令和の知財

AI 関連発明に関する
近年の審査基準等の改訂について
審査第三部金属電気化学

伊藤 真明

抄録
第四次産業革命が進展しつつあり、その推進力となっている、AI 技術等の新たな技術の研究開発が盛んに行われています。そして、このような近年の AI 技術の進歩に伴い、新たに開発された AI 技術をどのようにして保護するかが注目されてきています。このような状況を背景にして、AI 関連発明に関して、審査基準及び審査ハンドブックの改訂が 2016 年 9 月〜 2019 年 1 月にかけて 4 回行われてきました。本稿では、近年行われてきた審査基準及び審査ハンドブックの改訂の流れについて、AI 関連発明に注目して解説したいと思います。

1. はじめにす。そして、このような論点についても少しずつ検討が始まっているように思われます 1）。

第四次産業革命は、「モノ」の提供にとどまらず、

このような状況を背景にして、AI 関連発明に関「モノ」を利活用した「コト」の提供というビジネス

して、審査基準及び審査ハンドブック（以下、本稿

モデルの転換を伴って進展しつつあり、その推進力

では「審査基準等」といいます。）の改訂が 2016 年となっている、AI 技術等の新たな技術の研究開発

9 月〜 2019 年 1 月にかけて 4 回行われてきました。

が盛んに行われています。

なお、これら一連の改訂は、AI 関連発明について

これにより、AI のような情報処理技術が様々なの審査における判断を明確にすることのみを目的と技術分野に適用されたソフトウエア関連発明等が多したものではありませんが 2）、本紙では、AI 関連発

く創出されています。

明の側面に注目したいと思います。

このような近年の AI 技術の進歩に伴い、新たに

そして、これらの審査基準等の改訂は、世界に先開発された AI 技術をどのようにして保護するかが駆けたものであり、JPO における先進的な取組とい注目されてきています。

うことができます 3）。

AI 技術の保護と言っても、様々な論点がありま総論として、上記改訂は、いずれもこれまでの審す。例えば、AI が自立的に発明を行った場合に AI

査の基本的な考え方を変えるものではありません。

は自然人のように発明者となることができるか、AI

基本的な考え方を新たな技術である AI 技術等にどやその学習に用いられるデータを企業間で開発・利のように適用するかを明確にするためのものであ用する場合にどのような契約を行えばよいか、とり、そのため、審査ハンドブックへの事例の追加やいった特許審査の範囲を超えるような論点もありま

審査基準等の内容の明確化のための改訂が行われて1）例えば、近年の検討については以下のようなものがあります。
・平成 28 年度特許庁産業財権制度問題調査研究報告書「AI を活用した創作や 3D プリンティング用データの産業財産権法上の保護の在り方に関する調査研究報告書」（2017 年 2 月）
（全体版）https://www.jpo.go.jp/resources/report/sonota/document/zaisanken-seidomondai/2016_10.pdf（要約版）https://www.jpo.go.jp/resources/report/sonota/document/zaisanken-seidomondai/2016_10_youyaku.pdf
・経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」（2018 年 6 月）
https://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001.html
2）他にも IoT 関連発明及び 3D プリンティング関連発明に関する事例の追加、AI 関連発明に限らないソフトウエア関連発明に関する審査基準等の明確化が行われています。

2019.9.24. no.294

3

tokugikon

きました。

ここで、機械学習とは、あるデータの中から一定の

また、 これらの改訂においては、AI 技術が様々規則を発見し、その規則に基づいて未知のデータにな技術分野に適用され、AI 関連発明が創出される対する推測・予測等を実現する学習手法の一つです。

ようになってきたことに伴い、AI 技術を専門としそして、近年、注目されている機械学習の方法とない審査官やユーザーにとっても、その内容を明確して、ディープラーニングがあります。ディープに理解しやすいようにすることも心がけられましラーニングは、人の神経細胞の働きを模した数学モた。そのため、事例としては様々な技術分野のもの

デルであるニューラルネットワークを用います。従が作成されています。

来の機械学習は、特徴量（対象とする事物の特徴を

著者は、2017 年 4 月〜 2018 年 10 月にかけて、定量的に表した変数）の設計に、時間と労力、さら審査基準室で上記改訂の一端に携わりました。そこには相当の技術が必要とされ、最適な特徴量を設計

で、本稿では、近年行われてきた審査基準等の改訂するのが困難でしたが、ディープラーニングでは、の流れについて、AI 関連発明に注目して解説した

入力データをもとにコンピュータが自ら学習し、そいと思います。

の特徴量を導き出すことができます。

なお、本稿の内容は、個人的な考えをもとに記載

このディープラーニングを用いた学習段階とそのしており、何ら組織としての見解を表すものではあ後の利用段階では、特許法で保護される「発明」とりません。

いえるものも含めて様々な技術が生まれます。図 1
はディープラーニングを用いた学習段階とその後の

2. AI 関連発明に関する審査における論点

利用段階を図示したものです 4）。
このように学習段階とその後の利用段階で生まれ

2.1 AI 関連発明

た技術は、いずれも AI 関連発明になり得るものと考えることができるため、特許審査における判断をAI 関連発明に関する審査を検討する際に、そも明確にしていくことが必要です。

