協賛

日本マイクロソフト株式会社

2023

AIデータ活用シンポジウム〜 生成A Iの登 場でデータの知 的 財 産はどうなるのか 〜

生成AIが注目を集めている中、2023年12月22日、AI データ活用コンソーシアムは国内著名研究者・有識者による AIに関するシンポジウムを開催しました。

生成AIの基礎とシステム開発の現状に加えて、AIとデータに関する政策やAIを取り巻く規制動向や法的課題についてご説明のうえ、登壇者によるパネルディスカッションを実施しました。

一般社団法人AIデータ活用コンソーシアム理事 /一般社団法人AIデータ活用コンソーシアム理事 /日本マイクロソフト株式会社 業務執行役員NTO

早稲田大学 法学学術院
教授

デジタル庁
国際データ戦略担当 企画官

TMI総合法律事務所
弁護士

一般社団法人AIデータ活用コンソーシアム理事 /東京大学 教授

田丸 健三郎

上野 達弘

目黒 麻衣子

野呂 悠登

藤川 琢哉

渡部 俊也

PwCコンサルティング合同会社 パートナー※敬称略

一般社団法人AIデータ活用コンソーシアム理事 / 東京大学 教授 渡部俊也

AIデータ活用シンポジウムの主旨

一般社会法人AIデータ活用コンソーシアムは、2019年に発足し、AIデータの活用に重点を置いて活動しています。この組織は、AIのための学習用データ基盤の開発を進めており、「 AIDC
DataCloud」というプラットホームを通じて新しいデータ提供方法を模索しています。不正競争防止法に基づく限定提供データの活用や、簡易な契約書作成システムの導入も行っています。
コンソーシアムは、AIデータの法整備やガバナンス、知的財産権の観点からの課題にも積極的に取り組んでおり、これらの問題に対処するためにAIデータ活用シンポジウムを主催します。
ここでは、生成AI、著作権、国際的動向、個人情報保護など多岐にわたるテーマで専門家の意見を聞く予定です。
坂村健会長の下、コンソーシアムはAIの可能性を最大限に活用し、関連する課題を解決することを目指しています。

1

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AIデータ活用シンポジウム〜 生 成 AIの登場でデータの知的財産はどうなるのか 〜

ました。
この基盤となる大規模モデルの学習に生成AIと変わるシステム開発は必要となる非常に大きなデータストレージや計算資源のコスト低下が、大規模モデルの研究開発の進展に大きく寄与しています。
マイクロソフトのAzure OpenAIでは、
ユー

登壇者

ザーのデータを完全に閉じた環境で利用でき

一般社団法人
AIデータ活用コンソーシアム 理事

るサービスを提供しており、AIの透明性や公平

日本マイクロソフト株式会社
業務執行役員NTO

田丸 健三郎生成AIと著作権
登壇者
早稲田大学 法学学術院
教授

性、
プライバシー保護に重点を置いた利活用ができるようになっています。知的財産に関連す

上野 達弘

る対応は、
データの保存場所、処理を行う場所
が、複数の国・地域を跨ることが珍しくありません。
このように計算資源のホスティング地や国

マイクロソフトはAIデータ活用コンソーシア
ムにおいて、主にデータ基盤を担当しています。

際的な規制のばらつきが、
これらの課題に影響を及ぼしています。

AIと著作権に関する議論は、主に情報解析による著作権侵害の可能性と、AI生成物の著作

彼らは生成AIに至る背景と、システム開発がど生成AIによる変化の例として、Microsoft

う変わろうとしているのかを詳しく紹介していま

Sentinelを用いたセキュリティ、
ログの監視がまず、情報解析における著作権侵害の問題で権保護の有無の2つの問題に分けられます。

す。物体認識、音声認識、機械読解、機械翻訳な挙げられます。生成AIの登場により、操作が自す。
インターネットから許諾なしにコンテンツをどのAIの能力は、2016年から2019年にかけて

然言語で指示できるようになり、ユーザーイン

収集する行為は、学習段階と出力段階の両方で人間と同等と品質をベンチマーク上達成していターフェースが大きく変わりました。たとえば、著作権侵害のリスクがあるかどうかが問題にな

ます。
しかし、
自然言語処理における日本語品質「PowerPointの形式でまとめてくれ」という自ります。特に、AIが学習するためにネット上のテ

は英語をはじめとする欧米の言語と比較すると

然言語の指示に基づき、攻撃の流れを可視化

キストや画像などを使用する場合、これらのコン

十分とは言えない状況です。

し、サマリーを作成できるようになりました。
こテンツの著作権を侵害する可能性があるかどう

生成AIは近年メディアで大きく取り上げられれまでのリポート作成は、調査と分析に基づいか問題になります。
もちろん私的使用の場合でていますが、決して新しい研究領域ではありまて手作業で行われていましたが、生成AIによりあれば、他人の著作物の利用に許諾は必要ありせん。2005年に発表された論文自動生成プロ

ユーザーインターフェースのあり方が大きく変ませんが、組織や企業の場合は、私的使用に当グラムSCIgenが学術雑誌の査読を通過した事

わろうとしています。

たらないために問題となるのです。

件はよく知られています。
また、
マイクロソフトリ

次に、AI生成物に著作権があるかどうかの問

サーチは2016年にレンブラントの絵画を学習

題です。
この点は、一般に、AIが完全に自律的にし、同じ画風の画像を生成する研究プロジェク作り出したコンテンツには著作権がないと考え

トを実施し成果を出しています。AIによる生成

られています。
しかし、AIによるコンテンツの生技術は今日大幅に向上し、実在の被写体と生成過程において、人間がプロンプトの入力に試成された画像の識別が非常に困難な品質を実行錯誤するなどの創作的な貢献をした場合、そ現しています。
従来のAIと昨今注目されている大規模モデルを用いたAIの違いは、従来のAIが特定のドメのAI生成物を著作物として認めるべきだとの考
Microsoft Sentinelは生成AIを用いることで監視を可視化し、サマリーを作成できるようになった

えもあります。
また、
イギリスなど一部の国では、たとえ人間の創作的関与なく完全にAIによってインに特化焦点を当て学習をさせ精度を上げて生成されたコンテンツに著作権を付与している

いるのに対し、生成AIはより多様な分野での活立法例もあります。

用が可能です。データトランスフォーマーの登AI学習のための著作物利用についてですが、

場により、ラベリングやデータ整理の自動化研

日本では、著作権法30条の4第2号により、情究が加速しています。GPTは、
トランスフォー

報解析のための著作物利用が一定の条件下でマーをはじめとする発明、パラメータ数の増加許容されています。
この規定は、2009年に著作により進化し、性能を向上させています。
従来は特定の問題に対して特定のモデルで権法47条の7として導入され、2018年に改正されました。現在、この規定は、著作権者の利益対応していたのに対し、基盤となる大規模モデを不当に害しない限り、情報解析を許容していルを用いて複数の問題に対応できるようになりるのです。
日本は、情報解析のための著作権制限規定
を世界で最も早く導入した国です。
その後、
イギ
リス、
ドイツ、
スイス、
シンガポールなど多くの国が同様の規定を導入しました。EUでは、加盟国に対し2021年までに情報解析規定の導入を義務化しました。厳密な比較には注意を要しますが、国際的に見ると、日本の規定は比較的広データトランスフォーマーは自己教師あり学習により少ないサンプルで学習を可能にした範囲であると考えられます。
特に、日本の規定は、主体が研究機関に限定
2

