AI・IoT 関連発明の適切な保護について

特集《IoT と知財》

AI・IoT 関連発明の適切な保護について
平成 30 年度特許委員会第 3 部会第 2 グループ

鈴木 学，中尾 直樹，奥川 勝利，佐藤 雄哉，地代 信幸，岩本 康隆，
村上 玲子，山崎 晃弘，篠森 重樹，大井 一郎，白鹿 剛，辻 淳子，宗像 孝志
要約

平成 30 年度の特許委員会第 3 部会第 2 グループでは，AI・IoT 関連発明を現行特許法の下で適切に保護すべく，「製法クレームの特許権の効力範囲」および「方法的記載クレームの取扱い」の 2 つのテーマを中心として検討を行った。製法クレームの特許権の効力範囲に関する問題としては，AI・IoT 関連発明で生成される生成物がコンピュータプログラムやデータであった場合に，製法クレームの特許権の効力がどこまで及ぶのか等が問題となる。また，方法的記載クレームの取扱いとしては，例えば学習済みモデルの発明においてそのクレームの一部に方法的記載が含まれていた場合に，その記載部分を審査や権利解釈においてどのように取り扱うべきか等が問題となる。本稿は，AI・IoT 関連発明の適切な保護という視点から，「製法クレームの特許権の効力範囲」および「方法的記載クレームの取扱い」の 2 つのテーマを中心に検討した結果をまとめたものである。

1. はじめに目次
1. はじめに昨今，IoT や AI（人工知能）等の技術革新に基づ

2. 製法クレームの特許権の効力範囲について

き，大量のデータと人工知能の利用によって第四次産（1） 背景業革命の実現が期待されるようになってきている。

（2） 製法クレームの有用性（3 － 1） 検討事項 1：プログラム等を生産する方法の発明

特許委員会第 3 部会では，平成 29 年度までの活動に係る特許権の効力範囲はどのようなものかの中で，人工知能やデータ等を特許法でどのように保（3 － 2） 検討事項 2：ソフトウェア関連発明の製法クレー護できるかを検討してきた。特に，最近では「デームと特許法 104 条の関係について（3 － 3） 検討事項 3：特許法 2 条 3 項 3 号の「生産した物」として保護される範囲を現在の範囲から拡げる
法改正が必要か否かタ」そのものが重要な価値を持つようになってきており，データ自体を間接侵害規定で保護できるように，
特許法 101 条の「物」にデータが含まれることを明確にするべきとの提言（1）も行っている。

3. 方法的記載クレームの取扱いについて（1） 背景（2 － 1） 検討事項 1：物のクレームにおいて方法的記載が許容されるべきケースa） 重みづけパラメータを規定するために必要な方法的記載

一方で，第四次産業革命関連技術の保護としては，上記のような間接侵害規定による保護のアプローチではなく，製法クレームを有効に利用するアプローチも可能と考えられる。
また，特に人工知能関連技術に関して言えば，例えb） 汎用のニューラルネットワークを特定のステップで学習させた場合（2 － 2） 検討事項 2：方法的記載クレームで特定された人工知能関連発明の権利範囲についてば学習用データセットを用いて人工知能を学習させてその性能を向上させるという，一般的なソフトウェアとは異なる特殊なプロセスが行われることがあり，物4. 現行特許法での確認事項および検討事項（1）
 確認事項：学習用データセットの特許化可能性につの発明を，学習プロセス等の方法的記載で規定した方が好ましい場合も想定される。

いて（2） 検討事項：特許法 101 条の実施規定について

そこで，平成 30 年度の特許委員会第 3 部会第 2 グ
ループの活動として，「製法クレームの特許権の効力

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AI・IoT 関連発明の適切な保護について範囲」および「方法的記載クレームの取扱い」を中心生産物を保護できる可能性がある。に検討を行った。

ここで，具体的な例として，「ステップ a，ステップ b，およびステップ c の学習工程により学習済みモ

2. 製法クレームの特許権の効力範囲についてデルを生成する学習済みモデルの生成方法。」という（1） 背景クレームを考える。この学習済みモデルを物の発明と特許法 2 条 3 項 3 号では，物を生産する方法の発明して権利化するためには，当該学習済みモデルが，発についての実施行為として「その方法により生産した明該当性の要件を満たす必要があり（特許法 29 条 1

