2026年版・8-4

AI開発委託契約・AIサービス提供契約の一問一答

G検定(ジェネラリスト検定)「AIに関する法律と契約」から、AI開発委託契約・AIサービス提供契約に関する4択問題を10問。「答えと解説を見る」を開くと、正解とその理由がその場で読めます。会員登録は不要です。

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問題

上から順に解いてみてください。答えは各問の下で確認できます。本試験は多肢選択式で、問い方は問題ごとに異なりますが、ここでは4択で出題しています。

問18-4

経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」で提唱された、AI開発を段階に分けて進める「探索的段階型」の開発方式の段階の順序として、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①PoC → アセスメント → 追加学習 → 開発
  • ②開発 → PoC → アセスメント → 追加学習
  • ③アセスメント → PoC → 開発 → 追加学習
  • ④追加学習 → 開発 → PoC → アセスメント
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正解 ③アセスメント → PoC → 開発 → 追加学習
解説
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」は、AIの開発では、学習済みモデルの性能が事前に分からないことが多いため、段階を分けて検証しながら進める「探索的段階型」の開発方式を提唱しています。まず、限られたデータで学習済みモデルを作れそうかを簡易に検討する「アセスメント」、次に、実際のデータで試作して実現可能性を確かめる「PoC(概念実証)」、続いて、実用的な学習済みモデルを作る「開発」、そして、運用しながら新たなデータで性能を高める「追加学習」の順に進めます。段階ごとに契約を結び、次の段階に進むかどうかを判断します。

他の選択肢が不適切な理由
・PoCから始める順序:最初は、簡易な検討であるアセスメントです。
・開発から始める順序:実現可能性を確かめずに開発を始めることになり、探索的段階型の考え方に反します。
・追加学習から始める順序:追加学習は、開発したモデルを運用する段階で行うものです。

覚え方のポイント
「アセスメント(見立て)→ PoC(試作)→ 開発(本番)→ 追加学習(育成)」。段階ごとに「続けるか、やめるか」を判断できるのが、この方式の利点です。
問28-4

「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」において、AI開発の開発段階の契約形態として、請負契約よりも準委任契約になじみやすいとされる主な理由として、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①準委任契約にすると、ベンダーは作業の内容を一切説明しなくてもよくなるため
  • ②準委任契約なら、学習済みモデルの完成についてベンダーが必ず責任を負うため
  • ③請負契約だと、学習済みモデルの著作権が必ずユーザーに帰属してしまうため
  • ④学習済みモデルの性能は事前に分かりにくく、完成を約束するのが難しいため
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正解 ④学習済みモデルの性能は事前に分かりにくく、完成を約束するのが難しいため
解説
請負契約は、受注者が仕事の完成を約束し、その成果に対して報酬が支払われる契約です。一方、準委任契約は、受注者が専門家としての注意を尽くして事務(作業)を行うことを約束する契約で、仕事の完成そのものは約束しません。AIの開発では、学習済みモデルがどの程度の性能になるかは、データの内容などに左右され、事前に予測することが困難です。そのため、ガイドラインでは、開発段階の契約は、仕事の完成を約束する請負契約より、準委任契約になじみやすいという考え方が示されています。ただし、成果物の内容を明確にできる場合には、請負契約とすることも考えられます。

他の選択肢が不適切な理由
・作業の内容を一切説明しなくてもよくなる:準委任契約でも、受注者には誠実に事務を行い、報告する義務があります。
・準委任なら完成に責任を負う:仕事の完成を約束するのは請負契約です。準委任契約は完成を約束しない点が、AI開発になじみやすいとされる理由です。
・請負だと著作権が必ずユーザーに帰属する:契約の種類によって権利の帰属が自動的に決まるわけではありません。成果物の権利や利用条件は、請負・準委任のどちらでも契約で個別に定めます。

覚え方のポイント
「請負=完成を約束」「準委任=作業を約束(完成は約束しない)」。性能を保証しにくいAIの開発では、何を約束するのかを契約で明確にすることが最も重要です。
問38-4

AI開発の「アセスメント段階」で、ユーザーからベンダーに少量のデータを渡して簡易な検討をしてもらう際に、一般的に締結される契約として、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①秘密保持契約
  • ②導入検証契約
  • ③ソフトウェア開発契約
  • ④保守運用契約
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正解 ①秘密保持契約
解説
アセスメント段階では、ユーザー(AIを導入したい企業)が、手元のデータの一部をベンダー(AIの開発を行う企業)に渡し、そのデータで学習済みモデルを作れそうかどうかを簡易に検討してもらいます。このとき、ユーザーの営業上の情報やデータがベンダーに開示されるため、その情報を秘密として扱い、目的外に使わないことなどを約束する秘密保持契約(NDA)を締結するのが一般的です。

