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⑤ AIの利用・開発に関する契約チェックリスト

2026年5月14日　 2026年5月14日　

⑤ AIの利用・開発に関する契約チェックリスト

項目 内容
タイトル AIの利用・開発に関する契約チェックリスト
発行元 経済産業省（商務情報政策局 情報経済課・情報産業課、製造産業局 総務課 DXチーム）
発行日 令和7年2月（2025年2月）
バージョン 初版（版番号の明記なし）
対象者 社内法務部・顧問弁護士、ビジネス部門担当者など、AIサービスを事業活動で利用・導入する事業者
総ページ数 42ページ
リンクURL https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/connected_industries/sharing_and_utilization/20250218003-ar.pdf

詳細な要約

1. 策定の背景・目的

2022年頃から生成AIが急速に普及し、AIを活用する場面での契約の重要性が高まっています。一方で、法務・技術の両面に習熟していない事業者も多く、データの不適切利用リスクや想定外の不利益が懸念されていました。本チェックリストは、2018年公表の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」の後継として、この状況に対応すべく策定されました。

2. 対象となるAIユースケースと契約類型

3つのユースケース類型が定義されています。

  • 類型1：汎用的AIサービス利用型 — ChatGPTのような汎用AIサービスを事業者がそのまま利用するケース。契約は主に利用規約（定型約款）が対象となります。
  • 類型2：カスタマイズ型 — 汎用AIサービスをベースに、特定事業者向けにカスタマイズしたサービスを利用するケース。
  • 類型3：新規開発型 — 事業者が独自のAIシステムを開発事業者と連携して開発するケース。

3. チェックリストの構成

契約条項をインプット（A）とアウトプット（B）に分け、それぞれ以下の観点でチェックポイントを整理しています。

分類 チェック項目
インプット（A） A-1 特定／A-2 ベンダへの提供／A-3 使用・利用／A-4 外部提供／A-5 権利帰属／A-6 インプット処理成果
アウトプット（B） B-1 特定／B-2 ユーザへの提供／B-3 使用・利用／B-4 外部提供／B-5 権利帰属／B-6 アウトプット処理成果

各項目に「チェックポイント」「事実上取り得る対応」「備考」が記載されており、実務での活用を想定した構成になっています。

4. 活用上の主な留意点

インプット提供のリスクとして特に以下が挙げられています。

  • インプットが汎用的なAI学習（モデル改善）に利用される場合は、個人情報保護法違反・機微情報流出・秘密保持義務違反・知的財産権侵害などのリスクを慎重に検討する必要があります。
  • 不必要な情報をインプットに含めないことが基本方針です。

個人情報保護法については、インプットに個人データが含まれる場合の第三者提供規制（27条）と越境移転規制（28条）の適用関係をフローチャートで整理。委託構成をとれば本人同意が不要となる場合がある一方、ベンダへの監督義務は引き続きユーザが負う点が強調されています。

開発型契約では、準委任契約か請負契約かという性質決定よりも、「成果の水準をどの程度求めるか」が実務上の重要論点であると指摘されています。また、フォアグラウンドIP（開発で生まれた知財）とバックグラウンドIP（既存知財）の切り分けを開発初期に明確にすることが推奨されています。

セキュリティについては、アーキテクチャ関連資料やSBOM（ソフトウェア部品構成表）の確認、監査条項の設置、ログ保存義務の契約への明記が実践的な手段として提示されています。