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AIデータ活用シンポジウム〜 生 成 AIの登場でデータの知的財産はどうなるのか 〜

されていない点や、営利目的での利用が一律に現が残っていない限り、著作権侵害には当たら

えば、DALL-E3のようなAIサービスでは、最近、禁止されているわけではない点が特徴です。EUないと考えるのが一般的です。
ただ他方で、例え

ピカチュウなど、特定のキャラクターの名前を入では、営利目的の利用に限って、権利者が解析をば、かつて問題となった新海誠監督のアニメ風

力して、これを出力させようとすると、出力できな拒否できる規定がありますが、日本ではそのように画像を加工するアプリEverﬁlterのように、AI

かったりするように措置されています。

な規定は設けられていません。
また、
日本では、
適

生成物が学習元著作物の具体的な表現をその米国では、情報解析について明確な規定がな

法にアクセスしたコンテンツだけを情報解析できまま出力する場合、それが著作権侵害であるこ

く、訴訟が発生した場合は裁判所が判断するこるという制限もありません。
これにより、契約違とは明らかです。

とになります。実際、訴訟も始まっていますので、反や技術的措置を迂回してアクセスした著作物

著作権法30条の4第2号は、学習のための著や、違法なソースから取得した情報の解析も、こ作物の利用を規定していますが、そのように著の規定が適用される可能性があります。

作権侵害になるコンテンツの出力を意図しなが日本の著作権法における情報解析規定につら学習を行う場合は、同条柱書にいう非享受利

いては、その解釈をめぐってさまざまな意見が日本では著作権法により情報解析のための著作物利用が一定の条件下で許容されている

今後、米国内でAI学習の著作権に関する議論が進むことが予想されます。

用に当たらないため、この規定が適用されませあります。特に、著作権者の利益を不当に害すん。ただ、平成30年改正で著作権法30条の4

るものでないことを条件とするただし書きが議第2号とは別に、47条の5第1項2号にも情報論の焦点となっています。

解析の規定ができました。47条の5第1項は、
た

ただ、情報解析規定の解釈にかかわらず、
つ

とえば検索エンジンなども対象にしており、検まり、著作権が及ぶか否かにかかわらず、情報索結果として文章のスニペットや画像のサムネ解析を目的としたデータ提供契約は可能です

イルを表示するような軽微な出力を一定の条件し、有用です。
すでに、出版社や新聞社との契約下で許容していますので、この規定が、享受目的

により解析に適したデジタルデータを提供するがあるような生成AIに適用される余地はあるか契約が見られます。
そのように、
データ所有者はと思います。

データ提供契約を促進することが重要と思わこのように、AIと著作権に関する議論は、学習れます。その上で、出力段階における対策は必

さらに、日本の規定では、情報解析のために段階と出力段階の両方を区別して、慎重な考慮

要で、それは著作権侵害や肖像権侵害、あるい

データセットを作成し、他者に提供することや、が必要です。
個人的な意見としては、
出力段階にはパブリシティ権侵害といった権利侵害だけで解析後のデータセットを販売することもこの規おける権利侵害を防止することは重要ですが、なく、さまざまな違法有害情報についても言え定の適用を受ける可能性があります。
これは、情学習段階の自由を維持すべきだと思っていますます。学習段階の自由については、
あくまでこれ

報解析のメリットを生かすことを可能とするもが、引き続き国際的な動向にも注意を払い、適切を維持した上で、出力段階における違法有害情のと言えます。

なバランスを見つけることが求められます。

報の防止のために知恵を絞り、技術的な創意工

しかし、このような広範な規定には批判もあAIと著作権に関しては、AIが他人の著作物をり、著作権法の改正が必要だという意見も存在

学習し、その「創作的表現」と共共するものを出します。ただ、
この規定は、あくまで学習段階の力した場合に常に著作権侵害に当たるという問みを対象としたものであり、出力段階まで許容題です。AIが過去に学習した著作物に依拠してするものではありませんので、この点は誤解しているとされる場合、その出力は著作権侵害に当はなりません。
つまり、生成AIが学習元のコンテたることになると考えられます。
ただ、
そうだとす

ンツの創作的表現と類似したものを出力した場

ると、これがAI利用におけるリスクとなりますの合、そのような出力は著作権を侵害する可能性

で、いろいろと議論のあるところです。

夫を結集すべきではないでしょうか。

があるのです。
もっとも、著作権法では、「アイデア・表現二分論」という原則があります。
これにより、具体的な表現のみが保護され、アイデアそのものは保護されません。たとえば、新聞記事のデータやイラストの画風、音楽の表現スタイルなどは、著作権保護の対象外です。
クリエーターにとってアイデアや表現方法は重要ですが、著作権保護
は著作者の死後70年間という長期にわたる強力な独占で、著作権侵害が認められれば、差止請求や損害賠償請求のみならず、懲役刑を含む
刑事罰のリスクもありますので、抽象的なスタイ

過去に学習した著作物の「創作的表現」
をAIが出力した場合、著作権侵害に当たる可能性がある

ルやアイデアは著作権法で保護されていないの

この問題は、
決して新しいものではなく、
2016

です。
このことは世界中で異論のない原則です。

年の知財本部での議論や、平成30年の法改正AIに関しても、特定の作家が創作した著作物

を通じても検討されてきました。
そして、
AIによる

を網羅的に情報解析したAIが、ジブリ風やバン

著作権侵害のリスクがあるとすれば、それはAIを

クシー風、
ビートルズ風のスタイルで新たな作使用するユーザー、AIサービス提供企業、AI開品を生成しても、そこに元の著作物の創作的表

発企業のいずれにも及ぶ可能性があります。例
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AIデータ活用シンポジウム〜 生 成 AIの登場でデータの知的財産はどうなるのか 〜

開発・利用など、さまざまな視点からデータガバ

AI 開発・利活用とデータガバナンス
登壇者
デジタル庁
国際データ戦略担当 企画官

目黒 麻衣子人工知能（AI）のデータガバナンスは、「 AIの開発・利用に関する政策・ルール策定におけるデータ論点」と「AIの開発・利用のすべての段階に関わるデータガバナンス」の2つに大別できると考えられます。
前者は、国内では2022年のAI戦略、AI戦略会議で出された論点整理（暫定）、経済対策などが具体例として挙げられます。
これらには、データに関する論点が具体的に取り上げられており、事業者向けのガイドライン案も示されています。後者は、データ戦略全体に関わる戦略的な文書や関連法規制（知的財産法、限定提供データ、個人情報保護法など）が含まれます。
国際的には、日本政府が主導的に立場を取るData Free Flow with Trust（DFFT）という国際的なイニシアチブがあります。
これは、
プラ
イバシーやセキュリティ、知的財産といった法制

ナンスの議論が進むべきと考えられます。
次に、2023年12月20日に日本のデジタルが増加する一方で、
データセンターの国別配置係に向けたアクションプラン」
について説明しまやデータ収集・処理の国別管理が必要となり、す。
このアクションプランは、AIの開発と利用に

