【G検定まとめ2026】43.AI開発委託契約

1. AI開発の各フェーズの内容とそれらのフェーズが置かれている趣旨を理解している

アセスメントフェーズ

AI開発の出発点となるのがアセスメントフェーズです。このフェーズでは、AIを用いて解決すべき課題を明確にします。同時に、AI以外の手段で問題を解決できないかも検討し、AIの有効性を慎重に評価します。アセスメントの結果は通常、報告書の形でまとめられます。多くの場合、このフェーズは準委任契約のもとで実施されます。これは、AIの実現可能性を探る重要な段階だからです。

PoC（Proof of Concept）フェーズ

アセスメントに続いて行われるのがPoCフェーズです。PoCは「概念実証」を意味し、AIが実際の環境で機能するかどうかを検証します。このフェーズでは、AIの適用範囲を拡大したり、精度を高めたりします。また、AI導入に伴って生じる様々な問題の解決策も模索します。PoCの成果は、通常、調査結果をまとめた報告書として提出されます。このフェーズも、多くの場合、準委任契約で行われます。

実装（本開発）フェーズ

PoCで実用化の見込みが確認されると、実装フェーズに進みます。このフェーズでは、実際の運用環境で使用するAIの開発を行います。実装フェーズも多くの場合、準委任契約で進められます。これは、最終的にどのようなモデルが完成するかを事前に正確に予測するのが難しいためです。このフェーズの成果物は、推論用コードとパラメータを含むAIモデルです。

追加学習フェーズ

AIを実環境に導入した後は、保守・運用フェーズに入ります。この段階で必要に応じて行われるのが追加学習フェーズです。追加学習の方法は様々で、保守・運用契約の一部として行われることもあれば、規模の大きな追加学習の場合は別途契約を結ぶこともあります。このフェーズも通常は準委任契約で行われます。

各フェーズは順を追って行われますが、必ずしもすべてのフェーズを経る必要はありません。例えば、アセスメントを省略する場合もあります。また、AIのモデル開発だけでなく、それを組み込むシステム全体の開発も並行して行われることがあります。

2. 各フェーズの内容と適切な契約関係を理解している

アセスメントフェーズ

項目	請負契約	準委任契約
約束する内容	特定の成果物の完成	一定の事務処理の遂行
成果物完成責任	受託者が負う	原則として負わない (善管注意義務はある)
契約不適合責任	修補・代金減額・損害賠償等の責任を負い得る	原則として負わない
報酬の根拠	成果物の完成	業務の遂行 (場合により成果完了型)
AI開発での適用例	仕様が確定した周辺システム実装等	アセスメント・PoC・実装・追加学習の各フェーズ
AI開発との適合性	性能の事前確定が困難なため適用は限定的	性能の事前確定が困難な AI 開発に適合的
留意点	受託者が過度なリスクを負う恐れ	業務範囲・目標性能を契約で明確化することが重要

AI開発プロジェクトの最初の段階は、アセスメントです。この段階では、AIを導入して解決したい課題を整理し、AI以外の解決方法の有無を確認し、AIが有効かどうかを判断します。アセスメント段階の主な成果物は報告書です。この段階では、具体的な開発作業よりも調査や分析が中心となるため、通常は準委任契約が適しています。準委任契約は、特定の結果を保証するのではなく、業務の遂行自体を約束する契約形態です。アセスメントの規模によっては、単なる秘密保持契約（NDA）だけで済む場合もありますが、実際には相応の工数が必要なことが多く、有料の準委任契約となることが一般的です。

PoC（概念実証）フェーズ

アセスメントの結果、AIの使用が有効だと判断された場合、次はPoC（Proof of Concept）段階に進みます。PoCでは、AIの取り扱い範囲の拡大や精度向上、AI導入により生じる様々な課題の解決などを図ります。PoCの目的は、実運用可能なモデルが作成できるか、そのモデルを実際の環境で運用できるかを調査することです。つまり、調査が主な目的となるため、この段階でも準委任契約が適しています。PoCの成果物は通常、調査結果をまとめた報告書です。この報告書を基に、本格的な開発に進むかどうかが判断されます。

実装（本開発）フェーズ

PoCの結果、実運用が可能だと判断されれば、実装（本開発）段階に移行します。この段階では、実際の運用環境で使用するAIモデルの作成が行われます。実装段階でも、多くの場合は準委任契約が用いられます。これは、AIモデルの最終的な性能や具体的な形が事前に予測できないためです。成果物としては、推論用コードとパラメータを含むAIモデルが該当します。場合によっては、成果完了型準委任契約が利用されることもあります。これは、事務処理の結果得られる成果に対して報酬を支払う形態です。ただし、請負契約とは異なり、特定の結果を保証するものではありません。なお、AIモデルの開発だけでなく、ユーザーがモデルを操作するためのシステム部分の開発も同時に行われることが多いです。システム開発の方法によって、契約形態が変わる可能性があります。例えば、アジャイル開発の場合は準委任契約が一般的ですが、ウォーターフォール型開発の場合、要件定義段階は準委任契約、実装段階では請負契約が用いられることがあります。

