AIと特許

AI 関連発明と各国の審査動向
審査第一部調整課 審査基準室 基準企画班長

千本 潤介

抄録
本記事では、2019 年 11 月 20 日開催の国際特許審査実務シンポジウムで扱った AI 関連発明の事例を題材にして、各国の審査動向を、私見を交えつつ紹介する。シンポジウム後の各国の動きも紹介したい。

1. はじめに内容を全体的に紹介するものではなく、逆に、シンポジウム以外の事項に触れることもある（とはいえ、
L ＆ T の記事と本記事に一部記載の重複が生じるこ

特許庁は 2019 年 11 月 20 日に国際特許審査実務とはご容赦いただきたい）。

シンポジウム− AI 関連発明のグローバルな権利取得に向けて−（以下、単に『シンポジウム』）を開催

2. シンポジウム事例 1（発明該当性）した。開催の趣旨は、世界的に出願が急増する AI
関連発明において、どのような点に留意すれば各国（1）事例 1 の概要

で特許を取得し得るのかを明らかにしようというものである。シンポジウムでは、日米欧中韓の五庁（以シンポジウムでは、審査ハンドブック附属書 B 第

下、
『IP5』
）を含む各国の実務者が一堂に会し、日本1 章の事例 2-14「宿泊施設の評判を分析するためのが提供した 2 つの事例を題材に各国での判断のポイ

学習済みモデル」を題材に発明該当性を議論した。

ントや権利を取得するための留意点、各国が今後取なお、いかなる主題（subject matter）を特許保護のり組むべき施策等について議論した。

対象とするかという要件を、日本では特許法第 29

著者は、審査基準室という立場からこのシンポジ

条第 1 項柱書の規定ぶりに倣い「発明該当性」と呼ウムに関わることができた。本記事では、シンポジ

ん で い る が、 国 に よ っ て は 特 許 適 格 性（patent

ウムで扱った 2 つの事例等を題材に、AI 関連発明とeligibility）など、異なる要件名で呼ぶ場合がある。

各国の審査動向について私見を述べたいと思う（本図 1 に事例 1 の概要を示す。本願は宿泊施設の評

記事の内容は特許庁の見解を代表するものではない

判に関するテキストデータ（SNS などにおける「いし、著者が現在所属する審査基準室の見解を代表すいね」の出現頻度など）から、宿泊施設の評判を定るものでもない）。

量化した値（★の数など）を出力する AI のための「学なお、 著者はシンポジウムについて、Law and習済みモデル」に関する。なお、事例 1 は技術的にTechnology（L ＆ T）第 87 号（2020 年 4 月）に「〔特少し難しい部分があるため、審査ハンドブックの記

報〕国際特許審査実務シンポジウム AI 関連発明の載よりも少しかみ砕いて説明を試みる。

グローバルな権利取得に向けて—開催報告—」とい本願は学習済みモデルの生成過程に特徴がある。

う記事を寄稿している。シンポジウムの全体的な報

まず、特徴抽出用ニューラルネットワーク（図 1 下

告については L ＆ T の記事をご覧いただきたい。本段）を学習し、 そこから第 1 のニューラルネット

記事においても著者の私見を述べるのに必要な範囲

ワーク（緑色の部分）を取り出す。特徴抽出用ニューでシンポジウムの中身に触れるが、シンポジウムのラルネットワークは、入力データ（宿泊施設の評判

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tokugikon

宿泊施設の評判に関するテキストデータ

第 1 のニューラル
ネットワーク

第 2 のニューラル
ネットワーク

本発明の学習済みモデル「いいね」の出現頻度「！」の出現頻度

宿泊施設の評判を定量化した値★10 個 等
入力層

中間層
特徴抽出用
ニューラルネットワーク

宿泊施設の評判に関するテキストデータ「いいね」の出現頻度「！」の出現頻度「いいね」の出現頻度「！」の出現頻度入力層への入力値と出力層への出力値は同じ値にする

入力層

中間層

図1

出力層

事例 1 の概要

に関するテキストデータ）をそのまま出力するもの

2006 年よりはるかに早い（事例 1 の作成当時、 著（つまり、f（x）＝ x となる「恒等写像」）である。入者は審査基準室にいなかったが、事例 1 の作成にあ

力層と出力層のニューロン数は等しく、中間層のたり参考にした可能性はある）。これほど早い時期

ニューロン数は入力層及び出力層に比べて少なく設に日本人の発明者がオートエンコーダのアルゴリズ

定されている。中間層に現れる特徴量は、必ずしもムに関する出願をしていたことを同じ日本人として物理的に明確な意味を持った特徴量ではないが、入誇りに思う。しかし、この出願がオートエンコーダ

力層に入力された情報を出力層で出力された情報にの業績としてほとんど認知されていないことや、こ復元できる程度に圧縮されたものと考えることがでの出願が日本の競争力向上に大きく寄与したと聞かきる。そのため、特徴抽出用ニューラルネットワー

ないことは残念であるが、、、

クの入力層〜出力層までの部分（図 1 緑色の部分）

次に、宿泊施設の評判に関するテキストデータをを取り出し、これを第 1 のニューラルネットワーク

入力として、宿泊施設の評判を定量化した値を出力とすると、第 1 のニューラルネットワークの出力はとするようなニューラルネットワーク（図1上段）を入力データの特徴量が圧縮されたものとなる（次元用いて学習を行う。その際、入力層から中間層まで圧縮の技術に詳しい読者の方には「主成分分析」のは第1のニューラルネットワークをそのまま用いる

結果に近いものになるという方が分かりやすいかも（つまり重みを更新しない）。一方で、中間層から出

しれない）
。

力層まで（この部分を第 2 のニューラルネットワーク

なお、 事例 1 のような次元圧縮アルゴリズムをとする）の重みは学習により更新する。このような学

オ ー ト エ ン コ ー ダ と い う。 話 は そ れ る が、習過 程により得られた第1及び 第 2 のニューラル

Wikipedia（日本語版）でオートエンコーダの項目を

ネットワーク全体が本願の「学習済みモデル」
である。

見ると「2006 年にジェフリー・ヒントンらが提案（2）事例 1 のクレームした」とある（本記事執筆中の 2020 年 7 月 18 日時点）。しかし実は、宿泊施設の評判の分析に関する事例 1 のクレームを図 2 に示す。クレームが少しものではないが、技術的には事例 1 と類似する出願

長いが赤字の部分と上記（1）で述べた内容を対応が 1995 年になされており（特願平 07-052437）、

させてご覧いただきたい。

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AIと特許（3）事例 1 の判断（日本）［請求項１］

事例 1 のクレームは、 末尾が「学習済みモデル」

宿泊施設の評判に関するテキストデータに基づいて、宿泊施設の評判を定量化した値を出力するよう、コン
ピュータを機能させるための学習済みモデルであって、である点が特徴的である。日本においては、請求項

