【AI関連特許】取得で失敗しないために!記載要件の落とし穴｜具体例でやさしく解説

2026年1月23日

近年、生成AIや機械学習を活用した技術が急速に普及し、AI関連発明の特許出願件数も増加しています。

AI関連技術は、少し前まで大企業の製品やサービスに活用されていました。

しかしながら、近年では生成AIや機械学習に関する技術が急速に発展して広く普及したことから、中小企業でもAI関連技術を活用した製品やサービスを提供するようになりました。

そのため、これまで発明や特許にあまり携わった経験のない中小企業が発明をしたり、この発明を特許申請（特許出願）したりする機会が増えています。

特許の制度とは「発明した人が新しい技術に基づいた発明を公開する代わりに、その人に一定期間の独占権を与えて、その『新しい技術に基づいた発明』を保護する制度」です。

これにより、これまでになかった新しい技術よりなる発明が特許で保護されます。

特許申請（特許出願）しても、そのままでは特許にはなりません。

特許申請した後、申請した日（出願日）から3年以内に審査をしてほしい旨を申請する審査請求を行うと、特許庁による審査が行われる仕組みです。

特許庁が審査する際、言い換えれば「特許にしていいかどうか」判断する際にはこれまで解説してきた「発明該当性」「新規性」「進歩性」を審査します。

それとともに「記載要件」についても審査されます。

「記載要件」の主な要件は、「実施可能要件」「サポート要件」「明確性要件」の３つです。

これらの要件では、特許請求の範囲（請求項：特許の権利範囲を決める記載）や明細書（発明の詳細な説明）に記載されている発明が、「実際に製作したり実施したりできる程度に書かれているか」「特許請求の範囲に書かれている発明が明細書で裏付けられているか」「特許請求の範囲に書かれている発明が1つの意味として理解できるように書かれているか」を検討します。

簡単に言えば特許請求の範囲や明細書の書き方に関する要件です。

実は、AI関連特許では「発明該当性」、「新規性」や「進歩性」以前に、特許請求の範囲や明細書の書き方そのものである「記載要件」が原因で拒絶されるケースが少なくありません。

特許の申請に慣れていないと、この「記載要件」でつまづくことが多いです。

AI関連発明には、AIの部分がブラックボックス化しやすいという特徴があります。

そのため、アルゴリズムや学習内容、AI内での処理ステップなどをどこまで、どのように記載すべきか判断が難しく、記載内容によっては記載要件違反を指摘されやすい分野といえるでしょう。

そこで、今回は、記載要件の基本からAI関連発明において実際に問題となりやすい具体例までを詳説し、審査で失敗しないための考え方を分かりやすく解説します。

この記事が、AI関連技術を扱っている企業様の今後の特許対策のお役に立てば幸いです。

記載要件とは？

「記載要件」とは、主に特許出願において、発明の内容を明確かつ十分に説明し、権利範囲を適切に特定するために満たすべきルールのことです。

特許法第36条には記載要件が規定されています。

第三十六条

４　前項第３号の発明の詳細な説明の記載は、次の各号に適合するものでなければならない。

　一　経済産業省令で定めるところにより、その発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者がその実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載したものであること。

６　第２項の特許請求の範囲の記載は、次の各号に適合するものでなければならない。

　一　特許を受けようとする発明が発明の詳細な説明に記載したものであること。

　二　特許を受けようとする発明が明確であること。

　三　請求項ごとの記載が簡潔であること。

　四　その他経済産業省令で定めるところにより記載されていること。

この中で第4項第1号は「実施可能要件（当業者が発明を実施できるか）」、第6項第1号は「サポート要件（特許請求の範囲に記載の発明が明細書に記載されているか）」、第6項第2号は「明確性要件（特許請求の範囲で表現されている発明が明確か）」といわれています。

