AIのPoC契約（技術検証）の落とし穴｜成果保証・費用・知財の切り分けを弁護士が解説

「まずはPoCから始めましょう」——AIベンダーからそう提案され、数枚の契約書にサインした。半年後、精度は目標に届かず、本開発の話は立ち消えになった。手元に残ったのは、支払った検証費用と、ベンダー側に蓄積された「自社データで学習させた何か」だけ——。

PoC（Proof of Concept＝技術検証・実証実験）は、AI導入の失敗リスクを下げるための工程です。ところが実務では、そのPoC自体が新しい紛争の入口になることがあります。原因の多くは技術ではなく契約の設計にあります。PoCは「本開発の前段階だから軽くていい」と扱われやすく、成果をどこまで保証するのか、費用は誰が負うのか、検証中に生まれた成果物は誰のものか、といった論点が曖昧なまま走り出してしまうためです。

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）」（平成30年6月）は、まさにこの不確実性に対応するため、開発を4段階に分ける「探索的段階型」の開発方式を提唱し、PoC段階向けのモデル契約（導入検証契約書）を示しています。この記事では同ガイドラインの原文に沿ってPoC契約特有の論点を整理しながら、「自社の契約書だとここはどうなっているか」を確認するための問いを提示します。答えを一律に示すのではなく、御社の取引実態に当てはめて考える材料としてお読みください。AI開発から社内でのAI利用までを含めた全体像はAI開発・AI活用の法律問題 総合ガイドで俯瞰できます。

PoC契約とは何か——経産省ガイドラインの「探索的段階型」4段階モデル

PoC契約の落とし穴を理解するには、PoCが開発プロセス全体のどこに位置するのかを押さえる必要があります。ここを共有できていないことが、そもそものズレの出発点です。

なぜ開発を4段階に分けるのか

ガイドライン（AI編）は、AI技術を利用したソフトウェア開発について、①アセスメント段階、②PoC段階、③開発段階、④追加学習段階の4段階に分ける「探索的段階型」の開発方式を提唱しています。メリットとして挙げられているのは2点です。第1に、学習済みモデルの生成には従来型の開発と異なる不確実性があり、開発対象や性能を事前に予測することが困難なため認識の齟齬が生じやすい。段階を分けて達成目標を明確にすれば認識をすりあわせられる。第2に、多大な投資の後に予定した性能が出ないと判明して開発を中止することも十分に考えられるため、段階を分けておけば、困難と判明した時点で中止して損失の拡大を防げる——という整理です。

つまりPoCは、本来「損失を止めるためのブレーキ」として設計された工程です。契約設計を誤ると、このブレーキが効かないまま費用と時間だけが流出します。

PoC段階の契約は「導入検証契約書」

ガイドラインは各段階に対応する契約類型を整理しています。アセスメント段階は秘密保持契約書、PoC段階は導入検証契約書、開発段階はソフトウェア開発契約書です。成果物は、アセスメント段階がレポート等、PoC段階がレポートまたは学習済みモデル（パイロット版）等、開発段階が学習済みモデル等とされています。

重要なのは、PoC段階のモデル契約の法的性質が準委任型とされている点です。ガイドラインは、PoCで想定する検証とは「一定のサンプルデータを用いた学習済みモデルの生成や精度向上作業を実施することによる開発可否や妥当性の検証」であり、「一定の成果物を完成させる（請負型）のではなく、検証のための業務の実施を目的としたもの（準委任）」と説明しています。この性質決定が、後述する成果保証の問題に直結します。

PoCと言っても中身は一つではない

実務で混乱が起きやすいのは、「PoC」という同じ言葉がまったく重さの違う作業を指しているからです。ガイドラインもPoC段階では様々な業務が対象となり得るとして、実務上「その対象範囲や対象期間を合意しておくことが重要となる」と指摘しています。

