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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

☆様々な分野で活用されているAI(人工知能)、それらの法務・知財が抱える問題、関連法規の動向、実際に契約を進める上でのポイント等が丸わかり!

【Zoom開催セミナー:見逃し配信あり】
AI・ビッグデータ領域の法務・知的財産権
-自らデータを収集してAIソフトウェアを開発する場合のポイント、AI開発に関する契約・知財問題、関連法規の最新動向、法的責任/リスクを防ぐポイントとは?-

講師

弁護士法人STORIA 弁護士 柿沼太一 先生

講師紹介

■経歴
1997年 京都大学法学部卒業
2000年 司法研修所卒業、東京弁護士会にて弁護士登録(第52期)
2011年 中小企業診断士登録
2015年 STORIA法律事務所を杉浦弁護士と共同で立ち上げ
2018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
2018年 スタートアップファクトリー構築事業に係る契約ガイドライン検討会構成員(https://startup-f.jp/)
2020年 (一社)日本ディープラーニング協会(JDLA)有識者委員就任
2020年 日本データベース学会理事就任
2020年 経済産業省 「オープンイノベーションを促進するための技術分野別契約ガイドラインに関する調査研究」委員会事務局
2021年 弁理士登録

■専門および得意な分野・研究
AI・データ法務
スタートアップ企業法務
ヘルスケア法務

■本テーマ関連学協会での活動
人工知能学会

■講演・セミナー実績
「研究開発のための適法なデータ収集とは?(基礎編)」「研究開発のための適法なデータ収集とは?(実践編)」「データ収集・DB構築に関する法的規制〜個人情報に関するものを中心に〜」(日本データベース学会連続セミナー)
「AI開発における『契約・知財・法律』(近畿経済産業局セミナー)
「業務委託契約でコケないために」「利用規約を武器にせよ」「知っているようで知らない著作権」(start up向けセミナー)
AIに関する技術・契約・法律〜AI保護の具体的手法〜(UNITT・一般社団法人大学技術移転協議会セミナー)
「AIと個人情報〜AI学習用データとしての個人情報とAI処理対象としての個人情報〜」(Deep Learning Labセミナー)


日時・会場・受講料

●日時 2021年10月22日(金) 12:30-16:30
●会場 会場での講義は行いません 
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800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30,800円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名47,300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36,300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・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本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・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


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。
 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、AI開発の法律・規制面でのサポートに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。
 講師の柿沼弁護士は、2018年経済産業省「AI・データ契約ガイドラインの検討委員、2020年 経済産業省 「オープンイノベーションを促進するための技術分野別契約ガイドラインに関する調査研究」委員会事務局を務めるなどの経験を有しています。
講義において解説を予定している具体的な設問の例は「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」 「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AIソフトウェアを開発するには」 第三者が著作権を有している生データから適法に学習用データセットやAIソフトウェアを生成するには」「「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
・ 深層学習
・ AIモデル契約

セミナー内容

■講演プログラム 

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〜
1 学習フェーズ
 @ AIベンダがみずからデータを収集してAIを生成する場合
 A ユーザからデータの提供を受けてAIベンダがAIを生成する場合
2 利用フェーズ


第2 自らデータを収集してAIソフトウェアを生成する場合のポイント
 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AIソフトウェアを開発するには
 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

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ソフトウェア開発契約において成果物の品質、検収基準、契約不適合責任についてどのように定めたら良いか
 (1) AIソフトウェア開発の特性をユーザとベンダが理解する
 (2) 開発プロセス及び契約の分割
 (3) 契約内容の工夫
 (4) パートナーシップ手法の工夫
 2 開発成果に関する知的財産権に関してどのようなポイントに着目して交渉し、どのような契約条項に落とし込んだら良いのか
 (1) 通常のシステム開発とAI開発の違い
 (2) どうしたらよいのか
  @ 材料・中間成果物・成果物について、何が知的財産権の対象となるのか・ならないのかを知っておく
   @ 生データ
   A 学習用データセット
   B 学習用プログラム
   C 学習済みモデル
   D 学習済みパラメータ
   E ノウハウ
  A @についてデフォルトルール(=法律上のルール)として誰がどのような権利を持っているかを知っておく
  B 契約条項をどのようにして自社に有利にデザインするかを知っておく(「権利帰属」にこだわらず「利用条件」で「実」をとる)
  C 契約の限界を知っておく
 3 ユーザから提供を受けたデータを用いて開発したAIソフトウェアが誤作動をしてユーザや第三者に損害を与えた場合に備えて、AIソフトウェア開発契約においてはどのような定めをすべきか。
 (1) 通常のシステム開発とAI開発の違い
 (2) 三種類の責任
  @ AIの「開発遂行」に際して生じた損害についての責任
  A 成果物であるAIの利用により生じた損害についての責任
  B AIの利用により第三者の知的財産権を侵害した場合

第4 AIに関する知財戦略

第5 質疑応答

セミナー番号:AB211081

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