利用規約 / Terms of Service

本利用規約（以下「本規約」）は、株式会社シェアメディカル（以下「当社」）が提供するMediLine MCPサービス（以下「本サービス」）の利用条件を定めるものです。本サービスへの登録またはアクセスを行った時点で、ユーザーは本規約の各条項に同意したものとみなします。

These Terms of Service ("Terms") set out the conditions of use for the MediLine MCP service ("Service") provided by ShareMedical, Inc. ("Company"). By registering for or accessing the Service, the user agrees to all provisions of these Terms.

第1条（定義）Article 1: Definitions

本規約において使用する用語の定義は、次の各号に定める通りとします。

Terms used in these Terms are defined as follows.

1. 「本サービス」：MediLine MCPおよびそれに付随するダッシュボード、API、ドキュメントの総称をいいます。
2. 「ユーザー」：本規約に同意し、本サービスのアカウント登録を完了した個人または法人をいいます。
3. 「管理者」：組織としてアカウントを管理し、メンバーの利用状況およびPHI監査レポートを閲覧できる権限を有するユーザーをいいます。
4. 「TP」：Time Performanceの略称であり、本サービス独自の課金単位（1TP＝1分の業務時間節約に相当）を指します。
5. 「MCPツール」：Model Context Protocolを通じて提供される医療情報取得機能の総称をいいます。
6. 「PHIガードレール（Medical Guardrail）」：本サービスがAIへのプロンプト送信前に適用する、要配慮個人情報の検知・仮名化・ブロック処理の仕組みをいいます。
7. 「仮名化処理」：氏名・住所・生年月日等の識別子を一時的なトークンに置き換え、処理後に元のデータに復元する技術的処理をいいます。仮名化は個人情報の完全な匿名化ではなく、復元キーとのマッピングが存在します。
8. 「AI生成コンテンツ」：本サービスを経由して大規模言語モデル（LLM）が生成した文章・情報・推論結果の総称をいいます。
9. 「ZDR（Zero Data Retention）」：AIへの入出力データをサーバー上に保存しない運用モードをいいます。本サービスは業務利用においてZDR相当の処理を適用しますが、濫用監視等の目的による例外的な保持が生じる場合があります（第5条の2参照）。
10. 「ルーティングログ」：ユーザーが本サービスに接続したLLMプロバイダーの種別、呼び出したMCPツール名、呼び出し日時、応答時間等を記録したシステムログをいいます。ルーティングログには医療情報・患者情報は含まれず、PHIガードレール処理の結果のみが記録されます（第5条の3参照）。
11. 「統計イベントログ」：本サービスの利用状況に関する統計的分析および後ろ向き研究を目的として別途収集する構造化データをいいます。統計イベントログには、施設種別・診療科区分・地域区分・ツールカテゴリ・PHI検知カテゴリ・応答時間・接続デバイス種別等の属性情報が含まれますが、患者情報・診療情報・プロンプト内容・AI回答内容・ユーザーを直接識別する情報は一切含まれません（第5条の3参照）。

1. "Service": The collective term for MediLine MCP and its associated dashboard, API, and documentation.
2. "User": An individual or legal entity that has agreed to these Terms and completed account registration for the Service.
3. "Administrator": A User who manages the account on behalf of an organization and has permission to view member usage statistics and PHI audit reports.
4. "TP": Abbreviation for Time Performance, the Service's proprietary billing unit (1 TP = equivalent to 1 minute of work time saved).
5. "MCP Tools": The collective term for medical information retrieval functions provided via the Model Context Protocol.
6. "PHI Guardrail (MedicalGuardrail)": The mechanism the Service applies before sending prompts to AI, which detects, pseudonymizes, and blocks sensitive personal information.
7. "Pseudonymization": A technical process that replaces identifiers such as name, address, and date of birth with temporary tokens and restores them to the original data after processing. Pseudonymization is not complete anonymization; a mapping to restoration keys exists.
8. "AI-Generated Content": The collective term for text, information, and inference results generated by a large language model (LLM) via the Service.
9. "ZDR (Zero Data Retention)": An operating mode in which input/output data sent to AI is not stored on servers. The Service applies ZDR-equivalent processing for business use, but exceptional retention may occur for abuse monitoring and similar purposes (see Article 5-2).
10. "Routing Log": A system log that records the type of LLM provider the user connected to via the Service, the name of the MCP tool called, call timestamps, response times, and similar data. Routing logs contain no medical or patient information; only the results of PHI Guardrail processing are recorded (see Article 5-3).
11. "Statistical Event Log": Structured data collected separately for the purpose of statistical analysis of Service usage and retrospective research. Statistical event logs include attribute information such as facility type, clinical department category, regional category, tool category, PHI detection category, response time, and connected device type, but contain no patient information, clinical information, prompt content, AI response content, or directly identifying user information (see Article 5-3).