そも AI 関連発明とはどのような発明を含むのかと

例えば、AI 関連発明の対象になり得るものとしいうことを想定する必要があります。

ては以下のようなものを挙げることができます。

AI 技術の定義については、明確に定義できないという意見も含めて、様々な意見があるようです〈学習段階〉

が、例えば、人間の行い得る知的活動をコンピュー・教 師データ（学習用データ）、学習済みパラメー

タ等に行わせるソフトウエア技術の総称であるとい

タ等のデータ

えます。この中でも、AI 技術として、機械学習ま・学習済みモデル

たはそれに関連するソフトウエア技術を想定してい〈利用段階〉

ることが多いと思われます。

・学習済みモデルを組み込んだソフトウエアを用い

3）例えば、近年の他国での AI 技術に関連した審査基準の改訂等については、以下のようなものがあります。なお、以下は著者が執筆時点で把握している範囲のものであり、近年の他国での AI 技術に関連した審査基準の改訂等を網羅しているものではありません。
・韓国の審査基準は、2018 年 1 月に改訂され、第 9 部第 11 章「第 4 次産業革命関連の発明の進歩性の判断事例」が追加されています。AI
技術関連では、事例 12（無人搬送車）と事例 13（人工知能チャートを用いた株式情報の提供方法）が作成されています。なお、韓国の審査基準については、以下の JETRO のサイトから日本語訳を参照することができます。
https://www.jetro.go.jp/world/asia/kr/ip.html
・欧州の審査便覧は、2018 年 11 月に改訂され、第 G 部第 2 章に「3.3.1 人工知能と機械学習（Artificial intelligence and machine learning）」という項目が追加されています。この項目では、AI アルゴリズム自体は数学的方法であるが、AI を心臓監視装置等へ適用する形態であれば技術的貢献があるとされています。なお、欧州の審査便覧については、以下の EPO のサイトから参照することができます。
https://www.epo.org/law-practice/legal-texts/guidelines.html
・米国では、2019 年 1 月に、2019 年改訂特許保護適格性ガイドライン（The 2019 Revised Patent Subject Matter Eligibility Guidance）
及びその判断事例（事例 37 〜 42）が公表されています。このガイドラインでは、米国の特許保護適格性に関する判断手法である 2 ステップテストの明確化を図ると共に、その判断事例として AI 技術に関連したもの（事例 39「顔検知のためにニューラルネットワークを訓練する方法（Method for Training a Neural Network for Facial Detection）」）も挙げられています。なお、当該ガイドライン及び事例については、以下の USPTO のサイトから参照することができます。
（ガイドライン）https://www.uspto.gov/patent/laws-and-regulations/examination-policy/subject-matter-eligibility（事例 37 〜 42）https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/101_examples_37to42_20190107.pdf
4）脚注 1 で紹介した「AI を活用した創作や 3D プリンティング用データの産業財産権法上の保護の在り方に関する調査研究報告書」より引用。

tokugikon

4

2019.9.24. no.294

令和の知財る特定分野 5）の技術

られる重み付け係数（パラメータ）の組合せという意味で使用します。図 2 は学習済みモデルの概要を・学習済みモデルを組み込んだソフトウエアによって創作（出力）された物

示したものです 7）。例えば、図示されるように、教6）師データである猫、虎、犬等のタグ付き画像で学習
ここで、学習済みモデルについて補足すると、本させることにより、重み付け係数が最適化され、未稿では、学習済みモデルとは（ⅰ）入力から出力ま知の画像データに対して猫の画像かどうかを判定す

での演算を行うプログラムと（ⅱ）当該演算に用いる学習済みモデルを生成することができます。

学習段階
AIプログラム

AIプログラム

データ
データ
データ

入力
学習用データディープラーニング○1 ○2・・・○n△1 △2・・・△n・・・・・・・

a1 a2・・・an
b1 b2・・・bn
・・・・・・・
パラメータ

初期モデル
利用段階

X

入力

学習済みモデル

データベースユーザー
その他のインターフェイス
プログラム

出力

AIプログラム

Y

AIシステム（学習済みモデルを含む）

図1

ディープラーニングを用いた学習段階とその後の利用段階

人間の脳の神経回路の仕組みを模したニューラルネットワークの学習済みモデルは、
通常、（ⅰ）入力から出力までの演算を行うプログラムと（ⅱ）当該演算に用いられる
重み付け係数（パラメータ）の組合せである。
• 入力される様々なデータに対して正解が出力されるよう、機械学習によりニューラルネットワークの各層のニューロン間の重み付け係数を最適化する。
• ディープラーニングは、中間層が多数の層からなるニューラルネットワークを用いた機械学習の手法であり、高品質な学習済みモデルを生成することができる。
入力

学習済みモデル（ニューラルネットワーク）

画像の各ピクデータ
セルの色、明（タグ付き画像） るさ等の情報
W2

タグ

重み付け
係数 W1

猫らしい耳

出力

動物の種
類（猫等）を示す情報

入力：未知のデータ
（画像）

W3

猫
利用
虎

学習

出力：猫と判定
ニューロン
猫らしい目

犬
入力層

図2

中間層

学習により猫に反応するニュー
ロンができる猫の確率：80％
虎の確率：15％
犬の確率：5％出力層

学習済みモデル

5）「特定分野」
は、審査ハンドブック附属書 B 第 1 章の「本章において用いられる用語の説明」に記載されるように、「コンピュータ技術の手順又は手段等が適用される分野をいう。この分野には、あらゆる分野が含まれる。」を意味します。
6）例 えば、AIによって提案された医薬用化合物の発明、マテリアルズ・インフォマティクスで探索された化学組成物の発明等が挙げられます。
7）
「IoT

関連技術の審査基準等について〜 IoT、AI、3D プリンティング技術等に対する審査基準・審査ハンドブックの適用について〜」（説明資料）より引用。
https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/iot_shinsa/all.pdf

