2020年8月24日に実施したCDLE LT会 #1での講演資料です。

1. AI特許の国内概況
AIの使い道を思いついたら特許も思い出して！
弁理士 久保山典子
CDLE LT会 #1
2020.8.24
© 2020 Noriko KUBOYAMA 1

2. 久保山 典子
・平成9年(1997) 弁理士登録後
IT企業の知的財産部を経て
現在は都内の特許事務所に勤務
・ソフトウェア発明
医用画像処理
自動運転等
AI発明など
経歴
専門分野
弁理士
こんばんは
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3. AIの使い道を思いついたら
“特許” も思い出して！
特許出願は早い者勝ち
だから
今日お伝えしたいこと
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4. CHAPTER1 AI特許の出願状況
CHAPTER2 事例紹介
CHAPTER3 出願費用と助成金
目 次
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5. CHAPTER1
AI特許の出願状況：日本の出願状況
日本の特許出願件数の推移（2020年7月特許庁データ）
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6. CHAPTER1
AI特許の出願状況：国別比較
AIコア発明の各国出願件数の比較（特許庁データ）
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7. CHAPTER1
AI特許の出願状況
出願したＡＩ発明の審査範囲
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8. CHAPTER1
AI特許の出願状況
US1
US2
US3
ＪＰ1
CN1
CN2
EP1
EP2
出願したＡＩ発明の審査範囲
ＪＰ2
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9. CHAPTER2
事例紹介１：癌レベル算出装置
【引用発明１】
AマーカーとBマーカの値を医師が見て癌のレベルを判断していました。
（特許庁事例集より）
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10. CHAPTER2
事例紹介１：癌レベル算出装置
【請求項１】
Ａマーカ、Ｂマーカの測定値と対応する癌レベルとを教師データとして用いた
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。
（特許庁事例集より）
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11. CHAPTER2
事例紹介１：癌レベル算出装置
【請求項１】
Ａマーカ、Ｂマーカの測定値と対応する癌レベルとを教師データとして用いた
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。
（特許庁事例集より）
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12. CHAPTER2
事例紹介2：水力発電量推定システム
（特許庁事例集より）
【引用発明１】
過去数時間の上流域の降水量、上流河川の流量、ダムへの流量と、未来の水力発
電量を重回帰分析して回帰式モデルを作る。これを使って未来の水力発電量を推
定する。
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13. CHAPTER2
事例紹介2：水力発電量推定システム
【請求項１】
回帰式モデルを学習済みニューラルネットワークに置き換えたシステム。
【請求項２】
入力データに過去の所定時間の上流域の気温を追加する。
（特許庁事例集より）
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14. CHAPTER2
事例紹介2：水力発電量推定システム
【請求項１】
回帰式モデルを学習済みニューラルネットワークに置き換えたシステム。
【請求項２】
入力データに過去の所定時間の上流域の気温を追加する。
（特許庁事例集より）
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15. 出願費用＝特許庁費用+代理人手数料
CHAPTER3
出願費用と助成金：どのくらいかかるの？
特許庁費用
合計 181,300円
（内訳）
代理人手数料
出願時 200,000～500,000円
以後、拒絶理由応答時
登録時に随時
（例）請求項5,審査段階の拒絶応答のみ（審判請求なし）で特許査定
1～３年分の登録料を支払った場合
中小企業,個人
1/2～1/3に軽減
（条件あり）
各地方自治体で助成制度あり
（例）福岡市
「研究開発型スタートアップ
成長支援補助金」
→出願手数料,弁理士費用助成
出願時
審査請求料
登録料
拒絶理由応答
14,000円
158,000円
0円
9,300円
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16. AIがいろいろな分野で使われてるようになり、
AI発明がどんどん生まれています。
今日お伝えしたかったこと
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17. 特許出願は早い者勝ちです。
だから
AI技術の使い道を思いついたら
“特許” も思い出してください！
せっかく生まれた発明は
特許で守っていきましょう。
今日お伝えしたかったこと
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18. ありがとうございました。
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