1．はじめに

2023年6月、農林水産省で「農業DX構想」の改訂に向けた有識者検討会が始まった。「農業DX構想」とは、2021年1月から3月に有識者検討会で議論され、農業・食関連産業のデジタル変革（DX）推進の羅針盤・見取り図として、2021年3月に策定されたものである。農業DX構想では、農業分野が直面している労働生産性と資本生産性の双方を上げていくという困難な課題を克服するためには、デジタル技術の活用が必要であるとして、「デジタル技術を活用したデータ駆動型の農業経営によって、消費者ニーズに的確に対応した価値を創造・提供する農業（FaaS（Farming as a Service））」^[1]への変革を実現することを農業DXの目的としている^[2]。そして、農業DXにより実現を目指す農業は、「消費者ニーズを起点にしながら、デジタル技術で様々な矛盾を克服して価値を届けられる農業、すなわち、デジタル技術を活用し、一見矛盾する・両立しない課題を乗り越えて発展していく農業」であるとし、2030年を展望して農業DXの実現に向けた取り組みを進めるとされた^[3]。冒頭で言及した今年6月に始まった検討会では、農業DX構想の策定から2年が経過し、国内外の情勢が著しく変化していることを受け、さらに議論が必要なテーマにつき検討することで、農業DX構想を改訂することが目的とされている4^[]。2022年6月に閣議決定された「デジタル田園都市国家構想基本方針」でも、「デジタルの力を活用した地方の社会課題解決」の取り組みの一つとして、「スマート農林水産業・食品産業」が挙げられており、AIやロボット、ICT技術の活用を推進するとされている^[5]。

農業DXの推進にあたっては、農業データの適切な保護や活用が不可欠である。2021年4月に農林水産省が策定した「農林水産省知的財産戦略2025」では、「農林水産分野の知的財産制度に係る今後の主要な取組」の一つとして、「スマート農林水産業時代におけるデータの利活用促進」が挙げられており、「データの利活用促進とノウハウその他の知的財産の保護」と「データの利活用の促進に向けた環境整備」の必要性が主張されている^[6]。

しかし、データは無体物であるため、所有権などの概念により保護することはできない。また、著作権法や不正競争防止法などの知的財産法で保護できる場合もあるが、限定的なものであり、データの保護にあたっては当事者間の契約によることが原則となる。そこで、農業データの法的保護と利活用の明確性を高めるべく、農業データの契約に関するガイドラインが策定されている。また、不正競争防止法の営業秘密により保護される可能性があるものについても、農業分野においては適切な保護がなされていない場合が多いと指摘されており、その理由には農業分野の特殊性に起因する部分もあると考えられていることから、農業データを営業秘密として適切に保護するための留意事項等を示したガイドラインも策定されている。

本稿では、農業データの法的保護と利活用に関するガイドラインとして、「農業分野におけるAI・データに関する契約ガイドライン」と「農業分野における営業秘密の保護ガイドライン」について、その概要を紹介する。紙幅の都合で各ガイドラインの詳細は紹介できないが、農業データの法的保護と利活用における参考情報を提供したい。

2．農業分野におけるAI・データに関する契約ガイドライン

本節では、農林水産省により2020年3月に策定された、「農業分野におけるAI・データに関する契約ガイドライン」^[7]（以下、「契約ガイドライン」という）を紹介する。契約ガイドラインは、2018年12月に策定された「農業分野におけるデータ契約ガイドライン」^[8]に、AIの研究開発において特に考慮すべき内容を「ノウハウ活用編」として追加し、従来のガイドラインを改訂の上、「データ利活用編」としたものである^[9]。また、契約ガイドラインは、経済産業省が2018年6月に策定した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」（以下、「経済産業省ガイドライン」という）^[10]の一般的な事項を踏襲しつつ、農業分野で特に考慮が必要な部分を示すものとなっている。