2019.9.24. no.294

5tokugikon

2.2 論点

いては、特許庁で作成されている資料があります 8）。
また、既に、特技懇誌において、取り上げられたこ

AI 関連発明はソフトウエア関連発明として審査とがあります 9）。

が行われる場合には、従来のソフトウエア関連発
明にはない AI 関連発明に特有の論点もあります。

本紙では、特に、2.2 で触れた「発明該当性の判

近年の審査基準等の改訂では、以下のような論点

断」に関連して、このときに追加された事例としてに対して、審査における判断の明確化を行ってき2 つに注目したいと思います。以下では、3.1 で学ました。

習済みモデルの発明該当性の判断を示した事例と、2.1 で AI 関連発明の対象になり得るものとして挙3.2 で構造を有するデータ 10）及びデータ構造 11）（以

げた「教師データ（学習用データ）、 学習済みパラ

下、本稿では、これらをまとめて単に「データ構造」

メータ等のデータ」や「学習済みモデル」の審査にといいます。）の発明該当性の判断を示した事例をおいては、特に、「発明該当性の判断」が論点とされ取り上げたいと思います。

ました。
また、
「学習済みモデルを組み込んだソフトウエ

3.1「宿泊施設の評判を分析するための学習済みアを用いる特定分野の技術」の審査においては、特モデル」（附属書 B 第 1 章 3.2 事例 2-14）に、「進歩性の判断」や「記載要件の判断」が論点と

特許法第 2 条に規定されるように「物」には「プされ、「学習済みモデルを組み込んだソフトウエア

ログラム等」が含まれます。
「プログラム等」には、によって創作（出力）された物」の審査においては、「プログラム」と「その他電子計算機による処理の

特に「記載要件の判断」が論点とされました。

用に供する情報であってプログラムに準ずるもの」

以下で、時系列に沿って、これらの論点がどの（以下「プログラムに準ずるもの」といいます。）がように明確化されてきたかを見ていきたいと思い含まれます。

ます。

また、 審査ハンドブック附属書 B 第 1 章 1.2.1.2

なお、以下では、審査基準等の改訂の内容を網羅には「請求項の末尾が「プログラム」以外の用語（例

的には説明しません。上記の論点がどのように明確

えば、……「モデル」）であっても、明細書及び図面化されてきたかを示すのに適切な部分を抜粋しての記載並びに出願時の技術常識を考慮すると、請求説明します。網羅的な説明については、適宜、特許項に係る発明が「プログラム」であることが明確な庁が作成している資料等を紹介しますのでご参照

場合は、「プログラム」として扱われる。」と記載さください。

れています。
したがって、学習済みモデルがプログラムである

3. I oT 関連技術等に関する事例の追加（2016場合、請求項の末尾が学習済みモデルであってもプ

年 9 月、2017 年 3 月）

ログラムとして扱われ、ソフトウエア関連発明として、 審査ハンドブック附属書 B 第 1 章 2.1.1 に従って発明該当性の判断が行われます。

2016 年 9 月、2017 年 3 月の 2 度にわたって、 審
査ハンドブックへ IoT 関連技術や AI 技術等の事例を事例 2-14（宿泊施設の評判を分析するための学習追加するための改訂が行われました。この改訂につ済みモデル）は、以下のような請求項のものです。

8）
「IoT

関連技術の審査基準等について〜 IoT、AI、3D プリンティング技術等に対する審査基準・審査ハンドブックの適用について〜」（説明資料）
https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/iot_shinsa/all.pdf「IoT 関連技術等に関する事例について」（事例全文）
https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/handbook_shinsa/document/index/app_z.pdf9）特技懇第 285 号「IoT 関連技術等に関する事例の充実化〜事例の概要と関連する審査基準の解説〜」
10）「構造を有するデータ」
とは、審査ハンドブック附属書 B 第 1 章の「本章において用いられる用語の説明」に記載されるように、「データ
要素間の相互関係で表される論理的構造を有するデータ」を意味します。
11）「データ構造」
とは、審査ハンドブック附属書 B 第 1 章の「本章において用いられる用語の説明」に記載されるように、「データ要素間の相互関係で表される、データの有する論理的構造」を意味します。

tokugikon

6

2019.9.24. no.294

令和の知財例です。請求項や明細書の記載によっては、請求項【請求項 1】に係る学習済みモデルを、「パラメータ」の集合と認宿泊施設の評判に関するテキストデータに基定すべき場合もあります。そして、そのような場合

づいて、宿泊施設の評判を定量化した値を出力には、「データ」又は「プログラムに準ずるデータ構するよう、コンピュータを機能させるための学造」（後述の 3.2 や 4.2 を参照。）の観点から「発明」

習済みモデルであって、に該当するか否かを判断する必要があります。

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3.2「音声対話システムの対話シナリオのデータ
るように結合された第2のニューラルネット

構造」（附属書 B 第 1 章 3.2 事例 2-13）

ワークとから構成され、上述の「プログラムに準ずるもの」について、審前記第 1 のニューラルネットワークが、少なく査ハンドブック附属書 B 第 1 章の「本章において用とも 1 つ の 中 間 層 の ニ ュ ー ロ ン 数 が 入 力 層 のいられる用語の説明」には「コンピュータに対するニューロン数よりも小さく且つ入力層と出力層の直接の指令ではないためプログラムとは呼べない