簡単に言えば、特許請求の範囲（請求項）や明細書（発明の詳細な説明）の書き方に関する要件です。

順番に解説します。

実施可能要件とは？

「実施可能要件」とは、特許法第36条第4項第1号に規定されているものです。

当業者（その分野での通常の知識を持っている人）が、明細書中の発明の詳細な説明の記載を見て、その発明を実施できる程度に、明細書中の発明の詳細な説明が記載されていなくてはいけないという要件です。

簡単にいうと、明細書の発明の詳細な説明を見て当業者が製品やプログラムを作ったりサービスを提供したりできるかということです。

料理のレシピに似ていますね。

例えば、新しいケーキのレシピで「「小麦粉〇ｇ」「卵〇個」「グラニュー糖〇ｇ」「秘伝のエッセンス〇ｇ」を混ぜて、「オーブンで焼く」と書かれていたとしましょう。

いくらケーキを作る職人でも「秘伝のエッセンス」では何を入れればいいのか分かりませんし、オーブンの温度も焼く時間も分からないのでは、新しいケーキを作ることはできません。

この例は単純化していますが、発明においても明細書を読んでも当業者が実施できないケースは、実施可能要件を満たしていないといえます。

なお、上記の例では「ケーキを作る職人」が「当業者」になります。

AI関連発明でも同様に、「AIを使う」とだけ書かれていても、学習方法や入力・出力の関係が不明確であれば実施できず、実施可能要件を満たしていないと判断されます。

実施可能要件は、その発明が現実的な製品やサービスとして成立することを示す要件ともいえるでしょう。

サポート要件とは？

「サポート要件」とは、特許法第36条第6項第1号に規定されている要件です。

「サポート要件」は、特許請求の範囲（請求項）に書かれている発明が、明細書（発明の詳細な説明）に記載されているものであるかを問う要件です。

簡単に言えば、「請求項に書いた内容が、発明の詳細な説明の中でちゃんと説明されているか」ということを確認しています。

例えば、特許請求の範囲（請求項）で「8mm～10mm幅のスリットを有する光学フィルター」が発明として記載されているとしましょう。

明細書（発明の詳細な説明）には15mm幅、20mm幅のスリットを持つ光学フィルターの例が記載されており、それぞれの光学フィルターとしての実験結果と効果が記載されているとしましょう。

この場合、発明の詳細な説明に書かれた内容は、「請求項に記載された発明の光学フィルターのスリット」よりも「幅の広いスリットをもつ光学フィルター」での効果になります。

つまり、発明の詳細な説明には請求項に記載されている発明が記載されているとは言えません。

もし、発明の詳細な説明の中に7mm幅と8mm幅の比較、10mm幅と11mm幅の比較が書かれており、その結果から8～10mm幅に限定した理由が分かればサポート要件を満たしているといえます。

AI関連発明では、「特徴量は他のものでもよい」「別のパラメータも利用可能」といった記載をしがちですが、その根拠となる実験結果や技術的説明がない場合はサポート要件違反と判断されるリスクがあります。

AI関連発明を構成するAI関連技術は、上の光学フィルターの例のように目に見える技術ではありません。

例えばAIに処理させるための類似する特徴を持つパラメータを3つ設定する発明があったとしましょう。

ここで、そのうちパラメータ1に関しては効果のある範囲が分かっており、実験結果から効果も実証できる状態です。

一方、パラメータ2，3に関しては、パラメータ1に類似している特徴を持つことから効果があると推測できるものの、効果を実証できていない状態です。

しかし、将来的には利用できる可能性が高いと考えています。

この場合、特許請求の範囲（請求項）で「パラメータ1」以外の「パラメータ2，3」についても「利用可能」としたいところですが、「パラメータ2，3」に関しては明細書（発明の詳細な説明）内で効果を実証できていないため、サポート要件違反と判断されるリスクがあります。