第 1 のニューラルネットワークと、前記第 1 のニュー
ラルネットワークからの出力が入力されるように結合された第 2 のニューラルネットワークとから構成され、細書及び図面の記載並びに出願時の技術常識を考慮の末尾が「プログラム」以外の用語であっても、明すると、請求項に係る発明が「プログラム」である

前記第 1 のニューラルネットワークが、少なくとも 1 つの中間層のニューロン数が入力層のニューロン数よりも小さく且つ入力層と出力層のニューロン数が互いに同一であり各入力層への入力値と各入力層に対応する各出力層からの出力値とが等しくなるように重み付け係数が学習された特徴抽出用ニューラルネットワークのうちの入力層から中間層までで構成されたものであり、ことが明確な場合は、「プログラム」として扱われる（審査ハンドブック附属書 B 第 1 章の 1.2.1.2（1））。
図 1 の黄色いマーカー部分や、明細書の発明の詳細な説明（本記事では省略）の記載に照らすと、事例
1 の「学習済みモデル」は「プログラム」であること

前記第 2 のニューラルネットワークの重み付け係数が、
前記第 1 のニューラルネットワークの重み付け係数を変更することなく、学習されたものであり、が明確と判断される。図 3 に示すように、日本において「プログラム」等のソフトウエア関連発明は
2.1.1.1 と 2.1.1.2 の二段階で発明該当性の判断が行

前記第 1 のニューラルネットワークの入力層に入力された、宿泊施設の評判に関るテキストデータから得られる
特定の単語の出現頻度に対し、前記第 1 及び第 2 のニュー
ラルネットワークにおける前記学習済みの重み付け係数に基づく演算を行い、前記第 2 のニューラルネットワークの出力層から宿泊施設の評判を定量化した値を出力する
よう、コンピュータを機能させるための学習済みモデル。

われる。
図 3 の第一段階（2.1.1.1）に関して、宿泊施設の評判の分析は、機器等に対する制御に関するもの（2.1.1.1（1）（i））でなければ、対象の技術的性質（物理的性質、化学的性質、生物学的性質、電気的性質

図2等）に基づくもの（2.1.1.1（1）（ii））でもないため、

事例 1 のクレーム

審査基準「第 III 部第 1 章」による「自然法則を利用した技術的思想の創作」
であるか否かの判断（注 1）（2.1.1.1）

2.1.1.1（1）又は（2）で判断されない

2.1.1.1（1）で判断される（「発明」に該当する）

2.1.1.1（2）で判断される（「発明」に該当しない）

ソフトウエアの観点に基づく考え方による「自然法則を利用した技術的思想の創作」
であるか否かの判断（注 2）（2.1.1.2）「発明」に該当しない「発明」に該当する「発明」に該当する「発明」に該当しない（注 1）（1）請求項に係る発明が、（ⅰ）又は（ⅱ）のように、全体として自然法則を利用しているか（ⅰ）機器等に対する制御又は制御に伴う処理を具体的に行うもの（ⅱ）対象の技術的性質に基づく情報処理を具体的に行うもの（2）請求項に係る発明が、情報の単なる提示、人為的取決め、数学上の公式等の「発明」に該当しないものの類型に該当するか（注 2）
請求項に係る発明において、ソフトウエアによる情報処理がハードウエア資源を用いて具体的に実現されているか

図3

ソフトウエア関連発明の発明該当性の判断の流れ（審査ハンドブック附属書 B 第 1 章 2.1.1 から抜粋したもの）

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tokugikonア

2.1.1.1（1）にあたらない。 一方、 事例 1 は、 情報

欧州（EPO）の単なる提示、人為的取決め、数学上の公式等の「発欧州特許条約（EPC）第 52 条（1）では「欧州特許は，明」に該当しないものの類型に該当するともいえな

産業上利用することができ，新規であり，かつ，進

いため、2.1.1.1.（2）にもあたらない。つまり、第歩性を有するすべての技術分野におけるあらゆる発

一段階では「2.1.1.1（1）又は（2）で判断されない」

明に対して付与される。」と規定しつつ、同条（2）ため、第二段階（2.1.1.2）に進む。

で「次のものは，特に，（1）にいう発明とはみなさ第二段階（2.1.1.2）に関して、請求項 1 の記載かれない。」として、「（a）発見，科学の理論及び数学

ら、宿泊施設の評判を的確に分析するという使用目的方法」や「（c）精神的な行為，遊戯又は事業活動的に 応 じ た 特 有 の 情 報 の 演 算 又 は 加 工 が、 コンの 遂 行 に 関 す る 計 画， 法 則 又 は 方 法 並 び に コン

ピュータによる「前記第 1 のニューラルネットワー

ピュータプログラム」等を特許保護の対象から除外

クの入力層に入力された、宿泊施設の評判に関するしている。

テキストデータから得られる特定の単語の出現頻度

EPC 第 52 条（2）の特許保護の除外対象に関して、に対し、前記第 1 及び第 2 のニューラルネットワー

EPO は従前より審査ガイドライン Part G の特許性クにおける前記学習済みの重み付け係数に基づく演（Patentability）の Chapter II（inventions）の中に「3.

算を行い、前記第 2 のニューラルネットワークの出

List of exclusions」という項目を設けている。除外

力層から宿泊施設の評判を定量化した値を出力す

対象のうち上記（a） の「数学的方法」についてはる」という、ソフトウエアとハードウエア資源とが「3.3 Mathematical methods」という項目が設けら協働した具体的手段又は具体的手順によって実現されていたが、2018 年に、3.3 の中に「3.3.1 Artificial

れていると判断できる。そのため、請求項 1 に係る

intelligence and machine learning」（AI 及び機械学

学習済みモデルは、ソフトウエアとハードウエア資習）という項目が新設され、同年 11 月1 日から運用

源とが協働することによって使用目的に応じた特有を開始されている。新設された 3.3.1 では AI 及び機の情報処理装置の動作方法を構築するものである。

械学習は計算モデルやアルゴリズムであり、それら

よって、ソフトウエアによる情報処理がハードウエ

自体は抽象的な数学的性質をもつものであり、3.3

ア資源を用いて具体的に実現されているから、請求で提供されるガイドラインが一般的に適用されると

項 1 に係る学習済みモデルは、自然法則を利用したしているため、AI や機械学習の計算モデルやアル

技術的思想の創作であり、「発明」に該当する。

ゴリズムは特許保護の対象にはならない。事例 1 のなお、事例 1 は審査ハンドブック附属書 B 第 1 章

オートエンコーダのような次元圧縮についても、（コンピュータソフトウエア関連発明）に掲載され3.3.1 で「計算モデルやアルゴリズム」として例示列ている事例（事例 2-14）であるため、当該事例 2-14

