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定番の中古商品 第21版 特許庁青本 A5判・等倍 4法5冊セット特許法は2冊 実用新案法 意匠法 商標法 意匠法 弁理士
定番の中古商品 第21版 特許庁青本 A5判・等倍 4法5冊セット特許法は2冊 実用新案法 意匠法 商標法 意匠法 弁理士
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5,811円 8,940円
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カテゴリ
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状態
  • 未使用
特許庁編 工業所有権法(産業財産権法)逐条解説[第21版]
 

特許庁において公開されている を、法律別に製本いたしました。

この本には以下のような利点があります。

  • 見たい法律のみ(特許法のみなど)見ることができる。
     
  • 全部でおよそ2000ページに及ぶ通称「青本」は携行が大変だが、この本ならば、各法令ごとに分割されているので、持ち運びしやすい。
     
  • 通常の大きさのA5判のみならず、拡大したB5判もあるので、大きい字で見たい人にとって便利。
     
  • 青本より厚い紙を使用しており、マーカー等で線を引いても、線が裏にうつらない。
     
  • 上下左右に余白があるバージョンをお選びいただければ、書き込みスペースがたくさんあり、勉強に効率アップ。

弁理士試験のために、しっかりとした条文の学習をしたい人に最適なのではないでしょうか。

 
特許法、実用新案法、意匠法、商標法の4法5冊(特許法を分冊)セット
 

特許法は、 の における、p1~p707(附則以下を除く部分)の部分になります。
特許法を分冊し、片方に「目次、第1章~第4章」、もう片方に「第5章~第11章」が収録されます(第5章は異議申立、第6章は審判です。)。
ページ数はそれぞれ、416ページ、294ページとなります。

実用新案法は、 の における、p1~p162(附則以下を除く部分)の部分になります。

意匠法は、 の における、p1~p198(附則以下を除く部分)の部分になります。

商標法は、 の における、p1~p381(附則以下を除く部分)の部分になります。

原本上の偶数ページが見開いたときに右側に、原本上の奇数ページが見開いたとき左側に来るようにしています。

 
価格
 

注意
●このページで販売する商品は、「A5判·等倍」のものです。

法律名 ページ数 サイズ 拡大率 文字の大きさ セット価格 ヤフーかんたん決済での
ご送金方法
(各法とも附則以下は含まない)
特許法(第1章~第4章)
特許法(第5章~第11章)
実用新案法
意匠法
商標法
順に
p1~p414の416ページ
p415~p707の294ページ
p1~p162の164ページ
p1~p198の200ページ
p1~p381の384ページ
B5判120%11~12ポイント1万1420円のところ
1万270円
落札額:1万270円
送料:0円
合計:1万270円
110%(★)10~11ポイント1万920円のところ
9820円
落札額:9820円
送料:0円
合計:9820円
A5判等倍9~10ポイント9940円のところ
8940円
落札額:8940円
送料:0円
合計:8940円
80%(★) 7~8ポイント9890円のところ
8900円
落札額:8900円
送料:0円
合計:8900円
(★)本文が中央に配置され、余白(書き込みスペース)が周囲にあることになります。
(1)当方指定の発送方法の場合は送料無料です。発送は、原則としてクリックポストまたはゆうメールを利用いたします。
(2)複数ご購入いただいた方には同梱して発送することがあります。
(3)オークション、フリーマーケットにおける商品の発送説明で、発送方法が指定されている場合は、その方法での発送(例えばネコポス、宅急便コンパクト(匿名配送)など)になります。
 
実物の写真
 

4法5冊セット、A5判、等倍です。↓

商標法(約380ページ)、A5判、等倍のものです。↓

表紙の印刷が不要な方は、その旨お申し付けください。

 
製本について
 
高性能レーザープリンターと小型製本機を利用して本の作成(製本)をしています。
 
製本のりによる製本の実際

下の写真のように、スムーズに開くことができます。

ページがパラパラとれてしまうようなことはありません。

 
印字の実際

6ポイント前後の文字を印刷した物の
実際の画像です(1200dpiでスキャン)。
文字潰れはありません。

さらに詳しくお知りになられたい方は 、 にアクセスしてください。

 

 

 

 

 

 

 

 

補足-著作権に関する適法性について
 

まず、 において、『特許庁ウェブサイトで公開している情報(以下「コンテンツ」といいます。)は、別の利用ルールが適用されるコンテンツを除き、どなたでも…(略)…、複製、公衆送信、翻訳·変形等の翻案等、自由に利用できます。商用利用も可能です。』との記載があるとおり、原則としてコンテンツの製本行為は適法です。

