AIベンダー契約と企業のAI調達：企業向け法務ガイド

人工知能は多くの扉を通じて企業に入り込みます。

一部のAIツールは経営層が承認し、一部はIT部門が導入し、一部は既存ソフトウェアに組み込まれ、一部はマーケティングチーム、人事部門、開発者、カスタマーサポートチーム、コンサルタント、あるいは生成AIツールを試す従業員によって利用されます。これは新たな法的問題を生みます。すなわち、企業は契約を適切に精査しないままAIを利用しているおそれがあるのです。

リスクは理論上のものではありません。AIベンダーは、個人データを処理し、プロンプトを保存し、それをモデル改善に利用し、自社の責任を限定し、正確性を否認し、出力の帰属を制限し、外国の再委託先を用い、停止権を留保し、製品を変更し、第三者モデルを統合し、あるいは顧客に対して利用者の行為について広範な責任を負うよう求めることがあります。通常のソフトウェアでもこれらの論点は重要ですが、AIではそれが中心になり得ます。

したがって、AI調達は日常的なサブスクリプション購入ではなく、戦略的な法的プロセスとして扱うべきです。本ガイドは、企業がAIツールを調達、導入、または拡大する前に精査すべき事項を説明します。

1. AI調達は通常のソフトウェア調達とは異なる

従来のソフトウェア調達は、機能、ライセンス範囲、価格、サービスレベル、サポート、セキュリティ、解約に焦点を当てることが多いものです。AI調達はそのすべてを必要とし、さらにそれ以上を要します。企業は、AIシステムがどのデータを利用するか、個人データを処理するか、機密情報を入力できるか、プロンプトと出力が保存されるか、顧客データがモデル学習に利用されるか、出力を商業利用できるか、ベンダーが正確性を保証するか、ツールが侵害的なコンテンツを生成し得るか、人間による確認が必要か、システムが個人に影響を及ぼすか、規制上の義務が適用されるか、出力が損害を与えた場合に誰が責任を負うか、そして企業がそのシステムを規制当局、顧客、投資家に説明できるかを理解しなければなりません。

根本的な違いは、AIシステムが事前に定義された機能を実行するだけでなく、出力を生成し得る点にあります。これは法的責任の配分を複雑にします。企業は、通常のオフィスソフトを購入するかのようにAI契約に署名すべきではありません。

2. ユースケースから始める

契約を精査する前に、企業はユースケースを定義しなければなりません。同じAIツールでも、利用方法によって異なるリスクを伴い得ます。社内の会議議事録を要約するAIツールは、求職申請の一次選考、信用リスク評価、医療方針の推奨、法的分析の支援、保険請求の審査、顧客への助言生成、従業員業績の監視、子どものデータ分析、機微な医療情報の処理、コンプライアンス判断の自動化、または消費者との直接対話に用いられるツールとは異なります。

法的精査は5つの問いから始めるべきです。AIシステムは何をするのか。どのデータを処理するのか。誰がその出力に依拠するのか。何が問題になり得るのか。そして問題が生じた場合に誰が責任を負うのか。明確なユースケースがなければ、契約を適切に評価することはできません。

3. AIベンダーの役割を特定する

署名前に、企業はベンダーの役割を特定すべきです。ベンダーは、モデル提供者、SaaSプラットフォーム、APIプロバイダー、システムインテグレーター、リセラー、クラウドプロバイダー、データ処理者、独立したデータ管理者、再委託先、カスタムモデルの開発者、または自社製品に包み込んだ第三者モデルの提供者であり得ます。

これは重要です。なぜなら、責任は支配に従うからです。リセラーは基盤モデルを支配していないかもしれません。プラットフォームは別の基盤モデル提供者に依存しているかもしれません。システムインテグレーターはツールを構成しても所有していないかもしれません。顧客向けのAIベンダーは複数の再委託先を用いているかもしれません。契約はこの連鎖を可視化すべきです。問題が生じた場合、企業は、モデル、プラットフォーム、データ処理、統合、セキュリティ、サポートについて誰が責任を負うかを把握しているべきです。