挙 さ れ て い る 中 に「次 元 圧 縮（dimensionalityの［説明］をみると第二段階（2.1.1.2）のことしかreduction）」が明示的に含まれており、オートエン

記載されていない。しかし、第二段階の判断がなさ

コーダのアルゴリズムそのものでは特許性は認められる前提として、第一段階（2.1.1.1）の判断で（1）れないだろう。

又は（2）のいずれにも該当しないという判断がさ

もっとも、上記 3.3.1 では AI 及び機械学習は様々れている点にはご留意いただきたい。

な技術分野で応用（application）をみつけられ、そのような技術的応用は特許の対象となり得ることを（4）事例 1 の判断（他国）

認めている。例えば、心臓のモニタにおけるニュー

結論から申し上げると、IP5 のうち、日本以外でラルネットワークの使用、静止画、動画、音声信号

事例 1 を発明該当性（特許適格性）ありとした庁はの分類（つまり、画像認識や音声認識技術）などが存在しなかった。シンポジウムで各庁が事例 1 に対典型例として挙げられている。しかし一方で、テキして具体的にどのようなコメントをしたかは、本記

ストドキュメントの分類それ自体は、技術的目的で事の冒頭で述べた L ＆ T の記事に譲るとして、近年はなく言語的目的であるため特許性を有しないとさの各庁の動向を概観していきたい。

れている。事例 1 は「宿泊施設の評判に関するテキストデータ」に基づいて「宿泊施設の評判を定量化

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AIと特許した値」を算出するものであるが、テキストデータ

かつ有用な改良を発明又は発見した者は，本法の定を★の数に分類するものとみると、ガイドライン

める条件及び要件に従って，それについての特許を

3.3.1 でいう「テキストドキュメントの分類それ自取得することができる。」と規定されている。条文体」と判断されてしまうかもしれない。

を一見すると、方法、機械、製造物、組成物（これところで、シンポジウムにおいて、EPO は事例 1

らを『法定分類』という。）に該当すれば特許適格性に関して、特許適格性を有するためにはコンピューを満たしそうなものであるが、2014 年の Alice 事件

タ実装発明（computer-implemented invention）に最高裁判決では、法定分類にあたるものでも自然法改める必要があるとコメントしていた。逆に言う

則、自然現象、抽象的なアイデア（これらを『司法と、事例 1 のクレームの書きぶりをコンピュータ実

例外』という。）に該当するものは特許適格性を有装発明に改めれば特許適格性が認められ得るというしないという判断の枠組みが示された。Alice 判決

ことである。

以降、（ステップ 1）法定分類にあたるか否か（ステッ

上記のとおり、EPC 第 52 条
（2）（c）
ではコンピュー

プ 2）司法例外にあたるか否か、という 2 段階のテ

タプログラムも特許保護の対象から除外される建前ストが行われるようになった。また、Mayo 事件最であるが、「技術的性質（technical character）」を有

高裁判決では、（ステップ 2A）司法例外を含むもの

するものは除外されずに特許対象となるというのがであっても、（ステップ 2B）請求項が司法例外を著EPO の 実 務 で あ る。 上 記 ガ イド ラ イ ン Part G のしく超える追加の要素を詳述していれば特許適格性

Chapter II「3. List of exclusions」には「3.6 Programsを有するという判断の枠組みが示された。図 4 は、

for computers」という項目も設けられ、そのことがAlice 事件と Mayo 事件の判断枠組み（Alice/Mayo テ

詳細に説明されている。3.6には上記のコンピュータスト）をまとめたものである。

実装発明についても説明されている。 曰く、 コン

Alice 事件以降、USPTO では、判例やガイドライ

ピュータ実装発明とは、コンピュータ、コンピューンが更新されるたびに第 101 条による拒絶率が乱

タネットワーク又はその他のプログラム可能な装置

高下するような不安定な状況に陥っている。USPTO（少なくとも 1 つの特徴がコンピュータプログラム

は Alice/Mayo テストをベースとして、2019 年 1 月

により実現されるもの）をクレームでカバーするこに保護適格性ガイダンスを公表し、同年 10 月にことを意図した表現とのことである。

のガイダンスをアップデートし、安定化を図ってい

要するにシンポジウムで EPO の言わんとするところは、「「学習済みモデル」はまかりならん、コン

物とプロセスの特許適格性の判断

ピュータにせよ」というカテゴリカルなメッセージ

全体として、請求項の最も広い合理的解釈を確立するであったと著者は理解している。なお、当然ながら、特許が実際に認められるためには、特許適格性の要件だけでなく、新規性及び進歩性の要件もクリアしA

なくてはならない。この点、進歩性のところで後述
するが、事例 1 の「宿泊施設の評判」のようなビジネ
スモデル色のある記載は「非技術的特徴」であると

B

して進歩性の評価の対象外とされる恐れがある。ビ

法定分類
ステップ1
No
請求項は、方法、機械、製造物、組成物にあたるものか？
Yes
全体で見たとき、請求項は法定の分析は合理的請求項の分類を満たすもの適格性が自明 なものか？
に補正できるか？
であるとき
司法例外
ステップ2A
No
請求項は、自然法則、自然現象（自然の生産物）又は抽象的なアイデアにあたるものか？

ジネスモデル関連発明に関して、EPO はコンピュータ実装発明の形式で記載すれば、比較的容易に特許C適格性の要件はクリアできるものの、進歩性のハードルは非常に高いといわれているようである。
イ

発明性
ステップ2B
請求項が、司法例外を著しく超える追加の要素を詳述しているかどうか？

Yes

請求項は、
第35巻
第101条の適格主題を有している

米国（USPTO）

A

米国特許法第 101 条は「新規かつ有用な方法，機械，製造物若しくは組成物又はそれについての新規

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図4

51

B

C

適格性へ

No

請求項は、
第35巻
第101条の適格主題を有しない

USPTO における特許適格性の判断手法

tokugikon

る状況である。これらのガイダンスでは、ステップ

いる）もあるようであるが、現時点では結実する様

2A をさらに、（prong1）請求項が司法例外に言及し子はない。

ているか？（prong2）請求項の限定が実用的アプリ

最後に、シンポジウムに話を戻すと、事例 1 は本ケーション（practical application）に統合されてい願の「学習済みモデル」は法定分類に明らかに該当るか？ の 2 つの prong に分けている。prong1 で司しないため、ステップ 1 の段階で特許適格でないと

