特許情報分野における AI 活用のススメ

特集

AI関連技術に関する特許審査事例
Hypothetical Cases on the patent examination for AI-related technologies

特許庁

審査第一部調整課審査基準室基準企画係長

久保田葵

平成 24 年特許庁入庁。平成 30 年 10 月より現職、審査第一部調整課審査基準室に併任。

1

はじめにの特許審査について、世界に先駆けて日本の運用を諸外国に発信することも重要である。

IoT（Internet of Things）や AI（Artificial Intelligence）

このような意識から、IoT や AI に関連する技術の特等の急速な発展により、第四次産業革命と呼ばれる、大許出願に対する特許審査の運用を示すために、特許庁は量のデータと AI を活用する技術革新への期待が高まっ従前より、審査事例を審査ハンドブックに掲載してきた。ている。IoT や AI に関連する技術は、産業競争力を確そして、AI に関連する技術に関する審査事例のさらな保するための源泉として重要なものであり、幅広い技術る充実化を図るために、平成 31 年 1 月に、記載要件分野において研究開発やビジネスへの適用が急速に進んと進歩性についての AI に関連する技術に関する審査事でいる。

例を追加掲載した。

IoT や AI に関連する技術の発明の特許出願について、本稿では、今般審査ハンドブックに追加掲載した AI

他の技術の発明の特許出願と同様に特許・実用新案審査に関連する技術に関する 10 の審査事例について、そ基準及び特許・実用新案審査ハンドブック（以下、それの一部の概要と、これらの審査事例をとおして示されたぞれ「審査基準」、「審査ハンドブック」という。）に示記載要件と進歩性についての特許審査の考え方を紹介すされた考え方を適用して特許審査を行うことが適切である。

る。したがって、特許庁の審査官は現行の審査基準や審査ハンドブックに基づいて、特段問題なくこれらの発明の特許審査を行えていると考えられる。一方で、今後様々

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審査事例の対象とした AI に関連する技術な技術分野において、とりわけ第四次産業革命への期待

AI に関連する技術体系は第四次産業革命が注目を集の高まりとともに IoT や AI の活用に興味を持ったユーめる以前から存在している。しかしながら、今回の審査ザによって、これらの発明の特許出願は増加することが事例の審査ハンドブックへの追加掲載は、第四次産業革予想される。そのため、これらの特許出願に対する特許命への期待の高まりとともに AI の活用に関心をもった

審査の透明性と予見性を高めることを目的として、特許ユーザに、特許審査の運用について情報提供することを庁はユーザに対して特許審査の運用をわかりやすく示す主目的としている。そこで、特許庁は以前から存在する必要があると感じている。また、これらの発明をどのよ技術体系に関連する AI そのものの発明ではなく、今後うに保護していくのかが世界的な課題となっており、そ特許出願の増加が予想される、AI を用いてデータの分いての判断に係る基本的な考え方」について、「発明の作成した。そのような発明の例として、AI を様々な技詳細な説明は、請求項に係る発明について、当業者が実術分野に応用した発明や、AI によりある機能を持つと施できる程度に明確かつ十分に記載されていなければな推定された物の発明が考えられる。本稿ではそのようならない。」、「当業者が、明細書及び図面に記載された発発明を AI 関連技術に関する発明と呼ぶことにする。

明の実施についての説明と出願時の技術常識とに基づい特集

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ

析・学習を行い、利活用する発明に注目して審査事例をて、請求項に係る発明を実施しようとした場合に、どの3ように実施するかを理解できないときには、当業者が実AI 関連技術に関する発明の記載要件施することができる程度に発明の詳細な説明が記載されAI 関連技術に関する発明、つまり AI を様々な技術分ていないことになる。」と紹介している。よって、実施野に応用した発明と AI によりある機能を持つと推定さ可能要件の判断の対象は請求項に係る発明であり、発明れた物の発明について、特許庁は記載要件を満たす審査の詳細な説明の記載と出願時の技術常識に基づいて判断事例と記載要件を満たさない審査事例をそれぞれ作成しされると理解できる。

