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企業の研究開発・生産設計・知財法務活動における「生成型AI」・「対話型AI」の活用法、リスクと対策

企業の研究開発・生産設計・知財法務活動における「生成型AI」・「対話型AI」の活用法、リスクと対策

～導入コスト、企業活動での活用上の得手不得手、人的リスク要因の種類と予防策 / 文書や式の作成・探索 、図面の作図 、デザイン作画 、特許の解読解析などの先行例に学ぶ～
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開催日

  • 2023年8月23日(水) 9時30分 ～ 17時10分

プログラム

第1部 生成ディープラーニング〜技術概要と社会に与える影響について〜

(2023年8月23日 9:30〜10:30)

　昨今、生成ディープラーニングを活用したAI技術の急速な発展により、テキストをはじめ、画像、イラスト、動画、音声、音楽など、あらゆる形式のメディアが簡単に生成可能となった。その手軽さと汎用性の高さにより、生成ディープラーニング技術は大きな影響力を持って社会に変革をもたらしている。
　本セミナーでは生成ディープラーニングの基礎技術から最新技術動向までを詳しく解説し、社会への影響についても考察する。

  1. はじめに
  2. 生成ディープラーニングとは
    1. AI/人工知能技術の歴史
    2. セカンドフェーズに入ったディープラーニング技術 〜生成ディープラーニング〜
  3. 生成ディープラーニング技術解説
    1. 画像?動画・音声・テキスト生成
    2. ディープフェイク技術について
    3. 生成ディープラーニングの技術的な課題
  4. 社会への影響
  5. 最新技術動向
  6. まとめ
    • 質疑応答

第2部 ChatGPT・生成AIにより急激に変化するビジネスと法務・知財

(2023年8月23日 10:40〜14:30)

第2-1部 ChatGPTで変わるビジネスの世界

(2023年8月23日 10:40〜11:40)

　ChatGPTや生成AIとはどんなものかの基本から、API、pluginでChatGPTとつながったシステムで何ができるのか、付加価値や生産性を高めるAIの活用について議論します。AI導入プロジェクトに固有の留意点やリスクについても検討します。

  1. ChatGPTとは
    1. 概要
    2. なぜ人間らしい会話ができるのか – 大規模言語モデルの概要 –
  2. 画像生成AI
  3. ChatGPTを中心につながるアプリケーション
    1. ChatGPI API
    2. ChatGPT plugin
    3. API、pluginで連携されたシステムの例
  4. 生成AIでビジネスはどう変わるのか – 付加価値・生産性を高めるAIの使い方 –
  5. AI導入プロジェクトの進め方 – 一般的なシステム導入との違い –
  6. つながるAIのリスク – 情報セキュリティ、システムセキュリティの観点から –
    • 質疑応答
第2-2部 生成AIと知財

(2023年8月23日 11:45〜12:45)

　ChatGPTやmidjourney等の生成AIの進化に伴い、文章、画像、音楽等の「AI創作物」をビジネスに利活用する試みが広がっていますが、事業リスク低減の観点から、「AI創作物」を巡る知財制度上の論点を整理しておくことが重要です。この論点を、事例を交えながら紹介します。

  1. はじめに
    1. 知的財産権の概要
      • 特許権
      • 意匠権
      • 商標権
      • 著作権
    2. AI創作物の例
  2. AI創作物を巡る特許法上の論点
    1. AI創作物そのものについて特許権を取得できるか
    2. 人工知能DABUSを「発明者」とした特許出願に対する各国特許庁の判断 〜AIは発明者になり得るか〜
    3. 生成AIが生成した着想を人間が具現化したものについて特許権を取得できるか
    4. マテリアルインフォマティクスを利用した発明の創出
    5. AI創作物に関する特許審査基準の紹介
  3. AI創作物を巡る意匠法、商標法上の論点
    1. AI創作物そのものについて意匠権を取得できるか
    2. AI創作物そのものについて商標権を取得できるか
  4. AI創作物を巡る著作権法上の論点
    1. AI創作物に著作権は発生するのか
    2. AI創作物の著作者は誰か
    3. 著作物と非著作物の境界
    4. AI創作物が他人の著作権を侵害することはあるか
  5. 知財のまとめ
    • 質疑応答
第2-3部 生成AIと法務

(2023年8月23日 13:30〜14:30)

　第2-3部に続いて、生成AIと著作権に関して、(1)生成AIの利用規約と権利との関係、(2)契約において留意すべき事項、(3)著作権侵害に基づく請求と防御について説明します。また、個人情報・機密情報を入力した場合の情報漏えいなどの懸念が広がっていることから、個人情報保護法・不正競争防止法・NDAの観点から法的リスクをご説明した上で、現実的な対応を解説します。さらに、ChatGPTの利用に関しては、イタリアの当局による一時的禁止措置が日本でも話題となりました。イタリア当局の措置の内容・イタリア当局以外の欧州当局の動向・GDPRと日本の個人情報保護法との違いについて説明します。

