［米国］AI は発明者となり得るか
Artificial Intelligence and Inventorship
連邦巡回高等裁判所 2022 年８月５日判決
STEPHEN THALER, v. KATHERINE K. VIDAL, No. 2021-2347
河野 英仁
抄 録
近年、生成系 AI（Artificial Intelligence）が話題となっており、各分野で生成系 AI を用
いた開発が行われ、その成果物についても特許出願がなされている。AI を用いて成果物を発明したのは AI を設計した人間なのか或いは AI なのか、近年の AI 技術の急速な進化に伴いその境界が曖昧となってきた。
本稿で紹介する DABUS 事件では、発明者を人工知能機械 DABUS とする特許出願が米国になされたが、連邦巡回区控訴裁判所（以下、CAFC：Court of Appeals for the Federal
Circuit）は機械である AI は米国特許法に規定されている個人ではないから米国特許法における発明者には該当しないと判示した。
本稿では DABUS 事件における CAFC 判決を解説すると共に、発明者適格性が問題となる生成系 AI の事例及び AI の共同発明者としての地位に関する議論について解説する。
目 次

モノを生成するよう当該 AI を開発した人間な１．はじめにのか、あるいは、当該 AI 自体なのかが問題と

２．人工知能 DABUS を発明者とする特許出願なる。

２．１ 発明の概要

この問題点について、Thaler 氏は発明者を人

２．２ 訴訟の経緯

工知能機械である DABUS とし、米国を含め世２．３ CAFC の判断

界各国の主要特許庁に特許出願を申請し、世界

３．考察の特許実務家に AI の発明者適格性について熟３．１ 世界各国の判断考させる機会を与えた。

３．２ 生成系 AI 特許の例

本稿では最初に発明者を DABUS とする特３．３ AI は共同発明者となり得るか

許出願についての CAFC 判決を紹介し、次いで、発明者適格性が問題となる米国の生成系 AI

４．おわりにに関する特許事例を創薬及び GPT 分野において解説する。そして、最後に次の問題として AI

１．はじめにが共同発明者となり得るかについて議論する。
ChatGPT の公開に伴い、様々なメディアで
生成系 AI に対する取り扱いが議論されるよう

２．人工知能 DABUS を発明者とする特許出願になっているが、特許の分野においては生成系
AI により生成されたモノ自体の発明者が、その２．１ 発明の概要
1

Stephen Thaler 氏は、2019 年「食品コンテナ」と称する米国特許出願 No16/524350（350出願）及び「注目を集めるデバイス」と称する
米国特許出願 No16/524532（532 出願）を米国
特許商標庁（以下、USPTO という）に申請した。出願人は Thaler 氏であるが、発明者の欄には人工知能機械の名称である DABUS を記載していた。350 出願及び 532 出願は、国際特許
出願 WO2020079499（499 出願）を基礎として米国に国内移行されたものである。499 出願の

図２－１ フードコンテナを示す説明図

発明者欄にも「本発明は、人工知能 DABUS によって自律的に生成された」と記載されていた。

（２）注目を集めるデバイスのクレーム

参考のため、それぞれのクレームと、食品コン強化された注目を集めるためのデバイスにおテナ及び注目を集めるデバイスを図２－１及び

いて、

２－２にそれぞれ示す。

（a）連続する 300 ミリ秒間隔にわたるランダ（１）食品コンテナのクレーム

ムウォークから生成される、約４ヘルツのパル

食品または飲料（10）のコンテナにおいて、

ス周波数と約２分の１のパルス列フラクタル次コンテナの内部チャンバを画定するほぼ円筒

元の特性を有するラクナパルス列の入力信号を形の壁（12）を有し、該壁は内面（16）及び外備え、各ステップは大きさが等しく、フラクタ面（14）を有し、均一な厚さであり、ル次元の式 ln（ニューロンの正味入力と発火閾
値との切片の数）/ln（サンプリングされた 300