た。作成した 6 の審査事例を、記載要件の判断、及び、さらに、審査基準は「実施可能要件の具体的な判断」

発明のタイプの２軸で区分した全体像は表１のとおりでについて、次の様に説明している。物の発明を実施するある。各審査事例に付された番号は、審査ハンドブック

ことができるとは、発明の詳細な説明に、その物を作れ中の審査事例の事例番号である。以下、AI を様々な技るように、かつ、その物を使用できるように記載されて術分野に応用した発明の審査事例について、その一部をいることである。また、方法の発明を実施することがで紹介する。

きるとは、発明の詳細な説明に、その方法を使用できるように記載されていることである。AI を様々な技術分

3.1 AI を様々な技術分野に応用した発明についての考え方

野に応用した発明は、多くの場合、複数種類のデータを含む教師データを用いた機械学習を行い、作成した学習記載要件の一つとして実施可能要件があげられる。本稿では実施可能要件に注目して論じる。

済みモデルを推定処理に利用している。よって、「実施可能要件の具体的な判断」を満たす、AI を様々な技術審査基準第Ⅱ部第 1 章第 1 節は「実施可能要件につ表1

分野に応用した発明とは、物の発明であればその物を作記載要件の審査事例の全体像

記載要件を満たす記載要件を満たさない

AIを様々な技術分野に応用した発明
出願時の技術常識を鑑みても教師データに含まれる複数種類のデータの間に相関関係等が存在することが推認できないもの

事例４６
糖度推定システム

出願時の技術常識に鑑みて教師データに含まれる複数種類のデータの間に相関関係等が存在することが推認できるもの

事例４７
事業計画支援装置
事例４８
自動運転車両

教師データに含まれる複数種類のデータの間の相関関係等が明細書等に記載された説明や統計情報に裏付けられているもの

事例４９
体重推定システム（請求項２）

事例４９
体重推定システム（請求項１）

教師データに含まれる複数種類のデータの間の相関関係等が実際に作成した学習済みモデルの性能評価により裏付けられているもの

事例５０
被験物質のアレルギー発症率を予測する方法（請求項２）

事例５０
被験物質のアレルギー発症率を予測する方法（請求項１）

AIによりある機能を持つと推定された物の発明

事例５１
嫌気性接着剤組成物

YEAR BOOK 2O1929特許情報分野における AI 活用のススメ

特集れる、及び、その物を使えると言える程度の、方法の発説明にそれらのデータの間の具体的な相関関係等の存在明であればその方法を使えると言える程度の、学習済みが記載されておらずとも、ある程度の推定精度を有するモデルによる推定処理を実現できるように、発明の詳細学習済みモデルを作成することができると判断される。

な説明に記載されている発明である。これは、ある程度「事業計画支援装置」（表 1 の事例 47）はそのようなケーの推定精度を有する学習済みモデルを作成可能なようスの審査事例である。に、発明の詳細な説明に記載されている発明と言い換え「事業計画支援装置」は、特定商品の在庫量及び予測ることができる。つまり、請求項に係る発明が AI を様々される今後の売上数に基づいて当該特定商品の生産計画な技術分野に応用した発明であるならば、当該発明が実を策定し、出力する装置の発明である。この装置は、過施可能要件を満たすために、ある程度の推定精度を有す去に販売された類似商品についてのウェブ上での広告活る学習済みモデルが作成可能であることが、発明の詳細動データ及び言及データと、当該類似商品の売上数とをな説明に記載されている、又は、出願時の技術常識であ教師データとした機械学習によって作成された、予測モる必要があると言える。

デルを用いて、前記特定の商品の広告活動データ及び言特許庁は、実施可能要件の判断において、機械学習に及データから予測される前記特定の商品の今後の売上数用いる教師データに含まれる複数種類のデータ間の関係を予測する。本審査事例では、発明の出願時の技術常識に注目した。ある程度の推定精度を有する学習済みモデに鑑みてウェブ上での広告活動データ及び言及データとルを作成するためには教師データに含まれる複数種類の売上数との間に相関関係等が存在することが推認できるデータの間に何らかの関係が必要である。そのような関ことを前提として、記載要件の判断をまとめている。

