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【連載】生成AIと著作権~文化審議会著作権分科会法制度小委員会「考え方」を踏まえて~ 本連載は、2024年3月15日に文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」(以下「考え方」」といいます)が公表されたことを受けて、2024年4月時点でのAIと著作権に関する法的論点とその基本的な考え方について網羅的に整理したものです。 本連載の作成にあたっては、「考え方」をベースに、関連する各書籍や論文等を参照し、かつ私自身が実務で経験したことを最大限盛り込んでいます。 特に「上野達弘・奥邨弘司(編)「AIと著作権」勁草書房、2024年」は、2024年時点の最新の論点について、理論的・実務的な観点から極めて詳細な検討がされている書籍であり、本連載作成に際しても大いに参考にしています。 本連載では、網羅的、かつ最新の知見を盛り込みつつも、学説の対立の紹介は最小限にとどめて、で
第1 はじめに FAQシステムやチャットボットなど「何か知りたいこと(検索文・質問文)」を入力して検索や回答生成を行うに際して、検索や回答精度を向上させたり、回答根拠を明示させるために、LLM技術と外部データを組み合わせたシステムの研究開発や実装が急速に進んでいます。 LLMが外部データを参照できるようにするには、LLMそのものをFine-tuningする方法、プロンプトで情報を与える方法、RAGによって外部データを保存したデータベース (Data Base; 以下DB) から呼び出す方法の3つがあります。 ここでいう「外部データ」とは、「LLMの外部にあるデータ」という意味でして、その中には社内文書や、書籍・ウェブページ上のデータなどが含まれます。当該「外部データ」の中には、他人が著作権を持つ著作物(以下「既存著作物」といいます)も含まれるため、それら既存著作物を外部データとして利用する
生成AIへのプロンプト入力時に問題となる個人情報保護法の論点をまとめました。 本稿作成時点(2023年9月1日)における見解であり、今後、個情委が公表する内容等によって内容はアップデートする可能性がある点についてご留意ください。 プロンプト入力時における個人情報保護法論点フローチャート 生成AIにプロンプトを入力するにあたり、個人情報保護法(個情法)上問題となり得る点をフローチャートにしてみました。 白色の帰結は、個情法に抵触せずに利用できる可能性が高い場合です。他方でグレーの帰結は、個情法に抵触するか(目的外利用)、本人(プロンプトに含まれる個人情報の主体)からの同意取得が必要になるため、適法に利用するためには一定の困難が生じる可能性がある場合です。以下、①から順番に解説していきます。 ①入力するプロンプトは個人情報か 入力するプロンプトが個人情報にあたらなければ、原則として個情法の問題
1 はじめに 近時、LLMを利用し、社内外の文書データを用いた精度の高いチャットボットを構築するために、RAG(Retrieval Augmented Generation)という手法が注目されています。 LLMをそのまま利用してチャットボットの構築を行うと、通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができないか、あるいは正しくない回答を返してしまいます。 この問題を解決する手法として注目されているのがRAGです。 この手法は、あらかじめ社内外の文書データをデータベース(DB)として準備しておき、ユーザからの質問がなされた場合には、当該質問と関連性が高い文書データを検索し、その文章データを質問文に付加してLLMに入力することで、精度が高い、かつ実際の文書データに紐付いた回答を生成することができるというものです。 ここで、プロンプトに入力するためにDBとして
