2026年度 (最新) 学位プログラムとして特別に設けた教育課程 学位プログラムとして特別に設けた教育課程 データサイエンス・AI全学教育機構
AIと法発展
- 開講元
- データサイエンス・AI全学教育機構
- 担当教員
- 鈴木 健二 / 新田 克己 / 奥村 圭司 / 小野 功
- 授業形態
- 講義 (ハイフレックス型)
- メディア利用科目
- -
- 曜日・時限
(講義室) - 火3-4 (M-135)
- クラス
- -
- 科目コード
- DSA.S601
- 単位数
- 100
- 開講時期
- 2026年度
- 開講クォーター
- 2Q
- シラバス更新日
- 2026年3月5日
- 使用言語
- 日本語
シラバス
授業の目的(ねらい)、概要
データサイエンスの分野では、データ、AIモデル、ソースコードの適切な取扱いに関する知識が不可欠である。本講義では、情報法制度および知的財産権法の基礎を体系的に学び、実務に応用できる能力を養う。AI開発者のみならず、コンテンツホルダーやユーザーの視点からも幅広く法的課題に触れる。さらに、日本の国内法にとどまらず、EU法やアメリカ著作権法など国際的な法制度についても理解を深める。加えて、企業実務におけるコンプライアンス対応を踏まえ、AI技術の利活用に伴う法的リスクの抽出とその対応策を実践的に考察する。
到達目標
・データサイエンスにおける個人データ保護法制、著作権法、AI規制法について、データ、AIモデル、ソースコードの取扱いについて国際的な視点で考えられるようになること。
・AI研究・開発におけるデータの収集・利用・共有に伴う法的リスクを理解し、データ、AIモデル、ソースコードを適切に利活用できるようになること。
実務経験のある教員等による授業科目等
実務経験と講義内容との関連 (又は実践的教育内容)
鈴木健二特任教授は、ソニーグループ(株)にて、Principal Researcherとして、AI研究開発、AI・データについてのコンプライアンス、情報法研究に従事。企業内および他大学で長年にわたり「AIと法」を教育してきた経験を活かし、理工系の学生にとって理解しやすいよう、難解な法律を平易に解説する。
キーワード
情報法、著作権法、特許法、個人情報保護法、EU法、アメリカ法
学生が身につける力
- 専門力
- 教養力
- コミュニケーション力
- 展開力 (探究力又は設定力)
- 展開力 (実践力又は解決力)
授業の進め方
・本授業は、日本語での開催する。
・対面授業とZoomを利用したハイフレックス型授業を実施する。
・対面授業は、大岡山キャンパスにて開催する。
・授業内課題・議論などに積極的に取り組むために、対面授業での出席を推奨する。
・授業直後の個別質問・相談を歓迎する。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 著作権法の概要 |
著作権法の基本構造(保護対象、権利内容、権利制限規定)を学ぶ。 |
| 第2回 | AIと著作権法 |
日本とアメリカでの生成AIと著作権法について学ぶ。 |
| 第3回 | オープン・ソース・ソフトウェア(OSS)ライセンス |
OSSライセンスとソースコードの取扱い方について学ぶ。 |
| 第4回 | AIと特許法 |
AI技術の特許権による保護について制度と実務を学ぶ。 |
| 第5回 | 個人情報保護法 |
日本の個人情報保護法の基本概念と個人情報、個人データの取扱いについて学ぶ。 |
| 第6回 | EU一般データ保護規則(GDPR) |
GDPRを概観し、国際的な視点でのデータ保護法制を学ぶ。 |
| 第7回 | EU AI法 |
EU AI法の構造を理解し、制度の特徴と実務へのインパクトを学ぶ。 |
準備学修(事前学修・復習)等についての指示
学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する 予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
教科書
鈴木健二(編著), 新田克己, 市川類, 山田寛章(著)『データサイエンティストのためのAIと社会』(法律文化社,2026年4月発売)。
参考書、講義資料等
LMSにて,講義資料を電子的に配布する。
成績評価の方法及び基準
授業内課題とレポート課題を基に評価する。
関連する科目
- DSA.A603 : 先端データサイエンス・AI発展第三
- DSA.A604 : 先端データサイエンス・AI発展第四
履修の条件・注意事項
・日本語での読解能力が十分にあること。
・第一回目の授業ではガイダンスを実施するので、受講者は必ず出席すること。
・データ、AIモデル、ソースコードを実務レベルで適切に利活用するために、国際的な視点で法的課題への関心を高めようとする向上心があること。
・本講義では、体系的な理解を深めるために基礎を重視しつつ、先端的な法的課題についても取り上げる。
・関連科目である「先端データサイエンス・AI(発展)第三」はAI倫理、AIガバナンス、関連技術などを主に扱う。当該科目とは別に、データサイエンスに必要となる実務的な解釈論を中心とする情報法および知的財産法を取り上げるので、当該科目の受講を前提とはしない。
連絡先 (メール、電話番号) ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。
鈴木健二特任教授 suzuki[at]dsai.isct.ac.jp
オフィスアワー
水曜日
その他
・本授業科目は, 「アントレプレナーシップ科目(GA0D)」とみなせる専門科目である.