9/24 新規モダリティの事業価値を最大化する 特許・知財戦略と費用対効果

 高島国際特許事務所　弁理士　馰谷　剛志 氏

 第0部：はじめに（イントロダクション）
1.　巻頭言
2.    セミナーのゴールと全体像
3.    なぜ今、新規モダリティの知財戦略なのか
　3-1. モダリティ多様化の現状：抗体依存からの脱却
　3-2. 生成AI、マルチモーダル創薬の実装と知財戦略の再設計
4.    新規モダリティ知財に立ちはだかる「3つの壁」
　4-1. 技術の壁（例：核酸、細胞療法、AI設計分子の複雑性）
　4-2. 法律の壁（例：生成AI起因の帰属不明確性、自然物特許適格性）
　4-3. コストの壁（例：新規モダリティ開発のR&D爆発的コスト）
5.    本日のアジェンダ

第1部：新規モダリティの知財を取り巻く最新環境
6.    モダリティ・マップで見る創薬パラダイムの全体像
7.    各モダリティの技術概要と知財課題
8.    世界のIPランドスケープ分析
　8-1. モダリティ別・企業別戦略比較
　8-2. 生成AI発明に関する特許出願動向と企業対応
9.    主要判例・制度改正が及ぼす影響
　9-1. 米国Amgen v. Sanofi 判決とバイオ系AI発明への波及
　9-2. 欧州UPC発足と生成AI発明の統一的審理の可能性
　9-3. 日本の生成AI・デジタル創薬政策と知財実務の変化

第2部：モダリティ別・特許戦略の実践
総論：多層的ポートフォリオの構築
10.    玉ねぎモデルによる多層的クレーム構成
　10-1. 配列・構造・製造法・用途・AI支援の創薬プロセスへの対応
　10-2. 設計ツール（in silico予測、AIモデル）の保護戦略
各論①：核酸医薬
11.    ケーススタディ：LNPを巡る特許係争（Alnylam vs. Moderna）
　11-1. 設計技術の出所と改良クレーム
　11-2. AIによる脂質構成予測とその権利化の可能性
各論②：ペプチド医薬・次世代抗体（ADC）
12.    ケーススタディ：エンハーツ®の統合型ポートフォリオ
　12-1. ADC構成要素とリンカー技術の差別化
　12-2. ペプチド最適化における生成AI設計活用と特許範囲設定
各論③：遺伝子治療（AAVベクター等）
13.    FTO調査の複雑性とAI支援ツールの可能性
　13-1. 大学発明の取り扱いとライセンスの複雑化
　13-2. AIによるベクター最適化の知財的含意
14.    ケーススタディ：Sarepta v. Regenxbio
各論④：再生・細胞治療（CAR-T, iPS等）
15.    ケーススタディ：CAR-T特許紛争と記載要件問題
16.    サプライチェーンと患者個別化製品の知財保護
　16-1. AIによる個別化細胞スクリーニングとCoC知財

第3部：知財価値評価と費用対効果の最大化
17.    知財活動のコスト構造と全体俯瞰
18.    知財価値評価のフレームワークと生成AIによる簡素化の試み
　18-1. 生成AIによる特許評価支援ツール（例：Semascope, Patsnap AI）
　18-2. DCFモデル作成支援とIP due diligenceの自動化事例
19.    特許ポートフォリオマネジメント
　19-1. 費用対効果に基づくポートフォリオ再編成
　19-2. 生成AIによる権利放棄・維持判断支援

第4部：R&Dと知財の連携による価値創造
20.    失敗事例と教訓（例：AI設計配列の記載漏れ）
21.    成功事例：「IP by Design」の導入
　21-1. ステージゲートと知財判断の連携プロセス
　21-2. 生成AIを活用した初期FTOスクリーニングと事業判断の迅速化

第5部：まとめとQ&A
22.    成功のための3つのキーメッセージ
　22-1. モダリティ×AI時代の知財部門の再定義
　22-2. 「技術の本質」をとらえた記載力と戦略的思考
　22-3. 投資としての知財評価と社内説得力の強化
23.    今後の展望：進化する技術と知財戦略の交差点
　23-1. AI創薬、DTx、マイクロバイオーム、TPD、IP金融化など
24.    ご清聴ありがとうございました / 連絡先
25.    Q&Aセッション

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