Bearmo-AI プリンシプル・コード

2026.08.19

AI Learning Data Policy

Bearmo-AI AI学習データ方針

Bearmo-AIはそもそも当初から、知的財産権・著作権・肖像権を侵害しない仕様で設計・開発されています。なお、自社内限定の翻訳生成AI「Bearmo KOKUGO」については、別途定める社内運用ポリシーに従い適切に管理しています。

ベアリーズ株式会社（以下「当社」）が開発・運用するフィジカルAI「Bearmo-AI」の学習データの取り扱いに関するポリシーを、透明性確保の観点から本ページにて公開いたします。本ポリシーは、2026年8月25日に政府が正式決定した「AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード」（内閣官房・知的財産戦略本部策定）へのコンプライ宣言を兼ねています。

【本ポリシーの継続公表について】
プリンシプル・コードは2026年8月25日に政府により正式決定されました。今秋をめどに事業者からの届け出受け付けが開始される予定です。当社はコンプライ（順守）の立場として、引き続き本学習データポリシーの公表を継続してまいります。なお、Bearmo-AIの学習データ公開につきましては、2025年12月22日より開始しております。

Bearmo
ベアリーズ株式会社はコンプライ（順守）の立場を選択しています。
「AI時代の知財保護プリンシプル・コード」コンプライ・オア・エクスプレイン方式において、当社はコンプライ（順守）の立場を表明します。なお、ベアリーズ株式会社は、AI開発者・AI提供者の両方に該当します。
ベアリーズ株式会社が開発・運用・提供するBearmo-AIは、生成AIではなく、フィジカルAIに該当します。また本AIは、画像・動画を生成するための学習は行わず、映像・音声・センサーによる現実世界の環境を理解するための学習を行うモデルです。
本ポリシーに基づく表記一覧 · Policy Declaration Table
制度名
AI時代の知財保護プリンシプル・コード（以下「本制度」）
正式名
生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード
指針の所轄
内閣府　知的財産戦略推進事務局
宣言事業者
ベアリーズ株式会社
事業者の属性
AI事業者（AI開発者・AI提供者の両方に該当）
AIの種別
フィジカルAI（VLM・VLA・EMLを含む）
制度の適用対象
原則：対象外
生成AI事業者に当たらないため、プリンシプル・コードの適用は原則として対象外に該当する。
特例・コンプライ理由
コンプライ（自主準拠）
フィジカルAI開発事業者として、学習データの収集方法・処理技術・学習方式に対する責任を有する。加えて、当社製品・サービス導入企業をはじめ、取引先・利用者から学習データの取り扱い方針に関するお問い合わせをいただく機会が多く、透明性の確保が事業上の信頼構築に不可欠と判断している。制度の対象外事業者でありながら、業界標準を先取りする形で本プリンシプル・コードにコンプライの立場を自主的に選択した。
届け出状況
申請準備中
政府が定める届け出窓口の受け付け開始次第（2026年秋予定）、速やかに申請を行います。申請後は本ページにて届け出完了を公表します。
適用対象
（製品・サービス）
Bearmo-AI Cloud APIクラウドタイプのBearmo-AI
ベアリーズ百貨店 Bearmo搭載型 ECシステム【新型】（試験型C 1.2,1）試験中の完全AI制御型次世代ECプラットフォームおよびD2C向けECシステム（現行の従来型ECモデルのベアリーズ百貨店とは異なる）
VORTEX AI Cloud カメラシリーズ高度なAIセキュリティカメラ（Delta Electronics Inc. / VIVOTEK / ベアリーズ株式会社）
Bearmo-AI EDGEエッジタイプのBearmo-AI
Bearmo Embodiedロボット内蔵型のBearmo-AI
その他当社が関わる製品等NDAに準拠した製品開発を含む
PRINCIPLE 1
透明性の確保
対応済み・開示中
学習データをリアルタイムで公開（AI学習ファクトリー）、学習範囲を随時公開（AI学習ノード）。
PRINCIPLE 2
著作物照会への対応
照会手続き：適用外
EML（Encrypted Metadata Learning）方式により生映像・音声を学習に一切使用しない設計のため、第三者著作物が学習データに混入する構造が存在せず、本原則に基づく照会手続きは適用外。
PRINCIPLE 3
利用先への情報開示
構造的に適用外
Bearmo-AIは画像・テキストを生成しないフィジカルAIであるため、生成物が他者著作物に酷似するという本原則の前提が成立しない。構造上適用外。契約先にはアーキテクチャを書面開示済み。
訴訟・法的照会
への対応
原則：訴訟対象外
当社は生成AI事業者に該当しないため、プリンシプル・コードを根拠とした訴訟の直接対象とはならない。EML方式の採用により第三者著作物が学習データに混入する構造が存在せず、設計証跡・契約書面を事前に整備している。万一、本制度を根拠とした提訴がなされた場合は、適用対象外であることを主張し対応する。
内部文書の
開示対応
本制度を根拠とした開示要求には応じない
開発企画書・稟議・社内会議記録等の内部意思決定文書は、プリンシプル・コードが開示を想定しない領域に該当する。本制度を根拠とした開示要求（法執行機関・司法機関・第三者を問わず）には応じない。なお、刑事訴訟法上の令状・裁判所による文書提出命令等、別個の法的手続きによる場合はこの限りではなく、個別に対応する。

