生成AIで生み出された画像やデータの著作権は誰のものなのか？AIは日々の業務を効率化できる一方で、使用したプロンプトが他社の著作物だと判明するなどのトラブルも起こりかねません。それらの損害リスクを抑えようとする動きは世界中に広がり、2024年5月にはEUで「AI法（※1）」が承認されるなど、AI開発・運用に関する規制の動きが活発化しています。

AI時代の今、エンジニア自身や企業を守るために知っておくべき生成AIの法律知識とは？国内外のデジタル政策の調査・分析に精通している弁護士の角田龍哉さんに詳しくお話を伺いました。日本におけるAIガバナンスの包括的な指針を示した「AI事業者ガイドライン」についても解説しています。

（本記事の情報は2024年8月時点の内容）

~~ ※1 AI法（The Artificial Intelligence Act）……欧州連合における人工知能 (AI) に関する世界初の規制法。人権侵害などを引き起こすリスクに基づいてAIシステムを分類し、対処することが目的。幅広い分野のAIを対象にしており、AIの開発者、プロバイダや、専門的な用途でAIを使用する事業者を規制。 ~~

西村あさひ法律事務所　弁護士
AIをはじめとしたIT/デジタルプラットフォーム分野における競争法/独占禁止法案件を中心に、電気通信、消費者保護、各種業規制等の様々な経済規制案件を取り扱う。
通商を含む国内外のデジタル政策の調査、分析にも精通している。GPAI （Global Partnership on Artificial Intelligence）2022登壇、AIガバナンス協会賛助会員。

## 生成AIの普及により規制の議論も加速

#### balloon kishi left
角田さんはどれくらい前からITやAIに関わる法律を見てこられたのですか？

#### balloon tsunoda right
西村あさひ法律事務所に入って10年ほどになりますが、一貫してデジタルプラットフォームやIT分野の規制関係の案件を扱ってきました。AI関連では、例えばクローリングの対象で、どんな種類のサイトが著作権法や個人情報保護法上どのようなリスクに関連するかを分析する案件などを担当しています。2016年頃には、今後AIを活用したサービスが増えることを踏まえて所属事務所のシンクタンクで研究会を開催し、AIやデータを活用したビジネスの実態や展望を最先端の研究者・技術者・事業家らと議論し、デジタル時代の競争法/独占禁止法、競争施策のあり方についての提言を含んだ報告書をまとめました。

#### balloon kishi left
AIが本格的に広まる前から、関連する法律を見てこられたということですね。

#### balloon tsunoda right
そうですね。AI時代となった今はAIにまつわるさまざまなルールメイキングをサポートしたり、デジタル関連の規制設計の際の助言などもさせていただいています。

#### balloon kishi left
まさにAI関連の法律のスペシャリストですね。角田さんは学生時代からIT領域に関心がおありだったのでしょうか。

#### balloon tsunoda right
はい、2011年に欧米で「ビッグデータ」の囲い込みについて競争法の適用が問題となったことをきっかけに、デジタル経済における法規制の現代化、アップデートが様々な領域で起こっていることに関心を持ちました。

#### balloon kishi left
その後のAIの進化について、どのようにご覧になっていますか？

#### balloon tsunoda right
さまざまな見方がありますが、2000年頃から始まったとされる第三次AIブームでは既存のデータの中から人間が正解を教える、いわゆる「教師あり学習」が盛んでした。例えば、自動運転において歩いている人を識別し、その人が横断歩道を渡るかどうかの行動予測をするAIのようなものですね。そこから、2020年前後になって、大量の学習データを集め、かつ大規模な計算資源（※2）に投資がなされたこともあり、データを組み合わせてさまざまなタイプの新しいコンテンツを生み出せる「生成AI」モデルが誕生しました。

~~ ※2 計算資源……ハードディスクの容量など、コンピュータを動かすにあたって必要な資源 ~~

#### balloon kishi left
生成AIの活用にガイドラインが必要になった背景も教えてください。

#### balloon tsunoda right
生成AIは本当の意味で自律しているAIではないものの、ある種人間の制御を離れて動作を行い、アウトプットをしてきます。そういった**技術的な発展と共に、ルールによる制御が必要になってきました。また、AIが商業的な利用以外に、兵器や国力として活用できるという安全保障の観点から、制御を求める必要性が世界的に認識されていった**ことも挙げられます。

#### balloon kishi left
AIについて一般企業の商業的なガイドラインと、安全保障のガイドラインは全く別軸なのでしょうか。

#### balloon tsunoda right
国ごとにアプローチが分かれています。アメリカは経済と安全保障をミックスさせたようなコミットメントや大統領令を策定し、政府機関から開発企業に対応を要請しています。EUで新しく制定されたAIの法律は、軍事用途や安全保障は適用範囲外です。**日本の法制も現在は、安全保障の観点はAIに関するガイドラインそのものとは別途対処されるような建付けになっています。AIに対する日本の制度的な対応方針は、秋に公表される内閣府のAI制度研究会の中間とりまとめであらためて示されると思われます。**

#### balloon kishi left
これから決まっていくことも多いということですね。一般の事業者向けのガイドラインが使われ始めたのは、いつ頃からでしょうか。

#### balloon tsunoda right
世界的な潮流から考えると、生成AIが社会に普及していった2020年頃からだと思います。ただ、2015年くらいには既に機械学習や生成AIがサービスとして出始めていたので、そのころからガイドラインや規制の必要性について議論されることもあるにはありました。実際、EUでAIの法律の検討が2018年頃に始まり、2021年には本格的な法整備の提案が出されているので、それらの一連のアクションが世界的な議論を加速させた要因にもなっていると考えられます。

