生成AIを使ったサービスを提供するときに確認すべき法的な論点は、大きく分けて「利用規約（自社と利用者の約束）」「著作権などの権利（入力・学習・出力のそれぞれ）」「個人情報とデータの扱い」「外部のAIモデル提供元との契約」の四つです。従来のソフトウェアと違い、生成AIは出力の内容を提供者が事前に完全には制御できず、誤った内容や第三者の権利に関わる内容を生成する可能性があります。そのため、何を保証し、何を保証しないのか、問題が起きたときに誰がどう対応するのかを、サービスの設計と規約の両面で決めておく必要があります。
この記事は、法律の解釈を示すものではなく、事業担当者がサービスの企画段階で論点を洗い出し、専門家に相談する準備を整えるための整理です。AIに関わる法令や指針、各国の規制は変化が続いている分野で、解釈が定まっていない点もあります。具体的な判断は、必ず弁護士などの専門家に相談し、公的機関が公表する最新の情報を確認してください。
対象としているのは、生成AIを組み込んだサービスや機能を外部の顧客に提供しようとしている事業担当者、新規事業の責任者、サービスの企画に関わる開発責任者です。論点の全体像、利用規約で定める項目、著作権と個人情報の確認点、モデル提供元との契約の確認、社内の体制、確認の手順とよくある失敗を整理しました。
AIサービスの法的論点の全体像
生成AIを使ったサービスでは、データと出力の流れに沿って論点を整理すると、抜け漏れを防げます。
| 流れ | 主な論点 | 確認する相手・資料 |
|---|---|---|
| 利用者が入力するデータ | 個人情報や機密情報の扱い、第三者の著作物の入力 | 利用規約、プライバシーポリシー、専門家 |
| AIモデルへの送信と処理 | モデル提供元でのデータの保存・学習利用の有無、処理される国や地域 | モデル提供元の利用規約・データの取扱方針 |
| 自社での学習や調整 | 学習に使うデータの権利、利用者データを学習に使うことの同意 | 著作権に関する公的な指針、専門家 |
| 出力の生成 | 出力の正確性、第三者の権利の侵害の可能性、不適切な内容 | 利用規約、サービスの設計（ガードレール） |
| 出力の利用 | 出力の権利の帰属、利用者による利用の範囲と責任 | 利用規約 |
| 問題が起きたとき | 苦情・削除の依頼への対応、損害の責任の範囲 | 利用規約、社内の対応手順 |
この表の論点のうち、どれが重要になるかはサービスの内容によって変わります。たとえば、社内文書を検索して回答する法人向けのサービスでは、利用者の機密情報の扱いが中心になります。画像や文章を生成して利用者が外部に公開するサービスでは、出力の権利と第三者の権利の侵害が重要になります。医療、金融、法律など専門性の高い領域で助言に近い出力をするサービスでは、業法上の規制や、出力の誤りによる影響への配慮が必要になります。
利用規約で定めておくべきこと
生成AIを使ったサービスの利用規約では、通常のサービスの規約に加えて、AI特有の項目を定めます。主な項目は次のとおりです。
出力の性質と保証の範囲
生成AIの出力には誤りが含まれる可能性があること、出力の正確性や完全性、特定の目的への適合性を保証しないことを、利用者に分かる言葉で示します。ただし、規約に免責を書けばすべての責任を免れられるわけではありません。特に消費者向けのサービスでは、事業者の責任を一方的に免除する条項が、消費者保護の法令によって無効とされる場合があります。どこまでの免責が有効かは、専門家に確認してください。
利用者の責任と禁止事項
利用者が出力を利用する際には、内容を確認する責任があることを示します。また、禁止事項として、違法な目的での利用、第三者の権利を侵害する入力、AIの安全対策を回避しようとする行為、出力を人が書いたものと偽って利用することが問題となる用途などを定めます。
入力データの扱い
利用者が入力したデータを、どのように保存し、何に使い、いつ削除するのかを定めます。特に、入力データをサービスの改善やAIの学習に使うかどうかは、利用者が最も気にする点の一つです。使う場合は、その範囲と、利用者が拒否できるかどうかを明示します。生成AIの学習へのデータ利用を拒否する仕組みについては学習データ利用のオプトアウトで解説しています。
出力の権利の帰属
