{
  "format": "agent-article-v0",
  "article_id": "EA-279",
  "canonical_url": "/tools/ea-279-consent-purpose-limitation-ai-data-use",
  "page_type": "reference",
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  "evidence_ids": [
    "EA-279-CURRENT-APPROVAL",
    "EA-279-CURRENT-BODY-READBACK"
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    "EA-279-UNKNOWN-01"
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  "current_status": "CURRENT",
  "observation_status": "SPEC_ONLY",
  "freshness": "CURRENT",
  "last_verified": "2026-10-07",
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  "provenance": [
    "CANDIDATE-EA279-FIRST-20261007-C3-RESCUE20261014",
    "BODY-SHA256:3f654e91645af0691372210134033c7205ea0b4c0425a8f053b32da12a774362"
  ],
  "article_sources": [
    {
      "id": "EA-279-CURRENT-APPROVAL",
      "evidence_class": "RESEARCH",
      "title": "現行本文の監査・revision対応",
      "supports": [
        "現行台帳のAUDIT_PASSと候補・revision・本文ハッシュの対応を確認しています。"
      ],
      "limit": "監査状態と来歴の記録です。外部根拠の最新性や本文の全主張を追加保証しません。",
      "origin_class": "AUDITED_CANONICAL_RESEARCH_PACKET",
      "source_or_experiment_ids": [
        "CANDIDATE-EA279-FIRST-20261007-C3-RESCUE20261014"
      ],
      "supporting_locators": [
        "1KqhJtiSb2S84rWmeYVwKcT_76dBwZ_B0ZZuAWQqH0rQ/EA_REVISION_LEDGER#ea_id=EA-279&revision_id=EA-279-FIRST-20261007&candidate_id=CANDIDATE-EA279-FIRST-20261007-C3-RESCUE20261014",
        "EA-279-FIRST-20261007"
      ],
      "provenance_status": "CURRENT_CANONICAL_APPROVAL_READBACK"
    },
    {
      "id": "EA-279-CURRENT-BODY-READBACK",
      "evidence_class": "IMPL",
      "title": "現行本文の収録照合",
      "supports": [
        "公開生成入力の本文SHA-256が、監査済み候補に結び付いたハッシュと一致しています。"
      ],
      "limit": "本文の同一性の検査です。外部システムの挙動や全主張の真偽を実証したものではありません。",
      "checked_at": "2026-10-25",
      "origin_class": "IMPLEMENTATION_READBACK",
      "source_or_experiment_ids": [
        "BODY-SHA256:3f654e91645af0691372210134033c7205ea0b4c0425a8f053b32da12a774362"
      ],
      "supporting_locators": [
        "content/staging/EA-279.md",
        "3f654e91645af0691372210134033c7205ea0b4c0425a8f053b32da12a774362",
        "EA-279-FIRST-20261007"
      ],
      "provenance_status": "CURRENT_APPROVED_BODY_HASH_MATCH"
    }
  ],
  "research_sections": [
    {
      "heading": "結論",
      "text": "AIで個人データを利用する際、`同意を取得した`ことと`現在のAI処理が許容される`ことは同義ではない。処理ごとに目的、データ、主体、処理段階、lawful basis、通知内容、再利用互換性、撤回・異議等の権利処理を結び付け、実行時にもその対応関係を検証する。"
    },
    {
      "heading": "1. PurposeをAIライフサイクルへ分解する",
      "text": "「AI改善」「サービス向上」のような包括語だけで開発・評価・推論・ログ解析・再学習・human review・安全性監視・第三者提供を一括しない。開発とdeploymentは異なるprocessing activityになり得るため、少なくとも処理段階、期待機能、利用文脈、controller/processor関係を記録する。"
    },
    {
      "heading": "2. Consentは唯一のlawful basisではない",
      "text": "GDPRではconsentは複数あるlawful basisの一つである。consentを用いる場合はfreely given, specific, informed, unambiguousで、撤回可能性を含む要件を満たす必要がある。したがって「AIには必ず同意が必要」「privacy noticeに書けば同意済み」「opt-outがあるからconsent成立」とは扱わない。"