ニューロン数が互いに同一であり各入力層への入が、コンピュータの処理を規定するものという点で力値と各入力層に対応する各出力層からの出力値

プログラムに類似する性質を有するものをいう。例とが等しくなるように重み付け係数が学習された

えば、データ構造が「プログラムに準ずるもの」に

特徴抽出用ニューラルネットワークのうちの入力

該当することがある。」と記載されています。

層から中間層までで構成されたものであり、したがって、データ構造が「プログラムに準ずる

前記第 2 のニューラルネットワークの重み付もの」である場合、ソフトウエア関連発明として、け係数が、 前記第 1 のニューラルネットワーク

審査ハンドブック附属書 B 第 1 章 2.1.1 に従って発の重み付け係数を変更することなく、学習され明該当性の判断が行われます。

たものであり、

事例 2-13（音声対話システムの対話シナリオの前記第 1 のニューラルネットワークの入力層

データ構造）は、以下のような請求項のものです。

に入力された、宿泊施設の評判に関するテキス
トデータから得られる特定の単語の出現頻度に【請求項 1】

対し、前記第 1 及び第 2 のニューラルネットワー

クライアント装置とサーバからなる音声対話

クにおける前記学習済みの重み付け係数に基づシステムで用いられる対話シナリオのデータ構

く演算を行い、前記第 2 のニューラルネットワー

造であって、

クの出力層から宿泊施設の評判を定量化した値

対話シナリオを構成する対話ユニットを識別を出力するよう、コンピュータを機能させるたするユニット ID と、めの学習済みモデル。

ユーザへの発話内容及び提示情報を含むメッセージと、この事例では、請求項及び明細書の記載から、請ユーザからの応答に対応する複数の応答候補求項に係る学習済みモデルが「プログラム」であると、と判断され、ソフトウエア関連発明として、審査ハ

複数の通信モード情報と、

ンドブック附属書 B 第 1 章 2.1.1 に従って発明該当

前記応答候補及び通信モード情報に対応付け性の判断が行われ、「発明」に該当する 12）と判断されられている複数の分岐情報であって、前記応答ます。

候補に応じたメッセージ及び前記通信モード情

なお、この事例は、あくまで、請求項に係る学習報に応じたデータサイズを有する次の対話ユ

済みモデルが「プログラム」と認定される場合の事

12）ソフトウエア関連発明の発明該当性の判断の流れは、4.1 を参照してください。この事例では、ソフトウエア・ハードウエア協働要件
で発明該当性が判断されます。

2019.9.24. no.294

7

tokugikon

本文の内容を修正及び追加すること、事例を追加す

ニットを示す複数の分岐情報と、を含み、ることにより、①審査基準及び審査ハンドブックに

前記クライアント装置が、おいて発明該当性に関する明確化、②審査ハンド（1）現在の対話ユニットに含まれるメッセージ

ブックにおいて進歩性に関する明確化、③審査基準

を出力し、とソフトウエア関連発明に係る審査ハンドブックの（2）前記メッセージに対するユーザからの応答

記載の整合性の向上を図る改訂が行われました。

を取得し、この改訂については、特許庁で作成されている資（3）前記ユーザからの応答に基づいて前記応答候

料があります 14）。

補を特定するとともに、前記クライアント装置に

以下では、2.2 で触れた論点の「発明該当性の判設定されている前記通信モード情報を特定し、断」に関連して 4.1 〜 4.3、
「進歩性の判断」に関連し（4）当該特定された応答候補及び通信モード情て 4.4 の内容について説明します。

報に基づいて 1 つの分岐情報を選択し、（5）当該選択された分岐情報が示す次の対話ユ

4.1 ソ フトウエア関連発明の発明該当性の判断

ニットをサーバから受信する（附属書 B 第 1 章 2.1.1）

処理に用いられる、対話シナリオのデータ構造。

ソフトウエア関連発明の発明該当性は、図 3 に示

この事例では、請求項及び明細書の記載から、請す判断の流れで行われます。

求項に係るデータ構造が「プログラムに準ずるもの」図示されるように、まず、審査官は審査基準「第と判断され、ソフトウエア関連発明として、審査ハ

III 部第 1 章」による「自然法則を利用した技術的思

ンドブック附属書 B 第 1 章 2.1.1 に従って発明該当

想の創作」であるか否かの判断を行います。

性の判断が行われ、「発明」に該当する

これで判断されない場合は、次に、「ソフトウエと判断され

13）アの観点に基づく考え方」による判断を行います。

ます。
この事例は、請求項に係るデータ構造が、対話ユ

ここで、「ソフトウエアの観点に基づく考え方」によニットが含む分岐情報に従った音声対話という情報

る判断とは、「請求項に係る発明が、ソフトウエア

処理を可能とするものであり、当該データ構造は、とハードウエア資源とが協働した具体的手段又は具

音声対話システムにおける情報処理を規定するこ体的手順によって、使用目的に応じた特有の情報のと、すなわち、プログラムに準ずるものであること

演算又は加工が実現されているものであるか否かをが比較的明らかなものです。

判断」することを意味します（本稿では、これを「ソしかしながら、請求項において、データ構造と情

フトウエア・ハードウエア協働要件」といいます。）。

報処 理 が 特 定 さ れ て い て も、 デ ー タ 構 造 が コン

このソフトウエア関連発明の発明該当性の判断のピュータの処理を規定するか否かの判断が難しい場

手順は従来から行われてきたものですが、2018 年

合もあるため、この点は、2018 年 3 月の改訂で明3 月の改訂では、従来、ソフトウエア関連発明に係確化されることになります（後述の 4.2 を参照。）。

る審査ハンドブックを踏まえる必要性が低かった技
術分野の審査官やユーザーであってもソフトウエア

4. ソフトウエア関連発明に係る審査基準等の明関連発明の発明該当性の考え方を適切に理解できる確化のための改訂（2018 年 3 月）

ように図 3 が追加されています。
ここで、ソフトウエア・ハードウエア協働要件の2018 年 3 月には、ソフトウエア関連発明に係る判断を含む日本のソフトウエア関連発明に係る審査審査基準等について基本的な考え方を変更せずに、基準等と世界の主要特許庁の審査基準等との関係に