法例外に言及されていると判断されると prong2 に判断される、という身も蓋もない結果になってしま

進むが、prong2 で実用的アプリケーションに統合うとのことである。もっとも、仮に、「学習済みモされていると判断されると、ステップ 2B に進むこデル」をプログラム製品（program product）やコンとなく特許適格性ありと判断されるのがポイントでピュータ利用プログラム（computer implementedある。

program）等に改めれば、ステップ 1 はクリアし、2019 年 10 月のガイダンスで公開された事例はステップ 2 によって判断されることになり、 コン

よくできており、ステップ 2A prong1 の実用的アピュータの内部処理が速くなる等の技術的観点があ

プリケーションであるか否かはどのように判断されれば、ステップ 2 もクリアして特許適格と判断されるのか？ ステップ 2A prong1で実用的アプリケー

る余地はあるかもしれないとのことである。USPTO

ションでないと判断されたにも関わらずステップのスピーカとしてシンポジウムに参加された2B で「司法例外を著しく超える追加の要素を詳述」

Robert Bahr 氏におかれては、現在の米国の不安定していると判断されることはあり得るのか？ といな状況では特許適格性の事例 1 について大変コメン

う疑問がある程度解消できる。しかし、これらの事トしにくかったと思うが、ステップ 1 でおしまいに例の詳細に立ち入ると、それだけで本記事は終わっ

せず、ステップ 2 にまで踏み込んだコメントをいたてしまうし、既に日本語でもこれらのガイダンスのだいたことを感謝したい。

事例を含めたわかりやすい解説は存在するため、ガウ

イダンスや事例の詳細はそれらの解説に譲りたい。

中国（CNIPA）

例えば、弁理士の河野英仁先生による「米国特許保中国における特許適格性の判断の流れを図5に示す。

護適格性ガイダンス 2019 年 10 月更新版の事例解専利法（日本の特許法に対応）第 25 条では「次に説」は一読をお勧めする。中でも、事例 45 の「射出掲げるものに対しては、特許権を付与しない」と除成形用コントローラ」で「ARCXY」熱電対という本

外対象を規定し、その中には「（2）知的活動の法則

願の技術分野ではあまり知られていない温度計を採及び方法。」が挙げられている。請求項が単にアル用したことについて、ステップ 2A prong1 では単ゴリズムや数学的コンピューティングに関係していに温度測定値を取得するもので「実用的アプリケー

るだけならば、その請求項はこの規定により特許対ション」に統合するものとは評価されないのに対し請求項に記載された特許
発明の対象て、ステップ 2B の判断では ARCXY という「型破りな熱電対を使用した結果、クレームは全体として、例外自体を遥かに超える」と評価される点に着目し

ステップ1
請求項は何かしらの技術的特徴を有する？

て解説を読むと現在の保護適格性ガイダンスのポイ
ントを理解しやすいだろう。

NO

YES

なお、USPTO による保護適格性ガイダンスはよステップ 2
技術的課題を解決するた
めに技術的手段を採用し、それによって自然法則に従った技術的効果を達成している？

くできていると思うが、上記の prong1,2 の考え方
は判例に裏打ちされたものでないため、今後の判例の動向次第では、ガイドラインが大きく変わる可能NO

請求項に記載された特許発明の対象は、第25条第1項
における知的活動の規則及び方法である。
請求項に記載された特許発明の対象は、第2条第2項
における技術方案ではない。

YES性がある点には留意が必要である。米国では特許法

ステップ 3
新規性と進歩性の判断

第 101 条の問題を立法により解決しようとする動き（2019 年には上院司法委員会知財小委員会が改正法案の草案を公表したり、公聴会を行ったりして

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図5

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CNIPA における特許適格性の判断手法

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AIと特許象から除外される。もっとも、事例 1には一応技術る審査事例〜」という解説を公表され、審査指南の的特徴が含まれているため、事例 1は第 25 条の除外

事例まで含めて日本語で解説されている。改正審査

対象にはならない（図 5 ステップ 1 の YES に進む）。

指南のもとでも事例 1 は技術的課題、技術的手段、次に、 専利法第 2 条第 2 項に「発明とは、 製品、

技術的効果といった点がネックになるものと思われ

方法又はその改善に対して行われる新たな技術方案る。例えば、改正審査指南の事例において、「技術を指す。」と規定されている。ここで、技術的課題的課題」として認められている例は、「CNN モデルがを解決するために技術的手段を採用し、それによっ

固定サイズの画像しか認識できない」、「共有自転車て自然法則にしたがった技術的効果を達成していなの位置とマッチングし、共有自転車の利用権限を得い場合、専利法第 2 条第 2 項の技術法案にはあたらる」、「ブロックチェーンデータの安全性を高める」

ず、特許適格性を有しない。事例 1 の請求項に係るものであり、「技術的課題」として認められていない

モデルはどのようにテキストデータを処理している

例は「ユーザ消費をいかに促進するか」、「経済の傾か（入力データを学習および最終結果の計算に適用向を判断する」といったものである（日本語訳文はしているか）明らかでなく、評価結果から評判の決いずれも上述の河野先生の解説による）。これらの定には自然法則が反映されていないため、特許適格審査指南の例に照らすと、事例 1 の「宿泊施設の評性を有しない（ステップ 2NO）。請求項 1 の末尾を判を的確に分析する」という課題は技術的課題にあ「プログラム」に変えても同様に特許適格ではない

たらないと判断される可能性が高いと思われる。

とのことである。
エ

なお、シンポジウム後の 2019 年 12 月に、CNIPA

韓国（KIPO）

は AI 等の新しい技術分野を念頭に審査指南第 2 部

図 6 に示すとおり、韓国の発明該当性の判断手法

第 9 章の一部改正を公表した（2020 年 2 月から適は日本とほぼ同様である。それにも関わらず、シン用開始）。この審査指南についても、既に日本語のポジウムにおいて韓国の結論は日本とは真逆の発明

詳しい解説が公表されているためそちらをご覧いた

該当性を満たさないというものであった。これは、だきたい。例えば、弁理士の河野英仁先生はこの審

日本は「プログラム」そのものの特許を認めている

査指南に関しても「中国改正審査指南の解説〜 AI、のに対して、韓国では記録媒体に格納して流通する

ブロックチェーン、ビジネスモデル特許審査に関すプログラムのみが保護対象であったためである。

請求項に係る発明

一般的な基準自然法則を利用した技術的思想の創作
ではない

NO
YES

自然法則を利用した技術的思想の創作

自然法則を利用した技術的思想の創作の例

YES①自然法則以外の法則②任意の取り決め③人間の精神活動④単なる情報の提示など

NO①装置の動作②技術的性質に基づく情報処理

コンピュータソフトウェアの基準
YES

ソフトウェアによる情報処理がハードウェアを利用することによって具体的に実行される？

使用目的に応じて、特有の情報処理装置機械又はその動作方法が構築され
る場合
『発明』

NO
使用目的に応じて、特有の情報処理装置機械又はその動作方法が構築されない場合『発明』ではない

図6

KIPO における発明該当性の判断手法

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53

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KIPO のコメントも、請求項 1 に係る発明は特許

いずれもカテゴリカルに「学習済みモデル」の特許

適格ではない（発明に該当しない）が、「コンピュー

適格性を否定した。すなわち、EPO はコンピュータ

タプログラムを記録しているコンピュータ可読媒

実装発明の形式に、USPTO はプログラム製品 / コン体」、
「コ ン ピ ュ ー タ 可 読 媒 体 に 記 録 さ れ た コ ン

ピュータ利用プログラムの形式に、KIPO は記録媒

ピュータプログラム」という形式に改めれば特許適体 の 形 式 で ク レ ー ム を 記 載 す る こ と を 求 め た。

格となるというものであった。

CNIPA はクレームの記載形式の問題ではなく、技術

なお、JETRO ソウル経由で、 シンポジウム後の的課題にあたらない点などを問題視した。手前味噌

2020 年 1 月 2 日に「（オンライン伝送ソフトウェア

かもしれないが、日本は、クレームの末尾が何であ

保護施行）記録媒体（CD、USB など）に格納して流れ「プログラム」であることが明確であれば発明該通するソフトウェア特許のみが保護対象だったが、当性を認め得る点で権利保護の柔軟性が高いといえ流通過程に関係なくソフトウェア特許保護を実施