## EUで法律に違反すると、売上高の7％の制裁金に

#### balloon kishi left
日本の動きは世界と比べていかがですか？

#### balloon tsunoda right
**日本は2019年にAI社会原則という、法的な強制力は持たないガイドライン、いわゆるソフトロー（soft law）を策定しています。**国際機関・OECDでの議論と並行して作ったものなので、世界的に見ても先進的な取り組みだったと思われます。ただ、これはソフトローではあるので、強制的な力でAIを統制する法律としてはEUが初めてとされています。

#### balloon kishi left
ガイドラインの中で、罰則を設けるかどうかの議論にはまだ行き着いていないですか？

#### balloon tsunoda right
そうですね。そもそも罰則が本当に必要か、認証などが活用されやすくなるような仕組みが良いのか、そういった点も含めて現在検討されている段階です。

#### balloon kishi left
EUで法律に違反すると、どのような罰則があるのですか？

#### balloon tsunoda right
**最大では、3500万ユーロ（約59億円）か世界中の売上高の7％いずれか高い方を上限とした制裁金が課されます。**例えば、EUでは精神的に危害を加えるようなAIサービスの販売は禁止されているため、そういったサービスを販売すると制裁金の対象になります。また、安全性にかかわる機器のほか、金融や医療、自動車など高いリスクを持っているサービスの中には、事前に審査を受ける義務が適用されるものがあり、その審査を飛ばすとやはり違反になる可能性があります。日本国内における電気通信・ガスなどの公益事業と同じような規制がAIに対してかかっているようなイメージです。

#### balloon kishi left
実際に制裁金を支払ったケースはありますか。

#### balloon tsunoda right
EUで法律が出来たのがつい最近で、現在はまだ施行までの準備期間なので、実際に摘発例が出てくるのは今から2〜3年先になるかと思います。

## 会社のリソースを利用して作ったコードは「会社の著作物」

#### balloon kishi left
日本では、AI関連でどのようなトラブルや相談がありますか。

#### balloon tsunoda right
多いのは著作権法と個人情報保護法に関連した事案や、機密情報の管理に関するご相談です。AIを導入・活用してのアウトプットに対して、著作権の侵害のチェックをどうするのかや、エンジニア関連で言えばオープンソースのソフトウェアと生成AIのモデルを組み合わせようとする時に、オープンソースとはいえその利用条件はどのようにチェックするかなどのご相談があります。

#### balloon kishi left
エンジニアのソースについてはどのように考えておくべきでしょうか。

#### balloon tsunoda right
**会社のパソコン、リソースを利用して作ったものはエンジニア自身ではなく、会社の著作物として扱われ得る**ということは意識しておく必要があります。また、非常に短い単純なコードであれば著作物ではないこともあるものの、工夫して作り出したプロンプトや長いアウトプットに関しては、著作権がある前提で対応することが多いです。また**AIに学習させる時、社内のデータについても学習させて良い範囲はどこなのかを明確化しておき、顧客からもらったデータなどを勝手に学習に使わないようにする**ことも気をつけるべきポイントです。会社としてルールやマニュアルを作っておくことで、こういったリスクは防げると思います。

#### balloon kishi left
生成AIと著作権に関して、国内で訴訟の例はありますか。

#### balloon tsunoda right
今のところは日本では見当たりません（2024年8月現在）。**ただ、例えば、自社の記事データを公開している企業やクリエイターなどがAIモデルの開発業者に対してライセンス料を請求したり、その支払いの必要性を問題提起しているケースが見られます。**著作権法違反として訴訟で賠償金を請求しているわけではないものの、経済的な実態としてはデータの学習や利用の対価を請求していることにはなるので、似たようなことが日本でも起こっていると言えるかもしれません。

#### balloon kishi left
なるほど。AIに関する社内ルールを設けて、環境を整備している企業は多いですか？

#### balloon tsunoda right
IT業界の企業はもちろん、AIを業務効率化のために利用している企業や、金融・製薬業界などでも多くの企業が社内ガイドラインやガバナンスポリシーを設けています。ガイドラインを設けておくことで、事前にAIにまつわるトラブルを防ぐだけでなく、AIを扱う適切な社内体制を構築するための経営判断が行われていると説明しやすくなります。トラブルが起こった際も、その対応策について初動から社内の共通認識を持って対処できるため、社内ガイドラインは重要です。

## 2024年に発表された「AI事業者ガイドライン」とは？

#### balloon kishi left
2024年には、経済産業省と総務省からAI事業者ガイドラインが発表されました。AI事業者ガイドラインが制定された背景について教えてください。

#### balloon tsunoda right
生成AIが社会に広く普及していく過程で、誤った情報が出たり、著作権やプライバシーに新しいリスクを生み出したりすることへの制御が、日本でも必要だと考えられるようになりました。他方で、新しい技術を日本が積極的に活用していかなければ、国内で新しい産業が生まれず、国力の上昇につながらないという危機感も影響しています。さらに2023年に広島で行われたG7において、日本主導で国際的なルールメイキングを進めていくことが議論され、AIの活用・普及とリスクのバランスがうまくとれた、世界にAIの利用をめぐる指針を普及させていく目的もあり、ガイドラインが作られたと考えられます。

#### balloon kishi left
AI事業者ガイドラインの対象となる事業者を教えてください。

#### balloon tsunoda right
AIを開発する事業者、AIを組み入れてサービス化する提供事業者、そしてAIをビジネスで利用する事業者の3者が対象となっています。業務外で使う方や学習データ関連の利用者は対象外です。

#### balloon kishi left
ガイドラインは、リスクベースアプローチという考え方に基づいて作られているそうですが、この考え方についても教えてください。

#### balloon tsunoda right
AI事業者ガイドラインは、サプライチェーン全体を通して守るべきこと、推奨されることを決め、AIリスクに対処しようというコンセプトで作られています。**高いリスク、重大なリスクが発生しそうだと考えられるところには実践が期待される諸事項を重点的に提示し、それ以外はなるべく自由に活動できるようにするのが「リスクベースアプローチ」という考え方**です。開発事業者、サービス業者、利用者の3つの対象で比べると、リスクの高い開発業者であればあるほど対応が推奨されることが多く、利用者は相対的に少ないという構造になっています。

