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AIプリンシプル・コードと透明性要件対応〜EU AI Act・米国州法との比較、AI学習の現場を踏まえた実務〜
5月20日(水)
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
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。
1998年 東京大学法学部卒。2001年 弁護士登録。2008年 米国Columbia University School of Law (LL.M.) 卒。2008年9月-2009年6月 米国Washington D.C.のArnold & Porter法律事務所勤務。2013年1月 当事務所パートナー就任。2025年4月 国立健康危機管理研究機構（JIHS）監事就任。2010年〜 AIPPI（国際知的財産保護協会）編集委員。2016年〜 経済産業省「経済産業省・総務省 IoT推進コンソーシアム データ流通推進WG」委員。2018年〜 経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン検討会」委員。2019年〜 「エンターテイメント・ローヤーズ・ネットワーク（ELN）」幹事。2020年〜 経済産業省「AI社会実装ガイド・ワーキンググループ」委員。2022年〜 内閣府「メタバース上のコンテンツ等をめぐる新たな法的課題への対応に関する官民連携会議」構成員。2022年〜 経済産業省「AI 原則実践のためのガバナンス・ガイドライン」ワーキンググループ構成員。2023年〜 経済産業省「AIガバナンスのルールに関する調査研究及び検討会運営」有識者検討委員会委員。国内外の個人情報保護案件・IT・インターネット案件・著作権・クロスボーダー案件等を広く取り扱う。その他、多数の技術分野の事件にも豊富な経験を有する。著書『相談事例で学ぶ生成AIの活用と法務』（有斐閣 2025年）、『AI白書2025』（KADOKAWA 2025年）、『別冊NBL No.192 EU AI法概説』（商事法務 2025年）、『生成AI法務・ガバナンス』（商事法務 2024年）、『Q&Aで学ぶGDPRのリスクと対応策（第2版）』（商事法務 近刊）、ほか個人情報・メタバース・ビッグデータ・ソーシャルメディア・決済ビジネス・システム開発・AIを中心に多数。
