ソフトウェア特許：どうすれば取得できるのか？

今日ではコンピューターのない生活は想像もできないほどですが、そのようなデバイスをサポートする必須ソフトウェアの特許ベースの保護は、いまだにやや抽象的です。現代の冷蔵庫からほとんどの新車まで、あらゆるものを操作するにはソフトウェアベースの指示が必要であることを考えると、これは非常に驚くべきことです。この記事では、特許ソフトウェア プロセスにおける一般的なハードルと最適なアプローチについて説明します。

ソフトウェア特許を取得できますか？

コンピュータ プログラムは無形であるため、簡単に無制限に複製することができ、管理や保護の方法が複雑になります。著作権自体は、関連するソフトウェアのソース コードをカバーできるかもしれませんが、その商業的価値の核となる実際のアイデアをカバーすることはできません。

したがって、製品に焦点を当て、独占権を付与する特許保護は、より現実的で信頼できる解決策であると思われます。これは、下の図に見られるように、ソフトウェア特許およびソフトウェアに言及する特許が過去数年間で増加傾向にある理由でもあります。

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さらに、特許はより広い独占権の傘の下で商業的なアイデアや製品をカバーするため、1 行のコードやアルゴリズムだけでなく、一般市場向けのアプリケーションや一連の製品も保護できます。つまり、特定のソフトウェアに対する同じ特許保護の対象になる可能性があるのです。これにより、大企業にとってプロセス全体がはるかに価値のあるものになります。

ソフトウェアの特許を取得するには何が必要ですか?

ソフトウェア特許を取得するには、いくつかのハードルがあります。欧州特許庁の欧州特許条約の規定では、数学的手法、ビジネス手法、コンピュータ プログラムなど、当然ながらさまざまなレベルでソフトウェアに影響を与える特定の知識分野は除外されています。

それでも、欧州特許条約第 52 条 (1) の要件である「技術性」の側面を考慮することは重要です。これは通常、ソフトウェアがこの最初の技術ステップを通過するために、コンピュータ プロセッサなどのハードウェアなどの実際の技術に結び付けられる必要があることを意味します。基本的に、特許のクレームは「ハードウェアに結び付けられる」必要があります。

それに続く 2 番目のハードルは、通常の進歩性の要件ですが、いくつかの興味深い特別な特徴があります。たとえば、進歩性は技術的な性質でなければならず、特定の問題を積極的に解決したり、既存の「技術」の改善を引き起こしたりすることと関連している必要があります。たとえば、アンテナ部品の信号効率を高めるために新しい角度を考案する AI アルゴリズムなどです。実際、このようなコンピューター支援による角度のシミュレーションは純粋に数学的なものであり、特許を取得できないはずです。ただし、進歩性の本質的な要因は AI ベースの方程式であり、関連するアンテナは確かに技術的オブジェクトであるため、特許を取得できます。

これは、ドイツなどの他の欧州の法域でも同様であり、ドイツでは特許法第 I(3) 条により、コンピュータ プログラムは特許対象から明示的に除外されています。ただし、次の法律条項では、技術的性質を持つプログラム関連の発明は特許を取得できると規定されており、これは、連邦最高裁判所 X ZR 110/13 (2015 年 8 月 25 日) の「モバイル デバイスの画面のロック解除」などの事例でドイツの裁判所によってすでに確認されています。

ドイツのソフトウェアに特化している主要企業（特許数と法的地位で表示）

一方、USPTO は、やや柔軟なテストを採用しており、その結果、大西洋の反対側では、よりオープンでありながらも定義されていないソフトウェア特許の傾向が生まれています。いわゆる「アリス テスト」には、特許取得のための 2 つの克服可能なハードルが含まれています。最初のステップの一部として、特許請求が「抽象的なアイデア」などの特許対象に対する司法上の例外に「向けられている」かどうかを判断する必要があります。ソフトウェア、つまりソフトウェアの発明が行うことを説明するアルゴリズムは、一般的に抽象的または「不適格な」アイデアと見なされ、それを「判読可能な」アイデアに変換する必要があります。

