IoT関連技術等に関する特許の審査事例の充実化
Adding Case Examples related to Criteria on Patentability for Inventions of IoT-related Technology
特許庁

審査第一部調整課審査基準室基準企画係長

藤崎詔夫

平成 23 年特許庁入庁。平成 28 年 10 月より現職、審査第一部調整課審査基準室に併任。

1 はじめに関連技術等を出願する機会が少なかった出願人等に特許

第四次産業革命 の流れにおいて、IoT（Internet ofらず統一された考え方に基づいた特許審査を行うことがThings） に 関 連 す る 技 術 や 人 工 知 能（AI：Artificial重要である。また、IoT 関連技術等の特許審査について、Intelligence）等の技術が注目されている。「モノ」を世界に先駆けて日本の運用を諸外国に発信することはグネットワークと接続する IoT に関連する技術の発展にローバルな視点からも重要である。そこで、特許庁では、より、大量のデータ（いわゆるビッグデータ）を収集す

IoT 関連技術等に関する特許の審査事例として、全 23ることが容易になった。また、人工知能に関連する技術の審査事例を審査ハンドブックに追加し、IoT 関連技術の発展により、収集した大量のデータの分析・学習がさ等に関する審査基準・審査ハンドブックの適用についてれ、利活用することが容易になった。これらの技術は、示すこととした 3。

1

審査の運用を分かりやすく示すとともに、技術分野によ産業競争力を確保するための源泉として重要なものに

本稿では、審査ハンドブックに追加した 23 の審査事なっており、幅広い技術分野において研究開発やビジネ例のうちの一部の概要と、審査事例に関連する審査基準・スへの適用が急速に進んでいる。

審査ハンドブックの考え方を紹介する。

特許庁としては、IoT や AI に関連する技術（以下では、まとめて「IoT 関連技術等」とする）の発明について、他の技術と同様に、現行の審査基準・審査ハンドブッ

2 IoT 関連技術等に関する事例

ク 2 の考え方を適用して特許審査を行うことが適切であ

表 1 に、審査ハンドブックに追加した 23 の審査事ると考えている。しかし、IoT 関連技術等の特許出願は例の一覧を示す 4。

今後増加することが予想され、また、様々な技術分野にIoT 関連技術等について、データという観点で見ると、おいて特許出願されることが予想されることから、IoT①さまざまなデータを取得し（事例 13 等が対応）、②収集の上管理し（事例 15，22 等が対応）、③ AI を用

1 「第四次産業革命を視野に入れた知財システムの在り方に関する検討会」の報告書には、第四次産業革命に対応した企業の戦略等がまとめられている。
http://www.meti.go.jp/press/2017/04/
20170419002/20170419002.html
276

本稿では「特許・実用新案審査基準」を審査基準、「特許実用新案審査ハンドブック」を審査ハンドブックとして説明する。
https://www.jpo.go.jp/seido/houritu_jouyaku/guideline/
tokkyo/index.html

3

特許庁では、IoT 関連技術等に関する特許の審査事例の充実化以外にも、IoT に関する特許庁による施策の一つとして、IoT 関連技術に関する特許分類「ZIT」の新設や IoT審査チームの発足も行っている。

4

事例 1～12 は平成 28 年 9 月に、事例 13～23 は平成29 年 3 月に、それぞれ追加された審査事例である。また、IoT や AI とは直接は関係しないが、産業財産権上の取扱いが注目されている 3D プリンティング技術についての審査事例も IoT 関連技術等の審査事例の追加に含められた。