出力について、利用者が自由に利用できるのか、提供者が何らかの権利を持つのかを定めます。なお、AIが生成した出力にそもそも著作権が発生するかどうかは、人の創作的な関与の程度などによって判断が分かれる論点です。規約で「利用者に帰属する」と定めても、法律上の権利が必ず生じるとは限らない点に注意が必要です。
変更・停止と料金
AIモデルの変更や提供元の都合によって、出力の傾向が変わったり、機能が変更・停止されたりする可能性があることを定めます。料金がAIの利用量に連動する場合は、料金の改定の手続きも定めておきます。料金設計の考え方はAIサービスの料金設計で解説しています。
著作権などの権利で確認すること
著作権に関しては、「学習」「入力」「出力」の三つの場面に分けて確認します。日本の著作権法には、AIの学習などの情報解析のための著作物の利用に関する規定がありますが、その適用には条件があり、どこまでが許されるかについては公的機関から考え方が示されつつも、個別の事案での判断は専門家の確認が必要です。最新の指針や解説を確認してください。
学習の場面
自社でAIモデルを追加学習させたり、調整したりする場合、使うデータの権利を確認します。
- 自社が権利を持つデータか、利用の許諾を得たデータか
- 外部から集めたデータの場合、利用規約で学習への利用が禁止されていないか
- 利用者から預かったデータを学習に使う場合、利用者の同意があるか
入力の場面
利用者が第三者の著作物を入力し、要約や翻訳、改変をさせるような使い方では、その利用が許されるかどうかが問題になることがあります。サービスの性質上、第三者の著作物の入力が想定される場合は、利用規約で利用者の責任を明確にするとともに、どのような使い方が問題になりうるかを専門家に確認しておきます。
出力の場面
出力が、既存の著作物と似ている場合や、特定の作品や作者の表現をそのまま再現している場合には、著作権の侵害が問題になる可能性があります。特に画像や文章を生成し、利用者が外部に公開することを想定したサービスでは、次のような対策を検討します。
- 特定の作品名や作者名を指定した生成を制限する
- 出力が既存の著作物と類似していないかを利用者が確認するよう注意を促す
- 権利者からの申し立てを受け付け、対応する窓口と手順を用意する
商標や肖像、名誉やプライバシーに関わる出力も、同様に注意が必要です。実在の人物や企業に関する誤った情報を生成するリスクがある場合は、出力の制限や注意の表示を検討します。
個人情報とデータの扱いで確認すること
利用者が個人情報を入力する可能性があるサービスでは、個人情報保護法などの法令に沿った対応が必要です。主な確認点は次のとおりです。
- 利用目的の特定と通知：入力された個人情報を何に使うのかを特定し、プライバシーポリシーなどで示す。AIの学習に使う場合は、その旨も含める。
- 外部のAIモデル提供元への送信：利用者が入力した個人情報を、外部のAIモデル提供元に送信する場合、その送信が法令上どのような扱いになるかを確認する。提供元が国外にある場合は、国外へのデータの移転に関する規定も関わる。
- 安全管理の措置：入力データの保存期間、アクセスできる人の範囲、暗号化などの管理の方法を決める。
- 本人からの請求への対応：開示や削除などの請求があったときに、対応できる仕組みを用意する。
- 機微な情報の扱い：健康や信条など、特に配慮が必要な情報が入力される可能性がある場合は、取得の方法や同意の取り方に注意する。
個人情報の扱いは、法令の改正や公的機関の指針の更新があるため、最新の情報を確認し、専門家に相談してください。海外の利用者にサービスを提供する場合は、その国や地域の法令も関わる可能性があります。
入力そのものを減らす設計
法的な対応と並んで有効なのが、サービスの設計で個人情報の入力を減らすことです。入力欄に個人情報を入れないよう注意を表示する、特定の形式の情報（電話番号やメールアドレスなど）を自動で伏せてから送信する、保存期間を必要最小限にする、といった設計上の工夫は、法的なリスクと事故の影響の両方を小さくします。
AIモデル提供元との契約で確認すること
多くのAIサービスは、外部の企業が提供するAIモデルをAPI経由で使っています。この場合、自社と利用者の間の規約だけでなく、自社とモデル提供元の間の契約の内容が、自社のサービスに影響します。
- データの扱い：送信したデータが提供元でどのくらいの期間保存されるか、学習に使われるか、使われない設定にできるか。
- 利用の制限：提供元の利用規約で禁止されている用途に、自社のサービスが当たらないか。特定の業種や用途で追加の条件がないか。
