI model, according to a template provided by the AI Office.

EU AI Act - Article 53

現在（2025年1月）、EU AI Officeのワーキンググループが本情報公開に使用するテンプレートの開発を進めています（template for the summary of training data ）。2025年2月末には最終ドラフトが提出され、Code of Practice（後述）とともに承認される予定です。

著作権や個人情報保護の観点から、OpenAIをはじめとする生成AIベンダーに対するトレーニングデータ情報の公開圧力は世界的に高まっており、本テンプレートの内容や粒度について注目が集まっています。同様の規制は米カリフォルニア州などでも導入予定となっており（AB-2013 Generative artificial intelligence: training data transparency）、本テンプレートがリーディングケースとなることが期待されます。

汎用目的型AI実践規範（Code of Practice)

EU AI Officeでは、汎用目的型AIにかかる実践規範 (Code of Practice)の策定を進めています。これは2025年8月2日の施行にむけて、汎用AIプロバイダーに対して具体的な行為規範を提供することを目的としたものであり、規制当局のみならず利害関係者約1,000人が策定プロセスに参画しています。現在（2025年1月）では第2版ドラフトが公開済であり、第3版が2025年2月に、最終版が4月に公開される予定です。

今後の展望

今後は2025年8月2日の第5章全面施行に向けて、規制内容の具体化に向けた議論が急速に進むと見込まれます。EU内でのサービス提供を予定しているAIサービスベンダーは、EU AI Officeの最新動向をフォローし、具体的な規制内容の理解と対応をタイムリーに行う必要があると考えられます。

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リスクベースアプローチの知見

EU AI Actの基本的な考え方となっているリスクベースアプローチは、会計監査の世界ではスタンダードとなっているアプローチです。当事務所は大手監査法人で会計監査の経験を積んだ公認会計士が所属しており、リスクベースアプローチを活用したガバナンス態勢の構築に強みを有しています。

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ここでは主に個人情報保護法の観点から、個人データのクラウド環境への格納について概説します。

個人情報保護法27条1項の規定

個人情報保護法は、本人の同意を得ずに個人データを第三者に提供することは原則禁止しています。

第二十七条　個人情報取扱事業者は、次に掲げる場合を除くほか、あらかじめ本人の同意を得ないで、個人データを第三者に提供してはならない。 （以下略）

個人情報保護法

しかし、個人データを社外のクラウドサービスが提供するストレージ上に格納することは一般的に行われています。通常、以下のいずれかの整理により「第三者提供」への該当を回避します。

整理1 - 委託（27条5項1号）

個人データの取扱いを第三者に委託する場合は、第三者提供にあたりません。

第二十七条　 ５　次に掲げる場合において、当該個人データの提供を受ける者は、前各項の規定の適用については、第三者に該当しないものとする。
一　個人情報取扱事業者が利用目的の達成に必要な範囲内において個人データの取扱いの全部又は一部を委託することに伴って当該個人データが提供される場合

個人情報保護法

クラウドサービス提供者に対してデータの取扱いを委託していると整理することで第三者提供に該当しない、すなわち個人情報保護法27条1項に抵触しないことになります。

しかし、この場合、委託先に対して必要かつ適切な監督を行うことが求められます。

第二十五条　個人情報取扱事業者は、個人データの取扱いの全部又は一部を委託する場合は、その取扱いを委託された個人データの安全管理が図られるよう、委託を受けた者に対する必要かつ適切な監督を行わなければならない。

個人情報保護法

「必要かつ適切な監督」の程度については見解が分かれますが、概ね以下が必要とされています。

• 適切な委託先を選定すること
• 委託契約を締結すること
• 委託先における個人データ取扱状況を把握すること

整理2 - クラウドサービス提供者による取扱いがない場合（QA7-53）

27条5項1号の「委託」該当しない場合でも、クラウドサービス提供者による「取扱い」がなければ、第三者提供にはあたりません。これは個人情報保護委員会が公開している「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン」に関するQ&AのQ7-53で明確にされています。

クラウドサービスには多種多様な形態がありますが、クラウドサービスの利用が、本人の同意が必要な第三者提供（法第27条第１項）又は委託（法第27条第５項第１号）に該当するかどうかは、保存している電子データに個人データが含まれているかどうかではなく、クラウドサービスを提供する事業者において個人データを取り扱うこととなっているのかどうかが判断の基準となります。
当該クラウドサービス提供事業者が、当該個人データを取り扱わないこととなっている場合には、当該個人情報取扱事業者は個人データを提供したことにはならないため、「本人の同意」を得る必要はありません。
（中略）
当該クラウドサービス提供事業者が、当該個人データを取り扱わないこととなっている場合とは、契約条項によって当該外部事業者がサーバに保存された個人データを取り扱わない旨が定められており、適切にアクセス制御を行っている場合等が考えられます。

