特集

ＡＩ
人

工

知

能

に関する法的論点と弁護士実務への影響

ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響

現在，ＡＩ技術の進展を背景に，様々な企業がＡＩ技術の活用に取り組んでいる。
2016 年 4 月には，内閣総理大臣の指示を受けて「人工知能技術戦略会議」が創設され，内閣府のウェブサイトで公開されている 2018 年 8 月 17 日付け人工知能技術
戦略実行計画＊1 に照らせば，今後本格的な計画が定められる予定であることが読み取れる。
また，ＡＩ技術が弁護士実務に与える影響についても，関心が高まっている。
そこで，今月の特集では，当会リーガルサービスジョイントセンター 人工知能
（ＡＩ）部会の会員の方々に，ＡＩに関する前提知識や弁護士実務への影響等をご解説いただいた上で，ＡＩに関する主要な法的論点についてご寄稿いただいた。
＊1：（内閣府）http://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/jinkochino/keikaku.pdf（2018 年 9 月9 日時点）

（木村 容子，西川 達也，鈴木 啓太）

CONTENTS
Ⅰ 本特集に当たって

3頁

Ⅱ ＡＩとデータ保護法

7頁

Ⅲ ＡＩと知的財産

12頁

Ⅳ ＡＩ・データの利用に関する契約ガイドライン（ＡＩ編）
におけるモデル開発契約について
Ⅴ 自動運転の民事責任

17頁
20頁

Artiﬁcial
I ntelligence
2

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

Ⅰ

特集

本特集に当たってリーガルサービスジョイントセンター 人工知能（ＡＩ）部会 部会長

ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響

第1 ＡＩの弁護士業務への導入例と実務に与える影響

後藤 大（61 期）というサービスである。
さらには，契約書のレビューの分野では，海外でいえば，Legalogic Ltd. が運営する LawGeex 等があ

1 ＡＩの弁護士業務への導入例

り，日本においても，GVA TECH 株式会社が開発し，弁護士法人 GVA 法律事務所が運営するＡＩによる契世 界 初のＡ Ｉ 弁 護 士として有 名な ROSS

約書のリスク判定サービスである「AI-CON」がある。

Intelligence Inc.（以下「ROSS 社」という） の株式会社リグシーが運営する，クラウド上で契約書のRoss（International Business Machines Corporation

作成・締結・管理の過程を一元化する「Holmes（ホ（以下「IBM 社」という）の Watson をベースに開発）

ームズ）」は，IBM 社の Watson を活用して，システが，米国の Baker&Hostetler LLP に「雇用」（とムを開発するといわれている。

いってもＡＩの利用契約に過ぎないが）されたというニュースが流れたのは，平成 28 年 5 月のことである。

このように，少しずつではあるが，弁護士業務においてＡＩの利活用が進んでいる。

ROSS 社のウェブサイトによれば，これは破産，倒産
分野における法的な質問に対する回答をすることに利用されている。

2 ＡＩの弁護士業務における利活用が実務に与える影響

韓国においても，ソウルを本拠地とする法律事務所の DR&AJU Law Group LLC が関連法令の条項の弁護士業務におけるＡＩの利活用がどの程度進む

検討や判例分析のＡＩサービスである U-LEX を導入のか，という点については，以下の4 つの点に注意するしたとのニュースが平成 30 年 4 月に流れている。こち必要がある。

らは関連する法律の条項の検討や判例分析等を対象にしているとのことである。

すなわち，①判例法の国と成文法に重要な判例が体系づけられている国とでは，判例検索に割かれる労

米国の民事訴訟や，国際仲裁，行政からの調査対力に大きな違いがある。また，②公開される判例数も，応の中で，何が開示対象の文書に該当するのかにつ全件公開か，限定的な公開かによっても，大きな違いて，e-Discovery が行われている分野では，そのシいがある（公開されている判例数は，ＡＩの利活用とステム提供各社において，レビューの効率化のためにいう点では充分な学習に足りるデータが存在している

ＡＩの学習手法のひとつである機械学習が用いられてか，という違いでもある）。さらに，③ e-Discovery

いたが，上記のような「ＡＩ弁護士」とまでは言われのように，大量の文書を仕分けする人手が必要な業ていなかった。ＡＩ弁護士としては，他には，平成 27

務が存在するか，という点でも，どの程度ＡＩが利活

年に英国でサービスが提供された Do Not Pay という用されるかは違ってくる。最後に，④言語の壁である。

チャットボット（人の手を介さないで会話をするＡＩ

英語のように，文章中の単語と単語がスペースで区切サービス）がある。これは，チャットボットの質問にられている言語と，日本語のように，単語間がスペー答えていくと，駐車違反の罰金についての異議申立にスで区切られていない言語とでは，ＡＩがその処理を必要な情報が提供されたり，異議申立書が完成する行うためのハードルが大きく異なる。

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

3

特集
ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響

Altman Weil, Inc. が平成 27 年に実施したアメリカ
における 50 人以上で組織される法律事務所の経営者

より一層，力を入れていくことが必要になることは避けられない。

を対象としたアンケート調査（http://www.altmanweil.

他方で，訴訟のように，裁判所，依頼者とのコミ

com/dir_docs/resource/1c789ef2-5cff-463a-863a-

ュニケーションが重要な業務に関しては，ＡＩにより2248d23882a7_document.pdf）において，パラリーガ

代替される部分は限定的となるが，例えば，依頼者

ルや弁護士が 5 年から 10 年以内に法分野に特化したからのヒアリングの効率化にチャットボットを利用す

Watson に代替されていくか，という質問に対しては，ること等，補助的にＡＩを利活用することも可能であ

平成 23 年の同じ質問と比較して，代替されるというることからすれば，業務の効率化を考えると，どのよ認識が増加している。

うなサポートをＡＩから受けられるか，ということに日本においては，平成 28 年に弁護士ドットコム株
式会社が実施したアンケート調査（http://contents.
xj-storage.jp/xcontents/AS80401/0df9b20b/2cee/

まったく無関心ではいられない。
そこで，次に，現時点におけるＡＩがどのような状
況にあるかを概観する。

4ab4/9d8d/5be9f32a7190/20161004122547614s.
pdf）において，判例や書籍の検索については 7 割以
上がＡＩを利活用できるという結果が出ている反面，依頼者の話を聞くという点については，約 9 割が人間も対応しないといけないという結果が出ている。

第2 ＡＩについての前提知識
1 ＡＩとは何か

現時点及び近い将来において，弁護士実務にどのような影響が及ぶかについては，現時点及び近い将来
におけるＡＩに「いったい何ができるのか」という観点から考察するより他にない。
基本的に，現時点でのＡＩは，データを基に学習

4⑴ ＡＩの定義
ＡＩとは，Artificial Intelligence の略語であるが，その定義については，研究者の間でも統一的な見解はない。

をするＡＩであるため，データがない分野，またはデ

もっとも，平 成 29 年 3 月 24 日にとりまとめられたータがあったとしても，学習に適した形式でデータが内閣府の人工知能と人間社会に関する懇談会報告書

存在しない分野，及びデータのばらつきが大きすぎて，においては，「人が知性を用いて行っていると思われ人間が個別に対応せざるを得ない分野には，適していている知的活動（認知，推論，学習，思考，これらない。

に基づく行為など）の一部を代替しうる技術」を指その上で，上記で述べたような導入例からすれば，して，人工知能技術と呼んでいる。これは，技術に業務の効率化と定型的な対応が可能な業務に関して焦点を当てた定義ではあるが，何の限定もない「人工は，ＡＩの利活用が進むことが想定され，弁護士と知能・ＡＩ」という言葉が，技術的特異点（シンギ

しては， ＡＩ 技 術を上 手く業 務に取り入れながら，

ュラリティ）を迎え，いつか人間を遙かに凌駕する人

依頼者からのヒアリング，ニーズの汲み取り，交渉の工的な知性が表れるというイメージを含むものとして

設 計， 法 的 課 題の解 決へのコンサルティング等に，利用されているため，技術が社会に実装されていく中

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

特集
ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響で生じうる様々な論点を検討する上では，限定的に現までの道のりはまだ遠い状況にある。

「人工知能技術」とした方がわかりやすいという利点がある。また，経済産業省が平成 30 年 6 月 15 日にと⑶

機械学習と深層学習

りまとめた「ＡＩ・データの利用に関する契約ガイド

機械学習とは，ガイドラインにおいては，
「あるデ

ライン 」
（ 経 済 産 業 省ウェブサイト（http://www.