第2条（アカウント登録）Article 2: Account Registration

1. 本サービスの利用を希望する者は、有効な電子メールアドレスを用いて登録を行うものとします。
2. ユーザーは、登録にあたり真実かつ正確な情報を提供するものとします。
3. ユーザーは、自己の責任においてアカウント情報およびパスワードを厳重に管理するものとします。
4. ユーザーは、いかなる場合もアカウントを第三者に貸与、譲渡、または売買してはなりません。

1. Persons wishing to use the Service must register using a valid email address.
2. Users must provide truthful and accurate information at the time of registration.
3. Users are responsible for strictly managing their account information and password.
4. Users must not under any circumstances lend, transfer, or sell their account to any third party.

第3条（TP課金および決済）Article 3: TP Billing and Payment

3-1. TPの消費TP Consumption

ユーザーがMCPツールを呼び出す都度、所定のTPが消費されます。各ツールの消費量は、ダッシュボードにおいて確認できるものとします。

Each time a User calls an MCP tool, a specified amount of TP is consumed. The consumption per tool can be confirmed in the dashboard.

3-2. TPチャージPurchasing TP

TPの購入は、ダッシュボード経由でクレジットカード決済（Stripe決済）により行うものとします。購入済みTPの返金は、未使用分に限り、購入から7日以内である場合にのみ対応します。

TP purchases are made via credit card payment (Stripe) through the dashboard. Refunds for purchased TP are available only for unused amounts and only within 7 days of purchase.

3-3. TPの失効TP Expiry

購入済みTPに有効期限はありません。ただし、ユーザーが本サービスを退会した場合、残存するTPは全て失効し、払い戻しは行わないものとします。

Purchased TP has no expiry date. However, if a User cancels their account, any remaining TP will immediately expire and will not be refunded.

決済処理はStripe, Inc.に委託しています。クレジットカード情報は当社のサーバーに保存されません。

Payment processing is handled by Stripe, Inc. Credit card information is not stored on our servers.

第4条（禁止事項）Article 4: Prohibited Acts

ユーザーは、本サービスの利用にあたり、以下の各号に該当する行為を行ってはなりません。

Users must not engage in any of the following acts when using the Service.

• 本サービスを通じて取得した情報を、医療診断、処方、または治療の唯一の根拠として使用する行為。
• 本サービスへの不正アクセス、またはそれを試みる行為。
• APIに対する過度なリクエスト（レートリミット違反）。
• 取得したデータの無断での第三者への再配布または商用利用。
• 法令、公序良俗、または本規約に反する一切の行為。
• 本サービス以外の個人向けAIサービス（汎用チャットAI等）に患者の要配慮個人情報を入力する行為（いわゆるシャドーAI利用）。このような行為は、本サービスのPHIガードレールの保護対象外となり、個人情報保護法上のリスクを組織が負う可能性があります。
• 複数患者の個人情報を単一のプロンプトに意図的に混在させ、AI出力の検証を省略して診療判断に使用する行為。複数患者情報の同時参照については第5条第4項の注意事項を必ずご確認ください。

• Using information obtained through the Service as the sole basis for medical diagnosis, prescription, or treatment.
• Unauthorized access to the Service or any attempt to do so.
• Excessive requests to the API (rate limit violations).
• Unauthorized redistribution or commercial use of obtained data to third parties.
• Any act in violation of laws, public order and morals, or these Terms.
• Entering patients' sensitive personal information into AI services outside this Service (e.g., general-purpose chat AI) — so-called shadow AI use. Such acts fall outside the protection of this Service's PHI Guardrail, and the organization may bear legal risk under the Act on the Protection of Personal Information.
• Intentionally mixing personal information of multiple patients in a single prompt and using the AI output for clinical decisions without verification. Be sure to review the cautions in Article 5, Paragraph 4 regarding simultaneous reference to multiple patients' information.

