2021年7月5日 開催
松田綜合法律事務所 農業法務チーム
弁護士 菅原 清暁

農業ＤＸ（デジタル・トランス
フォーメーション）セミナー〒100-0004
東京都千代田区大手町二丁目６番１号
朝日生命大手町ビル７階
HP https://jmatsuda-law.com
TEL 03-3272-0101
FAX 03-3272-0102

1

■ 農業法務チーム
松田綜合法律事務所は、企業法務、金融法務、知的財産法、不動産取引等のビジネス・ロー分野をはじめ、弁護士部門は、顧問弁護士、企業法務、渉外案件、知財案件、一般民事、刑事、家事、債務整理等を行い、弁理士部門では、特許・商標等申請や知財紛争も取り扱う、
ワンストップ型法律事務所です。

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チームリーダー松田綜合法律事務所

パートナー弁護士

2013年～2014年 PwCコンサルティング合同会社 法務部出向
2017年～2018年 全国農業協同組合連合会 法務部出向
2018年～現在
全国農業協同組合連合会 顧問法律事務所
食品・農業関連業者を多数クライアントに持ち、農業食品にかかわる法律問題を広く手掛ける
事業者様向けセミナーも多数実施
著書に、「JA職員のための農業法人支援ハンドブック」（共著：経済法令研究会）
全国農業新聞連載記事「農家生活の法律相談」（2020年4月~）「農業法務のすべて」（民事法研究会）
ほか。

農業・食品
チーム

松田綜合法律事務所は、複数のチームがスクラムを組んでトラブルを総合的に解決します

連携

知財チーム
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清暁

松田綜合法律事務所内「農業関連法務チーム」のチームリーダーを務める。

物流チーム

ITチーム

菅原

労働チーム

危機管理
チーム

農業・食品法務チームの思い➢ 安心・安全で持続可能な農業を実現するために全力でサポートします。
➢ 常に依頼者様に寄り添い、農業にかかわるあらゆる悩みの解決に努めます。
持続可能な農業
いまの農業を維持する
安全管理
危機管理

法令遵守
改正法対応

新たな農業への発展
品種改良
商品開発

AI・data
活用
ロボット

労務対策

開発・導入

品質管理

3

広告表示

新たな
ビジネス

ブランド
戦略

本日のセミナーでお話する内容
１

ＤＸの発展・推進の背景

２ そもそもＤＸとは？
３

農業におけるＤＸ

４ ＡＩの開発過程と法的留意点

4

５

ＤＸに関するケース・スタディ

６

まとめ

７

松田綜合法律事務所がお手伝いできること

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１

5

ＤＸの発展・推進の背景

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少子高齢化と人口の減少※総務省「平成３０年度情報通信白書」より⇒生産年齢人口の減少により、経済規模縮小・労働力不足・国際競争力の低下等の社会問題が発生
経済社会水準の維持を図るため、限られた労働力でより多くの付加価値を生み出す必要
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情報通信技術の発達


インターネット・携帯電話の急激な普及
例）高速・低遅延・大量接続が可能な第５世代移動通信システム（５Ｇ）のサービス開始



情報通信技術（ＩＣＴ。Internet and Communications Technology）の普及
例）インターネット利用の増大、IoT（Internet of Things。
モノのインターネット）の普及⇒様々な人・モノ・組織がネットワークにつながるようになり、大量のデジタルデータ（ビッグデータ）の生成・収集・蓄積が可能になる

ビッグデータをＡＩの開発・利用等に活用することにより、業務の効率化・予測精度の向上等の付加価値創造につながる

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第４次産業革命に対する期待
労働力が限られる中、ＩＣＴの普及・ビッグデータを活用した、
第４次産業革命による経済や雇用への効果に期待が高まる

具体例①：データ解析結果の活用
財・サービスの生産・提供に際してデータの解析結果を様々な形で活用• 製造業者による自社製品の稼働状況データを活用した保守・点検の提供• ネット上での顧客の注文に合わせたカスタマイズ商品の提供• ウェアラブル機器による健康管理• 医療分野でのオーダーメイド治療• 保安会社による独居老人の見守りサービスの提供
参考：内閣府HP（https://www5.cao.go.jp/keizai3/2016/0117nk/n16_2_1.html#n16_2_1_1）