第1 本手引きについて 1 本手引きの利用目的 本手引きは以下の目的に利用されることを想定しています。 ① 生成AIサービスの導入を検討している企業の経営陣・セキュリティ部門・法務部門が導入に際しての法的リスク評価や、社内独自の生成AI利用ガイドラインを作成する際の参考にする。 ② フリーランスの方や、所属する会社・機関に生成AI利用ガイドラインがない方が、生成AIサービス利用の際の注意事項を把握する。 ③ 生成AIサービスを開発・提供する事業者がサービス・システム設計の参考にする。 2 本手引きが対象とする生成AIサービス ChatGPTのようなLLM(大規模言語モデル)を利用した文章生成AIサービスを主たる対象としますが、画像生成AIサービスについても必要な限度で触れます。 3 本手引きの構成 生成AIサービスは、いずれのサービスも基本的に「ユーザーが何らかのデータを入力して何らかの処
1 はじめに 日本著作権法30条の4は、AI開発という観点では日本にとっての大きなアドバンテージになるということは何度かお伝えしていますが、最近の生成AIの猛烈な進化に伴って「2018年の30条の4制定段階で生成AIがこれほどまで発展することは想定されていなかった(だから30条の4は見直すべきだ)」という議論を見るようになりました。 この点についての論点を整理し、私の意見をお伝えしようと思います。 2 30条の4と、AI創作物による著作権侵害は無関係 まずはっきりさせておきたいのは、30条の4はあくまで学習段階の著作物の利用を適法化するものであって、AI創作物による著作権侵害を適法化するものではない、ということです。 つまりAI創作物による著作権侵害(学習用データと同一・類似の生成物が出力された場合の著作権侵害)については、著作権侵害の要件である「類似性」「依拠性」があるかどうかの問題であ
第1 はじめに 前回の記事で大規模言語モデル(LLM)に関するビジネスは3つのレイヤーに分けると理解しやすいというお話をしました。 このうち、レイヤー1は「大規模データセットや大規模言語モデルを自ら開発して公開・提供するレイヤー」です。 このレイヤーに関する最近の話題としては、自民党が公表したホワイトペーパー(案)や、OpenAIのサム・アルトマンCEO来日+日本への7つの提言などがありますね。 【関連リンク】 ▼ 自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム ▼ 来日したOpenAIのアルトマンCEO、日本へ7つの提案–自民党の塩崎議員が明かす 今回の記事は、このレイヤー1に取り組む際の法的な留意点について解説をしたいと思います。 レイヤー1に関する論点の全体構造は以下のとおりですが、全部を解説するとボリュームが大きくなりすぎるため、とりあえず最も良く問題となる①に絞ります。 ① デ
ChatGPTにとって日本は”機械学習パラダイス”なのか ~LLM(大規模言語モデル)にとっての個人情報保護法とGDPR~ ChatGPTを提供する米OpenAI社のCEOが来日したことが話題になっています。 「ChatGPT」CEO来日、個人データ保護「政府に協力」(日本経済新聞・20230411) 上記記事によれば、OpenAIのCEOは「自ら日本に足を運ぶことで、オープンAIへの支持を広げる狙いがあったとみられる」「日本に拠点を設ける考えも示唆した」とあり、OpenAIは日本を市場として重視しようとしていることが伺われます。 OpenAIにとって、なぜ日本の市場は魅力的なのでしょうか。その理由のひとつとして、GDPR(欧州一般データ保護規則)をはじめとする主要な海外個人データ保護法制よりも、日本の個人情報保護法が機械学習にとって対応しやすいことが挙げられます。 実は日本における著作権
1 画像生成AIを含む生成系AIとビジネス ビジネス領域において、画像生成AIを含む生成系AI技術が利用される場面は大きく分けると2つあるように思います。 1つはユーザー側で利用する場面、つまり「生成系AIを利用して生成したコンテンツを自社プロダクトで用いる場合」、もう1つはベンダ側で提供する場面、つまり「生成系AIのモデルそのものや当該モデルをベースとするアプリケーションを開発・提供する場合」の2つです。 もちろん、企業によっては「自社で生成系AIツールを開発し、当該ツールを用いて生成したコンテンツを自社プロダクトで用いる」ということもあるでしょう。その場合は2つの領域双方にまたがった検討が必要です。 (1) 生成系AIのモデルそのものや当該モデルをベースとするアプリケーションを開発・提供する場合 生成系AIのモデルそのものや、当該モデルをベースとするアプリケーションをベンダ・サービサー
