tag:peatix.com,2011:1 2021-11-15T10:02:46+09:00 Peatix STORIA tag:peatix.com,2017:event-284708 2017-10-02T13:00:00JST 2017-10-02T13:00:00JST

■　はじめに　当事務所では、AIと法律、AIと知的財産権について情報発信を始めてから、AIに関係する事業者の方から沢山の法律相談を受けるようになりました。　たとえば「医療画像を用いて医療AIを適法に生成するにはどうしたよいのか」「WEB上の生画像データを用いて学習済みモデルを無許諾で生成できるのか」「生成した学習済みモデルを法的に保護しながらビジネス展開をするにはどうしたら良いのか」「生成したAIを活用して万が一事故が起こった場合に誰が責任を負うのか」などです。　AI関連技術の進歩スピードが速すぎることも相まって、AIと法律、AIと知的財産権については、実務的にはまだ確立した見解はありません。　そのような状況の中、本セミナーは、以下の３点を目標としておこなうものです。AIビジネスにおいて法律・知的財産権が関連する問題領域の全体像を押さえる。具体的な設問・回答例を通じて、実際にAIビジネスの現場で起こる法的問題をどう解決したらいいかの勘所を身につけるAIビジネスと法律・知的財産権に関する最先端の議論に触れる。　最大の特徴は２です。　実際に現場で問題になることが多い具体的設例を複数厳選し、詳細に解説を加えていきます。■　過去のセミナー参加者のご感想　当事務所では、2017年7月3日に第１回のAIビジネス法務・知財セミナーを東京大手町にて行いました。　参加者の方からは以下のような感想を頂いています。・　AI関連ビジネスにおいて、著作権法、PL法などが網羅している範囲がよくわかった・　ＡＩのデータセットやモデルを、どのように保護すべきか理解ができました。今後実務に活かしていきたいと思います。・　法律実務家の柿沼先生だけあって、AIビジネスを正確に要素分解されており、バズワードや曖昧模糊としたAIビジネスという言説が多い昨今においては、本当にわかりやすく正確な内容だったと感じました。「AIを創造する」領域と「AIを利活用する」領域、そしてそれぞれのバリューチェーンをモデル化しているところは、法律実務家でなくとも有用なフレームワークだと感じました。・　Q&A形式でポイントがまとめられていたことが良かった。また、注目度の高い分野（医療など）を取り扱っており、興味を持って受講できた。・　AI活用に伴う法務的な問題点と現状の運用方法について、体系的に整理されていた点、フロー図が分かりやすく、また各項目につき具体的な事例をあげて頂いていたことも、実務上説明しやすく良かったです・　良かった点は講師の先生の視点で「AIとは何か。どこまで進んだのか」を噛み砕いて説明してくれた点。ケースごとの解説をしてくれた点。今後活用できると思った点は「この場合ではどうなるのだろう」という新たな疑問点が持てたこと。・　15の設問に答える形式で資料が作成されているので、論点や問題意識を、具体的な事例として把握することができ、理解し易かったです。■　今回のセミナーのポイント　前回のセミナー参加者の方から、もっと内容を拡大して欲しいというご要望が多かったため、時間を２時間から倍の４時間に延長し、より具体的・より実践的な内容にブラッシュアップいたしました。　たとえば、よく質問・相談される「共同開発や業務委託の形式で、データの提供を受けてモデルを生成する場合、学習済みモデルはデータ提供者とモデル生成者のどちらのものになるのか」という点について、実際に使える契約条項をじっくりご説明します。　また、事前に参加希望者の方から質問をお預かりし、セミナーにおいて回答するコーナーも設けます。▼　主催：STORIA法律事務所▼　講師：弁護士柿沼太一▼　日時・場所　　日時：2017年10月2日（月曜日）13:00～17:00（開場12:30）　　場所：TKP東京駅日本橋カンファレンスセンター カンファレンスルーム217　　＊セミナー終了後、17:30～19:00まで30分単位（全３コマ）でAIに関する個別相談会（無料）を実施します。ご希望の方は申込フォームからお申し込みください（先着順）。（＊ご注意）今回のセミナーは2017年7月3日に東京で開催したAIビジネス法務・知財セミナーの拡大版ですので、同セミナーと５０～６０パーセント程度内容が重複しています。■　プログラムの内容（予定）第１　AIの基礎第２　AIと法律・知財に関する問題領域の概観～AIの適法な生成、保護、活用、法的責任～第３　AIの生成に関する法律問題１　様々なデータ（個人情報を含むデータ、著作権を含むデータ、肖像権を含むデータなど）を利用してデータセットや学習済みモデルを生成する場合の問題点２　医療画像など個人情報を含んだ生データやデータベースから適法に学習用データセットや学習済みモデルを生成するには３　第三者が著作権を有している生データやデータベースから適法に学習用データセットや学習済みモデルを生成するには４　学習用データを収集するデータ作成者とAI学習を行う者が異なる場合、データ作成者からAI学習を行う者に対して学習用データを提供できるか５　ウェブ上に公開されている学習済みモデルに独自データを入力して新しいモデルを生成した場合、その新モデルは自由に利用してよいのか。