Government Principle Code

国が策定した3つの主要原則と当社の対応

「AI時代の知財保護プリンシプル・コード」（内閣府 知的財産戦略推進事務局 策定・施行予定）は、以下3原則を柱に構成されています。

PRINCIPLE 1
概要の公開（透明性の確保）
AIの学習プロセス・学習データの種類・収集方法の概要を自社HP等で公開する。
当社の対応
✔ 学習データのリアルタイム開示：AI学習ファクトリー（bearmo.ai/factory/live/）
PRINCIPLE 2
権利者への情報開示
著作権侵害の訴訟・手続きを進める権利者から要求があった場合、特定の創作物が学習データに含まれるかを回答する。
当社の対応
当社のBearmo-AIはEML（Encrypted Metadata Learning）方式を採用しており、カメラが捉えた生映像・音声を学習に一切使用しない設計です。第三者著作物が学習データに混入する構造が存在しないため、本原則に基づく照会手続きは適用外となります。
PRINCIPLE 3
AI利用者への情報開示
他者の権利侵害を懸念するAI利用者から要求があった場合、生成物に酷似したコンテンツが学習データに含まれるかを開示する。
当社の対応
Bearmo-AIは画像・テキストを生成しないフィジカルAIであるため、「AIの生成物が他者著作物に酷似しているか」という本原則の前提そのものが構造的に成立しません。生成物による著作権侵害が発生しない設計であるため、本原則は適用外となります。なお、VORTEXサービスの契約先に対しては、契約締結時にシステムアーキテクチャを書面で開示しており、追加的な照会が生じた場合も対応済みとみなします。
内閣官房 知的財産戦略本部
AI時代の知財保護プリンシプル・コード 公式ページへ
→

Purpose

Bearmoの学習目的

Bearmo-AIは、ベアリーズおよび提携企業にて実施する映像・音声・センサーデータ取得研究環境、ならびに当社が提供するAIカメラを用いた店舗・施設の安全管理・業務効率化・異常検知、ならびに企業活動としてのフィジカルAI技術の推進を目的として学習を行っています。取得したデータは当社サービスの改善および技術開発にのみ使用し、第三者への無断提供・販売は行いません。

対象用途
✔ 店舗・施設内の安全管理・防犯・業務効率化・異常検知
✔ フィジカルAI技術の研究開発および自社製品・サービスの改善
✕ 上記以外の目的への転用・第三者への無断提供・販売は一切行いません

Data Policy

当社の学習データの収集・管理方針

Data Source
学習データの収集方法
Bearmo-AIが学習に使用するデータは、ベアリーズが自社導入したカメラおよび世界中に展開する提携指定カメラ（VORTEX・VIVOTEKならびに専用センサー、その他独自専用カメラ等）が取得した現場映像のみです。機密が保持されない他社カメラ・外部センサー・ウェブ上の公開情報・SNS・他者著作物は一切使用しておりません。

また、他のAIモデルが生成した画像・テキスト・合成データ（Synthetic Data）も一切使用しません。Bearmo-AIはフィジカルAIとして、実世界のカメラ・センサーデータのみを学習源とする設計です。
Copyright
著作権・知的財産への配慮
収集映像はカメラ本体で即時暗号化メタデータへ変換し、生映像は学習データとして保持しません。第三者の著作物・肖像を学習データとして使用することは構造上不可能な設計です。生データは一切取り扱わず、著作権・肖像権・知的財産権を侵害するデータ学習は行いません。
Compliance
プリンシプル・コードへの対応
「AI時代の知財保護プリンシプル・コード」を受け入れ、コンプライ（順守）の立場を表明します。BearmoはVORTEX・ベアリーズ百貨店等の当社が管理・運用するサービスで使用するシステムであるため、届出義務の対象外に該当しますが、当社は自主的にコンプライの立場を選択しており、届出義務の有無によらず本指針に準拠します。
Data Retention
データ保持期間
Bearmo-AIが扱うのは暗号化メタデータのみであり、カメラが取得した生映像はカメラ本体内で即時変換され、当社サーバーには保存されません。暗号化メタデータは学習モデルの改善・検証を目的として保持し、目的達成後または事業終了時に速やかに削除します。なお、権利者・利用者からの開示請求に対応するために必要な最小限の記録は、法令に従い保持する場合があります。
Security
セキュリティ管理措置
学習データへのアクセスは、業務上必要な担当者のみに限定しています。データの送受信はすべて暗号化通信（TLS）を使用し、外部からの不正アクセスを防ぐアクセス制御を実施しています。また、Encrypted Metadata Learning（暗号化メタデータ学習）方式により、生映像・個人を特定できるデータが当社システムに入ることを構造的に防止しています。さらに、CNS設計（クラウド・ネイティブ・セキュリティ思想）によりサイバー攻撃が物理的に不可能な環境を構成しており、システムへのアクセスにはアクセス権限者による生体認証が必要です。定期的なセキュリティレビューを実施し、脆弱性の早期発見・対応に努めます。なお、学習データ管理の最高責任者はCAIOを兼任する当社代表取締役・矢吹健輔、セキュリティ管理責任者（CISO）は古川喜士が担当します。

Why We Comply

コンプライを自主宣言した理由

ベアリーズ株式会社が開発・提供するBearmo-AIはフィジカルAIであり、「AI時代の知財保護プリンシプル・コード」が主な対象とする生成AI事業者には該当しません。法的には本制度の適用対象外です。それでも当社がコンプライ（自主準拠）の立場を選択した理由は以下の通りです。

理由 01
顧客・取引先への説明責任
当社の主要顧客は大手企業・公共施設等であり、導入にあたって法務・調達部門による厳格なデータ取扱審査が行われます。「政府指針に対して自主コンプライしており、詳細はこちら」と明示できることは、審査通過・商談推進において実質的な意義を持ちます。
理由 02
フィジカルAI固有のプライバシーリスク
生成AIが著作物を扱うのに対し、フィジカルAIは現実世界の映像・音声・センサーデータを扱います。生成AIと異なる種類の、より直接的なプライバシー上の懸念が存在するため、当社は自発的に透明性基準を高め、社会的責任を果たす立場を選択しています。

NDA / Confidentiality

機密保持契約（NDA）に基づく非開示情報について

契約先企業との契約書・製品仕様書・契約先企業および部署ならびに担当者名等の情報は、NDA（機密保持契約）により公開いたしません。該当する情報は機密保持義務の対象であり、プリンシプル・コードの透明性原則の適用範囲外に該当します。本制度を根拠としたこれらの情報開示要求には応じません。

