人工知能（ＡＩ）関連技術の法的実務の課題と対応の方向性

商品説明

★これまでにない人工知能法のガイドブックです！

【本書のポイント】

・まずは、人工知能の技術を利用したビジネスの現状と向かうべき方向性を明確にしている。
・つぎに、その現状及び方向性を前提に、生じてくる現行法上の法律問題と解決策、近い将来の法制度設計の在り方を具体的に論じている。
・とりわけ、人工知能の瑕疵により損害を与えた場合の法的責任、人工知能が産み出した知的財産や賢くなった人工知能は誰に帰属するか、最後まで問題が残るロボットに刑事責任が問えるかという問題、法律問題では対処が難しい倫理問題などについて分かり易く説明している。
・企業のご担当者や専門家のみならず、企業の経営者・管理者・全ての企業人が身に着けておくべき必須の知識と識見を示している。
・人工知能のグローバルな急速な動きの中で、日本企業がどのような方向に向かって行くべきか（とくに自動車業界）を可能な限り明らかにしている。
・現時点における最新の参考図書や現在開催されている研究会などの有益な情報が満載されており、同じ問題意識を持った専門家とのネットワーク作りに役立てて戴ける。
・今後の経営者や管理者向けの幹部研修に役に立つプログラム（全く新しい事業を展開する際に法規制をどのように考えるか）の概要も示されている。

発刊にあたって

【著者】

足羽　教史 （あしわ　たかし）

現在インクリメントP（株） 管理部渉外担当部長
慶応義塾大学 経済学部卒。
トヨタ自動車（株）、三菱石油（株）（現 JX日鉱日石エネルギー（株））を経て現職。法務、知的財産、海外事業、マーケティング、商品・サービス企画、海外営業、人事等様々な職種と業務を経験。総合研究開発機構（NIRA） 客員研究員（2015年9月～）。『風観羽』ブロガー。国際企業法務協会理事。国際企業法務協会内では牧野和夫弁護士と共に『最先端法務研究会』を立上げ、共同代表に就任。

牧野　和夫 （まきの　かずお）

弁護士（日本国及び米国ミシガン州）・弁理士（芝綜合法律事務所）、早稲田大学、琉球大学法科大学院、東京医科歯科大学大学院、明治学院大学法学部・大学院、関西学院大学商学部・法学部、同志社大学ビジネススクールの各兼任講師。
早大法学部卒、89年GM工科大学優等修了、91年ジョージタウン大学ロースクール法学修士号、13年ハーバード大学ロースクール交渉戦略プログラム修了。
いすゞ自動車法務部課長・審議役、アップルコンピュータ法務部長、国士舘大学法学部教授、東京理科大学大学院客員教授、尚美学院大学大学院客員教授、大宮法科大学院大学教授、早稲田大学大学院（国際情報通信研究科）講師、内閣司法制度改革推進本部法曹養成検討会委員等を経て現職。英文契約書、知的財産などの著書は67冊を数える。16年人工知能法務問題を企業法務の観点から研究する国際企業法務協会「最先端法務研究会」の共同代表。

【著者より】

経営者の視点から、人工知能のビジネス・技術の現状及び今後のグローバルな動向を足羽氏から解説し、それを前提に、法律専門家の視点から、牧野氏から人工知能の事業化にあたっての法律問題と制度設計の在り方を論じており、これまでにない人工知能法のガイドブックになっている。両著者のこれまでの実務経験が十二分に活かされている著作といえる。