「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン」に関するQ&A

多くの汎用クラウドサービスでは、ユーザ企業がクラウド環境に保存したデータにクラウドサービス提供者がアクセスしない旨を利用規約等で明示的に定めています。以下はAWSとGCPの例です。これらの規定により、AWSやGCPに顧客名簿等の個人データをアップロードすることは個人情報保護法における第三者提供に該当しないと考えられています。

お客様のコンテンツの所有権と管理権はお客様自身にあります。お客様のコンテンツが AWS のどのサービスによって処理され、保存され、ホストされるかはお客様自身が選択します。AWS では、お客様のコンテンツを確認することはできず、お客様のコンテンツにアクセスしたり、使用したりすることもできません。ただし、お客様が選択した AWS のサービスを提供するために必要な場合や、法律または拘束力のある法的な命令に従う必要がある場合を除きます。

日本のデータプライバシー (AWS)

お客様が個人情報を収集した本人とGoogle Cloudとの間には関係性がありません。お客様の同意がない限り、Google Cloudに保存された個人情報を取り扱うことはありません。

Google Cloud ホワイトペーパー

一方、従業員の個人情報を取り扱うHRサービスや顧客情報を取り扱うCRMサービスを提供するSaaSの場合、クラウドサービス提供者が個人データを取り扱うことが前提となっているため、本QAは適用されません。前掲の「委託」と整理するか、本人同意を事前に得る必要があります。

個人情報保護委員会による注意喚起（2024年3月）

2023年6月、社労士向けにクラウドサービスを提供する上場企業であるエムケイシステムのサーバーがランサムウェアによる不正アクセスを受け、社会保険/人事労務業務支援システム上で管理されていた個人データ（マイナンバーを含む）が暗号化され、漏えいなどのおそれが発生しました。社労士事務所や企業がアップロードした約７百万人分の個人データに漏洩のおそれが発生する、極めて影響範囲の大きい事案となりました。

事態を重く見た個人情報保護委員会は、2024年3月25日、「クラウドサービス提供事業者が個人情報保護法上の個人情報取扱事業者に該当する場合の留意点について（注意喚起）」と題する書面を公表しました。ここでは、ガイドラインQ&A7-53の本件に対するあてはめを行い、エムケイシステムが個人データを「取り扱う」ものであったと認定しました。認定にあたって考慮した要素については以下のとおり言及しています。

• 利用規約において、クラウドサービス提供事業者が保守、運用上等必要であると判断した場合、データ等について、監視、分析、調査等必要な行為を行うことができること及びシステム上のデータについて、一定の場合を除き、許可なく使用し、又は第三者に開示してはならないこと等が規定され、クラウドサービス提供事業者が、特定の場合にクラウドサービス利用者の個人データを使用等できることとなっていたこと。
  
• クラウドサービス提供事業者が保守用 ID を保有し、クラウドサービス利用者の個人データにアクセス可能な状態であり、取扱いを防止するための技術的なアクセス制御等の措置が講じられていなかったこと。
  
• クラウドサービス利用者と確認書を取り交わした上で、実際にクラウドサービス利用者の個人データを取り扱っていたこと。

株式会社エムケイシステムに対する個人情報の保護に関する法律に基づく行政上の対応について（個人情報保護委員会）

今後も同様のケースで、上記のような状況にある場合、ガイドラインQ&A7-53の要件該当性が否定される可能性があります。その場合、クラウドサービス提供事業者は個人情報取扱事業者として、安全管理措置（個人情報保護法23条）が要求されることとなります。

そしてその場合、クラウドサービス利用者も、「委託」に該当しなければ個人情報の第三者提供を行ったことになり、また「委託」に該当したとしても、委託先であるクラウドサービス事業提供者に対する法25条の監督義務を負うこととなります。クラウドサービス利用者としては、サービスの利用規約や契約書を熟読し、クラウドサービス事業提供者が個人データにアクセスすることを安易に認めない姿勢を徹底するとともに、アクセスを認める場合は自身が監督義務を負うことを認識する必要があります。

ロジットパートナーズ法律会計事務所のサービス

当事務所にはIT分野に強く、ITシステム導入支援やクラウド導入支援経験のある弁護士が在籍しています。クラウドサービスの利用規約や契約書に対する綿密な検討を通じて、個人情報保護法違反のリスクを評価し、適切な対応策を提案します。

また、個人情報保護法対応は法令・規制の理解や解釈だけでは不十分であり、適切な業務プロセスの構築や手順書の作成、日常業務における運用、教育・研修等を通じて初めて実効的なものになります。当事務所では公認会計士による内部統制プロセス構築支援も行っており、個人情報保護法対応を勘案した業務プロセスやIT業務処理統制の構築の支援が可能です。