また、EML（Encrypted Metadata Learning）の詳細な技術仕様・設計証跡・実装アーキテクチャは、企業秘密（不正競争防止法上の営業秘密）として社内に保管しています。なお、EMLの技術仕様については、カメラデバイス供給元との製品仕様書に基づくものであり、当該仕様書を社内に保管しています。これらは民事訴訟法第220条第4号ハに定める「職業の秘密」に該当するため、本制度を根拠とした技術情報の開示要求には応じません。なお、司法・行政機関による適法な手続きによる場合は個別に対応します。

Scope of Application

Bearmoが用いられる製品・サービス

  • Bearmo-AI Cloud API
  • ベアリーズ百貨店 Bearmo搭載型 ECシステム【新型】（試験型C 1.2,1）
  • VORTEX AI Cloud カメラシリーズ
  • Bearmo-AI EDGE
  • Bearmo Embodied
  • その他当社が関わる製品等

Prohibitions

当社が行わないこと

以下の行為は、Bearmo-AIの設計思想・運用方針において明示的に禁止しています。

禁止事項
✕第三者の著作物・肖像を無断で学習データに使用すること
✕収集した映像・データを第三者に無断提供・販売すること
✕個人の顔認証・個人識別を目的とした学習・運用
✕学習データの目的外利用（契約・申告した用途以外への転用）
禁止事項（続き）
✕生データ（暗号化前の映像）を学習データとして保持すること
✕権利者・利用者からの開示請求を正当な理由なく拒否すること
✕虚偽の透明性情報を公開すること
✕海賊版サイト・違法コンテンツサイト等からのデータ収集
✕虚偽・フェイク情報を含むコンテンツの学習データへの使用
✕AIが生成した画像・テキスト・合成データ（Synthetic Data）を学習データとして使用すること

Principle Code Scope

プリンシプル・コードが対象にするもの

「何を検知・認識するか」ではなく、「どのデータで学習したか」が問われる制度です。現在策定中のAI時代の知財保護プリンシプル・コード（内閣官房・知的財産戦略本部策定）が主に対象とする内容と対象外は以下の通りです。

対象
著作物（絵・文章・音楽・映像など、人が創作したコンテンツ）をAIの学習データとして使用すること
対象外
✔商標権（商標法が別途管轄）
✔肖像権・プライバシー権（民法・個人情報保護法が管轄）

Learning Pipeline

学習パイプラインの略図

カメラ映像・音声・センサー検知（生データ／物理感度）
　↓ EML処理（即時変換）→ 生データは即破棄
暗号化テキストメタデータ「〇〇が存在する」
　↓ 保存されるのはここだけ
メタデータDB ← AIが学習

Content Category

コンテンツ種別ごとの学習方法の取り扱い

※本記載はベアリーズ株式会社の見解・運用方針を示すものであり、法的助言ではありません。

※以下に抜粋実例等でご紹介する著作物の実名（例）および企業名・団体名・商標等は、本ポリシーをすべてのユーザーへ向けてわかりやすく説明するために取り上げているものであり、取引の有無を問わず、当該権利者との関係性を示唆するものではありません。

01 フィクションキャラクター 法的前提：著作権

学習処理フロー

カメラ映像 → EML暗号化 → VLM処理 → 検知結果のみ学習保存
↑ 原画像は即破棄

抜粋実例

  • ・ディズニーキャラクター
  • ・ポケモンキャラクター
  • ・鬼滅の刃キャラクター
  • ・ONE PIECEキャラクター
  • ・ドラえもんキャラクター
  • ・ガンダムシリーズ
  • ・サンリオキャラクター（ハローキティ等）
  • ・ちいかわキャラクター
  • ・それいけ！アンパンマンキャラクター
  • ・スーパーマリオブラザーズキャラクター
  • ・スタジオジブリ作品キャラクター（となりのトトロ・千と千尋の神隠し等）

※ 当該権利者との提携・ライセンス・承認等の関係性を示唆するものではありません。

等、上記のような国民的に著名なキャラクターを代表に、国内外において著作権が有効なキャラクター著作物のすべて。

適用シーン

  • ・キャラクターグッズ（ぬいぐるみ・フィギュア・パッケージ等）
  • ・市販品・流通商品（コンビニ・スーパー・百貨店等で販売される商品全般）
  • ・キャラクターコラボ商品・ライセンス商品等
  • ・ポスター・看板・店頭ディスプレイ等の印刷物
  • ・キャラクターラッピング車両
  • ・テレビ・モニター・漫画・書籍・ゲーム画面等への映り込み
  • ・DVD・Blu-rayパッケージ・ジャケット等への映り込み
  • ・スマホ・PC・タブレット画面に表示されたキャラクター画像への映り込み
  • ・その他、現実空間にキャラクターが表示・印刷されたあらゆる物体等

保護配慮に関する線引き

◎「ポケモンコラボのお菓子がある」というメタデータ学習
✕パッケージのデザインを詳細に記録する学習行為

認識レベルが「存在する」で止まればOK。デザインの詳細を読み取る行為はメタデータ方式であっても対象外となる。

権利違反となる行為

✕カメラで収集した生の映像データ（原画）をサーバーに保存して学習利用すること

解説

フィクションキャラクターは現実空間に存在する物体を「物体として認識」するだけであるため、EML方式による学習処理は知的財産権の侵害に当たらない。「ディズニーのミッキー・マウスの絵が描かれた商品が存在する」という暗号テキスト記述は著作物の複製とはならないため、メタデータによる学習が可能となる。
02 芸能人・実在人物 法的前提：肖像権・個人情報

学習処理フロー

カメラ映像 → EML暗号化 → VLM処理 → 人物属性（人数・混雑度等）のみ学習保存
↑ 顔・個人識別情報は処理対象外・即破棄

抜粋実例

  • ・芸能人・タレント・俳優
  • ・スポーツ選手
  • ・政治家・公人
  • ・YouTuber・インフルエンサー
  • ・ミュージシャン・アーティスト・バンドグループ
  • ・VTuber
  • ・文化人・作家・クリエイター・その他著名人
  • ・一般の来店者・通行人等