表1

IoT 関連技術等に関する特許の審査事例の一覧

要件

発明の名称

キーワード

1

発明
電気炊飯器の動作方法、動作プ機器等制御
該当性 ログラム

附属書 A 3. 発明該当性 事例 4-2

2

発明
無人走行車の配車システム及び機器等制御、ビジネス方法
該当性 配車方法 1

附属書 B 第 1 章 3.2 発明該当性事例 2-93

発明
無人走行車の配車システム及び機器等制御、ビジネス方法
該当性 配車方法 2附属書 B 第 1 章 3.2 発明該当性事例 2-104

新規性 ロボット装置

サブコン、ロボット

附属書 A 4. 新規性 事例 35

5

新規性 水処理装置

サブコン、水処理

附属書 A 4. 新規性 事例 36

6

新規性 健康管理システム、端末装置

サブコン、ウェアラブル端末 附属書 A 4. 新規性 事例 37

7

新規性

8

進歩性 サプライチェーン管理方法

サプライチェーン、生産管理 附属書 A 5. 進歩性 事例 26

9進歩性 ランニング支援システム

ウェアラブル端末

附属書 A 5. 進歩性 事例 27

10 進歩性 豪雨地点特定システム

ビッグデータ分析

附属書 A 5. 進歩性 事例 28

11 進歩性 医療機器保守サーバ

故障検知、メンテナンス

附属書 A 5. 進歩性 事例 29

12 進歩性 建設機械保守サーバ

故障検知、メンテナンス

附属書 A 5. 進歩性 事例 30

ド ロ ー ン 見 守 り シ ス テ ム、 ドサブコン、ドローンローン装置審査ハンドブック掲載箇所

1

特許情報施策および事業事例

附属書 A 4. 新規性 事例 38

13

発明
リンゴの糖度データ及びリンゴ
センシングデータ、AI、農業 附属書 A 3. 発明該当性 事例 3-2
該当性 の糖度データの予測方法

14

発明
人形の 3D 造形用データ及び人
3D プリンティング
該当性 形の 3D 造形方法

15

木構造を有するエリア管理デー 構造を有するデータ、ビッグ 附属書 B 第 1 章 3.2 発明該当性
発明
該当性 タ
データ分析
事例 2-1116

発明
暗号化されたパッケージファイ
データ構造、セキュリティ
該当性 ルのデータ構造

附属書 B 第 1 章 3.2 発明該当性事例 2-1217

発明
音声対話システムの対話シナリ
データ構造、AI
該当性 オのデータ構造

附属書 B 第 1 章 3.2 発明該当性事例 2-1318発明
宿泊施設の評判を分析するため 学習済みモデル、言語処理、 附属書 B 第 1 章 3.2 発明該当性
該当性 の学習済みモデル
AI
事例 2-1419

発明
3D 造形用データ
該当性

附属書 A 3. 発明該当性 事例 3-3構造を有するデータ、3D プ 附属書 B 第 1 章 3.2 発明該当性
リンティング
事例 2-1520 進歩性

車載装置及びサーバを有する学AI、機械学習習システム

附属書 A 5. 進歩性 事例 31

21 進歩性製造ラインの品質管理プログラ
AI、ディープラーニング
ム

附属書 A 5. 進歩性 事例 32

22 進歩性

木構造を有するエリア管理デー 構造を有するデータ、ビッグ 附属書 B 第 1 章 3.3 進歩性 事例
タ
データ分析
3-4

23 進歩性3D 造 形 方 法 及 び 3D 造 形 用 構造を有するデータ、3D プ 附属書 B 第 1 章 3.3 進歩性 事例データ
リンティング
3-5

いる等して大量のデータを分析・学習した上で（事例

IoT 関連技術等の発明の特許審査をする上で、IoT 関18，21 等が対応）、④新たな価値・サービスを見出す

連技術等で特に注目すべき論点として、（1）「 データ」という形で利活用される（事例 8，10 等が対応）として、の発明該当性、（2）「 プログラムに準ずるデータ構造」①から④のフェーズに分けて整理することができ、これの発明該当性、（3）「学習済みモデル」の発明該当性、（4）

ら①から④の各フェーズに関連する審査事例を作成してサブコンビネーション発明の新規性、（5）進歩性の 5 ついる。の考え方が挙げられ、以下に示す通り、それぞれの論点

