当協会が作成した資料について
生成AIの利用ガイドライン
生成AIの活用を考える組織がスムーズに導入を行っていただけるように、利用ガイドラインのひな形を策定し、公開します。
このひな形を参考に、それぞれの組織内での活用目的等に照らして、適宜、必要な追加や修正を加えて使用ください。
※2023年5月に公開した第1版に改訂を加えた第1.1版を公開（2023年10月～）しています。
※『生成AIの利用ガイドライン』に関するご意見やご感想はこちらよりお寄せください。
※JDLA公式Youtubeチャンネルにて公開中の記者発表の模様は、2023年5月1日公開の第1版の内容に基づいています。現在公開中のバージョンとは異なりますのでご留意ください。
組織における生成AIの活用を進めるためには利用ルール（ガイドライン）の設定だけでなく、一人ひとりの活用リテラシーも重要です。
AI活用のためのリテラシー習得には「G検定」をご活用ください。
研究会成果物
AIガバナンスとその評価
第Ⅲ期報告書『AIガバナンスエコシステム ―AIガバナンスの実践に向けて―』（2023年7月）
第Ⅲ期では、AIガバナンスを実践に落とし込むための具体的なツールやアクターの役割について議論を進めました。以下の2つのアプローチで検討した結果をまとめました。
① AI ガバナンスの実践へ向けたアプローチの検討：第Ⅰ期、第Ⅱ期で議論したAIガバナンス・エコシステムの概念を実践するためのフレームワーク、市民との活動、法規制・標準化等のルール形成に係る国際動向を中心に議論
② AI ガバナンス・エコシステムにおけるアクターの機能・役割：第Ⅱ期で実施したAIガバナンス・エコシステムを用いたケース検討（HR領域）を踏まえて、より具体的に企業・組織における役割を定義し、定義した役割ごとに重要性や必要性を検討
※研究会活動内容と報告書脚注の各研究会の開催レポートはこちらの研究会ページをご覧ください
第Ⅱ期報告書『AIガバナンス・エコシステム ―AIは誰が管理・評価するのか―』（2022年7月）
第Ⅰ期の活動で提唱した「AIガバナンス・エコシステム」について、関連機関やアクターの機能や役割の多様化・充実化のための議論を進めました。以下の2つのアプローチで、検討した結果をまとめました。
① AIガバナンス・エコシステムのアップデート：さらに追加または精査するべき役割について検討し、AIガバナンス・エコシステムの図を更新
② AIガバナンス・エコシステムのケース検討：特定のAIサービス領域において、AIガバナンス・エコシステムがどのように機能するかの具体的な検討（今期はHR領域におけるAIサービスを用いた検討を行いました）
※研究会活動内容と報告書脚注の各研究会の開催レポートはこちらの研究会ページをご覧ください
第Ⅰ期報告書『AIガバナンス・エコシステム―産業構造を考慮に入れたAIの信頼性確保に向けて―』 （2021年7月）
外部環境や評価機関など様々な異なる組織やアクターによる「AIガバナンス・エコシステム」の構築を提言しました
AI の安全性・公平性・プライバシー・透明性などに関する原則を実践へ落とし込むにあたって重要な観点として、以下の3つについて提言しました。一組織だけではなく、様々な異なるアクターとのつながりの中でAI サービスの在り方を考えていく必要があるという考えの下、今後のAIガバナンスの議論に必要な要素を整理しています。
1. AI ガバナンス・エコシステムの構築をするべき
2. 産業構造を考慮に入れてAI の信頼性を確保するべき
3. 日本としての課題と論点の実践例を発信するべき
※研究会活動内容と報告書脚注の各研究会の開催レポートはこちらの研究会ページをご覧ください
AIガバナンスエコシステム・データベース
AIガバナンス・エコシステムの各要素に対応した参考資料のリンク集です。2022年7月更新。（第Ⅱ期の検討で精査した構成要素（アクター・役割）について更新しました。更新箇所の詳細は、第Ⅱ期報告書『AIガバナンスエコシステム ―AIは誰が管理・評価するのか―』3ページをご参照ください）
※研究会活動内容についてはこちら
AIデータと個人情報保護
『AIデータにおける個人情報取扱いのためのナビゲーション ―金融データ―』（2024年1月）
JDLA研究会「AIデータと個人情報保護」（座長：岡田陽介理事）は、金融分野に用いるAI開発のデータ利用について、個人情報保護の観点で重要となるポイントを整理した、『AIデータにおける個人情報取扱いのためのナビゲーション ―金融データ―』を公開しました。
本書では特に「金融データ」に着目をして、金融サービスにおけるAI活用の現場において、センシティブな個人情報を含むデータを適切に扱うために、個人情報保護制度からの重要ポイントや、実践的な課題と解決の方向性を示しています。
