最近の溶接・接合に関する特許行政・
特許出願動向―2019 年度 特許庁との懇談会報告―（一社）日本溶接協会 特許委員会
第１部では，特許庁から表１に示すテーマ２件（最近

1 はじめにの特許行政，AI 関連発明に関する出願状況と審査基準）

特許委員会では，（一社）日本溶接協会会員企業が知について講演をいただいた。また第２部では，特許庁と的財産戦略を構築するための側面支援の１つとして，特会員企業による情報共有・意見交換を行う機会として，許庁の多大なるご協力をいただきながら毎年懇談会を意見交換会の場を設けた。

行っている。今年度は，2019 年 10 月 17 日に溶接会館に

以下に，講演会および意見交換会での質疑応答の内容て，特許庁から４人，会員企業から 40 人が参加して懇について，抜粋して報告する。

談会が開催された。

2 最近の特許行政について

表１

2019 年度懇談会のテーマと特許庁参加者

テーマ

最近の知財情勢と施策紹介について，大きく４つの特許庁参加者（敬称略）

最近の特許行政について 【講演】１ （最近の知財情勢と施策 特許庁審査第二部生産機械（加工機械）
紹介）
技術担当室長 金丸 治之

テーマ（知財をめぐる動向，特許審査の取り組み，グ

ＡＩ関連発明に関する出 【講演】２ 願状況と審査基準につい 特許庁審査第二部生産機械（加工機械）て審査官 奥隅 隆

いた。以下に，講演内容を報告する。

３ 意見交換会【参加者】
特許庁審判部第 13 部門 部門長
栗田 雅弘
特許庁審査第二部生産機械（加工機械）
金丸 治之 室長，竹下 和志 上席審査官，奥隅 隆 審査官

図１

2020年3月号

ローバルな取り組み，最近のトピックス）を解説いただ

2.1 知財をめぐる動向
2.1.1

知財をめぐる動向（グローバル）

図１に示すように，世界の主要国／地域での特許出願

特許出願件数の推移

89

クローズアップ
件数は，中国，米国，日本の順となっているが，他国／行うことが浸透し，量から質への転換が進んでいること

地域がほぼ横ばいもしくは漸減傾向であるのに対し，中がうかがえる。

国の出願件数の伸びが顕著である。2018 年には 154.2 万

2.2 日本特許庁での特許審査の取組み件に達している。
また，出願人居住国別の PCT 国際出願件数は，日本，

2.2.1

世界最速・最高品質の審査

欧州，韓国，中国が増加しており，とくに中国の伸びが図３に示すように，特許庁での一次審査期間は平均顕著で，2017 年に日本を抜いて，米欧に次ぐ３位となっ9.3ヵ月，権利化までの期間は平均 14.1ヵ月となっていている。

る。なお，2023 年度目標として一次審査期間 10ヵ月以

2.1.2

知財をめぐる動向（日本）内，権利化までの期間 14ヵ月以内を掲げている。また

図２に示すように，日本の特許出願件数は，長期漸減

世界各国との比較を参考として示す。

傾向であり，特許登録件数は 17 万件前後で横ばいになっユーザーの早期権利取得を支援する制度として早期審ている。その結果，特許登録率は長期増加傾向である。

査・スーパー早期審査の制度を用意している。いずれもまた，審査請求件数はほぼ横ばいで推移している。これ

特許庁に対する手続きは無料である。

らのことから，日本の出願人の間で，特許出願の厳選を

図２

日本での特許出願・審査請求・特許登録等の推移

図３90

早期審査制度は，実施関連出願，外国関連出願，中小

か

か

か

か

か

か

か

か

か

か

一次審査期間と権利化までの期間

溶

接

技

術

企業・個人・大学等の出願のいずれかの出願が対象であり，2018 年の実績は，21,137 件で一次審査までの期間は審査の制度を用意している。
面接は，審査官と直接対話して意思疎通を円滑化できるもので，審査請求してから審査の手続きが終了するま

平均 2.3ヵ月であった。
スーパー早期審査制度は，実施関連出願で，かつ，外国関連出願である出願が対象であり，2018 年の実績は，685 件で一次審査までの期間は平均 0.7ヵ月であった。