ータの中から一定の規則を発見し，その規則に基づいm e t i . g o . j p / p r e s s / 2018 / 0 6 / 20180 615001/て未知のデータに対する推測・予測を実現する学習20180615001-1.pdf）以下「ガイドライン」という）手法の一つである」と定義されている。もう少しかみ

においては，ＡＩ技術を「人間の行い得る知的活動

砕いて説明すると，例えば，結婚の可能性を予測すをコンピュータ等に行わせる一連のソフトウェア技術

るＡＩを考えてみたときに，どのような項目が結論にの総称」としている。

影響するか（この項目を「特徴量」または「特徴表現」

本特集を通じて，上記の人工知能技術を指すもの
として，ＡＩ又はＡＩ技術と記述する。

という）を人間が設計した上で，データを与え，コン
ピュータにそれぞれの項目がどれだけ重要か，重要ではないかという規則性（関係性の重み付けであり，パ⑵ ＡＩの分類
大きな括りでは，弱いＡＩと強いＡＩという区分けがある。これと同様に，特化型ＡＩと汎用型ＡＩという区分けもある。

ラメーターと呼ばれる）を発見させるのが，機械学習
である。
これに対して深層学習は，機械学習の一分野として，特徴量の取捨選択も，規則性の発見も，コンピ弱いＡＩとは，特定の課題に対して，人間が行う

ュータに発見させる手法である。人間の脳の神経伝達

知的活動に近いことを行っているように見えるＡＩを

構造を模したニューラルネットワークという手法を多意味する。これに対して，強いＡＩは，人間に匹敵，層にして行うことにより，出力される予測等の精度をあるいは人間の知能に迫るＡＩを意味する。ＡＩが人高めることを目的としている。一見，機械学習と比較間への脅威となるのではないか，という指摘に対して，

して夢のような技術に見えるが，画像認識以外の分野

海外のクラウド型のＡＩプラットフォームを提供する

では，まだ技術的なハードルは高い。その上，特徴量

会社は，強いＡＩを開発するのではなく，あくまで人の取捨選択も規則性の発見もコンピュータ任せであり，間の活動をサポートする弱いＡＩを開発している，と一定の入力に対し，一定の出力がなされても，どうしして，批判を避けている。

てそのような出力になるのか理由が説明できないとい

特化型ＡＩは，文字通り特定の決まった作業の遂う技術的な課題がある。このことから，説明責任が要行，特定の課題の解決のためにつくられたＡＩであり，求される金融，医療や，過失が問題になる分野では，

例えば，囲碁に特化した AlphaGo や，将棋に特化し深層学習を利用したＡＩにすべての判断を委ねることた Ponanza はその典型である。これに対して，汎用はできない。

型ＡＩは，特定の作業やタスクに限定せず，人間と同様の，あるいはそれ以上の汎用化された能力を持ち合わせるものとしてつくられるＡＩを意味するが，実⑷ ＡＩの開発と構造
ＡＩの法的課題を考える上では，大きく，ＡＩのLIBRA Vol.18 No.10 2018/10

5

特集
ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響

中心的部分である学習済みモデルを作成するまでの段
階と，完成した学習済みモデルを実際に利用する段階に分けることが重要である。

第3

本特集に当たってリーガルサービスジョイントセンター人工知能（ＡＩ）

ＡＩは既存のデータから学ぶことによって，未知の部会は，ＡＩが急速に浸透する社会において，ＡＩ

データを入力されたときに，適切なアウトプットを出に関する法的課題についての調査研究，検討を行い，力するものであるが，これは関数の計算式に未知のデ立法提言まで含めて活動することを目的として設置さータを入力し，その計算結果を出力するものである。

れた部会である。これまで，対外的にはＡＩ研究者，

その計算手法をアルゴリズムといい，そのアルゴリズ

政府機関，事業者，弁理士，東京商工会議所及び中ムをコンピュータに処 理させるためのプログラムを，小企業診断士等とのヒアリングや意見交換等を行って「ＡＩプログラム」という。学習済みモデルとは，ＡＩきた。会員に対しては，平成 29 年度及び平成 30 年プログラムに既存のデータを入力した結果生成される度の夏期合同研究において，ＡＩに関する法的課題

関数（特徴量とパラメータの組み合わせ）を指す。もの全体像について情報提供を行ってきた。

っとも，これらについては技術者と非技術者との間で本特集においては，ＡＩに関する法的課題のうち，も共通のイメージがあるものではないため，ＡＩ開発

一般の会員にとっても，比較的興味関心の高いと思契約の締結時には，具体的に定義規定を設けること

われる分野を重点的に取り上げる形で，当部会に所で共通認識を持つようにすることが欠かせない。

属する部会員に執筆を担当してもらった。
すなわち，上記の①ＡＩとデータ保護法（関原秀行⑸ ＡＩに関する法的課題
この学習済みモデルを作成するまでの段階では，ど担当），③ＡＩ・データの利用に関する契約ガイドライのようなデータを学習させるかにもよるが，①データ

ン（ＡＩ編）におけるモデル開発契約について（得重の利用にどのような制約／保護があるのか，というこ

貴史部会員担当）と④事故時の責任に関して，具体とを意識する必要がある。また，②ＡＩアルゴリズム

例としての自動運転の民事責任（金子敬行部会員担及び学習済みモデルに関する知的財産がどのように取当）である。

り扱われるのか，ということも重要である。その上で，本稿は，これらの露払い，水先案内人となる部分③どのような契約により，これらの利害を調整するかであり，各原稿を理解するに当たり，共通認識としてという視点が欠かせない。

理解しておいていただきたいことをまとめたに過ぎず，他方で，学習済みモデルを生成した後は，実社会

また各論の原稿でも紙幅の関係から検討を落としていにおいて，予測・認識・実行等の利活用が行われる

る論点もある。これらの問題に興味のある会員におかことになるが，情報の入力，学習済みモデルによるれては，今般，新しく設立された法律研究部である処理と出力，これに伴う④事故時の責任等が問題に

ＡＩ研究部への入部を検討していただきたい。

なる。

6部会員担当），②ＡＩと知的財産（水野秀一部会員

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

Ⅱ

特集

ＡＩとデータ保護法
リーガルサービスジョイントセンター 人工知能（ＡＩ）部会 部会員

はじめに

ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響

1

関原 秀行（63 期）【図】

機械学習（Machine Learning）などによって学習

データセット済みモデルを生成するには，ＡＩプログラムに大量の個人情報を含むデータ

個人情報保護法の規制

通信の秘密を含むデータ

電気通信事業法の規制

学習用データセットを読み込ませて解析させる必要がある。したがって，ＡＩの研究・開発の場面において著作物を含むデータ

は，学習用データセットの基となる大量の生データが不可欠である。

営業秘密等を含むデータ

著作権法の規制
不正競争防止法の規制

本稿執筆時の 2018 年 8 月現在，データをＡＩに利活用すること自体を直接規制する法律は我が国には＊筆者作成存在しないが，データに関しては権利・利益・権限を有する主体が存在する場合があり，そのような場合，

2

個人情報保護法⑴

個人情報保護法の保護客体となるデータ

データを保護するための規制等を定める法律（以下「データ保護法」という）の規制対象となる可能性がある。

個人情報保護法は「生存する個人に関する情報」

例えば，インターネット上から入手した画像データ

であって次の①または②のいずれかに該当するものををＡＩの学習用データとして利用する場合，その画像「個人情報」（個人情報保護法 2 条 1 項）として保護が「写真の著作物」に該当すれば，著作権の保護対している。

象となり，その利用に際しては他者の著作権を侵害①

例：顔認識データ，指紋認識データすることがないよう留意する必要がある。また，ＡＩの学習用データとして，特定個人を識別可能な画像

個人識別符号が含まれるもの②

当該情報に含まれる氏名，生年月日その他のデータや医療用データを利用する場合，その学習用デ記述等により特定の個人を識別することができる

ータは「個人情報」に該当し，個人情報保護法が定もの（ 他の情 報と容易に照 合でき，それによりめる規制に反しないよう留意する必要がある。

特定の個人を識別することができるものを含む）

このように，ＡＩの研究・開発に際して学習用デまた，同法は「個人情報データベース等を構成する

ータセットを読み込ませる場合，それを構成するデー

個人情報」を「個人データ」（同法 2 条 6 項）と定義し，タの性質によっては複数のデータ保護法の規制対象とその取り扱いに際しては「個人情報」とは別途の規制なる可能性があり，企業においてはそれらの規制に反を設けている。

しないよう適法性を確保できる体制を構築しておくこ。
とが重要である（【図】参照）

ＡＩの研究・開発に利用するデータに顔認識デー
タ・指紋認識データ等の「個人情報」「個人データ」

以下では，ＡＩにまつわるデータといくつかのデーが含まれている場合等には，個人情報保護法によるタ保護法との関係について概観していくこととする。

保護の対象となり，データの利用主体である事業者
が「個人情報取扱事業者＊1」に該当する場合，同法＊1：「個人情報データベース等を事業の用に供している者」を指す（個人情報保護法 2 条 5 項本文）。

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

7

特集
ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響が定める義務を履行する必要がある＊2。

な場合等には，利用目的の通知・公表・明示は不要と解されている。

⑵

要配慮個人情報の原則取得禁止

以前から保管していた個人情報をＡＩの研究・開発

個人情報保護法は「個人情報」の中でも人種，信に利用する場合，本人に通知・公表した利用目的の条，病歴，健康診断の結果等のようにセンシティブな

範囲外となるケースも想定されるが，そのような場合

データが含まれるものを「要配慮個人情報」（個人情には後述する匿名加工情報の制度等によって利活用

報保護法 2 条 3 項）と定義し，原則として本人の同できないかを検討することになる。

意を得ずに取得することを禁止している（同法 17 条 2
項）。したがって，学習用データとして病歴等のセンシ
ティブなデータを含む「個人情報」を取得する場合，原則として本人から同意を得る必要がある。

⑷

個人データ取得時の確認・記録・保存

個人情報取扱事業者は，第三者から取得しようとするデータが「個人データ」に該当する場合，原則ともっとも，例外的に同意を得ない取得が許容される

して当該データの提供を受ける際に，提供者の氏名，場合もある。例えば，本人や報道機関などによって取得経緯等を確認した上，提供を受けた年月日・提インターネット上で公開されている「要配慮個人情報」

供者の氏名等を記録して，一定期間保存する必要がは本人の同意を得ずに取得することができるとされてある（個人情報保護法 26 条 1 項，3 項，4 項）。
もっとも，一般的には第三者から提供を受ける学いる（同法 17 条 2 項 5 号）。

習用データセットが受領者側において「個人データ」⑶

利用目的の特定

個人情報取扱事業者は，個人情報を取り扱うに当たり，その利用目的をできる限り特定した上，原則とに該 当する場 合はそれほど多くないものと考えられ，
そのような場合には確認・記録・保存義務を履行する必要はない。

して，その取得に際して個人情報の対象者本人に利また，個人データに該当する場合であっても，インタ用目的を通知・公表又は明示し，その目的の達成にーネット上で公表されている情報であれば，確認・記