また、IoT 関連技術等は、幅広い分野において研究開ごとに審査事例の概要を説明する。

発やビジネスへの適用が急速に進んでいることから、近なお、以下では審査事例についての簡単な紹介のみ説年注目されている技術を可能な限り含めながら、様々な明しているが、各審査事例の詳細は、特許庁ホームペー技術分野の審査事例を作成した。

ジで公表している資料（審査ハンドブックの IoT 関連YEAR BOOK 2O1777

技術等の審査事例の全文を 1 つのファイルに集約したタ」の発明について、発明該当性がないと判断している「IoT 関連技術等に関する事例について」 や、IoT 関連が、「データ」の発明は必ず発明該当性がないと判断す技術の審査基準等をわかりやすくスライドにした資料

るというわけではなく、以下の 2.2 で示す「プログラ「IoT 関連技術の審査基準等について」 等）に記載されムに準ずる構造を有するデータ」のように発明該当性がているので、具体的な内容については、そちらを参照さあると判断する場合があることに留意が必要である。

5

6

れたい。また、IoT 関連技術等の発明は、実施にソフトウェアを必要とする場合が多いため、発明該当性等の判

2.2 「プログラムに準ずる構造を有するデー
タ」の発明該当性断をする場合に、審査基準における考え方に加えて、審査ハンドブック附属書 B 第 1 章 コンピュータソフト「木構造を有するエリア管理データ」を発明の名称とウェア関連発明における考え方も必要な場合がある。

する審査事例（表 1 の事例 15）は、ネットワークを介してサーバと通信し、コンテンツデータが配信される

2.1 「データ」の発明該当性

ゲーム機のアプリケーションの発明に関する審査事例で「リンゴの糖度データ及びリンゴの糖度データの予測ある。

方法」を発明の名称とする審査事例（表 1 の事例 13）

この審査事例（表 1 の事例 15）では、請求項 1 にでは、発明の詳細な説明において、①複数の地域のリン係る「木構造を有するエリア管理データ」の発明は発ゴの栽培者がセンサにより計測したリンゴの糖度のデー明該当性があると判断している。表 1 の事例 15 の請

タをネットワーク経由でサーバに集め、②サーバにおい

求項 1 に係る発明は、データの有する構造によりコンて、集めた大量のリンゴの糖度データと、過去及び将来ピュータが行う情報処理が規定される「構造を有するの気象条件データを含めて、ニューラルネットワークにデータ」であるからプログラムに準ずるものであると判よるディープラーニングによって分析することで、③将断でき、また、データの有する構造が規定する情報処理

来のリンゴの糖度データを予測し、必要に応じて栽培条がソフトウェアとハードウェア資源とが協働して具体的件の変更等の検討材料とする、栽培支援のための IoT、に実現されていると判断でき、発明該当性があると判断

AI に関連する技術が記載されている。

している 7。

この審査事例において、リンゴの糖度データの発明である請求項 1，2 に係る発明は発明該当性がないと判断

2.3 「学習済みモデル」の発明該当性

し、リンゴの糖度データの予測方法の発明である請求項「宿泊施設の評判を分析するため学習済みモデル」を3 に係る発明は発明該当性があると判断している。審査

発明の名称とする審査事例（表 1 の事例 18）は、AI

基準 第Ⅲ部 第 1 章 2.1.5 では、情報の単なる提示は技術の発明に関する審査事例である。この審査事例の発「発明」（「自然法則を利用した技術的思想の創作」）に該