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第４次産業革命に対する期待
労働力が限られる中、ＩＣＴの普及・ビッグデータを活用した、
第４次産業革命による経済や雇用への効果に期待が高まる

具体例②：シェアリング・エコノミー
インターネットによる遊休資産・余剰時間の利用者・提供者のマッチング• 保有する住宅の空き部屋活用による民泊サービス• 一般ドライバーの自家用車で目的地まで移動できるサービス• 個人の所有物を利用するサービス• 個人の専門的スキルを空き時間に提供するサービス• 空いている駐車スペースを利用するサービス
参考：内閣府HPより（https://www5.cao.go.jp/keizai3/2016/0117nk/n16_2_1.html#n16_2_1_1）

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第４次産業革命に対する期待
労働力が限られる中、ＩＣＴの普及・ビッグデータを活用した、
第４次産業革命による経済や雇用への効果に期待が高まる

具体例③：ＡＩやロボットの活用
ＡＩやロボットにより、より便利な商品・サービスを提供• ＡＩを使った自動運転の試行実験• ＡＩを活用した資産運用• 介護などでのロボットによる補助の活用
参考：内閣府HP（https://www5.cao.go.jp/keizai3/2016/0117nk/n16_2_1.html#n16_2_1_1）

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第４次産業革命に対する期待
労働力が限られる中、ＩＣＴの普及・ビッグデータを活用した、
第４次産業革命による経済や雇用への効果に期待が高まる

具体例④：フィンテックの発展
ＩＴを活用した革新的な金融サービス事業の提供（Finance + Technology = FinTech）• 取引先金融機関やクレジットカードの利用履歴をスマートフォン上で集約するサービス• 個人間で送金や貸借を仲介するサービス• ＡＩによる資産運用サービス• ＡＩによる信用評価による中小企業・消費者向け融資サービス
参考：内閣府HP（https://www5.cao.go.jp/keizai3/2016/0117nk/n16_2_1.html#n16_2_1_1）

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第４次産業革命の到達点（Society 5.0）
第４次産業革命に伴い、サイバー空間とフィジカル（現実）空間を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心のSociety 5.0の実現を目指す。

参考：内閣府HP（https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html）

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第４次産業革命の到達点（Society 5.0）
（農業における例）

参考：内閣府HP（https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html）

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２

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そもそもＤＸとは？

Copyright ©Matsuda & Partners All rights reservedＤＸとは？
ＤＸ（デジタルトランスフォーメーション）とは？
企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデル
を変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること※経済産業省「デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン（ＤＸ推進ガイドライン）Ver.1.0」より

ポイント① 競争力の維持・強化を図るため、② ビッグデータやＡＩ等のデジタル技術を活用し、③ 商品・サービスだけでなく組織体制・企業文化そのものを見直す⇒第４次産業革命の利益を享受し、Society 5.0の実現に向かっていく

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ＤＸに取り組まなければならない
理由は？
現状の業態・組織体制で利益は十分。
ＤＸなんてする必要がどこにあるの？

ＩＣＴ技術の発達により、既に第４次産業革命は進行し、デジタル技術を利用した、競争力の高い新たな商品・
サービス・ビジネスモデル等が登場し、各企業もこれに対応するために組織・企業文化を刷新し始めている

ＤＸに対応できなければ
デジタル競争に生き残れない！

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「２０２５年の崖」問題
既存のシステムが複雑化・ブラックボックス化して、データを活用した業務への変革ができない場合…２０２５年以降、最大１２兆円／年（現在の約３倍）もの経済損失が発生する可能性（２０２５年の崖）※経済産業省「ＤＸレポート～ＩＴシステム「２０２５年の崖」の克服とＤＸの本格的な展開～」より⇒システムの刷新を含め、デジタル技術・データの活用をすることができる企業体制への変革（ＤＸ）を図る必要がある
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Copyright ©Matsuda & Partners All rights reservedコロナ禍で表出したＤＸの必要性
新型コロナウイルスの影響により、多くの企業が事業継続の危機に…ITインフラや就業に関するルールを迅速かつ柔軟に変更して環境変化に対応できた企業と、対応できなかった企業の差が拡大