初期段階のPoCは、サンプルデータで生成可能性を見て結果をレポートにまとめるものです。一方、後期段階のPoCではパイロットテストを含むことがあり、既存システムの一部を学習済みモデルを用いたモジュールで置換し、統合した上で性能を評価します。この場合、成果物として学習済みモデルが生成されることもあり、ガイドラインは「その権利帰属や利用条件について協議をする必要が生じる」としています。また、PoC段階は試行錯誤を不可避的に伴うことから「1回で完結せず、複数回実施されることも少なくない」とも述べています。

御社の「PoC」は、この幅のどこに位置していますか。初期段階向けのシンプルな契約書を、実質的に開発初期段階に相当する重い検証にそのまま使っていないか——これが最初に確認すべき問いです。

落とし穴①成果不保証と費用負担——「精度が出なかったら払わない」は通るか

PoC紛争でもっとも多い形は、「期待した精度が出なかったのだから費用を払う必要はない」というユーザー側の主張と、「検証業務は約束どおり実施した」というベンダー側の主張の対立です。ここは契約書の書き方で結論が大きく変わります。

準委任型では「完成」は約束されていない

ガイドラインのPoCモデル契約は、ベンダーの義務について「ベンダは、善良なる管理者の注意をもって本検証を遂行する義務を負う。ベンダは、本検証について完成義務を負うものではなく、本検証に基づく何らかの成果の達成や特定の結果等を保証するものではない」という条項を置いています。解説では、準委任契約であることから善管注意義務を負うことを確認し、検証段階という性質に鑑みて完成義務を負わないことも明確にした、と説明されています。

つまりモデル契約をそのまま使う場合、「精度が出なかった」こと自体はベンダーの債務不履行になりません。責任が問われるのは善管注意義務に違反した場合——合意した検証作業を実施していない、専門家として通常期待される手順を踏んでいない、といった場合です。ここを取り違えて「成果が出ていないから払わない」と支払いを止めると、逆に自社が債務不履行を問われる立場になり得ます。どこまでが善管注意義務の範囲かは、合意した検証内容と実施経過の記録によって判断が分かれる領域です。

「無償PoC」に潜むコスト

ベンダー側から「PoCは無償で行います」と提案されるケースがあります。費用が出ないなら損はしないと考えたくなりますが、無償PoCで実際に動くコストは費用以外の部分にあります。

第1に、自社のデータを提供します。ガイドラインも、学習済みモデルの生成には「ユーザの積極的な関与が必要不可欠である」とし、必要なデータを準備することは「学習済みモデルの生成における最重要プロセスの1つ」で、従来型のソフトウェア開発と比較してユーザーの果たす役割が大きいと指摘しています。第2に、自社担当者の工数を投入します。第3に、無償である分、成果物の権利や利用条件がベンダー側に有利に設計されやすくなります。対価を受け取っていないベンダーが検証で得た知見の自由な利用を求めるのは、交渉としては自然な流れです。

無償PoCの契約書で、提供データの利用目的と利用期間、検証終了後のデータの破棄・返還、成果物の権利帰属はどう書かれていますか。費用欄が0円であることと、リスクが0であることは別の話です。

成果連動型の設計と委託料の払い方

「目標精度に達したら支払う」という成果連動型は一見ユーザーに有利ですが、この形にすると「目標精度に達したか否か」の判定そのものが争点になります。何のデータセットで、どの指標を、どういう条件下で測ったときに達成とみなすのか。ここが詰まっていないと、支払いの可否をめぐって検収と同じ構造の紛争が起きます。システム開発における検収拒否の紛争構造はシステム開発の検収拒否｜代金が払われないときの対応でも整理しています。AI開発に特有の性能保証・検収条項の設計はAI開発の性能保証・検収・責任条項の書き方で扱っています。加えて、達成しなければ無報酬という設計はベンダーに「達成しやすい条件で測る」誘因を与えます。評価用データの選び方まで事前に合意しないと、数字は出たが実運用では使えない、という結果になりかねません。