他の選択肢が不適切な理由
・導入検証契約:次のPoC段階で締結することが想定されている契約です。
・ソフトウェア開発契約:学習済みモデルを本格的に作る開発段階で締結することが想定されている契約です。
・保守運用契約:開発したシステムの運用が始まった後の保守に関する契約で、アセスメント段階の契約ではありません。

覚え方のポイント
探索的段階型の各段階の契約は「アセスメント=秘密保持契約」「PoC=導入検証契約(準委任が一般的)」「開発=ソフトウェア開発契約」「追加学習=その内容に応じて契約」と整理しましょう。
問48-4

AIの開発における「学習済みパラメータ」の説明として、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①学習を始める前に人間が決めておく、学習率やエポック数などの設定値
  • ②学習用データセットを使って学習した結果として得られた、重みなどの値
  • ③ユーザーが収集したままの状態で、まだ加工されていない元のデータ
  • ④学習用データセットを学習させるために書かれた、学習の手順のプログラム
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正解 ②学習用データセットを使って学習した結果として得られた、重みなどの値
解説
「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」では、AI開発の成果物などを次のように整理しています。ユーザーなどが集めた元のデータを「生データ」、それに前処理やラベル付けを施して学習に使える形にしたものを「学習用データセット」、学習の手順を定めたプログラムを「学習用プログラム」、学習の結果として得られた重みなどの値を「学習済みパラメータ」と呼びます。そして、学習済みパラメータを組み込んで推論を行うプログラムを「推論プログラム」と呼び、学習済みパラメータと推論プログラムを合わせたものが「学習済みモデル」です。

他の選択肢が不適切な理由
・学習前に人間が決める設定値:これはハイパーパラメータの説明です。
・加工されていない元のデータ:これは「生データ」の説明です。
・学習の手順のプログラム:これは「学習用プログラム」の説明です。

覚え方のポイント
「生データ → 学習用データセット →(学習用プログラム)→ 学習済みパラメータ」「学習済みモデル=学習済みパラメータ+推論プログラム」。契約では、これらの権利や利用条件をそれぞれ定めることが重要です。
問58-4

AI開発の成果物である学習済みモデルなどの権利の帰属や利用条件についての考え方として、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①学習済みモデルの権利は法律で必ずユーザーに帰属すると決まっているため、契約で定める必要はない。
  • ②学習済みモデルの権利は法律で必ずベンダーに帰属すると決まっているため、契約で定める必要はない。
  • ③当事者の貢献の度合いや利用目的を踏まえ、権利の帰属や利用条件を契約で具体的に定めておく。
  • ④学習済みモデルは誰の権利にもならないため、開発に関わった者なら誰でも自由に使ってよい。
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正解 ③当事者の貢献の度合いや利用目的を踏まえ、権利の帰属や利用条件を契約で具体的に定めておく。
解説
学習済みモデルや学習用データセットなどの成果物は、著作権や特許権で保護されるかどうかが明確でない部分もあり、法律だけでは権利の帰属や利用の範囲が定まらないことがあります。また、ユーザーはデータやノウハウを、ベンダーは技術やプログラムを提供するなど、双方が成果物の価値の形成に貢献しています。そのため、ガイドラインでは、成果物の権利を誰に帰属させるかだけにこだわるのではなく、それぞれの貢献の度合いや利用の目的を踏まえて、「誰が、どの範囲で、どのような条件で利用できるか」を契約で具体的に定めておくことが重要だとしています。

他の選択肢が不適切な理由
・法律で必ずユーザーに帰属する:そのような法律の定めはありません。
・法律で必ずベンダーに帰属する:そのような法律の定めもありません。
・誰でも自由に使ってよい:契約で定めれば利用条件を設けられますし、営業秘密などとして保護されることもあります。

覚え方のポイント
「帰属(誰のものか)より利用条件(誰がどう使えるか)」が、AI開発の契約の要点です。追加学習や他の顧客への転用の可否も、事前に取り決めておくべき事項です。
問68-4

