データ利活用のポイントと、法的留意点

― 生成AIにおけるデータ利活用を踏まえて ―

日時: 収録日：2024年8月29日（木）公開期間：2024年9月5日（木）～2024年12月6日（金）17:00（JST）

会場: オンライン配信（アーカイブ）

　データ利活用が、企業の競争力・生産性の維持・向上において不可欠になっています。そして、生成AIにおけるデータ利活用の急速な進展により、益々、データ利活用の重要性が高まっています。
　また、データ利活用を進める際には、データと法律の関係を整理した上で、データ利活用における法的留意点を検討することが必要です。
　そこで、本セミナーでは、はじめに、生成AIの技術的知見を有する講師（生成AIの中心技術であるニューラルネットワーク（ディープラーニング）の研究室（東京大学廣瀬明研究室）に3年間在籍）が、生成AIにおけるデータ利活用の進展状況を踏まえて、データ利活用の傾向について説明します。次に、データと法律の関係を整理した上で、データ利活用に関する法的留意点について、①データに係る権利（主に、営業秘密・限定提供データ）に関する法的留意点、②データの取扱いを規制する法律（主に個人情報保護法）に関する法的留意点、③データに関する契約合意に関する留意点に分けて、事例や契約条項例を用いてわかりやすく解説します。そして、最後に、データ利活用のポイントについて解説します。

プログラム Program

1. データ利活用の傾向

2. データと法律の関係の整理

データに発生する権利
データの取扱いを規制する法律
個人情報、営業秘密、限定提供データ、秘密情報の関係性の整理

3. データ利活用に関する法的留意点

データに係る権利に関する法的留意点
データの取扱いを規制する法律に関する法的留意点
データに関する契約合意に関する留意点

4. データ利活用のポイント

講師等 Speakers

濱野敏彦 Toshihiko HAMANO

パートナー
東京

理系のバックグラウンド（工学部電子工学科卒業・大学院修了）をいかして、AI、各種データ保護・利活用、医療・ヘルスケア、ソフトウェア・システム関係全般、クラウドコンピューティング、IT、DX等の多くの技術系案件に従事する。特に、理系の大学・大学院の3年間、今のAIの中心技術であるニューラルネットワーク（ディープラーニング）の研究室に所属していたため、AI技術に詳しい。また、理系の大学院在籍時に弁理士試験に合格し、弁理士資格を有している。そのため、理系のバックグラウンドと弁理士としての知見をいかして、知的財産に関する案件を幅広く取り扱う。知的財産に関する紛争案件については、特許侵害訴訟、職務発明訴訟、営業秘密訴訟等に従事する。特に、営業秘密関連の紛争について豊富な経験を有しており、その経験を踏まえて、営業秘密漏えいを防止するための体制整備の実務対応（規程類の作成、データ管理、従業員教育等）をサポートする。

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