クラウド技術の基本的な前提が覆される可能

関わるすべての段階でのデータガバナンスの理性があります。

論に焦点を当てています。
データガバナンスの発展は3つの段階を経てデータや知的財産、国家安全保障に関連する
データは保護されるべきだが、医療や産業、交通

デ ータに焦 点 を当て、
「 包 括 的 デ ータ戦 略などの非個人的かつ匿名のデータは自由に流通（2021年6月）」を策定しました。次に、
デジタルさせるべきだと述べました。
2019年G20大阪首庁設立（2021年9月）後、この戦略に基づき、

脳宣言では、DFFTが取り上げられ、「プライバ

Data Free Flow with Trust（DFFT）の推進

シー、データ保護、知的財産権およびセキュリを行っています。
そして、「デジタル社会の実現にティに関する課題に引き続き対処することで、向けた重点計画（2023年6月）」
を通じて、具体

データの自由な流通を促進し、消費者およびビ的な実装と重点分野への取り組みを進めていジネスの信頼を強化できる」と宣言されました。

ます。
しかし、これらの取り組みはまだ途中段階

プライバシー、セキュリティ、データ保護、知にあり、生成AI技術の急速な進展に対応し、G7的財産など、異なる分野における専門知識が群馬高崎デジタル・技術大臣会合でDFFTに関

データの流れに影響を及ぼしており、これらをするIAP（Institutional Arrangement for

どのように調整して円滑にするかは難しい問題

Partnership）の設立に合意しました。

です。特にAI関連の開発やクラウド技術の進歩「アクションプランの背景」
セクションでは、生が急速で、これらが生活に広く取り入れられて成AI技術の急速な発展への対応について記載

いる中、行政や政府間での国際ガバナンスの議されています。行政が保持する大量のデータを論が追いついていない現状があります。

AIで利用可能な形式に変換することは、時間とAI開発者や研究コミュニティーからは、AI学労力を要する作業です。デジタル庁は、行政が習のデータ品質を保証するための手だてが求保有するデータをオープンにし、過去の行政

められています。偽情報や知的財産権を侵害す

データの活用を進める計画を立てています。

る情報が含まれていると、後に法的な問題が生じる恐れがあります。
このような背景から、
デー
タの安全性を示す「評価タグ」の導入が提案されていますが、その基準設定には国際的な論議

具体的な法制度、具体的な国際的なガイドライが必要です。技術的には可能でも、適切な評価

ンや具体的な政策を建設的に議論していく取り

基準が定まらなければ、国際的なデータの流通組みです。

が停滞する恐れがあります。

具体的な国内の策定政策としては、2022年

さらに、AI開発やサービス提供には多様な段のAI戦略では、分野ごとにデータの蓄積がある

携基盤の構築が重要視されています。

ントが存在します。
しかし、特定の段階に規制が

データ戦略アクションプランには、「品質が確ら見たときに非効率な状況が生じてしまいま

集中してしまうと、
ライフサイクル全体の観点か保された利用しやすいデータを整備しオープン

さらに、総合経済対策（2023）
では、AIを大にする」
ことと、「 整備したデータを安心して活きく取り上げ、「リスクへの対応」、「AI（主に生成用・連携できるツールや仕組みを整備する」
といAI）の利用促進」、「AI開発力の強化」など、多く

う2つの主要な目標があります。また、国内のの分野でAIとデータガバナンスに関する具体的

データ基盤の整備と連携だけでなく、国際的なな取り組みが進められています。デジタル庁で連携も重要とされています。

は、生成AIの業務利用に関する技術検証や利2023年はG7広島サミットが開催され、国際用環境整備などについて、具体的な取り組みが的なデータガバナンスとデータ利活用に関する進められています。
以上のように、AIのデータガバナンスは国内外階があり、それぞれ異なる規制のトリガーポイ

デジタル庁は政府等が保有データをオープンにしAI学習データへ変換を進める計画を立てている

略会議（2023年5月26日）
でも同様に、利用可
能なデータの充実や、AIの前提であるデータ連

安倍総理は、2019年ダボス会議で、個人的います。最初はデジタル社会実現のための中核

受け止め、国家間の信頼醸成のための原則やいという問題意識が示されています。
また、AI戦法制などの国ごとの違いによって複雑化しています。
データローカライゼーションに関する法律庁が発表した「AI時代の官民データの整備・連度の違いに関わらず、データは越境する現実をものの、他国に比べて効果的に活用できていな問題は、
プライバシー、セキュリティ、知的財産

課題についての議論が進められました。DFFT
は「信頼性のある自由なデータ流通」と定義さでさまざまな議論や取り組みが行われており、
それ、国際的なデータの越境流通に関連していまれぞれが連携し合って、より良いデータ利活用のす。
この概念は、2019年1月のダボス会議で安ための環境整備が進められているのです。
これか倍総理によって提唱され、2019年6月のG20

らも、データに関する政策やルールの策定、AIの大阪サミットで合意されました。越境データのす。
また、
データガバナンスの議論ではAIやアプ
リケーションについて話しにくい状況があり、プ
ライバシーやセキュリティ、知財などの個別の規制に関する討議が全体の観点で共有されないことも問題とされています。
このような状況の中で、日本政府は国際的なガバナンスの議論にどのように結びつけるかを模索しています。2023年のG7群馬高崎デジタ
ル・技術大臣会合では、異なる分野の専門家同士が議論するのは難しく、国際的なガバナンスにギャップがあることが認められました。
そのため、国境を越えたデータアクセスの実情に関する具体的な問題や障壁に関するエビデンスを収 集し、抽 象 的なルールではなく具 体 的な
4

2023

AIデータ活用シンポジウム〜 生 成 AIの登場でデータの知的財産はどうなるのか 〜

情報ではないので、個人情報には当たらないの

ギャップ解消の方法を模索することが提案されています。
しかし、多くのプロジェクトが一時的なものに終わってしまう傾向があるため、恒久的なガバナンスのための事務局を設置し、個別の問題を解決するアプローチが重要です。
また、AIと個人情報保護法の論点
登壇者

首脳レベルでのDFFT（Data Free Flow with
Trust）具体化に向けた国際制度の設立も承認

TMI総合法律事務所
弁護士

され、これをOECDに置くことが決定されました。
これにより、価値観の近い先進国との議論

野呂 悠登

ではないかと言われています。
ここで仮にAIをア
ルゴリズムとパラメータと定義した場合、個人情報保護委員会は、後者の「パラメータ」について、特定の個人との対応関係が排斥されている
限りにおいては①に該当しないため、個人情報に該当しないと説明しています（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」
に関するQ&A 1-8）。
二つ目の論点は、「入力・出力データの個人情が進めやすくなると考えられています。
日本政府は、
これらの動きをバックアップし、報該当性」です。さまざまなものが入力・出力

