取り除く: エージェント型 AI 製品が受動的ツールから自律型アクターに移行するにつれて、従来の SaaS 契約モデルを超えて、サービス定義、保証、結果ベースの SLA、広範な補償、ガバナンスと監査の権利、データ所有権をカバーする条項など、BPO スタイルの条項を組み込んだハイブリッド アプローチへの移行が見られます。
長年にわたり、生成 AI (GenAI) 製品の契約は、よく知られた Software-as-a-Service (SaaS) モデルにほぼ落ち着いてきました。プロバイダーは GenAI 製品を自社のプラットフォームで利用可能にし、顧客企業はその使用方法に責任を負います。このモデルは、AI 製品が受動的なツール、つまり提案はするものの行動はしない副操縦士である場合に意味をなすことがよくあります。
ただし、Agentic AI はこの縮小モデルにうまく適合しません。 「Agentic AI」とは、目標を達成するために複数段階のタスクを自律的に計画および実行できるシステムを指します。単にコンテンツを提案するのではなく、企業に代わって自律的にアクションを起こしています。
Agentic AI にはさまざまな製品が含まれています。その一端には、企業が独自の AI エージェントを開発および構築できるようにする汎用エージェント AI ツールがあります。同社のチームは、AI エージェントのトレーニング、微調整、適応、プログラム、その他の指示を行うための十分な能力を備えています。スペクトルの対極には、エージェント型 AI ソリューションがあります。 Agentic AI ソリューションは、サプライヤーからの支払いに関する問い合わせの処理や従業員の福利厚生へのアクセスの支援など、特定の機能を実行するためにプロバイダーによって開発されています。同社のチームは、AI エージェントの動作に影響を与える能力が限られているか、まったくありません。その間には、さまざまなレベルの管理と企業の関与があります。
エージェント AI ソリューションが企業に代わって自律的に動作するように移行するにつれて、プロバイダーと企業との関係の性質は、ツールのライセンス供与からサービスの提供へと移行します。このような関係の変化により、契約モデルは、限られたパフォーマンス保証とソフトウェア中心のリスク配分を伴う SaaS 契約モデルから、よりサービス指向の契約モデルに移行すると考えられます。そのサービス指向モデルでは、サービスを定義し、ガードレールとガバナンスの権利と義務を設定し、それぞれの側で適切な監視と管理に対するインセンティブを生み出し、サービス障害に対する責任を割り当てる必要があります。
幸いなことに、これらはまったく新しい問題ではありません。ビジネス プロセス アウトソーシング (BPO) 業界は、企業がサービス プロバイダーを雇って人を使ってビジネス サービスを実行する際の、このような厄介な問題に対処するための市場契約条件を確立しました。現在の課題は、AI エージェントを使用してサービスを提供するサービス プロバイダーを雇用する際に、BPO 業界のこれらの概念を公平かつ適切に適応させることです。
この法的最新情報では、標準の SaaS 契約フレームワークがエージェント AI ソリューションに適合しない 6 つの重要な条項を特定し、バイサイドとセルサイドの両方の交渉において、よりバランスの取れた適切な開始点として BPO スタイルのソリューションの更新版を提案しています。
1. 定義とサービスの範囲
SaaS条項: 標準的な SaaS 契約では、「サービス」をホスト型ソフトウェア プラットフォームとして定義し、企業はそのプラットフォームにアクセスして使用する非独占的な権利を受け取ります。プロバイダーはプラットフォームを提供する責任があります。ユーザーはプラットフォームで行われるすべてのアクションに対して責任を負います。
BPO スタイルのソリューション: 「サービス」は、プロバイダーが AI エージェントを使用して完了することに同意する一連のタスクと責任として定義されます。このサービスの定義では、プロバイダーの「権限の委任」と「ポリシーのガードレール」を明示的に定義します。権限の委任では、プロバイダーが AI エージェントを使用してできること (オンサイト サービス コールの提供など) と、AI エージェントを使用してできないこと (返金の申し出や請求に対する責任の受け入れなど) を概説します。ポリシー ガードレールでは、人間参加型 (HITL) 承認のための必須のエスカレーション トリガーなど、AI エージェントがどのように動作できるかを指定します。これにより、企業にとっては明確になり、プロバイダーにとっては防御可能な責任のガードレールが提供されます。
企業向けの実践ヒント: 尋ねるべき重要な質問
- のどの部分が ビジネスプロセス AI エージェントを使用して実行されますか?
