付与後レビュー( post-grant review)の控訴審において、米連邦巡回控訴裁判所（以下、CAFC）は、ある範囲を記載した特許クレームは、その範囲の全範囲を可能にしなければならず、行政手続法（Administrative Procedure Act, APA）に基づき、特許審判部は予備ガイダンス （Preliminary Guidance）で下された決定に拘束されないと説明しました。
人工知能（AI）は、21世紀において最も変革的なテクノロジーのひとつとなりました。AIは、知的財産（IP）の創造と保護の方法に革命をもたらし、知的財産の専門家やコンテンツ制作者に課題（challenges）と機会（opportunities）の両方をもたらしています。AIが生成した創作物やAIが支援する発明がますます普及するにつれて、すべての利害関係者が知的財産権の保護、執行、収益化への影響を理解し、それに応じて適応することが極めて重要です。
原則、すでに公開された発明は特許にできませんが、アメリカには開示に関して１年間の猶予期間があります。そのため、もし仮に発明者が著者である刊行物が出願前に公開されたとしても、その文献を先行技術文献として取り扱わないようにすることができます。今回はその102条(b)(1)(A)における例外と、使われる宣誓書、そして、そこに書くべき内容を、よくある共同著者が発明者であるケースを用いて考えていきます。
最近スローガンなどで用いられる用語に対して商標として機能しないことを理由に商標登録を拒絶するケースが増えてきています。しかし、今回の商標審判委員会(TTAB)におけるケースを見てみると、審査官による証拠はありふれたメッセージを表現するためにそのスローガンが第三者によって広く使用されていることを証明するには不十分である可能性があり、その問題を指摘することで、拒絶を解消できる可能性が十分あることがわかります。
AIはまさに時代を大きく変える可能性を秘めています。今まさにAI時代を担う企業が多くの取り組みを行い、それに伴い大量のAI関連特許が出願されています。しかし、それらの特許は本当に価値のあるものなのでしょうか？特許とテクノロジー企業の勝ち負けには強い相関関係があるとされています。そうであれば、AI時代に勝ち組になるために、企業はAI発明においてどのような取り組みの元、特許を取得すればいいのでしょうか？今回は戦略面における３つのポイントを紹介します。
去年に続き、「2023年特許適格性回復法」と呼ばれる法案が提出され、アメリカにおけるソフトウェアや生物科学系の特許の権利化で大きな問題になっている１０１条における特許適格性の抜本的な改正が期待されています。この法案が可決され法律になると、今までの関連する最高裁判決を覆すことになり、全く異なるフレームワークでの特許適格性の判断が行われることになります。しかし、可決の可能性以前に議会で審議されるかも現在では不透明なので、法改正への道のりは不透明と言わざるをえません。
最高裁判所はAmgen v. Sanofiの訴訟で、実施可能要件（enablement requirement.）に焦点を当てた全会一致の判決を出しました。この訴訟は、LDLコレステロールのレベルを低下させる抗体に関するAmgenの特許に関わるものです。Amgenは、特許クレームは特定の機能を持つ抗体の全範囲をカバーしていると主張しましたが、そのような抗体の特定や抗体を作るための手法の開示は限定的でした。最高裁は、Amgenが十分な有効性を提供せずに広範な抗体のクラスを独占しようとしたと述べ、そのようなクレームは実施可能要件を満たしていないと述べました。しかし、最高裁は、実施可能要件の判断は個別案件で異なることも示しているので、事実背景によって結論が大きく左右される法的問題でもあります。
今回は生成AI大本命のOpenAIが手掛けるPlaygroundで明細書の内容から新しい実施例をAIが生成できるのかを検証しました。開発者向けのツールということで、ChatGPTよりも設定をいじることができ、ChatGPTにはないinsert モードという機能があったので、これらをうまく使って実施例を大量生産できないかと思いましたが、甘かったようです。
結論から言うと、明細書とは程遠いものがアウトプットされて使い物になりませんでした。しかし、部分的には評価できるところもあり、工夫次第ではちょっとした付加価値をつけることはできるかもしれません。また機能面での問題とは別に、実務で用いるとなると、出願前の特許クレームという機密情報の取り扱いという点でも課題はあります。
AIがクレームから特許明細書を書いてくれたら便利ですよね？ということで、今回は、ある程度まとまった文章を書くことが得意な生成AIツールを使って、クレームから特許明細書のドラフトを書くことができるか検証してみました。
結論から言うと、明細書とは程遠いものがアウトプットされて使い物になりませんでした。しかし、部分的には評価できるところもあり、工夫次第ではちょっとした付加価値をつけることはできるかもしれません。また機能面での問題とは別に、実務で用いるとなると、出願前の特許クレームという機密情報の取り扱いという点でも課題はあります。