第5条（医療情報の取扱いおよびAI出力の限界に関する重要事項）Article 5: Important Matters Regarding Handling of Medical Information and Limitations of AI Output

1. 本サービスは公的データベースの情報をリアルタイムで取得しますが、その最新性、完全性、または正確性を保証するものではありません。
2. 本サービスは補助的ツールであり、医師その他の医療資格者の判断を代替するものではありません。本サービスの位置づけは、経済産業省「AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き」（令和8年4月）における「補助・支援型AI」に相当します。
3. AI出力の確認義務：ユーザーは、本サービスが生成したコンテンツを診療判断に使用する前に、担当医療者が内容の正確性を必ず確認するものとします。AI生成コンテンツをそのまま電子カルテ等に転記する行為は、確認義務を果たした上で行うものとします。
4. 【AI誤帰属リスクの開示】複数患者情報を含む場合の特別な注意：大規模言語モデル（LLM）は、複数の患者情報が同一のプロンプト内に含まれる場合、患者属性（アレルギー情報、検査値、処方情報等）を誤って別患者に帰属させる可能性があります。これは現時点のLLM全般に共通する技術的特性であり、本サービス固有の欠陥ではありません。複数患者情報を同時に扱う場合は、1クエリ1患者の運用を推奨し、出力結果の患者帰属を必ず個別に確認してください。当社はAI誤帰属に起因する診療上の影響について、第7条に定める範囲を超えた責任を負いません。
5. PHIガードレールによる仮名化処理は、外部AIへ送信するデータのリスク低減を目的とするものですが、仮名化の完全性および復元処理における無誤謬性を保証するものではありません。復元された出力内容は必ずユーザーが原本データと照合してください。

1. While the Service retrieves information from public databases in real time, it does not guarantee the currency, completeness, or accuracy of that information.
2. The Service is a supplementary tool and does not replace the judgment of physicians or other licensed medical professionals. The Service is classified as "supplementary/support-type AI" under METI's April 2026 guidance on civil liability in AI utilization.
3. Obligation to Verify AI Output: Before using content generated by this Service in clinical decisions, the responsible clinician must verify the accuracy of the content. Transcribing AI-generated content directly into electronic health records must only be done after fulfilling this verification obligation.
4. [Disclosure of AI Misattribution Risk] Special Caution When Multiple Patients' Information Is Involved: When a single prompt contains information about multiple patients, LLMs may incorrectly attribute patient attributes (allergy information, lab values, prescription information, etc.) to a different patient. This is a technical characteristic common to current LLMs in general and is not a defect specific to this Service. When handling multiple patients' information simultaneously, we recommend a one-query-per-patient approach and require individual verification of patient attribution in outputs. The Company assumes no liability beyond the scope of Article 7 for clinical consequences arising from AI misattribution.
5. Pseudonymization processing by the PHI Guardrail is intended to reduce the risk of data sent to external AI, but does not guarantee the completeness of pseudonymization or the infallibility of the restoration process. Users must always verify restored output against the original data.

第5条の2（PHI処理・データ保持・監査証跡に関する事項）Article 5-2: PHI Processing, Data Retention, and Audit Trail

仮名化処理とPHIガードレールPseudonymization and PHI Guardrail

本サービスは、外部AIへのプロンプト送信前に、PHIガードレール（Medical Guardrail）を適用します。氏名・住所・生年月日等の識別子は一時的なトークンに置換され、AI応答受信後に復元されます。仮名化の対象範囲・ホワイトリスト（医療略語等）の詳細は、別途公開するテクニカルドキュメントをご参照ください。

The Service applies the PHI Guardrail (MedicalGuardrail) before sending prompts to external AI. Identifiers such as name, address, and date of birth are replaced with temporary tokens and restored after the AI response is received. For details on the scope of pseudonymization and the whitelist (medical abbreviations, etc.), please refer to the separately published technical documentation.