デジタルを活用した、非対面・非接触でもビジネスがうまくいく備え例）デリバリー需要への対応
ファミリー向けまとめ買いクーポン※日経ビジネスＨＰ（https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00221/121600001/）より

これまで疑問を持たなかった企業文化、商習慣、決済プロセス等のデジタル技術による変革（ＤＸ）に踏み込むことができたか否かが競争のポイントに
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ＤＸの進め方のポイント
経済産業省「デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン（ＤＸ推進ガイドライン）Ver.1.0」：

まず考えるべきは経営戦略・ビジョン（ＤＸをする目的）⇒ＤＸの目的は経営戦略・ビジョンの達成であって、ＤＸをすること自体が目的になってはならない。
（最新システムやＡＩの導入がゴールではない）
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ＤＸの成功ルートと失敗ルート：
データの利活用の場面※経済産業省・デジタルトランスフォーメーションの加速に向けた研究会ワーキンググループ１ 報告書「対話に向けた検討ポイント集

20第２章」よりCopyright ©Matsuda & Partners All rights reserved

ＤＸの成功ルートと失敗ルート：
ＡＩ・ＩＴツール利用の場面※経済産業省・デジタルトランスフォーメーションの加速に向けた研究会ワーキンググループ１

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報告書「対話に向けた検討ポイント集第３章」よりCopyright ©Matsuda & Partners All rights reserved

ＤＸの成功ルートと失敗ルート：
事例
消費者のトレンド情報・素材に関するデータデザインの消費者への訴求力が課題だ！

経営戦略・ビジョンがある場合

AIとデータで何かやれ！

経営戦略・ビジョンがない場合

主観に左右されない、客観性のある商品パッケージ案を生成したい！
⇒トレンド等を踏まえた商品パッケージを生成す
るＡＩを開発へ
あの素材の情報が足りない！

消費者のトレンド情報があるから、ここから何ができるか考えてみよう…
⇒消費者の嗜好を分析できるＡＩを開発へ
検証・PoC（Proof of Concept）の段階

何が足りない？
どこがゴール？

検証・PoC（Proof of Concept）の段階…ゴールがなく、今あるデータしか使わない…商品パッケージ生成という明確な目的がある⇒「足りないデータ」を観念できない⇒不十分な情報の把握・収集がしやすい⇒検証・PoCが延々と続き、いつまでも完成せず⇒検証・PoCのゴールが見える

商品パッケージ生成AIの完成⇒商品開発までの開発工程を高速化し、トレ
ンド多様化にも柔軟に対応できるように！

嗜好を調べるAIの完成が完成しても…
⇔嗜好を調べる目的がわからないから、経営に利用できない…

※参考：経済産業省・東京証券取引所「デジタルトランスフォーメーション銘柄（DX銘柄）２０２０」

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アサヒグループホールディングス株式会社の事例

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３

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農業におけるＤＸ

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農業ＤＸ構想（仮称）検討会の
設置・概要
設置の経過
２０２０年３月に閣議決定された食料・農業・農村基本計画において、デジタル技術を活用した様々なプロジェクトを「農業ＤＸ構想」（仮称）として取りまとめを決定

２０２１年１月から３月にかけ、農業分野におけるデジタル技術活用の現状・コロナ禍における社会の変化・進めるべきプロジェクト等について、農業ＤＸ構想（仮称）検討会において有識者等から意見を聴取し検討を実施⇒２０２１年３月２５日、「農業ＤＸ構想」としてとりまとめ（農林水産省ＨＰ：https://www.maff.go.jp/j/press/kanbo/joho/210325.html）

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農業ＤＸ構想の概要
目的・概要
データ駆動型の農業経営により消費者ニーズに的確に対応した価値を創造・提供する農業（FaaS（Farming as a Service））への変革を進める
ための構想

