AI開発や学習済みモデル開発の契約で注意すべき点をIT企業専門弁護士が解説

AI技術を利用したソフトウェア開発については、従来のソフトウェア開発とは違った特殊な注意点があります。

そこで、今回は開発したデータの取り扱いの仕方も含めて、AI開発における契約の注意点について解説していきます。

AI開発契約の段階ごとの注意点

AI技術を活用したソフトウェア開発では、プロジェクトの進行に応じて異なる契約書を締結する必要があります。

契約書は進行に応じて作成する必要があります。基本的には次の段階に移る前に、契約書を作る必要があります。次の段階でのゴールは何か、そのときの報酬や費用はどうするかを事前に決めておくのがよいでしょう。

時間がなくて契約書を結ぶ前に次の段階に行かざるを得ない場合であっても、なるべく早い段階で、契約書を作成する必要があります。

それぞれの段階で適切な契約を結ぶことで、企業間の信頼を築き、後のトラブルを未然に防ぐことができます。ここでは、AI開発の主な段階とその際に留意すべき契約の注意点について詳しく解説します。

アセスメント段階

アセスメント段階は、AI技術の導入を検討し、その効果やリスクを評価する初期段階です。

この段階では、企業間での情報交換が行われることが多いため、秘密保持契約（NDA: Non-Disclosure Agreement）を結ぶことが重要です。

NDAは、プロジェクトに関わる機密情報やノウハウの漏洩を防ぐための契約であり、これにより双方が安心して情報を共有できます。また、NDAには情報の開示範囲や利用目的、機密情報の取り扱い方法などを明確に記載する必要があります。

PoC（概念実証）段階

PoC段階では、AI技術の実現可能性をテストし、実際に運用可能かどうかを評価します。

ここでは、導入検証契約書を締結することが求められます。導入検証契約書には、実証実験の目的や範囲、使用するデータの種類、検証にかかる期間やコストなどを明記します。

PoCの結果に基づき、次のステップに進むかどうかの判断基準を定めることも重要です。この契約書を明確にすることで、予期せぬコストの発生やスケジュールの遅延を防ぐことができます。

開発段階

AIソフトウェアの本格的な開発が始まる段階です。

ここで必要なのは、ソフトウェア開発契約書です。この契約書では、開発するソフトウェアの仕様や要件、納期、費用、知的財産権の帰属、責任分担などを詳しく規定します。

AI技術の場合、学習済みモデルの精度や性能保証に関する取り決めが重要です。

例えば、特定の精度を保証する場合、それを達成できなかった場合の対応策（再開発や費用の返還など）を明示しておくことが求められます。

追加学習段階

追加学習段階は、AIシステムの性能向上や新たなデータへの適応を目的とした、学習モデルの再トレーニングを行う段階です。

この段階でも、ソフトウェア開発契約書が適用されることが多いです。

ただし、ここでは既存のモデルの改善や追加学習がメインとなるため、その内容に応じた契約内容の見直しが必要です。

例えば、追加学習に必要なデータの提供範囲やその品質、再学習にかかる費用、改良後のモデルの知的財産権の取り扱いなど、具体的な事項を明確に定めることが求められます。

学習済みモデルの開発契約の注意点

AI技術を利用したソフトウェア開発において、学習済みモデルの開発契約は非常に重要な要素となります。

学習済みモデルは、AIシステムの性能を大きく左右するため、その契約内容には慎重な検討が必要です。ここからは学習済みモデルの開発契約における主要な注意点について詳しく解説します。

学習済みモデルの「完成」の定義

学習済みモデルの開発契約において最も難しい点の一つは「完成」の定義です。

従来のソフトウェア開発とは異なり、AIモデルは継続的に学習し、改善されることが求められるため、開発の完了時点を明確にするのが難しい場合があります。

例えば、モデルが特定の精度に達した時点を「完成」とみなすことが一般的ですが、その精度の測定方法や評価基準を契約書に明確に記載することが重要です。これにより、双方が納得する形で開発の完了を確認できるようになります。

