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2019年5月 1日 (水)

【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(9)~AIと特許法(続き)~<勉強ノート>

□AI関連発明における特許要件の判断については、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
  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)
   (1)実施可能要件及びサポート要件の有無→(8)
   (2)事例46「糖度推定システム」(9)
   (3)事例47「事業計画支援装置」(9)
   (4)事例48「自動運転車両」→(10)
   (5)事例49「体重推定システム」→(10)
   (6)事例50「被験物質のアレルギー発症率の予測方法」→(11)
   (7)事例51「嫌気性接着剤組成物」→(11)

  3-7 進歩性に関する特許庁の事例について→(12)~(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
 3-6 記載要件に関する特許庁の事例について
  (2)事例46「糖度推定システム」
     <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)
【表15】
 ●事例46:糖度推定システム *改行・下線挿入

事例46:糖度推定システム
<拒絶理由>
・実施可能要件違反
<クレーム>(特許請求の範囲)
【請求項1】
 人物の顔画像と、
その人物が栽培した野菜の糖度とを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された人物の顔画像と前記野菜の糖度とを教師データとして用い、
入力を人物の顔画像とし、
出力をその人物が野菜を栽培した際の野菜の糖度とする判定モデルを機械学習により生成するモデル生成手段と、
人物の顔画像の入力を受け付ける受付手段と、
前記モデル生成手段により生成された判定モデル を用いて、前記受付手段に入力された人物の顔画像から推定されるその人物の栽培した際の野菜の糖度を出力する処理手段と、
を備える糖度推定システム。
<教師データ>
 (1)「人物の顔画像」
 (2)「野菜の糖度」
<拒絶理由の内容>
・具体的な相関関係等→記載無し
・相関関係等の存在 →推認性不可

【図9】

 

20190501_zu9_46

 

<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)


  (3)事例47「事業計画支援装置」
【表16】
 ●事例47:事業計画支援装置 *改行・下線挿入

事例47:事業計画支援装置
<拒絶理由>
・拒絶理由なし(実施可能要件の具備)
<クレーム>(特許請求の範囲)
【請求項1】
 特定の商品の在庫量を記憶する手段と、
前記特定の商品のウェブ上での広告活動データ及び言及データを受け付ける手段と、
過去に販売された類似商品に関するウェブ上での広告活動データ及び言及データと、前記類似商品の売上数とを教師データとして機械学習された予測モデルを用いて、
前記特定の商品の広告活動データ及び言及データから予測される今後の前記特定の商品の売上数をシミュレ ーションして出力する手段と、
前記記憶された在庫量及び前記出力された売上数に基づいて、前記特定の商品の今後の生産量を含む生 産計画を策定する手段と、
前記出力された売上数と、
前記策定した生産計画を出力する手段と、
を備える事業計画支援装置。
<教師データ>
 (1)「広告活動データ」
 (2)「言及データ」
 (3)「売上数」
<拒絶理由の内容>
・具体的な相関関係等→記載無し
・相関関係等の存在 →推認性可能
 (出願時の技術常識に鑑みてこれらの間に相関関係等が存在することが推認できる。)

【図10】


20190501_zu10_47

<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)

 

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(以上)

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