技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
後でトラブルにならないAI開発における契約の留意点
後でトラブルにならないAI開発における契約の留意点
～データ利用権限・AIに係る責任・権利関係を含む法律問題への対応～
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
概要
本セミナーでは、機械学習関連事業・人工知能開発に係る知的財産におけるリスクと未然防止について、AIデータ契約ガイドライン検討会 委員が詳解いたします。
開催日
- 2018年7月20日(金) 10時30分 ～ 16時30分
修得知識
- 学習済みモデルの権利関係
- 学習用データの取り扱い
- AIが生成する成果物
- AIによる第三者知的財産の侵害
プログラム
現在、主に機械学習を利用したAI技術が実用化段階に入ったことから、多くの企業がAI技術を利用した ソフトウェアの開発に取り組んでいる。このようにAIの開発が活発化している一方で、AIに関する法的な対応は必ずしも 十分になされていない。そこで、経済産業省は、データの利用権限やAIに係る責任関係・権利関係を含む法律問題に ついて適切な契約の取決め方法の検討を行うため、2017年12月に「AI・データ契約ガイドライン検討会」を設置し、同検 討会がAIおよびデータに関する契約について検討を重ねてきた。
本セミナーは、同検討会が公表したガイドラインとモデ ル契約のうちAIの開発に関するガイドラインとモデル契約について、委員としてガイドラインとモデル契約の作成に関与し た講師が詳しく解説する。
- AI技術の解説
- AI技術の基本概念
- AI開発と従来のソフトウェア開発との違い
- AI開発の過程
- AI技術を利用したソフトウェアの特徴
- AI開発に関する契約の基本的考え方
- AI開発においてよく問題となる点
- AI開発に関する法律知識
- AI開発契約の交渉のポイントと留意点
- 「探索的段階型」の開発方式
- 探索的段階型の開発方式とは
- 探索的段階型開発方式に沿った契約形態
- モデル契約の解説
- アセスメント段階 – 秘密保持契約書
- PoC段階 – 導入検証契約書
- 開発段階 – ソフトウェア開発契約書
- 質疑応答
講師
会場
主催
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。
受講料
1名様
:
50,000円 (税別) / 54,000円 (税込)
複数名
:
45,000円 (税別) / 48,600円 (税込)
複数名同時受講割引について
- 2名様以上でお申込みの場合、
1名あたり 45,000円(税別) / 48,600円(税込) で受講いただけます。- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 54,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 97,200円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 145,800円(税込)
- 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 他の割引は併用できません。
本セミナーは終了いたしました。
これから開催される関連セミナー
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/9/15 | 知財の投資対効果の考え方と適正な知財予算の策定、管理のポイント | オンライン | |
| 2026/9/15 | 生成AIを活用した他社特許明細書の解釈と弱点の見つけ方 | オンライン | |
| 2026/9/15 | 英文契約書の読み方・書き方 基礎講座 | オンライン | |
| 2026/9/16 | 英文契約書の読み方・書き方 基礎講座 | オンライン | |
| 2026/9/16 | 画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術 | オンライン | |
| 2026/9/17 | 生成AIの法的リスクと実務対応 | オンライン | |
| 2026/9/18 | マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践 | オンライン | |
| 2026/9/18 | 生成AIの法的リスクと実務対応 | オンライン | |
| 2026/9/24 | マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践 | オンライン | |
| 2026/9/24 | FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 | オンライン | |
| 2026/9/25 | 侵害予防調査への生成AI活用とその進め方 | オンライン | |
| 2026/9/28 | 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 | オンライン | |
| 2026/9/28 | 賢くなった生成AIによる特許調査・権利化・知財業務の高度化 | オンライン | |
| 2026/9/28 | AI創薬の特許戦略 | オンライン | |
| 2026/9/28 | FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 | オンライン | |
| 2026/9/28 | 製薬業におけるCMC・製造領域のデータ・AI活用 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 生成AIを活用したバイブコーディングの進め方 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 賢くなった生成AIによる特許調査・権利化・知財業務の高度化 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 研究開発現場の失敗事例・判例から学ぶ知財・特許トラブルとリスクマネジメント | オンライン |
関連する出版物
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2025/4/14 | 製薬業界55社〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/4/7 | ペロブスカイト太陽電池〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/4/7 | ペロブスカイト太陽電池〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2025/3/31 | 電子顕微鏡〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/3/31 | 電子顕微鏡〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2025/3/24 | 電気自動車のバッテリ冷却 (リチウムイオン電池、全固体電池) 〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/3/24 | 電気自動車のバッテリ冷却 (リチウムイオン電池、全固体電池) 〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2024/10/31 | 自然言語処理の導入と活用事例 |
| 2024/10/31 | 少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発 |
| 2024/10/28 | メディカルバイオニクス (人工臓器) 〔2024年版〕(CD-ROM版) |
| 2024/10/28 | メディカルバイオニクス (人工臓器) 〔2024年版〕 |
| 2024/5/31 | 適正な知財コストの考え方と権利化、維持、放棄の決め方 |
| 2024/4/30 | 人工光合成技術 (CD-ROM版) |
| 2024/4/30 | 人工光合成技術 |
| 2024/4/22 | トプコングループ |
| 2024/4/22 | トプコングループ (CD-ROM版) |
| 2024/4/15 | テンセント (騰訊Tencent) 〔中国特許および日本特許〕技術開発実態分析調査報告書 (日本語版) |
| 2024/4/15 | テンセント (騰訊Tencent) 〔中国特許および日本特許〕技術開発実態分析調査報告書 (日本語版) (CD-ROM版) |
| 2024/3/29 | 後発で勝つための研究・知財戦略と経営層への説明・説得の仕方 |
| 2024/3/11 | アリババ (阿里巴巴 Alibaba) 〔中国特許および日本特許〕技術開発実態分析調査報告書 (日本語版) |