ミニ特集

特許情報×AI

AI関連発明の審査に関する最新状況
The Latest Status on Examination of AI-related Inventions

特許庁

審査第三部環境化学審査監理官

本間友孝

平成 8 年特許庁入庁。審査第三部での特許審査に従事するほか、総務部秘書課、国際政策課、審査第一部調整課、
JETRO 北京事務所等を経て、令和 4 年 6 月まで調整課審査基準室長に在職。同年 7 月より現職。

特許庁

審査第一部調整課審査基準室長補佐

喜々津徳胤

平成 22 年特許庁入庁。審査第一部での特許審査に従事するほか、審査第一部調査室、調整課審査推進室、意匠課意匠制度企画室を経て、令和 3 年 10 月より現職。

AI 関連発明の急増、応用分野の拡大への対応

AI 関連発明の特許審査に関する調査研究報告書」1 には、AI 技術が発展し、適用先があらゆる産業分野に広がっられている。これによると、AI 関連発明とは、AI コアて、社会の中で広く利用されるようになっている。これ

発明に限定することなく、AI 適用発明を含むものと理に伴い、特許においても、AI 関連発明の出願が技術分解されるものの、JPO を含むほとんどの国は、AI 関連野をまたがって増加している。本稿では、こうした状況発明を、法令、審査基準、ウェブ等で定義していない。

変化を紹介するとともに、これに対応するために、日本

その理由としては、英国特許庁の報告書 2 に記載されて国特許庁（JPO）が実施している取組を紹介する。

いるとおり、「AI が何からなるかについては、広く合意

1

本章では、はじめに AI 関連発明の定義や、AI 関連発された定義はなく、また、AI の広範な応用分野を考慮

明の出願動向など AI 関連発明を取り巻く現在の状況をすると、そのような定義に到達することは難しい。さら説明する。その上で、AI 関連発明の審査に関する JPOに、AI は急速に進化する技術であるため、AI が適用さの取組として、2021 年 1 月に発足した AI 審査支援チーれる可能性のある場合を網羅的に判断することも難し

ムや、2019 年 1 月に公表した AI 関連事例についてい」ことが考えられる。こうした中で、韓国（KIPO）は、紹介する。

1.1

1

上記報告書の URL は以下のとおり。
https://www.jpo.go.jp/resources/report/takoku/
document/zaisanken_kouhyou/2021_01.pdf

2Economics, Research and Evidence team，「ArtificialIntelligence: A worldwide overview of AI patents
and patenting by the UK AI sector」（ 人 工 知 能：AI
特許の世界的な概要と英国の AI セクターによる特許），
UKIPO，2019 年 6 月改訂版，5 頁，
URL：https://assets.publishing.service.gov.uk/
government/uploads/system/uploads/attachment_
data/file/817610/Artificial_Intelligence_-_A_worldwide_overview_of_AI_patents.pdf

AI 関連発明とはAI 関連発明の出願が増加していると述べたが、そもそも「AI 関連発明」とはどのような発明をさすのだろうか？
JPO の令和 3 年度産業財産権制度各国比較調査研究等事業で取りまとめられた「近年の判例等を踏まえた

20

国内外の AI 関連発明の定義に関する調査結果がまとめ1.2

施に機械学習基盤の技術を必要とする発明」と定義している。

ミニ特集

技術分野別審査実務ガイドで AI 関連発明を、「発明の実出願動向

つぎに、2022 年 10 月に公表された上記「AI 関連発明の出願状況調査」3 に基づき、AI 関連発明の JPO へ

一方、JPO の審査第四部審査調査室が作成している

1.2.1

全体的な出願動向有効なものである旨を明示した上で調査対象が定義され

AI 関 連 発 明 の 国 内 出 願 件 数 の 推 移 を 図 2 に 示 す。ており、その中で AI 関連発明は、図 1 のように AI コア2020 年の AI 関連発明の出願件数（ピンク棒）は約発明及び AI 適用発明と定義されている。ここで、AI コ5,700 件である。また、AI 関連発明のうち G06N4 がア発明とは、ニューラルネットワーク、深層学習、それ付与された出願の件数（黄棒）は約 2,400 件である。