係が存在すれば AI が当該関係を教師データから学習し、審査事例の発明の詳細な説明には、（1）商品についその関係をもとに、ある程度の推定精度を有する学習済てのウェブ上での広告活動データ及び言及データを入力みモデルを作成することができるからである。そのようとして、商品の売上数を出力する予測モデルを用いて、な関係の代表として相関関係が挙げられるものの、当該当該商品の予測される売上数を取得すること、（2）前関係が相関関係でなければならない理由はない。しかし

記予測モデルは、ニューラルネットワークなど公知の機

便宜上、本稿ではこの関係を相関関係等と呼ぶことにす械学習アルゴリズムを利用して、過去に販売された類似る。

商品に関する広告活動データ及び言及データと、該類似ここまでの情報をまとめると、AI を様々な技術分野商品の実績売上数の関係を教師データとして学習させるに応用した発明が実施可能要件を満たすと判断される場

教師あり機械学習により生成すること、がそれぞれ記載

合は以下の二つが考えられる。一つ目は、その発明の詳されている。他方で、広告活動データ、言及データ及び細な説明の記載に基づいて、学習済みモデルの機械学習売上数の間に何らかの関係が存在することについては何に用いる、教師データに含まれる複数種類のデータの間ら記載されていない。に、相関関係等の存在が認められる場合である。そして発明の詳細な説明には記載が無いものの、発明の出願二つ目は、出願時の技術常識に鑑みて、当該複数種類の時の技術常識に鑑みてウェブ上での広告活動データ及びデータの間に何らかの相関関係等の存在を推認できる場

言及データと売上数との間に相関関係等が存在すること合である。

が推認できるとの前提から、審査事例は「事業計画支援

本稿では、実施可能要件を満たす発明の審査事例について、その一部を紹介する。

装置」を作り、使用できると言える程度の推定精度を備える予測モデルを作成できると述べ、「事業計画支援装置」は実施可能要件を満たすと判断している。

3.1.1

出願時の技術常識に鑑みて、複数種類のデータこのように、相関関係等が推認できる場合には、このの間に何らかの相関関係等の存在が推認できる関係の存在によって、ある程度の出力精度を有する学習発明の審査事例済みモデルを作成可能であると言えるため、実施可能要

出願時の技術常識に鑑みて教師データに含まれる複数種類のデータの間の関係が推認できれば、発明の詳細な30件を満たすと判断される。

3.1.2する教師データに含まれる、フェイスライン角度と身長のデータの間に相関関係等の存在が認められる及び体重の間の相関関係等を開示しており、前記前提及発明の審査事例

び発明の詳細な説明の記載に基づいて、請求項 2 に係出願時の技術常識に鑑みて教師データに含まれる複数特集

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ

発明の詳細な説明の記載に基づいて、複数種類る発明が実施可能要件を満たすと判断されている。

種類のデータの間の相関関係等が推認できないのであれ

本審査事例は、教師データに含まれる複数種類のデーば、発明の詳細な説明の記載に基づいて、それらのデータ間の相関関係等の発明の詳細な説明での開示方法としタの間の具体的な相関関係等の存在が認められる場合て具体的な統計情報を挙げている。ここで注意していたに、ある程度の推定精度を有する学習済みモデルを作成だきたいのは、具体的な統計情報以外の開示方法も許容することができると判断される。審査事例では、「体重される点である。そして、要求される開示の程度は、AI推定システム」（表 1 の事例 49）の請求項 2 等が該当が応用される技術分野と、教師データとして採用するする。

データの種類に依存する。どのような内容にせよ、発明教師データに含まれる複数種類のデータの間の相関関の詳細な説明の記載及び発明の出願時の技術常識に基づ係等が発明の詳細な説明に記載された統計情報によっていて、当業者がそれらのデータ間に何らかの関係が存在裏付けられている審査事例が「体重推定システム」の請することを理解できるのであれば、ある程度の推定精度

求項 2 に係る発明である。これは、出願人が独自に定を有する学習済みモデルを作成することができると言え義した「フェイスライン角度」なる人物の顔の形状を表るのである。

