生成AIは、私たちのビジネスと日常生活に急速に浸透し、その進化は止まることを知りません。あらゆる業界で業務効率化や新たな価値創造の可能性を秘めている一方で、その「燃料」となるデータの取り扱いを巡る新たな課題も浮上しています。特に、リソースが限られる中小企業にとって、データ提供の公正性は喫緊のテーマとなっています。
2025年8月、公正取引委員会が、AIの広がりでデータの価値が高まる中、中小企業が取引先からデータの提供を強要されていないか大規模な実態調査を開始したと報じられました。（参照：NHK「AI検索 米新興企業 回数や閲覧数などに応じ引用元に収益分配へ」）これは、生成AI時代におけるデータガバナンスと公正な競争環境の維持に向けた、極めて重要な一歩と言えるでしょう。
なぜ今、中小企業のデータ提供が問題視されるのか
生成AIの性能は、学習するデータの量と質に大きく依存します。そのため、データは現代ビジネスにおける「新たな石油」とも称され、その価値は高まる一方です。しかし、このデータの価値増大が、取引上の力関係に歪みをもたらす懸念があります。
大手企業がAI開発やサービス改善のために、取引先である中小企業に対し、その事業活動で得られたデータの提供を不当に求めるケースが想定されます。中小企業は、取引継続への影響を恐れて、不利な条件でのデータ提供を強いられる可能性があります。これにより、中小企業が本来持つべきデータの競争優位性が損なわれ、ひいてはイノベーションの阻害にも繋がりかねません。公取委の今回の調査は、こうした潜在的な不公正な取引慣行を是正し、健全なデータエコシステムを築くことを目的としています。
中小企業が生成AI時代を生き抜くためのデータ戦略
この公取委の動きは、中小企業にとってデータガバナンスの重要性を再認識する好機です。単にデータ提供を拒否するだけでなく、自社のデータを戦略的に守り、活用するための体制を構築することが求められます。
1. 契約内容の厳格な確認
データ提供に関する契約は、細部にわたって注意深く確認する必要があります。提供するデータの範囲、利用目的、利用方法、期間、対価、そして提供後のデータの破棄や返還に関する条項など、不明瞭な点がないか徹底的に精査しましょう。必要であれば、法務の専門家を交えて交渉することも重要です。
2. 自社データガバナンスの強化
自社がどのようなデータを保有し、誰が、どのような目的で、どのように利用しているのかを明確にする「データガバナンス体制」の構築は不可欠です。データの分類、アクセス権限の設定、利用履歴の管理などを徹底することで、データ流出のリスクを低減し、不当な提供要求に対しても根拠をもって対応できるようになります。生成AIの導入を検討する際には、生成AI導入の落とし穴：見過ごされがちなセキュリティ脅威と対策も同時に考慮すべきです。
3. 生成AIを活用したリスク管理と契約精査
限られたリソースの中小企業こそ、生成AIを賢く活用すべきです。例えば、生成AIに契約書を読み込ませて、データ提供に関するリスク条項や不利益な点を自動で洗い出させることができます。また、データ利用ポリシーに違反する行為がないかをAIが監視するといった、高度なコンプライアンスチェックも実現可能です。これにより、法務部門の負担を軽減しつつ、データガバナンスの質を向上させることが期待されます。
4. 外部専門家や支援サービスの積極的な活用
自社だけで全てをカバーするのが難しい場合、外部の専門家や支援サービスを積極的に活用しましょう。AI倫理やデータ法務に詳しい弁護士、データガバナンス構築を支援するコンサルタント、あるいは中小企業に特化した生成AI導入支援サービス（「生成AI格差」に挑む新サービス：中小企業こそ外部支援を活用すべき理由）などが存在します。
公正なAIエコシステムが拓く未来
公取委による今回の実態調査は、生成AIの健全な発展と、中小企業を含むすべての事業者が公正な競争環境のもとでイノベーションを追求できる社会の実現に向けた、重要なメッセージです。データ提供の公正性が担保されることで、中小企業は安心して自社のデータを保護し、同時に生成AIを最大限に活用できるようになります。
これにより、多様な企業がそれぞれの強みを活かしたAIサービスや製品を開発し、市場全体の活性化に繋がることが期待されます。生成AIの「品質」と「倫理」を両立させることは、AI社会の持続的な成長には不可欠です（生成AIの倫理的課題：ChatGPTと自殺訴訟から学ぶリスク、生成AIの品質、誰が保証する？評価プラットフォーム「GENFLUX」登場の衝撃）。
非エンジニアのビジネスパーソンも、単に生成AIツールを「使う」だけでなく、その裏側にあるデータの公正な取り扱い、そして自社データの保護と戦略的活用という視点を持つことが、これからの生成AI時代を勝ち抜く上で不可欠です。
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