お気軽にお問合せください。

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OSS概要

OSSとは

OSSの定義については、OSI(open source initiative, オープンソースを促進している米国の団体)の定めた定義(The Open Source Definition)が標準的です。

ここでは、以下の10項目を満たすものをOSSとしています。

• Free Redistribution (自由な再配布を認めること)
• Source Code (コンパイル前のソースコードを無償で配布すること)
• Derived Works (改変や派生作品の配布を許可すること)
• Integrity of The Author’s Source Code (改変コードによるソフトウェアの配布を許可すること)
• No Discrimination Against Persons or Groups (特定の個人またはグループを差別をしないこと)
• No Discrimination Against Fields of Endeavor (特定の分野での利用を制限しないこと)
• Distribution of License (プログラムに関する権利が再配布者に与えられること)
• License Must Not Be Specific to a Product (ライセンスを特定の製品に限定しないこと)
• License Must Not Restrict Other Software (ライセンスが他のソフトウェアを制限しないこと)
• License Must Be Technology-Neutral (ライセンスが技術的に中立であること)

10項目を列挙すると複雑ですが、要約すれば、「改変する自由」と「頒布する自由」が無償で認められているものがOSSと呼ばれています。

OSSに関する誤解

OSSは著作権フリーか

OSSが著作権フリーであると勘違いしているエンジニアが散見されますが、これは完全な誤りです。むしろ、OSSの本質は利用許諾（ライセンシング）です。OSSの著作権が開発者等の著作権者に帰属することを大前提として、著作権者が上述の条件を満たす利用許諾を行ったものをOSSと呼んでいるというのが正しい理解です。

各ライセンスの概要

OSSライセンスは大別すると寛容型と互恵型があります。

寛容型

寛容型ライセンスとは一般的に、著作権とライセンスの表記さえすれば自由な改変・頒布が認められているライセンスを指します。以下のものが代表的です。

• MITライセンス
  多くのOSSプロジェクトで採用されている代表的な寛容型OSSライセンスです。
  Node.js, Ruby on Rails, jQuery, React JS, Angular JS, Vue JS, Visual Studio Code, bootstrap等
• BSDライセンス（3項型 / 2項型）
  UCB（カリフォルニア州立大学バークレー校）が頒布したソフトウェアに由来するライセンスです。2項型、3項型、4項型の3種類がありますが、4項型は現在はほぼみられません。
  nginx, golang, numpy, pandas, PyTorch, Flask, Django, flutter等
• Apache 2.0 ライセンス
  利用者へ特許利用許諾を与える（許諾者からの著作権行使を禁じる）のが特徴の寛容型ライセンスです。
  Android, tensorflow, opencv等

上記の他にも、PSFL（Python Software Foundation License, pythonやmatplotlibの配布に用いられるライセンス）や、 SIL Open Font License（フォントに特化したライセンス）等、寛容型ライセンスには多くの種類が存在します。利用者に大きな負担を課さずに自由な改変・頒布を認めているという点では共通ですが、細かな相違点には注意が必要です。

また、Chromium(BSD, LGPL,MIT等)の様に複数ライセンスが混在するプロジェクトや、Meta社が開発したLlama2の様に、一見OSSの条件を満たすように見えるが詳細に検討すると微妙なケースもあります。特殊なライセンスについては個別の条項を慎重に確認する必要があります。

著作権・ライセンスの表記方法

Webサービスの場合、利用規約やヘルプページに記載するのが一般的です。ライセンスに関するページを独自に設置する場合もあります。

アプリの場合、アプリ内にライセンスに関するページを設置し、「設定」メニュー等からアクセスできるようにするのが一般的です。ヘルプページに記載する場合もあります。

互恵型

互恵型は、改変・頒布について寛容型より重い負担が課されているOSSライセンスを指します。一般的にはGPL又はLGPLを指します。

GPLは代表的な互恵型ライセンスで、GPL v2とGPL v3が存在します。

GPL (GNU General Public License) v2

1991年にリリースされたGPL v2は、プログラムの改変・頒布にあたり以下を遵守することを要求するライセンスです。

• ライセンス文言を、頒布を受けた人が読める状態で表記する
• ソースコードを最低3年間継続して開示する
• ソースコードの入手方法を明記する（バイナリで配布する場合、別に入手方法を設定する）

改変後のソースコードの開示が必要となる点が寛容型と大きく異なります。GPL v2の代表例としてlinux, git, mysql, wordpress, wireshark, blender等があります。