必要な範囲で取り扱わなければならない（個人情報保録・保存義務は適用されないものと解されている＊3。

護法 15 条，16 条 1 項，18 条 1 項，2 項）。したがって，ＡＩを研究・開発する過程で学習用データとして個人⑸

個人データの第三者提供の制限

情報を含むデータを利用する場合，その旨を利用目的

ＡＩに利用予定のデータに「個人データ」が含まれとして特定して本人に通知・公表又は明示した上で，ている場合，当該データを社外の第三者に提供するた

その目的達成に必要な範囲で利用する必要がある。

めには原則として本人の同意を得る必要がある（個人特定した利用目的は，原則として本人に通知・公情報保護法 23 条 1 項）
。ただし，第三者に個人データ表する必要があるが，例えば，防犯カメラによって防の取扱いを委託する場合や一定の要件の下にグループ

犯目的のみのために撮影するケースのように「取得の企業間で共同利用する場合などには，本人の同意を状況からみて利用目的が明らか」（同法 18 条 4 項 4 号）

得ない第三者提供が可能である（同法 23 条 5 項）。

＊2：EU 域内に支店を有している場合や EU 域内の個人に対してサービスを提供している場合等には，GDPR（General Date Protection Regulation：
一般データ保護規則）が適用され，別途の対応が必要となる可能性がある。
＊3：個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（第三者提供時の確認・記録義務編）」（平成 28 年 11月）
・9 頁参照8

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

特集

匿名加工情報による利活用

ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響⑹

知されるような事項」が全て含まれる＊5。したがって，

個人情報 保護法が定める規制を概 観してきたが，メール・SNS 等のメッセージのテキストデータ，携帯

実際にはデータの取得時には当該データをＡＩの研究・

電話端末の利用者が無線 LAN のアクセスポイントか開発に利用することを想定していなかったため，ＡＩら外部と通信を行うことで把握される位置情報データの研究・開発への利用が目的外利用となるケースも少等は，「通信の秘密」に該当し，電気通信事業法になくない。

よる保護の対象となる。

このような場合，有用なデータを常に利用できない「通信の秘密」として保護されるデータは，前述しとすればパーソナルデータの利活用が阻害されるおそた「個人情報」と異なり，特定個人識別性を有する

れがある。そこで，パーソナルデータの主体である消必要はなく，また，法人に関するデータも含まれる。

費者の保護とパーソナルデータの利活用とのバランスを考慮し，個人情報を一定の条件に従い個人を識別⑵ 「通信の秘密」の侵害できない状態に加工し，その後事業者が一定の義務

電気通信事業法は，通信の秘密を侵害する行為をを遵守している限りにおいて幅広い情報の利活用を可禁止している。禁止される侵害行為は次の 3 類型に大能とする「匿名加工情報」の制度が 2015 年 9 月の個別できる。

人情報保護法の改正により創設された（2017 年 5 月
30 日施行）。

①⇒通信当事者以外の第三者が積極的意思をもって通信の秘密を知ること

過去に取得した個人情報をＡＩの研究・開発に利用する場合において「個人情報」のままでは利用が

知得

②

漏えい

困難なときには匿名加工情報に加工することによって⇒通信当事者以外の第三者にとどまっている通利用可能となるケースがあるため検討されたい＊4。

信の秘密を，他人の知り得る状態に置くこと③

3

電気通信事業法

窃用⇒通信当事者以外の第三者にとどまっている通信の秘密を，通信当事者である発信者または⑴

電気通信事業法の保護客体となるデータ

受信者の意思に反して自己または他人の利益

電気通信事業法は「電気通信事業者の取扱中にのために用いること係る通信の秘密は，侵してはならない」（電気通信事ＡＩの研究・開発に利用するデータが「通信の秘業法 4 条 1 項）と規定し，「通信の秘密」を保護して密」に該当する場合，当該データを学習用データとしいる。

て利用し，データセットを事業者間で共有する行為等「通信の秘密」には，「通信内容はもちろんであるが，は，通信の秘密を侵害するものであるため，事前に通通信の日時，場所，通信当事者の氏名，住所・居所，

信当事者より個別具体的かつ明確な同意を取得して電話番号などの当事者の識別符号，通信回数等これおく必要がある。

らの事項を知られることによって通信の意味内容が推＊ 4：利用目的は「変更前の利用目的と関連性を有すると合理的に認められる範囲」（個人情報保護法 15 条 2 項）で変更可能であるため，利用目的の変更によって対応可能な場合もある。
＊5：多賀谷一照ほか編「電気通信事業法逐条解説」（電気通信振興会，2008）
・38 頁

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

9

特集
ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響⑶

位置情報の利用したデータを保管する行為や保管したデータを処理しなお，「通信の秘密」に該当する位置情報についてて学習用データセットを作成する行為は，形式的には

は，そのデータを利用するためには原則として通信当「複製」「翻案」に該当し，著作者等の権利者から有事者の個別具体的かつ明確な同意を要するとされてい効な同意を取得しなければ，複製権（著作権法 21 条）

るが，「十分な匿名化」をした上で一定の要件を満たおよび翻案権（同法 27 条）を侵害する可能性がある。

す場合には，契約約款等に基づく事前の包括同意にもっとも，著作権法は，著作権者の権利と社会一基づき利用することができるとされている。

般の利益を調整等するために権利制限規定を設けて匿名化の具体的な手法については電気通信事業者

おり，現行著作権法 47 条の 7 は，原則として「電子等により構成される 5 団体より「電気通信事業におけ計算機による情報解析…を行うことを目的とする場

る『十分な匿名化』に関するガイドライン＊6」が公合」には「必要と認められる限度」において「記録表されており，実務的にはこのガイドラインに基づき媒体への記録又は翻案」を行うことができる旨を規定

匿名化を行うことになる。

している。ＡＩの学習済みモデルを生成するためのデータ解析は，一般的には「電子計算機による情報

4

著作権法

解析」に該当するものと解されるため，必要な限度においてインターネット上から入手したデータを保管（記⑴

著作権の保護客体となるデータ

著作権法は，「思想又は感情を創作的に表現したも録）した上，学習用データに処理（翻案）する行為は適法に行いうるものと思われる。

のであって，文芸，学術，美術又は音楽の範囲に属するもの」を「著作物」（著作権法 2 条 1 項 1 号）として保護している。「著作物」の典型例は，「論文」「音楽」「写真」等である（同法 10 条 1 項）。

⑶

2018 年の著作権法の改正

著作権法は，2018 年に一部改正がなされ，改正法は「柔軟な権利制限規定」を創設した。すなわち「情ＡＩの研究・開発に利用するデータをインターネッ

報解析…の用に供する場合」は「著作者の利益を不ト上から取得するケースを想定すると，インターネッ

当に害することとなる場合」を除き，「必要と認めらト上で公開されているテキストデータや写真の画像デれる限度」において「いずれの方法によるかを問わず」ータも「著作物」に該当する場合には著作権の保護利用できるものとした（改正著作権法 30 条の 4）。現

客体となる。

行著作権法 47 条の 7 は，要件として「情報解析（…
情報を抽出し，比較，分類，その他の統計的な解析⑵

著作物の記録・翻案・解析を行うことをいう）」としており，これに代数的・幾何

インターネット上に公開されているテキストデータ

学的な解析を行うディープラーニングが含まれるか悩や画像データを基に学習用データセットを作成する場

ましいところがあったが，改正著作権法 30 条の 4 は合，そのような行為が著作権侵害とならないかが問題「情報解析」一般を対象とすることによってそのようなとなる。

問題を解消している。また，現行著作権法 47 条の7は，入手したデータが「著作物」に該当する場合，取得権利制限の対象となる行為を「記録」「翻案」に限定＊6：https://www.dekyo.or.jp/kojinjyoho/data/law/tokumeika_guideline.pdf

10

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

特集に関する不正競争行為として次の 3 類型の行為を新

データセットを多数の事業者間で共有（公衆送信等）

たに規定している。

することが困難であったが，改正著作権法 30 条の 4 は①「いずれの方法によるかを問わず」利用できるものと定めているため，「必要と認められる限度」において，不正取得類型
例：不正アクセスによる取得・使用・開示②

信義則違反類型

ＡＩの研究・開発を目的として学習用データセットを例：図利加害目的での任務に違反した使用・事業者間で共有する等の行為についても今後は適法に開示行いうるものと解される。改正著作権法のうち，「柔ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響していたため，記録・翻案によって作成した学習用

③

転得類型

軟な権利制限規定」については，2019 年 1 月 1 日に

例：不正が介在したことを知った上での使用・施行予定である。

開示
この改正は，ビッグデータ等を安心・安全に利活

5

不正競争防止法

用できる事業環境を整備等するためになされたものであるが，過度な規制はデータの利活用を阻害するおそ⑴

不正競争防止法による保護の客体
不正競争防止法は，秘密として管理されている事れがあるため保護客体と不正競争行為の両者の要件を限定することによって適用範囲を限定している。

業活動に有用な技術上又は営業上の情報であって，ＡＩの研究・開発に利用するデータが「限定提供

公然と知られていないものを「営業秘密」（現行不正データ」に該当する場合において，上記の不正競争競争防止法 2 条 6 項）として保護している。

行為を行ったときには，差止め，損害賠償，信用回

また，不正競争防止法は，2018 年に一部改正がな

復措置等の民事措置の対象となるため，利用しよう

され，改正法は「業として特定の者に提供する情報ととするデータが「限定提供データ」に該当するかを事して電磁的方法…により相当量蓄積され，及び管理前に確認する必要がある。

されている技術上又は営業上の情報」を「限定提供
データ」（改正不正競争防止法 2 条 7 項）と定義し，⑶ ガイドライン

いわゆるビッグデータを新たに同法の保護客体に追加

前述した不正競争防止法の改正を含む「不正競争した。なお，「秘密として管理されているもの」は「限防止法等の一部を改正する法律案」は，2018 年 5 月

定提供データ」の定義から除外されているが，有用

30 日に公布され，「限定提供データ」に関する定めは，性・非公知性を有する場合には，従前と同様に「営公布日から 1 年 6 か月を超えない政令で定める日に施業秘密」として保護されることとなる。

