【AI関連特許】取得で失敗しないために! 専門家がやさしく解説する発明該当性とは？

AI関連技術の進化はめざましく、医療、製造、金融、エネルギーなど幅広い分野で活用が進んでいます。

さらに近年では、AI関連技術は、産業用だけでなく一般ユーザー向けにも使用されるようになってきました。

その分、色々な企業にAI関連技術に関する特許を取得するチャンスが増えました。

しかし、AI関連技術は通常の製品や装置などに関する技術と異なり、目に見えない技術です。

その分、最初のハードルである「開発したAI関連技術が、そもそも特許法上の発明に当たるのか」という点をクリアするのが難しいといえるでしょう。

そこで、今回は、AI関連技術における「特許法上の発明にあたるのか」という判断基準（発明該当性）を分かりやすく解説します。

具体的なNG例とOK例を挙げて解説し、その上で失敗しないためのポイントも解説します。

特許出願をすると出願から3年以内に出願人からの「審査請求」を受けた後、特許庁による特許審査が行われます。

特許審査では、色々な面から「特許にしてもいいかどうか」を判断するための審査を行います。

その中で最も基本となるのが「発明該当性」です。

「発明該当性」は、特許出願の内容（アイデアや技術的手段）が特許法上の発明に該当するかどうかを判断するものです。

新規性（新しさ）、進歩性（既存の技術からの創作の大きさ）という要件を満たす前に、そもそも特許出願の内容（アイデアや技術的手段）が「発明」でなければ「特許」にはなりません。

一般的な装置や機器など目に見えてわかるものは、みなさんでも発明該当性を比較的判断しやすいといえるでしょう。

たとえば、エンジンの燃焼効率を高める仕組みや、通信速度を改善する方法などは「自然法則を利用した技術的思想の創作」であり、典型的な発明です。

2番目の「30分以内に配達できなければ無料にするサービス」は人為的な取り決めです。

「世界一かわいい自分のペットの写真」は個人の感覚であり、知識として第三者に伝達できる客観性がある技能とはいえません。

これらは、「自然法則を利用」していないため、発明に該当しないと判断されます。

要するに、誰がやっても、ある事象からほぼ同様な結論に至るようなることが、発明の要件として求められます。

ここで問題なのが「アルゴリズム自体やプログラム自体」が発明に該当するかどうかです。

アルゴリズムは「問題を解決するための計算や処理の手順」であり、技術的思想に基づいていても、人為的な取り決めと解釈される場合もあります。

プログラムも「コンピュータに特定の処理をさせるための指示」であり、技術的思想に基づいていても、演算式の組み合わせと判断されやすいです。

AI関連特許の審査において特に重要なのは、ソフトウェアが、ハードウェアと協働しているかどうかです。

ソフトウェアにあたるAIそのものの技術の中には、ロジック（物事を筋道立てて考える方法）やアルゴリズム（問題を解決するための計算や処理の手順）、プログラム（コンピュータに特定の処理をさせるための指示）などがあります。

