【一覧】日本政府 AIガイドライン 18本【INDEX】
生成AIの急速な普及を受け、日本政府では複数の省庁にわたってAIに関するガイドライン・指針が相次いで整備されています。 総務省・経済産業省・文部科学省・内閣府・デジタル庁・金融庁など、各省庁がそれぞれの分野や対象者に応じた指針を策定しており、 その数は現在18本（文書数にして30点以上）に上ります。
本ページでは、日本政府が公表しているAI関連ガイドラインを一覧として整理しています。 事業者・自治体・教育機関・医療機関・農業関係者・金融機関など、関係する方々がそれぞれに必要な指針に アクセスしやすいよう、発行元・概要とあわせてまとめました。ぜひご活用ください。
あなたの立場から必要なガイドラインへ最短でアクセスできる 18本 構造化インデックスを活用ください。
【一覧】日本政府 AIガイドライン 18本
AIの開発・提供・利用に携わる国内外の事業者（公的機関含む）を対象に、安全安心なAI活用のための統一的な指針を示すガイドライン。「人間中心」「安全性」「公平性」「プライバシー保護」「セキュリティ」「透明性」「アカウンタビリティ」の7つを共通指針として定め、AI開発者・提供者・利用者それぞれに求められる具体的な行動を整理している。法的拘束力のないソフトローとして、リスクベースアプローチに基づき、イノベーション促進とリスク低減の両立を目指している。
本資料は日本政府が策定した「AI事業者ガイドライン」の付属資料（別添）であり、本編の理念・指針（Why・What）を受け、AI事業者が実践すべき具体的な方法（How）を解説したリファレンス集です。AI開発者・提供者・利用者の三者それぞれに向けた実践的な解説と事例が体系的に整理されており、AIガバナンスの構築手順や具体的な取組例が豊富に掲載されています。リスクベースアプローチの考え方を基本に、AIの便益を最大化しつつリスクを管理するための実践知をまとめた実務必携の資料です。
AI事業者ガイドライン（第1.2版）が参照している主要な海外ガイドライン・フレームワーク10件をまとめた対照表です。国内ガイドラインの各パートと、対応する海外文書の該当箇所を横断的に確認できるリファレンス資料です。ガイドラインの改版に伴い、参照関係が変わる可能性がある点に注意が必要です。
生成AIの基礎知識から実践的な使い方までを、IT専門知識がない一般の方向けにわかりやすく解説した入門教材です。活用場面の豊富な事例と、情報の正確性・情報流出・著作権侵害・モラルという4つの注意点を網羅しています。各章に理解度チェック問題が設けられており、学習内容を自己確認しながら進められる構成になっています。
生成AIの仕組みや急速な普及・社会的影響を平易に解説し、テキスト・画像・音声など幅広い用途と基本的な使い方を紹介する入門教材。プロンプトエンジニアリングの工夫（目的明示・回答例・書式指定など）によって精度の高い回答を引き出す方法を具体的な対話例で示す。情報の正確性・個人情報流出・知的財産権侵害・モラルという4つの注意点を理解し、生成AIをリテラシーをもって安全に活用することを目指す。
総務省が自治体向けにまとめたAI導入の実践ガイドブック第4版。従来型AIに加え急速に普及する生成AIの活用方法・留意事項・ガバナンス体制を詳述している。全国の先行自治体による29事例（従来型AI 23件・生成AI 6件）を収録し、導入計画から運用までを5ステップで体系的に解説している。
自治体における生成AIの導入・活用を促進するため、令和4年版ガイドブックを改訂し、生成AI活用事例やガバナンス体制の整備方針を新たに追加。導入効果への不明確さ・生成物の正確性への懸念・デジタル人材不足という三大課題に対し、具体的な対応策と全国自治体の取組事例を提示。さらに、職員向け生成AI利用ガイドラインのひな形を別添として提供し、全国自治体での適正な生成AI活用の底上げを図る。
生成AIを含むLLMシステムへのサイバー攻撃（プロンプトインジェクション・DoS攻撃等）に対し、AI開発者と提供者それぞれが講じるべき技術的対策例を整理したガイドライン。ガードレールやシステムプロンプトによる防御、権限管理など多層的な対策の組み合わせを推奨している。AIの技術進展に伴い本ガイドラインも継続的に追補・更新していく方針が示されている。