ガイドラインのモデル契約は委託料と支払時期・方法を別紙で定める形をとり、解説で選択肢を挙げています。委託料は固定金額のほか、人月単位・工数単位の算定方法のみを規定して毎月算定する方法も考えられるとされ、支払方法としては①一括、②着手時および業務完了時等に分割、③一定の業務時間に達するごとに当該業務時間分を支払う方式等が挙げられています。②③のように分割・従量化しておくと、途中で中止する判断をしたときの損失が小さくなります。段階を分ける趣旨を費用の払い方にも反映させる考え方です。なお同ガイドラインは、ベンダーが中小企業の場合には下請法が適用される場合があり委託料の支払時期等に規制がある点にも注意を促しています。

落とし穴②PoC成果物・中間生成物の知財帰属

PoC契約で見落とされやすく、かつ後から取り返しがつきにくいのが権利帰属です。「検証しただけだから権利の話は本開発でやればいい」という発想が、次の段階での交渉力を失わせます。学習済みモデルや学習用データの権利が要素ごとにどう扱われるかは学習済みモデル・学習用データの権利帰属で扱っています。

モデル契約は「ベンダー帰属」から出発している

ガイドラインのPoCモデル契約は、ベンダー提供物（レポート等）や検証の過程で生じた知的財産の著作権について、作成主体であるベンダーに帰属するものとしています。注目すべきはその理由付けです。ユーザーとしてはレポートを利用できれば導入可否の検討という目的を達成できると考えられること、また「ユーザが、ベンダ提供物を用いて合理的な理由なくベンダを乗り換えることは抑制すべきと考えられること」が挙げられています。

つまりモデル契約は、PoCのレポートを持って他のベンダーに乗り換える行為を抑制する方向で設計されています。一方的にユーザーに不利という意味ではなく、レポート限りの成果物ならユーザーの目的は利用許諾で足りるという判断です。ただし同ガイドラインは、著作権の帰属を共有とするなど異なる定めとすることを否定する趣旨ではないとも述べています。御社の契約書は、この出発点から交渉して動かしたものですか、それともひな形のまま署名したものですか。

パイロット版の学習済みモデルが出てくる場合

ここが実務上の分かれ目です。PoCモデル契約は成果物がレポート等であることを前提としており、仮にパイロット版の「学習済みモデル」や「学習済みパラメータ」等を成果物とすることが想定される場合は、「ベンダ提供物」の定義にこれらを追記する必要があるとされています。

さらにガイドラインは、PoC段階がパイロットテストを行い開発段階と同等のデータを用いて学習済みモデルを生成する内容である場合（実質的な開発初期段階）には、生成される学習済みモデルの権利帰属や利用条件を取り決める必要性が高くなるとし、開発段階のモデル契約の該当条項を参照するよう促しています。ただしパイロットテスト段階はあくまで開発前段階という性質上、ユーザーによる利用は一定範囲（たとえば検証目的での利用）に限られるのが通常であろう、とも付言しています。実務でよく起きるのは、契約書の成果物欄が「検証結果報告書」のままなのに実際にはモデルが動いており、そのモデルが誰のもので何に使えるのかを誰も決めていない、という状態です。

中間生成物という「見えない資産」

PoCの過程では、最終成果物以外にも様々なものが生まれます。生データを整えた学習用データセット、前処理・クレンジングのスクリプト、特徴量の設計、パラメータのチューニング履歴、そして「このデータでは精度が出ない」という知見そのもの。これらは契約書の成果物欄に書かれないため、権利や利用条件の議論から漏れやすい対象です。ガイドラインは、帰属を全部取るか全部渡すかの二択ではなく、利用条件をきめ細やかに設定することで適切な合意に至ることができる場合もあるという考え方を示しています。