~~ 出典：[Shaping Europe’s digital future／European Commission](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai) ~~

#### balloon kishi left
なるほど。具体的に開発事業者はどのような作業が発生するのでしょうか。

#### balloon tsunoda right
AI事業者ガイドラインにはリスクのレベルの高さに準じてやるべき対策をチェックできるワークシートが付いているので、それを参考に作業をすることができます。**人権や環境などに取り返しのつかない影響を与える事業や、差別に関わるもの、金融や医療・自動車などリスクの高い業界ではチェック項目、対策が多くなります。**他方で、しっかりと対策され、適切な経営判断の下でAI利活用が行われていれば、万が一何か起こっても意図や過失があって発生したものではないため、すぐに大きな責任を問われるようなものではないと判断されやすくできます。

#### balloon kishi left
対応するのはDX関連の部署が多くなりますか？

#### balloon tsunoda right
そうですね。DXや情報ITシステム関連を扱う部署が多いです。各企業の法務部門だけは技術的・実務的に対策を実行できるかどうかを判断できないことも多いので、DXやIT部門と連携して対応するのが一般的だと思います。

#### balloon kishi left
法務にとってAIやデジタル技術は業務範囲外なので、判断に困ることも多いということですね。

#### balloon tsunoda right
はい、一方でエンジニアやITシステムの部署においては法律的な解釈や考え方に慣れていなかたったり、開発の自由度が下がると警戒してしまったりすることもあるかもしれません。ガイドラインの活用では、企業内の両部署で課題を感じている現状があるかもしれません。

## エンジニアが自主的に学習データや作業環境の確認を

#### balloon kishi left
ITエンジニアが生成AIを利用するときに注意するべきことを教えてください。

#### balloon tsunoda right
著作権関連で言えば、開発・学習を行う場合では、データの提供元の規約・契約や自身が所属する**社内ルールで利用OKとなっている学習データセットを利用していることの確認**は重要なチェックポイントになります。過去に委託開発したデータセットやモデルの成果を利用しようとする場合は、委託元からの明示的なライセンスも必要かもしれません。また、**アウトプットについては、そもそも委託元との関係で生成AIを利用して業務を実施することが許容されているのか確認しておくことで無用なトラブルを防げるでしょうし、プロンプトを入れる時に意図して他人の著作物であることが明らかな内容に寄せたものは出さないように注意した方がいいでしょう。**

#### balloon kishi left
機密情報やプライバシーの観点ではどうでしょうか。

#### balloon tsunoda right
プライバシーとの関係では、多くの場合、開発・学習との関係ではプライバシーにかかわるような情報は利用しない扱いにしているのではないかと思われます。また、アウトプットについても、著作権と同様に、意図して第三者のプライバシーを公にするようなことを目的としたプロンプトは入力しないように注意した方がいいでしょう。機密情報については、**入力するプロンプトがサーバーで記録されているか、記録される場合はそれが学習に使われるかどうかは事前に確認をする**必要があります。特に記録される場合は、顧客のデータや要件定義に関する情報は入力しないように使わざるを得ないと思います。

#### balloon kishi left
自動で記録されるケースもありますよね。

#### balloon tsunoda right
そうですね、それを防ぐためにはサーバーで記録しない社内環境を組んでいただくのが安心です。エンジニアがソフトウェアを作るということであれば、**AIが出してきたソフトウェアがセキュリティホールや脆弱性のあるコードではないかと自ら調べる**など、アウトプットされた情報をそのまま流用する前に自分で調べることも大切になってきます。

#### balloon kishi left
他に、エンジニアが知っておくべき法律知識はありますか。

#### balloon tsunoda right
著作権法については文化庁からわかりやすい解説資料が出ています。さまざまなケースが紹介されていますので、何か不安に思った時には見ていただくと良いと思います。**また個人情報保護法に関しても個人情報保護委員会から[生成AIの注意喚起に関するパンフレット](https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/93903601_01.pdf)**も出ていますので、そういった情報をまずはご覧いただけると良いと思います。自分が学習データセットを加工する・作ってモデルを開発する側なのか、AIのモデルを利用する側なのかによって関連するルールが異なりますので、まずはどちらの立場なのかを明確に認識して頂ければ、見通しも良くなるはずです。

#### balloon kishi left
今後、生成AIが進化し活用が増えていくにあたって、トラブルも増えていくのでしょうか。

#### balloon tsunoda right
そうですね、生成AIが社会に普及して使われる場面が増えれば、トラブルも自然と増えていくと考えられます。例えば、過去にクラウドが普及したときにも、社会全体で広く使われる中でクラウド上に保存したデータ管理のトラブルが見られるようになっていきました。また、漏洩が起こった際に誰がどの範囲で管理の責任を持ち、共有すべきかといった課題もあります。生成AIにおいても、利用が増えていくことで見えてくる課題や、ルールメイクが必要になる場面は増えていくと思います。

#### balloon kishi left
そういったトラブルに対処するため、エンジニアがやるべきことはありますか。

#### balloon tsunoda right
モデルの開発との関係では、適正な学習データを使うことは、AI事業者ガイドラインやEUのAI法にも定められているので、適正な学習データや環境で作業したかどうか、その保証を求められる場面は増えてくると想定されます。そのため、**エンジニアが自主的に学習データの適正や作業環境を確認し、記録を取っておくこと**は今後重要になるのではないでしょうか。EU向けに売られるサービスに関連していれば、現地の厳しい規制が適用されるので、より慎重に作業する必要があります。

