一般社団法人インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ

データ主権 研究分科会
具体例におけるデータオーナーシップ・記載の検討(1)受注生産型製品の構成部品のオーダー進捗(2)高速精密プレス加工の良否判定(3)鋳物を起点とするカーボントレーサビリティ

2022年10月13日
1目次
1. はじめに：本資料について
2. 受注生産型製品の構成部品のオーダー進捗
3. 高速精密プレス加工の良否判定
4. 鋳物を起点とするカーボントレーサビリティ
5. 謝辞
著者およびメンバー(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative2

1. はじめに：本資料について
本資料は、具体例におけるデータオーナーシップ・記載についてデータ主権研究分科会において議論・検討した内容について示したものである。
ものづくりにおけるデータ利活用の重要性が述べられ、コネクテッドインダストリーズなど政府施策が推進されているが、データの契約実務の蓄積が乏しいことなどが課題として挙げられている。
これに対しIVI では、データオーナーシップの取組みとして、IoT時代における現場データ（ディープデータ）の権利を守ることを目的とし、2017年度に委員会として出発した後に、2018年度にデータオーナーシップ研究分科会に再編、その後2021年にデータ主権分科会となり活動を発展・継続してきた。
IoT時代のつながるものづくりにおいて国内製造業がより高い価値を実現できるようになるためには、ディープデータのオーナーシップを各企業のビジネス環境に応じて適切に交渉・判断・実現できることが重要である。本資料は当事者自らが議論・検討を行った結果の発信であり、データオーナーシップの認識拡大、議論活性化および、より良い実現に寄与できると考えられる。

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative3

1. はじめに：本資料について
ディープデータの権利を守りつつ活用推進を図るため、IVIでは、企業間データ授受におけるデータオーナーシップの現状・課題と解決策についてヒアリング調査を行い、ホワイトペーパーとして発表してきた※。
※ IVIデータオーナーシップ研究分科会「データオーナーシップの現状・課題と解決策」(2019年9月)
https://iv-i.org/downloads/whitepaper_asg/

現場担当者の実践に向けては、上記の取り組みに加えて、具体例におけるデータオーナーシップの検討例が参考になると考えられる。そこで本資料では、データ主権研究分科会において議論、その記載と合わせて検討した内容について示す。
本資料により、データオーナーシップの考え方に対する現場理解の促進、法務・知財部門や情報系担当者などとの理解共有、各企業において実際に現場データ授受を行うことになった場合のデータオーナーシップの検討・交渉およびデータ取引プラットフォームへの実装などの参考として頂けると幸いである。
なお、本資料はデータ主権分科会での議論をまとめたものであり、利用者が本資料を用いて行う一切の行為について責任を負うものではありません。
(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative4

2. 受注生産型製品の構成部品のオーダー進捗
本節では、IVIの業務シナリオWG
6E02「マスカスタマイゼーションに効くつなげ方」
7E03「中小製造業が安価にできるデータ連携」
を元に検討を行った結果について記載する。
参考：
IVI公開シンポジウム2022 -Springhttps://iv-i.org/2022/02/07/symposium2022_spring/(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative5

2.1 対象とする状況■対象とする現場：✓受注生産型製造を行うメーカーA社、その構成部品サプライヤーを対象とする。
✓サプライチェーンは多階層にわたる。
✓メーカーからサプライヤーに支給品を出す場合もある。
✓製造製品はカスタム品であり、納期は1年以上にわたる。
✓標準リードタイムでフォーキャストを出すが、最初は精緻な見積はない。
✓いったん計画を立てて、各社それぞれ調整しながら精緻化していく。
✓単に早く作れば良いというものではない(保管場所の問題もありJITが望ましい)。
✓顧客からの納期変更・素材供給のひっ迫など、途中で状況が変わる場合もある。

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative6

2.1 対象とする状況■現状の課題：✓企業間、工場間で製造進捗情報が適時に精度の良い情報として得られていない。

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative7

2.2 やり取りするデータ■データ授受の目的：✓納期確認(どの部品が、いつ、いくつ出荷される/欲しいのか)を適時に精度良く知りたい。
✓生産の優先順位を付けやすくしたい。
✓完成品、部品・素材や支給品のJIT供給をしやすくしたい。
■やり取りするデータ：✓要求、進捗データおよび在庫データ(シンプル化のため、2社間でのデータのやり取りを考える)(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative8

