「AI関連発明の権利行使に関する留意点の検討について」（パテント2022年9月号より）

　昨今のAI関連発明の特許件数増加に伴い、 AI関連発明の権利行使については注視すべき論点である。

　タイトルに記載した論文は、令和３年度特許委員会第３部会第１チームによるものである。この論文では、権利行使しやすいAI関連発明の請求項とはどのようなものか、という仮説をたて、仮想登録例、仮想裁判例、審査基準の事例をもとに、仮説の検証・考察を行っている。仮説は、権利行使しやすいAI関連発明の請求項とは、次の２つの要件を満たす請求項である。

１．内部の処理を請求項中に書かない。

２．入力と出力の関係を規定した請求項を書く。

　仮説の検証・考察は、仮想登録例だと権利行使できそうかの検討、仮想裁判例の検討と請求項の変更案の検討、審査基準の事例をどのように改善すれば権利行使できそうかの検討、のアプローチで構成されている。

　この論文では、仮説に沿った請求項を作るためのアイデアとして、次のような方法が提案されている。

・学習アルゴリズムを特定しないために、「ニューラルネットワーク」のような用語は使わず、「学習済みモデル」等とする。

→これは基本だと思うので、ぜひ実践すべき。

・学習工程と算出工程とを含む場合、学習工程を削除し、算出工程に学習工程に関する記載を含める。

→算出工程に学習工程を含めた場合、そうした学習を経て生成された学習済みモデルで算出する、という要件になり、結局のところ学習工程も問題になるので、立証が容易になるのかは疑問である。ただし、学習工程を行う者と算出工程を行う者が異なる場合には、算出工程を行う者に対して直接侵害を訴えることができるという効果はあると思う。

・機械学習が教師あり学習に限定されないように、教師データとして出力データを特定しない。

→確かに、入出力の両方を教師データとすると教師なし学習は外れてしまう。もし、教師あり学習で発明提案を受けたとしても、教師なし学習が可能で、入力データだけで特徴が出せるなら、出力データを特定しないことは検討に値する。