幅広い専門家を交えながら、広範囲のソリュー

データになり得るので、ケースバイケースの判断

ションを出していくための大きなプロジェクトや組織を構築することを目指しています。

AIと個人情報保護法がどのような関係にあになります。その上で、①と②を含むような入るかを確認しておくことは、将来のAIの規制をど

力・出力データは個人情報に該当すると考えてのように設けるか検討する上で有益であると考います。

えたため、本日は、「 AIと個人情報保護法」
といこれらの論点について医療分野の疾患予測うテーマでお話させていただければと考えておAIを例にお話ししますと、
このAIによって、患者ります。

DFFT具体化のための国際枠組み”IAP”がOECDのもと2023年12月に承認されたの情報をインプットし、そこから問題のある症状

本日は、
まず、
日本の個人情報保護法がどのを画像でアウトプットしたとします。
この場合、こ程度までAIに規制に及ぼすことが可能かというのAI自体は個人情報に該当しないと考えられる

点をお話します。
この法律は、AIを直接的な規一方で、これらのインプットとアウトプットは、①制対象としておらず、AIの入力データ・出力デー

及び②の要件を満たし、個人情報に該当する場

タを通じて間接的に規制を及ぼしているという合があると思います。

点をご説明する予定です。次に、日本の個人情次に、AIの学習・利用段階において何が「個人報保護法が現時点でどの程度までAIを規制し情報」
であり、何がそうではないと評価されるのているかという点をお話しします。
この法律は、

かという点をAIの学習・利用のプロセスに即しAIに対して個人情報の取得・利用・提供の各段て図で説明します。

階において規制を及ぼしていますが、いずれも実務上の対応策が存在しており、現時点ではAIの利活用を阻害する程度まで厳格な規制ではない旨をご説明する予定です。
1.AIと個人情報の該当性
まず、日本の個人情報保護法がどの程度まで
AIに規制に及ぼすことが可能かという点を確認するため、AIと個人情報の該当性の論点について議論したいと思います。
ここでは二つの論点【図】AIの学習・利用段階における「個人情報」を説明いたしますが、その一つ目は「AIの個人
情報該当性」です。AI自体が個人情報に当たる

まず、【 学習段階】
では、「 生データ」
を加工しのかと言うと、違和感がある問題提起だと思いて、「 学習用データセット」を作成します。
このますが、これを言い換えると、AIのアルゴリズム「学習用データセット」
を学習済みモデルの生成とパラメータが個人情報を含むのかという議論のために「学習用プログラム」に入力して、「学習であると説明することができます。二つ目は、「入済みモデル」
が出力されます。

力・出力データの個人情報該当性」
で、入力する

次に、【利用段階】
では、利用者は【学習段階】

データや出力するデータが個人情報か否かとで出力された「学習済みモデル」
に対して「入力いう論点です。

データ」
を入力し、「AI生成物」
が出力されます。

個人情報の定義には2つの要素があり、「①以上が一般的に想定されるAIの学習・利用

生存する個人に関する情報」「②当該情報に含のプロセスですが、先ほどの個人情報該当性のまれる記述等により特定の個人を識別すること

議論を踏まえると、次のような整理となります、

ができるもの、又は個人識別符号が含まれるも

まず、図の赤枠の項目である「生データ」、「学習の」となります。

用データセット」、「 入力データ」及び「AI生成

一つ目の論点は、「 AIの個人情報該当性」
で物」
は、先ほど申し上げた入力・出力データのこす。
このAIが個人情報に当たるかという議論でとであり、個人情報に該当する可能性がありまは、①の要素が重要で、そもそも個人に関するす。一方、黒枠の項目である「学習用プログラム」
5

2023

AIデータ活用シンポジウム

及び「学習済みモデル」
は、先ほど申し上げたAI〜 生 成 AIの登場でデータの知的財産はどうなるのか 〜

は、個人情報保護法20条2項が定める要配慮

そのものであり、原則として個人情報ではあり

個人情報の取得の規制です。
この規制は、原則ません。
これらの図のとおり、個人情報保護法として本人の同意を得ずに要配慮個人情報をは、黒枠で囲われたAIそれ自体を対象としてい取得してはならないということを定めています。

るわけではなく、赤枠で囲われたAIの周辺部

これらの規制が問題となる個人情報の取得分、つまりAIに入力するデータや、出力されるの場面として、
まず、「事例1：データの入力段階

データを規制対象としています。

の個人情報の取得規制が問題となる場面」を

これまでの議論を踏まえ、AIと個人情報保護

紹介します。
この事例では、AIの学習データに違法の関係を整理すると、この法律は、AIを直接法に入手した情報、又は要配慮個人情報が含的な規制対象とはしておらず、AIに入力データ・

まれてしまった場合、これらの二つの規制に違

出力データを通じて間接的に規制を及ぼしてい反してしまうのではないかという点が問題となると説明することができます。

ります。

この点は、EUのデータ保護法であるGDPR

この問題は、生成AIの問題として昨今生じた（General Data Protection Regulation：一ものではなく、個人情報保護法の平成27年改般データ保護規則）
も個人データをその規制対正で要配慮個人情報の取得規制が新設された

象としているため、個人情報保護法と同様に、ときから、解決が難しい問題として存在していま

AI自体を直接規制するのではなく、AIに入力・した。
たとえば、対話型AIでは、第三者の要配慮

出力するデータを規制していると考えられます。

個人情報をどうしてもAIの入力データに含まれそして最近、政治的合意がなされたEUのAI法てしまう可能性がありますが、その場合に要配案では、GDPRがカバーしていなかった図の黒慮個人情報の同意を第三者から得るのは現実枠で囲われたAIそのものを直接規制できるよう的には難しく、
また、
その規制の例外にも必ずしになっています。その背 景としては、既 存のも該当するものではないため、対話型AIは、要GDPRでは、個人データが対象となっている以配慮個人情報の取得規制に違反するのではな

上は、AIがもたらす危険性に対して直接規制をいかという懸念がありました。

及ぼすものではなかったという事情があるように思います。

しかし、近時の生成AIを巡る個人情報保護法の議論の中で、改めてこの点が問題となり、議EUのAI法案は、AIそのものを規制対象とし論が深まりました。
この論点を検討するうえでたことによって、既存のGDPRではカバーできな

重要なのは、令和5年6月2日付けで個人情報かった様々な領域に規制を及ぼすことができて委員会が公表した「OpenAIに対する注意喚起

います。例えば、既存のGDPRは、個人データをの 概 要 」で す。この 注 意 喚 起 の 概 要 で は 、対象とした法令であり、その背景にいる個人の

OpenAI社がユーザー及び第三者から本人の保護を中心にそのルールが構築されています

同意なく要配慮個人情報を物理的に取得してが、AIが社会全体又はその一部に悪影響を与しまうという前提に立ったうえで、一定の事前・えるような場合は、個人の保護とは結び付かな

事後の対応をすれば、そもそも個人情報を取得

いため、規制を及ぼすことが難しいという事情していないと規範的に評価されるという法的整がありました。
これに対して、EUのAI法案では、理であると理解することができます。
この注意喚

AIそのものを直接規制対象とするため、社会全起の概要においては、事前の対応としては、収体に悪影響を及ぼすようなアルゴリズムを禁止

集する情報に上記の情報が含まれないためにすることが可能となっています。
このようなEU

必要な取組みを行うなどの対応を行い、事後対のAI法案の取組みは、
日本のAIへの規制を考え応としては、上記の情報が含まれていることがるうえで、参考になると考えています。