AI関連発明は目に見える技術ではないことから、推測で、ある程度の傾向や効果が判断できます。

しかしながら、推測のみの記載ではサポート要件違反と判断されるリスクが高いと言えるでしょう。

ただし、推測が理論に基づいており、計算上明らかである場合は該当しないケースもあります。

明確性要件とは？

「明確性要件」とは、特許法第36条第6項第2号に規定されている要件です。

「明確性要件」では、請求項に記載された発明の内容が、当業者にとって一義的に理解できることが求められます。

簡単にいうと、特許請求の範囲（請求項）に書かれた発明が、誤解されないように正確に書かれているかということです。

請求項に表現された発明を誰が見ても「どこまでが権利（特許）なのか、何が特許となっている発明なのか」を具体的に理解できることが必要です。

曖昧な表現や、一つの文章から二つ以上の意味が読み取れる場合は明確性要件を満たしていないといえるでしょう。

AI関連発明やソフトウェア発明では、「曖昧な処理主体（人かコンピュータか）」「『プログラムが〜する』といった不正確な表現」「1つの請求項から複数の技術的解釈が可能な記載」といった点が問題になりやすく、明確性要件違反を指摘される典型例です。

これは、一般的な物や装置の発明の場合、物理的な制限の下、その発明を説明する必要がありますが、プログラムによる処理の発明の場合、その発明の表現が、物理的な制限を受けることなく自由にできてしまうことに起因します。

AI関連特許における記載要件の具体例

ここからは、AI関連特許の分野において、各記載要件が問題となる具体例を見ていきます。

AI関連特許｜実施可能要件の例

ここでは、AI関連特許の分野で実施可能要件を満たしていない例を示します。

図1は「糖度推定システム」の例です。

図1

引用：AI関連技術に関する事例の追加について平成31年1月30日特許庁審査第一部調整課審査基準室

（https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/ai_jirei/jirei_tsuika.pdf）

※現在の審査基準でも同様の考え方が踏襲されています

この発明の請求項1は以下の通りです。

【請求項１】人物の顔画像と、その人物が栽培した野菜の糖度とを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された人物の顔画像と前記野菜の糖度とを教師データとして用い、入力を人物の顔画像とし、出力をその人物が野菜を栽培した際の野菜の糖度とする判定モデルを機械学習により生成するモデル生成手段と、人物の顔画像の入力を受け付ける受付手段と、前記モデル生成手段により生成された判定モデルを用いて、前記受付手段に入力された人物の顔画像から推定されるその人物の栽培した際の野菜の糖度を出力する処理手段と、を備える糖度推定システム。

なお、この発明の明細書（発明の詳細な説明）には、「人物の顔（人相）と野菜の糖度に関係性があり、これを用いてAIが糖度を判定する」と記載されています。

さらに、人相を特徴づけるものとして「頭の幅、鼻の幅、唇の幅」が記載されています。

しかし、頭の幅などで特徴づけられる人相と野菜の糖度の相関性については具体的な記載がありません。

この場合、糖度推定システムやAIに関して通常の知識を有する人であっても、この発明の詳細な説明を読んで糖度推定システムを作成することはできません。

そのため、本発明の発明の詳細な説明は実施可能要件を満たしていないことになります。

もし、この発明が糖度判定ではなく、人物の人相から生産者の氏名や生産地、農場の名前、農場ごとのラベルなどをAIが判定してパッケージをデザインするシステムであった場合はどうでしょう。

進歩性や新規性の問題は別として、実施可能な記載が可能ではないでしょうか。

この場合は実施可能要件を満たしているといえるでしょう。

AI関連特許｜サポート要件の例

ここでは、AI関連特許の分野において実施可能要件およびサポート要件を満たしていない例と、実施可能要件およびサポート要件を満たしている例を示します。

図2は「体重推定システム」の例です。

図2

引用：AI関連技術に関する事例の追加について平成31年1月30日特許庁審査第一部調整課審査基準室

（https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/ai_jirei/jirei_tsuika.pdf）

