このページの要点
- 特定の個人との対応関係がない統計情報は個人情報ではない（Q&A 1-17）。仮名加工情報（41条）と匿名加工情報（43条）は、法令の基準と手続を守って初めてそう呼べる。
- 投稿の利用許諾（著作権法）と、統計情報の作成・提供（個人情報保護法）は別の問題。条を分け、規約とポリシーを一体で整合させる。
- 顧客から預かった個人データは、委託された業務の範囲でしか使えない（Q&A 7-38）。自社の学習に使うには、委託の範囲、変換、使わない旨の明記のいずれかで整理する。
- 令和8年法律第56号の統計作成等の特例は、施行前（令和10年7月16日までの政令で定める日に施行予定）。現行法で書き、施行後の改訂の手順を用意する。
最初に結論：データの出口を「統計情報」「仮名加工情報」「匿名加工情報」「学習済みモデル」に分け、規約とポリシーを一体で整合させる
結論
アトラス行政書士法人は、保護者同士が投稿し、蓄積された内容を統計化して企業の商品開発や自治体への提言に生かすことを構想するコミュニティ、名刺をAIで読み取るサービス、顔認証による服薬確認のサービス、学生情報を企業に提供するスカウトのサービス、業務支援のSaaS、サロン向けのポリシーなどで、統計化・加工・学習に関する条項を作成・点検してきました。このページは、個人情報保護法の「加工情報」の制度で切り分けて、規約とポリシーに何をどう書くかを整理します。
AIサービスの利用規約全体（入力データを学習に使うか、生成物の権利、外部APIの責任）はAIサービス・APIの利用規約で決めておくこと、ポリシー全体の組み立てはアプリのプライバシーポリシーの書き方で扱っています。ここでは、データを加工して外へ出す、学習に回す、という場面に絞ります。
四つの出口の違い：統計情報・仮名加工情報・匿名加工情報・学習済みモデル
「個人を特定できない形にして使う」という言い方は、法律上は少なくとも三つの別のものを指します。どれを作るのかで、本人の同意の要否、公表の義務、第三者提供の可否が変わります。
加工後の情報の種類と、扱いの違い
| 種類 | 位置づけ | 第三者への提供 | 主な義務・手続 | ポリシーでの書き方 |
|---|---|---|---|---|
| 統計情報 | 複数人の情報から共通要素を抽出して分類ごとに集計した情報。特定の個人との対応関係が排斥されている限り、個人情報ではない（Q&A 1-17、15-2） | 個人情報ではないため、個人情報保護法の提供の制限はかからない | 加工自体を利用目的に特定する必要はない（Q&A 2-5）。個人ごとの行や、少人数の組合せが残ると、個人情報のままになりうる | 統計情報を作成して提供することがあり、提供するのは個々の投稿ではなく集計結果であることを書く |
| 仮名加工情報 | 他の情報と照合しない限り特定の個人を識別できないよう加工した情報（2条5項）。作成の元の情報や削除した情報を保有していれば、通常は個人情報（Q&A 14-1、14-2） | 原則として不可。委託、事業承継、共同利用の場合を除く（41条6項、Q&A 14-17） | 加工の基準（41条1項）、削除情報等の安全管理（同条2項）、利用目的の公表（取得・変更の場合。Q&A 14-15）、識別行為・連絡の禁止（同条7項・8項）。開示等の規定は適用除外（同条9項） | 社内の分析のために作成して利用する旨と、第三者に提供しない旨 |
| 匿名加工情報 | 特定の個人を識別できず、元の個人情報を復元できないよう加工した情報（2条6項）。個人ごとの購買履歴など、個人単位の情報を含みうる（Q&A 15-2） | 本人の同意なく提供できる。ただし提供する情報の項目と方法を公表し、提供先に匿名加工情報であることを明示する（43条4項） | 加工の基準（43条1項、施行規則34条）、作成時の項目の公表（同条3項）、元の情報との照合の禁止（同条5項） | 作成したときと提供するときに、項目を公表する。プライバシーポリシーへの包括的な記載だけでは履行したことにならない（Q&A 15-20） |
| 学習済みモデル（パラメータ） | 複数人の個人情報を学習用データに使って作られた係数。特定の個人との対応関係が排斥されている限り、個人情報ではない（Q&A 1-8） | — | 学習用データを集める・使う段階は、個人データの利用の問題（利用目的、同意、委託の範囲） | 精度の向上のため、個人を識別できない形に変換した情報を機械学習に利用する旨 |
