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カテゴリ: 知的財産

概要

2025年6月13日、日本の特許庁は、人工知能(AI)が生成したロゴやネーミングなどの商標登録を現行の商標法の下で認める方針を正式に確認しました。この決定は、産業構造審議会の商標制度小委員会で示されたもので、AIの創作プロセスへの活用が広がる現状に対応するものです。

重要な点は、商標法の目的が創作行為そのものの保護ではなく、商品やサービスの出所を識別し、円滑な経済活動を保護することにあるという点です。そのため、AIが生成したものであっても、商標としての識別機能を満たせば登録対象となると判断されました。

これは、AI生成物が原則として「著作物」とは認められない著作権の考え方とは一線を画すものです。著作権法が「人間の思想・感情の創作的表現」を保護対象とするのに対し、商標法は創作者が人間であるか否かを問わないため、このような違いが生まれます。

詳細レポート

特許庁の方針と法的根拠

2025年6月13日に開催された特許庁の産業構造審議会・商標制度小委員会において、AIを利用して作成された商標の登録を現行制度で認める方針が確認されました。この方針は、AI技術の発達を踏まえた商標制度上の論点整理の一環として示されたものです。

特許庁の判断の根底には、商標法の目的があります。商標法は、創作者の権利を守る著作権法とは異なり、ある商品やサービスが特定の事業者から提供されていることを示す「識別標識」を保護し、それによって事業者の信用を維持し、消費者の利益を守ることを目的としています。したがって、その商標が人間によって作られたか、AIによって生成されたかは登録の可否を左右する本質的な問題ではないと結論付けられました。

特許庁のAI関連技術に関する取り組みバナー

また、AIの学習(トレーニング)段階で他人の登録商標を含むデータを使用する行為は、商標権侵害にはあたらないとの見解も示されています。ただし、AIが生成したロゴなどが他人の登録商標と類似しており、それを使用して商品やサービスを提供した場合は、従来通り商標権侵害となる可能性があります。

著作権と商標権の根本的な違い

AI生成物を巡る知的財産権の議論では、著作権と商標権の違いを理解することが極めて重要です。

知的財産権の種類保護対象AI生成物の扱い根拠
著作権人間の思想・感情に基づく創作的な表現(美術、文学、音楽など)原則として保護されない。AIは人間ではないため、「人間の創作物」という要件を満たさないと解釈される。著作権法は「人間の思想又は感情を創作的に表現した」ものを著作物と定義しているため。
商標権商品やサービスを他と区別するための識別標識(文字、図形、記号など)保護される。識別力などの要件を満たせば、生成プロセス(AIか人間か)は問われない。商標法は出所の識別機能と円滑な経済活動の保護を目的としており、創作者が人間であることを要件としていないため。

この違いを具体的に示すと、AIが生成した芸術的な画像は著作権で保護されない可能性がありますが、その画像を企業が自社商品のロゴとして使用し、商標登録の要件を満たせば、商標権による保護を受けることができます。

著作権は、ピカソの絵画のような人間の創作物を保護します。

商標権は、マクドナルドのロゴのように、商品やサービスの出所を示す識別標識を保護します。

AI生成商標の出願における実務上の注意点

特許庁がAI生成商標を認める方針を示したことで、企業や個人はAIをブランディングに活用しやすくなりますが、以下の点に注意が必要です。

  • 事前調査の徹底: AIは既存のデータを学習して生成するため、意図せず他者の商標に類似したロゴやネーミングを生成するリスクがあります。出願前には、特許情報プラットフォーム「J-PlatPat」などを利用して、綿密な先行商標調査を行うことが不可欠です。
  • AIサービスの利用規約確認: 使用するAIツールの利用規約を精査し、生成物の商用利用権や商標登録に関する権利が誰に帰属するのかを確認する必要があります。
  • 人間の関与の記録: 商標登録自体に人間の創作性は問われませんが、米国などでは著作権保護の可否において人間の関与の度合いが重要視されます。将来的な権利活用の可能性を考慮し、AIへの指示(プロンプト)や生成されたデザインへの修正・改良など、人間がどのように創作に関与したかを記録しておくことが賢明です。

AIと知的財産権に関する今後の展望

今回の商標に関する方針は、AIと知的財産権をめぐる議論における一つの重要な進展です。特許庁は、商標審査の効率化・高度化を目指し、AIを活用した画像検索技術の開発にも取り組んでいます。