ほぼ円筒状の壁の上部及び底部のいずれかの端部を備え、

ミリ秒間隔の総数）を満たすパルス列を表し、壁（12）は、対応内面及び外面（14, 16）上（b）前記入力信号によって脈動動作するように、対応する凸状及び凹状のフラクタル要素に構成された少なくとも１つの制御可能な光源（18-28）を持つフラクタルプロファイルを有（６）を備え、し、

前記ラクナパルス列の結果として、ニューラ

凸面フラクタル要素及び凹面フラクタル要素

ル炎が前記少なくとも１つの制御可能な光源かは、壁（12）のプロファイルにピット（40）及ら放出される。

びバルジ（42）を形成し、コンテナの壁は柔軟であり、そのフラクタル
プロファイルを曲げることができ、壁のフラクタルプロファイルにより、複数の前記コンテナを互いに係合させることによる結合が可能となり、壁の柔軟性により、前記コンテナまたは複数の前記コンテナの任意の結合を外すことができる。
2

裁判所は略式判決を求めるUSPTO の申立を認め、Thaler 氏の出願を復活させる要求を却下した。地方裁判所は、米国特許法に基づく「発明者」は「個人 individual」でなければならず、法律で使用されている「個人」の平易な意味は
自然人であると結論付けた。
地裁の判決に対し Thaler 氏は控訴した。
２．３ CAFC の判断
CAFC は地裁の判断を維持する判決を下した。その理由は以下のとおりである。
控訴の唯一の争点は、AI ソフトウェアシステ
ムが米国特許法の下で「発明者」になり得るかどうかである。法解釈の論争を解決する際、法文解釈から始め、法文の文言が明確である場合
図２－２ 注目を集めるデバイス

はそこで審理は終結する。
法文の文言に曖昧さはなく、
米国特許法では、

２．２ 訴訟の経緯

発明者は自然人でなければない。つまり、人間である。米国特許法は、発明者は「個人

USPTO は、申請された 350 出願及び 532 出

individual」であると明確に規定している。2011

願は共に有効な発明者を欠いており、不完全で年以降、LeahySmith America Invents Act のあると判断した。USPTO は、各出願について成立により、米国特許法は「発明者」を「個人、非仮出願の欠落部分をファイルする通知

または共同発明の場合は、発明の主題を発明ま（ Notice

たは発見した個人の集合体」と定義している
（米

to

File

Missing

Partsof

Nonprovisional Application）を Thaler 氏に送国特許法第 100 条（f））
。

付し、有効な発明者を特定するよう要求した。

同法は同様に、「joint inventor 共同発明者」

これに対し、Thaler 氏は USPTO 長官に、発及び「coinventor 共同発明者」を「共同発明の明者の声明に基づいて通知を無効にするよう請

主題を発明または発見した個人のいずれか」と願した。

定義している（米国特許法第 100 条（g））
。さ

USPTO は、
「マシンは発明者としての資格がらに、特許出願の際に必要とされる宣誓に関し、ない」という理由で Thaler 氏の請願を却下し特許法は一貫して発明者及び共同発明者を「個た。Thaler 氏は再検討を求めたが、USPTO は人」と呼んでいる（米国特許法第 115 条）。

これを拒否し、特許出願の発明者は自然人でな

米国特許法は「個人」を定義していない。しければならないと再度説明した。

かし、最高裁判所が判示したように、名詞とし

その後、Thaler 氏は、行政手続法第 702 条～て使用される場合、「個人」は通常、人間、人物

704 条及び 706 条に基づいて、請願に対するを意味する１）。これは、我々が「日常用語でこUSPTO の最終決定の司法審査を求めた。地方の言葉を使用する方法」と一致している。一般
3

