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AI-Generated Inventions Patent Eligibility in China for Foreign Companies

外国企業のための中国におけるAI生成発明の特許適格性ガイド

人工知能技術の急速な発展に伴い、AIシステムが自律的または補助的に生成する技術的ソリューションが特許出願において増加している。中国市場で特許保護を求める外国企業にとって、中国国家知識産権局(CNIPA)によるAI生成発明の審査基準を理解することは極めて重要である。本稿では、法的枠組み、審査実務、実務戦略の3つの観点から、外国出願人に包括的な実務ガイドを提供する。

一、中国特許法におけるAI生成発明の法的枠組み

中国現行の「特許法」はAI生成発明に特化した条項を設けていないが、「発明創造」は「自然人」によって完成されなければならないという基本原則を確立している。2020年の第4次改正で「特許法」は「知的財産権の保護」を新たな高みに引き上げると同時に、審査ガイドラインに人工知能、ビッグデータなどの新興技術分野に関する特別規定を追加した。

「特許法実施細則」およびCNIPAが発表した「特許審査ガイド」(2023年改訂版)によれば、AI生成発明の特許適格性の核心的判断基準は従来の発明と本質的に異ならず、以下の3つの条件を満たす必要がある:

  1. 特許付与可能な主題に該当すること——すなわち、純粋な知的活動のルールや数学的方法ではなく、技術的ソリューションであること
  2. 新規性を有すること——既存技術に属さないこと
  3. 進歩性を有すること——既存技術と比較して際立った実質的特徴と顕著な進歩があること

しかし、AI生成発明は実務上、根本的な課題に直面している:発明者の身分認定である。中国特許法は、発明者は「発明創造の実質的特徴に対して創造的貢献をした自然人」でなければならないと規定している。発明がAIシステムによって生成された場合、AI自体を発明者として記載することはできず、出願人は法的に「発明者」と認定できる自然人主体を見つけなければならない。

審査の観点 従来の発明 AI支援生成発明 AI自律生成発明
発明者資格 自然人(開発者/研究者) 自然人(AI操作/指導者) 現在の中国はAIを発明者として認めず
技術的ソリューションの認定 明確な技術的貢献 AIの貢献と人間の貢献を区別する必要あり 議論が多く、審査は厳格化の傾向
進歩性の判断 当業者基準 基準は変わらないが、立証はより複雑 人間が創造的な指導を提供したかどうかに依存
十分な開示要件 当業者が実施可能であること AI訓練データと重要パラメータの開示が必要 より高い要件、再現可能性の証明が必要
登録成功率 標準的 標準的な傾向 現時点では低い

二、AI生成発明の特許付与可能な主題の範囲

CNIPAはAI関連特許出願の審査において、まず請求項が特許法上の「技術的ソリューション」に該当するかどうかを判断する。これは外国出願人が最も見落としがちな重要なハードルである。

「特許審査ガイド」の規定によれば、純粋なアルゴリズム、数学的モデル、ビジネスルールおよび方法などは技術的ソリューションに該当しない。具体的な判断基準は、請求項が技術的手段を採用し、技術的課題を解決し、技術的効果を生み出しているかどうかである。

AI生成発明については、以下のケースが通常、特許付与可能な主題と認められる:

  • AI支援により生成された具体的な製品設計:AIが自動生成した機械構造、回路レイアウト、建築設計など、最終製品が実用性と製造可能性を有するもの。例えば、AIシステムが強化学習を通じて生成したラジエーターのフィン構造は、AIによって設計されたものであっても、最終的には具体的な物理製品に帰着する。
  • AI最適化されたプロセスフロー:AIが生成した化学反応条件、材料配合比率、製造パラメータの組み合わせなど、これらのプロセスが明確な技術的効果を持ち、反復実施可能であること。
  • AI訓練方法そのもの:請求項がAIモデルの訓練方法を保護し、その方法が改善された技術的手段(新たな損失関数の設計、アテンション機構の最適化など)を採用している場合、通常は技術的ソリューションと認められる。

以下のケースは、特許付与不可と判断される可能性が高い:

  • 純粋なデータ分類または予測方法:数学的演算のみに依存してデータを分類または予測し、特定の技術分野と結びついていないもの。
  • AIが生成したビジネス戦略:AIが生成したマーケティング計画、価格設定戦略など、知的活動のルールに該当するもの。
  • 実施可能性の記述を欠くAI出力:請求項がAIの入力と出力のみを記述し、入力から出力への技術的経路をどのように実現するかを開示していないもの。

三、十分な開示と実施可能性要件

外国企業がAI生成発明の出願を提出する際には、「十分な開示」の要件に特に注意しなければならない。中国特許法第26条第3項は、明細書は発明について明確かつ完全な説明を行い、所属技術分野の技術者が実施できることを要すると規定している。

AI生成発明にとって、「十分な開示」は特別な課題に直面する:

1. AIのブラックボックス問題:AIが発明を生成する際、人間がAIの内部決定プロセスを完全に説明できない場合、CNIPAは当該発明が十分に開示されていないと判断する可能性がある。したがって、出願書類には少なくとも以下を開示する必要がある:

  • AIシステムの基本アーキテクチャと訓練データの出典
  • 当該発明を生成するための具体的な入力条件またはプロンプト
  • AI出力を選別・確認する「人間による介入」のステップ
  • 少なくとも1つの反復実施可能な具体例

2. 再現可能性の課題:外国出願人は、当業者が同一のAIシステムに依存せずに当該発明を再現できるよう、十分な説明を提供すべきである。有効な方法として、明細書にAIが生成したソリューションと人間による検証・修正のプロセスを併記し、「人間による介入」をAI出力と最終的な技術的ソリューションを結ぶ重要な架け橋とすることである。

3. データ保護と公開のバランス:AI訓練データセットに企業の営業秘密が含まれる場合、出願人はデータセットの特徴記述(データ範囲、出典タイプ、ラベル付け方法など)のみを開示し、全原データを公開する必要はない。CNIPAは実務上、このような「機能的开示」の方法を認めている。

四、進歩性審査におけるAIの貢献と人間の区別

進歩性審査は、AI生成発明が直面する最大の不確実性領域である。CNIPAは審査において、当該発明が既存技術と比較して「際立った実質的特徴」を有するかどうかを重点的に判断する。

AI支援発明の進歩性認定

AIが単に人間が発明を完成させるためのツールとして機能する場合、進歩性の判断基準は従来の発明と基本的に一致する。審査官は「当業者」を基準とするが、ここでの「当業者」はAIツールを使用する一般的な能力を有するものと擬制される。これは以下を意味する:

  • ある発明が、既存のAIモデルを通常の方法で動作させて得られた結果にすぎない場合、審査官は当業者が「通常の実験」によって得られる内容であると判断し、進歩性を否定する可能性がある。
  • 発明がAIモデルの革新的な使用方法、特殊な訓練戦略、または分野知識の創造的な統合を伴う場合、進歩性が認められやすくなる。

AI自律生成発明の立証戦略

AIの自律性が高く、人間の貢献が少ない発明について、外国出願人は出願書類において、人間が以下の側面で創造的貢献を行ったことを積極的に説明すべきである:

  1. 問題定義段階における創造性:人間がどのように技術的課題を特定・定義したか、その課題自体に革新性があるかどうか
  2. 訓練データの創造的構築:訓練データの選択、クリーニング、ラベル付けのプロセスに人間の創造的労働が反映されているかどうか
  3. AIアーキテクチャの創造的設計:特定の技術分野に適合させるためにAIモデルにカスタマイズ改造を施したかどうか
  4. 出力選別における創造的判断:人間がAI出力の複数の候補の中から、どのように創造的に選別・組み合わせを行ったか
  5. 検証と改善における創造的作業:人間がAI生成のソリューションをどのようにテストし、改善・最適化したか

五、外国企業の実務的運用アドバイス

上記の分析に基づき、外国企業が中国でAI生成発明の特許出願を行う際には、以下の実務戦略を採用することを推奨する:

1. 発明者リストの慎重な設計

AI出力に対して実質的な人工的修正または創造的な選別・確認を行った自然人が発明者に含まれていることを確実にする。「AIを使用した」という指示の入力のみでは発明者資格を構成しない。

2. 明細書作成戦略における「人間の介入」の強調

  • 明細書の背景技術部分で、従来の方法の技術的ボトルネックを説明する
  • 発明の内容部分で、人間がどのようにAIワークフローを設計し、問題の技術的境界を定義したかを強調する
  • 具体的な実施形態部分で、人間がAI出力から最終的な技術的ソリューションをどのように選別・検証・修正したかを詳細に説明する

3. 十分な実験データと比較事例の準備

  • AI生成ソリューションと従来ソリューションの効果を比較するデータを提供する
  • AI生成の技術的ソリューションが予期せぬ技術的効果を生み出したことを証明する
  • AIモデル自体の構造的革新について、パラメータ選定の実験的根拠を提供する

4. 優先権と分割出願の合理的活用

  • 最初の出願では、人間の創造的貢献が強い部分に焦点を当てることができる
  • 分割出願を通じて、AIが生成したが人間が検証した技術的ソリューションを段階的に拡張する
  • 優先権制度を活用して、より長い準備期間を確保する

5. 審査意見におけるAI関連の质疑への対応

CNIPAから審査意見が発行され、AIの開示不十分または進歩性不足の問題が指摘された場合、以下の対応方法を推奨する:

  • AIワークフローの補足説明を提出する
  • 当該発明におけるAIの役割は「ツール」であって「発明者」ではないことを論証する
  • 中国裁判所または特許復審委員会におけるAI発明に関する関連判例(あれば)を引用する
  • 必要に応じて請求項の範囲を縮小し、議論の多いAI自律生成部分を除外する

六、リスクへの注意と将来展望

現在、中国法におけるAI生成発明の特許適格性は依然として模索段階にある。CNIPAは審査ガイドラインにAI関連条項を追加したものの、AI自律生成発明に対する姿勢は慎重になる傾向にある。

外国企業は以下のリスクに注意すべきである:

  • 登録後の無効リスク:AI生成コンテンツに過度に依存し、人間の実質的貢献が欠如している特許は、後の無効審判手続きにおいて無効とされる可能性がある。特許ポートフォリオにおいて、明確な人間の創造的貢献の記録を残すことを推奨する。
  • 国際出願の整合性:中国のAI発明に関する審査基準は米国や欧州と異なり、同一の発明が異なる法域で異なる登録結果に直面する可能性がある。中国市場向けに個別に出願戦略を調整することを推奨する。
  • 審査期間の長期化可能性:AI生成発明に関する特許出願は、CNIPAによる審査期間が長期化する可能性がある。時間的見通しを適切に管理することを推奨する。

長期的に見ると、中国はAI生成コンテンツの法的保護枠組みを積極的に研究している。2023年、北京インターネット裁判所はAI生成画像の著作権事件において画期的な判決を下し、人間がAIツールを使用して生成した成果物が一定の条件を満たせば著作権保護を得られることを認めた。この傾向は徐々に特許分野にも波及する可能性がある。

外国企業はCNIPAの審査動向と司法実務を継続的に注視するとともに、専門的な中国知的財産権代理機関(WeRightsなど)との連絡を維持し、出願戦略を最新の審査基準と同期させることを推奨する。ご質問がございましたら、Telegram @token_1_com までお気軽にご連絡ください。

結び:AI生成発明の特許保護は中国において急速に発展している分野である。外国企業は技術革新の機会を捉えると同時に、中国の審査実務における特別な要件を十分に理解する必要がある。発明者構成の適切な設計、技術的ソリューションの十分な開示、人間の創造的貢献の強調を通じて、AI生成発明が中国で有効な特許保護を獲得することは十分に可能である。鍵となるのは、AIを「発明者」ではなく「ツール」として位置づけ、技術的課題の定義、データ構築、ソリューションの選別および検証・最適化における人間の実質的貢献を出願書類に明確に示すことである。

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