「匿名化したデータ」という一般の言葉と、法令上の匿名加工情報は別です。法令上の匿名加工情報として扱うなら、公表などの手続が伴います。
事務所が点検した、保護者向けコミュニティの総合レビューでは、この混在が最大の論点でした。ポリシーに「統計的に加工した情報（匿名加工情報等）を、企業・自治体・研究機関等へ提供する場合があります」と書かれていたのです。匿名加工情報と統計情報は、法的な性質が異なります。法令上の匿名加工情報として扱うのか、一般的な意味の統計資料なのかを区別して書く。後者なら「匿名加工情報」という語を安易に使わない。前者なら、作成と提供のたびに項目と提供方法を公表する。これが事務所の整理でした。
統計・加工の書き方を改める例
提供する情報の性質
用語を使い分ける。利用者の「自分の投稿が企業に渡るのか」という不安に、提供の対象で答える
分析の範囲
将来の分析手法を含められる書き方にしておくと、後の改訂が少ない
利用と提供の整理
利用目的の問題と、第三者提供の問題は法的に別。一つの項に混ぜない
改訂前の欄は、一般的なひな形に多い書きぶりです。
投稿データを統計化して、企業・自治体に提供するモデル
投稿を集計して外へ出す事業は、三つの層で考えます。投稿の権利（著作権法）、投稿に含まれる個人情報の扱い（個人情報保護法）、作成した統計資料の権利です。事務所の規約の点検では、「投稿コンテンツの利用許諾」と「統計情報の作成」は本来別の問題で、前者は著作権法上の利用許諾、後者は個人情報保護法上の情報の加工と利活用の問題だ、と整理しました。一つの条文に集約すると、利用者への説明も、将来の拡張も、しにくくなります。
投稿データが企業・自治体に届くまで（例）
利用者・相手方 運営者 外部の事業者・行政 問題になりやすい点
「集計・分析」の段階が、個人情報の世界と、統計情報の世界の境目です。ここで個人が識別できる状態が残らないよう、手順を決めます。
境目の設計には、次の点が影響します。第一に、集計の単位です。少人数しかいない区分の組合せ（特定の地域、特定の学年、特定の特性など）を出すと、そこから個人が推測できることがあり、「特定の個人との対応関係が排斥されている」とはいえなくなります。最小の人数を決めて、それ未満の区分は出さない、という運用が考えられます。第二に、自由記述の扱いです。原文のまま引用して渡せば、書いた人が分かることがあります。引用する場合は、特定されない形に加工し、利用許諾の範囲に含めます。第三に、要配慮個人情報です。子どもの発達に関する記述のように、投稿に要配慮個人情報が含まれうるときは、統計化の前の段階（取得と保有）で、取得の同意（20条2項）や、入力欄の注意書きが要ります。センシティブな情報を扱うアプリのプライバシーポリシーで整理しています。
規約側の条文例（投稿の利用許諾と、統計情報の作成を分ける）
投稿コンテンツの著作権は、投稿した会員に帰属します。
会員は、当社に対し、本サービスの運営、維持、改善および広報のために、投稿コンテンツを複製、編集、要約、翻案および公衆送信する、非独占的な利用を許諾します。当社は、この範囲で、著作者人格権を行使しません。
当社は、投稿コンテンツおよび登録情報を集計・分析して統計情報を作成し、研究、サービスの改善、商品開発、政策提言などに利用し、企業、自治体および研究機関に提供することがあります。提供するのは、特定の個人との対応関係がない統計情報であり、投稿コンテンツそのものではありません。
前項の統計情報、分析結果、報告書その他の成果物に関する権利は、当社に帰属します。
第2項および第3項の定めは、会員の退会後も存続します。退会した会員の個人情報の取扱いは、プライバシーポリシーによります。
第2項（著作権法上の許諾）と第3項（情報の加工と提供）は、条を分けて書きます。第2項を許諾した範囲は、運営者が編集・要約するために必要な範囲です。人格権の不行使を置かないと、「意図しない形で引用された」という主張を受けるおそれがあります。