4. AIベンダーのデューデリジェンス

企業は署名前にAIベンダーのデューデリジェンスを実施すべきです。低リスクのツールについては過度に煩雑であるべきではありませんが、事業上重要または機微なユースケースについては、ベンダー精査が不可欠です。企業は次を尋ねるべきです。基盤モデルを誰が提供するか、ツールが自社モデルと第三者モデルのいずれに基づくか、データはどこにホストされるか、顧客データは学習に利用されるか、学習利用を無効化できるか、プロンプトと出力は保存されるか、ログはどれだけ保持されるか、どのセキュリティ認証があるか、再委託先が列挙されており通知なく変更され得るか、ベンダーは削除要求に対応するか、監査権または情報権が利用可能か、システムは偏りや正確性について検証されているか、高リスクまたは規制対象の利用向けの文書があるか、ベンダーにインシデント対応手順があるか、そしてサービスが停止または終了された場合に何が起こるか。

ベンダーのデューデリジェンスは不信ではありません。専門的な調達です。

5. データ保護契約

AIツールが個人データを処理する場合、データ保護契約が必要となり得ます。契約は、当事者の役割、処理目的、個人データおよびデータ主体の類型、顧客の指示、秘密保持、セキュリティ措置、再委託先、越境移転、データ主体の要求への支援、侵害通知、データの削除または返還、監査、保持、学習利用、技術的および組織的措置を扱うべきです。

AIは特有の課題を生みます。なぜなら、データはプロンプト、アップロードされた文書、チャット履歴、埋め込み（embeddings）、ログ、ファインチューニング用データセット、分析、出力ログに現れ得るからです。契約は単に「データ保護法が適用される」と述べるだけでなく、AIシステムが実際にどのようにデータを処理するかを説明すべきです。

6. 顧客データとモデル学習

最も重要な問いの一つは、ベンダーが顧客データをモデルの学習または改善に利用できるかどうかです。これは慎重に精査すべきです。顧客データには、プロンプト、アップロードされた文書、社内記録、顧客情報、従業員データ、業務データ、機密ファイル、コード、法的文書、医療データ、財務データ、フィードバック、出力が含まれ得ます。

契約は、ベンダーがこれらの素材をモデル学習、ファインチューニング、サービス改善、分析、デバッグ、不正利用監視、セキュリティ、または製品開発に利用できるかを定めるべきです。企業が自社データを学習に利用されたくない場合、契約はそれを明示的に述べるべきです。企業向けのAIの取り決めは、理想的には消費者向けAIツールよりも強力な管理を提供すべきです。

7. 秘密保持と職業上の守秘義務

AIツールは秘密保持上のリスクを生み得ます。とりわけ、依頼者ファイル、取締役会資料、法的文書、財務諸表、個人データ、人事記録、医療情報、ソースコード、営業秘密、買収対象、訴訟資料、保険請求、知的財産、戦略計画を扱う企業にとってそうです。ベンダー契約は、情報の機微性に見合う十分に強力な秘密保持義務を含むべきです。

専門サービス、法務サービス、金融、保険、医療、テクノロジー、コンサルティングの分野の企業はとくに注意すべきです。企業はまた、承認された保護措置がない限りAIツールに決してアップロードしてはならないものを社内で定めるべきです。契約上の秘密保持と社内AIポリシーは連携して機能すべきです。

8. 情報セキュリティ

AIツールはセキュリティの観点から精査すべきです。すなわち、転送時および保存時の暗号化、アクセス制御、認証、管理者統制、ログ記録、データ分離、脆弱性管理、ペネトレーションテスト、インシデント対応、ベンダー要員および再委託先のアクセス、バックアップと復旧、データ削除、セキュリティ認証、顧客通知、監査報告、APIセキュリティ、レート制限、不正利用防止です。

セキュリティ精査はリスクに見合うべきです。機密でないマーケティング草案に用いる公開のAI執筆アシスタントは、医療記録、財務データ、従業員監視、法的文書に用いるツールと同じ精査を要しないかもしれません。ただし企業はこの区別を意識的に行うべきです。

9. 越境移転とクラウドホスティング

AIツールはしばしばクラウドベースであり、データは複数の法域でホストされ、アクセスされ、または処理され得ます。これは、トルコ、北キプロス、英国、欧州連合、その他の越境市場で活動する企業にとって重要です。契約は、ホスティング場所、サポートのアクセス場所、再委託先、越境移転の仕組みと保証、政府によるアクセスのリスク、データローカライゼーションの選択肢、バックアップおよび災害復旧の場所を定めるべきです。

企業は、サービスが現地で販売されているというだけでデータが現地に留まると想定すべきではありません。利用者がトルコからプラットフォームにアクセスしている間に、データは欧州でホストされ、米国を拠点とするモデル提供者を通じて処理され、グローバルなチームに支援されているかもしれません。この構造は許容され得ますが、理解されているべきです。