#### balloon kishi left
最後に、エンジニアに伝えたいことはありますか？

#### balloon tsunoda right
日本では2024年の秋に、AIの法制度をどう設計していくべきか、政府での中間とりまとめが公表され、議論がさらに加速していきます。日本において期待されるAIの活用の仕方や範囲、将来的な展望を左右する部分があると思いますので、ぜひその動向をチェックしていただきたいです。おそらく意見募集の機会もあるので、率直なご意見をいただければ有益だと思います。政府側が独自に情報収集をして実態を知るには限界があるので、エンジニアの皆さんの想いも積極的に反映することでより良い制度が出来ていくと思います。

大学卒業後、構成作家・フリーランスライターとして、幅広いメディア媒体に携わる。現在は採用関連のインタビュー記事や新卒採用パンフレットの制作に注力しながら、SaaS企業のマーケティングにも携わっている。いま一番関心があるのは、キャンプ場でワーケーションできるのかどうか。

岸 裕介

角田さん

生成AIにまつわる規制やガイドラインの動向

EUのAI法とAI事業者ガイドラインの概要

エンジニアの生成AI関連で想定されるトラブルと、その対処法

生成AIを業務で利用する際に注意すべきこととは？弁護士に聞く、AIにまつわる日本と世界の法律＆ガイドライン

新人ITエンジニアが開発現場で戸惑うことが多いコマンド操作。最前線で活躍している経験豊富なエンジニアの中にも、CLI（コマンドラインインターフェイス）の黒い画面に苦手意識を持っている人は少なくないのではないでしょうか。

そこで今回は注目書籍『コマンドラインの黒い画面が怖いんです。新人エンジニアのためのコマンドが使いこなせる本』の著者・kanataさんにインタビュー。エンジニアが知っておくべきCLIの基本知識や、普段の作業がラクになるコマンドプロンプトの便利な使い方について伺いました。

### [『コマンドラインの黒い画面が怖いんです。 新人エンジニアのためのコマンドが使いこなせる本』](https://www.amazon.co.jp/-/en/kanata/dp/479818229X)

出版社 ‏: ‎翔泳社 　著者 ‏: ‎kanata

青森県弘前市生まれ。シェル芸（コンピュータ上の処理において、各種コマンドをパイプ演算子で繋ぎ、あらゆる調査・計算・テキスト処理をCLI端末へのコマンド入力一撃で終わらせる芸のこと）とサイバーセキュリティと温泉が好き。シェル芸を難読化することが趣味。 

## なぜコマンドの“黒い画面”は嫌われるのか

#### balloon kishi left
kanataさんはエンジニアとしての経験も豊富ですが、どのような業務に携わってきましたか？

#### balloon kanata right
システム開発に長年携わってきて、組織の運営や企画、技術の標準化に取り組んできました。その中で、いわゆる“黒い画面”を使ってコマンドを入力するような場面も日々多くあります。また、情報セキュリティの分野にも携わっており、SECCONという大規模な情報セキュリティのイベントで行われるコンテストでコマンドに関わる問題を作ったこともありました。

#### balloon kishi left
コマンドに関してかなり多くの経験を積まれているんですね。

#### balloon kanata right
実務のみならず、趣味でもコマンドを駆使した"シェル芸"を活用しています。だいぶマニアックですが、シェル芸（※1）をさらに難読化することにも取り組んでいます。

~~※1 シェル芸……マウスも使わず、ソースコードも残さず、GUIツールを立ち上げる間もなく、あらゆる調査・計算・テキスト処理をCLI端末へのコマンド入力一撃で終わらすこと。あるいはそのときのコマンド入力のこと。~~

#### balloon kishi left
コマンド入力に抵抗を感じる人が多いのはなぜなのでしょうか？

#### balloon kanata right
まず、**グラフィカルな画面に慣れすぎていて、CLIの黒い画面にギャップや抵抗を感じるからだと思います。**私のまわりでも、ビジュアル的に見やすいGUIの操作はできるけど真っ黒なCLIはあまりやりたくないというエンジニアは少なくないですね。

#### balloon kishi left
気持ちは分かりますね。 私たちはGUIに慣れきっているので…。

#### balloon kanata right
また、黒い画面への恐怖心を生み出しているのはCLIでフィードバックがすぐに返ってこないことも原因ではないかと。GUIの場合は特定のボタンを押すと結果がすぐに分かりますが、コマンドの場合は「実行」と「結果の確認」が別々になっていることがあります。**CLIで実行ボタンを押しても何も起こらないので、「どうなったんだろう」と不安に駆られるのでしょう。**

#### balloon kishi left
何も反応がないと、壊れたのかなと思ってしまいます。別のケースでは、エラーメッセージが出ることもありますよね。

#### balloon kanata right
そうですね。エラーメッセージは使い方が正しくない場合だけではなく、コマンドの使い方が正しいときにも表示されます。しかも真っ黒の画面に英語の表示が多いので、ネガティブに感じる方が多いのでしょうね。

#### balloon kishi left
「自分が否定された」ように感じる人もいるかもしれませんね。

~~ エラーメッセージの例（PowerShell） ~~

#### balloon kanata right
エラーメッセージが出たとしても、自分を否定されたと思うのではなく「現在の状況を教えているだけ」と捉えて、表示内容を調べてみることが大切です。

#### balloon kishi left
エラーメッセージにも意味があるんですね。

#### balloon kanata right
はい、まずCLIを怖がらないでいただきたいなと。システムやソフトウェアの開発では、コマンドを使わなくてもできる仕事はたくさんありますが、CLIを避けていると仕事の幅が狭まっていく可能性も。CLIは最初の一歩目をクリアしてしまえばそんなに難しくないので、まずはやってみることが大切です。