規約改定については、利用規約（定型約款）は事業者の個別同意なしに変更され得るため、変更状況を随時確認する社内体制の整備が不可欠とされています。

他のガイドラインは以下よりご覧ください
AIガイドライン 18本 構造化インデックス
【一覧】日本政府 AIガイドライン 18本【INDEX】
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プロフィール：このブログについて 私はこれまで、IT・デザイン・セキュリティという3つの視点から、国家資格の取得を通じて技術や安全のあり方を学んできました。 ウェブデザイン技能検定 2級（国家資格） 情報の整理（構造化）や、使う人が迷わない設計（UX）に関する技術。 情報セキュリティマネジメント試験（国家資格） 大切なデータを守り、適切に扱うための情報リテラシー。 これらの学びは、複雑なAIの世界を紐解くための私の「土台」となっています。 AIとの歩みと、このブログへの想い AI（人工知能）が「ChatGPT」として私たちの前に現れたのは、2022年11月のことでした。今では一部で「チャッピー」という愛称で親しまれるほど身近な存在になりましたが、同時に「何だか難しそう」「セキュリティは大丈夫？」といった不安を感じる方も多いのではないでしょうか。 私自身、ChatGPTの登場当初から、GoogleのGeminiやAnthropicのClaudeなど、各社のサービスを日々の生活や仕事に取り入れ、試行錯誤を繰り返しながら学んできました。 使えば使うほどその便利さに驚く一方で、専門的なバックグラウンドを持つ人間として、 「この技術を正しく、安全に使うための橋渡しがしたい」 という想いが強くなりました。 このブログでお伝えしたいこと 難しい理屈を並べるのではなく、等身大の視点で以下の2つを大切に発信していきます。 まずは無料で体験してみる コストをかけずに、今すぐ日常を少し便利にするためのヒントを共有します。 国のガイドラインを味方につける 総務省や経済産業省などが公開している「無料の公式情報」をベースに、安心・安全な活用方法を分かりやすく噛み砕いて解説します。 最新のテクノロジーを、背伸びせず、正しく、そして楽しく。 皆さんがAIと心地よく付き合っていくための、小さなガイドブックのような場所を目指しています。

⑰ 農業分野におけるＡＩ・データに関する契約ガイドライン ―ノウハウ活用編―

⑰ 農業分野におけるＡＩ・データに関する契約ガイドライン ―ノウハウ活用編― 項目 内容 タイトル 農業分野におけるＡＩ・データに関する契約ガイドライン ―ノウハウ活用編― 発行元 農林水産省 発行日 令和２年３月（2020年3月） バージョン 記載なし（初版） 対象者 農業従事者・農業団体・農業普及指導員、AI研究開発委託者・受託者（国・地方公共団体・民間企業・研究機関）、AI製品・サービス提供者、第三者（知的財産受領者）、関連法律実務家 総ページ数 149ページ（本編＋別添ユースケース） リンクURL https://www.maff.go.jp/j/kanbo/tizai/brand/attach/pdf/keiyaku-1.pdf 📋 内容の詳細な要約 第1章：総論 農業分野ではスマート農業の普及に伴い、AIを利用した製品・サービスが増加している。農業関係者は「研究開発への協力者」と「サービス利用者」の二つの役割を担う。現状では農業関係者とベンダ間の契約内容が各社で大きく異なり、データやノウハウの権利関係・第三者提供範囲などが不明確なケースが多い。本ガイドラインは、経済産業省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン（AI編）」および農水省の「農業分野におけるデータ契約ガイドライン（データ利活用編）」を補完・拡張し、農業分野固有の課題（熟練農業者のノウハウ保護、国・地方公共団体が委託者となる特殊性等）に対応することを目的とする。 第2章：契約の基本的事項 AIを利用した製品・サービスに関連する知的財産（生データ・教師データ・学習用データセット・学習済みパラメータ・推論プログラム等）の関係を整理。学習済みパラメータは著作権の対象になりにくいため、契約による保護が重要となる。契約の目的設定が極めて重要であり、国・地方公共団体が資金提供する場合は競争力強化や地域外流出防止などの政策目的に応じた制限が必要となる。当事者は農業関係者等・AI研究開発委託者（国、地方公共団体、受託契約管理団体等）・AI研究開発者・第三者の4類型に整理される。 第3章：契約上の留意事項 AIの性能保証が困難であること、学習済みモデルの内容が学習データに依存すること、ノウハウの重要性が高い...

