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AI特許に関連する審査基準、最新の特許事例や係争事例を交えながら、AIに関連する事業を行う企業が知財業務を行う上で必要な特許に関する基礎的事項を、実務上の経験を踏まえて解説します！

AI分野における特許戦略～動向、審査基準・事例・出願戦略～【アーカイブ配信】

こちらは2025/5/19実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。期間中何度でも視聴できます。

セミナー概要
略称
AI特許出願【アーカイブ配信】
セミナーNo.
2505102A
配信開始日
2025年05月20日（火）
配信終了日
2025年05月27日（火）
主催
（株）Ｒ＆Ｄ支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
講師
ＩＰＰ国際特許事務所 弁理士 所長
松下 昌弘 氏

【ご専門】
ＩＴ、電気

【役職等】
知財業務で「勝ち組企業」に変える知財戦略コンサルタント。各種協会、企業、大学でのセミナー講演２００回以上。

ＩＰＰ国際特許事務所 所長
日本薬科大学 客員教授
日本弁理士会 会員、アジア弁理士会 会員
国際商標協会INTA会員
企業法務知財協会 会長
模倣防止協会会長

【学歴】
早稲田大学 大学院理工学研究科 電気工学専攻

【実務経歴】
①中堅企業の発明発掘（特許開発）業務を支援し、報告書件数を３倍アップ。また、特許出願戦略立案支援
②プライム上場自動車部品メーカの明細書作成ガイドライン作成
③ジャスダック上場企業の中国模倣品取り締まり・訴訟対応業務
④プライム上場電子部品メーカの新人知財部員教育
⑤グロース上場企業親会社から子会社への知的財産売却に伴う価値評価業務
⑥プライム上場企業商標売却業務、非上場企業特許売却業務
⑦プライム上場メーカの特許評価業務、並びに出願戦略立案
⑧グロース上場企業発明評価基準策定、知財棚卸業務
⑨ＩＴベンチャー企業の知財部門立ち上げ業務
⑩国立大学のノウハウ管理業務支援
⑪外国知財コスト削減業務
⑫外国出願戦略立案支援業務

【主な著書・書籍】
・『中国知的財産管理実務ハンドブック』(一部執筆　中央経済社)
・『知財紛争トラブル100選』(一部執筆　共著三和書籍)
価格
非会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
会員：  46,200円 （本体価格：42,000円）
学生：  49,500円 （本体価格：45,000円）
価格関連備考
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
　・1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
　・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、
　　49,500円（1名当たり 24,750円）（税込）です。

会員登録とは？　⇒　よくある質問
備考
・こちらは2025/5/19実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。

・配信開始日以降に、セミナー資料と動画のURLをご案内いたします。
　セミナー資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
AI技術を導入している、又は導入予定の企業の知財担当者、技術者、経営者
必要な予備知識
・特許に関する基礎的な知識
・AIに関する基礎的な知識
習得できる知識
・AI技術の法的保護と、その課題、その課題に対しての対応策
・一般的なプログラム特許とAI特許との違い
・AI技術を特許としてどのように保護していくか
・日本特許庁の審査基準
・AI特許の事例
・AI特許の侵害事件
・AI特許の強い特許網を作るための特許出願戦略立案の仕方
趣旨
　第四次産業革命とも呼ばれるAI分野の急速な技術の進展は、ビジネスの広範な領域に大きな影響を与えつつあります。また、AI関係の特許件数は増えており、特許の面からも、ビジネスへの影響が大きくなっています。
　本セミナーでは、AI特許に関連する日本特許庁の審査基準、AI分野における最新の特許の事例や係争事例を交えながら、AIに関連する事業を行う企業が知財業務を行う上で必要な特許に関する基礎的事項を、実務上の経験を踏まえて解説します。
プログラム

１． はじめに
　　　1-1. AI（人工知能の概念）
　　　1-2. AIソフトウェア開発のプロセス
　　　1-3. AIソフトウェアの実用化

２． AI関連特許の動向
　　　2-1. AI関連発明の出願件数等の推移
　　　2-2. AI関連発明の適用分野の推移

３． AI技術に関する法律保護と、その課題
　　　3-1. 特許による保護と課題　～一般的なソフトウェア特許と異なる点～
　　　3-2. 著作権による保護と課題
　　　3-3. 不正競争防止法による保護と課題

４． AI関連発明の種類
　　　4-1. 学習モデルの生成方法
　　　4-2. 学習モデルを利用した新たな商品・サービス（ビジネスモデル）
　　　4-3. 学習モデル自体　（学習済モデル、派生モデル、蒸留モデル）
　　　4-4. 学習モデルの要素
　　　　　　（１）学習モデルの入力の前処理
　　　　　　（２）AIアルゴリズム
　　　　　　（３）後処理
　　　　　　（４）UI
　　　　　　（５）再学習
　　　4-5. データの保護
　　　　　　・学習用データ及び生データの保護

５． AI関連特許出願の日本特許庁審査基準
　　　5-1. AI技術の発明該当性
　　　5-2. 進歩性　～AIエンジンのアルゴリズムは不要？～
　　　5-3. 明細書の実施可能要件・サポート要件
　　　5-4. 審査基準の事例から考える特許出願戦略

６． AI関連特許の事例
　　　6-1. 日本のAI特許事例(ソフトバンク、楽天等)
　　　6-2. 米国のAI特許事例(Google、Facebook等)
　　　6-3. 日本AI特許の調査方法

７． AI特許の権利化業務
　　　7-1. AI特許の出願タイミング
　　　　　　・アイデアレベルで出願できる
　　　　　　・ベンダに発注するタイミングとの関係
　　　7-2. クレーム記載の注意点～非AIソフトウェア発明との違い～
　　　7-3. AI特許の出願戦略
　　　7-4. 非AI発明との関係（非AI発明を網羅する出願）
　　　7-5. AI特許係争から学ぶ強いAI特許の取り方
　　　7-6. AI発明の発掘・特許開発
　　　7-7. 外国特許を前提にした特許出願書類作成

８． AI特許の権利侵害
　　　8-1. 権利行使の注意点
　　　　　　・権利行使を想定した出願戦略
　　　8-2. 他社の知的財産権侵害の注意点

キーワード
AI,AI特許,特許,発明,出願,審査基準,権利化,権利侵害,知財,セミナー,講演,研修
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