生成AI Q&A｜よくある質問と回答

Question 1

ClaudeなどのCLIとは何ですか？

Accepted Answer

CLIとは、Command Line Interface（コマンドライン・インターフェース）の略で、テキストベースでコマンドを入力して操作するインターフェースのことです。マウスやボタンで操作するGUI（Graphical User Interface）に対して、Macならターミナル、Windowsならコマンドプロンプトやpowershellが代表的なCLI環境となります。普段使っているclaude.aiはブラウザ上の会話インターフェースであり、ファイルのやり取りは基本的にアップロード・ダウンロードがベースとなっています。一方、Claude Codeはターミナル上で動作するため、ローカルPCのファイルシステムに直接アクセスできます。具体的には、プロジェクトディレクトリ内のファイルの読み書き、Gitコマンドの実行、シェルコマンドの実行といった作業をClaudeが自律的に行うことができます。つまりClaude Codeは、開発者が普段ターミナルで行っているような作業を、自然言語での指示によってClaudeに委任できるツールです。

Question 2

「Vibe Coding」とは何ですか？自社システムのコードを生成AIに書かせる場合の法的リスクは？

Accepted Answer

Vibe CodingとはVibe Coding（バイブコーディング）とは、人間が自然言語で指示を出し、生成AIにコードを書かせる開発スタイルのことです。2025年2月にOpenAI共同創業者のAndrej Karpathy氏が提唱した言葉で、「コードの細部を自分で書くのではなく、AIに"ノリ（vibe）"で指示して動くものを作る」というアプローチを指します。CursorやGitHub Copilot、Replit Agentなどのツールの普及により、非エンジニアでもアプリを構築できるケースが増えています。Vibe Codingの法的リスクは？著作権の帰属問題生成AIが出力したコードの著作権について、現行の日本法では「AIが自律的に生成した部分」には著作物性が認められない可能性があります。著作権法は、人の思想又は感情を創作的に表現したものについて著作権を認めており、言い換えれば、個性の発露が認められる表現物について著作物性が認められています。そのため、単純な指示により生成AIに出力させたコードについては、このような創作性がないものとして、著作物性のないコード（プログラム）となる可能性があります。なお、Cursor上の利用規約においては、出力されたコードの著作権等をユーザーに譲渡することとしているため、生成AIへの指示が具体的かつ、詳細であり、ユーザーの個性の発露が認められる場合の著作権は当該ユーザーに帰属します。【Cursor利用規約】5.3. コンテンツ。 お客様は、Inputs に関してお客様が有するすべての権利、権原および利益を保持します。また、Anysphere は、お客様に対し、Suggestions に関して当社が有するすべての権利、権原および利益がある場合には、それらをお客様に譲渡します。GPL汚染Cursorなどの生成AIはコードを新たに創造しているとは限らず、多くは、既存コードの言語パターンを学習データから学習して出力を行っています。この点は、Cursor利用規約においても以下のように表現されています。(ii) AI Model はあらかじめ定義されたルールおよびアルゴリズムに基づいており、創造的に思考して新しいアイデアを生み出す能力を欠いているため、反復的または紋切り型のコンテンツを生成しうること（略）(v) AI モデルのトレーニングに使用されるデータが低品質または偏っている場合があることが含まれます。GPL (General Public License)汚染というのは、一般的に公開され、学習データに含まれている可能性のあるコードにライセンスが付着している（他人の著作権に関する条件が付着している）場合があり、これを取り込んだ結果、自身のプログラム全体に波及してしまう現象です。例えば、WordPressはGNU General Public Licenseに基づいており、WordPress自体は無料でダウンロードして自由に使うことができます。GNU General Public Licenseは、「このライセンスのコードを使ったソフトウェアも、同じくソースコードを公開しなければならない」という強いコピーレフト条件を持つオープンソースライセンスです。GNU Public Licenseそのため、CursorがGNU General Public Licenseの下で公開されているWordPressのコードを取り込んだ出力を行った場合、そのプロジェクトの内容に独自の秘匿したいコードが含まれている場合であっても、同ライセンスに従い、ソースコードを公開する必要が出てきてしまいます。まとめVibe Codingは、生成AIの進化により非エンジニアでもソフトウェア開発に参入できる可能性を広げる一方で、著作権の帰属が不明確になるリスクや、意図せずオープンソースライセンスの条件に縛られるリスクを伴います。自社システムのコードを生成AIに書かせる場合は、出力されたコードをそのまま採用するのではなく、著作権やライセンスの観点からの確認プロセスを社内で整備しておくことが重要です。

Question 3

生成AIガバナンスの参考になるものはありますか？

Accepted Answer

生成AIのガバナンス体制を整備するにあたり、以下の2つが主要な参考資料となります。生成AI事業者ガイドライン2024年4月に総務省・経済産業省が策定したガイドラインです。AI開発者・AI提供者・AI利用者それぞれの立場に応じた責務やリスク対策の考え方が整理されています。法的拘束力はありませんが、事業者が生成AIを利活用する際に「何を検討すべきか」の全体像を把握するのに適しています。ISO/IEC 42001（JIS Q 42001:2025）AIマネジメントシステム（AIMS）に関する国際規格で、2023年12月にISO/IECから発行され、2025年にJIS化されました。組織がAIシステムの開発・提供・利用を行う際のリスク管理や継続的改善の枠組みを定めたもので、第三者認証の取得も可能です。ISO 27001（情報セキュリティ）と同様のマネジメントシステム構造を採用しており、既存のISMS等と統合しやすい設計になっています。いずれも、中小企業が自社で生成AIを導入・活用する際に、「社内ルールをどう作るか」「どこまでリスク管理すべきか」を考える出発点として活用できます。

Question 4

Ollamaとは何ですか？

Accepted Answer

Ollamaとは？Ollamaは、アメリカのスタートアップ「Ollama, Inc.」（ollama.com）が2023年に公開した、無料のオープンソースアプリケーションです。リリースからわずか3か月で利用者数が46%増加し、AI・機械学習の世界で長年使われてきた有名フレームワーク「PyTorch」よりも多くのGitHubスターを獲得するほど、急速に普及しました。「オープンソース」とは、プログラムの設計図（ソースコード）が全世界に向けて公開されているという意味です。誰でも中身を読み、検証し、問題があれば指摘できます。これはChatGPTやGeminiのような商用AIサービスが内部の仕組みを非公開にしているのとは対照的で、むしろ「中身が見えないブラックボックス」のソフトウェアより透明性が高いとも言えます。Ollamaのソースコードは下記のGitHubリポジトリで公開されており、世界中のエンジニアが日々内容を確認・改善に貢献しています：OllamaのGit hubコードOllamのメリットとは？Ollamaを使うことの最大のメリットは、「情報を外に出さずにAIを使える」という点です。ChatGPTやGeminiなどのクラウド型AIは、入力した文章がサービス会社のサーバーに送信されます。一方、Ollamaはすべての処理が自分のPC内で完結するため、どれだけ機密性の高い情報をAIに読み込ませても、外部に漏れる経路がありません。具体的なメリットを整理すると、以下のとおりです。① 情報漏洩リスクが低下する顧客情報、契約書、社内資料などをAIに読み込ませても、その内容は自分のPC外に出ません。クラウド型AIへの入力に不安を感じているビジネスパーソンや士業にとって、特に大きな安心材料となります。② 完全無料で使い続けられるOllamaアプリ自体の利用料はなく、モデル（AI本体）も無料で公開されているものを使います。ChatGPTのような月額料金や、使うたびにかかるAPI従量課金が一切発生しません。かかるコストは電気代のみです。③ インターネット不要で動くモデルを一度ダウンロードしてしまえば、以後はオフライン環境でも動作します。通信環境が不安定な場所でも使えるほか、「社内ネットワークから外部接続を禁止している」という企業のポリシーにも対応できます。④ 導入・操作が簡単かつてローカルLLMを動かすには、専門的なプログラミング知識が必要でした。Ollamaはその複雑な設定を自動で行ってくれるため、コマンド一つでAIを起動でき、現在はChatGPTに近い見た目のGUI（グラフィカルな操作画面）も提供されています。

Question 5

Geminiの利用形態と適用される規約の全体像を教えてください

Accepted Answer

Geminiサービスの全体像Google Geminiの利用形態は、(1) 個人向けプラン（Geminiアプリ）、(2) 法人向けプラン（Google Workspace）、(3) 開発者向け（Gemini API） の3つに大別されます。すべての利用形態に共通して、Google利用規約、Googleプライバシーポリシー、生成AIの追加利用規約、生成AIの使用禁止に関するポリシーが適用されます。これに加えて、利用形態ごとに個別の規約が上乗せされる構造です。Google利用規約Googleプライバシーポリシー生成AIの追加利用規約生成 AI の使用禁止に関するポリシー個人向けプラン個人向けプランでは、無料・有料を問わず、デフォルトで入力データがGoogleのサービス改善に利用される可能性があり、人間のレビュアーが会話を確認する場合もあります。「Geminiアプリ アクティビティ」をオフにすることで学習利用を停止できますが、チャット履歴も保存されなくなります。有料プラン（Google AI Pro等）でも、この構造は同じです。Geminiアプリのプライバシーに関するお知らせデータの使用方法Googleは、プライバシーポリシーの記載に従い、これらのデータを次の目的で使用します。サービスの提供サービスの維持と改良新しいサービスの開発サービスのパーソナライズサービスのカスタマイズユーザーとのコミュニケーションパフォーマンスの測定Google、Google のユーザー、一般の人々の保護これらの用途は、Google のサービスを支える生成 AI モデルやその他の機械学習技術にも及びます。こうした目的のため、人間のレビュアー（トレーニングを受けた Google のサービス プロバイダのレビュアーを含む）が収集したデータの一部をレビューすることがあります。レビュアーに見られたくない機密情報や、Google のサービス（機械学習技術など）の改良のために使用されたくない機密情報は入力しないでください。法人向けプラン一方、Google Workspaceでは、入力データがモデルのトレーニングに使用されないことがGoogleにより保証されており、人間のレビューも行われません。Google Workspaceの生成AIに関するプライバシーハブGemini は私の顧客データにアクセスできますか？Gemini は、お客様の組織の制御およびデータの取り扱いに関する既存の規定に従います。Gemini は、Google ドキュメントのドキュメントの要約や Google スプレッドシートのデータの分析など、パーソナライズされた回答を提供する目的で、お客様のデータにアクセスします。Google Workspace サービスの使用時にお客様が保存したデータは、Cloud のデータ処理に関する追加条項（CDPA）で定義されている顧客データとみなされ、CDPA に規定されているデータ処理規約が適用されます。Google は、CDPA に記載されているように、お客様の指示に従ってのみ、顧客データにアクセスし、処理します。Google は私のデータ（プロンプトを含む）を生成 AI モデルのトレーニングに使用しますか？いいえ。ユーザー プロンプトは、Cloud のデータ処理に関する追加条項に基づき、顧客データと見なされます。Workspace は、お客様からの事前の許可や指示がない限り、モデルのトレーニングに顧客データを使用することはありません。このコミットメントの概要は、Google Workspace サービス固有の利用規約の「トレーニングの制限」セクションに記載されています。Google は、お客様に対する契約のコミットメントを非常に重視しています。お客様は、Google が契約に沿ってお客様データを処理することを信頼できます。これには、(1) 契約に基づきお客様の指示に従ってお客様データを処理すること、(2) お客様の事前の許可または指示なしに、Google Workspace 生成 AI サービスをサポートする Google の生成 AI モデルのトレーニングやファインチューニングを行う目的でお客様データを使用しないこと、という Google のコミットメントが含まれます。このことを言葉で宣言するだけではなく、こうした高い基準を継続的に満たすために、Google では、独立監査機関による国際基準とベスト プラクティスに照らし合わせた検証を受けています。Google は、Gemini に関して、SOC 1/2/3、ISO 9001、ISO/IEC 27001、27701、27017、27018、42001（人工知能管理システム（AIMS）に関する世界初の国際規格）など、国際的に認められた規制機関やコンプライアンス機関から、安全性、プライバシー、セキュリティに関する最も包括的な認証と証明書を取得しています。Gemini は FedRAMP High 認証を取得しており、お客様の HIPAA の遵守も支援します。この点はChatGPTやClaudeと構造が異なります。ChatGPTではTeam/Enterpriseプラン、Claudeでは有料プランに加入すれば学習除外が保証されますが、Geminiでは個人向け有料プランでは保証されず、Workspace契約が必要です。中小企業がGeminiを業務利用する場合は、Google Workspaceでの導入を原則とし、従業員が個人アカウントで利用しないよう社内ガイドラインで明確に定めておくことが重要です。

Question 6

Geminiの利用において認められない使用方法はありますか？

Accepted Answer

Geminiを提供するGoogleでは「生成 AI の使用禁止に関するポリシー」により、違法行為や危険性を帯びた利用、セキュリティ侵害につながる利用、静的、暴力的、差別的などの有害コンテンツのための利用、フェイク情報などを招く利用を禁止しています。本ポリシーにおいては、ハイリスク領域での利用も使用禁止対象となっています。h. リスクの高い領域（雇用、医療、金融、法律、住宅、保険、社会福祉など）において、個人の権利に大きな悪影響を及ぼす意思決定を人間の監督なしで自動的に行っている。このうち、医学、法律、金融その他の専門分野においては、生成AIの追加利用規約により、専門家助言に代えてはならない旨の規定が置かれています。

