★技術文書の作成、アイディア創出、調査・分析、新商品コンセプト生成…
生成AIで何がどこまで出来るのか！効果的なプロンプト！利用の注意点に迫る！

生成AIを活用したR&D業務の効率化と使い方、注意点

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

• 生成AIの法的リスクと社内ガイドラインの作成
• ChatGPTによる 効率的な技術文書の作成法とそのポイント
• 生成AIを活用した業創出、ロードマップの策定法
• 特許調査、分析、特許出願業務での生成AI活用のポイント
• AIの光と影、生成AIの可能性と導入、活用のポイント
• AIで変わる新しい価値の作り方、AI時代に人がすべきことは何か？

習得できる知識

生成AI、ChatGPTの研究開発業務での活用方法、効果的なプロンプト、注意点などを学習する

担当講師

西村あさひ法律事務所　パートナー弁護士　福岡 真之介氏

東京女子大学　情報処理センター　助手　浅川 伸一氏

(株)Visionary Engine　CEO　小栗 伸氏

よろず知財戦略コンサルティング　代表　萬 秀憲氏

日本アイ・ビー・エム(株) Consulting事業部　AI&Analytics　Principal Data Scientist　佐藤 和樹氏

ストックマーク(株)　執行役員 Bizdev & Marketing Division　田中 和生氏

セミナープログラム（予定）

【10月23日（月）10:30～12:00】

１．生成AIの法的リスクと社内ガイドラインの作成

西村あさひ法律事務所　パートナー弁護士　福岡 真之介氏

【講演趣旨】

2022年11月に公表されたChatGPTは、その回答の自然さと利用範囲が広いことで大きなインパクトを与え、わずか2か月でユーザ数は1億人を超えて、多くの人が様々な形で利用しています。これを機に、ChatGPTが利用しているGPT－3～4などの大規模言語モデル（LLM）が注目を浴びています。今後、様々なアプリケーションが開発され、活用されていくことが予想されます。もっとも、このような生成AIを利用するにあたっては、著作権侵害をはじめとして、いくつか気を付けなければならない法律問題があります。 そこで、本講演では、「AI・データ契約ガイドライン検討会」委員、「AIの法律」「AI・データ倫理の教科書」の著者でもある講師が、ChatGPTなどの生成AIの法律問題について解説します。

【講演項目】

１．生成AIの法律総論

1.1　生成AIの5つのリスク

1.2　生成AIの法的論点の分析視点

２．生成AIと知的財産

2.1　学習用に他人の著作物を利用する場合の法律問題

2.2　プロンプトに他人の著作物を利用する場合の法律問題

2.3　AIのアウトプットが著作権侵害となる場合

2.4　AIのアウトプットに著作権が発生する場合

2.5　生成AIと商標権侵害

３．生成AIと個人情報

3.1　生成AIと個人情報保護法

3.2　生成AIとGDPR

４．生成AIと秘密保持

4.1　生成AIと秘密保持

4.2　生成AIと不正競争防止法

５．生成AIと誤情報

5.1　生成AIが誤情報を生成した場合の法律問題

６．生成AIの悪用

6.1　フェイクニュースの作成・流布と法的責任

6.2　マルウェアの作成・流布と法的責任

７．社内ガイドラインの作成

7.1　生成AI利用に関する社内ガイドラインの作成

7.2　社内ガイドラインのチェックポイント

８．生成AIが訴訟となった事例

8.1　生成AIが訴訟となった事例の分析

【質疑応答】

【10月23日（月）13:00～14:30】

２．ChatGPTによる 効率的な技術文書の作成法とそのポイント

東京女子大学　情報処理センター　助手　浅川 伸一氏

【講演趣旨】

chatGPT に代表される Transfomer 系の生成 AI を用いた文書作成では、文書が望ましい性質を持つための技術として、微調整やプロンプト、及び、文脈挿入が用いられます。 また、chatGPT では、対話が破綻する (ミスアラインメント) 問題の解消のため、 1) 教師あり微調整、2) 人間のフィードバックによる強化学習、3) 近位方針最適化、が用いられました。また、外部データベースを活用することで、言語モデルを実用に供する試みも提案されています。これらの手法は、R&D業務への応用にも有効であると考えられます。本講演では、これら技術の解説し、実習を供することで業務の効率化への示唆を与えることを目指します。