2.2 やり取りするデータ(例)A社(メーカー)

発注担当者

B社(サプライヤー)

オーダー情報オーダー番号：12345678-01-01
品目：ABCD-E1
ロットサイズ：1
工程：”材料入荷、生産着手、生産完了、出荷済み“
納入希望：2022/02/28 00:00:00
注文日時：2022/02/18 00:00:00
オーダー進捗
発注番号(オーダー番号)：12345678-01-01
パーツナンバー(品目)：ABCD-E1
工程番号：1
工程：”材料入手”
工程状況：”準備中”
計画数量：1
実績数量：0
予定日時：2022/01/22 0:00:00
終了日時：2022/01/22 0:00:00
納入希望日：2022/02/28 0:00:00

営業担当者

生産管理担当者(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative9

2.3 データオーナーシップの検討
1. 「データを授受する2社のみが参照する(受領データを他社に提供しない)」とする。
参照範囲を狭く/広くするにはメリット/デメリットがあるので、本検討ではデータ共有における目的外利用などの懸念※を低減するため、狭くする場合を想定する。
➢ 参照範囲が狭ければ、自社のデータを参照するのは直接受発注関係にある相手先のみとなり、受注状況や生産能力を推測される危険性を下げられる➢ 参照範囲が広ければ、進捗遅れの原因を推測しやすい・生産計画の調整をしやすいなどのメリットがある
2. 「更新データの即時送信は約束しない」とする。
3. 「進捗を共有する工程は、データを授受する2社で決められる」とする。
※ IVIデータオーナーシップ研究分科会「データオーナーシップの現状・課題と解決策」(2019年9月)
https://iv-i.org/downloads/whitepaper_asg/(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative10

2.3 データオーナーシップの検討
A社(メーカー)製品A001

部品A002B社(サプライヤー)
部品A002

部品A003

部品B001
部品B002

D社(サプライヤー)
部品A003

C社(素材メーカー)
素材C001
A社(支給部品)

部品A004

部品D001

A社 発注担当者：➢ 部品A002・A003のオーダー情報を入力する。
➢ 部品A002・A003のオーダー進捗をそれぞれB社・D社から受領し参照する。
※ 例えば部品A002の工程「材料入荷」が予定日時を超えて完了しない場合、「部品A002の材料入荷が進んでいない」ことが分かる(部品B001とB002のどちらの入荷が進んでいないのかは分からない)。
B社 営業担当者・生産管理担当者：➢ 部品A002のオーダー情報を参照する。
➢ 部品A002のオーダー進捗を入力する。
※ 製品A001の納期変更が生じたり部品A003の進捗が滞ったりして、A社がA002の納入希望を変更すると、B社もA002生産の優先順位を調整できる。
※ D社のオーダー進捗を参照することはできない(A社が自社のほかにD社に発注していること自体を参照できない。逆も同様)。

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative11

2.4 データオーナーシップの記載✓ 「データを授受する2社がそれぞれ合意する」とする。
✓ 取引開始にあたっての基本契約・本データ授受について合意した契約があり、両契約に紐づく形で個々の発注ごとに注文書を発行する形態を想定する。
✓ メーカーからのオーダー情報データ、サプライヤーからのオーダー進捗データのやり取りに関して、それぞれ経産省ガイドライン※のデータ編の「データ提供型契約」をベースに検討する。
※ 経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」(2019年12月)
https://www.meti.go.jp/press/2019/12/20191209001/20191209001.html(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative12