マイナンバーは本サービスのシステムレベルで外部AI送信がブロックされており、利用者・管理者の設定によらず送信されません。

My Number (Japan's national identification number) is blocked from transmission to external AI at the system level and is never transmitted regardless of user or administrator settings.

データ保持（ZDR）Data Retention (ZDR)

• 本サービスは業務向けAPIエンドポイントを通じてZDR相当の処理を適用し、原則として入出力データをサーバーに保存しません。
• ただし、以下の目的による例外的な保持が発生する場合があります：不正利用の検知・防止（濫用監視ログ）、システム障害時のデバッグ、法令上の保存義務。これらのデータの取扱いはプライバシーポリシーに従います。
• 本サービスを経由するデータの最終的な保持状況は、接続先AIサービス（Anthropic、OpenAI等）の利用規約にも依存します。ユーザーは各AIサービスのデータポリシーを別途確認するものとします。

• The Service applies ZDR-equivalent processing through business-oriented API endpoints, and as a general rule does not store input/output data on servers.
• However, exceptional retention may occur for the following purposes: detection and prevention of unauthorized use (abuse monitoring logs), debugging in the event of a system failure, or legally mandated retention obligations. Handling of such data is governed by the Privacy Policy.
• The ultimate retention status of data passing through the Service also depends on the terms of service of the connected AI service (Anthropic, OpenAI, etc.). Users must separately confirm the data policies of each AI service.

PHI監査レポートと管理者の責任PHI Audit Reports and Administrator Responsibilities

• 管理者は、ダッシュボードのPHI監査機能を通じて、組織内メンバーのPHIガードレール抵触件数・カテゴリ・時系列をレポートとして閲覧・エクスポートできます。
• 管理者は、当該レポートを医療情報安全管理規程に基づく監査証跡として活用するとともに、高頻度抵触ユーザーへの教育等の適切な対応を実施する責任を負います。
• PHI監査レポートに含まれる情報は、組織内の情報セキュリティ管理の目的にのみ使用し、第三者への不必要な開示を行わないものとします。

• Administrators can view and export reports on the number, category, and timeline of PHI Guardrail violations by members of their organization via the PHI audit function in the dashboard.
• Administrators are responsible for using these reports as audit trails under their medical information security management policy and for implementing appropriate responses such as educating high-frequency violation users.
• Information contained in PHI audit reports must be used solely for the purpose of information security management within the organization and must not be unnecessarily disclosed to third parties.

第5条の3（利用状況データの収集・学術研究・広報活用）Article 5-3: Collection of Usage Data, Academic Research, and Marketing Use

当社は、本サービスの品質向上・セキュリティ管理・学術研究・広報マーケティング活動を目的として、以下の2種類のデータを収集します。

The Company collects the following two types of data for the purposes of service quality improvement, security management, academic research, and marketing activities.

1. ルーティングログ（第1条10号）：接続LLMプロバイダーの種別、呼び出しMCPツール名、呼び出し日時、応答時間、PHIガードレール作動カテゴリ（患者情報の内容は含まない）、組織ID。主としてシステム運用・セキュリティ管理・濫用監視に使用します。
2. 統計イベントログ（第1条11号）：施設種別・診療科区分・地域区分（都道府県より粗い単位）・ツールカテゴリ・医学的クエリ区分・応答時間・接続デバイス種別・LLMプロバイダー区分・PHI検知カテゴリ・ハッシュ化組織ID・時刻（分以下を切り捨て）。主として学術研究・後ろ向き研究・サービス改善・広報活動に使用します。

1. Routing Log (Article 1, Item 10): Type of connected LLM provider, name of MCP tool called, call timestamp, response time, PHI Guardrail activation category (no patient content), and organization ID. Used primarily for system operations, security management, and abuse monitoring.
2. Statistical Event Log (Article 1, Item 11): Facility type, clinical department category, regional category (coarser than prefecture level), tool category, medical query category, response time, connected device type, LLM provider category, PHI detection category, hashed organization ID, and timestamp (truncated to the minute). Used primarily for academic research, retrospective studies, service improvement, and marketing activities.