２０３０年を展望し、「消費者ニーズを起点にしながら、デジタル技術で様々な矛盾を克服して価値を届けられる農業」を目指す

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農業ＤＸ構想における農業ＤＸの基本的方向
農業・食品関連産業分野における現状• 生産現場、農村地域、流通・消費、食品製造業、外食・中食、行政事情等様々な分野で、デジタル技術活用への期待や課題がある• コロナ禍の下で、デジタル化の遅れやつながりの分断、不確実性への脆さなどの課題が明らかになった

基本的方向①政府方針に基づく農業ＤＸの推進②デジタル技術の活用を前提とした発想③新たなつながりの形成によるイノベーションの促進④消費者・利用者目線の徹底⑤コロナ禍による社会の変容への対応⑥持続可能な農業の実現によるＳＤＧｓの達成への貢献⇒農業ＤＸの実現に向け様々なプロジェクト（取組課題）を進行
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農業分野でのＤＸの取組み事例※農林水産省「農業のデジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）について」より

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農業分野でのＤＸの取組み事例※農林水産省「農業のデジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）について」より

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農業分野でのＤＸの取組み
農業分野においても、ＤＸの流れが着実に進行
デジタル競争の敗者とならないためには、

29①

将来的な農業経営に対する明確な経営戦略・ビジョンを持ったうえで、②

ビッグデータやＡＩといったデジタル技術を駆使し、③

消費者ニーズに的確に対応した、付加価値のある農業経営への変革を図る必要がある

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４30

ＡＩの開発過程と法的留意点

Copyright ©Matsuda & Partners All rights reservedＤＸにおける
ＡＩ・ビッグデータへの期待
ＡＩ（人工知能）の定義• 「人が知性を用いて行っていると思われる知的活動（認知、推論、学習、思考、これらに基づく行為など）の一部を代替し得る技術」（内閣府「『人工知能と人間社会に関する懇談会』報告書」より）• 人間が持つ「知能」を人工的な手段で実現させたもの（西村あさひ法律事務所福岡真之介編著「ＡＩの法律と論点」より）• 「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」（総務省「平成２８年度情報通信白書」より）⇒要約すると、「人間の知能のコンピュータ技術による再現」

大量のデジタルデータ（ビッグデータ）を活用し、業務の省力化・生産性向上ができる可能性⇒・ＤＸにおいて大きな役割が期待
・企業間・プラットフォームでの有用なデータの共有化が活発化
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Copyright ©Matsuda & Partners All rights reservedキーワード①：ＡＩの種類
強いＡＩ
•
•

人間の知能を持つ機械
人間の知能に迫るようになるか、人間の仕事をこなせるようになる
か、幅広い知識と何らかの自意識を持つようになったＡＩ
例）鉄腕アトム、ドラえもん、ターミネーター

弱いＡＩ
•
•

人間が知能を使ってすることを機械にさせるためのＡＩ
人間がその全認知能力を必要としない程度の問題解決や推論を行う
ＡＩ• 機械自体に自意識はなく、あくまで人間の指示により動作する道具
例）iPhoneのSiri、囲碁ソフトウェアAlphaGo⇒現代での開発対象は、弱いＡＩ
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Copyright ©Matsuda & Partners All rights reservedキーワード②：「学習」
ＡＩの開発には「学習（機械学習）」が必要
ＡＩを作るためには、コンピュータプログラム（学習用モデル）に大量のデータを学習（機械学習）させる⇒推論を行うためのアルゴリズムを、ＡＩ自身に作成させる。

機械学習の種類①教師あり学習
問題と正解がセットになった学習用データで、正解を導くプログラムを作成例）「規格に合った傷みのない出荷品かどうか」を、規格に合っているか否かの解答付き写真のセットで学習させる②教師なし学習
問題と正解がセットになっていない学習用データで学習（クラスタリング等）
例）大量の顧客データを読み込ませ、何らかの要素（年齢、性別、嗜好等）でグループ分けさせる