- 出力の権利：提供元が出力について権利を主張するか、自社や利用者が自由に使えるか。
- 責任の範囲と補償：出力が第三者の権利を侵害した場合に、提供元が何らかの補償を提供しているか、その条件は何か。
- サービスの変更・終了：モデルの提供終了や仕様の変更の告知期間はどのくらいか。
提供元の規約は更新されることがあるため、契約時だけでなく、定期的に確認する担当者を決めておきます。自社のサービスの利用規約は、提供元の規約と矛盾しない内容にする必要があります。
社内の体制とサービスの設計
法的な論点への対応は、規約を整えるだけでは完結しません。サービスの設計と運用の体制で、リスクを減らすことが重要です。
- 出力の制御：不適切な内容や、権利侵害のおそれがある出力を減らす仕組みを入れる。こうした安全のための制御はガードレールと呼ばれます。
- 人による確認の段階：出力の誤りの影響が大きい用途では、人が確認してから利用者に届ける段階を設ける。
- 記録の保存：問題が起きたときに原因を調べられるよう、入力と出力の記録を、個人情報の扱いに配慮したうえで一定期間保存する。
- 苦情・申し立ての窓口：利用者や第三者からの苦情、権利侵害の申し立てを受け付け、対応する手順を決める。
- 社内の利用ルール：開発や運用に関わる社員がAIを使う際のルールも整える。社内向けのルールづくりは生成AIの社内利用ガイドラインの作り方を参照してください。
AIを公正で安全に使うための考え方全体は責任あるAIとしても整理されています。
法的論点を確認する手順
- サービスのデータの流れを図にする：利用者の入力から、AIモデルへの送信、出力、保存、削除までの流れを一枚にまとめる。
- 論点を洗い出す：流れの各段階について、この記事の表をもとに、自社のサービスで関わる論点を書き出す。
- モデル提供元の規約を確認する：データの扱い、利用の制限、出力の権利、補償の範囲を確認し、自社のサービスとの整合を確かめる。
- 設計で減らせるリスクを減らす：個人情報の入力を減らす、出力を制御する、人の確認を入れる、といった設計上の対策を先に検討する。
- 専門家に相談する：洗い出した論点と、設計上の対策をまとめた資料を持って、弁護士などの専門家に相談する。
- 規約とプライバシーポリシーを作成する：専門家の助言をもとに、利用者に分かる言葉で作成する。
- 運用の体制を整える：苦情の窓口、記録の保存、規約の定期的な見直しの担当を決める。
- 定期的に見直す：法令や指針の改正、モデル提供元の規約の変更、サービスの機能追加に合わせて見直す。
手順1と2を事業側で済ませてから専門家に相談すると、相談の時間を有効に使え、サービスの実態に合った助言を得やすくなります。論点を整理せずに「AIサービスの規約を作ってほしい」と依頼すると、一般的な内容の規約になりがちです。
具体的な場面の例：社内文書を検索するAIサービスを外部に提供する
架空の例で考えます。あるソフトウェア会社が、法人顧客が自社の規程やマニュアルを登録し、社員が質問するとAIが回答するサービスを企画しました。
データの流れを図にすると、顧客が登録する文書には社外秘の情報や社員の個人情報が含まれる可能性があり、その文書の一部が質問のたびに外部のAIモデルに送信されることが分かりました。そこで、次の点を整理しました。
- モデル提供元の規約を確認し、送信したデータが学習に使われない契約形態と設定を選ぶ
- 顧客が登録した文書を、他の顧客のデータと混ざらないように分離して管理する
- 回答の根拠となった文書を表示し、利用者が元の文書を確認できるようにする
- 利用規約で、回答の正確性を保証しないこと、重要な判断には元の文書を確認することを示す
- 顧客との契約で、登録された文書の保存場所、保存期間、契約終了時の削除を定める
これらをまとめた資料を持って専門家に相談し、利用規約とデータの取り扱いに関する説明資料を作成しました。法人顧客の情報システム部門からは、セキュリティとデータの扱いについての確認の質問が多く寄せられましたが、データの流れの図と説明資料があったことで、回答の準備を短期間で済ませることができました。
よくある失敗と避け方
- 一般的なひな形の規約をそのまま使う：自社のデータの流れから論点を洗い出し、専門家に相談して作成する。
- 免責を書けば責任を免れると考える：免責の有効性には限界があることを理解し、設計で誤りの影響を減らす。
- モデル提供元の規約を確認していない：データの扱い、利用の制限、補償の範囲を確認し、定期的に見直す。