６　共同開発や業務委託の形式で、データの提供を受けてモデルを生成する場合、学習済みモデルはデータ提供者とモデル生成者のどちらのものになるのか～実際に使える契約条項の検討～第４　AIの保護に関する法律問題１　学習用データセット・学習済みモデルを保護する３つの方法（技術、契約、法律）２　学習用データセットの保護３　学習済みモデルの保護（１）　AIoTの場合（２）　AIaaSの場合第５　AIの活用～AIが自動的に生成したものを法的に保護するにはどうしたらよいか～１　AI生成物の分類２　AI生成物の保護（１）　AI著作物（著作権）（２）　AI発明（特許権）（３）　AI意匠・AI商標（意匠権、商標権）（４）　AI営業秘密・ノウハウ（不正競争防止法）（５）　その他の出力（製品の異常検知、スマートピッキングロボット、市場予測、投資判断、医療AIによる画像診断）３　諸外国での例第６　AI活用による法的責任について１　基本的な考え方（１）　AIが何らかの機器に搭載されて提供されている場合（２）　AIが純粋なプログラムとして提供されている場合２　具体例（１）　コンテンツ生成AIが既存コンテンツと同一コンテンツを「偶然」生成したら（２）　医療用AIが判断ミスをしたら第７　質疑応答■　セミナーで紹介・回答を予定している設問一覧１　医療用読影AIのために、大量の医療画像を利用して、学習用データセット及び画像認識用モデルを適法に生成するにはどうしたらよいか２　WEB上の無数の画像データを利用して学習用データセット及び画像認識用モデルを適法に生成するにはどうしたらよいか３　日本国内に所在するサーバー上でデータ収集行為や学習行為を行う場合と、外国に所在するサーバー上で同様の行為をする場合とで違法か否かが異なるのか４　WEB上の無数の画像データを利用してモデル生成のための学習用データセットを生成し、ネットに公開したり不特定の第三者に販売する行為は適法か５　特定の第三者から委託を受けてWEB上の無数の画像データを利用してモデル生成のための学習用データセットを生成してする行為は適法か６　複数の者が参加するコミュニティにおいて、参加者それぞれがWEB上の画像データを利用して学習用データセットを生成して参加者の間で共有する行為は適法か７　秘密保持契約を締結した上で受領したデータを利用してモデルを生成することはできるのか。８　ウェブ上に公開されている学習済みモデルに独自データを入力して新しいモデルを生成した場合、その新モデルは自由に利用してよいのか。９　共同開発契約を締結した上で、先方から生データの提供を受けて当社においてモデルを生成することになっているが、生成されたモデルの帰属や利用方法についてどのような契約交渉をしたらよいか。10　自社で様々なデータ収集をしたうえで、特定の領域ごとに学習用データセットを作成し、当該データセットのモデル生成用ライセンスをX社に販売したが、その後当該データセットがウェブ上でZ社により公開・販売されているのを発見した。どのように対処したら良いか。11　10において、当社のデータセットを用いて生成されたと思われる学習済みモデルが、Z社により公開・販売されているのを発見したがどのように対処したら良いか。12　工場用ロボット操業用の学習済モデルを生成したうえでロボットに組み込んでメーカーX社に納品したが、X社の担当役員によりモデルごとロボットが持ち出されてZ社に持ち込まれ、Ｚ社により同じモデルを組み込んだロボットが販売された。どのように対処したら良いか。13　自社で開発した学習済モデルを組み込んだ自動運転車を開発し、市場に投入する直前に当社の開発したモデルを搭載したものと見られる自動運転車がZ社より発売された。その後の調査で弊社担当従業員が不正にモデルを持ち出してＺ社に持ち込んだことが明らかになったが、どのように対処したら良いか。14　自社で開発した学習済モデルを組み込んだ自動運転車の販売開始後、当社の開発したモデルを搭載したものと見られる自動運転車がZ社より発売された。従業員等による不正流出があったとは思われないので、Ｚ社は当社製の自動運転車を購入した上で蒸留行為などの解析行為によりZ社自身がモデルを生成したものと思われる。どのように対処したら良いか。15　学習済みモデルがコピーされないように、クラウド上にモデルを置き、出力結果だけを提供するサービスを行っていたが、Z社が当社のサービスを利用して得た出力を利用して蒸留行為を行って別モデルを生成し販売しているとの情報が入ってきた。どのように対処したら良いか。16　過去３年分の自分の詳細なライフログ、その日の自分のスケジュールや外部環境（天気、温度、湿度等）を元に、「ボタンを押せばその瞬間最も自分が心地よく感じる音楽」を自動生成する音楽生成ＡＩを自分のためだけに作成した。毎日快適に使っており、ＡＩが生成した音楽のうち気に入ったものについては自分のブログにアップしていた。そうしたところある日、自分のブログにアップしたＡＩ生成音楽が無断で他の人のブログに転載されているのを発見した。どのように対処したら良いか。17　過去の金相場の値動きデータや、相場に影響を及ぼす可能性のあるデータを元に、金相場を予測する高精度の投資アドバイス用ＡＩを開発した。クラウド上でサービスを提供することとし、利用契約を締結した会員のみが限定してアドバイスを受けられるようにした。しばらくして同種のサービスを提供する競合サービスが現れたが、当社のＡＩによるアドバイスと全く同一であり、当社ＡＩによる出力結果のみをどこからか入手して利用していると思われる。どのように対処したら良いか。18　サザエさん風キャラ生成用AIを作成するためにサザエさんの全てのキャラクターと全ての漫画作品をデータととして用いて学習済モデルを生成した。完成したAIをWEBサービスとして公開し、利用者Aがキャラ作成の指示をしたところ、偶然「アナゴさん」に酷似したキャラクターが生成された。この場合、Aは当該キャラを利用できるのか、またAIをWEBサービスとして提供している事業者は何らかの責任を負うのか。19　医師が利用した診察AIが提示した治療方法にミスがあり、その治療方法に従って治療をした結果、重篤な後遺障害が残ってしまった場合に医師やAIメーカーは患者に対して責任を負うのか。20　医師が利用した読影AIがガンを見落とし、その後ガンが発見された際には既に治療のしようがない手遅れ状態になった場合に、医師やAIメーカーは患者に対して責任を負うのか。