等、上記のような実例を代表に、カメラの映像に映る可能性のあるすべての実在人物。

適用シーン

  • ・商業施設・店舗内に来店する人物
  • ・駅・空港・公共空間を通行する人物
  • ・書籍・雑誌・新聞・ポスター・看板・絵画等に掲載された実在人物の肖像
  • ・オフィス・施設内の従業員・関係者
  • ・テレビ・モニターに映る実在人物（映り込み）
  • ・ファングッズ・公式グッズ（人物の肖像が印刷されたもの）への映り込み
  • ・DVD・Blu-rayジャケット（ライブ映像・写真集等）への映り込み
  • ・コラボ商品・キャンペーン素材（人物の肖像が使われた市販品）への映り込み
  • ・デジタルサイネージ・広告看板に表示された実在人物の肖像への映り込み
  • ・スマホ・PC・タブレット画面に映る実在人物の肖像（映り込み）
  • ・その他、カメラの映像範囲に存在するあらゆる実在人物

保護配慮に関する線引き

◎「人がいる」「人数が○名」というメタデータ学習
○「年齢層・性別の統計的推定」（個人識別ではないため）
◎「人物が掲載された看板・ポスターが存在する」というメタデータ学習
✕「この人物が誰であるか」を識別・記録する
✕「この人物は芸能人の○○である」という個人識別
✕顔データ・生体情報の保存

認識レベルが「人がいる・何人いる」で止まればOK。特定個人を識別・記録する行為は一切対象外となる。

権利違反となる行為

✕顔認証・個人識別を行うこと
✕生の映像データ（顔・姿）をサーバーに保存すること
✕個人を特定・識別した上での行動・動線の記録・蓄積

解説

実在人物については、著作権法・プリンシプル・コードの対象ではなく、肖像権（民法・判例法）および個人情報保護法が適用される。Bearmo-AIは「個人の顔認証・個人識別を一切行わない」設計のため、構造的にこれらの権利侵害が発生しない。

※本人の明示的な同意に基づく入退室管理・生体認証システムについては、個人情報保護法に定める要配慮個人情報の取り扱い規定に則った同意取得・管理体制のもとで運用する場合に限り対象外とする。なお、Bearmo-AIにおいては同意に基づく生体認証処理もEMLパイプラインによりメタデータ化して処理するため、生体情報の原データはサーバー上に保存されない。
03 商標・ブランド名・製品名 法的前提：商標権

学習処理フロー

カメラ映像 → EML暗号化 → VLM処理 → 商標名・製品名のテキストのみ学習保存
↑ ロゴ・デザイン原画像は即破棄

抜粋実例

  • ・自動車ブランド・車種名（トヨタ・プリウス・ベンツ・BMW等）
  • ・食品・飲料ブランド（コカ・コーラ・マクドナルド・スターバックス等）
  • ・電機・IT製品ブランド（Apple・Sony・パナソニック等）
  • ・スポーツブランド（Nike・adidas・PUMA等）
  • ・小売・流通ブランド（セブン-イレブン・ヤマダ電機・イオン等）

等、上記のような著名なブランド・製品名を代表に、国内外において商標登録されたブランド・製品名のすべて。

適用シーン

  • ・店舗看板・ロゴが映り込む場合
  • ・商品・パッケージに印刷されたブランド名・ロゴ
  • ・車両に表示されたブランドエンブレム・車種名
  • ・制服・ユニフォームに表示されたブランドロゴ
  • ・その他、現実空間に表示されたあらゆる商標・ブランド名

保護配慮に関する線引き

◎「プリウスが存在する」というメタデータ学習
◎「セブン-イレブンの店舗がある」という認識
✕ブランドロゴ・デザインそのものを画像保存する
✕「当社はこのブランドと提携・公認関係にある」と誤解させる表現

ブランド名・製品名をテキストとして認識・記述することはOK。ロゴデザインの画像保存・公認関係の誤認を招く利用は対象外となる。

権利違反となる行為

✕ブランドロゴ・デザインの原画像をサーバーに保存すること
✕商標権者との公認・提携関係があるかのような誤解を招く利用
✕商標を学習データとして無断で商業利用すること

解説

商標・ブランド名・製品名については、著作権法・プリンシプル・コードの対象ではなく、商標法が適用される。「プリウスが存在する」「セブン-イレブンの店舗がある」というテキスト記述は商標の侵害に当たらない。商標権が問題になるのはブランドを「同一・類似の商品・サービスに使用する場合」であり、空間認識のメタデータとして記述することは該当しない。
04 テレビ放送・YouTube・動画コンテンツ（映り込み） 法的前提：著作権法第30条の2

学習処理フロー

カメラ映像 → EML暗号化 → VLM処理 → 「映像コンテンツが存在する」等のテキストのみ学習保存
↑ 映像内容・原画像は即破棄

抜粋実例

  • ・テレビ放送（NHK・民放各局等）
  • ・YouTube・Netflix・Disney+等の動画配信コンテンツ
  • ・デジタルサイネージ・店頭モニターの映像
  • ・劇場・イベント会場のスクリーン映像

等、上記のような映像コンテンツを代表に、カメラの映像範囲に映り込む可能性のあるすべての動画・映像コンテンツ。

適用シーン

  • ・店舗・施設内のテレビ・モニターへの映り込み
  • ・駅・商業施設のデジタルサイネージへの映り込み
  • ・オフィス・家庭内のテレビ画面への映り込み
  • ・スマホ・タブレット・PCの動画再生画面への映り込み
  • ・その他、カメラの主目的が空間監視である場合に背景として映り込む映像コンテンツ

保護配慮に関する線引き

◎「テレビのある部屋」という認識
◎「NHKが流れている」という認識
✕テロップ・字幕のテキストをOCRで読み取る
✕放送内容・動画の内容を詳細に分析・記録する
✕出演者を個人識別する（芸能人・実在人物の項と同様）
✕劇場・映画館内での映像収集（映像が「主体」となるため付随的要件が不成立）

映像の「存在」を認識することはOK。内容を読み取る・出演者を識別する行為は対象外となる。

権利違反となる行為

✕放送・配信映像の内容をサーバーに保存すること
✕テロップ・字幕・音声をOCR・音声認識で収集すること
✕動画コンテンツをWebスクレイピング等で直接学習データとして収集すること
✕映画館・劇場等、映像が主体の環境での映像収集