しかし、 には、「当ページに掲載されている工業所有権法(産業財産権法)逐条解説〔第20版〕は著作権により保護されております。本コンテンツは、著作権法上の例外を除き、「このサイトについて 1. 特許庁ウェブサイトのコンテンツの利用について」の利用ルールにかかわらず、著作権者の許諾無くその内容の全部又は一部を複製、翻案又は公衆送信その他いかなる態様により利用することも禁じます。」との記載があります。

そのため、逐条解説20版は、公に向けてこのpdfを印刷して製本する行為が禁止されている可能性があるので、2017年3月16日午後2時過ぎに、特許庁総務部総務課制度審議室に電話で確認いたしました。

その結果、以下のような回答を得ました。
(1)19版において複製が自由であったにもかかわらず、20版においてこのような制限を設けたことについて、具体的に問題行動があった(例えば、「内容が改ざんされたコピーが横行した」など)ことが原因ではなく、「昨今の著作権意識の高まりを反映したもの」である。
(2)特許庁ウェブサイトのコンテンツの利用は原則として自由であり、特に制限するためには「具体的かつ合理的な根拠の説明」が必要であるのに(→ )その説明がなされていない点については、担当部署に伝えておく(『「禁止する」との規定をページ上から削除するか』の検討を行うかどうかは回答できない。)。
(3)あなたが19版のときにしていた行為(公に向けた製本行為)を、この20版において新たに禁止する意図は今のところない。差止請求や損害賠償請求も今のところするつもりはない。

従前の地位を剥奪しないという回答(3)は行政官らしいなと思いましたが、そのようなわけで、私としては、特に特許庁から直接に禁止されないうちは、製本行為は違法性を帯びないと考えています。

著作権法の観点からいえば、「国会が制定した条文」と「裁判所がその条文を個別具体的な事件に対して解釈適用した判決文」は「権利の目的となることができない(著作権法13条1号、3号)」のに、「行政庁が示す条文の解釈指針たる逐条解説」だけ権利の目的となるというのも、アンバランスであるといえるでしょう。実際に同法同条4号には、「前3号に掲げるもの(条文や判決文など)の翻訳物及び編集物で、国若しくは地方公共団体の機関、独立行政法人又は地方独立行政法人が作成するもの」は、「権利の目的となることができない」となっています(著作権法の趣旨や規定に戻ってこれ以上議論すると大変なことになるので、ここではこれ以上は述べません。)。

ちなみに、以前、文化庁に「特許庁は、逐条解説の著作権は特許庁が持つと主張していますが、逐条解説は権利の対象となるのですか?」と質問したところ、「特許庁がそのように主張するのであれば、文化庁から『権利の対象とはならない』ということはできない(著作権はそもそも特許査定のような行政処分が不要であるから。最終的には裁判所の判断次第である。)。ただ、印刷が自由に認められる形で公開しているのであるから、製本行為も許可しているとの意思を推定できるのではないか。いずれにしても、特許庁に問い合わせてオーケーをもらえば十分でしょう。」と回答されました。

特許庁編青本(工業所有権法(産業財産権法)逐条解説)の製本
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最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング() ” 。

ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、について知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。

NIKE - THE 10 OFF WHITE NIKE AIR MAX 90

A5判・等倍 特許庁青本 第21版 5法5冊セット 弁理士試験 意匠法 商標法 意匠法 実用新案法

引用:リング Pt900 アレキサンドライト ダイヤモンド 12号(52) クリーニング済み sss【中古】nuLOOM★ヴィンテージ エリア ラグ 5×7.5フィート/152cm×228cm

今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、とは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報に加え、ビジネスに実際どう導入されているのかなど事例を含めながら解説していきます!


とは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。

DNNとは、ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもので、昨今注目を浴びています。

—MITが発刊している『希少品19世紀!ヴィルヘルム1世 (ドイツ皇帝)メダル勲章 プロイセン王アンティーク実物/帝政ロシア海軍イギリス50’s70’s空軍ミリタリー』には、以下のように記載されています。


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が羨望を受けるきっかけになったのは、2012年にトロント大学のヒントン教授らが世界的な人工知能の競技会(*1)でを用いたシステムで圧勝したことです。

皆さんの記憶に新しいのは、に人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo (*2)」が、世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士に勝利したことでしょうか。

それまでも、「人工知能」というのは、過去2回ブームがあり、2013年以降は第3次AIブームと言われていますが、この3度目のブームを引き起こしたのは間違いなくといっても過言ではありません。

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の何がそんなに画期的で凄い技術なのかを次に見ていきましょう。

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今までの話で、人工知能と機械学習、と3つのキーワードが出てきて、すでに混同している方も多いとは思いますが、そこまで難しく考えることはありません。