からサポートベクタマシン、強化学習等を含む各種機械

いずれも、2014 年以降、毎年増加を続けており、AI学習技術のほか、知識ベースモデルやファジィ論理など、関連発明は依然として注目を浴びていることを示していAI の基礎となる数学的又は統計的な情報処理技術に特徴る。

を有する発明であり、AI 適用発明とは、画像処理、機器

1.2.2

特許情報×ＡＩ「AI 関連発明の出願状況調査」では、当該調査内でのみの出願状況を紹介する。

技術分野別出願動向

制御・ロボティクス、診断・検知・予測・最適化システム、

AI 関連発明の適用先を明らかにするため、AI 関連

それから音声処理、自然言語処理等の各種技術に、AI の発明の主分類構成の推移を図 3 に示す。主分類として基礎となる数学的または統計的な情報処理技術を適用しG06N 以外が付与される出願が増加しており、特に画たことに特徴を有する発明と定義されている。

像処理分野への AI 関連発明の出願が目立つ。また、「その他」にまとめられる技術分野の数も増加傾向にあり、AI 技術の適用先が拡大していることがうかがえる。

3

本調査結果は、国内外における AI 関連の出願の現況を明らかにするため、2019 年より公表されており、最新の調査結果が 2022 年 10 月に公表されている。調査結果の詳細は以下 URL を参照されたい。https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/sesaku/ai/ai_shutsugan_chosa.html

4 「特定の計算モデルに基づくコンピュータシステム」に係る発明に付与される特許分類であり、主に AI 技術そのものを示す。
図1

AI 関連発明の範囲

図2

AI 関連発明の国内出願件数の推移

YEAR BOOK 2O2221

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図3

1.3AI 関連発明の主分類構成の推移（2020 年の件数等を表記）

AI 関連事例の公表

術常識に鑑みて当該複数種類のデータの間に何らかの相上記 1.2 の出願動向で確認したように、AI 関連技術関関係等の存在を推認できることが必要とされることがが様々な技術分野に発展するなか、AI 関連発明に対し示されている。また、事例 51 では、「AI によりある機て特許・実用新案審査基準（以下、「審査基準」という）能を持つと推定された物の発明」について、発明の詳細を適用したときの運用の例示を充実させるべく、JPOな説明に実際に物を製造して当該機能の評価をした実施

は 2019 年 1 月に記載要件（実施可能要件、サポート例を記載していない場合には、AI による推定結果が実要件）、進歩性の 2 つの観点から合計 10 事例を特許・際に製造した物の評価に代わり得ない限り、記載要件を実用新案審査ハンドブック附属書（以下、「審査ハンド満たさないことが示されている。

ブック附属書」という）に追加している。 本稿ではそ5表1記載要件の審査事例の全体像の概要を紹介する。
1.3.1

記載要件

AI 関連発明であっても、記載要件は、他の発明と同様に、「審査基準第 II 部第 1 章第 1 節実施可能要件」及び「審査基準第 II 部第 2 章第 2 節サポート要件」に従って判断される。2019 年に追加された 6 つの事例
（表 1）
では、AI 関連発明のうち「AI を様々な技術分野に応用した発明」、「AI によりある機能を持つと推定された物の発明」に対して審査基準を適用した場合の判断が示されている。

1.3.2

進歩性

まず、事例 46 ～事例 50 では、「AI を様々な技術分AI 関連発明の進歩性についても、他の発明と同様に、野に応用した発明」について、発明の詳細な説明の記載「審査基準第 III 部第 2 章第 2 節進歩性」に従って判断に基づき、AI の機械学習に用いられる複数種類のデーされる。2019 年に追加された 4 つの事例は、「単純なタの間に相関関係等の一定の関係（以下、「相関関係等」

AI の適用に関するもの」（事例 33、事例 34）、「教師という。）が存在することが認められること、又は、技データの変更に関するもの」（事例 34、
事例 35）、及び、「教師データに対して前処理を行うもの」（事例 36）と522

