AI開発契約書・生成AI導入支援の業務委託で決めておくこと

最初に結論：AI開発は「段階に分けて契約し」「精度を検収の基準にせず」「データ・モデル・プロンプトの権利を対象ごとに書き分ける」

生成AIの普及で、AIを組み込んだ業務システムや、AIを使った業務改善の支援を、外部のエンジニアやコンサルタントに委託する場面が増えました。ところが、受け取る契約書は、ウェブ制作や一般的なシステム開発の雛形を少し変えたものが多く、AI特有の事情が書かれていません。「納品物は仕様を満たすAIモデル」「仕様を満たさなければ無償で修正」といった一文が入っていると、受託側は、AIの精度を保証する立場に置かれます。

アトラス行政書士法人は、AIの受託開発やDX支援を行う会社、生成AIの活用支援を行うコンサルタント、AI機能を持つ業務システムの開発者、AIを使ったマーケティングの構築運用を請け負う事業者などの契約書を、受注側と発注側の両方の立場から、作成・検討してきました。どの案件でも、最初に確認するのは、いま契約しようとしている業務が、探索の段階なのか、仕様が固まった実装の段階なのか、です。このページでは、段階の分け方から、請負と準委任、精度の扱い、権利の書き分け、外部AI・APIの契約主体、誤出力の責任配分の順に説明します。AIサービスの提供側の規約はAIサービス・APIの利用規約で決めておくこと、システム開発一般の委託契約はアプリ・システム開発の委託契約書で扱っています。

段階に分けて契約する：探索的段階型

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」（1.1版、令和元年12月）は、従来のシステム開発とAIソフトウェアの開発の違いを整理しています。従来型は、要件定義から設計、実装、テストへと進み、契約の初めに内容と責任範囲を決められます。AIは、契約の初期に開発対象を確定しにくく、性能は学習用データセットに左右され、未知の入力に対する性能の保証が技術的に難しい、と整理されています。そこで、試行錯誤しながら納得できるモデルを作る、「探索的段階型」の開発方式を提唱しています。

この段階分けは、受注側にとっては、結果の分からない作業に全体の責任を負わされることを避ける手段になります。発注側にとっても、PoCの結果を見て本開発に進むかどうかを判断でき、無駄な投資を避けられます。令和7年2月に経済産業省が公表した「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」も、生成AIの普及など環境の変化を踏まえて、当事者間の利益とリスクの配分を考える材料になります。

契約前の着手にも注意が要ります。提案や要件整理を無償で進め、契約が成立する前に開発環境を整えてしまうと、あとで報酬の請求が難しくなります。準委任では、特約がなければ受任者は報酬を請求できず（民法648条1項）、商人が営業の範囲内で他人のために行為をしたときは、相当な報酬を請求できる（商法512条）という別の根拠も、争いになる可能性を残します。着手前に、少額・短期の準委任の個別契約を切り出す、それが難しければ、作業範囲、費用の精算、契約が成立しなかった場合の扱い、成果物の権利の帰属を、見積条件書として書面で残します。

請負か準委任か：言葉の選び方が、類型を決める

請負は、仕事を完成させることと、その結果への報酬の支払とを交換する契約です（民法632条）。準委任は、契約や意思表示といった法律行為ではない事務の処理を任せるもので、委任の規定を当てはめます（同法656条。委任そのものは643条）。請負は、完成できなければ報酬を請求しにくく、完成した仕事の目的物が契約の内容に適合しないときは、契約不適合責任が問題になります。注文者は、請負人が仕事を完成しない間は、損害を賠償して契約を解除できます（同法641条）。準委任は、事務を処理すること自体が債務の中心で、成果物の完成までは約束していません。履行した割合に応じた報酬（同法648条3項）や、成果に対して報酬を払う型（同法648条の2）があります。解除は、どちらの当事者からも、いつでもできます。ただし、相手方が不利になる時期に解除した場合は、原則として損害の賠償が必要です（同法651条）。