るかもしれない。

（2020 年 3 月施行）」というニュースを知った。そただし、事例 1 の「学習済みモデル」は発明該当性

れが本当ならば、事例 1 の「学習済みモデル」は日を満たす事例として審査ハンドブックに挙げられて本と同様に「プログラム」と同視するという柔軟ないるが、「学習済みモデル」、「モデル」というクレーム

解釈を行えば保護対象となり得るかもしれないと考であれば常に発明該当性を満たすというわけではなえた。しかし、その後、法改正の内容等を確認したい。事例 1は「学習済みモデル」と記載されていても、ところ、 改正特許法は 2020 年 3 月 11 日に施行さ「プログラム」であることが明確であるからこそ特許れ、「方法の発明」について、「その方法を使用する行の保護対象となり得た。逆にいえば、事例 1 のクレー為」だけでなく「その方法の使用の申出をする行為」

ム（図 2）の黄色マーカー部分が存在せず、明細書にも実施行為に含めるというものであった。つまり、も本願の「学習済みモデル」がプログラムであると「プログラム」そのものを「物」の発明とみなすとい認定できるような記載が全く存在しなければ、日本

う日本の保護手法とは異なり、あくまでも、「物」のにおいても発明該当性を満たさない可能性がある

発明は従前どおり「記録媒体」に格納されたプログ（おそらく、図 3 の 2.1.1.1で「情報の単なる提示」やラムに限りつつ、「方法の発明」について、他人の特「人為的取り決め」という理由で 2.1.1.1（2）で発明

許発明を盗用したソフトウェアをオンラインで販売

該当性なしと判断されると思われる）。現行の日本する場合等を規制するものである。そのため、改正の特許法では第 2 条第 3 項第 1 号において「物の発特許法のもとでも、引き続き、事例 1 のような「学明」の「物」に「プログラム等を含む」と規定するこ習済みモデル」のクレームを特許保護の対象とするとで、プログラム等の無体物を保護しているため、ことは難しいだろう。

審査基準においても「プログラム等」と解釈できる

なお、 韓 国では、2020 年 3 月 30、31日に 第 26

範囲は柔軟に保護しつつも、「プログラム等」に該当

次国家知識財産委員会が書面開催され、「人工知能

しない「データ」の保護までは認めていない。

（AI）-IP 特 別 専 門 委 員 会 の 構 成・ 運 営 計 画（案）

それでは、特許法で正面から「プログラム等」で（2020 年 3 月 30 日に国家知識財産委員会委員長にない「データ」を保護する可能性はあるであろうか？

より提出）」が議決された（JETRO ソウルのページで過去の例を見ると、「プログラム等」の発明を「物の日本語訳文が閲覧可能）。その中の「イシュー10：発明」に含める旨の特許法改正（2002 年）に先行しデータ関連の追加権利」において、「AI は訓練・確認て、審査基準で 2001 年からプログラムの発明を保のためにデータを活用するマシンラーニングに依存護した例はある。それに倣えば、法律がなくても審するため、AI の核心構成要素であるデータ関連のイ

査基準で保護できるとおっしゃる方もいるかもしれ

シューは重要」としてデータ関連の新たな権利体系

ない。しかし、保護範囲の明確化、他の法律（不正の要否について検討を進めることとされている。

競争防止法、著作権法等）との関係の整理、権利の安定性（審査基準だけでは裁判所に支持してもらえ（5）発明該当性の総括ない可能性がある）等を考慮すれば、データを正面から保護するのであれば、やはり法律で規定するの今まで見てきたように、EPO、USPTO、KIPO は

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AIと特許3. シンポジウム事例 2（進歩性、記載要件）が好ましいであろう。
なお、現在、産業構造審議会知的財産分科会特許（1）事例 2 の概要

制度小委員会で、まさに、特許法におけるデータの保護が話し合われていて、2020 年 7 月に「AI・IoT

図 7 に事例 2 の概要を示す。この事例は水力発電

技術の時代にふさわしい特許制度の在り方—中間と量を高精度に推定することに関するが、図 7 と図 8

りまとめ—」が公表されたばかりである。この報告を併せてみれば、処理の内容は理解できると思われ書によれば、単なるデータを直接侵害と位置付けるるため、紙面の都合もあり、詳細は割愛する。必要

ことについては慎重姿勢を示しつつも「今後、AI 関であれば審査ハンドブック附属書 A 進歩性事例 34

連発明における関連データや 3D プリンタ用データの「水力発電量推定システム」をご覧いただきたい。

の重要性の高まりを踏まえ、引き続き具体的なニー

なお、この事例は審査ハンドブックにおいて進歩性ズの把握に努めつつ、こうしたデータの提供等の行の事例として掲載されているが、シンポジウムでは為を間接侵害として保護していくことや現行法の解記載要件の題材にも利用した。

釈の限界について、さらに議論を深めていくことが（2）事例 2 のクレーム

適当である。」とまとめている。今後の議論の進展に注目していきたい。

事例 2 のクレームを図 8 に示す。

基準時刻より
過去数週間

さらに

教師

学習中・・・

デー【請求項1】
上流域の降水量
上流河川の流量
ダムへの流入量

基準時刻より
未来

タ

教師デ

ータ

水力発電量

【請求項2】
気温

現在時刻より
未来

！学習済み

発電
現在時刻より過去数週間

さらに【請求項1】
上流域の降水量
上流河川の流量
ダムへの流入量

入力

水力発電量の推定値

学習させたニューラルネットワーク【請求項2】
気温図7

出力

事例 2 の概要［請求項１］
情報処理装置によりニューラルネットワークを実現するダムの水力発電量推定システムであって、入力層と出力層とを備え、前記入力層の入力データを基準時刻より過去の時刻から当該基準時刻までの所定期間の上流域の降水量、上流河川の流量及びダムへの流入量とし、前記出力層の出力データを前記基準時刻より未来の水力発電量とするニューラルネットワークと、
前記機械学習部にて学習させたニューラルネットワークに現在時刻を基準時刻として前記入力データを入力し、現在時刻が基準時刻である出力データに基づいて未来の水力発電量の推定値を求める推定部と、により構成されたことを特徴とする水力発電量推定システム。
［請求項２］
請求項１に係る水力発電量推定システムであって、前記入力層の入力データに、さらに、前記基準時刻より過去の時刻から当該基準時刻までの所定期間の上流域の気温を含むこと、を特徴とする水力発電量推定システム。