一方で、特許や意匠の分野では、依然として課題が残っています。現行法では、発明者や創作者は自然人(人間)であることが前提とされており、AIが自律的に行った発明や創作をどのように保護するかについては、法改正を含めたさらなる検討が必要です。特に、AIが発明者となり得るかを争った「DABUS」事件では、日本の知財高裁も現行法上AIを発明者とは認められないとの判断を下しています。

今後、AI技術がさらに進化する中で、商標以外の知的財産分野においても、新たなルール作りや法解釈が進められていくことが予想されます。

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概要

appia-engine(アッピアエンジン)は、Smart-IP株式会社が提供する特許明細書作成業務に特化したクラウドサービスである。ChatGPTを搭載し、明細書作成のスピードとクオリティの両立を目指し、実務家の業務効率化を支援する。主な機能として、明細書作成支援、案件管理、情報の一元管理、そして高度なセキュリティ体制が挙げられる。

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主な機能と特徴

明細書作成業務の効率化
appia-engineは、特許明細書作成に必要な入力項目が用意されており、専用のUIとChatGPT連携機能により作成時間を大幅に削減する。

  • ChatGPT連携機能: 特許請求の範囲、発明の概要、発明の詳細な説明などの文書生成をChatGPTがサポートする。この機能はプロプランで利用可能である。Azure OpenAI Serviceを利用しているため、入力された情報が外部の学習データとして利用されることはない。
  • クレーム作成機能: 請求項の従属関係(シングル従属、マルチ従属)の整理やカテゴリ選択が容易に行える。引用するクレーム番号の指定、クレームツリーの自動生成、ワンクリックでのクレーム複製などが可能である。
    appia-engine請求項作成画面
  • 図面作成機能: 操作性が向上し、パーツ追加による図面作成や画像データのアップロードが可能になっている。ただし、AIによる図面生成機能はまだ搭載されていない。
  • Word機能の拡充: 太字、下線、文字色変更、上付き/下付き文字などのリッチエディタ機能が追加され、文中に画像データをアップロードすることも可能になった。2025年1月にはさらなるWord機能拡張を含むバージョンアップが予定されている。
  • 明細書ひな形作成機能: フォーム上で請求項を作成できる機能などにより、明細書作成時間を削減する。クラウドでのひな形管理も可能である。
  • 校正機能: 明細書の校正を行う機能も備わっている。
  • 中間対応機能: 中間書類のデータをappia-engine上で管理し、コメントや意見書、補正書の生成もChatGPTでサポートする。

案件管理と情報共有

  • ダッシュボード機能: 案件の対応状況を一覧で可視化し、進捗管理を容易にする。
    appia-engineカンバン画面
  • データの一元管理: 作成した明細書や案件に関する情報を一元管理することで、データやノウハウを蓄積し、社内で共有できる。これにより、チームでの業務効率化が期待できる。
    appia-engine案件管理画面

セキュリティ体制
Smart-IP株式会社は情報セキュリティマネジメントシステム(ISMS)に関する国際規格である「ISO/IEC 27001」の認証を2023年11月17日に取得している。データはGCP(Google Cloud Platform)に保存され、暗号化されており、外部からのアクセスは遮断されているため、安心して利用できる。appia-engine経由でAIを使用する場合、技術的に再学習がなされない仕組みを構築している。

AIによる生成機能
appia-engineには、以下の生成AI機能が組み込まれている。

  • 特許請求の範囲(クレーム)の作成: 発明提案書の内容を基にクレーム案を生成する。生成されたクレームはたたき台として利用され、appia-engineの校正機能で精度を高めることができる。
  • 明細書のイントロ作成: 技術分野、技術背景、課題、解決手段、発明の効果を自動生成する。Word、PDF、テキスト入力に対応している。
  • 発明を実施するための形態(実施例)の作成: 情報処理系の明細書におけるシステム構成やフローの説明に特化した機能を搭載している。
  • 要約書の作成: 作成済みの課題と解決手段から400文字以内で要約書を自動生成する。

appia-engineの生成AI機能の図

料金プラン

appia-engineにはフリープランとプロプランの2種類がある。

プラン名案件登録数案件の閲覧制限料金(税抜)ChatGPT連携機能
フリープラン月3件まで作成後60日以内の案件のみ無料利用不可
プロプラン無制限無制限月額 25,000円/ユーザー利用可能
*出典: *

開発会社と背景

appia-engineは、Smart-IP株式会社によって開発・提供されている。同社は「知財業界をDXでアップデートする」をミッションに掲げ、特許事務所業務のDX支援コンサルティングや知財関連システムの開発受託サービスも手掛けている。代表取締役兼CEOは湯浅竜氏である。同社は2022年3月に設立された。