総務省が策定したAIセキュリティガイドラインの付属資料であり、LLMや画像識別AI（CNN）に対するサイバー攻撃の脅威と具体的な対策を体系的に解説している。AI開発者・提供者それぞれの立場で実施すべき技術的対策（システムプロンプト強化、ガードレール、権限管理等）を図解付きで詳述している。最新の脅威情報を継続的に収集するための情報源一覧も付録として提供されている。
AIサービスの急速な普及を背景に、経済産業省が事業者向けに策定した契約実務の実践ガイドです。AI利用時に交わす契約でチェックすべきポイントを、インプット（入力データ）とアウトプット（生成結果）の観点から体系的に整理しています。法務の専門知識が乏しい担当者でも活用できるよう、個人情報保護・セキュリティ・権利帰属など重要事項を具体的なチェックリスト形式でまとめています。
AIやIoTの急速な進展により増加するデータ取引を適切に行うため、経済産業省がデータ契約の標準的な考え方・条項例・モデル契約書を類型別に整理したガイドラインです。「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類型ごとに法的論点と契約のポイントを解説しています。企業が安心してデータ流通・利活用を進め、オープンイノベーションを促進することを目的としています。
AIおよびIoT技術の急速な進展を背景に、企業間でのデータ流通・利活用を促進するための契約実務指針をまとめた経済産業省の公式ガイドライン。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類型に分けて、法的論点や契約条項例を詳細に解説している。データ契約の取引費用削減とオープンイノベーション促進を目的とし、モデル契約書案も収録している。
AI技術（主に機械学習）を利用したソフトウェアの開発・利用契約に特化した、経済産業省策定のガイドライン。「探索的段階型」という独自の開発プロセス（アセスメント→PoC→開発→追加学習）を提唱し、各段階ごとのモデル契約書を提供。学習済みモデル・学習用データセット・AI生成物の権利帰属と責任分配について、ユーザ・ベンダ双方の立場から整理・解説している。
本ガイドブックは、ゲーム・アニメ・広告の各産業における生成AI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・パブリシティ権などの知的財産権保護の観点から、各活用シーンごとの具体的な留意点と対応策を解説しています。コンテンツ制作における生成AIの使用は「人間の創作が中心」という前提のもと、AIはあくまで業務効率化・クリエイティビティ支援のツールと位置づけています。経済産業省・文化庁・内閣府の関連ガイドラインを踏まえた包括的な実務指針として、AI利用に関する社内ルール策定やリーガルチェックの参考資料としても活用できます。
コンテンツ産業（ゲーム・アニメ・広告）における生成AIの活用状況と可能性を、国内外の事例を踏まえて調査・整理した経済産業省の報告書です。各産業での制作効率化・品質向上・新たなユーザー体験創出に向けた生成AIのモデルケースを提示するとともに、著作権を中心とした法的リスクと対応策を整理しています。生成AIは大きな可能性を持つ一方、知的財産権侵害等のリスクへの対応として「人間が適切に介在すること」が重要であると結論づけています。
文部科学省が、学校現場での生成AI利活用について「禁止でも義務化でもなく、適切な活用」を基本姿勢として示した改訂版ガイドライン。教職員による校務効率化と、児童生徒の学びの深化という両面から活用の在り方を整理している。安全性・情報セキュリティ・著作権・公平性・透明性の5観点を軸に、具体的な利活用例やチェック項目も収録されている。
学校現場における生成AIの適切な利活用を実現するため、文部科学省が教職員・教育委員会向けに策定したガイドラインの概要版。生成AIはあくまで補助ツールとして人間中心で活用すべきとする原則を掲げ、最終判断は常に人間が行うことを強調している。教職員の校務効率化と児童生徒の学習活動の両面で具体的な活用例・注意点・チェックリストを提示している。