AI開発では、探索的な段階は準委任に、仕様が固まった実装の段階は請負にするのが基本です。ところが、契約書の言葉が合っていないことがよくあります。「完成させる」「納品する」「検収に合格するまで報酬を支払わない」「期限までに仕様を満たすモデルを引き渡す」といった言葉が並ぶと、題名が業務委託契約書でも、内容は請負として読まれます。受託側は、精度の出るか分からないモデルの完成義務を、背負うことになります。

精度を検収の基準にしない：目標値、評価データ、運用後の低下

AIの精度は、学習用データの質と量、発注者の業務の知識、評価に使うデータの用意に左右されます。「精度90%以上」と契約書に書くと、受託側は保証したと読まれやすく、未達のときに債務不履行の問題が起きます。反対に、発注側は、精度の出ないモデルに代金を払いたくないと考えます。この両方の事情を調整するには、目標値と責任を切り離して書きます。

権利の対象を分ける：データ、学習済みモデル、ソースコード、生成物、ノウハウ

経済産業省の契約ガイドラインの概要は、AIの開発の過程で現れる材料・成果物を、データ、プログラム、ノウハウに分け、法律上のデフォルトルールの有無で整理しています。データは、所有権の対象にならず、現実にアクセスできる者が利用できる、ノウハウも同様で、法律上のデフォルトルールがない場合が多い。プログラムは、著作権法や特許法の対象になりえて、知的財産法のルールを踏まえて、契約による修正が必要かを考えます。そこで、知的財産権の対象とならないものは、契約で合意したとおりになり、権利の「帰属」より、「利用条件」の設定が重要になる、と説明されています。利用条件の交渉のポイントには、利用目的、利用期間、利用態様（複製、改変、リバースエンジニアリング）、第三者への許諾・譲渡の可否、利益配分が挙げられています。

生成AIの活用支援では、プロンプトとテンプレートの扱いが特に問題になります。受託者が長年かけて作り込んだプロンプトの構造、汎用的なテンプレート、業務改善の進め方を、成果物として一律に発注者へ移すと、受託者は同じ手法を他の案件に使えなくなります。そこで、発注者の業務に固有の成果物と、受託者の汎用的なノウハウ・テンプレート・プロンプトの構造を分け、前者は報酬の完済時に発注者に帰属させ、後者は受託者に留保して、発注者の利用に必要な範囲の許諾を与える、という書き分けが基本になります。事務所の書類では、境界が曖昧になりやすい点について、個別契約や業務指示書で、どこまでが発注者に固有の部分なのかを補足する運用も勧めています。

一方、発注側の立場から業務の自動化を外部のAIエンジニアに委託する契約では、反対の側から整理します。成果物の範囲を、プロンプトやワークフロー、エージェントの設定にまで広げて発注者のものとし、出力に著作権が生じない場合にも、発注者は制限なく使え、受託者は権利を主張しない、という書き方をした例があります。発注者のデータを、他の顧客向けのAI開発や学習、テンプレートの作成に使わないことも、明記します。

著作権法30条の4は、契約上の制限を打ち消さない

著作権法30条の4は、著作物に表現された思想や感情を享受することを目的としない利用（情報解析など）を、必要な限度で認めています。ただし、著作権者の利益を不当に害する場合は除かれます。これは、著作権法の中での話で、契約で定めた利用の制限を、打ち消すものではありません。預かったデータを、別の顧客のためのモデルの学習に回せるのかは、契約ではっきり合意しておく必要があります。受託側は、匿名化・統計化したデータに限って使う、といった範囲を明示的に求め、発注側は、禁止するなら、禁止すると書きます。