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Copyright ©Matsuda & Partners All rights reservedキーワード②：「学習」
ＡＩの開発には「学習（機械学習）」が必要
ＡＩを作るためには、コンピュータプログラム（学習用モデル）に大量のデータを学習（機械学習）させる⇒推論を行うためのアルゴリズムを、ＡＩ自身に作成させる。

機械学習の種類③強化学習
望ましい結果に報酬・罰則を与え、最大報酬を得られるよう試行錯誤させる例）「スーパーマリオ」で早くゴールすれば加点・ミスをしたら減点として、早くゴールするよう（得点が高くなるよう）学習させる④ディープラーニング（深層学習）
最終的な判断をする特徴的要素（規則性）を、ＡＩ自らが学習・発見する
例）結婚したかどうかの結果付きの大量のマッチングデータから、ＡＩが自ら結婚に重要なポイント（年収、身長、学歴等）・重み（年収が重要、身長は些末等）を発見する
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Copyright ©Matsuda & Partners All rights reservedキーワード③：ＡＩの開発過程④機械学習⇒学習済みモデル（ＡＩ）の完成②派生データへ
の加工

①生データ
の収集

③データセットの作成

実際の利用＊経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン- AI 編 -」１２頁より

①
②
③
④

• 生データの収集：ＡＩに読み込ませるデータを集める• 派生データへの加工：各データをＡＩでの読み込みに適した形に加工する• データセットの作成：データをＡＩの学習に足りる量の束にする• 機械学習：データセットを学習のために作成されたテスト用プログラム（学習用プログラム）に読み込ませる

ＡＩ（学習済みモデル）の完成
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ＡＩ開発の例①：開発段階
リンゴの出荷可否を判定するＡＩを開発する場合①生データの収集④学習済みモデルの作成②派生データへの加工③データセットの作成…リンゴの写真を集め、出荷可能かどうかの回答付きにするなど、読込に適した形に加工する…出荷可否の回答付き写真
を、読込に適した写真集
データにまとめる

出力

入力

加工・集約

…画像診断用の学習用モデ
ルを作成し、写真集データを読み込ませて学習させ、「リンゴ出荷可否判定ＡＩ」を完成させる

つやがあって形が丸に近いものが出荷できるリンゴか…

リンゴ出荷可否
判定ＡＩ＊画像出典：Newton Press 2020 Printed in Korea「Newton別冊 ゼロからわかる人工知能［増補第２版］」

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ＡＩ開発の例②：利用段階
リンゴの出荷可否を判定するＡＩを利用
入力データ

学習済みモデル

入力

ＡＩ生成物の出力

出力○：出荷可能つやは十分あるし、形も丸に十分近く…

入力

出力
リンゴ出荷可否
判定ＡＩ

×：出荷不可つやが不十分だし、形も丸から離れていびつになっている…

＊画像出典：
左上：地方独立行政法人 青森県産業技術センターＨＰ「育成品種」（https://www.aomori-itc.or.jp/soshiki/nourin_ringo/aomori_kaju/variety/index.html）
左下：地方独立行政法人 青森県産業技術センターＨＰ「りんごの生理障害」（https://www.aomori-itc.or.jp/soshiki/nourin_ringo/aomori_kaju/apple_disorder.html）
右：Newton Press 2020 Printed in Korea「Newton別冊 ゼロからわかる人工知能［増補第２版］」

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ＡＩの開発過程から読み取れる
法的ポイント①データが重要• ＡＩの開発では、必ず「データを学習する」という過程がある• データを用いないのであれば、ＡＩは作れない• 質の良いＡＩを作るには、ＡＩの目的に合致した質の良いデータが必要※「ガーベージイン・ガーベージアウト」⇒データを法的に保護する価値がある
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ＡＩの開発過程から読み取れる
法的ポイント②開発が段階的• データの収集・加工・データセットの作
成・学習済みモデルの作成と、開発過程が段階的で、それぞれの作業が大きく異なる• 各工程の具体的な内容や、各工程で出てくる成果の種類・性質も異なってくる⇒各段階に応じた契約内容・成果の帰属を検討する必要39