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⑧ 初等中等教育段階における生成AIの利活用に関するガイドライン 項目 内容 タイトル 初等中等教育段階における生成AIの利活用に関するガイドライン 発行元 文部科学省 初等中等教育局 発行日 令和6年（2024年）12月26日 バージョン Ver. 2.0 対象者 教職員・教育委員会等の学校教育関係者 総ページ数 33ページ リンクURL https://www.mext.go.jp/content/20241226-mxt_shuukyo02-000030823_001.pdf 詳細な内容要約 はじめに 生成AIが急速に社会普及する中、令和5年7月公表の暫定版（Ver.1.0）を改訂。令和6年7月に設置した「検討会議」での議論をもとに、技術進展や学校現場の実態を反映し読み手に寄り添った構成に改めた。本ガイドラインは 参考資料 であり、一律禁止・義務付けは行わない。 1. 生成AIについて ChatGPT登場（2022年11月）以降、文章・画像・音声・動画など マルチモーダル に急速進化 学校現場でも1人1台端末・検索エンジン・学習支援ソフトに組み込まれつつある ハルシネーション （誤出力）、バイアス・偏見の再生成、個人情報漏洩などのリスクも存在 RAG（検索拡張生成）など技術的対策も進展中 2. 基本的な考え方 （1）人間中心の生成AI利活用 生成AIは人間と対立するものではなく、 能力を補助・拡張する道具 として捉える 最終判断は常に人間が行い、成果物への責任も人間が持つ 児童生徒の学びでは、資質・能力育成に資するかを吟味した上で活用すること 教師の専門性・人格的触れ合いはAI時代においてより重要になる （2）情報活用能力の育成強化 「情報活用能力（情報モラルを含む）」は学習指導要領で 学習の基盤となる資質・能力 と位置付け 知識・技能／思考力・判断力・表現力／学びに向かう力の3つの柱で整理 ファクトチェック能力の育成、フィルターバブル対策など情報モラル教育の充実が急務 3. 学校現場において押さえておくべきポイント 共通する 5つの観点 を提示： 観点 内容 ①安全性を考慮した適正利用 利用規約の確...

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【一覧】日本政府 AIガイドライン 18本【INDEX】

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⑯ 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 項目 内容 タイトル 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 発行元 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作成班（厚生労働科学研究費補助金・政策科学総合研究の一環） 発行日 令和6年3月31日（2024年3月31日） バージョン 初版 対象者 医療機関等の医療従事者、学術研究機関等の研究者、民間企業等の開発担当者（主に診断用医療AIソフトウェアの共同開発に携わる関係者） 総ページ数 61ページ リンクURL https://www.mhlw.go.jp/content/001310044.pdf 内容の詳細な要約 第1章：はじめに AI技術の発展により、病院に蓄積された大量の医療情報を活用した研究開発競争が世界的に激化している。一方、医療情報は要配慮個人情報に該当し、原則として本人の同意なく利活用できない。過去患者から個別に同意を取得することは現実的に困難なため、仮名加工情報の枠組みを活用した解決策の整備が求められていた。本ガイドラインは令和4〜5年度の厚労科研の一環として策定された。 第2章：医療情報の利活用と法的根拠 医療情報の利用目的を「診療目的」「学術研究目的」「製品開発目的」の3類型に整理。個人情報保護法上の重要な規律として以下の3つを解説している。 利用目的による制限 （第18条）：目的外利用の禁止と例外事由 要配慮個人情報の取得の制限 （第20条第2項）：原則同意必要、学術・公衆衛生例外あり 第三者提供の制限 （第27条第1項）：原則同意必要、学術・公衆衛生例外あり 「学術研究例外」は、学術研究機関等（主体要件）が学術研究目的（目的要件）で取り扱う場合に適用され、民間企業等と共同研究を行う場合も包含される。一方「製品開発のみ」の目的には学術研究例外は適用されない。「公衆衛生例外」は同意取得が困難な場合に限り適用可能。委託・共同利用を根拠とした製品開発目的での民間企業への提供は困難なケースが多い。 第3章：仮名加工情報とその共同利用 仮名加工情報は、氏名等を削除することで他の情報と照合しない限り個人を特定できなくした情報で、利用目的の変...

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私はこれまで、IT・デザイン・セキュリティという3つの視点から、国家資格の取得を通じて技術や安全のあり方を学んできました。ウェブデザイン技能検定 2級（国家資格）、情報セキュリティマネジメント試験（国家資格）これらの学びは、複雑なAIの世界を紐解くための私の「土台」となっています。このブログでは、まずは無料で体験してみる、コストをかけずに、今すぐ日常を少し便利にするためのヒントを共有します。総務省や経済産業省などが公開している「無料の公式情報」をベースに、安心・安全な活用方法を分かりやすく噛み砕いて解説します。最新のテクノロジーを、背伸びせず、正しく、そして楽しく。皆さんがAIと心地よく付き合っていくための、小さなガイドブックのような場所を目指しています。
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