AI・IOTスタートアップの特許戦略について弁護士が解説【2023年5月加筆】

この記事の目次

AI・IoTスタートアップが必要なこと

昨今、何らかの形で自社の事業に AI (Aritficial Intelligence)を用いるスタートアップは増加する一方であるが、AIをよりよく活用していくためには、AIに機械学習等をさせるため、多くのデータを集めていくことが必要になります。

また、同じく近年その利用領域が拡大されているIoTは、これまでデータとして残されてこなかった各種デバイスのユーザーの利用データ等を集積することを可能としました。

そのため、既存の手持ちのデータ保有量が少ないスタートアップが、AIを効果的に事業に活用していくためには、オープンデータの活用の他、IoTの積極的な活用によるデータ収集を組み合わせることが効果的です。

AIに関する技術について、特許取得ができるかを検討するに当たっては、大きく分けて、①AIアルゴリズム発明、②AI利用発明、③AI 出力発明の3つに分類することができます。

AI技術のアルゴリズムそのものについての発明です(例:機械学習のアルゴリズム)。この種の発明については、以下の項目などを考慮し、特許出願すべきか否か、また、出願する場合にいかなる権利を取得することを目指していくかを検討する必要があります。

いわば、AI技術を自社のビジネスモデルに適用した際に生じうる発明です。

この種の発明は、AIのアルゴリズム自体を独自に開発せずとも発生するので、多くの業種・業態のスタートアップが関係します。

特許自体の説明については、アルゴリズムに比べたら、取得しやすく、AI 利用発明は、AI系スタートアップが知財戦略を構築する上で、特に重要となる発明といえます。

AI学習モデルにより出力されたものに関する発明であり、主に化学・材料分野においては、出力された最適なパラメータについて特許権の取得を目指す場合が多いです(「マテリアルズ・インフォマティクス」ともいう)。

この種のパラメータ発明については、特許の有効性(サポート要件や明確性要件)を検討して、いかなる権利の取得を目指すべきか、よく検討する必要があります。

上記のように、AIとIoTは密接に関連するものであり、AI事業に活用すべきデータの収集にあたっては、IoT が大きく活用されます。

例えば、AIとIoTを組み合わせ、IoTによるデータ収集 → AIを利用したプロダクト/サービスの改良を図っているスタートアップの例として、株式会社ニューロスペースが挙げられます。

ニューロスペースは、従業員の健康を睡眠によってサポートする、BtoBtoE(Em-ployee=従業員)の事業を主たる事業とする、2013年12月創業のスタートアップであり、「lee BIZ(リー・ビズ)」等のプロダクト/サービスを提供しています。

同社においては、IoTデバイスを通じてデータを各ユーザーから収集し、AIを活用して当該データからソリューションを生み出す仕組みを作っているが、このプラットフォームに関して、β版開発のスタートを発表した時点においてすでに特許出願をしていました。

同社のプロダクト/サービスの改良のためには、多くのデータが必要となるところ、ニューロスペースは、BtoBtoE事業をメインとしているため、エンドユーザーとなる多数の従業員から事前にアンケートに回答してもらうことで、サービス提供前から提供後に至るまでのデータを多数収集してきたというものです。

このように、AI・IoTスタートアップは、有効に特許を活用することにより、事業を拡大することができるのです。