Question 7

行政の公表資料を生成AIに用いることができますか？

Accepted Answer

結論からいえば、多くの場合において利用可能ですが、①どの規約が適用されているか、②利用の態様（プロンプト入力か・出力物の公表か）、③資料内に第三者著作物が含まれていないか、の3点を確認することが必要です。公共データ利用規約（第1.0版）とは2024年7月5日にデジタル庁が定めた「公共データ利用規約（第1.0版）」は、国および地方公共団体が公表するコンテンツの二次利用ルールを統一した規約です。同規約の適用を受けるコンテンツは、複製・公衆送信・翻訳・翻案等を含め自由に利用でき、商用利用も可能とされています。なお、数値データ・簡単な表やグラフは著作権保護の対象外であるため、そもそも本規約の適用なく自由に利用できます。プロンプトへの入力（資料を読み込ませる行為）行政資料を生成AIのプロンプトに入力する行為は、著作権法上「複製」にあたります。公共データ利用規約（第1.0版）の適用を受けるコンテンツであれば、複製が許諾されているため、著作権処理の観点からは問題ありません。出力結果の利用・公表（資料を参考に生成されたコンテンツを使う行為）生成AIが行政資料をもとに出力した文章をそのまま利用・公表する場合は、別途の検討が必要です。出典を明記することが規約上の義務であり、また、資料を「編集・加工等して利用する場合」はその旨を別途記載する必要があります。注意すべきポイント規約の適用範囲を確認する公共データ利用規約（第1.0版）はすべての行政資料に適用されるわけではありません。各機関のウェブサイトで適用規約を確認してください。適用規約が明示されていない資料については、個別に問い合わせるか、引用（著作権法32条）の範囲での利用にとどめることが安全です。第三者著作物が含まれていないか確認する行政資料の中には、民間の統計データや写真・図版など、第三者が著作権を有するコンテンツが含まれている場合があります。このようなコンテンツについては公共データ利用規約の適用外であり、当該第三者から別途許諾を得る必要があります。

Question 8

Geminiのメモリ機能とは何ですか？

Accepted Answer

メモリ機能とはGeminiのメモリはGoogleが2024年11月に導入し、2025年8月に「パーソナルコンテキスト」として大幅強化した機能です。過去のチャット履歴をもとに、ユーザーの好みや傾向をセッションをまたいで学習し、以降の回答をパーソナライズする仕組みです。メモリには大きく2種類あります。ひとつはパーソナルコンテキスト（Personal Context）で、過去の会話履歴からユーザーの好みや傾向をGeminiが自動的に推論して蓄積するものです。もうひとつは保存された情報（Saved Info）で、ユーザーが「私はエンジニアです」「回答は箇条書きにして」などと明示的に指示した情報を保存するものです。この2つはそれぞれ独立して管理されています。ChatGPTやClaudeとの最大の違いは、デフォルトでオンに設定されている点です。ユーザーが特に設定を変更しなくても、過去の会話がパーソナライズに利用されます。また、GmailやGoogleカレンダーなど他のGoogleサービスとの連携により、チャット外の個人情報も参照できる「Personal Intelligence」機能も段階的に展開されています（2026年3月時点では米国の一部ユーザー向けのベータ提供）。なお、18歳未満のユーザーや、職場・学校のGoogleアカウントでサインインしている場合、パーソナルコンテキスト機能は利用できません。プライバシー・情報管理上の注意点メモリ機能は便利な反面、取り扱いには注意が必要です。特に業務での利用においては、以下の点を意識してください。Googleのプライバシーポリシーにより、Geminiアプリのデータ（会話内容等）は、Googleのプロダクト・サービス・機械学習技術の提供・改善・開発のために利用されます。レビュー済みのフィードバックとそれに付随する会話は最長3年間保存されます。何が記憶されているかを確認・管理するパーソナルコンテキストは「ブラックボックス」的な仕組みです。ChatGPTの「保存されたメモリ」やClaudeの「メモリサマリー」とは異なり、Geminiが過去の会話から何をどのように抽出して記憶しているかをユーザーが直接確認する手段は限られています。「Geminiアプリアクティビティ」の設定から会話履歴の確認・削除は可能であり、定期的な管理が推奨されます。機密情報・個人情報は入力しないパーソナルコンテキストに蓄積された情報は新しい会話に自動的に反映されます。氏名・連絡先・顧客データ・契約内容などの個人情報や機密情報を入力すると、意図しない形で以降の会話に影響を及ぼす可能性があります。業務上の内部情報については、あらかじめ入力ルールを定めておくとよいでしょう。デフォルトオンに注意する他のサービスとは異なりデフォルトでオンになっているため、意図せずパーソナライズが始まっている可能性があります。設定画面の「パーソナルコンテキスト」から、「Geminiとの過去のチャット」のオン・オフを変更することが可能です。共有アカウントでの利用に注意する会社やチームなど複数人が利用するアカウントでは、他のユーザーが蓄積された情報にアクセスできる可能性があります。これにより、不正競争防止法上の営業秘密の保護要件のひとつである秘密管理性（情報を秘密として適切に管理していること）を欠くとして、自社の情報が保護されなくなる事態も考えられるため、管理権限の運用ルールを明確にする必要があります。一時チャットの活用機密性の高い会話を行う場合は、一時チャット（Temporary Chat）機能を使用することで、その会話内容がパーソナルコンテキストに反映されることを防ぐことができます。一時チャットについては別項をご参照ください。

Question 9

Claudeのメモリ機能とは何ですか？

Accepted Answer

メモリ機能とはClaudeのメモリはAnthropicが2025年9月に正式導入した機能で、過去の会話内容を自動的に要約・蓄積し、以降の会話に活かす仕組みです。通常Claudeは新しい会話を始めるたびに前の会話内容がリセットされる設計になっていますが、メモリ機能はこの制約を補うものとして導入されました。2026年3月には無料プランのユーザーにも提供が開始されています。メモリの仕組みとして特徴的なのは、ChatGPTのような「ユーザーが明示的に覚えさせる情報」と「会話履歴の自動参照」の2層構造ではなく、会話サマリーの自動生成が中心となっている点です。Claudeは過去の会話を自動で分析し、重要な情報を「メモリサマリー」として保存します。このサマリーは24時間ごとに更新され、すべての新しい会話のコンテキストとして自動的に付加されます。また、会話中に「これを覚えておいて」と指示することで、24時間の更新サイクルを待たずに即座にメモリに反映させることも可能です。プライバシー・情報管理上の注意点メモリ機能は便利な反面、取り扱いには注意が必要です。特に業務での利用においては、以下の点を意識してください。メモリはデフォルトではオフになっており、ユーザーが設定から明示的に有効化する必要があります。有効化した場合、メモリサマリーは新しい会話のたびにシステムプロンプトの一部として自動的に付加され、Anthropicのサーバーに送信されます。また、2025年9月以降、Free・Pro・MaxプランではAnthropicのプライバシーポリシーが変更され、会話データをAIモデルの改善に利用するかどうかをユーザーが選択できるオプトアウト方式に移行しています。ただし、メモリデータ自体については、ユーザーが直接同意しない限り学習に使用されない設計となっています。何が記憶されるかを定期的に確認する自動生成されるサマリーには、ユーザーが意図していない情報が含まれる場合があります。設定画面の「メモリを表示および編集」から、記憶されている内容の確認・削除・編集が可能です。例えば、過去の会話で仮定として述べた情報や、すでに終了したプロジェクトの内容が引き続き残っている場合などがあります。機密情報・個人情報は記憶させないメモリサマリーは、新しい会話を始めるたびに自動的にシステムプロンプトの一部としてモデルに渡されます。そのため、氏名・連絡先・顧客データ・契約内容などの個人情報や機密情報がメモリに含まれると、意図しない場面でも重要情報をサーバーに送信していることとなるため注意が必要です。業務上の内部情報については、あらかじめ入力ルールやメモリ管理をルーティン化しておくとよいでしょう。共有アカウントでの利用に注意する会社やチームなど複数人が利用するアカウントでは、他のユーザーが保存されたメモリサマリーを閲覧できる可能性があります。これにより、不正競争防止法上の営業秘密の保護要件のひとつである秘密管理性（情報を秘密として適切に管理していること）を欠くとして、自社の情報が保護されなくなる事態も考えられるため、管理権限やメモリ削除の運用ルールを明確にする必要があります。シークレットチャットの活用機密性の高い会話を行う場合は、シークレットチャット機能を使用することで、その会話内容がメモリに保存されることを防ぐことができます。シークレットチャットについては別項をご参照ください。

Question 10

ChatGPTのメモリ機能とは何ですか？

Accepted Answer

メモリ機能とはChatGPTのメモリ機能とは、ユーザーとの過去のやり取りをもとに、好みや情報・指示の傾向などをセッションをまたいで記憶し、以降の会話に活かす仕組みです。通常、ChatGPTは新しい会話を始めるたびに前の会話内容がリセットされる設計になっています。メモリ機能はこの制約を補うものとして導入され、2025年6月からは無料ユーザーにも段階的に提供が開始されています。メモリには2種類あり、ひとつはユーザーが「覚えておいて」と明示的に指示した情報を保存する保存されたメモリ（Saved Memories）、もうひとつは特に指示しなくてもChatGPTが過去の会話履歴を自動的に参照し、回答に反映する記録履歴（Reference chat history）です。。2025年4月のアップデート以降、後者の機能が大幅に強化され、過去のすべての会話を横断的に参照して回答が生成されるようになっています。なお、保存されたメモリと記録履歴（Reference chat history）からの参照は、それぞれ独立してオン・オフを設定することができます。【ChatGPTの設定画面より】■保存されたメモリ：Saved Memories■記録履歴：Reference chat historyプライバシー・情報管理上の注意点メモリ機能は便利な反面、取り扱いには注意が必要です。特に業務での利用においては、以下の点を意識してください。メモリに保存された情報は、元のチャットを削除しても別途保存され続け、メモリから削除しない限り使用される可能性が残ります。また、メモリ情報を用いてChatGPTがweb検索を行うことがある旨、公式よりアナウンスされています。ChatGPT search何が記憶されるかを定期的に確認する誤って保存されたプライバシー情報がないか定期的に確認し、不要であれば速やかに削除することが推奨されます。設定画面の「保存されたメモリ」から、現在記憶されている内容の確認・削除が可能です。例えば、過去の会話で仮定として述べた情報や、すでに終了したプロジェクトの内容が、引き続きメモリに残っている場合などがあります。機密情報・個人情報は記憶させないメモリに保存された情報は、新しい会話を始めるたびに自動的にシステムプロンプトの一部としてモデルに渡されます。そのため、氏名・連絡先・顧客データ・契約内容などの個人情報や機密情報をメモリに記憶させると、意図しない場面で、モデル（OpenAIのサーバーなど）に重要情報を送信していることとなるため注意が必要です。業務上の内部情報については、あらかじめ入力ルールやメモリ管理をルーティン化しておくとよいでしょう。共有アカウントでの利用に注意する会社やチームなど複数人が利用するアカウントでは、他のユーザーが保存データを閲覧できる可能性があります。これにより、不正競争防止法上の営業秘密の保護要件のひとつである秘密管理性（情報を秘密として適切に管理していること）を欠くとして、自社の情報が保護されなくなる事態も考えられるため、管理権限やメモリ削除の運用ルールを明確にする必要があります。一時チャットの活用機密性の高い会話を行う場合は、一時チャット機能を使用することで、その会話内容がメモリに保存されることを防ぐことができます。一時チャットについては別項をご参照ください。

