:2019.7.3人工知能の定義は広範且つ曖昧ですが、本コンテンツでは、機械学習とりわけニューラルネットワーク(NN)に関する技術を論点としています。min機械学習の学習フェーズ・推論フェーズ機械学習は、旧来からのプログラムのように、人間が条件・判断基準を規定するわけではなく、機械が自律的に学習「モデル」を作成します。モデルの中身はブラックボックスであるため、機械学習に関する発明の場合、請求項に係る発明の記載及び明細書の記載において、旧来からのプログラムに関する発明と少なからず異なる点があります。この点につき、機械学習の「学習フェーズ」に技術的特徴が表れている発明と、「推論フェーズ」に技術的特徴が表れている発明とに大別して特許実務を論じることができます。請求項の記載について推論フェーズに技術的特徴が表れており、学習方法・NNの構造は従来の方法・構造である発明の場合、発明に係る製品・サービスに学習機能が実装されるか否かに関わらず、請求項の記載においては学習フェーズの処理は記載しません。請求項の記載は製品仕様を記載するものではなく、発明の本質的部分を権利として請求するものだからです。含めることを一例として挙げられます。明細書の記載について明細書については記載要件、つまりクレームに係る発明の実施可能要件(特36条4項1号)及びサポート要件(特36条6項1号)を満たすように実施形態を記載する必要があります。推論フェーズに技術的特徴が表れている発明は、発明の性質上、機能的クレームになる傾向があることから、グローバル権利化を意識するとMPF対策の必要もあります。具体的には、まず、実施可能要件に関する留意点として、たとえ推論フェーズに技術的特徴が表れた発明であっても学習済みモデルを用いて推論する(記憶部に記憶されたモデルがCPU等によって実行される)以上、推論フェーズの処理の前提として学習フェーズの処理を記載し、その上で推論フェーズの処理を記載する必要があります。当業者が当該発明を実施できる程度に明確かつ十分に記載することが必要だからです。学習済みの「モデル」は機械学習の結果として生成されるプログラムであるため、パラメータなど中身はブラックボックスです。技術分野の特殊性に鑑みて、フローチャートにおいて、機械学習の処理は1つの処理ブロックで記載するにしても、テストデータおよび正解データ(※教師あり学習の場合)を用いて、復元エラーが最小になるようにノード間の重み付けを調整する処理を記載し、さらにベストモードとして学習アルゴリズム(誤差逆伝播法等)、NNの種類(畳込NN/再起型NN)を明確に記載することで、当業者が実施できる程度に記載されていると考えることができます。発明の性質上、クレームは機能的表現になる傾向があるため、グローバル権利化を意識するとMPF対策を目的に対応構造としてアルゴリズムを記載することが必須になります。フローチャートを記載する上で、モデルを用いて推論するステップは1つの処理ブロックとして記載するしかありませんが、その前後のステップの技術的特徴(入力データの前処理および入力データの内容など)を詳細に記載することは欠かせず、MPF対策として可能な限りの実施例を記載しておくことが望ましいです。クレームの「制御部」および「記憶部」の物理的構造に関する記載として、例えば、モデルを含む推論に必要なプログラムをCPUが実行することで制御部が実現され、記憶部はストレージとして当該プログラムを記憶する旨を記載しておくべきです。学習フェーズに技術的特徴が表れている発明をさらに細分化すると、学習方法に技術的特徴がある場合の発明と、NNの構造に技術的特徴がある場合とに分けることができます。学習方法に技術的特徴があって、NNの構造は従来の構造である発明の場合、学習に用いる入力データ・正解データに特徴が表れる傾向が多いと思います。入力データに「技術的な」特徴を見出すためには、当該入力データが学習の前工程において人為的なプログラム処理が行われることによって得られるデータであることが求められます。この特徴的な入力データは、クレーム表現上は「・・・である情報」というように事実と結果のみを記載することが望ましいですが、明細書においては実施可能要件を満たすため、入力データが得られる処理過程を明確かつ十分に記載することが求められます。具体的には、機械学習における重み付けの調整は機械が行うにしても、例えばセンサで受け取ったデータに基づいて入力データまたは正解データを生成する処理過程をフローチャートを用いて記載する必要があります。NNにおける誤差逆伝播法等による学習処理は1つの処理ブロックとして記載するしかありませんが、例えば、学習の前工程の処理は複数ステップで詳細に記載することが必要です。クレーム上の発明特定事項として記載される学習部の物理的構造として、CPUによってプログラムが実行されることで実現され、当該プログラムはディープニューラルネットワーク(DNN)で構成されて重み付け等の調整を行う機能を有する程度の記載は必要であると考えられます。ところで、学習方法に特徴がある物の発明(特2条3項)として学習装置という発明名称をもって請求項に記載する場合、形式的にはプロダクトバイプロセス(PBP)クレームに該当する懸念があります。学習はモデルの「生産方法」であって、生産方法に特徴があって「生産された物(モデル)の中身が明らかではない」からです。どのように判断するか情報が十分に蓄積されておりません。絵説明」を記載しておくことが無難であると思われます。問題が生じると思われます)。一方で、クレームの侵害立証容易性について留意する必要があります。低いため、第三者が無権原で実施した場合に差止請求権を行使することが困難になることが予想されます。特許権による権利行使の機会を考慮すれば、一般的には、NNの構造に関する発明を特許出願することは得策ではないように思われます。練る必要があると思われます。進歩性判断における「動機」の意味が分かりません。Usソーシャル・インベンションへのお問い合わせは下記フォームからお願い致します。ご返信が必要な方は、お名前・メールアドレスをご記入下さい。