「AI関連発明の特許出願時の留意点 (1)」

 

近時、深層学習を中心としたAI関連技術が飛躍的に発展しており、このAI関連技術に関する発明（以下、「AI関連発明」といいます。）の特許出願が増加しています。特許庁も、これに対応して、審査基準の改定、審査事例の追加、AI審査支援チーム の発足・体制強化などに取り組んでおり、AI関連発明の効率的かつ高品質な審査を行うための環境整備が行われています。企業活動としても、ソフトウェア分野のみならず、あらゆる製品分野に対してAI関連技術が採用されつつあるなどの現状があり、多くの企業がAI関連発明を創出しうる立場にあると言えます。そこで、本コラムでは、AI関連発明を特許出願する際の留意点を数回に分けて、連載することにしました。

 

 

　「AI関連発明の出願状況調査　報告書」（2022年10月・特許庁審査第四部審査調査室、以下、「報告書」といいます。）によれば、「AI関連発明」とは、AIコア発明と、AI適用発明から構成されます。

 

①AIコア発明： 　ニューラルネットワーク、深層学習、サポートベクタマシン、強化学習等を含む各種機械学習技術のほか、知識ベースモデルやファジィ論理など、AIの基礎となる数学的又は統計的な情報処理技術に特徴を有する発明 ②AI適用発明： 　画像処理、音声処理、自然言語処理、機器制御・ロボティクス、診断・検知・予測・最適化システム等の各種技術に、AIの基礎となる数学的または統計的な情報処理技術を適用したことに特徴を有する発明 報告書2頁

　
　AIコア発明に付与されるFI（国際特許分類を基礎に細展開された日本国特許庁独自の分類）は、主に、G06Nであり（報告書2頁脚注3）、「特定の計算モデルに基づくコンピューターシステム」がこれに該当します。
　AI適用発明は、AI技術が多様な製品に用いられることから、FIも様々なものが付与されることになります。

 

　AI関連発明も、他の発明と同様に、特許要件を具備する必要がありますが、その中でも特に、問題となり得る特許要件は、以下です。

⑴　「発明」該当性（特許法２９条１項柱書）
　特許を受けるためには、「発明」に該当する必要がありますが、ソフトウェア関連発明においては、「ソフトウェアによる情報処理がハードウェア資源を用いて具体的に実現されている」場合に、発明該当性を満足するとされています（特許庁審査基準付属書B第1章2.1.1.1（1））。
　AI関連発明では、たとえば、教師データ（学習用データ）、学習済みパラメータ等のデータ、学習済みモデル、などの発明が、ソフトウェアによる情報処理がハードウェア資源を用いて、どの程度具体的に実現されていれば、発明該当性を具備するかが、問題となります。

 

⑵　サポート要件（特許法３６条６項１号）
　特許を受けるためには、特許を受けようとする発明が発明の詳細な説明に記載されていることが要件とされますが、AI関連発発明では、たとえば、学習済みモデルを組み込んだソフトウェアによって出力された物の場合や、学習済みモデルを組み込んだソフトウェアを用いる特定技術の製品の場合、発明の詳細な説明にどの程度の記載があれば、サポート要件を具備するかが、問題となります。⑶　進歩性（特許法２９条２項）
　特許を受けるためには、進歩性を有することが要件とされますが、たとえば、学習済みモデルを組み込んだソフトウェアを用いる特定技術の製品の場合、システムとしては新規であるが、業務手順としては特定分野で人間が行っている業務としては公知である場合など、問題となります。

 

 

次回以降のコラムでは、問題となりうる特許要件について、事例を交えて、特許出願時の留意点を解説していきます。