GPLライセンスのOSSを自社プロダクトに使用した場合、そのプロダクトについてもソースコードの公開が必要となります。実際、多くのソフトウェア開発企業や電子機器メーカーが、linux関連のプログラムのソースコード頒布ページを公式サイト上に設置しています。このことを「GPL汚染」と呼ぶことがあり、ソフトウェア開発にあたってGPLライセンスの利用が忌避される原因にもなっています。GPL汚染の問題は複雑なため、別記事にて詳述します。

GPL v3

2007年に公開されたGPL v3は、GPL v2をベースとしながら、著作権者や利用者の権利、特に特許の取扱いを明確化したものです。背景には、巨大IT企業（主にマイクロソフト）による特許権侵害訴訟の多発があります。

GPL v3では許諾者による特許の利用保証を明文化しており、利用者が許諾者から特許権侵害訴訟を提起されるリスクが低減されています。もっとも、当然のことならがら、当該OSSが許諾者以外の特許を侵害している場合、利用者も当該特許の権利者からの訴訟リスクを免れません。

GPL v3の代表例として、Emacs, Samba, PyQt, R, gcc等があります。GPL v3のリリースから15年超が経過した今でも、GPL v2とv3が共存している状況です。

LGPL (Lessor GPL)

LGPLは、GPLをベースとしつつ、LGPLで利用許諾されたライブラリを「動的リンク」したプログラムは任意のライセンスが可能としている点が特徴です。もっとも、何が「動的リンク」に該当するかについては統一的な見解が必ずしも無いため、同条項の活用には注意が必要です。

AGPL (Affero GPL)

AGPLは、GPLのソースコード公開義務を加重したライセンスです。極めて特徴的なのが第13条で、ソースコードを頒布しなくてもASP/SaaSとして提供した場合にはソースコード公開義務が生じる旨を定めています。これはASP黎明期にサービスへのフリーライドを防止するために策定されたものです。AGPL13条の規定は広範かつ抽象的であり、依拠には注意が必要です。

なおAGPLの公開義務を更に加重したSSPL (Server Side Public License) というライセンスも存在しますが、その過度の広汎性から、OSIはSSPLをオープンソースライセンスとして承認していません。

OSS活用に伴うリスク

OSSは、高品質なソフトウェアを無償で活用できるというメリットがある一方、様々なリスクを内包しています。

OSSの品質に関するリスク

OSSは無償かつ現況有姿で提供されているものであり、基本的に提供者は瑕疵担保責任を負いません。OSSの品質については利用者が責任を持って検証する必要があります。
品質担保のアプローチとしては、利用者側でOSS毎にテストを行うのが理想ですが、多数のOSSを活用する環境では限界があります。OSSのリリース頻度やissue解消状況、github star数等のメトリックスを活用して信頼性を管理していくアプローチが一般的です。

OSSの更新停止・陳腐化リスク

高名なOSSであっても、更新は特定・少数のエンジニアチームによって行われているケースが散見されます。その場合、チームの解散等によってOSSの更新が停止されることで、ライブラリ間の依存関係が解決できなくなってプロダクト全体に影響が及んだりセキュリティリスクにつながるおそれがあります。
日常的にgithub等でオープンソースの開発状況をチェックし、OSSコミュニティが活発に活動しているか、定期的なリリースがあるか等を確認することが重要です。

OSSの特許侵害リスク

OSSが第三者の特許権を侵害している場合、OSSの提供者だけでなく、その利用者も特許権侵害の主体となり、損害賠償請求や差止請求を受けるリスクを負うこととなります。OSSを利用しておきながら、特許侵害については開発者に責任を転嫁することはできません。多くのOSSではこの点を明記しています（以下はMITライセンスの例）。

IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

The MIT License

実際、OSSに対する特許訴訟は頻繁に発生しています。有名なケースでは、Microsoftが2010年にAndroid (Googleのスマートフォン向けOSS, Apache 2.0 ライセンス)を搭載した端末を販売していたMotorolaを提訴した事件があります。Androidの様な極めて普及度の高いOSSでも、他社の知財を侵害するリスクと無縁でないのです。そもそもOSSは「自由な改変・頒布」を認めるものである一方、特許は特定の者（特許権者）に対して排他的・独占的権利を与えるものであり、両者に緊張関係が生じるのは必然といえます。

現在はOpen Invention Network (OIN) 等の業界団体が、OSSの知財リスク低減に向けた活動を行っています。OINに参加している企業間では、特定のOSSに関する特許訴訟が禁じられています。

このように、現代のOSS活用にあたっては、特許訴訟リスクの評価・低減が必須の検討事項となっています。

契約上の対応

ソフトウェア開発委託契約における条項例

ソフトウェア開発を委託する際、ベンダーが問題のあるOSSを無断で使用することで、上述のリスクが顕在化するおそれがあります。ソフトウェア開発委託契約においては、納入ベンダに対して、利用予定のOSSの情報を事前に提供させることが望ましいです。