付与後レビュー( post-grant review)の控訴審において、米連邦巡回控訴裁判所（以下、CAFC）は、ある範囲を記載した特許クレームは、その範囲の全範囲を可能にしなければならず、行政手続法（Administrative Procedure Act, APA）に基づき、特許審判部は予備ガイダンス （Preliminary Guidance）で下された決定に拘束されないと説明しました。
人工知能（AI）は、21世紀において最も変革的なテクノロジーのひとつとなりました。AIは、知的財産（IP）の創造と保護の方法に革命をもたらし、知的財産の専門家やコンテンツ制作者に課題（challenges）と機会（opportunities）の両方をもたらしています。AIが生成した創作物やAIが支援する発明がますます普及するにつれて、すべての利害関係者が知的財産権の保護、執行、収益化への影響を理解し、それに応じて適応することが極めて重要です。
原則、すでに公開された発明は特許にできませんが、アメリカには開示に関して１年間の猶予期間があります。そのため、もし仮に発明者が著者である刊行物が出願前に公開されたとしても、その文献を先行技術文献として取り扱わないようにすることができます。今回はその102条(b)(1)(A)における例外と、使われる宣誓書、そして、そこに書くべき内容を、よくある共同著者が発明者であるケースを用いて考えていきます。
最近スローガンなどで用いられる用語に対して商標として機能しないことを理由に商標登録を拒絶するケースが増えてきています。しかし、今回の商標審判委員会(TTAB)におけるケースを見てみると、審査官による証拠はありふれたメッセージを表現するためにそのスローガンが第三者によって広く使用されていることを証明するには不十分である可能性があり、その問題を指摘することで、拒絶を解消できる可能性が十分あることがわかります。
AIはまさに時代を大きく変える可能性を秘めています。今まさにAI時代を担う企業が多くの取り組みを行い、それに伴い大量のAI関連特許が出願されています。しかし、それらの特許は本当に価値のあるものなのでしょうか？特許とテクノロジー企業の勝ち負けには強い相関関係があるとされています。そうであれば、AI時代に勝ち組になるために、企業はAI発明においてどのような取り組みの元、特許を取得すればいいのでしょうか？今回は戦略面における３つのポイントを紹介します。
去年に続き、「2023年特許適格性回復法」と呼ばれる法案が提出され、アメリカにおけるソフトウェアや生物科学系の特許の権利化で大きな問題になっている１０１条における特許適格性の抜本的な改正が期待されています。この法案が可決され法律になると、今までの関連する最高裁判決を覆すことになり、全く異なるフレームワークでの特許適格性の判断が行われることになります。しかし、可決の可能性以前に議会で審議されるかも現在では不透明なので、法改正への道のりは不透明と言わざるをえません。
最高裁判所はAmgen v. Sanofiの訴訟で、実施可能要件（enablement requirement.）に焦点を当てた全会一致の判決を出しました。この訴訟は、LDLコレステロールのレベルを低下させる抗体に関するAmgenの特許に関わるものです。Amgenは、特許クレームは特定の機能を持つ抗体の全範囲をカバーしていると主張しましたが、そのような抗体の特定や抗体を作るための手法の開示は限定的でした。最高裁は、Amgenが十分な有効性を提供せずに広範な抗体のクラスを独占しようとしたと述べ、そのようなクレームは実施可能要件を満たしていないと述べました。しかし、最高裁は、実施可能要件の判断は個別案件で異なることも示しているので、事実背景によって結論が大きく左右される法的問題でもあります。
今回は生成AI大本命のOpenAIが手掛けるPlaygroundで明細書の内容から新しい実施例をAIが生成できるのかを検証しました。開発者向けのツールということで、ChatGPTよりも設定をいじることができ、ChatGPTにはないinsert モードという機能があったので、これらをうまく使って実施例を大量生産できないかと思いましたが、甘かったようです。
結論から言うと、明細書とは程遠いものがアウトプットされて使い物になりませんでした。しかし、部分的には評価できるところもあり、工夫次第ではちょっとした付加価値をつけることはできるかもしれません。また機能面での問題とは別に、実務で用いるとなると、出願前の特許クレームという機密情報の取り扱いという点でも課題はあります。
AIがクレームから特許明細書を書いてくれたら便利ですよね？ということで、今回は、ある程度まとまった文章を書くことが得意な生成AIツールを使って、クレームから特許明細書のドラフトを書くことができるか検証してみました。
結論から言うと、明細書とは程遠いものがアウトプットされて使い物になりませんでした。しかし、部分的には評価できるところもあり、工夫次第ではちょっとした付加価値をつけることはできるかもしれません。また機能面での問題とは別に、実務で用いるとなると、出願前の特許クレームという機密情報の取り扱いという点でも課題はあります。