内容紹介

第0章　はじめに　カテゴリーの整理

第1章　第四次産業革命の衝撃

1.　10年以内になくなる職業
2.　日米の産業界・消費者業界で一体何が起きているのか・今後何が起きようとしているのか　～企業の置かれている状況の把握
　はじめに　どのような分野・業種へ影響するか
　2.1　人工知能（AI）の開発が急速に進んでいることで何が起きようとしているのか　?主に米国の動きはどうか
　　　・Singularity（技術的特異点）の衝撃:
　2.2　米国の政府はどのような法的な対応を検討しているのか
　　　・ドローン
　　　・自動運転自動車
　　　・ビッグデータ、パーソナルデータの利活用
　　　・遺伝子・医療分野11
　2.3　日本政府はどのような対応を検討しているのか
　　　・国土交通省
　　　・財務省・金融庁
　　　・経済産業省
　　　・厚生労働省
　　　・総務省
　　　・縦割り行政の障害をどこまで克服できるか
3.　従来:データは少なく企業ごとに孤立して存在
　　→ 今後:複雑化し生態系化するデジタルデータ
　　　　■ 世界を変えたインターネット
　　　　■ 無法空間との苦闘
　　　　■ これまではほんの序の口
　　　　■ 生態系化するプラットフォーム
　　　　■ 所有からアクセスにシフトする「自己」
　　　　■ 非貨幣的価値と公共政策の方向
4.　すべてがデジタルデータへ!デジタルデータ化がもたらす飛躍
5.　企業の競争は新次元へ!
　　　　■ 日本版「飛躍型企業」の例
　　　　■ デジタル化は「飛躍型企業」への入り口
　　　　■ デジタル化による競争条件の激変
　　　　■ 先行事例としてのIT・電気市場
　　　　■ ビジネスの全領域に及ぶ「スマホ・ビジネスモデル」
　　　　■ 問題点と分析ツール
　　　　■ ガバナンスの在り方
　　　　■ アーキテクチャー過剰時代のメリットと問題点
6.　自動車産業に降る「自動運転車」という隕石
　　　　■ 自動車産業に降った隕石
　　　　■ 自動運転車のビジョンが現実に
　　　　■ 完全自動運転車というもっと大きな隕石
　　　　■ 自動運転車の分類
　　　　■ 法的対応も大きく異なる完全自動運転車
　　　　■ 腰がひける既存の自動車業界関係者
　　　　■ 一転完全自動運転車実現に舵をきった米国
　　　　■ 変更を余儀なくされる社会の設計思想
　　　　■ 難題を突きつけられる法曹界
　　　　■ 越え難い「倫理問題」
　　　　■ 「許された危険」の概念が鍵?
　　　　■ 誰にとっても無関心ではいられない


第2章　IoT、ロボティックスと人工知能（AI）・ビッグデータの法的問題と対応（自動運転、ドローン、ロボット等）

1.　人工知能（AI）やロボットの技術革新は法制度にどのような影響を与えるか
2.　人工知能（AI）（例えば自動運転車）が人間にケガをさせたら誰が民事責任を問われるか
　2.1　発生した損害に対して「誰に」民事責任が発生する可能性があるか68
　2.2　発生した損害に対して「どのような民事責任（法的責任の根拠・性格）がどのような要件を満たすと発生する」可能性があるか
　　　　■ 請負や準委任の責任について
　2.3　発生した損害に対して誰がどのような民事責任を負う可能性があるか? 
　2.4　自立型と非自立型とで民事責任の種類に差異があるか、不可抗力の場合は免責されるか
　2.5　不正アクセスにより発生する法的責任
　2.6　データやプログラムの提供者の法的責任
　2.7　契約上の免責（責任制限）規定はどこまで有効なのか?どこまで免責を受けることができるか? 
　2.8　損害賠償の予定（違約金）条項の法的効力について
　2.9　PL責任が技術革新（イノベーション）の障害となるだろうか?
3.　 人工知能（AI）やロボットに刑事責任は問えるのか
4.　ロボットに正当防衛や緊急避難は適用されるか
5.　プライバシー保護の問題への対応はどうすべきか
　5.1　個人情報保護法の改正（改正法は2017年5月30日施行の予定）
　5.2　パーソナルデータの法的規制について
　　　　■ 背　景
　　　　■ 登壇者
　　　　■ 川上氏の主張
　　　　■ Yahoo! の別所氏の嘆き
　　　　■ 明るい未来像を描けない需要家
　　　　■ 起死回生のチャンスはないのか
　　　　■ ブロックチェーンは万能の妙薬?
6.　人工知能（AI）が作った知的財産は誰のものか
　　　　■ AI 創作物の産業財産権法による保護について
　6.1　賢くなった「人工知能（AI）」は誰のものか?
　6.2　知的財産推進計画2016
　6.3　3Dプリンターと知的財産権
　　　　■ 3Dプリンターの基本的な仕組みと用途
　　　　■ 3Dプリンターを巡るこれまでの法律問題
　　　　■ 3Dプリンターの製造・販売・利用に伴う「知的財産権」の問題について
7.　今後の人工知能（AI）ビジネスへの企業対応として重要さが増す「契約」とくに「約款」の問題
　7.1　実際の契約書の2つのパターン
　7.2　約款型と契約当事者間の「書式の争い」
　　　　■ 民法（債権法）改正と契約実務への影響について
　　　　■ 「定型約款」の規定を新設
8.　プラットフォーマーの支配的地位と独禁法規制
9.　デバイスカテゴリー毎の法的課題まとめ
　 （ドローン、3Dプリンタ、ロボット、IoT、自動運転車）
10.　米国運輸省NHTSA Federal Automated Vehicles Policyの衝撃
　 （ポイント及び実務への影響）
11.　自動運転で超えるべき4つの法律問題のハードル


