G検定

AI技術は急速に社会実装が進む一方で、利用に伴うリスクや社会的影響も大きくなっています。こうした背景から、各国や国際機関では AIガイドライン が策定され、ソフトロー（指針） と ハードロー（規制） の両面で枠組みが整備されつつあります。ソ...

AIを自社開発せず、クラウドやAPIを通じてサービスとして利用する形態が一般化しています。この場合、契約上の注意点は「開発委託契約」とは異なり、利用範囲やデータの扱い、責任分担 が中心テーマになります。AIサービス提供契約の典型例クラウドA...

AIシステムの導入においては、自社開発ではなく外部ベンダーに委託するケースが多くあります。その際、契約内容が不明確だと「期待した性能が出ない」「知的財産の帰属が不明確」などのトラブルにつながります。ここでは AI開発委託契約 における重要な...

AIが社会のさまざまな分野に導入される中で、公正な市場競争を維持するために重要なのが 独占禁止法 です。独禁法は企業の市場支配や不当な取引制限を防ぎ、消費者利益を守ることを目的としています。AIの利用に伴い、新しいリスクも注目されています。...

AIの研究開発やサービス提供においては、特許や著作権だけでなく 不正競争防止法 も重要です。特に「営業秘密」や「データの不正取得」に関する規制は、AIの学習データやモデルの保護に直結します。不正競争防止法の概要目的公正な競争を確保し、事業者...

8.3 特許法AI技術の発展に伴い、知的財産権、とりわけ 特許法 が大きな役割を果たしています。AI関連の発明は特許の対象になる場合がありますが、アルゴリズムや数理モデルそのものは保護対象外です。ここではAIと特許の関係を整理します。特許法...

AIの学習や生成物の活用において、必ず問題となるのが 著作権法 です。著作権は「人の思想・感情を創作的に表現したもの」に与えられるため、AIが生成したコンテンツやデータ利用には特有の論点があります。著作権の基本定義著作物：思想・感情を創作的...

AIの利活用では、膨大なデータを収集・分析することが前提になります。その際に必ず問題となるのが 個人情報の保護 です。日本では「個人情報保護法」、EUでは「GDPR（一般データ保護規則）」が代表的な法規制です。個人情報保護法（日本）定義個人...

AIや機械学習では「誤差を最小化する」「データ同士の距離を測る」といった数学的な仕組みが欠かせません。この節では、代表的な 最適化手法 と 距離尺度 を整理します。最小二乗法（Least Squares Method）定義観測値と予測値の差...

AIや機械学習では、データの背後にある確率的性質を理解することが不可欠です。確率分布は「不確実性を数学的に表現する道具」であり、学習モデルや誤差解析の基盤となります。確率分布の基礎確率変数ランダムな事象を数値で表現したもの。例：サイコロの出...