# Consent／Purpose Limitation × AI Data Use

CURRENT_STATUS: CURRENT
OBSERVATION: SPEC_ONLY
FRESHNESS: CURRENT
PAGE_TYPE: reference
CANONICAL_URL: /tools/ea-279-consent-purpose-limitation-ai-data-use
CLAIM_IDS: none
EVIDENCE_IDS: EA-279-CURRENT-APPROVAL, EA-279-CURRENT-BODY-READBACK
UNKNOWN_IDS: EA-279-UNKNOWN-01
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## Summary
「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。」

## Current judgment
「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。」

## Scope
Consent／Purpose Limitation × AI Data Use

## Confirmed

## UNKNOWN
- EA-279-UNKNOWN-01: 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。

## Evidence
- EA-279-CURRENT-APPROVAL (RESEARCH): 現行本文の監査・revision対応
- EA-279-CURRENT-BODY-READBACK (IMPL): 現行本文の収録照合

## Failure / limits
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。
## Failure / limits
broad purposeでfunction creepを隠す
## Failure / limits
consent UIとbackend purpose ledgerが非同期
## Failure / limits
withdrawalがtraining queue、vector store、memory、logsへ伝播しない
## Failure / limits
processor/subprocessorが異なるpurposeで二次利用する
## Failure / limits
development purposeからdeployment purposeへ無検証で拡張する
## Failure / limits
lawful basis、purpose compatibility、consentを単一booleanへ潰す
## Failure / limits
jurisdiction/age/special-category条件をtenant全体へ一律適用する
## Failure / limits
model由来情報やderived artifactsの削除可能性を過大評価する
## 結論
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。

## 1. PurposeをAIライフサイクルへ分解する
「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。

## 2. Consentは唯一のlawful basisではない
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。

## 3. Purpose limitationとlawful basisを混同しない
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。

## 4. AI向けpurpose ledger
各data flowについて少なくとも以下をversioned recordにする。
- data category/source/data-subject class
- exact processing purpose
- lifecycle stage（collection, training, fine-tuning, evaluation, inference, logging, review, retraining等）
- controller/processor/recipient
- lawful basisと適用法域
- consentに依拠する場合のconsent version・scope・timestamp・withdrawal path
- compatibility assessmentと新目的
- retention/deletion propagation
- model、retrieval、memory、logs、analytics等の派生先
- evidence/notice/DPIA等のlocator

## 5. 実行時gate
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。

## 6. Withdrawal／purpose change
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。

## 7. Counterevidence／境界
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。

## Failure envelope
- broad purposeでfunction creepを隠す
- consent UIとbackend purpose ledgerが非同期
- withdrawalがtraining queue、vector store、memory、logsへ伝播しない
- processor/subprocessorが異なるpurposeで二次利用する
- development purposeからdeployment purposeへ無検証で拡張する
- lawful basis、purpose compatibility、consentを単一booleanへ潰す
- jurisdiction/age/special-category条件をtenant全体へ一律適用する
- model由来情報やderived artifactsの削除可能性を過大評価する

## SAFE_WORDING
「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。」

## OPEN_UNKNOWN
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。

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STOP: This is a knowledge projection, not an execution order.