詳細は「AI 関連技術に関する特許審査事例について」を参 照。https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/
guideline/patent/ai_jirei.html

いう三つの観点に大別される。
このうち、事例 33 は、人間が行っている業務を、人歩性が否定される事例である。また、事例 34 の請求項庁（EPO）とは、AI に関する発明の審査に関する具体

1 は、入力データから出力データを推定する推定手法を的事例を追加した「ソフトウエア関連発明比較研究報告単に変更したものであるため、進歩性が否定されるもの書」を更新し、中国とも AI に関する発明の審査に関すである。他方で、同事例の請求項 2 は、学習に用いるる比較研究事業を立ち上げた。さらに ASEAN 各国と教師データの追加に、顕著な効果が認められるため、進も、東アジア・ASEAN 経済研究センター（ERIA）が、歩性が肯定されるものである。また、事例 35 は事例

2021 年 8 月の第 11 回長官会合において ASEAN 各

34 の請求項 2 と同様、教師データの変更に関するもの

国における先端技術の特許審査運用に関する調査結果報であるが、事例 35 では学習に用いる教師データの変更

告を行った。以下、五庁の取り組みと、比較研究についが既知のデータの組み合わせであり、顕著な効果が認めて紹介する。

特許情報×ＡＩ関する合意がなされた。また、JPO として、欧州特許ミニ特集

工知能を用いて単にシステム化したものであるため、進られないことを理由に、進歩性が否定されている。その他、事例 36 は学習に用いる教師データに対する前処理によって進歩性が肯定される事例である。

2.1

五 庁による新技術・AI（NET/AI）分野の協力

五庁（日米欧中韓）の枠組みにおいては、2016 年

1.4

AI 審査支援チームの共同宣言において言及されるなど、従前より AI 等の上記 1.2 の出願動向が示すように、近年、AI 関連発新技術に関する協力が重ねられてきたが、2019 年の明の出願件数や、その応用分野は拡大傾向にある。そし第 12 回長官会合において、新技術・AI（略して NET/て、AI 関連技術は代表的な融合技術であり、様々な技AI と呼ぶ）に関連した協力について議論する NET/AI

術分野における AI の応用状況などを的確に把握する必タスクフォースの設立に合意がなされた。その後、同要があることから、各審査部門が担当する技術分野を超タスクフォース、第 13 回長官会合での議論を経て、えて連携することの重要性が増している。こうした状況

2021 年 6 月の第 14 回長官会合において、新技術・のなか、JPO は、AI 関連発明の効率的かつ高品質な審AI 分野の協力に関する作業ロードマップ（NET/AI ロー査を実現するために、2021 年 1 月に、AI 担当官と管ドマップ）が合意された（図 4 参照）。このロードマッ理職などから構成される AI 審査支援チームを発足させ

プは、NET/AI 分野において五庁が共同して努力するたた。

めの「青写真」であり、① 4 つの重要分野（統計、分類、AI 審査支援チームは、担当技術分野を超えて連携し、IT の側面・NET/AI の活用、法律）に分けて、②短期、最新の AI 関連技術に関する知見や審査事例の蓄積・共中期、長期で数々の協力機会が、将来の発展に対応でき有及び関連する特許審査施策の検討等を行っている。AIるよう広範に描かれている。例えば、法的側面について担当官は、AI 関連発明に関する審査の “ハブ” として、は、右上のゴールに向かって、①五庁で既に利用可能な各審査部門の知見を集約し、他の審査官からの相談に応実務の例を、統合されたユーザーフレンドリーな方法でじることで、効率的かつ高品質な審査の実現に向けた支共有して、②入手可能な範囲で、NET/AI 関連発明の特援を行っている。また、2021 年度、AI 担当官は、集許化に関する具体的な審査実務に関する情報を提供し、約した知見等を他の審査官に共有するために、審査官向③ NET/AI の法的側面に関する比較研究を検討するこけの研修を実施した。とによって、④ NET/AI の特許に適用される五庁の実務に関する透明性と認識を向上させ、特許審査結果の予2特許庁の国際的な取組測可能性を促進し、法的確実性を強化する、といった形でまとめられている。

