会場受講／ライブ配信／アーカイブ配信（２週間、何度でもご視聴可）

【講師】
アンダーソン・毛利・友常法律事務所　外国法共同事業
パートナー弁護士
中崎　尚（なかざき　たかし）　氏

【重点講義内容】
日本では、AIプリンシプル・コード（仮称）の案において、生成AI開発者・提供者を念頭に、概要開示、権利者からの開示要求への対応、利用者からの開示要求への対応が中核的枠組みとして示されています。他方、EUではAI Actの透明性義務が2026年8月2日から適用され、AIと対話していることの告知、AI生成物の機械判読可能な表示、感情認識・生体分類に関する告知、ディープフェイクや公共的関心事項に関するAI生成テキストの表示が求められます。さらにEUでは、GPAIモデル提供者について、2025年8月2日から義務が適用され、GPAI Code of Practiceや学習コンテンツ要約テンプレートも整備されています。
米国では連邦統一法ではなく、州法ごとに透明性規制が形成されつつあります。たとえば、コロラド州では2026年6月30日から、高リスクAIの開発者・導入者に対し、公開ステートメント、影響評価、消費者通知などが求められる。他方、一般的な会話型AIについての「AIであること」の開示義務は、現行のColorado AI Actの中心的義務ではなく、別途審議中の会話型AI法案で扱われることになっています。ユタ州では、消費者取引や規制職種におけるAI対話について、一定の場合の開示義務やセーフハーバーが設けられています。カリフォルニア州では、生成AIの開発者に対し、学習データのソース、データの種類、件数レンジ、購入・ライセンスの有無、個人情報の有無などをウェブサイトで文書化する制度が導入されています。
本セミナーでは、これらを単なる制度紹介にとどめず、日本企業にとって何を開示すべきか、どこまで説明責任を負うか、学習データと著作権の問題にどう向き合うべきかという実務論点に引きつけて解説します。周辺論点として、日本の著作権法30条の4を含むAI学習と著作権の基礎、日本の権利者対応実務、EUにおけるcopyright policyやtraining content summary、米国での訴訟・州法動向の影響もとりあげます。

１．AIプリンシプル・コードの全体像と日本のAIガバナンスにおけるｊ位置づけ
２．「コンプライ・オア・エクスプレイン」をどのように捉えるべきか
３．開示の枠組み
４．周辺論点としてのAI学習と著作権
５．EU AI Actの透明性要件との比較
６．米国州法レベルの透明性要件との比較
７．AIの種別（高リスクAI、対話型AI、ディープフェイク）の影響
８．質疑応答

※講演内容は最新動向に応じて変更する場合がございます。