「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」で整理された、データの利用に関する契約の3つの類型の組み合わせとして、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①データ提供型・データ創出型・データ加工型
  • ②データ提供型・データ共用型・データ仲介型
  • ③データ創出型・データ共用型・データ販売型
  • ④データ提供型・データ創出型・データ共用型
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正解 ④データ提供型・データ創出型・データ共用型
解説
ガイドラインのデータ編では、データの利用に関する契約を3つの類型に整理しています。「データ提供型」は、一方の当事者だけが持っているデータを、他方の当事者に提供する類型です。「データ創出型」は、複数の当事者が関わることで新たにデータが生み出される場合に、その利用権限などを取り決める類型です(たとえば、工場の機械をメーカーが納入し、ユーザーが稼働させて得られる稼働データなど)。「データ共用型(プラットフォーム型)」は、プラットフォームを通じて、複数の事業者がデータを持ち寄って共同で利用する類型です。

他の選択肢が不適切な理由
・データ加工型を含む組み合わせ:データ加工型はガイドラインの類型ではありません。3つめの類型はデータ共用型です。
・データ仲介型を含む組み合わせ:データ仲介型はガイドラインの類型ではありません。3つめの類型はデータ創出型です。
・データ販売型を含む組み合わせ:データ販売型はガイドラインの類型ではありません。3つめの類型はデータ提供型です。

覚え方のポイント
「提供(一方が渡す)」「創出(一緒に生み出す)」「共用(みんなで持ち寄る)」。データの流れ方の違いで3つを区別しましょう。
問78-4

企業が外部の生成AIサービスを業務で利用する際に、入力する情報について注意すべき点として、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①利用規約で入力データの扱いを確認し、機密情報や個人情報を入力してよいかを社内ルールで定める。
  • ②入力データを学習に使わない設定にしておけば、社外秘の情報も制限なく入力してよい。
  • ③入力した情報が学習に使われることは技術的にありえないため、社外秘の情報も自由に入力してよい。
  • ④氏名などの個人情報さえ除けば、社外秘の技術情報はそのまま入力しても問題は生じない。
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正解 ①利用規約で入力データの扱いを確認し、機密情報や個人情報を入力してよいかを社内ルールで定める。
解説
外部の生成AIサービスでは、入力した情報がサービス提供者のサーバーに送られ、保存されたり、サービスの改善やモデルの学習に使われたりすることがあります。その扱いはサービスや契約の種類によって異なるため、利用規約やプライバシーポリシーで、入力データがどのように扱われるかを確認する必要があります。そのうえで、営業秘密などの機密情報や、個人情報を入力してよいかどうかを、社内のルールとして定め、従業員に周知することが大切です。機密情報を不用意に入力すると、秘密管理性が失われて営業秘密として保護されなくなるおそれもあります。

他の選択肢が不適切な理由
・学習に使わない設定なら制限なく入力してよい:学習に使われなくても、入力した情報は外部のサーバーに送られ、一定期間保存されることがあります。機密情報をどこまで入力してよいかは、契約の内容と社内のルールに照らして判断します。
・学習に使われることはありえない:サービスによっては、入力データを学習に使うことがあります。
・個人情報を除けば技術情報は入力してよい:社外秘の技術情報を不用意に入力すると、秘密管理性が失われて営業秘密として保護されなくなるおそれや、取引先との秘密保持契約に違反するおそれがあります。

覚え方のポイント
生成AIの業務利用の基本は「規約の確認」「入力してよい情報のルール化」「出力の確認(正確性・権利)」の3点です。
問88-4

AIサービスを提供する事業者が、利用規約などでユーザーとの間の取り決めを定める際の考え方として、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①AIの出力は常に正しいと保証し、誤りがあった場合の責任の所在は一切定めないでおく。
  • ②出力に誤りが含まれうることや保証の範囲、入力データや出力の扱いを明確に示しておく。
  • ③入力データの扱いは利用者に知らせる必要がないため、利用規約に記載しないでおく。
  • ④利用規約は一度定めたら、サービスの内容が変わっても見直さないでおくことが望ましい。
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正解 ②出力に誤りが含まれうることや保証の範囲、入力データや出力の扱いを明確に示しておく。
解説
AIの出力は確率的なもので、誤りが含まれる可能性があります。AIサービスを提供する事業者は、利用規約などで、出力に誤りが含まれうること、どこまでを保証し、どこからを保証しないか、入力されたデータを学習などに使うかどうか、出力の権利を誰に帰属させるか、といった点を明確に示しておくことが大切です。こうした取り決めを明確にすることで、ユーザーが適切にサービスを利用でき、トラブルが起きた場合の責任の所在も明らかになります。