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ＡＩの開発過程から読み取れる
法的ポイント③学習過程が不明• 開発の最終段階では、ＡＩが自ら学習を行う• ＡＩの判断過程・性能が、開発者（ベンダー）側も正確には分からない⇒性能の保証が難しく、ベンダーに法的責任を追及しづらい40

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５

41

ＤＸに関するケース・スタディ

Copyright ©Matsuda & Partners All rights reserved事例①：
中途半端な共同研究
事例
Ａ社内部では、役員から「このご時世だから、ＡＩやデータを用いて何かをしろ」との指示が出て、ＤＸに取り組むことになった。
そこで、役員が懇意にしている教授が所属する大学との間で、営農指導員との農家のやり取りのデータから何かしらのＡＩを作るなど活用ができないか、契約締結のうえ共同研究を実施することになった。
ＡＩとデータで何かやれ！

共同研究契約Ａ社

大学（契約書の内容）①目的：営農指導員と農家のやり取りのデータを使用し、ＡＩ等への利活用を検討する②研究成果の帰属・使用方法：別途協議する
42

Copyright ©Matsuda & Partners All rights reserved事例①：
中途半端な共同研究結果• データを使って具体的に何をするのか、目的・手順・役割分担がわからなかったため、研究が遅々として進まず、研究継続に伴う費用だけが増大していった。
• 何とか農家のやり取りの傾向を知るためのＡＩは作られたものの、Ａ社の業務にどのように還元すればよいかわからず、あまり有益な
ＡＩにならなかった。
• ＡＩに関する知的財産権について、「実際に研究開発作業をしたのは自分だ」と教授に強硬に主張され、知的財産権・利用権すら結局取得できず、唯一出来上がったＡＩの利用すらできなくなった。

⇒費用だけが掛かり、何も得られなかった
権利は自分にある！

共同研究契約

43

Ａ社

大学

Copyright ©Matsuda & Partners All rights reserved事例①：
中途半端な共同研究
改善すべき点

初期段階から、最終段階を意識する必要

事業を見据えた目的を明確化する• 目的・ゴールが見えないと、行うべき作業が見えず、研究・開発は進まない• 仮に成果・ＡＩが出来上がったとしても、中途半端で事業上使い物にならない⇒目的を明確化し、そこに向けた作業内容・スケジュールを具体化してＤＸを進める必要がある予想される成果を踏まえて成果の帰属・使用方法を決定する• 実際に実施する作業で発生し得る成果を予測しないと、契約での成果に関する権利（主に知的財産権）の帰属・使用方法が抽象的な内容にしかならない• 上記の結果、研究・開発で何らかの成果が生じたときに、契約上の成果の取扱い規定が、実際に希望する成果の取扱いにそぐわないものとなる。
⇒ＤＸに取り組む初期段階から、具体的な成果を想定することが重要となる
44

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事例②：
安易なデータの共有化
事例
Ｂ社は、ＤＸに取り組むにあたって、流行している「シェアリング・エコノ
ミー」（※）の流れに乗り、他企業とのシェアによって必要なデータを獲得すること考えた。
そこで、一部の事業が競業関係・ライバル関係にあるものの、必要なデータを保有していると見込まれるＣ社と業務提携契約を締結し、大量のデータの共有化を開始した。
業務提携契約には、一般的な秘密保持義務は含まれていたので、Ｂ社は情報流出等の問題はないと考えていた。
※シェアリング・エコノミー：
個人等が保有する活用可能な遊休資産等（資産（空間、モノ、
カネ等）や能力（スキル、知識等））を他の個人等も利用可能とする経済活動※出典：総務省HP（https://www.soumu.go.jp/main_s
osiki/jichi_gyousei/cgyousei/sharing_economy.html））