アプリ開発者(デベロッパー)にとって、App StoreやGoogle Playストア等から突然アプリが削除されたり、アカウントが停止されたりすると死活問題になります。 2021年2月に施行されたデジタルプラットフォーム取引透明化法(以下「透明化法」)を正しく理解しておけば、このような問題に対処できる可能性が広がると考えるため、今回はアプリ開発者が知っておくべき透明化法のポイントを解説します。 デジタルプラットフォーム取引透明化法をまとめると 【透明化法を簡潔にまとめると】 ▶アプリストアやオンラインモールといったデジタルプラットフォーム(DPF)の透明性や公正性の向上、デベロッパーや出品者との間の相互理解の促進等を目的として2021年2月1日に施行された法律 ▶すべてのDPFを規律対象とするのではなく、国内流通総額が一定額以上の特定デジタルプラットフォーム(特定DPF)のみを規律対象とす
はじめに AI技術を利用した文章や画像・音楽等の自動生成技術及び同技術を利用したビジネスは日進月歩のスピードで進化しています。 特に人物肖像の自動生成については、その技術が高度化し、実在の人物の肖像とほとんど区別がつかない人物肖像を自動生成できるようになってきています。 そのため、それらの人物生成肖像の生成・利用に関する様々なビジネス(AI技術を利用して人物肖像を自動生成できるサービスやAI自動生成肖像を販売するサービスなど)や、AI自動生成肖像の利用場面(印刷物、ウェブサイト、漫画、映像、ゲームキャラ等)が急速に拡大してきています。 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks(https://arxiv.org/pdf/1812.04948.pdfより) 上記で引用した人物肖像は、一見す
第1 はじめに 自然言語処理技術の発展に伴い、自然言語AIを利用したサービスが大変盛り上がっています。 たとえば、検索、要約、翻訳、チャットボット、文章の自動生成、入力補完などのサービスで、近いところで有名なのは、2020年にOpenAIが発表した「GPT-3」ですかね。これは約45TBにおよぶ大規模なテキストデータを学習し、あたかも人間が書いたような文章を自動で生成することが可能な自然言語モデルです。 【参考リンク】 自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介 進化が止まらない自然言語処理技術ですが、事業者が自然言語AIを利用したサービス(*ここでは、データの処理がクラウド上で自動的に行われるサービスを前提とします)を提供する際に検討しなければならないことは、大きく分けると、学習済みモデルの構築フェーズの問題と、モデルを利用したサービス提供フェーズに関する問題に分かれます。 このうち、モデル
イントロ(はじめに) 突然ですが、先日、Twitterを見ている中で、以下のtofubeats氏1氏は神戸生まれの同い年の星です。の投稿が目に留まりました。 いろいろ見てるんすけど放送事業者じゃないと「CD に関わった実演家,レコード製作者の許諾を得ることなく,市販 CD(商業用レコード)を自由に放送使用することができ」ないんすかね — tofubeats (@tofubeats) July 8, 2021 つまり放送事業者は原盤権的にシロだけど個人とか商用で普通に配信してる人とかは権利者にそれぞれ掛け合うしかないってことになると思うんすけど、識者の方々に教わりたいでんな… — tofubeats (@tofubeats) July 8, 2021 この話、実は放送事業者を中心に「通信と放送の融合」として10年近く種々の議論がなされているトピックに通ずる問題意識です(ここでは深くは立ち入り
はじめに みなさまいかがお過ごしでしょうか。私は徐々に忙しくなってきた1あくまで(当社比)であって、私の倍以上の時間働いている新人弁護士も当業界には存在します。おそろしいですね。のであたふたしたり目を回したりして過ごしております。 「同人作家の人に細々と読まれたらいいかな」ぐらいの気持ちで書いた前回の記事ですが、SNS強者のボスにツイートしていただいた結果、予想外の反響をいただき、 当事務所のスーパー新人、坂田弁護士によるBL同人誌事件の判例解説です。 法律関係者のみならず、同人作家、二次創作に携わるすべての方にご覧いただきたい内容です。 作品を無断転載された同人作家は何ができるか:BL同人誌事件(知財高裁令和2年10月6日)評釈 https://t.co/b9beWsRx4I — 杉浦健二 STORIA LAW (@kenjisugiura01) May 13, 2021 事務所サイトの