発覚した場合にはできる限り即時に削除するな
どの対応が求められています。個人情報保護委

2.AIと個人情報の取得規制

員会では、これらの予防的措置と事後対応がで【事例1】データの入力段階の個人情報の取得規制が問題となる場面

次に、「事例2：データの出力段階の個人情報の取得規制が問題となる場面」
を紹介します。
この事例では、違法入手された情報、又は要配慮
個人情報が、学習データではなく、AI生成物に含まれてしまったという状況を想定しています。
たとえば、ChatGPTを使っているときに、なぜか第三者の個人情報がアウトプットされてしまったという状況です。
この場合、AI生成物を取得したユーザーは、
要
配慮個人情報の取得に係る規制及び不正取得の禁止が問題となるのではないかという議論があります。
もっとも、事例1と同様に、事前の予防的な措置と事後の即時削除を行った場合には、
上記の情報をそもそも取得していないと解釈される整理できるのではないかと考えています。
仮にそうであるとすると、事例1と2のいずれにおいても個人情報保護法の規律を遵守することが可能となるため、AIと個人情報の取得の場面においては、個人情報保護法がAIの利活用を阻害するような規制とはなっていないということができると思います。

【事例2】データの出力段階の個人情報の取得規制が問題となる場面

次に、日本の個人情報保護法が現時点でどきていれば、そもそも個人情報を取得しておらの程度までAIを規制しているかという点を議論ず、要配慮個人情報に係る取得規制の対象となするため、AIと個人情報の取得規制からご説明らないという整理しているものと理解できます。

します。
ここでは、
データ入力段階と出力段階のこのような解釈には、理論上は疑問の余地もあ

特定及びその範囲内の取扱いの規制です。まそれぞれにおいて個人情報の取得規制が問題るのですが、少なくとも行政解釈としては、実務ず、個人情報保護法17条1項においては、利用となります。
これらのいずれの場面において問題に支障を生じさせないように、そのような法的目的をできる限り特定しなければならない旨がとなりうる個人情報の取得規制は二つありま整理となっていると理解できます。
なお、
この解定められています。特に、本人に関する行動・関す。一つは、個人情報保護法20条1項が定める

釈は、要配慮個人情報の取得に関する規制の心等の情報を分析する場合、本人が予測・想定

個人情報の不正取得の禁止です。
この禁止規解釈ではありますが、不正取得の禁止に関するできる程度に利用目的を特定しなければならな

定は、不正な手段によって個人情報を取得して解釈について同様のことが言えると思います。

いと解されています（個人情報の保護に関するはならないということを定めています。
もう一つ

3.AIと個人情報の利用規制
次に、AIと個人情報の利用規制を説明します。問題となる利用規制の一つが、利用目的の法律についてのガイドライン（通則編）3-1-1
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2023

AIデータ活用シンポジウム〜 生 成 AIの登場でデータの知的財産はどうなるのか 〜

能性があるとされています。一般論としては、個（※1））。
この解釈は、個人情報保護法の令和2てAIについて言及することは必須ではないとい

年改正の際の検討を踏まえて、
ガイドラインにう見解です。
この見解の論拠としては、2021年

別の事案によっては該当する可能性があるとい追加されたものです。それ以前は、利用目的を8月2日付けで個人情報保護委員会が結果公う解釈が妥当なのだろうと考えていますが、現特定するには、個人情報を利用する最終的な示した意見募集結果における通則編ガイドライ

時点においては、具体的にどのような場合に不利用目的を特定すればよいので、最終的な利用

ンのNo.28等が考えられます。
この点、
いくつか

適正利用の禁止に該当するのか明確ではあり目的に至るまでのプロセスは細かく特定しなくの企業のプライバシーポリシーを読みますと、ません。

てよいという解釈がありました。
しかし、個人のAI開発のスタートアップ企業の中では「AIの学

なお、不適正利用の禁止と生成AIの関係は、

行動監視の分析ある場合には、最終的な利用

習」までを明記しているものが一部ありました

個人情報保護委員会の3年ごと見直し規定に目的だけでなく、その過程の分析まで説明しなが、全体的な傾向としてはその程度まで特定し基づく検討において、今後の検討対象となる可ければならないということを、個人情報保護法ているものは多くはなく、現状では、「 新商品・

能性があることが示唆されています（個人情報の令和2年改正の際の検討を踏まえて、解釈上サービスの開発/研究開発」という粒度の利用

委員会「個人情報保護法 いわゆる3年ごと見追加されています。加えて、個人情報保護法18

目的の記載が多いという所感を持っています。

直し規定にもとづく検討」（令和5年11月15日）

条1項は、原則として特定した利用目的の達成3頁）。
この検討の結果、不適正利用に該当するに必要な範囲内で取り扱わなければならない

生成AIの利用がガイドライン・Q&A等で明確規定があり、
これらによって、個人情報の特定化されることになった場合には、生成AIに対す及びその範囲内の取扱いの規制が設けられてる新規の規制のようなものができるかもしれまいます。

せん。例えば、EUのAI法案では、許容できない
リスクのAIについて、AIの利用が禁止される場

もう1つの利用規制は、不適正利用の禁止です。個人情報保護法19条は、違法又は不当な合のリストを定めておりますが、そのリストのよ

行為を助長し、又は誘発するおそれがある方法

うなものになることが考えられます。

により個人情報を利用してはならないと定めています。
この規定は、個人情報保護法の令和2年改正で追加された禁止事項であり、広く個人情報の不適正利用を禁止するものですが、AIの【事例3】AIの学習段階の個人情報の利用規制が問題となる場面

もう1つの事例は、「 事例4：AIの利用段階の利活用の場面で適用される可能性があります。

個人情報の利用規制が問題となる場面」
です。

これらの規制が問題となり得る個人情報のこの場面では、AIを用いた本人に関する行動・利用の事例の一つが、「 事例3：AIの学習段階

関心などの分析が利用目的に含まれていないの個人情報の利用規制が問題となる場面」
で場合を想定しています。
この場合、個人情報のす。
この場面では、AIの学習に個人情報を利用

利用目的の範囲外の取扱いであるとして個人することが既存の利用目的に含まれていない場

情報保護法に違反する可能性があるため、AIを【事例4】AIの利用段階の個人情報の利用規制が問題となる場面合を想定しています。
この場合、AIの学習のため用いた本人に関する行動・関心などの分析が個の個人情報の利用が、既存の個人情報の利用

人の利用目的に含まれるように利用目的を変目的の範囲外の取扱いとなるため、個人情報

更して、本人に通知又は公表することが求めら保護法違反にならないようにするためには、利最後に、AIと個人情報の提供規制を説明しまれます。事例3と同様に、本人への通知又は公用目的を変更する必要があります。そのため、す。
ここで問題となり得る個人情報の提供規制

表によって個人情報保護法の規律を遵守する

実務上は、AIの学習が個人情報の利用目的には二つあります。一つは、個人情報保護法27条

ことが可能となるため、AIと個人情報の利用の含まれるように利用目的を変更し、本人に通1項が定める個人データの第三者一般の規制場面においても、個人情報保護法がAIの利活です。個人データを第三者に提供するにあたっ

