最終更新日：2026年9月6日
gk law ai_ethics cheatsheet
まず結論
AIに関する法律と契約は、法律名を丸暗記するのではなく、「何を守るのか」「どの行為が問題なのか」で切り分けます。
| 問題文の中心 | 確認する法律・契約 |
|---|---|
| 生存する個人を識別できる情報、個人データの利用・提供 | 個人情報保護法 |
| 文章・画像・プログラムなどの創作的な表現 | 著作権法 |
| AIを利用した技術的な発明 | 特許法 |
| 営業秘密、限定提供データの不正取得・使用・開示 | 不正競争防止法 |
| 市場での排除、カルテル、不公正な取引 | 独占禁止法 |
| 開発範囲、役割分担、精度、成果物、データ利用条件 | AI開発委託契約・AIサービス提供契約 |
G検定では、同じ学習データやAIモデルに複数の法律・契約が同時に関係し得ることにも注意します。
直感的な説明
自社の設備データを使って、故障予知AIを開発会社に作ってもらい、その後クラウドサービスとして運用する場面を考えます。
この一つのプロジェクトだけでも、次の論点が発生します。
- 設備データに担当者名などが含まれる
→ 個人情報保護法 - 学習プログラムや説明資料を作る
→ 著作権法 - 新しい故障予知の技術を発明する
→ 特許法 - 非公開の設計情報やノウハウを渡す
→ 不正競争防止法 - 強い立場の事業者が競合サービスを排除する
→ 独占禁止法 - データ、モデル、精度、責任の分担を決める
→ AI開発委託契約・AIサービス提供契約
つまり、「AIの法律」は一つの箱ではありません。情報・表現・発明・秘密・市場・当事者間の約束という別々の視点から確認します。
定義・仕組み
6つの論点を横断比較
| 法律・契約 | 主な目的・保護対象 | AI分野の代表例 | 試験の手掛かり |
|---|---|---|---|
| 個人情報保護法 | 個人情報の適正な取扱いと権利利益の保護 | 顔画像、音声、顧客情報、従業員データ | 利用目的、本人、第三者提供、安全管理 |
| AIと著作権法 | 創作的な表現の保護 | 学習データ、生成画像、文章、プログラム | 表現、情報解析、類似性、依拠性 |
| AI技術の特許 | 技術的思想としての発明の保護 | AIを用いた具体的な予測・制御技術 | 発明、新規性、進歩性、記載要件 |
| 不正競争防止法 | 営業秘密・限定提供データなどの保護と公正な競争の確保 | 非公開ノウハウ、顧客データ、契約者向けデータ | 秘密管理性、不正取得、限定提供 |
| 独占禁止法 | 公正かつ自由な競争の促進 | API接続の不当な制限、カルテル、優越的地位の濫用 | 市場、排除、支配、共同、競争制限 |
| AI開発委託契約・AIサービス提供契約 | 当事者間の権利・義務・利用条件の明確化 | PoC、精度目標、成果物、入力データの再利用 | 作る／使う、役割、保証、利用範囲 |
AIライフサイクルで見る確認ポイント
| 段階 | 主な確認事項 | 関係しやすい法律・契約 |
|---|---|---|
| データ収集 | 取得方法、利用目的、個人情報、著作物 | 個人情報保護法、著作権法 |
| データ提供 | 第三者提供、秘密管理、提供範囲 | 個人情報保護法、不正競争防止法、契約 |
| AI開発・学習 | 情報解析、発明、ノウハウ、役割分担 | 著作権法、特許法、不正競争防止法、開発委託契約 |
| サービス提供 | 入力・出力・ログの利用、停止、責任 | サービス提供契約、個人情報保護法、著作権法 |
| 生成物の利用 | 既存著作物との関係、人の創作的寄与 | 著作権法 |
| 市場での競争 | 排除、カルテル、取引条件、企業結合 | 独占禁止法 |
段階ごとに法律が一つに決まるわけではありません。表は、最初に確認する論点を見つけるための地図です。
最短の判断フロー
問題文を読んだら、次の順に中心論点を探します。
- 個人を識別できる情報か
→ 個人情報保護法 - 文章・画像・プログラムなどの表現か