13）この事例でも、事例 2-14 と同様に、ソフトウエア・ハードウエア協働要件で発明該当性が判断されます。
14）「コンピュータソフトウエア関連発明に係る審査基準及び審査ハンドブックの改訂のポイント」（説明資料）
https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/ai_jirei/h30_software_hb_kaitei_point.pdf

tokugikon

8

2019.9.24. no.294

令和の知財審査基準「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）「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

簡単に触れると、世界の主要特許庁の審査基準等にの判断においては、まず、データ構造がプログラム

は、ソフトウエア関連発明の発明該当性等の判断にに準ずるもの、すなわち、データの有する構造がコ関して独自の考え方が記載されています 。現状でンピュータの処理を規定するものという点でプログ

は、各国が独自の実務を有しており、グローバルなラムに類似する性質を有するものであるか否かを判視点から見て調和したソフトウエア関連発明に係る断する必要があります。

15）

請求項においてデータ構造及び情報処理が特定さ審査基準等の考え方が確立している状況とは言えまれていても、データ構造がプログラムに準ずるもの

せん。
このような中でも、日本のソフトウエア関連発明

でないことがあります 17）。しかしながら、これを明に係る審査基準等は、審査の予見性や判断の合理性

確に示す事例が示されていなかった 18）ため、2018から、国内外のユーザーから一定の評価の声が寄せ

年 3 月の改訂では、プログラムに準ずるものに該当られています 。

しない事例を追加しています。その事例は、以下の16）ようなものです。

4.2 データ構造の発明該当性の判断（附属書 B 第

例 2：

1 章 2.1.2）

氏名、住所、電話番号からなるデータ要素が3.2 で記載しましたが、データ構造の発明該当性

15）近年、諸外国のソフトウエア関連発明に係る審査基準等については例えば以下のような調査研究や比較研究が行われています。
・平成 29 年度産業財産権制度各国比較調査研究報告書「各国における近年の判例等を踏まえたコンピュータソフトウエア関連発明等の特許保護の現状に関する調査研究報告書」（2017 年 11 月）
https://www.jpo.go.jp/resources/report/takoku/document/zaisanken_kouhyou/h29_02.pdf
・「（日 本 国 特 許 庁 と 欧 州 特 許 庁 の） ソ フ ト ウ エ ア 関 連 発 明 比 較 研 究 報 告 書（COMPARATIVE STUDY ON COMPUTER
IMPLEMENTED INVENTIONS / SOFTWARE RELATED INVENTIONS REPORT）」（2018 年）
https://www.jpo.go.jp/news/kokusai/epo/software_201903.html
16）第 12 回審査基準専門委員会ワーキンググループの資料 1 の 1.（3）を参照。
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/kijun_wg/document/12-shiryou/10.pdf
17）請求項に係る発明のデータ構造がプログラムに準ずるものと判断されるためには、請求項において情報処理が特定されることは必須ではありませんが、本稿では、請求項においてデータ構造及び情報処理が特定されている場合の判断に着目します。
18）例えば、審査ハンドブック附属書 B 第 1 章 3.2 の事例 2-8（コンテンツデータのデータ構造）の請求項 1、2 に係る発明は、請求項においてデータ構造が特定されているものの発明に該当しない例ですが、情報処理は特定されていません。

2019.9.24. no.294

9tokugikon

を判断することで行われることがあります。

一のレコードとして記憶、管理される電話帳のこの判断においては、「ソフトウエアとハードウ

データ構造であって、コンピュータが、氏名をエア資源とが協働した具体的手段又は具体的手順にキーとして電話番号検索するために用いられる

よって、使用目的に応じた特有の情報の演算又は加データ構造。

工が実現されているか否か」を判断しますが、この「具体的」の程度が 2018 年 3 月の改訂で明確化され

（説明）

ています。

請求項に係る発明において、データ構造に着すなわち、請求項に、使用目的に応じた特有の情

目すると、氏名、住所、電話番号からなる複数報の演算又は加工が記載されている場合には、ハーのデータ要素が一のレコードとして記憶、管理

ドウエア資源として「コンピュータ（情報処理装置）」

されることが特定されているのみであって、各のみが記載されている場合であっても、出願時の技データ要素間にはそれ以外に何らの関係性も特術常識を参酌すると、請求項に係る発明において定されていない。そのため、当該データ要素間「コンピュータ（情報処理装置）」が通常有する「CPUの関係性は、コンピュータが氏名をキーとして（演算手段）」や「メモリ（記憶手段）」等のハードウ

電話番号検索するという一の結果を導くものと

エア資源とソフトウエアとが協働した具体的手段又まではいえないから、当該電話番号検索は、デーは具体的手順によって、使用目的に応じた特有の情タ構造によって規定されたコンピュータの処理

報の演算又は加工が実現されることが明らかなこととはいえない（データ構造ではなく、コンピューがあることを明確化し、これに対応する事例を追加

タ側に用意されたプログラムが、当該電話番号しました。

検索というコンピュータの処理を規定している

追加された事例は具体的には以下のようなものにすぎない。）。

です。

したがって、請求項に係るデータ構造は、コンピュータの処理を規定するものではないから、

例 4：

プログラムに類似する性質を有しておらず、プ

複数の文書からなる文書群のうち、特定の一ログラムに準ずるものではない。

の対象文書の要約を作成するコンピュータで（以下、省略）

あって、
前記対象文書を解析することで、当該文書をこの事例は、請求項に係る発明は、データ構造

構成する一以上の文を抽出するとともに、各文を有しており、しかも、そのデータ構造は電話番に含まれる一以上の単語を抽出し、号検索という処理に用いられています。しかしな