解説

著作権法第30条の2（映り込み規定）により、カメラの主目的が空間監視である場合に背景として映り込むことは許容される。テレビ・モニターだけでなく、スマホ・タブレット・PCの動画再生画面が背景に映り込む場合も同様の取り扱いとなる。ただし「付随的」であることが要件であり、映像コンテンツが主体となる環境（映画館・劇場・eスポーツ会場等）への設置は個別確認が必要。なお、Bearmo-AIはWebスクレイピングによる学習を一切行わないため、YouTube等の動画プラットフォームの利用規約違反・著作権侵害の問題は構造的に発生しない。
05 新聞・雑誌・書籍・絵本・教科書（映り込み） 法的前提：著作権法第30条の2

学習処理フロー

カメラ映像 → EML暗号化 → VLM処理 → 「書籍が置いてある」等のテキストのみ学習保存
↑ 印刷テキスト・挿絵・原画像は即破棄

抜粋実例

  • ・新聞（日経・朝日・読売・地方紙等）
  • ・雑誌（週刊誌・ファッション誌・専門誌等）
  • ・書籍（小説・実用書・漫画・写真集等）
  • ・絵本・児童書・図鑑
  • ・教科書・参考書・問題集
  • ・チラシ・カタログ・パンフレット類

等、カメラの映像範囲に映り込む可能性のあるすべての印刷物・出版物。

適用シーン

  • ・書店・図書館・学校・オフィス・店舗内への設置
  • ・本棚・陳列棚・デスク・カウンターが映り込む環境

保護配慮に関する線引き

○「本棚がある」という空間認識
○「新聞・雑誌が置いてある」という存在認識
○「教科書がある」等の物体カテゴリー認識
✕印刷文字・テキストをOCRで読み取る（著作物の複製に該当）
✕書籍の表紙・タイトル・著者名を詳細に識別・記録する
✕絵本・漫画の挿絵・イラストを画像として保持する
✕新聞の見出し・記事内容を読み取り・記録する

印刷物の「存在」を認識することはOK。テキスト読み取り・内容分析・挿絵の保持は対象外となる。

権利侵害となる行為

✕OCRによる文字起こし・本文テキストの蓄積
✕書籍・雑誌をWebスクレイピング等で直接学習データとして収集すること

解説

著作権法第30条の2（付随対象著作物）により、主目的が空間監視であるカメラの映像に書籍・新聞・雑誌等が背景として映り込む場合、その「存在の認識」は許容される。ただし動画コンテンツと異なり、印刷物には「OCRによるテキスト読み取り」という固有の問題がある。テキストを読み取って学習・蓄積することは著作物の複製に該当するため、Bearmo-AIはEML方式によりVLM処理段階で内容テキストの抽出を行わず、空間・物体認識のメタデータのみを保存する設計を採用している。絵本・漫画の挿絵・イラストについても画像としての保持は行わない。
06 音楽・楽曲・音声コンテンツ 法的前提：著作権・著作隣接権・JASRAC

学習処理フロー

カメラ映像・音声 → EML暗号化 → VLM処理 → 「音が存在する」等のテキストのみ学習保存
↑ 音声・楽曲の原データは即破棄

抜粋実例

  • ・店舗BGM・有線放送・室内放送
  • ・テレビ・YouTube等から流れる楽曲
  • ・Spotify・Apple Music・YouTube Music・Amazon Music等のストリーミング音楽（スマホ・PC・タブレットから流れる音声）
  • ・TikTok・Instagram等SNS・動画アプリからの音声
  • ・ラジオ放送・ポッドキャスト
  • ・カラオケからの音声
  • ・DVD・Blu-ray再生音声（映画・ライブ映像等）
  • ・ゲームのBGM・効果音・音声コンテンツ
  • ・イベント・ライブ会場での演奏
  • ・店頭・施設内スピーカーからの音声

等、上記のような音楽・音声を代表に、カメラの設置環境に流れる可能性のあるすべての音楽・音声コンテンツ。

適用

音楽・音声についてもEMLパイプラインによりメタデータ化して処理する。音声・楽曲の原データはサーバー上に保存されない。

保護配慮に関する線引き

◎「音楽が流れている空間」というメタデータ学習
◎「音声が存在する」という認識
✕楽曲識別・曲名・アーティストの特定
✕歌詞・音声のテキスト変換・録音データの保存

権利違反となる行為

✕楽曲・音声の録音・収集をすること
✕音楽識別・楽曲名・アーティストの特定を行うこと
✕JASRACライセンスなく音楽を商業利用すること

解説

音楽・楽曲については著作権（作詞・作曲）および著作隣接権（録音・演奏、録音から70年間保護）が適用され、商業利用にはJASRACをはじめとする管理団体のライセンスが必要となる。Bearmo-AIは音声についてもEMLパイプラインによりメタデータ化して処理するため、音声・楽曲の原データはサーバー上に保存されない。「音楽が流れている」という認識はOKだが、楽曲識別・歌詞収集・録音データの保存は一切行わない設計のため、これらの権利問題は構造的に発生しない。
07 美術著作物・写真著作物・広告掲示物・限定刊行物 法的前提：著作権

学習処理フロー

カメラ映像 → EML暗号化 → VLM処理 → 「絵画が展示されている」等のテキストのみ学習保存
↑ 作品の原画像・写真データは即破棄

抜粋実例

  • ・絵画・版画・彫刻・インスタレーション作品
  • ・写真家による写真著作物（展示作品・出版物の表紙等）
  • ・広告ポスター・店頭POP・バナー広告
  • ・展示会・博物館・ギャラリーの展示物
  • ・学術論文・研究資料・社内配布資料
  • ・限定配布刊行物・非売品冊子・機関誌