文部科学省が、大学・高等専門学校における生成AI（主にChatGPT等の文章生成AI）の教学面での取り扱いに関するガイドラインを各機関へ周知するために発出した事務連絡文書。生成AIの活用が有効な場面を示す一方、学修の本質的な妨げや情報漏洩・著作権侵害といったリスクへの対応を各機関に求めている。各大学・高専が自機関の実態に応じて指針を主体的・継続的に整備・見直しすることを促している。
生成AIの急速な普及に伴い、著作権・意匠権・商標権・不正競争防止法等の知的財産権との関係を整理した日本政府の政策文書。AI学習・生成・利用の各段階における法的ルールを明確化しつつ、法・技術・契約の三位一体で侵害リスクに対応する枠組みを提示している。AI技術の進歩促進と権利者保護の両立を目指し、各主体（AI開発者・提供者・利用者・クリエイター）に具体的な取組を期待する内容となっている。
生成AIの普及に伴い、著作権をはじめとする知的財産権との関係を整理・明確化するため、内閣府が有識者検討会を設置し、2023年10月から2024年4月にかけて議論を重ねた中間とりまとめの概要版。AIの学習・生成・利用の各段階における著作権侵害リスクへの対応策（法・技術・契約の三本柱）と、AI利用発明の特許保護の在り方について方針を示している。最終的な目標として、AI技術の進歩と知的財産権保護が両立するエコシステムの構築を目指している。
生成AIの普及に伴い、AI技術の進歩と知的財産権の保護を両立させる「エコシステム」の構築が必要であることを解説した政府の手引き書です。権利者が取り得る具体的な対応策として、法律・技術・契約の3つの手段の活用が推奨されています。本手引きは法的拘束力を持たず、あくまで現時点での考え方の例示として位置づけられています。
生成AIサービス（ChatGPTなど）の普及を受け、個人情報保護委員会が個人情報の適正な取扱いに関する注意喚起を発出した文書です。個人情報取扱事業者・行政機関・一般利用者の3区分ごとに具体的な遵守事項と留意点を整理しています。また、OpenAIに対しては要配慮個人情報の取得制限と利用目的の日本語通知を個別に求めています。
少子高齢化を背景に、「こどもまんなか社会」の実現を目指すこども家庭庁が、自治体・関係機関向けに生成AIの導入・活用方法を体系的にまとめた実践的手引き。チャットボットによる相談支援、多言語対応、保育計画のドキュメント作成など、こども・子育て分野での具体的ユースケースを紹介している。生成AIの活用にあたっては最終判断を人間が担うという姿勢を基本とし、ハルシネーションや個人情報管理などのリスク対応も丁寧に解説している。
こども家庭庁が、自治体・保育施設等を対象に、こども・子育て分野への生成AI導入を支援するために作成した実践的な手引き書。生成AIの基礎知識から導入プロセス、法令対応、12件の実証ユースケースまでを網羅している。最終的な判断責任は人間が担うことを前提に、業務効率化と「こどもまんなか社会」の実現を目指している。
こども家庭庁が、こども・子育て分野における生成AI活用の実証事業から得た知見をまとめた事例集。自治体・保育施設等を対象に、文書作成から画像認識まで12の実践事例を難易度・ユースケース別に整理し、導入の具体的イメージを提供する。各事例は「概要・課題・効果・留意点」の3ページ構成で、現場の声や数値効果も含めて実践的に解説されている。
こども家庭庁が全国14自治体と連携し、こども・子育て分野への生成AI活用を2024年6月〜2025年3月にかけて実証した報告書です。文章作成・音声テキスト化・チャットボット・画像認識など45ユースケースを検証し、業務効率化（最大75%削減）や品質向上の効果が確認された一方、セキュリティ・プロンプト精度・専門的検証の困難さも明らかになりました。各団体の詳細な成果と課題が体系的にまとめられており、今後の自治体DX推進の実践的な指針となる資料です。
政府における生成AIの安全かつ効果的な利活用を促進するため、デジタル庁が調達・ガバナンス・利活用の包括的ルールを定めたガイドライン。各府省にAI統括責任者（CAIO）を新設し、リスク管理と推進を一体的に担わせる体制を構築する。2025年5月より運用開始し、調達・契約チェックシートや利活用ルールひな形を通じて、省庁横断での安全なAI導入を支援する。