明の詳細な説明には、ウェブサイトに投稿されたホテル当しないと判断することを説明しており、この審査事例等の宿泊施設の評判に関するテキストデータを分析するにおける請求項 1，2 に係る発明は、「リンゴの糖度デーためにニューラルネットワークを利用する技術が記載さタ」という提示される情報の内容にのみ特徴を有するもれており、そのニューラルネットワークの構成等に特徴のであって、情報の提示を主たる目的とするものであり、がある。
この審査事例は、請求項の末尾を「学習済みモデル」全体として自然法則を利用した技術的思想の創作ではなく、発明該当性がないと判断している。
この審査事例においては、請求項 1，2 に係る「デー5 「IoT 関連技術等に関する事例について」
https://www.jpo.go.jp/shiryou/kijun/kijun2/pdf/
handbook_shinsa_h27/app_z.pdf
6 「IoT 関連技術の審査基準等について」
http://www.jpo.go.jp/shiryou/kijun/kijun2/pdf/iot_
shinsa_161101/all.pdf

78としている。そして、請求項及び発明の詳細な説明の記載を考慮すると、請求項に係る発明の学習済みモデルは、重み付け係数（パラメータ）を含む、「プログラム」の発明として認定でき、また、ソフトウェアとハードウェ
7

審査ハンドブック附属書 B 第 1 章 コンピュータソフトウェア関連発明における考え方「2.1.1.2 ソフトウエアの観点に基づく考え方」を参照。

ア資源とが協働することによって、使用目的に応じた特有の情報処理装置又はその動作方法が構築されると判断

3 おわりにできるため、発明該当性があると判断されている。

本稿では、注目されている IoT 関連技術等について、近年作成された特許の審査事例の一部を紹介した。

サブコンビネーション発明の新規性

IoT や AI に関しては、審査事例の作成及びその内外「ロボット装置」を発明の名称とする審査事例（表 1への周知によって、統一された考え方のもとで適切な特の事例 4）では、発明の詳細な説明において、自動車の許審査を行い、権利取得の予見性を高めるべく取り組ん組立工場のロボット装置が、サーバと情報をやりとりしできている。今後も、追加された審査事例でより一層明ながら、様々な部品に対して正確に作業を行う IoT に確化された審査基準・審査ハンドブックの考え方に基づ関連する技術が記載されている。

いて特許審査を行っていき、必要に応じて審査ハンド

IoT 関連技術は、通常、複数の装置や端末がネットワークで接続されたシステムで実現されるため、当該システ

1

特許情報施策および事業2.4ブックの事例の更なる拡充等に努めることが重要である。

ムの一部の装置や端末がサブコンビネーション 8 の発明として特許出願されることがあり、審査基準におけるサ

なお、本稿は、筆者の私見に基づくものであり、特許ブコンビネーションの考え方から、本願の請求項のサー庁としての意見・見解を表明するものではない点にご留

バの動作内容についての記載に関し、新規性の判断をど意願いたい。のように行うかについて説明している。

2.5

進歩性

「製造ラインの品質管理プログラム」を発明の名称とする審査事例（表 1 の事例 21）は、本願発明と主引用発明のいずれも、半導体装置等の製造ラインにおいて、機械学習による品質管理を行う IoT，AI に関連する発明である。本願発明と引用発明との相違点は、本願発明の機械学習はディープラーニングによりニューラルネットワークを学習させるものであるのに対して、主引用発明の機械学習はどのようなものか不明であるという点のみである。
IoT 関連技術等の進歩性の判断は、他の発明における判断と同様に、審査基準 第 III 部 第 2 章 第 2 節「進歩性」に従って判断を行う 9。
この審査事例については、主引用発明に単に周知のディープラーニング技術を適用するだけでは、進歩性がないという判断をしている。また、「出願人の対応」として、進歩性の拒絶理由を解消するための対応の例についても示している。
8

審査基準 第 III 部 第 2 章 第 4 節「4．サブコンビネーションの発明を『他のサブコンビネーション』に関する事項を用いて特定しようとする記載がある場合」を参照。

9

審査ハンドブック附属書 B「特許・実用新案審査基準」の特定技術分野への適用例 第 1 章 コンピュータソフトウェ
ア関連発明「2.2.3 進歩性の判断」にも記載がある。

YEAR BOOK 2O1779