外部のAI・APIの契約主体、費用、入力してよい情報の範囲

AIの導入支援では、有料のAIサービス、API、SaaSを使う場面が多くなります。誰がその契約の名義人になるかは、契約の初めに決めておきます。原則として、発注者が自ら契約して費用を負担する構成は、契約が終わったあとも発注者が使い続けられる点で合理的です。業務の自動化を受託者に委託する契約では、外部のAIサービス、業務SaaS、APIのアカウントとAPIキーを、すべて発注者名義で取得・管理し、受託者には必要最小限の権限だけを付与する、と定めた例があります。受託者が契約主体になる場合は、どのサービスを誰が契約するのか、契約が終わったあとのアカウントとデータをどうするのかを、個別契約や業務指示書に書きます。

外部のAIにどのような情報を入力してよいかも、契約で決めます。個人情報保護委員会は、令和5年6月2日の「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」で、個人情報取扱事業者が、あらかじめ本人の同意を得ることなく、生成AIサービスに個人データを含むプロンプトを入力し、そのデータが応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合は、個人情報保護法の規定に違反する可能性がある、としました。そのため、このようなプロンプトを入力するときは、生成AIサービスの提供事業者が、そのデータを機械学習に利用しないことなどを、十分に確認することが求められます。

海外の事業者が提供するAIの機能・APIに個人データを送信する場合は、個人情報保護法の整理も重なります。受託者が、発注者から個人データの取扱いを委託されているなら、利用目的の達成に必要な範囲での委託として、第三者提供には当たらない整理があり（個人情報保護法27条5項1号）、委託先の監督義務（25条）が残ります。提供先が外国にある第三者に当たる場合は、28条の規律が加わります。詳しい整理は、個人情報の第三者提供と、海外のクラウド・SaaSを使うときの整理で説明しています。外部のAIの利用を、再委託に当たらないものとして扱う場合でも、データ保護の義務は免れません。AIの世代交代や提供の終了で、使っているモデルが使えなくなったときの移行への協力も、条項にしておきます。

誤出力と第三者の権利侵害：責任の配分と、人による最終確認

生成AIの出力には、誤情報、制度の誤認識、最新情報の反映不足、第三者の権利との関係といった問題が含まれえます。契約では、AIを使って作成したものを「完成品」ではなく「業務のたたき台」と位置づけ、最終的に使うかどうかを発注者が確認・判断する、という考え方が基本になります。事務所がレビューした生成AI活用支援の業務委託基本契約でも、この位置づけは適切と評価しました。ただし、「成果物」という言葉が、AIの生成物と、受託者が自ら作成した提案書や分析資料の両方に使われていると、確認義務の対象が曖昧になります。「成果物」と「AI生成物」を、別の用語として整理します。

責任制限の条項は、事業者間の契約では原則として有効ですが、故意または重大な過失による場合まで責任を免れる書き方は、効力に疑義が出ます。上限額の条項に重過失の除外を入れていても、逸失利益や間接損害を賠償の範囲から外す条項に同じ除外がなければ、その部分は有効性に疑義が残ります。上限の額の考え方は、アプリ・システム開発の委託契約書、AIを使った自社サービスの規約としての責任の書き方はAIサービス・APIの利用規約を参照してください。収益の分配を伴う共同開発の形はレベニューシェア契約書の書き方が参考になります。

よくあるご質問

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本ページは一般的な情報提供です。個別のサービスに必要な対応は、提供する機能、取得するデータ、料金の受け取り方、利用者の範囲によって異なります。事務所の書類での扱いとして紹介している内容は、アトラス行政書士法人が作成・レビューしてきたアプリ・Webサービス・プラットフォーム・ホームページの利用規約、プライバシーポリシー、特定商取引法に基づく表記、業務委託契約書などを、個別の事業者が特定できない形に整理したものです。条文・ガイドラインは e-Gov法令検索と各官公庁の公表資料で確認しています（最終確認日：2026年10月18日）。参考: e-Gov法令検索 / 個人情報保護委員会 / 総務省 / 消費者庁 / 金融庁 / 観光庁