Ｃ社

業務提携契約Ｂ社（秘密保持義務）①相手方から受領した秘密情報の第三者への開示を禁止②秘密情報の目的外使用を禁止
45

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事例②：
安易なデータの共有化
結果
•
•
•

Ｂ社は、重要なデータを取りまとめて提供したが、Ｃ社からのデータ提供が少なく、想定していた事業展開を進めることができなかった。
提供したデータについて、Ｃ社が一部を業務提携の目的以外に使用したうえ、
自社の子会社にも共有・開示していたことが判明した。これにより、Ｂ社は
Ｃ社・Ｃ社子会社に自己のシェアを奪われてしまった。
Ｂ社はＣ社に対し、秘密保持義務違反と主張しようとしたが、個別のデータは一度公表したことがある情報だったため、秘密情報ではないとされた⇒目的が達せられないばかりか、重要な情報が流出し、競合他社にシェアを奪われてしまった

情報漏洩
子会社

目的外使用

Ｃ社

業務提携契約Ｂ社

該当せず（秘密保持義務）①相手方から受領した秘密情報の第三者への開示を禁止②秘密情報の目的外使用を禁止
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事例②：
安易なデータの共有化
改善すべき点データの法的性質に応じた対応を行う必要

データに法律で定められた権利は発生しにくい• 所有権（民法）：×…対象が有体物で、データは無体物のため所有権による保護はできない• 特許権（特許法）：△…対象が「自然法則を利用した技術的思想の創作のうち高度なもの」（発明）なのに対し、データは自然法則そのもので技術ではないことが多い• 著作権（著作権法）：△…対象が「思想又は感情を創作的に表現したもの」（著作物）なのに対し、データには創作性がないことも多い• 営業秘密（不正競争防止法）：△…秘密管理性・有用性・非公知性が必要となり、一度でも公開されると営業秘密に該当しない• 限定提供データ（不正競争防止法）：△…限定提供性・電磁的管理性・相当程度の蓄積が必要となり、対象とならない
ことも⇒重要なデータを守るには、「契約」で当事者間の義務として定めることが必要不可欠になる47

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※データを提供する契約で重要なポイント①データを具体的に特定する• 提供するデータを明らかにすることで、契約の対象を明確化す
る• 対象となるデータの概要・項目・量・粒度（加工して特定しにくくするかどうかなど）・更新頻度等、別紙等も用いて特定を行う②データの帰属・利用の範囲を明らかにする• データを利用できる当事者や、利用できる範囲を特定し、権利が発生しないデータに、あたかも権利があるかのような設定を当事者間で行う• データを完全に譲り渡してもらい譲渡人も使えなくする趣旨なのか、利用を認めるだけで譲渡人も利用を維持するのか、利用は独占的なのかなど、データ利用の実態を踏まえ使用の仕方を
明確化する

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※データを提供する契約で重要なポイント③データの提供の仕方を定める
スムーズかつ安定的なデータ提供のため、以下のような事項をあらかじめ定めておく• データの提供形式（紙・電子ファイル・ファイル形式等）• データの提供手段（電子メール、サーバーからのダウンロードサー
バーへのアクセス権付与・ＵＳＢ等の記録媒体による郵送等）• データの提供頻度（継続的な契約の場合）④提供後のデータの利用を管理する• データの不適切な利用がされないよう、他の情報・データとの区別しての保管（コンタミネーションの防止）、セキュリティ・バック
アップ体制の確保などの対応をとる善管注意義務を定めておく• 必要に応じ、データの利用状況の監査、違反時の違約金、返却・廃棄についても定めておく

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※データを提供する契約で重要なポイント⑤派生データの取扱いを取り決める• 元々のデータに加工がされて「派生データ」が発生したときに、元のデータの提供者と加工した譲受人の間の利用関係のトラブルを避ける• 派生データを定義の上、派生データの利用権限・知的財産権等の帰属、利益の分配等について定める⑥データに不備があった時の責任を限定する• 提供したデータに不備があったときに、実態に合わない保証をして、データの品質・内容について責任追及（契約不適合責任の追及）を受けないようにする• 提供データの取得方法や、正確性・完全性・有効性等の内容について、保証できるかできないかを検討し、適切な責
任分配を行う50

