生成AI法務・ガバナンス
未来を形作る規範

生成AIをめぐる法務課題はガバナンスに直結する。その実務対応を明晰に描く。

次の産業革命とも言われる生成AIの登場は、あらゆる情報と著作物を呑み込み、人々の働き方を変える。知的財産権や情報の取扱にとどまらぬ大きなインパクトを企業法務に与えており、経営者も実務担当者も、強い意識改革を迫られている。近未来を視野に入れた生成AI法務の姿について、そのメカニズム・倫理面にも触れながら実務的に論ずる。

中崎 尚　アンダーソン・毛利・友常法律事務所外国法共同事業　弁護士

【著者略歴】
東京大学法学部卒業、2001年弁護士登録・アンダーソン・毛利法律事務所（当時）入所、2008年米国コロンビア大学ロースクール修了（LL.M.）、2009年夏まで米国ワシントンD.C.のArnold & Porter法律事務所に勤務。アンダーソン・毛利・友常法律事務所に復帰後は、インターネット・IT・システム関連を中心に、ビッグデータ、プライバシー、知的財産権法、AI・メタバースをはじめとする先端分野、クロスボーダー取引を幅広く取り扱う。個人情報保護委員会の各種制度調査を担当。

日本国際知的財産保護協会（AIPPI Japan）編集委員、総務省「スマートフォン時代における安心・安全な利用環境の在り方に関するWG」委員、経産省おもてなしプラットフォーム研究会委員、経産省AI社会実装アーキテクチャー検討会作業部会構成員、経産省IoTデータ流通促進研究会委員、経産省AI・データ契約ガイドライン作業部会委員、経産省ブロックチェーン法制度検討会委員、内閣府知的財産戦略本部メタバース上のコンテンツ等をめぐる新たな法的課題への対応に関する官民連携会議構成員、経産省AI事業者ガイドライン　ワーキング・グループ構成員、International Association of Privacy Professionals (IAPP) Co-Chairを歴任。

Chapter 1　生成 AI の押さえておくべきポイント
　1-1 生成 AI の登場
　1-3 生成 AI の弱点
　1-4 生成 AI とビジネス
　1-5 生成 AI のビジネス活用に特徴的なリスク
　1-6 生成 AI のリスク・ガバナンスと法規制の位置づけ
　1-7 事業者の意識しておくべき、直近の国内外のAI ガバナンスおよび法規制導入の動向
　1-8 生成 AI と事業者の関わり
　1-9 本書の枠組み
　1-10 論点と各事業者の関与の整理

Chapter 2　個人情報関連のリスク
　2-1 生成 AI における個人情報の活用とリスク
　2-2 生成 AI・AI 全般をめぐるデータ保護当局の動き
　2-3 我が国の個人情報保護法が適用される範囲
　2-4 取得に関する規制
　2-5 利用目的規制
　2-6 保管（安全管理）規制
　2-7 第三者提供の規制
　2-8 越境移転規制
　2-9 本人による権利行使への対応
　2-10 不適正利用の禁止
　2-11 事例検討

Chapter 3　その他情報関連のリスク 
　3-1 機密情報関連のリスク
　3-2 技術情報関連のリスク
　3-3 情報セキュリティ

Chapter 4　人格的権利・利益（肖像権・名誉権・パブリシティ権）関連のリスク 
　4-1 肖像権・パブリシティ権関連のリスク
　4-2 肖像権関連のリスク
　4-3 パブリシティ権関連のリスク
　4-4 民事責任としての名誉毀損

Chapter 5　著作権関連のリスク
　5-1 生成 AI における著作物の活用とリスク
　5-2 我が国の著作権法が適用される範囲
　5-3 機械学習と著作物
　5-4 著作物と生成・利用段階（プロンプト等）
　5-5 著作物と生成・利用段階（出力結果）
　5-6 政府の検討動向
　5-7 生成 AI の開発・学習段階をめぐる海外の裁判例

Chapter 6　学習用データセット・学習済みモデル・プロンプト・出力結果の知的財産法による保護
　6-1 学習用データセットの保護
　6-2 生成 AI モデル（学習済みモデル）の保護
　6-3 プロンプトの著作権法による保護
　6-4 出力結果の著作権法による保護
　6-5 海外の動向

Chapter 7　その他の知的財産権のリスク 
　7-1 商標権
　7-2 意匠権
　7-3 特許権
　7-4 不正競争防止法

Chapter 8　契約審査ほか業法規制のリスク
　8-1 契約審査ほか契約関連業務における AI 活用のリスクの所在
　8-2 これまでの法務省の見解
　8-3 ガイドラインの概要
　8-4 ユーザ事業者が、AI 契約審査サービスを活用する場合のリスク

Chapter 9　会社経営と生成 AI 
　9-1 会社経営における生成 AI の活用
　9-2 取締役の職務と生成 AI
　9-3 取締役の善管注意義務の基準（経営判断原則）
　9-4 生成 AI の経営判断への活用とリスク
　9-5 情報収集における生成 AI 利用の是非
　9-6 株主総会運営と生成 AI

Chapter 10　AI 倫理関連のリスク 
　10-1 AI 倫理とは
　10-2 AI 倫理に関するガイドライン
　10-3 幻覚・誤情報のリスク
　10-4 バイアス・公平性のリスク
　10-5 プライバシーのリスク
　10-6 透明性
　10-7 アカウンタビリティ
　10-8 誤　用
　10-9 悪用・偽情報（ディスインフォメーション）

Chapter 11　国外の生成 AI ガバナンスと法規制導入の動向
　11-1 全体像
　11-2 政府間の国際的な協力の動向
　11-3 EU の AI 規則
　11-4 EU のその他の AI 規制
　11-5 米国・カナダの動向
　11-6 中国の動向
　11-7 英国の動向
　11-8 その他の国々の生成 AI 規制

Chapter12　事業者のとるべき対策 
　12-1 全体像
　12-2 事業者はどのような体制で臨むべきなのか
　12-3 ユーザ事業者のリスクコントロール──社内ルールの準備
　12-4 ユーザ事業者のリスクコントロール──社員にルールを遵守させるための対応
　12-5 ユーザ事業者のリスクコントロール──契約による対応
　12-6 ユーザ事業者のリスクコントロール──技術による対応
　12-7 ユーザ事業者のリスクコントロール── AI ベンダの選定
　12-8 ユーザ事業者の具体的な利用場面における留意点
　12-9 AI 開発事業者・AI 提供事業者のリスクコントロールの重要性
　12-10 AI 開発事業者が特に留意すべき事項
　12-11 AI 提供事業者が特に留意すべき事項

Chapter13　AI ガバナンスと AI 事業者ガイドライン
　13-1 AI ガバナンスとは
　13-2 AI 事業者に共通して求められる原則・指針
　13-3 AI 開発事業者の留意すべき事項
　13-4 AI 提供事業者の留意すべき事項
　13-5 ユーザ事業者の留意すべき事項
　13-6 各AI 事業者の留意すべき事項のまとめとデータ提供者
　13-7 ガバナンスの確保と体制の構築
　13-8「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を参照する際の主な留意事項