に「個人が店に行った」、「個人が部屋を出た」、

３．考察「個人が車に乗った」と言い、それぞれが間違いなく自然人を指している。辞書は、これが言３．１ 世界各国の判断

葉の一般的な理解であることを確認している。
その結果、最高裁判所は、法律で使用される場（１）各国への出願状況

合、「議会が意図した何らかの兆候」
がない限り、

DABUS を発明者とする Thaler 氏の特許出「個人」という言葉は人間を指すと判断した。

願は、オーストラリア、欧州、米国、英国、ド

米国特許法には、議会が既定の意味から逸脱

イツ、ブラジル、カナダ、中国、インド、イスすることを意図していたことを示すものは何も

ラエル、日本、ニュージーランド、韓国、サウない。
それどころか、
米国特許法の他の規定も、ジアラビア、南アフリカ共和国、スイス、及び、

米国特許法における「個人」が人間を指すとい

台湾の 17 の国と地域に提出された。本特許出う結論をサポートしている。たとえば、特許法願は無審査制度である南アフリカ共和国ででは、「個人」を指すために「彼自身 himself」

2021 年７月に登録（ZA202103242）されたもと「彼女自身 herself」という人称代名詞を使用のの、現在のところ、他の国においては DABUS

している（米国特許法第 115 条（b）
（2））
。

を発明者とする特許出願は全て特許として成立

米国特許法はまた、発明者（死亡、無能力、していない。

または利用できない場合を除く）に宣誓書または宣言書を提出することを要求している。AI シ（２）オーストラリアでの発明者適格性をめぐ

ステムが信念を形成できるかどうかを判断する

る争いことはできないが、Thaler 氏が DABUS に代

そのうち、オーストラリアでは、オーストラ

わって必要な声明を自分で提出したという事実

リア連邦地方裁判所が DABUS の特許出願をに反映されているように、裁判記録には、認める肯定的な判決２）を下したため、注目され

DABUS が信念を形成できたことを示すものはた。

存在しない。

（i）オーストラリア特許庁の判断

Thaler 氏は、イノベーションを促進するため

Thaler 氏は 2019 年９月にオーストラリア特に、AI によって生成された発明は特許可能で許庁に DABUS を発明者とする特許出願を行あるべきだと主張している。しかしながら、った（AU2019363177）。特許庁長官は、発明をThaler 氏の政策的主張は憶測であり、特許法の行う発明者の一般的な辞書の定義に依拠し、ま本文にその根拠はない。法律が明確かつ直接的

た、権利の法人等への譲渡がない限り、発明者に答えているため、裁判所の分析が文言そのもが特許権者であるところ、機械は譲渡行為を行のの意味を超えて脱線することはない。
ここで、うことができないと述べた。
以上の理由により、議会は自然人のみが発明者になることができる

オーストラリア特許庁長官は、機械であると判断したため、AI は発明者になることはで

DABUS は特許出願のための発明者ではない

きない。

として出願を拒絶した。Thaler 氏はオーストラ

以上の理由により、CAFC は、発明者は自然

リア連邦地方裁判所に提訴した。

に限られるとした、地方裁判所の決定を支持した。

（ii）オーストラリア連邦地方裁判所の判断
オーストラリア連邦地方裁判所はオーストラ4リア特許庁の決定を覆し人工知能機械は発明者
たりえるとの判決を下した。オーストラリア連（３）日本での取り扱い

邦地方裁判所は、発明者の通常の意味は非人間

日本においても DABUS の特許出願は却下を排除するものではなく、また他の法律と異な処分となった。特許法第 36 条第１項は、願書

り、オーストラリア特許法は「発明者」というに発明者の「氏名」を記載し、また出願人の「氏用語について定義していない、ことをその理由

名又は名称」を記載しなければならない旨規定とした。本判決に対しオーストラリア特許庁長

しており、発明者の表示には「名称」に相当す

官はオーストラリア連邦高等裁判所に控訴した。

るものが含まれていない。
当該規定の相違から、
特許法第 36 条第１項各号に規定する「氏名」（iii）オーストラリア連邦高等裁判所の判断は自然人の氏名、「名称」は法人の名称を指すもオーストラリア連邦地方裁判所の判決は AIのと解し、同項第２号の規定に基づき記載するを発明者として認めた世界初の判決として注目

発明者の欄には、発明をした自然人を記載すべされたが、オーストラリア連邦高等裁判所の５きものとして取り扱っている。

名からなる合議体はオーストラリア特許庁長官

また、産業上利用することができる発明をしの主張を認め、DABUS を発明者とする特許出た者が、その発明について特許を受けることができ（特許法第 29 条第１項柱書き）
、特許を受

