……会場(対面)受講
●生成AI技術の進歩はスピードが非常に速く、そのため法整備が追い付かない点も多いうえに、その能力や限界について、誤解も広まっています。
講師
朝暘特許事務所 所長 砂川 惠一 氏
講師紹介
■略歴:
1982年3月 東京大学 文学部 西洋史学専修課程修了
1982年4月 朝日新聞社入社
2009年 弁理士試験合格
2010年6月 弁理士登録 朝陽特許事務所 開設(共同代表)
2013年5月 朝陽特許事務所・所長
JPAA知財経営コンサルタント
INPIT千葉県知財総合支援窓口・専門家相談員
日本弁理士会会長室員
■専門および得意な分野・研究:
特許:ビジネスモデル、システム、近距離通信、生活用品、各種道具類等
意匠、商標全般
■本テーマ関連学協会でのご活動:
・日本弁理士会生成AI利活用ガイドライン作成WG
・2025年9月「生成AI活用で重要性の増す知財諸問題」【生成AIと知的財産権】
主催:日本弁理士会関東会、公益財団法人千葉県産業振興センター、
一般社団法人千葉県発明協会、INPIT千葉県知財総合支援窓口
・2026年2月「企業人材育成(直接支援)セミナー:
最新事例に学ぶ、生成AIと知的財産権~トラブルを未然に防ぐために~」【生成AIと知的財産権の基礎事項】
主催:日本弁理士会関東会、公益財団法人千葉市産業振興財団
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時:2026年10月9日(金) 13:00-17:00 *途中、小休憩を挟みます。
●[神奈川・川崎]川崎市産業振興会館 10階第4会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料:
【会場受講】:1名46,200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35,200円
*学校法人割引:学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
*5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********(*********にはjohokiko.co.jpを入れてください)
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商品コード:AC2610C7
会場(対面)セミナーご受講に関する各種案内(必ずご確認の上、お申込みください。)
●配布資料は、印刷したものを当日会場にてお渡しいたします。
●当日会場でセミナー費用等の現金支払はできません。●昼食やお飲み物の提供もございませんので、各自ご用意いただけましたら幸いです。
●講義中の携帯電話・スマートフォンでの通話や音を発する操作はご遠慮ください。
●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方のご迷惑となる場合がありますので、極力お控えください。場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承ください(パソコン実習講座を除きます。)
●講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。また、申込者以外の受講・動画視聴は固くお断りいたします(代理受講ご希望の際は、開催前日までに弊社までご連絡お願いします)。
セミナーポイント
■はじめに
生成AI技術の進歩はスピードが非常に速く、そのため法整備が追い付かない点も多いうえに、その能力や限界について、誤解も広まっています。
技術の基礎を学ぶことにより、利活用の方法を探り、また、法的リスクを回避するための方法などを提案します。
■ご講演中のキーワード:
・大規模言語モデル
・チューニング
・エージェント
・ハルシネーション
・創作者・発明者
・権利侵害等のリスク
・特許出願
・日本弁理士会生成AI利活用ガイドライン
■受講対象者:
・本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。
・原則として、まったく知識のない方から、初心者向けに構成しますが、実務的なプロンプトの作成などにも踏み込みます。
■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど:
・この分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ありません。
■本セミナーで習得できること:
・生成AIの基本的な構造
・生成AIの得意なこと、不得意なこと
・生成AI使用によるリスク(成果物の品質、法的問題)
・プロンプト作成例
・日本弁理士会生成AI利活用ガイドライン
セミナー内容
1.生成AI入門
1)大規模言語モデル
2)チューニング
3)エージェント
4)プロンプト
5)生成AI関連トピックの解説
2.生成AIの用途
1)文書作成・要約等
2)検索
3,生成AIと創作
1)著作権との関係
2)著作物の利用:開発・学習段階
3)著作物の利用 :生成・利用段階
4)侵害行為責任主体
4.AI生成物の著作物性
1)文化庁ガイドライン
2)検索と報道の著作権
5.日本弁理士会生成AI利活用ガイドライン
6.弁理士業務における生成AI活用例
1)特許
A)発明構成要件の抽出
B)先行技術調査
C)明細書の作成
D)拒絶理由への対応
2)商標
A)指定商品・役務選択
B)拒絶理由への対応
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