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2019年5月 3日 (金)

【AI関連発明】AI関連技術に係るデータ群の利活用について(13)~AIと特許法(続き)~<勉強ノート>

□AI関連発明における進歩性の判断については、特許庁より、次の事例が提供されている。

(目次)
 1 はじめに→(1)
 2 AI利用データについて(1)~(3)
 3 AIと特許法について(4)~(16)
  3-1 我が国における特許出願件数に係る統計データ→(4)
  3-2 AI関連発明→(5)
  3-3 AI関連発明、ビジネス関連発明、IoT関連発明の特許庁資料→(6)
  3-4 特許要件の判断→(7)
  3-5 特許要件の判断→(8)
  3-6 記載要件に関する特許庁の事例について→(8)~(11)
  3-7 進歩性に関する特許庁の事例について(12)~(16)

   (1)進歩性の判断→(12)
   (2)特許庁の事例についての進歩性の有無→(12)
   (3)事例33「癌レベル算出装置」(13)
   (4)事例34「水力発電量推定システム」→(14)
   (5)事例35「ネジ締付品質推定装置」→(15)
   (6)事例36「認知症レベル推定装置」→(16)

 4 AIと意匠法について(未作成)
 5 AIと著作権法について(未作成)
 6 AIと不正競争防止法について(未作成)
 7 AIと契約について(未作成)
 8 AIと商標法について(未作成)
 9 AIとその他(未作成)
 10 おわりに(未作成)

**********

(本文)
3 AIと特許法について
 3-7 進歩性に関する特許庁の事例について
  (3)事例33「癌レベル算出装置」
     <出典>
     (1)特許庁「AI関連技術に関する事例について」(2019.1公表)
     (2)特許庁「AI関連技術に関する事例の追加について」
      (平成31年1月30日公表)
 ●事例33:癌レベル算出装置
【表13】 *改行・下線挿入

事例33:癌レベル算出装置
<拒絶理由>
・請求項1に係る発明は、進歩性を有しない。
[技術水準]
 (1) 引用発明1(引用文献1に記載された発明)
 (2) 周知技術
<クレーム>(特許請求の範囲)
【請求項1】
 被験者から採取した血液を用いて、
当該被験者が癌である可能性を示すレベルを算出する癌レベル算出装置であって、
前記被験者の血液を分析して得られるAマーカーの測定値及びBマーカーの測定値が入力されると、前記被験者が癌である可能性を示すレベルを算出する癌レベル算出部を備え、
前記癌レベル算出部は、Aマーカーの測定値とBマーカーの測定値が入力された際に、推定される癌レベルを算出するように、教師データを用いた機械学習処理が施された学習済みニューラルネットワークを有する、
癌レベル算出装置。
<教師データ>→学習済みニューラルネットワーク
 (1)「血液」((1a)Aマーカーの測定値、(1b)Bマーカーの測定値)
 (2)「癌レベル」

【図16】
20190503_zu16_33
<出典>特許庁「AI関連技術に関する事例の追加について」
(平成31年1月30日公表)
 ●事例33:拒絶理由の内容
【表14】 *改行・下線挿入、一部省略

<引用発明1>
 被験者から採取した血液を用いて、医師により、当該被験者が癌である可能性を示すレベルを算出する癌レベル算出方法であって、
 前記被験者の血液を分析して得られたAマーカー及びBマーカーの測定結果を用いて、前記被験者が癌である可能性を示すレベルを算出する癌レベル算出段階を備える、
癌レベル算出方法。
<周知技術>
 機械学習の技術分野において、複数の者から収集した各者に関連する所定の入力データ(生体データ等)とその者が病気である可能性を示す出力データからなる教師データを用いてニューラルネットワークに機械学習処理を施し、
当該学習済みニューラルネットワークを用いて、被験者に関連する所定の入力データに基づいて当該被験者が病気である可能性を示す出力データの算出処理を行うこと。
<拒絶理由の内容>
(相違点)
 請求項1に係る発明は、癌レベル算出装置であって、Aマーカーの測定値とBマーカーの測定値が入力された際に、癌である可能性を示すレベルを算出するように、教師データを用いた学習処理が施された学習済みのニューラルネットワークを用いて癌である可能性を示すレベルを算出するのに対し、
引用発明1は、癌レベル算出方法であって、医師がAマーカーとBマーカーの測定結果を用いて癌である可能性を示すレベルを算出する点。
(検討)
 周知技術として、・・・、知られている。
 引用発明1と周知技術とは、ともに病気の可能性の推定を行うためのものであるから、課題が共通する。
そして、医療の分野において医師が行っている推定方法を、コンピュータ等を用いて単にシステム化することは、当業者の通常の創作能力の発揮にすぎない。
(結論)
 以上の事情に基づけば、引用発明1に周知技術を適用して・・・とすることは、当業者が容易に想到することができたことである。
 そして、請求項1に係る発明の効果は当業者が予測し得る程度のものであり、引用発明1に周知技術を適用するに当たり、特段の阻害要因は存在しない。

 ●事例33:請求項1と引用発明1との相違点
【表15】 *改行・下線挿入

請求項1に係る発明 引用発明1
 被験者から採取した血液を用いて、
当該被験者が癌である可能性を示すレベルを算出する癌レベル算出装置であって、
前記被験者の血液を分析して得られるAマーカーの測定値及びBマーカーの測定値が入力されると、前記被験者が癌である可能性を示すレベルを算出する癌レベル算出部を備え、
前記癌レベル算出部は、Aマーカーの測定値とBマーカーの測定値が入力された際に、推定される癌レベルを算出するように、教師データを用いた機械学習処理が施された学習済みニューラルネットワークを有する、
癌レベル算出装置。
 被験者から採取した血液を用いて、医師により、当該被験者が癌である可能性を示すレベルを算出する癌レベル算出方法であって、
 前記被験者の血液を分析して得られたAマーカー及びBマーカーの測定結果を用いて、前記被験者が癌である可能性を示すレベルを算出する癌レベル算出段階を備える、
癌レベル算出方法。

 

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(以上)

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