表紙

はじめに

目次

第1章　AI法務導入

第1　AI業界の特徴と法務上の留意点

1　スピード感

2　見通しの不透明さ

3　人材の重要性

4　外部連携

5　二極化

第2　用語の定義

1　AI

2　アルゴリズム

3　モデル

4　アーキテクチャ

5　ベクトルと行列，構造化

6　AIシステム

7　通常システム

8　データ

9　生データ

10　データセット

11　学習用データセット

12　特徴

第2章　AIに関する技術等の説明

第1　はじめに

1　本章の内容

2　本章の構成

第2　AIの歴史

第3　AIの技術（概論）

1　AIとは

2　機械学習

第4　ディープラーニングとは

1　ディープラーニングのモデルの基本構造

2　ディープラーニングの学習

3　ディープラーニングの推論プログラムと学習用プログラム

4　ディープラーニングの応用的手法（画像認識，自然言語処理等）

第5　ディープラーニングのモデル生成

1　モデルの生成にあたって

2　生成過程①：データの収集，前処理および特徴量の選択

3　生成過程②：アノテーション

4　生成過程③：手法やモデルの構造の選択

5　生成過程④：学習・評価・検証

6　学習・評価を踏まえた検証およびデータの可視化と前処理のやり直し

第6　ディープラーニングのモデル生成（各論）

1　タスクの種類の分類

2　データの種類の分類

3　データの収集，前処理およびアノテーション

4　特徴量選択

5　アルゴリズム選択

6　学習・モデル作成

7　評価

8　チューニング

9　その他

第7　開発プロセス

1　概要

2　アセスメント

3　PoC

4　開発　システム実装

5　開発プロセスの例

第3章　AI倫理

Q3－01　AI倫理とは何か

Q3－02　AI倫理に係る国内外のガイドライン等・企業の取組み・日本の法規制

Q3－03　AI倫理における公平性，平等やバイアスの問題

Q3－04　AI倫理における透明性，説明可能性，アカウンタビリティ

Q3－05　AI倫理におけるプライバシーの問題

Q3－06　AIの悪用・誤用の問題

Q3－07　AI倫理における安全性，信頼性

Q3－08　AI倫理における幸福

Q3－09　AI倫理における社内体制

Q3－10　AI倫理の問題への対応策

第4章　AIと品質

Q4－01　AIの品質保証

第5章　AI開発契約

Q5－01　AI開発ガイドライン・契約書のひな形等

Q5－02　AIの精度保証・

Q5－03　AIシステム開発における契約不適合責任

Q5－04　AIシステムの検収

Q5－05　AIの精度を定量化できない場合

Q5－06　AIシステム開発における特許を侵害しないことの保証

Q5－07　AI開発の過程における生成物の取扱い

Q5－08　著作権の帰属・利用条件

Q5－09　学習用データセットの著作権

Q5－10　学習に用いるデータを収集する際の留意点

Q5－11　OSSとは

Q5－12　AI開発におけるOSS

Q5－13　AIシステムの保守

Q5－14　AIシステム開発後の再学習業務の委託

Q5－15　AI倫理とAIシステム開発契約

Q5－16　データ収集やアノテーション業務の外部委託

Q5－17　AIシステムの開発失敗に係る法的責任

Q5－18　教師あり学習以外の機械学習に関する開発契約

第6章　AIと個人情報保護法

Q6－01　個人情報保護法の概要

Q6－02　個人情報の利活用・第三者提供

Q6－03　顔画像の取得・解析

Q6－04　医療分野におけるビッグデータの取扱い

第7章　AIと知的財産

Q7－01　AI関連技術の発明該当性

Q7－02　AI関連技術の発明者

Q7－03　AI生成物の著作物性

第8章　AIとセキュリティ

Q8－01　AIに対する攻撃手法

Q8－02　匿名化済みデータセットに係る個人情報侵害

Q8－03　不正競争防止法による保護

Q8－04　AI開発・利用と秘密保持契約

第9章　AIと独占禁止法

Q9－01　独占禁止法上のAIやデータ

第10章　AIと量子コンピュータ

Q10－01　量子コンピュータとAI開発

索引

執筆者

奥付