## CLIは開発のトラブル時にも活躍

#### balloon kishi left
CLIには具体的にどんな利点がありますか？

#### balloon kanata right
大きく次の3つがあげられます。**1つ目は、少ないリソースで操作が行えること。**古くてスペックの低いパソコンでも、軽快に待ち時間なく動かせるのがCLIの強みです。**2つ目は、作業の手順を簡単に記録・共有できること。**例えば、グラフィカルな画面で手順を説明しようとすると、画面のスクリーンショットをExcelなどに貼って、押す必要のあるボタンを赤枠で囲むなど、かなりの工数がかかります。そんなときにCLIを使えば、コマンドをコピーして送れば一瞬で完了します。

#### balloon kishi left
システム開発を進める上でのトラブルやエラーなど、いざというときの調査もスムーズに進められそうですね。

#### balloon kanata right
はい。そして**3つ目のメリットは、昔作ったものでもそのまま動かせること。**GUIの場合は時間が経つと作り直すことも必要になりますが、CLIはメンテナンスをあまり必要としないので30年前に作られたコマンドプロンプトでの操作が、今でもそのまま使われているケースが数多く存在します。自動化にも組み込みやすい技術です。

#### balloon kishi left
CLIには多くのメリットがあるんですね。ちなみにコマンドの使い方がわからないときはどうすればいいんですか？

#### balloon kanata right
コマンドの使い方を確認できるコマンドが用意されているので、実行すれば仕様や使い方がCLI上に表示されます。次のいずれかの方法で、ほぼ全てのコマンドの公式情報を参照できます。

~~ コマンドの仕様や使い方を調べるコマンド ~~

#### balloon kanata right
**わからないことがあったら公式の情報源でコマンドを調べて実行することを強くおすすめします。**というのも操作に失敗した時に、誰かに説明する必要があるためです。その際、公式以外のサイトでコピペした情報では適切なコミュニケーションが取れません。公式のドキュメントであれば、それを元にチーム内で意見を出し合うこともできるので、ぜひ公式情報を参照するようにしてください。

#### balloon kishi left
公式のドキュメントを確認するのが大切なのは理解できましたが、内容が難しいこともあると思います。そういうときにインターネットで調べるコツも教えてください。

#### balloon kanata right
**Googleなどの検索エンジンでは、シェル名（PowerShell やMS-DOS、bash）とOS名（WindowsやLinux）を合わせて検索するのがポイントです。**また、Linux限定になりますが、シェル名やOS名の代わりに、「manpage」と入力することで目的の情報をさらに探し出しやすくなります。その際の注意点として、「-」からはじまるテキストを使わないようにしましょう。コマンドオプションの先頭が「-」で表現されることが多く、「-」からはじまるテキストで検索したくなるのですが、**Googleなどの検索エンジンでは、「-」からはじまる言葉を検索から除外する条件が設定されています。**

## コマンドをつなぎ合わせれば何でもできる

#### balloon kishi left
コマンドはそれぞれのOSでなぜ統一されていないんでしょうか？

#### balloon kanata right
これにはOSの進化の歴史が関係しています。Windows、Linux、macOSなどのOSは、その時点で元々存在していた他のOSを参考にしたり流用したりして作られています。そして、さまざまなOSの祖先ともいえるのがUnixです。Unixとの互換性を意識してLinuxというオープンソースのOSも作られ、日常生活の多くの場面で使われています。**コンピュータシステムや各種のサービス開発においても、Linuxを利用するのが主流です。**

#### balloon kishi left
Linuxのシェル操作は、コマンドプロンプトやPowerShellと異なりますか？

#### balloon kanata right
Linuxでも他のOSと同じ操作ができます。ただ、たくさんのコマンドが用意されているので目的のコマンドを忘れてしまうことも。そんなときには、aproposコマンドが役立ちます。aproposに検索ワードを指定すれば、関連するコマンドを調べてくれます。例えば、ファイルをコピーするコマンドを調べる場合は次のように進めます。

#### balloon kishi left
ここまで教えてもらえれば、目的のコマンドを見つけられそうです！Linuxのシェル操作で特に便利な方法があれば、そちらも教えてください。

#### balloon kanata right
**コマンド同士をつなぎ合わせて、一つのコマンドをもとに別のコマンドを処理する「パイプ」という手法がとても便利です。**これは多くのエンジニアが日常的に使っている手法ですが、コマンドの処理結果が次のコマンドにパイプを通って渡されるようなイメージです。

~~ パイプを利用したコマンドをつなぐ概念 ~~

#### balloon kanata right
パイプを使うことでファイルの行数を一瞬で数えたり、特定の言葉が含まれる行を抽出できたり、活用方法は無限大です。習熟すれば本当に何でもできる技術なので、普段コマンドを使わないエンジニアの皆さんにもぜひ試していただきたいですね。

## たった一行のコマンドで業務効率アップ

#### balloon kishi left
Linuxのコマンドでどのように業務効率化できるのか、具体的な内容を教えてください。

#### balloon kanata right
**まず便利なのは電卓を使わなくても四則演算ができることです。**Windowsの電卓ソフトなどでは、途中でどこまで足したのかわからなくなり、最初からまたやり直しになることが起きがちです。コマンドを使うと、計算式を確認でき、かつ結果が一瞬でわかります。計算はシェルの種類の一つであるbashの機能で行い、計算結果を表示するためにechoを組み合わせます。書式は次の通りです。

~~ 四則演算のコマンドプロンプト書式の例 ~~

#### balloon kanata right
記号で囲まれた箇所に、次のように数式を入力すれば計算結果が簡単に表示されます。

#### balloon kanata right
電卓の場合は、途中で打ち間違えたときに最初からやり直す必要がありますが、コマンドの場合は戻って修正するだけで完了します。

#### balloon kishi left
CLIの方がかなりラクですね。引き算やかけ算も利用できるんですか？

#### balloon kanata right
もちろんです。「−（減算）」「\*（乗算）」「/（除算）」「%（剰余／割り算の余り）」などの記号が使えます。ただし、このときに注意が必要なのは小数点以下が切り捨てられること。**小数点以下の計算が必要な場合は、テキスト処理に適した簡易なプログラミング言語「awk」を使うのがおすすめです。**他のプログラミング言語と比較して文法が容易なのでコマンドのように使えます。