図8

事例 2 のクレーム

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（3）事例 2 の引用発明等請求項 2 に関しては、日本は「入力データに上流

図 9 に事例 2 の引用発明 1 を示す。

域の気温を用いることにより、春のシーズンにおい引用発明 1 も水力発電量推定システムであり、推て「雪解け水」による流入量増加に対応した高精度定に用いる入力データも上流域の降水量、上流河川の水力発電量を推定することが可能」という効果にの流量、ダムへの流入量である点で、請求項 1 に係着目して進歩性を肯定した。他の庁は、進歩性の有る発明と同様である。

無について明確な結論は避けつつも、上流域の気温

ただし、請求項 1 に係る発明は、入力層と出力層というパラメータを追加することが自明か否か、そとを備えたニューラルネットワークにより水力発電のパラメータの追加により評価精度がどの程度向上

量推定を実現するのに対し、引用発明 1 では、回帰するか、という点を重視する点では、各国ともに大式モデルにより水力発電量推定を実現する点が相違

きな違いはなかった。

する。また、請求項 2 に係る発明は、入力層の入力

つまり、進歩性については発明該当性ほど各庁のデータに、基準時刻より過去の時刻から当該基準時相違は大きくなかったといえるが、以下、著者の私

刻までの所定期間の上流域の気温を含むのに対し見をコメントしたい。

て、引用発明 1 ではそのような構成になっていない。

欧州（EPO）や中国（CNIPA）では進歩性の判断に

なお、機械学習の技術分野において「過去の時系関して、 課題解決アプローチ（problem solution

列の入力データと将来の一の出力データからなる教

approach）を用いる。課題解決アプローチは（i）最師データを用いてニューラルネットワークを学習さも近い先行技術を決定する、（ii）その先行技術を踏せ、当該学習させたニューラルネットワークを用い

まえて、本願の目的たる解決すべき技術的課題を決て過去の時系列の入力に対する将来の一の出力の推定する、（iii）最も近い先行技術と本願の目的たる技定処理を行うこと」は周知技術である。

術的課題から、クレームされた発明が当業者にとって自明であったか否かを検討する、という進歩性の（4）事例2の進歩性の判断（日本を含めたIP5 各庁）判断手法である。なお、（iii）において、本願の目的

事例 2 の請求項 1 に関しては、いずれの庁も回帰たる技術的課題に直面した当業者が、先行技術（副モデルに代えて学習済みニューラルネットワークを

引用発明）の教示を最も近い先行技術（主引用発明）

利用して、水力発電量推定を実現する構成とするこに適用することを駆り立てられたであろう（wouldとは、当業者が容易になし得たこととして、進歩性

have prompted）場合に初めて進歩性は否定できるを否定した。

ものであり、単に適用し得た（could）というだけで

重回帰分析

基準時刻より未来

分析中・・・

タデー

実績
基準時刻より過去数週間

上流域の降水量
上流河川の流量
ダムへの流入量

現在時刻より過去数週間
発電

上流域の降水量
上流河川の流量
ダムへの流入量

図9

水力発電量

現在時刻より未来！分析済み

回帰式モデル入力

事例 2 の引用発明 1

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タ

デー

実績

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出力

水力発電量の推定値

AIと特許は進歩性が否定できないとされている（would-couldているのに対して、SNS 上の「いいね」
・「よくないアプローチ）。

ね」に基づく感情分類のルールと具体的可視化手段

ところで、EPO は進歩性の判断が全般的に厳しめ（感情区分に基づいて幾何的プロットや色を付ける

で、特にビジネス関連発明ではそれが顕著であると手段）は「機能上支持し合うことはなく、相互作用いう声を聞くことがある。その真偽のほどについて関係も存在しない」とされている。この例を見ると、はコメントが難しいが、その一因となり得る要因がやはり事例 1 のようなビジネス関連発明の色合いをあるとすれば、「非技術的特徴」であろう。EPO の審有する事例を進歩性の題材としていれば、CNIPA は

査ガイドライン Part G の Chapter VII（進歩性）、5.

EPO と同様、「宿泊施設の評判」に関するデータが相Problem-solution approach の 中 に「5.4 Claims

違しても、進歩性の判断にあたって考慮されなかっcomprising technical and non-technical features」

たのではないかと思う。

という項目がある。コンピュータ実装発明によくあ

技術的であれば評価し、技術的でなければ評価をるように、クレームの中に技術的特徴と非技術的特しない。AI の分析対象が音声の周波数など、自然徴があらわれることがあり、発明の技術的性質に貢法則が支配する物理的な性質を有するものであれ献しないような特徴は進歩性の存在を裏付けるもの

ば、それは「技術的」であり、口コミ・売上データ

ではない、とされている。

など自然法則の支配に服しないデータを分析するの事例 2 の結果を見て後から思ったことであるが、は「技術的」ではない。発明該当性でも進歩性でもシンポジウムで扱う進歩性の事例としては、事例 1

そのような「技術的」であるか否かが重視されがちのようにビジネス関連発明の色合いが強いものを題である。しかし、「口コミ・売上データ」に AI を適用材とすれば、各庁の特徴が際立って、よりおもしろ

することは技術的でなく、保護すべきでないのであい結果となったのではないかと思っている。仮に事ろうか？ 例えばニューラルネットワークのアルゴ

例 1 が進歩性の題材であったならば、入出力されるリズムを改善し、演算速度や予測精度が向上したとデータが「宿泊施設の評判」に関するデータである

きに、分析対象が「音声の周波数」である場合と「口点は、非技術的特徴で発明の技術的性質に貢献しな

コミ・売上データ」である場合とで、そのようなアいとして、EPO は進歩性の考慮の対象外とした可能

イデアに至る難易度に差があるとは思えない。であ性が高いと思う（つまり、オートエンコーダを用いるならば、そのアイデア自体が当業者にとって容易て学習済みモデルを生成していれば、その技術の適に想到可能でなければ、分析対象が何であれ、柔軟用対象が、宿泊施設の評判の推定とどれほどかけ離に保護する道を検討すべきではないか、個人的にはれていても進歩性が否定されたのではないか）。

そう思う次第である。

次に同じく課題解決アプローチを採用する CNIPA（5）事 例 2 の記載要件の判断（日本を含めた IP5について、前述のとおり、2019 年 12 月に、CNIPA