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>」という構造になっています。

どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。

良くある誤解ですが、リバティスカート ハンドメイド マ―ガレットアニ― エステルウ―ルツイルという位置付けです。

大まかな構造がわかったところで、1つ1つのワードについて深掘りしていきましょう。

①人工知能(AI)

“AI“、最近よく聞くワードになりつつあると思いますが、巷では何にでもAIと使われがちで、学者の中でも定義は人それぞれで統一的見解はありません。

今回は「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋)という立場を取りたいと思います。

AIは、大まかに2つに分類することができます。

■弱いAI:人間の知能の一部を代替する、一見知的な限られた問題解決を行えるもの

∟特化型AI:特定の決まった作業を遂行するためのもの(囲碁AIなど)

∟汎用型AI:特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているもの

■強いAIDAIWA - 【訳あり安値】ダイワ 19タトゥーラTW SHL

ニュースなどでよく見かけるのは、弱いAIで中でも特化型AIです。

現実的にはまだ汎用型AIは難しいと言われています。

(追記 6/18:強いAIは、汎用人工知能(AGI)とも呼ばれます。弱いAIの汎用型AIとどう違うのかというところですが、その差は人工知能自体に意識があるか、ないかというところにあると思っており、強いAI≒ドラえもん のようなイメージを持っていただけると分かりやすいのではないかと思います。)

②機械学習(ML)

機械学習とは、機械学習のパイオニアの1人であるアーサー・サミュエルによると、

” The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

と定義されており、日本語に訳すと「人が明示的に挙動を指示することなしにコンピューターに学習能力を与えること」 ということになります。

具体的に機械学習にも以下のような学習の仕方に種類があります。

■教師あり学習:正解(正しい出力)付きのデータを機械に学習させる方法

∟回帰:データを入力すると、出力として数値を返す方法(予測)

 用途:株価予測など

∟分類:データを入力すると、出力としてデータの属性や種類を返す方法(ラベリング)
用途:メールのスパム検知など

■教師なし学習nest Robe - ネストローブ ペルーニットプルオーバー

∟クラスタリング:データを入力するとそのデータのグルーピング結果を返す方法

■強化学習:自ら試行錯誤して最適な行動を見つける学習で、直近の目標を達成し、報酬を与えることで上達していく方法。

③ (DL)

冒頭に記載したように「十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習」ということで、人工知能の中の1つの要素技術です。

といってもアルゴリズムに種類があり、それぞれ得意分野が違うのでビジネスにを導入する際、どのアルゴリズムを使うのが適切なのか検討する必要があります。

今回は、大まかに3つ紹介しますが、もっと知りたい方はFRAMeWORK - 67%オフ在庫1点【新品】 フレームワーク ラップOP 定価26400円 B にマッピングされているものが記載されているのでご覧になってみてください。

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■DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

■CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

主な用途:画像認識

■RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

主な用途:音声認識、動画認識、自然言語処理

そもそもビジネスに導入したい際には、のアルゴリズム等を検討する前に、それが機械学習の方が適切なのか、DeepLearningの方が適切なのかでも変わってきます。


上図のように、 は中間層を多層にすることで情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが可能になります。

深層学習と言われるくらいなので、ここまでは想像がつくと思いますが、具体的にどういった過程を踏むのか例に出して説明します。

このSotaくんのように「目の前においてある果物が何なのか」を認識させるようにするにはどうすればいいのかを例に説明します。

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下図のように、大まかに学習処理のフェーズ、推論処理のフェーズに分かれます。

実際にビジネスに導入する際、学習済みのモデルを使用する場合には推論の処理のみなので大規模な計算資源は必要ないです。

しかし、もし学習モデルの作成から行う場合には大量のデータだけではなく、膨大な量のデータを処理するための時間や電力、GPUのように大量のデータを処理できるサーバーが必要となります。

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逆にいうと、には、テストデータが少ないと性能が出ない、識別結果のチューニングが難しいという弱点があります。

で、大量のデータさえあれば、従来の機械学習などではできなかった複雑な扱いづらいデータも処理を行うことが可能になったという点が大きな変化と言えます。


では、具体的にで今何ができるのかを見ていきたいと思います。

まず入力するデータの種類別に、以下のように分類できます。

①画像認識

画像動画を入力とし文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。 背景から特徴を分離抽出しマッチングや変換をおこない、目的となる特徴を特定し認識します。

(例: Facebookのタグ付け(顔認証)、自動運転、感情分析など

②音声認識

音声を認識させる技術です。人間の声を認識してテキストに出力したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりできます。

