AI開発の委託契約｜PoCと本開発の分け方・請負と準委任
AI開発を外部に委託するときの契約の分け方を、経済産業省の契約ガイドライン（探索的段階型）と特許庁の解説をもとに整理。請負と準委任の違い、PoCと本開発を分ける手順、メーカー・EC事業者の確認点（データ・権利・取適法・個人情報）を解説します。
結論：AI開発を外部に委託するときは、PoC（試作と検証）と本開発で契約を分けるのが基本です。経済産業省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」は、開発を「アセスメント」「PoC」「開発」「追加学習」の4段階に分ける進め方を提唱しており、学習済みモデルを作る部分はどの段階でも準委任型の契約がなじみやすいとしています。一方、画面や他のシステムとの連携のように作るものが決まっている部分は、請負で完成を約束してもらう形もとれます。メーカーやEC事業者が委託する場合は、学習に使うデータの扱い、成果物の権利、取引先との取引のルール（取適法）もあわせて確認してください。
この記事は、AI開発を外部に頼む発注側の担当者に向けて、契約の分け方、請負と準委任の違い、契約書で決める項目を、経済産業省・特許庁などの公表資料（2026年11月に確認）をもとに整理したものです。個別の契約は弁護士などの専門家に確認してください。
請負と準委任の違い
| 観点 | 請負 | 準委任 |
|---|---|---|
| 約束するもの | 仕事の完成（民法632条） | 業務を善良な管理者の注意をもって行うこと（民法656条・644条） |
| 成果物に問題があったとき | 受託側が契約不適合責任を負う | 完成の責任は負わない（注意を怠れば債務不履行の責任はある） |
| 報酬の払い方 | 完成した仕事の結果に対して払う | 作業の量に応じて払う「履行割合型」と、成果に対して払う「成果完成型」（民法648条の2）がある |
| 向いている部分 | 仕様が決まった画面・連携・システム全体 | データで精度を確かめる検証、学習済みモデルの作成、運用中の改善 |
経済産業省の「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」（2025年2月）は、準委任か請負かを抽象的に議論するよりも、発注側が成果の内容や水準をどの程度求めるかが重要な論点になる場合が少なくない、としています。特許庁のIP BASEも、ベンダが一定の精度を約束する請負には難色を示すことが一般的で、成果完成型の準委任が折り合いの付けどころになりうる一方、何をもって「完成」とするかは別に決める必要があると説明しています。
PoCと本開発を分ける：経産省の「探索的段階型」
経済産業省の契約ガイドライン（AI編）は、学習済みモデルの開発は事前に性能を予測しにくいため、開発を別々の段階に分け、段階ごとに進むかどうかを決める「探索的段階型」を提唱しています。
- アセスメント：一定量のデータで、学習済みモデルを作れそうかを検証する
- PoC：学習用のデータで、発注側が求める精度のモデルを作れるかを検証する
- 開発：学習済みモデルを作る
- 追加学習：納品されたモデルに追加のデータで学習させる
ガイドラインは、この進め方の利点として、段階ごとの目標を決めることで発注側と受託側の認識をそろえられること、十分な性能が出ないと分かった段階で中止して損失の拡大を防げることを挙げています。契約の形については、学習済みモデルの作成はどの段階でも準委任型がなじみやすく、開発段階でも契約時に仕様や検収の基準を決めるのは難しいことが多い、としています。
実務では、AIの部分と、画面や他のシステムとの連携の部分を分けて考えます。AIの部分は準委任で検証を重ね、作るものが決まった周りのシステムは請負で発注する、という組み合わせです。前述の契約チェックリストも、AIモデルを含むシステム全体を開発する場合は、受託側が一定の担保責任を負うことが合理的な場面も考えられるとしています。PoCの設計と評価の仕方はAI導入のPoCの進め方で詳しく説明しています。
中小企業がPoCと本開発を分けて発注する手順
- PoCの契約（準委任）：対象の業務、使うデータ、期間、費用、評価に使うデータと合格の基準、合格しなかったときの扱い（中止・追加の検証・範囲の変更）を決めます。
- PoCの結果の確認：合格の基準に届いたかを、決めておいたデータで確かめます。
- 本開発の契約：PoCで決まった範囲をもとに、AIの部分は準委任（成果完成型も含めて検討）、周りのシステムは請負、のように分けて見積もりを取ります。
- 運用・保守の契約：精度が下がったときの対応、追加学習の頻度と費用、問い合わせの範囲を決めます。
AI企業ナビの掲載企業では、たとえば株式会社wrenが、要件整理と試作のあとに本開発（請負）に進む2段階の進め方を公式サイトで示しています。発注先の選び方はAI開発会社の選び方、見積もりの比べ方はAI開発の相見積もりの取り方、発注前の確認はAI開発会社への依頼相場と発注前の確認をご覧ください。
メーカー（製造業）がAI開発を委託するときの確認点