いずれのログにも、患者情報・診療情報・プロンプト内容・AI回答内容・ユーザーを直接識別する情報は含まれません。当社は本サービスに接続されたLLMのAPI通信内容を保有・閲覧しません。LLMとの契約および費用負担はユーザーと各LLMプロバイダーの間に帰属します。

Neither log contains patient information, clinical information, prompt content, AI response content, or any directly identifying user information. The Company does not hold or access the content of API communications between Users and connected LLMs. Contractual and billing relationships with LLMs remain between Users and each LLM provider.

データの保持期間Data Retention Periods

• ルーティングログは収集後最大24ヶ月間保持し、期間経過後は自動的に削除します。
• 統計イベントログは収集後最大60ヶ月（5年間）保持します。後ろ向き研究の有効性は縦断的なデータ蓄積に依存するため、研究目的での長期保持が必要な場合は別途通知の上で延長することがあります。
• 匿名加工情報または統計情報として処理済みのデータは、個人・組織の識別性がない限り、保持期間の制限を受けません。

• Routing logs are retained for a maximum of 24 months after collection and are automatically deleted after this period.
• Statistical event logs are retained for a maximum of 60 months (5 years) after collection. As the validity of retrospective research depends on longitudinal data accumulation, the retention period may be extended with prior notice if long-term retention is required for research purposes.
• Data that has been processed as anonymized information or statistical information is not subject to retention period restrictions as long as individuals or organizations cannot be identified.

学術研究・後ろ向き研究への活用Use for Academic Research and Retrospective Studies

当社は、統計イベントログを仮名加工または匿名加工した上で、以下の学術研究・公益目的に活用することがあります。

The Company may use statistical event logs, after pseudonymization or anonymization, for the following academic research and public interest purposes.

• 後ろ向き観察研究：医療現場における生成AI利用パターン・PHI露出リスク分布・医療情報ニーズの時系列分析等を目的とした後ろ向き研究を、当社または提携研究機関が実施することがあります。研究実施にあたっては倫理的配慮を行い、必要な場合は研究倫理審査（IRB審査相当）を経た上で実施します。
• 学術機関・医療機関との共同研究：大学・研究機関・医療機関・学会が行う医療AIガバナンス・医療情報学・臨床情報学に関する研究に対し、匿名加工した統計イベントログを提供することがあります。提供先は当社が研究目的の正当性を確認した機関に限定し、個別の組織・ユーザーが識別可能な情報は提供しません。
• LLMプロバイダーとの共同研究：医療用途における各LLMの利用傾向に関する匿名化データを、LLMプロバイダーと共同研究の目的で共有することがあります。この場合、個別の組織・ユーザーが識別可能な情報は提供しません。
• 医療AIガバナンスに関する政策・業界提言：厚労省・HAIP・Health ISAC Japan等の公的機関・業界団体が行う調査・提言活動に対し、匿名化した集計データを提供することがあります。

• Retrospective Observational Research: The Company or affiliated research institutions may conduct retrospective studies aimed at analyzing patterns of generative AI use in medical settings, PHI exposure risk distribution, and time-series analysis of medical information needs. Research will be conducted with ethical consideration, and where required, after ethics review (IRB-equivalent).
• Joint Research with Academic and Medical Institutions: Anonymized statistical event logs may be provided to universities, research institutions, medical institutions, and academic societies conducting research on medical AI governance, medical informatics, and clinical informatics. Provision is limited to institutions whose research purposes the Company has confirmed as legitimate; no data identifying individual organizations or users will be provided.
• Joint Research with LLM Providers: Anonymized data on usage trends of each LLM for medical purposes may be shared with LLM providers for joint research purposes. In such cases, no data identifying individual organizations or users will be provided.
• Policy and Industry Recommendations on Medical AI Governance: Anonymized aggregate data may be provided to public institutions and industry bodies such as MHLW, HAIP, and Health ISAC Japan for their survey and recommendation activities.