ただし、実際の機械やシステム（ハードウェア）と協働している点を明確に特許の書類に記載する必要があります。

これは、最近は、その点が明確に記載されていないとして、発明該当性がないとされることも多くなってきているためです。

請求項1と請求項2を見てみると、「計測されたデータ」「サーバーに記憶されたデータ」になっています。

請求項１の「計測されたデータ」は単なるデータであり、何も処理していないため自然法則を利用した技術的思想とはいえず、発明に該当しません。

請求項2の「サーバーに記憶されたデータ」は、データをサーバーに保存する際に何かしら演算をおこなっている可能性はあるものの、そこに技術的な特徴はありません。

演算処理をおこなっていても技術的特徴がなく、「単なる数学的処理」のみである場合は自然法則を利用しているとはいえず、発明に該当しません。

なぜNGなのでしょう。

この例では依頼者から依頼を受けたサーバーが無人走行車を配車しています。

しかしながら、依頼を受けて配車する具体的な手段や具体的な手順が全く記載されていません。

つまり、サーバーを制御するソフトウェアの特徴が全く記載されていません。

こちらの例では、サーバー内のソフトウェアとサーバーが協働しているということも可能です。

しかしながら、ソフトウェアの技術的な特徴が記載されておらず、数学的な処理の域を出ません。

そのため、発明に該当しません。

請求項3では、「リンゴの糖度データの予測方法」となっています。

請求項3には、サーバーでおこなっている処理が具体的に記載されており、サーバー内のソフトウェアとハードウェア（サーバー）が協働していると分かるため発明に該当するとされています。

この構成から、単なる数学的処理ではなく目的をもった処理をするソフトウェアがハードウェアであるサーバーを制御しているといえるでしょう。

すなわち、ソフトウェアとハードウェアが協働していることとなり発明に該当します。

目的をもった処理をするソフトウェアとサーバー（ハードウェア）が協働する上、他の機器も制御しているということです。

すなわち、ソフトウェアと複数種のハードウェアが協働しており、この点も発明該当性を満たす点です。

例を挙げて解説します。

閾値の生成方法に特徴がある顔認識をするAIを開発したとしましょう。

この場合、AIの処理は単なる数式処理ではなく、具体的な技術的特徴を備えた処理であるため、発明に該当する可能性があります。

ただし、AI単体が特許として認められるには、高度な技術的特徴や新しい技術的特徴などが必要です。

AI関連技術の進歩がめざましい現代では「誰も知らないようなAI」を開発することは中々難しいでしょう。

そのため、AI関連技術とはいっても、一般的には、既にあるAIを活用して、そのAIとハードウェアとが協働する発明が多いです。

このような場合に、ソフトウェアにあたるAIとハードウェアにあたる装置や機器が協働していることが分かる請求項を作ることが重要です。

例えば、「閾値の生成方法に特徴がある顔認識をするAIと、このAIを搭載したカメラと、カメラで撮影した画像に対するAIの顔認識結果で警告を出す防犯システム」などとすれば、AIとハードウェアが協働していることがわかります。

ちなみに、この発明の場合、ある閾値を満たす顔の場合に警告が出されるようになり、無駄なく警告が出されるようになります。

ビジネスモデル特許ということばを聞いたことがある方も多いでしょう。

ビジネスモデル特許は、簡単にいうと「ビジネスの仕組み（商取引・販売方法・サービス提供方法など）が特許になったものです。

ビジネスモデル特許においても「発明該当性」という点でソフトウェア・システムを介して実現することが必要ですが、ビジネスモデル特許ではビジネスの仕組みの特徴を発明としてとらえています。

AI関連特許においてもビジネスの仕組みに特徴がある場合もあるでしょう。

例えば、既存のAIを使ってはいるものの、そのAIの特徴ある処理を活かしてビジネスの仕組に特徴をもたせているような場合です。

この場合はビジネスモデルで特許を取得することも視野に入れた方が良いでしょう。

例えば、AIのように世の中に大きなインパクトを与えた技術としてインターネットがあります。

そして、今でもこのインターネット技術を活用した多くのビジネスモデル特許が生まれているのです。

AIの場合でも同様に、今後は、AI技術を活用したビジネスモデル特許がたくさん考えられていくと思います。

今回はAI関連特許の発明該当性について解説してきました。

発明として認められるには「自然法則を利用した技術的思想」であることが必要です。

AI関連技術はまだ新しい技術です。

特許庁からも審査の指針などが随時発表されていますが、特許出願やその後の特許審査についてまだまだ不確定な要素が多々あります。

もちろん、ご自身の企業で出願したり審査の対応をすることも可能です。

しかしながら、まだ不確定な要素が多い分野ですので、出願前に弁理士などの専門家へ相談することをおすすめします。