米国特許-特許適格性(3) 事例紹介

USPTO公表の仮想事例

審査官は、審査ガイドライン(MPEPを含む)に沿って審査をします。審査ガイドラインは、出願人に有利な事例をいくつも記載しています。以前米国事務所に勤務していたとき、同僚弁護士から、審査ガイドラインに記載された事例を利用して反論することをよく勧められたものです。

101条拒絶も例外ではありません。101条拒絶を克服するために、(1)審査ガイドラインからクレームに類似する特許適格事例を探し出し、あるいは、その事例に似るようにクレームを補正し、(2)クレームが特許適格事例に類似している事実を説明し、(3)その事実を理由に拒絶の撤回を求める、という応答手法をとることが有効でしょう。あるいは、出願当初から101条拒絶を回避できそうなクレームをドラフトしておくことが審査段階での応答コスト(人的・金銭的)の低減に有効です。

USPTOは、2019年の改訂ガイドライン(2019 PEG)以来、仮想事例37~46を公表しています。2019 PEG でステップ2AがProng 1 とProng 2に細分化されました。仮想事例37~46はこの細分化を反映していますので、まずはこれらを研究するとよいでしょう。

以下に、仮想事例37~46の各クレームが審査手順のどのステップで特許適格と判断されているのかをまとめてみました。

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米国特許-特許適格性(2)特許適格性判断の道程

前回の記事で、現行(最新)の判断基準の研究・理解は全ての技術分野で有益と述べました。まずは特許適格性がどのように判断されるのかを見てみたいと思います。下のフローチャートは特許適格性の判断手順を示しています(MPEP 2106から転載)。米国特許を扱っている実務者であれば、誰もが一度はご覧になっているでしょう。

特許適格性の判断手順は、ステップ1、ステップ2Aおよびステップ2Bを含みます。フローチャートには反映されていませんが、ステップ2Aは、2019年1月公表の改訂ガイドライン(2019 PEG)により、さらにProng 1およびProng 2に細分化されています。

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米国特許-特許適格性(1) 101条拒絶の減少

101条拒絶の件数動向

2014年のアリス判決直後、特許適格性の判断基準が漠然としていたため、どのようなクレーム表現が拒絶を受けるのか、どのように補正または反論すれば拒絶が解消するのか、いまひとつ把握できない期間が続きました。この時期、ある米国特許弁護士は、米国特許商標庁(USPTO)の審査官でさえ完全に把握していないだろうと述べていました。

USPTOは、2014年に特許適格性の暫定的な審査ガイドラインを公表し、その後、ほぼ毎年のように審査ガイドラインを改訂してきました。これらの改訂により、特許適格性の判断基準が次第に明確化され、審査結果の予測性が次第に向上してきました。特許適格性の判断基準の明確化が理由かどうかは不明ですが、特許適格性による拒絶(101条拒絶)を見かける頻度は減少してきているように感じます。

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新サービス開始のお知らせ

1.予想外の引例による予想外の拒絶!
米国出願において、予想外の引例により予想外の拒絶を受けることがありませんか? 例えば、米国審査官は、本発明を開示しているとは到底思えないような引例を挙げているなど。。。米国審査官は本発明の技術を理解できていないのではないかと出願人が憤る気持ちもわかります。しかし米国審査官は米国審査官なりの論理があります。

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AI関連発明についての明細書記載要件

■事例研究

人工知能(AI)関連発明の特許出願は、この数年で急速に増加しています(2014年で年間1000件程度、2018年で年間4500件超)。機械学習アルゴリズムは、与えられた学習データから自動的に学習してAIモデルを構築します。出願人にとっては、自動的に構築されたAIモデルをどのように明細書に記述すれば記載要件を満たすことができるのかが気になるところでしょう。特許庁は、AI関連発明の明細書記載要件について判断のポイントを周知するため、審査ハンドブックに事例46-51を追加しています。事例46‐51の研究が、AIモデルについて明細書中にどの程度の説明または証拠を要するのかの判断の参考になります。

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