ベンダの利用条件. 本データを学習用データセットに整形、加工したことをもって、その利用権までベンダが獲得することになるのは、データ自体に価値があることを踏まえると、ユーザとしては合意し難いと考えられる。そこで、ベンダは、学習用データセットについては、利用ができないこととした。 なお、本別紙が想定するケースとは異なり、データの提供元がベンダである場合等については、異なる取り決めを行うことが考えられる。 本一覧表の対象 学習用プログラム
ベンダの利用条件. 学習用プログラムについては、モデルの一部を構成するものであり、ベンダが今後も学習済みモデルの開発を行う上で必須のものであることから、ベンダ側が自由に利用できることとしている。 本一覧表の対象 本学習済みモデル （ただし、学習済みパラメータを除く。） 利用の範囲 利用の可否・条件
ベンダの利用条件. 本ガイドラインが想定するケースにおいては、学習済みパラメータは、ユーザ提供データを利用して調整されることとなる。また、そもそも学習済みモデルの開発契約では、ユーザのために学習済みパラメータの調整を行うことが契約の主要な要素となっている。これらの事情を踏まえると、ユーザとしては、自身が提供したデータを利用した成果であり、自身が費用を投下して得た成果である学習済みパラメータについて、ベンダやベンダの他の顧客に利用されたくないものと考えられる。 また、学習済みパラメータについては、全ての学習済みパラメータが、開発毎に新たに調整されるとは限らない。実務的には、学習済みの大型のモデルを利用して、特定の学習済みパラメータを固定し、残余の学習済みパラメータのみを、さらに更新して調整すること（転移学習）が相当数行われている。このような場合、本開発において新たに調整される学習済みパラメータは、大型のモデルの一部分のパラメータにすぎないから、ベンダにとっては、学習済みパラメータの利用権を得る交渉上の優先度は、必ずしも高いとは言えない。これに対して、本開発で調整をしなかったパラメータについては、今後も学習済みモデルの開発を行ううえで必要となるものである。 そこで、本開発中に新たに調整された学習済みパラメータについては、ベンダ側では利用することができないこととする一方で、本開発において調整を行わなかったパラメータについては、ベンダが自由に利用できることを確認的に定めている。