(例:iPhoneの「Siri」のような音声入力など

③自然言語処理

人間が日常的に使う自然言語(書き言葉・話し言葉)をコンピューターに処理・理解させる技術です。

(例:銀行のコールセンターでの問い合わせ対応、文書要約、機械翻訳など

④異常検知

産業機器などに取り付けられたセンサーなどの時系列データから異常の兆候を感知する技術です。

(例:工場内の監視(故障や異常動作の検知)など


■製造

Rist(Deep Inspection):画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識させ、工場などにおける不純物の検知などを行うことができる。

URL : A5判・93%青本 第21版 5法6冊セット 特許法 意匠法 商標法 弁理士試験 特許法逐条解説https://www.deep-inspection.com/

■流通

ViSENZE:ECサイトなど電子商取引のプラットフォーム上でファッションアイテムなどを画像で検索ができる。

URL : https://www.visenze.com/

■医療

Atomwise:既存の薬の分子構造などから新しい薬をディープラーニングによって発見し、新薬発見のプロセス短縮を目指している。

URL : スペイン ISSE製 スノーソックス スノーチェーン XXLサイズ タイヤサイズ:(265/50R19) ※新チェーン規制対応ルイヴィトン エシャルプ ロゴマニア モノグラム ヴェローヌ マフラー ウール

Enlitic:レントゲン写真やCTスキャン、超音波検査、MRIなどの画像からがんなどの悪性腫瘍を検出する。

URL : 【送料・関税込】VALENTINO スタッズレザースリッパ

■セキュリティ

Deep Instinct:ディープラーニングアンチウイルスパッケージというディープラーニングを用いて自動で危険なコードを認識するソリューション。

URL : RL10-042 Wセミナー 平成15年 弁理士 基礎講座 特許法・実用新案法/意匠法/商標法 レジュメ 2003 カセットテープ74本付 ★ L4D

■金融

GRACE CONTINENTAL - GRACE CONTINENTAL 40,700円エスニックプリントワンピースを活用した金融トレーディングプラットフォーム。トレーディングを行う人が自分の投資タイミングの判断をチャート上からAIに学習させ、同様の投資タイミングが発生したときにお知らせするトレーディング意思決定支援機能をメイン機能としている。

URL : https://www.alpaca.ai/

他にも、大量の顔写真の表情から感情を分析することができたり(NIKE Jordan 5 Retro International Flight FW18)、「LINE」のスタンプのレコメンド、ニュースアプリ「グノシー」の年齢推定、音楽ストリーミングサービスの「Spotify」の類似した曲のレコメンドなど身近に使っているアプリにもは活用されています。

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の期待されているところは、今まで機械学習などでは処理ができなかった複雑なデータを扱うことが可能になり、人間が行っていた業務の一部を機械に置き換えたり、業務を効率化したりすることができるようになることです。

それだけでなく、技術自体がコモディティ化し、皆がを使えるようになり、データの活用の仕方次第であらゆる領域で新しい体験などが生み出され社会の仕組み自体をも変える技術になるだろうという部分にあると思っています。

実際富士キメラ総研の調査結果によると人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になり、2015年度の14倍になると言われています。

参考:[Michael Kors] 21FW スモールショルダーバッグ [公式]2021 弁理士 重要項目攻略講座 特許法・実用新案法 馬場先生

今後もより幅広いあらゆる領域で、が活用されていくでしょう。

現在、クラウドコンピューティングの世の中ですが、が普及していくことで、クラウドに上げずともデバイス自体がそれぞれ群知能的に処理していくことでエッジだけで完結し、エッジコンピューティングの世界に変遷していくと弊社は考えております。


今まで読んでいただいた中で少しでもDeep Learingについて深まりましたでしょうか。

今後も弊社は様々なパートナー様と一緒に、あらゆる領域において取り組むことでの普及を盛り上げていきたいと思っております。

また、この記事を読んで、を自社のサービスや製品に導入してみたいと感じても、知見やリソースが足りないなど、様々な障壁があってなかなか実現が難しいと思っている方も多いと思います。

手軽に短期間でを導入したい方向けに「ディープラーニング導入検討サービス」を提供しております。画像データをご用意いただければ、弊社のエンジニアが技術検証を代行させていただきます。
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その他、ご要望・ご質問等ございましたら bussiness@leapmind.io までお問い合わせください。


<注釈>

*1人工知能の競技会( ILSVRC )

120万枚の画像から1000クラスのカテゴリ識別を行い、精度を競うコンペティション。

*2 AlphaGo

米Google DeepMind社が開発した、ディープラーニングを応用した人工知能。最近、人類最強の棋士・柯潔に勝利し、囲碁対局から引退。


LeapMindのHPはこちらから↓

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