用を阻害するような規制とはなっていないといては、原則として本人の同意が必要となります。

うことができると思います。

ただし、AIベンダーが個人データを取り扱わな

知、または公表する必要があると考えます。
この際の利用目的の特定の程度には、利用4.AIと個人データの提供規制

目的は「新商品・サービスの開発/研究開発」と

この事例では、いわゆるプロファイリングがいう一般的な利用目的でよいのか、「AIの学習」

い場合、いわゆるクラウド例外と同様に考える

行われており、その態様によって不適正利用のというレベルで具体的な利用目的にする必要ことができ、AIベンダーにそもそも個人情報を禁止の対象となる場合があるかという興味深があるのかという議論があります。具体化を必「提供」
したことにはならないという解釈があり

い論点もあります。
プロファイリングとは、一般要とする見解は、AIの学習は一般的な利用目ます（「個人情報の保護に関する法律について

的には、個人に関するプライベートな側面を自的において合理的には予測・想定できないたのガイドライン」に関するQ&A：7-53等、生成

動的手段よる分析をいいます。
日本の個人情報

AIサービスの利用に関する注意喚起等(1)②）。

め、AIの学習まで特定すべきだという見解です。

保護法にプロファイリング規制を設けるかにつ

この見解の根拠としては、先ほど言及した本人

仮に個人データを提供していると解されたとし

いては、平成27年改正あたりから議論されておても、個人データの取扱いの委託の場合には、例外となります（個人情報保護法27条5項1に関する行動・関心等の情報を分析する場合

りますが、現時点ではプロファイリング規制その利用目的の特定の解釈が考えられますが、このものは設けられていません。
では、
プロファイ

の解釈がそもそもAIの学習の場面で適用され号）。
もう一つは、個人情報保護法28条が定め

リングが不適正利用の禁止に該当するのかとい

るかについては、疑問もあります。具体化を不要る外国にある第三者への提供の規制です。外国

うと、2021年8月2日付けで個人情報保護委員とする見解は、利用目的の特定の際には、具体にある第三者へ個人データを提供する場合は、会が結果公示をした意見募集結果における通的な情報分析の技術的な手法までは特定不要

原則として本人に一定の情報提供をした上で則編ガイドラインのNo.57等では、個別の事案であると解されていることから、利用目的につい同意取得をすることが必要となります。外国にによっては不適正利用の禁止の対象となる可ある第三者への提供の場合、個人データの取
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扱いの委託は例外となっていません。
もっとも、

AIサービスの利用に関する注意喚起等」によれ

仮に外国にある第三者に個人データを提供す

ば、
いわゆるクラウド例外と同様の解釈はできる場合であっても、提供先が日本法相当の体制

ず、AIベンダーに対して個人データの提供をし整備基準を満たしている場合には、例外としてていると解さざるを得ません。

この規制が適用されません。
ここでは二つの事例を紹介します。一つ目は、

仮にその場合であっても、国内のAIベンダー
すると解釈して、本人の同意を得ることが求め

なる場面」
です。
この場面では、ユーザーがプロられないと整理できる可能性があります。

ンプトをAIに入力してAI生成物が出力する場面

ただし、外国のAIベンダーの場合は、外国にですが、その際に、AIベンダーがユーザーのプある第三者への個人データの提供に関する規ロンプトを応答結果の出力の目的でのみ取り扱制が適用されるため、原則として本人に情報提う場合を想定しています。ユーザーからAIベン供をした上での同意が必要となります。
しかし、ダーに個人データを提供するには原則として本この規制が適用されたとしても、提供先が日本人の同意が必要なのですが、AIベンダーが個人

法相当の体制整備基準を満たしている場合にデータを取り扱うことになっていない場合、クラは例外となります。
この点については、個別判断

ウド例外が適用されることになります。
この点、になり、AIベンダーとの契約等を検討する必要

個人情報保護委員会が公表した「生成AIサーがあります。
この契約等が体制整備基準を満た

ビスの利用に関する注意喚起等」によれば、AIしていた場合には、個人情報保護法の規律を遵ベンダーがユーザーのプロンプトを応答結果の守することが可能となるため、AIと個人情報の出力の目的でのみ取り扱う場合、クラウド例外提供の場面においても、個人情報保護法がAIのと同様、個人データの「提供」には該当せず、個利活用を阻害するような規制とはなっていない

人データの提供に関する規制の対象外となるということができると思います。

うな場合にAIベンダーのサービスを利用する場

お時間いただきありがとうございました。
ご静
聴いただき、誠にありがとうございました。

合に提供規制の対象外とされるのかは、不明確

藤川 琢哉

PwCの「生成AIに関する実態調査 2023
秋」はWebで公開されており、関心のある方は「PwC 生成AIに関する実態調査 2023 秋」
で検索し、PDFファイルをダウンロードできます。
このデータは、日本企業が生成AIをどのように捉え、どのような戦略で取り組んでいるかを理解するための貴重な情報源です。
これによると、日本の大企業の管理職層における生成AIの認知度は96%に上昇し、73%が利用経験を有し、87%が導入を検討中であることが明らかになりました。
この調査は、2023年10月に実施され、12月にリリースされたもの

しています。効率化を目指す生成AIへの期待がユーザーのプロンプトを応答結果の出力の目的高く、すでに社外サービスとして提供している企でのみ取り扱う場合には該当せず、クラウド例

業も12%存在します。

外と同様の解釈ができない可能性があります。

一方で、約半数の企業が生成AIにより競合

なお、
クラウド例外については、先ほど述べた個

他社に対して相対的に劣勢であることを感じて

人情報委員会による3年ごとの見直し規定にもています。

PwCコンサルティング合同会社
パートナー

織に所属する課長職以上の1,000人を対象にチューニングを行っている場合、AIベンダーがて検討するかもしれないということが、示唆され一般社団法人
AIデータ活用コンソーシアム 理事

で、売上高500億円以上の日本国内の企業・組です。例えば、
ユーザー側においてAIのファインとづく検討において、今後その条件づけについ登壇者

については、個人データの取扱いの委託に該当「事例5：個人データの提供の該当性が問題にと理解できます。
もっとも、他の場合には、
どのよ日本の生成AI活用状況と各国AI規制動向

おり、市場での先行を目指すモチベーションが【事例6】個人データの取り扱いの委託と体制整備基準が問題になる場面確認されています。投資額に関しては、数百万円
から数十億円以上まで企業によって幅広く、24%が数億円以上を投資しています。また、2024年3月までに43%、9月までには58%の企業が生成AIを導入予定であり、投資予算が大きい企業ではリスク意識も高く、対話型生成
AIのようなツールを使用することでAIガバナン
スの重要性が増しています。
AIガバナンスをリードする部署は企業ごとに異なりますが、一般的に情報システム、
セキュリ
ティ、法務、事業などの部門が関与しています。