契約ガイドラインは、「ノウハウ活用編（AI編）」と「データ利活用編（データ編）」および、それぞれのユースケース、モデル契約案・タームシートから構成されている。以下、「ノウハウ活用編（AI編）」と「データ利活用編（データ編）」について、それぞれの概要をまとめる。

2.1．ノウハウ活用編（AI編）

「ノウハウ活用編（AI編）」^[11]、農業分野におけるAIを利用した製品・サービスに係る契約の基本的事項や、AIを利用した製品・サービスに関する契約上の留意事項、AIに関するモデル契約書のポイントを示すものである。

農業分野におけるAIを利用した製品・サービスに係る契約の基本的事項として、知的財産をめぐる当事者関係や関係する知的財産の概要が整理されているほか、契約の目的とその目的に対応した具体的な契約内容の例示、契約における当事者関係などが整理されている^[12]。

農業分野におけるAIを利用した製品・サービスに関する契約上の留意事項として、AI製品・サービスは、事前の性能保証が性質上困難であることや、事後的な検証等が困難であることについて特に留意が必要とされている。また、農業関係者等の利益保護のため、ノウハウを提供する際には、その価値や目的の適切な理解が求められることなどが記載されている。さらに、研究開発場面での契約の当事者に関する留意事項として、農業分野ではAI研究開発委託者が国や地方公共団体、受託契約管理団体、農業関係者等となることなどが多く、AI研究開発者も研究試験機関などが担うことも多くみられる点を挙げ、民間事業者とは異なる場合の留意点が、委託者や開発者の類型別にまとめられている。さらに、農業関係者等が有するノウハウの例と特徴を挙げた上で、ノウハウの提供において農業関係者等に配慮すべき事項（事前に提供すべき情報やその理由）がまとめられている^[13]。

農業分野におけるAIに関するモデル契約書のポイントとして、AIの研究開発においては農業関係者等からデータの提供だけではなく、具体的なノウハウが提供される場合があり、それらは加工や分析により形を変えて利用されることから、提供するデータ・ノウハウの利用場面を具体的に想定して契約内容を決めることといった留意点が示されている。また、農業関係者等が締結するデータ提供/データ創出型契約における確認項目についてのチェックリスト例や、経済産業省ガイドライン（AI編）が示す「開発段階のソフトウェア開発契約書（モデル契約書）」^[14]を基にしてノウハウ活用編が示している契約ひな形について、農業分野の特殊性などを勘案して変更された内容とその説明などがなされている^[15]。

2.2．データ利活用編（データ編）

「データ利活用編（データ編）」^[16]は、前述のとおり、「農業分野におけるデータ契約ガイドライン」を改訂したものであり、契約類型を、①【データ提供型】、②【データ創出型】、③【データ共用型】の3種類に分け、それぞれのモデル契約書案を示し、その解説を行うものである。

データ提供型契約は、データ提供者のみが保持するデータを、別の者（データ受領者）に提供する際のデータの利用権限や利用条件等を取り決める契約である。農業分野において想定される提供されるデータとしては、熟練農業者のノウハウに関するデータ（視認データ、画像データ、その他天候や時期等を考慮した耕作に関するデータ）や農機のセンターから取得したデータなどが例として挙げられる。ノウハウに関するデータは、一旦第三者に対する自由利用が許されると、利用範囲が無限に広がり、価値が毀損されることから、農業関係者からデータを取得する場合には、原則としてデータ提供者が利用権限（データの削除要求権や利用状況報告要求など）を有する旨を定める契約ひな形の利用が推奨されている。また、農業データの価値や農業関係者の知見の寄与度などは、ロイヤルティや譲渡対価の算定において検討されることが望ましいとされている。そのほか、データ提供型契約における留意点等が記載されている^[17]。