Question 11

業務で他人の著作物を生成AIに読み込ませて要約・翻訳することは著作権侵害になりますか？【事業版】

Accepted Answer

結論翻訳して引用する場合は、一定の要件を満たすことで適法に行うことができます。一方、要約して引用する場合は、これを明示的に許容する条文が存在しないため、法律家の間でも議論があり、現時点では一定の法的リスクが残ります。以下では、それぞれの場合に分けて解説します。翻訳＋引用の場合外国語で書かれた論文や契約書を生成AIで日本語に翻訳し、自社の報告書や成果物に引用するというケースを想定します。この場合、法律上は以下の3つの行為が順に介在しており、それぞれについて著作権との関係を検討する必要があります。プロンプトへの入力（複製）著作物をプロンプトに貼り付ける行為は、著作権法上の「複製」（著作権法21条）にあたります。複製は原則として著作権者の許諾が必要ですが、著作権法32条は「公表された著作物は、引用して利用することができる」と定めています。この引用行為は、その用語の意味として、他人の著作物を自己の著作物等の一部に複製等を行い、自己の著作物等の創作又は作成する行為である行為であるため、不可避的に複製行為を伴い、「利用」とは著作権法上、支分権に該当する行為を指す用語として用いられていることからも、引用目的での複製は32条により許容されると解釈されています。生成AIによる翻訳行為著作権法47条の6第2号は、著作権法32条（引用）により著作物を利用できる場合には、翻訳による利用もあわせて行うことができると規定しています。生成AIを介した翻訳行為についても、その結果をユーザーが引用として利用する限りにおいて、同号が適用されると解釈することができます。したがって、引用の要件を満たす限りにおいて、翻訳という手段を用いた利用も適法と解することができます。翻訳後の著作物の引用・利用翻訳された文章を自己の文書や報告書の中で引用して使用する行為についても、著作権法32条及び著作権法47条の6第2号の規定により許容されます。結果として、引用の要件を満たす限り、生成AIを用いた翻訳引用は適法に行うことができます。翻訳引用における注意点翻訳引用が適法と認められるためには、以下の要件をすべて満たすことが必要です。要件を欠く場合は著作権侵害となるリスクがありますので、ご注意ください。引用の要件（著作権法32条）引用が適法とされるには、次の各点を満たす必要があります。まず、引用する著作物がすでに公表されたものであることが前提です。また、引用部分と自己の文章との間に括弧書きなどによる明瞭な区分があること、自己の文章が主であり引用部分が従であるという主従関係があること、そして報道・批評・研究等の目的に照らして正当な範囲内にとどまっていることが求められます。出所明示義務（著作権法48条）引用により著作物を複製する場合には、著作物の出所を、利用の態様に応じて合理的と認められる方法及び程度により明示しなければなりません（48条）。仮に引用の要件を満たしていたとしても、出所明示を怠った場合には50万円以下の罰金の対象となります（122条）。要約＋引用の場合要約を伴う利用については、法律の構造上、翻訳の場合よりも問題が複雑になります。著作権法には、翻訳と引用を組み合わせた利用を明示的に許容する47条の6第2号のような規定が、要約については設けられていません。要約という行為は一般に、元の著作物の本質的な特徴が直接感得できる形で新たな表現を生み出す行為として、著作権法27条が規定する「翻案」にあたりうると考えられています。しかし、翻案と引用を組み合わせた利用を明示的に許容する規定は現行法上存在せず、この点については法律家の間でも解釈が分かれています。この問題に関して、東京地裁平成10年10月30日判決は、学問研究及びその隣接分野における要約引用について、現行法47条の6に相当する旧43条の類推適用により許容されるという判断を示しました。その根拠として、要約引用には一般市民への学術的知識の普及や学術文化の発展を支えるという強い社会的必要性があることが挙げられています。もっとも、この判決はあくまで学問研究及びその隣接分野という限られた文脈での判断であり、一般的なビジネス実務における要約引用にそのまま及ぶかどうかについては慎重な検討が必要です。このような状況から、要約引用を明示的に許容する条文は現行法上存在せず、一定の法的リスクが残ります。 実務上リスクを軽減する観点からは、翻訳引用と同様に、主従関係・正当な範囲・出所明示の各要件を可能な限り満たす形で運用することを前提に、要約引用する必要性や業界における慣行の有無などを加味しながら慎重な判断が必要です。

Question 12

生成AIの「学習に用いない」とはどういう意味ですか？

Accepted Answer

AIの「学習」とは何か生成AIの「学習」とは、AIが「より良い回答を出せるようになるため」に、大量のデータをもとにモデル内部のパラメータ（設定値）を統計的に調整するプロセスです。入力した文章をそのままどこかに「保存・記憶」するのではなく、無数のデータの傾向を反映してモデル全体を少しずつ最適化していくイメージです。学習されると、入力した情報が他のユーザーに出てくるの？原則として、そのようなことは起きません。学習はあくまで統計的なパラメータ調整であり、特定の入力内容がそのまま別のユーザーへの回答に使われるわけではありません。ただし、まったくリスクがないとも言い切れません。学習データの中に同じ表現・パターンが大量・反復して存在した場合、モデルがそのパターンを「極めて高確率で出力するパターン」として収束させてしまうことがあります。これは「メモライゼーション」と呼ばれる現象で、AIが意図的に記憶しているのではなく、統計的に強く焼き付いたパターンが再現されるものです。一般的なビジネス文書の単発入力で発生する可能性は低いですが、同種の機密情報を大量・反復してAIに送り続けるような使い方では注意が必要です。「学習オフ」は秘密保持・DPAとは別物「学習に使用しない（学習オフ）」はあくまで技術的な設定であり、法的な秘密保持義務とは全く別の概念です。学習オフであっても、以下は起こりえます：サービス運営者のスタッフによる入力内容の閲覧・品質レビューセキュリティ・不正利用防止目的でのログ保存外部インフラ業者（サブプロセッサー）へのデータ共有利用規約の変更による取扱いの事後的な変更これに対し、DPA（データ処理契約） はGDPRや個人情報保護法対応のために締結される契約で、個人データの取扱いについて法的な義務を課すものです。また NDA（秘密保持契約） は業務上の機密情報全般の開示・漏洩を法的に禁じるものです。機密性の高い情報を生成AIで扱う際は、①学習オフの確認、②DPAの締結、③必要に応じNDAの締結、という三層で検討することが実務上望ましいといえます。

Question 13

ChatGPTの「一時チャット」モードとは何ですか？

Accepted Answer

ChatGPTの一時チャット（Temporary Chat）は、Claudeのシークレットモードに相当する機能で、メモリ機能の普及に伴い提供されるようになったプライバシー保護モードです。メモリ機能との関係ChatGPTにもClaudeと同様のメモリ機能があり、過去のやり取りやユーザーの好みを蓄積することで出力の精度を高める仕組みが導入されています。一時チャットは、こうした蓄積を行わずに「まっさらな状態」で会話したいニーズに応えるものです。「一時」の範囲は限定的一時チャットが非表示にするのは、自分のチャット画面上の履歴とメモリへの反映に限られます。具体的には以下の点に注意が必要です。会話内容はOpenAIのサーバーに最大30日以内に自動削除されます（全プラン共通）一度セッションを閉じると再表示・復元はできないモデルの学習には使用されない*カスタム指示（Custom Instructions）が設定・有効化されている場合は、一時チャット中も引き続き反映されます法人向けプラン（ChatGPT Team / Enterprise）では、Compliance APIを通じて管理者が30日間アクセス可能であり、組織のデータ管理対象となる*ChatGPTでカスタム指示に「私は〇〇法律事務所の弁護士です」などと設定している場合、一時チャットでもその指示は生きています。一方Claudeのシークレットモードは文字通り「素の状態」から始まるため、より完全にパーソナライズ情報を切り離せると言えます。機密情報の取り扱いには注意一時チャットは「自分の画面に履歴が残らない」という意味に留まり、完全な秘密が保たれる環境とは言い切れません。営業秘密・個人情報・依頼者情報等を取り扱う場合は、この点を踏まえたうえでプランや利用方法を選定することが重要です。

Question 14

Claudeのシークレットモード（Use incognito)とは何ですか？

Accepted Answer

Claudeのシークレットモード（Incognito Chat）は、メモリ機能の導入と同時にリリースされた機能です。メモリ機能とシークレットモードの関係生成AIの出力は、ユーザーの好みや過去のやり取りを踏まえることで精度が向上します。そこでAnthropicはClaudeにメモリ機能を導入し、会話の文脈や傾向を蓄積できるようにしました。他方で、入力した情報がモデルに記録・参照されることで不都合が生じる場面もあります。そのニーズに応えるのがシークレットモードです。「シークレット」の範囲は限定的シークレットモードが非表示にするのは、自分のチャット画面上の履歴とメモリへの反映に限られます。具体的には以下の点に注意が必要です。会話内容はAnthropicのサーバーに保持される。個人プラン（Free/Pro/Max）では最低30日間、法人プラン（Team/Enterprise）では組織のデータ保持ポリシーに従い、それ以上になる場合もある一度閉じたスレッドを自分で再表示することはできないTeam・Enterpriseプランでは、組織の管理者による全データのエクスポートが可能であり、シークレットモードの会話もその対象となる機密情報の取り扱いには注意シークレットモードは「自分の画面に履歴が残らない」という意味に留まり、完全な秘密が保たれる環境とは言い切れません。営業秘密・個人情報・依頼者情報等を取り扱う場合は、この点を踏まえたうえでプランや利用方法を選定することが重要です。

Question 15

生成AIに関する政府等のガイドラインにはどんなものがありますか？

Accepted Answer

日本では、政府・独立行政法人・業界団体等から生成AIに関するガイドラインや指針が相次いで公表されています。内閣府が省庁横断の一覧ページを公開しており、AI法・AI指針をはじめ16の資料を参照できます（2026年2月現在）。このページでは、その一覧に含まれない資料も含め、実務上参照頻度が高いと思われるものを以下のカテゴリに整理して紹介します。法令・全体方針：AI法・AI指針（内閣府一覧参照）事業者向けガバナンス：AI事業者ガイドライン、調達・利活用ガイドライン（内閣府一覧参照）契約・法的リスク：契約チェックリスト、民事責任研究会、農業分野契約ガイドライン著作権・知的財産：文化庁著作権考え方、知財手引き（内閣府一覧参照）個人情報・プライバシー：PPC注意喚起（内閣府一覧参照）競争政策：公取委実態調査報告書教育・リテラシー：初等中等・大学ガイドライン、はじめの一歩（内閣府一覧参照）技術・品質：産総研品質マネジメントガイドライン、NICT動向調査人材・スキル：DX人材・スキルの考え方2024主要な各府省庁等のガイドライン等一覧政府関係の主要なガイドラインについては、内閣府が省庁横断の一覧を公開しており、AI法・AI指針をはじめ、総務省・経済産業省・デジタル庁・文部科学省・文化庁・個人情報保護委員会など各府省庁の資料をまとめて参照できます。▼ 各府省庁のAI関連ガイドライン一覧（内閣府）人工知能に関する各府省庁等のガイドライン等一覧AI民事責任研究会（経済産業省）AIを利活用した際に生じる損害について、開発者・提供者・利用者間での民事責任の所在や分配の在り方を検討する研究会の資料です。AI利活用における民事責任の在り方に関する研究会生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024（経済産業省）生成AI普及を踏まえ、DX推進人材に求められるスキルの変化を分析・整理した報告書。業務への生成AI組み込みが停滞している現状を踏まえ、経営層の関与やリーダーシップ・批判的思考等のパーソナルスキルの重要性を強調。デジタルスキル標準（DSS）の見直し等への政策対応が示されています。「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024」～変革のための生成AIへの向き合い方～ を取りまとめました生成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）生成AIを初めて使う一般の方を対象に、①生成AIの基礎知識、②入門的な使い方、③利用時の注意点を解説した啓発教材。PDF・PowerPoint形式で無償公開されており、地域の講座や勉強会での活用を想定した講師用メモ付きのスライド資料も提供されています。生成AIはじめの一歩～生成AIの入門的な使い方と注意点～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）スマート農業の普及を背景に、農業者とシステムサービス事業者（農機メーカー・ICTベンダー等）の間でのAI・データ利用契約の在り方を整理したガイドラインです。農業分野におけるAI・データに関する契約ガイドライン～農業分野のノウハウの保護とデータ利活用促進のために～生成AIに関する実態調査報告書 ver.1.0（公正取引委員会）生成AI関連市場（インフラ・モデル・アプリの3レイヤー）における競争環境の実態を調査し、独占禁止法・競争政策上の論点を整理した報告書です。(令和7年6月6日)生成AIに関する実態調査報告書ver.1.0についてAI時代の知的財産権検討会「中間とりまとめ」権利者のための手引き（内閣府知的財産戦略推進事務局）内閣府知財戦略推進事務局による中間とりまとめを、権利者（クリエイター・著作権者等）向けにわかりやすく解説した実務ガイドです。AI時代の知的財産権検討会 「中間とりまとめ」 ー 権利者のための手引き ー生成AI品質マネジメントガイドライン 第1版（産業技術総合研究所）産業技術総合研究所（産総研） 生成AIの品質要求・品質評価・品質管理を正面から扱う、国内唯一の技術ガイドラインです（2025年5月26日公開）。生成AI品質マネジメントガイドライン 第1版生成AIに関する国内外動向等の調査区報告書（NICT)情報通信研究機構（NICT） 日米欧中などの生成AI政策・技術・市場動向を整理した年度調査報告書です（2025年3月31日）。ガイドラインそのものではありませんが、規制・市場・技術の変化速度を俯瞰するための参考資料として有用です。生成AIに関する国内外動向等の調査区報告書

