生成AIの学習データ × 開示 × 記録を適法化する実務（APPI×著作権法30条の4×AI事業者GL×ISO 42001｜2025年版ー伊藤憲和）

作成：伊藤憲和 2025年10月25日 生成AIの学習データ × 開示 × 記録を適法化する実務（APPI×著作権法30条の4×AI事業者 GL×ISO 42001｜2025年版ー伊藤憲和） 先に結論（1文）：学習・評価・チューニング・推論ログを**「取得→利用→提供」に分解し、APPI （個人情報）・著作権法30条の4（情報解析）・経産省/総務省「AI事業者ガイドライン」・AISIの安 全性評価ガイド・ISO/IEC 42001/23894に台帳とログ**で直結させれば、透明性と再現性を保っ たまま過剰防衛なく運用できます。(経済産業省) 作成：伊藤憲和 / Norikazu Ito（一般情報。個別案件は弁護士・士業へ） 0. 前提（読者の条件を先置き） 対象：SaaS／B2C／メディア／広告／研究開発／自治体受託 データ種：個人情報・要配慮・個人関連情報（Cookie/広告ID等）・著作物・公開Webデータ 処理：学習（pretrain/finetune）／評価（red-teaming）／推論ログ／データセット公開・共有 監査ログ：誰が／いつ／何を／どの根拠で／どこへ（取得・利用・提供・削除）。モデルカード／ データシートと台帳を相互参照。 1. 定義（条文・一次情報で固定） 個人情報の取得・提供：学習用に個人データを収集・共有する行為はAPPIの取得・第三者提供 に当たりうる（記録義務＝3年目安）。生成AIサービス利用時の個人情報入力にも注意喚起あ り。(PPC) 著作権法30条の4（情報解析）：機械学習のための利用は市場に不当な影響を与えない範囲で 柔軟な権利制限の対象。**文化庁「AIと著作権に関する考え方」（2024/3/15）**で基本整理。(文 化庁) AI事業者ガイドライン（経産省・総務省、1.0：2024/4/19 → 1.01：2024/11/22 → 1.1：2025/3/28） ：開発者・提供者・利用者ごとのリスクベース運用・透明性・検証・記録を統合。(経済産業省) AISI（IPA）安全性評価ガイド（2024/9公開→2025/4改訂）：技術的評価＋マネジメント評価、レッ ドチーミング、反復的評価を提示。(IPA) ISO規格：ISO/IEC 42001:2023（AIマネジメントシステム）とISO/IEC 23894:2023（AIリスク管理） で方針→運用→改善の骨組み。(ISO) 1

作成：伊藤憲和 2025年10月25日 国際原則：G7 Hiroshima AI Processの開発者向け行動規範（2023/10）とOECD AI原則（ 2019→2024更新）は透明性・説明可能性・アカウンタビリティを明示。(外務省) 2. 趣旨（立法目的を実務に翻訳） 本人の予期可能性と救済（APPI／ガイドライン）＋創作市場の保護（著作権）＋社会的安全性（ AISI/ISO）を、一続きの運用設計で両立させること。透明性（何を学習に使ったか）と追跡性（誰 がいつ決めたか）を証跡前提で残すのがコアです。(経済産業省) 3. 来歴（改正・公表の流れ） 2024/4：AI事業者GL 1.0公表（既存GLを統合）。(経済産業省) 2024/9：AISI 安全性評価ガイド 1.00（検証観点・レッドチーミング）。(IPA) 2024/11 → 2025/3：AI事業者GL 1.01→1.1へ改訂。(経済産業省) 2024/5：OECD AI原則を改訂（2019原則を更新）。(oecd.ai) 4. 適用条件（Yes/Noの芯：学習→公開の全工程） 4-1 学習データの取得 個人データを含む：取得目的の明確化・適法入手・第三者提供の記録（3年）・越境時は28条対 応。生成AIへの入力も必要最小・学習利用有無の確認をPPCが注意喚起。(PPC) 公開Web＋著作物：30条の4に基づく情報解析の適法性を検討（**技術的保護手段の回避×／ 市場への過度の影響×**等）。文化庁の整理を根拠化。(文化庁) 4-2 評価・テスト 安全性評価（AISI）：技術的（自動テスト・対策検証）＋マネジメント（体制・SLA）＋レッドチーミン グを反復。結果と改善を台帳でリンク。(IPA) 4-3 公開・提供 モデルカード／データ開示：出典の類型・取得経路・著作権配慮・個人情報の有無をAI事業者 GLの説明責務に沿って公表。(経済産業省) 生成物の明示（透明性）：OECD/G7が求める透明性に整合（AI生成である旨・限界・想定利用）。 (OECD) 2