2.4 データオーナーシップの記載■サプライヤーからメーカーにオーダー進捗データを共有する場合経済産業省ガイドラインの「データ提供型契約」から下記の赤い部分の変更を想定。
●●株式会社B社（以下、「甲」という）と●●株式会社A社（以下、「乙」という）は、甲から乙への●●オーダー進捗データの提供に関し、以下の通り契約（以下、「本契約」という）を締結する。
第１条 （定義）
本契約において、次に掲げる語は次の定義による。
（略）② 「本目的」とは、乙が、●●甲の納期確認を適時に精度よく知ること、生産の優先順位をつけやすくすることおよびJIT納品をしやすくすることをいう。
（略）
第３条 （提供データの利用許諾）
１ 甲は、乙に対して、提供データを本契約の有効期間中製造指図から納品までの間、調達担当者および生産管理業務担当者が本目的の範囲内でのみ利用することを許諾する。
（略）
第４条 （対価・支払条件）（略）
第７条 （利用状況）（略）
第１１条 （派生データ等の取扱い）
１乙の生産管理業務担当者は、派生データを、製造指図から納品までの間、本目的の範囲内でのみ利用することができる。
２ 乙は、甲の書面による事前の承諾のない限り、派生データを第三者（乙の子会社、関連会社も第三者に含まれる）に開示、提供、漏えいしてはならない。
３ 提供データの乙の利用に基づき生じた発明、考案、および創作および営業秘密等に関する知的財産権は、乙に帰属する。
（略）(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative13

2.4 データオーナーシップの記載■メーカーからサプライヤーにオーダー情報データを共有する場合
経済産業省ガイドラインの「データ提供型契約」から下記の赤い部分の変更を想定。
●●株式会社A社（以下、「甲」という）と●●株式会社B社（以下、「乙」という）は、甲から乙への●●オーダー情報データの提供に関し、以下の通り契約（以下、「本契約」という）を締結する。
第１条 （定義）
本契約において、次に掲げる語は次の定義による。
（略）② 「本目的」とは、乙が、●●甲の納期確認を適時に精度よく知ること、生産の優先順位をつけやすくすることおよびJIT納品をしやすくすることをいう。
（略）
第３条 （提供データの利用許諾）
１ 甲は、乙に対して、提供データを本契約の有効期間中製造指図から納品までの間、本目的の範囲内でのみ利用することを許諾する。
（略）
第４条 （対価・支払条件）（略）
第７条 （利用状況）（略）
第１１条 （派生データ等の取扱い）
１ 乙は、派生データを、製造指図から納品までの間、本目的の範囲内でのみ利用することができる。
２ 乙は、甲の書面による事前の承諾のない限り、派生データを第三者（乙の子会社、関連会社も第三者に含まれる）に開示、提供、漏えいしてはならない。
３ 提供データの乙の利用に基づき生じた発明、考案、および創作および営業秘密等に関する知的財産権は、乙に帰属する。
（略）(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative14

3. 高速精密プレス加工の良否判定
本節では、IVIの業務シナリオWG
6E03-2「AEセンサーによる高速プレス機の不良検知」
7B02「予知保全に向けたセンサーと画像AIの実装」
7E01「ＡＩデータ流通基盤による企業間連携」
を元に検討を行った結果について記載する。
参考：
IVI公開シンポジウム2021 -Springhttps://iv-i.org/2021/02/08/sympodium_2021_spring/
IVI公開シンポジウム2022 -Springhttps://iv-i.org/2022/02/07/symposium2022_spring/(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative15

3.1 対象とする状況■対象とする現場：✓高速精密プレス加工を行う製造メーカーA社、AIベンダーB社を対象とする。
✓金型も自社で製造しており、精密加工のノウハウに秀でている。
✓オフラインで目視検査を行っている。
✓金型に異常が発生した場合など、大量の不良品が発生してしまう。
✓プレス機にセンサを設置し、AIを活用してオンラインで良否判定を行うことで、不良品発生数を抑制することを目指す。
✓(画像でない)センサデータを社外に送信(して良否判定を自動化)することは、発注元の許諾を得ることができる。
✓将来的には、金型と良否判定AIを近隣の同業者に提供し、共同で大規模受注を行えることを目指す。

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative16

3.1 対象とする状況■現状の課題：✓大量の不良品が発生してしまう場合がある。
✓センサデータは高速・大量に取得するため、B社に提供することが簡単でない。
✓センサデータをB社に提供する際、利用権限など合意事項を遵守させることが簡単でない。
✓AIモデルをB社から受領する際、利用権限など合意事項の遵守を証明することが簡単でない。
■目指す姿：
下記手順でAIモデルを開発、エッジコントローラに組込みオンラインで良否判定できることを目指す(次頁)。
➢AIモデル開発用のセンサデータをA社からB社に提供(①～⑤)➢B社がAIモデル開発、速度や精度値をA社に提供(⑥～⑨)➢AIモデルをB社からA社に提供、エッジコントローラに組込み(⑩～⑰)(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative17