提供したデータそのものの扱いも確認が必要です。モデル契約は、対象データについてベンダーが善管注意義務をもって管理し、ユーザーの事前の書面による承諾なく検証遂行の目的以外で使用・複製・改変してはならないとし、検証完了または契約終了時にはユーザーの指示に従って媒体を破棄または返還し、管理する電磁的記録媒体から削除するものとしています。ユーザーは破棄・削除を証明する文書の提出を求めることができるという規定も置かれています。検証が終わった後、御社のデータは実際に消えていますか。消えたことを確認できる建付けになっていますか。

「非保証」条項の意味

PoCモデル契約には、ベンダー提供物の利用が第三者の知的財産権を侵害しない旨の保証を行わない、という条項も置かれています。解説では、提供物がレポートを想定し用途は自己使用に限定され業務利用は行わないことから、非侵害保証によるユーザーのメリットが小さいことを考慮したものと説明され、開発段階のモデル契約と同様に非侵害を保証する規定とすることも考えられるとされています。前提が動くと結論が変わる条項です。成果物を社内資料として見るだけなら実害は限られますが、実業務に組み込んだり社外に見せる資料に転用したりする場合は前提が崩れます。生成AIの出力を制作物や広告に使う場面での権利処理は、当事務所の顧問先からも相談が増えている領域です。契約書の自動レビューでこの種の前提のズレを拾いきれない理由は、AI契約書レビューの落とし穴で整理しています。

落とし穴③本開発への移行条件と競業——自社データが競合に回らないか

PoCは本開発の前段階です。だからこそ「うまくいったら次はどうなるのか」を契約に書いておかないと、成功しても足元を見られる立場になります。本開発段階の契約で詰めるべき論点はAI開発委託契約書のチェックポイントで整理しています。

「努力義務」条項は何を担保するのか

ガイドラインのPoCモデル契約は、オプション条項（予約条項）として、検証の結果として相当程度の効果が見込める場合には開発段階への移行および開発契約の締結に向けて最大限努力する、という規定例を示しています。PoC段階は開発契約移行のための実証段階という性質を有していることから、移行の目途がつくような場合には双方が開発契約に向けて努力する規定を設けることも考えられる、という説明です。

ただしこれは「努力義務」であり、移行後の金額・期間・体制まで決めるものではありません。実務でありがちなのは、PoCが成功した後の本開発の見積りが想定を大きく超え、しかしPoCの成果物の権利はベンダー側にあるため他社に切り替えるコストも高い、という状態です。前述のとおりモデル契約は「合理的な理由なくベンダを乗り換えることは抑制すべき」という考え方に立っています。この抑制は、裏側から見れば交渉上のロックインとして働きます。PoCを始める前に、本開発に進む場合の概算規模・体制・スケジュールの目線を、拘束力のない形でも書面で共有できていますか。

横展開・競業をどこまで許すか

自社のデータで検証したベンダーが、その知見を使って同業他社に同じソリューションを提供する——技術的には自然な流れですが、ユーザーにとっては競争上の不利益になり得ます。ガイドラインも、実務上ユーザーが学習済みモデルの転用を許容することにより、自らが提供する各種データやノウハウの流出に懸念を示すことが少なくないと指摘しています。

そのうえでガイドラインは、設定可能な利用条件のひとつとして「第三者への利用許諾・譲渡の可否・範囲（他社への提供（横展開）を認めるか、競合事業者への提供を禁じるか）」を挙げています。そして、漏えいリスクを最小化する方法として、ベンダーに一定範囲で利用を許諾しつつ特定の競合事業者との競業を一定期間制限するやり方もあり得ると述べています。ベンダー帰属としたうえで一定期間の目的外利用・競業的利用を禁じる、という組み合わせです。

ここで実務的に効くのは「競合」の定義です。業種で切るのか、特定の事業者名を列挙するのか、地域で切るのか。定義が曖昧な競業制限条項は、いざ問題が起きたときに機能しないことがあります。