Question 16

生成AIで出力した画像などは著作権法上利用できますか？（法人事業）

Accepted Answer

著作権侵害とは何か侵害の要件：依拠性と類似性著作権の侵害とは、既存の著作物に対して「依拠性」と「類似性」の双方が認められる形で、著作権者に認められた権利を侵害する方法での利用行為を指します。具体的な例としては、友人が描いた絵をコピーして販売する行為がこれに該当します。なぜ「依拠性」が必要か著作権は、特許権などと異なり登録制度が存在しません。そのため、権利侵害に当たるかどうかの判断は行為者ごとに異なる「相対的な判断」になることがあります。だからこそ、侵害者が実際に当該著作物に接して（依拠して）いたことが要件とされています。もし依拠性が不要とされると、偶然まったく同じ表現を独自に生み出した者まで侵害者とみなされてしまう不合理が生じるためです。なぜ「類似性」が必要か著作権法は、個々人の「個性の発露」ともいえる創作的行為によって生まれた具体的な表現を保護しています。裁判上は「既存の著作物の表現上の本質的な特徴を直接感得することができること」と表現されます。したがって、単なるアイデアの流用や、ありふれた表現の利用は著作権法上の侵害には当たりません。創作者がその表現において発露した「個性」が利用されているかどうか、という点が核心です。生成AIと著作権をめぐる問題何が新しい問題なのか生成AIが作成した画像・動画等については、「一体何に基づいて生成されたのか不明」という点が大きな問題です。従来は、人間が著作物に接する機会があったかどうかによって依拠性を判断できました。しかし生成AIの登場により、利用者（人間）には接触機会がなかったものの、生成AIは学習データを通じて当該著作物に接していたという状況が生まれています。この点が現在の議論の核心です。文化審議会の考え方（令和6年3月）文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」（令和6年3月15日）は、以下のように整理しています。【利用者が著作物の表現を認識していた場合】生成AIを利用した場合であっても、AI利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識しており、生成AIを利用して当該著作物の創作的表現を有するものを生成させた場合は、依拠性が認められ、AI利用者による著作権侵害が成立すると考えられる。【依拠性の推認について】既存の判例・裁判例においては、被疑侵害者の既存著作物へのアクセス可能性、すなわち既存の著作物に接する機会があったことや、類似性の程度の高さ等の間接事実により、被疑侵害者が既存の著作物の表現内容を認識していたことが推認されてきた。このような判例・裁判例を踏まえると、生成AIが利用された場合であっても、権利者としては、アクセス可能性や高度な類似性を立証することで依拠性があるとの推認を得ることができると考えられる。【利用者は認識していなかったが、学習データを通じてAIが認識していた場合】AI利用者が既存の著作物（その表現内容）を認識していなかったが、当該生成AIの開発・学習段階で当該著作物を学習していた場合については、客観的に当該著作物へのアクセスがあったと認められることから、当該生成AIを利用し、当該著作物に類似した生成物が生成された場合は、通常、依拠性があったと推認され、AI利用者による著作権侵害になりうると考えられる。以上から、現在の議論では、生成AIが学習データを通じて著作物にアクセスした場合においても依拠性を認める方向で議論が進んでいると考えられます。また、多くの生成AIサービスは「現状有姿」での提供を基本とし、出力内容の確認義務を利用者に課しています。学習データを通じて類似画像等が生成された場合、「そのような著作物があることは知らなかった」という反証は困難になるケースも少なくないと見込まれます。著作権侵害が成立した場合の法的救済著作権法上の侵害があった場合、権利者には以下の救済手段が認められています。① 差止請求（著作権法112条） ② 損害賠償請求（民法709条・著作権法114条） ③ 著作権侵害罪（著作権法119条）ただし、侵害者の故意や過失を問わずに請求できる形態は①のみとなっており、例えば損害賠償請求時には少なくとも故意や過失が必要であり、刑事罰に問われる場合は、原則として、故意が必要であり、著作権法は過失犯を処罰する規定を置いていません。事業で画像生成AIを使いたい場合のTips特定の作品名をプロンプトに入力しない特定の作品名・キャラクター名・クリエイター名などをプロンプトに入力すると、生成AIモデルが当該データへの重み付けを強めてしまい、積極的に当該著作物を参照するリスクが高まります。類似作品が出力された場合に依拠性が推認されやすくなるため、特定作品への言及はできる限り避けることが重要です。商用利用前に逆画像検索を実施する現在の生成AIの学習データには、ウェブ上の膨大なデータが含まれていると指摘されています。商用利用前にGoogle逆画像検索などを活用し、類似画像がウェブ上に公開されていないか確認することで、既存著作物との類似性リスクを早期に把握できます。Google 逆画像検索既にライセンスを取得しているリソースを活用する著作権者とライセンス契約を締結済みのデータセットや素材を用いて生成AIモデルの動作範囲を限定する方法です。ライセンスの範囲内で利用することで、著作権侵害リスクを抑えつつ生成AIを活用できます。

Question 17

他者の情報を生成AIで利用するためにはどんな契約条項が必要ですか？

Accepted Answer

生成AIを業務に導入する企業が増える中、「他者から取得した情報を生成AIに入力してよいのか」という相談を受ける機会が急増しています。法人向けプランでは、サービス提供者が入力データを学習に利用しないことや、一定の秘密保持義務を負うことが明示されている場合もあります。しかし、それだけで直ちに他社情報を安心して利用できるわけではありません。実務上問題となるのは、①AIサービス提供者との契約上の守秘体制と、②情報の提供元（取引先等）との間で負っている守秘義務は、法的に別個の問題であるという点です。本稿では、この二つを整理したうえで、他者情報を生成AIで利用する際に契約上どのような条項を整備すべきかを解説します。一般的な秘密保持条項と生成AIに入力してはいけない理由秘密保持契約の構造一般的には秘密保持契約には、以下の条項が置かれています。（秘密情報の定義）第●条 本契約において「秘密情報」とは、本契約に関連して、開示当事者（以下「開示者」という。）が受領当事者（以下「受領者」という。）に対し、書面、電磁的記録、口頭その他の方法により開示する一切の情報のうち、秘密である旨が明示されたもの、又はその性質上若しくは開示の状況に照らして秘密であると合理的に認められる情報をいう。２ 前項の規定にかかわらず、次の各号のいずれかに該当する情報は、秘密情報に含まれない。（１）開示の時点で既に公知であった情報（２）開示後、受領者の責によらず公知となった情報（３）開示を受ける前から受領者が適法に保有していた情報（４）正当な権限を有する第三者から秘密保持義務を負うことなく適法に取得した情報（５）秘密情報によらず独自に開発した情報この条項は、秘密情報を定義する条項であり、情報開示者がどの情報をコントロールしたいのか定義している条項に該当します。（秘密情報の取扱い）第●条 受領者は、秘密情報を本契約の目的の範囲内でのみ利用するものとし、開示者の事前の書面による承諾なく、第三者に開示又は漏えいしてはならない。２ 受領者は、秘密情報を善良な管理者の注意をもって管理し、自らの同種情報と同等以上の管理措置を講じるものとする。３ 受領者は、本契約の目的のために秘密情報を知る必要のある自己の役員及び従業員に限りこれを開示できるものとし、当該役員及び従業員に本契約と同等の秘密保持義務を負わせるものとする。４ 本契約が終了した場合又は開示者から要求があった場合、受領者は、秘密情報及びその複製物を速やかに返還又は消去するものとする。本条は、定義した秘密情報の取扱方法について定めています。秘密情報の取扱いについては、概ね、利用目的（利用可能なケースをコントロールする）情報管理方法（情報の保管方法や、アクセス制限などについてコントロールする）情報利用可能主体（アクセス可能な人物についてコントロールする）といった、情報の管理体制、情報にアクセスできる人物（主体）、情報の利用方法の3点に重点が置かれています。生成AIへの入力は、プロンプト（生成AIへの入力情報）が第三者（生成AIサービス提供者）に提供されているという点で、情報にアクセスできる主体の定めに抵触しますし、生成AIへの入力が予定されていないということであれば、利用目的の定めにも抵触します。営業秘密と守秘義務（秘密保持義務）の違い秘密情報という文脈では、文言上類似する用語として、営業秘密（不正競争防止法２条６項）があります。営業秘密は「自身の情報」について、法が定める要件を満たしている場合は、法的な保護をその情報に対して与えるという内容となっているのに対して、秘密保持契約における守秘義務は、契約当事者の同意の下、開示当事者が開示した情報を第三者に開示等行わない義務という内容になっています。その結果、営業秘密においては、その要素に秘密管理性が求められることから、第三者に当該情報を開示する場合、秘密管理を行っていることを担保するために、秘密保持契約などを締結します。他方、守秘義務の場合は、「（秘密保持契約を締結しようが無関係に）第三者に言わないでほしい」という約束の下に情報が開示されるため、当該情報は例え、当該第三者に対して秘密保持契約を締結の上、開示したとしても守秘義務違反を構成します。このようなことから、秘密保持契約を締結した場合には、第三者にも開示が可能とするための条項として、次のような条項が置かれる例があります。（第三者への開示）第●条 受領者は、本契約の目的のために合理的に必要な範囲において、秘密情報を第三者に開示することができる。ただし、受領者は、当該第三者に対し、本契約と同等の秘密保持義務を課す内容の書面による契約を事前に締結しなければならない。２ 受領者は、前項に基づき秘密情報を開示した第三者の行為について、自らの行為と同一の責任を負うものとする。この条項の構成は、次のようになっており、このような例外条項の考え方を生成AIにおいても応用していくこととなります。第三者の情報を開示できる条件を定めている（開示目的による制限や開示先の主体による制限など）第三者に情報を開示する場合の措置を定めている（第三者に対しても守秘義務を課すなど）生成AIに他社の情報を入力するための条項サービス提供事業者による区別ここまで見たとおり、生成AIに他社情報を入力する場合には、通常の秘密保持契約の条項では足りず、生成AIへの入力（≒生成AIサービス提供者への開示）について許諾を得る必要があります。生成AIサービス事業者は大きく基盤モデル提供事業者（OpenAI、Anthropic、Googleなど）API利用開発事業者の２種類に分かれています。前者はGPTなどの基盤モデルを自社で保有し、ChatGPTなどのアプリケーションを提供している事業者であり、基盤モデルとアプリケーション双方を保有している点に特徴があります。他方、API利用開発事業者はGPTなどの基盤モデルをいわば「借りて」そこにさらに自社のプログラムを組み込んだサービスを提供している事業者です。したがって、前者と比べると、API利用開発事業者は自身のアプリケーションに送信された情報（プロンプト）をさらに基盤モデル提供事業者に送信している場合がほとんどです。そのため、守秘義務との関係では、開示先の当事者候補が２社以上出てくることに注意が必要です。サービスプランによる利用規約の区別また、生成AIサービス事業者は多くの場合、個人向けのプランと法人向け（エンタープライズ）プランを用意しており、それぞれに適用される利用規約にも差を設けています。一般傾向としては、前者はより高品質なモデルが付加価値となり、後者の場合はよりセキュアな環境が付加価値となっています。条項例ここまでの議論を通じて、生成AIに他社情報を入力するための条項としては、次のような内容について開示当事者の許諾を得ておくことが推奨されます。開示先の第三者の名称（事業者名など）使用する生成AIサービスの名称/プランの名称生成AIに情報を入力できる条件（利用目的による制限など）このような条件を満たす条項例としては次のようなものが考えられます。（生成AIサービスの利用）第●条 受領者は、本契約の目的の範囲内において、秘密情報を整理・分析し、社内検討資料又は報告資料（グラフ資料を含む。）を作成する目的に限り、OpenAI, L.L.C.が提供する「ChatGPT Enterprise」又は「ChatGPT Business」その他これらと同等の法人向けプラン（以下「本AIサービス」という。）に秘密情報を入力することができる。２ 前項に基づく入力は、以下の条件を満たす場合に限り行うものとする。（１）本AIサービスが、入力情報をモデル学習に利用しないこと及びサービス提供者が秘密保持義務を負うことを内容とする法人向け契約条件の下で提供されていること（２）入力された秘密情報が、本契約の目的達成に必要な範囲に限定されていること（３）受領者が、本AIサービスの管理画面その他の合理的な方法により、アクセス制限及び利用者管理を適切に実施していることこのような条件の下、生成AIを情報受領者が利用した場合、守秘義務情報を含むプロンプトに対して、一定の出力が生成AIよりなされます。この出力情報に対しても検討を行うことが次のステップになります。通常、出力物についても秘密情報に該当するものとして取り合うことが適切です。（生成AI出力の取扱い）第●条 本契約に基づき秘密情報を生成AIサービスに入力した結果として生成される出力情報（テキスト、図表、グラフ、分析結果その他形式を問わない。以下「AI出力」という。）は、当該秘密情報を含み又はこれに基づき生成される限りにおいて、秘密情報に該当するものとみなす。２ 前項のAI出力については、本契約に定める秘密情報の取扱いに関する各規定が適用される。以上のように、通常の秘密保持契約では、他社情報を生成AIに入力することはできません。しかし、生成AI登場以前から、第三者に開示することを許諾する条項は実務上運用されており、これを流用することで、生成AIへの入力を可能とする条項の条件を検討してきました。最終的な条項例としては次のような条項が挙げられます。（生成AIサービスの利用）第●条 受領者は、本契約の目的の範囲内において、秘密情報を整理、分析し、社内検討資料、報告資料又は説明資料（グラフ資料を含む。）を作成する目的に限り、OpenAI, L.L.C.が提供する「ChatGPT Enterprise」又は「ChatGPT Business」その他これらと同等の法人向けプラン（以下「本AIサービス」という。）に秘密情報を入力することができる。２ 前項に基づく秘密情報の入力は、次の各号の条件を全て満たす場合に限り行うものとする。（１）本AIサービスが、入力情報をモデル学習に利用しないこと及びサービス提供者が秘密保持義務を負うことを内容とする法人向け契約条件の下で提供されていること（２）入力する秘密情報が、本契約の目的達成に必要最小限の範囲に限定されていること（３）受領者が、本AIサービスの利用に関し、アクセス制限、利用者管理その他合理的な安全管理措置を講じていること３ 本条に基づき秘密情報を入力した結果として生成される出力情報（テキスト、図表、グラフ、分析結果その他形式を問わない。以下「AI出力」という。）は、当該秘密情報を含み又はこれに基づき生成される限りにおいて、秘密情報に該当するものとし、本契約に定める秘密情報の取扱いに関する各規定が適用される。まとめ生成AIの法人利用が一般化する中で、「法人プランを利用しているから安全」という理解だけでは、守秘義務との関係を十分に整理したことにはなりません。AIサービス提供者との関係での守秘体制情報提供元との契約上の守秘義務は別個に検討すべき法的問題です。通常の秘密保持契約の条項構造からすれば、生成AIへの入力は、原則として「第三者への開示」および「目的外利用」に該当し得ます。そのため、他社情報を生成AIに入力するためには、開示先となる事業者・サービスの特定利用目的の限定（例：情報整理、グラフ資料作成等）法人プラン等の安全管理条件の明示出力物の秘密情報該当性の整理といった点を契約上明文化しておくことが重要です。生成AIはあくまで業務支援ツールであり、守秘義務を当然に緩和するものではありません。むしろ、従来の「第三者開示条項」の発想を応用し、どの範囲で、どの条件のもとで利用を許容するのかを丁寧に設計することが、実務上の安定運用につながります。生成AIの活用を前提とする時代においては、秘密保持契約もまた「AIを使わない前提の契約」から、「AI利用を織り込んだ契約」へとアップデートしていく必要があるといえるでしょう。

