個人情報保護法・著作権法・特許法などの知識と、AI開発委託・サービス提供の契約の要点を、AIの場面に即して理解できるようになります
個人情報保護法が何のためにあるのかを身近な例からつかみます。深掘り層では、個人情報や個人データなどの用語の定義、匿名加工情報と仮名加工情報のちがい、第三者提供と委託の考え方、そして GDPR までをAI の場面に即して理解できるようになります。
著作権法が何を守るための法律かを身近な例からつかみます。深掘り層では、著作物と創作性の意味、著作権が生まれるしくみ、著作権侵害の考え方、そして AI 生成物に著作権が認められるかという論点や利用規約の役割までをAI の場面に即して理解できるようになります。
著作権法とAI生成物のレッスンの続きとして、生成AIをめぐる著作権の論点を掘り下げます。学習の段階と生成の段階を分けて考えること、日本の著作権法第30条の4がなぜAIの学習を広く許すのか、その但し書き（著作権者の利益を不当に害する場合）とは何か、生成物が既存の作品に似てしまった場合の考え方、そしてAI生成物そのものに著作権が生じるかまでを扱います。法律は改正や解釈の見直しが続くため、2026年時点の理解として述べ、最終的な判断は一次資料と専門家の確認に委ねます。
知的財産権と特許法が何を守るための制度かを身近な例からつかみます。深掘り層では、発明や特許権の意味、新規性と進歩性という取得の要件、発明者と職務発明の考え方、そして著作権との違いや AI と発明者性の論点までをAI の場面に即して理解できるようになります。
不正競争防止法と独占禁止法が、公正な競争を守るためにあることを身近な例からつかみます。深掘り層では、営業秘密の三要件、データを守る限定提供データのしくみ、そして競争制限や公正競争阻害性という独占禁止法の考え方までをAI とデータの場面に即して理解できるようになります。
AI 開発やサービス提供の契約が、ふつうのソフトウェアと何が違うのかをつかみます。深掘り層では、請負契約と準委任契約の違い、段階に分けて進める考え方、精度保証や秘密保持の論点、そして SaaS 型のサービス提供やデータ利用権までをAI の場面に即して理解できるようになります。