再委託先まで見えているか

モデル契約は、ベンダーがユーザーの書面による事前承認を得た場合に検証の一部を第三者に再委託できるとし、ユーザーが承諾を拒否するには合理的な理由を要するものとしています。AI技術の導入検証においてはベンダーの技術力に着目して契約が締結されることや、対象データの取扱いについてユーザーのコントロールを及ぼすという観点から、ユーザーの同意を取得することとした、という説明です。PoCではデータの前処理やアノテーションが外部に出ることが珍しくありません。自社データが最終的にどの会社の、どの環境に置かれるのかを把握できていますか。

落とし穴④PoC止まり・ずるずる延長を防ぐ

「PoCを3年やっているが本番に入っていない」という状態は、AI導入の失敗として珍しいものではありません。契約の作り方で、この滞留はかなり防げます。

期間を区切り、複数回に分ける

モデル契約は検証期間を別紙で定める形にしたうえで、注意点としてこう述べています。AI技術の導入可否が不明確な初期のPoC段階では、長期に渡る検証を一つの契約で実施するのではなく、一定期間の検証を複数回行うことで当事者間の紛争を予防できることもある——という趣旨です。長期・一括の1本契約は、途中で止める判断をしにくくします。短い期間で区切って継続を都度判断する形にしておけば、「これ以上は投資しない」という決定を契約上の自然な区切りとして下せます。

KPIと課題設定を先に決める

ガイドラインは、まず重要なのはユーザーがAI導入により何を解決したいのかを探求すること＝課題の設定であると述べ、AI技術に対する理解不足や過度な期待から「とりあえずAIを導入したい」という漠然とした問題意識のみで学習済みモデルの生成を委託するケースが実務上少なくないと指摘しています。AI技術はあくまでもツールにすぎず、重要なのはこれを用いていかなる事業上の課題を解決するかという視点である、という整理です。さらに、KPIが設定できる場合はこれを明確にすることも重要であるとし、課題およびKPIの設定は事業内容に依存することからユーザーの責任において実施され、ベンダーはそれを支援するという役割分担が実情に即していると思われる、としています。

PoCの終了条件は決まっていますか。「精度が上がったら次へ」ではなく、「この指標がこの水準に達しなければ、この時点で中止する」という撤退基準まで書けているかどうかが、ずるずる延長を止める分かれ目です。撤退基準はベンダーとの関係を悪くするものではなく、双方が無理な期待を抱えないための装置です。

連絡協議会・議事録とスコープ変更の手続

モデル契約は、双方が責任者を選任して書面で通知し、責任者が進捗状況の把握・問題点の協議および解決等を行う連絡協議会を定期的に開催するとしています。解説では、当初の想定と異なる事態が生じた場合には連絡協議会で協議して相互の認識を共有することがトラブル回避の観点から重要であり、また協議の内容を明確にするため議事録を作成しておくことが後の紛争予防の観点から重要であるとされています。この点はシステム開発紛争でユーザーの協力義務やベンダーのプロジェクトマネジメント義務が問題になる場面と地続きです。詳しくはシステム開発の頓挫｜PM義務・協力義務と責任の所在で整理していますが、PoCでも「言った・言わない」を防ぐ記録があるかどうかで後の立場は大きく変わります。

あわせてモデル契約は、検証事項が想定外に拡大した等の事情により検証期間や委託料等の契約条件の変更が必要となった場合には、書面で相手方に申し入れ、速やかに変更の要否を協議し、一部変更をする場合は変更契約を締結するという手続を定めています。PoCは試行錯誤が前提なのでスコープは動きます。問題は、動いたときに書面で追いかける手続があるかどうかです。口頭のやり取りだけで作業範囲が膨らむと、追加費用の負担と成果物の範囲の両方が不明確になります。

