製造業における生成AIツールの正しい使い方
02/27/2024
本記事では、ChatGPTのような生成AIツールが、製造業を営む企業の作業効率と品質の向上を可能にする可能性と、AI統合を成功させるためのリスクについて考察します。新しいAIツールを導入する際、知的財産権の管理、機密保持、説明責任は、製造業が考慮すべき重要な課題です。
本記事では、ChatGPTのような生成AIツールが、製造業を営む企業の作業効率と品質の向上を可能にする可能性と、AI統合を成功させるためのリスクについて考察します。新しいAIツールを導入する際、知的財産権の管理、機密保持、説明責任は、製造業が考慮すべき重要な課題です。
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。
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。
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。
長年にわたり、ロボットが法律業務を行うという概念は、科学小説の範囲に留まっていました。しかし、特許法の領域においては、この「未来」は予想よりも早く現実のものとなりつつあります。この変化の背後にあるのは、人工知能技術、特にClaudeやOpenAIのGPT-4などの大規模言語モデル（LLM）の出現です。これらのAIシステムは、複雑な特許文書の分析および法的文書の生成において、人間に迫る能力を示しています。法律事務所は、これらの技術を積極的に採用し、従来は難しいとされていた業務の効率化を図ることが期待されています。この動向は、特許法の実務における革新的な変化を象徴しており、弁護士として私たちは、その影響と潜在的な応用に注目する必要があります。
米国特許庁（USPTO）は、2023年12月1日より、半導体デバイス製造のためのプロセスまたは装置に関する特許出願を対象とした半導体技術パイロットプログラム(Semiconductor Technology Pilot Program)を開始しました。要件を満たした出願は、最初のオフィスアクションが発行されるまでの間、特別なステータスが付与され、優先的に審査が進められます。
本記事では、ChatGPTのような生成AIツールが、製造業を営む企業の作業効率と品質の向上を可能にする可能性と、AI統合を成功させるためのリスクについて考察します。新しいAIツールを導入する際、知的財産権の管理、機密保持、説明責任は、製造業が考慮すべき重要な課題です。
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。
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。
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。
長年にわたり、ロボットが法律業務を行うという概念は、科学小説の範囲に留まっていました。しかし、特許法の領域においては、この「未来」は予想よりも早く現実のものとなりつつあります。この変化の背後にあるのは、人工知能技術、特にClaudeやOpenAIのGPT-4などの大規模言語モデル（LLM）の出現です。これらのAIシステムは、複雑な特許文書の分析および法的文書の生成において、人間に迫る能力を示しています。法律事務所は、これらの技術を積極的に採用し、従来は難しいとされていた業務の効率化を図ることが期待されています。この動向は、特許法の実務における革新的な変化を象徴しており、弁護士として私たちは、その影響と潜在的な応用に注目する必要があります。
米国特許庁（USPTO）は、2023年12月1日より、半導体デバイス製造のためのプロセスまたは装置に関する特許出願を対象とした半導体技術パイロットプログラム(Semiconductor Technology Pilot Program)を開始しました。要件を満たした出願は、最初のオフィスアクションが発行されるまでの間、特別なステータスが付与され、優先的に審査が進められます。
本記事では、ChatGPTのような生成AIツールが、製造業を営む企業の作業効率と品質の向上を可能にする可能性と、AI統合を成功させるためのリスクについて考察します。新しいAIツールを導入する際、知的財産権の管理、機密保持、説明責任は、製造業が考慮すべき重要な課題です。
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。
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。
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。
長年にわたり、ロボットが法律業務を行うという概念は、科学小説の範囲に留まっていました。しかし、特許法の領域においては、この「未来」は予想よりも早く現実のものとなりつつあります。この変化の背後にあるのは、人工知能技術、特にClaudeやOpenAIのGPT-4などの大規模言語モデル（LLM）の出現です。これらのAIシステムは、複雑な特許文書の分析および法的文書の生成において、人間に迫る能力を示しています。法律事務所は、これらの技術を積極的に採用し、従来は難しいとされていた業務の効率化を図ることが期待されています。この動向は、特許法の実務における革新的な変化を象徴しており、弁護士として私たちは、その影響と潜在的な応用に注目する必要があります。
米国特許庁（USPTO）は、2023年12月1日より、半導体デバイス製造のためのプロセスまたは装置に関する特許出願を対象とした半導体技術パイロットプログラム(Semiconductor Technology Pilot Program)を開始しました。要件を満たした出願は、最初のオフィスアクションが発行されるまでの間、特別なステータスが付与され、優先的に審査が進められます。