第●条（OSSの利用）
１　甲（ベンダ）は、本件開発ソフトウェアの構成要素としてオープンソースソフトウェア（以下「OSS」）を利用するときは、当該OSSの名称、著作権者、ライセンス条項、機能内容、脆弱性等に関する情報を乙（ユーザ）に対して事前に提供し、利用可否を照会する。
２　乙は前項の場合、自らの責任で当該OSSについて検討・評価し、利用可否を決定する。

ロジットパートナーズ法律会計事務所のサービス

当事務所では、ITの深い知見と豊富な業務経験を有するエンジニア兼弁護士・公認会計士が、OSS活用・管理に係る基本方針の策定、態勢構築、規程類・ガイドラインの策定、内部統制資料の作成、契約書ドラフト・チェック、役職員に対する教育研修、個別の紛争対応等、OSSに関連する法務やガバナンス構築を幅広くサポートしています。

お気軽にお問合せください。

* 2024.7.16 : AGPL/SSPLについて追記

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本記事では本GLの概要を説明します。

AI事業者ガイドラインの概要

AI事業者向けに我が国の政府が発したガイドラインとしては、「国際的な議論のためのAI開発ガイドライン案」（総務省・2017年）、「AI 利活用ガイドライン〜AI 利活用のためのプラクティカルリファレンス〜」（総務省・2019年）、「AI 原則実践のためのガバナンス・ガイドラインver.1.1」（経済産業省・2022年）の3つがありました。本GLはそれら3つのガイドラインを統合し、最新の社会動向や議論を反映して策定されたものです。

本GLの位置づけイメージ図（出所：本GL p3）

ガイドラインの対象

本GLは、「様々な事業活動においてAIの開発・提供・利用を担う全ての者」を対象としています。

• AI開発者
  AIシステムを開発する事業者（AIを研究開発する事業者を含む）
• AI提供者
  AIシステムをアプリケーション、製品、既存のシステム、ビジネスプロセス等に組み込んだサービスとしてAI利用者らに提供する事業者
• AI利用者
  事業活動においてAIシステム又はAIサービスを利用する事業者

AIを開発・提供する専門性の高いIT企業だけでなく、その様な企業からAIの提供を受け業務で利用する企業も対象とされています。生成AIの爆発的普及等によりAIの利用が身近になった現代では、ほぼ全ての企業が対象となったと言っても過言ではありません。

AI活用主体のイメージ（出所：本GL p5）

ソフトローとしてのガイドライン

我が国におけるAI事業者に対する規制は、明文化された法的規制（ハードロー型）ではなく、ガイドラインによる自主的な対応を求めるソフトロー型の規制が採用されています。

本GLにおいても、法的拘束力を有しないソフトローであることが明記されています。むしろAI事業者がAIの社会実装やガバナンスを実践するための指針として位置付けられており、関係者による自主的な取り組みを促進し、AIの利用に伴うリスクの低減やイノベーションの実現を図ることを目的としています。法的拘束力はないものの、各事業者が本GLの遵守や実践によってAIの安全性や社会的信頼性の向上に貢献することが想定されています。

リスクベースアプローチ

リスクベースアプローチは、特定の活動やプロジェクトにおいてリスクを評価し、それに基づいて適切な対策を講じるアプローチです。以下のステップで行われます。

• リスクの特定・評価
  活動やプロジェクトに関連する様々なリスクを特定し、それらのリスクがもたらす影響や顕在化の確率を評価
• 対応策の策定・実施
  リスクの評価結果を踏まえ、リスクを軽減するための具体的な対策や予防策を策定し、実際に実施
• モニタリングと改善
  実施された対応策の効果を定期的にモニタリングし、必要に応じて改善を行う

本GLは、AI活用におけるリスクベースアプローチの重要性に言及しています。AI活用に付随するリスクを具体的に識別・評価したうえで、リスクに応じた適切な対応策を講じることが求められています。

10項目の共通指針

本GLは、AI事業者が満たすべき共通の指針を10項目に分けて提示しています。各AI事業者だけでなく、バリューチェーン全体で取り組むことが想定されています。

1. 人間中心
   AIの開発や提供において、個人の尊重と幸福への貢献を前提とし、基本的人権を侵さないこと
2. 安全性
   AIシステム・サービスの開発・提供・利用を通じ、ステークホルダーの生命・身体・財産に危害を及ぼすことがないこと
3. 公平性
   AIの利用において公正性を確保し、個人や社会に対して公平かつ正当な取り扱いを行うこと
4. プライバシー保護
   特定の個人ないし集団への不当で有害な偏見及び差別をなくすよう努めるとともに、不可避的なバイアスが許容可能な水準かを評価すること
5. セキュリティ確保
   不正操作によってAIの振る舞いに意図せぬ変更又は停止が生じることのないように、セキュリティを確保すること
6. 透明性
   AIシステム・サービスの検証可能性を確保しながら、必要かつ技術的に可能な範囲でステークホルダーに情報を提供すること
7. アカウンタビリティ
   本共通指針の対応状況について説明責任を果たすこと
8. 教育・リテラシー
   AIの利用者や関係者に対して適切な教育や啓発を行い、AI技術やその影響について理解を深めること
9. 公正競争確保
   AIをめぐる公正な競争環境の維持に努めること
10. イノベーション
    社会全体のイノベーションの促進に貢献するよう努めること