退会後も利用許諾や統計情報の利用を続ける旨は、条文に置くだけでなく、その理由が読み取れるようにします。退会前の投稿をコミュニティ内に残す必要があること、すでに作成した統計情報の継続的な利用に支障を生じさせないこと、などです。ポリシー側でも、退会後にも保有する情報（法令で保存が必要な情報、紛争の対応のために必要な情報、統計情報として加工した情報）を書き、「退会すれば、すべての情報が直ちに削除される」という誤解を避けます。規約とポリシーで食い違わないよう、改訂は利用規約の変更の手順で、両方を同時に見直します。
利用者を通じて取得した第三者の情報を、学習や統計に使うとき
名刺をアップロードして管理するサービスでは、名刺に載っているのは、利用者ではなく第三者（名刺の本人）の情報です。このとき、本人から情報を取得した主体は、名刺を受け取った利用者（顧客の企業など）で、サービスの提供者は、その企業から取扱いの委託を受けた立場にあるのが通常です（27条5項1号）。委託先には、次の制約があります。
- 委託された業務の範囲でだけ取り扱える：委託先が、委託に伴って提供された個人データを統計情報に加工することが、委託された業務の範囲内なら加工できるが、範囲外で加工して自社のために使うことはできない（Q&A 7-38）
- 複数の委託元のデータを、本人ごとに突き合わせられない：突き合わせずに、サンプルの数を増やす目的で合わせて一つの統計情報を作ることはできる（Q&A 7-43）
- 学習済みのパラメータは個人情報ではない場合がある：ただし、特定の個人との対応関係が排斥されている限り（Q&A 1-8）。学習用データを集めて使う段階は、別に規律される
この構造のサービスが、自社のAIの精度向上のために利用者のデータを使いたいとき、考え方は四つに分かれます。
自社の学習に使うための四つの整理
委託の範囲に含める
顧客との契約で、精度の向上のための加工を委託業務に入れる
- 顧客の側が特定した利用目的の範囲に収まることが前提
- 範囲に入るかの判断が難しく、広げすぎると委託の枠を超える
自らが取得主体になる
利用目的を自ら公表し、必要なら本人の同意を得る
- 顧客の企業が本人の同意を得て提供する構成（27条1項）にするか、自ら取得した個人情報として利用目的を通知・公表（21条1項）する
- 名刺の本人に直接説明する手段がなく、実現が難しいことが多い
変換してから使う
特定の個人との対応関係を排した統計情報にしてから使う
- 変換する行為自体が委託の範囲内であること（Q&A 7-38）
- 変換後の情報から個人が復元できないことを確かめる
使わない
学習に使わない旨を明記する
- 利用者の安心材料になる
- 精度の向上は、公開情報や合成のデータなど、個人情報に当たらない素材で行う
令和8年の改正で、委託を受けた事業者が、委託された業務の遂行に必要な範囲を超えて取り扱ってはならないことが、条文に明記されます（改正後の30条の3。施行予定）。現行法でもQ&A 7-38が同じ考え方を示しているため、実務の変更は小さくても、違反の評価は条文を根拠に行われるようになります。
規約の書き方も、この整理と食い違わないようにします。「名刺データの権利は利用者に帰属し、当社は、機械学習のトレーニング等の目的で、無償・非独占の使用許諾を受ける」という構成の規約を点検しました。これは著作権法上の許諾を定める条項です。名刺に記載された本人の情報の扱いは、個人情報保護法の問題で、利用者の許諾だけでは根拠になりません。両者を別の問題として書き分ける必要があります。
利用者のデータを学習に使う条項を改める例
学習への利用
著作権法上の許諾と、個人情報保護法上の根拠は別。委託の範囲と、変換後の情報であることを条文で示す
退会後の保持
個人情報が残る形での保持と、統計情報としての保持を混ぜない。削除の請求の対象も明確にする
改訂前の欄は、事業者向けの一般的な利用規約の書きぶりです。
識別できない形への変換と、AI学習の条項の書き方
学習に使う条項は、三つの型に整理できます。使わない、識別できない形に変換して使う、利用者に選ばせる。どれにするかで、ポリシーの書き方が変わります。
学習への利用の三つの型
学習に使わない
自社のAIの学習に、利用者のデータを使わない
- 明言すると、強い安心材料になる
- 外部のAI事業者が学習に使う可能性があるかは、別に確認して書く
識別できない形に変換して使う
精度の向上のために、変換後の情報だけを使う
- 変換の方法（氏名等の削除、集約など）と、元の情報へ戻せないことを確かめる
- 顔の特徴データなど、生体情報そのものは再利用しない
利用者が選ぶ
