--- title: 특허실무 최전선] AI를 활용한 사업계획서 지원 기술은 특허가 될 수 있을까? 사례 47에서 배우는 비즈니스 관련 AI 발명의 권리화 전략 description: "AI를 활용한 비즈니스 관련 발명의 특허 취득 전략을 사례 47개를 통해 설명합니다. 특허 취득의 구체적인 포인트를 알아보세요. 이 글을 읽고 계신 분들께: IT기업의 특허, 상표, 저작권을 원스톱으로 지원하는 IT 지식재산 포털도 꼭 확인해보세요." image: https://www.evorix.jp/hubfs/blog-thumbnails/face-post-189997481655.png --- [콘텐츠로 건너뛰기](https://www.evorix.jp/ko/blog/-%E7%89%B9%E8%A8%B1%E5%AE%9F%E5%8B%99%E3%81%AE%E6%9C%80%E5%89%8D%E7%B7%9A-ai%E3%82%92%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%9F%E4%BA%8B%E6%A5%AD%E8%A8%88%E7%94%BB%E6%94%AF%E6%8F%B4%E6%8A%80%E8%A1%93%E3%81%AF%E7%89%B9%E8%A8%B1%E3%81%AB%E3%81%AA%E3%82%8B%E4%BA%8B%E4%BE%8B47%E3%81%8B%E3%82%89%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E9%96%A2%E9%80%A3ai%E7%99%BA%E6%98%8E%E3%81%AE%E6%A8%A9%E5%88%A9%E5%8C%96%E6%88%A6%E7%95%A5#main-content) - [한국어](https://www.evorix.jp/ko/blog/-特許実務の最前線-aiを活用した事業計画支援技術は特許になる事例47から学ぶビジネス関連ai発明の権利化戦略) - [Chinese (중국어)](https://www.evorix.jp/zh/blog/-特許実務の最前線-aiを活用した事業計画支援技術は特許になる事例47から学ぶビジネス関連ai発明の権利化戦略) - 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記載要件の判断 事例47が記載要件を満たすと判断された理由を詳しく分析しましょう。 ### 2.1 実施可能要件の判断 実施可能要件（特許法第36条第4項第1号）は、当業者が発明を実施できる程度に明確かつ十分に記載されているかを問うものです。事例47では以下の点が重要視されています： 1. **入出力データの明確な特定**： - 入力データとして「ウェブ上での広告露出回数」「ウェブ上での記事やSNS、ブログ等での評価値」が具体的に記載されている - 出力データとして「売上数」が明確に特定されている 2. **データ間の相関関係の存在**： - 発明の詳細な説明には入力データと出力データの間の具体的な相関関係は記載されていないが、出願時の技術常識に鑑みてこれらの間に相関関係が存在することが推認できる - 広告活動のデータとその後の売上との間に相関があることは、ビジネスの実務において広く認識されていることを前提としている 3. **機械学習技術の明確な記載**： - 「ニューラルネットワークなど公知の機械学習アルゴリズム」を用いることが記載されている - 教師あり学習の方法について具体的に記載されている 審査ハンドブックの解説には、次のように述べられています： ``` 一般的な機械学習アルゴリズムを用い、相関関係等を有する入力データと出力データを教師データとして機械学習を行うことにより、入力に対して対応する出力を推定する予測モデルを生成可能であることは、出願時において周知である。 ``` これは、機械学習技術自体は周知技術であるため、その詳細な説明は不要であり、入出力データ間に相関関係が推認できれば、当業者が実施可能と判断されることを示しています。 ### 2.2 サポート要件の判断 サポート要件（特許法第36条第6項第1号）は、請求項に記載された発明が発明の詳細な説明に記載されたものであるかを問うものです。事例47では、以下の点から請求項1の発明がサポート要件を満たすと判断されています： 1. **課題解決手段の具体的記載**： - 特定の商品について、広告活動データとその言及データから今後の売上数を予測し、在庫量と売上数の予測値に基づいて生産計画を提示するという課題解決手段が明確に記載されている 2. **実施例の具体性**： - 入力データ（広告活動データ、言及データ）、出力データ（売上数予測）、予測モデルの生成方法、生産計画の策定方法など、実施例が具体的に記載されている 3. **効果の合理的な予測可能性**： - 広告活動データと言及データから売上数を予測し、在庫量との比較に基づいて生産計画を策定するという効果が、当業者にとって合理的に予測可能である ## 3. 