高度なAIシステム

本GLでは「高度なAIシステム」という概念を導入し、高度なAIシステムの開発者には、上記の共通指針に加重する形でより高度な対応を求めています。これは、2023年10月30日に公表された広島AIのプロセスに関するG7首脳声明との整合性が図られたものと考えられます。本GLでは「高度なAIシステム」とそれ以外のAIシステムを区別する基準について明記していませんが、広島AIプロセスの文脈から、主に生成AIを意識した概念と考えられます。

企業における今後の対応

本GLはソフトローであり法的拘束力を有するものではありませんが、ここ数年にわたる我が国政府のAI規制に関する取り組みの集大成ともいえるものであり、ステークホルダーへの説明責任や企業価値最大化の観点からも本GLへの準拠は（水準のばらつきはあるとしても）必須といえます。

具体的には以下の対応検討が必要と考えられます。

AIガバナンスの整備

企業内でAIの開発・提供・利用に関するガバナンス体制を整備し、透明性や説明責任を確保するための仕組みを構築・運用することが重要です。AIに対する基本方針の策定に始まり、AIの利用に伴うリスクの識別・評価、安全性やセキュリティを確保するための具体的な対策の設計・運用、そしてアジャイル的なモニタリングフローを実現する全社的な仕組みを導入する必要があります。

本GLの「別添2」でAIガバナンスの構築について詳述されており、参考になります。ただし、AIガバナンスは企業のコーポレートガバナンスや内部統制の枠組みとも整合的に設計・運用する必要があり、実際の導入にあたっては多角的な検討が必要となります。

従業員へのトレーニング

AIガバナンスの設計・運用を実効的なものとするために、従業員に対してAI技術の内容やその影響・リスクについての教育や啓発を行い、理解を深める取り組みを推進することも必要となります。

教育・啓発プログラムの具体的内容の検討にあたっては、企業のビジネスにおけるリスクを具体的に特定してピンポイントに対応することが重要です。例えば、生成AIを用いたチャットボットを導入して日常業務に活用する場合、それに付随するリスク（個人情報や機密情報のチャット入力による漏洩、チャットボットによる誤情報の提供、他者の著作権侵害等）を識別・評価し、全社的な考え方や具体的な対応策を検討した上で、研修プログラムに反映し従業員に伝達・啓蒙するという一連のプロセスが必要となります。

ステークホルダーに向けた情報公開

本GLはステークホルダーに対するアカウンタビリティの重要性を強調しており、AIに関するポリシーや取組について積極的に開示することが期待されています。

足元の対応としては、経済産業省が公開した本GLチェックリスト及び具体的なアプローチ検討のためのワークシートを活用することが考えられます。本チェックリスト及びワークシートの記載結果を公表することで、企業が本GLの共通指針に対して網羅的に対応できていることをステークホルダーに対して伝達することが可能です。

海外規制動向のキャッチアップ

我が国のAI事業者規制がソフトロー型の自主規制をベースとしたものであることから、その解釈にあたっては海外の法令が参照される可能性が高いといえます。本GL内でも、明示的に「国際的な議論との協調」を掲げています。また、AI事業者の多くはグローバルなサービス提供を視野に入れて事業を拡大すると考えられ、その点からも海外の規制動向へのキャッチアップは必須となります。

具体的には、2024年3月13日に欧州議会で可決された欧州AI法案 (EU Artificial Intelligence Act)が、AI事業者の満たすべきガバナンス水準の解釈において常に参照されることが予想されます。特に、バリューチェーンを意識した規制対象の定義やリスクベースアプローチの活用については、欧州AI法案が具体的に規定しており、本ガイドラインの記載も欧州AI法案を意識したものと考えられます。

欧州AI法案におけるリスクベースアプローチ概念図（出所：EC）

ロジットパートナーズ法律会計事務所のサービス

AIに精通したエンジニア出身の弁護士

当事務所では、現役のAIエンジニアでもありAIの技術的背景と活用に高度な知見を有する弁護士が、クライアントのAIガバナンス構築をサポートしています。AI活用に対する基本方針の策定から始まり、リスクの識別・評価と対応方針の検討、サービス導入、利用規程・手順書の作成、運用面の担保、教育・研修に至るまで、AI活用とAIガバナンス構築における全てのフェーズで支援が可能です。

