Regulation (EU) 2024/1689 / 第III章 — 高リスクAIシステム
第10条 データ及びデータガバナンス
Article 10 — Data and data governance
この条は規則(EU)2026/1744(AIデジタルオムニバス)により改正されています(2026年7月27日発効)。以下は改正前の原文です。改正内容は規則(EU)2026/1744(AIデジタルオムニバス)の条文をご覧ください。
1. データによるAIモデルの訓練を伴う技術を利用する高リスクAIシステムは、当該データセットが使用される場合には常に、第2項から第5項までに規定する品質基準を満たす訓練、検証及びテストのデータセットに基づいて開発されなければならない。
1. High-risk AI systems which make use of techniques involving the training of AI models with data shall be developed on the basis of training, validation and testing data sets that meet the quality criteria referred to in paragraphs 2 to 5 whenever such data sets are used.
2. 訓練、検証及びテストのデータセットは、高リスクAIシステムの意図された目的に適したデータガバナンス及びデータ管理の慣行の対象とならなければならない。当該慣行は、特に次の事項に関するものでなければならない。
2. Training, validation and testing data sets shall be subject to data governance and management practices appropriate for the intended purpose of the high-risk AI system. Those practices shall concern in particular:
(a)関連する設計上の選択
(a)the relevant design choices;
(b)データ収集のプロセス及びデータの出所、並びに個人データの場合にはデータ収集の当初の目的
(b)data collection processes and the origin of data, and in the case of personal data, the original purpose of the data collection;
(c)アノテーション、ラベル付け、クレンジング、更新、拡充及び集約などの関連するデータ準備の処理作業
(c)relevant data-preparation processing operations, such as annotation, labelling, cleaning, updating, enrichment and aggregation;
(d)特にデータが測定し表すとされる情報に関する前提の策定
(d)the formulation of assumptions, in particular with respect to the information that the data are supposed to measure and represent;
(e)必要なデータセットの利用可能性、量及び適合性の評価
(e)an assessment of the availability, quantity and suitability of the data sets that are needed;
(f)特にデータの出力が将来の運用の入力に影響を与える場合に、人の健康及び安全に影響を与え、基本的権利に悪影響を及ぼし、又は連合法の下で禁止される差別につながるおそれのある潜在的なバイアスの観点からの検討
(f)examination in view of possible biases that are likely to affect the health and safety of persons, have a negative impact on fundamental rights or lead to discrimination prohibited under Union law, especially where data outputs influence inputs for future operations;
(g)(f)に従って特定された潜在的なバイアスを検出し、防止し、及び軽減するための適切な措置
(g)appropriate measures to detect, prevent and mitigate possible biases identified according to point (f);
(h)本規則への適合を妨げる関連するデータの欠落又は不備の特定、及び当該欠落又は不備にどのように対処できるか
(h)the identification of relevant data gaps or shortcomings that prevent compliance with this Regulation, and how those gaps and shortcomings can be addressed.
3. 訓練、検証及びテストのデータセットは、意図された目的に照らして、関連性があり、十分に代表的であり、可能な限り誤りがなく、完全なものでなければならない。当該データセットは、該当する場合には高リスクAIシステムの使用が意図される対象となる者又は集団に関するものを含め、適切な統計的特性を有しなければならない。データセットのこれらの特性は、個々のデータセットの水準で、又はその組合せの水準で満たすことができる。
3. Training, validation and testing data sets shall be relevant, sufficiently representative, and to the best extent possible, free of errors and complete in view of the intended purpose. They shall have the appropriate statistical properties, including, where applicable, as regards the persons or groups of persons in relation to whom the high-risk AI system is intended to be used. Those characteristics of the data sets may be met at the level of individual data sets or at the level of a combination thereof.
4. データセットは、意図された目的が必要とする範囲で、高リスクAIシステムの使用が意図される特定の地理的、文脈的、行動的又は機能的な環境に特有の特性又は要素を考慮しなければならない。
4. Data sets shall take into account, to the extent required by the intended purpose, the characteristics or elements that are particular to the specific geographical, contextual, behavioural or functional setting within which the high-risk AI system is intended to be used.
5. 本条第2項(f)及び(g)に従った高リスクAIシステムに関するバイアスの検出及び是正を確保する目的のために厳密に必要な範囲において、当該システムの提供者は、自然人の基本的権利及び自由のための適切な保護措置を条件として、例外的に特別な種類の個人データを処理することができる。規則(EU) 2016/679及び(EU) 2018/1725並びに指令(EU) 2016/680に定める規定に加え、当該処理が行われるためには、次のすべての条件が満たされなければならない。
5. To the extent that it is strictly necessary for the purpose of ensuring bias detection and correction in relation to the high-risk AI systems in accordance with paragraph (2), points (f) and (g) of this Article, the providers of such systems may exceptionally process special categories of personal data, subject to appropriate safeguards for the fundamental rights and freedoms of natural persons. In addition to the provisions set out in Regulations (EU) 2016/679 and (EU) 2018/1725 and Directive (EU) 2016/680, all the following conditions must be met in order for such processing to occur:
(a)合成データ又は匿名化データを含む他のデータを処理することによっては、バイアスの検出及び是正を効果的に達成できないこと
(a)the bias detection and correction cannot be effectively fulfilled by processing other data, including synthetic or anonymised data;
(b)特別な種類の個人データが、個人データの再利用に関する技術的制限、並びに仮名化を含む最新技術のセキュリティ及びプライバシー保護措置の対象となること
(b)the special categories of personal data are subject to technical limitations on the re-use of the personal data, and state-of-the-art security and privacy-preserving measures, including pseudonymisation;
(c)特別な種類の個人データが、誤用を避け、適切な秘密保持義務を負う権限ある者のみが当該個人データにアクセスすることを確保するため、アクセスの厳格な管理及び文書化を含め、処理される個人データが保護され、適切な保護措置の対象となることを確保するための措置の対象となること
(c)the special categories of personal data are subject to measures to ensure that the personal data processed are secured, protected, subject to suitable safeguards, including strict controls and documentation of the access, to avoid misuse and ensure that only authorised persons have access to those personal data with appropriate confidentiality obligations;
(d)特別な種類の個人データが、他の当事者に送信され、移転され、又はその他の方法でアクセスされないこと
(d)the special categories of personal data are not to be transmitted, transferred or otherwise accessed by other parties;
(e)特別な種類の個人データが、バイアスが是正された時点、又は個人データの保存期間が終了した時点のいずれか早い時点で削除されること
(e)the special categories of personal data are deleted once the bias has been corrected or the personal data has reached the end of its retention period, whichever comes first;
(f)規則(EU) 2016/679及び(EU) 2018/1725並びに指令(EU) 2016/680に従った処理活動の記録に、特別な種類の個人データの処理がバイアスの検出及び是正のために厳密に必要であった理由、及び当該目的が他のデータの処理によっては達成できなかった理由が含まれること
(f)the records of processing activities pursuant to Regulations (EU) 2016/679 and (EU) 2018/1725 and Directive (EU) 2016/680 include the reasons why the processing of special categories of personal data was strictly necessary to detect and correct biases, and why that objective could not be achieved by processing other data.
6. AIモデルの訓練を伴う技術を使用しない高リスクAIシステムの開発については、第2項から第5項まではテストデータセットにのみ適用する。
6. For the development of high-risk AI systems not using techniques involving the training of AI models, paragraphs 2 to 5 apply only to the testing data sets.