Copyright Lawのクラスで参考書として利用。前半の英米法と大陸法(日本法を含む)との違い、の辺りはコンセプチュアルに整理されていて、法律初心者としては、なるほど、と思ったのですが、後半になればなるほど、判例や新法の抜粋の翻訳の羅列に近い形式になってきており(役所の報告書の添付資料のような形式)、「で、何なの?」と思うこともしばしば。残念ながら、著者自身も消化不足なのでは?という疑問をもちました。もっとも、90年代以降、国際協調(WIPOとのレベル合わせ)やネット頒布による大衆的複製の一般化、など、アメリカのCopyrightの原理・原則を揺るがす事態が続いているため、その変化の部分を追いかけるだけでいっぱいいっぱいなのかもしれませんが。
また、全体的に「著作物」といっても、コンピュータ系ないしネットワーク系の話に近いものが多く、古典的な意味での、書籍なり音楽なり映画などの、コンテンツそのものに言及する場面が相対的に少ない印象をもちました。これも、コンテンツ系の著作権の話はCopyright Lawだけでなく、より一般的な契約法や不法行為法などを動員することになるので、話題として切り出しにくいのかもしれないけれど。(この分野は、内藤篤弁護士の独壇場ですね。)
でも、(「知的所有権法」ではなく)「著作権法」と名乗った時点で、読者としては、身の回りにある著作物から考えるのが普通の態度のように思います。そして、そうした領域こそが、むしろこれからの著作物の取引の上では大切だと個人的には思っています。できれば、そうした近年のネット系の話から反転して、従来のコンテンツの扱いが(とりあえずはアメリカで)どう変わりそうなのか、そして、それが日本の取引にどう影響しそうなのか、というあたりが、小論でいいので結論部にあると書籍として締まったと思います。日本の法律家の書く文章は私見が少ないところが、読み物としてマイナスだと常々思います。インスパイアされる部分が少なくなりがち。
最後に、判例が多数引用されていますが、おそらく想定読者が法律家だけではない(だから、太田出版から出ていると思うのですが)ことを考えると、どうやったら原文に当たれるか、簡単に資料へのアクセス方法を付記しておいた方がよかったのではないかと思います。英米法は、判例が法ですから、そこに肉薄できないと、単なる講釈に終わってしまいますので。
全体的に「惜しい」本です。

無料のKindleアプリをダウンロードして、スマートフォン、タブレット、またはコンピューターで今すぐKindle本を読むことができます。Kindleデバイスは必要ありません。
ウェブ版Kindleなら、お使いのブラウザですぐにお読みいただけます。
携帯電話のカメラを使用する - 以下のコードをスキャンし、Kindleアプリをダウンロードしてください。
アメリカ著作権法の基礎知識 (ユニ知的所有権ブックス No. 4) 単行本 – 2004/2/1
山本 隆司
(著)
このページの読み込み中に問題が発生しました。もう一度試してください。
- 本の長さ279ページ
- 言語日本語
- 出版社太田出版
- 発売日2004/2/1
- ISBN-104872338316
- ISBN-13978-4872338317
商品の説明
内容(「MARC」データベースより)
米国著作権法の特質、保護される著作物の範囲、形式的要件、著作者の概念、著作権の譲渡と使用許諾など、米国著作権法の基礎知識について詳説。米国著作権制度を道案内し、日本の著作権制度を理解する一視点を提供する。
登録情報
- 出版社 : 太田出版 (2004/2/1)
- 発売日 : 2004/2/1
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 279ページ
- ISBN-10 : 4872338316
- ISBN-13 : 978-4872338317
- Amazon 売れ筋ランキング: - 2,199,098位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- カスタマーレビュー:
著者について
著者をフォローして、新作のアップデートや改善されたおすすめを入手してください。

著者の本をもっと見つけたり、似たような著者を調べたり、おすすめの本を読んだりできます。
カスタマーレビュー
星5つ中2つ
5つのうち2つ
1グローバルレーティング
- 星5つ星4つ星3つ星2つ星1つ星5つ0%0%0%100%0%0%
- 星5つ星4つ星3つ星2つ星1つ星4つ0%0%0%100%0%0%
- 星5つ星4つ星3つ星2つ星1つ星3つ0%0%0%100%0%0%
- 星5つ星4つ星3つ星2つ星1つ星2つ0%0%0%100%0%100%
- 星5つ星4つ星3つ星2つ星1つ星1つ0%0%0%100%0%0%
評価はどのように計算されますか?
全体的な星の評価と星ごとの割合の内訳を計算するために、単純な平均は使用されません。その代わり、レビューの日時がどれだけ新しいかや、レビューアーがAmazonで商品を購入したかどうかなどが考慮されます。また、レビューを分析して信頼性が検証されます。