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AIガイドライン 18本 構造化インデックス

2026年5月14日  2026年6月27日 

🇯🇵 日本政府 AIガイドライン 18本 構造化インデックス

各省庁が発行するAI指針を「CATEGORY A〜D」の4軸で分類。あなたの立場(開発者・利用者・行政・教育)から必要なガイドラインへ最短でアクセスできます。
【一覧表からアクセスできるガイドライン 18本 INDEX もご活用ください。

発行元:総務省・経産省・文科省・厚労省・農水省・文化庁・デジタル庁・個人情報保護委員会・金融庁・内閣府・こども家庭庁 | 最終更新:2026年5月版を反映| NoMan Logic による構造化 — AIによる自動抽出を考慮して構造化されています

AIガイドラインをCATEGORY A〜Dの4軸で分類したイメージ

CATEGORY A

AI活用の基礎・汎用ルール

すべてのAI利用者・事業者がまず参照すべき「地図」となるガイドラインです。

  • AI事業者ガイドライン(第1.2版)🔗

    総務省・経済産業省|2026年3月31日

    AIの開発・提供・利用に携わるすべての事業者向け最上位指針。「人間中心」「安全性」「公平性」「プライバシー」「セキュリティ」「透明性」「アカウンタビリティ」の7共通指針を定め、リスクベースアプローチでイノベーション促進とリスク低減の両立を図る。

    最重要開発者提供者利用者
  • 生成AIはじめの一歩 〜生成AIの入門的な使い方と注意点〜🔗

    総務省

    IT専門知識がない一般の方向けの入門教材。情報の正確性・情報流出・著作権侵害・モラルの4注意点を網羅。各章に理解度チェック問題付き。

    入門一般利用者
  • コンテンツ制作のための生成AI利活用ガイドブック🔗

    経済産業省

    ゲーム・アニメ・広告産業の実際の利活用ケースを紹介しつつ、著作権・意匠権・商標権・肖像権等の知財保護の観点から各活用シーンの留意点を解説。

    クリエイターコンテンツ知財
  • 生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について🔗

    個人情報保護委員会|2023年6月

    生成AIサービス(ChatGPT等)普及を受けた個人情報保護の注意喚起。個人情報取扱事業者・行政機関・一般利用者の3区分で遵守事項を整理。

    プライバシー必読
CATEGORY B

公的機関・教育現場の実装ルール

行政や教育機関など、公共性の高い場所での導入・調達基準です。

CATEGORY C

法務・契約・知的財産

法的トラブルを回避し、ビジネスを安全に進めるための守りの指針です。

  • AIの利用・開発に関する契約チェックリスト🔗

    経済産業省|2025年2月

    AIサービスの契約実務向け実践ガイド。インプット(入力データ)とアウトプット(生成結果)の観点から、個人情報保護・セキュリティ・権利帰属など重要事項をチェックリスト形式でまとめた。

    契約法務担当者
  • AI・データの利用に関する契約ガイドライン(1.1版)🔗

    経済産業省|令和元年12月

    データ取引を適切に行うための標準的な考え方・条項例・モデル契約書を類型別に整理。「データ提供型」「データ創出型」「データ共用型(プラットフォーム型)」の3類型で解説。

    データ契約モデル契約書
  • AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ🔗

    内閣府 知的財産戦略推進事務局|2024年

    著作権・意匠権・商標権・不正競争防止法等とAIの関係を整理した政策文書。AI学習・生成・利用の各段階における法的ルールを「法・技術・契約の三位一体」で整理。

    知的財産著作権政策
  • AIと著作権に関する考え方について(チェックリスト&ガイダンス含む)🔗

    文化庁(文化審議会著作権分科会)|2024年3月・7月

    クリエイターや企業が最も注視すべき著作権の解釈指針。AI学習目的の著作物利用(第30条の4)の適用範囲、例外ケース(意図的な過学習・RAG・LoRA等)を明示。差止・損害賠償・刑事告訴等の権利行使手段も網羅。

    著作権クリエイター必読
CATEGORY D

産業・技術特化型ガイドライン

特定の専門職種や高度な安全性が求められる現場向けのルールです。

  • AIのセキュリティ確保のための技術的対策に係るガイドライン🔗

    総務省

    生成AIを含むLLMへのサイバー攻撃(プロンプトインジェクション・DoS等)に対し、AI開発者・提供者が講じるべき技術的対策を整理。ガードレール・システムプロンプト・権限管理等の多層防御を推奨。

