人工知能の特許取得の動向と推移

人工知能（AI）は、電気に次ぐ「万能技術」になる可能性を秘めた、現代に最も必要な技術の一つです。 AI技術の進歩に伴い、AI特許の活動も急ピッチで増加し、業界を越えて広がっています。

米国特許商標庁（USPTO）は、2021年7月に新しい人工知能特許データセット（AIPD）を発行しました。 USPTOは、米国における1320万件以上の特許および付与前出版物にAIを発見し、2002年から2018年にかけて、年間のAI特許出願数が2倍以上増加したと報告しています。

特許領域におけるAI

AIは、幅広い分野をカバーする言葉です。 発明家や弁理士にとっての問題は、新しいAI技術開発をうまく保護することです。 AIイノベーションの特許化に関する議論では、発明家精神というトピックが注目されています。

2021年9月のバージニア州東部地区によるThaler vs. Hirschfeldの判決は、AI創作物を巡る世界的な論争において初めて、「AIマシン」は既存の米国特許規則では「発明者」になれないと結論づけたものである。 その後、連邦巡回控訴裁はこの判決を支持した。

AI技術の急速な普及に伴い、AI発明の特許化の優先順位は、特許法のAIに対する管理・対応が包括的かつ柔軟であることを保証するものへと変化することが期待されます。

発明家精神に基づく特許法の拡大の可能性に注目するのではなく、業界はこの3つの分野にトレンドを持っていかなければならないのです。

特許の品質と執行能力を確保するための積極的な特許審査手続き。
技術という切り口で既存の特許法を適用する。
法的枠組みの崩壊を最小限に抑え、イノベーションを促進するために、新しい形態の知的財産保護にオープンに行動すること。

AI特許の積極的な検討

AI技術の急速な進展を考えると、関係者は積極的に関与し、特許制度がイノベーションを支援するための方法を慎重に検討する必要があります。 特許の有効性や権利行使の不確実性により、その市場価値が低下する可能性があります。 この問題を克服するために、AI特許の質を優先する流れが見えてくるはずです。

USPTOは2020年10月に「人工知能と知的財産政策に関する国民の意見」と題する報告書を発表し、特許関連のAIに関する質問に対する回答をまとめ、AI特許の品質、ひいては執行可能性に焦点が移っていることを反映させています。

高品質で権利行使可能なAI特許を取得するためには、明細書と実施可能要件が重視されると思われます。 AI技術の複雑さとAIツールの仕組みの透明性の欠如のため、AIイノベーションは開示義務を満たす上で実質的なハードルとなります。

多くのAIシステムは、正確なAIロジックが不明確な部分があるため、その技術がどのように機能するかを説明する能力に欠けています。 USPTOの報告書にあるコメントは、特許の質を保証するために、USPTOがこれらの基準を実施することが極めて重要であることを強調しています。

同様に、実施可能性の審査も行われる可能性があり、特に、特許保護を求める特定のAI技術を実施可能にすることは問題がある可能性がある。 このような開示のギャップは、より包括的なAI特許の開示制度の確立を余儀なくされるかもしれない。

先行技術の量とアクセス性、あるいは発明がすでに知られているという証拠が、ほぼ確実に焦点となる。 何が先行技術を構成するか、先行技術はどの程度存在するか、先行技術にどの程度アクセスできるか、といった懸念はすべて、特許の質と実施に大きな影響を与えるだろう。

AI技術の進歩に伴い、膨大な量の先行技術が生まれる可能性がある。 従来の先行技術文献には、基本的なAIの手順が記載されている場合がありますが、AI技術のかなりの部分はソースコードにしか記載されておらず、公開されているかどうかも分からず、入手困難とされることが多いようです。

USPTOは、徹底した審査と質の高い特許の発行に必要な、適切なAI関連の先行技術を発掘するために、より多くのリソースを求めて戦うことが期待されます。

審査官トレーニングの必要性は、USPTOの研究でも繰り返し取り上げられるテーマです。 審査官の技術トレーニングも同様に、USPTOが審査官に対して先行技術を積極的に提供することが期待されています。 いつかはより厳しい自明性基準が必要になるかもしれないが、2022年においては、これらの審査問題を戦術的に評価することが、特許の質と執行可能性を維持する最も可能性の高い方法であるといえるだろう。

テクノロジーに万能の解決策はない

例えば、AIアルゴリズムの設計、AIアルゴリズムを強化するためのハードウェアの設置、AIアルゴリズムへの入力を準備するための技術の使用は、すべて、主題適格性からテキスト記述および実施可能性に至るまで、多くの特許問題を含んでいます。

Thaler vs. Hirschfeld判決は、"技術の進化に伴い、AIが発明者としての許容される意味を満たすような高度なレベルに達する時が来るかもしれない "と認めています。

2022年のAI技術の多くは、コンシューマー向けデバイスでAIモデルを動作させることに焦点が当てられる。 このようなAIビジネスの変化は、個人情報がクラウド上に運ばれ、処理され、保管されることに対するプライバシーへの懸念が高まっていることに起因しています。 特許取得の判断は、技術の現状というレンズを通して評価されなければならず、AI技術の向上を追跡して、特許の利益がAI技術の発展に追いつくようにする必要があります。

他のタイプのIPへのアクセス

AIはデータを基盤として成り立っています。 今後は、AI技術だけでなく、AIデータの保護にも注目が集まるかもしれません。

AIデータは、その収集や編集も含めて価値があり、特に「ビッグデータ」の取得にはコストがかかる場合があります。 例えば、学習データの入力には、何百万人ものユーザーのオンライン活動や人間の医療データにアクセスする必要があるかもしれない。これらはどちらも地理的に広がっており、様々な形態が考えられる。

現在の知財保護措置がAI技術の急速な成長に追いつかない場合、非公開データの知財権など新しいタイプの知財が検討されるかもしれません。 これは、FDAやその他の規制機関に提出された独自の臨床データに適用される規制データ保護権に相当する、データ独占権の形をとるかもしれません。

キーテイクアウツ

AIの分野が進化し続けるにつれて、それを規制・管理する特許法や知的財産法も進化していくことでしょう。 しかし、これらの法律は、この分野のイノベーションを抑制するのではなく、むしろ促進するものでなければなりません。

AIは、2022年には人間の努力だけでは困難な進歩を可能にすると予測されています。 AI技術の急速な発展を考えると、積極的で技術主導の包括的な法的セーフガードに重点を置くことは、この重要な分野における研究の継続を優先させ、促進することになるだろう。