学習用データセット利用許諾契約｜提供側と開発側で詰めるべき権利の切り分け
こんにちは。LegalAgent 代表弁護士の朝戸です。
「自社のデータをAI開発企業に提供した場合、そこから作られた学習済みモデルの権利は誰のものになるのか」。これはデータを提供する企業が契約交渉で確認したい疑問の一つです。一方で開発企業側からも、「提供元の個別同意なしに完成したモデルを外部へ販売してよいか」「提供データに個人情報や他社の著作物が含まれていた場合、どちらが責任を負うのか」という問いが生じます。学習用データセットの利用許諾契約では、著作権法上データ利用が広く認められる場面があることと、当事者間の契約で利用条件をどこまで制限できるかという問題が混同されがちです。ここを整理しないまま交渉を進めると、開発後になって利用できる範囲が定かでない契約書が残ってしまいます。
利用目的の限定と著作権法30条の4の関係
データ提供側が最初に明確にすべき事項は、提供したデータを相手方が何のために利用できるかという目的の範囲です。「本契約に基づくAI学習の用途」と広く記載するか、「本契約の相手方が開発する特定のモデルの学習用途」まで絞り込むかによって、許諾される範囲は大きく異なります。前者のような広い書き方では、開発企業が別のプロジェクトや他の顧客向けモデルの学習に同じデータを転用する余地が生まれます。後者のように限定し、他プロジェクトへの転用を認めない合意にしていれば、無断転用は契約違反に問われます。
データの再配布や第三者への提供を認めるかも、利用目的の限定とは独立して定めます。開発企業が受け取ったデータをそのまま、あるいは加工したうえで外部に提供・販売するビジネスを想定しているなら、再配布を認めるか、認める場合の対価や加工データへの制約をどう及ぼすかを契約書へ具体的に書き込みます。「学習に利用できる」という記載だけでは、学習後の派生的な二次利用まで認めたのかが読み取れません。実務では利用目的を「学習」「評価」「改善」のように区分し、それぞれについて第三者提供の可否を明記しておくと、運用の現場でも許諾範囲を迷わずに済みます。
契約交渉の場では、「著作権法上、AI学習のためのデータ利用は自由に認められているため、契約で細かく制限することはできない」という意見が出ることがあります。著作権法30条の4は、著作物に表現された思想や感情を自ら享受し、または他人に享受させることを目的としない場合、必要な限度で著作物を利用できると定めており、情報解析の用に供する行為もその対象に含まれます。ただし同条のただし書では、著作物の種類や用途、利用の態様に照らして著作権者の利益を不当に害する場合は対象外とされています。
この規定は一定の利用について著作権を制限する条文であり、契約上の利用制限が有効かは別の問題です。享受目的が併存する場合や権利者の利益を不当に害する場合など、そもそも同条が適用されない利用形態もあります。データ提供者と開発企業が「特定の学習目的に限る」「第三者へ再配布しない」「契約終了後は速やかにデータを消去する」といった利用条件に合意した場合、公序良俗その他の強行法規に反しない限り、その合意は両者を縛る契約上の義務になります。もっとも、契約当事者ではない第三者に対して契約上の利用制限を直接及ぼすことはできません。著作権法上は利用が制限されない行為であっても、契約違反にあたるかは契約の効力として別に判断されます。データ提供側は、著作権法上の権利制限規定と契約による利用条件の違いを踏まえて交渉を進めることが大切です。
個人情報と第三者権利物の処理責任
企業が保有するデータには、顧客情報や取引先情報、外部から購入した素材、従業員が作成した社内文書など、多様な情報が混在しています。この中に個人情報や他社の著作物が含まれる場合、法令違反のリスクや責任の分担を提供前に取り決めておく必要があります。