前記抽出された各単語について、前記対象文

がら、データ要素間の関係性が電話番号検索する

書中に出現する頻度（TF）及び前記文書群に含まという一の結果を導くものとまではいえないから、れる全文書中に出現する頻度の逆数（IDF）に基

当該電話番号検索は、データ構造によって規定さづく TF-IDF 値を算出し、れたコンピュータの処理とはいえないと判断して各文に含まれる複数の単語の前記 TF-IDF 値のいます。

合計を各文の文重要度として算出し、前記対象

このように、この事例は、請求項において、デー文書から、前記文重要度の高い順に文を所定数タ構造とそれが用いられる情報処理が特定されてい選択し、選択した文を配して要約を作成するコても、必ずしもプログラムに準ずるものと判断されンピュータ。

ないことを示しています。

（説明）

4.3 ソ フトウエア・ハードウエア協働要件の「具請求項には、入力された文書データの要約を体的」の程度（附属書 B 第 1 章 2.1.1.2）

作成するための、特有の情報の演算又は加工が3. の事例でも記載しましたが、AI 関連発明の発

具体的に記載されている。また、請求項にはハー

明該当性は、ソフトウエア・ハードウエア協働要件

tokugikon

10

2019.9.24. no.294

令和の知財奏される有利な効果が出願時の技術水準から予測さドウエア資源として「コンピュータ」のみが記載れる範囲を超えた顕著なものでもないことは、進歩

さ れ て い る が、
「コ ン ピ ュ ー タ」が 通 常 有 す る性が否定される方向に働く要素となる」という記載

CPU、メモリ、記憶手段、入出力手段等のハーを追加して、これに対応する事例（附属書 B 第 1 章

ドウエア資源とソフトウエアとが協働した具体2.2.3.3 の例 1 〜例 3）を追加しました。

的手段又は具体的手順によって、使用目的に応

次に、進歩性が肯定される方向に働く要素に関じた特有の情報の演算又は加工が実現されるこ

して、「ある特定分野に適用されるコンピュータ技とは、出願時の技術常識を参酌すれば当業者に術の手順又は手段等を他の特定分野に適用しよう

とって明らかである。

とすることは、当業者の通常の創作能力の発揮に（以下、省略）当たるが、この適用に際して、所定の技術的条件

この事例は、ソフトウエア・ハードウエア協働要を設定することで奏される有利な効果が出願時の件を満たすにあたって、必ずしもハードウエア資技術水準から予測される範囲を超えた顕著なもの

源を詳細に特定する必要はないことを示していまである場合等には、進歩性の存在が推認できるこす。

とがある」という記載を追加して、これに対応する事例（附属書 B 第 1 章 2.2.3.3 の例 4、 例 5）を追加

4.4 他 の特定分野へ AI 技術を適用した発明の進しました。

歩性の判断（附属書 B 第 1 章 2.2.3.3）

5. AI 関連発明の事例の追加（2019 年 1 月）

AI 関連発明が多く創出されることが予想される
ところ、ユーザーからは、そうした AI 関連発明の進歩性について、的確な判断を確保するよう求める

3. 及び 4. で行われた改訂で、2.2 で触れた「発明声が多く上げられていました。具体的には、ユー該当性の判断」及び「進歩性の判断」の論点では議

ザーからは他の特定分野へ単に公知の AI 技術を適論が進んできました。しかしながら、「記載要件の用した発明について進歩性が認められることについ判断」及び「進歩性の判断」の論点ではユーザーがての懸念が寄せられていました 。

依然として疑問や意見を持っていることが分かって19）きました 20）。

審査基準の進歩性の考え方に従えば、他の特定分
野へ単に公知の AI 技術を適用した発明については

そこで、2019 年 1 月の改訂では、この点を明確

進歩性が否定される方向になるのですが、AI 関連にするために事例の追加が行われています。この改発明に関して、この点を明確にするために、審査ハ訂については、特許庁で作成されている資料がありンドブックの改訂を行いました。

ます 21）ので網羅的な説明は、そちらを参照してく

まず、進歩性が否定される方向に働く要素に関し

ださい。

て、
「ある特定分野に適用されるコンピュータ技術

以下では、「進歩性の判断」に関連して 5.1、
「記載の手順、手段等を他の特定分野に単に適用するのみ

要件の判断」に関連して 5.2 及び 5.3 の内容についであり、他に技術的特徴がなく、この適用によってて説明します。

19）第 12 回審査基準専門委員会ワーキンググループの資料 1 の 1.（3）を参照。
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/kijun_wg/document/12-shiryou/10.pdf
20）具体的には、AI 関連発明は基本的にソフトウエア関連発明に係る審査基準等に沿って判断がなされればよいが、「記載要件の判断」について、発明の技術的特徴に応じて求められる開示の程度が異なるのではないかとの意見、「進歩性の判断」について、教師データが発明の技術的特徴として進歩性に影響する場合があり得るとの意見が寄せられました。この点については、第 13 回審査基準専門委員会
ワーキンググループの資料 2 を参照。
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/kijun_wg/document/13-shiryou/20.pdf
21）「AI 関連技術に関する事例の追加について」（説明資料）
https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/ai_jirei/jirei_tsuika.pdf「AI 関連技術に関する事例について」（事例全文）
https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/ai_jirei/jirei.pdf

