投稿者 global-ai-media 
3DCGソフトウェア大手のMaxonが、自社ツールへのAI統合に関する懸念に対し、「サードパーティ製AIエージェントの利用」を理由にユーザーデータによる学習を行っていないと説明しました。この事例は、AI機能をプロダクトに組み込む日本企業にとって、データガバナンスとサプライチェーン管理、そしてユーザーとの信頼構築における重要な教訓を含んでいます。
クリエイティブツールにおける「学習データ」の火種
3DCG制作ツール『Cinema 4D』や『ZBrush』などで知られるMaxonが、同社のツールに搭載されたAI機能（記事中ではMDTと言及）について、ユーザーコミュニティからの懸念に回答しました。争点となったのは、「ユーザーが作成した作品がAIの学習データとして無断利用されているのではないか」という疑念です。
これに対しMaxon側は、「サードパーティ製のAIエージェントに依存しており、Maxonユーザーの作品でトレーニングされたものではない」と説明しました。つまり、自社でモデルを開発・学習させたわけではなく、外部ベンダーの技術を利用しているため、自社ユーザーのデータを吸い上げる構造にはないという弁明です。
この事例は、生成AIやLLM（大規模言語モデル）を自社製品・サービスに組み込もうとしている日本企業にとっても、対岸の火事ではありません。「機能の利便性」と「データのプライバシー」のバランスをどう設計し、どう説明するかという、極めて現代的な課題を浮き彫りにしています。
サードパーティAI利用における「責任分界点」の難しさ
Maxonの「サードパーティ製だから学習していない」という説明は、一面では事実ですが、リスク管理の観点からは別の課題を生みます。それはAIサプライチェーンにおける透明性の問題です。
自社でモデルを構築せず、OpenAIやGoogle、あるいは特定の特化型AIベンダーのAPIを利用して機能を実装する場合、開発スピードは上がりますが、その中身はブラックボックスになりがちです。ユーザーから見れば、その「サードパーティ」がどのようなデータセットで学習したのか、倫理的に問題のないデータを使っているのかまでは見えません。
日本企業がAIを導入する際、コンプライアンス部門は「自社データが漏洩しないか」を厳しくチェックしますが、同時に「利用するAIモデル自体の正当性」も問われる時代になっています。仮に提携先のAIベンダーが著作権侵害などの訴訟を抱えた場合、その技術を組み込んでいる自社サービスのレピュテーション（社会的評価）にも影響が及ぶリスクがあります。
日本の法規制とグローバルな感情のギャップ
ここで日本の法制度についても触れておく必要があります。日本の著作権法第30条の4は、AI学習のためのデータ利用に対して世界的にも柔軟（権利者の許諾なく学習利用が可能）な姿勢をとっています。そのため、法的には「学習利用」は適法となるケースが多いのが現状です。
しかし、法律と「ユーザー感情」は別物です。特にクリエイターや専門職向けのツールにおいては、「自分の技術や作品が、自分たちの職を奪うかもしれないAIの餌になる」ことへの忌避感は根強いものがあります。
日本企業がグローバルにサービスを展開する場合、あるいは国内のセンシティブな市場（アニメ、漫画、デザイン業界など）でAI活用を進める場合、「法律で許されているからやる」という姿勢だけでは、ユーザーの信頼を損なう可能性があります。Maxonの事例のように、ユーザーは「自分のデータがどう扱われるか」に対して極めて敏感になっています。
透明性とオプトアウトの重要性
今後、AI機能をプロダクトに実装する際には、以下の2点が不可欠となります。
第一に、透明性（Transparency）です。「AI機能搭載」とだけ謳うのではなく、「どのモデルを使用しているのか」「入力データは学習に再利用されるのか、推論のみに使われるのか」を明確に規約やUI上で示す必要があります。
第二に、選択権（Control）です。ユーザーがAIによるデータ処理を拒否できる「オプトアウト」の手段を提供すること、あるいはデフォルトでは学習に利用しない設定にしておくことが、エンタープライズ向けのSaaSやプロフェッショナルツールでは標準的なマナーとなりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のMaxonの事例を踏まえ、日本のビジネスリーダーや開発者が意識すべきポイントを整理します。
- 外部AI採用時のデューデリジェンス：サードパーティ製AIを組み込む際は、そのモデルの学習データの出所や、ベンダー側のデータ取り扱いポリシー（入力データを学習に回さないか等）を徹底的に確認する必要があります。
- 法適合性と顧客心理の分離：日本の著作権法で適法であっても、顧客が「データ利用」を嫌がる場合は、ビジネス上のリスクとして捉えるべきです。特にB2Bやクリエイティブ領域では、法理よりも信頼関係が優先されます。
- 説明責任の明確化：ユーザーに対して「当社のAI機能は、皆様のデータを学習には使用しません」と断言できるアーキテクチャ（API経由でのゼロリテンション契約など）を構築し、それをマーケティング上の安心材料として積極的に発信することが推奨されます。