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AIビジネスの最前線からお送りする「AIと契約・知財・法律」

Description


■ はじめに

 AI(人工知能)が徐々に社会とビジネスに浸透しはじめ、画像認識・生成、異常検知、顔認証、生体認証など一定の分野においては徐々に実用化が進んできました。
 にもかかわらず、AIの開発や保護、事故が発生した際の責任をいかにコントロールするか、などについてはまだ各社が試行錯誤している段階です。
 当事務所では昨年から「AIビジネス法務・知財セミナー」「産業用AIの知財と法務セミナー」「ユーザ目線から読み解くAI・データ契約ガイドライン」「AIベンダ目線から読み解くAI・データ契約ガイドライン」など多数のAI関係セミナーを主催・共催で開催してきましたが、おかげさまで合計300名以上の方にご参加頂き、興味関心の高さを感じました。
 またセミナーに来て頂いたことをご縁に、私どもに案件をご依頼頂くことも増加し、AI開発やAI解決契約交渉を法的にサポートする機会が急激に増えてきました。
 そこで、これまで様々な機会にご質問いただいた内容や、私どもが検討・提案してきた内容をもとに、2018年末時点におけるいわば「AI法務の総まとめ」として「AIビジネスの最前線からお送りする『AIと契約・知財・法律』」と題するセミナーを開催いたします。 


■ 当事務所のAIセミナーの特徴

 当事務所のAIセミナーの特徴は以下の3点です。
1 具体的な設例ベースのセミナー
 一般論について長々と説明するのではなく、実務で実際に問題となることが多い具体的な設例に沿って、具体的な解決方法を提案するセミナーを行います。
2 過去の参加者からの評価
 過去のセミナー参加者の方々からも、以下のような高い評価を頂いています。
 「セミナー全体が、質問ベースドで組まれている点が素晴らしいと感じました。一般的な総論であればウェブで調べれば(セミナーほど詳しくではないにせよ)ある程度わかることが多いので、今回のように事例中心だと自分ごととして聴講することができました。ありがとうございました。」
 「AI利用の生成フェーズと成果物の利用フェーズを明確に分けた説明が大変理解しやすかったです。また、前提となる個人情報保護法、著作権法、特許法、不正競争防止法などを改めて理解することができました。自組織でのAI活用の際にどの部分が該当するのかイメージすることができたことが今回の成果でした。」

 「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。」

 他多数。
3 AI・データ契約ガイドライン検討委員による講義
 本セミナー講師の柿沼は、AIと法律・AIと知的財産について積極的な情報発信を行っており、2017年12月~2018年3月までは経済産業省の「AI・データ契約ガイドライン検討会」の検討委員も務めました。同検討会や作業部会においては、AI・データ・知財に豊富な実務経験と深い知識を持つ専門家が結集し、非常に充実した議論がなされました。
 本セミナーでは同ガイドラインの内容についてもわかりやすく紹介したいと思います。

■ 主催:STORIA法律事務所

■ 講師:弁護士柿沼太一


■ 
日時:2018年12月19日(水曜日)13:00~16:30(開場12:30)

■ 場所:TKP東京駅大手町カンファレンスセンター・カンファレンスルーム22F

■ プログラムの内容(予定)

第1  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2 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 AI開発・研究でよく聞かれる質問についての回答
第3 AI開発契約に関する問題~AI・データ利用に関するガイドラインの解説~
1 AI開発契約において「性能保証」「検収」「瑕疵担保」についてはどのように定めればいいのか(性能保証、検収、瑕疵担保)
2 生成された学習用データセット、学習済みモデル、学習済みパラメータは誰がどのような権利を持っているのか(権利・知財)
3 AI開発・利用に際して生じる可能性のある損害について契約ではどのように定めたら良いか
第4 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
第5 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:医療用AIが判断ミスをしたら
第6 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. 多数の患者さんのデータを対象とする研究において個別に同意を取得するのは非常に手間がかかる。そこで病院のCTやMRI検査室に掲示物を出しておくことで黙示の同意を取得する、あるいはオプトアウト機会をホームページで提供する方法で同意を取得することはできないか。
3. 次世代医療基盤法の仕組みを利用すれば、学習用データ(要配慮個人情報)を集める場合に患者さんからの個別同意取得は不要になるのか。
4. 患者さんの個人情報を用いて生成した学習済みモデルは、個人情報になるのか。
5. 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
6. 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
7. 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
8. 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
9. 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
10. 2019年1月1日から施行される改正著作権法によってAI生成にどのような影響があるのか
11. Microsoft COCO(Common Objects in Context)(http://cocodataset.org/#home)で公開されている学習用データセットを利用して学習済みモデルを生成して販売することは出来るか。
12. 学習用データ作成のために、コンテンツのコピーガードを外すことは適法か。
13. 学術論文や解析レポートに、学習用データとして用いたコンテンツの切り出し画像を掲載することは適法か。
14. 研究成果として、コンテンツの機械学習特徴量を第三者と共有することは適法か。
15. あるAI技術に関する論文をもとに学習済みモデル(プログラム)を開発することが出来るか。出来るとして当該学習済みモデルはだれが権利を有しているのか
16. ユーザから学習済みモデルを用いた出力の精度について一定の保証をするようにと強く要請された場合、AIベンダはどのように対応すべきか。
17. AI開発契約において検収基準や瑕疵担保についてどのように定めたら良いか。
18. いわゆるPoC貧乏やPoC段階でユーザに提供した検証用の学習済みモデルの横展開を防ぐためにはどうしたら良いか。
19. AIベンダとして、ユーザとの共同プロジェクトを立ち上げる際の、知財・法務に対する最初のニギリ方がユーザ側、AIベンダ側とも曖昧なケースが多く、実際に売り上げが発生した際にモメそうな不安があります。どのような文言にしたらよいか。
20. AI開発における生データ、学習用データセット、学習用プログラム、学習済みモデル、学習済みパラメータ、ノウハウについては誰がどのような権利を持っているのか。
21. AI開発契約における契約条項をどのようにして自社に有利にデザインするのか。
22. 相手に「やられない」AI開発契約交渉のポイントと進め方は?
23. 権利帰属や利用条件について「協議する」という契約文言の提案を受けることがよくあるのですが、それを受け入れて契約を締結した後に実際に揉めて協議が成立しなった場合にはどうなるのでしょうか。
24. 学習済みモデルを特許権によって保護することはできるのでしょうか。仮に保護できる場合、具体的にどのような方法があるのでしょうか。
25. ユーザの提供データを用いてベンダが開発したAIを組み込んだシステムが誤作動をしてユーザや第三者に損害を与えた場合、誰が責任を負うのか。
26. AIの誤作動に備えて、AI開発契約においてはどのような定めをすべきか。
27. 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。
28. 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。

Updates
  • 会場 は TKP東京駅大手町カンファレンスセンター・カンファレンスルーム22G に変更されました。 Orig#394131 2018-12-07 08:44:35
Wed Dec 19, 2018
1:00 PM - 4:30 PM JST
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Venue
TKP東京駅大手町カンファレンスセンター・カンファレンスルーム22G
Tickets
一般 SOLD OUT ¥19,800
Venue Address
東京都千代田区大手町1-8-1 Japan
Organizer
STORIA法律事務所
270 Followers
Attendees
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