各庁）

は AI 等の新しい技術分野を念頭に審査指南を一部改正した。改正審査指南によれば、アルゴリズムの日本の特許庁では、AI 関連発明における記載要特徴又はビジネス規則・方法の特徴が、技術的特徴

件の判断に関して、入力データと出力データとの間と密接に結合し、ある技術的課題を解決するためのの関係（相関関係）に着目して審査を行う。相関関

技術的手段を共同で構成し、かつしかるべき技術的係が①技術常識により推認可能な場合②明細書にお効果を獲得可能である場合に「機能上支持し合い、ける説明や統計情報により裏付けられている場合③相互作用関係にある」ものとして進歩性の判断にあ人工知能モデルの性能評価により裏付けられている

たって、当該特徴が考慮される。逆に言うと、「機

ような場合に記載要件（実施可能要件）を満たす。

能上支持し合い、相互作用関係にある」ものではな

本事例はもともと進歩性用の事例として作成された

いような特徴は、進歩性の判断にあたって考慮されこともあり、明細書においてどの程度の開示がなさない。審査指南を見ると、ヒューマノイドロボット

れているか、前提条件が明らかでないが、記載要件の姿勢制御アルゴリズムの特徴は、技術的特徴とを満たすためには、上記のとおり明細書の記載や技「機能上支持し合い、相互作用関係にある」とされ術常識から相関関係が明らかとなる必要がある。

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日本を含め、各庁のコメントを見ると、事例 2 を定 の 機 能 の た め の 構 造 等 を 詳 述 し な い 場 合 には明らかな記載要件違反とした庁はなかった。

means plus function クレームとして解釈される場
合があるようである。means plus function クレー

ア

CNIPA の新しい審査指南における記載要件

ムのように実施例やその均等物に限定解釈される

なお、上述のとおり、CNIPA はシンポジウム後に、と、進歩性が認められやすくなる反面、成立する特許の権利範囲も狭くなってしまう。

2020 年 2 月から改正される審査指南を公表し、それには記載要件の項目も含まれている。それによる

ところで、特許適格性のところで、米国が 2019と、明細書には、技術的機能とアルゴリズム機能又年 1 月に保護適格性ガイダンスを公表したことを述はビジネス規則・方法の機能が相互にサポートし、

べたが、同じタイミングで「Examining Computer-

機能面で相互作用して有益な効果を生み出す方法がImplemented Functional Claim Limitations for

記載されている必要があるとされている。また、品Compliance With 35 U.S.C. 112」も公表している。

質・精度・効率の改善・システムの内部性能の改善

また、米国の上院司法委員会知財小委員会で立法になど、従来技術と比較した本発明の有益な効果を明向けた動きがあることも述べたが、特許法改正草案

確かつ客観的に記載すべきとされている。クレームの 中 に は 米 国 特 許 法 第 112 条（f）の「Element inにも、技術的特徴と、アルゴリズム又はビジネス規

Claim for a Combination（組合せに係るクレームの則・方法の特徴（技術的特徴と機能的に互いにサ要素）」を「Functional Claim Elements（機能クレー

ポートし、相互作用関係を有するもの）を記載する

ム要素）」と修正することも提案され、公聴会でも必要があるとされている。技術常識に照らして明ら

ヒアリングが行われている。 特許法第 101 条の話

かな場合でも、これらの記載を明示しなければなら題ばかりでなく第 112 条の動きも注視するほうがないのか否かは分からないが、少し厳しい印象は受よいだろう。

ける。
ウイ

ユーザからの関心が高い記載要件

Means plus function limitation について

シンポジウムの基調講演のセッションでは富士通

USPTO は進歩性に関しては、日本と似たようなの田中裕紀氏が「記載要件は、実施例における記載判断を示しつつ、ただし、means plus function クの程度により、拒絶又は特許無効となるリスクがあレームとの関係で、112 条の記載要件については注

り、出願人の関心は非常に高い。記載要件の不備を意して明細書を記載すべき、とコメントしていた。

恐れて詳細に記載し過ぎてしまうと、本来は、開示

米国におけるクレーム解釈の原則は最も広い合の必要はなかった事項が周知となり、競争力が損な理的解釈（broadest reasonable interpretation）でわれてしまう。」と述べられていた。このことはシある。しかし、米国特許法 112 条（f）によると、「組ンポジウムのアンケートの「AI 関連発明の審査基準

合せに係るクレームの要素は、その構造、材料まについて充実を希望する点」において、発明該当性

たはそれを支える作用を詳述することなく、特定（36.4％）、 進 歩 性（47.9％）、 記 載 要 件（53.6％）の機能を遂行するための手段または工程として記というように、記載要件が一番高かったことでも表載する」場合、「当該クレームは、明細書に記載されれている。審査官からすると発明該当性や新規性・た対応する構造、材料または作用およびそれらの進歩性の方に目が行きがちだが、記載要件について均等物を対象としているものと解釈され」る（つまも、日本の基準を発信し、国際的な議論を深めていり、 クレームの文言が一見広く書かれていても、きたい。

明細書の実施例やその均等物に狭く解釈される）

4. DABUS 事件

旨、規定されていて、このようなクレームは meansplus function クレームと呼ばれている。かつては“means for” という文言を用いなければこの規定が最後に、シンポジウムの本題からはそれるが、シ適用されることはないと考えられていたようであンポジウムのパネルディスカッションでも話題にるが、近年はそのような文言を用いなくても、特なった DABUS 事件についてご紹介する。

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AIと特許2019 年 8 月 に The Artificial Inventor Project（中山信弘著）の 43 頁に、特段の議論なく「発明者（Ryan Abbott 教授（英国サリー大学）が率いる、米とは、真に発明をなした自然人である」と記述され

英独中韓台等、複数名の特許弁護士から構成されるているように、発明者が自然人に限られることに学

グ ル ー プ） は、「AI に よ る 発 明」（” AI-generated

説上も異論はないと思われる。

inventions”）を、EPO, UKIPO, USPTO, PCT に特許

2 つ目は、 実体審査において出願を拒絶するロ

出 願 中 で あ る こ と を 発 表 し た。 発 明 者 は AI のジックである。AI が発明を生み出し、AI の所有者

「DABUS」とされている。ただし、EPO の公開公報

等の自然人又は法人が出願を行ったとする。日本の（EP3564144 A1 、EP3563896 A1）を見ると、発特許法上、特許を受ける権利は産業上利用すること

明者の欄は「The designation of the inventor hasができる発明をした者に生じるのが原則（特許法第not yet been filed」 と さ れ「The designation of

