Top AI・機械学習 生成AIサービス提供事業者のための法務・知財・契約戦略
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生成AIサービス提供事業者のための法務・知財・契約戦略

生成AIサービスを「開発・提供」するプレーヤー向けのセミナーです

■ 本コースの概要

 画像生成AIや言語生成AIは業務の効率化、新規事業の創出、創造性の向上などを実現する強力なツールとして、各企業の業務に多大なるインパクトをもたらす可能性を秘めています。

 一方、生成AIサービスを業務で利用する際には、一定の法務的なリスクがあることも否定できません。

 そのため、生成AIサービスを「利用」するプレーヤーは、どのような生成AIサービスを、どのように利用することで生成AIサービスを安全に利用し、業務効率を向上させるかを真剣に模索し始めています。

 生成AIサービスを「開発」する側、つまりLLMや画像生成AIそのものを構築する、あるいはLLM等を利用したアプリケーションやシステムを自社サービスとして提供したり、受託開発の形で開発するプレーヤーも、そのような動きを無視できません。

 そこで、本セミナーは、主として生成AIサービスを「開発・提供」するプレーヤーが、法務・知財・契約的にどのようなことに留意して生成AIサービスの開発や提供をおこなったらよいか、について具体的な事例をもとに、3時間じっくり解説いたします。

 本セミナーは3部構成で、各パートで具体的な課題と対応策について深掘りします。

 第1部では、生成AIサービスの開発と提供の各フェーズで問題となる論点についての概要を説明します。

 第2部では、主として生成AIサービスの開発フェーズを対象とした解説を行います。

 具体的には「自社開発か受託(共同)開発か」「開発に利用するデータは顧客のデータか公開データか」「開発対象物はAIモデル(学習済みモデル)か、ルールベースのシステム(例:プロンプトエンジニアリングやエンベディングのためのシステム)か」についてです。

 いずれの論点も、AI開発一般に当てはまる部分が多いのですが、生成AI特有の論点(例プロンプトに関する知的財産権等)もありますので、そのような論点については特に詳しく解説します。

 第3部では、主として生成AIサービスの提供フェーズを対象とした解説を行います。サービス提供者が、生成AIサービスが原理的に含むリスクをどのようにヘッジしつつ、ユーザーに安全にサービスを使ってもらうために、どのような点に留意する必要があるかについての解説です。具体的には、①技術・システムでの対応、②利用規約での対応、③ユーザー内ルールでの対応の3つの視点から、具体的な対応方法について説明をします。 

■ 本コースの購入方法

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About the Instructor

柿沼 太一
柿沼 太一
弁護士・中小企業診断士

1997年京都大学法学部卒業。2000年弁護士登録。2015年にスタートアップのサポートを重点的に取り扱うSTORIA法律事務所を共同設立して現在に至る。

専門分野はスタートアップ法務、AI・データ法務、ヘルスケア法務。現在、様々なジャンル(医療・製造業・プラットフォーム型等)のAIスタートアップを、顧問弁護士として多数サポートしている。

AIの開発・利用・責任に関するセミナーを多数開催・登壇。経済産業省「AI・データ契約ガイドライン」検討会検討委員(~2018.3)。スタートアップファクトリー構築事業に係る契約ガイドライン検討会構成員(2018年)日本ディープラーニング協会(JDLA)有識者委員(2020.5~)日本データベース学会理事(2020.8~)。

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杉浦 健二
弁護士

▼ 略歴 
 企業勤務を経て2007年より弁護士登録。2015年STORIA法律事務所共同設立(神戸・東京)経済産業省設置デジタルプラットフォーム取引相談窓口(アプリストア利用事業者向け)法律顧問(2021-現在)

▼著作等
『AIプロファイリングの法律問題──AI時代の個人情報・プライバシー』(共編著、商事法務、2023年9月)
『ChatGPTビジネス活用大全』(監修、技術評論社、2023年9月)
『新アプリ法務ハンドブック』(共編著、日本加除出版、2022年)
「フェーズで理解するアプリサービスの関連法」(ビジネス法務2023年9月号)
「『外国における個人情報の保護に関する制度等の調査』をふまえた企業対応」(ビジネス法務2022年6月号)
「改正個人情報保護法(2022年4月1日施行)のポイントと実務対応リスト」(BUSINESS LAWYERS、2022年3月)ほか

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Course content

Total 2 hours 48 minutes
1 講義資料 1:00
Ⅰ 問題領域の整理
2 問題領域の整理 9:31
Ⅱ 自社サービスの提供
3 Ⅱ−1 第1 法律上の問題 49:33
4 Ⅱ−1 第2 生成AIと個人情報 49:23
5 Ⅱ−2 契約問題 11:46
6 Ⅱ−3 選ばれるサービスのポイント 4:48
Ⅲ 受託開発
7 第1 何が論点になるのか 2:48
8 第2 品質(性能保証、検収、契約不適合) 6:32
9 第3 知的財産権 26:41
10 第4 AI開発・利用に際して生じる可能性のある損害について 6:25