行されることとされている。
この改正法の考え方を明確化するガイドラインを策⑵

2018 年の不正競争防止法の改正定するため経済産業省に「不正競争防止に関するガ前述したとおり不正競争防止法は，2018 年に一部

イドライン素案策定 WG」が設置されており，今後公改正がなされ，改正法は「限定提供データ」を保護表されるガイドラインを前提として実際の実務対応をの客体として追加するとともに，「限定提供データ」

行うことになるものと思われる＊7。

＊7：本稿執筆時点（2018 年 8 月）ではガイドラインは公表されていない。

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

11

特集

Ⅲ

ＡＩと知的財産
リーガルサービスジョイントセンター 人工知能（ＡＩ）部会 部会員

水野 秀一（68 期）

ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響【図 10（深層学習を利用したＡＩのイメージ図）
】

1

はじめに

本稿では，ＡＩと知的財産，とりわけ，
ＡＩプログラム及び学習済みモデルを知的財産で保護するという観点から，最近の事例や法改正を交えて検討する。
ＡＩとはなにかをどう捉えるかは様々であるが，ここでは一般的な理解と思われる
機械学習を含む一連の情報処理プログラ
ムないしシステムを指すと捉えておく。そして，ＡＩが情報を処理するという観点か
らは，入出力データや学習用データなどデータの存在が欠かせない。したがってＡＩ＜検討の視点＞
出典：内閣府知的財産戦略本部 検証・評価・企画委員会 新たな情報財検討委員会「新たな情報財
検 討学習済みモデルについて、その作成には一定の投資を行うことや労力を投じること
委 員 会 報 告 書 」https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/
2017/johozai/houkokusho.pdf 32 頁
が必要である一方で、派生モデルや蒸留モデルの作成は、学習済みモデルを一から作たプログラムであるＡＩ本体と，前記デー
るよりも比較的容易であることを前提として、学習済みモデルを作る投資と労力の回タについてそれぞれ検討する必要がある。後者の法的「学習用プログラム」は，学習用データセットの中収が可能となるようなビジネスモデルを支えるためにどうするべきかという視点が必と知的財産について考えるには，記述され要である。
から一定の規則を見出し，その規則を表現するモデ
また、現状、蒸留モデルや派生モデルと元のモデルとの関連性を立証することは難「ＡＩとデータ保護法」を参照してもらいたい。しいが、今後、そのような技術が生まれる可能性についても留意することが必要であルを生成するためのアルゴリズムを含むプログラムでる。

保護については，本特集における関原秀行会員の論考

右上に，深層学習を利用したＡＩのイメージを引ある。

用する。なお，上記の図では深層学習が想定されて「学習済みモデル」は，「学習済みパラメータ」が
課題③－１）「蒸留モデル」等を前提とした学習済みモデルの保護の在り方
・契約による保護いるが，およそ機械学習一般についても当てはまる。
組み込まれた「推論プログラム」である。
「学習済み
ＡＩの技術の変化は非常に激しいとの共通認識の下、現時点では、学習済みモデ

ＡＩの権利保護にあたってその対象になるのは，主パラメータ」とは学習の結果得られたパラメータ（係ルの利活用について契約をベースに考えるべきとの複数の指摘があった。また、学に以下の事項である＊ 1。

習済みモデルの利用規約により蒸留を禁止する等の契約による対応は、対世効がな数）であり，「推論プログラム」とは，学習済みパラ
いなどの限界があるものの、技術の変化などに対する柔軟な対応が可能であり、国メータを適用することで，入力に対して一定の結果を「生データ」「学習用データセット」は，対象とする内外で活用できると考えられる。
32

学習の手法による解析のために用意されたデータであ出力することを可能にするプログラムである。

る。一般に「生データ」は変換・加工処理前のデー
タで，「学習用データセット」は，解析を容易にする

2 ＡＩの知的財産法による保護ため，変換・加工処理を施すことによって生成されたデータである。加工の方法は，欠損値や外れ値の除⑴

生データ・学習用データセット

去や，ラベル情報等の別個のデータの付加などが考え

ア

著作権法による保護られる。

生データや学習用データセットのデータが，美術，＊1：用語は（上記図とは若干ずれるが）経済産業省「A I・データの利用に関する契約ガイドライン－A I 編－」に従った。

12

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

特集に値するものもあると考えられる。そこで平成 30 年不場合，これらは同法の保護を受ける。特に，学習用「業として特定の者に提正競争防止法改正＊ 5 では，

データセットは，ＡＩに入力するためのデータを選別供する情報として電磁的方法により相当量蓄積され，したり，変換・加工させたりするため，その過程で創及び管理されている技術上又は営業上の情報」，いわ

作性がうまれると，「データベースの著作物」に該当

ゆる「限定提供データ」が保護されることが定められする蓋然性が高くなる。そうすると，ＡＩを利用するている（ この点も，詳 細は「 ＡＩとデータ保 護 法 」

際はデータの著作権に留意する必要があるが，この点の項を参照されたい）。

ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響

写真，音楽などとして著作権法上の著作物に当たるは，平成 30 年著作権法改正によって一定の解決を得たと考えられる（詳細は本特集の関原秀行会員「ＡＩとデータ保護法」参照）。

ウ

特許法による保護
特許法にいう「発明」とは，「自然法則を利用した技術的思想の創作のうち高度のもの」である（2 条 1
イ 不正競争防止法による保護項）。同法は，特許発明として物の発明，方法の発明

データが不正競争防止法上の「営業秘密」に当た並びに物を生産する方法の発明を保護する（2 条 3 項

る場合は，不正の手段によるデータの取得や開示等

1 ～ 3 号 ）ところ，「 物 」 の発 明は「 プログラム等 」

が差止め，損害賠償の対象となり，データが保護さも含む（2 条 4 項）。

れうる＊ 2。

「データ構造」「構造を有するデータ」も「プログラ不正競争防止法上の「営業秘密」とされるためには，①秘密管理性，②有用性，③非公知性の 3 要件を満ムに準ずるもの」として「発明」に該当する場合がある＊ 6。

たすことが必要である。本稿では頁数の都合で割愛

ただし，単なるデータは情報の提示でしかなく，まする＊ 3 が，ＡＩのデータもこの 3 要件を満たせば，「営

た単なるデータ構造はデータ要素の内容や順序を定義

業秘密」として不正競争防止法の保護を受ける。

したものに過ぎず人 為 的な取 決めにとどまるから，

なお，外部提供するデータについては，秘密管理「自然法則を利用した技術的思想の創作」ではない。

性や非公知性の要件を満たさないことが考えられ，営一方，データの有する構造がコンピュータの処理を規業秘密として保護されない場合がありうる。このよう定するものという点でプログラムに類似する性質を有なデータには，例えば，対価を支払った者からの求めする場合は，発明該当性が認められ得る。

に応じ，当該者に限定して提供されるトレンド分析デＡＩとの関係では，「学習用データセット」や「学ータなどがあり＊ 4，非公知とはいえないものの，保護習済みパラメータ」が，ＡＩを含む装置の動作を規＊2：不正競争防止法 2 条 1項 4 号～ 10 号，3 条，4 条参照。
＊3：営業秘密の各要件の詳解や具体例については，経済産業省「営業秘密管理指針」http://www.meti.go.jp/policy/economy/chizai/chiteki/
pdf/20150128hontai.pdf 参照。
＊4：他に，プロジェクトの参加等要件を満たせば参加可能なコンソーシアム内で共有される素材データなどが考えられる。
＊5：詳しくは，特許庁「不正競争防止法等の一部を改正する法律」（平成 30 年 5 月30 日法律第 33 号）https://www.jpo.go.jp/torikumi/kaisei/
kaisei2/fuseikyousou_h300530.htm 参照。
＊6：詳細は，特許庁「特許・実用新案審査ハンドブック 附属書 B 第 1章コンピュータソフトウエア関連発明 2.1.2「構造を有するデータ」及び「データ構造」の取扱い」（24 頁～）http://www.jpo.go.jp/shiryou/kijun/kijun2/pdf/handbook_shinsa_h27/app_b1.pdf 参照。

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

13

特集
ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響定する場合があるので，発明該当性が比較的高いと⑵ 学習用プログラム

思われる。

ア

著作権法による保護特許された例としては例えば，特許第 4962962 号

ＡＩのプログラム部分は，著作権法 2 条 1 項 1 号にがある。本発明は，中国語の音声認識を行う音声認

定められている「創作性」などの要件を満たせば，著

識装置に関するもので，請求項 7 ではＡＩの「教師デ作権法の保護を受ける。一般に，ＡＩのプログラムはータ」として用いられる音素セットのデータ構造がク

複雑で高度なプログラムであるから，記述の選択の幅レームされている。

が広く創作性が認められることが多いと思われる。

特許第 4962962 号【請求項 7】
音声認識部と出力部とを備えた音声認識装置が音声認識の処理を行う際に用いられる音響モデルを含むデータ構造であって，当該データ構造は，中国語の 23 個の子音「b，p，m，f，d，t，n，l，z，c，s，
zh，ch，sh，r，j，q，x，g，k，h，ng，無 始 音

ただし，この分野では OSS ＊ 7 の利用が活発であり，OSS を利用してＡＩを開発する場合は，各 OSS のラ
イセンスにしたがって，開発されたプログラムについてもソースコードの開示などが要請される場合がある。
イ 不正競争防止法による保護

音節（null initial）」と，中国語の 7 個の母音「a，ＡＩのプログラムも，データと同様，不正競争防止

a3，i，u，e，o，v」との各 音 素と，音 声 信 号の法上の「営業秘密」に当たる場合，同法の保護を受特徴量とを対応付けて有する情報を少なくとも含む，
前記 23 個の子音及び前記 7 個の母音を音素セットとして学習した文脈依存の音響モデルを含み，前記
音声認識部に，発話から生成された音声信号からけうる。詳しくは，上記 2 ⑴ イ参照。
ウ