事例47とビジネス関連AI発明の特許取得のポイント 事例47の分析から、ビジネス関連AI発明の特許取得において重要なポイントを整理しましょう。 ### 3.1 入出力データ間の相関関係の明確化 ビジネス関連AI発明において最も重要なのは、入力データと出力データの間の相関関係を明確にすることです。事例47では、広告活動データ・言及データと売上数との間に相関関係があることは技術常識として認められています。 しかし、技術常識として認められない場合は、以下のような対応が必要です： 1. **相関関係の具体的な説明**： - データ間の相関関係を示す統計データや分析結果を明細書に記載する - 具体的な事例や実験結果を通じて相関関係を裏付ける 2. **相関関係の理論的根拠**： - なぜそのようなデータ間に相関関係があると考えられるかの理論的根拠を説明する - 業界での知見や学術的研究を引用して裏付ける ### 3.2 AIモデルの適切な記載レベル AIモデル自体が発明の本質ではない場合、その詳細な説明は必ずしも必要ありません。事例47では、「ニューラルネットワークなど公知の機械学習アルゴリズム」という程度の記載で十分とされています。 ただし、以下の点には注意が必要です： 1. **AIモデルが発明の本質である場合**： - AIモデルの構造や学習方法が発明の本質である場合は、より詳細な説明が必要 - 例えば、特殊な学習方法や損失関数を用いる場合は、その詳細を記載すべき 2. **周知でない技術を用いる場合**： - 周知でない新規なAI技術を用いる場合は、当業者が実施できる程度に詳細に記載する必要がある ### 3.3 ビジネス的効果と技術的効果の両立 ビジネス関連発明では、単なるビジネス的効果だけでなく、技術的効果も示すことが重要です。事例47では、以下のような効果が両立しています： 1. **ビジネス的効果**： - 在庫量不足等により商機を逸する恐れを防止 - 特定の商品の販売者が商品の生産計画の見直しを早期に行うことが可能 2. **技術的効果**： - ウェブ上での広告活動データと言及データを入力として、機械学習により精度の高い売上予測を実現 - システム化により人手による判断のばらつきを解消 このように、ビジネス上の課題を技術的手段によって解決するという構成を明確にすることで、特許性が高まります。 ## 4. 事例47と対比される拒絶事例との違い 事例47が記載要件を満たすと判断された一方で、似たようなAI関連発明でも記載要件違反とされるケースがあります。審査ハンドブックの他の事例と比較しながら、その違いを見てみましょう。 ### 4.1 事例46「糖度推定システム」との対比 事例46「糖度推定システム」は、人物の顔画像とその人物が栽培した野菜の糖度との関係を機械学習により予測するシステムですが、実施可能要件違反とされています。 **事例46が拒絶された理由**： - 人物の顔画像と野菜の糖度との間に相関関係があることは技術常識として認められず、発明の詳細な説明にも具体的な相関関係が示されていない - 実際に生成された判定モデルの性能評価結果も示されていない **事例47との違い**： - 事例47では広告活動データと売上との間に相関関係があることが技術常識として認められている - ビジネス分野では、広告と売上の関係は多くの研究や実務で裏付けられている ### 4.2 事例49「体重推定システム」との対比 事例49「体重推定システム」の請求項1は、人物の顔の形状を表現する特徴量と身長から体重を推定するシステムですが、サポート要件違反とされています。 **事例49が拒絶された理由**： - 請求項1では「顔の形状を表現する特徴量」が広く記載されているが、発明の詳細な説明では「フェイスライン角度」という具体的な特徴量しか裏付けられていない - 顔の形状の特徴と体重との間に相関関係があることは技術常識として認められない **事例47との違い**： - 事例47では入力データが具体的に「広告活動データ」「言及データ」と特定されている - これらのデータと売上の相関関係は技術常識として認められている ## 5. ビジネス関連AI発明の記載要件を満たすための実務上のポイント 事例47の分析を踏まえ、ビジネス関連AI発明の特許出願において記載要件を満たすための実務上のポイントをまとめます。 ### 5.1 明細書作成のポイント 1. **課題の技術的側面を明確にする**： - 単なるビジネス上の課題ではなく、情報処理上の技術的課題として記載する - 例えば「リアルタイムの判断が難しい」という技術的な問題点を強調する 2. **入出力データを具体的に特定する**： - 入力データと出力データの具体的な内容や形式を明確に記載する - 可能な限り具体例や数値範囲を示す 3. **データ間の相関関係を説明する**： - 技術常識として認められない場合は、相関関係を裏付けるデータや分析結果を記載する - なぜそのようなデータ間に相関関係があると考えられるかの理論的根拠を説明する 4. **AI技術の利用方法を明確に記載する**： - どのような機械学習アルゴリズムを用いるのか - どのようなデータを教師データとして用いるのか - どのように学習を行うのか 5. **効果の具体的な記載**： - 技術的効果とビジネス的効果の両方を具体的に記載する - 可能であれば数値データや比較実験結果を示す ### 5.2 請求項作成のポイント 1. **技術的構成要素を明確に記載する**： - ハードウェア構成（装置、手段）を具体的に記載する - ソフトウェア処理（ステップ、機能）を具体的に記載する 2. **入出力データを適切に限定する**： - 入力データと出力データの種類や内容を明確に特定する - 特に相関関係が技術常識として認められないデータについては、発明の詳細な説明で裏付けられる範囲に限定する 3. **AIモデルの機能を具体的に記載する**： - AIモデルがどのような機能を実現するのかを具体的に記載する - 例えば「予測モデルを用いて...シミュレーションして出力する」など 4. **ビジネスプロセスと技術的処理の関係を明確にする**： - ビジネスプロセス（例：生産計画の策定）がどのような技術的処理によって実現されるかを明確にする ### 5.3 拒絶理由対応のポイント 拒絶理由を受けた場合の対応ポイントも押さえておきましょう： 1. **相関関係に関する拒絶理由**： - 学術論文や業界データなどを引用して相関関係の存在を主張する - 実験成績証明書などで相関関係を示すデータを提出する 2. **実施可能要件に関する拒絶理由**： - AIモデルの具体的な実装例や学習方法を補足説明する - プログラムのフローチャートや疑似コードなどを提出する 3. **サポート要件に関する拒絶理由**： - 請求項の範囲を発明の詳細な説明で裏付けられる範囲に限定する - 特に、データの種類や相関関係についての限定を追加する ## 6. まとめ：ビジネス関連AI発明の特許取得戦略 事例47「事業計画支援装置」の分析から、ビジネス関連AI発明の特許取得において重要なポイントは以下のようにまとめられます： 1. **技術的課題と解決手段の明確化**： - ビジネス上の課題を技術的な観点から再定義する - 技術的手段による解決方法を具体的に記載する 2. **データの相関関係の裏付け**： - 入力データと出力データの間の相関関係を明確にする - 技術常識として認められない場合は、具体的なデータや分析結果で裏付ける 3. **適切なAI技術の選択と記載**： - 課題解決に適したAI技術を選択する - 周知技術であれば詳細な説明は不要だが、新規技術の場合は具体的に記載する 4. **効果の具体的な記載**： - 技術的効果とビジネス的効果の両方を具体的に記載する - 可能であれば数値データや比較実験結果を示す ビジネス関連AI発明は、単なるビジネス方法のシステム化やAIの単純適用では特許性が認められにくいですが、技術的課題の解決を明確に示し、入出力データ間の相関関係を適切に裏付けることで、事例47のように特許取得の可能性が高まります。 AI技術の進展とともに、ビジネス分野での応用も日々拡大しています。貴社のビジネスモデルやデータ分析手法に独自の工夫がある場合、それらは知的財産として保護できる可能性があります。弊所では、ビジネス関連AI発明の特許取得に関する豊富な経験と専門知識を活かし、最適な権利化戦略をご提案いたします。お気軽にご相談ください。 ## 参考文献 1. 特許庁「特許・実用新案審査ハンドブック附属書A」 2. 特許庁「AI関連技術に関する事例について」 3. 特許庁「審査基準 第II部 第1章 実施可能要件」 4. 特許庁「審査基準 第II部 第2章 第2節 サポート要件」 5. 日本弁理士会「AI関連発明の特許実務に関する研究報告」 🏢 IT企業のための知財戦略まるごとサポート 特許・商標・著作権・営業秘密 ―― IT事業に必要な知財をワンストップでサポート。 スタートアップから上場企業まで、貴社の事業フェーズに合わせた最適な知財戦略をご提案します。 [IT知財ポータル(総合案内)を見る →](https://www.evorix.jp/it-ip-portal) ![杉浦健文 弁理士](https://www.evorix.jp/hubfs/blog-thumbnails/face-post-189997481655.png) AUTHOR / 執筆者 杉浦 健文 （SUGIURA Takefumi） 知的財産事務所エボリクス（EVORIX）　**代表弁理士** 特許・商標・意匠・著作権の出願から審判・侵害訴訟まで、IT・製造・スタートアップ・ファッション・医療など幅広い業種のクライアントを支援。