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AIによるコンテンツ作成と利活用促進のための知財制度のあり方 -知的財産推進計画2017-

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政府の知的財産戦略本部は2017年5月16日、知的財産戦略本部を開催し、「知的財産推進計画2017」を正式決定しました。

「知的財産推進計画2017」の構成は、産業財産権とコンテンツ、イノベーション創出、地方創生、文化創造の観点からとりまとめを実施しています。

今回の注目すべき項目は、I-1 のデータ、人工知能の利活用促進による産業競争力強化に向けた知財制度の構築です。

・データ利用の契約ガイドラインの策定
・不正競争防止法改正(データの不正取得等の禁止等)
・著作権法改正(柔軟性のある権利制限規定の整備)
・AI学習済モデルの特許化の具体的要件や保護範囲の検討

などをあげています。

スクリーンショット 2017-05-29 12.43.09.png

出所:知的財産戦略本部 知的財産推進計画2017.5

AI の作成・利活用促進のための知財制度の在り方では、以下のように記載されています。

これまで様々な研究が行われ、すでにかな漢字変換、検索エンジンなど様々な種類が存在する「特定機能を有する AI」は産業における利活用が進んでいる。特定機能を有する AI について、昨今、大量のデータが必要である機械学習の分野の研究が進展し、機械学習のうち深層学習(ディープラーニング)という手法が登場したことで、画像認識の結果の精度が向上するなどの AI の進化が起こりつつあり、CT 画像等によるガンの判定で活用されるなど、幅広い産業への応用が大きく広がることが期待されている。

このような状況の中で、機械学習、特に深層学習を用いた AI の作成・開発を進め、その利活用を促進し、我が国の産業競争力強化を図るため、その基盤となる知財制度の在り方について検討することが求められている。

機械学習や深層学習においては、大量の「学習用データ」を用いて、学習を行う前の AI のプログラムに、特定の機能を持たせることを目的として学習を行い、「学習済みモデル」を生成する。「学習済みモデル」を特定の用途に利用する際には、新たなデータや指示を入力することで、「AI 生成物」が出力されることとなる。こうした機械学習に関する「学習用データ」、「AI のプログラム」、「学習済みモデル」、「AI 生成物」を具体的な検討対象として、これらの作成・利活用促進のための知財制度の在り方について、検討することが必要である。

スクリーンショット 2017-05-29 12.44.40.png

出所:知的財産戦略本部 知的財産推進計画2017.5

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