生成AI・IT関連担当者のための個人情報保護法・著作権法の実務対応―個人情報保護法の2026年改正方針と、生成AIをめぐる著作権実務・2026年4月施行事項を踏まえて―

セミナー趣旨

  生成AIの活用が広がる中、企業実務では「個人情報をどこまで入力・学習に使えるか」「AI生成物が著作権侵害と評価されないか」が大きな課題となっています。
  本講座では、個人情報保護法の2026年改正方針と、2026年4月施行事項を含む著作権法の最新動向を踏まえ、IT・法務・情報システム部門が押さえるべき実務対応を分かりやすく解説します。

必要な予備知識

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・個人情報の保護に関する法律
・個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）
・個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（外国にある第三者への提供編）
・個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（第三者提供時の確認・記録義務編）
・個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（仮名加工情報・匿名加工情報編）
・生成AIサービスの利用に関する注意喚起
・個人情報保護法 いわゆる３年ごと見直しの制度改正方針
・著作権法
・AIと著作権に関する考え方について
・AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス

習得できる知識

・生成AIの導入・利用・学習・出力の各場面で、個人情報保護法と著作権法のどの論点が問題になるのかを、実務フローに沿って
   整理して把握できること
・個人情報保護法の2026年改正方針を踏まえ、AI開発等、子どもの個人情報、生体データ、第三者提供・漏えい対応など、
   自社で優先的に見直すべきポイントを理解できること
・生成AIと著作権に関し、学習段階・生成段階・利用段階ごとのリスク、類似性・依拠性、「○○風」表現などの実務上の
   判断枠組みを理解できること 

セミナープログラム

第1部　導入：生成AI・IT実務で何が問題になるのか
 1-1. 本日のテーマと対象範囲
 1-2. なぜ今、「生成AI×個人情報保護法×著作権法」なのか
 1-3. IT担当者・開発担当者・法務担当者で認識がズレやすい理由
第2部　全体像の把握：まず何を切り分けるべきか
 2-1. 生成AI実務における主要論点の全体地図
 2-2. 個人情報保護法が中心になる場面
 2-3. 著作権法が中心になる場面
 2-4. 両者が交錯する場面
第3部　個人情報保護法の基礎と、生成AI実務での見方
 3-1. 個人情報とは何か
 3-2. 個人データ・保有個人データ・個人関連情報の違い
 3-3. 要配慮個人情報とは何か
 3-4. 匿名加工情報・仮名加工情報・統計情報の違い
 3-5. 生成AI実務で頻出するデータ類型
 3-6. 個人情報保護法上の基本義務の再確認
 3-7. 「入力」と「利用」と「提供」をどう区別するか
第4部　2026年改正方針を踏まえた個人情報保護法対応
 4-1. 3年ごと見直しの制度改正方針とは何か
 4-2. 今回の見直しで問題視されている背景
 4-3. AI開発等と統計作成等の関係
 4-4. 本人同意規制の見直しの方向性
 4-5. 子どもの個人情報に関する規律強化
 4-6. 顔特徴データ等の生体データに関する論点
 4-7. 違法な第三者提供と漏えい等報告の見直し
 4-8. 本人通知の柔軟化・代替措置の考え方
 4-9. 課徴金制度導入の方向性
 4-10. 企業実務に与える影響
 4-11. 施行前に着手すべき準備事項
第5部　著作権法の基礎と、生成AIをめぐる基本的な考え方
 5-1. 生成AI担当者が最低限押さえるべき著作権法の構造
 5-2. 著作物とは何か
 5-3. アイデアと表現の違い
 5-4. 著作権侵害の基本構造
 5-5. 類似性と依拠性とは何か
 5-6. 著作権法30条の4の位置づけ
 5-7. 情報解析目的と表現享受目的の区別
 5-8. 生成AIと既存の著作権法との関係
第6部　生成AIと著作権の実務判断
 6-1. 文化庁「AIと著作権に関する考え方」の位置づけ
 6-2. AI開発・学習段階での著作物利用
 6-3. 追加学習・ファインチューニングの論点
 6-4. 特定作品・特定作家との関係が問題になる場面
 6-5. 生成・出力段階での侵害判断
 6-6. 類似性・依拠性の実務上の見方
 6-7. 「○○風」「作風模倣」をどう捉えるか
 6-8. 生成物の公開・販売・社内利用の違い
 6-9. 権利者からクレームを受けた場合の基本対応
 6-10. 実務上の誤解と注意点
第7部　AI開発者・AI提供者・AI利用者ごとの実務対応
 7-1. なぜ立場別整理が必要なのか
 7-2. AI開発者の主なリスク
 7-3. AI開発者が講じるべき低減措置
 7-4. AI提供者の主なリスク
 7-5. AI提供者が講じるべき低減措置
 7-6. AI利用者の主なリスク
 7-7. 業務利用者が講じるべき低減措置
 7-8. 受託開発・SaaS・API提供で立場が重なる場合
 7-9. 契約・利用規約・社内ルールへの落とし込み
第8部　2026年4月施行事項としての未管理著作物裁定制度
 8-1. 令和5年著作権法改正の概要
 8-2. 未管理著作物裁定制度とは何か
 8-3. 既存の裁定制度との違い
 8-4. 令和8年4月から何が始まるのか
 8-5. 生成AI実務との距離感
 8-6. IT企業・プラットフォーム事業者にとっての位置づけ
＜質疑応答＞

※当日までの状況により、プログラム項目は一部変更・更新となる場合がございます。
　予めご了承くださいますようお願い申し上げます。

＊途中、小休憩を挟みます。

■講演中のキーワード
・生成AI 
・個人情報保護法 
・著作権法
・AI法務 

セミナー講師

 リーガルブレスD法律事務所 弁護士    湯原 伸一 氏

■ご経歴
2000年 同志社大学大学院法学研究科私法学専攻卒業
2001年 大阪弁護士会登録
2012年 リーガルブレスD法律事務所を開設
■ご専門および得意な分野・ご研究
・システム開発、SES、AI等のIT法務
・製造業等のメーカー法務
・使用者側での労働法務
■保有資格
・弁護士
・情報処理技術者
・宅地建物取引主任士
・簿記
・ファイナンシャルプランナー
■本テーマ関連学協会でのご活動
・日本弁護士連合会
・大阪弁護士会
・大阪商工会議所

セミナー受講料

【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 45,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき34,100円

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。

＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。

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