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鳩炒饭

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臼井優

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3. 海外の規制動向(2026年のマイルストーン)
グローバルに展開する場合、各国のAI規制法への適合(リーガルチェック)が求められます。

EU AI法(EU AI Act): 2026年8月2日から全面的に適用が開始されます。リスクに応じた分類(禁止、高リスク等)がなされ、適合性評価が義務付けられます。

米国州法: コロラド州のAI法(2026年6月施行)やテキサス州の責任あるAIガバナンス法(2026年1月施行)など、州単位での規制が相次いで開始されます。

実務上の推奨アクション
AI利用ガイドラインの策定: 日本ディープラーニング協会(JDLA)などの基準を参考に、社内の利用ルールを定める。

専門ツールの活用: 2026年最新の法令に対応したLegalOnなどのAI契約審査プラットフォームを活用し、人による最終確認を組み合わせる。

知財侵害への警戒: 生成物が意匠法(2026年改正予定)などに抵触しないか、法務部門によるチェック体制を構築する。
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臼井優

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オープンソースAIの利用には、ライセンス条件の遵守、生成物の著作権侵害リスク、および情報漏洩などの複数の法的リスクが伴うため、適切なリーガルチェックと社内ガイドラインの策定が不可欠です。

オープンソースAI利用における法的リスク
ライセンス違反: オープンソースAI(OSS AI)モデルは通常、特定のライセンス(例:CC-BYなど商用利用可能なものから、制限付きのものまで様々)の下で提供されています。
 ライセンス条件(クレジット表示の義務、派生成果物の公開義務など)を遵守しない場合、著作権侵害で訴訟されるリスクがあります。

生成物の著作権侵害: AIが学習データに含まれる著作物と類似したコンテンツを生成し、その結果が著作権侵害と判断されるリスクがあります。これは「利用する企業」としての大きなリスクとなります。

学習データの適法性: 利用するAIモデルの学習データが著作権者の許諾なく収集されたものである場合、そのAIを利用する側もリスクを負う可能性があります。

情報漏洩: 社内の機密情報や個人情報をプロンプトとして入力すると、そのデータがAIの学習に利用され、外部に漏洩するリスクがあります(入力データが学習されない設定になっているか確認が必要)。

非弁行為のリスク: AIを法律事務(契約書レビューなど)の「補助」として弁護士が使用する場合は問題ありませんが、AIが主体となって法的な判断や鑑定を行うと、弁護士法第72条に定める「非弁行為」に抵触する恐れがあります。
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