物の使用，譲渡等，輸出若しくは輸入又は譲渡等の申項柱書），また，特許要件（新規性，進歩性等）もク出をする行為」が列挙され，製法クレームの特許権のリアする必要がある。
これに対して，製法クレームであれば，生産物が特効力が生産物まで及ぶ規定ぶりとなっている。
ここで，特許法 2 条 3 項 3 号における「生産した許法上の「物」でありさえすればよく，「発明」であ物」の「物」には，有体物以外にも，（ⅰ）プログラる必要はない。したがって，それ自体が「発明」に該ムおよび（ⅱ）プログラムに準ずるものが含まれる

当せず特許にならないようなものであっても，製法ク（特許法 2 条 4 項，以下まとめて「プログラム等」とレームの特許権の効力を生産物に及ぼすことができるもいう）。したがって，生産物が「プログラム等」でというメリットがある。
本グループ内の検討では，上記のメリットを含め，あれば製法クレームの特許権の効力が及ぶことと製法クレームのメリット・デメリットとしては次のよなる。

うなものが挙がった。
◯メリット
・発明該当性の要件を満たさず物の発明として直接保護できないものであっても，製法クレームの特許権を取得しておけばその製法によって作られた生産物に対して効力を及ぼすことができる
・学習でパラメータが随時更新されていく学習済みモデルなどの場合，物クレームでは事後的に権利範囲外となってしまうケースでも製法クレームであれば第四次産業革命においては，人工知能関連発明やそ対応できる可能性があるれに使用されるデータの収集方法など種々の技術が多分野で提案されており，これらの方法は，様々なス◯デメリット（留意点）

テップを経て何らかのデータを生成させている。生成・どこまで特許権の効力が及ぶのか判断しにくい物がある以上，こうした技術を出願する際に，物のク・製 法を特定する必要があるので侵害発見が困難でレームおよび単純方法のクレームに加え，製法クレーあるムを立てておくことも有効と考えられる。そこで，製本グループでは，さらに，ソフトウェア分野におけ法クレームの特許権の有用性やメリット・デメリットる製法クレームの特殊性について検討を行った。

等について検討した結果を以下に述べる。
（３－１） 検討事項 1：プログラム等を生産する方（2） 製法クレームの有用性

法の発明に係る特許権の効力範囲はどのよ

生産物自体についてのクレームではなく，製法クうなものか（一次生産物を使って生産されレームを用意しておくメリットの 1 つとしては次の点る二次生産物にも効力は及ぶか）が挙げられる。すなわち，製法クレームの特許権に係化学分野では，染料の製造方法の使用によって生産る「生産物」には発明該当性の要件（特許法 29 条 1

した染料（一次生産物）を使って染色を行い，織物項柱書）や新規性・進歩性等の要件（29 条 1 項，2（二次生産物）を製造するという例で，特許権の効力項）が課されない。したがって，製法クレームの特許が二次生産物以降の間接生産物にまで及び得るとする権によれば，物のクレームと比較してより広い範囲で見解がある（「特許法概説」，吉藤幸朔，13 版，439

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AI・IoT 関連発明の適切な保護について頁）。当該織物を使って製造された服（三次生産物）生産物には特許権の効力は及ばないとするのが妥当でにも当該染料が含まれ染められていることを考えれあると考える。

ば，この見解は多くの支持を集めるだろう。
一方，例えば学習済みモデルを生成する方法の特許権を考えてみた場合，この方法によって生成された学習済みモデルに当該特許権の効力が及ぶのは明らかであるが（注：その学習済みモデルが「物」に該当することが前提），さらに，その学習済みモデルを使って作られる二次生産物，三次生産物にまで及ぶのかが問題となる。

