# 人工知能と特許:AI技術の保護

最も重要な未来技術の一つは、人工知能(AI)です。 人工知能技術が急速に進んでおり、AI関連の特許も行っています。

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ホーム / ニュース・知財情報 ニュース・知財情報 人工知能と特許:AI技術の保護 最も重要な未来技術の一つは、人工知能(AI)です。 人工知能技術が急速に進んでおり、AI関連の特許も行っています。 AI・ソフトウェア 2023.05.12 公開 IPLEX 約4分で読めます こんにちは。IPLEXの金容德弁理士です。 最も重要な未来技術の一つは、人工知能(AI)です。 人工知能技術が急速に進んでおり、AI関連の特許も行っています。 この投稿では、AIで最も使用されているディープラーニング技術が特許によって保護できるかを説明します。 私たちは、AI技術の理解を持っていると仮定して、技術的な用語の特定の記述を省略します。 特許保護技術 Pythonで深い学習をコーディングするときに考慮すべき6つのことがあります。 特許で6件すべて保護されています。 1学習データセットの取得 2 データの処理方法 3 ディープラーニングモデル構造設計 4 選択する学習方法 5ハードウェア設計 6 ディープラーニングアプリケーション あなたの財産を保護するために他の多くの方法があります。 学習データ 3。 サインイン 通常、学習データセットは、Google AIデータセットサイトなどのデータセットサイトからダウンロードされます。 本サイトから公開されたデータセットをダウンロードすることは、特許で保護することはできません。 データの入手方法が特定されている場合は、特許で保護することができます。 たとえば、データセットを取得する過程でルールに基づいてデータを取得する場合は、事前に技術よりも高度な機能を持っている場合は、この方法で使用されているルールは、特許によって保護されることがあります。 現在、フィールドに関連するアプリケーションは多くありません。 データの事前処理 メソッド トレーニングデータセットを取得すると、あらかじめ処理してデータセットが処理されます。 たとえば、取得した学習データセットでノイズをフィルタリングし、ローカルに落下する危険性を排除するために、データ正規化を実行することがあります。 慣習的なデータ処理方法が適用のための適した変形で使用されていれば、高度の特徴はパテントによって保護することができます。 完全なAI特許を見ると、データを処理する方法については、かなり少ない特許を見つけることができます。 ディープラーニングモデル 構造設計 データ処理が完了すると、学習を実行するための既存のディープラーニングモデルを選択するか、新しいモデル構造を設計することです。 別のモデルだけ(例) CNN、RNN、LSTMなどは、特許で保護されていません。 公的なモデル構造を変更したり、複数のモデルを組み合わせて特定の問題を解決するなど、モデル構造で特定性を認識しなければなりません。 ディープラーニングのモデル構造を設計・変更することは、かなり難しい作業です。 そのため、公開された人工知能特許の中で、ディープラーニングモデル構造に関連した特許は比較的少ないです。 学習方法の選択 データ処理完了後、前処理されたデータセットを使用して、ディープラーニングモデルを訓練します。 一般的に開いている学習方法でディープラーニングモデルを学ぶと、特許で保護されません。 しかし、深層学習モデルの学習方法は、先行技術とは異なる場合、特許によって保護することができます。 例えば、隠れた層の出力が深い学習モデルを学習するときに基本的な分布に合わなければならないという事実などの特許によって、それ自体を区別する技術が保護することができます。 学習方法に関連した特許の数は、データの事前処理に関連するものの横にあります。 ハードウェア設計 ディープラーニングモデルの活用や、完成したディープラーニングモデルの活用により、予測値も特許で保護できます。 半導体設計のハードウェア設計や、半導体設計を行う企業などと密接に関係しており、多くの特許を保有しています。 ディープラーニングアプリケーション AI特許の大半は、深い学習を適用する分野に関する特許です。 技術的に難しいためではなく、単に出願で行う必要があるためです。 しかし、深層学習技術を使って、特許が単に付与されるとは違います。 一部の学習データは、フィールド内のモデルを訓練するために使用され、この方法で使用した場合、任意の技術的効果などの特定のデータが特許として提示することができます。 韓国語原文を読む この記事は公表時点の情報に基づいています。個別の事情については、当事務所にご相談ください。 この分野について相談 ↗ 記事一覧 IPLEXに相談 知的財産の課題を、 ご相談ください。 技術の内容と事業上のご要望を踏まえ、対応方針を共に検討します。 ↗ お問い合わせ 新しい記事 出版のお知らせ：意匠保護法でデザインを守る ↗ 前の記事 AI Times寄稿：改定された評価基準に基づく技術特例上場の準備 ↗ 関連インサイト AI・ソフトウェア 2026.10.01 FiXを読む：ソフトマックス注意機構における特徴ごとの忘却制御 金容德弁理士がFiXの特徴単位ゲート、数値計算とページ型キャッシュを分析し、実験で示された効果と残る課題を整理します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.30 MHAR：特徴部分空間ごとに過去の層を読み分ける仕組み 韓国弁理士の金容德が、Multi-Head Attention Residualsの深さ方向の情報選択、実験結果、実装コストと技術的効果を検討します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.28 寄稿掲載：Claude Computer Useを手がかりに、AIエージェントの学習技術を特許から読み解く 金容德代表弁理士の寄稿がAI Timesに掲載されました。米国特許第12,585,862号を取り上げ、AIエージェントが画面操作を学ぶ仕組みを解説しています。 ↗ 記事を読む

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