3.1 対象とする状況(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative18

3.2 やり取りするデータ③で保管されているデータに関し：✓あらかじめクラウド上のストレージに保管されている。
✓AIモデル開発に関する合意(取引契約の合意)がA社とB社の間で行われると、B社がクラウド上のストレージにアクセスできるようになる(アクセス情報がB社に送信される)。
✓各センサの時系列の値に加え、センサの種別の情報(メタデータ)も含む。
✓AIモデル開発の間には、B社からA社へのデータに関する質問やデータ不良の確認なども行われる。
⑧で提供されるAIモデルカタログに関し：✓上記のデータでの達成精度、判定に要する時間などが含まれる。
✓AIモデル開発が反復的に行われ、各バージョンごとにAIモデルカタログが作られる場合もある。

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative19

3.3 データオーナーシップの検討
A社からB社に提供したデータは、AIモデル開発のためにしか使わず、開発終了後には(クレンジングデータなどを含め)破棄する。
B社からA社に提供したAIモデルカタログに著作権がある場合、その権利はB社に帰属する。
AIモデル開発においてB社が発明を行った場合(クレンジングの工夫を行った場合など)、その権利はB社に帰属する。
B社からA社には、開発したAIモデル、そのカタログを提供するが、クレンジング済データは提供しない。
A社はAIモデルのリバースエンジニアリングは行わない。

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative20

3.4 データオーナーシップの記載✓ 経産省ガイドライン※のAI編の「PoC段階の導入検証契約書」をベースに検討する。
※ 経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」(2019年12月)
https://www.meti.go.jp/press/2019/12/20191209001/20191209001.html(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative21

3.4 データオーナーシップの記載
経済産業省ガイドラインの「PoC段階の導入検証契約書」から下記の赤い部分の変更を想定。
●●A社（以下「ユーザ」という。）と●●B社（以下「ベンダ」という。）は、［検証対象となるベンダの AI 技術名］良否判定技術のユーザへの導入・適用に関する検証に関して、●●●●年●●月●●日に、本契約を締結する。
第１条（目的）
本契約は、●●良否判定技術のユーザへの導入・適用に関する検証の遂行における、ユーザとベンダの権利・義務関係を定めることを目的とする。
第２条（定義）
１ 本検証
ベンダの●●良否判定技術のユーザへの導入・適用に関する検証をいい、詳細は別紙に定める。
２ 対象データ
本検証の対象となる、別紙データ記載のデータをいう。
（略）
第１７条（特許権等）【A 案】共同発明等にかかる特許権等の権利帰属を協議の上定める場合
１ 本検証遂行の過程で生じた発明その他の知的財産（以下あわせて「発明等」という。）にかかる特許権その他の知的財産権（ただし、著作権は除く。）（以下、特許権その他の知的財産権を総称して「特許権等」という。）は、当該発明等を創出した者が属する当事者に帰属するものとする。２ ユーザおよびベンダが共同で行った発明等にかかる特許権等の、権利帰属その他の取扱いについては、両者間で協議の上決定するものとする。３ ユーザおよびベンダは、前項に基づき相手方と共有する特許権等について、必要となる職務発明の取得手続（職務発明規定の整備等の職務発明制度の適切な運用、譲渡手続等）を履践するものとする。