上記のように製法クレームについてはその特許権の効力が二次生産物に及ぶのか否か判断が難しいケースも予想されるが，本グループでは，さらに製法クレームの立て方を工夫することで二次生産物にも効力を及ぼすことができる場合があるのではないかという観点からも検討を行ったので，以下に説明する。
まず，次のような事例を考える：【請求項 1 】
a ステップ，b ステップ，および c ステップを有す
この点，一次生産物であるところの学習済みモデルをそっくりそのままの形で包含している「材料的」なる，学習用データセットの生成方法。
【請求項 2 】

使用のケース（例えば，学習済みモデルαと制御プ

請求項 1 に記載の方法で生成された学習用データ

ログラムβを有するソフトウェア X）については，セットを用いて学習を行う d ステップを有する，学製法クレームの特許権の効力は及ぶものと考えら

習済みモデルの生成方法。
請求項 1 は，例えば IoT デバイスで種々のデータれる。
これに対して，学習済みモデルを「道具」として使を集めて人工知能の学習に用いられる学習用データ用して別の生成物を得るケース，例えば，学習済みモセットを生成する段階を対象としており，請求項 2 はデルαから出力された所定の点群データγをエンジ

その学習用データセットで人工知能を学習させて学習ンの動作制御に使用する制御用プログラム Y では，済みモデルを作る段階までを対象としたものである。

二次生産物 Y には一次生産物である学習済みモデル

仮に請求項 1 のみの場合，請求項 1 の製法クレームαは残存していない。このような場合にまで製法クの生成物である学習用データセットは，二次生産物でレームの特許権の効力が二次生産物 Y にまで及ぶとある学習済みモデルの中に残存するようなものではなするのは妥当ではないと考える。特許発明の保護としいので，請求項 1 の製法クレームの特許権の効力を学て過大であり，第三者の侵害予見性の点からも妥当で習済みモデルまで及ぼすことは難しいと考えられる。
これに対して，【請求項 2 】のように「学習」といはないと考えられるためである。
結論として，一次生産物がそのままの形で残っていう d ステップまでを含めた「学習済みモデルの生成るような材料的な使い方の場合には間接生産物にも特方法」をクレームとして用意しておくことで，請求項許権の効力は及び，一次生産物を道具として使用して2 に係る特許権の効力を「学習済みモデル」に及ぼす別の生成物を得るような使い方の場合（つまり，一次ことができるケースもあると考えられる。なお，同様生産物が残存していないような場合）には，当該間接に「請求項 2 に記載の方法で生成された学習済みモデ

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AI・IoT 関連発明の適切な保護についてルを用いてデータ構造 X を生成する e ステップを有

ソフトウェア分野における生産物（例えば，コンするデータ構造の生成方法」のようなクレームで，以ピュータプログラム）の同一性を判断するに際し降の生成物もカバーできる可能性もある（注：データては，a：機能が共通であれば同一であるとする考え方

構造 X が「物」であることが必要）。

b：機能の共通性に加え，具体的なアルゴリズムやこのように，製法クレームの立て方次第で，より広コード等までもが共通してはじめて同一である

い権利範囲をカバーし得ることが確認された。とする考え方

以上，製法クレームの有用性等について説明した。
IoT や AI 等に代表される第四次産業革命関連技術をという大きく 2 つに分かれる立場が考えられる。し効果的に保護する手法として，物クレームや方法クかし，この同一性の判断基準については，現時点ではレームだけではなく，製法クレームを立てておくこと明確な結論を出すのは困難であり，今後の裁判例や法が，その製法によって生成される生産物にも特許権の改正のニーズ等を踏まえつつ事例の蓄積を待って法改効力を及ぼすことができる可能性がある点で有効で正の必要性の有無を検討するのが好ましいと考える。
ここまでは，特許発明に係る製法による生産物と被ある。
一方で製法クレームはその効力範囲がどこまで及ぶ疑侵害品とが完全に同じではない場合を前提としたのか不明確な面がある。しかし，上述した「学習用が，ソフトウェア分野では両者が完全に同じとなるデータセットの生成方法」と「学習済みモデルの生成ケースも十分に想定される。それは，特許発明に係る方法」の事例のように，発明の実施態様をよく検討し製法による生産物が第三者によってそのまま複製されたうえでクレームの立て方の工夫で，より広い権利範ているようなケースである。このようなケースは，複囲を保護できる可能性がある。