学習への利用の可否を、利用者が設定する
- 初期値を使わない側にするか、使う側にするかで、説明と同意の設計が変わる
- 設定の変更の方法と、変更前に使われた分の扱いを書く
事務所の書類では、顔認証で服薬確認を行うサービスのポリシーに、精度の向上や誤判定の防止のために、個人を特定できない形式に加工したうえで統計分析と機械学習に利用すること、顔の特徴データなどの生体情報は、直接にも間接にも個人を識別できない形式に変換した情報だけを用い、生体情報そのものは再利用しないこと、を置きました。感情の記録をAIで分析するサービスのポリシーでは、利用者が入力した会話の内容を、自社が保有するAIモデルや独自の学習用データには一切使わない旨を明記する一方、外部のAI事業者のAPIに送られること、その事業者が自らの規約と方針に従って学習に使う可能性があることを、別の条で開示しました。自社の学習と、外部の事業者の学習を、混ぜずに書き分ける形です。
外部のAIに個人データを含む入力をする場面については、個人情報保護委員会が令和5年6月2日に注意喚起をしています。個人データを含む入力が、応答の出力以外の目的（機械学習など）で取り扱われる場合は、法に違反することとなる可能性があるため、提供事業者が機械学習に利用しないこと等を十分に確認するよう求めています。外部のAIを組み込むサービスは、学習に使われない設定や契約であるかを確かめ、確認した結果に合わせてポリシーを書きます。
ポリシー側の条文例（学習・統計への利用）
当社は、本サービスの精度の向上、誤判定の防止および機能の改善を目的として、取得した情報を、特定の個人を識別できない形に変換したうえで、統計分析および機械学習に利用することがあります。
顔の特徴データなどの生体情報は、本人の確認の目的に限って利用します。機械学習には、個人を直接にも間接にも識別できない形式に変換した情報のみを用い、生体情報そのものを再利用しません。
利用者が入力した会話の内容は、当社が保有するAIモデルの学習には使用しません。ただし、外部のAI事業者が提供する機能に送信することがあり、その場合は、当該事業者が定める規約と方針に従って取り扱われることがあります。
第3項のような外部の事業者への送信は、委託や外国にある第三者への提供の整理もあわせて必要です（個人情報の第三者提供と、海外のクラウド・SaaSの整理）。
仮名加工情報・匿名加工情報を作るときの手順
社内の分析を目的に、氏名などを取り除いて分析する場合は、仮名加工情報の制度を使えます。要配慮個人情報を含む個人情報から作成することもできます（Q&A 14-6）。加工したこと自体を利用目的として特定する必要はありません（Q&A 14-9）。作成の元の情報や削除情報を保有していれば、通常は個人情報として扱われるため、それを前提にした運用が要ります。
仮名加工情報を社内の分析に使う手順
- 基準に従って加工する氏名のように単体で個人を識別できる記述の削除、個人識別符号の全部の削除、不正に利用されると財産的被害が生じるおそれのある記述等の削除などを行います（41条1項、施行規則31条）。
- 削除した情報と加工の方法の情報を、安全に管理する漏えいを防ぐ措置が要ります（41条2項、施行規則32条）。
- 利用目的を公表する自社が保有する個人情報から作成する場合は、取得に当たらず作成時の公表は要らず、元の個人情報の利用目的が引き継がれます。仮名加工情報を他から取得する場合や利用目的を変更する場合は、原則として公表します（Q&A 14-15）。項目の公表は求められません（Q&A 14-16）。
- 他の情報と照合しない。連絡に使わない作成の元の本人を識別するための照合は禁止され、電話や郵便、電子メールなどでの連絡にも使えません（41条7項・8項）。
- 第三者に提供しない法令に基づく場合を除き、第三者提供は認められません。委託、事業承継、共同利用は例外です（41条6項、Q&A 14-17）。
- 不要になったら消去に努める仮名加工情報も、削除した情報や加工方法の情報も、使う必要がなくなったら、速やかに消去する努力が求められます（41条5項）。
匿名加工情報を作って提供する手順
- 基準に従って加工する特定の個人を識別できず、元の個人情報を復元できないように、施行規則34条の各号の基準のすべてに従って加工します。選択式ではありません（Q&A 15-8）。
