| 研究課題/領域番号 |
19K21674
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分5:法学およびその関連分野
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
潮海 久雄 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (80304567)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2021年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | AI 関連発明 / 機械学習 / AI生成著作物 / データ保護 / AI関連発明 / 特許要件 / 進歩性要件 / 開示要件 / 発明性 / データライセンス / データ共有 / 深層学習 / データ / 進歩性 / ソフトウェア関連発明 / プロダクトバイプロセスクレーム / 特許法 / 著作権法 / 学習済みモデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、AI関連発明とソフトウェア関連発明との異同に留意して、その多様な実態を解明するとともに、特許法による保護の問題点を指摘し、その実態に適合するよう特許法を変革すべきかを、法理論と実態の双方向から考察する。
まず、①ソフトウェア関連発明と異なるAI関連発明に発明性が認められるかを検討する。次に、②特許発明のプロセスの重要部分をAIが代替すると、自然人のみを「発明者」とする現行特許法の体系を変えるべきかを検討する。さらに、特許発明のどの点に進歩性が認められるのか、AI発明のどの部分を特許明細書に開示すべきか（記載要件）を分析・検討する。
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| 研究実績の概要 |
AIによるデータの学習（入力）およびAIにより生成された著作物（出力）に関する著作権法の規整がどうあるべきかについて、2024年1月から3月にかけて、「AIと著作権に関する考え方について（素案）」が文化庁で議論された。そこで、「『フェアユース』と生成AIをめぐる著作権制度の検討」ビジネス法務2024年4月号pp55-61(2024年2月）で、著作権法の伝統的な法理から、素案を批判的に検討した。この論文の検討過程において、データ保護・利用およびAIの出力の在り方について深く検討したため、これを特許法の研究に適用することを模索した。具体的には、AI技術およびAI関連発明の発展を研究調査し、および 特許要件・実施行為等の特許法の基本原理をどう変容させるべきかについて研究調査を継続した。また、昨年度までに引き続いて、GPAI（Global Partnership on Artificial Intelligence） のWorking Group on Innovation and Commercializationに参加し、data scrapingなどのデータの保護・利用の在り方について議論している。
また、「AIを利活用した創作の特許法上の保護の在り方に関する調査研究報告書」（デロイトトーマツ・令和６年３月）の国内調査に協力した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
第１の理由は、AIの技術進歩は近時急速であるものの、著作権法の場合と比較して、それがAI関連発明の発明性や特許要件、特許審査等に少なくともわが国ではあまり影響を与えておらず、その分析に時間がかかっているためである。第２の理由は、海外調査旅費や海外書籍が、円安の影響で高騰し、実施できなかったためである。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度は、海外を含めた多くの報告書、特許出願、書籍、インタビューなどの実態調査を行い、研究に取り組む予定である。その際、これまで類型化して明らかにしたAI関連発明について、特許要件（進歩性、記載要件等）をどのように変えるべきか、あるいは変えないでよいかに留意して研究を推進する予定である。
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