製が容易なデジタル技術に係るソフトウェア分野特有のものと言うことができ，生産物が有体物である他の（３－２）
 検討事項 2：ソフトウェア関連発明の製分野とは異なる特殊性である。特許法 104 条の規定

法クレームと特許法 104 条の関係について

は，上述したように，特許発明に係る製法による生産

特許法 104 条は，生産方法の推定規定であり，「特物と被疑侵害品とが完全に同じでない場合には同一性許になっている方法によって生産される物が日本国内の判断が難しいという問題はあるものの，特許発明ににおいて公然知られていない物（すなわち，新規な係る製法による生産物が第三者によってそのまま複製物）であるときは，その物と同一の物はその方法にされているようなケースでは，生産物が同一と判断でよって生産されたものと推定しようというものであきるのであるから，特許法 104 条の規定を利用するこ（2）とは可能と考えられる。

る」 。
この推定規定を使う場合，特許発明の製法で作られた物と被疑侵害品とが「同一の物」であることを立証（３－３） 検討事項 3：特許法 2 条 3 項 3 号の「生する必要があるが，特にソフトウェア関連発明ではこ産した物」として保護される範囲を現在のの同一性が問題となる。すなわち，例えば物質 A，B範囲（有体物＋プログラム等）から拡げるを加熱冷却処理して物質 P を製造する方法といった法改正が必要か否か

化学分野の発明であれば，特許権者の製法による物質

結論：現時点では不要と考える。

P と被疑侵害品の物質 P′とを対比し，物性や構造解例えば，種々の観測点のデータを測定して所定の析などで同一性を判断することができる。しかしながビッグデータ（データセット）を生成する技術は，ら，ソフトウェア関連発明の場合，何と何をどのよう「データセットの生成方法」のように製法クレームでに対比して生産物の同一性と判断すればよいか明確での記載も可能である。
しかし，現行特許法では生産物として保護されるのはない。
また，特許発明の製法自体がある一定の幅を有しては有体物＋プログラム等までであるので，生産物が物いるはずなので，例えば，ステップ a，ステップ b，に該当しない場合（この例で言えば，データセットがステップ c という同じ方法であっても，生産物が必ず単なるデータであってプログラムに準ずるものとまでしも同一になるとは限らない。

は言えない場合）には，製法クレームの特許権で当該パテント 2019－ 62 －

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AI・IoT 関連発明の適切な保護についてa） 重み付けパラメータを規定するために必要データセットを保護することはできない。

な方法的記載第四次産業革命ではデータが非常に重要な価値を持つものとなっており，IoT 技術を利用したビッグデー

ニューラルネットワークを使った技術では学習用タの収集等によって得られた成果物に対しても特許権

データを学習させて重み付けパラメータを最適化するの効力が及ぶようにするべきという一定のユーザニーことで，例えばクラス分類や画像認識等の機能が備わズが存在するとも思われるが，製法クレームの効力範ることとなる。

囲を拡げることによる影響力が大きいこと，および，

しかしながら，この重み付けパラメータは膨大な数特許権による保護によってデータの効率的な利用や流値データであってそれを直接特定することは困難であ通を阻害する可能性も想定されることから，現時点でり，むしろ方法的記載の方が馴染む場合も想定されは法改正の必要性はないものと考える。

る。したがって，重み付けパラメータを規定するために必要な場合には，クレームに方法的記載があったと3. 方法的記載クレームの取扱いについてしても明確性違反とすべきではないと考える。

（1） 背景特許審査ハンドブックの附属書 B，［事例 2-14］は，人工知能関連技術では，人工知能の学習のさせ方に明確性ではなく発明該当性の事例として挙げられたも特徴があるといったものも多数ある。その場合，単純のであるが，物の発明の一部に方法的記載による特定方法のクレームだけではなく，学習方法で物を特定しを含むものとなっている（下記〔請求項 1 〕参照）。
本事例は，「学習済みモデル」を対象とした物の発たクレームを記載するという選択肢がある。
そこで，このような形式のクレームについての問明に関するものであり，「前記第 2 のニューラルネッ