■ はじめに 弁護士ドットコムから依頼されたお題にて原稿を書き進めていったところ、思ったより複雑かつ面白い問題だったため、指定字数を大幅にオーバーしてしまいました。もったいないので編集部に相談したところ、エッセンスを弁護士ドットコムに掲載し、全文を事務所サイトに掲載することになりました。本記事はそのような経緯で執筆したものであり、原稿依頼がなければ生まれていなかった記事です。 弁護士ドットコム編集部様、ありがとうございました! ■ お題 コロナ禍、大学のオンライン授業は定着してきたが、あるルールをめぐって困惑も広がっている。 「授業の録画、撮影は禁止。アップしたことが発覚すれば留年になる」。首都圏の名門大学へ通う大学1年生のTさん(19)さんは、4月のオリエンテーション(授業説明会)で言われた一言にモヤモヤを感じている。 Tさんの大学の授業は、3度目の緊急事態宣言後、完全オンラインへと移行
はじめに お初にお目にかかります。昨年12月よりSTORIAで弁護士として執務をしております、坂田晃祐(さかたこうすけ)と申します。よろしくお願いいたします。 元々はこの文章も個人的なブログに載せる予定で、所内で原案を公開したのですが、弊所柿沼・杉浦より事務所ブログに載せるよう厳命を受けましたので、こちらで公開させていただきます。ご笑覧いただければ幸いでございます。 さて、去る昨年10月、私の目にこのようなニュースが飛び込んできました。 知財高裁でBL同人作品の無断コピーは著作権侵害という当たり前の判決 当時はニュースを流し見して終わっていたのですが、改めて判決文を読んでみると興味深い判示もあり、また法律専門家だけでなく、二次創作をしている方にとっても重要な裁判例だと感じましたので、解説をしてみることにします。 判決文はこちらから読めます。 ※弁護士・同人作家双方にとりわかりやすい文章とす
先日寄稿したこちらの外部記事で、著作権法のオーバーライド問題について触れました。 民法改正から1年が経った現在の利用規約作成・運用の実務上のポイントをまとめた記事を寄稿しました。 定型約款のみなし合意と著作権オーバーライド問題についても触れています。 民法改正から1年、WEBサービスの利用規約実務のいまと再確認のポイント – BUSINESS LAWYERS https://t.co/HROlAgoJBR — 杉浦健二 STORIA LAW (@kenjisugiura01) April 20, 2021 本稿では、この外部記事の続編として、著作権法の柔軟な権利制限規定に関するオーバーライド問題を正面から取り上げます。 柔軟な権利制限規定に関するオーバーライド問題とは 著作権法におけるオーバーライド問題とは、著作権法では一定の場合には著作権者の許諾を得ずして著作物を利用できる旨を定めている
2018年AIモデル契約と2021年AIモデル契約を比べるとAI開発契約の「変わらないところ」と「進化しているところ」がよくわかった 1 はじめに 特許庁と経産省がとりまとめた「研究開発型スタートアップと事業会社のオープンイノベーション促進のためのモデル契約書ver1.0_AI編」(名前長い)が2021年3月29日にひっそり?公表されました。 【参考】 研究開発型スタートアップと事業会社のオープンイノベーション促進のためのモデル契約書ver1.0_AI編 世間的にはあまり話題になっていないように思いますが、AI開発に関するモデル契約として、実務的に非常に重要な点を多く含んでいますので、AI開発に関わる事業者の方は是非ご一読をお願いしたいと思います。 なお、ご存じの方も多いと思いますが、経産省は2018年6月にも「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を公表しており、そのガイドラインの
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