AI 関連分野については、国内外の関心が高く、特許そして、2022 年 6 月の第 15 回長官会合において、の分野においても国際的に様々な取組が行われている。

審査基準や審査ハンドブックといった AI 関連発明の審いわゆる五庁（日米欧中韓）の枠組みでは、2021 年査実務に関する資料収集プロジェクトを開始することでの第 14 回長官会合において新技術・AI 分野の協力に合意した。このプロジェクトは JPO が発案したもので

YEAR BOOK 2O22

23

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図4NET/AI ロードマップ 6ある。今後、収集してまとめた資料情報は、五庁のウェブサイトに掲載する予定である。

たな追加
2021 年 11 月のアップデートでは、2019 年に公表した報告書にはなかった「実施可能要件／開示の十分2.2比較研究性」に関する事例が新たに追加されている。追加された

JPO の運用と他庁の運用とを実務レベルで包括的事例 D-1 ～ D-3 を表 2 に示す。同報告書では、当該事に比較しており、AI 関連発明に関する比較研究につい例の比較を通じて、「実施可能要件／開示の十分性」にては、すでに欧州や ASEAN と実施したほか、中国とついて、JPO と EPO における判断結果が類似するこも作業を進めているところである。以下では、欧州、とが確認されている（事例 D-1、D-3）。また、採用さASEAN との比較研究報告書について紹介する。

れるアプローチについて、JPO では、上記 1.3.1 で説

2.2.1

明したとおり、発明の詳細な説明の記載と出願時の技術

欧州との比較研究報告書

近年、AI、IoT といった技術の研究開発が活発化して常識に基づき、教師データ間における相関関係等の存在いる。そして、これらの技術の中核を成す発明はソフトが認められるか、又は、推認できるかという基準で判断ウエア関連発明であることから、各特許庁のソフトウエを行うのに対し、EPO では、請求項に係る発明が、明ア関連発明に対する現在の審査実務を出願人に示すこと細書で開示される技術情報に基づいて再現可能であるかが重要となっている。このような状況に鑑みて、2019という基準で判断が行われるところ、少なくとも比較事

年 3 月に JPO と EPO はソフトウエア関連発明に関し例においては、教師データ間の相関関係等に着目する点て比較研究を行い、報告書を公表した。さらに、両特許で、両庁の実体的なアプローチは類似することが確認さ庁は、AI 関連発明を含むソフトウエア関連発明に対すれている（事例 D-1、D-3）。

る最新の審査実務を示すべく、新たに記載要件・進歩性

また、同報告書において、EPO ではビジネス方法のに関する 6 つの事例を追加するなどのアップデートをような非技術的なものの単なる自動化については、開示行い、2021 年 11 月に報告書を公表した 。本稿では、の十分性を判断することなく、進歩性の欠如で拒絶され上記アップデートの概要を紹介する。

得る点が指摘されている（事例 D-2）。

7

表2

実施可能要件／開示の十分性（1）
「実施可能要件／開示の十分性」に関する事例の新246https://www.fiveipoffices.org/sites/default/
files/attachments/d344faab-9dd0-4dd5-81afb9cde1c986eb/IP5_NET_AI_roadmap_FIN.pdf

7

詳細は「ソフトウエア関連発明に関する比較研究について」を 参 照。https://www.jpo.go.jp/news/kokusai/epo/
software_201903.html（2）「進歩性」に関する事例の拡充
2021 年 11 月のアップデートでは、AI 関連発明を得している。
本事例について、JPO では、出願時の技術常識に鑑

当該事例の比較を通じて、両庁におけるソフトウエア関みて、広告活動データ及び言及データと、売上数との間連発明に対する進歩性評価のアプローチの差異が、AIに相関関係等が存在することが推認できることを踏ま関連発明においても存在することが確認されている（事えて、実施可能要件を満たすと判断している。一方で、