他の選択肢が不適切な理由
・出力は常に正しいと保証する:AIの出力の正しさを常に保証することは現実的ではなく、誤解を招きます。
・入力データの扱いを知らせない:入力データの扱いは、ユーザーにとって重要な情報であり、個人情報などの扱いでは法律上の説明も求められます。
・一度定めたら見直さない:サービスの内容や法令の変化に応じて、適切に見直す必要があります。

覚え方のポイント
AIサービスの規約の要点は「限界の明示(誤りがありうる)」「保証と免責の範囲」「データと出力の扱い」の3つです。AI事業者ガイドラインで求められる透明性とも共通する考え方です。
問98-4

AIの開発のために、ユーザー企業が保有する顧客の個人データをベンダーに渡して学習に利用させる場合の注意点として、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①ベンダーに渡すデータは個人情報保護法の対象外なので、何の確認もせずに自由に渡してよい。
  • ②ベンダーが学習に使った個人データは、法律上すべて自動的に匿名加工情報になるため問題はない。
  • ③利用目的の範囲内か、委託として扱えるかなどを確認し、委託先の監督や契約上の取り決めを行う。
  • ④個人データを渡す場合は、ユーザー企業ではなく、顧客自身がベンダーと直接契約しなければならない。
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正解 ③利用目的の範囲内か、委託として扱えるかなどを確認し、委託先の監督や契約上の取り決めを行う。
解説
ユーザー企業が保有する個人データをベンダーに渡す場合には、まず、その利用が当初特定した利用目的の範囲内かどうかを確認する必要があります。そのうえで、ユーザー企業の利用目的の達成のために個人データの取扱いを委託する場合は、第三者提供にはあたらず本人の同意は不要ですが、ユーザー企業には委託先に対する必要かつ適切な監督の義務があります。そのため、契約で、データの利用範囲、安全管理、再委託、利用後の消去などを取り決めておくことが重要です。ベンダーが自社の別の目的(ほかの顧客向けのモデルの開発など)にそのデータを使う場合は、委託の範囲を超えるため、第三者提供などとして扱う必要が生じます。

他の選択肢が不適切な理由
・個人情報保護法の対象外で自由に渡してよい:個人データを渡す場合は、個人情報保護法の規律が及びます。
・学習に使えば自動的に匿名加工情報になる:匿名加工情報は、基準に従った加工などを行って初めて扱われるもので、自動的にそうなるわけではありません。
・顧客自身がベンダーと直接契約しなければならない:そのような義務はありません。

覚え方のポイント
「委託なら同意不要、ただし監督義務あり」「委託の範囲を超える利用は第三者提供の問題」。AI開発の契約と個人情報保護法の両方にまたがる、実務で重要な論点です。
問108-4

AIの開発を外部に委託する契約で、事前に取り決めておくべき事項として、最も不適切なものを1つ選びなさい。

  • ①各段階で目指す性能の目標や、次の段階に進むかどうかの判断の基準を定める。
  • ②提供するデータや成果物の利用範囲、秘密保持、権利の扱いなどを定める。
  • ③作業の進め方や報告の方法、ユーザーとベンダーの役割分担などを定める。
  • ④性能が出なかった場合の扱いは曖昧にし、問題が起きたらその都度考える。
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正解 ④性能が出なかった場合の扱いは曖昧にし、問題が起きたらその都度考える。
解説
AIの開発では、事前の想定どおりの性能が出ないことが珍しくありません。性能が出なかった場合の扱い(報酬の支払い、次の段階に進むかどうか、責任の所在など)を曖昧にしておくと、ユーザーとベンダーの間で深刻な紛争になりかねません。そのため、あらかじめ契約で具体的に取り決めておくことが重要です。

他の選択肢が不適切な理由
※この問題は「不適切なもの」を選ぶ問題です。以下は事前に取り決めておくべき事項として正しい記述です。
・性能の目標と次の段階へ進む判断の基準:探索的段階型の開発では、段階ごとに継続を判断するため、その基準を決めておくことが重要です。
・データと成果物の利用範囲・秘密保持・権利:双方が安心してデータや技術を提供するために欠かせません。
・作業の進め方・報告・役割分担:ユーザーもデータの提供や評価で重要な役割を担うため、分担を明確にしておきます。

覚え方のポイント
AI開発の契約トラブルの多くは「性能の期待のずれ」から生じます。「何をもって成功とするか」「成功しなかったらどうするか」を最初に決めておくことが最大の予防策です。

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※本ページの問題・解説は、生成AI(人工知能)を活用して作成しています。

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