2 番目のステップは、最初のステップで特許が抽象的なアイデアに向けられていると判断された場合にのみ実行され、クレームを特許の対象とするための司法上の例外以外の「何か」があるかどうかを判断する必要があります。この「何か」とは、発明を特許の対象とする発明概念です。原則として、ソフトウェアを適用して特定の処理を実行したり、物品を変換したりするなど、実用的なアプリケーションを見つける必要があります。ある意味で、これは EPO の「技術性」の側面と少し似ています。

したがって、米国のソフトウェア特許テストの柔軟性が高まったことにより、米国のソフトウェア特許は、欧州特許と比較して、はるかに高い数、競合、価値指標を示しています。欧州特許では、より高いレベルの独創性が求められ、メンバーの累積的な保護の恩恵を受けるために、ファミリーが大きくなることがよくあります。これは、下のグラフに示されています。

ここでは、米国と欧州のソフトウェア特許のさまざまな価値指標を比較します。このような市場評価プロジェクトの詳細については、こちらをご覧ください。

おそらく、EPO と USPTO のアプローチの対比を示す最適な例は、同じ発明を対象とする異なる特許を比較することによって得られるでしょう。EPO の拡大審判部で最近審理されたケースは、コンピューター シミュレーションによるアルゴリズムで電気回路を改善できるもので、「1/f ノイズ」と呼ばれるプロセスでした。審判部は、特許のクレームにある「電気回路」の技術的側面に基づいて特許を再確認しました。

しかし、米国の同等の特許 US 6795840 B1 を調べると、対応する請求項には電気回路に関する記述がありません。したがって、EPO の定義によれば、この特許は純粋に数学的なものとして扱われ、無効訴訟の対象になる可能性が非常に高いと考えられます。

欧州特許と米国特許のクレームの比較（米国版には技術用語がない）

他の管轄区域に移ると、要件は同様になる可能性があります。2015年の日本特許庁によると、ソフトウェアの場合、アルゴリズムが特定の目的のために機能するハードウェアリソースに接続されている場合、第2条(1)に基づく「自然法則を利用した技術的アイデアの創造」という中核概念が満たされます。ここで、EPOの技術的ステップとの類似点がすでに見られます。日本のソフトウェア特許法のこの発展は、新しい、これも2段階のテストが確立された1993年に行われました。

最初の「自然法則の利用」テストは、それ自体で完全に別の記事に値しますが、要約すると、実際の「自然法則」は特許を取得できず、これらの法則に反するものも適用されないと判断する、より複雑な特許性テストです。これには、過度に抽象的なアイデアや人間の精神活動の方法など、特許を取得できない特定の「人工的な配置」も含まれます。このテストに合格すると、クレームにはハードウェアの利用を特徴とする発明を明確に記述する必要があります。地理的に離れた管轄区域間でも、明らかな類似点が簡単にわかります。

ソフトウェアが推進するイノベーション

こうした開発の重大さを理解することが重要です。なぜなら、現在、イノベーションの大部分は、たとえば AI の分野では特定の自己学習アルゴリズムが代表的であるように、ソフトウェアの特許取得によって推進されているからです。ここでも、発明の技術的ステップは、主に AI アルゴリズムを実際の技術と関連付けることによって達成されます。たとえば、これは EPO の拡大審判部によって提供された特定の例であり、不整脈を識別する目的でペースメーカーを監視する自己学習 AI です。現在、AI に重点を置いた特許取得によってカバーされている技術がいくつあり、これらの特許がいくつの国で付与されているかを見るのは興味深いことです。

AIに言及した特許の主な公開管轄区域と、それらが注力する二次技術

要約すると、ソフトウェアの特許申請に関しては、管轄地域によって大きなハードルや違いがあるものの、関係当局は、ソフトウェアを関連技術や製品に結び付ける十分な証拠を提供することを可能にし、それによってソフトウェアの特許申請を依然として可能にしています。ソフトウェアが人間のイノベーション自体に与えた大きな影響を考慮すると、その重要性が特許取得においてすでに現れているだけでなく、今後も間違いなく拡大し続けることは当然のことです。

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