追加学習フェーズ

AIモデルを実環境にデプロイした後は、保守・運用段階に入ります。この段階で行われる重要な作業の一つが追加学習です。追加学習の契約形態はケースによって異なります。保守・運用契約の一部として追加学習を行う場合もありますし、規模の大きな追加学習の場合は、専用の契約を結ぶこともあります。いずれの場合も、通常は準委任契約が用いられます。

3. 知的財産の帰属と利用条件について理解している

AI開発において、様々な成果物が生み出されます。これには、AIに関するコード、パラメータ、学習用データセットなどが含まれます。これらの成果物には、著作権などの知的財産権が発生する可能性があるため、AI開発契約を結ぶ際には、権利の帰属について明確に定めることが大切です。しかし、知的財産権の帰属を決定することは、想像以上に複雑な面があります。帰属交渉に時間をかけすぎると、開発の遅延を招く可能性があります。そのため、権利の帰属にこだわるよりも、適切な利用条件を設定することに重点を置くのが効果的です。例えば、一方に著作権などの権利を帰属させつつ、他方に適切な利用権を与える方法があります。また、状況に応じて、著作権を取得した側に権利の制限を加えるなどの条件を設定することも可能です。このような柔軟な対応により、双方の利益を守りつつ、スムーズな開発プロセスを維持できます。重要なのは、契約当事者双方の事情を十分に考慮することです。それぞれの懸念事項を理解し、その妥当性を慎重に検討する必要があります。契約自由の原則に基づき、当事者間で合意できる最適な解決策を見出すことが大切です。ただし、この自由は法律の範囲内で行使されなければならないことに注意が必要です。知的財産権の帰属と利用条件を決定する際には、以下の点を考慮すると効果的です。

• 各当事者の貢献度
• プロジェクトの目的
• 将来的な利用の可能性
• 競合他社との関係
• 技術の特殊性

これらの要素を総合的に判断し、双方にとって公平で実用的な取り決めを行うことが望ましいです。また、知的財産権の帰属と利用条件は、プロジェクトの進行に伴って変化する可能性があることも覚えておく必要があります。そのため、定期的に見直しを行い、必要に応じて条件を調整する柔軟性を持つことも大切です。

4. 秘密保持契約（NDA)に関する基本的事項について理解している

秘密保持契約（Non-Disclosure Agreement：NDA）は、AI開発の分野で重要な役割を持つ契約の一つです。この契約は、AI開発契約を検討する初期段階や、簡単な評価を行う際によく用いられます。NDAの主な目的は、契約の相手方から提供される秘密情報を適切に保護することにあります。この契約を結ぶ際には、いくつかの重要な点に注意を払う必要があります。

まず、契約書には目的を明確に記載することが大切です。例えば、AI開発契約の検討や評価のために提供される情報を保護するという目的を具体的に明記します。これにより、契約の範囲と意図が明確になります。次に、秘密情報の取り扱いに関する規定を設けることが重要です。この規定には、秘密とされた情報を第三者に開示しないことや、情報の漏洩を防ぐことが含まれます。さらに、NDAで定められた目的以外での情報の使用を禁止する条項も必要です。具体的には、他社から受託しているAI開発案件での使用や、自社の営業目的での使用を禁止するような条項を入れることが一般的です。

これらの規定により、秘密情報の不適切な使用や流出を防ぐことができます。最後に、守秘義務の期間を適切に定めることも重要です。この期間は、提供される情報の性質や保護の必要性に応じて決定されます。情報の価値や機密性によって、適切な期間が異なる場合があります。

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キーワード解説

AI・データの利用に関する契約ガイドライン

経済産業省が公表しているガイドラインであり、AI開発や運用、データ利活用における契約上の留意点や考え方を整理したものである。AI開発では、最終的な成果物の性能を事前に確定することが難しいという技術的特性があるため、当事者間でトラブルが生じやすい。このガイドラインは、こうしたAI特有の課題を踏まえ、開発プロセスを「アセスメント」「PoC」「実装」「追加学習」の段階に分けて進める「探索的段階型開発方式」を提唱している。各段階では準委任契約を基本としつつ、必要に応じて成果完了型準委任契約や請負契約を組み合わせることが推奨される。また、ガイドラインでは、学習用データセット、学習済みモデル、推論用プログラム、ノウハウなどの成果物について、知的財産権の帰属を厳格に定めるよりも、当事者双方が納得できる利用条件を設定することの重要性が強調されている。AI開発委託契約のモデル契約書も併せて公開されており、企業はこれらを参考に、自社の状況に応じた契約条項を整備することができる。