【事例5】個人データの提供の該当性が問題になる場面

企業内のさまざまな部門が連携し、ガバナンス構築に取り組むことがポイントです。

二つ目は、「事例6：個人データの取り扱いの委託と体制整備基準が問題になる場面」
です。
この場面も、ユーザーがプロンプトをAIに入力してAI生成物が出力する場面ではありますが、AIベンダー側がユーザーのプロンプトの応答だ
けではなく、そのプロンプト自体を機械学習の学習データとして使う場合を想定しています。
この場合、個人情報保護委員会が公表した「生成

約半数の企業が生成AIにより競合他社に対して劣勢であることを感じ、脅威をより強く意識している

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調査結果は五つのクラスターに分類されておサービスや重要インフラ、人事評価など多くの「ユーザーのリテラシー向上」も日本の強い要り、「 無関心」な企業が12%、「 関心はあるが行分野が含まれます。EUでは提供者と利用者に望により取り上げられており、ユーザー側にも動に移していない」
が34%、「案件推進中だがガ対し、品質管理や技術文書作成、適合性評価、責任があるとされています。

バナンスは後回し」が22%、「 社内業務に活用

市場投入後のモニタリングなどの義務が課せら

中でガバナンスに力を入れている」
が18%、
「社

れます。

PwCの見解では、企業は日本のガイドラインに加えて、国際ルールを視野に入れた自社ルールの構築が必要です。将来的には、産業ごとの内外での全社対応」が14%となっています。特にテクノロジー業界と通信業界が先駆者となっ個別のガイドラインが求められることが予想さており、自動車業界も積極的な動きを見せていれ、EUの規制はより調和的な方向に進むと推ます。
リテール業界は興味を持ちつつも具体的測されています。中国も国家主導の運用を続けな行動に移していない傾向があります。

ながら、国際的な協調に動き出しています。
締めくくりとして、生成AIのイノベーションを

春と秋の調査を比較すると、テクノロジー業
界と通信業界が依然としてパイオニアである一方で、ヘルスケア業界や自動車業界が活動を活発化させています。金融業界は推進度が低下しています。
ユースケースについては、
テクノロジー業界でグローバル主要国のAIに対する規制の強弱が異なるため、事業展開おいて注意が必要になる

これらの動きに伴い、グローバルにビジネスを展開する日本企業は、国際的な規制動向を

はアプリ開発や自動プログラミング、通信業界把握し、適切なガバナンス体制を確立すること

ではコールセンター向けサービス、ヘルスケアが必要とされています。
また、将来的にはさらに業界では医師の事務作業効率化、自動車業界

詳細な産業別ガイドラインが求められるだろう

では車 両 設 計 支 援が進んでいます。P w Cはと予想されています。
これにより、企業はリスク

CADの自動生成などの新たな動向に注目して管理を効果的に行いながら、イノベーションを

おり、建設業界では設計欠陥チェック、不動産推進できるようになると考えられます。

業界では景観デザイン生成、リテール業界では続きます。
これらの国々はハードロー型の規制ています。

を採用している一方で、日本はこれまでソフトを推進してきました。しかし、日本でも新たに規制が厳しいと評価されています。EUはGDPR「AI事業者ガイドライン案」が提出され、これにを基に市民権利の強固な保護を目指しており、より規制の厳しさが増す可能性があることが示違反時の罰金は最大で売り上げの7%に達する

唆されています。
な規制を採っていましたが、最近の大統領令にめ、非EU企業にとっても重要です。

よってハードロー型に移行する兆候が見られま（CAC）
がAIアルゴリズム規制を施行しました。

向けた検討が求められています。

各国ともガバナンス体制の整備と共に、
グローバルでのスタンダード確立に向けた検討が進められると考えられる

米国では、これまでガイドラインによる緩やか

提供する全企業に影響が及ぶ可能性があるた
中国では、国家インターネット情報弁公室

要があり、グローバルでのスタンダード確立に

ロー型、
つまり緩やかなガイドラインによる規制

国が厳格なハードロー型を採用し、特にEUの可能性があります。
これはEU市民にサービスを備を進めることが重要であると述べられています。厳しい規制に対する準備は今から始める必EUが最も厳格な規制を敷いており、中国が商品パッケージと広告制作に生成AIを活用し主要国の生成AI法規制については、EUと中推進するためにも、即座にガバナンス体制の整す。
これは、AI開発者がテストと報告を義務付けられる可能性があることを意味します。

これは届け出制を設けており、違反時には厳しい罰金が科される可能性があります。
このように、AI技術に対する国家主導のデジタル戦略が強化されています。
米国はこれまでソフトロー型の規制を採用していましたが、新たな大統領令により、ハード
ロー型にシフトする兆候が見られます。
これにより、AI開発者はテストと報告を義務付けられる可能性があります。
日本は規制が比較的緩く、
ガイドラインによ

AI規制は厳格な法律による「ハードロー型」と罰則のない「ソフトロー型」の2つのタイプに分かれる

日本企業は国際的なビジネス展開を考慮にる規制が主流でしたが、新たな「AI事業者ガイ

入れ、各国の規制を理解し、適応する必要があ

ドライン案」の共有により、今後規制が強化されります。特にEUでは、AIシステムに関する具体る可能性があります。
日本企業はグローバル市

的な義務が提供者と利用者に課せられるなど、場において、海外の規制を理解した上でビジネ

厳格な規制が設けられているため、注意が必要

スを展開する必要があることから、事前に対策です。

を検討することが求められます。

広島AIプロセスにおけるG7首脳声明では、EUのAI規則では、使用が禁止されているAI

AIシステムを開発する組織に国際行動規範のシステムおよびハイリスクAIシステムに対して厳適用を求めており、これにはリスクチェックやセ

しい規制が設けられており、これには生体認証

キュリティ対策の強化などが含まれています。
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Discussion

登壇者によるパネルディスカッション
このパネルディスカッションでは、データガバ

調しました。

について、法律を遵守しているのであるのであれば、炎上が漠然と懸念されることをもって過ナンス、個人情報保護、知的財産権、クラウド

上野氏は、機械学習の出力が学習元著作

技術、国際データ流通に関する専門的なトピッ

物の創作的表現と共通する場合は著作権侵剰に恐れるべきではないという考えを述べまし

クを扱いました。主な焦点は、データの越境移害になる可能性があると指摘。そのため、機た。AIのような新技術がかかわる領域では、仮転、機械学習と著作権の関係、データのセキュ

械学習の自由化は維持すべきだが、出力結果に法律を遵守していたとしても、何らかのきっ

リティとプライバシーの問題、そして国際的なが学習元著作物の創作的表現と同じものがかけで炎上する潜在的な可能性はあるとして

データガバナンスのアプローチにあります。

出力されないように配慮する必要があると述も、その可能性が懸念されることにより常にビ

目黒氏は、OECDのプロジェクトを通じて、べました。渡部氏は、「 学習されたくない」
といジネスを停止するべきなのかという点に疑問

各国がクラウドを想定して越境することで、技う意見が多いことを指摘し、その中には著作を抱いています。監 督 官 庁の立 場としても、術者や現場と連携し問題解決を進めていくと物でないものも多く含まれており、技術的に日々生まれる新しいビジネスが国民の理解を説明。また、OECDには40カ国近い加盟国が著作権侵害にならないような対策が求められ得られるものか否かという点は注意を払ってあり、政策調整が必要な一方で、データトピッていると説明しました。