現する特徴量と身長及び体重の実測値を教師データとして用い、フェイスライン角度及び身長から、当該人物の体重を推定する推定モデルを機械学習により生成し、当4

AI 関連技術に関する発明の進歩性該推定モデルを用いて、対象者のフェイスライン角度とさらに特許庁は AI を様々な技術分野に応用した発明身長から、当該対象者の体重の推定値を出力するシステについて、進歩性を満たす審査事例と進歩性を満たさなムの発明である。本審査事例では、発明の出願時の技術い審査事例を作成した。作成した 4 の審査事例を、進常識を鑑みても人物の顔の形状の特徴と、その人物の身歩性の判断、及び、発明の観点の２軸で区分した全体像長及び体重との間の相関関係等の存在が推認できないこ

は表 2 のとおりである。各審査事例に付された番号は、とを前提として記載要件の判断を論じている。

審査ハンドブック中の審査事例の事例番号である。以下、審査事例の発明の詳細な説明には、（1）出願人は頬いくつか選んで詳細に紹介する。のラインと顎のラインが形作る角度をフェイスライン角

審査基準第Ⅲ部第 2 章第 2 節 2. は、「進歩性の判断度と定義したこと、（2）フェイスライン角度の余弦と、に係る基本的な考え方」を、「進歩性の判断の対象となその人物の BMI との間に統計的に有意な相関関係がある発明は、請求項に係る発明である。審査官は、請求項ることを発見したこと、（3）当該相関関係の存在を証に係る発明の進歩性の判断を、先行技術に基づいて、当明する具体的な統計情報、（4）当該統計情報からフェ業者が請求項に係る発明を容易に想到できたことの論理

イスライン角度と BMI の計算に利用する身長及び体重の構築（論理付け）ができるか否かを検討することによの間には一定の相関関係が存在すると言えること、（5）り行う。当業者が請求項に係る発明を容易に想到できた

この相関関係を利用することで、人物の顔画像を解析すか否かの判断には、進歩性が否定される方向に働く諸事ることで取得したフェイスライン角度と身長及び体重の情及び進歩性が肯定される方向に働く諸事情を総合的に実測値を教師データとして、ニューラルネットワークな評価することが必要である。そこで、審査官は、これら

ど公知の機械学習アルゴリズムを用いた機械学習によっの諸事情を法的に評価することにより、論理付けを試みて、高い精度の出力が可能な推定モデルを生成することる。」と紹介している。審査事例は、それぞれ AI 関連ができること、がそれぞれ記載されている。

技術に特有の上記諸事情を説明するように作成されてい審査事例では、発明の詳細な説明は具体的な統計情報をもちいて、請求項 2 に係る発明の推定モデルを生成る。
上述したとおり AI を様々な技術分野に応用した発明

YEAR BOOK 2O1931特許情報分野における AI 活用のススメ

特集

表2

進歩性の審査事例の全体像

事例３３
癌レベル算出装置
単純なAIの適用に関するもの

教師データの変更に関するもの

事例３４
水力発電量推定システム（請求項１）
事例３４
事例３５
水力発電量推定システム ネジ締付品質推定装置（請求項２）

教師データに対して 事例３６前処理を行うもの
認知症レベル推定装置
進歩性なし

進歩性ありとは、多くの場合、教師データを用いた機械学習を行い、る審査事例であるが、請求項 1 が本観点に関連してい作成した学習済みモデルを推定処理に利用する発明である。請求項 1 に係る発明は、学習させたニューラルネッる。

トワークを用いてダムの上流域の過去の降水量、ダムの一般的に、このような AI を様々な技術分野に応用し上流河川の過去の流量、ダムへの過去の流入量を入力とた発明において発明者の工夫の余地は、①：当該技術分してダムの未来の水力発電量の推定値を求めるシステム

野における既存業務や既存システムの AI 化、②：機械である。一方、先行技術として引用文献と周知技術が挙学習に用いる教師データの収集方法の工夫、③：機械学げられている。引用文献には、回帰式モデルを用いて、習に用いる教師データの取捨選択、④：推定処理の利用

ダムの上流域の過去の降水量、ダムの上流河川の過去の方法の工夫などに認められる。今回は①：技術分野にお流量、ダムへの過去の流入量を入力としてダムの未来のける既存業務や既存システムの AI 化と③：機械学習に水力発電量の推定値を求めるシステムが記載されてい用いる教師データの取捨選択に関連する審査事例を作成る。周知技術は、学習させたニューラルネットワークをした。作成した審査事例はさらに３つの観点に分類でき用いて、過去の入力に対する将来の一の出力の推定処理る。i）単純な AI の提供に関するもの、ii）教師データのを行う技術である。