2019.9.24. no.294

11

tokugikon

5.1 教師データの選択及びその前処理に特徴があない場合、実施可能要件を満たすとはいえません。

る発明の進歩性の判断（附属書 A 5. 事例 34

このことから、発明の詳細な説明には、必要とさ〜 36）

れる出力精度を有する学習済みモデルを製造できるように記載されている必要があります。そして、教AI 関連発明には、学習段階での教師データの選師データの観点からすれば、 例えば、 以下の（A）

択やその前処理に特徴がある発明があります。
事例 34（水力発電量推定システム）の請求項 2、〜（C）のいずれかを満たす場合には、必要とされ事例 35（ネジ締付品質推定装置）、事例 36（認知症る出力精度を有する学習済みモデルが製造できるこレベル推定装置）は、このような発明の進歩性の判とが当業者に理解できるといえます。

断を明確にするために作成された事例です。

（A）出願時の技術常識に鑑みて、教師データに含まれる複数種類の間に相関関係等が存在すること事例 34 の請求項 2 は、水力発電量の推定に上流が推認できる、域の気温を用いるものであり、学習に用いる教師データとして上流域の気温を用いるものですが、こ（B）教師データに含まれる複数種類のデータの間のの点を開示する先行技術は発見されておらず、この相関関係などが明細書等に記載された説明や統

教師データの追加に顕著な効果が認められるため、計情報に裏付けられている、進歩性が肯定されるものです。一方、事例 35 は、（C）教師データに含まれる複数種類のデータの間のドライバにより自動ネジ締付作業が行われたときの相関関係などが実際に作成した学習済みモデル

ネジ締付品質の推定に回転速度、角加速度、位置及の性能評価により裏付けられている、
このような観点から作成されたのが、事例 46 〜

び傾きの 4 つの状態変数を用いるものであり、学習50 となります。

に用いる教師データとしてこの 4 つの状態変数を用いるものですが、これらの学習に用いる教師データ

まず、事例 46（糖度推定システム）は、上記（A）

が先行技術に開示された既知のデータの組み合わせ〜（C）のいずれにも該当しないことから、実施可であり、顕著な効果が認められないため、進歩性が能要件を満たさないと判断されるものです。この事否定されるものです。

例 46 の請求項は以下のようなものです。

これらの事例は、4.4 で示した内容と同様に、進【請求項 1】

歩性の判断においては顕著な効果が認められるか否

人物の顔画像と、その人物が栽培した野菜のかが重要な要因の一つになることを示していると考

糖度とを記憶する記憶手段と、えられます。
さらに、事例 36 は、学習に用いる教師データに

前記記憶手段に記憶された人物の顔画像と前対する前処理により進歩性が肯定されるものです。

記野菜の糖度とを教師データとして用い、入力

このように、学習段階での教師データの選択やそを人物の顔画像とし、出力をその人物が野菜をの前処理に特徴がある発明の進歩性の判断は AI 関連

栽培した際の野菜の糖度とする判定モデルを機

発明に特有のものと言えますが、その基本的な進歩

械学習により生成するモデル生成手段と、人物の顔画像の入力を受け付ける受付手段と、性の考え方は他の発明と変わるところがありません。

前記モデル生成手段により生成された判定モ

5.2 教師データに含まれるデータ間の相関関係のデルを用いて、前記受付手段に入力された人物

有無に関する記載要件の判断（附属書 A 1.

の顔画像から推定されるその人物の栽培した際事例 46 〜 50）の野菜の糖度を出力する処理手段と、を備える糖度推定システム。

所定の教師データで学習させた学習済みモデル
を、一定の結果を達成するための装置やシステムに適用するためには、一定の結果を達成するために必

この事例は、発明の詳細な説明には、人物の顔画要とされる出力精度を有する学習済みモデルを製造

像とその人物が野菜を栽培した際の野菜の糖度につできる必要があります。そして、このように必要といて、「人相とその人が育てた野菜の糖度に一定のされる出力精度を有する学習済みモデルを製造でき関係性がある」と述べられているにとどまり、具体

tokugikon

12

2019.9.24. no.294

令和の知財的な相関関係等については記載されておらず、出願

め、上記（B）又は（C）に該当し、実施可能要件を時の技術常識に鑑みてもそれらの間に何らかの相関満たすものです。

関係等が存在することが推認できるとはいえず、実際に生成された判定モデルの性能評価結果も示され

5.3 A I によりある機能を持つと推定された物に関ていないとし、実施可能要件を満たさないと判断さする記載要件の判断（附属書 A 1. 事例 51）

れる事例です。

審査基準には、「実施例を用いなくても、当業者が明細書及び図面の記載並びに出願時の技術常識に

次に、事例 47（事業計画支援装置）、事例 48（自基づいて発明を実施できるように発明の詳細な説明

動運転車両）は、上記（A）に該当し、実施可能要件を記載することができる場合は、実施例の記載は必を満たすものです。例えば、事例 47 の請求項は以要ではない」（審査基準第 II 部第 1 章第 1 節 2.（3））

下のようなものです。

と記載されています。また、「なお、化学物質に関する技術分野のように、一般に物の構造や名称からその物をどのように作り、どのように使用するかを【請求項 1】
特定の商品の在庫量を記憶する手段と、理解することが比較的困難な技術分野に属する発明