※現在の審査基準でも同様の考え方が踏襲されています

この発明の請求項1および請求項2は以下の通りです。

【請求項１】人物の顔の形状を表現する特徴量と身長及び体重の実測値を教師データとして用い、人物の顔の形状を表現する特徴量及び身長から、当該人物の体重を推定する推定モデルを機械学習により生成するモデル生成手段と、人物の顔画像と身長の入力を受け付ける受付手段と、前記受付手段が受け付けた前記人物の顔画像を解析して前記人物の顔の形状を表現する特徴量を取得する特徴量取得手段と、前記モデル生成手段により生成された推定モデルを用いて、前記特徴量取得手段が取得した前記人物の顔の形状を表現する特徴量と前記受付手段が受け付けた身長から体重の推定値を出力する処理手段と、を備える体重推定システム。

【請求項２】前記顔の形状を表現する特徴量は、フェイスライン角度であることを特徴とする、請求項１に記載の体重推定システム。

なお、この発明の明細書（発明の詳細な説明）には、「人相とその人の体格には、一定の関係が存在する」こと、「発明者は、頬のラインと顎のラインが形作る角度をフェイスライン角度と定義した場合にフェイスライン角度の余弦と、その人物のBMI（体重/（身長の二乗））との間に、統計的に有意な相関関係があることを発見した」こと「この事実に基づくと、フェイスライン角度とBMIの計算に利用する身長及び体重の間には一定の相関関係が存在する」が記載されています。

発明の詳細な説明には、特徴量としてはフェイスライン角度以外の特徴量も使用できると記載されています。

ただし、他の特徴量とBMI間の統計的に有意な相関関係については記載されていません。

この発明の請求項1は実施可能要件およびサポート要件を満たしていないと判断されます。

請求項1には「人物の顔の形状を表現する特徴量と身長から体重を推定する」とありますが、明細書の発明の詳細な説明には特徴量と身長および体重の関係が記載されていません。

そのため、この発明の詳細な説明の内容を読んで、体重測定システムやAIに関する通常の知識を持っている人がこの発明を実施することはできず、実施可能要件を満たしていないことになります。

さらには、特徴量と身長および体重の関係が記載されていないため、請求項1の発明が発明の詳細な説明に明確に書かれているとはいえず、サポート要件を満たしていません。

一方、請求項2の発明は、実施可能要件とサポート要件を満たしています。

この発明の発明の詳細な説明には、「人相とその人の体格には、一定の関係が存在する」こと、「発明者は、頬のラインと顎のラインが形作る角度をフェイスライン角度と定義した場合にフェイスライン角度の余弦と、その人物のBMI（体重/（身長の二乗））との間に、統計的に有意な相関関係があることを発見した」こと「この事実に基づくと、フェイスライン角度とBMIの計算に利用する身長及び体重の間には一定の相関関係が存在する」ことが記載されています。

この発明の詳細な説明の内容を読むことで、体重測定システムやAIに関する通常の知識を持っている人がこの発明を実施することが可能です。

すなわち、実施可能要件を満たしているといえます。

さらには、フェイスライン角度と身長および体重の関係が記載されているため、請求項2の発明が発明の詳細な説明に明確に書かれていることとなり、サポート要件を満たしています。

フェイスライン角度とBMIに統計的に有意な相関関係があることを実験結果などで明示して請求項2の内容を裏付ければ、実施可能要件およびサポート要件を満たすことが可能です。

こぼれ話

余談ですが、特許申請をする際には、この「相関関係」を意識することが重要になります。

みなさんもご存じのように、物理現象はこの相関関係が明確です。

例えば、地球上では重力があるため、「物は落ちる」という相関関係にあります。

そのため、特許庁も、重力を利用して物が下に落ちる現象を利用した発明があっても、「物が下に落ちる」相関関係を説明していないから特許を許可しないといったことはしません。

それは、物理現象に照らせば理解可能だからです。

一方、相関関係がわかりにくい特許の場合、その相関関係を説明できないと、特許を許可しないことがあります。

例えば、いわゆる数字限定の発明は、その数値を選択した理由（メリット）を示さないと、その数値とその数値でおきている現象との相関関係が不明なため、特許を許可しないんです。