※研究会活動内容についてはこちらの研究会ページをご覧ください
『AIデータにおける個人情報取扱いのためのナビゲーション ―医療データ―』（2023年7月）
JDLA研究会「AIデータと個人情報保護」（座長：岡田陽介理事）は、医療に用いるAI開発のデータ利用について、個人情報保護の観点で重要となるポイントを整理した、『AIデータにおける個人情報取扱いのためのナビゲーション ―医療データ―』を公開しました。
本書では特に「医療データ」に着目をして、医療分野におけるAI活用の現場において、センシティブな個人情報を含む医療データを適切に扱うために、個人情報保護制度からの重要ポイントを示しています。
※研究会活動内容についてはこちらの研究会ページをご覧ください
『AIデータにおける個人情報取扱いのためのナビゲーション （抜粋版）』（2023年7月）
上記の『医療データ』編では、法律の対応事項の確認フローチャートについて、2022年公開成果物の抜粋版である『AIデータにおける個人情報取扱いのためのナビゲーション・抜粋版』を参照しています。こちらも合わせてご確認ください。
※研究会活動内容についてはこちらの研究会ページをご覧ください
『AIデータにおける個人情報取扱いのためのナビゲーション ―顔画像データ―』（2022年7月）
ディープラーニング等を用いたAIデータ利活用の場面では、従来は想定されていなかったような高度で複雑なデータ解析が可能となる一方で、その扱いについて明確に整理することが難しくなっています。その問題意識から本書では、AIデータの利活用を進めるうえで、社会受容性等の観点も踏まえて一定の判断が可能となるよう、個人情報保護法と関連ガイドライン等を含めた重点ポイントを示しました。
また、データ種類や応用領域によってその扱いは異なることから、研究会ではデータ種類毎にフォーカスを変えて検討をしています、成果物の初版となる本書では、全体に共通する部分を示すと共に、特に「顔画像データ」の扱いについて、その特徴と配慮事項について整理しています。
※研究会活動内容についてはこちらの研究会ページをご覧ください
契約締結におけるAI品質保証の在り方
『契約締結におけるAI品質ハンドブック』
AI開発の契約時における品質の捉え方と主要な論点について取りまとめました
ディープラーニング技術を使ったAIモデル開発契約交渉の場面を想定し、開発側と委託する側が特に「利用時品質」についてどのような共通認識を持ちながらコミュニケーションを取っていくべきか、交渉時に留意するべき点について整理しました。
品質特性からみるポイントや、開発時の品質に係る確認チェック項目などを掲載しています。
※研究会活動内容についてはこちらの研究会ページをご覧ください
法と技術の検討委員会成果物
『法と技術の検討委員会報告書ー AI 開発に関するユースケースー』
JDLA委員会「法と技術の検討委員会」は、本委員会の議論の成果『法と技術の検討委員会報告書ー AI開発に関するユースケースー』を公開しました。
ディープラーニング開発標準契約書
日本ディープラーニング協会は、スタートアップと大企業間での契約締結を円滑化し、さらなるディープラーニング技術の産業活用の促進を目的として、ディープラーニング開発標準契約書のひな型を策定いたしました。
本契約書のひな型は、主に受託者となるスタートアップが本契約書の利用者となることを想定しています。
また、大企業がスタートアップに委託して開発を行うという前提のもと、スタートアップには充分な契約実務の経験およびスキルを要する人材が乏しいこと等を考慮し、可能な限り簡便な契約書の策定を目指しました。
本契約書の活用により、契約締結を一層円滑化し、さらなるディープラーニング技術の産業活用が促進されることを期待しています。
開発したアルゴリズムについての利用料は無料として、アルゴリズムの開発についての契約を締結する場合（利用料は開発料に含まれているという考え方）
（例：開発費 ： ○○○百万円、利用料 ： 無償）
開発委託契約締結のタイミングで、アルゴリズムの開発の条件と金額、その利用条件・利用料を、定めることができる場合
（例：開発費 ： ○○○百万円、利用料 ：月額○○万円）
開発委託契約締結のタイミングでは、その利用条件・利用料について定めることが困難なため、アルゴリズムの開発についてのみ条件と金額を決め、利用条件・利用料は別途合意する形にする場合
（例：開発費 ： ○○○百万円、利用料 ：別途合意）
開発委託契約書で許諾されている対象以外に追加して本件開発物等を利用する場合