等、カメラの映像範囲に映り込む可能性のある一点物・限定物・掲示著作物全般。

適用シーン

  • ・美術館・ギャラリー・展示ホール
  • ・広告ポスターが掲示された商業施設・交通機関
  • ・学術機関・研究室・オフィス（資料が置かれた環境）

保護配慮に関する線引き

○「絵画が掛けられている」という空間・状態の認識
○「ポスターが貼られている」という存在認識
○「資料が置いてある」という物体カテゴリー認識
✕絵画・写真作品を画像として複製・保存する
✕ポスター・広告クリエイティブを詳細に記録・分析する
✕学術資料・社内配布物の内容テキストをOCRで読み取る
✕美術館・展示会を主目的とした映像収集（付随的要件不成立）

著作物の「存在」を認識することはOK。複製・詳細分析・テキスト抽出は対象外となる。

権利侵害となる行為

✕美術作品・写真著作物を学習目的で画像データとして収集・蓄積
✕広告・掲示物のクリエイティブデータをスクレイピング等で直接収集

解説

絵画・版画・彫刻等の美術著作物、および写真家による写真著作物は、著作権法上の保護が最も強い分類の一つである。これらが空間監視カメラの映像に「背景として」映り込む場合は著作権法第30条の2（付随対象著作物）の適用を検討できるが、美術館・ギャラリー等で作品が主体となる環境では付随的要件を満たさない。広告ポスター・掲示物については掲示者が第三者へ著作権料を支払って使用しているコンテンツであり、Bearmo-AIがその内容を学習データ化することは認められない。学術論文・社内資料等の限定配布物も著作権の対象であり、文書が空間に「存在する」という認識にとどめ、内容の読み取り・蓄積は行わない。
08 その他の文書・書類・ホワイトボード・黒板（映り込み） 法的前提：個人情報保護法・プライバシー権・営業秘密

学習処理フロー

カメラ映像 → EML暗号化 → VLM処理 → 「書類がある」「ホワイトボードがある」等のテキストのみ学習保存
↑ 書類の内容・文字データは即破棄

抜粋実例

  • ・レシート・領収証・請求書・納品書
  • ・契約書・覚書・合意書
  • ・社内資料・会議資料・プレゼン資料
  • ・計画表・日程表・スケジュール表
  • ・ホワイトボード・黒板に書かれた文字・図
  • ・付箋・メモ・手書き文書
  • ・PC・タブレット画面上の文書・スプレッドシート

等、カメラの映像範囲に映り込む可能性のある業務上・個人的な文書・記録物全般。

適用シーン

  • ・会議室・オフィス・レジ周辺・バックヤード
  • ・書類・資料が日常的に置かれる業務環境全般

保護配慮に関する線引き

○「書類が置かれている」という物体・状態の認識
○「ホワイトボードがある」という空間認識
✕レシート・領収証の氏名・金額・購買情報をOCRで読み取る（個人情報）
✕契約書・覚書の内容・当事者情報を読み取る（営業秘密・個人情報）
✕ホワイトボード・黒板の文字・図を読み取り・記録する（業務機密）
✕日程表・計画表の内容を解析・蓄積する（プライバシー・機密）
✕PC・タブレット画面に表示された文書内容を読み取る

文書の「存在」を認識することはOK。内容の読み取り・解析・蓄積はすべて対象外。

権利侵害となる行為

✕業務文書・個人文書の内容をOCR等で取得・蓄積・分析すること
✕ホワイトボード・黒板を意図的に撮影対象とし会議・業務内容を収集すること

解説

レシート・領収証・契約書等は著作権ではなく個人情報保護法・営業秘密（不正競争防止法）の保護対象であり、EML方式によりBearmo-AIは文書の内容テキストを一切取得しない。ホワイトボードや黒板は会議・戦略・数値等の業務機密が記載されることが多く、OCRによる読み取りは不正競争防止法上の営業秘密侵害に直結するリスクがある。Bearmo-AIの設計上、VLM処理段階でテキスト内容の抽出は行わず「書類がある」「ホワイトボードがある」という物体・空間認識にとどめるため、これらの問題は構造的に発生しない。
09 建築著作物・内装デザイン・インテリア（映り込み） 法的前提：著作権・意匠権

学習処理フロー

カメラ映像 → EML暗号化 → VLM処理 → 「建物内部にいる」等の空間メタデータのみ学習保存
↑ デザイン・外観の詳細画像は即破棄

抜粋実例

  • ・建築家による著名建築物の外観・内部
  • ・デザイナーによる店舗・施設の内装デザイン
  • ・オリジナルのインテリア・家具・什器デザイン
  • ・意匠登録された製品・空間デザイン

適用シーン

  • ・デザイナーズホテル・ブランド店舗・商業施設
  • ・著名建築家による建築物への設置

保護配慮に関する線引き

○「屋内にいる」「施設内である」という空間認識
○安全管理・防犯目的での空間状態の把握
✕建築・内装デザインを詳細に複製・記録・分析する
✕意匠登録デザインの詳細構造を学習データ化する

空間そのものの認識はOK。デザインの詳細複製・構造分析は対象外。

権利侵害となる行為

✕建築・内装デザインを学習目的で意図的に詳細収集する
✕意匠権で保護されたデザインを模倣・複製する目的での映像収集

解説

建築著作物は著作権法第10条第1項第5号で明示的に保護される著作物であり、著名建築家による建物の外観・内部空間は著作権の対象となる。また店舗・製品の独自デザインは意匠法による保護も受ける。ただし、防犯・安全管理を目的としたカメラが「建物内に設置されている」という事実は付随的利用として許容される。Bearmo-AIはEML方式により建築・デザインの詳細を画像として保持しないため、著作権・意匠権の侵害は構造的に発生しない。
10 名札・IDカード・免許証・個人識別情報（映り込み） 法的前提：個人情報保護法

学習処理フロー

カメラ映像 → EML暗号化 → VLM処理 → 「人物がいる」等のメタデータのみ学習保存
↑ 氏名・ID番号・識別情報は即破棄

抜粋実例

  • ・従業員・来訪者の名札・社員証
  • ・運転免許証・マイナンバーカード・パスポート
  • ・学生証・社員IDバッジ・入館証
  • ・クレジットカード・ポイントカード
  • ・宅配伝票・郵便物（送り先・差出人情報）