10. 出力の帰属と商業利用

企業がAIツールを調達するのは、一つには出力を求めるからです。すなわち、文章、コード、画像、デザイン、報告書、翻訳、要約、推奨、分析、事業計画、顧客への返信、製品説明、法務またはコンプライアンスの草案、マーケティング素材です。契約は、企業が出力を商業利用できるかを扱うべきです。

中心的な問いは次のとおりです。出力を誰が所有するか、ベンダーは権利を移転するか留保するか、利用にどのような制限があるか、他の利用者向けに類似の出力が生成され得るか、出力は知的財産法で保護されるか、顧客が出力の確認に責任を負うか、ベンダーは知的財産の補償を提供するか、そして出力が第三者の権利を侵害した場合に何が起こるか。企業は、AIが生成した出力を、精査なしに価値の高いブランド資産、ソフトウェアコード、広告キャンペーン、規制対象の助言、顧客への成果物に用いることに慎重であるべきです。AIの出力は、法的および商業的に検証されるまで草案として扱うべきです。

11. 第三者の知的財産リスク

AIシステムは、第三者の保護された素材に類似する、またはそれを含むコンテンツを生成し得ます。これは、著作権、商標、営業秘密、データベース権、ソフトウェアライセンス、人格権、機密情報、意匠権に関する紛争を引き起こし得ます。契約は、ベンダーが非侵害を保証するか、補償を提供するか、補償が利用者のプロンプトを除外するか、請求の上限があるか、一部のユースケースが除外されるか、顧客が文書に従う必要があるか、出力のフィルタリングがあるか、ベンダーが請求の防御を支援するかを扱うべきです。

多くのAIベンダー契約は、出力に関する責任を制限します。企業は、第三者が侵害を主張した場合にベンダーが自社を完全に保護すると想定すべきではありません。

12. 正確性、ハルシネーション、依拠

AIシステムは、自信に満ちていながら誤った出力を生成し得ます。これはしばしばハルシネーションと呼ばれますが、法的には技術的な問題以上のものです。すなわち、誤った判断、誤解を招く表示、瑕疵あるサービス、職業上の過失、消費者への損害、契約違反につながり得ます。契約は、ベンダーが正確性を保証するか、出力が「現状有姿」で提供されるか、人間による確認が必要か、ツールが意図された用途に適するか、ベンダーが規制対象または専門的な利用を否認するか、システムが補助的なものにとどまるか、出力ログが保持されるか、誤りを報告する必要があるかを扱うべきです。

企業は、AIの出力をいつ信頼できるか、人間による確認がいつ必須かを定めるべきです。リスクの高い判断において、AIは目に見えない意思決定者になるべきではありません。

13. 人間による監督

人間による監督は、契約と社内プロセスの双方に組み込むべきです。関連する問いは次のとおりです。誰がAIの出力を確認するか。確認は必須か任意か。確認者はどのような資格を有すべきか。確認者はシステムを覆せるか。確認者は十分な情報を得るか。出力はAI生成として表示されるか。エスカレーションの経路があるか。判断は文書化されるか。そして影響を受ける個人は結果に異議を申し立てられるか。

人がAIシステムを形式的に承認するだけであれば、人間による監督は意味をなしません。規制対象または機微なユースケースでは、監督は構造化され、記録され、監査可能であるべきです。

14. 責任条項

AI契約はしばしば、ベンダーの責任を強力に制限します。ベンダーは、誤った出力、データ喪失、間接損害、逸失利益、事業中断、知的財産請求、規制上の制裁金、利用者の不正利用、第三者モデルの障害、セキュリティインシデント、ベータ機能、専門的利用、出力に基づいて行われた判断について、責任を排除または制限し得ます。企業は、責任上限が適切かを精査すべきです。低額のサブスクリプション料金は、リスクに照らして商業的に無意味な上限を伴うことがあります。

事業上重要なAIについては、企業は、より高い上限、秘密保持およびデータ保護違反に対する無制限責任、知的財産補償、セキュリティ違反責任、規制対応、サービスクレジット、解約権、保険要件の交渉を検討すべきです。リスク統制が決定的であるべきです。ベンダーがモデル、セキュリティ、データ処理を支配するなら、相応の責任を引き受けるべきです。