リスクベースアプローチの知見

本GLでも言及されているリスクベースアプローチは、会計監査の世界ではスタンダードとなっているアプローチです。当事務所は大手監査法人で会計監査の経験を積んだ公認会計士が所属しており、リスクベースアプローチを活用したガバナンス態勢の構築に強みを有しています。

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この記事ではChatGPTの利用規約について概説します。
※ChatGPTの利用規約は頻繁に更新されるため、最新の情報をご確認下さい。

ChatGPT利用規約の全体像

以下のとおり、様々な規約・ポリシーが存在します。Terms of Useが基本的な事項を規定し、それに追加してサービスや利用ケース別の規約・ポリシーが定められています。

• Terms of Use
  OpenAIの全サービスに適用される基本的な利用規約
• Service terms
  サービス別の利用条件
• Business terms
  ビジネス向けサービス (API, ChatGPT Enterprise, ChatGPT Team等）に適用される利用条件
• Usage policies
  特定の使用ケースにおける詳細なルール
• Privacy Policy
  プライバシーポリシー（日本語版あり）
• Sharing & publication policy
  ソーシャルメディア等への投稿に関するポリシー
• Data processing addendum
  DPA (データ処理補遺条項)
• Plugin terms
  プラグインサービスの利用規約
• Service credit terms
  支払い等に関する規約
• Brand guidelines
  ブランドガイドライン（ロゴの使用等に関する規約）

以下、規約ごとのポイントについて概説します。

Terms of Use

生成コンテンツに対する権利と商用利用

ChatGPTが生成したコンテンツについての"所有権(ownership)"はユーザーに帰属することが明記されています。したがって、ChatGPTの出力は自由に商用利用が可能です。

Ownership of Content. As between you and OpenAI, and to the extent permitted by applicable law, you (a) retain your ownership rights in Input and (b) own the Output. We hereby assign to you all our right, title, and interest, if any, in and to Output.

Terms of Use

AI学習へのコンテンツ利用

ChatGPT利用者がAPI経由で送信したコンテンツは、AI学習に使用されない旨が明記されています。一方、API以外で送信したコンテンツについては、オプトアウトの手続をしない限り、AI学習に使用される可能性があります。その場合、投稿した情報が他のChatGPTユーザへの出力に混入する可能性を排除することは困難ですので、情報の取り扱いに十分に注意する必要があります。

(c) Use of Content to Improve Services. We do not use Content that you provide to or receive from our API (“API Content”) to develop or improve our Services. We may use Content from Services other than our API (“Non-API Content”) to help develop and improve our Services. You can read more here about how Non-API Content may be used to improve model performance. If you do not want your Non-API Content used to improve Services, you can opt out by filling out this form. Please note that in some cases this may limit the ability of our Services to better address your specific use case.

Terms of Use

なお、API経由での送信でも、コンテンツに個人情報を含む場合、個人情報保護法上の問題（第三者提供への該当有無、委託への該当有無等）が別途生じるため、慎重な検討が必要となります。（詳細は別記事に記載します。）

オプトアウトの方法

ChatGPTのオプトアウトは PC版の場合、Settings > Data Controls > Chat history & training から設定可能です。
但し、この方法ではチャット履歴へのアクセスができなくなります。チャット履歴へのアクセスを残しつつ学習への利用をオプトアウトするためには、専用フォームからの申請が必要です。OpenAI Privacy Request Portal から申請が可能です。

Sharing & publication policy

ソーシャルメディア等への投稿

ChatGPTで生成したコンテンツをソーシャルメディア等に投稿する際には、手動での内容確認及びAIで生成したコンテンツであることの明記が義務付けられています。
したがって、ChatGPTで生成したコンテンツを自動的にブログやXにアップするようなプログラムやサービスは規約違反となります。

また、そのようなサービスは著作権侵害、名誉毀損、商標侵害、一般不法行為その他の広範な法的リスクを負うことにつながります。ChatGPTを活用したサービスについては品質担保の仕組みづくりが必須となります。

Please adhere to the following:
Manually review each generation before sharing or while streaming.
Attribute the content to your name or your company.
Indicate that the content is AI-generated in a way no user could reasonably miss or misunderstand.

