moatになる特許、ならない特許—生成AI時代の分かれ目

特許はAIに書かせれば十分」という錯覚

参入障壁—moat—は、企業が獲得しうる模倣困難性として5つもない、多くても10個だ。スピード、オペレーション、データ、スイッチングコスト、ブランド、ネットワーク効果、そして規模の経済*1。

そして、参入障壁を高める一つの手段として、特許がある。このことは、連載「スタートアップ知財の12年」の第4章でも書いた。

ここに、生成AIが地殻変動をもたらした。

生成AIに概要を伝えれば、特許出願書類のドラフトはすぐに出てくる。文体は整い、図面も生成することができるだろう。出願にかかる手間は劇的に下がった。つまり、特許出願は誰にでも、いくらでも、量産できる時代に入りつつある。

この事実から、「特許はもうAIに任せて、企業は他に集中すべき」という結論を導くのは早い。むしろ逆だ。

出願書類に限らず、アイディアを形にするコストが生成AIによって劇的に下がったからこそ、moatになる特許とならない特許の差はこれまで以上に鮮明になり、価値の二極化が起きていく。

生成AIがmoatを二極化させた

生成AIによって、文章作成、市場調査、コーディング、プロトタイピングのコストは大きく下がった。アイディアを「知る」 から「作る」 までの距離が縮んだ、と言い換えてもよい。

代表的なmoatの一つであるスイッチングコストにおいて、その変化は顕著だ。

A社の製品を使用していてB社の製品に乗り換えようとすると、データ移行が必要となり、オペレーションも変更しなければならない。日々の業務を担う担当者の再教育も必要だ。

データは特に、moatになると言われてきた*2。

しかし、ファーストムーバーとしてA社が顧客のデータを蓄積してきたとしても、A社がデータエキスポートを認めないということは困難だ。そして、生成AIに委ねれば、顧客はそのデータをB社の製品に対応した形式に数分で変換できてしまうだろう。担当者が必要な手順書を新製品のために書き直すことも即座に終わってしまう。

顧客が移行できない性質のデータを蓄積できていなければ、データはmoatにならない。

もちろん、顧客の業務に深く食い込み、あるいはネットワーク効果が生じており、他社製品に変更することのコストが甚大であれば、引き続きmoatとして成立するものの、その難易度は上がっている。B社がA社製品を模倣して類似の製品を作ることのコストが下がっている今であれば、なおさらだ。

浅いmoatは削られ、深いmoatを追い求めなければならない。

何が特許をmoatにするのか?

出願書類作成のコストが下がることで、「とりあえず出しておく」特許の数は急増する。スタートアップが投資家から「特許出願はしていますか」と問われたとき、1件より5件の方が見栄えがいい。5件より50件の方が価値がありそうだ。だから、量は出る。

しかし、五月雨式に数を重ねても moat にならない。

生成AIで特許が容易に出せるのであれば、それを代替する回避手段を見出すことも容易にできるということだ。単に生成AIに書かせた特許出願をしてみても、競合に即座に回避されてしまう。

生成AI がコストを下げる出願書類の作成は、価値ある特許を生み出す全工程の一部にすぎず、moat になる特許には条件があるのだ。

moatになる特許の条件:

  1. 事業の核となる価値に直結 — まず、特許の対象となる発明が、競合も類似製品を出す上で顧客に提供すべき事業の核となる価値に直結していることが求められる。そうでなければ、競合はそのような発明の外で類似製品を提供すればよいだけである。
  2. 回避困難な抽象度で概念化 — 次に、事業に直結した価値の実現手段が競合が回避困難な抽象度で概念化されていることも求められる。自社製品の具体的な仕様のみをカバーしていても、そのすぐ隣で同じ価値提供がなされてしまう。
  3. 事業進捗に応じた出願件数 — 事業の進捗に応じて、上記のような特許出願が重ねられていることが望ましい。2つ、3つと権利行使可能な権利が積み上がることで、競合の抱えるリスクは危険水域に近づいていく*3。事業が複数のプロダクトを伴う規模の大きなものであれば、必要な件数も増えていくだろう。