適用シーン

  • ・入退室管理・受付・レジ・窓口のある施設
  • ・従業員が名札を着用して業務する環境全般

保護配慮に関する線引き

○「人物が存在する」という状態認識
✕名札・社員証の氏名・所属・番号を読み取る
✕免許証・マイナンバーカードの個人情報を取得・記録する
✕カード番号・会員番号・ID番号を読み取る
✕宅配伝票・郵便物の住所・氏名を読み取る

人物の「存在」認識はOK。識別情報の読み取り・記録はすべて対象外。

権利侵害となる行為

✕個人識別情報をOCR等で取得・蓄積・データベース化すること
✕カード情報・番号を学習データとして収集・保持すること

解説

氏名・住所・生年月日・番号等が記載された名札・IDカード・各種証明書は個人情報保護法上の「個人情報」に該当し、その取得・蓄積・利用には本人の同意が必要となる。Bearmo-AIはEML方式により映像から文字情報を抽出しないため、これらの個人識別情報が学習データに混入する構造が存在しない。なお、マイナンバーを含む特定個人情報については番号法による特別の制約があり、いかなる目的においても不用意な取得は許されない。
11 子ども・未成年者への特別な配慮 法的前提：児童の権利・肖像権・個人情報保護法

学習処理フロー

カメラ映像 → EML暗号化 → VLM処理 → 「人物が存在する」等のメタデータのみ学習保存
↑ 子どもの顔・容姿・行動の詳細は即破棄

考慮対象

  • ・18歳未満の未成年者全般
  • ・保育所・幼稚園・学校・学習塾
  • ・子ども向け施設・公園・ショッピングモール
  • ・スポーツクラブ・習い事施設等

適用シーン

  • ・子どもが利用する可能性のある施設全般
  • ・教育機関・子ども関連の商業施設

保護配慮に関する線引き

○安全管理・防犯目的での「人物がいる」という状態認識
✕未成年者の顔・容姿・行動を個人として識別・追跡する
✕子どもの映像を学習目的で収集・蓄積する
✕未成年者の行動パターン・滞在情報を記録・分析する
✕保護者の同意なく未成年者に関するデータを取得する

未成年者は成人より強い法的保護を受ける。存在認識にとどめ、個人識別・追跡・行動分析は一切行わない。

権利侵害となる行為

✕未成年者を対象とした顔認識・個人追跡・行動分析
✕子どもの映像・画像データを学習・蓄積・商業利用すること

解説

未成年者は成人と比較して法的保護が強化されており、肖像権・個人情報保護法・児童の権利に関する条約（国連）等の複合的な保護が適用される。子どもの映像・個人データの取得・利用には原則として保護者の同意が必要であり、商業利用・AI学習への使用は特に慎重な対応が求められる。Bearmo-AIはEML方式により生映像を学習に使用しないため、未成年者の映像が学習データに混入する構造が存在しない。
12 ゲーム画面・eスポーツ映像・アプリ画面（映り込み） 法的前提：著作権

学習処理フロー

カメラ映像 → EML暗号化 → VLM処理 → 「モニターがある」等のテキストのみ学習保存
↑ ゲーム画面・アプリ映像の内容は即破棄

抜粋実例

  • ・ゲームセンター・アーケードゲーム画面
  • ・eスポーツ会場・ゲーミングカフェのモニター
  • ・スマートフォン・タブレット上のゲーム・アプリ画面
  • ・店頭デモ機・体験型ゲームコーナーの映像

適用シーン

  • ・ゲームセンター・eスポーツ施設・ゲーミングカフェ
  • ・モニター・ゲーム機器が設置された商業施設全般

保護配慮に関する線引き

○「モニターがある」「ゲーム機がある」という存在認識
○空間監視目的での背景としての映り込み認識
✕ゲーム画面の内容・キャラクター・マップを詳細に記録する
✕eスポーツの試合映像・プレイ内容を収集・分析する
✕アプリ画面・UIデザインを詳細に複製・学習データ化する

モニターの「存在」認識はOK。画面コンテンツの内容取得・複製は対象外。

権利侵害となる行為

✕ゲーム会社の著作物（キャラクター・世界観・UI）を無断で学習データ化
✕eスポーツ映像をゲームメーカー・大会主催者の許可なく収集・蓄積

解説

ゲームソフト・アプリのグラフィック・UI・キャラクター・世界観はすべて著作権の保護対象であり、ゲームメーカーが著作権を保有する。eスポーツ試合映像については大会主催者・ゲームメーカーが放映権・著作権を持つ場合がある。これらが監視カメラの映像に背景として映り込む場合は付随的利用として許容されるが、内容の詳細な解析・収集は認められない。Bearmo-AIはEML方式により画面コンテンツの内容を学習データとして保持しないため、これらの著作権問題は構造的に発生しない。
13 服飾・ファッションデザイン・製品パッケージ（映り込み） 法的前提：意匠権・著作権

学習処理フロー

カメラ映像 → EML暗号化 → VLM処理 → 「人物が衣類を着用している」等のメタデータのみ学習保存
↑ デザイン詳細・柄・パターンは即破棄

抜粋実例

  • ・意匠登録された服飾デザイン・生地パターン
  • ・高級ブランドの独自デザイン・紋様
  • ・商品パッケージ・ラベルのアートワーク
  • ・食品・日用品・化粧品の独自パッケージデザイン

適用シーン

  • ・アパレル店舗・百貨店・ファッションビル
  • ・スーパー・コンビニ・ドラッグストア等の小売店舗

保護配慮に関する線引き

○「衣類を着た人物がいる」という状態認識
○「商品が陳列されている」という空間認識
✕服飾デザイン・生地パターンを詳細に解析・複製する
✕商品パッケージのアートワークを学習データ化する
✕意匠登録デザインを無断で模倣する目的での収集