アップデート情報

2024年6月24日に大幅なアップデートが行われ、クレーム作成機能の向上、図面作成機能の拡充、Word機能の拡充が実施された。
アップデート内容の画像
また、2024年9月3日にはChatGPT連携機能が追加され、特許請求の範囲、発明の概要、発明の詳細な説明を自動生成できるようになった。Smart-IP社は今後もユーザーの意見を反映し、プロダクト開発を進める方針である。

その他

  • appia-engineは、日本弁理士会が公表した「弁理士業務AI利活用ガイドライン」に準拠したサービスを提供している。
  • 無料トライアルが可能で、アカウント発行後すぐに全ての機能を利用できる。
  • 情報探索や文献レビューの精度向上にも強みがあるとされる。
  • 企業知財部向けには、発明の抽出からクレーム案作成までのプロセスを効率化する方法を解説するセミナーも開催している。

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知的財産調査システムにおいて、AI(人工知能)の活用が進んでおり、調査の効率化や精度の向上に貢献しています。主要なAI搭載知的財産調査システムとそのAI機能の概要を以下に表形式でまとめました。

システム名

提供元(代表的なもの)

主なAI機能の内容

Patentfield

Patentfield株式会社

- AIセマンティック類似検索: 自然文書や特定の文献から技術内容が類似する特許文献をスコアリングし検索。<br>- 生成AI調査・分析オプション: 生成AI(GPT, Claude等)による特許の査読・分析サポート(要約、分析結果の一括出力など)。<br>- AI分類予測: 高速な分類予測による文献の効率的なスクリーニング。

Tokkyo.Ai

リーガルテック株式会社

- AIチャット: 自然文での対話による特許情報の検索、特許内容に関する質問応答。<br>- 生成AI: 特許明細書の自動作成支援、アイデア創出のサポート。<br>- AI検索: 入力文章からの関連文献・類似特許の表示。<br>- AIイメージ検索: 画像からの類似意匠・商標検索。<br>- 分析機能: AIを活用した各種分析(出願・登録件数推移、技術分野分析など)。

JP-NETシリーズ

株式会社日本データサービス

- AI類似検索(特許): 入力した文章や単語に類似する特許公報を検索。<br>- AI類似度順ソート機能(特許): 検索結果をAIによる類似度順に並べ替え。<br>- AIフォーカス機能(特許): 公報表示画面で、指定文章と各段落の類似度を表示し、関連箇所を特定。<br>- AI画像検索(意匠・商標): 画像からの類似意匠・商標検索。海外公報のAI翻訳。

PatentSQUARE

パナソニックEWエンジニアリング株式会社

- AI検索: 自然文での類似特許検索、表記ゆれや同義語を考慮した検索。<br>- AI自動分類: 文献のAIによる自動分類。<br>- AI再検索 / AI関連図表示: 見つかった文献を基にした関連文献の再検索や関連図表示。

TM-RoBo

株式会社IP-RoBo

- AI商標検索機能: 文字結合商標に対応し、語の分割、称呼・識別力指標の算出、過去の審決等を学習した類否統計指標の表示など、高度な商標調査をAIがサポート。<br>- AI商標生成機能: イメージに基づいた商標ネーミングの自動生成、称呼・英語表現などの情報も提供。

IPRally

IPRally

- Graph AI: 特許審査官の引用履歴を学習したAIによる多様な検索(先行技術、FTOなど)。<br>- Image search AI: 画像からの検索。<br>- Relevance feedback: 検索結果から関連性の高いものをAIにフィードバックし、検索精度を向上。<br>- Ask AI: 単一または複数の特許に関する質問応答、要約、技術分析。<br>- Smart images: 図面中のAIによるラベリング支援。<br>- Smart AI highlighting: 検索クエリに関連する特許文献内の箇所のAIによるハイライト表示。

AcclaimIP Patent Search

Anaqua

- AI Patent Summaries: 生成AIによる特許要約の生成。

AI-based Classification for IP Data

WIPO (世界知的所有権機関)

- IPC Classification tool (IPCCAT): 入力テキストに基づき、関連性の高いIPC分類を予測。<br>- Vienna Classification Assistant: 商標のウィーン分類を支援。

これらのシステムは、それぞれ得意とするAI機能や対応する知的財産の種類(特許、商標、意匠など)が異なります。利用目的や調査対象に応じて、最適なシステムを選択することが重要です。


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