あなたの特許はmoatか、noiseか

これらの条件を満たすためには、事業に向き合い、真の課題を見抜き、いつ、何を出願をしていくのかという戦略性が欠かせない。

この戦略性は、特許がいかに回避されるかを身に染みて感じ、逃げ場のない発明をプロダクトから切り取る経験の累積から生まれる。私の例でいえば、時価総額数千億円から数兆円の世界的企業の紛争案件に日々携わってきた経験から、重要になればなるほど、特許は無効にされ、回避されることを目の当たりにし、再現性をもって参入障壁となる特許を生み出す方法論の構築に心血を注いできた。

出願書類の作成は、関連市場の調査、成功企業の特許分析、ローカルLLMによる発明抽出、そして出願後の振り返りといった特許を生み出すための11の工程の1つにすぎない。

書類作成の効率化に留まることなく、戦略の高度化に生成AIを組み込むことで、特許はこれまで以上に深いmoatになり得る。正しく位置づけられた出願は、特許の価値を高める。

あなたの事業のmoatは、どこにあるのか。

スピードか、データか、ブランドか、ネットワーク効果か、あるいは特許か。特許にmoatを求めるのなら、単にデータを蓄積してもmoatにならないように、単に出願を量産しても、それはnoiseにしかならないかもしれない。

あなたの特許はmoatになっているだろうか。

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*1 Warren Buffett が Berkshire Hathaway の 1986 年の年次書簡で GEICO のコスト優位を「a kind of moat that protects a valuable and much-sought-after business castle」 と評して以来、moat は戦略論の一翼となってきた。Buffett 自身は moat を定式化していないが、年次書簡で例示してきた類型を Pat Dorsey が 『The Little Book That Builds Wealth』 (2008) で4つのmoat—無形資産、スイッチングコスト、ネットワーク効果、コスト優位—に体系化した。Hamilton Helmer は『7 Powers: The Foundations of Business Strategy』(2016)で、持続的競争優位の類型を7つのpower—カウンター・ポジショニング、希少資源、規模の経済、ネットワーク効果、スイッチングコスト、プロセス・パワー、ブランド—として論じた。Peter Thielは『Zero to One』(2014)で、利益の源泉である独占を構成する4つの特徴—独自技術、ネットワーク効果、規模の経済、ブランド—を語った。

*2 データが単独でmoatになるか否かについては、近年のVC議論で繰り返し懐疑が示されてきた。Andreessen Horowitz “The Empty Promise of Data Moats“(Martin Casado & Peter Lauten, 2019)は、多面的な分析を行い、データだけではmoatにならないと結論した。Sequoia Capital “Generative AI’s Act Two“(Sonya Huang, Pat Grady & GPT-4, 2023)は「data moats are on shaky ground」 と述べ、同様に結論づけた。他方、物理世界からの収集を要する領域においては、データ収集が依然として高コストであるため、moatになり得るとする見方もある。

*3 筆者は、CNET Japan掲載の「どこまでやればいい?スタートアップのための特許戦略のKPI」という記事で、新たな市場を切り開くファーストムーバーは「どの程度の取り組みをすればよいのか?」という問いにつき、プロダクト当たりの出願件数(PPP)をKPIとしてPPP>2という指標を提案した。生成AIによって模倣の壁が下がっている昨今、3件よりも多くというニュアンスを強めてPPP≧3と表現してもよいかもしれない。

著者

大谷 寛(Kan Otani)
弁理士 / 森田・大谷特許事務所共同設立者
2013年よりスタートアップのための知財形成に取り組み、freee、ソラコム、ジグザグのIPO企業を含む多数のスタートアップの特許出願を手がける。2025年に森田・大谷特許事務所を設立し、生成AIを活用した知財実務の高度化に注力している。慶應義塾大学理工学部卒、ハーバード大学大学院修士(応用物理学)。2020年第1回IP BASE AWARDグランプリ受賞。IAM及びManaging IP選出の日本を代表する特許専門家。連載「スタートアップ知財の12年」。