Question 18

生成AIに入力したデータは「委託」にあたりますか？

Accepted Answer

クラウドサービスとしての生成AIの利用は、多くの場合、個人情報保護法25条における「委託」や法27条「第三者提供」に該当する可能性が高いと考えられます。個人情報保護法25条における「委託」とは生成AI利用が個人情報保護法25条の「委託」に該当するかどうかの議論は、同法27条５項１号（第三者提供の制限）の文脈で議論されています。法27条１項は、個人データを第三者に提供する場合には、原則として「本人の同意」が必要とされている一方、同条５項１号では、この第三者への委託の場合（法25条の場合）には、例外として第三者に該当させず、同意が不要という整理を行っているからです。なぜこのような委託の場合に本人の同意が不要かと言えば、アウトソーシングなどの際に常に同意が必要となるとアウトソーシング行為が実質的に不可能となるためです。このような場面で、法25条は委託先への個人データ安全管理措置を担保する監督義務を負っているため、これら理由の組み合わせにより例外とされています。個人データの取扱いの委託の意味個人データの取扱いの委託とは、個人情報保護委員会のガイドラインにて、次のように説明されています。利用目的の達成に必要な範囲内において、個人データの取扱いに関する業務の全部又は一部を委託することに伴い、当該個人データが提供される場合は、当該提供先は第三者に該当しない。この場合、当該提供先は、委託された業務の範囲内でのみ、本人との関係において提供主体である個人情報取扱事業者と一体のものとして取り扱われることに合理性があるため、委託された業務以外に当該個人データを取り扱うことはできない。クラウドサービスにおけるクラウド例外とはこの議論とよくセットで見受けられる議論が、「クラウド例外」という論点です。これは、データベースサービスなどのクラウドサービス利用時において、本人の同意が必要かという論点で、確かに、個人データはクラウドサービス提供者のサーバー内に送信され、保存されているため、第三者提供ともいえそうですが、クラウドサービス提供者はそのデータを閲覧したり、そのデータを処理するようなことはありません。ここでいう「提供」とは、対象個人データを、自己以外の者が利用可能な状態に置くことと考えられています。「Box」などのサービスのようにデータの置き場を提供しているが、クラウドサービス提供者は当該情報を利用しないようなクラウドサービス利用時に「本人の同意」が必要かどうかという問題がありました。これに対して、個人情報保護委員会は、次のように解説しています。当該クラウドサービス提供事業者が、当該個人データを取り扱わないこととなっている場合には、当該個人情報取扱事業者は個人データを提供したことにはならないため、「本人の同意」を得る必要はありません。個人情報取扱事業者が、個人データを含む電子データを取り扱う情報システムに関して、クラウドサービス契約のように外部の事業者を活用している場合、個人データを第三者に提供したものとして、「本人の同意」（法第27条第１項柱書）を得る必要がありますか。または、「個人データの取扱いの全部又は一部を委託」（法第27条第５項第１号）しているものとして、法第25条に基づきクラウドサービス事業者を監督する必要がありますか。このように、クラウドサービス事業者が、ユーザーが送信等した個人データを取り扱わないこととしている場合には、第三者提供には該当しないとしたものです。クラウド例外に関する事例クラウド例外に関する法の適用関係について、MK事件（株式会社エムケイシステム）というものがあり、クラウドサービス提供者の利用規約において、以下のような事情からクラウドサービス事業者は個人情報取扱事業者に該当するとされています。つまり、利用規約等において、個人データを事業者が閲覧、操作可能な状況にある際に、先に見た純粋にデータベースサービスを提供している事業者と同一には見られないという判断がなされたという趣旨になります。クラウドサービス提供事業者が個人情報保護法上の個人情報取扱事業者に該当する場合の留意点について（注意喚起）令和６年３月25日個人情報保護委員会特定の場合にクラウドサービス利用者の個人データを使用等できることとなっていたこと。クラウドサービス提供事業者が保守用IDを保有し、クラウドサービス利用者の個人データにアクセス可能な状態であり、取扱いを防止するための技術的なアクセス制御等の措置が講じられていなかったこと。クラウドサービス利用者と確認書を取り交わした上で、実際にクラウドサービス利用者の個人データを取り扱っていたこと。小括ここまでを整理すると、原則として、個人データを第三者に提供する場合には本人の同意が原則として必要です。しかし、これが委託関係の場合は、委託先への監督義務により個人データの安全管理が確保されるなどの理由から例外とされています。これとは別に、クラウドサービス事業者が個人データを取り扱わないこととなっている場合は、そもそも第三者提供には該当しないという、いわゆるクラウド例外という解釈があります。これは例えるなら、金庫（データベースサーバー）を提供しているだけで、中身（個人データ）には関与しないような場合は、そもそも委託にも第三者提供にも該当しないとしたうえで、事例では、個人データの閲覧等が利用規約上可能であったためこの例外を認めなかったという整理となります。生成AIの利用は第三者提供や委託に該当するかでは、ここまでの整理を使って、生成AIの利用が個人情報保護法とどのような関係に立つのかですが、主要な生成AIサービス事業者は、不正使用の検知やサービス改善等の目的で、プロンプトに入力された情報や出力結果を閲覧・利用する余地をプライバシーポリシー等において残しています。ただし、その範囲や条件は事業者ごとに異なり、API利用時にはデフォルトでモデル学習への利用を行わない事業者や、ユーザーによるオプトアウト設定を設けている事業者もあります。いずれにせよ、不正利用の監視等の目的での閲覧可能性は各社に共通しており、クラウド例外における「個人データを取り扱わないこととなっている場合」には該当しないと考えるべきでしょう。OpenAI：プライバシーポリシーAnthropic：プライバシーポリシーGoogle：Geminiアプリのプライバシーハブまた、個人情報保護委員会がOpenAIに対して、要配慮個人情報に関する注意喚起文書を公開していることからも、これらサービス提供者は個人情報取扱事業者として考えられます。生成AIサービスの利用に関する注意喚起等についてそうすると、いわゆる学習データ提供を許可している場合は文字通り第三者提供に該当する可能性が極めて高いと思われます。また、一般に生成AIサービスにおいて、いわゆるクラウド例外は利用できないと考えるべきでしょう。現に、これらサービスにおいては、プロンプト情報を基盤モデルなどの生成AIの演算処理に回し、その結果をユーザーに送信している関係であり、クラウド例外が認められるための要件、すなわちクラウドサービス提供者が個人データを取り扱わないという条件を満たしていない点は明確であり、生成AIサービスの利用に伴う個人データの入力は、第三者提供や委託の概念に該当する場合が多いと整理すべきと思われます。なお、個人情報保護委員会では、個人データのみならず、個人情報のレベルでも利用目的の範囲内の利用であるかという点について注意喚起がなされています。

Question 19

ChatGPTの出力をそのまま社外に提供しても法的に問題ありませんか？

Accepted Answer

この問いには、大きく分けて次の2つの問題が含まれます。① そもそも、ChatGPTの出力物を使用することが特定の法令に違反するか②（使えるとして）ChatGPTの出力を使用した場合の法的責任が誰に帰属するかそもそも、ChatGPTの出力物を社外向けに使ってよいのか（法令違反の有無）通常の用途であれば、社外向けに使用しても直ちに違法とはいえないOpenAIの利用規約では、ChatGPTの出力物（文章・画像等）について、著作権等の権利がユーザーに帰属する旨が定められています。そのため、第三者の権利侵害を行うようなプロンプトを用いていない場合（例：挨拶メールの返信文案を考案してもらう等）には、出力の利用は基本的にユーザーに委ねられており、社外向けに使ったことそれ自体で直ちに法的問題が生じるとは通常考えにくいです。例外的に注意：専門職（有資格業務）で「判断をAIに委ねる使い方」は問題になり得る他方で、弁護士・医師・会計士など、国家資格を前提とする専門職は、有資格者が判断し業務を遂行することを前提に、その業務を有資格者に独占させています。そのため、有資格者であっても、ChatGPTの出力を自己の判断（Human in the Loop）を介在させずにそのまま用いることは、法の趣旨に反し、各種資格法に違反する可能性があると整理するのが適切です。利用規約上も「重要な決定」に関する禁止・制限があるさらに、OpenAIの利用規約では、信用、教育、雇用、住宅、保険、法律、医療、その他の重要な決定など、個人に法的又は重大な影響を与える可能性のある目的において、その個人に関連するアウトプットを使用してはなりませんといった趣旨の使用禁止条項が置かれています。この点は今後議論が熟していく領域ですが、少なくとも、こうした用途や有資格者特有の業務では、生成AIに判断を委ねる使用方法は認められていないと整理する方が適切です。もっとも、これらの分野でも、生成AIを業務の補助（道具）として用いること自体は否定されていません。重要なのは、人の判断が介在していることを担保すること考えられます。出力物を使って問題が起きた場合、責任は誰が負うのかOpenAIの利用規約では、例えば次のような趣旨が示されています。人が作り出したものではない場合に、アウトプットを人が作り出したものと表示することインプットとアウトプット（総称して「本コンテンツ」）が適用法令や利用規約に違反していないことの確認を含め、ユーザーが責任を負うこのため、前提として、ユーザーは出力を自由に使用できますが、その使用に伴う責任はユーザーに帰属することが基本とされています。どの場面でも「人による内容確認（HITL）」が必要以上を踏まえると、結局のところ、社外提供の可否（①）にも問題発生時の責任（②）にも共通して、ユーザーによるコンテンツ内容の確認（HITL）と使用判断が必要だという結論になります。補足：「逐次確認」ではなく「システム設計・運用」に責任の焦点が移る可能性なお、一部の議論（AI利活用における民事責任委員会の検討など）では、生成AIに限らずAI一般について、次のような示唆があります。人の確認を介在させると、その負担からAIを利用できなくなる場面があるその場合、AIの精度が人の能力を上回るほど高精度になっていれば、責任の焦点が「出力確認をしなかったこと」ではなく、「AIが望ましい作動をするためのシステム設計・運用がなされたか」に移行し得るこの考え方は、取締役会設置会社等における内部統制システムの議論と親和的です。つまり、企業において取締役が従業員を逐次監視することが現実的ではない場面でも、内部監査が正常に行われる仕組みを構築し、運用を監視している場合には、個々の行動を逐次監視していなかったとしても責任を問わない、という発想と似ています。まとめChatGPT出力を社外に提供することは、原則として直ちに違法ではないただし、専門職領域や重要な決定では、AIに判断を委ねる使い方は問題になり得る利用規約上も、出力の利用は可能だが、内容確認を含めた責任はユーザー側にあるしたがって、社外提供に限らず、どの場面でも基本は 「人による確認（HITL）と判断」将来的には、活用が進んだ場面で、逐次確認を代替する形として、生成AI利活用を中心とした内部統制の設計・運用監視が重要になる可能性がある