３）

願の拒絶を支持する判決 を下した。
Thaler 氏は DABUS を唯一の発明者としてける権利は、移転することができ（特許法第 33

指名したが、合議体は、人工知能機械が発明の条第１項）、
特許出願前における特許を受ける権

発明者になることは法的に不可能であり、これ利の承継は、その承継人が特許出願しなければ、は発明者の要件を満たしていないという点で特第三者に対抗することができない（特許法第 34

許庁長官による決定に同意した。

条第１項）
。

オーストラリア特許法第 34 条は特許出願人

発明者は特許を受ける権利を発明の完成と同として資格を有する者は、実際の発明者、実際時に有する主体であり、特許を受ける権利を有の発明者の譲受人、亡くなった実際の発明者のする発明者が当該権利を出願前に移転すること

法定代理人等と定めている。合議体は本規定のができるとするこれらの規定は、発明者は、権立 法 趣 旨 から す れば 、法 的 な 人 格 (Legal

利能力を有する者であって出願人になり得る者

Personality)を有する者のみが「実際の発明者」

として自然人であることを予定している。以上となり得ることは明らかであり、法的な人格をの理由により、願書の発明者欄に、人工知能機

有さない人工知能機械は発明者には該当しない

械を含む機械を記載することを認めない取り扱と判断した。合議体は、特許は「発明を通じていとしている４）。

ク レー ムす る発明 者また は誰 か（ to theThaler 氏の世界各国への出願は各国特許庁

inventor or somebody claiming though the

及び裁判所に AI は発明者たり得るかという問

inventor）」にのみ付与されるという主張に同意

題を直接問うものであり、その意味では賞賛にした。そして、発明は、法的なアイデンティテ

値するプロジェクトと言えよう。

ィを持たない機械からではなく、自然人からの３．２ 生成系 AI 特許の例

み発生すると述べ、人工知能機械である
DABUS を発明者とする特許出願は最終的にオーストラリアにおいても認められなかった。

マテリアルズインフォマティクスの分野にお5

いては AI を活用してスクリーニングを行い、から 5000 ドルであり、さらに、ウェットラボ

より効率よく目的とする対象物を導出する試み

で 20 人の候補者が合成してテストする平均時がなされている。また 2023 年に入ってから注

間は、約１か月にも及び、効率が良いとは言え目を集めている GPT をマテリアルズインフォ

ないという問題がある。
図３－１は、AI 設計分子候補をフィルタリン

マティクスに適用する試みもなされている。以下に AI の発明者としての地位が問題となり得グするためのパイプライン 100 である。

る生成系AI の２つの特許出願内容を解説する。
（１）AI 設計分子のフィルタリング特許（i）書誌事項
特許出願人 IBM
出願日 2020 年５月 21 日
公開日 2021 年 11 月 25 日
公開番号 US2021/0366580
発明の名称 実験室試験用の人工知能設計分子

図３－１ AI 設計分子候補をフィルタリングのフィルタリングするためのパイプライン
パイプライン 100 は、３つのスクリーニング（ii）概要US2021/0366580（以下、580 特許）は、AIを使用し、候補 AI 設計分子の初期セット 102が生成した AI 設計分子を標的薬剤の特性を有を実行可能（Viable）な候補 114 にフィルタリ

するか否かを分類する分類器を用いて候補医薬ングする。３つのスクリーニングフェーズは、品を選択し、候補医薬品と生物学的標的との間

ヒューリスティックベースのスクリーニングフの分子相互作用をシミュレートするシミュレー

ェーズ 104、コンピュータシミュレーションス

タを用いて、ウェットラボ用の最終候補医薬品

クリーニングフェーズ 108、及びウェットラボ

を評価する技術に関する。

スクリーニングフェーズ 112 を含む。
最初に候補 AI 設計分子の初期セット 102 を数百から数十万以上生成する。候補 AI 設計分（iii）特許内容の説明
AI は、新規医薬品の開発に際し、新規分子の子の初期セット 102 は、診断、治療、治癒、及設計に活発に利用されている。しかしながら、び特定の疾患に関連して特定の生物学的応答をAI を使用して新規医薬品を発見する場合、多く提供するように設計された医薬品を含む。例えの問題がある。たとえば、不均衡なクラスとノば、候補の初期セット 102 は、抗菌剤、抗ウイイズの多いラベルが原因で、多くの AI 分子設