    セキュリティ技術者LLM
  • プラント保安分野におけるAI信頼性評価ガイドライン(第2版)🔗

    石油コンビナート等災害防止3省連絡会議(経産省・総務省消防庁・厚労省)|2021年3月

    石油・化学プラントへのAI導入における信頼性評価の体系的方法論。「利用時品質→外部品質→内部品質」の3階層管理と、異常予兆検知・設備劣化診断等5ユースケースへの適用例を収録。

    プラント保安信頼性評価
  • 医療デジタルデータのAI研究開発等への利活用に係るガイドライン🔗

    厚生労働省|2024年9月

    診断用医療AIソフトウェア開発における医療情報の適法利用枠組みを整理。個人情報保護法上の「仮名加工情報」を活用し、患者の同意取得が困難な場合の研究開発を適切に推進する。

    医療データ利活用個人情報
  • 農業分野におけるAI・データに関する契約ガイドライン🔗

    農林水産省

    スマート農業・AI活用の普及に伴い、農業関係者のノウハウ・データ保護とAI研究開発参加の両立を支援。「ノウハウ活用編」「データ利活用編」の2本柱、4場面のモデル契約条項を提示。

    農業スマート農業ノウハウ保護
  • AIディスカッションペーパー(第1.1版)🔗

    金融庁|2026年3月

    130社アンケートと官民フォーラムの知見をもとに、金融機関のAI活用実態とユースケースを体系化。設計・検証・説明・モニタリング・ガバナンスの4局面でリスク低減策を整理。「チャレンジしないリスク」を明示した経営層向け積極活用促進の内容。

    金融ガバナンス経営層
逆引きマトリクス

あなたの立場から引く:必須ガイドライン早見表

自分の役割に応じた「まず読むべき3本」がわかります。

他のガイドラインは以下よりご覧ください
【一覧】日本政府 AIガイドライン 18本【INDEX】

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大学・高専で生成AIをどう活用する? 文科省の教学ガイドラインをやさしく解説 生成AIが急速に広がる中、大学や高専では「どう使えばいいの?」「どこまでOKなの?」という声がたくさん聞かれます。 2023年7月、文部科学省がそんな現場の悩みに応える形で「大学・高専における生成AIの教学面の取扱いについて」という通知を出しました。この記事では、公式資料の内容を丁寧にまとめ、初心者の方にもわかりやすく、実際の授業や学習で役立つポイントを充実させてお伝えします。 なぜ今、文科省がガイドラインを出したのか 2022年11月にChatGPTが公開されてから、わずか2ヶ月で月間ユーザー1億人を突破するなど、生成AIの勢いはすごいものです。 政府は2023年5月に「AIに関する暫定的な論点整理」をまとめ、 便利さとリスクのバランスを取る 方針を打ち出しました。多くの大学・高専がすでに独自のルールを作り始めていたため、文科省は「みんなが参考にできる共通の考え方」を整理して提示した形です。 ポイント :急激に技術が変わる時代だからこそ、柔軟に考え方をアップデートしていく姿勢が大事だと強調されています。 ガイドラインの基本情報 タイトル:大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについて(周知) 発行元 :文部科学省 高等教育局 専門教育課 / 大学教育・入試課 発行日 :令和5年(2023年)7月13日 バージョン :初版(バージョン番号の記載なし) 対象者 :国公立大学法人、地方公共団体(大学設置)、文部科学大臣所轄学校法人、学校設置会社、独立行政法人国立高等専門学校機構 総ページ数 :5ページ(本文4ページ+別紙) リンクURL : https://www.mext.go.jp/content/20230714-mxt_senmon01-000030762_1.pdf 基本的な考え方:各大学が主体的に判断する 一番大事なポイントはこちらです。 生成AIの教学面での取り扱いは、各大学・高専が自律的・主体的に判断する 文科省が細かく「これをやれ、あれをやるな」と決めるのではなく、現場の特性に合わせて柔軟に対応してほしいというスタンスです。技術の進化が速いので、一度作った指針をずっと使い続けるのではなく、定期的に見直すことが大切だと強調されています。 この資料は、有識者や「数理・デー...

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