でいつでも要請可能（無料）である。面接要請があった
場合，原則１回は面接を受諾する。
出張面接は，出願人の所在地付近で面接を実施するもまた，特許庁では，審査品質の向上に取り組んでおので，工場見学も同時に実施するなどにより，説明がより，「質の保証（審査の質の維持・向上のための取り組

り効果的になることもある。また，INPIT-KANSAI にみ）」，「質の検証（審査の質の把握のための取り組み）」，

は面接室を設置している。テレビ面接は，出願人所有の「品質管理に対する外部評価」を３つのキーコンポーネPC 等から，インターネット回線でテレビ面接審査へのントとして審査の品質管理を行っている。

参加が可能である（専用ソフトのインストール不要）。

「質の保証」と「質の検証」は，審査官作成の通知書

2018 年の実績は 4,128 件（出張 1,158 件，テレビ 155 件含等の確認を行う「管理職チェック」，管理職や他分野のむ）であった。

審査官等との意見交換・知識共有を行う「協議」，品質

事業戦略的まとめ審査は，事業に関連する複数の出願

管理官が改めて審査の妥当性をチェックする「品質監（申請は２件の出願から可能）について分野横断的にま査」等を組み合わせて実施されている。

とめて審査を受けることが可能である。出願人が望むタ「品質管理に対する外部評価」は，その結果を図４にイミングでの権利化を支援するものである。特許に加示す。2019 年度の評価結果は，満足 6.5％，比較的満足

え，意匠・商標の出願も一つの申請にまとめて審査可能

50.7％，普通 36.5％，比較的不満 5.8％，不満 0.5％であっである。2018 年の実績は，申請 45 件（対象出願の合計た。審査の質全般の評価との関係が強い項目としては，

は特許 446 件，意匠２件，商標１件）であった。

「29 条２項（進歩性）の運用」，「判断の均質性」，「審査2.3 グローバルな取組を通じて付与された特許の権利範囲」，「拒絶理由通知等の記載の分かりやすさ」，「審査官の技術等に関する専門知識レベル」が挙げられている。
2.2.2

2.3.1

海外での早期権利化

海外 の早 期 権利化 に関 して，特 許 審 査 ハイ ウェ イ

ユーザーの事業展開の支援（PPH）がある。この制度の活用により，審査待ち期間

特許庁では，ユーザーの事業展開の支援として，面接は短縮（米国：約 50％短縮）でき，特許率が向上（米（出張／テレビ面接を含む）および事業戦略対応まとめ

国：通常 75％→ PPH85％）する。日本起点の PPH を活

図４

2020年3月号

特許審査の質についてのユーザー評価

91

クローズアップ用することでグローバルポートフォリオを迅速に構築で

2.3.4

国際的な特許制度・運用の調和

きる。2018 年 10 月にはインドとの間で，PPH の施行を

国内外での権利取得の円滑化のために国際的な特許制

2019 年度に開始することで一致した（2019 年 12 月５日

度・運用の調和が重要であるとの認識に基づき，先進国

申請受付開始）。

間会合（特許制度の調和を議論）や五庁会合（特許制度

2.3.2

運用の調和を議論）などを通して議論を実施している。

海外での円滑な権利化

海外での円滑な権利化として，PCT 協働調査がある。

先進国間会合では，実体的側面での特許制度の調和をこの制度では，１つの PCT 出願に対して主担当庁が副目指し，まずは先進国（WIPO 先進国メンバー等約 50ヵ

担当庁と協働して，特許可能性に関する判断を行い，質国）間で制度運用に関する共通の見解を得るべく議論をの高い国際調査結果を出願人に提供するものである。

行っており，直近では 2019 年 10 月にジュネーブで会合

PCT 段階で複数庁の協働による調査報告が得られるたが開催され，新規性喪失の例外（グレースピリオド）等

め，海外での円滑な特許権取得が可能となる。2019 年

について議論した。

４月より，日本語出願を PCT 協働出願の対象として受また五庁会合では，五庁（日米欧中韓の特許庁）間で入開始している。試行期間中（2018 年７月～2020 年６の特許制度の運用調和を目指し議論を行っており，直近