題点や有効性について検討した。本グループ内の検トワークの重み付け係数が，前記第 1 のニューラル討では，次のようなメリットおよびデメリットが挙ネットワークの重み付け係数を変更することなく，学がった。

習されたものであり」という，学習方法による特定が◯メリット含まれている。この記載は，第 2 の重み付け係数を規・中身がブラックボックスの人工知能関連発明につい定するために必要なものであり，学習により変化し続ける重み付け係数を直接規定するのは困難であるのて直接保護できる・ニューラルネットワークのパラメータのように特定で，このような記載は許されるべきと考える。
【事例 2-14】

が困難な場合に有用である
・経時的に中身が変化する場合にも対応できる可能性「〔請求項 1〕
宿泊施設の評判に関するテキストデータに基づいがある◯デメリット（留意点）て，宿泊施設の評判を定量化した値を出力するよう，・生成過程に特許性がありデータ構造自体には特許性コンピュータを機能させるための学習済みモデルであって，が無いときには権利範囲が不明確となり得る

第 1 の ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク と， 前 記 第 1 の・あくまで物の発明であるので発明該当性の要件をクニューラルネットワークからの出力が入力されるようリアする必要がある
・明確性違反を指摘される可能性，不可能非実際的事に結合された第 2 のニューラルネットワークとから構成され，情が問題となる可能性がある

前記第 1 のニューラルネットワークが，少なくとも・侵害発見が困難である
・物同一説をとったときの同一の範囲が不明確である

1 つの中間層のニューロン数が入力層のニューロン数よりも小さく且つ入力層と出力層のニューロン数が互

具体的な検討事項について以下説明する。

いに同一であり各入力層への入力値と各入力層に対応（２－１）
 検討事項 1：物のクレームにおいて方法する各出力層からの出力値とが等しくなるように重み的記載が許容されるべきケース

付け係数が学習された特徴抽出用ニューラルネット

方法的記載が許容されるべきケースとして，以下のワークのうちの入力層から中間層までで構成されたもa），b）のケースを検討した。
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No. 14のであり，－ 63 －パテント 2019

AI・IoT 関連発明の適切な保護について

前記第 2 のニューラルネットワークの重み付け係数

この場合もやはり前述した特許法 104 条での議論とが，前記第 1 のニューラルネットワークの重み付け係同じように，無体物であるコンピュータプログラム，数を変更することなく，学習されたものであり，学習済みモデル，データ構造等において，何と何をど

前記第 1 のニューラルネットワークの入力層に入力のように比較して同一と判断すべきかが問題となる。

された，宿泊施設の評判に関するテキストデータから

しかし，少なくとも，特許権者が譲渡した特許発明の得られる特定の単語の出現頻度に対し，前記第 1 及び学習済みモデル P を第三者がそのままコピーしたよ

第 2 のニューラルネットワークにおける前記学習済み

うなものについては，物同一として権利行使を認めての 重 み 付 け 係 数 に 基 づ く 演 算 を 行 い， 前 記 第 2 のよいと考える。

ニューラルネットワークの出力層から宿泊施設の評判

なお，一般的に学習済みモデルはネットワーク経由を定量化した値を出力するよう，コンピュータを機能でダウンロードされるときも，USB メモリ等のデバさせるための学習済みモデル。」（下線は追加）

イスで持ち運ばれるときも，厳密には元のファイルをb） 汎用のニューラルネットワークを特定のステップで学習させた場合消して移動するケースは稀であり，基本的にコピーした複製物が移転される。

汎用のニューラルネットワークに対して特殊な学習を行うことで，特徴的な学習済みモデルが得られるよ

4. 現行特許法での確認事項および検討事項

うなケースも想定される。例えば，ニューラルネット

最後に，本グループは「製法クレームの特許権の効ワークの構造自体には特に特徴は無いが，学習のさせ力範囲」および「方法的記載クレームの取扱い」とい方や使用するデータセットに特徴があり，その結果，う 2 つのテーマに加え，次の内容についても検討を高性能な学習済みモデルが得られる場合などがこれに行ったので以下簡単に紹介する。