- 加工の方法などの情報を、安全に管理する削除した記述等と加工の方法に関する情報の漏えいを防ぎます（43条2項）。
- 作成したら、含まれる情報の項目を公表する「購買履歴」のように、一般的かつ合理的に想定できる程度の分類で公表します。「等」で省略はできません（43条3項、Q&A 15-25）。
- 提供するなら、あらかじめ項目と提供の方法を公表し、匿名加工情報であることを提供先に明示する提供先の名称や利用目的の公表までは求められません（43条4項、Q&A 15-26）。
- 元の情報と照合しない自ら取り扱うときも、作成の元の本人を識別するための照合は禁止されます（43条5項）。
- 苦情の処理などの措置を講じ、内容を公表するよう努める43条6項の努力義務です。
匿名加工情報の作成を委託したときは、委託元と委託先の双方に43条がかかると考えられます（Q&A 15-28）。
令和8年の改正：統計作成等の特例と、これから変わること
令和8年7月17日に公布された「個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律」（令和8年法律第56号）は、統計作成等を目的とする場合の本人同意を不要とする特例を新設します。個人情報保護委員会の概要資料（令和8年7月）は、統計作成等であると整理できるAI開発等を含む、としています。本体の施行は、公布から2年を超えない範囲で政令が定める日（令和10年7月16日まで）で、2026年10月時点では施行されていません。政令と規則は、個人情報保護委員会が「基本的な考え方」を順次公表しながら整備を進めている段階です。
統計作成等の特例の骨格（改正後の条番号。法律の本文と委員会の概要資料から）
- 改正後2条13項「統計作成等」とは、大量の情報から構成要素に係る情報を抽出して分類、比較その他の解析を行い、大量の情報の傾向または性質に係る情報（個人に関する情報であるものを除く）を作成する行為のうち、個人の権利利益を害するおそれが少ないものとして委員会規則で定めるもの
- 改正後30条の2第1項統計作成等の目的のためにのみ、現に公開されている要配慮個人情報を取り扱う必要があるとき、規則が定める方法で名称や統計作成等の内容を公表していれば、本人の同意を得ないで取得できる
- 同条5項統計作成等の目的のためにのみ個人情報を第三者に提供する場合、双方の名称や統計作成等の内容の公表と、特例による提供であることを明確に定めた書面（電磁的記録を含む）による合意があれば、本人の同意を得ないで提供できる。外国にある第三者に提供するときは、基準適合体制を整備している者に限る。特例により提供された情報の再提供は対象外
- 同条4項・9項ほか特例で取得・提供を受けた情報は、公表した統計作成等に必要な範囲を超えて取り扱ってはならない
- 改正後31条の3個人関連情報の提供について、同様の特例を置く
- 改正後148条の3以下重大な違反について、得た財産的利益に相当する額の課徴金を命じる制度。統計作成等の特例から逸脱した利用（統計化せずにそのまま販売するなど）も、委員会の概要資料では対象に挙げられている
- 改正後30条の3委託を受けた事業者は、委託を受けた業務の遂行に必要な範囲を超えて取り扱ってはならない
特例の条件は、目的の全部が統計作成等であること、公表、書面の合意、目的外の利用と再提供の禁止、などです。個人別のプロファイリングや広告配信は、この特例に依拠できません。
規約とポリシーを今から作る立場では、次の整理が現実的です。第一に、いまは現行法で書くこと。特例は施行前で、規則の内容も固まっていないため、「同意なく提供できる」ことを前提にした条文は、現時点では置けません。第二に、特例に乗れるデータの使い方かを見極めること。統計化だけが目的か、個人別の分析や広告に使うのかを、データの流れで確認します。第三に、施行後に特例を使う可能性があるなら、規約とポリシーの変更の手順を整えておくこと。変更の周知期間や、同意が必要な場合の取り直しの方法は、利用規約の変更で説明しています。第四に、委託先の立場を持つサービスでは、委託の範囲を契約で明確にしておくこと。
データの加工・学習を始める前の問い
- 提供・利用するのは、個人ごとの情報ですか、集計した結果ですか。統計情報として整理できるか、仮名加工・匿名加工が要るかが決まります。
