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最新のOLC記事

特許において、クレームの限定事項が明確に記述されているかどうかは、特許の有効性を左右する重要な要素です。今回、Maxell, Ltd.対Amperex Technology Limitedの判決は、特許クレームの解釈において、限定事項間の表面上の矛盾をどのように扱うべきかという問題を浮き彫りにしました。本文では、この重要な判決を深堀りし、一見矛盾すると思われる限定事項が、実際には特許の不明瞭性(Indefiniteness)を生じさせない理由について探求します。特に、連邦巡回控訴裁判所(CAFC)がどのようにこれらの限定事項を同時に満たすことが可能であると見做したか、その解釈の根拠と、特許クレームを起草する際の実務上の教訓に焦点を当てて考察します。
特許法における「組み合わせの動機」(Motivation to Combin)の概念は、発明が発明された時点でその分野の通常の技術者(PHOSITA)にとって自明であったかどうかを判断する上で不可欠な要素です。自明性の問題は、新しい発明が既知の技術要素の単純な組み合わせに過ぎないのか、それとも特許に値する独自の技術的進歩を表しているのかを区別するために重要です。このブログ記事では、特許請求の自明性を評価する際に中心となる「組み合わせの動機」の概念と最高裁判決であるKSR判例を解説し、Virtek Vision 対 Assembly Guidance Systemsの事件を例に、実際の訴訟におけるこの概念の適用方法について掘り下げます。
先月、米国特許商標庁(USPTO)が「Means-Plus-Function」に関するメモランダムを発行し、審査官に最新ガイダンスを提供しました。その内容は実務における大きな変更を意味するものではなく、既存の法的枠組みの下でより明確な指針を提供することを目的としています。しかし、このタイミングにおけるガイドラインの発行は、35U.S.C.112条(f)に基づく一風変わったクレームの形式であるMeans-Plus-FunctionがUSPTOにおける特許審査で注目されていることを示しており、改めてガイドラインに沿った適切なクレームドラフティングが求められることを意味します。
ルーチン最適化とは、既知の技術や公知の範囲内で特定のパラメーターや条件を微調整し、所望の結果を達成するプロセスです。この理論は、特許申請における請求項の自明性(obviousness)を評価する際に重要な役割を果たします。先行技術に明示されていない特定の範囲や条件でも、合理的な実験や調整により導き出すことが可能であれば、そのパラメーターに関する請求は自明であると見なされ、特許を受ける資格がなくなる可能性があります。本記事では、ルーチン最適化の概念と、それが特許クレームの自明性にどのように影響を与えるかについて掘り下げます。
日進月歩のテクノロジー業界において、人工知能(AI)はかつてSFの世界であった技術革新を可能にする強力なツールとなりました。しかし、この技術的恩恵には、特にAIによるなりすましの領域において、独自の課題が伴います。テネシー州は、一般にELVIS法として知られるEnsuring Likeness, Voice, and Image Security Actの導入により、この問題に対処する先駆的な一歩を踏み出しました。この法律は、個人、特にクリエイティブ産業に携わる人々を、AIが生成した無許可の声や似顔絵のなりすましから保護することを目的としています。このブログでは、ELVIS法について掘り下げ、その意味合い、保護、AIと知的財産権に関するより広範な話題について説明します。
国際訴訟という複雑な状況の中で、外国人訴訟当事者にとって、あまり知られていないにもかかわらず強力な手段があります。それは、合衆国法典1782条です。この規定は、国境外の法的手続きを支援するために米国から証拠を入手するためのユニークな手段を提供します。ここでは、1782条の基本知識と戦略的考察、日本企業における活用例などを取り上げて、国際的な法律実務への影響を概説します。

アメリカ特許審査解説

実際の案件の審査をわかりやすく解説しています。特にOA対応に関して詳しく解説しているので、参考にしてみてください。拒絶理由、審査経緯、インタビューの有無、権利者における分類もしているので、欲しい情報にピンポイントでアクセスできるようになっています。以下の特許審査履歴Databaseがうまく表示されない場合は、ここからアクセスできます