例 C-6、C-8）。すなわち、JPO では、請求項に係る発EPO は、将来の販売量を計画することの根底にある目明を技術的特徴と非技術的特徴とに分けることはなく、的は非技術的であるとし、また、ビジネス方法のステッ請求項に記載された発明を特定するための事項は原則とプを単に自動化するだけでは技術的な貢献がないと評価してすべて考慮に入れて進歩性が判断されるのに対ししている。その上で、本事例について進歩性の欠如によて、EPO では、請求項に係る発明を技術的特徴と非技り拒絶し、EPC 第 83 条に基づく開示の十分性につい術的特徴とに分け、最も近い先行技術との相違点が非技ては検討の必要がないと判断している。

術的特徴である場合は進歩性が否定される。

2.2.2ASEAN との比較研究報告書

また、同報告書において、EPO では AI 関連発明に関2021 年 8 月の第 11 回日 ASEAN 特許庁長官会合

しては数学的方法と判断される可能性があり、当該数学において東アジア・ASEAN 経済研究センター（ERIA）的方法が技術的効果の創出に貢献しないと判断される場から、ASEAN 各国における先端技術の特許審査運用

合には、単純な汎用コンピュータにすぎない先行技術かに関する調査結果報告がなされた。8 この調査は、JPOら進歩性が否定される可能性がある点が指摘されているの審査ハンドブックに掲載された AI 関連技術を含む先（事例 C-8）。

端技術に関する事例を、ASEAN 各国の法規等に沿っ進歩性

特許情報×ＡＩされた事例 C-6 ～ C-8 を表 3 に示す。同報告書では、

表3

ミニ特集中心に「進歩性」に関する事例が拡充されている。追加て判断するとどのような審査結果となるのかの分析を含むものである。具体的には、発明該当性について審査ハンドブック附属書 B 事例 2-14（「宿泊施設の評判を分析するための学習済みモデル」）、進歩性について同附属書 A 事例 34（「水力発電量推定システム」）、記載要件について同附属書 A 事例 47（「事業計画支援装置」）が分析用の事例として選定されている。本報告の内容は、2021 年 9 月の第 2 回日 ASEAN 特許専門家会合に（3）事例紹介
本稿では、上記事例のうち、両庁の判断が相違した事おいても議論された。今後も日 ASEAN 特許専門家会合において継続的に議論を実施する予定である。

例 D-2 を紹介したい。事例 D-2 は JPO が提供した事例であり、審査ハンドブック附属書 A の事例 47 に対応している。本事例における「事業計画支援装置」は、

3

最後に（雑談：AI は人間に近づいてきているのだろうか）

特定の商品について、広告活動データとその言及データ

AI 技術は急速に発展しているが、果たして従来のコンから、今後の売上数の予測値を推定し、在庫量と売上数

ピュータソフトウェアの範疇を超えて人に近づいてきての予測値に基づいて今後の生産量を含む生産計画を提示いるのだろうか？先に紹介した「近年の判例等を踏まえすることを目的としている。また、今後の売上数の予測

た AI 関連発明の特許審査に関する調査研究報告書」9 の値の推定には、過去に販売された類似商品に関する広告記載を引用しつつ特許審査の観点から検討してみたい。

活動データ及び言及データと、該類似商品の実績売上数審査基準の観点から見ると、各国・機関において、AIの関係を教師データとして学習させることにより生成さ8

上記報告を紹介する ERIA の HP
https://www.eria.org/publications/researchon-patent-examination-practices-for-emergingtechnologies-in-asean-member-states9

上記報告書の URL は前掲注１と同じ。

れた予測モデルを用いており、当該予測モデルに基づき、特定の商品についてウェブ上での広告活動データ及び言及データを入力とし、当該商品の予測される売上数を取YEAR BOOK 2O2225

ミニ特集

特許情報×AI

関連の発明は、CS 関連発明に含まれる／類するものと認められる記載、例えば人工知能（AI）等を含む機械をして取り扱われている。ただし、中国や韓国では、審査発明者として記載することは認めていません」と説明し基準の一部分についてのみではあるが、AI 関連発明用ている。の審査基準を設けている。また、同報告書では、「教師

