AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点

AI (機械学習) 技術の一般化・汎用化が急速に進んでおり、AI関連発明の出願も年々増加しています。その一方で、学習済みモデルは特許になるのか、機械学習のアルゴリズムは汎用のものを使っているが特許になるのか、特許出願の際にニューラルネットワークやデータを詳細に開示する必要があるのか、といった疑問を抱かれている方も多くいらっしゃいます。また、ChatGPTをはじめとする生成AIサービスの発展に伴い、AI生成物の知財制度上の取り扱いについての関心が高まっています。 　本講座では、AI関連発明の特許事例や審査基準を紹介するとともに、AI技術を利用した製品やサービスを開発中あるいは開発予定の方 (主としてAIユーザー) の視点に立ち、「どのようなものが特許になっていて、新しいAIビジネスを権利化したいときに、どの辺りに着眼したらよいか」について解説し、さらに、AI生成物の知財制度上の論点を整理し、AI生成物が知財で保護される条件を解説します。

1. はじめに
   1. 本講座における人工知能のイメージ
   2. 機械学習、ニューラルネットワークの概要
2. データ、学習済みモデル、AIビジネスの保護の可能性
   1. 生データ、学習用データ、学習済みモデルは、特許で保護されるのか
   2. 学習済みモデルは発明と言えるのか (審査基準の事例紹介)
   3. 学習済みモデルの「派生モデル」と「蒸留」に関する考察
   4. 学習済みモデルに特徴が無いと特許されない?
3. AI関連発明の特許事例
   1. AI関連発明の出願動向 (特許庁 「AI関連発明の出願状況調査」より)
   2. 特許事例の紹介
      1. AI関連発明の分類
      2. AIコア発明の特許事例
      3. AI適用発明の特許事例
   3. 特許係争事例
   4. AI関連発明の進歩性判断 (審査基準の紹介)
      1. 進歩性判断の基本的な考え方
      2. 進歩性が否定される例
      3. 進歩性が肯定される例
4. AI関連発明の着眼点と出願時の留意点
   1. AI関連発明の着眼点 (特許取得の可能性を探る)
      1. アルゴリズムやニューラルネットワークの構造に特徴がある場合
      2. 汎用のAIを使用する場合
   2. AI関連発明を特許する際の留意点
      1. AI関連発明の記載要件 (審査基準の紹介)
      2. 学習に関する留意点
      3. その他の留意点
5. 生成AIを巡る知財制度上の留意点
   1. 特許法上の論点
      1. 人工知能を「発明者」とした出願事例の紹介 各国特許庁の判断は?
      2. 人工知能は発明者になれるか 特許庁の見解
      3. AIが自律的に生成した「AI創作物」は特許法上の発明に該当するか
      4. 人工知能の「利用者」は発明者になれるか
      5. AI生成物はどのように審査されるか 審査ハンドブックの事例紹介
      6. AI生成物が特許される条件を探る
   2. 意匠法上の論点
      1. AIで生み出された意匠は保護されるのか
      2. AIの利用者はAI生成物の創作者になれるのか
      3. AI生成物が意匠登録される条件を探る
   3. 商標法上の論点
      1. AIで生み出された標章は保護されるのか
      2. AI生成物が商標登録される条件を探る
   4. 著作権法上の論点
      1. 「AI創作物」の著作物性と著作者
      2. AI生成物が著作物として保護される条件を探る
      3. 著作権侵害が懸念される場面
   5. まとめ
      • AI生成物、AI創作物は保護されるのか