第3章　FinTechと人工知能（AI）・ビッグデータの現状と法的問題

1.　FinTechの課題と取り組みについて
　1.1　はじめに
　1.2　ブロックチェーン活用取引の法的課題について
2.　Block Chainの衝撃
　2.1　ブロックチェーンに漂う暗雲? / 革新的技術の社会での受容の難しさ 
　　　　■ ブロックチェーンのイベント
　　　　■ ブロックチェーンに関連した詐欺事件
　　　　■ パネルディスカッションの様子
　　　　■ 自動運転車の事故の後との共通性
　　　　■ 革新的な技術の社会の側の受容
　　　　■ 人工知能（AI）のビジネス利用はどのように進むのか
　　　　■ 革新的な技術の勢い自体は止まらない
　　　　■ 技術と社会の受容というやっかいな問題


第4章　医療と人工知能（AI）・ビッグデータの現状と法的問題

「遺伝子工学」に革命が起きてる! / 「ゲノム編集」が凄過ぎる
　　　　■ 最も差し迫った分野は?
　　　　■ 意外に注目度が低い
　　　　■ 遺伝子組み換え技術
　　　　■ 状況を一変させた「ゲノム編集」
　　　　■ 遺伝子組み換えとクリスパーの違い
　　　　■ 懸念点ばかり気になる
　　　　■ 「倫理」と言っても・・


第5章　人工知能（AI）技術の実用化にあたっての倫理的側面について

人工知能（AI）に絶対に任せてはいけないこと　　　
　　　　■ 自動運転に関する公開セミナー
　　　　■ 法律の完全執行社会の到来
　　　　■ 大岡裁き
【エクイティーの説明】
　　　　■ 違和感の正体
　　　　■ 人工知能（AI）と人間の違い
　　　　■ 今求められる態度


第6章　情報収集の重要性 （アンテナを張り巡らす）

　　　　■ アメリカからの情報収集、アメリカ先端企業（GAFA+MS+IBM）から学ぶ


第7章　企業経営、法務・知財部の今後の役割について

1.　雇用への影響、その他の課題への対応
2.　近未来の法律実務家に必須の3要件
　　　　■ 法務・知財部の居場所をどこに求めるべきか?
3.　社会の承認を得るための未来型コンプライアンス
　　　　■ 「未来型コンプライアンス」の必要性
　　　　■ 「未来型コンプライアンス」に必要な3要素
　　　　■ 経営の最も重要なテーマ
　　　　■ 前例なき時代の道標、先端技術ビジネスと法務の役割
　～「未来型コンプライアンス」に関する質疑 
4.　社員・経営者教育の重要性　（法制度ハッカソン）
5.　企業の経営者や管理者はどのように対応して行ったらよいのか
　～ 自社の居場所をどこに求めるべきか?
　～ あらためて痛感する日本企業の重い課題 
　　　　■ CEATEC JAPAN 2016
　　　　■ サイバーフィジカルシステム
　　　　■ 中長期のイメージを持つことは不可欠

第8章　その他最新情報

1.　トランプ大統領登場以降に何が変わるのか・変えるべきなのか
　　　　■ 分水嶺
　　　　■ 今後のグローバリズムの趨勢
　　　　■ 長い間指摘されてきた問題
　　　　■ 解のない難問
　　　　■ 宮台真司氏の勇気あるトランプ支持表明
　　　　■ 技術進化という大きな分水嶺に向けて

2.　トランプ政権の最新動向について