株主総会で選任された監査役に対して職務を委任するための監査役・会社間の委任契約書です。 2020年4月1日施行の改正民法に対応しております。 〔条文タイトル〕 第1条(目的) 第2条(乙の地位) 第3条(乙の義務) 第4条(報酬等) 第5条(秘密保持) 第6条(任期)
【改正民法対応版】(一定期間内の取引から生じる債権債務について精算(相殺)を実施し、その残額の支払いを合意するための)「相殺契約書」の雛型です。 金銭の支払いを受けられないリスクを相互に避けることができ、また個々に相殺決済することの煩雑さを解消することができます。 適宜ご編集の上でご利用いただければと存じます。2020年4月1日施行の改正民法に対応しております。 〔条文タイトル〕 第1条(相殺合意) 第2条(対象となる債権債務) 第3条(組入れ除外) 第4条(相殺期間) 第5条(支払) 第6条(契約解除) 第7条(協議事項) 第8条(合意管轄)
近年急速に普及するAI開発において不可欠なデータアノテーション業務を外部委託する際に最適な契約書のテンプレートです。本契約書は改正民法に完全対応しており、委託者と受託者の権利義務関係を明確かつ公平に規定しています。 具体的には、アノテーション作業の定義、業務内容、納品・検収条件、報酬支払い条件、知的財産権の帰属、機密情報の取扱い、個人情報保護、品質保証など、AI開発特有の要件を網羅しています。また、別紙の業務仕様書により、アノテーション対象データ、品質基準、納品条件、作業環境、教育訓練、連絡体制など実務上重要な詳細事項を柔軟にカスタマイズすることが可能です。 本契約書は、AI開発企業がデータアノテーション専門会社や個人事業主へ業務委託する場合や、社内で開発したAIモデルの学習データ作成を外部リソースに委託する場合などに適しています。特に画像認識、自然言語処理、音声認識などの機械学習モデル開発において、高品質なトレーニングデータを確保するための明確な取引条件を構築したい企業にお勧めします。 また契約書の各条項は、アノテーション業務の特性を考慮して構成されており、業務の進行に応じた柔軟な対応が可能となっています。 法的リスクを最小限に抑えながら、効率的かつ高品質なデータアノテーション業務の委託を実現するためのベストプラクティスを反映した契約書テンプレートです。 適宜ご編集の上でご利用いただければと存じます。2024年4月1日施行の改正民法対応版です。 〔条文タイトル〕 第1条(目的) 第2条(定義) 第3条(業務内容) 第4条(契約期間) 第5条(業務仕様書の変更) 第6条(担当者の選任) 第7条(報酬及び支払条件) 第8条(業務の遂行) 第9条(納品物及び検収) 第10条(再委託の制限) 第11条(アノテーション品質保証) 第12条(機密情報の取扱い) 第13条(個人情報の保護) 第14条(知的財産権) 第15条(禁止事項) 第16条(契約解除) 第17条(損害賠償) 第18条(反社会的勢力の排除) 第19条(秘密保持) 第20条(契約の変更) 第21条(存続条項) 第22条(協議事項) 第23条(合意管轄) 第24条(準拠法)
本契約書は、Webアプリケーションの「制作業務」と「運営業務」を一体として委託する際に使用できる、レベニューシェア方式を採用した業務委託契約書の雛型です。 レベニューシェア方式とは、従来型の固定報酬による業務委託とは異なり、開発・運営するWebアプリケーションから生み出される収益を、委託者と受託者で分け合う報酬体系です。 本契約雛型では、月間売上高に応じた基本報酬率を設定しつつ、売上目標の達成度や月間アクティブユーザー数、アプリストアでの評価などの多様な指標と連動した成果報酬を組み合わせることで、Win-Winの関係構築を実現します。 例えば、月間売上高に応じて15%から最大25%までの報酬率を段階的に設定し、さらに四半期ごとの売上目標達成度に応じて10%から30%のボーナスを付与するなど、受託者のモチベーション向上につながる柔軟な報酬体系を採用しています。 