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目次

第1章 AIの技術進化に伴うAI特許出願動向と、各国特許庁の施策

1. AI特許出願動向

2. 日本特許庁のAI/IoT関連発明に対する施策

(1) IoT関連技術の審査基準

(2) AI関連技術に関する事例の追加(平成31年1月)

(3) AI関連技術に関する事例の追加(令和6年3月)

3. 主要国のAI/IoTに関する審査基準

(1) 米国

(2) 中国

(3) 欧州

(4) 韓国

(5) 英国

(6) インド

4. AI関連発明の特許査定率

第2章 AIアルゴリズム発明の特許化のポイント

1. AI発明の種類

2. クラシックAIと生成AIは何が違うのか

(1) クラシックAIの特徴

(2) 生成AIの特徴

3. 生成AI発明の出願動向

4. AIアルゴリズム発明

(1) ドロップアウト特許

(2) バッチノーマライゼーション特許

(3) AlexNet特許

(4) MASK R-CNN特許

(5) Transformer特許

(6) Vision Transformer特許

(7) LoRA特許

(8) DALL-E2画像生成特許

(9) コントローラブルGPT特許

(10) 思考の連鎖特許

5. AIエコシステム

(1) AIエコシステムとは

(2) AIエコシステム下で発生する特許権侵害

(3) AIエコシステム下における特許戦略

6. GoogleのAI特許戦略とオープンクローズ戦略

(1) オープンクローズ戦略

(2) Googleの高速特許戦略

(3) AIアルゴリズム発明に対するオープンクローズ戦略における4つの基準

第3章 先進企業に学ぶ生成AI、AIエージェント特許とビジネス

1. 異なる技術分野でそれぞれAI特許が成立する

2. 生成AI特許とビジネス事例

(1) PPT自動生成特許

(2) VGD-GPT2特許

(3) よくある質問検索特許

(4) カーセキュリティGPT特許

(5) 放射線レポート自動生成特許

(6) プログラムテスト自動生成特許

(7) トラブルシューティングチャットボット特許

(8) 内視鏡手術支援AI特許

(9) オンラインゲーム監視特許

(10) 広告動画生成特許

(11) Say Can特許

(12) 生成型人工知能エンタープライズ検索特許

(13) プロンプトジェネレータ特許

(14) 編集履歴管理AI特許

(15) 返信メール自動生成特許

(16) 臨床試験基準自動生成AI特許

(17) MicrosoftのAI特許戦略

(18) AgentLite特許：AIエージェントプラットフォーム

3. AIエージェントの自律化と特許

(1) チェーンアーキテクチャ

(2) ルーターアーキテクチャ

(3) 自律的アーキテクチャ

第4章 マテリアルズインフォマティクス特許と記載要件

1. MI-AI発明の権利化のポイント

2. MI-AI特許とビジネス

(1) 新規分子構造生成GPT特許

(2) 新規抗体生成AI特許

(3) AlphaFold3特許

3. 日本におけるMI-AI発明の記載要件

(1) 概要と明細書の記載

(2) 前提条件

(3) 記載要件の判断

4. 技術分野を考慮したAI生成物の記載要件

(1) ゴルフクラブ設計AI特許

(2) 記載要件のレベル

5. AI生成物の特許明細書におけるMI-AI発明の記載の必要性

6. 米国におけるAI生成物に関する記載要件上の注意点

第5章 AI 特許出願戦略、特許調査、及び他社と協業する場合の注意点

1. AI特許出願のタイミング

(1) 先願主義の下、1日も早く出願すべき

(2) 開発者への啓発活動

2. 優先権制度の活用

(1) 国内優先権制度

(2) 1年を越えた場合

(3) 優先権を主張した外国への特許出願

3. AI分野における特許調査

(1) クリアランス調査

(2) 出願前調査

4. 他社と協業する場合の注意点

(1) AIユーザ側の注意点

(2) AIベンダー側の注意点

第6章 AI特許の進歩性を出すコツ

1. 進歩性に対するスタンスと拒絶理由対応

(1) 少なくとも新規性があれば出願する

(2) 拒絶理由を受ける確率は約90%

2. 生成AI特許の進歩性を出すコツ

(1) 入出力での権利化を目指す

(2) プロンプトの工夫

(3) プロンプトとノウハウ

(4) UI/UX

(5) 分野特有の要素組込み

(6) ハルシネーション対策

(7) マルチモーダル

(8) マルチエージェント

(9) LLMワークフロー

3. 登録事例に学ぶ生成AI特許の進歩性

(1) プロンプトジェネレータ特許(特許第7564601号)