変更に関するもの、iii）教師データに対して前処理を行請求項 1 に係る発明と引用文献に記載された発明のうものである。本稿では、i）単純な AI の提供に関する相違点は、前者は学習させたニューラルネットワークにものと ii）教師データの変更に関するものについて、上より水力発電量推定を実現するのに対し、後者は回帰式記諸事情や進歩性の判断を中心に審査事例を紹介する。

モデルにより水力発電量推定を実現する点である。審査事例は、引用文献に記載された発明と上記周知技術とは、

32

4.1 単純な AI の適用に関するものの審査事例データ間の相関関係に基づき、過去の入力から将来の一一つ目の観点である単純な AI の適用に関するもののの出力を推定するという点で機能が共通すると述べてい審査事例として、「水力発電量推定システム」（表 2 のる。そして、この事情に基づき、引用文献に記載された事例 34）を作成した。

発明に周知技術を適用して、回帰式モデルに代えて学習「水力発電量推定システム」は、2 つの請求項を備え済みニューラルネットワークを利用して、水力発電量推教師データ中のデータについては請求項に記載されていることができたと結論づけ、「水力発電量推定システム」ることが求められるものの、有利な効果は発明の詳細なの請求項 1 に係る発明の進歩性を否定している。

説明から把握されれば足りる。一方で、発見された先行

この審査事例の趣旨は、技術分野における既存業務や既存システムの AI 化に関することである。審査事例

特集

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ定を実現する構成とすることは、当業者が容易に想到す技術によっては教師データの取捨選択が設計変更等と判断される可能性があり得る。の結論のとおり、このような発明の進歩性が認められるケースは少ないであろう。進歩性が認められる場合は、先行技術と比較した相違点の存在や、先行技術と比較した有利な効果の存在がポイントとなるであろうと思われ

5

おわりに

本稿では、特許庁が作成した AI 関連技術に関する発明の記載要件と進歩性についての 10 の審査事例から 3る。

事例を紹介した。本稿をとおして各審査事例の意味する

4.2 教 師データの変更に関するものの審査
事例

ところが皆様に少しでも伝われば幸いである。AI 関連技術に関する発明の審査事例について紹介する特許庁の二つ目の観点である教師データの変更に関するものとウェブサイト（AI 関連技術に関する特許審査事例につして、「水力発電量推定システム」の請求項 2 に係る発いて、https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/明が挙げられる。

guideline/patent/ai_jirei.html）を用意しているので、「水力発電量推定システム」の請求項 2 に係る発明は、残りの事例についてもご関心をお持ちの方はご確認いた学習させたニューラルネットワークへの入力としてさらだけるとありがたい。特許庁は、各発明に適切な保護がにダムの上流域の過去の気温を含むことを特徴とするシ与えられ、特許出願に対して一貫した特許審査が行われステムである。当該特徴は上述の請求項 1 に係る発明るように取り組むとともに、更なる情報発信に努めて参と引用文献に記載された発明の相違点とともに、請求項りたい。

2 に係る発明と引用文献に記載された発明との相違点と認められる。審査事例は、この新たな相違点について、水力発電量の推定にダムの上流域の気温を用いることを開示する先行技術が発見されておらず、また出願時の技術常識でもないと論じている。さらに、発明の詳細な説
明には、水力発電量の推定にダムの上流域の気温を用いることで、春のシーズンにおいて「雪解け水」によるダムへの流入量増加に対応した高精度の水力発電量を推定することが可能となるとの記載が認められ、審査事例はこの記載が請求項 2 に係る発明の有する予測困難な顕著な効果を開示していると述べている。この二つの事情から、審査事例は「水力発電量推定システム」の請求項2 に係る発明の進歩性を肯定している。
この審査事例の趣旨は、機械学習に用いる教師データの取捨選択に関することである。このような発明の進歩性が肯定されるためには、教師データに含まれる複数種類のデータのそれぞれが先行技術に開示されていないことが重要である。さらに、教師データ中のデータの追加や削除によって高精度な予測が可能となる等の有利な効果が、発明の進歩性を肯定する方向に働くと考えられる。

YEAR BOOK 2O1933