自社のPoC契約を点検するための問いリスト

ここまでの論点を、御社の契約書に当てはめて確認するための問いとして整理します。答えが出てこない項目が、そのまま検討の入口です。

前提とお金の確認

①この「PoC」は、サンプルデータでの生成可能性の検証か、実データを使ったパイロットテストか。②契約書の成果物欄に書かれているものと、実際に出てくるものは一致しているか。③検証の対象範囲と対象期間は、別紙まで含めて特定されているか。④ベンダーは完成義務・成果保証を負わない建付けになっているか。それを自社は理解して合意したか。⑤委託料は一括か、分割か、工数従量か。中止した場合にどこまで支払うのか。⑥損害賠償の上限は委託料の範囲か。⑦自社が下請法上の親事業者に当たる取引ではないか。

権利・データ・次の段階

⑧成果物の著作権は誰に帰属し、自社はどの範囲で使えるのか。⑨検証中に生まれたモデル・データセット・スクリプト等の中間生成物の扱いは決まっているか。⑩提供したデータは目的外利用が禁じられ、終了時に破棄・返還されるか。それを証明させられるか。⑪知財権の非侵害は保証されているか。成果物を業務利用するなら、その前提で足りるか。⑫本開発へ移行する場合の条件は、拘束力のない形でも共有されているか。⑬ベンダーが同業他社へ横展開することを認めるのか、制限するのか。「競合」の定義は特定できているか。⑭再委託は事前承認制か。再委託先にも同等の義務が課されるか。⑮検証の終了条件・撤退基準は書かれているか。

これらは一律の正解がある問いではありません。自社が発注側か受注側か、データの機密性、投資額、ベンダーとの力関係によって望ましい設計は変わります。契約書全体をどう点検するかという枠組みは契約書チェック（リーガルチェック）完全ガイドでも整理しています。

弁護士に相談すべきケース

PoC契約は分量が少ないため、法務のチェックを通さずに現場判断で締結されがちです。次のような場面では、締結前に確認しておくほうが後の負担が小さくなります。

締結前に確認したい場面

ベンダー側のひな形をそのまま使うことになっている場合。成果物として学習済みモデルやパイロット版のシステムが出てくる見込みがある場合。自社の営業秘密や個人データを含むデータを提供する場合。無償PoCまたは成果連動型の費用設計を提案されている場合。PoC後の本開発が事業計画上の前提になっている場合。相手が海外ベンダーで、準拠法・紛争解決地が国内でない場合。

すでに動き出してしまった場合

検証が長期化して終わりが見えない場合。当初の話より作業範囲が広がり追加費用の話が出ている場合。精度が目標に届かず、支払いや中止をめぐって意見が合わない場合。ベンダーが同業他社へ同種のサービスを提供している、または提供しそうな兆候がある場合。契約書に書いていない成果物が実際には動いている場合。

これらの場面では、契約書の文言だけでなく、やり取りの記録・議事録・提供データの範囲といった事実関係が結論を左右します。動き出してからでも、記録を整理して立場を確認しておく意味は小さくありません。紛争類型全体の見取り図はシステム開発トラブルを弁護士が解説｜紛争類型と対応の全体像、SaaS・IT分野の法務課題の全体像はSaaS・IT企業の法務、外部サービスの契約・解約をめぐる論点は法人向けサブスク・SaaSの解約トラブルでそれぞれ整理しています。

弁護士法人ブライトは、法務部がない会社の「外部法務部」として、顧問より一歩、会社の中に入って伴走することを基本姿勢にしています。大阪を拠点に顧問先130社以上の実名を公開しており、企業法務部の弁護士歴は平均14年以上です。IT・AI分野の開発委託契約に限らず、非IT業種の会社がAIツールを業務に導入する場面での社内規程やデータの取扱いについても、日常的にご相談をいただいています。PoC契約は「小さい契約」に見えて次の段階の交渉力を決める契約なので、署名前の確認が効きやすい領域です。

