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アメリカ知財とAI知財に関する記事

特許、商標、営業秘密、著作権、AI知財などの幅広いアメリカ発の知的財産情報をリアルタイムで発信しています。カテゴリーごとに読めるフィルター機能や、検索もできるので、ぜひ活用してみてください。

最近では猫ミームなど、ミームはインターネットカルチャーの定番となっていますが、その広範な配布は著作権や知的財産権に関する重要な問題を提起しています。このブログでは、ミームに関連する著作権法の複雑さについて掘り下げ、クリエイターとユーザーが著作権侵害、フェアユース、所有権といった知的財産に関わる問題をどのようにナビゲートするのかを探ります。
特許において、特許発明者の正確な特定は極めて重要です。Tube-Mac Indus., Inc.vs Campbell事件は、特に特許への貢献が複数の当事者からなされた場合に、発明者の定義とすべての発明者を特定する重要性を再認識する好例です。この記事では、このケースの分析を通じて、課題解決した当事者の重要性と共同発明者を特定するアプローチについて掘り下げます。
ニューヨーク州弁護士会はAI技術の法的・倫理的影響に対する新ガイドラインを提供しました。このガイドラインは、弁護士によるAIの適切な利用と潜在的リスク管理に焦点を当て、今後のAI法律業務における教育と規制の強化を推奨しています。80ページにもわたるレポートには、AIが今後どう弁護士業務を変えていくかについて詳細に書かれており、今後NYだけでなく、アメリカの各州におけるAIの弁護士倫理ガイダンスに大きな影響を与えることが予想されます。
生成AIシステムが普及しつつある現在、AIのトレーニングセットにおける著作権保護された素材の使用は、重要な法的・倫理的議論を巻き起こしています。この記事では、最近公開された "Generative AI Copyright Disclosure Act "という法案を通して、このAIを規制することを目的とした提案された新たな法的枠組みを掘り下げていきます。
米国特許商標庁(USPTO)はこのほど、商標出願および関連手続きに対する料金体系の大幅な変更を提案しました。2025年以降の商標出願と維持に影響を与えるこの変更は、単なる値上げにとどまらず、今後のアメリカにおける商標出願の戦略に影響を与えるような変更がなされています。そこで、この記事では、提案されている変更の主な側面と商標出願人への影響について詳しく説明します。
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。
新しい技術の導入に慎重な知財の世界でも、生成AIによる革新が起こりつつあります。その中でも特許出願プロセスへの生成AIの活用は進んでおり、従来のアプローチを変革しつつあります。このブログ記事では、生成AIを搭載した特許ドラフティングツールの最新の進歩を調査し、それらが2024年の業界にどのような革命をもたらすかについての洞察を提供します。