広報・マーケティング活用Marketing and Communications Use

当社は、統計イベントログを組織・個人が識別できない形に集計・匿名化した上で、以下の目的に利用することがあります。

The Company may aggregate and anonymize statistical event logs in a form that does not identify organizations or individuals, and use them for the following purposes.

• 医療AI利用動向レポートの作成・公開：「医療現場で使用されるLLMプロバイダーの分布」「診療用途別のMCPツール利用傾向」「PHIガードレール適用状況の業界動向」等を集計した年次レポートまたは不定期レポートとして、当社ウェブサイト・プレスリリース・学術発表等で公開することがあります。
• 当社サービスの広報・マーケティング活動：「医療従事者に選ばれるLLMの傾向」「医療機関における生成AI活用の実態」等のかたちで、集計データを当社の広報活動・展示会・営業資料等に利用することがあります。

• Publishing Medical AI Usage Trend Reports: Annual or irregular reports aggregating data such as "distribution of LLM providers used in medical settings", "MCP tool usage trends by clinical purpose", and "industry trends in PHI Guardrail application" may be published on the Company's website, in press releases, at academic presentations, etc.
• Company Marketing Activities: Aggregated data such as "trends in LLMs preferred by medical professionals" and "the reality of generative AI use in medical institutions" may be used in the Company's marketing activities, trade shows, and sales materials.

匿名化・集計の基準Anonymization and Aggregation Standards

• 公開・提供するデータは、特定の組織または個人を識別できないよう、複数組織・複数ユーザーのデータを統合した集計値のみとします。最小集計単位はn=5以上とし、これを下回る小集団のデータは集計対象から除外します。
• 当社は、公開・提供するデータから特定の組織・個人が識別されることのないよう、適切な統計的処理（最小集計単位の設定・外れ値の除外・地域粒度の粗粒化等）を実施します。
• 当社が行う匿名化処理は、個人情報保護法に定める匿名加工情報または仮名加工情報の基準に準じて実施します。

• Data that is published or provided will consist only of aggregated values combining data from multiple organizations and multiple users, so that no specific organization or individual can be identified. The minimum aggregation unit is n=5 or more; data from groups below this threshold will be excluded from aggregation.
• The Company will implement appropriate statistical processing (setting minimum aggregation units, excluding outliers, coarsening regional granularity, etc.) to ensure that no specific organization or individual can be identified from published or provided data.
• Anonymization processing performed by the Company is conducted in accordance with the standards for anonymized personal information or pseudonymized personal information set out in the Act on the Protection of Personal Information.

オプトアウトOpt-Out

以下の2つのオプトアウトを独立して選択できます。いずれも、ダッシュボードの設定画面またはカスタマーサポートへの申請により行うことができます。

The following two opt-outs can be exercised independently, either via the dashboard settings or by applying to customer support.

• 広報・マーケティング活用からのオプトアウト：当該組織の統計イベントログを広報・マーケティング目的の集計対象から除外します。
• 学術研究活用からのオプトアウト：当該組織の統計イベントログを学術研究・後ろ向き研究への提供対象から除外します。なお、既に匿名加工が完了し個人・組織の識別性が失われたデータについては、オプトアウト後も研究データとして継続利用される場合があります。

• Opt-Out from Marketing Use: Excludes your organization's statistical event logs from aggregation for marketing and communications purposes.
• Opt-Out from Academic Research Use: Excludes your organization's statistical event logs from provision for academic research and retrospective studies. Note that data that has already been fully anonymized and lost its identifiability as an individual or organization may continue to be used as research data even after opt-out.

いずれのオプトアウトも、サービス品質の向上・セキュリティ管理・濫用監視を目的としたルーティングログの収集には影響しません。

Neither opt-out affects the collection of routing logs for the purposes of service quality improvement, security management, and abuse monitoring.

