【Live配信 /アーカイブ配信 】AIによって開発された医薬・診断技術の特許申請・知財保護戦略

＜セミナー　No.406111＞

AIによって開発された医薬・診断技術の

特許申請・知財保護戦略

受講形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】いずれかのみ
※アーカイブ受講希望の方は、お申し込み時の備考欄に【アーカイブ受講希望】とご記載ください

☆発明者をどのように認定すべきか？
　―発明者と特許出願人の考え方、国際的な議論、最近の事例
☆どのような特許を取得すべきか？
　―特許を受けるための要件、要求される進歩性、開示（実施例）、広くて強い特許とは？

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■講師
青山特許事務所　東京オフィス　顧問弁理士　加藤 浩　氏
■聴講料
１名につき５５,０００円（消費税込/資料付き）
１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４９,５００円（税込）
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。
■Live配信セミナーの受講について
・本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
　→ https://zoom.us/test
・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
　セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
・パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
　 複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
　万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
■配布資料について
Live配信の開催前日（アーカイブ配信の場合は配信開始日）までにお送りいたします。

プログラム  　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
【講座主旨】
近年、生成AIが急速に進化・普及する中、生成AIを活用した創薬・診断技術への期待が高まっています。例えば、標的探索AI、論文探索AI、ドラッグリポジショニングなどを利用した基礎研究や、バーチャル治験、臨床試験予測などの臨床応用などが注目されています。
このような状況の下、国内外のプロジェクトにおいて、生成AIを活用した創薬・診断技術が試行されており、企業・研究所等においても、生成AIの活用が急務となっています。
生成AIを創薬・診断技術に活用したり、その研究成果を実用化するためには、特許の取得と活用が必要不可欠です。とくに、生成AIを活用した特許戦略は、今後の研究活動や事業活動にとって有益です。
また、AIが発明に貢献した場合、AIは自然人でも法人でもないため、発明者の特定について十分な検討が必要です。とくに、これまでの国内外の議論や事例に基づいて、発明者を的確に特定することが重要です。
本講演では、このような視点から、生成AIを活用した創薬・診断技術における特許戦略の新たな視点について説明し、今後の課題と対応策について解説します。

【講座内容】
１．生成AIを活用した創薬・診断技術の現状と課題
　1.1 生成AIを活用した創薬・診断技術の現状
　1.2 創薬・診断技術に利用されるAI技術の現状
　1.3 今後の動向と課題
　（ChatGPT-4、Apple GPT、Google Bard／Gemini、AlphaFold2など）
２．生成AIを活用した創薬・診断技術の特許動向
　2.1 生成AIを活用した基礎研究の特許動向
（標的探索AI、論文探索AI、ドラッグリポジショニング（DR）、バーチャルスクリーニング、インシリコ創薬など）
　2.2 生成AIを活用した応用研究の特許動向
　（バーチャル治験、臨床試験予測、前臨床試験予測、Virtual Experimentsなど）
　2.3 創薬・診断技術に利用されるAI技術の特許動向
　（二次元マッピング解析、パスウェイマップ、重複差分解析、多面的解析、ベクトル加算解析など）
３．特許を視野に入れた研究開発戦略（AI創薬を中心に）
　3.1 特許出願のタイミング
　（新規な標的物質、医薬用途、DDSなどの特許出願戦略）
　3.2 研究開発に必要な特許調査
　　（生成AIと創薬・診断技術の融合領域の特許調査の手法と留意点）
　3.3 製薬分野とAI関連分野との連携の在り方
　　（医工連携、産学官連携の在り方など）
４．発明者をどのように認定すべきか
　4.1 発明者と特許出願人の考え方
　4.2 生成AIによる発明の発明者と特許出願人について
　4.3生成AIによる発明の発明者に関する国際的な議論
　4.4生成AIによる発明の発明者に関する最近の事例
５．どのような特許を取得すべきか（審査基準からの考察）
　5.1 特許を受けるための要件
　5.2 どの程度の進歩性が要求されるのか
　5.3 どの程度の開示（実施例）が要求されるのか
　5.4 広くて強い特許とはどのような特許か
　5.5 特許審査への対応について
　（拒絶理由への対応方法、面接審査の活用方法、拒絶査定を回避する方法など）
６．どのような発明に特許が付与されるのか（審査事例集からの考察）
　6.1 癌レベル算出装置（進歩性）
　6.2 認知症レベル推定装置（進歩性）
　6.3 糖度推定システム（記載要件）
　6.4 体重推定システム（記載要件）
　6.5 被験物質のアレルギー発症率の予測方法（記載要件）
７．生成AIを活用した創薬・診断技術の登録特許の事例分析
　7.1 登録クレームの最近の傾向
　7.2 日米欧の登録クレームの比較
　7.3 必要な実験データの開示の程度
　7.4 発明の効果の主張方法
　7.5 最適な特許明細書・クレームの提案
【質疑応答】

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