スタートアップの新規性喪失を巡る一考察 補足

「スタートアップの新規性喪失を巡る一考察」(パテント、2019年1月号、共著)は、スタートアップの特許出願において頻発する新規性喪失の問題について整理した上で、実務上の指針を示しています。

脱稿後、米国最高裁が守秘義務を負う者に対する販売もAIA改正後の米国特許法102条(a)(1)における”on sale”に該当し、新規性を喪失させる先行技術を構成する旨の判断を示しました(Helsinn Healthcare S.A. v. Teva Pharmaceuticals USA, Inc.)。それに伴い、米国特許商標庁(USPTO)は注18に挙げた特許審査便覧(MPEP)における記載を改訂しています。したがって、現時点では、注18を根拠とする14頁左欄「4.実務上の指針(1)29条1項 NDAの活用」14-15行の「米国及び欧州」は「欧州」についてのみ正しいこととなります。

秘密裡の販売は、上述のとおり、新規性を喪失させる先行技術になるものの、優先日から1年以内のグレースピリオドであれば米国特許法102条(b)(1)(A)により先行技術となりません。NDA締結下で行われるあらゆる情報開示が先行技術となるものではないですが(Pfaff v. Wells Electronics, Inc.)、米国での権利化の可能性があるならば、発明の特徴的部分に関する情報開示をなんらかのかたちで行った場合には、それがNDA締結下であっても、遅くとも当該開示日から1年以内に日本出願を行い、優先日を確保することが実務的に望まれます。

事務所ウェブサイト公開

2019年11月1日に2017年1月5日の事務所設立から三年を前にウェブサイトを公開しました。website_PC_screenshot_20191103

投資家、起業家、弁護士、知人からのご紹介を主としてスタートアップとの出会いをいただいてきました。これからもこれまでの大切な方々からのご紹介に向き合っていくことは変わりません。ただ、ご紹介いただく際にウェブサイトがないことでご負担をおかけしてしまっていたかもしれません。また、こういったことも相談できるだろうかとお問い合わせをいただくこともあり、守備範囲が予め分からないことでご紹介いただく際にお手を煩わせてしまったかもしれません。

そうした観点から、弁理士大谷の守備範囲をコンパクトにお伝えするとともにその想い、哲学を一つのウェブサイトに纏めました。ミッションとタグラインの言語化は自ら行いましたが、それを視覚表現として美しくデザインしてくれたデザイナーの力を感じた機会でもあります。

今後とも引き続き宜しく願いいたします。

 

 

健全な模倣と不健全な模倣、スタートアップが特許を手にして直面する対立

スタートアップが自社事業のコアコンセプトを捉えた発明を成功裡に特許化できたとする。特許発明は、請求項という単位で記述され、請求項記載のすべての文言を充足する発明を用いた事業を他社が行うことは違法であり、当該請求項のいずれかの文言を充足しない発明であれば他社が類似事業において用いても合法である(例外はあるものの、ここでは省略する)。

スタートアップAがファーストムーバーとして走り出し、その事業が一定の顧客層に受け入れられていることが知られていくと類似事業をスタートアップBが開始することが少なくない。類似事業を開始するに当たり、当然市場の可能性、既存事業の有無等の評価が行われるため、スタートアップAの事業の存在をスタートアップBが知らない可能性は皆無であり、端的に言えば、スタートアップBはスタートアップAのコピーキャットである。

コピーキャットは必ずしも避難されるべきものではない。情報というものはそもそも自由に流通するものであり、自由な流通を一定の条件下において制約するのが特許制度を含む知的財産制度である。価値ある情報を生み出した者に報いることで、社会における価値創出を促進することを目的としている。したがって、ある企業がなんらかのかたちで接した情報を活かして事業を立ち上げ、それが先行企業の模倣であっても、先行企業の知的財産権を無断で用いるものでなければそれは原則として合法の模倣であって、健全な市場競争である。

スタートアップAとスタートアップBの関係に話を戻せば、スタートアップBによるスタートアップAの模倣がスタートアップAの特許発明を無断で用いるものでなければ、スタートアップBは適法に市場競争をするものであって、非難されるべき法的根拠はない。

