アルゴリズム没収命令 (Algorithmic Disgorgement)読み: あるごりずむぼっしゅうめいれい

アルゴリズム没収命令 (Algorithmic Disgorgement)とは（詳しく解説）

アルゴリズム没収命令（Algorithmic Disgorgement）は、同意なく収集した個人データなど違法に得たデータで構築されたモデルについて、データだけでなくそのモデルや派生アルゴリズムの削除まで求める救済手段である。米連邦取引委員会（FTC）がCambridge Analytica、Everalbum、WW International（Kurbo）などの事案で適用したことで知られ、学習済みモデルを「違法行為の成果物」として扱う点が特徴とされる。生成AIの文脈では、著作物や個人情報を無断で学習に使ったモデルにも波及しうると議論されている。2026年時点の実運用で落とし穴になるのは、学習データの出所を後から証明できないケースだ。データの系譜（リネージ）を残していないと、モデル全体の再学習や廃棄しか選べず、再学習のコストは大きくなる。ファインチューニングや蒸留で派生したモデルにも及ぶ可能性があり、現場では取得時の同意記録、データ契約、モデルとデータのバージョン管理を整えておくことが現実的な備えになる。

アルゴリズム没収命令 (Algorithmic Disgorgement)の使用例

• 同意なく集めた顔写真で学習した顔認識モデルについて、当局が写真と学習済みモデルの両方の削除を命じる。
• 社内レビュー例：このモデルの学習データに、取得時の同意記録や利用許諾が残っていないものはないか確認する。

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