リスクを未然に防いで投資を守る
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。
講座の特長
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1
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
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2
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
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3
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
得られる知識・スキル
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AI開発における知財や契約に関する考え方法律と契約の関係性を説明できるようになります。 -
AI開発を外部に委託する際の注意点AI開発を外部に委託する際に交わす契約に関して契約上の注意点を説明できるようになります。 -
AI開発を受託する際の注意点データセットや学習済みモデルの保護にどの法律が関わるのかを判断できるようになります。
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
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
ライブ配信
- 第1章. 昨今のAIを巡る動向
- 第2章. AI利活用に関する法律・契約上の問題
- 著作権
- 個人情報
- 契約上の秘密情報
- 第3章. 生成AIガイドライン作成のすすめ
- 第4章. AI開発契約のレビューポイント
- 性能保証・検収・契約不適合
- 権利と知財
- [ワーク] AI知財・契約の実務に関連するグループワーク
カリキュラムは変更となる場合がございます。
講座概要
| 講座名 | AI知財・契約講座 |
|---|---|
| 受講形式 |
オンライン講座：ライブ配信形式 Zoomを利用してライブ配信形式でリアルタイムに受講いただけます。ネット環境のある場所であればどこからでも受講可能です。 |
| 前提となる知識・スキル |
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| 講座時間 | ライブ講義6時間+事前学習3.5時間 |
| 料金 | 220,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
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| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| 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。 |
開催日程
ライブ配信
オンライン講座：ライブ配信形式
第5期 ※募集締め切り
日時：2024/3/18（月）10:00〜17:00
※申込締切日は、2024/3/11（月）です。
担当講師
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。
柿沼 太一
京都大学法学部卒業。司法研修所卒業、弁護士登録（第５２期）。中小企業診断士登録。STORIA法律事務所を杉浦弁護士と共同で立ち上げ。専門分野はスタートアップ法務及びデータ・AI法務。現在、様々なジャンル（医療・製造業・プラットフォーム型等）のAIスタートアップを、顧問弁護士として多数サポートしている。AIの開発・利用・責任に関するセミナーを多数開催・登壇。経済産業省「AI・データ契約ガイドライン」検討会検討委員（～2018.3）。日本ディープラーニング協会（JDLA）有識者委員（2020.5～）。
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）。