→ 著作権法 - 具体的な技術的発明か
→ 特許法 - 秘密情報や契約者向けデータの不正利用か
→ 不正競争防止法 - 市場の競争を排除・制限する行為か
→ 独占禁止法 - 当事者間の役割・権利・責任・利用条件か
→ AIに関する契約
複数に該当する場合は、一つだけを選ぶのではなく、各論点を分けて考えます。
法律と契約の違い
法律は、一定の要件を満たす行為や情報に広く適用されます。契約は、原則として契約当事者の間で、法律だけでは決まらない利用条件や責任分担を具体化します。
たとえば、データが著作物や営業秘密に該当するかとは別に、次の事項を契約で定めることがあります。
- AI学習に利用できるか
- 別の顧客向けモデルへ再利用できるか
- 契約終了後に削除するか
- 誰がモデルや成果物を利用できるか
- 目標精度と保証範囲をどう区別するか
「法律で禁止されていないから自由に使える」とは限らず、契約上の制限も確認します。
いつ使う？（得意・不得意）
選択肢を切る場面
- 顔画像を本人の同意なく別目的へ利用した
- 学習データに含まれる文章を複製した
- AIを利用した新しい制御技術を出願した
- 退職者が非公開の学習データを持ち出した
- 競争事業者同士でAIサービスの価格を決めた
- 委託先が入力データを別の目的へ再利用した
このような問題では、登場する「物」だけでなく、取得・利用・提供・開示・排除・合意・契約などの行為を確認します。
実務で確認する場面
- PoCを始める前にデータを渡す
- 生成AIサービスへ社内資料を入力する
- 学習済みモデルを共同開発する
- AI生成物を公開・販売する
- APIやクラウドの利用条件を変更する
- AI企業を買収・統合する
実務では、該当する法律を一つに絞り込むより、必要な確認を漏らさないことが重要です。
G検定ひっかけポイント
正誤を切る判断基準
| 選択肢の記述 | 判断 |
|---|---|
| AIに入力したデータは、すべて個人情報である | ❌ 個人情報に該当するかを確認する |
| AI学習で使う著作物は、目的や条件に関係なく自由に利用できる | ❌ 著作権法上の利用目的や条件を確認する |
| AIを利用した技術は、AIを使っているだけで特許になる | ❌ 発明該当性、新規性、進歩性などを確認する |
| 企業が重要と考える情報は、すべて営業秘密になる | ❌ 秘密管理性・有用性・非公知性が必要 |
| 市場シェアが高い企業は、必ず独占禁止法に違反する | ❌ 排除・支配などの行為と競争への影響を見る |
| AI開発委託契約では、最終精度を必ず保証できる | ❌ AI開発の不確実性と契約内容を確認する |
| 一つのデータに関係する法律は、必ず一つだけである | ❌ 個人情報・著作物・営業秘密などが重なる場合がある |
| 法律で明示的に禁止されていなければ、契約に関係なく自由に利用できる | ❌ 契約上の利用条件も確認する |
混同しやすいペア
| 迷いやすい組合せ | 切り分け |
|---|---|
| 個人情報保護法 vs 著作権法 | 個人の識別・取扱いか、創作的な表現か |
| 著作権法 vs 特許法 | 表現を守るか、技術的な発明を守るか |
| 特許法 vs 営業秘密 | 公開して権利化するか、秘密として管理するか |
| 不正競争防止法 vs 独占禁止法 | 秘密・限定提供データなどの不正行為か、市場の競争制限か |
| 法律 vs 契約 | 法律上の要件か、当事者間で定めた権利・義務か |
| AI開発委託契約 vs AIサービス提供契約 | 個別のAIを作るか、既存のAI機能を使うか |
まとめ（試験直前用）
- 個人を識別する情報 → 個人情報保護法
- 創作的な表現／技術的な発明／秘密情報 → 著作権法／特許法／不正競争防止法
- 市場での排除・カルテル・不公正な取引 → 独占禁止法
- 役割分担・精度・成果物・データ利用条件 → AIに関する契約
- 一つのAIプロジェクトには、複数の法律と契約が同時に関係し得る