2023.8.10 法制度 InfoCom T&S World Trend Report

農業データの法的保護と利活用に関するガイドラインの概要 ~AI・データ契約ガイドラインと営業秘密ガイドライン

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]

InfoComニューズレターでの掲載はここまでとなります。
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3.農業分野における営業秘密の保護ガイドライン

4.おわりに

※この記事は会員サービス「InfoCom T&S」より一部抜粋して公開しているものです。

[1] FaaSは、「食料・農業・農村基本計画:我が国の食と活力ある農業・農村を次の世代につなぐために」51頁(2020年3月31日閣議決定)で示された概念であり、基本計画では、「令和7年までに農業の担い手のほぼ全てがデータを活用した農業を実践することを目指す」(同51頁)と記載されている。

[2] 農業DX構想検討会「農業DX構想:『農業×デジタル』で食と農の未来を切り拓く」3-4頁(2021年3月)。

[3] 農業DX構想・前掲注2)4-5頁。

[4] 農林水産省ウェブサイト「農業DX構想の検討」https://www.maff.go.jp/j/kanbo/dx/nougyou_dxkousou.html
本稿で挙げるウェブページは、すべて2023年7月6日に最終アクセスした。

[5] 「デジタル田園都市国家構想基本方針」9頁(2022年6月7日閣議決定)。

[6] 農林水産省「農林水産省知的財産戦略2025:農林水産・食品分野の知的財産の創出・保護・活用に向けて」14-15頁(2021年4月30日)。

[7] 農林水産省「農業分野におけるAI・データに関する契約ガイドライン:農業分野のデータ利活用促進とノウハウの保護のために」(2020年3月)。

[8] 農林水産省「農業分野におけるデータ契約ガイドライン」(2018年12月)。
知的財産推進計画2018において、「特に農業分野においては、取得したデータを他者に提供・使用許諾する際の具体的な契約条項の雛形等の検討を行い、農業データ連携基盤等に活用できるデータ利活用・契約に関するガイドラインを作成する」とされていた(知的財産戦略本部「知的財産推進計画2018」25頁(2018年6月12日))。

[9] 知的財産推進計画2019において、「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を踏まえ、熟練農業者等の技術・ノウハウの流出防止を図りつつ、農業 AI サービス等の利用を促進するため、その利用に関する契約の実態や農業分野の特殊性について現地調査等を通じて分析を行い検討し、それらの利用に関する契約の考え方や契約雛形を内容とするガイドラインを策定する」とされていた(知的財産戦略本部「知的財産推進計画2019」27頁(2019年6月21日))。

[10] 経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」(2018年6月)。
「データ編」と「AI編」が策定されており、2018年の不正競争防止法改正に対応した「1.1 版」が2019年12月に策定されている。

[11] 農林水産省「農業分野におけるAI・データに関する契約ガイドライン:ノウハウ活用編」(2020年3月)。

[12] ノウハウ活用編・前掲注11)20-32頁。

[13] ノウハウ活用編・前掲注11)33-52頁。

[14] 経済産業省ガイドライン(AI編)・前掲注10)102頁以下。

[15] ノウハウ活用編・前掲注11)53-132頁。

[16] 農林水産省「農業分野におけるAI・データに関する契約ガイドライン:データ利活用編」(2020年3月)。

[17] データ利活用編・前掲注16)10-62頁。

[18] データ利活用編・前掲注16)63-101頁。

[19] データ利活用編・前掲注16)102-172頁。

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