しかしながら、人は一般に自らの所有物の価値を高く評価する傾向にあり、特許権についても例外ではない。スタートアップAは自らの特許発明を裁判所で争った場合に認容されるよりも広いものと考える傾向にあり、スタートアップBはスタートアップAの特許発明を逆に狭いものと考える傾向にある。この溝は、スタートアップAが独自のコンセプトを重んじる企業であり、スタートアップBはコンセプトが独自であることよりもそのエグゼキューションを重んじる企業である場合にさらに広がる。

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言い換えると、権利者は模倣が法的に合法の範囲についても無断の模倣は不健全なものとして考え、模倣者は逆に模倣が法的に違法の範囲についても問題のない健全なものとして考える傾向にある。

こうした倫理的な、あるいは感情的な溝がある状況においてスタートアップAが特許を行使しようとすれば、前提とする価値観が異なることから、スタートアップBの激しい抵抗に直面することになる。スタートアップAは、価値ある特許を手にしても、そこに深い溝が刻まれていることを理解した上で、紛争解決に向けた戦略を練る必要がある。

では具体的に、スタートアップAはスタートアップBにいかに向き合うべきであろうか。再現性をもってスタートアップにとって価値ある特許を成立させることが出来てきた今、ここの戦略立案に注力している。

六本木通りメンタリングデー

2019年1月よりシードステージのスタートアップを対象にご相談をお受けするメンタリングデーを設けます。

事業プランをお伺いして、知財の観点で考慮しておくべきこと、理解しておくべきことをフィードバックします。商標について、後手に回って解決に小さくない額の出費が避けられなくなることが少なからずあります。特許について、知っていたら良い特許出願をすることができたのに単に知らなかったからそれが不可能になっていることがあります。

特許については、状況によっては今、集中的な取り組みを始めることが事業の成長に大きく寄与することもあります。しかしながら、十分な取り組みを行うことがシードステージのリソースでは困難であることが多く、また、会社の状況について十分な情報が得られないことにより、最適な提案をし切れないことがあります。そこで、お互いに特許への集中的な取り組みの意味合いのコンセンサスが取れることを条件に少額出資の上、一株主として、出資後1年間特許出願等の知財支援をハンズオンで行います(実費のみ出資先負担)。

これまでいくつものスタートアップがシードステージから立ち上がっていく瞬間に立ち会ってきました。もっと出来た、というのが実感です。

専門家として、事業を理解した上での知財支援を客観的に行いつつ、一個人として、事業に一歩踏み込み、知財の事業成長への貢献をより大きなものとしていきたいと考えています。ご連絡お待ちしております。

プライバシーポリシー

追記「メンタリングデー」は2019年10月より「オフィスアワー」に一本化いたします。

弁理士大谷からのお願い-知財責任者のご指定-

弁理士大谷は、依頼者の事業を正しく理解した上で未来を変えていくスタートアップの特許・商標を最先端の実務で支えています。

事業を正しく理解することが出来なければ、その成長に寄与する打ち手としての特許・商標への取り組みをすることは出来ません。そして事業を正しく理解するためには、当職のカウンターパートが自社事業の今とこれからを正しく理解していることが欠かせず、このことは、当職のカウンターパートが取締役、執行役員等の役員レベルであることを多くの場合要求します。こうした適切なカウンターパートを知財責任者として定めて戴き、コミュニケーションを重ねていく中で、互いに事業と知財についての理解が深まり、価値のある成果を生み出すことができます。

起業直後に初めて起業家の方とお会いして、特許・商標への取り組みを始めた後、資金調達を経て会社のステージが変わっていくにつれて、一担当者に知財の問題を割り振って自ら関与しなくなることがあります。自社事業の今とこれからを正しく理解した上でどのような取り組みをすることが事業の成長を加速し得るかの検討を入社したばかりの一担当者と行うことは不可能です。

もちろん、会社の成長とともに社内弁護士が加わったり、役員ではないものの役員と極めて近い距離で戦略的な視点で業務を行っている方が加わったりすることがあります。こうした方を知財担当者として戴くことはあります。