個人情報保護法において、個人データを外部の第三者へ提供する際は原則として本人の同意を要します。個人情報保護委員会のガイドラインでは、利用目的の達成に必要な範囲内で個人データの取扱いの全部または一部を委託することに伴って提供される場合は、提供先が第三者に該当しないものとして整理されています。データ提供契約が実質的な「委託」にあたるか、それとも独立した開発企業への「提供」にあたるかによって、本人同意の要否が分かれます。委託と整理する場合、提供元は委託先に対して必要かつ適切な監督を行う義務を負うため、開発企業が委託業務の枠を超えて自社の独立したモデル開発にデータを使うのであれば、委託の枠組みだけで処理することはできません。海外の開発企業へ委託する場合は、同法28条が定める外国にある第三者への提供基準等の確認も欠かせません。開発企業側の安全管理措置を確認し、取扱状況を把握できる手段を契約書に盛り込みます。
データに個人データが含まれる場合は、提供前に適切な加工の要否や法的根拠を確認します。匿名加工情報を作成して提供する場合は、法定基準に従った加工に加え、作成・提供時に求められる公表や提供先への明示等を行います。仮名加工情報については、本人の同意を得た場合であっても法令に基づく例外や委託等に該当しない限り原則として第三者提供が認められていません。単に氏名を削っただけで自由に外部へ提供できるわけではない点に留意します。
第三者が著作権を持つ素材や他社から利用許諾を得て保有しているデータが混ざっている場合も、事前の手当てが必要です。提供側は、自社が正当な権原や利用許諾を持つデータの範囲を契約書の別紙で特定し、他人の権利を侵害していない旨を表明保証するか、第三者素材の範囲と利用根拠（既存の許諾や著作権法上の権利制限規定）を明示して追加の権利処理をどちらが担当するかを取り決めます。当事者間で責任分担を合意しても、権利者本人に対する法令上の責任は別途判断されます。表明保証を置く場合は、違反が判明した際の賠償上限や、既に学習へ投入されたモデルの扱いまで見据えて条文を組み立てる必要があります。
あわせて、不正競争防止法2条7項の限定提供データ（業として特定の者に提供する技術上または営業上の情報であって、電磁的方法により相当量蓄積・管理されているもの。営業秘密を除きます）を提供する場合には、特定の相手にのみ提供する意思を示す表示など、法律上の保護を受けるための管理措置を契約後も維持できるかを確認しておきます。
提供データと学習済みモデルの権利の切り分け
「自社のデータを提供したら、出来上がった学習済みモデルは誰のものになるのか」という問題は、構成要素ごとの権利の有無と法令上の帰属、契約上の利用条件を分けて検討します。契約に記載がなくても、法令によって帰属が決まる部分はあります。学習済みモデルのプログラムやパラメータ、アーキテクチャは提供されたデータそのものとは異なる技術的成果であり、データの利用権の有無がそのままモデルの帰属を決めるわけではないためです。
契約書を作成する際は、提供データとモデルを構成するプログラム、パラメータ、ノウハウ等を区別し、それぞれに法的な権利が生じるかを確認したうえで権利関係を定めます。経済産業省のAI・データ契約ガイドラインでも示されているとおり、情報そのものは所有権の対象に当たらず、パラメータについても著作権等の排他的な権利が生じる条件を満たすか確認します。権利の帰属だけでは割り切れない部分については、利用権の範囲や開示・再提供の条件を具体的に取り決めます。
実務で定めておくべき主な事項は以下のとおりです。
- 著作権や特許を受ける権利が生じる部分の帰属と、相手方への移転・利用許諾の範囲
- 提供側がモデルを利用できる範囲（自社内での利用に限るか、外部へのサービス提供や再販売を認めるか）
- 開発企業が同種のモデルや共通技術を他の顧客向けに再利用・転用できるか
- 提供データの特徴がそのまま再現される形でモデルが出力を行う場合の扱い
提供側が「自社のデータで学習させたのだから、モデルの権利もすべて自社に属する」という姿勢のまま交渉に臨むと、共通の仕組みを広く展開したい開発企業の事業モデルと対立します。開発企業側からは、共通モデル部分への貢献と、特定の提供データによって生じた独自の差分部分を分け、差分についてのみ提供側に独占的な利用権を認める設計を提案するのも現実的な選択肢です。
