BUSINESS LAWYERS LIBRARY

Q&A AIの法務と倫理

発売日
2021年04月23日
出版社
中央経済社
編著等
古川 直裕、渡邊 道生穂、柴山 吉報、木村 菜生子

AI法務に関する各種ガイドラインの基本事項から、現在注目されているAI倫理の議論を詳説。実際にAI開発プロジェクトに携わってきた筆者らにより、技術的側面にも言及。

目次

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

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