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映像コーデックを巡るパテントプールの動向とその分析 Vol. 74 No. 9 － 89 － パテント 2021 目次 1 はじめに 2 映像コーデックの開発と標準化の歴史 2．1 MPEG の開発と標準化の歴史 2．2 AV1 系の開発と標準化の歴史 3 映像コーデックを巡るパテントプールの設立と発展 3．1 MPEG-LA の設立と発展 3．2 パテントプール運営の課題 3．3 パテントプールの分裂 3．4 パテントプール再統一の動き 3．5 AV1 系に関する特許ライセンス 3．6 次々世代映像コーデック規格策定の動き 4 課題とその分析 4．1 必須特許権者からみた課題 4．2 特許実施者からみた課題 4．3 必須特許を巡る論点 5 おわりに 1.はじめに 映像コーデック（video codec）とは，入力された 映像信号及び音声信号を特定のデータ形式に変換する （符号化する）エン

クリエイティブ・コモンズ：オープンソース，パブリックドメインとの関係からの考察 パテント 2019 － 34 － Vol. 72 No. 9 特集《パブリックドメインとオープンソース》 クリエイティブ・コモンズ： オープンソース，パブリック ドメインとの関係からの考察 特定非営利活動法人コモンスフィア 理事長 渡辺 智暁 特定非営利活動法人コモンスフィア 事務局 小林 心 要 約 本稿ではまず，パブリックドメイン，オープンソースとの関係に注目しつつクリエイティブ・コモンズの組 織やライセンスなどをめぐる近年の動向を整理・紹介する。次に，より実務的な観点から，クリエイティブ・ コモンズが提供する各種ツールについて，主な特徴とその利用上の留意点を解説する。最後に，関連する利用 動向に見られる主な課題として，著作物性のない情報資源の扱い，第三者権利の扱い，権利者でない者による ライセンス利用を論

目次 １．機械学習とディープラーニング （１） 機械学習とは何か （２） 機械学習と人工知能の歴史 （３） ディープラーニングの登場 ２．ディープラーニングの原理と特徴 （１） ニューラルネットワークの仕組み （２） 代表的な二つのモデル：CNN と RNN ３．コンテンツを制作するディープラーニング （１） 事 例：DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Network） （２） 事例： 「ゴッホ風」画像作成フィルタ （３）「人工知能が作成した」という隠れ蓑 （４） アルゴリズムによる制作物は著作物足り得るか ４．著作物を利用した学習と著作権 （１） 著作物の情報解析における原則 （２） 学習済みモデルは保護され得るか （３） ディープラーニング特有の論点 ５．まとめ １．機械学習とディープラーニング 昨今，ディープラーニング（深層