このレベニューシェア方式の採用により、受託者は、事業成長に向けて委託者と共に取り組むパートナーとして位置づけられます。 契約書雛型本文に加え、開発スケジュール表、成果報酬基準表、品質基準未達時の減額基準表、納品物一覧といった実務上重要な別紙も完備しております。 適宜ご編集の上でご利用いただければと存じます。2020年4月1日施行の改正民法対応版です。 〔条文タイトル〕 第1条(定義) 第2条(目的) 第3条(委託業務) 第4条(業務遂行体制) 第5条(進捗管理及び報告) 第6条(開発スケジュール) 第7条(収益配分) 第8条(費用負担) 第9条(品質保証) 第10条(納品物) 第11条(検収) 第12条(知的財産権) 第13条(第三者の権利侵害) 第14条(秘密保持) 第15条(個人情報保護) 第16条(競業避止) 第17条(契約期間) 第18条(解除) 第19条(反社会的勢力の排除) 第20条(契約終了時の措置) 第21条(損害賠償) 第22条(不可抗力) 第23条(権利義務の譲渡禁止) 第24条(完全合意) 第25条(分離可能性) 第26条(準拠法及び管轄裁判所) 別紙1 開発スケジュール表 別紙2 成果報酬基準表 別紙3 品質基準未達時の減額基準表 別紙4 納品物一覧
この契約書は、AI開発のためのデータアノテーション業務を委託する企業と、そのサービスを提供する受託者の間で交わされる業務委託契約書です。 AI開発プロジェクトにおいて不可欠なデータアノテーション作業を外部に委託する際に使用する契約書の雛形です。 データアノテーションとは、AIが学習するためのデータに人間が正解情報や特徴を示すラベルを付与する作業のことです。例えば、自動運転AI向けの画像データであれば「この領域は歩行者」「この部分は信号機で赤信号を示している」といった情報を付け加えることで、AIがそれらを認識できるようになります。テキストデータなら「この文章はポジティブな感情を表している」といった感情分析のラベル付けや、音声データなら「この部分は『こんにちは』と話している」といった書き起こしもアノテーションの一種です。 実際の使用例として、画像認識AIを開発する自動車メーカーが、交通標識や歩行者を識別するための画像データへのアノテーションを専門会社に依頼する場合が考えられます。 この書式では、特にアノテーション品質は直接AIの性能に影響するため、第11条ではアノテーション品質保証について詳細に規定しています。また別紙の業務仕様書では、具体的なデータ形式やアノテーション方法、精度要件、報酬体系まで詳細に定められるよう設計されています。 適宜ご編集の上でご利用いただければと存じます。2024年4月1日施行の改正民法対応版です。 〔条文タイトル〕 第1条(目的) 第2条(定義) 第3条(業務内容) 第4条(契約期間) 第5条(業務仕様書の変更) 第6条(担当者の選任) 第7条(報酬及び支払条件) 第8条(業務の遂行) 第9条(納品物及び検収) 第10条(再委託の制限) 第11条(アノテーション品質保証) 第12条(機密情報の取扱い) 第13条(個人情報の保護) 第14条(知的財産権) 第15条(禁止事項) 第16条(契約解除) 第17条(損害賠償) 第18条(反社会的勢力の排除) 第19条(秘密保持) 第20条(契約の変更) 第21条(存続条項) 第22条(協議事項) 第23条(合意管轄) 第24条(準拠法)
「残高確認の依頼書002」は、取引相手に対して自社の取引残高の確認を依頼するためのサンプル書式です。取引の透明性を高め、正確な情報に基づいた取引を実現するために、この書式を活用してください。この依頼書をカスタマイズし、必要な情報を的確に伝えることで、双方にとってスムーズな取引手続きを実現できます。残高の確認や調整において、この依頼書をご活用ください。
甲乙間の調査に関して締結する委託契約書のテンプレートです。無料でダウンロードができます。
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