いずれにしても、スタートアップがその限られたリソースの中で成果を生み出すためには、相応の知財責任者を定めていただき、経験を重ねていくことが不可欠であって、私一人の力で出来ることには限りがあります。会社の成長とともに知財責任者の変更又は知財担当者の指定が適切な場合には、後任の方にスタートアップの社内で引継ぎがなされることも不可欠です。大企業において数十人、数百人が日々知財の業務に当たっている状況において、事業の新しさを強みに極めて限られたリソースの中で成果を生み出すことを試みているのであって、当然の要請です。

しかしながら、これまで、特許出願を受任する際の委任契約書では知財責任者を明示して戴いておりましたが、スタートアップとのファーストコンタクトがほとんどの場合取締役であり、自社事業についての深い理解を有している方であることから、明示的に知財責任者のご指定をお願いしていないことが少なからずありました。

誰も注目していなかった「スタートアップ×知財」という領域で、少しでも広く知財に取り組む意義を伝えていくことを目的としてきたこの数年間は、これもスタートアップが知財に取り組むハードルを下げる観点で必要なことでしたが、環境は変わり、スタートアップがこれまで以上の大きな成長を目指す中で大手企業は欠かさず取り組んでいる知財への取り組みへの感度も高まっています。

これからは、取締役、執行役員を含む役員、社内弁護士又は協議の上定めたその他の知財責任者のご指定を必ずお願いすることとしていきます。

2022年7月22日改訂

グラフィクスとしての特許図面

特許出願に必要な書類は、願書、特許請求の範囲、明細書、図面と要約書です。

願書には、出願人の社名及び住所、発明者の氏名及び居所などを記載します。特許請求の範囲には、権利化したい発明を記載します。ここに記載した内容が審査対象になります。明細書には、権利化したい発明をその詳細を含めて説明します。ここで説明した内容の範囲で特許請求の範囲を審査に向けて書き替えることができます。図面は、明細書の説明を分かりやすくするために作成します。要約書は、出願人の立場としては必要ではないのですが、新たな発明を特許出願という行為によって社会に公開することの代償として一定期間権利を付与するという特許制度の目的達成を促すために、発明の内容を簡潔に第三者に伝えるためのものとして記載することが要求されています。

ここで、特許請求の範囲は権利化の対象である発明のコアコンセプトを記述していく書類となるため、とても重要なものですが、図面も重要な役割を果たします。たとえば新たなIoTサービスの発明を例として考えると、まず、そのサービスの提供に当たってデータの送受信を行うデバイスを特定し、それらの接続関係を図示します。次に、それらのデバイスの中でその発明の特徴的な処理を実行するデバイスを中心として、どのようなデータがそのデバイスに入力され、そこでどのようなデータ処理が行われ、そしてどこに向けてどのようなデータが出力されるのかという流れを図示します。

IT、IoT、AI、ブロックチェーンのようにソフトウェアが関わる発明を明細書で説明していく上で、目に見えないデータの抽象的な関係性を図式的に可視化していくこのプロセスは、特許請求の範囲の記載を決定していく前提として欠かせません。

また、データの入出力において表示画面を伴う場合には、UIを描きます。UXが発明において意味を持つような場合には、特許図面では通常行われている線画化をせずに画像としてスクリーンショットを用いることもあります。発明の挙動を実証した具体的な結果がある場合には、グラフとして示します。こうした図面とそれを参照してなされる明細書における説明は、抽象化して記述される特許請求の範囲に手触りのある確からしさを与えます。

白黒の線画を基本とする特許図面にインフォグラフィクスのような派手さはないものの、複雑な発明であればあるほど整理された図解は、特許請求の範囲における抽象化な記述と明細書における具体的な記述とをつなぐものとして大切です。

発明が実るまで

発明は、課題とその解決手段の組み合わせです。課題は、抽象度を上げていけば、どのような課題でも既に知られたものに帰着します。逆に抽象度を下げていけば、未解決の課題になっていきます。課題が未解決で独自のものであれば、自ずとそれに対する解決手段も独自のものになります。課題が既に知られているのであれば、なんらかの解決手段も世に存在するでしょうから、より優れた解決手段を見出すことが出来れば独自のものとなります。

