AI特許。
技術の違いを捉え、
知的財産戦略へ。

公開モデルを使っているかどうかだけで特許性は決まりません。処理、統合、制御、学習、推論における具体的な改良点を特定し、先行技術と開示要件に照らして検討します。

解決する技術的課題、入出力の流れ、従来手法との違い、比較結果、公開・提供開始の予定を整理してください。関連論文、発表資料、先行特許も役立ちます。まず概要をお知らせいただき、詳細資料の共有方法を相談します。

すべてのコードや重みを開示しなければならないという一律の要件はありません。ただし、出願では発明を十分に説明し、その本質的な特徴を実施し、請求項を裏付けるために必要な情報を記載する必要があります。

特許出願では自社技術をどう保護するかを検討します。FTOでは対象国、時期、製品構成を定めて第三者の権利を分析します。自社で特許を保有していても、それだけで侵害リスクがなくなるわけではありません。

データ・学習・推論の流れと産業分野ごとの実装を検討し、生成AI、製造、医用画像、生体信号、車載レーダーの技術的特徴と特許上の論点を確認します。

検索対象の選択、評価、リランキング、フィルタリング、コンテキストの構成、LLMへの情報の渡し方を検討し、特徴的な出力検証・修正方法も確認します。

ツールの選択、タスクの実行順序、API実行、利用者の承認、エラー、再試行、例外処理、検証について説明してください。実際の制御フローを把握することで、技術的な違いを特定できます。