作成：伊藤憲和 2025年10月25日 5. 例外・但し書き（誤解しやすい点） 「30条の4があるから学習は無制限」→誤り。市場への影響・技術的保護の回避・契約/TOSなど 制約を文化庁が整理。(文化庁) 「公開情報＝個人情報でない」→誤り。公開Webでも個人データたり得る。APPIの取得・記録・越 境の検討が必要。(PPC) 「安全性評価は一度きり」→誤り。AISIは反復的評価とレッドチーミングを推奨。(IPA) 6. 証跡（監査可能性の設計図） AIデータ・モデル台帳（最低列） 案件ID｜工程（学習/評価/公開）｜データ源（URL/契約ID/収集日）｜法的根拠（APPI条/30条の 4/GL版）｜個人情報の有無｜越境（有/無・28条根拠）｜著作物配慮（TOS/TPM）｜AISI評価 （版/日付）｜モデルカードURL｜公開日｜承認者｜更新履歴 AI事業者GLの版（1.0/1.01/1.1）・AISIガイド版・ISO 42001/23894の適用範囲を列で固定。(経済 産業省) 7. 今日から実践できる最小行動（迷わず着手） 棚卸し：学習に使った/使う可能性のあるデータ源を個人情報／著作物／公開Webでラベル付 け。 記録を自動化：収集ジョブ→台帳行を自動発行（提供・受領記録＝3年保存）。(PPC) モデルカード公開：出典の類型・権利処理・評価手順・既知の限界をGL準拠で明示。(経済産業 省) AISI準拠の評価：レッドチーミングと改善ログを四半期で更新。(IPA) 掲示文（生成物には明示）：「本コンテンツにはAI生成要素が含まれます」＋問い合わせ窓口（ OECD/G7の透明性原則に沿う）。(OECD) 8. Q→Aショート（検索耐性） Q：Webスクレイピング学習は合法？ 3

作成：伊藤憲和 2025年10月25日 A：場合による。****30条の4の枠内（情報解析）＋APPIの取得適法性＋TOS/TPMを満たす設計 と記録が必要。(文化庁) Q：生成物にAI表示は必須？ A：日本法の一律義務は未整備だが、G7/OECD原則は透明性を要請。AI事業者GLの説明責務 に沿い表示が望ましい。(デジタル戦略) Q：安全性評価はどこを見れば？ A：AISIの評価観点ガイド（テクニカル＋マネジメント）とレッドチーミング手法。(IPA) 9. 区別表（学習／評価／公開×法的根拠） 工程​ 主要論点​ 必須根拠​ 記録（最低） 学習​ 取得適法性／個人情報・著作物​ APPI（取得・提供）／著作権法30条の4​ 収 集元・日付・権利/TOS・APPI条・越境有無 評価​ 安全性・信頼性​ AI事業者GL／AISI評価ガイド／ISO 23894​ 評価観点・手順・結 果・改善 公開​ 透明性・説明責務​ AI事業者GL／G7/OECD原則​モデルカード・データ開示・表示 文・問合せ先 (経済産業省) 10. コピペで使える掲示・様式テンプレ A. 生成物の表示（透明性）——サイト/資料用（最短版） このコンテンツにはAI生成要素が含まれます。 使用モデル・学習データの類型・既知の限界・問い合わせ窓口は**［モデルカード］**をご覧くださ い。 （根拠：G7行動規範／OECD透明性原則／AI事業者GLの説明責務）(外務省) B. 学習データ台帳（社内）——列セット データ源｜取得日｜取得方法（契約/公開/TOS）｜個人情報の有無｜APPI根拠（取得/提供/越 境）｜著作権処理（30条の4/TOS/TPM）｜安全性評価リンク（AISI版）｜ISO適用（42001/23894 ）｜モデルカードID｜公開可否｜見直し日 C. モデルカード（公開ページ項目） モデル名／版／公開日 4