AI関連特許｜明確性要件の例

次は、明確性要件について解説します。

明確性要件に関しては、AI関連特許も含まれるソフトウェア関連特許ならではの落とし穴もあります。

図3に示す請求項を読んで1つの発明を明確にイメージできるでしょうか。

図3

引用：AI関連技術に関する事例の追加について平成31年1月30日特許庁審査第一部調整課審査基準室

（https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/ai_jirei/jirei_tsuika.pdf）

※現在の審査基準でも同様の考え方が踏襲されています

実はこの請求項は2通りの解釈ができます。

2通りの解釈を図4に分かりやすく示します。

図4

引用：AI関連技術に関する事例の追加について平成31年1月30日特許庁審査第一部調整課審査基準室

（https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/ai_jirei/jirei_tsuika.pdf）

※現在の審査基準でも同様の考え方が踏襲されています

この発明には以下のステップが含まれます。

ステップ1：受注
ステップ2：在庫確認
ステップ3：発送可否返答

この発明の請求項は「方法」になっているため、２つの解釈が可能です。

図の左側は受注方法を「情報処理方法」としてとらえた例です。

この方法では、ステップ1～3を全てコンピュータ自体が処理しています。

一方、図の右側は受注方法を「コンピュータという計算手段道具を人が操作する方法」としてとらえた例です。

この方法では、ステップ1～3を全て人間がコンピュータを操作して処理しています。

この請求項の記載では、このようにコンピュータ自体が処理することとしても読め、人の操作によって処理することとしても読めるため、１つの発明を明確にイメージできず、明確性要件を満たしていないといえます。

また、AI関連特許も含まれるソフトウェア関連発明でよく使用される「プログラム」にも注意が必要です。

図5の上部に示す発明は明確性要件を満たしているでしょうか？

図5

引用：AI関連技術に関する事例の追加について平成31年1月30日特許庁審査第一部調整課審査基準室

（https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/ai_jirei/jirei_tsuika.pdf）

※現在の審査基準でも同様の考え方が踏襲されています

この発明のプログラムには「受注手段」「在庫調査手段」「顧客対応手段」が含まれているとされています。

しかし、プログラムはあくまで演算をするものであるため、実際の受注や調査はプログラムから指令を受けたコンピュータが行っています。

プログラムが手段として機能することはないため、1つの発明として明確にイメージすることができません。

そのため、明確性要件を満たしていないことになります。

その点を鑑みて補正したのが図5の下部に示す「明確性要件を満たすように補正した例」です。

コンピュータを「受注手段」「在庫調査手段」「顧客対応手段」として機能させるプログラムとなっています。

この記載であれば、プログラムとコンピュータの関係が明確で、手段としてコンピュータが機能することも明示されているため、明確性要件を満たしています。

プログラム関連に関しては以下の表に示すような記載パターンがあります。

スクロールできます

1）プログラム	・コンピュータに手順A、手順B、手順C、…を実行させるためのプログラム・コンピュータを手段 A、手段 B、手段C、…として機能させるためのプログラム・コンピュータに機能A、機能B、機能C、…を実現させるためのプログラム
２）構造を有する「データ」又は｢データ構造｣を有するデータ	・データ要素A、データ要素B、データ要素C、…を含む構造を有するデータ・データ要素A、データ要素B、データ要素C、…を含むデータ構造
1）又は2)を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体	・コンピュータに手順A、手順B、手順C、…を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体・コンピュータを手段A、手段B、手段C、…として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体・コンピュータに機能A、機能B、機能C、…を実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体・データ要素A、データ要素B、データ要素C、…を含む構造を有するデータを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体

参照：AI関連技術に関する事例の追加について平成31年1月30日特許庁審査第一部調整課審査基準室

（https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/ai_jirei/jirei_tsuika.pdf）

※現在の審査基準でも同様の考え方が踏襲されています

このパターンを参考にしてAI関連特許の明確性要件を満たすような請求項を作成しましょう。