月）は，追加の手数料不要である。

では 2019 年６月に韓国での会合が開催され，過去５年

2.3.3‌ 国際審査協力（グローバルに質の高い権利取得間取り組んできた３つの項目（明細書の記載要件等）に支援）

ついて取り組みを完了することに合意した。

国際審査協力として，海外特許庁と相互に特許審査官を派遣している。実際の出願についての特許要件などを
海外審査官と議論（審査官協議）を行うことで審査実務

2.4 最近のトピックス
2.4.1

特許法等の改正の概要の調和の推進を図るとともに，日本特許庁の審査官（国「侵害した者勝ち」にならないような配慮が必要とい際研修指導教官）による審査実務指導を通じて日本の審う狙いから，侵害が容易，立証が困難，侵害を抑止しに査実務の普及・浸透を促すことにより，わが国企業が海くいといった特許訴訟特有の背景に鑑み，①専門家によ外において円滑かつ予見性高く特許権を取得することをる現地調査（査証），②権利者の生産・販売能力等を超支援するものである。これまでの国際審査協力実績

える部分の損害を認定，③ライセンス相当額の増額の３（2000 年４月～2019 年３月末までの延べ人数）を図５に点について改正を行う。

示している。これまでに 29ヵ国の特許庁・組織との間

2.4.2

優良な顧客体験が競争力の源泉として重要性を高めるで実施してきた。

図５92

意匠法等の改正の概要

国際審査協力実績

溶

接

技

術

中，デジタル技術を活用したデザイン等の保護や，ブランド構築のため，意匠制度等を強化する。
デジタル技術を活用したデザインの保護については，

したいという要望にはスーパー早期審査を提供する。
また，一定の要件を満たしたスタートアップについては，審査請求料や特許料等を 1/3 に減額する。

物品に記録・表示されていない画像まで保護する。また

また情報提供として，スタートアップが「まず見るサ

ブランド構築のためのデザインの保護については，建築

イト」知財専門家と「つながるサイト」を目指した知財物の外観・内装デザインを保護する。関連意匠制度につ

ポータルサイト「IP BASE」を 2018 年 12 月に開設した。

いては，長期にわたり，一貫したコンセプトに基づき開「IP BASE」の魅力的なコンテンツにより，スタート

発されたデザインを保護する。

アップの知財意識の向上を図るとともに，「IP BASE」

この他にも，まず存続期間が「登録日から 20 年」かを通じてスタートアップと知財専門化とのマッチングを

ら「出願日から 25 年」に変更され，また複数意匠の一促進する。

括出願制度が導入され，さらに模倣品対策も侵害品を構

3 AI 関連発明に関する出願状況と成部品に分割して製造・輸入等する行為も取り締まりで審査基準についてきるように，それぞれ改正される。
2.4.3 AI 関連発明に関する取り組み・IoT 特許分類の新設

近年めざましい発展を見せている AI 関連技術に関す

まず AI 関連発明に関する取り組みとして，記載要件

る出願状況および審査基準について，下記の２つの資料

および進歩性に関する審査ハンドブックに 10 事例を追加に基づき解説いただいた。以下に，講演内容を報告す

して，ハンドブックを充実化した。さらに日米欧中韓のる。

特許庁の審査実務担当者を招き，11 月 20 日に AI 関連発・資料１

明の国際シンポジウムを開催し，AI 関連発明の判断ポイ
ントや権利を取得するための留意点について議論した。
次に IoT 特許分類の新設については，IoT 関連技術を

AI 関連発明の出願状況調査（2019 年７月 特許庁 審査第四部 審査調査室）
https：//www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/
sesaku/ai/ai_shutsugan_chosa.html