実習には[Google colaboratory](https://colab.research.google.com/) を使用します。

【講演項目】

１．LLM (Large Language Modeling) 大規模言語モデル

２．Transformer トランスフォーマー

３．Encoder-Decoder model 符号化器-復号化器モデル

４．Embedding 埋め込み

５．Multi-head self-attention マルチヘッド自己注意

６．Residual connection 残差接続

７．Scaled dot product スケールドット積

８．Softmax ソフトマックス

９．Layer normalization 層正規化

１０．PE: Position encoder 位置符号化器

１１．BPE: Byte-Pair Encodings バイトペア符号化

１２．BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers

１３．GPT: Generative Pre-trained Transformer

１４．MLM: Masked Language Model マスク言語モデル

１５．Next sentence prediction 次文予測

１６．fine-tuning 微調整

１７．transfer learning 転移学習

１８．RM: Reward Model 報酬モデル

１９．RL: Reinforcement Learning 強化学習

２０．PPO: Proximal Policy Optimization 近位方針最適化

２１．KLD: Kullback?Leibler (KL) divergence. カルバック-ライブラー ダイバージェンス

【質疑応答】

【10月23日（月）14:45～16:15】

３．生成AIを活用した業創出、ロードマップの策定法

(株)Visionary Engine　CEO　小栗 伸氏

（NTTドコモ 新規事業プロデューサー）

【講演趣旨】

生成AIの登場により、競争環境は大きくかわりつつあります。そのような中、生成AIを活用した事業創出に取組みの検討を開始するも、アプローチ・ロードマップ策定に苦心されている方も多いのではないでしょうか。生成AIを活用した事業創出においては、生成AIの特性を理解するとともに、どう事業創出プロセスに組み込んでいくかも重要となってきます。本講演では、NTTドコモで12のAI事業を立ち上げた講師が、AIを活用した新規事業の立ち上げのポイントや、生成AIの活用事例について紹介します。