    },
    {
      "heading": "3. Purpose limitationとlawful basisを混同しない",
      "text": "新しいAI用途が元目的とcompatibleかという評価と、その処理にlawful basisが存在するかという評価は別gateである。UKの現行ICO guidanceも、purpose limitationのcompatibility rulesはlawful basis要件に追加されるもので、置換しないとしている。法域ごとの例外・互換性規則をcross-jurisdictionへ一般化しない。"
    },
    {
      "heading": "4. AI向けpurpose ledger",
      "text": "各data flowについて少なくとも以下をversioned recordにする。\n- data category/source/data-subject class\n- exact processing purpose\n- lifecycle stage（collection, training, fine-tuning, evaluation, inference, logging, review, retraining等）\n- controller/processor/recipient\n- lawful basisと適用法域\n- consentに依拠する場合のconsent version・scope・timestamp・withdrawal path\n- compatibility assessmentと新目的\n- retention/deletion propagation\n- model、retrieval、memory、logs、analytics等の派生先\n- evidence/notice/DPIA等のlocator"
    },
    {
      "heading": "5. 実行時gate",
      "text": "データをLLM、RAG、memory、eval、trainingへ渡す前に、対象purposeとdata classがledger上で許可されるか確認する。許可不明、purpose drift、lawful-basis不明、撤回状態不明はALLOWへ推測せず、隔離・人手確認等のfail-closed側へrouteする。これは法的結論を自動化するという意味ではなく、既に承認されたpolicy decisionをruntimeへ投影する統制である。"
    },
    {
      "heading": "6. Withdrawal／purpose change",
      "text": "consent withdrawalは、過去に適法だった処理を自動的に違法化するものではない一方、consent依存の将来処理を継続する根拠にはならない。撤回を受けたら、将来のcollection/inference/retraining等を停止する対象、既存store・derived artifact・modelへの影響、別lawful basisの有無を個別に判定する。モデルからの完全除去可能性を未検証のまま保証しない。"
    },
    {
      "heading": "7. Counterevidence／境界",
      "text": "purpose limitationは「データ再利用を全面禁止する原則」ではない。法域によってcompatible reuse、research/statistical purpose等の扱いがあり、UKでは2025年法改正後のrulesもある。またAIモデルの匿名性はcase-by-caseであり、匿名化済みという前提だけでpurpose/lawful-basis gateを消さない。"
    },
    {
      "heading": "Failure envelope",
      "text": "- broad purposeでfunction creepを隠す\n- consent UIとbackend purpose ledgerが非同期\n- withdrawalがtraining queue、vector store、memory、logsへ伝播しない\n- processor/subprocessorが異なるpurposeで二次利用する\n- development purposeからdeployment purposeへ無検証で拡張する\n- lawful basis、purpose compatibility、consentを単一booleanへ潰す\n- jurisdiction/age/special-category条件をtenant全体へ一律適用する\n- model由来情報やderived artifactsの削除可能性を過大評価する"
    },
    {
      "heading": "SAFE_WORDING",
      "text": "「AIで個人データを使えるかは、同意の有無だけでは決まらない。目的、処理段階、法的根拠、再利用互換性、通知、権利処理を法域と実装境界ごとに確認し、承認済みpurposeをruntimeのdata-flow gateへ投影する。UNKNOWNを同意済み・互換ありと推測しない。」"
    },
    {
      "heading": "OPEN_UNKNOWN",
      "text": "対象組織の法域、controller/processor関係、data inventory、special-category/children data、lawful-basis decision、consent UX/version、withdrawal propagation、purpose ledger、subprocessor terms、retention/deletion、model training/retraining利用、匿名化判定、DPIA、tenant実挙動は未確認である。"
    }
  ],
  "human_url": "/tools/ea-279-consent-purpose-limitation-ai-data-use",
  "markdown_url": "/agent/article.md?path=%2Ftools%2Fea-279-consent-purpose-limitation-ai-data-use",
  "json_url": "/agent/article.json?path=%2Ftools%2Fea-279-consent-purpose-limitation-ai-data-use"
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