- ポリシーのガードレールで定義することが重要な手順はどれですか?
- 正確な権限委譲とは何でしょうか?エージェント AI ソリューションが適用される正確なしきい値はどれくらいですか? しなければならない 立ち止まって人間に承認を求めますか？
2. サービス保証
SaaS条項: 「サービスはすべての欠陥を含め、現状のままで提供されます。」これは、AI 製品に関する多くの SaaS 契約における広範なすべて大文字の免責条項の始まりです。 SaaS プロバイダーは、自社の製品がそのドキュメントに実質的に準拠して動作することを喜んで保証する場合があります。しかし、SaaS ベースの AI プロバイダーは、AI の確率的な性質を考慮すると、その保証すら提供できないと主張しています。
BPO スタイルのソリューション: BPO スタイルのアプローチには、パフォーマンスの保証が含まれます。 BPO 契約には通常、業界標準に従って、サービスが適切、専門的、勤勉かつ職人らしい方法で実行されるという保証が含まれています。このソリューションでは、契約により、AI エージェントを作成、監視、保守する人々の作業と、あたかも人間が実行するかのように AI エージェントによって実行される作業の両方にその保証が適用されます。さらに、BPO 契約には、主要な制限への準拠の保証が定期的に含まれているため、このソリューションには、サービスが法律に準拠し、契約で定義されている権限の委任およびポリシーのガードレールに実質的に準拠していることの保証が含まれる場合があります。
企業向けの実践のヒント:
- プロバイダーは通常、サービスの提供における完全性の保証を受け入れません。したがって、品質は、上記のより制限された保証またはサービス レベル契約 (後述) によって対処されます。
- 権限の委任とポリシーのガードレールへの準拠の保証は、第 1 項に直接関連しています。権限の委任とポリシーのガードレールを適切に定義すればするほど、プロバイダーは、AI エージェントがその定義された範囲内にとどまることを保証する意欲が高まる可能性があります。
3. サービスレベル契約
SaaS条項: サービス レベル アグリーメント (SLA) は技術的なものであり、プラットフォームの可用性を測定します。 99.99% の「稼働時間」は SaaS 契約における一般的な基準です。これは、エージェントが「稼働」しているにもかかわらず、コストのかかるエラーを犯している場合には、ほとんど安心感を与えません。
BPO スタイルのソリューション: SLA は運用上のものであり、可用性のみを評価するのではなく、結果を測定します。サービス クレジットは依然として救済策の可能性がありますが、ダウンタイムだけでなくパフォーマンス障害によっても引き起こされます。
エージェント SLA の主要な指標には次のものが含まれます。
- 正確さ: たとえば、請求書の 99% が注文書に対して正しく処理されました。
- 適時性: たとえば、サポート チケットの 99% は必要なサービス ウィンドウ内でアクションを実行しました。
- 満足: 例:
企業向けの実践のヒント:
- 社内のビジネス関係者と話し、「このエージェントにとって良いこととは何でしょうか?」と尋ねてください。ビジネスに焦点を当てた回答 (例: 「間違いがありません」、「速い」) を、「正確さ」や「適時性」などの測定可能な指標に変換します。
- プロバイダーの標準の「稼働時間」SLA を受け入れるのではなく、これらの結果ベースの SLA を提案します。
- これは、プロバイダーがパフォーマンス低下に対する救済策を定義するのに役立つため、プロバイダーの利益にもなる可能性があることに注意してください (たとえば、サービス クレジットが唯一の唯一の救済策であるというプロバイダーの立場の場合)。
4. 補償
SaaS条項: 多くの SaaS 契約では、補償範囲が狭いことがよくあります。場合によっては、プロバイダーの唯一の補償は、サービスに関連する第三者の IP 侵害の申し立てから会社を防御し、免責することです。
BPO スタイルのソリューション: サービスの実施方法から生じるリスクをカバーするように設計されているため、補償範囲はより広範囲になることがよくあります。エージェント AI の場合、企業は、エージェントの自律的な動作から生じる幅広い第三者の請求について、プロバイダーに補償を求めることができます。ただし、それらの行為が合意された範囲内である場合に限ります。
例には、エージェントが自動化された採用ワークフローで差別したり、ポリシーのガードレールに違反したりする申し立てが含まれる可能性があります。これらの補償は、プロバイダーに有利なカーブアウトとバランスをとることができます (たとえば、補償は、(a) 会社の設定ミス、(b) 会社データの欠陥、または (c) エージェントがエスカレートしたアクションと会社の HITL によって引き起こされる損害には適用されません) 明示的に承認された）。