作成：伊藤憲和 2025年10月25日 学習データの類型（公開Web/自社ログ/合成 等）と取得・権利配慮 評価観点（AISI準拠：安全性・ロバスト性 等）と結果サマリ 想定利用／非推奨用途／限界 連絡窓口（苦情・削除要請） 11. 失敗パターンと回避のコツ 最低限守る線 個人情報の取得・提供ログ（3年）を自動採番。(PPC) 文化庁30条の4の解釈ポイント（市場影響・TPM・TOS）を台帳列に落とす。(文化庁) AISI評価→改善を四半期で回す（ワンショット禁止）。(IPA) 余裕があればやる線 ISO/IEC 42001でAI-MS（方針→運用→内部監査）を常設化。ISO/IEC 23894でリスク管理プロ セスを一本化。(ISO) 12. 公共的価値（なぜやるか） 学習データの見える化は、苦情・事故の減少、監査時間の短縮、権利者・本人の権利行使を促 進し、公正な取引と信頼できるAIに直結します。 13. 責任と限界 本稿は一般情報であり法律相談ではありません。事業・自治体・業界で運用差があり得ます。最 終判断は自社法務・DPO・顧問弁護士と行ってください。 作成：伊藤憲和 / Norikazu Ito 参考・リンク（一次資料中心・年次付き｜そのまま貼付OK） 【政府・公的】 - 経済産業省「AI事業者ガイドライン」1.0（2024/4/19）→1.01（2024/11/22）→1.1（2025/3/28） https://www.meti.go.jp/press/2024/04/20240419004/20240419004.html https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20241122_1.pdf 5

作成：伊藤憲和 2025年10月25日 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/index.html - 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起」（2023/6/2） https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert https://www.ppc.go.jp/news/press/2023/230602kouhou - 文化庁「AIと著作権に関する考え方について」（2024/3/15）ほか https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html - IPA/AISI「AIセーフティに関する評価観点ガイド」（2024/9 公開→2025/4 改訂） https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2024/press20240918-2.html https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2025/press20250402.html 【国際原則・規格】 - G7 Hiroshima AI Process「開発者向け行動規範」（2023/10） https://www.mofa.go.jp/files/100573473.pdf - OECD AI原則（2019→2024更新） https://oecd.ai/en/ai-principles - ISO/IEC 42001:2023（AIマネジメントシステム） https://www.iso.org/standard/42001 - ISO/IEC 23894:2023（AIリスク管理） https://www.iso.org/standard/77304.html 更新履歴（追記方式） v1.0（2025-10-20）：初版。学習→評価→公開の各工程をAPPI／30条の4／AI事業者GL／AISI ／ISOに直結し、台帳・モデルカード・評価ログの最低実装を提示。(経済産業省) 付録：「生成AI・学習データ」1分判定フロー（貼って使える） 学習に使う？ → 個人情報が混在？→YesならAPPI取得・記録・越境を点検。(PPC) 著作物を含む？ → 30条の4の枠内か（市場影響×／TPM×／TOS遵守）。(文化庁) 公開する？ → モデルカードで出典類型・評価手順・限界を開示（AI事業者GL）。(経済産業省) 安全性は？ → AISI評価＋レッドチーミングを反復し改善。(IPA) 表示は？ → AI生成の明示（G7/OECDの透明性原則）。(外務省) この1ページで、損をしない／誤情報で迷わない／再発を防げるAIデータ運用の最低ラインに到 達できます。次は**「外部送信規律（電通法）」と**「APPI28条の越境×AI学習」**の併走テンプレ へ。 6

作成：伊藤憲和 2025年10月25日 https://profile.hatena.ne.jp/itounorikazu/ https://www.docswell.com/s/4821618885/Z9MY31-itounorikazu_appp28_crossborder _guide2025-10-25-233341 https://www.docswell.com/s/4821618885/5LV2DL-itounorikazu_subscription_final_co nfirmation2025-10-25-233724 https://www.docswell.com/user/4821618885 https://itounorikazu.hatenablog.com/entry/2025/10/23/100000?_gl=1*16ivw5p*_gcl_ au*MTkyMjYyNTY1OC4xNzYxMzkzMzYx https://itounorikazu.hatenablog.com/entry/2025/10/21/100000?_gl=1*16ivw5p*_gcl_ au*MTkyMjYyNTY1OC4xNzYxMzkzMzYx 7

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