15. 補償

補償はAI契約においてとくに重要です。企業は、第三者の知的財産侵害、ベンダーに起因するデータ保護違反、秘密保持違反、セキュリティインシデント、ベンダーのシステムに起因する規制違反、ベンダーの表明違反、顧客データの学習への無許可利用、ベンダー素材から生じる請求、再委託先の行為から生じる請求について補償を必要とするかを評価すべきです。ベンダーは逆に、違法な入力データ、プラットフォームの不正利用、許容利用方針の違反、第三者権利の侵害、禁止業種での利用、出力の未確認について、顧客に補償を求め得ます。

補償はバランスが取れ、支配に結び付いているべきです。顧客は、ベンダーのシステムによってのみ生じたリスクについて責任を引き受けるべきではありません。

16. 許容利用方針

AIベンダーはしばしば許容利用方針を付随させ、違法行為、差別、生体認証による識別、監視、武器、欺瞞、規制対象の助言、リスクの高い判断、医療または法律の助言、信用スコアリング、雇用判断、政治的影響、子どもに関する処理、スクレイピング、自動化されたスパム、有害コンテンツへの利用を禁止することがあります。企業はこれらを慎重に精査すべきです。

組織は、ベンダーの許容利用方針に違反する形でAIツールを知らずに利用し、停止、終了、アクセス喪失、サポート拒否に至ることがあります。企業の意図された利用が制限領域に近い場合、導入前に書面による明確化を取得すべきです。

17. サービスレベルと事業継続

AIツールは業務上重要になり得ます。企業がAIをカスタマーサポート、文書審査、コーディング、物流、コンプライアンス、分析に統合する場合、停止は事業に影響を及ぼし得ます。契約は、稼働時間の約束、メンテナンス時間帯、サポート応答時間、インシデントの重大度区分、バックアップ手順、災害復旧、APIの可用性、レート制限、モデルの可用性、モデルの変更、機能の廃止、サービスクレジット、繰り返しの障害時の解約を扱うべきです。

企業はまた、AIサービスが利用不能になった場合に業務を継続できるかを尋ねるべきです。AI調達は事業継続計画を含むべきです。

18. モデルの変更と製品の変更

AIシステムは変化します。ベンダーは、モデルを更新し、機能を削除し、セキュリティフィルターを変更し、出力の挙動を変え、価格を変え、API上限を変え、新たな再委託先を追加し、または特定の機能を停止し得ます。これらの変更は企業の事業に影響を及ぼし得ます。契約は、重要な変更の通知、変更を拒否する能力、バージョン管理、文書の更新、大きな変更前の検証、後方互換性、顧客の解約権、データのエクスポート、移行支援を扱うべきです。

低リスクの利用については、モデルの変更は許容され得ます。規制対象、組み込み型、または顧客向けのAIについては、統制されない変更は法的および運用上のリスクを生み得ます。

19. 監査権と文書

企業は、顧客、投資家、規制当局、または社内ガバナンスを満足させるために文書を必要とし得ます。契約は、ベンダーがセキュリティ文書、データ処理情報、モデル文書、リスク評価、監査報告、コンプライアンス認証、再委託先一覧、インシデント履歴、偏り検証情報、該当する場合はEU AI法に関連する文書、技術仕様、変更ログを提供するかを扱うべきです。

大手AIベンダーでは完全な監査権は利用できないかもしれませんが、企業はそれでもリスクを評価するのに十分な情報を求めるべきです。自社のAIサプライチェーンを説明できない顧客は、デューデリジェンス、規制上の精査、または訴訟で困難に直面し得ます。

20. ベンダー契約におけるEU AI法のリスク

EU AI法は、各主体の役割とAIシステムのリスク水準に応じて、異なる主体に義務を生じさせます。EU域外の企業であっても、AIシステム、AIを活用したサービス、または出力をEU市場で提供する場合、AI法のリスクを評価する必要があり得ます。したがって、AIベンダー契約は、AIシステムが高リスクであり得るか、企業が提供者か運用者か、ベンダーが必要な文書を提供するか、人間による監督の手段が利用可能か、ログが保持されるか、利用説明が提供されるか、リスク管理情報が利用可能か、ベンダーがコンプライアンス要求に協力するか、そしてツールが意図されたEU向けの利用に適するかを評価すべきです。

AI法が直接適用されない場面であっても、それは越境調達における商業的な基準となり得ます。国際的な顧客は、ベンダーのデューデリジェンスの一環としてAIガバナンス文書を期待し得ます。