データ創出型契約は、複数当事者が関与することにより新たなデータが創出される場面において、創出されたデータの利用権限について取り決めるための契約である。例えば、熟練農業者にウェアラブル端末を装着してもらい、端末から取得する「暗黙知」のデータをITサービスベンダーに提供してもらい、ベンダーがデータを集積・分析して「暗黙知」のデータを「形式知」にした場合、その「暗黙知」と「形式知」のデータについて当事者間でどのような利用ができるのかを定める場合が典型例として挙げられている。データ創出型契約では、適切な利用権限の調整ルールが明確ではない点が課題として挙げられる。農業データの提供を受ける際には、農業関係者が安心して当該データを提供することができる建付けが重要であることから、データの創出や取得への貢献度のみで利用権限を調整することは望ましくないとされる。一方で、データ提供型と異なり、どのようなデータを取得することが価値のある結果を生み出せるのかという点等について考案したデータ受領者の貢献度も大きいことから、データ受領者もデータの利用権限を有するのが自然であるとして、データ創出型契約のモデル契約書案においては、データ提供者によるデータ利用停止措置の規定は置かれていない。そのほか、データ創出型契約における留意点等が記載されている^[18]。

データ共用型契約は、プラットフォーム事業者がデータを集約・保管、加工・分析し、プラットフォームを通じてデータを共用するための契約である。農業データに関するデータ、特に農業関係者が提供する農作物の育成に関するデータなどのデータはプライベート・データと呼ばれるが、提供されたプライベート・データをそのまま一次データとしてプラットフォーム事業者がデータ提供者の知らない第三者に対して提供することには、農業関係者から強い抵抗感が示されることが予想されるとして、プライベート・データについては、データ提供者の了解なく第三者に提供されないように、プラットフォーム上で安全に保管されることを念頭に契約書案の作成が望まれるとされる。また、データ提供者による利用権限について、データ提供者がデータを安心して提供できる環境と、プラットフォームのデータを利用するデータ利用者の立場（これまで使えていたデータが突然使えなくなる可能性があると、プラットフォームを安心して利用できない）とを勘案して、データ提供者には、プラットフォーム事業者のみに対して、データの消去等の請求権を認め、データ利用者に対しては消去等の請求権を認めないという方針を示している。そのほか、データ共用型契約における留意点等が記載されている^[19]。

3．農業分野における営業秘密の保護ガイドライン

本節では、公益社団法人農林水産・食品産業技術振興協会（JATAFF）により2022年3月に策定された、「農業分野における営業秘密の保護ガイドライン」^[20]（以下、「営業秘密ガイドライン」という）を紹介する。営業秘密ガイドラインは、「Ⅰガイドライン策定の趣旨」、「Ⅱ営業秘密管理指針の農業分野への当てはめ＜理論編＞」、「Ⅲ営業秘密の基礎的管理マニュアル＜実践編＞」、「Ⅳ 今後の農業分野における技術・ノウハウ等の保護・活用に向けて」、「Ⅴ事例集」により構成されている。省庁が主体となって定めたものではないが、農林水産省のウェブサイトにも営業秘密ガイドラインへのリンクが掲載されているほか^[21]、農林水産省の外局である水産庁が2023年3月にまとめた「養殖業における営業秘密の保護ガイドライン」^[22]は、基本的に営業秘密ガイドラインを踏襲したものになっており、公的にも認められたガイドラインであると言って差し支えないだろう。

工業分野などにおいて、技術・ノウハウ等は、特許権などのほか、不正競争防止法における営業秘密として管理・保護がされている。農業分野でも様々なノウハウがあることは、前述した契約ガイドラインでも意識されているところであるが、営業秘密ガイドラインでは、農業分野においては不正競争防止法の営業秘密の枠組みがほとんど活用されていないと指摘されている。これは、農業分野では、植物の栽培などのノウハウの実践等が人目にさらされやすい屋外で行われていること、自然を相手にしていること、日本の農業経営体の95％超が個人経営である一方、農業協同組合の生産部会のような法人格を持たないグループに属していることが多いなど、他の分野にない特殊性にも起因していると分析されている。しかし、経済のグローバル化が進む中で、農業分野においても営業秘密の保護は重要な課題であり、活用を進める必要があるとして、営業秘密ガイドラインでは、農業分野の特殊性を踏まえた技術・ノウハウ等の管理・取扱方法や留意点等がまとめられている^[23]。