特許法による保護

抽出された特徴量を受け付け，前記音響モデルと，

学 習 用プログラムもプログラムの一 種であるから，

前記学習で用いられたのと同じ音素セットの示す音

他の（非ＡＩの）プログラム同様そのアイデアが特許

素の並びと漢字とを対応付けて有する情報である辞法上の「発明」，すなわち，「自然法則を利用した技書 情 報とを少なくとも用いて，前記 特 徴 量から漢字の並びを取得させ，前記出力部に，前記音声認
識 部による認 識 結 果である漢 字の並びを出力させる，データ構造。

術的思想の創作のうち高度のもの」（特許法 2 条 1 項）
であれば，特許の対象となりうる。
ＡＩ関連発明特有の事情として参考になる事例として，東 京 地 判 平 29.7.27（ 裁 判 所ホームページ，

請求項 7 は（コンピュータ等の）「音声認識装置」

平成 28（ワ）35763）があるので，簡単に紹介する。

で処理させるためのものとしてデータ構造が記載され本件特許の請求項 13 に係る発明（本件発明 13）ており，発明該当性が認められたものと思われる。この構成要件 13C は，「前記ウェブサーバが，各取引を，の他にも 3D プリンタの利用に供される構造を有する

前記各取引の取引内容の記載に基づいて，前記取引データに特許が認められた例や，データ予測方法が発内容の記載に含まれうるキーワードと勘定科目との対明に該当するとされた例がある。

応づけを保持する対応テーブルを参照して，特定の勘＊7：オープンソース・ソフトウェア。ソフトウェアのソースコードが公開され，改良や再配布を行うことがそれぞれのライセンスに応じて原則許可されているソフトウェア。

14

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

特集
これによれば，「商品店舗チケット」の入力に対しであり，構成要件 13E は，「前記対応テーブルを参照

勘定科目の推定結果として「仕入高」が出力されてした自動仕訳は，前記各取引の取引内容の記載に対いるが，「商品店舗チケット」を構成する「商品」，「店

して，複数のキーワードが含まれる場合にキーワードの舗」及び「チケット」の各単語を入力した場合の出力優先ルールを適用し，優先順位の最も高いキーワードである「備品・消耗品費」，「福利厚生費」及び「短により，前記対応テーブルの参照を行う」というもの

期借入金」のいずれとも合致しない。他に，表は割愛である。すなわち本件発明 13 は，取引内容中に含ましたが，「鴻働葡賃」というような通常の日本語にはれるキーワードを拾って，それに対応する勘定科目に存在しない語を入力した場合であっても，何らかの勘取引を仕分けるものである。そして，複数のキーワード

定科目の推定結果が出力されている例もあった。

がある場合は，優先ルールに従ってキーワードに優先

そうすると，被告方法は，本件発明 13 のような1 つ

順位をつけ，優先順位の最も高いキーワードにより取のキーワードを選んでそれに対応する勘定科目に仕分引を仕分ける。したがって，これを素直に解釈すれば，ける，という方法はとられておらず，むしろ被告の主本件発明 13 は，優先順位の最も高いキーワード 1 つ

張するようにいわゆる機械学習を利用して生成されたを選び出し，それに対応する勘定科目を選択するもの

アルゴリズムを適用して，入力された取引内容に対応である（裁判所もそのように認定した）。

する勘定科目を推測していることが窺われる。

一方被告も勘定科目の仕分けを行うサービスを提供していた。その具体的な方法は明らかでないものの，

ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響

定科目に自動的に仕訳するステップと，」というもの

このような理由から，本件では被告による特許権侵害が否定された。

被告主張によれば，「いわゆる機械学習を利用して，本件発明 13 は勘定科目の仕分けをステップごとに入力された取引内容に対応する勘定科目をコンピュー

記載している一方，機械学習を用いる場合，入力かタが「推測」するもの」である。被告はその証明としら出力までの処理は必ずしも一義的なステップを経るて， 実 際に被 告 方 法に特 定のキーワードを入 力し，

わけではない。そして，本件の勘定科目の仕分けのよ

その出力結果との組み合わせを提出した。下記にそのうに，ある情報をなんらかの方法により分類する等の一部を示す。

場合，それを実現するにはＡＩを用いてもよいし，他の統計処理的な仕組みを用いてもよい。そうすると，
特許請求の範囲の記載の仕方としては，単に処理ステップを記載するだけでなく，ＡＩを用いることを念頭に置いて，ＡＩの学習方法や学習用データの作り方などを用いて，記述を工夫する必要があろう。

⑶

学習済みモデル

前述の通り，「学習済みモデル」は「学習済みパラメータ」が組み込まれた「推論プログラム」である。
このうち「推論プログラム」はＡＩのプログラム部分

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

15

特集
ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響であって，上記“3”のプログラムに関する議論が妥

部を国外のサーバなどで行って特許侵害を回避するこ当する。他方，「学習済みパラメータ」は多くの場合とが比較的容易である。さらに，特許権の場合，権数値データとして表現されるから，上記“2”のデータ

利の性質上必然的に権利内容が公開されるため，権に関する議論が妥当する＊ 8。

利を取得しようとすれば，ライバル企業などがそれを

ただし，学習済みパラメータは，学習用データセット

参考にすることが可能になってしまう。

をＡＩのプログラムに読み込ませることで生成されるもそこで，そもそも権利を取得するかの段階から検討のであるから，「人の」思想または感情の表現とはいし，あえて特許出願を行わず，技術をノウハウ化・秘えず，著作物性がないとの考え方もありうる。この点，匿化することも有用であろう。

文化庁著作権審議会第 9 小委員会報告書 ＊ 9 では，また，ＡＩが OSS の恩恵を受けて発展してきたこ

コンピュータシステムを利用して創作した創作物につとを考えると，単に権利を囲い込んで独占するよりも，いて，思想感情を表現しようとする「創作意図」と，オープンな環境に寄与することで，かえって利用者や創作過程において具体的な結果を得るための「創作開発者を増やすことができることも考えられる。

的寄与」が，コンピュータを道具として用いて著作物

ＡＩを開発・利用する際は，既存の法的思考のみを創作したと認められるために必要としている。そうに固執せず，当該ＡＩの特性やそれを取り巻く環境だとすると，人間が学習用データセットをＡＩに与えを考慮しつつ，自己の権利の保護がいかなる方法でるのみならず，どのように前処理させるか，どのよう達成されるか検討することが望ましい。

にＡＩを学習させ，どの程度学習させるかなど，創作

なお本稿では触れなかったが，ＡＩと知的財産の関的意図と創作的寄与の入る余地があり，学習済みパ

わりとしては，ＡＩによる生成物の知的財産権やＡＩラメータを著作物として考えられる場合もあると思わによる知的財産権の侵害などの問題も考えられる。本れる。

文中に挙げたもののほか，下記文献等を参照されたい。

3＜参考文献＞

おわりに◦内閣府知的財産戦略本部「次世代知財システム検討委

ＡＩはコンピュータ内部で動作するプログラムない

員会報告書」https://www.kantei.go.jp/jp/singi/

しデータであるため，第三者が権利者の特許権・著

titeki2/tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/2016/

作権等を侵害していたとしても，それを認識し，立証

jisedai_tizai/hokokusho.pdf

することは容易ではない。また，特許権については，◦内閣府知的財産戦略本部「新たな情報財検討委員会報

我が国の特許権の効力は国内でのみ効力を有する属告書」https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/

地主義がとられているところ，ＡＩのごとくソフトウ

tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/2017/johozai/

ェア関連特許においては，特許請求項記載事項の一

houkokusho.pdf＊8：特許される学習済みモデルの事例として，前掲＊6 事例 2-14（102 頁）等参照。
＊9：文化庁「著作権審議会第 9 小委員会（コンピュータ創作物関係）報告書」http://www.cric.or.jp/db/report/h5_11_2/h5_11_2_main.html

16

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

Ⅳ

リーガルサービスジョイントセンター 人工知能（ＡＩ）部会 部会員

得重 貴史（64 期）

このことから，ＡＩ開発において，以下の点に注意

するソフトウェアの開発・利用に関する契約を締結すする必要がある。

る際の参考として，契約上の主な課題や論点，契約⑴ 成果物は，開発者（以下「ベンダ」という）では

条項例，条項作成時の考慮要素等を整理した「ＡＩ・なく，ユーザの保有するデータに拠るところが大きい

データの利用に関する契約ガイドライン ＡＩ編」
（以

ため，ユーザがベンダに提供する情報の取捨選択が下「本ガイドライン」という）＊1 を作成した（経済産重要になってくること（また，それに伴い，ユーザの業省サイトhttp://www.meti.go.jp/press/2018/06/

情報管理体制や，ユーザのデータの正確性をどの程

20180615001/20180615001.html）。

度表明保証できるかが重要になってくること），

本稿では，本ガイドラインで掲げられているモデル⑵ いきなりソフトウェア開発契約を締結せず，いくつ

開発契約（以下単に「モデル契約」という）を検討

かの段階に分けて，契約を締結することがユーザとベするにあたっての視座と，モデル契約の一部を紹介し，ンダ双方のリスク管理となること（特にベンダは，事考察する。

前の性能保証が難しいことに注意されたい）。なお，※なお，誌面の都合上等の理由で，本来なら詳細に

本ガイドラインでは，以下 4 つの段階を記載している。

説明するべき箇所をかなり簡略化して述べている部①

データのアセスメント段階（秘密保持契約等）分もある。詳細は，本ガイドラインを参照していた②

PoC 段階（導入検証契約等）

だきたい。

③

ＡＩ開発契約（システム開発契約等）

④

追加学習

1

検討に当たっての視座（ＡＩ開発契約の特徴）

ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響

経済産業省は，民間事業者等が，ＡＩ技術を利用

特集

ＡＩ・データの利用に関する契約ガイドライン（ＡＩ編）
におけるモデル開発契約について

なお， ここでいう「PoC」 とは，「Proof ofConcept」の略で，「概念実証」という意味である。
新しい概念や理論，原理，アイディアの実証を目⑴

演繹的なシステム開発，帰納的なＡＩ開発
本ガイドラインは，システム開発とＡＩ開発の違い的とした，試作開発の前段階における検証やデモン
ストレーションを指す。
（次頁【図】参照）