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative22

3.4 データオーナーシップの記載
経済産業省ガイドラインの「PoC段階の導入検証契約書」から下記の赤い部分の変更を想定。
【B 案】共同発明等にかかる特許権等の権利帰属を共有とする場合
１ 本検証遂行の過程で生じた発明その他の知的財産（以下あわせて「発明等」という。）にかかる特許権その他の知的財産権（ただし、著作権は除く。）（以下、特許権その他の知的財産権を総称して「特許権等」という。）は、当該発明等を創出した者が属する当事者に帰属するものとする。２ ユーザおよびベンダが共同で行った発明等にかかる特許権等については、ユーザおよびベンダの共有（持分は貢献度に応じて定める。）とする。この場合、ユーザおよびベンダは、共有にかかる特許権等につき、それぞれ相手方の同意なしに、かつ、相手方に対する対価の支払いの義務を負うことなく、自ら実施することができるものとする。３ ユーザおよびベンダは、前項に基づき相手方と共有する特許権等について、必要となる職務発明の取得手続（職務発明規定の整備等の職務発明制度の適切な運用、譲渡手続等）を履践するものとする。
（略）
第１９条（リバースエンジニアリングおよび再利用等の生成の禁止）【ユーザ／ベンダ】は、本契約に別段の定めがある場合を除き、本件成果物について、次の各号の行為を行ってはならない。①
リバースエンジニアリング、逆コンパイル、逆アセンブルその他の方法でソースコードを抽出する行為[② 再利用モデルを生成する行為][③ 学習済みモデルへの入力データと、学習済みモデルから出力されたデータを組み合わせて学習済みモデルを生成する行為][④ その他前各号に準じる行為]（略）(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative23

4. 鋳物を起点とするカーボントレーサビリティ
本節では、IVIの業務シナリオWG
7E02「企業間データ流通のマネタイズモデル」
を元に検討を行った結果について記載する。
参考：IVI公開シンポジウム2022 -Springhttps://iv-i.org/2022/02/07/symposium2022_spring/(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative24

4.1 対象とする状況■対象とする現場：✓金属加工部品サプライヤの鋳物工場、完成品メーカを対象とする。
✓鋳造工程では、砂を混練して枠を作り、溶解した鉄を注湯する。
✓設備の電力などのIoTデータおよび作業実績や生産情報を利用する。
✓サービスプロバイダのCO2値算出機能を活用する。
✓部品別の製造CFP(カーボンフットプリント)を算出・完成品メーカに共有できることを目指す。
✓将来的には、サプライチェーンCFP最適化シミュレーションなどのデータ価値化を図る。

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative25

4.1 対象とする状況■現状の課題：✓部品別の製造CFPを算出・完成品メーカに共有することが難しい。

インフラ情報管理

マネタイズ(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative

264.1 対象とする状況■直近で目指す姿：
部品サプライヤでの製造CFPを算出できること、改善ループを回せることを目指す■将来的に目指す姿：
CIOFによるデータ流通とCO2算出機能を組み合わせ、カーボンニュートラルに向けてのメーカーやサプライヤ自身の改善ループやサプライチェーン全体の連携により、地球温暖化防止という大きな社会価値を実現する。
対象とする現場(サプライヤ自身の改善ループ)
材料CO2
変換TBL

データ価値化サービスPF(プロバイダ)
サプライチェーンCFP最適化シミュレーション

企業間SCM-BOM(CO2)

エネCO2
変換TBL

エネCO2
変換TBL

エネCO2
変換 TBL
材料別
CO2換算

部品製造
CO2換算

温度
電力

距離
重量

温度
電力

輸送

CO2換算

製品製造
CO2換算

企業間データ流通基盤
材料
払出実績

温度
電力

材料払出
オーダCFP

部品
製造実績

距離
重量
部品製造
オーダCFP

部品出荷
オーダCFP

部品サプライヤ
購入材料別
CFP分析
材料保管

• 購入材料変更• サプライヤ
部品製造
指導

部品
物流実績

部品物流
オーダCFP• 製造技術改善• 新たな設備切替• 生産地切替 etc.

部品保管

部品払出
オーダCFP

購入材料別
CFP分析

物流
CFP分析
輸送

製品
製造実績
製品製造
オーダCFP

製品出荷
オーダCFP

最終製品メーカー

3PL+物流業者

部品別製造
CFP分析

温度
電力

部品別
購入CFP

• 物流業者変更• 輸送モード見直し(EV輸送車活用など)

部品保管• 購入部品変更• サプライヤ
製品製造
指導

製品別製造
CFP分析
• 製造技術改善• 新たな設備切替• 生産地切替 etc.