網羅的に抽出可能な特許分類（ZIT）を世界に先駆けて

・資料２

AI 関連技術に関する特許審査事例について

新設・細分化した。また，ZIT の内容を踏まえて，国際（2019 年３月 特許庁 調整課 審査基準室）

標準として，国際特許分類（IPC）に IoT 関連技術のた

https：//www.jpo.go.jp/system/laws/rule/

めの分類を創設することを提案し，五庁会合およびguideline/patent/ai_jirei.html

WIPO での議論を経て，IPC のサブクラス G16Y として2020 年１月に発効することが決定された。
2.4.4

特許情報提供の刷新

3.1 AI 関連発明の出願状況調査
近年，深層学習を中心に AI 関連の技術が発展してお特許情報プラットフォーム（J-PlatPat）が増強・刷新

り，AI 関連の特許出願も技術分野をまたがって増加しされた。主な機能改善としては，①前日までの審査・審ている。今後も AI 関連の技術開発や特許出願が多数見

判結果にアクセス可能となり，②アクセス可能な審査・込まれることから調査を実施した。

審判書類が拡充され，意匠や商標の書類も見られるよう

AI については様々な定義が可能だが，ここでは図６になり，③中国・韓国文献も検索可能になった。これはもともと別サイトで運営していた中韓特実文献翻訳検索

画像認識
・処理

システムが J-PlatPat に統合されたもので，日本語による全文検索が可能となった。また，④権利が消滅した商標等が検索可能になり，⑤日英翻訳の質を AI の活用で

①AI コア発明
G06N向上させた。
2.4.5

スタートアップ支援

権利取得の経験が少ないスタートアップに向けたもの
で，通常の審査に対して，面接活用早期審査とスーパー
早期審査の２つのメニューを用意し，どちらかを選ぶこの面接審査も受け付ける。またとにかく早く権利を取得
2020年3月号

AI 関連発明②AI 適用発明
G06T1/40, G05B13/02@M 等多数
機器制御・
ロボティクス

各種の診断・検知・
予測・最適化システム

自然言語処理・
機械翻訳とができる。
面接活用早期審査では，審査請求して，一次審査の前

本調査の対象音声認識・処理

AI の適用先

図６

本調査の範囲（AI 関連発明の範囲）

93

クローズアップFI は多数）である。

に示すように，① AI コア発明および② AI 適用発明をま

本調査の結果，図７に示すように，AI 関連発明の出

とめて「AI 関連発明」と定義し，調査対象とした。
ここで① AI コア発明とは，ニューラルネットワーク，

願件数は近年急激に増加していることが分かった。とく

深層学習，サポートベクタマシン，強化学習等を含む各に，2013 年～2017 年までの４年間に，AI 関連発明は約

種機械学習技術のほか，知識ベースモデルやファジィ論

３倍，AI コア発明に限っては約６倍に増えている。今理など，AI の基礎となる数学的または統計的な情報処

回の調査では 1988 年～2017 年の 30 年間を調査対象期間

理 技 術 に 特 徴 を 有 す る 発 明（ 付 与 さ れ る FI は 主 にとしているが，1990 年前後にも出願件数が多い時期がG06N）である。

あることが分かる。1990 年前後は第二次 AI ブームと呼また② AI 適用発明とは，画像処理，音声処理，自然

ばれている時期であり，近年は第三次 AI ブームと呼ば言語処理，機器制御・ロボティクス，診断・検知・予れている。なお，今回の調査対象には含まれていない

測・最適化システム等の各種技術に，①の AI コア発明

が，1950 年～1960 年前後に第一次 AI ブームと呼ばれてを適用したことに特徴を有する発明（付与が想定されるいる時期がある。

400,000

439,175

318,479

367,590

350,000
300,000
250,000

AI関連発明の国内出願件数

3,000

第二次 AI ブーム

AI 関連発明（左軸）AI 関連発明のうち G06N が付与されているもの（左軸）2,500

国内全体の出願件数

450,000【参考】国内全体の出願件数（右軸）

第三次 AI ブーム

2,000
1,500
1,000
500
0

出願年

図７
3,000

AI 関連発明の国内出願件数の推移

その他
G08G
（交通制御）
B25J（マニピュレータ）
G06F17/20-28（自然言語処理）
H04N（映像処理）
G10L（音声処理）
G01N（材料分析）
G05B（制御系・調整系一般）
A61B（医学診断）
G06Q（ビジネス）
G06F その他（情報一般）
G06F16/（情報検索・推薦）
G06T（画像処理）
G06N（AI コア）

2,500

2,000

出願件数

1,500

その他；714 件
G08G（交通制御）；42 件
B25J（マニピュレータ）；57 件
G06F17/20-28（自然言語処理）；63 件
H04N（映像処理）；90 件
G10L（音声処理）；99 件
G01N（材料分析）；103 件
G05B（制御系・調整系一般）；133 件
A61B（医学診断）；147 件
G06Q（ビジネス）；230 件
G06F その他（情報一般）；226 件

1,000

G06F16/（情報検索・推薦）；344 件
G06T（画像処理）；361 件

500

G06N（AI コア）；456 件
0

2010

2011

2012

図８

94

2013

2014

出願年

2015

2016

2017

AI 関連発明の主分類構成の推移（2017 年の件数を表記）

溶

接

技

術

次に，図８に示すように，主分類別に出願件数の推移

された事例のうち，以下の２つを紹介する。

を調べてみたところ，どの分野においても出願件数が増

まず事例 46（糖度推定システム，生産者の顔写真かえていることが分かった。とくに，従来から AI との親らその人が作った野菜はおいしいかを判定）は，図 10

和性が高いと思われていた画像処理や情報処理の技術以に示すように，生産者の顔と野菜の糖度との関係を AI

外でも，マニピュレータや制御系の技術分野において高に学習させ，顔写真から野菜がおいしいかどうかを判定

い伸び率が示されている。溶接関係の技術は主に B23K

するという内容である。

が主分類になるので，その他に含まれている。

この事例は，教示データに含まれる複数種類のデータ

図９に示すように，AI 関連発明の特許査定率は近年の間に相関関係等が存在することが明細書等に裏付けら上昇している。近年すべての技術分野で特許査定率が上れておらず，実施可能要件を満たしていない。特定の人昇している傾向にあるが，全体の平均と比べても AI 関物が作った野菜がおいしいということはあるかもしれな

連発明の特許査定率は高いといえる。なお，AI 関連発

いが，その人物に似た顔の人が作った野菜が同じように明の審査において，他の技術分野と異なる判断を行っておいしいとは限らないことは，常識的に考えて明らかでいるわけではない。

あろう。
次に事例 49（体重推定システム）について説明する。

3.2 AI 関連技術に関する審査基準事

この事例では，図 11 に示すように，請求項１では顔画例について像から取得される「顔の形状を表現する任意の特徴量」

AI 関連技術について記載要件および進歩性の判断ので体重を推定することが特定されている。また，請求項

ポイントを分かりやすくするために，審査基準に新たに

２ではもう少し限定して，顔画像から取得されるフェイ

10 の事例を追加した。出願する技術の内容に応じて参スライン角度から体重を推定することが特定されてお考になる事例があれば読んでいただきたい。今回は追加

り，発明の詳細な説明中には，フェイスライン角度の余特許査定件数（左軸）
拒絶査定件数（左軸）特許査定率（右軸）

900
80081.1％ 80.8％
78.8％ 79.4％ 77.6％ 79.1％
700

661
576

624

619

80％
70％
60％

500 467

50％

400

40％

320

300

273

254

239

252

200

30％

209
156

152

152

149

154

130

100
0

特許査定率

特許査定件数・拒絶査定件数

74.0％
69.9％
68.3％
700
65.2％ 66.1％
660
641
631
56.3％
588
589
574
600

90％

20％
10％

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

0％

出願年

図９ AI 関連発明の特許査定率の推移【備考】特許査定率＝特許査定件数／（特許査定件数＋拒絶査定件数＋ FA 後取下・放棄件数）

図 10

2020年3月号

事例 46 のスキーム図95

クローズアップ

図 11

事例 49 のスキーム図

弦と BMI との間に相関関係があることが説明されていを選択するための AI，溶接品質を検査するための AI なる。

どが考えられる。このように，溶接技術の中には AI を請求項１は顔の形状を表現する任意の特徴量，例えば活用できる技術がたくさんあるので，何かしら研究費を目が大きい，口が大きいといった特徴量から体重を推定かけて開発する価値のある技術もあるのではなかろう

するものも含まれているが，発明の詳細な説明中にこのか。そのような技術を開発して出願する際には，今回紹ような特徴量から体重を推定できることは記載されてい介したような審査基準の事例を参考にしていただきた

ないから，サポート要件を満たしていない。また，常識い。

的に考えて目や口の大きさから体重を推定することはで

4 意見交換会きないから，請求項１は実施可能要件を満たしていな
い。
一方，発明の詳細な説明の記載に基づけば，フェイスライン角度と身長および体重の間には一定の相関関係が本年度も，講演テーマ以外の内容も含めた意見交換を行える機会を設定した。活発な情報・意見交換の場となり，予定時間内には収まりきらない状況であった。

存在すると認められ，フェイスライン角度と身長および以下に，上記講演の際に質疑応答された内容を含めて体重の実測値を教師データとして汎用の機械学習アルゴ紹介する。なお，下記回答は，回答者の見解であり特許

リズムを用いて推定モデルを生成することができると考庁の公式見解ではないこと，順不同の記載であること，えられるため，実施可能要件は満たしている。

誌面の都合ですべての記載ではないことをご了承いただ

この２つの事例から分かるように，何らかの情報をAI により推定するというだけでは，それが常識的に考えて実現可能でない場合には実施可能要件を満たさない

きたい。

4.1 最近の特許行政についてため，AI が具体的にどのように利用されているのかを

Ｑ 1 － 1：図１の特許出願件数の推移では，五庁の出願

発明の詳細な説明において説明しなければならない。な

件数を比較されているが，活動の指標として世界的にお，これらの事例はいずれも AI 適用発明にあたる。

は出願件数を使っているのか。登録件数の方が意味が溶接の技術分野では，溶接現場ごとに環境が大きく異あるのではないか。

なるため，自動で溶接を行うようなロボットを開発してＡ 1 － 1：出願件数は，経済活動の中で出願というアクも他の現場で活用ができない等の事情があり，AI を用

ションがどの程度あったかということを示すことがでいた自動化の技術等に多額の開発費をかけても効果があき，１つの指標として用いることができる。登録件数

まり期待できないと聞いている。ところで，人間と同じも重要な指標と思われる。

ように，自ら設計図を理解して，必要な材料を資材置き

Ｑ1－2：図１の特許出願件数の推移では，他の地域が場から選択して運搬し，適切条件で溶接を行い，溶接後いずれも件数が上昇もしくは横ばいの中，米国だけがの検査とデータの管理も行える人間型の全自動溶接ロ

出願件数，PCT 出願件数ともに落ちてきているか横ボットを開発することを想像してみてほしい。このようばいに近い。背景などご存知であれば教えていただきなロボットを開発するためには様々な AI 技術が必要でたい。

あり，例えば，設計図を理解するための AI，溶接材料

96

Ａ1－2：日本特許庁としては，分析しきれていない。
溶

接

技

術

Ｑ1－3：PCT 協働調査の対象はどのようにして選ばれ推移，権利維持割合等を教えてほしい。

ているか。またこの調査の対象として選ばれたことがＡ1－6：特許異議の申立て件数は，2018 年が 1,200 件

第三者から確認可能か。さらに今後どのような方向で程度，2019 年も半期のデータを見る限り，昨年同等

この制度が維持されようとしているか。

の件数と見込んでいる。大概毎月 100 件程度の申立て

Ａ1－3：PCT 協働調査は出願人の申請をもって受け付けており，特許庁が選定するわけではない。

がある。
平均審理期間は，６ヵ月～７ヵ月程度である。たISR が PCT 協働調査で作成されたものかどうか確だ，取消決定がなされる割合は 10％～15％程度で，認可能かについては，WIPO PATENTSCOPE に公開

特許維持となるもののうち 60％は訂正されている。
特許異議の申立てをしても，なかなか権利を取り消されるので，第三者でも分かる。
海外での円滑な特許取得を目指すにあたり，PCT

せないとの話をユーザーから聞くことがある。しか段階で複数庁の調査結果を得ることができるので，活し，特許権者は，取消理由通知および決定の予告に対用を検討していただきたい。