- 利用者のデータを学習に使うことを明示していない：使う場合は範囲を明示し、拒否できる仕組みを検討する。
- 規約を作ったら終わりにする：法令や指針、提供元の規約の変更に合わせて見直す担当と時期を決める。
- 苦情や申し立ての窓口がない：受付と対応の手順を事前に決め、記録を残す。
- 法的な確認をリリース直前に行う：企画の段階で論点を洗い出し、設計に反映する。
AIサービスの法的論点チェックリスト
- サービスのデータの流れを図にまとめた
- 入力・学習・出力・利用の各段階で、関わる論点を洗い出した
- 利用規約で、出力の性質と保証の範囲、利用者の責任、禁止事項を定めた
- 入力データの保存・利用・削除と、学習への利用の有無を明示した
- 出力の権利の扱いを定め、その限界を理解している
- 個人情報の利用目的、外部への送信、安全管理、本人の請求への対応を確認した
- モデル提供元の規約で、データの扱い、利用の制限、補償の範囲を確認した
- 出力の制御や人による確認など、設計上の対策を検討した
- 苦情・申し立ての窓口と対応の手順がある
- 専門家に相談し、定期的に見直す担当と時期を決めた
よくある質問
Q. 小さな試験提供の段階でも、利用規約は必要ですか？
必要です。試験提供であっても、利用者のデータを預かり、AIの出力を提供する以上、データの扱いと出力の性質について合意しておく必要があります。最初は簡易なものでも構いませんが、専門家に確認したうえで用意することをおすすめします。
Q. 外部のAIモデルを使っているだけなら、出力の責任はモデル提供元にあるのではないですか？
利用者に対してサービスを提供しているのは自社であるため、利用者との関係では自社の責任が問われる場面が多くなります。提供元の規約で補償が用意されている場合もありますが、その範囲と条件は限られていることが一般的です。自社のサービスとしての責任の範囲を、規約と設計で整理しておく必要があります。
Q. 海外の法規制も確認する必要がありますか？
海外の利用者にサービスを提供する場合や、海外の拠点でデータを処理する場合は、その国や地域の法令が関わる可能性があります。AIに関する規制は国や地域によって内容が異なり、変化も続いているため、対象の市場が決まった段階で専門家に確認してください。
Q. 専門家に相談する前に、事業側で準備しておくべきことは何ですか？
サービスのデータの流れの図、想定する利用者と用途、利用しているAIモデルとその提供元の規約、洗い出した論点の一覧、検討している設計上の対策をまとめておくと、相談が具体的になります。
Otsumuに相談できること
サービスの内容とデータの流れがすでに固まっていて、相談できる弁護士などの専門家がいる場合は、この記事の手順で論点を洗い出し、専門家と一緒に規約と運用の体制を整えられます。法的な判断そのものは専門家の領域であり、事業側の役割は、サービスの実態を正確に伝えられる資料を用意することです。
一方で、サービスの企画がまだ固まっておらず、どこにリスクがあるか見えていない、データの流れや出力の制御をどう設計すればリスクを減らせるか分からない、といった場合は、事業設計と技術の両面からサービスの形を整理する支援が役立ちます。法的なリスクの多くは、規約だけでなく、サービスの設計で小さくできるからです。
Otsumuは法律の助言は行いませんが、新規事業開発コンサルティングとして、AIサービスの企画、データの流れの整理、専門家に相談するための論点の整理を支援しています。開発の段階では、生成AIシステム開発で、個人情報の入力を減らす仕組み、出力の制御、記録の保存など、リスクを抑える設計を組み込んだサービスを形にします。
企画を整理したい段階でも構いません。30分の無料相談で、提供を考えているサービスの内容をお聞かせください。
この記事のテーマに最も近い支援は、規約・個人情報・知財の公開前確認と専門家への引き継ぎ準備です。
- 業務フローと画面から確認項目を洗い出す
- 規約と実際の画面の食い違いを公開前に解消
- 専門家へ渡す資料と質問を整理
まずは30分の無料相談で、状況をお聞かせください。
この記事について
Otsumu株式会社が執筆しました。統計値や他社の事例には依拠せず、進め方と判断の枠組みを中心にまとめています。法務・税務・会計などの制度は、専門家や公的窓口で最新の情報をご確認ください。
執筆：Otsumu株式会社 ／ 編集日 2026.10.01