製品保管(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative27

4.1 対象とする状況■対象とする工程：
下図の工程を対象とする。
対象工程
材料

溶解工程
高周波誘導炉

砂

混錬工程
混錬機
水

注
湯溶
湯鋳物
砂

造形工程
自動造形機

型

解枠

仕上製
品

砂除去／バリ取り

加工
工程
対象工程

塗装工程
対象工程
CO2排出量×

組立工程

製品

対象外
工程

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative28

4.2 やり取りするデータ①溶解工程実績情報
高周波誘導炉作業実績登録

溶解月報作成②混練工程電力情報
砂混錬機

電気量計測

③生産情報
自動造型機

①溶解工程実績情報②混練工程電力情報
③生産情報

生産情報

④CO2排出量変換⑥レポート作成⑤CO2排出量見える化(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative29

4.2 やり取りするデータ
A社(サプライヤ)

B社(サービスプロバイダ)

工場管理システム
溶解工程
作業実績
登録アプリ

CO2排出量算出
エッジデータ受信用
コントローラー

生産管理

連携
ターミナル

溶解工程
作業日報

CO2排出量算出

DB

電力モニタ

ビューワ

連携
ターミナル
エッジデータ送信用
コントローラー参照(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative30

4.3 データオーナーシップの検討
サプライヤA社からサービスプロバイダB社には、1)溶解工程実績情報、2)混練工程電力情報、3)自動造型機生産情報を共有する。
これに加えて、0)高周波誘導炉や混練機の電源などの仕様や台数の情報、工場で利用している電力の情報(再エネ電力か否かなど)を、あらかじめB社に共有しておく。
B社は、1)溶解工程実績情報から按分計算を行い、部品の製造オーダごとの使用電力を求める。また、3)自動造型機生産情報を用いて、2)混練工程電力情報を部品の製品オーダごとに按分する。
その後、エネルギー(電力やガスなど)使用量からCO2排出量を算出するための変換テーブルを用いて、部品の製造オーダごとのCFPを算出する。
※これらの按分計算プログラムや変換テーブルは、A社から提供を受けたり、個別要件に基づいてカスタム開発したものでなく、B社がもともと開発・保有していたとする。

部品の製造オーダごとのCFPはB社が管理するシステム上に保存され、A社はWebブラウザ上のビューアプログラムを通じて参照する。また、A社はCFPデータをダウンロードすることもできる。
このCFPを用いて、A社はCO2排出量削減のための改善ループを回す。
(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative31

4.3 データオーナーシップの検討
サプライヤA社からサービスプロバイダB社へ提供するデータからは(本来目的であるCO2排出量の他に)、能力情報、稼働情報、進捗情報、不良率情報、製造管理の方法、設計情報などが原理上は算出・推測可能である。サプライヤA社としては、顧客情報に繋がりかねない実績情報や設計情報を社外に共有することには忌避感がある場合や、クラウド上に保存する場合でもそのサーバが配置される地域に制限を置く必要がある場合が考えられる。
一方で、サプライヤA社の規模によっては、自力でCO2排出量換算テーブルや算出プログラムを開発・構築・維持・計算結果の妥当性の証明をすることが難しい場合もあると考えられる。
そこでまず下記では、A社からCO2排出量算出に必要な一次データを一通りB社に共有する場合の中で、A社およびB社それぞれにおけるデータ利活用範囲をシンプルに設定した場合のデータオーナーシップを検討する。
最終製品メーカーC社に報告するためのCFPは、納品の際に(A社の指示により)最終製品メーカーC社に(利用者・利用目的などを別途指定して)送信されることを想定する(CFP算出時点でB社からC社へ随時自動的に共有されることは想定しない)。

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative32

4.3 データオーナーシップの検討■A社からCO2排出量算出に必要な一次データを一通りB社に共有する場合の中で、A社およびB社それぞれにおけるデータ利活用範囲をシンプルに設定した場合
サプライヤAからサービスプロバイダB社へ共有する、
1)溶解工程実績情報、
2)混練工程電力情報、
3)自動造型機生産情報、
0)高周波誘導炉の電源の情報や、工場で利用している電力の情報(再エネ電力か否かなど)、またこれらの派生データは、部品ごとや製造オーダごとのCFPを算出・表示するためおよび、より良い算出方法・表示方法の検討のためにのみ用いる。
(それ以外、例えば、能力情報、稼働情報、進捗情報、不良率情報、製造管理の方
法、設計情報などの算出や推測、また、より良い溶解や混練の計画方法検討、他顧客との比較や業界平均値算出は行わない)(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative33