前記特定の商品のウェブ上での広告活動デーの場合に、当業者がその発明の実施をすることができるように発明の詳細な説明を記載するためには、

タ及び言及データを受け付ける手段と、過去に販売された類似商品に関するウェブ上

通常、一つ以上の代表的な実施例が必要である。までの広告活動データ及び言及データと、前記類

た、用途発明（例：医薬）においては、通常、用途似商品の売上数とを教師データとして機械学習を裏付ける実施例が必要である。」（審査基準第 II 部

された予測モデルを用いて、前記特定の商品の第 1 章第 1 節 3.1.1（3））とも記載されています。

広告活動データ及び言及データから予測される

そこで、化学物質に関する技術分野等に属する発今後の前記特定の商品の売上数をシミュレー

明において、AI によりある機能を持つと推定（出力）

ションして出力する手段と、されたが、明細書に実施例の記載がなかった場合に記載要件をどのように判断するかについては明確化

前記記憶された在庫量及び前記出力された売する必要がありました。

上数に基づいて、前記特定の商品の今後の生産事例 51（嫌気性接着剤組成物）はこのような意図量を含む生産計画を策定する手段と、で設けられたものであり、請求項は以下のようなも前記出力された売上数と、前記策定した生産のです。

計画を出力する手段と、を備える事業計画支援装置。

【請求項 1】
この事例は、発明の詳細な説明には、ウェブ上で嫌気性接着剤組成物であって、0.08 〜 3.2 質の広告活動データ及び言及データと売上数との間の量％の化合物 A、0.001 〜 1 質量％の化合物 B 及

具体的な相関関係等については記載されていない

び、残余が嫌気的に硬化可能な（メタ）アクリレー

が、出願時の技術常識に鑑みてこれらの間に相関関

トモノマーからなり、 さらに、 硬化開始から 5係等が存在することが推認できるとして、実施可能分以内に 24 時間硬化強度の 30％以上の硬化強要件を満たすと判断される事例です。

度を示す嫌気性接着剤組成物。

さらに、事例 49（体重推定システム）、事例 50（被そして、発明の詳細な説明には、請求項に記載さ験物質のアレルギー発症率を予測する方法）は、請れるように化合物 A 及び化合物 B を組み合わせて配求項 1 に係る発明は、 上位概念で記載された教師

合すると、硬化開始から 5 分以内に 24 時間硬化強データで特定された発明であるため、実施可能要件

度の 30％以上の硬化強度を示す嫌気性接着剤組成を満たさないが、請求項 2 に係る発明は、下位概念物を得られることに関する学習済みモデルによる予で記載された教師データで特定された発明であるた

測結果が記載されています。しかしながら、発明の2019.9.24. no.294

13

tokugikon6. おわりに詳細な説明には、上記配合比の範囲で配合された嫌気性接着剤組成物を実際に製造し、その硬化強度を測定した実施例は記載されておらず、その学習済み

AI 技術に限らないことですが、技術が進歩するモデルの予測精度についても検証されていません。

に従って、当該技術分野の当業者が把握する技術常また、化合物 A や化合物 B のいずれか又はその組合

識は変化していきます。近年行われてきた審査基準

せを添加することで接着剤組成物の硬化開始から 5等の改訂は、当業者が把握する技術常識を仮定した

分以内に硬化強度が向上することについては知られ上での審査判断を明確化したものですから、技術常ていません。

識の変化に応じて審査判断は変化していく可能性がさらに、嫌気性接着剤組成物において、硬化開始あります。したがって、特に、AI 技術等の進歩がから 5 分程度の短時間のうちに硬化強度を上昇させ著しい技術においては、このような技術常識の変化

るように制御することは難しく、ポリマー原材料やに応じて、的確な審査判断を行っていく必要があり

フリーラジカル開始剤及び還元剤の種類、組合せ、ます。ここでの的確な審査判断とは、例えば、技術

配合比など、種々の製造条件が密接に関連するもの

常識が増えるに従って記載要件の拒絶理由は生じなであることが出願時の技術常識であり、他方で、嫌い方向になると思われますが、そのような技術常識

気性接着剤組成物において、学習済みモデルの予測に基づいて新規性・進歩性の判断を行うことで、記結果が実際の実験結果に代わりうることは出願時の載要件及び特許要件を適切なバランスで判断してい技術常識でないという前提を置いています。

くということだと考えます。

このように、発明の詳細な説明の記載や出願時のまた、技術常識の変化に応じて、今後も審査ハン

技術常識に多くの前提が置かれている点に注目してドブックに適切な事例が掲載されるように検討してください。この事例では、このような前提も考慮しいくことは重要であると思われます。

た上で、実施可能要件違反及びサポート要件違反の最後になりましたが、この場をお借りして、審査拒絶理由が存在するという判断をしています。

基準室に在籍した際にお世話になった皆様、また、したがって、化学組成物の発明において、発明の著者の在籍期間の前後に本稿で取り上げた一連の審

詳細な説明には、学習済みモデルによる予測結果が査基準等の改訂に携わってきた皆様に謝意を伝えさ記載されているものの、実施例が記載されていないせていただきます。

場合に、技術常識等を考慮せずにこの判断を一般化して、常に、実施可能要件違反及びサポート要件違反の拒絶理由が存在すると判断されるわけではない点には留意が必要です。

profile伊藤 真明（いとう まさあき）
平成 17 年 4 月 特許庁入庁（審査第三部金属電気化学）
審査推進室、品質管理室、審査第三部無機化学（セラミックス）、
審査基準室を経て、平成 30 年 10 月から現職。
（平成 31 年 4 月から特許庁技術懇話会代表幹事）

tokugikon

14

2019.9.24. no.294