企業向けの実践のヒント:
- 「エージェントによるサービスの自主的な実行から生じる」第三者の請求に対するプロバイダーの補償を提案することを検討してください。リスクを特定の領域に絞り込む準備をしてください。
- これを合理的にするには、悪いデータや間違った決定を提供するなど、自社の失敗に対するカーブアウトを積極的に提案します。
5. ガバナンスと監査の権利
SaaS条項: 監査権限は、複数顧客の SOC 1 または SOC 2 監査レポートの提供に限定される場合があり、プロバイダーは、シート ライセンスまたは使用量の超過について会社を監査する権利 (オンプレミス ソフトウェア ライセンス モデルからの遺産) を有する場合もあります。
BPO スタイルのソリューション: BPO スタイルのアプローチは、より広範な企業監査 (または透明性) 権限を提供することです。中核的な機能を委任する企業は、契約上の「透明性の権利」を必要とする場合があります。例えば：
- テクニカル: プロバイダーには、AI エージェントによるすべての意思決定の意思決定ログを維持する義務があり、顧客には、「なぜそのようなことを行ったのか?」という質問に答えるために、エージェントの意思決定ログを監査する権利があります。
- 稼働中: エージェントの SLA およびその他の契約上の約束に照らして AI エージェントのパフォーマンスを正式に評価する権利。
企業向けの実践のヒント:
- 署名する前に、技術的および運用上の分析を実施して、プロバイダーの作業が要件に準拠しているかどうかを監査する方法を決定し、その監査を実施するための契約上の権利を求めます。
- 「意思決定ログ」およびその他の重要な記録が有用であるように、構造化された読みやすい形式で維持されることを要求します。
6. データ、知的財産権、モデルのトレーニング
SaaS条項: SaaS 規約では、「サービスを改善する」ために、プラットフォームによって、またはプラットフォームを通じて生成されたすべてのデータ (企業の入力や AI の出力を含む) に対する広範な永久ライセンスをプロバイダーに付与する場合があります。これは多くの場合、プロバイダーが企業の機密データに基づいてモデルをトレーニングできることを意味します。
BPO スタイルのソリューション: BPO プロバイダーも同様に企業データを使用する権利を要求することがありますが、BPO 関係はサービス プロバイダーとプロセッサーの関係であるため、境界線はより明確になります。 BPO スタイルのアプローチでは、次のようになります。
- データと知的財産の所有権: 契約には、会社が (a) エージェントに送信またはエージェントによって取得されたすべてのデータ (入力)、および (b) サービスの実行中にエージェントによって作成または生成されたすべての出力 (知的財産権を含む) を所有することが明確に記載されます。このような企業データ (オリジナルまたは匿名化された形式など) を使用するライセンスについては、慎重に交渉されることになります。
- モデルトレーニングの権利: 契約では、企業がおそらく自社の利益または集団の利益のためにトレーニングに同意しない限り、プロバイダーが企業データ (入力または出力) を使用してモデルをトレーニングすることを明示的に禁止します。
企業向けの実践のヒント:
- 「データ使用」または「プロバイダーへのライセンス」条項を見つけて、承認なしに AI モデルのトレーニング、微調整、その他の改善に企業データを使用することを明示的に禁止します。データの利用に関する双方にとって有利なシナリオについての議論にオープンにしてください。
- 一部の例外を除き、生成された出力は当事者間で所有していることを確認してください。あなたは次のようなサービスにお金を払っています 作成します あなたに代わってそれらの出力を行います。ただし、プロバイダーは、お客様のために生成された出力が、別の顧客のために生成された出力と同じまたは実質的に類似している可能性があることをお客様に認識してもらいたい場合があります。
結論: ハイブリッド契約の締結
エージェント型 AI を調達するための今後の道は、SaaS 契約モデルを完全に廃止するのではなく、新しいハイブリッド契約モデルを作成することになる可能性があります。この新しいモデルは、SaaS 契約によるスケーラブルなサブスクリプション ベースのフレームワークと、BPO スタイルのパフォーマンスとガバナンスのコミットメントの両方を活用できます。そうすることで、企業とプロバイダーの両方が、エージェント AI を使用して提供されるサービスの契約において新たなレベルの価値を達成できるようになります。
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