2025年に日本とEUがそれぞれ画期的なAI立法・規制ガイダンスを施行した。日本は「合理的努力義務」型の促進法でイノベーション優先の設計を採り、EUはGPAI事業者に透明性・著作権・安全性の具体的法的義務を課す対照的なアプローチを選択した。両制度の設計哲学の差異は、グローバル展開を目指す基盤モデル事業者の規制コスト・市場参入障壁・ガバナンス戦略に直接影響する。
日本のAI起因雇用移行コストの定量追跡の欠如：WEF・OECDが示すグローバルな職種転換規模に対し、終身雇用・年功序列といった日本固有の雇用慣行のもとでAI導入が引き起こす職種移行コスト・スキル再教育の投資対効果・企業内再配置率を縦断的に測定した実証研究が存在せず、政策立案の根拠となるデータが不足している。 AI学習データ著作権リスクの日本著作権法30条の4への翻訳：Thomson…
米国著作権局が2025年に相次いでAI生成物の著作権適格性（第2部）と学習データの著作権侵害問題（第3部）に関するガイダンスを公表し、Thomson Reuters v. Ross判決でAI訓練データへの著作権侵害が初めて司法認定された。知的財産リスクはAIビジネスの製品設計・M&A価値評価・グローバル展開コストに直結する実務課題として定着しつつある。
米国著作権局が2025年に相次いでAI生成物の著作権適格性（第2部）と学習データの著作権侵害問題（第3部）に関するガイダンスを公表し、Thomson Reuters v. Ross判決でAI訓練データへの著作権侵害が初めて司法認定された。知的財産リスクはAIビジネスの製品設計・M&A価値評価・グローバル展開コストに直結する実務課題として定着しつつある。