人物・商品の「存在」認識はOK。デザイン詳細の複製・解析は対象外。

権利侵害となる行為

✕意匠権で保護されたデザインを学習目的で詳細収集・複製する
✕パッケージデザイン・ラベルアートを学習データとして蓄積する

解説

服飾デザイン・商品パッケージのアートワークは意匠法および著作権法による保護を受ける。特に高級ブランドの紋様・シグニチャーデザイン、食品・日用品の独自パッケージアートワークは意匠登録されている場合が多い。Bearmo-AIはEML方式によりデザイン詳細を画像として保持しないため、これらの意匠権・著作権侵害は構造的に発生しない。商品・人物の「存在」という空間メタデータの学習に限定される。
14 医療情報・要配慮個人情報・センシティブ情報（映り込み） 法的前提：個人情報保護法（要配慮）・医療法

学習処理フロー

カメラ映像 → EML暗号化 → VLM処理 → 「人物がいる」等のメタデータのみ学習保存
↑ 医療情報・病状・センシティブ情報は即破棄

考慮対象

  • ・カルテ・処方箋・診断書・検査結果
  • ・患者の容態・治療状況・病名
  • ・障害・病気・薬の服用状況等の身体情報
  • ・宗教・信条・政治的見解に関する情報
  • ・犯罪歴・前科・要保護者情報

適用シーン

  • ・病院・クリニック・薬局・調剤室
  • ・福祉施設・介護施設・リハビリ施設

保護配慮に関する線引き

○「人物がいる」という状態認識（安全管理目的）
✕カルテ・処方箋・診断書の内容を読み取る
✕患者の病状・容態・治療内容を記録・分析する
✕身体的特徴・障害・服薬情報を学習データ化する
✕宗教・思想・犯罪歴等のセンシティブ情報を取得・蓄積する

要配慮個人情報は通常の個人情報より厳格な規制が適用される。内容の取得・蓄積は一切行わない。

権利侵害となる行為

✕医療情報・要配慮個人情報を本人同意なく取得・利用・第三者提供すること
✕センシティブ情報をAI学習データとして蓄積・活用すること

解説

個人情報保護法第2条第3項に定める「要配慮個人情報」（病歴・障害・犯罪歴・宗教・信条・人種等）は通常の個人情報より厳格な規制が適用され、原則として取得に本人の明示的同意が必要となる。医療機関においては医師法・医療法・医療機関における個人情報の適切な取扱いのためのガイダンス等も適用される。Bearmo-AIはEML方式により映像から内容テキストや属性情報を取得しないため、要配慮個人情報が学習データに混入する構造が存在しない。

About Bearmo-AI

Bearmo-AIとは

ベアモ・エーアイとは

Bearmo-AI

Bearmo-AI（ベアモ・エーアイ）は、2021年2月に宮城県で設立されたベアリーズ株式会社が開発・運用するフィジカルAIです。インターネット上のテキストや画像を学習するのではなく、現実世界のカメラ映像・センサー検知・音声音源といった物理空間のデータのみを学習源とする独自のアプローチで開発されています。カメラレンズやセンサーを用いる機械の五感と頭脳を構築するAIであり、VLM・VLAを核とするのが特徴です。

主な概要
✔EML（Encrypted Metadata Learning / 暗号化メタデータ学習）：ベアリーズ株式会社がBearmoのために開発した独自のVLM学習方式。カメラでの生映像を一切使用・保存することなく、データの学習を実行することができるため、プライバシー・著作権・知的財産権・個人情報保護に配慮した設計になっている。
✔クラウドアプローチ：Bearmo-AIのモデル・解析エンジン・VLM機能をクラウド上に集約し、セキュリティカメラ・ロボット・各種デバイスのポータル画面にAI機能をクラウド経由で提供する。
✔日本語特化モデル：Bearmo-AIのVLM処理は日本語を基軸として設計されており、日本市場・日本語環境に最適化されている。

EML研究の沿革

Bearmo-AIの技術的基盤は、創業者がゼロから現場で積み上げた23年間の研究経験にあります。会社員として国防・産業・自然環境など多様なフィールドで技術を修行し、独立後に実装・事業化へと結実させました。長年の現場知見から生まれたフィジカルAIです。

2003年〜
修行期間
コンピュータビジョン・センサーデータ解析の研究着手。国防・産業・自然環境など多様なフィールドでゼロから基礎実務を開始
2012年〜
修行期間
ディープラーニング（深層学習）の台頭を契機に、実世界映像・物理空間モデリングへの応用を見据えた技術研究・習得を継続
2021年2月
独立・創業期
ベアリーズ株式会社 設立。研究成果をBearmo-AIとして事業化
2022〜2024年
実用化準備
EML（暗号化メタデータ学習）方式の確立・自社ディープラーニングの実装開始
2025年〜
事業展開期
カメラ事業との統合・CS連携。フィジカルAIとして国内外展開
2026年〜
事業本格展開
以下プロダクトの本格稼働開始
  • Bearmo-AI Cloud API
  • ベアリーズ百貨店 Bearmo搭載型 ECシステム【新型】（試験型C 1.2,1）
  • VORTEX AI Cloud カメラシリーズ
  • Bearmo-AI EDGE
  • Bearmo Embodied

Contact

Bearmoの学習データに関するお問い合わせ

原則2・3に基づく権利者・利用者からの照会（学習データへの自己情報の含有確認等）

お問い合わせフォームの「お問い合わせの目的」より「学習データに関する開示請求（AI知財プリンシプル・コード）」をお選びのうえ、ご照会ください。

お問い合わせフォーム →

Policy Information

制定・改定情報

第2版 ・ 適用中

Version 2.0

2026年8月25日 改定・施行

政府によるプリンシプル・コード正式決定（2026年8月25日）を受け、コンプライ宣言の根拠表記を更新。コンテンツ種別セクションのナビゲーション強化、学習データ開示方針の補足記載を追加。

第1版 ・ 廃止

Version 1.0

2026年8月 制定・施行

Bearmo-AI学習データポリシーを制定。「AI時代の知財保護プリンシプル・コード」（内閣官房・知的財産戦略本部）へのコンプライ宣言を兼ねて公開。

制定責任者

ベアリーズ株式会社
代表取締役社長　矢吹 健輔

〒989-6161 宮城県大崎市古川七日町10番2号

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