21. 業種別の調達

AI調達は特定の業種ではより厳格であるべきです。すなわち、医療、金融、保険、雇用、教育、法務サービス、不動産、運輸、サイバーセキュリティ、公共部門、重要インフラ、子ども向けサービス、消費者向けプラットフォームです。これらの業種では、契約は業種固有の義務を扱うべきです。

たとえば、医療AIは臨床、プライバシー、セキュリティの精査を要し得ます。金融AIは説明可能性、公平性、監査証跡を要し得ます。保険AIはリスク評価、請求、差別リスクに影響し得ます。雇用AIは透明性と偏り評価を要し得ます。法務AIは秘密保持と専門的な確認を要し得ます。教育AIは未成年者や機微な生徒データを含み得ます。一般的なAI条項は、規制対象のユースケースには十分でないことがほとんどです。

22. 社内AI調達ポリシー

企業は、誰がAIツールを承認できるか、どのツールが禁止されるか、法務・データ保護・セキュリティ・経営の精査がいつ必要か、ベンダー質問票がいつ必要か、人間による監督がいつ必須か、どのデータをアップロードしてはならないか、従業員がAIインシデントをどのように報告するか、契約がどのように保管されるか、誰がAIの棚卸しを担うかを定める社内AI調達ポリシーを採用すべきです。

社内ポリシーがなければ、AI調達は断片化します。すなわち、部門ごとに異なるツールを取得し、整合しない条項を受け入れ、隠れたリスクを生み得ます。集中化されたAI調達プロセスは、必ずしも革新を止める必要はありません。責任ある導入を許しつつ企業を保護します。

23. シャドーAIと従業員の利用

従業員は、経営層が知らないうちにAIツールを利用し得ます。これは最も一般的なリスクの一つです。例として、依頼者文書を公開AIツールにアップロードする、AIで契約を要約する、ライセンスリスクが不明なコードを生成する、AIで顧客への返信を作成する、機密文書を翻訳する、従業員データを分析する、知的財産の状態が不明なマーケティングコンテンツを作成する、業務に個人アカウントを用いる、などが挙げられます。

企業はシャドーAIに正面から対処すべきです。現実的なポリシーは、承認済みツールを定め、一部のデータ入力を禁止し、秘密保持規則を説明し、人間による確認を求め、研修を提供し、報告経路を設け、非現実的な全面禁止を避け、従業員に安全な代替手段を与えるべきです。従業員がAIを利用するのは、たいてい仕事をより速く進めるのに役立つからです。法的な解決策は、拒否ではなく統制された導入です。

24. 退出戦略とデータの返還

企業は署名前に、AIベンダーとの関係の終了を検討すべきです。契約は、解約権、データのエクスポート、出力のエクスポート、顧客データの削除、削除証明、移行支援、秘密保持の存続、出力の継続利用、巻き取り期間、可能な場合は学習用データセットからの除去、アカウント閉鎖、ベンダーによるログ保持、再委託先による削除を扱うべきです。

退出は、AIシステムが業務に組み込まれている場合にとくに重要です。企業は、データを取り戻し、証拠を保全し、安全に移行する能力なしに、特定のベンダーに固定されるべきではありません。

25. AI契約の警告サイン

企業は、ベンダー条項が次を定める場合に注意すべきです。すなわち、顧客データが明確なオプトアウトなしに学習に利用され得る、ベンダーがプロンプトと出力を利用する広範な権利を有する、責任がほぼ完全に排除される、知的財産補償が提供されない、秘密保持義務が弱い、データ削除が不明確、再委託先が通知なく変更され得る、越境移転が開示されない、セキュリティ上の約束が曖昧、ベンダーが正確性に関する一切の責任を否認する、出力が商業利用できない、サービスが広範に停止され得る、許容利用方針が広すぎるか曖昧、サポートまたはインシデント対応が提供されない、意味ある通知なしに一方的変更が認められる、準拠法および管轄が不適切、または企業利用が消費者向け条項に基づく、といった場合です。