課題と解決手段の独自の組み合わせがクリアになり、発明が実り、そして特許出願に至るまでのプロセスについて書きます。

課題設定という第一歩

課題は、既知のものであれ未知のものであれ、スタートアップが事業として取り組むのであれば、解決に値する課題であることが求められます。言い換えれば、スタートアップとして求められる急成長を見込める市場規模のある課題であることが求められます。課題を抽象度を上げて捉えれば対象市場は広がります。しかし、課題を抽象度を上げて捉えれば既存の解決手段が多く存在し、新たに生まれる発明は小さな改良発明になりがちです。十分な市場規模がありつつ、ありふれたものではなく独自性のある課題設定をすることが出来るか否かが発明の第一歩です。

既知の課題を抜本的に新たな視点で解決する発明も当然ありますが、そのような発明は稀有な存在です。たとえばブロックチェーンは、信頼の記録を特定の機関に依存するのではなく数学的に解決するという抜本的に新たな視点をもたらしました。経済的価値の移転が滑らかに行われるためには信頼できる記録が必要であるという基礎的な課題に独自の解を与えようとするとブロックチェーンに相当する発明をすることが求められてしまいますが、解決されるべきにもかかわらず多くの人が気付くことのできていない個別の課題を一早く見出すことができれば、既存の解決手段が存在しないブルーオーシャンになります。

コアコンセプトから発明の完成へ

課題設定の次は、解決手段の方向性が見えてきます。どのような切り口で課題を解決していくのかというコアコンセプトが見えてきます。こうすればいけるだろうという直感的な気付きもあるでしょうし、コードを書いていく中でクリアになることもユーザーインターフェース(UI)をスケッチする中でクリアになることもあるでしょう。アルゴリズムに軸足があるような発明の場合には、この段階で発明が特許出願をする上で十分な水準に達することがあります。ただし、多くの場合はまだ抽象度が高く、発明としてしっかりと実ってくるまで待つことが少なくありません。

特許出願は、権利化したい発明の内容を記述する「特許請求の範囲」という書面と、特許請求の範囲に記述する発明の意義を明らかにするとともにその発明をどのようにすれば実施することができるのかを明らかにする「明細書」という書面から構成されています。明細書において、具体例を通じて発明の意義と実施可能性を説明することができる段階に達して、発明は「完成」したと言うことができます。

コアコンセプトが見えてきた段階は、特許請求の範囲に書くべき内容が見えてきた段階で、スタートアップの立場からすると権利化したい内容が書けるのだから特許出願をするのに十分な水準に達していると感じられるかもしれないのですが、特許法はこの段階ではまだ発明が曖昧で抽象的であると考えます。このような段階で出願をすると単なる願望にすぎないと一蹴されるおそれがあります。単なる願望ではなく実際に社会を前に進めることのできる発明であることを特許庁に伝えることが必要になります。

特許出願に向けて

特許出願の1つの進め方は、新プロダクト又は新機能ローンチの少し前に着手して、ローンチ前日までに出願を完了するというかたちです。このかたちで進めると実際に開発を進める中でコアコンセプトが具体例に落とし込まれていて、発明として完成又は完成間近の段階に来ていますので、出願すべき発明があるか否かの判断がしやすいです。会社として、ローンチ前に出願要否の検討プロセスを入れるというかたちで仕組み化がしやすくもあります。

もう1つの進め方は、開発に先行して出願をしていくかたちです。特許権は、出願日に世界で新しいことが付与の一要件となっていますので、早く出すことができるのであればそのようにすべきです。しかし、発明者が鋭く未来を見抜いているようなケースでは開発に着手する前であっても発明が十分に完成していることがありますが、実際に手を動かして初めてさまざまな気付きが得られ、発明として完成していくのが通常であるため、抽象的な議論に留まってしまうことがあります。特に直近のプロダクトではなく次のプロダクトについての発明を開発に先行して議論するような場合には、手戻りを気にして具体例まで落とし込めずに発明が未完成の状況から進まないことがあります。