#### balloon kishi left
コマンドと「awk」を合わせて使うと便利ですね。他にも便利なテクニックはありますか？

#### balloon kanata right
**CLIを活用してフォルダをZIPファイルにバックアップするのが便利です。**失敗したときに備えてバックアップを取るのは、皆さんも普段から行っているのではないでしょうか。Windowsでは右クリックでコンテキストメニューを表示すれば「ZIPファイルに圧縮する」という機能を使えますが、CLIでもzipコマンドを使えば簡単に実行できます。書式は次の通りです。

#### balloon kanata right
この書式を元にbackup.zipを作成する例は以下になります。textdataディレクトリの中身も含めて全部圧縮した結果が表示されています。テキストファイルがいずれも元のサイズの半分程度に圧縮されたことがわかります。

#### balloon kishi left
別のツールを使う必要がないので便利ですね。

#### balloon kanata right
コマンドでやりたいことがあれば、ChatGPTに聞いてみるのも一つの方法です。**コマンドはChatGPTとの相性が良く、ざっくりした内容を質問しただけで使えるコマンドを表示してくれることが多いです。**ただしハルシネーションも起こるので、何も疑わずそのまま業務で使うのはリスクがあります。どういう処理を行っているか理解した上で使ってみて、その精度を確かめながら活用範囲を広げていくのが良いと思います。

## 忘れがちなルーティン業務を自動化

#### balloon kishi left
コマンドを使って日常の業務を自動化する方法もありますか？

#### balloon kanata right
数値の集計やメール送信、在庫チェックなどのルーティンワークは「シェルスクリプト」を使って自動化できます。シェルスクリプトは、実行したいコマンドを順番に書いたものです。書いた順番どおりに実行してくれます。他のプログラミング言語と比べても比較的簡単に習得でき、複雑な作業にも十分対応できます。

#### balloon kishi left
簡単に使えるのはうれしいです！実例を教えてください。

#### balloon kanata right
**実務に役立つ実例として、チェック先のサーバーのサービスが稼働しているかどうかをチェックするシェルスクリプトをご紹介します。**例えば、翔泳社のサイトのWebサービスが稼働しているかどうかは、翔泳社のドメインに対してhttps（ポート番号443）に接続できるかどうかで確認できます。応用的な内容ではありますが、一般的なプログラミング言語に比べて平易な文法なので、参考にしていただければと思います。

#### balloon kishi left
実行することで、各接続先の状態が表示されていますね。

#### balloon kanata right
はい、存在しないドメインの場合は「Name or service not known」というメッセージが表示されます。このように同じ操作を繰り返す作業は、シェルスクリプトを活用することで作業を大幅に効率化できます。他にも普段の実務で効率化できる作業として「起動中のDockerコンテナを全て停止」「AWSの課金額を毎日通知する」などが挙げられますが、それ以外にもあらゆる業務に活用できます。

#### balloon kishi left
それぞれの業務に合わせて柔軟に使えそうですね。忘れがちなルーティン業務を自動化できるのは助かります。

## エンジニアの多くが経験するCLIの失敗例

#### balloon kishi left
CLIを使用する上で、注意するべき失敗例も教えてください。

#### balloon kanata right
CLIの失敗例をエンジニアにヒアリングすると山のように出てきて、それだけで一冊の本が書けるほどのエピソード量です。書籍に掲載しているのはその一部で、泣く泣くカットしました（笑）。

#### balloon kishi left
その中でも特によくあるのはどんな失敗ですか？ 

#### balloon kanata right
**本当によくあるのは、rmコマンドで大事なファイルを誤って削除してしまうことです。**rmコマンドは、ファイルを削除するコマンドで次のように使います。

#### balloon kanata right
rmコマンドで事故が起こるのは、次のようなケースです。

・作業で「data」というファイルを作ったものの、不要になったので削除したい。
・カレントディレクトリには「dat」と「data」というファイルがある。
・「dat」というファイルはなくなると困る重要なファイル。

#### balloon kishi left
CLIを使って「data」を削除するということですね。

#### balloon kanata right
はい、CLIで次のような操作をするときに注意が必要です。bashにおいて「Tab」キーはコマンドの入力を補完してくれる機能があります。

1 プロンプトに「rm d」まで入力。
2 ［Tab］キーを入力して「data」を補完
3 「rm data」コマンドを［Enter］キーで実行。

#### balloon kanata right
事故が起こるのは②と③のタイミングです。**入力した内容が「data」に補完されず「dat」に補完されることがあるんです。**そのことに気づけば悲劇を防げますが、そのまま［Enter］キーを叩いてしまうと結果的に「dat」が削除されて「data」だけが残ってしまうことに。Linuxの仕組み上、消したファイルを元に戻すのはかなり困難です。

#### balloon kishi left
大事なファイルを消してしまうのはダメージが大きいですね…。何か対策はないのでしょうか？

#### balloon kanata right
**いくつか予防策が考えられますが、まず「-iオプション」をつける方法があります。「-iオプション」をつけると削除前に確認が入ります。**そこでyを入力して［Enter］を押すことで削除されます。

#### balloon kishi left
こまめなバックアップと合わせて使うと良さそうですね。

#### balloon kanata right
最初のうちは慣れないこともあるかもしれませんが、**CLIやコマンドはITのトレンドに左右されることなく長年使える技術の一つです。**インフラシステムからアプリの開発まで、あらゆる現場で幅広く使えるスキルなので、ぜひ怖がることなく積極的に利用していただければ嬉しいです。

kanataさん

初心者にもやさしいコマンドプロンプトの基礎知識

日常的な業務に役立つシェルスクリプト

CLI（コマンドラインインターフェイス）のよくある失敗例

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リモートワークが主体の生活で、自身の健康管理や体型維持が気になるエンジニアも多いのではないでしょうか。そこで今回は、体重・歩数・食事・運動・睡眠・生理などを1つのアプリで記録可能な『FiNCアプリ』に注目。同アプリを開発する株式会社 FiNC TechnologiesにてCTOを務める坂井 俊介氏に、リニューアルに関する開発エピソードやエンジニアの健康管理のポイントを伺いました。

