生成モデルでも特許を取れるって本当！？

こんにちは。スキルアップAI編集部です。

生成モデルの1つである StyleGAN も特許出願されていることをご存知でしょうか？
AIアルゴリズムの特許といえば、バッチ正規化やドロップアウトが有名ですが、実は他にもたくさんのアルゴリズムが特許化されています。 これら特許化されたアルゴリズムを商用目的で勝手に用いると、特許侵害になりますので、特許権者の企業から訴訟を起こされる可能性があります。
「このアルゴリズムは論文で発表されているから大丈夫」「このアリゴリズムはGitHubで公開されているから大丈夫」ではありません！しっかりと特許に関する知識を身につけ、多大な損失を未然に防ぎましょう。

<目次>
1.SyleGANの特許公開情報
2.その他のAIアルゴリズム特許
3.おわりに
4.参考文献

# 1.SyleGANの特許公開情報
StyleGAN の論文は [A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks](https://arxiv.org/abs/1812.04948) です。そして、この論文に対応する特許公開情報が [STYLE – BASED ARCHITECTURE FOR GENERATIVE NEURAL NETWORKS](https://patentimages.storage.googleapis.com/95/94/e8/1f6f0126ea318e/US20200151559A1.pdf) です。arXiv への v1 投稿日が2018年12月12日であり、特許申請日が2018年11月14日です。 このことより、論文を発表する1ヶ月前に特許を申請していたことがわかります。発明者（Inventors）を見ると、論文の著者である、Tero Karras, Samuli Laine, Timo Aila の3名となっています。特許書類内には、論文内で用いられている写真や図が掲載されています。図1と図2は、特許書類から引用したものです。

この特許は米国で出願されたものですが、この特許が登録された後に、日本の企業が StyleGAN を用いたウェブサービスを提供する場合、それが米国内で利用できるのであれば、この特許を侵害する可能性があるので十分に注意が必要です。

StyleGAN の仕組みについては、[2020年時点で最も注目される生成モデル StyleGAN](https://www.skillupai.com/blog/tech/gan-tips/) をご参照ください。
<img width="600" alt="" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/c08b420c-fc50-234e-4792-662da8272bd5.jpeg">
図1. ブロックダイアグラム
(参考文献[2]より引用)

<img width="600" alt="" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/40c7d4d8-4c75-80cc-df93-5f848a1419df.jpeg">
図2. 生成画像例
(参考文献[2]より引用)

# 2.その他のAIアルゴリズム特許
特許化されている AI アルゴリズムはたくさんあります。一例を以下に示します。

|アルゴリズム・手法|特許登録日|特許登録番号|特許権者|
|---|---|---|---|
|[ドロップアウト](https://jmlr.org/papers/v15/srivastava14a.html)|Aug 2, 2016|[US 9,406,017 B2](https://patentimages.storage.googleapis.com/e2/28/32/25cb6a0912d49d/US9406017.pdf)|Google|
|[バッチ正規化](https://arxiv.org/abs/1502.03167)|Sep 17, 2019|[Sep 17, 2019](https://patentimages.storage.googleapis.com/f9/47/b7/8e451c0da7bd43/US10417562.pdf)|Google|
|[GoogLeNet](https://arxiv.org/abs/1409.4842)|Jul 25, 2017|[US 9,715,642 B2](https://patentimages.storage.googleapis.com/65/a2/ba/e2eae9fca98ec6/US9715642.pdf)|Google|
|[Faster R-CNN](https://arxiv.org/abs/1506.01497)|Jan 2, 2018|[US 9,858,496 B2](https://patentimages.storage.googleapis.com/d2/c3/c5/46e7ad6d1d68c6/US9858496.pdf)|Microsoft|
|[蒸留](https://arxiv.org/abs/1503.02531)|May 14, 2019|[US 10,289,962 B2](https://patentimages.storage.googleapis.com/33/96/5f/b9149ecd99fb1b/US10289962B2.pdf)|Google|
|[Transformer](https://arxiv.org/abs/1706.03762)|Oct 22, 2019|[US 10,452,978 B2](https://patentimages.storage.googleapis.com/05/e8/f1/cd8eed389b7687/US10452978.pdf)|Google|
|[Mask R-CNN](https://arxiv.org/abs/1703.06870)|Jul 14, 2020|[US 10,713,794 B1](https://patentimages.storage.googleapis.com/b3/c9/56/51873c00b69e24/US10713794.pdf)|Facebook|

# 3.おわりに
スキルアップAIでは、 [AI特許講座](https://bit.ly/3AhZl2A) を開講中です（現在日程調整中）。
講師は、[河野特許事務所の河野英仁弁理士](https://knpt.com/contents/member/member.html#kouno_h)です。河野英仁弁理士は、弁理士という立場でありながら、AI 実務や機械学習にも精通されています。他にはない大変貴重な機会です。ぜひ受講をご検討ください。
河野英仁弁理士が執筆されている [AI特許紹介](https://knpt.com/contents/ai/ai.html) も大変参考になります。ぜひご一読ください。

# 4.参考文献
[1] [A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks](https://arxiv.org/abs/1812.04948)
[2] [STYLE – BASED ARCHITECTURE FOR GENERATIVE NEURAL NETWORKS](https://patentimages.storage.googleapis.com/95/94/e8/1f6f0126ea318e/US20200151559A1.pdf)

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