- 学習に使うデータの範囲：検査画像、設備の稼働データ、図面など、渡すデータと渡さないデータを決め、受託側がそのデータを他の目的に使えるかを契約に書きます。
- 成果物の権利：契約チェックリストは、開発で生まれた知的財産（フォアグラウンドIP）と、各社がもともと持っている知的財産（バックグラウンドIP）を分けて整理し、開発の初期に認識をそろえることが重要だとしています。学習済みモデル、学習用のプログラム、学習用のデータセットのそれぞれについて、誰が持ち、誰がどこまで使えるかを決めます。
- 検収の基準：「不良品の見逃しが評価用データで◯％以下」のように、評価に使うデータと指標を書面で決めます。発注側が性能の保証を求める場合、評価用のデータは原則として発注側の費用と責任で用意するのが合理的なことが多い、とガイドラインは述べています。
- 取引のルール：改正された下請法が、2026年1月1日に「取適法」（中小受託取引適正化法）として施行されました。資本金に加えて従業員数の基準が加わり、適用の対象が広がっています。メーカーが中小の開発会社にプログラムの作成を委託する場合は、自社が対象になるかを確認してください。相手がフリーランスの場合は、フリーランス法の取引条件の明示も必要です。
製造業の委託先を探す場合は、企業ナビの掲載企業のうち、製造業向けのAI導入を支援する株式会社スカイディスク、画像解析AIで検査を支援する株式会社Rist、外観検査の自動化を支援する株式会社RUTILEAなどが候補になります。製造業での使いどころは製造業のAI導入ガイド、外観検査は外観検査・画像認識AIの導入ガイドにまとめています。
EC事業者がAI開発を委託するときの確認点
レコメンドや需要予測、問い合わせ対応のAIでは、購入履歴や問い合わせの内容など、顧客の個人データを渡すことがあります。個人情報保護法は、利用目的の達成に必要な範囲で個人データの取扱いを委託する場合は、本人の同意なしに提供できるとしています（27条5項1号）。その代わり、委託元には委託先を監督する義務があります（25条）。契約チェックリストは、委託先がそのデータを委託された業務以外に使えないことにも注意を促しています。契約書には、データの利用目的、他の目的での利用の禁止、保管と削除の方法、委託先の取扱い状況を確認する方法を書いてください。小売・ECでのAIの使い方は小売・ECのAI導入ガイドで整理しています。
契約書で決める6つの項目
| 項目 | 決めること |
|---|---|
| 業務の範囲と成果物 | 学習済みモデル、ソースコード、手順書など、何を納めるか |
| 評価と検収の基準 | 評価に使うデータ、指標、合格の基準、届かなかったときの扱い |
| 権利と利用の条件 | 開発で生まれた成果の権利、受託側がもともと持つ技術の利用条件 |
| データの扱い | 渡すデータの範囲、他の目的での利用の可否、返却と削除 |
| 報酬の払い方 | 段階ごとの金額、履行割合型か成果完成型か、支払いの時期 |
| 運用・保守 | 精度が下がったときの対応、追加学習の費用と頻度、問い合わせの範囲 |
公表されている契約書のひな形と指針
- 経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」（AI編）：探索的段階型の考え方と、各段階のモデル契約を掲載しています。
- 日本ディープラーニング協会「生成AI開発契約ガイドライン」（2025年9月19日公開）：生成AIを組み込んだシステムの開発を外部に委託するときの契約の考え方をまとめたもので、秘密保持契約書、アセスメントの契約書、導入検証の契約書、ソフトウェア開発契約書などのひな形が付いています。
- IPA「情報システム・モデル取引・契約書」：AIに限らないシステム開発の契約書のモデルです。
よくある質問
Q. AI開発はすべて準委任で契約すべきですか？
A. 学習済みモデルを作る部分は準委任がなじみやすいと経済産業省のガイドラインは述べています。画面や他のシステムとの連携のように作るものが決まっている部分は、請負で完成を約束してもらう形もとれます。部分ごとに分けて考えてください。
Q. PoCと本開発を同じ会社に頼む必要はありますか？
A. 必要はありません。契約を分けておけば、PoCの結果を見てから本開発の発注先を選び直せます。PoCの成果物（評価の結果、使ったデータの整理、試作のコード）を本開発に引き継げるかは、PoCの契約で決めておいてください。
Q. 開発したAIモデルの権利は発注側のものになりますか？
A. 契約で決めた内容によります。学習済みモデル、学習用のプログラム、学習用のデータセットのそれぞれについて、誰が権利を持ち、誰がどこまで使えるかを契約書に書いてください。
Q. 精度を保証してもらうことはできますか？
A. 未知のデータに対する精度の保証は難しいとされています。評価に使うデータと条件を限定できれば、その範囲での性能の保証に合理性が認められる場合もある、とガイドラインは述べています。
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