として，前者の基本技術思想は演繹的であるのに対し，後者のそれは個別データから結論を推論する帰納的な⑵ ＡＩ開発の事後的な検証の困難性ものであることを挙げる（本ガイドライン 1 頁参照）。

仮に十分なアセスメント及び PoC を行わず，契約

このことから，成果物は，発注者（以下「ユーザ」

当 初に双 方が期 待していた開 発ができなかった場 合という）の管理する個別データの状況如何に大きく影（未知データに対する予測の不正確な場合等），この響されること，また，個別データの集積・分析なくし原因を事後的に検証することは，現段階では性質上て成果物の見通しも立たないことから，初期段階では難しい。言い換えると，ユーザの提供するデータの問

成果物の想定が困難であることがＡＩ開発における特題なのか，データの取捨選択の問題なのか，ベンダが殊性となる。

開発しているプログラムの問題なのか，性質上，これ＊1：http://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001-3.pdf

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

17

【図】

特集

アセスメント

PoC

開発

目的

一定量のデータを用いて学習済
みモデルの生成可能性を検証する

学習用データセッ
トを用いてユー
ザが希望する精度の学習済みモデルが生成できるかを検証する

成果物

レポート等

レポート／学習済みモデル（パイ 学習済みモデル等
ロット版）等契約

秘密保持契約書等

導入検証契約書等

追加学習

学習済みモデルを生成するベンダが納品した学習済みモデルについて，追加の学習用デー
タセットを使って学習をする
再利用モデル等

ソフトウェア開発契約書※※追加学習に関する契約としては多様なものが想定され，たとえば，保守運用契約の中に規定することや，学習支援契約または別途新たなソフトウェア開発契約を締結することが考えられる。
＊本ガイドライン 44 頁より図と注を一部加工して作成

ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響を再学習のプロセスを経ずに検証することは難しい。
この観点から，ベンダ側としては，システム開発契特に何らの成果物の完成も目指していないため，準委任契約型となっている。

約を請負契約とすることには注意する必要があると思われる。また，上述のとおり，いくつかの段階ごとに契約を締結した方が双方のリスク回避になると思われる。

2

三段階におけるモデル契約（抜粋）

本ガイドラインは，上記①ないし③それぞれの場面におけるモデル契約を記載している。このうち，特に重要と思われる部分につき述べる。

⑴①アセスメント段階＝秘密保持契約

まず，そもそもユーザの求めるＡＩ開発が可能なほ
どに，ユーザがデータを持ち合わせているか検証するため，ユーザの有する情報等に関する秘密保持契約を締結することとなると思われる。本ガイドラインに記載されている秘密保持契約につき，本稿で特に述べるべき点はない。
それより重要なのは，ユーザの有する情報量及び質並びにその取捨選択にある。

⑵② PoC 段階＝導入検証契約

ユーザの保有するデータによってある程度のＡＩ開【第 12 条ユーザがベンダに提供するデータ・資料等】

１

ユーザは，ベンダに対し，別紙に記載する対象データを提供するものとする。
２ ユーザは，ベンダに対し，本検証に合理的に必要なものとしてベンダが要求し，ユーザが合意した資料，
機器，設備等（以下「資料等」という。
）の提供，開示，貸与等（以下「提供等」という。
）を行うも
のとする。
３ ユーザは，ベンダに対し，対象データおよび資料等（以下，総称して「ユーザ提供データ等」という。
）
をベンダに提供等することについて，正当な権限があることおよびかかる提供等が法令に違反するものではないことを保証する。
４ ユーザは，ユーザ提供データ等の正確性，完全性，有効性，有用性，安全性等について保証しない。ただし，本契約に別段の定めがある場合はその限りでない。
５ ユーザがベンダに対し提供等を行ったユーザ提供データ等の内容に誤りがあった場合，またはかかる提供等を遅延した場合，これらの誤りまたは遅延によって生じた本検証の遅延，ベンダ提供物の瑕疵（法律上の瑕疵を含む。
）等の結果について，ベンダは責任を負わない。
６ ベンダは，ユーザ提供データ等の正確性，完全性，有効性，有用性，安全性等について，確認，検証の義務その他の責任を負うものではない。
＊本ガイドライン 91頁より抜粋

発が不可能ではないとして，その実現度を検証する段階である。ＡＩ開発において一つの重要な局面であると思われる。
本ガイドラインでは，この段階の契約として「導入検証契約書」を提示している。このうち，以下の条項につき説明ないし考察する。

通常秘密保持条項にあるような，ユーザにデータ保
有権限はあるものの，その正確性や完全性を認めるものではないという条項が設けられている。
当該規定は，ユーザのリスクヘッジの観点からは有用な規定であるものの，その前提で完成した成果物の信頼性が担保されているかというところに疑問がなし【前提】
当 該 契 約は，ある検 証 作 業を行うということで，

18

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

ではない（ベンダも，ユーザの正確性について義務を負わないという条項もある）。

特集

ベンダ提供物等の著作権】

１ ベンダ提供物および本検証遂行に伴い生じた知的財産に関する著作権（著作権法 27 条および 28 条の権利を含む。
）は，ユーザまたは第三者が従前から保有しているものを除き，ベンダに帰属するものとする。
２ ベンダは，ユーザに対し，ユーザが本検証の結果について検討するために必要な範囲に限って，ユーザ自身がベンダ提供物を使用，複製および改変することを許諾するものとする。ユーザは，かかる許諾範囲を超えてベンダ提供物を利用しないものとし，またベンダ提供物を第三者に開示または提供してはならな
いものとする。
３ ユーザによるベンダ提供物の使用，複製および改変，並びに当該複製等により作成された複製物等の使用
は，ユーザの負担と責任により行われるものとする。
ベンダはユーザに対して，本契約で別段の定めがある
場合または自らの責に帰すべき事由がある場合を除いて，ユーザによるベンダ提供物の使用等によりユーザに生じた損害を賠償する責任を負わない。
４ ベンダは，ユーザに対し，本契約に従ったベンダ提
供物の利用について，著作者人格権を行使しないものとする。
【オプション条項：フィードバック規定】
５ 本検証遂行の過程で，ユーザがベンダに対し，本検証に関して何らかの提案や助言を行った場合，ベンダはそれを無償で，ベンダの今後のサービスの改善のために利用することができるものとする。

酬を調整する条項を設けることもあり得ると思われる。

⑶ ＡＩ開発段階（システム開発契約）
検証の結果，ユーザの望むＡＩ開発の実現可能性が相当程度あるという段階で，具体的な開発段階に至る。ベースは請負契約となっている。
【第 16 条

本件成果物等の著作権】（本ガイドライン 114 頁参照）

本件開発によって完成した成果物の著作権につき，ベンダ単独にするパターン，ユーザ単独にするパター
ン，及び双方の共有とするパターンの三種類が用意されている。ユーザの支払う費用とベンダの業務遂行で，様々なパターンがあり得る（たとえばユーザ側が成果物制作に必要なソフトウェア調達費を支弁せず，無料のソフトウェアを使用する場合，成果物の著作権はベンダ側にある場合が多い）。
【第 18 条

本件成果物等の利用条件】（本ガイドライン 118 頁参照）

原則型は，「別紙『利用条件一覧表』記載のとおりの条件で利用できるものとする」とし，本件成果物等＊本ガイドライン 95 頁より抜粋の利用条件を別紙に委ねている。ここは作成する成果ベンダ提供物及び本検証遂行によって発生した著物の内容や当事者の関係性等によって変わり得るもの

作権をベンダ保有とするものである。
ただ，本件契約の場合，検証の結果，開発は難し

ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響【第 16 条である。別途本ガイドラインのケース 1 ないし 3（130頁ないし139 頁）の記載例が参考になると思われる。

いという結論になってもユーザからベンダに対し報酬を支払う必要があると思われるところ，その場合にもベ

3

終わりに

ンダが制作したものに著作権があるとすると，ベンダは二重に利得し（報酬＋著作権），一方でユーザは損

以上，非常に駆け足ではあるが，本ガイドラインをだけする（「できない」ということが判明したことを利見るにあたっての基本的視座，並びに各段階の契約益と捉えれば別ではあるが）ということが当事者間のにおける特筆すべき条項を掲げ，検討した。仔細は，衡平に適うか，疑問なしとはしない。この場合は，報本ガイドラインを検討されたい。

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

19

特集

Ⅴ

自動運転の民事責任
リーガルサービスジョイントセンター 人工知能（ＡＩ）部会 部会員

ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響

1 はじめに

金子 敬行（70 期）可能となる。そして，システムが作動継続困難な場合に，レベル 4，5 では，システムによってリスク最小化

自動運転では，自動車の運転を，ＡＩ等を活用しのための対応（路肩停止等）が取られるのに対し，レたコンピュータシステムに委ねることが目指されておベル 3 では，システムからの介入要求にドライバーがり，交通事故減少等，様々な社会的効用が期待され適切に応答することが必要となる。

ている。他方，人間の運転への関与度合いの低下や，システムを取り巻く関与主体の多様化に伴い，事故時

3

現行法下における民事責任の民事責任と被害者への補償のあり方に変化が生じうる。この点，本稿で概観する。

⑴ 概要
レベル 3 以上で，運転をシステムに委ねることが許2

自動運転レベルの定義

容されている間に生じた事故につき，自動車の利用者には，原則として運転上の過失が認められない。他方

現 在， 我が国では，SAE International 作 成ので，その場合でも，少なくとも自動車の所有者等＊ 3

J3016 に依拠した 6 段階のレベル分けが主に使用されは原則として運行供用者責任（自動車損害賠償保障。レベル 3 以上になると，自動運ている（【図】参照 ）法（以下「自賠法」という）3 条）を負い，自賠責