営業秘密ガイドラインの「Ⅱ＜理論編＞」では、理論的な観点から、農業分野において留意すべき事項がまとめられている。例えば、営業秘密として保護を受けるためには、秘密管理性、有用性、非公知性の3要件を満たす必要があるが、秘密管理性の判断において、農業分野では、小規模な生産者が各々工夫してノウハウ等を保有していることや、有用性の判断において、自然環境等の影響を受けるために必ずしも再現性が高くないものも含まれること、非公知性の判断において、ノウハウ等が屋外に存在せざるを得ないことなどを考慮した理論的な考え方が示されている^[24]。

「Ⅲ＜実践編＞」では、「Ⅱ＜理論編＞」で示された理論的な考え方を踏まえて、実際の現場においてノウハウ等を営業秘密として管理するために必要な措置を適切に講じるためのステップとして、ステップ1「技術・ノウハウ等の棚卸しと共有範囲の確認」、ステップ2「営業秘密の管理方法チェック」が示され、それぞれのステップを実行するためのフローチャートやチェックシートが掲載されている。ステップ2では、営業秘密を管理する主体別（①個々の生産者（法人含む）、②農協の生産部会などのグループ、③都道府県）にチェック項目がまとめられているほか、各管理主体に応じた秘密保持契約書のひな形も示されている。営業秘密ガイドラインでは、各生産現場ではまずは「Ⅲ＜実践編＞」を参照することが推奨されており、非常に分かりやすいものとなっている^[25]。

「Ⅳ今後の～」では、オープン・クローズ戦略（ノウハウ等を独占するのか、共有するのか、どの範囲で共有するのか、など）、保護方法の選択（特許権、意匠権、育成者権、営業秘密等のいずれで保護するのか）といったことが示されている^[26]。

「Ⅴ事例集」では、農業分野でのノウハウ等の管理の事例が8つ示されており、参考になる^[27]。

4．おわりに

営業秘密ガイドラインは、農業データを営業秘密として保護するにあたって必要な考慮事項がコンパクトにまとまっており、特に「＜実践編＞」では、農業関係者が営業秘密をどのように管理をすればよいか、具体的に分かりやすく示されている。一方、契約ガイドラインは、ノウハウ編・データ編共に非常に大部に及んでおり、加えて、経済産業省ガイドラインも適宜参照する必要があり、読み解くには時間がかかるが、非常に詳しく留意事項等が記載されているため、両ガイドラインを読み込めば、農業データの適切な保護と利活用にあたって必要な検討事項の多くをカバーすることができるだろう。両ガイドラインの概要等について、表1に簡単にまとめたので、適宜参照いただきたい。

【表1】各ガイドラインのまとめ
（出典：各ガイドラインをもとに筆者作成）

また、農業データの利活用にあたっては、複数のメーカーの農機等のシステムから取得できるデータを相互に連携していくことが重要になる。異なるメーカー間でのデータ連携にあたっては、データを取り扱う農機等のシステムへの接続仕様（API）の標準化や、連携するデータ項目の特定などが必要になる。このような農業データ連携のための取り組みに関しては、本稿では紹介できなかったが、「農業分野におけるオープンAPI整備に関するガイドライン」^[28]が2021年2月に策定されている。農業データ連携にあたっては、国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構が運営する農業データ連携基盤「WAGRI」が農業データプラットフォームとして機能しており、事業者から様々なAPIが提供されている^[29]。

本稿冒頭で紹介した「農業DX構想」の改訂により、農業データの利活用は一層注目されると考えられる。農業データを活用したサービスを考える際には、本稿で紹介したようなガイドラインを参照して、農業データに特有の事情を理解した上で、保護と利用のバランスに考慮することにより、農業データの提供者・受領者・利用者といったすべての関係者にとって持続可能なサービスを提供することにつながるだろう。