NDA

NDA（秘密保持契約）は、開発プロセスで共有される機密情報の漏洩や不正利用を防ぐための重要な取り決めである。AI開発では、技術的なノウハウやビジネス上の戦略、顧客情報など、外部に知られてはならない情報が多く扱われる。NDAを締結することで、これらの情報が第三者に漏れることを防ぎ、開発者と依頼者の双方が安心して情報を共有できる環境を整えることができる。NDAの内容には、秘密情報の定義、情報の取り扱い方法、情報を知ることが許される範囲、契約期間、違反時の対応などが含まれる。特に、AI開発では学習データやアルゴリズムの詳細が競争力の源泉となるため、これらを適切に保護することが求められる。また、NDAは開発の初期段階で締結されることが一般的であり、これにより、開発者と依頼者の間で情報共有のルールを明確にし、信頼関係を築く基盤となる。さらに、NDAは法的拘束力を持つ契約であり、違反した場合には損害賠償などの法的責任が生じる可能性がある。そのため、契約内容を十分に理解し、適切に運用することが重要である。AI開発においては、NDAを通じて機密情報の保護を徹底し、円滑な開発活動を進めることが求められる。

請負契約

受託者が特定の成果物の完成を約束し、依頼者がその成果物に対して報酬を支払う契約形態を指す。この契約では、受託者は成果物の完成に対して責任を負い、完成しなかった場合や成果物に契約不適合があった場合には、修補や損害賠償などの責任を問われる可能性がある。AI開発においては、学習済みモデルの性能が学習用データセットの質や量に大きく依存し、事前に具体的な成果物を明確に定義することが難しい場合が多い。そのため、請負契約を適用すると、受託者が過度な責任を負うリスクが高まると指摘されている。経済産業省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」でも、AI開発においては請負契約よりも準委任契約の方が適しているとされている。

準委任契約

受託者が特定の成果物の完成を約束するのではなく、一定の事務処理を遂行することを委託者に約束する契約形態を指す。この契約では、受託者は善良な管理者の注意義務をもって業務を遂行する責任を負うが、成果物の完成自体には法的な責任を負わない。AI開発の分野では、学習用データの質や量、学習プロセスの特性などにより、最終的な成果物の性能や仕様が事前に確定しにくい場合が多い。そのため、受託者が成果物の完成を保証する「請負契約」よりも、業務遂行自体に焦点を当てる「準委任契約」が適しているとされる。この契約形態を採用することで、受託者は過度な責任を負うことなく、AI開発業務を遂行できる。一方で、委託者としては、成果物の品質や性能に対する期待値を明確にし、契約内容に反映させることが求められる。具体的には、業務範囲や目標とする性能指標、報酬の支払い条件などを詳細に取り決めることで、双方の認識のズレを防ぐことが重要となる。

精度保証

開発されたAIシステムやモデルが特定の性能基準や精度を満たすことを契約上で確約することを指す。しかし、AI技術の特性上、未知のデータに対する予測精度を事前に完全に保証することは難しい。そのため、契約時には、既知の評価用データを用いた性能評価や、開発プロセスを段階的に分けて進捗を確認する手法が採用されることが多い。これにより、開発者と依頼者の双方が期待する性能水準を明確にし、リスクを適切に管理することが可能となる。

PoC

PoC（Proof of Concept）は、概念実証と訳され、提案された技術やアイデアの実現可能性を検証するプロセスを指す。具体的には、AIソリューションが実際の業務や課題に適用可能かを評価するための試験的な取り組みである。この段階で、技術的な適合性や効果を確認し、正式な開発や導入の判断材料とする。PoC契約は、AI開発委託契約の初期段階で締結されることが多い。この契約では、検証の目的、範囲、期間、費用、知的財産権の取り扱いなどが明確に定められる。特に、検証期間中に生じた成果物やデータの権利帰属については、後のトラブルを避けるために詳細に取り決める必要がある。また、検証結果に基づき、次のステップである本格的な開発契約やライセンス契約への移行が検討される。経済産業省は、オープンイノベーションを促進するために、AI分野におけるPoC契約のモデル契約書を公開している。このモデル契約書は、企業間の協業を円滑に進めるための指針として活用されている。具体的には、秘密保持契約、PoC契約、共同研究開発契約、ライセンス契約など、各段階に応じた契約書の雛形が提供されており、企業はこれらを参考に自社の状況に適した契約を締結することが推奨されている。AI開発におけるPoCは、技術の有効性を確認するだけでなく、ビジネス上のリスクを低減し、最終的な導入の可否を判断する重要なステップである。適切なPoC契約を締結することで、関係者間の期待値を調整し、円滑なプロジェクト進行が期待できる。

保守契約

開発されたAIシステムの運用開始後、その性能や機能を維持し、必要に応じて改善や修正を行うための取り決めを指す。具体的には、システムの定期的な点検、障害対応、アップデート、ユーザーからの問い合わせ対応などが含まれる。AIシステムは、運用環境やデータの変化により性能が劣化する可能性があるため、適切な保守が求められる。保守契約を締結する際には、対応範囲や期間、費用、責任分担などを明確に定めることが重要である。これにより、システムの安定稼働とユーザーの信頼性を確保することができる。