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】