転システム作動時には，全ての動的運転タスク＊1 を保険等から保険金等が支払われるため，対人事故のシステムが実行可能となる。このうち，レベル 5 では，被害者救済に大きな支障は生じない。

行き先の指示等を除けば，人間の運転への関与は不事故原因としては，自動車の欠陥，道路インフラや要となる。レベル 4 は，それが限定領域内でのみ実現

車外装置の瑕疵，外部データ＊ 4 の誤謬，通信遮断，【図】自動運転レベルの定義の概要＊ 2

マルウェア，ハッキング等もありえ，原因に応じて，メーカー等（完成車メーカー，
輸入者，部品業者等），ソフトウェア開発者，販 売 者，修 理 業 者，道 路 管 理 者，
データ提供者，通信事業者，ハッカー等が責任主体となりうる。

⑵ 運行供用者責任
運行供用者責任は，対人事故の場合における，危険責任（運転行為と自動車本
体のそれぞれに由来する危険が不可分一体となったものが対象）と報償責任に基＊1：自動車の走行のためにリアルタイムで行われる必要がある認知，判断，操作等をいう。なお，行き先の指示等は含まれない。
＊2：「官民 ITS 構想・ロードマップ 2018」（首相官邸 HP）
（https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/pdf/20180615/siryou9.pdf）より抜粋。
＊3：本稿では，「自動車の所有者その他自動車を使用する権利を有する者」（自賠法 2 条 3 項）を，「自動車の所有者等」と表記する。
＊4：例えば，GNSS（GPS 等）情報，地図情報，V2X 情報，インフラ情報等。

20

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

特集
則として，少なくとも所有者等が運行供用者責任を負利益を有する者と解される＊5。自動運転の場合，運行

い，強制保険である自賠責保険等によって被害者救済

支配の帰属に変更が生じうるところ，運行支配とは，が果たされることになる。なお，他に責任主体が併存「加害車両の運行を指示・制御すべき立場（地位）」する場合でも，被害者は，立証の難易等の観点から，と解され＊6，現に運転操作を行うことまでは必要とさ

通常は運行供用者責任を追及することになる。

ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響づく責任であり，運行供用者とは，運行支配と運行れない。そして，少なくとも自動車の所有者等は，自動運転であっても，車両管理等を通じて車両の運行を制御すべき立場にあるから，原則として＊7，運行支配を有し，運行供用者に該当する＊8。

⑶ 製造物責任等
事故が自動運転車の欠陥を原因とする場合，メーカ
ー等は製造物責任（製造物責任法 3 条）を問われうる。

免責 3 要件（自賠法 3 条但書）については，ドライ

なお，ソフトウェアや外部データ自体は「動産」ではバーの運転上の注意義務の軽減により，第 1 要件（運ないため，それ自体は「製造物」（同法 2 条 1 項）に当行供用者及び運転者の無過失）は充足されやすくなりたらないが，これらに不具合がある場合には，これらうる＊9。しかし，システムの運転への関与度合いが高が組み込まれた自動車につき，欠陥の有無を問いうる。

まる分，第 3 要件（自動車に欠陥・機能障害がなかっ「欠陥」とは，「当該製造物が通常有すべき安全性

たこと）充足の立証は困難になる。また，自動運転シを欠いていること」（同法 2 条 2 項）をいい，製造上のステムは，フェイルセーフの観点から，外部データの欠陥，設計上の欠陥，指示・警告上の欠陥の 3 つに誤謬，通信遮断等があっても安全性を確保できるだけ類型化される。例えば，センサーの性能限界による事の冗長性を持って構築されるべきであるとも考えられ，故の場合，設計上の欠陥の有無が問題となり，標準

そうだとすると，かかる事象が原因と疑われる事故の仕様との差異，合理的代替設計の可否，ユーザーの場合も第 3 要件充足の立証は困難となりうる。以上の合理的期待水準等が，その判断要素となると思われことから，自動運転であっても，従来の運転同様，免る。自動運転車に求められる設計としては，例えば，責 3 要件が充足される可能性は乏しい。

システムの情報処理能力の限界外にある場合における以上の結果，自動運転中の対人事故の場合は，原ユーザーへの警告機能等がありうる。また，レベル 3＊5：最判昭 43.9.24 裁判集民 92.369 等。なお，運行供用者を「事故を抑止すべき立場を有する者」と規範的に捉える見解もある。
＊6：最判昭 45.7.16 裁判集民 100.197 等。なお，最判昭 50.11.28 民集 29.10.1818 は，より詳細に，「自動車の運行を事実上支配，管理することができ，社会通念上自動車の運行が社会に害悪をもたらさないよう監視，監督すべき立場」としている。
＊7：例外として，まず，所有者等が管理責任を尽くしていたにもかかわらず自動車を窃取された場合，その時点で運行支配を失う。また，所有者等が必要なセキュリティ対策等を講じていたにもかかわらず自動車をハッキングされた場合も，自動車盗難と同様の状況（無関係な第三者が無断で自動車を操縦）となるため，運行支配を失う。なお，ハッキングによる事故につき，盗難車による事故同様，政府保障事業での対応が検討されている。
＊8：既に我が国では，2025 年頃までの過渡期は，レベル 4までの自動運転につき従来の運行供用者責任を維持する，との整理がなされている。ただし，具体的にどの範囲の者が運行供用者に該当するのかは必ずしも明らかではなく，また，レベル 5 については未整理である。この点，従来，運行供用者とされてきた者は，自動運転レベルの如何を問わず，運行支配を基礎づける事情に変わりはないため（自動車使用者（所有者等，無断使用者，
泥棒等）は，車両管理等を行うべき立場に変わりはない。また，他人による運行を監視，監督すべき者や主観的又は客観的に容認していた者も，その立場に変わりはない），運行供用者に該当する，と考えることも可能と思われる。他方，無人運転タクシーの乗客が，従来のタクシーの乗客同様，
運行支配を有しないことになるのかも別途問題となり，これに関連して様々な論点が生じる（乗客自らが直接システムに対して行き先の指示等を行うものと整理されるのか，かかる行為は，自動運転車の装置の目的に従った操作として「運行」に当たるのか，乗客は運行を制御すべき立場にあるのか，それは利用時間の長短によって変わりうるか等）。また，無人運転タクシーの乗客と無人運転レンタカーの借受人とで運行支配の有無が異なるのか，異なるとすれば，それはいかなる違いによるものなのか等の論点も生じる（なお，無人運転の場合において，レンタカー事業とタクシー事業とで規制を分けることに合理性があるか否かも，別途問題となりうる）。
＊9：ただし，今後，運行供用者等の点検・整備義務の内容として，適時のソフトウェア・アップデート等が追加されることもありうる。

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

21

特集
ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響の場合，適切な運転タスクの引継ぎがなされるような録装置の設置義務化が検討されている。また，記録

設計上の工夫が求められる。

すべきデータ要素，データの個人情報保護法上の位置

製造物責任の発生には，欠陥が，メーカーによる引づけ，データ保有者の事故時の記録提出義務，デー

渡し時に既に存 在していたことが必 要となる。なお，

タ保存のあり方（保存主体，保存容量，保存期間，一定の場合には，ソフトウェアの最終アップデート時

上書き・改変・消去の防止措置），被害者等が当該デを引渡し時とみなすことも解釈上ありうる。

ータや解析結果等（刑事記録も含まれうる）を容易に

また，ソフトウェア会社に対する責任追及や，自動入手しうる方策等も検討の余地がある。

車自体の損害についての責任追及等の際には，不法行為責任（民法 709 条）を根拠とすることが考えられ⑵ 対物事故の被害者救済の方策る。なお，ソフトウェアの重大な不具合が発覚した場

自動運転による対物事故の被害者は，自動車の所

合に，メーカー等にリコール義務（道路運送車両法

有者等やメーカー等に対する責任追及のためには重い

63 条の 2 等）が生じうることとは別に，ソフトウェア

立証負担を負う＊11。この点，任意保険，具体的には，会社等に信義則上のアップデート提供義務が生じる

加害者側が加入する費用保険（被保険者が法律上の（その懈怠が過失を構成する），との解釈（又は立法）

損害賠償責任を負わない場合でも，被保険者が被害も採用しうる（ただし，強制的なアップデートの可否者に対する補償を提供するために支出する費用＊12 を等，解決すべき論点は多い）。

補償する）又は他人（被害者）のための保険等によれば，迅速な被害者救済が可能となる。その他，製造物責任4

現行法における課題とその解決策⑴ 走行記録装置の設置義務化

追及を容易にする方策＊13 も検討の余地がある。

⑶ 求償の実効性の確保

責任所在の明確化のためには事故原因究明が必要

保険金又は賠償金の支払いにより被害者救済を果であり，そのためには，自動車搭載の記録装置（ドラ

たした保険会社等は，製造物責任を負うメーカー等に

イブレコーダー，EDR（イベントデータレコーダー）等）

対して求償請求が可能になる。しかし，高度な技術をによって自動車の挙動に関する十分なデータが記録・用いた複雑・精密な製品である自動運転車に，引渡保存され，市場で入手可能な読取装置によって簡便

し時点で欠陥が存在していたことを立証することは，な方法により当該情報を解析，評価できることが重要

技術的に難易度が高く，求償が奏功しない可能性がとなる＊10。既にドイツではデータ記録義務の規定が高い（なお，求償にかかる費用の分，保険金の支払新設されており，我が国でも2020 年を目途にデータ記原資である共同プールが毀損されることになる）。