(2) 手術計画生成AI特許(特許第7553165号)

(3) プライバシー保護画像生成AI特許(特許第7498534号)

(4) まとめ

第7章 強いAI/IoT特許の取り方

1. AI/IoT特許記載上の重要項目

(1) 第1条 侵害行為を常に意識しながら請求項を作成する

(2) 第2条 エンドユーザの行為、及びエンドユーザ装置を含めない請求項とする

(3) 第3条 侵害特定が容易な「見える請求項」の作成を意識する

(4) 第4条 一被告の行為を記載する

(5) 第5条 新たなカテゴリーを含む様々なカテゴリーの請求項も記載する

2. 生成AI特許クレームの書き方

(1) LLMとスケール則

(2) クラシックAI発明の請求項と、生成AI発明の請求項

(3) LLMの構成要件からの排除

(4) プロンプトクレーム

(5) LLMの種類

3. AIエージェントクレーム

4. 生成AI関連発明のクレームのカテゴリー

(1) プログラムクレーム

(2) 方法クレーム

(3) 装置クレーム

(4) システムクレーム

(5) 学習済みモデルクレーム

5. システムクレームに関する判例

(1) 眼鏡レンズ供給システム事件(物支配論の例外)

(2) ドワンゴ事件(日本の域外適用に関する判例)

(3) GEORGETOWN RAIL事件(米国におけるシステムの全体制御と利益の享受)

6. 方法クレーム作成上の注意点

(1) Akamai事件

(2) 強いクレームの書き方

(3) 方法クレームと域外適用

7. 方法クレームの重要性

(1) 特許の概要

(2) 訴訟の経緯

(3) 訴訟戦略

第8章 AI関連発明を外国に特許出願する際のポイントと注意点

1. 請求項のカテゴリー修正

(1) プログラムの請求項

(2) 学習済みモデル

2. 米国に特許出願する際のポイントと注意点

(1) Alice最高裁判決

(2) AI発明の保護適格性ガイダンス及び改訂ガイダンスの発行

(3) 抽象的アイデアのグループ化

(4) 実用的アプリケーションへの統合

(5) 審査の流れ

(6) 事例39：顔検出のためのニューラルネットワーク訓練方法

(7) 事例47：異常検出の概要

(8) Step2A Prong2への対策

(9)米国特許法101条(保護適格性)に関するメモランダム

(10) 米国特許法101条の拒絶理由通知と50%以上の基準

(11) Recentive事件

3. 欧州に特許出願する際のポイントと注意点

(1) 審査基準の内容

(2) 保護適格性

(3) 記載要件

(4) 保護適格性に関する審決例

(5) EPOにおける保護適格性判断

(6) 英国におけるAI関連発明訴訟

4. 中国に特許出願する際のポイントと注意点

(1) CS関連発明についての審査

(2) 技術三要素判断

(3) ビジネス関連発明の審査

(4) AI関連発明に対する審査

(5) AI発明と公序良俗

5. 韓国に特許出願する際のポイントと注意点

6. インドに特許出願する際のポイントと注意点

(1) 保護適格性

(2) 記載要件

7. まとめ

第9章 生成AIを用いたAI支援発明と発明者の地位

1. DABUS事件

2. 米国におけるAI支援発明に関する発明者ガイダンス

(1) AI支援発明であっても特許取得は可能

(2) Pannuファクター

(3) 5つの指導原則

3. 発明者の地位に関する事例

(1) 機械分野：リモートカー用トランスアクスル

(2) 化学分野：癌を治療するための治療化合物の開発

(3) 発明者の地位を有しない場合の取扱い

4. AI支援発明に関する改訂版発明者ガイダンス

(1) 改訂前ガイダンスの撤回

(2) 改訂版ガイダンスにおける判断基準

(3) 生成AIはツールである

(4) 考察

5. 中国における発明者の地位の考え方

6. インドにおける発明者の地位の考え方

(1) AI生成発明

(2) AI支援発明

7. 生成AIを用いた発明手法

(1) AI支援発明のためのプロンプト例

(2) プロンプトノートと社内教育

(3) 生成AIを用いた発明提案書の作成

事項索引

おわりに

著者紹介

奥付