AI特許に関連する審査基準、最新の特許の事例や係争事例を交えながら、AIに関連する事業を行う企業が知財業務を行う上で必要な特許に関する基礎的事項を、実務上の経験を踏まえて解説します!

AI分野における特許戦略~動向、審査基準・事例・出願戦略~【LIVE配信】
※日程が変更になりました。(10/22更新)
2020年10月27日 → 2021年1月14日(木)

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
AI特許【WEBセミナー】
セミナーNo.
201052
開催日時
2021年01月14日(木) 12:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
価格
非会員:  49,500円 (本体価格:45,000円)
会員:  46,200円 (本体価格:42,000円)
学生:  49,500円 (本体価格:45,000円)
価格関連備考
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
 ・1名で申込の場合、46,200円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円(2人目無料)です。
会員登録とは? ⇒ よくある質問
定員
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。
備考
資料付(PDF)

・本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信のセミナーとなります。
・「ミーティング用Zoomクライアント」をダウンロードするか、ZOOM を
  ダウンロードせず、Web ブラウザから参加するかの2種類がございます。
  ZOOM WEBセミナーのはじめかたについてはこちらをご覧ください。

・お申込み後、受理のご連絡メールをさせていただきます。
 一部メールが通常セミナー形式(受講券、請求書、会場の地図)になっておりますが
 LIVE配信のみのセミナーです。
・事前に接続テスト用のURL(https://zoom.us/test)から
「ミーティングテストに参加」を押していただき動作確認をお願いします。
・後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー開催日時の10分前に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・セミナー資料はお申込み時のメールアドレス宛に前日までには、PDFにて配布いたします。
 
・セミナーでのご質問については、オープンにできるご質問をチャットにご記入ください。
 個別(他社に知られたくない)のご質問は後日メールにて講師と直接お願いします。
・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。

講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの
複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
AI技術を導入している、又は導入予定の企業の知財担当者、技術者、経営者
必要な予備知識
特許に関する基礎的な知識
習得できる知識
・AI技術の法的保護と、その課題、その課題に対しての対応策
・一般的なプログラム特許とAI特許との違い
・AI技術を特許としてどのように保護していくか
・日本特許庁の審査基準
・AI特許の事例
・AI特許の侵害事件
・AI特許の強い特許網を作るための特許出願戦略立案の仕方
趣旨
 第四次産業革命とも呼ばれるAI分野の急速な技術の進展は、ビジネスの広範な領域に大きな影響を与えつつあります。また、AI関係の特許件数は増えており、特許の面からも、ビジネスへの影響が大きくなっています。本セミナーでは、AI特許に関連する日本特許庁の審査基準、AI分野における最新の特許の事例や係争事例を交えながら、AIに関連する事業を行う企業が知財業務を行う上で必要な特許に関する基礎的事項を、実務上の経験を踏まえて解説します。
プログラム
1. はじめに
      1-1. AI(人工知能の概念)
      1-2. AIソフトウェア開発のプロセス
      1-3. AIソフトウェアの実用化

2. AI関連特許の動向
      2-1. AI関連発明の出願件数等の推移
      2-2. AI関連発明の適用分野の推移

3. AI技術に関する法律保護と、その課題
      3-1. 特許による保護と課題 ~一般的なソフトウェア特許と異なる点~
      3-2. 著作権による保護と課題
      3-3. 不正競争防止法による保護と課題

4. AI関連発明の種類
      4-1. 学習モデルの生成方法
      4-2. 学習モデルを利用した新たな商品・サービス(ビジネスモデル)
      4-3. 学習モデル自体 (学習済モデル、派生モデル、蒸留モデル)
      4-4. 学習モデルの要素
        (1)学習モデルの入力の前処理
        (2)AIアルゴリズム
        (3)後処理
        (4)UI
        (5)再学習
      4-5. データの保護
            ・学習用データ及び生データの保護

5. AI関連特許出願の日本特許庁審査基準
      5-1. AI技術の発明該当性
      5-2. 進歩性 ~AIエンジンのアルゴリズムは不要?~
      5-3. 明細書の実施可能要件・サポート要件
      5-4. 審査基準の事例から考える特許出願戦略

6. AI関連特許の事例
      6-1. 日本のAI特許事例(ソフトバンク、楽天等)
      6-2. 米国のAI特許事例(Google、Facebook等)
      6-3. 日本AI特許の調査方法

7. AI特許の権利化業務
      7-1. AI特許の出願タイミング
              ・アイデアレベルで出願できる
              ・ベンダに発注するタイミングとの関係
      7-2. クレーム記載の注意点~非AIソフトウェア発明との違い~
      7-3. AI特許の出願戦略
      7-4. 非AI発明との関係(非AI発明を網羅する出願)
      7-5. AI特許係争から学ぶ強いAI特許の取り方
      7-6. AI発明の発掘・特許開発
      7-7. 外国特許を前提にした特許出願書類作成

8. AI特許の権利侵害
      8-1. 権利行使の注意点
         ・権利行使を想定した出願戦略
      8-2. 他社の知的財産権侵害の注意点


【質疑応答】
キーワード
AI,AI特許,特許,動向,基準,事例,出願,戦略,知財,WEB,セミナー,講演,研修
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