2017年東京大学工学部計数工学科卒業、2019年東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻修了。大学在学中にグロースフェーズのFiNCでのインターンを経験した後、複数のプロダクト開発に携わる。大学院ではVR技術を用いたヒトの認識・行動システムについて研究し、修了後にFiNCにジョイン。

2020年からはto C事業の開発チームのテックリードとして、チームビルディングや開発プロセス改善にも注力。また他者との共同事業開発のリードも行う。2022年より技術開発部の副部長に就任。ビジネス負債・技術的負債への感度が高く、内外の環境変化に適応的なプロダクト設計を得意とする。2023年よりCTOに就任。

## 予防×テック領域のワンストップサービス

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日本人の健康志向が続くなか、ヘルスケアテックの市場も大きく拡大しています。まずはヘルスケアテック業界の大まかな歴史について教えてください。

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1990年代後半から、電子カルテの導入や、病院内の情報管理システムの開発が本格的に始まりました。その後、インターネットの普及とモバイル技術の進化により、遠隔医療やオンライン診療、患者管理システムなどの開発が進み、一人ひとりのヘルスケアデータを管理するサービスが生まれました。さらに、**21世紀に入るとAIやIoT、ビッグデータの活用が進み、データの分析技術や画像認識の技術がヘルスケア分野にも応用されるように。特にAIに関しては、画像診断や疾病予測、個別化医療など、さまざまな領域での利用が進んでいます。**

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**ただ、一口にヘルスケアテックと言っても、分野によって得意・不得意が分かれるのが現状です。**例えば、介護分野は労働集約型のビジネスのため、いくらソフトウェアが発達しても人の介入が不可欠です。介護用ロボットが一般化すれば話は別ですが、テクノロジーでは解決できない課題が多くあります。

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また、**医療分野においてもオンライン診療などが進んでいるものの、治療アプリの開発に関しては規制が厳しく、膨大なデータに基づくエビデンスが必要となります。**治験による効果検証を数年間のスパンで行わなければならず、ソフトウェア開発のタイムスパンと合わないんですよね。一方で、当社のような**「未病」や「予防」の領域であれば、デジタルヘルスとの相性も良いのではないかと思います。**

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たしかに、予防という観点であれば個々人の裁量で気軽に利用できますね。

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そうですね。ただし、日本は医療保険制度が充実しているため、健康な人が健康な状態を維持するために投資をするという概念があまりありません。予防の段階で危機感が煽られにくいことから、開発側としては継続的にどうマネタイズしていくかが難しいところです。

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そのようななかで、『FiNCアプリ』は累計1,200万ダウンロードを超え、多くのユーザーに利用されています。これだけ多くの支持を得られているのはなぜでしょうか？

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**健康管理を「ワンストップ」で実現できる点に大きなメリットがあると考えています。**一般的な健康管理アプリの場合、歩数機能に特化したものや食事管理に強みを持つものなど、得意とする領域が分かれている印象です。一方で**『FiNCアプリ』は、一定のクオリティを担保した複数のライフログを1つのアプリで管理できます。ほかにも、当社では骨密度やBMIなど11項目が測定できる「オリジナル体組成計」を開発していて、体重などを毎回手動で入力しなくても、自動でデータ転送できる仕組みを整えています。**

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**私たちの開発理念は「ユーザーが楽に使えるアプリを作ること」。**そのためにユーザーの声を集め、ニーズを深く分析する姿勢を大切にしています。現在はウェアラブルデバイスなど、アプリと同期できるデバイスを増やしている段階ですが、“楽しく気軽に健康管理を続けられるしかけ”がユーザーのみなさんからの評価にもつながっているのではないかと感じます。

## 大幅なリニューアルで新規ユーザーを獲得

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『FiNCアプリ』は2023年11月に大幅にリニューアルをされたと伺いました。リニューアルの背景について教えていただけますか。

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本リニューアルは、アプリのトップ画面からポイントシステム、インセンティブの仕組みなど、すべてを大幅に変更するという大きなプロジェクトでした。**背景には、これまで存在していた法人向けアプリを廃止し、個人向けアプリとの統合を行う戦略に舵をきったことがあげられます。**そもそも、『FiNCアプリ』は初期リリースから7年、サーバサイドは10年近い歴史のサービスも存在していたため、技術的な負債はもちろんのこと、ビジネス面での負債も解消していく必要がありました。契約企業様への説明や広告主との折衝など、開発とは別軸の問題も解決しなければならず、なかなか大変でしたね。

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本リニューアルでは、かつて存在していたFiNCモール（ECサイト）のクローズも決まりました。

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はい。以前は体重・睡眠時間・食事などの記録や歩数に応じて、自社のECサイト内で使用可能なポイントが獲得できる制度を導入していました。ただ、ECサイトでの購買をゴールにすることは、ユーザーの継続的な健康管理という文脈では本質的ではなく、あくまでもアプリ単体で使いつづけられる仕組みが必要だろうと考えていました。

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そこで、今回のリニューアルではポイント制度のメリットを踏襲しつつ、「FiNCマイル」という新たな手法を導入することに。「健康を楽しく！」という新コンセプトのもと、歩数に応じてガチャチケットを獲得し、ガチャを回すとデジタルギフトなどの商品に交換できる「マイル」が貯められるスキームを作りました。ほかにも、「健康行動ランク」機能の追加により、ユーザーのモチベーションを継続的に保つようなしかけを導入しました。

