◆はじめに
AI関連発明において、特許で保護できる対象として「アルゴリズム」「データ」「出力」が頻繁に登場します。しかし、それぞれの要素には特許適格性や保護範囲の観点から注意すべきポイントがあります。本記事では、これらのうち何を、どのように守るべきかについて解説します。
1. アルゴリズムの保護
アルゴリズムは、理論上の数学的手法である場合、特許の保護対象とはなりません。しかし、そのアルゴリズムが現実のシステムや装置に組み込まれ、技術的課題を解決する手段として機能している場合は、発明として認められる可能性があります。
例：ニューラルネットワークの重み調整アルゴリズムが、画像分類精度の向上に寄与し、特定の構成と結びつけられている場合には、発明として成立し得ます。
2. データの保護
AIにおいて学習データや入力データは重要な要素ですが、単なるデータそのもの（例えば大量の数値や画像ファイル）は原則として特許の対象にはなりません。
ただし、特定のデータ構造や前処理方法が技術的特徴として機能する場合、構成要件としてクレームに含めることで保護の対象とすることが可能です。
例：センサデータの正規化処理や特徴量抽出方法が、AI処理の精度や応答速度に影響を与えるような場合。
3. 出力の保護
AIによる出力結果（例：診断結果、予測値、分類ラベルなど）そのものを特許で保護することは難しい場合があります。しかし、その出力を活用した処理系（例えば制御装置の作動や警報システムの作動など）が、技術的構成として組み込まれている場合には、出力を含む全体として保護可能です。
例：予測値に基づいて機械制御を自動実行する構成や、分類結果によって情報表示やフィルタ処理を行う構成。
4. 守るべき要素の選定と記載戦略
・アルゴリズム：処理内容と構成の対応関係を明確に記載し、単なる数式としてではなく、システム全体における機能として説明する。
・データ：取得手段、前処理方法、データ構造などを技術的構成として記載する。
・出力：それを受けた後続処理との関係性を明示し、全体として技術的効果が得られることを記載する。
◆まとめ
AI関連発明においては、アルゴリズム・データ・出力のいずれもが重要な構成要素ですが、単独では特許の対象とならないことも多いため、技術的構成として明確に落とし込むことが肝要です。そのうえで、保護対象を広く確保するためのクレームの設計や記載戦略が求められます。