よくある質問

Q. PoCで期待した精度が出ませんでした。支払った費用は返してもらえますか？

契約の性質によります。経産省ガイドラインが示すPoC段階のモデル契約は準委任型で、ベンダーは完成義務を負わず、成果の達成や特定の結果を保証しないという建付けです。この形の契約であれば、精度が出なかったこと自体を理由に返金を求めることは難しいのが原則です。もっとも、合意した検証作業を実施していない、専門家として通常期待される手順を踏んでいないといった事情があれば、善管注意義務違反が問題になり得ます。契約書の文言と実際の作業経過の両方を確認する必要があり、個別の事案では判断が分かれます。

Q. PoCで作ったモデルは、こちらのデータで学習させたのだから当社のものではないのですか？

データを提供したことが、そのまま成果物の権利帰属につながるわけではありません。ガイドラインのPoCモデル契約は、成果物の著作権を作成主体であるベンダーに帰属させることを出発点としています。ただしこれは交渉できない前提ではなく、共有とするなど異なる定めも可能とされています。権利の帰属そのものより、利用目的・期間・第三者提供の可否といった利用条件で調整する考え方も示されています。学習済みモデルが成果物になる場合は、契約書の成果物の定義にそれを明記しておくことが出発点です。

Q. ベンダーから「無償でPoCをやります」と言われました。契約書は不要でしょうか？

費用が発生しない場合でも、書面での取り決めは必要と考えられます。無償PoCでも自社はデータと担当者の工数を提供しており、検証で得られた知見や成果物の扱い、提供データの利用目的・保管期間・終了時の破棄や返還といった論点は残ります。費用が0円であることとリスクが0であることは別の問題です。とくに提供するデータに営業秘密や個人データが含まれる場合は、無償かどうかにかかわらず取扱いを定めておく必要があります。

Q. PoCが2年以上続いていて、本開発に進む気配がありません。どう整理すればよいですか？

まず契約上の検証期間と、更新・変更の手続を確認してください。ガイドラインは、導入可否が不明確な初期のPoC段階では、長期に渡る検証を一つの契約で実施するのではなく、一定期間の検証を複数回行うことで紛争を予防できることもあると指摘しています。あわせて終了条件・撤退基準が定められているかを確認します。定められていない場合は、次の更新のタイミングでKPIと期限を入れ直す交渉が現実的な選択肢です。これまでの議事録や進捗報告が残っているかどうかで、取れる対応の幅が変わります。

Q. 大阪の中小企業ですが、社内にIT法務が分かる人がいません。PoC契約だけスポットで見てもらえますか？

可能です。弁護士法人ブライトは大阪を拠点に、顧問契約のない会社からの単発のご相談も承っています。企業法務のご相談は初回相談無料です。PoC契約は分量が少なく確認すべき論点も整理しやすいため、締結前のスポット確認と相性のよい類型です。あわせて、AI導入を今後も進めていく予定であれば、開発委託・社内規程・データの取扱いを継続的に相談できる体制（顧問サービス「みんなの法務部」プラン）をご検討いただくこともできます。まずは現在の契約書とデータの流れをお持ちください。

この記事の監修者

和氣 良浩（わけ よしひろ）

弁護士法人ブライト｜代表弁護士／パートナー弁護士

弁護士歴20年（2006年登録）／大阪弁護士会／大阪大学法学部卒

専門：顧問弁護士・企業法務・M&A・経営権紛争・事業再生

AI・システム開発のPoC契約や開発委託契約のレビュー、生成AIの業務利用にあたっての社内ルール整備、提供データの取扱いなど、AIをめぐる法務課題を継続的に相談できる体制をお探しの方は、弁護士法人ブライトにお問い合わせください。大阪を拠点に顧問先130社以上の実名を公開しており、企業法務部の弁護士歴は平均14年以上です。企業法務のご相談は初回相談無料です。企業法務窓口：0120-929-739（平日9:00〜18:00）