9/28 AI創薬の特許戦略＜AIが発明した成果物の特許性やデータ保護の在り方＞

AI創薬の特許戦略＜AIが発明した成果物の特許性やデータ保護の在り方＞

～どのような特許を取得すべきか（特許出願／権利化のハードル）～

講師

日本大学大学院　教授（弁理士） 加藤 浩​ 氏
【経済産業省特許庁（特許審査官）に入庁後、特許庁審判部（審判官）を経て現職】

【主なご専門／業務】知的財産法／大学教授、弁理士

【関連の活動】
厚生労働省による調査研究(2025年6月、2026年6月：報告書公表)：研究代表者
2025年「日本型パテントリンケージ制度において医薬品特許の専門家の意見を反映させる仕組みの構築に向けた調査研究」
2026年「医薬品特許情報の専門的評価の枠組み構築に向けた調査研究」

セミナー趣旨

近年、生成AIの国際競争が激化する中、生成AIを活用した医薬品開発の導入が急務になっています。例えば、ドラッグリポジショニング、バーチャルスクリーニング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。
生成AIを創薬研究に活用し、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ついて検討することにより、研究成果を事業活動に最大限に活かすことができます。ただし、AI創薬の特許戦略のリスクと留意事項に配慮することも重要です。
本講演では、このような視点から、生成AIを活用した医薬品開発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。

◆講習会のねらい◆
・生成AIを活用した医薬品開発の特許動向（国内・外国）を習得し、研究開発や特許実務に活かすことができる。
・生成AIを活用した医薬品開発に関する特許実務を習得し、質の高い最適な特許出願と権利化を行うことができる。
・生成AIを活用した医薬品特許の活用方法を習得し、特許活用を視野に入れて研究開発や特許実務を行うことができる。
・生成AIを活用した医薬品開発の登録特許の最新事例を分析し、このような知見に基づいて研究戦略や特許戦略の策定を行うことができる。

セミナー講演内容

１．生成AIを活用した創薬技術の特許出願の動向
　1.1 AI創薬の概況
　　・特許出願、登録特許、国際動向など
　1.2 標的探索
　　・バーチャルスクリーニング、Virtual Experimentsなど
　1.3 機能推定
　　・ドラッグリポジショニング（DR）、インシリコ創薬など
　1.4 生成AIの利用
　　・標的探索AI、論文探索AIなど

２．どのような特許を取得すべきか（特許出願／権利化のハードル）
　2.1 どの程度の進歩性が要求されるのか
　2.2 発明の効果はどのように主張するべきか
　2.3 どの程度の実験データ（実施例）が要求されるのか
　2.4 特許審査への対応について
　　（拒絶理由への対応、面接審査の活用、拒絶査定を回避する方法など）

３．生成AIを活用した創薬技術の登録特許の傾向
　3.1 登録クレームの最近の傾向
　3.2 日米欧・中国の登録クレームの比較
　3.3 広くて強い特許とはどのような特許か
　3.4 最適な特許明細書・クレームの提案

４．AI創薬の登録特許の活用事例
　4.1 AI創薬の事業化の事例
　4.2 産学連携、共同事業体（コンソーシアム）の事例
　4.3 医療用医薬品メーカーの事例
　　・治療アプリ、プログラム医療機器（SaMD：Software as a Medical Device）など

５．AI創薬の将来の展望
　5.1 今後の動向（概要）
　5.2 世界各国における議論
　 ・裁判例の傾向、特許要件の実務など
　5.3 今後の注意点
　・発明者認定、IPランドスケープ、ポートフォリオ構築など

　□質疑応答□

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