29 条第 1 項柱書）である。 したがって、「産業上利

inventor does not meet the requirements laid down

用することができる発明をした者」以外の者が特許

in Article 81 and Rule 19 EPC」という注釈もつい出願をするためには、特許を受ける権利を譲り受けている。

なければならない。しかし、AI は自然人でも法人

EPO は「物の名前は自然人の名前と同等となり得でもないため、譲渡契約の主体になり得ない（契約な い」と し て EPC 規 則 19 違 反 と 判 断 し て い る。

の主体となるのは権利能力を有する者に限られ、権USPTO も「発明者の要件を自然人に限定している」

利能力を有するのは自然人又は法人のみである）。

として米国特許法第 115 条（a）に違反すると判断したがって、出願人は特許を受ける権利を有していしている。

ないため、 特許法第 49 条第 7 号に該当する（つまさて、DABUS のような出願が日本に出願された

り、いわゆる冒認出願に該当する）として拒絶する。

らどうなるか？ 実在しそうな発明者の名前を適当

もっとも、仮に AI が譲渡契約の主体になり得ないに記載されてしまえば、それが AI による発明の出としても、AI の生み出した成果（特許を受ける権利願と気が付くのは難しく、拒絶理由がなければ特許を含む）は AI の所有者又は使用者に帰属するというされてしまいそうな気がするが、DABUS 事件のよ

何らかの法的ロジックは立てられる可能性はあり、

うに、わざわざ AI が発明したと宣言されたらどう

その場合、この拒絶理由で拒絶するのは厳しいかもなるか。直感的には日本においても現行法では特許しれない（例えば、民法第 88 条第 1 項「物の用法にを認めるのは厳しい気がするが、どのような法的ロ

従い収取する産出物を天然果実とする」、民法第 89

ジックでそれを説明するか。個人的には 2 つ考えら条第 1 項「天然果実は、その元物から分離する時に、れると思う。

これを収取する権利を有する者に帰属する。」に照

1 つ目は、 方式審査において出願を却下するロ

らし、DABUS の生み出した発明の特許を受ける権ジックである。特許法第 36 条第 1 項第 2 号には「発利も天然果実に倣い AI の所有者又は使用者に帰属

明者の氏名」を願書に記載すべしとされているが、する、というロジックが考えられるかもしれない。

ここでいう発明者は自然人に限られるので DABUS

また、民法第 239 条第 1 項「所有者のない動産は、のような AI は発明者にあたらず、方式要件を満た

所有の意思をもって占有することによって、その所さ な い、 と い う も の で あ る。 こ れ は、EPO や有権を取得する。」の無主物先占の規定の類推適用

USPTO と同様のロジックであるといえる。なお、も考えられるかもしれない）。

日本の特許法上、発明者が自然人に限られるという

そもそも、DABUS 事件において、単に AI を道具

明文規定はない。しかし、自然人の他に法人も許容として使うのではなく、AI 自身が発明を生み出すする規定は「〜の氏名又は名称」が用いられる（例

ことが本当にできたのか。まるで SF の世界のようえば特許出願人、請求人、出願人、特許権者、特許で個人的には若干眉唾物ではあるが、そのような出異議申立人、代理人、当事者、参加人など）のに対願がなされたらどうするかを考えてみるのは頭の体して、発明者については「発明者の氏名」と規定さ操として面白い。特許ではなく著作権の話だが、知れていて、自然人のみを想定していることは特許法的財産戦略本部 検証・評価・企画委員会 新たな情の用例上明らかである。また、例えば特許法第三版

報財検討委員会による「新たな情報財検討委員会報

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告書−データ・人工知能（AI）の利活用促進による追記

産業競争力強化の基盤となる知財システムの構築に向けて−」（2017 年 3 月）においては、AI 生成物の2．
（4）イの最後の方（52 頁）で、 米国におい

著作権法上の保護に関して、「学習済みモデルの利て特許適格性（第 101 条）の問題を立法的に解決

用者に創作意図があり、同時に、具体的な出力であしようとする動きがあったことを紹介したが、本稿脱稿後の 8 月 18 日に、JETRO ニューヨークかる AI 生成物を得るための創作的寄与」がある場合にら入ったニュースによると、どうやら断念したよは、「当該 AI 生成物には著作物性が認められ」「そのうだ。このニュースによれば、2020 年 8 月 10 日、著作者は利用者」となるのに対して、「利用者の寄与

上院司法委員会知的財産小委員会の委員長であるが、創作的寄与が認められないような簡単な指示にTillis 議員は USPTO の Iancu 長官に特許制度の改留まる場合（AI のプログラムや学習済みモデルの作善に関する書簡を送付し、当該書簡の中で「委員成者が著作者となる例外的な場合を除く）、当該 AI会では昨年公聴会を開催して特許適格性の問題に生成物は、AI が自律的に生成した「AI 創作物」であ取り組んだが、法改正についてステークホルダー

ると整理され、現行の著作権法上は著作物と認めらの合意が得られなかった」と述べているとのことれない」（つまり、AI 創作物の著作権者は存在しなである。

い）と整理されている。
もう少し現実的な議論としては、AI による発明
はさておき、人間が AI を利用して発明を生み出す
機会は今後増えていくのは間違いない。そのとき、今までは膨大な実験を行わなければならなかったのが、AI によるシミュレーションを活用すれば、実験対象の候補物質を絞り込め、従来に比べて発明が
容 易 に な る か も し れ な い。2020 年 7 月 7-9 日 にprofileWIPO 主催の「第 2 回 WIPO 知財と AI の対話」がバー

千本 潤介（せんぼん じゅんすけ）

チャル形式で開催されたが、その中の論点にも「AI

平成 16 年 4 月 特許庁入庁（特許審査第四部インターフェイス）平成 20 年 4 月 審査官に昇任
その後、調整課審査基準室（国際基準係長）、総務課法規班、制度改正審議室の併任を経験しつつ、インターネット関連発明（コンテンツ配信、メール、ネットワーク家電等）、コンピュー
タ内部の転送制御、電力（電池の充放電制御、リサイクル等）、
楽器・音声処理（音声認識、音声合成、対話システム、音声符
号化等）、音響システム（スピーカ、マイク等）の分野で審査経験を積む
平成 29 年 4 月 一 橋大学大学院国際企業戦略研究科に出向（准教授）
平成 30 年 4 月 一 橋大学大学院法学研究科に所属変更。
慶應義塾大学大学院 講師
平成 31 年 4 月 特許庁に復職
令和元年 10 月〜現職を利用した又は AI が生み出した発明について、人間の発明行為に根本的に関連する進歩性又は非自明性の従来の要件を保持する必要はあるか？」というものがあった。現時点で直ちに進歩性の要件を見直す状況ではないと思うが、今後、AI の精度が上がり、利用機会が増えれば、当然、見直しが求められる日がくるかもしれない。

5. 最後にとりとめのない記事に最後までお付き合いいただ
いたことに感謝申し上げる。本記事が AI 関連発明と各国の審査動向の理解に少しでも役立てば幸いである。

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