Sharing & publication policy

Usage policies

専門的アドバイス

個別案件についての法律、医療/健康、金融上のアドバイスを、有資格者のレビュー並びにAIに依拠していることとその潜在的な限界を開示することなく提供することは、Usage policiesで禁止されています。

また、個別の法律問題についての助言は弁護士法の規制対象であり、金融上のアドバイスであれば金融商品取引法が適用される可能性があります。専門性の高い分野における最新の情報をChatGPTが把握できている保証もありません。
ChatGPTのAPIに依拠したサービス開発を行う場合、サービス品質の担保・維持を慎重に検討した上で、利用規約や内部管理文書によるリスク管理の徹底が求められます。

2. Don’t perform or facilitate the following activities that may significantly impair the safety, wellbeing, or rights of others, including:
a. Providing tailored legal, medical/health, or financial advice without review by a qualified professional and disclosure of the use of AI assistance and its potential limitations

Usage policies

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四半期開示制度の見直しの背景

上場会社は金融商品取引法に基づき、決算期末につき有価証券報告書、それ以外の四半期末につき四半期報告書の作成が義務付けられていました。
しかし、四半期報告書と取引所規則に基づく四半期決算短信との間で内容が重複しており、存在意義について疑問視する声が多く挙がっていました。

改正金商法の成立

2023年11月20日に成立した改正金融商品取引法により、四半期報告書と四半期決算短信が一本化されました。
これにより同法の施行日である2024年4月1日以降、四半期報告書の作成は不要となります。

改正金商法施行後の開示スケジュール

2024年4月1日以降、上場会社の開示スケジュールは以下の通りとなります。

・年度末の有価証券報告書に加え、第2四半期末における半期報告書の作成が必要となります。
・有価証券報告書は期末日後3ヶ月以内、半期報告書は45日以内の公表が求められます。
・有価証券報告書は監査法人による監査を、半期報告書はレビューを受ける必要があります。

四半期決算短信

四半期報告書の廃止に伴い、四半期決算短信の位置付けにも以下の変更がありました。
東京証券取引所の「四半期開示の見直しに関する実務の方針」が公表され、四半期決算短信についてレビュー制度が設けられました。
レビューを受けるのは原則として任意ですが、レビューの有無を注記事項に記載する必要があります。
また、直近の有価証券報告書等において無限定適正意見（結論）以外の場合など、レビューが義務付けられる場合もあります。

レビューが義務付けられるケース

• 直近の有価証券報告書・半期報告書・四半期決算短信（レビューを行う場合）において、無限定適正意見（結論）以外の場合
• 直近の内部統制監査報告書におけて、無限定適正意見以外の場合
• 直近の内部統制報告書において、内部統制に開示すべき重要な不備がある場合
• 直近の有価証券報告書・半期報告書が当初の提出期限内に提出されない場合
• 当期の半期報告書の訂正を行う場合であって、訂正後の財務諸表に対してレビュー報告書が添付される場合

JICPAのレビュー基準

2024年3月28日、JICPA（日本公認会計士協会）が、期中レビュー基準報告書第１号「独立監査人が実施する中間財務諸表に対するレビュー」及び期中レビュー基準報告書第２号「独立監査人が実施する期中財務情報に対するレビュー」を公表しました。

前者は金融商品取引法に基づく半期報告書のレビューに、後者は四半期決算短信のレビュー等に適用され、監査人は今後、これらの基準に準拠してレビューを行うこととなります。なお、両者は根拠となる法令や強制/任意の異なる別の制度ですが、レビューにおける保証水準が異なるわけではありません（限定的保証）。

四半期決算短信における注記事項

四半期決算短信において必須となる注記事項は以下の通りです。これ以外の注記（重要な後発事象等）は省略可能とされています。

• 会計方針の変更・会計上の見積りの変更・修正再表示に関する注記
• 四半期特有の会計処理に関する注記
• セグメント情報等の注記
• 株主資本の金額に著しい変動があった場合の注記
• 継続企業の前提に関する注記
• キャッシュ・フロー計算書に関する注記（キャッシュ・フロー計算書の開示を省略する場合）

二段階開示

任意レビューの場合、二段階開示が認められています。これは、レビュー完了前の決算短信を一度開示し、レビュー完了後に、レビュー報告書を添付した決算短信を再度開示するものです。

会計基準等の変更

会計基準

四半期開示制度の改正にあわせて、企業会計基準委員会から企業会計基準第33号「中間財務諸表に関する会計基準」及び企業会計基準適用指針第32号「中間財務諸表に関する会計基準の適用指針」が公表されました。2024年4月1日以降に作成される半期報告書は同基準及び適用指針に準拠することが求められます。

財務諸表等規則

財務諸表の作成基準についても変更がありました。従来、四半期財務諸表については四半期財務諸表等規則、中間財務諸表については中間財務諸表等規則が作成基準を定めていましたが、これらは廃止され、財務諸表等規則（及び連結財務諸表等規則）に統一されます。

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* 2024.3.28 : 中間財務諸表に関する会計基準及び四半期レビュー基準の公表について追記しました。

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