［AI関連発明］身体負荷推定装置（特許6822715）

 （登録例３）身体負荷推定装置

 【請求項１】

 手に圧力がかかる動作の際に身体の所定部位にかかる負荷の正解情報と、該動作の際における手の平側の荷重情報及び身体の一以上の部位の姿勢情報とが関連付けられた複数の教師データに基づいて機械学習されている学習済みモデルを格納するモデル格納手段と、
  対象者の手の平側で測定された荷重情報及び該対象者の身体の一以上の部位で測定された姿勢情報を測定タイミングで関連付け可能な状態で取得する取得手段と、
  前記取得された荷重情報及び姿勢情報を前記学習済みモデルに適用して、該荷重情報及び該姿勢情報が示す荷重及び姿勢に対応して前記対象者の前記所定部位にかかる負荷を推定する推定手段と、
  を備える身体負荷推定装置。

　請求項を見る限り、手の平側の荷重と姿勢と身体にかかる負荷との間に関係があるので、その関係性をあらかじめ学習しておき、学習済モデルを使って、手の平側の荷重と姿勢から負荷を推定すると言っている。答えを導く法則を学習しておくと言ってだけにしかみえないが、早期審査→一発査定であり、詳細はわからない。このようなケースで特許が取れるのは、パラメータが新しい場合であるが、本件については果たしてどうであろうか。

　明細書で挙げられた先行技術文献には、使用者の姿勢とその姿勢で腰に係る負荷をテーブル（下図）に記憶しておき、使用者が作業を開始したときに作業者の姿勢から手に許容される荷重を推定することが記載されている。

　

　先行技術文献と本件特許は共に、①手にかかる荷重、②姿勢、③身体（腰）の負荷に関係があるという知見に基づき、本件特許では③負荷を求め、先行技術文献では①荷重を求めている。テーブルと学習済モデルの違いだけでは特許はとれないと思うので、本件において何が決め手になったのかすぐには分からない。限界的な事例と思われる。