第5条の4（接続デバイスデータの取扱い）Article 5-4: Handling of Connected Device Data

本サービスは、MediLine MCPプロトコルを通じてユーザーが接続する医療関連デバイス（デジタル聴診デバイス、院内環境センサー等。以下「接続デバイス」）からのデータを処理する機能を提供または将来的に提供する予定です。

The Service provides, or plans to provide in the future, functionality to process data from medical-related devices (digital stethoscope devices, in-hospital environmental sensors, etc.; collectively "Connected Devices") connected by users via the MediLine MCP protocol.

• 接続デバイスから送信されるデータは、本規約第5条の2に定めるPHIガードレールの対象となります。患者を識別しうる情報が含まれる場合は、仮名化処理が適用されます。
• 接続デバイスの種別・利用状況に関する統計情報（患者情報・測定値の内容を含まない）は、第1条11号に定める統計イベントログの一部として収集されます。
• 特定のデバイスカテゴリに固有のデータ取扱いルールが生じる場合は、当該デバイスの接続機能の提供開始時に、本条への追記または別途ガイドラインの公開をもって通知します。
• 接続デバイスが薬事法上の医療機器に該当する場合のデータ取扱いについては、関連する法令および当社が別途定める医療機器連携ガイドラインに従います。

• Data transmitted from Connected Devices is subject to the PHI Guardrail defined in Article 5-2 of these Terms. If information that could identify a patient is included, pseudonymization processing will be applied.
• Statistical information regarding the type and usage of Connected Devices (not including patient information or measurement content) will be collected as part of the statistical event log defined in Article 1, Item 11.
• If data handling rules specific to a particular device category arise, notification will be provided by means of an addition to this Article or the publication of separate guidelines at the time the connection function for that device is launched.
• For handling of data from Connected Devices that qualify as medical devices under the Pharmaceutical and Medical Device Act, the relevant laws and regulations and the Medical Device Integration Guidelines separately established by the Company will apply.

第6条（知的財産権）Article 6: Intellectual Property Rights

本サービスおよびそのコンテンツに関する著作権、商標権、その他の知的財産権は、当社または正当な権利者に帰属します。ユーザーは、本サービスを通じて取得した情報を、自己の業務目的の範囲内でのみ利用できるものとします。

Copyright, trademark rights, and other intellectual property rights relating to the Service and its content belong to the Company or legitimate rights holders. Users may use information obtained through the Service only within the scope of their own business purposes.

第7条（免責事項）Article 7: Disclaimer

1. 当社は、メンテナンス、システム障害、その他の事由による本サービスの一時的な停止について、一切の責任を負いません。
2. 当社は、本サービスが参照する外部API（PMDA、PubMed等）の停止または仕様変更に起因する影響について責任を負いません。
3. 本サービスの利用に関して当社が負う損害賠償責任は、直近3ヶ月間にユーザーが当社に支払った利用料金を上限とします。

1. The Company assumes no liability for temporary suspension of the Service due to maintenance, system failure, or any other reason.
2. The Company assumes no liability for the impact caused by the suspension or specification changes of external APIs referenced by the Service (PMDA, PubMed, etc.).
3. The Company's liability for damages arising from use of the Service is limited to the amount of usage fees paid by the User to the Company in the preceding three months.

第8条（準拠法・管轄裁判所）Article 8: Governing Law and Jurisdiction

1. 本規約の解釈および適用は、日本法に準拠するものとする。
2. 本規約に関する一切の紛争については、東京地方裁判所を第一審の専属的合意管轄裁判所とする。

1. The interpretation and application of these Terms shall be governed by the laws of Japan.
2. The Tokyo District Court shall be the exclusive agreed court of first instance jurisdiction for all disputes relating to these Terms.

第9条（お問い合わせ）Article 9: Contact

株式会社シェアメディカル カスタマーサポート
メール：support@mediline.jp
受付時間：平日 10:00〜18:00（土日祝・年末年始を除く）

ShareMedical, Inc. — Customer Support
Email: support@mediline.jp
Business hours: Weekdays 10:00–18:00 JST (excluding national holidays and year-end/new-year)