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弁理士の方へ:<日本弁理士会 継続研修認定対象講座>
当講座は日本弁理士会の継続研修としての認定予定講座です。
研修を受講し、所定の申請をすると、外部機関研修として外部機関研修として3.5単位が認められる予定です。
単位申請をご希望の方は「受講証明書の発行希望の旨」と「弁理士登録番号」をお申し込み時の備考欄にご記載下さい。詳細はこちら


「AIを開発しているけど、開発された学習済みモデルを法的に守るにはどうすればいいの?」
「AI開発に際して必要な契約内容はどのように決めたら良いの?」
「AIビジネスに関する法律について詳しく知りたい!」
「AIの利用によって損害が発生した場合、責任はどこにあるの?」
など、AIビジネスに関する法務と知財に関するお悩みを解決!!

AIビジネスの法務と知財
〜具体的事例をもとに
AIガイドラインを徹底解説〜

講師

弁護士法人STORIA 弁護士 柿沼太一 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
平成 9年 京都大学法学部卒業
平成12年 司法研修所卒業、東京弁護士会にて弁護士登録(第52期)
平成14年 兵庫県弁護士会に登録替
平成23年 中小企業診断士登録
平成27年 STORIA法律事務所を杉浦弁護士と共同で立ち上げ
平成29年 「AI・データ契約ガイドライン検討会」検討委員・作業部会委員(〜平成30年3月)

■専門および得意な分野・研究
AI法務
IT、ベンチャー企業法務
コンテンツビジネス法務

■本テーマ関連学協会での活動
人工知能学会

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<その他関連セミナー>

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日時・会場・受講料

●日時 2018年12月5日(水) 12:30-16:30
●会場 [東京・船堀]タワーホール船堀4階401会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,040円(税込(消費税8%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,240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」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講座のポイント
 AI(人工知能)という言葉を聞かない日はないくらいですが、AIと法律、AIと知的財産権に関しては実務的な問題点が山積しています。
 講師の柿沼弁護士は、AIと法律・AIと知的財産について積極的な情報発信を行っており、2017年12月〜2018年3月までは経済産業省の「AI・データ契約ガイドライン検討会」の検討委員・作業部会委員も務めました。
 本セミナーは、AIビジネスと法律・知的財産権という非常に重要でありながらまだ実務が固まっていない分野について、豊富な経験を持つ講師が、多数の具体的な設問・回答例を通じてわかりやすく講義をするものです。
講義において開設を予定している具体的な設問の例は「WEB上の無数の画像データを利用して学習用データセット及び画像認識用モデルを適法に生成するにはどうしたらよいか」「ユーザが提供した生データを用いて生成された学習済みモデルはユーザが独占的に利用できるのか、それともベンダが横展開できるのか。」「AI生成の過程で発生した、データ処理や学習済みモデル生成に関するアイデア・ノウハウは誰のものか」などです。

■受講後、習得できること
1 AIビジネスにおいて法律・知的財産権が関連する問題領域の全体像を押さえる。
2 具体的な設問・回答例を通じて、実際にAIビジネスの現場で起こる法的問題をどう解決したらいいかの勘所を身につける。
3 AIビジネスと法律・知的財産権に関する最先端の議論に触れる。

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・ 特許法、著作権法、不正競争防止法等知的財産権に関する法律
・ AI・データ契約ガイドライン

■講演中のキーワード
・ AI・データ契約ガイドライン
・ 人工知能
・ 知的財産
・ 機械学習
・ 深層学習

セミナー内容

第1 AIと法律・知財に関する問題領域の概観〜AIの適法な生成、保護、活用、法的責任〜

第2 AIの生成に関する法律問題
1 様々なデータ(個人情報を含むデータ、著作権を含むデータ、肖像権を含むデータなど)を利用してデータセットや学習済みモデルを生成する場合の問題点
2 医療画像など個人情報を含んだ生データやデータベースから適法に学習用データセットや学習済みモデルを生成するには
3 第三者が著作権を有している生データやデータベースから適法に学習用データセットや学習済みモデルを生成するには
4 学習用データを収集するデータ作成者とAI学習を行う者が異なる場合、データ作成者からAI学習を行う者に対して学習用データを提供できるか

第3 AI開発契約に関する問題〜AI・データ利用に関するガイドラインの解説〜
1 AI開発契約において「性能保証」「検収」「瑕疵担保」についてはどのように定めればいいのか(性能保証、検収、瑕疵担保)
2 生成された学習用データセット、学習済みモデル、学習済みパラメータは誰がどのような権利を持っているのか(権利・知財)
3 3 AI開発・利用に際して生じる可能性のある損害について契約ではどのように定めたら良いか

第4 AIの活用〜AIが自動的に生成したものを法的に保護するにはどうしたらよいか〜
1 AI生成物の分類
2 AI生成物の保護
(1) AI著作物(著作権)
(2) AI発明(特許権)
(3) AI意匠・AI商標(意匠権、商標権)
(4) AI営業秘密・ノウハウ(不正競争防止法)
(5) その他の出力(製品の異常検知、スマートピッキングロボット、市場予測、投資判断、医療AIによる画像診断)

第5 AI活用による法的責任について
1 基本的な考え方
(1) AIが何らかの機器に搭載されて提供されている場合
(2) AIが純粋なプログラムとして提供されている場合
2 具体例
(1) コンテンツ生成AIが既存コンテンツと同一コンテンツを「偶然」生成したら
(2) 医療用AIが判断ミスをしたら

第6 質疑応答

セミナー番号:AA181286

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