＊10：なお，自動運転の場合，ドライバーですら，運転上の注意義務が軽減されていることにより，事故状況を目撃していない場合もありうる。
＊11：この点を解消すべく，対物事故の場合にも過失責任主義を修正することは，立法論としてはありうる。ただし，対物事故を自賠責保険における保険事故に加えることについては，自賠責保険がノーロス・ノープロフィット原則の下で営まれる強制保険であること（所有者に加入義務が，保険者に引受義務が，それぞれ課される），対物事故（発生件数が多い。また，対象の種類が多岐にわたり，定型的かつ客観的な損害額算定が比較的困難）
を自賠責制度に取り込むと制度の円滑な運用が阻害される懸念があること等に鑑みると，なお慎重な検討が必要となる。
＊12：このような費用負担には社会通念上妥当性が認められるため，被保険利益は存在し，保険の利得禁止原則には反しないものと考えるべきである。
＊13：事実上の推定（システム作動中の事故につき，システムが通常用法通り使用されていた場合の，欠陥の推定等）の活用のほか，法律上の推定規定の新設，メーカー等の情報開示義務（開示対象は，同一型式車両の事故データ，検査等における安全性に関わる情報等）の新設等が考えられる。

22

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

特集

極小化のため，求償権行使の実効性確保のための仕ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響

そこで，公平な責任分担と，求償の社会的コストの度（ただし，メーカー等に過大な負担となりうる）等が検討されうる＊16。

組みが必要となる。例えば，走行記録装置の設置義
務化（前記 ⑴ ），製造物責任追及を容易にする方策⑸ 自損事故の被害者救済の方策（前記 ⑵ 参照）のほか，リコール等の情報の活用（広自動運転システム作動中の自損事故の場合，搭乗し義のリコールの情報も活用しうる），中立的な事故原ていた運行供用者は，自賠法の保護の対象たる「他人」

因調査機関による調査結果の活用＊ 14，保険会社とには当たらず＊17，自賠責保険による補償はなされないメーカー等がデータ解析や協議を行う協力体制の構築（自賠責保険は，事故補償的機能を有しつつも，あく（中立的な ADR 機関の関与等）が考えられ，この点，まで責任保険であるから，かかる帰結は必ずしも不当関係省庁等で検討がなされるものと思われる。

ではない）。自損事故の場合，メーカー等の製造物責任等や販売者の債務不履行責任等の追及，任意保険⑷ 対人事故における適切な責任分担のあり方（人身傷害保険）を活用した対応が適当と考えられる。

自動車の欠陥が事故原因に占める割合が増加した場
合，現行の「運行供用者責任による製造物責任の肩⑹ 過失相殺のあり方

代わり」の仕組みは，最終的責任主体への責任追及

自動車同士の衝突事故で，被害自動車の自動運転のあり方として迂遠であり，求償に伴う社会的費用のシステムに不具合が存在した場合，これは加害者との増大をもたらす上，求償不奏功となった場合には責任関係では被害者側の事情であるから，当事者間の公平

分担に不公平が生じ，メーカー等に事故防止のためのな損害負担の観点から，素因減額同様，民法 722 条 2

適切なインセンティブが付与されないことになる＊15。

項の類推適用が可能と考えるべきである。また，自動

この問題点を解消すべく，立法論として，メーカー

運転による事故の場合でも，外形的事実により過失相等に自賠責保険料を事前拠出させる制度（ただし，殺率を判断する現行実務の枠組みを維持することが，保険料率の算出が困難），メーカー等を自賠責保険の迅速かつ公平な紛争処理に資するものと思われる。

被保険者に追加し求償関係を解消する制度（ただし，所有者等が不公平感を抱く可能性が高い），製造物責

5 ジレンマ状況における民事責任任への一本化（ただし，被害者救済の後退が懸念される），メーカー等に「システム供用者責任」（製造物

自動運転システムがジレンマ状況（ある法益の侵責任よりも広範かつ証明責任が重い）を負担させる制害を避けるためには別の法益を侵害せざるを得ない状＊14：例えば，NALTEC（独立行政法人自動車技術総合機構）が調査を担うことが考えられる。また，消費生活用製品の製品事故に関する制度のあり方（消費生活用製品安全法 35 条～ 39 条。例えば，NITE（独立行政法人製品評価技術基盤機構）による調査（36 条 4 項）等）も参考となりうる。
＊15：このほか，運行供用者が，自らがコントロールできない事柄（メーカーによる引渡し時以前の欠陥の不存在）についても重い証明責任を負うために，
実際には欠陥が存在しないにもかかわらず，それを立証できず，運行供用者責任を負う結果となる場合がある（しかも，この場合，欠陥が存在しな
い以上，求償は不可能となる），という問題もある。
＊16：このほか，解釈論として，レベル 3 以上の自動運転システム作動中は，メーカー等が（運転代行業者同様に）運行供用者になる，と解釈することも，ありえなくはない。ただ，かかる解釈を採用すると，運行支配，運行利益の概念が広がりうる点には，留意が必要となる。
＊17：「他人」とは，運行供用者及び当該自動車の運転者を除く，それ以外の者，と解されている。なお，仮にメーカー等が（運転代行業者同様に）
運行供用者になると解する場合，搭乗していた運行供用者は，運行支配が間接的，補助的なものにとどまっていることを理由に，「他人」に当たると解される余地があり，その場合，この者も自賠責保険による補償を受けられることになる（最二判平成 9.10.31 民集 51.9.3962 参照）。

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10

23

特集
ＡＩ に関する法的論点と弁護士実務への影響況）に直面し，行動選択した結果生じた事故につき，の所在も問題となりうる。ＡＩが，自ら学習した上で，法的には，主に設計上の欠陥の有無が問題となりう

自律的判断を行う（その判断過程は不透明となりうる）

る＊ 18。まず，そもそもジレンマ状況を未然に回避で場合＊ 23，ロボットの背後にいる関係者（開発者，製きるよう，設計上の工夫がなされるべきである。この点

造者，データ提供者，所有者，管理者，利用者等）に問題がない場合，次に，ジレンマ状況におけるＡＩへの帰責が困難になりうる。この点，危険責任，報償の判断内容，ひいては設計者によるＡＩの設計内容責任等の法理に基づき，立法又は解釈により，一定の妥当性そのものが問われる＊ 19。行動選択の有力なの者に中間責任又は無過失責任を課すことが考えられ基準として，人命最優先，及びそれを前提とした損る＊ 24。他方，適切な注意を払うインセンティブを付害最小化等が考えられるが，それでも判断が困難な与する観点から，関係者や第三者に，新たな注意義務場合もあるし，常に妥当な帰結が導かれるとも限らな等が生じる可能性もある。

い＊20。また，人同士のジレンマ状況の際に，人の数，

被害者への確実な補償のためには，保険の活用が有属性，特徴，致死率，落ち度の大きさ等の個別的事用である。その際は，被保険者のあり方（ファースト・

情に着目すること又はしないことが許されるのか，まパーティ型かサード・パーティ型か），補償の仕組み

た，自動運転車の搭乗者と車外の者との優先関係を（ノーフォルト型保険，費用保険，他人のための保険

どう決するかは，特に大きな問題となる＊ 21。こうし等の採否），保険料負担者のあり方，付保強制の有無，

た点につき，社会規範の確立が待たれる＊ 22。

政府保障事業による補完の有無，被害者の訴権制限の有無，社会保険化の当否（及びその財源）等，保6

補論：ロボットの民事責任

険のあり方の選択肢，論点は多岐にわたる。なお，不法行為責任による法益侵害の予防・制裁機能を確保

将来的には，自動運転車のみならず，ＡＩを搭載したロボットが第三者の法益を侵害した場合の民事責任する観点から，料率や免責事由等の設計に工夫 ＊ 25が必要となる。

＊18：仮に法的には問題がないと評価されたとしても，倫理上の問題は残り，メーカーにとっては，レピュテーションに関わる事柄となる。
＊19：なお，自動運転の場合，従来の運転とは異なり，設計者は行動選択につき設計時に十分な検討の機会を有し（それゆえ，緊急状況ゆえの違法性・責任の減少は認められない），また，自動運転車は，事故直前の時点で，周囲の状況を瞬時に正確に認識できる可能性がある。
＊20：判断が困難な場合として，例えば，物損が間接的に重大な人身損害に繋がりうる場合や，人命保護のためには交通ルールに違反せざるを得ない場合等が挙げられる。また，損害最小化という基準は，一見，妥当な帰結を導くように思われるが，高価品回避による富裕者優遇，損害軽減策が講じられた対象の標的化（安全へのディスインセンティブ），対象の属性等に着目することによる差別的取扱い等，必ずしも妥当とは言い切れない事態に繋がる懸念もある。
＊21：この点，トリアージや，臓器移植のレシピエントの選択等，医療分野における知見が参考になると思われる。
＊22：既にドイツでは，自動運転に関する倫理規則が定められている。我が国でも，ＡＩ開発ガイドライン等の策定に向けた検討がなされている。
＊23：ただし，このような自律型のＡＩの開発は，未だ，道半ばの状況である。
＊ 24：製造者等の責任の検討においては，製造物責任の追及を容易にする方策や，ＡＩシステムの供用に係る責任の新設等が考慮に値する。所有者等の責任の検討においては，当該ロボットを，自律性の度合い，内在する危険の内容，関係者によるリスク・コントロールの難易度等の観点から，
責任無能力者，被用者，請負人，土地工作物，動物，自動車，工場等（民法 712 条～ 718 条，自賠法 3 条，大気汚染防止法 25 条等参照）と比較する作業も有用と思われる。このほか，関係者の責任制限等の観点から，専用法人格（SPC，又は，ロボット自体に付与された法人格）を独
自の責任主体と扱う方策も考えられる（この場合，被害者補償の要件や責任財産の保全策等の検討も必要となる）。
＊ 25：例えば，用途・種類・型式等に応じた料率区分，等級制度・メリット制等の採用，データに基づくリスク特性に応じた変動型の料率算出の手法の採用，少額免責の設定，無事故返戻金の設定等が考えられる。

24

LIBRA Vol.18 No.10 2018/10