政府の各府省庁が生成AI（テキスト生成AI／LLM）を調達・利活用する際に遵守すべきルールを定めた規範文書です。AIガバナンス体制の整備（CAIOの設置・先進的AI利活用アドバイザリーボードへの報告義務）とリスク管理（高リスク判定シートによるリスク評価）を両輪で推進することを目的としています。令和8年度以降の新規調達から全面適用され、調達・契約チェックシートなど実践的なツールも付属しています。
石油・化学プラントの高経年化や保安人材不足に対応するため、AI（機械学習）をプラント保安に導入する際の信頼性評価の体系的な方法論を示したガイドライン。「利用時品質→外部品質→内部品質」の3階層で信頼性を管理し、リスク回避性とパフォーマンスという2軸でAIの品質レベルを設定する仕組みを提供する。異常予兆検知・配管診断・設備劣化診断・運転最適化など5つのユースケースへの具体的適用例も示し、プラントオーナーとAIベンダー双方が活用できる実践的な内容となっている。
石油・化学プラントが抱える設備の高経年化・人材不足という構造的課題に対し、AIを活用した「スマート保安」の実現を促進するため、12社の先進的AI導入成功事例を収録した実践ガイド集。AIが保安水準の向上と業務効率化の両立をどのように実現するかを、具体的な導入効果と課題解決策の観点から体系的に整理している。AI投資に踏み切れない事業者や、導入上の課題に直面している事業者が、自社のAIプロジェクト立ち上げに活用することを目的としている。
石油コンビナートのプラント設備における安全管理・運転効率化を目的とした、7件の機械学習（AI）システム導入事例をまとめた資料である。各ケースでは、システムの概要・他システムとの連携関係・機械学習モデルの構成・品質基準（リスク回避性・パフォーマンス）が整理されている。人間による最終判断を担保しながらAIを補助的に活用する「人間＋AI」の安全設計が共通の基本方針となっている。
生成AIの急速な普及を受け、著作権者・AI事業者・AI利用者それぞれが抱える著作権上の懸念に応えるため、文化庁の審議会が現行著作権法の解釈指針をまとめた文書。AIの学習・開発段階と生成・利用段階に分けて、著作権侵害の成否や責任の所在を整理している。本文書自体に法的拘束力はなく、判例の蓄積や技術進展に応じて随時見直す方針が示されている。
日本の著作権法がAI開発・学習段階と生成・利用段階においてどのように適用されるかを、文化庁の審議会が整理・解説したガイドライン概要資料です。AI学習目的の著作物利用は原則許諾不要（第30条の4）だが、享受目的が併存する場合や著作権者の利益を不当に害する場合は例外となります。AI生成物の著作権侵害判断・著作物性の認定基準、および関係者間の適切なコミュニケーションの重要性についても示しています。
生成AIの開発・提供・利用に関わる各ステークホルダーが、著作権侵害リスクを低減するために取るべき具体的な措置をまとめたチェックリストと、著作権者が自らの権利を守るためのガイダンスの2部構成。AI学習データの収集・利用における著作権法（特に第30条の4）の適用範囲を解説し、許諾が必要となる例外ケース（意図的な過学習、RAG用データベース作成、LoRAによる特定クリエイター作品の追加学習等）を明示。著作権侵害が発生した場合の差止請求・損害賠償請求・刑事告訴といった権利行使の手段と、文化庁の無料弁護士相談窓口への誘導まで網羅している。
医療機関が保有する医療情報をAI医療機器（特に診断用医療AIソフトウェア）の開発に活用するにあたり、患者の同意取得が困難な場合でも適法に利用できるよう、個人情報保護法上の「仮名加工情報」を活用した枠組みを整理したガイドラインである。医療機関・学術研究機関・民間企業の三者が共同で製品開発を行う場面を想定し、研究開発の各段階に応じた適切な法的根拠と、医療情報の種類ごとの具体的な仮名加工手順を実践的に示している。患者の権利利益の保護と医療データ活用の推進を両立させることを目的としている。
本文書は、令和５年度厚生労働科学研究の分担研究として作成された「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」を関係機関へ周知するための事務連絡です。医療機関・学術研究機関・民間企業が共同研究を起点に医療情報を製品開発へ活用する場面を想定し、法的根拠の明確化と仮名加工情報の作成・運用手順をまとめたものです。貴管下の関係施設・関係者への周知と別添ガイドラインの参照を求めています。