- 集計の最小単位は何人ですか。自由記述を原文で渡しますか。特定の個人との対応関係が排斥されているかの判断材料になります。
- そのデータは、自分で取得した情報ですか、顧客から預かった情報ですか。自社の学習に使えるかが、委託先の立場かどうかで変わります。
- 学習に使うのは、自社のAIですか、外部のAIですか。利用者は選べますか。ポリシーの学習の条項の型と、外部事業者の開示を決めます。
- 退会した人のデータは、いつ何を削除し、何を残しますか。退会後の利用許諾と、統計情報の扱いを、規約とポリシーでそろえます。
起きがちなこと
データの活用は、集めた時点の約束の範囲で、どこまで広げられるかの問題です。利用者が最初に読んだ利用目的と、後から加わった統計化や学習の使い方がずれるほど、同意の取り直しと説明の負担が大きくなります。構想の段階から、出口の種類を決め、その出口に合う条項を置いておくことが、将来の改訂を小さくする近道です。
よくあるご質問
利用者の投稿を統計にして企業に提供するとき、本人の同意は必要ですか。
複数人の情報を集計し、特定の個人との対応関係がない統計情報は、個人情報に当たらないため、個人情報保護法の提供の制限はかかりません（個人情報保護委員会Q&A 1-17）。ただし、個人ごとの行や少人数の組合せが残る形は、個人情報のままです。統計への加工自体を利用目的に特定する必要もありません（Q&A 2-5）が、利用者への説明のために、規約とポリシーで、提供するのは集計結果であることを書きます。
「匿名加工情報」とプライバシーポリシーに書くと、何が必要になりますか。
法令上の匿名加工情報は、施行規則34条の基準に従って加工し（個人情報保護法43条1項）、作成したときに含まれる情報の項目を公表し（同条3項）、第三者に提供するときは項目と提供の方法を公表して、提供先に匿名加工情報であることを明示します（同条4項）。ポリシーへの包括的な記載だけでは、公表を履行したことになりません（Q&A 15-20）。統計資料の意味で使うなら、この語は避けます。
SaaSの提供者が、顧客から預かった個人データを、自社のAIの学習に使えますか。
委託を受けた提供者は、委託された業務の範囲でしか取り扱えません。委託された業務の範囲外で加工して自社のために使うことはできません（個人情報保護委員会Q&A 7-38）。学習への利用を委託業務に含める、特定の個人との対応関係がない統計情報に変換してから使う、使わない旨を明記する、といった整理が考えられます。令和8年の改正で、委託を受けた者の業務の範囲を超えた取扱いの禁止が条文に明記されます（施行予定）。
令和8年の改正で、統計やAI開発のためなら、同意なしにデータを提供できるようになりますか。
統計作成等の目的のためにのみ使うことなどの条件を満たせば、本人の同意なく個人データを第三者に提供できる特例が設けられます（改正後の30条の2）。条件は、目的の全部が統計作成等であること、双方の公表、書面による合意、目的外の利用と再提供の禁止などです。令和8年法律第56号の本体は、公布から2年を超えない範囲（令和10年7月16日まで）の政令で定める日に施行される予定で、2026年10月時点では施行されていません。
利用者が退会した後も、投稿を使い続けてよいですか。
規約に、利用許諾が退会後も存続する旨と、その理由（すでにコミュニティに残る投稿を保持する必要、作成済みの統計情報の継続的な利用など）を書いておけば、存続させる設計は可能です。ただし、個人情報として保有する情報は、利用目的の達成に必要な範囲でしか保有できません。ポリシーに、退会後に残る情報と削除する情報を書き分け、規約と食い違わないようにします。
あわせて読みたい、関連する別のガイド
- 顧客データの帰属と利用の範囲SaaS・クラウドサービスの契約書ガイド
- 生成AI機能の契約条項：確認・誤り・生成物・学習SaaS・クラウドサービスの契約書ガイド
- 委託先としての個人情報の扱いと、再委託先の承諾SaaS・クラウドサービスの契約書ガイド
- 秘密保持・個人情報・生成AI：本契約の中での設計コンサルティング契約・顧問契約・業務提携の契約書ガイド
- 生成AI・外部サービスへの入力：禁止・条件付き・許容の書き分けNDA（秘密保持契約）・守秘義務誓約書ガイド
あわせて読みたいページ
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