4.3 データオーナーシップの検討■A社からCO2排出量算出に必要な一次データを一通りB社に共有する場合の中で、A社およびB社それぞれにおけるデータ利活用範囲をシンプルに設定した場合0)の情報は、A社がB社のシステムを利用している間に加え、システム利用を終えた後も(計算過程を検証する必要が生じた場合などに備えて)一定期間保存する。
1)2)3)の情報は、部品ごとや製造オーダごとのCFPを算出した後も、(計算過程を検証する必要が生じた場合などに備えて)B社のシステム上で一定期間保存する。算出の過程で用いた中間データも同様。
0)1)2)3)の情報、部品ごとや製造オーダごとのCFP、またこれらの派生データは、保存するサーバが所在する地域を契約で指定する。
部品ごとや製造オーダごとのCFP、またその派生データは、B社のシステム上で保存し、A社への表示要求(およびダウンロード要求)に応じるためにのみ用いる。
より良い算出方法・表示方法の知財が生じた場合、その知的財産権(特許やプログラ
ムの著作権)はB社が保有する(A社以外の他顧客に提供しても良い)。
B社からA社へ共有する、部品ごとや製造オーダごとのCFP(ビューア表示結果およびダウンロードした内容)をA社は自由に利用することができる。ただし、按分プログラムや変換テーブルのリバースエンジニアリングは行わない。
(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative34

4.4 データオーナーシップの記載✓ A社からB社へのデータ共有、B社からA社へのデータ共有それぞれについて、データの取扱い等の合意が行われるとする。
✓ A社からB社へのデータ共有、B社からA社へのデータ共有それぞれについて、経産省
ガイドライン※1のデータ編の「データ提供型契約」をベースに検討する。
✓ A社からB社へのデータ共有、B社からA社へのデータ共有それぞれについて、まとめて単一のサービス提供契約とする場合は、情報サービス産業協会の「クラウドサービスモデル利用規約と利用申込書」において、前者の共有は秘密情報と指定し、後者の共有は指定せず、サーバ(データセンタ)所在地を指定した使い方(第38条の2を踏まえ、パブリッククラウドサービスを利用していない場合に限定した使い方)が考えられる。
※1 経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」(2019年12月)
https://www.meti.go.jp/press/2019/12/20191209001/20191209001.html※2 (一社)情報サービス産業協会「クラウドサービスモデル利用規約と利用申込書」(2021年3月)
https://www.jisa.or.jp/tabid/272/pdid/R2-J004/Default.aspx(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative35

4.4 データオーナーシップの記載■サプライヤからサービスプロバイダにデータを共有する場合
経済産業省ガイドライン※の「データ提供型契約」から下記の赤い部分の変更を想定。
●●株式会社A社（以下、「甲」という）と●●株式会社B社（以下、「乙」という）は、甲から乙への●●製造オーダー関連データの提供に関し、以下の通り契約（以下、「本契約」という）を締結する。
第１条 （定義）
本契約において、次に掲げる語は次の定義による。
（略）② 「本目的」とは、乙が、●●する部品ごとや製造オーダごとのCFPを算出すること、甲の要求に応じてその結果を表示・共有すること、およびより良い算出・表示・共有方法の検討をすることをいう。
（略）
第３条 （提供データの利用許諾）
１ 甲は、乙に対して、提供データを本契約の有効期間中、本目的の範囲内でのみ利用することを許諾する。
（略）
第４条 （対価・支払条件）（略）
第７条 （利用状況）
第８条 （提供データの管理）（略）
乙が提供データを補完するサーバの所在地について、別紙に示す通りとする。
（略）
第１１条 （派生データ等の取扱い）
１乙は、派生データを、本契約の有効期間中、本目的の範囲内でのみ利用することができる。
２ 乙は、甲の書面による事前の承諾のない限り、派生データを第三者（乙の子会社、関連会社も第三者に含まれる）に開示、提供、漏えいしてはならない。
３ 提供データの乙の利用に基づき生じた発明、考案、および創作および営業秘密等に関する知的財産権は、乙に帰属する。
(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative 36（略）

