AI知財・契約講座

AI知財・契約講座

AI 開発に関連する知財や契約について、失敗しないための勘所を学びます

AI を開発する際には、機械学習などの技術的なことだけでなく、知的財産のことも考えなければなりません。他人が作成したデータセットやソフトウェアを使用する際は、著作権法やライセンスをしっかりと確認し、それらを遵守する必要があります。開発したAIのモデルについては、自社の知的財産として守っていく必要があります。モデルの開発を外部に委託する場合は、その知的財産の持ち方を委託先と事前に協議し契約という形で互いに合意しておく必要があります。

このプロセスを軽視することは、後の大きな損失につながる可能性があります。多額の費用をかけて開発したAI が他社のものになってしまっては、投資が無に帰してしまいます。また、開発したAIが他人の知財を侵すような事態になっては、損害賠償責任などによる金銭的な損失だけでなく社会的信用にも影響します。このような事態を避けるためにも、実際のAIプロジェクトを始める前に、知財・契約の要点を押さえておきましょう。

講座で得られる知識・スキル

  • AI開発における知財や契約に関する考え方
  • AI開発を外部に委託する際の注意点
  • AI開発を受託する際の注意点

受講に必要なスキル・前提知識

必須スキル

講座の特長

  • AI分野の法律実務に詳しいSTORIA法律事務所の弁護士が講師
  • スキルアップAIが実例に基づいて制作したケーススタディを学べる
  • 他の受講生とのグループワークを通して理解が深められる

こんな方におすすめ

  • AIプロジェクトの推進者
  • AI開発を外部に委託する担当者
  • AI開発の受託担当者
  • AI開発プロジェクト責任者、決裁者
  • 法務やコンプライアンス担当者
  • AIの受託事業者やシステムインテグレーターの営業担当者

講座概要

講座名 AI知財・契約講座
受講スタイル 対面講座
指定の会場で講座を対面で受講いただけます。
講座時間 対面講義6時間+事前学習3.5時間
料金 110,000円/1名(税込)
料金に標準で含まれるもの
  1. 事前学習動画
  2. 対面講義
  3. 講座資料
定員

25名(最少催行人数10名)

備考

事前学習動画はAI特許講座と共通です。


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※本講座/他講座との併合お見積りについては上記よりお問い合わせください

カリキュラム

事前学習

  • AI開発において知財・契約が重要な理由
  • 機械学習の基礎知識
  • AI開発プロジェクトの進め方
  • AI開発に関わる法律
  • 有名なライセンス

DAY1

  • AI開発において知財・契約が重要な理由
  • AI開発に際してのデータ収集に関する法律問題
  • AI開発に関する契約問題
  • AIに関する知財戦略
  • AI活用による法的責任について
  • QAセッション
  • ケーススタディ

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

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※法人研修をご検討の場合はカスタムも可能です

開催日程

東京会場

第2期

日時:10/26(火) 10:00-17:00
講師:山城 尚嵩小縣 信也​

第3期

日時:2/1(火) 10:00-17:00
講師:山城 尚嵩小縣 信也​

<東京会場>
場所:スキルアップAI 水道橋オフィス(地図はこちら
東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋Ⅱ 5階

次回開催日程のお知らせをご希望の方はこちら
お問い合わせ

※オンライン講座の開講時期等に関するお問い合わせは上記よりお願いいたします

講師紹介

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    山城 尚嵩

    神戸大学法学部卒業・神戸大学法科大学院修了。Jeff Leong, Poon & Wong(Malaysia/Myanmar)にて研修後、司法修習を経て弁護士登録(第69期)。知的財産法・情報法を専門分野とし、AI・データ領域におけるビジネスモデルの構築・法的助言・契約交渉・規制対応を中心に、契約を通じたスタートアップの知財戦略の構築に取り組んでいる。

  • 小縣 信也

    兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会@関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」(インプレス)。

 

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FAQ

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対面講座:初回講座日から1年間
オンライン講座:動画共有日から1年間

講座共通のFAQ

更新日:2021.09.02

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