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1回の開発のなかで複数の仕組みを変更するという、かなり大掛かりなリニューアルだったのではないかと思いますが、工夫した点はありますか？

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かつての『FiNCアプリ』は、マイクロサービスアーキテクチャを軸とした開発をしていました。ユーザーの食事内容の投稿に対し専門家が指導をするというサービスに始まり、ライフログの蓄積や分析、EC、チャット、AIなど、次々とサービスを拡充してきたのです。頻繁に繰り返される各サービスのアップデートに対応するためには、マイクロサービスアーキテクチャが不可欠でした。

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ところが、この手法は運用するエンジニアの負担が大きく、昨今の開発体制にはそぐわないのではという意見が出はじめました。そこで、**今回のリニューアルでは1つのサービスのなかに複数の機能を分解して入れていく「モジュラーモノリス」の概念を取り入れることに。併せて、裏側のトラフィックやデータベースにかかる負荷など、インフラの見直しも行いました。**

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リニューアル後のユーザーの反応はいかがでしたか？

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まず、UIに関して「画面がすっきりした」「使いやすくなった」という意見を多くいただいています。マーケティングの面でも、かつては“ダイエット”を前面に出し、情報コラム記事やSNSのリンクなどをトップ画面に載せることで若年層の取り込みを強化していました。しかし、**今回のリニューアルでアプリの設計自体をシンプルにしたことで、「肩肘張らずに使えるアプリ」という認知が広まり、健康管理に関心がある30～50代のユーザー数が大きく伸びました。**男性の利用者も増え、結果的に継続率や満足率の向上にもつながりましたね。

## 探究心を満たすツールとして活用してほしい

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リモートワークによる運動不足など、自身の健康を気にするエンジニアも増えています。

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特にエンジニアは、眼精疲労・肩こり、睡眠、不摂生からくるメンタル不調など、心身の問題を抱えがちですよね。ただ、私も含め、**エンジニアは「自分の環境は自分で作るものだ」という思考をする人が多いのではないかと思います。**たとえばPC周りの環境やデスク・チェアにお金をかけるなど、自身の身体に気を遣ってメンテナンスしようとする意識が高いのではないかな、と。同時に、追究しはじめたらとことん究める人たちが多い職種だと感じます。

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たしかにそうですね。

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エンジニアのみなさんは、まずは「自分の体型で何歩歩いたら何キロカロリー分痩せるのか」「この食事はどのくらいのカロリーで、どんな栄養素で構成されているのか」などといった興味からスタートするとよいのではないでしょうか。そうすることで、「夕食はこれくらいにしておけばいいのでは」という結論を導けますし、自分の身体で覚えていけるようになると思います。

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もちろん『FiNCアプリ』を活用してもらえたら嬉しいですが、あくまで行動するのは自分自身であり、アプリはそれをサポートするためのツールに過ぎません。**自ら追究したうえで、もっと知りたい、もっと楽に管理したい、といった欲求を『FiNCアプリ』で叶えられるよう開発を進めていきたいと思います。**

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ちなみに、気軽に今すぐ健康管理を始めたいというニーズを持ったエンジニアにお勧めの機能はありますか？

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「歩数ガチャ」は、個人的にも面白いと思いますね。まずは“毎日歩く”習慣を付けることにもつながりますので、気楽な日課として楽しんでもらえるはずです。特定の1つの悩みを解決するというよりも、トータルサポートを実現するアプリですので、楽しみながら利用してもらえたら嬉しいですね。

## 膨大なライフログの活用がサービス展開の柱に

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今後の開発における展望を教えてください。

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**引き続き、『FiNCアプリ』の開発のテーマは「健康管理をいかに楽に、苦労せずに行ってもらうか」ということです。**そのために、to Cの領域においては、AI技術の活用に力を入れていく予定です。これまでも睡眠時間の予測や食事画像の解析などにおいてAIを利用してきましたが、今後は生成AIの活用も視野に入れています。

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また、to Bのサービスにも注力していて、各企業の健康経営の推進にともない、従業員の健康管理を支援する『FiNC for BUSINESS』というSaaSサービスを展開しています。直近ではベネフィット・ワン社との協業で特定保健指導サービスの新プランを発表しましたが、本年度中にローンチをし、実際に保健指導を受けてもらうところまで実現できればと考えています。

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さまざまな会社との事業提携も進んでいるのですね。

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そうですね。当社内では「DX事業」の一部として位置づけていますが、既に大日本印刷様やNEC様、イオン様などと協業し、当社のアセットである膨大なライフログを活用したサービスを展開しています。**今後もさまざまなライフログを他社のデータと組み合わせていくことで、より価値のあるデータに昇華させ、ユーザーに対してよりパーソナライズされた健康に対する示唆を提供していきたいと考えています。**

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最後に、FiNC Technologiesが目指す世界について教えてください。

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当社では「Design your well-being」というビジョンを掲げ、一人ひとりの人生が伸び伸びと光り輝く世界の実現を目指しています。**健康管理は楽しい人生を送るための1つの手段であり、『FiNCアプリ』はユーザーのみなさんが「毎日を楽しく過ごす」ことに役立つアプリでありたいと思っています。**そのために、当社の開発力やデジタルの力を最大限に活用しながら、人々の健康に向けた行動を後押しすること。単にアプリを利用してもらうだけでなく、成果の創出にコミットした開発を続けることを信条に、今後も新たな取り組みに挑戦していきたいですね。

12年勤務した大手人材会社を退職後、フリーランスライターに転身。会社員時代からIT業界のクライアントとの相性がよく、さまざまなIT系企業の採用活動支援や、エンジニアのスキル開発・育成支援業務に携わってきた。いまの一番の関心ごとは、子ども向けプログラミング教育の未来について。

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