ルス剤、抗癌剤などとして機能するように設計計手法は、ウェットラボ実験を使用して合理的された AI 設計分子を含む。

に評価するには非常に多くの候補を生成してし次に、パイプライン 100 に従って、ヒューリ

まう。一部の AI 分子設計手法では、数千からスティックベースのスクリーニングフェーズ

数十万の候補を生成する。

104 を使用し、事前定義されたターゲット特徴

現在、ウェットラボ環境で単一の候補を合成に基づいて、分類器を使用して初期セット 102

及びテストするための最小コストは、
3000 ドルから候補の第１のサブセット 106 を選択する。
6

具体的には分類器は、初期候補分子のそれぞれ

ベースのスクリーニングコンポーネントと、が、定義された標的特徴を有するか否かを決定

候補医薬品と１つまたは複数の生物学的標する。例えば、候補 AI 設計ペプチドをスクリ的との間の分子相互作用の１つまたは複数のコーニングして、最も効果的な広域スペクトル抗

ンピュータシミュレーションを使用して候補医

菌剤を有する候補 AI 設計ペプチドのサブセッ

薬品を評価し、ウェットラボ試験用の候補医薬トを選択する。

品の第２のサブセットを選択するシミュレーシ

次いで、コンピュータシミュレーションスクョンベースのスクリーニングコンポーネントとリーニングフェーズ 108 において、物理駆動型を備える。

コンピュータシミュレーションを使用して第１のサブセット 106 からリード候補 AI 設計分子

このように 580 特許によれば、AI が生成しの第２のサブセット 110 を選択すべく、分子動た膨大な数の AI 設計分子に対し、AI 分類器を

力学を評価する。第２のサブセット 110 は、候用いて候補医薬品を絞り込み、候補医薬品と生補がコンピュータシミュレーションにおいて標物学的標的との間の分子相互作用をシミュレー

的行動特性を示すかどうか、及び、どの程度示

トするシミュレータを用いて、ウェットラボ用

すかに基づいて、選択される。

の最終候補医薬品を特定することができる。最

最後に、ウェットラボスクリーニング段階

終的に得られた候補医薬品についてモノの特許

112 を使用して、第２のサブセット 110 に含まを出願することとなる。この候補医薬品を発見れるそれぞれの候補をスクリーニングして、実できるようにパイプラインを構築したのは人間

行可能な候補 114 を特定する。ウェットラボス

であるが、最終候補医薬品に到達したのはAI な

クリーニングフェーズ 112 は、リード候補を合のである。

成し、適切な in-vitro 及び in-vivo テストを実行して、リード候補が病原体または別の分子標（２）新規分子構造生成 GPT 特許

的に対して実行可能（viable）か否かを検証す（i）書誌事項る。

特許出願人 Innoplexus
出願日 2021 年６月 18 日
公開日 2022 年 12 月 22 日（iv）クレーム
580 特許のクレーム１は以下の通りである。

公開番号 US20220406403

１. システムにおいて、発明の名称 タンパク質構造を用いて新規分子

コンピュータの実行可能コンポーネントを格構造を生成するシステム及び方法

納するメモリと、メモリに格納されているコンピュータの実行（ii）概要可能コンポーネントを実行するプロセッサとを

US20220406403(以下、403 特許)は 3DGAN備え、前記コンピュータの実行可能コンポーネ（Generative Adversarial Network）、強化学