相当する。
（1） 確認事項：学習用データセットの特許化可能

これについては，当業者であればその学習の結果，性についてニューラルネットワークがどのような性質を備えるものとなるかを理解できる場合には，物のクレームの一

第四次産業革命においてはデータが重要な価値を持部に方法的記載が含まれていても明確性要件は充足すつものとなっており，そのデータを特許法上どのようるとしても差し支えないと考える。に保護し得るかについて改めて確認した。例えば，
AI を学習させるための学習用データセットは「発明」（２－２）
 検討事項 2：方法的記載クレームで特定された人工知能関連発明の権利範囲につに該当するか，該当するためにはどのような要件が必要か。

いて学習用データセットは，一見単なるデータの集合で「ステップ a，ステップ b，ステップ c の学習工程あるが，その構造に特徴がありその特徴的な構造にで学習させた学習済みモデル P」という特許権の権利より効果的な学習効果を得られるようなものであれ範囲はどのようなものかについて検討を行った（第三ば，データ構造の「発明」として権利化することがで者が被疑侵害品（学習済みモデル）P′を製造販売しきる（3）。ているものとする）。
いわゆるプロダクトバイプロセスクレームに関する（2） 検討事項：特許法 101 条の実施規定について

プラバスタチンナトリウム最高裁判決の考え方が人工

現行特許法 101 条の実施行為としては，間接侵害品

知能関連発明を含むソフトウェア関連発明に及ぶか否を「生産」，「譲渡等」，「輸入」，「譲渡等の申出」をすか明確ではないが，仮に及ぶとすると，どのような方る行為が規定されているが，特許法 2 条 3 項各号に規法で作られたか否かを問わず，物の同一性で判断され定されている実施行為とは異なり，「使用」の文言がることとなる（物同一説）。

入っていない。

上記の例で言えば，学習済みモデル P と被疑侵害

その結果，例えば，第 1 サーバおよび第 2 サーバを品 P′が「同一」であれば，特許権の効力は及ぶこと備えるシステムという特許権があった場合に，間接侵となる。

害品である一方のサーバのみ（例えば第 2 サーバのみ）

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AI・IoT 関連発明の適切な保護についてを単に使用している実施者（X 社）は間接侵害には該（参考資料）当せず，その使用行為を差し止めることはできない。

（1）パテント平成 31 年 2 月号「第四次産業革命によるデータ時代の特許保護」平成 29 年度特許委員会第 3 部会 AI グ

これについては，現時点でこのようなケースについての問題がそれほど顕在化していないと思われることから，今後の保護のニーズも見ながら必要に応じて法ループ（2）括弧内の記載：特許法逐条解説，104 条，第 17 版，284 頁。
（3）データ構造が物の発明として保護され得る点に関しては，改正（特許法 101 条の実施行為として「使用」の文言特許庁，特許・実用新案審査ハンドブック附属書 B 第 1 章を加える）の検討を行うのが妥当と考える。ただし，コンピュータソフトウエア関連発明も参照のこと（https://

新しい技術が著しいスピードで進展している昨今においては，システム全体を単一主体が構成・保有するのwww.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/hand
book_shinsa/document/index/app_b1.pdf）。

ではなく，第三者のサービスを API 的に利用するよ（原稿受領 2019.9.30）

うな形態も増えてきており，将来的には上記の問題が顕在化する可能性はあるので，継続的な注視検討が必要である。
以上

パテント誌原稿募集
広報センター 副センター長
会誌編集部担当 服部 博信
同
応募資格

中村 恵子

知的財産の実務，研究に携わっている方（日本弁理士会会員に限りません）※論文は未発表のものに限ります。

掲

載

原則，先着順とさせていただきます。また，編集の都合上，原則「1 テーマにつき 1 原稿」とし，分割掲載や連続掲載はお断りしていますので，ご了承ください。

テ ーマ

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