本文書は、2024年9月30日に公表された「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」の位置づけや適用範囲について、照会への対応として補足説明したものです。ガイドラインはあくまで個人情報保護法の下での実践的指針であり、医療情報全体ではなく医療機関が診療で取得・保管する情報に限定されることを明確化しています。関係者の適切な理解と法令遵守を促すため、Q&Aを別添として取りまとめています。
農林水産省が、スマート農業・AI活用の普及に伴い、農業関係者等が有するノウハウやデータを適切に保護しつつ、AI研究開発・製品サービス利用に安心して協力できる環境を整備するために策定したガイドライン。データ提供契約・AI研究開発委託契約・サービス利用契約・第三者提供契約の4場面について、農業分野特有の留意点とモデル契約条項を具体的に提示している。国・地方公共団体が委託者となる公的資金案件の特殊性（地域制限、日本版バイ・ドール制度等）にも対応した内容となっており、経済産業省の汎用AIガイドラインを農業分野向けに拡張・補完するものである。
農林水産省が農業分野のデータ取引・AI活用を安全に進めるために策定した、モデル契約書付きの実務ガイドライン。「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類型を整理し、それぞれの契約上の留意点を網羅的に解説している。令和6年改訂で個人情報保護法の改正に対応し、農業データ利活用の法的基盤を最新化した内容となっている。
農業分野でAIを活用した製品・サービスを提供する際に想定される、データ提供・研究開発・サービス利用の各段階における契約形態を整理した文書である。6つの具体的なユースケースを通じて、農業関係者・事業者・研究機関・地方公共団体それぞれの役割と契約上の留意点を示している。データの権利帰属・利用目的・第三者提供・追加学習への対応など、AIサービス特有の契約リスクを実務的な観点から解説している。
農林水産省が2020年3月に発行した、農業分野のAI・データ活用に関する契約ガイドラインです。「ノウハウ活用（AI）編」と「データ利活用編」の2部構成で、農業者のノウハウ・データを企業や研究機関と連携させる際の契約上の留意点や条項例を提示しています。農業関係者の利益保護とスマート農業推進の両立を目的としており、2018年版ガイドラインの改訂版にあたります。
農業データの流出やノウハウ漏洩への懸念からデータ利活用が進まないという課題に対応するため、農林水産省が契約ルールを整備したガイドラインの解説資料。「データ利活用編」と「ノウハウ活用編（AI編）」の２本柱で構成され、データ提供・創出・共用・研究開発の４類型のモデル契約書案を提示している。農業者が安心してデータを提供・活用できる環境を整備し、ビッグデータ・AIを通じた農業の生産性・品質向上と、熟練農業者のノウハウの国外流出防止を両立することを目的としている。
金融庁が2024年に実施したアンケート調査（130社回答）と官民フォーラムの知見をもとに、金融機関等におけるAI（従来型AI・生成AI）の活用実態とユースケースを体系的に整理したディスカッションペーパー。データ整備・ガバナンス・ハルシネーション・個人情報保護など多岐にわたる課題を提示しつつ、規制の適用関係明確化や対話推進など金融庁の今後の対応方針を示している。リスクを過度に恐れず「チャレンジしないリスク」を意識しながら、経営陣主導で積極的にAI活用に取り組む環境整備を官民が連携して推進することを呼びかける内容。
本文書は、金融庁AI官民フォーラムでの議論を踏まえ、金融機関がAIを顧客向けサービスに活用する際のリスク低減策を「設計・検証・説明・モニタリング・ガバナンス」の4局面に整理したものです。証券会社によるAI開発委託時の顧客データ取り扱いに関する規制上の考え方を新たに提示するとともに、業界横断での解釈形成・知見共有の促進を図っています。経営トップ主導でAI活用が実践フェーズに入る中、データ品質の確保とアジャイルなガバナンス体制の構築が今後の重要課題として位置づけられています。