『ディープラーニングG検定 最強の合格問題集』出張版
【G検定】AI開発で守るべき「秘密保持契約」(NDA)、正しい説明はどれ?
AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、AI開発のPoC(概念実証)段階から不可欠となる秘密保持契約(NDA)の適切な締結タイミングや効力について取り上げます。
「G検定」(ジェネラリスト検定)は、AI(人工知能)技術全般、特に機械学習やディープラーニングの基礎を体系的に学ぶ資格試験です。AI人材の需要の高まりとともに受験者数は年々増加しており、企業でも従業員への取得を奨励する動きが広がっているそうです。
本記事はSBクリエイティブ刊『ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の合格問題集[第2版]』(ヤン・ジャクリン 著)から、G検定の出題範囲を踏まえた問題と解説を1問1答形式で紹介します。今回は、AI開発のPoC(概念実証)段階から不可欠となる秘密保持契約(NDA)の適切な締結タイミングや効力について取り上げます。
問題
AI開発と秘密保持契約(NDA;Non-Disclosure Agreement)の関係性について、最も適切な選択肢を1つ選べ。
- 秘密保持契約を締結することにより、原則として秘密情報の複製が自由にできなくなる。
- NDA締結後に、無断で秘密情報の開示が行われた場合、一般的にNDAに記載されているペナルティが違反者側に科せられる。
- PoC(概念実証)フェーズではまだ開発で使用するデータが決定されないため、NDAはPoCが終了し、保護される情報が定まった段階で結ぶべきである。
- NDAは、発注側と受注側の間でのみ必要であり、プロジェクトを共同で進めるパートナー企業との間では不要である。
――答えは分かりましたか?
正解と解説
正解は「2.NDA締結後に、無断で秘密情報の開示が行われた場合、一般的にNDAに記載されているペナルティが違反者側に科せられる」
データを扱うプロジェクトを開始する前に、第三者への情報の漏洩または不正利用を防止するために結ぶ契約を秘密保持契約(NDA;Non-Disclosure Agreement)と呼びます。
秘密保持契約(NDA)には、「秘密情報を開示または漏洩した場合の損害賠償」の条項が規定されていることが多いです。よって、秘密保持契約に違反すると、損害賠償請求や差止請求(秘密情報の受領側がこれ以上秘密情報を利用できないようにする請求)など、NDAに記載されている措置がとられる可能性があります。
- 選択肢1:NDAの中で複製を禁止する条項が設定されていない限り、受領側は秘密情報を自由に複製することが可能です。実際にデータ分析やAI開発のためのプロジェクトでは、秘密情報を含むデータを利用するため、複製することが避けられないことが多いです。
- 選択肢3:PoCでは本開発で使用するデータの一部を用いて、性能の要求を満たす学習済みモデルなどを生成できるかテストします。つまりPoCの段階ではすでに秘密情報のやりとりを行っていることが多いです。したがって、PoC終了後ではなく、プロジェクトを開始する前に、NDAを締結すべきです。
- 選択肢4:発注側と受注側だけでなく、AIプロジェクトを社外(パートナー企業、業務委託のスタッフ)と共同で進める際にも、プロジェクトの具体的な内容やデータを共有する前にNDAを締結すべきです。
※この記事はSBクリエイティブ刊『ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の合格問題集[第2版]』から、アイティメディアが出版社の許可を得て一部加筆編集の上、転載したものです(無断転載禁止)。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
『ディープラーニングG検定 最強の合格問題集』出張版
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社フィックスターズ] 組み込み開発特有の課題も解消できる「AI活用」の秘訣とは? -
製品資料
[株式会社スタディスト] 食品ロスを解消して“利益の創出”を実現、その第一歩は何から始める? -
製品資料
[株式会社スタディスト] 段取り替え時間に差が生まれるのはなぜ? 作業を標準化する仕組み作りのコツ -
技術文書・技術解説
[Datadog Japan合同会社] 開発と運用の人員格差をどう埋める? DevOpsを実現するための実践ポイント -
製品資料
[サイバーソリューションズ株式会社] たった1回でサプライチェーンが破滅することも メール誤送信を確実に防ぐには
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「企業におけるAI導入検討度とIT投資優先度」に関するアンケート
-
2
半数がブルーカラー転向を視野に? ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
3
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
4
パッチなしで「今すぐサーバを落とせ」 Kiteworks異例警告の波紋
-
5
LINEヤフーはなぜ「社内の管理者」すら信用しないインフラを作ったのか
-
6
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
-
7
「サイバー犯罪株式会社」に潜入 現地調査で判明した“犯罪者求人”の実態
-
8
OpenAIやAnthropicでさえ制御不能 2026年夏「3大サイバー攻撃」の衝撃
-
9
Copilot導入で陥る“目的化”の落とし穴 定着の鍵は「作り込まない」こと
-
10
IT製品の導入に関するアンケート「セキュリティ」編
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
2
Microsoft 365のメールセキュリティ、3つの“死角”と追加で検討すべき対策とは
-
3
システムの保守がモダン化を阻む? 「変えない判断」から脱却する方法とは
-
4
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
5
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
6
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
7
Linux初心者でも知らないとまずい「RHEL」「SLES」の違いとは?
-
8
東大教授と考える、AI時代の「データ主権」「信頼性」「ガバナンス」の在り方
-
9
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
10
最速72分でデータが流出? 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー