SOFTIC 判例ゼミ 2017

第５回発表

freee 対 マネーフォワード 事件
ディスカッションポイント
2017/12/13 発表 ：山田岳志／松澤邦典
１ 「対応テーブル」に関連して原告は，「本件発明の『対応テーブル（狭義解釈）』を機械学習の学習成果によって置換すれば，ヒトにより生成された『対応テーブル（狭義解釈）』と同等の結果をもたらすことが明らかであり，それが機械学習の目的であるといっても過言ではない。」と主張している。この点についてどのように考えるか。
■ゼミでの議論内容
 「対応表の参照と機械学習とでは出力を導く過程がまったく異なるので，置換可能性に関する原告の主張は採り得ない。」
 「入力と出力はどのような処理でもあるので，内部のロジックを考慮せず入力と出力が同じであるからロジックも同じと主張するのは無理がある。」【視点１】「テーブル」の意義
 広辞苑：「表，一覧表」
 IT 用語辞典（e-Words）：テーブルとは，「表」という意味の英単語で，IT の分野ではデータなどの要素を縦横に格子状に配置したものを指す。要素の垂直方向の集合は列(column：カラム，コラム)あるいはフィールドなどと呼ばれ，水平方向の集合は行(row)あるいはレコードなどと呼ばれる。」
 原告の主張：「入力に対応する出力を対応づけるデータ」＊ルックアップテーブル（Wikipedia）
複雑な計算処理を単純な配列の参照処理で置き換えて効率化を図るために作られた，配列や連想配列などのデータ構造のことをいう。例えば大きな負担がかかる処理をコンピュータに行わせる場合，あらかじめ先に計算できるデータは計算しておき，その値を配列（ルックアップテーブル）に保存しておく。
 被告の主張：「配列」すなわち対応表のデータ■ゼミでの議論内容
 「『テーブル』という文言は，行と列からなる表の存在を前提としていると解すべきである。」（ゼミ内でのアンケートで全員同意見）【視点２】「対応テーブル」のクレーム解釈
 原告の主張：「取引内容の記載に含まれるキーワードと勘定科目との対応付けを保持するデータ」
 被告の主張：「取引内容の記載に含まれうるキーワードと勘定科目との対応づけを保持する対応テーブル」／特定のキーワードの１つ１つに対して特定の勘定科目が対応づけられているテーブルを意味する【視点３】機械学習とは
 被告の主張：「コンピュータに人のような学習能力を獲得させるための技術の総称」といわれており，コンピュータが，データ識別等の判断に必要なアルゴ

1リズムを，事前に取り込まれる学習データから自律的に生成し，新たなデータについてこれを適用して予測を行う技術のことをいう。
 機械学習の種類＊教師あり学習（Wikipedia）
機械学習の手法の一つである。事前に与えられたデータをいわば「例題（＝先生からの助言）」とみなして，それをガイドに学習（＝データへの何らかのフィッティング）を行うところからこの名がある。
＊教師なし学習（Wikipedia）
機械学習の手法の一つである。「出力すべきもの」があらかじめ決まっていないという点で教師あり学習とは大きく異なる。データの背後に存在する本質的な構造を抽出するために用いられる。
教師あり学習は，その「出力すべきもの」も入力として与える手法であり，データの背後に存在する本質的な構造を抽出するよりむしろ，思い通りの出力を再現する機械の構成に用いられる。
＜教師あり学習＞
コンピュータに「これは犬である」という正解(ラベル)を付けたたくさんの犬の画像を入力して学習させると，特徴量をコンピュータが自分で抽出して「犬」を分類できるようになります。こうして，犬や猫，人間などの特徴量を学習すると，そのコンピュータは様々なモノを認識したり識別できるようになり，更には犬が何をしている，どこにいる，などの状態も把握できるようになる。

（引用元：ロボスタ【神崎洋治のロボットの衝撃 vol.22】東大発ベンチャー
C8Lab に聞く(3) 「ディープラーニング超入門 多層や畳み込みのしくみ」
https://robotstart.info/2016/05/25/kozaki_shogeki-no22.html）【視点４】クレーム作成について
 「対応づけを保持する対応テーブルを参照して，」ではなく「対応づけに基いて」との記載であった場合はどうか。（明細書にも，テーブルの例だけでなく，例えば if～then～のような記載があったと仮定する。）■ゼミでの議論内容
 「明細書が本件事案を同じであれば，クレームの文言が『対応づけに基づいて』となっていても結論は変わらないのはないか。」【視点５】均等侵害について

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

原告は均等の対象を「テーブル」としているが，そもそも被告方法は「優先ルール」を用いる１３E を充足しないため，その点で要件を満たされ，第２要件について判断がなされていない。（裁判所は対象を１３E と善解して第１要件，第４，５要件を判断）「テーブル」と機械学習の成果（学習済みモデル）とは第２要件を充足するか。
■ゼミでの議論内容
 「原告と被告はテーブルの解釈を争ってはいるが，優先ルールの点で，被告が機械学習を採用していることにより文言侵害は成立しないし，優先ルールの点が本質的要件であることから均等侵害も成立しないという結論が導かれる。対応テーブルのクレーム解釈にかかわらず，優先ルールの点で原告の敗訴は揺るがなかった。」

２ 「優先ルール」に関連して裁判所は，「優先ルール」についての判断はせず，「優先順位の最も高いキーワードを選択し，それにより対応テーブルを参照する」との請求項の記載から使用するキーワードが１つであることに注目し，被告方法は１つのキーワードのみで処理を実施しない証拠（乙１）を鑑みて，１３Ｅを充足しないとしている。
１３Ｅでは，「優先順位の最も高いキーワードにより」としているが，「優先順位に基づいて」となっていたらどうか。実施例に，複数のキーワードを選び出して対応テーブルを参照する例が記載されていたとしたらどうか。
■ゼミでの議論内容
 「実際に本件で問題となった特許の明細書を見る限り，優先順位の最も高いキーワードを１つ選択する例しか記載されておらず，裁判所のように解さざるを得ない。」
３ 訴訟戦略について（１）「原告主張に係る被告方法の構成」の記載
構成ｇは，被告方法が機械学習を用いていることを前提としているが，機械学習を用いているかどうか分からないというスタンスで被告方法の構成を記載することによって，被告方法の開示に持ち込むことはできなかったか。
構成 g を追加している意図はなにか。
■ゼミでの議論内容
 「構成ｇの記載は敗訴を自認しているようなもの。」，「原告の意図はよく分からない。」
 ゼミ終了後に出された極めて鋭い指摘として，「原告は，本件訴訟を捨て駒にしており，被告に構成ｇのような機械学習の使用を認めさせた上で，別訴において原告の持っている機械学習の特許をぶつける戦略だったのではないか。」という意見がありました。
（２）文書提出命令の申立ての対象文書『被告が本件機能につき行った特許出願にかかる提出書類一式』を対象文書としているが，仮に文書内容が原告特許と類似していた場合，訴訟に影響はあったか。
対象文書を設計書等にした場合はどうだったか。
（３）機会学習に関する特許の主張
判決後のインタビューで freee 法務本部長の桑名直樹氏は以下のように答えている。
機械学習に関する特許を主張していたらどうなったか。
桑名氏 我々は，自動仕訳そのものと機械学習を使った自動仕訳に関する 2 つの特許を3持っています。ここで我々の主張として言いやすかったのが ，機械学習ではなく自動仕訳の方でしたので，初めからそれを主張していました。
――機械学習に関する特許を主張しなかったのはなぜでしょうか。
桑名氏 マネーフォワードの動作を調査し，2 つのうちどちらのパターンに近いかを分析したところ，機械学習よりは自動仕訳が近いと判断したこと ，またそちらのほうが裁判所にも理解してもらいやすいだろうということで ，自動仕訳に関する特許を主張しました。
すると，マネーフォワード側は対応テーブルではなく機械学習だと主張してきましたので ，機械学習に関する特許を主張しようとしました。ところが ，マネーフォワード側が裁判を急いでいる事情があり，ある程度時間が経った後で反論してきたことから ，我々の再反論が遅くなってしまいました。そのため ，もう一つの特許に関しては ，裁判の手続きに乗りませんでした。裁判は，いつでも主張できるものではないのです。
（引用元：マネーフォワード勝訴に対して freee は何を思うのか―佐々木代表に聞く
https://japan.cnet.com/article/35104918/）
特許第5936284号
クラウドコンピューティングによる会計処理を行うための会計処理装置であって，ユーザーにクラウドコンピューティングを提供するウェブサーバを備え，前記ウェブサーバは，ウェブ明細データを取引ごとに識別し，各取引を，前記各取引の取引内容の記載をキーワードに分節し，各キーワードに対応づけられた
１又は複数の勘定科目の出現頻度を参照して，特定の勘定科目に自動的に仕訳し，日付，取引内容，金額及び勘定科目を少なくとも含む仕訳データを作成し，作成された前記仕訳データは，ユーザーが前記ウェブサーバにアクセスするコンピュータに送信され，前記コンピュータのウェブブラウザに，仕訳処理画面として表示されることを特徴とする会計処理装置。

■ゼミでの議論内容
 「自動的に仕分けするとの文言が請求項に入っているため立証が難しいのではないか」
４ クラウドサービスに対しての特許充足性の判断について（１）クラウドサービスの証拠収集について
ASP のようなクラウドサービスは製品自体がない。どの程度まで証拠を収集する必要があったか。
（２）訴訟対象物の特定について途中で処理を変えられても気づけないリスクにどう対応すべきか。
■ゼミでの議論内容
 「原告として調査を尽くして訴えを提起しても，途中で仕様変更されてしまえば侵害を立証できなくなる」
 現在まさしくこの点が議論されているとして，ゼミでは有効な解決策等は示されませんでした。

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