海外に目を向けると、同報告書では、米国・欧州・英データの記載要件において、訓練によりニューラルネッ国・ドイツ・中国・韓国でも、発明者は自然人であるな

トワークがどのように変化するのかは、当業者が予測すどとし、AI を発明者とする出願は認められないと考えることができない事項であるため、EPO における AI 関られるルールになっていることが紹介されている。ま連発明の記載要件の判断は、CS 関連発明における判断た、豪州では、AI は発明者たり得ないため、いわゆるよりも化合物発明における判断に近くなる場合がある」

DABUS 出願 11 は発明者の氏名を記載していないとしてとの分析が紹介されている。これらを勘案すると、今後、これを却下した特許庁の処分について、2021 年 7 月

AI 関連の発明の扱いは変化していく可能性はある。そ30 日の連邦裁判所判決 Thaler v Commissioner ofの場合にも、AI は常に進化しており、AI 関連発明に含Patents［2021］FCA 879 により一度は取り消さまれるもの自体が変わり得る中で、審査基準上でどう整れたが、この判決は、控訴審において、2022 年 4 月

理していくのかは広い視野から慎重に検討する必要があ

13 日に発明者は自然人である旨判示されて覆された。

ると個人的には考えている。

そして、米国では、特許出願の発明者は自然人（natural

また、AI は発明者となり得るか、という点についてpersons）でなければならないとして、DABUS 出願現状を俯瞰すると、日本国特許庁 HP には、「発明者等は USPTO により拒絶され、その後、米国連邦巡回区の表示について」というページがあり、「特許法第 36控 訴 裁 判 所（CAFC） は 2022 年 8 月 5 日 に、 発 明条第 1 項（同法第 184 条の 5 第 1 項）において、願者が「自然人」すなわち「人間（human beings）」で書等に発明者の『氏名』を記載しなければならない旨をあるとする特許法の要請は明確であると述べ、USPTO規定する一方で、出願人の表示については、出願人の『氏の判断を支持する判決を出した。

10

名又は名称』を記載しなければならない旨を規定してい以上のことから、現時点では、AI は従来のコンピューる。」ことを掲げて、特許法第 36 条第 1 項各号に規定タソフトウェアの範疇を超えていないと言えるであろする「氏名」は自然人の氏名、「名称」は法人の名称をう。ただし、AI の発展状況によっては、特許審査のあ指すものと解し、同項第 2 号の規定に基づき記載するり方などを変える必要が出てくる可能性は十分あるの発明者の欄には、従前より、発明をした自然人を記載すで、今後の状況を注視していく必要がある。

べきものとして説明している。さらに、「特許法第 36

最後に、本稿作成にあたり、審査業務課や審査第四条第 1 項第 2 号に規定する発明者を自然人と解するこ部調査室の担当者から情報をいただいた。また有識者のとは、特許法の第 29 条第 1 項柱書き、第 33 条第 1 項、方々からご指導ご助言をいただいたことに、心よりお礼

第 34 条第 1 項の規定の内容とも整合している」ことを申し上げたい。（なお、本稿中、意見にわたる部分はから、「発明者は特許を受ける権利を発明の完成と同時筆者の個人的な見解であり、所属する組織の見解ではなに有する主体であり、特許を受ける権利を有する発明者いことを申し添える。）

が当該権利を出願前に移転することができるとするこれらの規定は、発明者は、権利能力を有する者であって出願人になり得る者として自然人であることを予定しているもの」、と説明している。そして、こうしたことから、「発明者の表示は、自然人に限られるものと解しており、願書等に記載する発明者の欄において自然人ではないと
10 上記 HP の URL は以下のとおり。
https://www.jpo.go.jp/system/process/shutugan/
hatsumei.html

26

11 Stephen Thaler 氏 が、 自 身 の 開 発 し た AI シ ス テ ム（DABUS：Device for the Autonomous Bootstrappingof Unified Science）を発明者とする出願を各国で行っており、DABUS 出願と呼ばれている。

ミニ特集
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YEAR BOOK 2O2227