AI開発委託契約（シラバス 法律・倫理6）

AI開発の契約が難しい理由

仕様が決まった業務システムなら、「この機能を作って納める」と約束できます。AIの開発はそうはいきません。学習済みモデルの精度は、ユーザが用意するデータの量と質に左右され、作ってみるまで目標に届くかがわかりません。この不確実さを前提に、契約で次の3点を決めることがこの項目の中心です。

1. 何を約束するか（完成か、作業か）
2. 成果物を誰がどこまで使えるか
3. 納入した後にどう手当てするか

探索的段階型：段階ごとに契約する

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（AI編）」は、開発を4つの段階に分け、段階ごとに契約を結んで、結果を見ながら次に進むかを決める「探索的段階型」を示しています。

段階	目的	主な契約
アセスメント	一部のデータで、AIで解決できそうかを見極める	秘密保持契約（NDA）
PoC	試作したモデルで、目標の精度に届きそうかを検証する	導入検証契約（準委任型）
開発	実際に使う学習済みモデルとシステムを作る	ソフトウェア開発契約（モデル契約は準委任型）
追加学習	納めたモデルを、追加のデータで学習し直す	保守契約に盛り込む、新たに開発契約を結ぶなど様々

最初のアセスメントでも、ユーザは自社のデータやノウハウをベンダに見せます。そのため、目的外の利用や漏えいを防ぐNDAを先に結びます。

請負か、準委任か

• 請負契約：仕事の完成を約束し、完成した結果に報酬を払います（民法632条）。納めたものが契約の内容に合わなければ、修補などの責任を負います。
• 準委任契約：完成までは約束せず、善良な管理者の注意をもって作業する義務を負います（民法644条、656条）。成果に対して報酬を払う形（648条の2）もあります。

結果を約束しにくいAI開発には、準委任型がなじみやすいというのがガイドラインの考え方です。

精度保証の扱い

ベンダは、未知のデータでの精度を前もって保証しにくい立場にあります。それでも精度を約束するなら、評価に使うデータ、指標（正解率など）、測り方、届かなかったときの扱いを具体的に決めます。「精度95%を保証」と書くだけでは、後で争いになります。

成果物の権利と利用条件

学習済みモデルは、学習で得たパラメータを組み込んだ推論用のプログラムです。ユーザは自社データから作ったモデルが他社に使われることを心配し、ベンダはモデルや手法を他の案件に再利用できないと困ります。そこで、権利をどちらに帰属させるかだけでなく、使える目的や範囲、他社向けへの再利用の可否といった利用条件を組み合わせて調整します。

保守契約

運用を始めた後、入力データの傾向が変わると精度が落ちることがあります。精度の監視、再学習の範囲と費用、障害時の対応を保守契約などで決めておきます。