警告サインは、契約に署名できないことを常に意味するわけではありません。リスクを理解し、交渉し、または社内で管理する必要があることを意味します。

26. 実務的なAI調達チェックリスト

AIツールを調達する前に、企業は次を尋ねるべきです。意図されたユースケースは何か、ツールは社内用か顧客向けか。個人データまたは機密情報を処理するか。顧客データはモデル学習に利用され得るか。データはどこにホストされるか、再委託および越境移転があるか、それは適法か。プロンプトと出力を誰が所有するか、出力は商業利用できるか。知的財産侵害に対する保護があるか。正確性の限界は明確か、人間による確認が必要か。責任上限は許容できるか、補償はバランスが取れているか。セキュリティ文書は十分か、監査権または情報権が利用可能か。ツールは規制対象の業種で利用されるか、EU AI法のリスクが生じ得るか。社内AIポリシーがあるか、従業員は研修を受けているか、シャドーAIは統制されているか。サービスが停止された場合に何が起こるか、退出時にデータを返還または削除できるか。そして法務・データ保護・セキュリティの精査は完了したか。

その後、これらの答えが調達の判断を形づくるべきです。すなわち、署名する、交渉する、ユースケースを制限する、または断る、という判断です。

よくある質問

AIベンダー契約はなぜ通常のソフトウェア契約と異なるのですか？

AIツールは機微なデータを処理し、予測不能な出力を生成し、顧客データをモデル改善に利用し、知的財産リスクを生じさせ、個人に影響を及ぼし、複雑な再委託の連鎖に依存することがあります。これらの論点は通常のソフトウェア調達よりも綿密な法的精査を要します。

AIベンダーは当社のデータを自社モデルの学習に利用できますか？

それはベンダー条項によります。企業は、プロンプト、アップロードした文書、出力、フィードバックが学習やサービス改善に利用され得るか、またオプトアウトや企業向けの保護が利用可能かを精査すべきです。

AIが生成した出力は誰が所有しますか？

所有は、AIツールの条項、準拠法、出力の性質によります。企業は、契約を精査せずに出力を所有している、または商業利用できると想定すべきではありません。

AI調達の主な法的リスクは何ですか？

主なリスクには、データ保護、秘密保持、知的財産侵害、誤った出力、ベンダーの責任上限、越境移転、セキュリティ、シャドーAI、規制業種リスク、EU AI法の関連性、不明確な退出権が含まれます。

企業は社内AIポリシーを持つべきですか？

持つべきです。社内AIポリシーは、従業員の利用、承認済みツール、禁止される入力、人間による確認、秘密保持、データ保護、調達承認、インシデント報告を管理するのに役立ちます。

EU AI法の遵守はEU域外でも関連しますか？

AIシステム、出力、またはAIを活用したサービスがEU市場で提供される、またはEUの顧客に利用される場合、関連し得ます。国際調達における商業的な期待にも影響を及ぼし得ます。

AI契約には人間による監督の条項を含めるべきですか？

機微または影響の大きいユースケースでは、含めるべきです。契約と社内プロセスは、人間による確認がいつ必要か、誰が出力の検証に責任を負うかを明確に定めるべきです。

企業はAIベンダー契約に署名する前に何をすべきですか？

ユースケースを定義し、ベンダーのデューデリジェンスを実施し、データ処理、秘密保持、知的財産、責任、セキュリティ、越境移転、許容される利用、監査権、規制リスク、退出の取り決めを精査すべきです。

結論

AI調達は取締役会レベルの法的課題になりつつあります。ベンダー条項を精査せずにAIを導入する企業は、データ保護リスク、秘密保持違反、知的財産請求、誤った出力、従業員の不正利用、規制上の精査、顧客の苦情、運用上の依存にさらされ得ます。

最も強固な取り組みはAIを避けることではなく、規律をもってAIを調達することです。企業は、システムを理解し、契約を精査し、データを統制し、人間による監督を定め、責任を配分し、証拠を保全し、従業員を研修し、退出を計画すべきです。AIは、それを支える法的構造がリスクを担えるほど強固である場合にのみ、価値を生み得ます。

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AIベンダー契約、企業のAI調達、またはAIガバナンスの事項について、当事務所のチームにご相談ください。

本記事は一般的な情報提供のみを目的とし、法的助言を構成するものではありません。AI調達およびベンダー契約のリスクは、AIシステム、ベンダー条項、処理されるデータ、業種、法域、契約構造、規制リスク、顧客基盤、意図された利用、助言を求める時期によって異なり得ます。本記事に依拠していかなる行為も行い、または差し控えるべきではありません。AIシステムを調達、導入、統合し、またはこれに依拠する前に、個別の事案に応じた法務・技術・データ保護・サイバーセキュリティ・事業上の助言を取得すべきです。Terziolu & Partners への問い合わせの送付は、委任が書面により正式に受諾されない限り、弁護士・依頼者間の関係を生じさせるものではありません。