AI・IoT・Web3・FinTech等の先端分野の知財戦略にも精通。**日本弁理士会／アジア弁理士協会（APAA）／日本商標協会（JTA）**等 複数団体所属。 [→ 弁理士プロフィール詳細](https://www.evorix.jp/staff) [→ ご相談・お問い合わせ](https://www.evorix.jp/inquiry) [→ ご相談の流れ](https://www.evorix.jp/consultation) 特許, AI ## 관련 게시물 [![변리사 감수: IoT 관련 기술 특허 취득에 대한 철저한 해설 - 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[자세한 내용](https://www.evorix.jp/ko/blog/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E5%9B%BD%E5%86%85%E3%81%AEai%E3%81%AE%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%88%E3%81%AB%E9%96%A2%E3%81%99%E3%82%8B%E6%9C%80%E8%BF%91%E3%81%AE%E7%89%B9%E8%A8%B1%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E8%AA%BF%E6%9F%BB) [![특허 취득 요령\] ChatGPT의 프롬프트 생성 기술은 특허가 될 수 있을까? 사례 38에서 배우는 AI 발명의 권리화 전략](https://www.evorix.jp/hs-fs/hubfs/blog-thumbnails/face-post-189997412523.png?height=200&name=face-post-189997412523.png)](https://www.evorix.jp/ko/blog/-%E7%89%B9%E8%A8%B1%E5%8F%96%E5%BE%97%E3%81%AE%E3%82%B3%E3%83%84-chatgpt%E3%81%AE%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%88%E7%94%9F%E6%88%90%E6%8A%80%E8%A1%93%E3%81%AF%E7%89%B9%E8%A8%B1%E3%81%AB%E3%81%AA%E3%82%8B%E4%BA%8B%E4%BE%8B38%E3%81%8B%E3%82%89%E5%AD%A6%E3%81%B6ai%E7%99%BA%E6%98%8E%E3%81%AE%E6%A8%A9%E5%88%A9%E5%8C%96%E6%88%A6%E7%95%A5) 特許, AI ## [특허 취득 요령\] ChatGPT의 프롬프트 생성 기술은 특허가 될 수 있을까? 사례 38에서 배우는 AI 발명의 권리화 전략](https://www.evorix.jp/ko/blog/-%E7%89%B9%E8%A8%B1%E5%8F%96%E5%BE%97%E3%81%AE%E3%82%B3%E3%83%84-chatgpt%E3%81%AE%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%88%E7%94%9F%E6%88%90%E6%8A%80%E8%A1%93%E3%81%AF%E7%89%B9%E8%A8%B1%E3%81%AB%E3%81%AA%E3%82%8B%E4%BA%8B%E4%BE%8B38%E3%81%8B%E3%82%89%E5%AD%A6%E3%81%B6ai%E7%99%BA%E6%98%8E%E3%81%AE%E6%A8%A9%E5%88%A9%E5%8C%96%E6%88%A6%E7%95%A5) ![弁理士 杉浦健文 사진](https://www.evorix.jp/hs-fs/hubfs/top-profile-pic-sugiura-1.jpg?width=50&name=top-profile-pic-sugiura-1.jpg) 弁理士 杉浦健文 2026/04/29 📌 この記事を読んでいる方へ: ChatGPTなど生成AIで明細書を下書きしている方は、AI下書き×弁理士チェック専用ページもご活用ください。 はじめに... 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