ントは以下を含む：

習モデル及び GPT を利用して新規分子構造を１つまたは複数の分類器を使用して人工知生成する技術に関する。

能（AI）で設計された分子のセットを評価し、AI で設計された分子の第１のサブセットを候（iii）特許内容の説明

補医薬品として選択する、ヒューリスティック

コンピュータ支援による創薬及び設計方法は、
7

化学的に関連する分子構造を得るために、
設計、

ータソース 104 からタンパク質構造体 201 を合成、特徴付け、スクリーニング、及び治療効読み出し、読み出したタンパク質構造体 201 を果のアッセイ等さまざまなサイクルが必要であ

ボクセル生成器 106 に入力する。ボクセル生成る。
意図した標的タンパク質への結合親和性等、器 106 はタンパク質ボクセル表現 203 を生成

そのような分子構造の望ましい特性は、特定のする。タンパク質ボクセル表現 203 は、タンパ

創薬目標に合わせて徐々に調整される。

ク質構造の複数の特性に関する情報を含む複数

しかしながら、目的の標的タンパク質に結合のチャネルを有している。図３－３はキャビテ

し、薬物のような特性（溶解性、バイオアベイィボクセル表現を生成するためのフローチャー

ラビリティ、非毒性など）を満たす分子を設計トである。

することは、労力と時間のかかる作業である。
従来いくつかの方法が提案されているが効果的ではない。
図３－２はタンパク質のボクセル表現を生成するフローチャートである。

図３－３ キャビティボクセル表現を生成する
ためのフローチャート
タンパク質ボクセル表現203 をルールベース
モジュール 210 及び深層学習モデル 212 に入力する。
ハイブリッドキャビティ検出器214は、
ルールベースモジュール210 及び深層学習モデ
ル 212 の双方の組み合わせに基づいて、タンパ
ク質構造のタンパク質ボクセル表現のキャビテ
ィ領域 217 を検出する。アップスケールモジュ
ール 216 は、キャビティ領域 217 をアップスケ
ーリングしてキャビティボクセル表現219を生成する。図３－４は 3D ボクセル記述子の生成
図３－２ タンパク質のボクセル表現を生成す処理を示すフローチャートである。

るフローチャート
データソース 104 には、タンパク質構造体
201 及びリガンド複合体が記憶されており、デ8

Simplified Molecular Input Line Entry
System）を生成する。SMILES とは、化学構造を文字で表現するルールであり、原子を元素記号で表し、環構造、分岐、結合次数、同位体、不斉（ふせい）中心等を厳密に記述するためのルールである。
すべての化学構造は SMILES 文
図３－４ 3D ボクセル記述子の生成処理を示字列に変換することができる。GPT116 は、リすフローチャート

ッチ 3D 埋め込みベクトル 249 をシーケンスの開始として使用し、トークンの総数がパディン

キャビティ領域のキャビティボクセル表現

グ長に達するまで復号を続ける。すべてのトー219 に基づいて、3DGAN112 により、リガンド

クンを生成後、逆トークン化を実行して、新規構造のリガンドボクセル表現 221 を生成する。

分子構造251 の最終的なSMILES を生成する。

複合ボクセル生成器 234 は、タンパク質構造のこの SMILES より新規分子構造 251 を特定すタンパク質ボクセル表現203 及びリガンド構造

る。

のリガンドボクセル表現 221 に基づいて、タン（iv）クレーム

パク質-リガンド複合体の 3D ボクセル記述子

403 特許のクレームは以下のとおりである。

237 を生成する。生成に際しては、強化学習に

１.システムにおいて、

より最適化された複数の報酬関数に基づいて、コンピューティングデバイスにおける１つま意図した特性を持つタンパク質であるリガンド

たは複数のプロセッサを備え、該プロセッサは複合体の新しい 3D ボクセル記述子 237 を生成

以下のように構成され、する。この報酬関数としては例えば親和性、新マルチチャネル三次元（3D）グリッドを含む

規性、吸収、分布、代謝、排泄、及び毒性

タンパク質構造のタンパク質ボクセル表現を生（ADMET）等がある。図３－５は新規分子構

成し、マルチチャネル 3D グリッドは、タンパ

造の生成処理を示すフローチャートである。

ク質構造の複数の特性に関する情報を含む複数のチャネルを含み、ルールベースの検出と深層学習ベースのモデ
ルの組み合わせに基づいて、タンパク質構造のタンパク質ボクセル表現のキャビティ領域を検出し、検出されたキャビティ領域の局所ボクセルの

