AIは今後幅広い分野で重要技術になってくると予測されますが、ソフトウェア特許に分類されるので、発明をクレームする際に注意が必要です。特に、アメリカの場合、特許適格性の問題をクリアーするためにも、具体的な用途を広く・深く開示することが重要になってきます。
AIの開発競争の激化により、主要国では特許法の改正を余儀なくされています。例えば、インドでは著作権法を通じてソフトウェアに法的保護を与えるようになりました。
AIは未来
WIPOによると、機械学習はAIの最も顕著な特徴であり、全世界で出願されたAI関連特許の40%以上に言及されており、2013年から2016年の間に28%という非常に高い成長率を記録しています。さらに、「ニューラルネットワーク」という用語の使用は、同期間に46％の割合で成長しました。機械学習関連の特許出願が行われた分野のトップ3は、通信分野（51,273件以上）、運輸分野（50,861件）、生命・医療科学分野（40,758件）でした。このことは、AIには未来があることを示しており、AIベースの発明の保護は、世界中の発明家やイノベーターにとって最も重要であることを示している。
「コンピュータ・プログラムそのもの」と「AI 発明の保護」
「コンピュータ・プログラムそのもの」とは、ハードウェアの実装を伴わないコンピュータ・プログラムを意味し、数学的モデル、ビジネス・メソッド、情報の提示、またはスキームと考えられています。AIはこのカテゴリーに該当するため、すべての主要な管轄区域において非特許とみなされます。しかし、これらの発明は、コンピュータプログラムに付随する、またはプログラムを通じて開発された、ある種の他のものを含む可能性があるため、コンピュータプログラムをハードウェアまたはコンピュータネットワークにリンクさせることによって保護することができます。したがって、ＡＩまたは機械学習に基づく発明を起草する際には、抽象的なアイデアではなく、実世界での応用を示す必要があります。
例えば、機械学習モデルは、数学的なモデルや抽象的なアイデアとみなされる可能性があり、そのため非特許となるでしょう。しかし、経路の自動検出のために自動運転車に組み込まれたモデルは、自動運転車に技術的な強化を提供するものとみなされ、したがって特許性の基準を満たすことができます。世界中の発明者は、AIを実用化に結びつけ、AI支援技術を革新することが奨励されています。
AIをベースにした発明は抽象的なアイデアに分類されるため、特許出願の草稿を作成する際には、ソリューションベースのアプローチを心に留めておく必要があります。ここでは、いくつかのヒントをご紹介します。
ソリューションを実用的なアプリケーションにリンクさせる
すべてのハードウェア要素がネットワークを介して接続されていることを示すシステムアーキテクチャを含めることで、審査段階での非特許性に対する異議申し立てをさらにサポートすることができます。システムアーキテクチャを含めることにより、ハードウェアおよび／またはコンピュータネットワークのリンクが証明され、特許性があることが証明されます。
ハードウェアへの制限が、ＡＩベースの発明のハードウェアの制限の追加的な証明を提供することを示すシステムクレームを起草する。システムクレームは、メモリ、インターフェース、およびメモリに格納されたアルゴリズムを実行するように構成されたプロセッサを含むことができます。
著作権の下で保護するのではなく、ＡＩ発明を特許化することの利点
特許化には費用がかかることがあり、著作権による保護よりも利点があるが、AIベースのコンピュータ・プログラムは、文学作品とみなすことができるため、著作権法の下で保護することができます。AIベースの発明を特許化することで、保護の範囲が広がり、発明の論理をカバーすることができるのに対し、著作権は単に文学的著作物（コンピュータプログラム）をコピーする事業者から発明者を保護するだけです。特許を取得した技術は、特に買収やライセンス取引につながる場合には、商業的価値があると考えられています。
AIや機械学習ベースのアプリケーションの特許活動は、ここ数年で着実に増加しています。実際、2018年と2019年には、AI関連の特許公開件数が前年比で2倍近くに増加しています。
解説
アメリカではソフトウェア関連の発明は特許適格性の問題で、クレームの書き方、そして明細書における開示内容がとても重要になってきます。
この記事にも書かれている通り、AI関連の発明では、例えば機械学習モデルなどの抽象的なアイデアの開示だけに留まらず、具体的な適用例を開示し、それらをクレームすることで、特許適格性の問題を回避することができます。
しかし、その反面、具体的な例題に書かれているものをクレームすると、特許の範囲が限られてしまうので、具体例が少ないと、本来の発明の広さ（本来特許で守られるべき範囲）と実際の特許で守られている範囲に大きな乖離が発生して、特許は取ったものの「価値のない」ものになってしまう可能性があります。
そこで、AI関連の発明の明細書を書くときは、具体例はなるべく多く、また用途も多岐にわたる開示が重要になってくると思われます。
権利行使をする際、明細書を作成した時点の意図とは多少ずれる用途での権利行使を行うシナリオが多いです。そこで重要になってくるのが、明細書の開示内容の幅だったり、具体例の豊富さだったりします。
TLCにおける議論
この話題は会員制コミュニティのTLCでまず最初に取り上げました。TLC内では現地プロフェッショナルのコメントなども見れてより多面的に内容が理解できます。また、TLCではOLCよりも多くの情報を取り上げています。
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まとめ作成者：野口剛史
元記事著者： Amit Goel,Sandeep Puri,Arjun Grover. Effectual Knowledge Services Pvt Ltd（元記事を見る）