付与後レビュー( post-grant review)の控訴審において、米連邦巡回控訴裁判所（以下、CAFC）は、ある範囲を記載した特許クレームは、その範囲の全範囲を可能にしなければならず、行政手続法（Administrative Procedure Act, APA）に基づき、特許審判部は予備ガイダンス （Preliminary Guidance）で下された決定に拘束されないと説明しました。
人工知能（AI）は、21世紀において最も変革的なテクノロジーのひとつとなりました。AIは、知的財産（IP）の創造と保護の方法に革命をもたらし、知的財産の専門家やコンテンツ制作者に課題（challenges）と機会（opportunities）の両方をもたらしています。AIが生成した創作物やAIが支援する発明がますます普及するにつれて、すべての利害関係者が知的財産権の保護、執行、収益化への影響を理解し、それに応じて適応することが極めて重要です。
原則、すでに公開された発明は特許にできませんが、アメリカには開示に関して１年間の猶予期間があります。そのため、もし仮に発明者が著者である刊行物が出願前に公開されたとしても、その文献を先行技術文献として取り扱わないようにすることができます。今回はその102条(b)(1)(A)における例外と、使われる宣誓書、そして、そこに書くべき内容を、よくある共同著者が発明者であるケースを用いて考えていきます。
最近スローガンなどで用いられる用語に対して商標として機能しないことを理由に商標登録を拒絶するケースが増えてきています。しかし、今回の商標審判委員会(TTAB)におけるケースを見てみると、審査官による証拠はありふれたメッセージを表現するためにそのスローガンが第三者によって広く使用されていることを証明するには不十分である可能性があり、その問題を指摘することで、拒絶を解消できる可能性が十分あることがわかります。
AIはまさに時代を大きく変える可能性を秘めています。今まさにAI時代を担う企業が多くの取り組みを行い、それに伴い大量のAI関連特許が出願されています。しかし、それらの特許は本当に価値のあるものなのでしょうか？特許とテクノロジー企業の勝ち負けには強い相関関係があるとされています。そうであれば、AI時代に勝ち組になるために、企業はAI発明においてどのような取り組みの元、特許を取得すればいいのでしょうか？今回は戦略面における３つのポイントを紹介します。
去年に続き、「2023年特許適格性回復法」と呼ばれる法案が提出され、アメリカにおけるソフトウェアや生物科学系の特許の権利化で大きな問題になっている１０１条における特許適格性の抜本的な改正が期待されています。この法案が可決され法律になると、今までの関連する最高裁判決を覆すことになり、全く異なるフレームワークでの特許適格性の判断が行われることになります。しかし、可決の可能性以前に議会で審議されるかも現在では不透明なので、法改正への道のりは不透明と言わざるをえません。
最高裁判所はAmgen v. Sanofiの訴訟で、実施可能要件（enablement requirement.）に焦点を当てた全会一致の判決を出しました。この訴訟は、LDLコレステロールのレベルを低下させる抗体に関するAmgenの特許に関わるものです。Amgenは、特許クレームは特定の機能を持つ抗体の全範囲をカバーしていると主張しましたが、そのような抗体の特定や抗体を作るための手法の開示は限定的でした。最高裁は、Amgenが十分な有効性を提供せずに広範な抗体のクラスを独占しようとしたと述べ、そのようなクレームは実施可能要件を満たしていないと述べました。しかし、最高裁は、実施可能要件の判断は個別案件で異なることも示しているので、事実背景によって結論が大きく左右される法的問題でもあります。
今回は生成AI大本命のOpenAIが手掛けるPlaygroundで明細書の内容から新しい実施例をAIが生成できるのかを検証しました。開発者向けのツールということで、ChatGPTよりも設定をいじることができ、ChatGPTにはないinsert モードという機能があったので、これらをうまく使って実施例を大量生産できないかと思いましたが、甘かったようです。
結論から言うと、明細書とは程遠いものがアウトプットされて使い物になりませんでした。しかし、部分的には評価できるところもあり、工夫次第ではちょっとした付加価値をつけることはできるかもしれません。また機能面での問題とは別に、実務で用いるとなると、出願前の特許クレームという機密情報の取り扱いという点でも課題はあります。
AIがクレームから特許明細書を書いてくれたら便利ですよね？ということで、今回は、ある程度まとまった文章を書くことが得意な生成AIツールを使って、クレームから特許明細書のドラフトを書くことができるか検証してみました。
結論から言うと、明細書とは程遠いものがアウトプットされて使い物になりませんでした。しかし、部分的には評価できるところもあり、工夫次第ではちょっとした付加価値をつけることはできるかもしれません。また機能面での問題とは別に、実務で用いるとなると、出願前の特許クレームという機密情報の取り扱いという点でも課題はあります。