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事例③：
フォロー不十分のＡＩ開発
事例
メーカーＤ社は、ＤＸの取組の一環として、自社工場の検品作業につき、画像により判断するＡＩを導入し、コストカットを図ることとした。
業者選定の結果、低額で開発可能というベンダーのＥ社にＡＩの開発を依頼することとなり、開発委託契約を締結し、必要な画像データを提供するなどしてＡＩ開発を開始した。
なお、契約には特段ＡＩの性能保証に関する規定はなく、Ｅ社から保守の提案もなかったが、民法に「契約不適合」の規定があり、問題があればこれにより対応できると認識していた。

Ｄ社

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ＡＩ開発委託契約

Ｅ社

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事例③：
フォロー不十分のＡＩ開発
結果• Ｅ社によるＡＩの開発が完了し、Ｄ社工場には自動検品システムが納品された。
• しかし、実際にシステムの運用を開始したところ、検品漏れが従前よりも多く発生し、大量の事故品が市場に流れた。これにより、リコール対応・検品への人員動員等でＤ社に大きな損害が発生した。
• Ｄ社は、システムの不備を理由にＥ社にシステムの修理・損害賠償請求を行ったが、「ＡＩの性質上、性能については保証できないので、請求には応じられない」とされてしまった

大量の事故品
納品
Ｄ社

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Ｅ社

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事例③：
フォロー不十分のＡＩ開発
改善すべき点ＡＩの特徴を踏まえたフォローを検討しておく必要

ベンダーとしてＡＩの性能の完全な保証はし難い• ＡＩがどのように学習を行い、どのような判断過程を経ているのかは、開発側のベンダーも把握しきれない• 上記ＡＩの性質上、契約に何ら規定しなければ、ＡＩの性能についてベンダーに保証・対応を求めることが出来ない⇒将来的な保証はともかく、納品時点での一定性能の保証を求めるなどの対応を検討する
例：納品後〇営業日間で、検知率〇％
開発契約以外のアフターフォローを行う• ベンダーのビジネスモデルとして、開発段階でその後の保証までは行い難い
ものの、アフターサービスを別契約で行うことは一般的• システム・ＡＩの内容は目に見えるものではなく、不測の損害は生じやすい
ため、保険による対応も一考⇒保守契約・保険設計によるアフターフォローを検討していくことが極めて重要になる
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６

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まとめ

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農業におけるＤＸのポイント
ＤＸに積極的に取り組むことが必要• 農業も含め、産業全体でＤＸへの取組みは活発化している• デジタル競争に生き残るためにも、農業分野でもＤＸに積極的に取り組む必要がある
ＤＸへの取組みでは経営戦略・目的が重要• 「ＡＩやデータで何かをする」などと、経営戦略のないままＤＸに取り組んでも、事業の競争力強化にはつながらない• 明確な目的をもって、ＡＩ開発等をはじめとするＤＸについて検討する必要がある
ＤＸ・ＡＩ開発の特徴を押さえた契約態様が重要• ＤＸ・ＡＩ開発の特徴を踏まえずに法的スキーム構築・契約締結
を進めれば、大きな損失・損害を被るリスクを伴う• 経営戦略のほか、データの法的性質・ＡＩ開発過程の法的留意点を踏まえて、契約書の内容を検討する必要がある
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松田綜合法律事務所がお手伝いできること

Copyright ©Matsuda & Partners All rights reserved松田綜合法律事務所がお手伝いできること
ＤＸに関するスキーム構築

弊事務所所属弁護士・弁理士が、依頼者様のＤＸに関するスキーム構築を法的な視点から丁寧にサポートします。
ＡＩ・データに関する契約
農業・ＡＩいずれにも精通した弊事務所所属弁護士が、依頼者様のご意向にかなったＡＩ・データに関する契約書を作成します。

ＡＩに関する知的財産対応
依頼者様の成果を適切に保護できるよう、弊事務所所属弁理士が、ＡＩ・データに関する知的財産の出願・ノウハウ保護を適切にフォローします。
紛争解決
依頼者様の利益を最大限保護するため、ＡＩ開発契約紛争をはじめとする紛争の解決・訴訟手続を行います。

上記のほかにも、農業ＤＸにかかわる様々な問題をお手伝いします。
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ご清聴ありがとうございました。

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