いると思われますが、法律を遵守していれば、クは幅広く、IAPを使うのが適切なトピックも上野氏は、EUやイギリスでも、非営利研究

炎上が発生したとしても、常にその事業を止め

あれば、バイラテラルやトライラテラルなどのフ目的の学習については、著作権者がこれを拒るような措置を取っているものではないと語り

レームワークで絞って進めるトピックもあると否することはできず、むしろEUやイギリスの方ました。

述べました。難易度が高いトピックは、
プロジェ

が、非営利研究目的の学習の自由が徹底され一方で、現実的な問題として、企業においてクトのスコープを再考することも必要だと考えていることを指摘しました。今は自分の著作物

AI関連の事業を進める場合には、炎上リスク

ています。
さらに、
データの越境移転問題は、複がAI学習されることに関する懸念が強いとしてを可能な限り低減させるように検討すること

数カ国間や多数国間での議論につなげていく

も、いずれ時間がたつにつれて、生成AIが日常も実 務 上は重 要であると野呂氏は指 摘しま方針を示しました。

化し、AI学習されること自体については、懸念

す。炎上対策としては、ユーザーの視点を重視

また、渡部氏からのデータ拠点におけるセがなくなることを期待していると話しました。

し、法律と社会的受容性の両方を考える必要

キュリティについての質 問に対して、目黒 氏

上野氏は、日本が初めて情報解析を供与すがあるところ、特にAIのような新技術がかかわる領域では、法律のみならず、社会的受容は、安全保障に関わる情報は基本的に共有しる規定を導入したことを紹介し、ビッグデータ

たくないものであり、その切り分けが難しいとの解析によって新たな知見が得られることに性にも配慮した上で事業を進めるのが重要だ

認 めつつも、デ ータ議 論 を取り扱うべきフついての認識が高まっている現在では、そのこと述べました。

レームとセキュリティだけを切り出して議論すとに関する理解が最終的にどう収束するかは

また、野呂氏は、日本の個人情報保護法は、るべきフレーム、技術的なプロテクトで議論す分からないとも述べました。
しかし、
そもそも著

現状ではAI関連の事業を大きな障害となってべき問題をそれぞれ政府が切り分けつつ、複作物を誰も享受しないような利用は、著作権いるものではないことを指摘しました。例えば、数のトラックを使いつつ議論を進めていくべが及ぶ必要がないのだという日本の理論的枠AI関連の事業で個人情報を取り扱う場合、AIきだと考えています。

組みは、諸外国からも注目されており、将来的に入力するデータや出力されるデータに削除

そして、国内の規制環境を海外でもスタン
ダードにしたいという思いを持ちつつも、全員が満足する形を作っていくことが必要だと強にはその方向に収束していく可能性があると請求をすることができる場合があるものの、AI指摘しました。

自体が個人情報ではないということを前提に野呂氏は、新たな技術がかかわるビジネス

すると、AI自体の削除を請求するのは難しいと
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AIデータ活用シンポジウム〜 生 成 AIの登場でデータの知的財産はどうなるのか 〜

説明しました。また、AIのプロバイダーへの個

藤川氏は、企業を集めて共通の課題解決をり、それが製品化されると新鮮で良いと感じて

人データの提供は、
いわゆるクラウド例外に依目指し、データの流通・共有を進めることが自いると述 べました。一 方 、シニアのコミュニ

拠することができ、その規制の対象外になる場

分のミッションであると述べました。また、同ティーではChatGPTの使用率が高いことに驚合があると説 明しました。ただし、A Iのユー

じ業界の企業が集まって、大きな業界課題やき、その使用方法を見て、物を作る際には新たザー企業がファインチューニングの形で調整

社会問題を解決することも目指しているとのな発想で進めなければならないと感じたと述を行っている場合、いわゆるクラウド例外に依

ことです。

べました。

AIのデータの活用については、業界をまたい拠できなくなる可能性があるため、注意が必要

この議論は、
データガバナンスの複雑さと、社だ共同体を形成することが理想的であるもの

会やビジネスに与える影響、
そして国際的な協田丸氏は、日本と米国の企業がデータを扱の、初めは小さく同じ業界内から始めるべきと力と標準化の必要性を浮き彫りにしました。技う姿勢に大きな違いがあると指摘。田丸氏のの説明がありました。AIのガバナンスについて術の進歩に伴う新しい課題に対処し、国際的な経 験 上 、米 国の企 業は営 業 機 密でない限りは、業界という枠組みが不要となる可能性が枠組みの中でこれらの問題を解決するためのア

データを提供してくれる一方、日本の企業はほあると指摘する一方で、同じ業界の人々は同じ

プローチを模索する議論となりました。データ

とんどデータを提供してくれないとのこと。
これようなユースケースでAIを使っているため、業の自由な流通と信頼性の確保（DFFT）の重要が日本のAI開発に影響を及ぼしていると語り、界内でガイドラインを作ることが必要あり、
こ性を認識し、国際的なデータガバナンスのため

日本固有のデータが他の国や地域と比べて少のような取り組みは業界にとらわれない形での新しい機構やパートナーシップを構築するこないことに危機感を示しました。

進められるべきとも語りました。

とに注力しています。
また、著作権法の解釈や、であると野呂氏は説明しました。

また、田丸氏はデータの価値認識が変わり最後に、田丸氏はマイクロソフト内部でも生AIとの関係における個人情報の取り扱いについつつあり、使い捨てから利活用へと移行してい成系AIの活用により開発チームが変革を遂げても深く議論しており、これらの問題が国際的ると指摘。AIデータコンソーシアムの設立を挙ていることを話しました。生成系AIを用いてシなデータガバナンスの枠組みにどのように組みげ、データの取引をよりオープンかつフェアに

ステムサービスを作る方法は、
これまでの延長

込まれるべきかを探求しています。

する試みが進んでいると説明しました。一方

線上ではなく、全く新しい線上にあるという考で、データを提供したくない理由の一つとして、えを示しました。また、若手のエンジニアや研企業が自社のデータを金銭的価値として捉え

究開発者が新しい発想を持ち込んでいると語ていることを挙げ、データの価値を還元するエコシステムの構築が必要と述べました。
渡辺氏は、データのエコシステム作りとAI活用の重要性を強調。価値あるデータの提供を増やすためには、技術的なオプションが必要であると語りました。また、データ提供者が価格設定に困ることを指摘し、価値に応じたプライ
シングが必要との考えを示しました。
田丸氏と渡辺氏は、AIデータコンソーシアム
が開発したデータ取引基盤「データクラウド」
について説明。
これにより、データ提供者が取引条件を設定し、限定提供データの保護を行いながら取引が可能になります。
しかし、この取引基盤の存在が十分に認知されていないとの課題を共有しました。

記事中の肩書は掲載時のものです。
その他記載されている、会社名、製品名、ロゴ等は、各社の登録商標または商標です。

お問い合わせは次のインフォメーションをご利用ください。
■インターネットホームページ ： https://aidata.or.jp/■事務局 ： info@aidata.or.jp

一般社団法人AIデータ活用コンソーシアム〒150-0034 東京都渋谷区代官山町16-2 代官山フロント５階

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