近年來，人工智能（AI）技術在全球范圍內迅速發展，其應用場景從傳統工業到智能家居、自動駕駛和精準醫療，覆蓋了廣泛領域。隨著技術競爭的加劇，專利作為知識產權保護的重要形式，已成為企業參與國際競爭的重要工具。

中國企業在AI領域的技術積累和商業化能力顯著提升，但在國際專利申請中仍面臨諸多挑戰。尤其是在日本這個全球技術創新的高地，專利申請過程需要應對嚴格的技術披露、審查和法律適配要求。本文結合日本特許廳網站上給出的AI相關技術的申請案例，探討在日本申請AI相關專利時需要注意的幾點關鍵要求。

  1.與可實施要件相關的要求

日本專利法中規定的可實施要件類似于中國專利法第26條第3款中關于說明書充分公開的規定，其要求應當在說明書中以本領域技術人員能夠實施的程度明確且充分地記載本發明的詳細說明。

AI相關技術的發明大致分為兩種，一種是將AI應用于各種技術領域的發明，另一種是通過AI被預測為具有某種功能的產品的發明。在將AI應用于各種技術領域的發明中，通常使用包括多種類型的訓練數據來進行機器學習，是否滿足記載要件的判斷取決于通過說明書的記載能否得出上述多種類型的數據具有一定的相關性或根據技術常識推定上述多種類型的數據之間存在相關性。在通過AI被預測為具有某種功能的產品的發明中，需要注意的是，如果在說明書中沒有記載對實際生產出的產品進行評價的實施例，而AI的推定結果又不能代替實際制造出的產品的評價的情況下，則會認定為說明書的記載不滿足可實施要件。

日本專利法中規定的權利要求的支持要件類似于中國專利法第26條第4款中關于以說明書為依據的規定，其要求權利要求所要保護的發明不能超過說明書中針對本發明的詳細說明的記載范圍。

如果不滿足上述將AI應用于各種技術領域的發明中多種類型的訓練數據之間具有相關性、通過AI被預測為具有某種功能的產品的發明中記載對實際生產出的產品進行評價的實施例，則也可能被認定為說明書的記載不滿足支持要件。

另外，需要注意的是，如果為了尋求更大的保護范圍在權利要求中記載了上位概念的訓練數據中包含的多種類型的數據之間的相關性，但并沒有在說明書中給予明確的說明和記載，則也會被認定為不滿足可實施要件或支持要件的要求。

日本專利法中的明確性要求與中國專利法中的多條規定相關，其中與中國專利法第26條第4款規定的權利要求應當清楚的要求最為接近，其要求權利要求中的用詞應當準確清晰，避免模糊不清或有歧義的表述，使本領域技術人員能夠明確知曉專利所保護的具體內容。

在權利要求書中，即使權利要求的主題名稱是“程序”以外的其他名稱，如“模塊”、“庫”、“神經網絡”、“支持向量機”、“模型”等，也會考慮到說明書、附圖的記載以及申請時的技術常識，在權利要求的發明明確為“程序”的情況下，將其他的名稱也視為“程序”。在這種情況下，即使主題名稱不是“程序”，也滿足明確性的要求。但是，需要注意的是，如果主題名稱是“學習完畢模型”等，但權利要求的范圍沒有任何與“計算機”相關的記載，則即使考慮到說明書和技術常識，也無法判斷是否是作為對計算機的指令的“程序”的情況下，會作為發明類型不明確而不滿足明確性要件。

與創造性相關的發明的要求大致分為以下幾種類型：

• 與訓練數據的變更有關的發明

如果機器學習中使用的數據是已知的數據的組合，并且并沒有產生顯著的技術效果，則不滿足創造性。如果對機器學習中使用的訓練數據進行變更，并且產生了顯著的技術效果，則滿足創造性。

• 與對訓練數據進行預處理和學習有關的發明

如果單純對訓練數據進行預處理和學習來提高預測的精度，則會被認定為是常規的技術手段，不滿足創造性。如果對訓練數據進行預處理和學習的方法并沒有被公開，且能產生顯著的技術效果，則滿足創造性。

• 與生成AI的應用有關的發明

如果僅僅將由人類進行的業務通過生成AI進行系統化，則會被認定為不滿足創造性。如果在生成AI中加入其他方法或特征，提高了生成的輸出質量，則滿足創造性。

• 與AI的預測方法的變更有關的發明

如果根據輸入數據使用已知的預測方法預測輸出數據，則會被認定為不滿足創造性。如果在預測的過程中，對預測方法進行變更，并產生了顯著的技術效果，則滿足創造性。

• 與由人類進行的業務的系統化有關的發明

如果單純將由人類新型的業務進行系統化，則會被認定為不滿足創造性。如果在進行系統化的過程中，加入了新的特征或者方法，并產生了顯著的技術效果，則滿足創造性。

作者：北京品源專利代理有限公司 姜菲