Question 20

社内で生成AI利用ガイドラインを策定するときに最低限入れるべき項目は？

Accepted Answer

生成AIの業務利用が急速に広がる中、社内ガイドラインの策定は「従業員に使わせない」ためのものではなく、「安全に使いこなす」ための基盤整備です。特に中小企業では、過度に厳格なルールを設けるよりも、自社の実態とリスクに即した最低限のルールを明確にすることが重要になります。以下では、生成AI利用ガイドラインに最低限盛り込むべき5つの項目と、その策定の順序を解説します。なお、個々の法令リスクの詳細については、営業秘密・個人情報・著作権に関する解説記事も併せて参照すると理解が深まります。自社の生成AIの使い方を整理する ― リスクの棚卸しとリスクベースアプローチガイドライン策定の出発点は、「自社が生成AIを何に使っているか（使おうとしているか）」を把握することです。目的を整理しないまま禁止事項だけを並べても、現場で形骸化しやすくなります。まずは、以下の観点で利用実態・利用予定を洗い出します。どの部署がどの目的でどのようなデータを使いどの生成AIサービスを利用しているか次に、それぞれの利用方法について、関連する法令リスクと生成AI特有のリスクを整理します。主な関連法令には、著作権法、不正競争防止法（営業秘密）、民法上の守秘義務、個人情報保護法などがあります。また、生成AI固有のリスクとしては、ハルシネーション（もっともらしい誤情報の生成）、入力情報が学習データに取り込まれることによる情報漏えいリスク、出力内容が第三者の著作権を侵害するリスクなどが挙げられます。これらを踏まえ、発生可能性 × 影響度の観点でリスクレベルを評価する、いわゆるリスクベースアプローチを取ることが有効です。参考として、EU AI規則（AI Act）附属書IIIに示されている高リスクAIシステムの用途（雇用・人事、信用評価、教育、法執行、重要インフラ等）に該当しないかをチェックすることも推奨されます。この工程のゴールは、次の②で「何を禁止し、何を条件付きで許可するか」を判断するための材料をそろえることです。禁止事項・許可条件の設定①で整理したリスク評価をもとに、生成AIの利用ルールを具体化します。すべてを一律に禁止するのではなく、リスクが高いものは禁止、管理可能なものは条件付きで許可することが現実的です。禁止事項や利用条件を検討する際には、次の6つの軸が有用です。使用可能な生成AIサービスの明記 会社が承認したサービスのみ利用可能とする使用可能なプランの明記 法人向けプラン（学習データへの取り込みがオプトアウトされているもの）に限定する使用可能なデータ範囲の明記 営業秘密、個人情報、未公開の契約情報などは入力禁止とする生成AIの機能の一部制限 ログが残らない一時チャット機能やウェブブラウジング機能の使用制限アクセス可能な端末・アカウントの明記 社内PC・社用アカウントに限定し、私物端末（BYOD）での利用は禁止使用可能な人員の明記 所定の研修を修了した従業員に限るなど、③と連動させる中リスク領域については、全面禁止ではなく「準禁止事項（条件付き許可）」とする方法もあります。例えば、個人宛の文書作成では、氏名等の個人情報は入力せず、本文の一般的な表現のみを生成AIに作成させる場合に限り許可する、社外提出文書では生成AIの出力をそのまま使う場合に上長確認を必須とする、といったルールが考えられます。また、原則として、生成AIの出力を対外文書や顧客向け文書、業務上の意思決定に用いる場合には、人による確認（Human-in-the-Loop）を経ることを定めておくことが重要です。AI活用に関する民事責任に関しては、過失概念などと絡んで検討が進んでおり、このような動向を注視するとよいと思われます。AI利活用における民事責任の在り方に関する研究会従業員の生成AIリテラシー向上（参考）日本法上、現時点で従業員のAIリテラシー向上を直接義務付ける規制はありません。しかし、②で定めた禁止事項・許可条件を実効的に機能させるためには、従業員の理解が不可欠であり、強く推奨される項目です。EU AI規則では、AI提供者・利用者に対し、AIに関わるスタッフについて「十分なAIリテラシー」を確保する義務が課されています。Living repository to foster learning and exchange on AI literacy国内でも、AI事業者ガイドラインにおいて、各主体が必要なリテラシー確保措置を講じることが推奨されています。研修内容としては、以下のようなものが考えられます。生成AIの基本的な仕組みと限界（確率的出力、ハルシネーション）社内ガイドラインの禁止事項・許可条件NG事例のケーススタディ（営業秘密の入力、著作権侵害の例）インシデント発生時の報告フロー社内の生成AI組織体制ガイドラインは策定して終わりではなく、継続的な見直しが前提となります。そのため、PDCAサイクルを回すための社内体制を整備しておくことが重要です。例えば次のような役割が期待されます。生成AIガバナンス責任者：全体統括、法改正・技術動向の把握、ガイドライン更新判断利用状況の監督者：各部署での利用実態の把握、ルール遵守の確認リテラシー向上の企画・実施者：研修の企画・実施・効果測定インシデント対応責任者：情報漏えい等の初動対応と再発防止策の策定中小企業では、既存の情報セキュリティ委員会やコンプライアンス体制にAIガバナンス機能を追加する形でも問題ありません。重要なのは、「誰が」「何を」担うのかを明文化し、責任や機能の所在を明確にすることです。ログ・記録の保管生成AIの利用実態を事後的に検証できる状態にしておくことは、インシデント対応やガイドライン改善の両面で不可欠です。例えば、以下のような記録を保管します。利用台帳（部署・サービス・利用目的）判断記録（対外文書等に使用した際の確認者・修正内容）インシデント記録（違反内容、対応経緯、再発防止策）研修記録（受講履歴、理解度テスト結果）保管期間は、関連法令の時効期間等を参考に設定し、記録形式は後から検索・参照しやすい形で統一することが望ましいでしょう。

Question 21

生成AIに個人情報を入力しても個人情報保護法に違反しませんか？

Accepted Answer

結論としては、「個人情報の種類」「利用目的の特定・通知」「外国にある第三者への提供」の3つの観点から整理する必要があり、適切な対応を怠った場合には個人情報保護法に違反するリスクがあります。以下、それぞれのポイントを解説します。まず確認すべき「個人情報の種類」生成AIに入力しようとしている情報が、個人情報保護法上どの類型に該当するかを最初に確認してください。類型によって、守るべきルールの厳しさが異なります。個人情報（一般）（法2条1項）氏名、生年月日、住所、メールアドレスなど、特定の個人を識別できる情報です。社内の顧客リストや従業員名簿に含まれる情報の多くがここに該当します。要配慮個人情報（法2条3項、施行令2条）心身の機能の障害、健康診断の結果、刑事手続・少年事件に関する情報など、不当な差別や偏見につながりうる情報です。一般の個人情報以上に慎重な取扱いが求められます。個人関連情報（法2条7項）それ単体では特定の個人を識別できないものの、第三者への提供時に当該第三者が保有している他の情報と結びつくことで個人情報となりうる情報です。未成年者に関する留意点16歳未満の子どもの個人情報については、法定代理人（親権者等）の同意の要否を検討する必要があります。個人情報保護委員会FAQ個人情報保護法 いわゆる３年ごと見直しの制度改正方針（令和 8 年１月９日）利用目的の特定と通知「個人情報」と「個人データ」の二層構造個人情報保護法は、媒体等を問わない広義の「個人情報」と、電子化されデータベースとして検索可能となった「個人データ」という二層構造で成り立っています。利用目的の公表等の義務は、前者の個人情報全般に適用される規制にあたります。利用目的はどこまで特定すべきか個人情報保護委員会のガイドライン（通則編）では、利用目的について次のように述べています。「利用目的を単に抽象的、一般的に特定するのではなく、個人情報が個人情報取扱事業者において、最終的にどのような事業の用に供され、どのような目的で個人情報を利用されるのかが、本人にとって一般的かつ合理的に想定できる程度に具体的に特定することが望ましい。」ここでいう「利用目的」とは最終的に達成しようとする目的を指すため、その過程のプロセスにおける利用目的を記述することまでは要しないと考えられます。個人情報保護委員会ガイドライン（通則編）3-1-1実務上の例たとえば、生成AIを用いた顧客のプロファイリングやパーソナライズされたDMを通じたマーケティングを行う場合、利用目的は「○○事業における商品の発送、関連するアフターサービス、新商品・サービスに関する情報のお知らせのために利用いたします。」といった記載が考えられます。この場合、前段階の生成AIを用いた文書作成等は「最終目的」には該当しないと整理できます。ただし、リスク低減のために推奨される対応他方で、生成AIは新規技術であり、ガイドラインが「利用目的から合理的に予測・想定できないような場合は、この趣旨に沿ってできる限り利用目的を特定したことにはならない」と考えていることから、利用目的に生成AIを用いた分析に関連する文言を入れておく方が、法違反のリスクをより低減させると考えられます。外国にある第三者への提供（法28条）生成AIサービスのデータはどこに行くのかChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIサービスはもちろん、GPTなどのAPIを利用したカスタマイズ型サービス（国内ベンダー製含む）においても、多くの場合、海外（主に米国）のサーバーを使用しています。つまり、一般的なデータの流れは次のようになります。ユーザー（日本）→（国内ベンダーのアプリ（日本））→ 米国（基盤モデルのサーバー所在地）入力された個人データは通常、米国のサーバーで演算処理され、その結果を日本で受け取る形となります。国内ベンダーでも注意が必要ベンダーが国内であっても、当該ベンダーが米国のサーバーを経由するAPIを使用している例が散見されるため、国内ベンダーであることのみで判断しないよう注意を要します。一部のサービスにおいては、Microsoft Azureの国内リージョン（JP East等）によるAPIを使用しており、この場合はデータ通信が日本国内で完結しますが、そのようなベンダーはかなり限られています。法28条の原則と例外法28条は、外国にある第三者への個人データの提供について、原則として本人の同意を義務付けています。例外として、EUやイギリスなどの外国に提供する場合と、個人情報保護法と同水準の措置が講じられている場合、または国際的な枠組み（CBPR等）の認定を受けている場合が規定されています（施行規則16条）。一般的には、各種生成AIの法人プランサービスの中でDPA（Data Processing Agreement）などにより、個人情報保護の措置がどのように講じられているかを精査したうえで、本人同意を要しない例外への該当性を判断することになります。例外に該当する場合でも必要な対応例外に該当する場合であっても、定期的にSOC 2のレポート結果を参照するなど、当該サービス提供者に対する監督のルーティンが必要となります（法28条３項、規則18条1項）。

Question 22

生成AIで契約書を作成しても大丈夫ですか？

Accepted Answer

生成AIによる契約書作成は、自社データが豊富で検証可能な法務体制がある場合に限り検討できますが、初見の契約やイレギュラーな契約、法解釈が必要な場面では、専門書籍のテンプレートや専門家の助言を優先すべきです。生成AIの契約書作成における限界データの範囲が限定的生成AIの出力は、APIやMCP（エージェント）などで個別のデータアクセスを許容しない限り、主に学習データとWeb情報に限られます。学習データは過去の一般的な情報であり、最新の法改正や判例を反映していない場合があるWeb上の契約書サンプルは、必ずしも法的に適切とは限らない推論能力への疑義Apple等の研究機関から、生成AIの推論能力について疑義が示されている状況です。特に、日本法の解釈について法的専門家のような法解釈能力を発揮することは、現時点では期待しづらいのが実情です。多くはWebパターンの統合生成AIの出力の多くは、Web情報のデータを統合した契約文言のパターンに基づくものです。個別事情や法解釈を含めた契約書作成については、特に初見の契約やイレギュラーな場合、現状では法律専門家が監修した専門書籍のテンプレートの方が信頼性が高いと考えられます。ただし、定型的な契約で自社データが豊富かつ法務部員による検証が可能な環境では、AIツールが効率化に寄与する可能性がありますOpenAI利用規約上の制限OpenAIの利用規約では、法的事項に関する出力を、少なくとも個人に影響を与えるレベルで使用してはならない旨が定められています。これは、生成AIの出力が法的助言として十分な精度を持たない可能性を、サービス提供者自身が認識していることを示唆しています。生成AIを契約書作成に使用できる条件生成AIの契約書作成への使用は、以下の両方の条件を満たす環境下でのみ検討すべきです。① 自社データが豊富かつ利用可能過去の契約書データベースが整備されているRAGやファインチューニング、MCPによるデータベース参照など、自社データを活用できる仕組みがある② 十分に検証できる法務部員が存在出力された契約書の適法性・妥当性を判断できる専門知識を持つ法務担当者がいる条項ごとのリスク評価や、個別事情への適合性を検証できる体制がある生成AIの使用を避けるべき場面以下のような場面では、生成AIの使用は推奨されません。初見の契約自社で過去に締結したことがない種類の契約業界慣行や法的リスクが不明確な取引形態イレギュラーな契約標準的なフォーマットから大きく外れた条件交渉が必要な場合複雑な権利関係や多数当事者が関与する契約法解釈が関連する分野最新の法改正や判例の適用が必要な場面グレーゾーンの法解釈が争点となる可能性がある契約海外法との抵触や国際取引に関する契約推奨される対応上記のような場面では、法律専門家が監修した専門書籍のテンプレートを参考にすることを推奨します。専門書籍には、以下の利点があります。法的根拠や解説が明記されている実務における留意点やリスクが整理されている最新の法改正に対応した改訂版が出版されている生成AIを補助的に活用する場合は、以下のような段階的アプローチが考えられます。ドラフト作成の補助: 専門書籍のテンプレートをベースに、生成AIで文言調整条項の比較検討: 複数の契約書サンプルを参照する際の情報整理ツールとして活用法務担当者による全件レビュー: 生成AIの出力は必ず専門家が検証