4.4 データオーナーシップの記載■サービスプロバイダからサプライヤに部品ごとや製造オーダごとのCFPを共有する場合
経済産業省ガイドライン※の「データ提供型契約」から下記の赤い部分の変更を想定。
●●株式会社B社（以下、「甲」という）と●●株式会社A社（以下、「乙」という）は、甲から乙への●●CFPデータの提供に関し、以下の通り契約（以下、「本契約」という）を締結する。
第１条 （定義）
本契約において、次に掲げる語は次の定義による。
（略）② 「本目的」とは、乙が、●●するCO2排出量削減のための改善ループを回すことをいう。
（略）
第３条 （提供データの利用許諾）
１ 甲は、乙に対して、提供データを本契約の有効期間中、本目的の範囲内でのみ利用することを許諾する。
２ 乙は、甲の事前の書面による承諾なく、提供データについて、リバースエンジニアリングその他の方法でCFP算出プログラムや変換テーブルを抽出してはならない。
第４条 （対価・支払条件）（略）
第７条 （利用状況）第８条 （提供データの管理）第９条 （損害軽減義務）
第１０条 （秘密保持義務）第１１条 （派生データ等の取扱い）
１ 派生データに関しては、当事者間で別途合意した場合を除き、乙のみが一切の利用権限を有する。
２ 提供データの乙の利用に基づき生じた発明、考案、創作および営業秘密等に関する知的財産権は、乙に帰属する。
（略）(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative37

4.4 データオーナーシップの記載■サービスプロバイダからサプライヤに部品ごとや製造オーダごとのCFPを共有する場合
経済産業省ガイドライン※の「データ提供型契約」から下記の赤い部分の変更を想定。
第１５条 （契約終了後の措置）（略）
第１７条 （残存条項）
本契約終了後も、第 3 条第 2 項および 3 項（受領者の義務）、第 6 条（責任の制限等）、第 10 条（秘密保持義務）、第 11 条（派生データ等の取扱い）、第 14 条（解除）、第 15 条（契約終了後の措置）、第 16 条（反社会的勢力の排除）、本条（残存条項）、第 18 条（権利義務の譲渡の禁止）、第 20 条（準拠法）、第 21 条
（紛争解決）は有効に存続する。
（略）(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative38

5. 謝辞本資料の作成にあたり、検討の対象とさせていただきました業務シナリオ
WGの皆さまに心から感謝いたします。
■受注生産型製品の構成部品の進捗データ
業務シナリオWG 7E03「中小製造業が安価にできるデータ連携」■高速精密プレス加工の良否判定
業務シナリオWG 6E03-2「AEセンサーによる高速プレス機の不良検知」
業務シナリオWG 7B02「予知保全に向けたセンサーと画像AIの実装」
業務シナリオWG 7E01「ＡＩデータ流通基盤による企業間連携」■鋳物を起点とするカーボントレーサビリティ
業務シナリオWG 7E02「企業間データ流通のマネタイズモデル」(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative39

著者およびメンバー
研究分科会 メンバー(2022年10月13日時点)
浅香 忠満（AAC（株））サポート会員
池田 英生（（株）神戸製鋼所）正会員：副査
小倉 信之（ogura consulting）個人会員
川島 清隆（（株）荏原製作所）正会員
小林 剛（ビジネスエンジニアリング（株））サポート会員
佐藤 博義（ADS Tech）サポート会員
田中 貴暁（オークマ（株））正会員
西岡 靖之（法政大学）学術会員
廣門 伸治（電化皮膜工業（株））正会員
松岡 康男（（株）東芝）正会員
松本 俊子（（株）日立ソリューションズ）正会員：主査
山本 博士（（株）ＩＨＩ）正会員
吉本 陽子（三菱UFJリサーチ＆コンサルティング（株））賛助会員(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative40商標についてDropboxは、米国Dropbox, inc.の商標または登録商標です。
Falkonryは、米国Falkonry, Inc.の商標または登録商標です。
IoT Data Share、IoT Data Viewは、デンソーウェーブの商標または登録商標です。
その他の社名、サービス名、商品名などは、各社の商標または登録商標です。

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative41具体例におけるデータオーナーシップ・記載の検討

発行者 一般社団法人インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ
理事長 西 岡 靖 之〒102-0073 東京都千代田区九段北 4-3-28-302
電子メール：office@iv-i.org URL: https://iv-i.org
発行日

2022年10月13日

定価

非売品

（発行者に無断で複製または印刷を禁止します。）(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative

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