  1. 生成AIと著作権の法的問題
  2. 生成AIの利用規約と権利との関係
  3. 契約において留意すべき事項
  4. 著作権侵害に基づく請求と防御
  5. イタリア当局・その他の欧州当局の動向、GDPRと日本の個人情報保護法との比較
  6. 生成AIの利用による個人情報・機密情報に関する問題と問題点に対する対応
    • 質疑応答

第3部 テーマ探索・トラブル対策・技術文書作成への生成AIの実務利用と注意点

(2023年8月23日 14:40〜16:00)

　ChatGPTの登場により、生成AIは情報技術における大変革であるとして話題になっています。しかし、使用する上で注意が必要な点も多々あります。技術者や研究者にとって、この革新的な技術がどれほど有用であるかを理解し使いこなす方法や注意点を把握することが重要になります。 そこで、長年、技術文書セミナーと技術発想法セミナーを担当してきた講師が、ChatGPT (一部New Bing) を使用する際の実務的な対応として、「アイデア創出」と「技術文書作成」に利用するためのポイントをわかりやすくお伝えします。この講演では、ChatGPTを最大限に活用するためのノウハウや注意点を具体的な例を基に学ぶことができます。

  1. ChatGPTの基本と機能
    1. ChatGPTとは何か
    2. ChatGPTの主な機能
    3. 有料版と無料版の違い
    4. GPT – 4の威力例
  2. ChatGPTの注意点
    1. 質問の理解不足
    2. 知識と学習の限界
    3. 入力情報の記憶
    4. 情報の偏り
    5. 柔軟性の乏しさ
    6. 情報源の扱い
    7. 誤りの懸念と防止
    8. 日本語の問題
  3. 意図に近い回答を引き出す工夫
    1. 問いかけの形式の違いを意識する
    2. 論理を追って解答すべき問題の提示
    3. 質問文での形式の指定
    4. 回答文のわかりやすさの指定
    5. 特定の読者層を意識した指示
    6. 回答の続きを求める指示
    7. 質問する上での注意点
    8. 不正確な答えを出すことへの対応
  4. 文章を作成するための利用
    1. 文書を作成する機能
    2. 文書の作成手順
    3. 文章の要約やタイトル
    4. AIを読者と見立てた論点の確認
    5. 翻訳への利用
    6. 文書作成の問題点
    7. さまざまな用途の文書作成
  5. アイデアを求めるための利用
    1. 情報収集
    2. アイデアの生成
    3. アイデアを次第に掘り下げる手順
    4. テーマ探索への利用
    5. トラブル対策への利用
  6. 発想法との組み合わせによるアイデア創出
    1. ブレインストーミングの補助
    2. 発想のための連想法
    3. 生成AIへの連想法の適用
    4. 具体的な実施例
  7. AIを取り入れたシステムの構築
    1. ChatGPTの応用例
    2. 今後進められていく組織内システム
  8. 生成AIの提供および利用についての規制
  9. ChatGPT以外の生成AI
    1. Microsoft New Bing
    2. Bingの利用法
    3. GoogleのBERT
    4. 日本における取り組み
    • 質疑応答

第4部 特許・知財分野における「対話型・生成型AI」の活用とそのリスク入門

(2023年8月23日 16:10〜17:10)

　特許・知財分野における「対話型・生成型AI」の活用とそのリスクについてChatGPTをメインに最新のトピックを交えて解説する。

  1. はじめに
    • 講師 自己紹介
    • アジア特許情報研究会 紹介
  2. 対話型AIの基礎技術と特徴
    1. Siri: Appleの音声アシスタント
    2. Google アシスタント: Googleの対話型AIアシスタント
    3. Amazon Alexa (アマゾンアレクサ)
  3. 生成型AIの基礎技術と特徴
    1. ChatGPT: OpenAIの人工知能チャットボット
    2. Google Bard: Googleの生成型AI
    3. DALL-E: OpenAIの画像生成AI
    4. 大規模言語モデル
  4. 特許・知財分野における活用事例とそのリスク
    1. 特許情報の検索の活用事例
    2. 特許分析の活用事例
    3. 特許文書の作成の活用事例
    4. 誤情報の提供リスク
    5. 機密・個人情報の漏洩リスク
    • 質疑応答
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講師

  • 中山 浩太郎 氏
    NABLAS株式会社
    代表取締役
  • 前 一樹 氏
    ジャパンマネジメントシステムズ株式会社
    代表取締役
  • 町田 能章 氏
    特許業務法人 磯野国際特許商標事務所
    代表社員 所長
  • 松岡 史朗 氏
    渥美坂井法律事務所・外国法共同事業
    パートナー
  • 小波 盛佳 氏
    フルード工業 株式会社
    執行役員 / 研究開発室長
  • 安藤 俊幸 氏
    アジア特許情報研究会 知財情報解析グループ
    グループリーダー
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主催

株式会社 技術情報協会
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お問い合わせ

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込)
複数名
: 55,000円 (税別) / 60,500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 55,000円(税別) / 60,500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 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
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    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500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。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
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  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
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