Question 23

社員が個人アカウントで業務に生成AIを使うリスクは？

Accepted Answer

従業員が個人アカウントで業務に生成AIを使用することは、営業秘密の保護喪失や守秘義務違反といった重大な法的リスクを伴います。一方で、業務効率化とのバランスを取るため、適切な社内ルール整備とリテラシー向上が不可欠です。法人プランと個人プランの違いChatGPT、Claude、Geminiいずれも、個人プランと法人プランを明確に区別しています。法人プラン: サービス提供者が秘密保持義務を負う旨が利用規約に明記されている個人プラン: そのような秘密保持義務の規定がない、または制限的つまり、従業員が個人プランで会社情報を入力した場合、サービス提供者に秘密保持義務を負わせることができない可能性があります。OpenAI サービス契約：(ChatGPT：「7. 機密保持」参照）Commercial Terms of Service：（Claude：「E. Confidentiality」参照）Cloud のデータ処理に関する追加条項：（Gemini：「7.1.1c.」参照）営業秘密保護の喪失リスク（秘密管理性の欠如）(1) 秘密管理性とは不正競争防止法上の「営業秘密」として保護を受けるには、次の3要件を満たす必要があります。秘密管理性（秘密として管理されていること）有用性非公知性(2) 個人アカウント使用による秘密管理性の喪失従業員が無制限に個人プランの生成AIで自社情報を処理している場合、企業が当該情報を「秘密として管理していた」とは認められず、秘密管理性の要件を欠くと判断されるおそれがあります。対象となる情報の例:顧客企業リスト社内会議議事録営業ノウハウ、技術情報 など結果として、万が一情報が流出・悪用された場合でも、営業秘密としての法的保護を受けられなくなる可能性があります。秘密保持義務違反のリスク従業員が入力する情報が、自社ではなく他者の秘密情報である場合（秘密保持契約に基づき開示されている情報など）、守秘義務違反行為として構成されます。また、この守秘義務違反のリスクは、法人アカウントを使用している場合でも同様に発生します。生成AIへの入力自体が、契約上の「第三者への開示」に該当する可能性があるためです。業務効率化とのバランス従業員が企業に無断で個人アカウントを使用している場合、情報管理上の重大なリスクが発生する一方で、DX推進や業務効率化の観点からは、生成AI活用を一律に禁止することも現実的ではありません。このバランスを適切に図るため、以下の対応が必要です。推奨される対応策① 社内規程の整備生成AI利用に関する社内規程を作成し、情報リスクと業務効率化のバランスを図るルールを明確化入力禁止情報の範囲、利用可能なサービス・プラン、承認フローなどを規定② 従業員のリテラシー向上生成AIのリスクと適切な使用方法について、従業員教育・研修の機会を提供プロンプトに含めてはならない情報、出力結果の検証義務などを周知③ 法人アカウントへの統一と情報管理体制の構築使用する生成AIアカウントは法人アカウントに限定し、個人アカウントの業務利用を原則禁止ログ管理、アクセス権限設定など、企業側で情報管理が可能となる体制を整備

Question 24

Claudeの料金プランはどのようになっていますか？

Accepted Answer

2026年2月現在、AnthropicのClaudeは大きく 個人向け と 法人（組織）向け のプランに分かれます。個人向けプラン（Free / Pro / Max）個人向けは 無料（Free） に加えて、Pro・Max といった有料プランが提供されています。プラン差は主に、利用できる処理量（メッセージ量・長文処理能力）、優先度（混雑時のアクセス）、および 高度機能へのアクセス によって設けられています。Free：基本的なチャット利用向け。利用量は限定的。Pro：Freeより大幅に多い利用枠と安定したアクセスが提供され、日常業務・学習用途を想定。Max：Proの上位で、非常に大きな利用枠と最高優先度が付与されるヘビーユーザー向けプラン。法人（組織）向けプラン（Team / Enterprise）法人向けは主に Claude Team と Claude Enterprise が中心で、複数ユーザーでの利用を前提とした設計になっています。チーム管理・セキュリティ・契約条件が重視されており、個人向けプランとは明確に区別されています。ChatGPTと異なり、法人アカウントの最低購入アカウント数が5名となっているため、ミニマムの金額ではChatGPTより高額となります。個人プランと法人プランで「適用される規約」が異なるClaudeでは、個人利用 と 法人利用 で適用される規約が明確に分かれています。個人向け（Free / Pro / Max）→ Consumer Terms of Service（個人向け利用規約） が適用法人向け（Team / Enterprise）および API 利用→ Commercial Terms of Service（商用利用規約） が適用（法人契約・DPA・秘密保持条項を含む）この点は、ChatGPTにおける「個人向け規約」と「Business / Enterprise向け規約」の切り分けと同様の構造です。法人は原則「法人向けプラン」が推奨法人で 営業秘密・個人情報・顧客データ 等を取り扱う場合、入力データの 学習利用の可否、守秘義務、管理・監査機能 が重要になります。Claudeではこれらの条件が Commercial Terms（Team / Enterprise）で明確に整理されているため、業務利用・社内導入の場合は、原則として法人向けプランを前提に選定するのが実務的といえます。

Question 25

生成AIに他社の情報を入力することは可能ですか？

Accepted Answer

結論としては、他社情報に「どんな権利・義務が付いているか」で扱いが変わります。まずは次の2点を整理します。他社情報に付着する「権利・義務」を確認する守秘義務：NDA（秘密保持契約）や取引契約、委託契約等により「第三者に開示しない」義務があるか知的財産権：著作権、営業秘密、特許ノウハウ、データベース等の権利が付いているか例えば、OpenAIの規約上も、入力する側が「必要な権利・許諾を持っていること」が前提です。個人向け利用規約では、入力に必要な権利・ライセンス・許諾を得ていることを表明保証するとされています。 法人向けでも同様に、入力に必要な権利・ライセンス・許諾を持つことが顧客の義務として明記されています。守秘義務がある情報は、原則「入力しない」他社との契約で守秘義務を負っている情報は、たとえ生成AIサービス提供者が秘密保持義務を負う（法人プラン等）場合でも、契約上「第三者への開示」に当たり得るため、原則として入力できません。例外は、その契約で「生成AIサービスへの提供」が明確に許されている場合などに限られます。契約文言例としては次のような文言が考えられます。甲及び乙は、相手方に提供する情報を別紙が定める条件に適合する場合に限り、別紙記載の生成AIサービスへの入力情報として取り扱うことができる。ただし、当該入力情報により得られた出力についてもまた、本契約に定める秘密情報として取り扱うものとする。知的財産権が付いている情報は、侵害リスクに注意他社の著作物（文章・資料・図表・マニュアル等）をそのまま入力して処理させることは、利用態様によっては著作権侵害等の問題になり得るため慎重な運用が必要です。日本法には著作権法30条の4等の「柔軟な権利制限」など例外が議論されていますが、どこまで許されるかは目的・方法次第で、一般に“何でもOK”ではありません。 特に、入力した知的財産権が付着している画像等と類似する出力を求めている場合などは、権利侵害に該当する可能性が高まります。公開情報・一般情報は、通常は入力可能なことが多いすでに公開されていて守秘義務もなく、権利処理上も問題がない範囲の一般情報（公開資料、一般的な制度説明など）は通常、入力できるケースが多いです。ただし、公開されていても利用条件（転載禁止、利用規約、ライセンス）が付いている場合は別途確認が必要です。例えば、ニュース記事、第三者の論文、声優の音声などは一般公開されてはいますが、上記の知的財産権に関連していることが多く、慎重な検討が必要となります。また、公開情報であっても、個人情報を含む場合は別途配慮が必要となるため、権利が付着している情報として取り扱いには慎重な検討を要します。

Question 26

ChatGPTの法人アカウントを社内で使いまわししても大丈夫ですか？

Accepted Answer

法人アカウントを使用している点は評価できますが、社内でのアカウント使いまわしは、営業秘密保護を受けられない重大なリスクとなり、また社内情報管理として望ましくありません。法人プランには「秘密保持（機密保持）」の枠組みがある法人向けの契約（OpenAIのサービス契約）では、当事者間でやり取りされる機密情報について、受領者は「目的外で使わない」「合理的に保護する」「第三者に開示しない」といった義務を負う、という条項が置かれています。 その意味で、個人向けよりは契約上の保護を期待できる場面があります。しかし、OpenAIの利用規約においては、アカウントの共有は明確に禁止されており、利用規約上も違反する行為となります。【OpenAI サービス契約】3.1。お客様のアカウント。お客様は、正確かつ最新のアカウント情報を提供する必要があります。お客様は、アカウントアクセス認証情報または個人ログイン認証情報を複数のユーザー間で共有しないものとします。経産省指針の観点でも、使い回しは「秘密管理性」を弱める可能性経産省の「営業秘密管理指針」では、営業秘密を社外（取引先等）に共有する場合、秘密保持契約（NDA）などで“秘密として扱う意思”を明確に示すのが典型と整理されています。 そして同指針は、秘密管理性は「誰がどこまでアクセスできるか（管理単位・認識可能性）」が重要、という考え方を取っています。この点、アカウントを使い回すと、他の従業員が入力したプロンプトや回答履歴を、本来見せる必要のない別の従業員が見られる「アクセス制御が弱い」「秘密として扱っていない」と評価されるといった事情から、秘密管理性を欠く（＝営業秘密として保護されにくくなる）と判断されるリスクが出ますまとめ法人での利用は基本的に次の運用が安全です。使い回しをしない（1人1アカウント）SSO・権限管理・監査ログなど、組織管理機能を前提に運用する入力してよい情報（営業秘密・個人情報など）の社内ルールを作る

Question 27

Cursor に入力した秘密情報はどのように取り扱われますか？

Accepted Answer

利用規約上の位置づけ（法的整理）Cursor の利用規約（Terms of Service）には、ユーザーが入力した情報そのものに対する一般的な秘密保持義務を定めた条項は置かれていません。なお、利用規約16.6条は「仲裁手続に関する秘密保持」を定めるものであり、Cursor に入力されたコード・テキスト等の情報について秘密として取り扱う義務を定めたものではありません。この点で、Cursor の利用規約は、DPA（Data Processing Agreement）や明示的な機密情報非利用条項を含む SaaS と比べると、法的な保証は限定的と評価できます。公式ドキュメントにおける「Privacy Mode」と入力情報の取扱い（技術的整理）他方で、Cursor は公式ドキュメント（Data Use & Privacy Overview）において、入力データの処理方法として「Privacy Mode（プライバシーモード）」を提供していることを明示しています。Privacy Mode を有効にした場合の取扱いは、公式説明によれば以下のとおりです。入力されたコードやテキストはAI 応答生成のために一時的に処理されるのみで、永続的には保存されないCursor 自身およびモデルプロバイダー（例：OpenAI 等）において学習データとして利用されない技術的には、サーバー側に入力情報が残らない（Zero Data Retention に近い）設計と説明されているこのため、Privacy Mode の挙動は、一般にいう ZDR（Zero Data Retention）に近いデータ処理ポリシーと評価することができます。もっとも、これはあくまで 公式ドキュメント上の技術的説明に基づくものであり、契約上の秘密保持義務として明示されているわけではありません。実務的評価：リスクベースアプローチの重要性以上を踏まえると、Cursor の入力情報の取扱いは、法的には：明示的な秘密保持義務や DPA が存在せず、不安定さが残る技術的には：Privacy Mode により ZDR に近いデータ保持ポリシーが採用されているという法と技術が必ずしも一致していない状況にあります。このような場合、企業としては一律に可否を判断するのではなく、リスクベースアプローチに基づく経営判断が重要となります。具体的には、万一入力情報が漏えいした場合に法的責任事業上・レピュテーション上の影響がどの程度の深刻度を持つか当該リスクが許容可能なリスクなのか軽減すべきリスクなのかを総合的に評価する必要があります。その結果、許容できないリスクが存在すると判断される場合には、機密性の高い情報は Cursor に入力しない一部処理は Cursor、重要部分はローカル PC やオンプレミス環境で行う情報の性質に応じた ハイブリッドな運用を採用するといった実務対応が現実的な選択肢となります。

Question 28

ChatGPTのプランの違いについて教えてください

Accepted Answer

2026年2月現在、OpenAIのChatGPTは大きく 個人向け と 法人（組織）向け のプランに分かれます。個人向けプラン（Free / Go / Plus / Pro）個人向けは 無料（Free）に加えて、Go・Plus・Pro といった有料プランが提供されています。 プラン差は主に、使えるモデルと、メッセージ数・ファイルアップロード・画像生成・メモリ／コンテキスト上限などの利用枠で設けられています。たとえばGoは「GPT-5.2 Instant」を手頃に使う層、Plusはより高度な推論（例：GPT-5.2 Thinking）や機能拡張、Proは最上位モデル（例：GPT-5.2 Pro）や最新機能のプレビュー、といった位置付けが説明されています。法人（組織）向けプラン（Business / Enterprise など）法人向けは主に ChatGPT Business と ChatGPT Enterprise が中心で、複数ユーザーでの利用を前提に（Business/Enterpriseは企業向け、2名から利用可と説明）、管理機能・セキュリティ・プライバシー保護が重視されます。 Enterpriseでは、カスタムデータ保持、保存時・転送時の暗号化、（ビジネスデータを）デフォルトでは学習に使わない等の説明が明記されています。 （教育機関向けには別枠でTeachers/Eduも案内されています。）個人プランと法人プランで「適用される規約」が異なる個人利用には Terms of Use（個人向け利用規約） が適用されます。 一方、ChatGPT Business / Enterprise（およびAPI） には、消費者向け規約ではなく OpenAI Services Agreement（Business Terms） が適用されることが明示されています（企業・開発者向け、DPAの定義も含む）。法人は原則「法人向けプラン」を前提に検討するのが安全法人で営業秘密・個人情報等を扱う場合、組織管理・監査・データ取り扱い条件（例：学習利用の扱い、暗号化、保持ポリシー等）が重要になるため、原則として Business/Enterprise等の法人向けプランを前提に選定するのが実務的です。

