追加学習の内容 のサンプル条項

追加学習の内容. 学習済みモデルを利用したデータ処理サービスにおいてはデータを大量に処理することになるが、それら処理対象データに対して一定の品質を維持した処理を行うためには、未知のデータを含む追加データにより学習済みモデルを追加学習しその精度の維持・向上を図ることが必 要となる 1。 その意味で AI システムは「いったん納品したら終わり」というシステムではなく、追加学習を継続することでその性能を維持・向上する必要があるシステムといえる。 そして、追加学習を行う際には、X とＹとの間で、①追加学習に使用するデータの範囲、②Ｙから X にデータ処理のために提供されたデータの利用目的、③追加学習を行った結果精度が向上した学習済みモデルの権利帰属・利用条件について合意する必要がある。 追加学習の内容をどのようなものにするかはカスタマイズモデルの利用条件と密接に関連している。 1 追加学習の具体的な方法の概要については機械学習品質マネジメントガイドライン第 1 版 （国立研究開発法人産業技術総合研究所）Ｐ87 参照。 前述のようにカスタマイズモデルの利用条件として非独占的な内容とし、複数の事業会社から提供を受けたデータを利用して 1 つの高精度なモデルを生成するというビジネスとする以上、まず「追加学習に使用するデータの範囲」としては、当該Ｙから処理のために提供されたデータのみを追加学習に用いるのではなく、当該Ｙ以外から提供されたデータも追加学習に用いることになる。 また「Ｙから X にデータ処理のために提供されたデータの利用目的」についても、Ｙのみに対して提供するカスタマイズモデルの生成のみに用いるのではなく、Ｙを含めた利用者に広く提供するために X が生成する高精度なカスタマイズモデルの生成にも利用することになる。 （1） 内容 ・ 追加学習に使用するデータの範囲 Ｙから送信されたデータおよびＹ以外の第三者から X が提供を受けたデータを用いた、制限のない追加学習が可能 ・ Ｙが処理対象として X に送信したデータの扱い 本サービスの提供目的およびＹのための追加学習サービスのため以外にも制限なく利用可能 ・ カスタマイズモデルに追加学習したモデルの権利帰属 X ・ サービス利用料：月額●円 ・ 期間：●年間 （2） 解説

追加学習の内容. 学習済みモデルを利用したデータ処理サービスにおいてはデータを大量に処理することになるが、それら処理対象データに対して一定の品質を維持した処理を行うためには、未知のデータを含む追加データにより学習済みモデルを追加学習しその精度の維持・向上を図ることが必要となる1。 その意味で AI システムは「いったん納品したら終わり」というシステムではなく、追加学習を継続することでその性能を維持・向上する必要があるシステムといえる。 そして、追加学習を行う際には、X とＹとの間で、①追加学習に使用するデータの範囲、②ＹからX にデータ処理のために提供されたデータの利用目的、③追加学習を行った結果精度が向上した学習済みモデルの権利帰属・利用条件について合意する必要がある。 追加学習の内容をどのようなものにするかはカスタマイズモデルの利用条件と密接に関連している。 前述のようにカスタマイズモデルの利用条件として非独占的な内容とし、複数の事業会社から提供を受けたデータを利用して 1 つの高精度なモデルを生成するというビジネスとする以上、まず「追加学習に使用するデータの範囲」としては、当該Ｙから処 1 追加学習の具体的な方法の概要については機械学習品質マネジメントガイドライン第 1 版（国立研究開発法人産業技術総合研究所）Ｐ87 参照。 理のために提供されたデータのみを追加学習に用いるのではなく、当該Ｙ以外から提供されたデータも追加学習に用いることになる。 また「Ｙから X にデータ処理のために提供されたデータの利用目的」についても、Ｙのみに対して提供するカスタマイズモデルの生成のみに用いるのではなく、Ｙを含めた利用者に広く提供するために X が生成する高精度なカスタマイズモデルの生成にも利用することになる。