AI特許・AIビジネス事例を通じて
AI特許権利化のコツをつかむ
GAFA・スタートアップを中心とした米国企業、中国企業によりAI技術の開発が活発に進められ、またAI技術を用いたソリューションが各社から提供されています。
AI技術、AIソリューションについても積極的に特許を取得すべきですが、何をポイントにAI特許出願をすればよいか、どの程度準備が進めば特許を出願できるのかよくわからないという声をよく聞きます。
本講座では先進企業のAI特許とAIソリューションビジネス事例をわかりやすく解説し、AI発明発掘・AI特許出願のコツをつかんでいただきます。
講座の特長
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1
AI 分野の特許実務に詳しい河野特許事務所の弁理士が講師
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2
スキルアップAIが独自に制作したケーススタディを学べる
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3
受講生どうしで議論しながら理解を深められる
得られる知識・スキル
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AI 開発における特許に関する考え方AI開発における特許の重要性を説明できるようになります。 -
AI特許事例AI特許を出願する際に意識すべきことを説明できるようになります。 -
他社のAI特許を侵害しないためにするべきこと他社の特許を侵害することが無いように意識しながらAIプロジェクトを進行できるようになります。 -
自社で開発したAIを権利化するコツ
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
カリキュラム（一部抜粋）
事前学習DAY1
- 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
- 対話型生成 AI の概要
- 大規模言語モデルの概要
- 自社データを対話型生成 AI で活用する方法
前半（3時間）
第1章 日米中企業のAI特許の動向、特許庁の施策
- 各国のAI特許出願統計
- AIスタートアップへの投資状況
など全3トピックス
第2章 知っておきたい特許制度の基礎
- 保護対象
- 登録要件
など全6トピックス
第3章 先端企業のAI特許、AIビジネス事例を通じてAI特許のコツをつかむ
- GoogleのAIアルゴリズム特許と特許戦略
- AIアルゴリズム発明とAI利用発明とAI出力発明
など全4トピックス
第4章 AIとビジネスモデル
- AI×ビジネスモデル特許の考え方
- AI特許訴訟事例
第5章 AI発明について、発明提案書を提出するタイミング
- AI発明提案書の作成と提出タイミング
- 精度検証は必要か
など全3トピックス
第6章 AI発明についての進歩性を出すコツ
- AI×UI/UXの考え方
- AI分野特有の進歩性の引き出し方
など全3トピックス
後半（3時間）
- AI特許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
対面
ライブ配信
| 講座名 | AI特許講座 |
|---|---|
| 受講形式 |
対面講座 指定の会場で対面にて受講いただけます。 |
| 前提となる知識・スキル |
必須スキル
推奨スキル
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| 講座時間 | 対面講義6時間+事前学習4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 | 事前学習動画は生成AI時代のAI知財・契約講座と共通です。 |
| 講座名 | AI特許講座 |
|---|---|
| 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 |
必須スキル
推奨スキル
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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 |
|
| 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 | 事前学習動画は生成AI時代のAI知財・契約講座と共通です。 |
開催日程
対面ライブ配信
ライブ配信
第4期 ※募集締め切り
日時：3/30（木）10:00〜17:00
※申込締切日は、3/23（木）です。
担当講師
河野 英仁
河野特許事務所、所長弁理士。立命館大学情報システム学博士前期課程修了、米国フランクリンピアースローセンター知的財産権法修士修了、中国清華大学法学院知的財産夏季セミナー修了、MITコンピュータ科学・AI研究所 AIコース修了。 AI, IoT, FinTech,ブロックチェーン,ビジネスモデル特許の他、米国・中国特許の権利化・侵害訴訟を専門としている。著書に「世界のソフトウエア特許(共著)」、「FinTech特許入門」、「AI/IoT特許入門2.0」、「AIビジネス戦略（共著）」がある。
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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よくあるご質問
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