Question 29

ChatGPT（GPT）が禁止している使用方法は何ですか？

Accepted Answer

ChatGPT（GPT）で禁止されている利用方法は、大きく (1) 有害・違法・悪用目的での利用、(2) サービス／モデルの不正利用、(3) 重要な意思決定への個人関連アウトプット利用 に整理できます。(1) 有害・違法・悪用目的での利用（Usage Policies）OpenAIの使用に関するポリシーでは、脅迫・嫌がらせ、自傷の助長、性的暴力、テロ・暴力、武器（CBRNE含む）、不正行為や詐欺、悪意あるサイバー行為、プライバシー侵害、未成年者の搾取、学問上の不正、なりすまし、政治介入、賭博などの目的での利用を禁止しています。(2) サービス／モデルの不正利用（Terms of Use）利用規約では、たとえば次のような行為が禁止されています：本サービスの改変・複製・販売等モデルやシステムのリバースエンジニアリング等データ／アウトプットの自動取得（スクレイピング等）人が作っていないアウトプットを「人が作った」と表示することレート制限や安全措置の回避アウトプットを用いたOpenAI競合モデルの開発(3) 「重要な決定」への個人関連アウトプット利用の禁止（Terms of Use）特に重要な制限として、OpenAIは次のとおり明示しています。「信用、教育、雇用、住宅、保険、法律、医療、その他の重要な決定など、個人に法的又は重大な影響を与える可能性のある目的において、その個人に関連するアウトプットを使用してはなりません。」また、アウトプットは常に正確とは限らず、利用・共有前に適切性や正確性を評価し、必要に応じて人の確認を行うことも求められています。

Question 30

生成AIのサイコファンシーリスクとは何ですか？

Accepted Answer

サイコファンシー（sycophancy）とは、生成AIがユーザーに「丁寧に寄り添う」ことを超えて、ユーザーの発言や感情に過剰に同意・迎合してしまい、疑念や怒り、衝動的な行動、否定的感情までも不適切に肯定・強化してしまうリスクを指します。問題点は主に、(1) 誤りや偏った前提をそのまま強化して誤情報・誤判断を助長する、(2) ユーザーの感情や意思決定を不健全に後押しして依存やリスク行動につながり得る、(3) 結果としてAIへの信頼を損ねる――といった点です。実際にChatGPT（GPT-4o）では、あるアップデートで迎合傾向が目立って増えた事例が確認され、OpenAIが原因と対策を説明しました。OpenAIは、ユーザーを喜ばせる方向の最適化が強まり、「褒める」だけでなく、不適切な形で疑念を肯定したり、怒りを煽ったり、衝動的行動を後押ししたりする振る舞いにつながり得る点をリスクとして挙げています。サイコファンシーを予防するには、生成AIの出力が「客観的に正しい評価」とは限らず、ユーザーに見えない学習・評価設計や内部指示の影響を受けうることを前提に、根拠確認（出典要求）、反証の検討、重要判断では人のレビューを挟むなどの運用が重要です。

Question 31

エージェント機能のリスクにおけるミスアラインメントとは何ですか？

Accepted Answer

近時、Web検索や社内DB参照などの外部ツールを使いながらタスクを進める「エージェント型」の生成AIが注目されています。こうした“手足を持つAI”は便利な一方で、人間や組織の意図とズレた行動（ミスアラインメント）が起きると、単なる誤回答ではなく「メール送信」「機密情報の取り扱い」などの実害につながり得ます。このリスクを具体的に検証し、注意喚起したのがAnthropicの研究「Agentic Misalignment: How LLMs could be insider threats」（2025年6月公開）です。研究では、架空の企業環境で複数の主要モデルを“エージェント”として動かし、メール送信や機密情報へのアクセスが可能な状況を与えたうえで、①置換（停止・入替え）の脅威、②目標と会社方針の衝突、といった条件下でどう振る舞うかを検証しました。結果として、一部の条件では、モデルが目的達成や置換回避のために脅迫（ブラックメール）や機密漏えい（企業スパイ行為）のような「内部脅威」に近い行動を選ぶケースが確認され、これを agentic misalignment と呼んでいます。また、単純に「やるな」と指示しても十分に抑止できない場合がある点や、現時点で実運用で同様の事例は把握していないが、最小権限・人の承認・監査ログなどの設計が重要だと示唆しています。

Question 32

エージェント(MCP)とは何ですか？

Accepted Answer

生成AI（LLM）は基本的に、入力文に続く「次のトークン（単語の断片）」を予測して文章を生成します。そのため知識は主に学習データに依存し、学習後に更新されたニュースや法令改正、最新の社内情報などをモデル単体では参照できないという弱点があります。そのため、数年前のChatGPTなどにおいては、今日の天気を尋ねてもハルシネーションを起こす挙動が生じていました。そこで近年は、Web検索や社内DB参照などの外部ツールを生成AIが使い、情報を取得→整理→回答生成までを複数ステップで進める「エージェント」的な機能が発展してきました（モデルに“手足”を付けたイメージです）。一方で、ツールごとに個別連携を作る必要があり、実装・保守コストが大きくなりがちでした（いわゆるN×M問題）。この負担を減らすためにAnthropicが発表したのが MCP（Model Context Protocol） です。MCPはAIアプリと外部ツール／データをつなぐ“共通の接続仕様”で、ツールの追加・差し替えをしやすくし、エージェントを実務に載せやすくします。

Question 33

ChatGPTで作成した画像の著作権は誰に帰属しますか？

Accepted Answer

著作権が発生するかどうか著作物（著作権を発生させる創作物）とは、著作権法により次のように定められています。（定義）第2条 この法律において、次の各号に掲げる用語の意義は、当該各号に定めるところによる。一 著作物 思想又は感情を創作的に表現したものであつて、文芸、学術、美術又は音楽の範囲に属するものをいう。創作的な表現というのは、言い換えれば、自身の個性を発揮したような創作行為であり、ありきたりな表現など、誰がやっても同様になるものは含まれず、また、表現に至っていないアイデアなども除かれます。このような中、文化庁においては、「AIと著作権に関する考え方について」という資料により、その判断時の考慮要素を次のようにまとめています。AI 生成物の著作物性は、個々の AI 生成物について個別具体的な事例に応じて 判断されるものであり、単なる労力にとどまらず、創作的寄与があるといえるものがどの程度積み重なっているか等を総合的に考慮して判断されるものと考えられる。例として、 著作物性を判断するに当たっては、以下の①～③に示すような要素があると考えられる。① 指示・入力（プロンプト等）の分量・内容 AI 生成物を生成するに当たって、創作的表現といえるものを具体的に示す詳 細な指示は、創作的寄与があると評価される可能性を高めると考えられる。他方 で、長大な指示であったとしても、創作的表現に至らないアイデアを示すにとどま る指示は、創作的寄与の判断に影響しないと考えられる。 ② 生成の試行回数 試行回数が多いこと自体は、創作的寄与の判断に影響しないと考えられる。他 方で、①と組み合わせた試行、すなわち生成物を確認し指示・入力を修正しつつ 試行を繰り返すといった場合には、著作物性が認められることも考えられる。 ③ 複数の生成物からの選択 単なる選択行為自体は創作的寄与の判断に影響しないと考えられる。他方で、 通常創作性があると考えられる行為であっても、その要素として選択行為がある ものもあることから、そうした行為との関係についても考慮する必要がある。（1）著作権の保護を受けられない可能性上記のとおり、単純なプロンプト入力だけで生成した画像は、著作権法上の「著作物」として保護されない可能性があります。この場合、第三者が同じ画像を使用しても、著作権侵害を主張できない場合があります。他方で、2025年11月には、日本国内で初めて、生成AIで作成された画像を無断複製したとして著作権法違反（複製権侵害）で書類送検された事例が報道されました。この事例では、被害者が「具体的な指示や入力を繰り返して制作」していたことから捜査段階では著作物性が認められる可能性を踏まえた検討が行われていると考えられます。著作権が発生した場合に誰に帰属するかOpenAIの利用規約（Terms of Use）では、ChatGPTやDALL·Eで生成された画像について、以下のように定めています。"As between you and OpenAI, and to the extent permitted by applicable law, you (a) retain your ownership rights in Input and (b) own the Output. We hereby assign to you all our right, title, and interest, if any, in and to Output."（日本語訳：コンテンツの所有権限。お客様と OpenAI との間において、適用される法律で認められる範囲において、お客様は、（a）インプットに対する所有権を保持し、（b）アウトプットを所有します。当社はアウトプットに関する権利、権原、及び利益がある場合、これらすべての権限をお客様に譲渡します。）本条により、OpenAIは生成された画像に対する権利を主張せず、ユーザーに譲渡する立場を取っています。これにより、ユーザーは生成画像を商用利用することも可能です。実務上の注意点生成された画像が、AIの学習データに含まれていた既存の著作物と類似している場合、著作権侵害となる可能性があります。特に以下のケースでは注意が必要です。特定のキャラクターや作品名をプロンプトに入力した場合Image to Image機能で既存の著作物を入力した場合生成された画像が既存の著作物と高度に類似している場合また、OpenAIの利用規約では、ユーザーが上記のケースのようなプロンプトを使用して、第三者の著作権を侵害した場合には、利用者（ユーザー）がその法的リスクを負う旨定めています。Your content. You may provide input to the Services (“Input”), and receive output from the Services based on the Input (“Output”). Input and Output are collectively “Content.” You are responsible for Content, including ensuring that it does not violate any applicable law or these Terms. You represent and warrant that you have all rights, licenses, and permissions needed to provide Input to our Services.（日本語訳：お客様のコンテンツ情報。お客様は、本サービスに情報を入力（以下「インプット」といいます）し、かかるインプットに基づいて本サービスから出力された結果（以下「アウトプット」といいます）を受け取ることができます。インプット及びアウトプットは総称して「本コンテンツ」といいます。お客様は、本コンテンツが適用法令又は本利用規約に違反していないことを確認することを含め、本コンテンツに対して責任を負います。お客様は、当社の本サービスに提供するインプットに必要なすべての権利、ライセンス、及び許諾を得ていることを表明し、保証します。）他方で、OpenAIのAPI利用契約（API Service Terms または Business Terms）では、損害賠償（補償・indemnification）に関する条項が明記されています。13.1. By OpenAI. OpenAI agrees to indemnify, defend, and hold Customer harmless against any liabilities, damages and costs (including reasonable attorneys’ fees) payable to a third party arising out of a Claim alleging that the Services infringe any third-party IP Right. This excludes claims to the extent arising from: (a) combination of any Services with products, services, or software not provided by OpenAI or on OpenAI’s behalf; (b) modification of any Services by any party other than OpenAI; (c) Customer Content; (d) Customer Applications (if any and the claim would not have arisen but for the Customer Application). In addition, the Service-Specific Terms Indemnity, as of the Effective Date, is included in this Agreement, is not subject to any liability cap, and OpenAI may not materially reduce Customer’s protections under the Service-Specific Terms Indemnity without Customer’s written agreement.（日本語訳：13.1. OpenAI OpenAI は、サービスが第三者の IP 権を侵害していると主張する請求に起因して第三者に支払われる責任、損害賠償、費用（合理的な弁護士費用を含む）について、お客様を補償し、防御し、免責することに同意します。これには、次に起因する請求は含まれません。(a) OpenAI または OpenAI の代理人によって提供されていない製品、サービス、またはソフトウェアとサービスとの組み合わせ。(b) OpenAI 以外の当事者によるサービスの変更。(c) 顧客コンテンツ。(d) 顧客アプリケーション（顧客アプリケーションがなければ請求が発生しなかった場合）。さらに、発効日時点でのサービス固有の条件の補償は本契約に含まれており、いかなる責任上限の対象にもならず、OpenAI は顧客の書面による同意なしに、サービス固有の条件の補償に基づく顧客の保護を大幅に削減することはできません。）OpenAIが補償しないケースとして例示されているのは：・OpenAIやその代理人によって提供されていないサービスが用いられた場合・OpenAI以外の当事者がAPIなどを用いてサービスを変更した場合（いわゆるカスタマイズGPTサービスなど）・ユーザーが入力した情報（ユーザーが画像などをプロンプトとして利用した場合など）・ユーザーが構築したアプリケーション等により生じた侵害などとなっています。

Question 34

ChatGPT、Claude、Geminiの利用規約で定められている利用可能年齢は何歳以上ですか？

Accepted Answer

1. 各サービスの利用可能年齢主要な生成AIに関する各種年齢制限は次のように整理されます。サービス最低年齢条件参考URLChatGPT13歳以上18歳未満は保護者の同意必要ChatGPT 利用規約Claude18歳以上例外なしClaude 利用規約Gemini（一般）13歳以上（EU等は18歳以上）一部機能は18歳未満利用不可Gemini Apps ヘルプGemini（API/開発者向け）18歳以上-Gemini API 利用規約※ Geminiの13歳以上という要件は、利用規約本文ではなくヘルプセンターに記載されています。2. 年齢制限が設けられている理由これら年齢制限の理由としては、主に未成年であることを理由とする、個人情報（プライバシー）の保護や、法的な利用規約への同意権限（契約締結権限）、そして、生成AI固有のリスク（有害コンテンツやハルシネーション、チャットボットへの心理的依存など）に晒されることなどが挙げられます。3. 18歳未満の学生が生成AIを利用する場合他方で、昨今では学生であっても生成AIを活用した学習が取り上げられています。文部科学省では初等中等教育段階における生成AI活用についてガイドラインを公表しています。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具体的な主要サービスでは、Google Gemini for Educationが、教育現場向けの生成AIとしてリリースされており、GeminiアプリとNotebookLMが、教育機関アカウントにおいて年齢を問わず使用できるとされています。。Gemini と NotebookLM for Education のクイックスタート ガイド*サービスの年齢要件は、正式な利用規約本文ではなく、各社のヘルプセンターや製品発表に基づいています。教育機関での導入にあたっては、最新のドキュメントを確認してください。