【講演項目】

１．生成AIとは？

２．特徴と抑えるポイント

３．企業における生成AI活用状況

４．事業創出における活用例

５．新規事業開発プロセスへの生成AIの活用

６．生成AIを軸にしたアイデア創出のアプローチ

【質疑応答】

【10月24日（火）10:30～12:00】

４．特許調査、分析、特許出願業務での生成AI活用のポイント

よろず知財戦略コンサルティング　代表　萬 秀憲氏

【講演項目】

１．ChatGPT などの生成AI を使いこなそう

1.1　生成AI の登場までの AI（汎用AI）

1.2　生成AI の基盤となっている大規模言語モデル（LLM）の登場

1.3　大規模言語モデル（LLM）の急速な発展

1.4　外部ツールとの連携 ①　ChatGPT API

1.5　外部ツールとの連携 ②　ChatGPT plugins

1.6　ChatGPT Code Interpreter

（自然言語で質問や指示をするだけでPythonを使ったコードの生成や
実行、ファイルのアップロードやダウンロードができる）

２．ChatGPT などの先生AI を特許調査・分析・特許出願業務で使いこなそう

2.1　発明発掘

2.2　生成AI を組み込んだ特許データプラットフォーム 「Amplified」

2.3　先行技術調査

2.4　特許の読み込み

2.5　特許読解アシスタント「サマリア」

2.6　特許提案書作成

2.7　生成AI を組み込んだ「AI Samurai ONE Powered by GPT-4」

３．生成Al を巡る主なリスクと対応

3.1　ＡＩ戦略会議における論点整理

3.2　知的財産推進計画２０２３における生成AI への言及

3.3　文化審議会著作権分科会法制度?委員会における AI と著作権に関する論点整理

3.4　欧州「AI 規則案」

【質疑応答】

【10月24日（火）13:15～14:45】

５．AIの光と影、生成AIの可能性と導入、活用のポイント

日本アイ・ビー・エム(株) Consulting事業部　AI&Analytics　Principal Data Scientist　佐藤 和樹氏

【講演趣旨】

ここ最近、ChatGPTや生成AIというキーワードが話題となっております。IBMでは、各社の生成AI提供メーカーとの協業だけでなく、独自の生成AI基盤として、watsonxを発表しています。生成AIに関するお客様からの問合せは日々増加しており、新しいユースケースが日進月歩で創出されています。今回はその中の一部についてご紹介させていただきます。 AIの進化や生成AIの登場が「AIの光」の側面として捉えられている一方で、「AIの影」の側面としてAI倫理問題についても、新たに話題となっています。国際的な動き等も踏まえて、日本企業がどう対応していくべきなのか、等をIBMの取り組みを交えて皆様と議論させていただけますと幸いです。

【講演項目】

１．AIの光：進化の過程と生成AIの登場

２．ChatGPTや基盤モデルの主な機能、業務活用事例、進め方

３．IBM watsonx発表の振り返りと導入に向けたポイント

４．生成AIによる新商品コンセプトのテキスト生成と評価、活用法

５．生成AIによる新商品ラベルの画像生成と評価、活用法

６．生成AIによるユースケース創出のためのアドバイス

７．AIの影：AI倫理問題とは

８．国内外の規制・ガイドライン動向

９．IBMにおけるAI倫理への取り組み

１０．AI倫理の実践へ向けて分科会法制度?委員会における AI と著作権に関する論点整理

【質疑応答】

【10月24日（火）15:00～16:30】

６．AIで変わる新しい価値の作り方、AI時代に人がすべきことは何か？

ストックマーク(株)　執行役員 Bizdev & Marketing Division　田中 和生氏

【講演趣旨】

本講演では、ChatGPTに代表される生成AI技術による新規事業や新技術の作り方の変化について解説します。 AIの進化によって、従来は多くの時間を使っていた「情報収集」のプロセスが大きく変わろうとしています。 それに伴い、情報を扱い、新しい行動を生み出し行くために必要な教育や資料作成、組織や企業を横断した交流にも変化の波が迫っています。 処理すべき大量のタスクがある中で、人が行うべきタスクに集中しないと、質と速さを担保した新規事業、新技術は生まれません。 AI時代における新しい価値の作り方のスタンダードをご紹介致します。

【講演項目】

１．自己紹介

1.1　会社紹介

1.2　自己紹介

２．製造業における新規事業、新技術創出の課題

2.1　製造業の課題

2.2　新規事業、新技術創出の課題

2.3　視点別の課題（経営者視点、管理者視点、実務者視点）

2.4　情報に関する５つの課題（教育 / 収集 / 整理 / 生成 / 交流）

３．生成AIにおける可能性

3.1　AI進化の現在地

3.2　AI活用における現時点での留意点

3.3　5つの課題に対するAIの可能性

3.4　AIと人が協業した新規事業、新技術創出のプロセス

3.5　視点別の課題から見えてくるプロセス実現のポイント

４．生成AIを活用した業務事例

4.1　生成AIを活用したプロダクトの紹介

4.2　電機・精密メーカでの事例

4.3　素材・化学メーカでの事例

4.4　エネルギー資源メーカでの事例

５．まとめ

5.1　AIと人の協業設計の重要性

5.2　企業の頭脳、現場のパートナーとしての今後の生成AIの展望

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023/10/23(月)10:30~16:15　　　　2023/10/24(火)10:30~16:30

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき 66,000円(消費税込､資料付)

〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき60,500円〕

技術情報協会主催セミナー　受講にあたってのご案内

• Live配信セミナーの接続確認・受講手順は こちら をご確認ください。
• お申込み・お支払い方法に関するご案内はこちら をご確認ください。

備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。