NEWS

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。

米連邦巡回控訴裁判所 (CAFC) は、特許審判部(PTAB)の非自明性判断を覆し、操作マニュアルが印刷出版物の先行技術として適格でないと判断した審判部の誤りを認定しました。操作マニュアルのアクセス性が問題になりましたが、機械の購入者などに配布する意図が示されていたなどの要素から、アクセス性は十分であるため印刷出版物として適格であると判断されました。
デジタルコンテンツの透明性と信頼性の向上に向けた重要な動きとして、MetaはFacebook、Instagram、ThreadsにおいてAIが生成した画像にラベリングを導入する計画を発表しました。グローバル・アフェアーズ担当プレジデントのニック・クレッグは、急速に進化するAIの状況において透明性をもってリードするというMetaのコミットメントの一環として、このイニシアチブを強調しました。
LKQ v. GM裁判のおかげで、意匠特許の有効性に変化が訪れるかもしれません。2024年2月5日、連邦巡回控訴裁判所(CAFC)は、稀に見る大法廷(En Banc)での審理において、Rosen/Durlingに基づく意匠特許の自明性の基準の基礎について厳しい質問を行いました。質問の内容は多岐に渡りましたが、質疑から得られた全体的な見解は、Rosen/Durlingに対する不快感を示しており、現行基準は最高裁判例の下では厳格すぎるという印象を示しています。
生成AIの活用は法曹界でも注目されており、リーガルテック企業を中心に様々なAIツールが出てきています。しかし、実務におけるそのようなツールの活用には注意点も多く、リスクを把握したうえで、慎重な運用が求められます。得に訴訟関連の業務では、すでに生成AIの不適切な利用で制裁を受けた弁護士が複数おり、また、判事によっては独自のローカルルールにより使用したAIツールの開示や秘密保全などに関する保証を求めるなど、注意とコンプライアンスが必要になりつつあります。
現在SNSに掲載された著作権侵害コンテンツはDMCA通知という取り下げを求める枠組みによって迅速に侵害行為を止めることができます。しかし、AIの技術発展に伴い、AIが主流となっていくAI時代のネット社会にはDMCAがうまく機能しないという懸念があります。1990年代に発案されたDMCAの枠組みではAI技術の発展と著作権による十分な保護の両立は難しいとされる中、まったく新しい法的な枠組みが求められる時期に来ているのかもしれません。
AIAによる特許法の改正で生まれ変わった先使用権による抗弁ですが、いままで全く使われてきませんでした。しかし、AIなどの新興技術によるイノベーションは発明者の定義などの問題から特許との親和性が低く、営業機密による保護が注目されています。このような変化は先使用権を使いやすい環境に変える要素の1つであり、改めて先使用権の条件を見返す注目すべきトレンドになりつつあります。
上院司法委員会が特許適格性の問題解決に向けて重要な一歩を踏み出し、2023年に特許適格改革法案であるPERAついての証言を聴取しました。この法案は、従来のAliceテストの変わりに分類的アプローチを用いることで、特許可能な主題に関する長年の混乱を解消し、米国特許制度を明確化させる狙いがあります。しかし、PERAが立法化されるかは議会次第であり、具体的な進捗が今後あるかはまだ不明です。
2024年1月9日、米国特許商標庁(USPTO)は、米国連邦最高裁判所の最近の判決(Amgen Inc. et al. v. Sanofi et al., 143 S. Ct. 1243 (2023) )を踏まえ、特許審査官が実施可能要件の準拠を評価する際のガイドラインを公表しました。Amgenにおいて、最高裁は、モノクローナル抗体属を機能的にクレームしたクレームは、実施可能性 (enablement) の欠如により無効であると全会一致で判断しました。注目すべきは、最高裁は、Amgenで問題となった明細書がクレームを可能にしたか否かを分析する際に、Wands要因を明確に引用しなかったことですが、最近公表されたUSPTOのガイドラインは、「USPTOの職員は、クレームされた発明の全範囲を可能にするために必要な実験量が合理的か否かを確認するために、In re Wands要因を引き続き使用する」と強調しています。
AI技術の特許出願は増加していますが、特許法101条に基づく法的課題に直面しています。特に、機械学習技術が抽象的アイデアと見なされることがあり、その特許適格性 (patentable subject matter) が問われやすい傾向にあります。特許適格性の問題はAliceテストによって判断されますが、特許でクレームされている具体的かつ従来にない機械学習技術に焦点を当てるというような出願前の事前対策をおこなうことによって、AI発明の特許可能性に関する厳しい基準をクリアーすることが重要になってきます。
生成AIの進化は、法律業界に革新と挑戦の両方をもたらしました。弁護士はこの新技術を研究ツールとして活用しはめていますが、その使用には慎重さが求められます。最高裁判所長官の報告やUSPTO長官のメモから、実務におけるAIの利用で問題視されている事柄を確認してみましょう。
米国特許商標庁(USPTO)は2月12日、人工知能(AI)支援発明の発明者性を判断するためのガイダンスを公表しました。同庁が以前から述べているように、このガイダンスは、「AI支援発明は一概に特許不可とは言えないものの、特許は人間の創意工夫にインセンティブを与え、それに報いる機能を有するため、発明者適格性分析は人間の貢献に焦点を当てるべきである」ことを明確にしています。
審査官は、一つの出願を調査して対応する時間があまりありません。加えて、主題が非常に複雑であることもよくあります。インタビューは、チャート、表、写真、その他の情報伝達・要約手段を用いた理想的な教育の機会となり得ます。また、クレームが許容される理由を示すのにも役立ちます。このようなプレゼンテーションは、権利化が泥沼化するのを防ぐことができます。新しい審査官があなたの案件を担当する場合、事前にサマリープレゼンテーションを行うことで、審査官を効率的にスピードアップさせることもできます。