して，特許請求の範囲を訂正することができるので，

Ｑ1－3－1：例えば米国に移行する予定がある時に，訂正により権利範囲が変更され，申立て時の証拠のみ

あらかじめ米国の審査官に見ていただくような選択はでは，取消決定まで至るものは少なくなると感じる。

できるか。

訂正に対しては追加の証拠も提出可能で，決定に際し

Ａ1－3－1：日本を主担当庁として出願した場合，副担当庁として米国，欧州，中国，韓国での調査結果を得ることができる。

考慮されるが，訂正部分についての取消理由を補う副
引用例の扱いとなる。
生産機械，加工機械，ロボティクス，金属加工（圧Ｑ1－4：図４に示される審査に対するユーザー調査に延など）を担当している審判部第 13 部門では，2018

関し，皆さんこんなに満足しているのかと意外に思年は 28 件の特許異議の申立てがあり，そのうち溶接う。審査の質を高めるために，どのような取り組みを分野（B23K）のものは５件であった。2019 年（１月されているのか。

～９月）は，全体で 21 件，溶接分野は３件である。

Ａ1－4：ユーザー評価の中では，審査官の技術水準，
審査基準にばらつきがあり，評価できないとのご指摘のコメントもある。この点は特許庁としても真摯に受溶接分野としては，材料やレーザ関連（切断，マーキ
ングを含む）の技術が目立つ。
溶接分野では 10％～20％程度が取消しとなる感じである。特許公報以外の証拠として論文，カタログ，

け止めて改善していく。
品質向上については「起案の管理職チェック」，「協雑誌などが提出されることがあるが，それら証拠のみ議」，「品質監査」等を組み合わせて取り組んでいる。

で新規性・進歩性の根拠とするのは厳しいものも多

また，工場見学や企業訪問等により技術の習得に努めい。
Ｑ1－7：PPH で各国移行手続きをとっても，日本の審ている。
Ｑ1－5：特許早期審査に関する統計データを開示の上査結果があまり反映されない印象がある。
Ａ1－7：日本特許庁の HP から PPH のデータを入手すご説明いただくことは可能か。
Ａ1－5：早期審査に関するデータは特許庁が毎年開示ることができる。各国の PPH ルートの特許率，FA 特している年報（特許庁のＨＰで開示している）で参照

許率（ファーストアクション特許率）が一部公表されをいただくことができる。ここでいくつか紹介する。

て い る。 韓 国 は， 特 許 率 が 84.4％，FA 特 許 率 が21.1％。韓国の全出願の場合は，特許率が 64.6％，FA

年

件数

審査期間

2015

17,511

2.3 ヵ月2016

19,494

2.5 ヵ月2017

20,5292.3 ヵ月2018

21,137

2.3 ヵ月

特許率が 6.0％と公表しているので，PPH ルートのほうが，特許率・ＦＡ特許率が上がっている。中国は，
このデータに関して非公表，EP も非公表である。
さ ら に， 米 国 と 日 本 の 数 字 を 紹 介 す る。 米 国 の
PPH ルートの特許率は 84.4％で韓国とまったく同じ，

2015 年～2018 年にかけて，件数は少しずつ伸びてき

FA 特許率が 24.6％である。また日本は特許率 84.6％ている。審査期間は，2.3ヵ月程度なので，かなり早（韓国，米国とほぼ同じ），FA 特許率が 24.8％である。

期に着手することができていると思っている。

中国は分からないが，韓国の PPH ルートのデータを

Ｑ1－6：最近の特許異議の申立て状況に関して，件数
2020年3月号

見ると決して低いわけではないと思える。

97

クローズアップ
Ｑ1－8：無効審判の口頭審理での相手方主張に対し，機会を与える制度になっている。特許異議申立人から意見を述べるため上申書を提出した。しかし，合議体提出された意見書において，正当な理由が主張されたに上申書の内容が請求の理由の要旨を変更するものと場合は，合議体からの訂正の示唆の有無にかかわら判断され，当該意見は別審判を請求して主張するようず，合議体は必ず特許異議申立人の主張を考慮するこ言われた。また，審決には上申書の内容については記とになる。

