3/24 新規モダリティの事業価値を最大化する 特許・知財戦略：取得タイミング、範囲設定、 ポートフォリオ、費用対効果
| イベント名 | 新規モダリティの事業価値を最大化する 特許・知財戦略：取得タイミング、範囲設定、 ポートフォリオ、費用対効果 |
|---|---|
| 開催期間 |
2026年03月24日（火）
～ 2026年04月07日（火）
【ライブ配信】2026年3月24日（火）13:00～16:30 【アーカイブ受講】2026年4月7日（火）まで受付 （配信期間：4/7～4/20） ※会社・自宅にいながら受講可能です。 ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 【配布資料】 ライブ配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) アーカイブ配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。なお、アーカイブ配信受講の場合は、配信日になります。 |
| 会場名 | 【Zoomによるライブ配信セミナー】アーカイブ(見逃し)配信付き |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2026年04月07日（火）16時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
新規モダリティの事業価値を最大化する
特許・知財戦略：取得タイミング、範囲設定、
ポートフォリオ、費用対効果
～特許・知財戦略を実務の意思決定（いつ／何を／どこまで取るか）に落とし込む方法～
アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください）
本セミナーでは、核酸医薬、遺伝子治療、細胞・再生医療、次世代抗体（ADC等）などの「新規モダリティ」を対象に、事業価値を最大化するための特許・知財戦略を、実務の意思決定（いつ／何を／どこまで取るか）に落とし込んで解説します。
新規モダリティでは、コア発明に加えて製造、品質、送達、デバイス、データ・アルゴリズム（AI／インシリコ）など周辺技術の層が厚く、製品当たりの知財構造が複雑化します。その結果、ポートフォリオの設計、FTO・ライセンス、共同研究・ベンチャー連携、そして「費用対効果（投資回収）」の説明力が成否を分けます。
2026年時点の最新潮流（エージェンティックAI／AIファクトリーによる創薬革命、USPTO新長官下でのAI特許審査の方向転換、2025年11月AI発明者ガイダンス改定、バイオ特許の記載要件・サポート要件の厳格化、統一訴訟（UPC）を含む紛争環境の変化、FDA AI創薬ガイドライン整備、データ・ノウハウ保護の重要性増大等）を踏まえ、研究開発・事業・知財が同じ地図で議論できるフレームワークを提供します。
【得られる知識】
1) 新規モダリティ特有の知財構造（コア＋周辺＋運用）と、モダリティ別の落とし穴
2) 取得タイミング／範囲設定／分割・継続出願の使い分けを含む、ポートフォリオ設計の実務
3) FTO・ライセンス・共同研究（大学／ベンチャー）を見据えた“攻めと守り”の整理
4) 費用対効果（投資回収）を社内に説明するための評価軸と意思決定プロセス
5) 生成AI／AIエージェント時代の発明創出・権利化戦略（USPTO 2025年ガイダンス対応、AIツール活用実務）と特許以外（営業秘密・契約・データ管理）との組合せ戦
| 【ライブ配信受講者 限定特典のご案内】
ライブ(Zoom)配信受講者には、特典(無料)として
「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。 |
| 講師 |
高島国際特許事務所（大阪オフィス）訴訟代理付記弁理士／プリンシパル
神戸大学・同志社大学 客員教授（知財・イノベーション分野）
馰谷 剛志 氏
【主な研究及び業務】
・新規モダリティ（核酸、遺伝子／細胞治療、再生医療、ADC等）の知財ポートフォリオ戦略と費用対効果
・生成AI／エージェンティックAI創薬に関する発明創出・権利化（USPTO 2025年新ガイダンス対応）、データ／ノウハウ保護、AIガバナンス設計
・医薬品ライフサイクル戦略（特許・規制データ保護・契約を組み合わせた価値最大化）
【最近の主な研究及び公的業務等】
・新規モダリティ×生成AI／AIエージェントと価値最大化（知財×事業×データ）の講演・教育活動
・医薬品データ保護／研究データガバナンスに関する比較法研究と実務提言
| セミナー講演内容 |
第0部：導入（全体像の共有）
1. 新規モダリティ×知財戦略：なぜ「今」難しく、重要なのか
2. 本日のゴール：事業価値を最大化する“設計図”を持ち帰る
3. 新規モダリティ知財に立ちはだかる3つの壁（技術・法務・コスト）
4. 生成AI／AIエージェントの実装が変える発明創出と権利化の前提（2025年USPTO新ガイダンス・Ex parte Desjardins判決・エージェンティックAI創薬）
第1部：最新環境（制度・紛争・競争の地図）
5. モダリティ・マップ：低分子／抗体から多様化する創薬パラダイム
6. モダリティ別の“特許になりにくいポイント”と回避策（記載・実施可能性・サポート）
7. 主要判例・制度動向が実務に与える影響（米：Squires長官下のAI特許友好姿勢、Ex parte Desjardins判決、Recentive Analytics事件、欧・日を俯瞰）
8. UPCを含む欧州紛争環境：差止め・無効・並行訴訟の実務感
第2部：モダリティ別・ポートフォリオ構築（玉ねぎモデルで設計する）
9. “玉ねぎモデル”で作る多層ポートフォリオ（コア→周辺→運用）
10. クレーム範囲設定の実務：広さと耐久性（無効耐性）の両立
（各論A）核酸医薬・送達（LNP等）
11. 送達・製剤・組成に寄せた差別化：設計の着眼点とクレーム例
12. 典型的な係争パターン（プラットフォーム特許 vs. 製品特許）とFTO
（各論B）次世代抗体・ADC／ペプチド
13. ADCの“構成要素分解”戦略（抗体・リンカー・薬物・DAR・製造／分析）
14. ペプチド最適化（配列探索、in silico設計）とAI関連発明の守り方（分子基盤モデル・BoltzGen・タンパク質構造予測）
（各論C）遺伝子治療（AAV等）
15. ベクター、プロモーター、製造、QCの権利化ポイント（大学発明・ライセンスも含む）
16. 典型的なFTOの落とし穴と、早期スクリーニングの進め方
（各論D）細胞・再生医療（CAR-T、iPS等）
17. “患者個別化”とサプライチェーン：工程・データ・品質の守り方
18. 記載要件問題（細胞／表現型／機能）と実務上のクレーム設計
第3部：費用対効果（IP投資）を説明できるようになる
19. 知財コストの構造（出願・維持・FTO・紛争）を俯瞰する
20. 価値評価の枠組み：事業価値に効く特許と“持つべきでない特許”の峻別
21. ポートフォリオ運用：維持・放棄・追加出願・ライセンスの意思決定
第4部：R&D・事業・知財の連携（IP by Design）
22. ステージゲートと知財判断を連動させる実装（テンプレ／チェックポイント例）
23. 失敗事例から学ぶ：記載漏れ、共同研究の取り決め不足、データ管理の不備
第5部：まとめ・Q&A
24. まとめ：成功のための3つのキーメッセージ
25. 質疑応答（個別事情に配慮しつつ、実務的に整理します）
□質疑応答□
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
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