品質保証と免責の条項設計
提供するデータの正確性や網羅性について、データ提供側がどこまで保証するかも交渉で意見が分かれやすい論点です。開発企業にとっては、不正確なデータや欠損の多いデータを学習に用いると完成するモデルの性能に直接影響します。しかし提供側にとっても、無制限の品質保証を引き受けてしまうと、データの不備に起因するモデルの動作不良まで責任を問われかねません。
提供側からの交渉案としては、提供側が保証する内容を「自社が把握している限りにおいて、正当な権原に基づいて取得・保有しているデータであること」にとどめ、データの完全性や最新性、特定の学習目的への適合性については保証しない（非保証とする）条項を置く案が考えられます。これは提供側の立場に配慮した設計であり、実際の開発目的や提供対価の額、検証の難易度を踏まえてバランスを調整します。
あわせて、データに起因して開発企業に損害が生じた場合の賠償上限を、契約対価の額などを基準に設定しておくと、お互いにリスクを予測しやすくなります。ただし、故意や重過失がある場合の上限適用の可否や公序良俗による制限を確認しておく必要があり、第三者から直接請求を受けた場合にまで上限条項が及ぶわけではありません。開発企業側は、受け取ったデータの検査やクレンジングを自社の責任で行う工程を契約の前提として明記しておけば、提供側の保証範囲が限定されていても検証作業の役割分担を明確に保てます。もっとも、クレンジングを実施したからといって期待どおりのモデル性能が得られるとは限らない点も共有しておきます。
提供終了時のデータ処理と契約交渉の実務
契約が期間満了で終了した場合や中途解約された場合に、提供済みのデータと学習済みモデルをどう扱うかは、契約締結の段階で決めておかないと後から大きな争いになりやすい事項です。
提供データ自体については、契約終了後の返還や消去の義務を定め、開発企業が作成した複製物やバックアップも含めて消去対象とするか、消去完了の証明書の提出を求めるかを定めておきます。
一方で学習済みモデルについては、元データの提供関係が終了したからといって、学習を通じてモデルのパラメータに反映された影響を技術的に取り除けるとは限りません。元データを消去しただけでモデル内部の学習結果まで消えたと評価できるかは学習方式によって異なるため、再学習や利用停止を行う場合の技術的な可否、検証方法、費用の負担関係をあらかじめ取り決めておく必要があります。
契約書では、提供終了後も既存モデルの利用継続を認めるのか、新規の学習（追加学習や再学習）へのデータ利用のみを禁止するのか、モデルの外部提供を打ち切るのかを切り分けて定めます。もしモデルの出力から元の個人情報や他社の創作的表現がそのまま再現されてしまうようなケースでは、契約上で継続利用を認めていたとしても法令上の責任を免れるわけではありません。提供対価が継続的な利用料であるか、初期の一括払いであるかによっても、契約終了時にモデル利用を認められる範囲の合理性が変わってきます。
学習用データセットの契約では、著作権法30条の4の適用範囲を確認したうえで、開発中から終了後までの利用条件を具体的に詰めます。利用目的や再配布の可否、権利物の処理責任、モデルの権利帰属、契約終了時の対応といった主要な論点は、データを引き渡す前の交渉段階で文字にしておくことが大切です。一度データを引き渡して学習が始まってしまうと、後から条件を変更することは難しくなります。
生成AIと著作権の基本的な論点は生成AIと著作権・学習データのチェックポイントで、企業における個人情報保護の視点はAIサービスと個人情報保護で、企業が最初に確認すべきことで解説しています。個人情報やデータ管理に関する契約条項の設計については個人情報保護・データ保護を、モデルや成果物の権利処理については知的財産権関連の専門窓口でご相談いただけます。契約交渉の支援から社内体制の整備まで一括した対応をご希望の場合は、法務アウトソーシングもご活用ください。