載されていなかった。そこで合議体が上申書の内容をどう判断したのか知りたいが，合議体に直接確認してもよいか。

4.2 AI 関連技術に関する審査基準事例について

Ａ1－8：合議体が上申書の内容を請求の理由の要旨を

Ｑ2－1：AI コア発明と AI 適用発明があるとのことだ

変更するものと判断したのであれば，合議体としてが，AI 適用発明で，記載不備にならないようにする

は，当該上申書の内容についての検討や判断を行わなためには，コア部分を明細書にどれくらい書かなけれいから，回答することはできない。また，新たな無効ばいけないのか。例えば AI 技術を使うので実施例に審判を請求して審理される事項について，関係のないはシグモンド関数とか，AI コア発明部分を詳細に書先の無効審判の合議体が，何らかの判断をして回答すくのか。

ることもあり得ない。本件の場合は，再度の無効審判請求を行うことが最適と思われる。

Ａ2－1：AI 適用発明として，どのような分野にどのように適用したのかを示すことが必須である。深層学習

Ｑ1－9：インターネットのホームページ情報で拒絶理がどのようなものか程度の記載があれば十分ではある由が来た。審査官がインターネットを使うケースは多が，事例に示されているように実施可能要件およびサ

いか。どのような場合に使うのか。いつも見ているのポート要件を満たすように開示を行う必要がある。

か。使用するか否かは審査官によるのか。
Ａ1－9：インターネットを調査対象として積極的に調査する審査官もいる。技術分野にもよる。

Ｑ2－2：ここ２，３年，特許庁懇談会では，AI・IoT の話がなされているが，2018 年に AI・IoT 審査基準を公開し，2019 年に補充された。この流れで行くと次Ｑ1－10：特許異議の申立ての審理において，合議体

はどのように審査基準改定を予定されているのか。時から訂正の示唆（このように訂正すれば特許維持とな間スケジュール，今後の展開についてご教示いただきるとの示唆）される場合があるが，特許庁として訂正たい。もし特許庁としての方針がなければ，個人的なの示唆をどう考えているのか。

想定をお願いしたい。

Ａ1－10：特許異議の申立て制度は，特許査定を受け

Ａ2－2：今後の AI・IoT の審査基準の改定の予定は把た発明に対する特許の見直しと特許の瑕疵の是正を図握していない。今回，事例を追加したが，審査基準のるもので，単に審査での判断を覆して，特許をつぶす

内容は変更していない。

ことを意図するものではない。訂正の示唆がとくに推Ｑ2－3：AI 関連発明は，他国と比較して特許査定され奨されているわけではないが，記載要件や提出されたやすい審査環境と感じている。これは政策的なことと証拠と比較して，ここまで発明が特定ないし明確化さ判断してよろしいか。

れれば特許を維持できるという合議体の心証を，取消

Ａ2－3：政策的なことはまったくない。

理由通知等で伝えることはあり得る。

5 おわりに示唆の内容に納得できなければ，示唆を受け入れずに，別の内容の訂正を行うとか意見書提出のみで対応することも可能である。

特許委員会としては，次年度以降も特許庁とこのような興味深いテーマを盛り込んだ会合を継続して実施する

Ｑ1－10－1：特許異議申立人の立場としては , あくま

計画であり，「懇談会」の名にふさわしく，溶接業界とで特許の取り消しを求めており，合議体から訂正の示

行政実務とを繋ぐ「意見交換会」にしていきたいと考え

唆があるなら当該示唆に対しても反論したいが，合議ている。

体の示唆はどの程度の影響力があるのか。また，特許異議申立人からの意見陳述の機会はあるのか。
Ａ1－10－1：取消理由通知等に対して特許権者から訂正請求があった場合には，合議体は特許異議申立人

以上，昨年 10 月に実施された特許庁と（一社）日本
溶接協会会員企業との懇談会概要を報告した。読者の皆様からの本稿および懇談会全般に対するご意見ならびにご要望を重ねてお願いしたい。

に訂正請求があったことを通知し，意見書を提出する

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溶

接

技

術