AIや機械学習が医療現場でますます重要になる中、特にLLM（大規模言語モデル）を作るためのデータ収集に関心が集まっています。
しかし、こうしたデータを使う際には、著作権やライセンス、そして個人情報保護に関するルールを正しく理解しておくことが重要です。
これらのルールを無視すると、思いもよらない法的リスクや問題に巻き込まれる可能性があります。
本記事では、LLM学習データ収集時に気をつけるべき注意点を具体例を交えて分かりやすく解説します。
LLMの学習データ収集における著作権の基本知識
著作権とは？
まず、著作権とは、誰かが作った作品（文章、絵、音楽など）を守るための権利です。
これにより、作品を作った人が自分の作品をどのように使うかを決める権利を持っています。
たとえば、小説、絵画、音楽、医療論文、医療マニュアル、またはウェブサイト上の医学情報などが著作物の例です。
これらのデータを無断で使うと、著作権侵害になり得ます。
LLM学習データと著作権
LLMは、大量のテキストデータを使って言葉の使い方や文脈を学習します。
こうした学習データには、ウェブサイトや論文、ニュース記事といった著作物が含まれることが多いです。
もし許可を得ずに著作権のあるデータを使用すると、著作権侵害と見なされ、最悪の場合は刑事罰や損害賠償の対象となります。
具体的には、著作権者からの訴訟や法的措置が取られる可能性があります。
日本における特例
日本では、著作権法第30条の4第2号により、AIの学習目的での情報解析のために著作物を一定の条件下で利用することが許可されています。
著作権法 第30条の4（著作物に表現された思想又は感情の享受を目的としない利用）
著作物は、次に掲げる場合その他の当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合には、その必要と認められる限度において、いずれの方法によるかを問わず、利用することができる。
ただし、当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、この限りでない。
一 著作物の録音、録画その他の利用に係る技術の開発又は実用化のための試験の用に供する場合
二 情報解析（多数の著作物その他の大量の情報から、当該情報を構成する言語、音、影像その他の要素に係る情報を抽出し、比較、分類その他の解析を行うことをいう。第47条の5第1項第2号において同じ。）の用に供する場合
三 前二号に掲げる場合のほか、著作物の表現についての人の知覚による認識を伴うことなく当該著作物を電子計算機による情報処理の過程における利用その他の利用（プログラムの著作物にあつては、当該著作物の電子計算機における実行を除く。）に供する場合
ただし、この特例は無制限な利用を許すものではなく、商用利用やデータの再配布には制限があります。
また、この利用は「著作権者の利益を不当に害しない範囲」に限られます。
したがって、商業的利用や再配布を検討する場合は、特例の条件を慎重に確認する必要があります。
スクレイピングの注意点
ウェブサイトの内容のスクレイピング（自動的にデータを収集すること）を行う際には、著作権法だけでなく、サイト運営者が設けている利用規約にも注意を払う必要があります。
利用規約でスクレイピングが禁止されている場合、これを無視してデータを収集すると、法的措置の対象となる可能性があります。
スクレイピングを実施する際には、データの利用が許可されているかどうかを必ず確認し、必要に応じて許可を得ることが推奨されます。
ライセンス違反のリスクと対策：契約の重要性
ライセンスとは？
ライセンスは、データを提供する側と利用する側の間で交わされる契約の一部であり、データの利用に関する許可や権利を与えるものです。
ライセンス契約によって、データがどのように使えるか（例えば、商用利用や再配布の可否）が決まります。
つまり、ライセンス契約は「このデータをこういう条件で使っていいですよ」という許可証のようなものです。
たとえば、医療画像や患者データをAI学習に使う場合、データ提供者と利用者の間で、データをどの範囲で使うのか、どのように保護するのかといった取り決めがされることが多いです。
ライセンス違反のリスク
ライセンスで許可されている範囲を超えてデータを利用すると、契約違反や著作権法違反などの法的問題が発生する可能性があります。
たとえば、研究目的のデータを商用利用したり、ライセンス契約に違反してデータを第三者に提供した場合、ライセンス違反による訴訟や損害賠償を請求される可能性があります。
これにより、法的手続きや罰金、企業の信用損失などのリスクが生じます。
具体例として、医療データが「研究目的でのみ使用可能」という条件で提供された場合に、商業プロジェクトに無断で使用した場合、ライセンス違反が問われる可能性があります。
これは研究機関だけでなく、共同研究に参加する企業も法的責任を負うことがあるため、契約の内容を厳格に遵守する必要があります。
医療分野での注意点
特に医療分野では、データが個人の健康情報や診療記録などに関わるため、ライセンス契約は非常に厳格です。
データを利用する前に、契約条件や利用範囲をしっかりと確認し、必要であれば法的アドバイスを受けることが推奨されます。
個人情報保護：医療データ利用の注意点と法的規制
個人情報保護とは？
個人情報とは、名前、住所、電話番号、病歴、メールアドレス、顔写真など、個人を特定できる情報のことです。
これを守るために、日本では個人情報保護法が制定されています。
この法律は、個人情報が外部に漏れないように管理し、適切に取り扱うためのルールを定めています。
医療データと個人情報保護
医療データには患者の診療記録や検査結果など、非常に多くの個人情報が含まれています。
これらのデータをAI学習に利用する場合、まず匿名化を行うことが重要です。
匿名化とは、患者の名前やID番号といった個人を特定できる情報を削除または変換し、再識別が非常に困難な状態にすることを指します。
単純に名前やIDを削除するだけではなく、個人が特定される可能性を最小限に抑えるために、以下の技術的手法を使用することが重要です。
- 統計的匿名化技術
データを集計し、個人が特定されない形に変換します。 - データマスキング
特定の個人情報を隠すか、無意味なデータに置き換えます。 - 擬似匿名化
個人を特定できる情報を別の識別子に置き換える手法です。
注意点
ただし、匿名化されたデータでも、複数のデータセットを組み合わせることで個人が特定される可能性があるため、匿名化プロセスには慎重な管理と最新の技術の導入が必要です。
個人情報保護法に基づき、データ取り扱いの責任者を明確にし、適切な手続きを遵守することが求められます。
法的リスクを最小限に抑えるために
個人情報を含むデータを扱う際には、法的な知識やルールに従うことが必須です。
もし、個人情報の扱いについて疑問がある場合は、弁護士などの専門家に相談することが大切です。
たとえば、医療機関がAI開発企業とデータを共有する際には、契約書を作成し、情報漏洩が発生した場合の責任や対策についても取り決めておくことが重要です。
また、匿名化が適切に行われた場合、そのデータは個人情報保護法の対象外と見なされることがあります。
ただし、再識別のリスクが残る場合があるため、データの取り扱いには慎重な管理が必要です。
まとめ
LLMの学習データを収集する際には、著作権、ライセンス、そして個人情報保護に関する基本的なルールを守ることが不可欠です。
著作権法やライセンス契約に違反すると法的トラブルに発展するリスクがあり、特に医療データに関しては、個人情報保護法に基づく厳格な管理が必要です。
最も重要なことは、データ利用前に必ずルールを確認すること、そして疑問点があれば必ず専門家に相談することです。
適切なデータ利用を心がけ、安心してAI技術を医療の現場に活かしていきましょう。
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