想定外の挙動に対する対応

AIモデルは、訓練データの質や量、アルゴリズムの設定などにより、予期しない挙動を示すことがあります。

このような場合に備えて、契約書には想定外の挙動が発生した際の対応策を記載する必要があります。

例えば、想定外の挙動が発生した場合の修正作業や追加開発の費用負担、納期の再設定などを事前に取り決めておくことで、後のトラブルを防ぐことができます。

請負契約と準委任契約の選択

学習済みモデルの開発契約を締結する際には、契約の形態を慎重に選択する必要があります。

一般的に、AIモデルの開発には不確定要素が多いため、請負契約よりも準委任契約が適している場合が多いです。

準委任契約では、成果物そのものではなく、開発作業そのものに対する報酬が支払われるため、開発過程での柔軟な対応が可能です。請負契約を選択する場合には、一定の精度を上回る出力を保証する能力を明確にし、達成できなかった場合の対応策を契約書に盛り込むことが必要です。

知的財産権の取り扱い

学習済みモデルの開発において、知的財産権の取り扱いも重要な契約事項の一つです。

AIモデルは、学習データやアルゴリズム、開発者のノウハウなどが複雑に絡み合って構築されるため、その知的財産権の帰属を明確にしておく必要があります。

契約書には、モデルの使用権や改変権、再配布権などをどちらが保有するかを明示し、双方の権利と義務を明確にすることが求められます。

データに関する契約の詳細

AI技術を活用したソフトウェア開発では、データが非常に重要な資源となります。データの利用方法や権利関係を明確に定めることは、開発プロジェクトの成功に直結します。

データに関する契約では以下の5つのポイントについて詳細に取り決めることが求められます。

権利関係

データの権利関係は、誰がそのデータを所有し、どのように利用できるかを定める重要な要素です。

現在の法律では、データそのものは有体物ではないため、所有権の対象とはなりません。しかし、契約によってデータの利用権や管理権を定めることが可能です。

契約書には、データの帰属先を明確にし、そのデータをどのように処分できるか（例：他のプロジェクトへの横展開の可否、契約終了時の処分方法など）を詳細に記載する必要があります。

また、契約に含まれていない事項が発生した場合、その決定権が誰にあるのかを明確にすることも重要です。

責任関係

データの品質やその利用により生じた損害についての責任関係も、明確にしておく必要があります。

例えば、提供されたデータの品質が基準を満たしていなかった場合、その結果として生じた不具合や損害について、どのように対応するかを契約に明記します。

また、データの利用によって発生した損害に対して、誰がどの程度の責任を負うのかも、契約書で具体的に定めるべきです。これにより、後から責任の所在についての紛争を防ぐことができます。

対価・利益分配

データの提供や利用に対する対価の支払い方法、及びそれに伴う利益分配のルールも、契約書に明確に定める必要があります。

例えば、データの提供に対して一括で定額を支払う方法や、月額での支払い、または成功報酬型の報酬形態など、様々な形態が考えられます。

さらに、データを利用して得られた利益をどのように分配するのか（例：収益の一定割合を提供者に支払うなど）も取り決めることが重要です。

秘密保持

データに関する秘密保持の義務は、非常に重要な契約要素です。

秘密保持契約（NDA）には、どの情報が機密情報に該当するのか、そしてその情報をどのように取り扱うべきかを明記します。

具体的には、開示された全ての情報を機密情報とするのか、または当事者が特に指定した情報のみを機密情報とするのかを明確にする必要があります。

また、秘密保持義務の対象者を受領者のみに限定するのか、両当事者とするのかも、契約書で取り決めることが求められます。

派生データの取り扱い

AI技術を用いて生成された派生データの取り扱いも、契約において重要なポイントです。

派生データとは、元データを加工、編集、統合した結果生成されたデータや、AI技術を使用して生成された学習済みパラメータなどを指します。

この派生データの利用目的や権利関係、さらに派生データから得られる収益の分配方法についても、契約書で明確にしておく必要があります。これにより、派生データをめぐる紛争を未然に防ぐことができます。

まとめ

以上のように、AI開発やデータの取り扱いに関しては、通常のシステム開発やデータとは違う取り扱いが必要になります。

AI技術を活用したソフトウェア開発や利用に関する契約では、技術的な側面だけでなく、倫理的・法律的な側面も考慮することが求められます。

契約書を作成する際には、各段階ごとの注意点を踏まえ、データやOSSの利用に関する詳細な取り決めを行うことが重要です。これにより、企業はAI技術を最大限に活用しつつ、法的リスクを最小限に抑えることができます。

AIの特殊性を踏まえつつ、自社に不利益にならないように、十分に注意しましょう！