ご相談を受けて、特許への取り組みに意欲をもっていただいているにも関わらず、発明が完成しないケースをいくつも見てきました。私としては、ここは発明者が一歩前に踏み出してくれるのを待つほかなく、心苦しくおもうことがあります。起業家が発明するのを見守るだけでなく、起業家がもつ発明する力を引き出す役割を果たすことは出来ないか、最近はそのようなことを考えています。

実施可能性の点についてはこれまで説明をしてこなかったので、具体例の必要性に光を当てて出願が完了するまでのプロセスについて書きました。スタートアップが特許出願に取り組む時期を検討する際の指針にしていただければとおもいます。

2021年2月13日 初回ミーティング時に発明がまだ完成していないことも多く、現在は、そうした状況から特許出願に適した発明を認識するまでのプロセスを数か月かけて行うプランを提供しています。

イニシャルフィーという考え方

六本木通り特許事務所では、商標出願・特許出願において「イニシャルフィー」という考え方を採用しています。

「イニシャルフィー」は当事務所独自のコンセプトで、初めての出願案件の受任に当たって依頼者の事業を正しく理解するために必要となる各種検討に伴う費用です。

商標出願について

商標出願について考えると、商標とは文字等と用途の組み合わせですので、どういった文字・図形等をどのような業務を用途として用いるのかの特定が必要です。たとえば、オンラインバンキングサービスは銀行業務なのか、それともウェブサービスなのかという判断は必ずしも容易ではありません。ウェブサービスとして提供される銀行業務という二面性を有するという判断が妥当かもしれません。

こうした問題は「〇〇向けアプリをローンチします」というご説明をいただいたのみでは判断不可能で、直近どこに軸足があるのか、不随してどのような機能があるのか、また未来の可能性としてどのようなサービスに変化し得るのかという事業の展望を理解しなければ、正しい商標出願をすることは出来ません。

人工知能(AI)で商標出願を効率化という流れがあり、これは歓迎すべきものである一方、特にスタートアップが挑戦するこれまでに存在しない事業の場合、当然過去の類似出願のデータも存在しないことから、一般的な機械学習では解けない複雑さがあります。

特許出願について

特許出願についても同様です。発明は課題と解決手段の組み合わせで、一般に事業には複数の課題があり、各課題を解決するための手段にも複数の要素があります。どの課題に対するどの解決手段を発明として捉え、特許出願の対象とするかの特定が必要です。そして、審査を通過して特許権を成立させるためには、他社が容易にはその発明に思い至らなかった新しさが要求されることから、事業を構成するいくつかの特色のうち、どれが本質的な新しさと言えるのかを見極めることが必要です。

この問題を解くには、技術のみをご説明いただいても十分ではなく、なぜ今この事業なのか、対象事業が属する業界において広く受け入れられている常識はなにか、新規事業で未来はどう変わるのかといった点まで含めて、商標出願以上に深い事業理解をしなければ、正しい特許出願をすることは出来ません。

特に特許権は他社が無断で特許発明を用いていることを検出可能であって初めて価値を生むことが多く、ありふれた課題を複雑な解決手段で解決する発明よりも、これまでの常識では見過ごされていた新たな課題をシンプルに美しく解決する発明の方が特許出願に適しているため、深い課題理解がとても大切です。特許は特殊なテクノロジーをもった会社のためのものというイメージがありますが、正しく使えば、広くスタートアップとの親和性が高い制度です。

費用について

イニシャルフィーが商標出願・特許出願の受任の前提となるため、少なくとも一件目のご依頼は、グーグル検索でご覧になる他事務所の費用よりも当事務所は高額となるようです。二件目以降はイニシャルフィーは発生しません。

ただ、出願をすること自体が目的ではなく、事業の方向性と整合した出願による知財化によって、瞬間的な今の強みを持続的なものに変換していくことを目的としていただけるのであれば、「議論の中ではっとすることが何度かあった」と評価をいただくこともあります。

社内にはない「知財」という切り口で事業の強みを整理し、時にはこれまで意識していなかった強みを共に見い出していく。そうした役割を果たしたいと考えています。

イニシャルフィーについて

イニシャルフィー™は六本木通り特許事務所の商標です。

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