2019年12月18日（水）
12:30～16:30
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非会員：
49,500円
（本体価格：45,000円）
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会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
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よくある質問
学生価格は、教職員や研究員、企業に在籍されている学生には適用されません。また、当日学生証をご持参ください。
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
・AI関連発明を生み出す立場の開発者
・AI関連発明を権利化するべき知的財産担当者
・ＡＩに関わらず特許出願に関わった経験があること
（公開公報に接しているだけでも可）
・ソフトウエア関連発明がうっすら理解できること
・知的財産に興味があること
・ＡＩ技術の基本が理解できます。
・ＡＩ関連発明の種類が理解できます。
・ＡＩ関連発明を権利化するコツがわかります。
・ＡＩ関連発明を収益化する一例を学べます。
・外国市場へ展開するときの注意点が理解できます。
経済産業省の肝いりで次世代産業の核とするべく推奨されているＡＩ関連商品。マスコミもこぞって理想的な将来像を展開しています。
しかし、拡散されている情報には、正しい情報もあれば間違っている情報も多数含まれています。特にＡＩに関する夢のような話のほとんどは都合のいい解釈に基づくもの。それだけに、マスコミの情報を盲信すると商品開発戦略を見誤るおそれがあります。
特許についても同様です。残念ながら、知的財産関係の専門家でＡＩについて正しく理解しているものは非常に少ないという現実があります。それだけに誤った特許戦略に導かれている危険もあります。
まずは、正しい情報を知り、それに基づいて戦略的に取得した特許を活用することが肝要です。本講演では、可能な限り具体的に、どのように考えてＡＩ関連発明の権利化を進めればいいのか、そして収益を生みやすい形にするには何を考えればいいのかを、わかりやすく伝授します。
1. はじめに
1.1 AIと言っても･･･
1.2 AIを作り出すための4つのステップ
1.3 AIに関する発明の具体例
1.4 現在の法制度とAI
2. AI関連発明はどうやって守る
2.1 特許で守れる限界
2.2 最も重要なのはデータ
2.3 契約でどこまで･･･
3. AI関連発明の具体例
3.1 生データと学習データセット
3.2 学習方法
3.3 学習済エンジン
3.4 学習済エンジンを用いるアプリケーション
3.5 入出力を明確にすることがなぜ大切なのか
4. 特許の目から見た国内外AI特許の実情
4.1 日本だけが出遅れている
4.2 本当に特許査定率は高いのか
4.3 人間の恣意が入り込む瞬間
5. AI関連発明とビジネスモデル
5.1 データは商売になる?!
5.2 学習済エンジンの転売の可能性
5.3 標準化のタネはあるのか?
5.4 システムとして権利行使はできるか
5.5 外国へ進出することを考えると特許の取り方が変わる
6. AI関連発明の収益化戦略
6.1 特許の取り方で収益が変わる?!
6.2 ライセンスに強い特許にするには
6.3 特許売却のタイミング
6.4 権利化できなくても収益を発生させる戦術
7. さいごに
7.1 法律は遅れている
7.2 相談するべき専門家を見極める方法
【質疑応答・名刺交換】
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