「学習済みモデル」について特許申請する場合に留意すべき明確性要件

AI技術の「学習済みモデル」について特許申請する場合に留意すべき明確性要件

「学習済みモデル」は、AI技術の中でも特に複雑なものです。そのため、AI技術について特許出願する際には、新規性や進歩性だけでなく、明確性という要件も重要になります。明確性とは、発明の内容が「特許請求の範囲」に明確に記載されていることを意味します。しかし、「学習済みモデル」は、その性質上、どのように記載すれば明確になるのか判断が難しい場合があります。そこで、今回は、特許庁が公開したAIに関する特許出願の審査事例を参考に、「学習済みモデル」の特許申請における「明確性要件」について考えてみます。

下記は、特許庁が公表した「学習済みモデル」に関する請求項の事例です。

特許の概要

この特許は、複写機の異常に対する対処方法を推定するための「学習済みモデル」に関するものです。この学習済みモデルは、過去の異常データを学習し、新たな異常に対して最適な対処方法を出力します。この学習済みモデルは、複写機に搭載されるコンピュータに記憶され、異常が発生したときに、その異常の種類と発生箇所を入力として受け付け、対処方法を出力します。この発明によれば、複写機のユーザーの利便性を向上させるとともに、保守管理者の負担を軽減するという効果が期待できます。

請求項１が明確性の拒絶理由に該当する理由

請求項１は、「コンピュータ」に関する記載が一切なく、また、コンピュータに対する指令である「プログラム」を意味するようにも書かれていないため、明確性の拒絶理由に該当します。つまり、請求項１の書き方では、この請求項が指す「学習済みモデル」が物の発明なのか、方法の発明なのかが明確ではありません。

請求項２が明確性の拒絶理由に該当する理由

請求項２は、一見するとプログラムのような書き方になっていますが、「コンピュータ」に関する記載が一切ないため、明確性の拒絶理由に該当します。また、「プログラム」はコンピュータを手段として機能させるものであり、「プログラム」そのものが「手段」として機能するものではありません。したがって、請求項２に書かれているように「プログラム」そのものが機能手段を備えていることはあり得ません。以上の理由から、請求項２の書き方では、発明を明確に把握することができません。

請求項３が明確性の要件を満たす理由

一方、請求項３は、「コンピュータ」に関する記載があり、また、コンピュータに対する指令である「プログラム」を意味するように書かれているため、明確性の要件を満たします。つまり、この請求項は、コンピュータが特定の機能（異常の種類と発生箇所を入力として受け付け、異常に対して実施すべき作業の内容を出力する）を実現するためのプログラム（学習済みモデル）を指しています。また、請求項２に書かれているような、「プログラム」そのものが機能手段を備えるような書き方になっていないので、その点の問題もありません。

まとめ

AI技術を特許出願する際は、請求項の書き方に注意が必要です。特に、「学習済みモデル」のようなAI技術を指す表現は、そのモデルが物の発明なのか、方法の発明なのか、また、それがプログラムを意味するのかどうかを明確にする必要があります。これにより、特許庁の審査官が請求項に係る発明を明確に把握でき、明確性要件を満たすことができます。この点を踏まえ、AI技術の特許出願に取り組む際には、請求項の書き方に十分注意する必要があります。

富田国際特許事務所　弁理士 富田款