図３－５ 新規分子構造の生成処理を示すフロ

少なくともアップスケーリングに基づいて、検ーチャート

出されたキャビティ領域のキャビティボクセル
表現を生成し、

3D ボクセル記述子 237 に基づくリッチ 3D

少なくとも検出されたキャビティ領域のキャ

埋め込みベクトル 249 を 3D キャプションジェ

ビティボクセル表現に基づいて、リガンド構造

ネレータネットワーク 116（GPT）に入力する。

のリガンドボクセル表現を生成し、GPT116 は新規分子構造251 の簡略化された分タンパク質構造のタンパク質ボクセル表現及子入力ラインエントリシステム（SMILES：

びリガンド構造のリガンドボクセル表現に基づ
9

いて、タンパク質-リガンド複合体の 3D ボクセ

なるか？」
、及び、

ル記述子を決定し、「３.AI システムが、共同発明者と見なされる決定された 3D ボクセル記述子に基づくリッ人間と同じレベルで発明に貢献した場合、そのチ 3D 埋め込みベクトルを使用して、新規分子発明は現在の特許法の下で特許を受けることが構造の簡略化された分子入力ラインエントリできるか？」等を含む 11 個の質疑について意システム（SMILES）を生成する。

見を募集した。

403 特許によれば、強化学習及び GPT を活

USPTO が AI の共同発明者の地位について用して新規性及び所望の特性を有する新規分子

意見を募集していることからも明らかなように、

構造 251 を生成することができる。

近年の急速な生成系 AI の進化を考慮すれば、法改正も踏まえた議論が今後も必要となるであ

３．３ AI は共同発明者となり得るかろう。

上述したIBM 及びInnoplexus の特許は共に４．おわりに人間が AI を駆使したパイプラインを構築するものであるが、最終的には、AI が膨大な選択肢

本稿では DABUS 出願に対する米国 CAFCの中から希望する条件に合致する新規医薬品ま判決を紹介すると共に、生成系AI 特許の例と、たは新規分子構造を特定する。選択肢が膨大と生成系AI の進化に伴うAI の共同発明者としてなればなるほど、また条件が複雑になればなるの地位について考察した。現状では AI が発明

ほど AI の貢献度が大きくなる。そうすると、者なんて、と思ってしまうが、今後の更なる AI

人工知能機械が共同発明者となり得るか否かと技術の進化によりいつかは法改正または審査基いう新たな問題が浮上する。

準の見直しが必要となる時代が来るかもしれな

DABUS 事件における CAFC 判決では、人工い。それがいつかは分からないが、特許実務家

知能の助けを借りて人間が行った発明が特許保としては「人間」の発明者をしっかりとサポー

護の対象となるかどうかの問題には直面していトしつつ、今後も技術革新の中心であり共同発

ないことから、USPTO は、2023 年２月 14 日

明者となるかもしれない最新の「AI」を注視しに AI の発明者の地位に関する意見募集を行っていくことが重要となるであろう。
本稿がAI 特た。具体的には、許実務に関わる方の参考となれば幸いである。

「１.機械学習を含む AI は現在、発明創出プロ
セスでどのように使用されているか? 具体例を
執筆者の所属機関名、職名例）河野特許事務所 所長弁理士

挙げよ。これらの貢献のいずれかが、人間によって貢献された場合、共同発明者のレベルに達するほど重要か？」、「２.発明創出プロセスにおける AI システムの注 記（引用文献、参考文献）

使用は、他の技術ツールの使用とどのように異１）Mohamad v. Palestinian Auth., 566 U.S.
449, 454 （2012）２）Thaler v Commissioner of Patents [2021]
FCA 879３）Commissioner of Patents v Thaler [2022]
FCAFC 62４）日本国特許庁「発明者等の表示について」
https://www.jpo.go.jp/system/process/shutuga

10n/hatsumei.html

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