2023年3月、GPT-4が公開された直後のことだ。GPT-4を触り始めて数日で、一つ気付いたことがあった。
私は、商標登録出願の願書に必要な「指定商品・指定役務」の選定に長く時間を費やしてきた。事業の説明を聞いて、その事業を営む上で関連する商品・役務を網羅的に拾い上げ、特許庁が認める文言に落とし込む—願書作成に欠かせない作業だ。
生成AIが注目を浴び出したばかりで何ができるのか世界中が手探りであった中で、依頼者の事業を短く説明して適切なプロンプトにすると、その事業から派生し得る商品・役務を驚くほど幅広く列挙することができた。
「メタバースにおけるライブ開催」と入力すると、「仮想ライブイベント」「アバター用仮想グッズの販売」「ライブチャット」「ファンクラブ」と次々に挙がる。私も依頼者自身も考えていなかったものまで含めて。
ただ、それだけでは商標登録出願には使えない。願書に書ける文言は特許庁が示す商品・役務の例示にならって決める必要がある。「ファンクラブ」と書いても、特許庁が求める明確性の基準を満たさなければ、そのままでは伝わらない。生成AIのもたらす発想を商標法上の文言に翻訳しなければならない。
二段階の翻訳—事業から業務に、業務から商品・役務に
そこで組み立てたのは、二段階の翻訳だった。
第一段階では、事業の説明を生成AIに渡し、「この事業を営む上で提供され得る一組の商品・役務」を列挙させる。ここでは創造性を解放する。依頼者自身が考えていない範囲まで広げることが目的だからだ。
第二段階では、第一段階で得られた商品・役務、すなわち依頼者の事業に伴う各業務を入力として、願書に記載可能な商品・役務の一覧から対応する商品・役務の候補を生成AIに選定させる。技術的には、願書に記載可能な商品・役務の一覧をチャンク単位に分割して埋め込み（embedding）を行ったデータベースから、第一段階の各出力との関連性が高いチャンクを抽出し、その中から候補を選ばせる—いわゆるRAG（Retrieval Augmented Generation）の構成である。各候補には類似群コードが紐づき、そのまま先行商標調査の入力として使える。
二段階に分けることで、「広げる」処理と特許庁の文言に「落とし込む」処理が分離される。広げるだけでは出願に十分とは言えず、特許庁の文言に合わせるだけでは依頼者の頭の中にあるものしか拾えない。両方が要る。
それまで多くの時間を費やしてきた作業が劇的に効率化されることを目の当たりにして、「これは発明だ」と直ちに特許出願の準備を進めた。
権利化にあたっては、発明を最上位の抽象度で表現する独立項を第一段階のみで構成した。第二段階は、明細書で詳細を開示しつつ、従属項に置き、独立項の射程からは外している。事業説明を入力として、入力に含まれない商品・役務まで含めて生成AIに列挙させる—この一手こそが新しいのであって、商標法上の文言への翻訳は付加的な特徴として位置づけた。
成立した特許第7620967号は、商標登録の文脈において、事業説明を起点とする生成AIによる商品・役務の展開を広く射程に収めている。
「自分で出す」のその先——指定商品・役務の死角
私は以前、「30分で出来る、スタートアップの初めての商標出願」という記事を書いた。スタートアップの一件目の商標出願は、外形だけを見れば、スタートアップが自社で短時間で進められる。J-PlatPatで先行商標を調べ、願書を作り、特許庁に提出する。手数料以外の負担はそれほど大きくない。
そこでも書いたのだが、最大の難所が一つある。願書に記載する指定商品・指定役務をどう選ぶかだ。
商標登録で最も典型的な失敗は、出願時点で創業者の視界に入っている範囲だけを指定してしまうことである。一年後、二年後の事業展開で、当初指定した範囲を超える業務を行うことが少なくない。ほとんどのケースにおいてそうなると言ってもよい。その時点で他社が先に登録していれば、自社のブランドをそうした新たな事業で使えなくなる。新規性が高い事業ほどこの罠にはまりやすい。
具体例を挙げる。「メタバースにおけるライブ開催」というサービスを始めるスタートアップが、自社で願書を作るとする。エンタメ系の役務だと考え、第41類「コンサートの企画又は運営」を指定する—ここまでは自然な判断だろう。
ところが、「メタバースにおけるライブ開催」という事業説明をこの発明に従って生成AIに入力すると、第一段階で「仮想ライブイベント」「アバター用仮想グッズの販売」「ライブチャット」「ファンクラブ」、さらには「イベントスポンサーシップ」といった商品・役務が提示される。続く第二段階では、それぞれを特許庁の文言に翻訳していく。「仮想ライブイベント」であれば、第41類の「コンサートの企画又は運営」(類似群コード41E01)、「インターネットを利用して行う映像の提供」(類似群コード41E02)、「インターネットを利用して行う音楽の提供」(類似群コード41E03)といった複数の役務候補へ展開される。
事業が拡大した一年後、アバター用仮想グッズが収益の柱の一つになり始めたタイミングで、十分に対応をしたと考えていた商標登録でそれがカバーされていなければどうなるだろうか。ワーストシナリオとして、他社がその範囲で先に商標を登録してしまっていたら？
収益モデルが確立し、これから成長を加速していくというタイミングでブランド変更を余儀なくされることになる。
効率化ではなく高度化
2023年4月8日に最初の出願を行い、優先権主張を重ねながら2024年4月にPCT出願、2025年1月に日本で特許権が成立した。ChatGPTで2023年3月19日から4月8日まで、OpenAI APIで2023年4月5日から4月8日まで、仮想事例でそれぞれ検証を行った。新規性喪失の例外規定の適用を受けるため、二通の証明書を提出している。GPT-4の公開直後の三週間、ほぼ毎日検証を重ねた上での出願だった。
生成AIの登場以降、知財実務には「効率化」と「高度化」の二種類のインパクトがある。前者は既存の作業時間を短くする。後者は、これまで人間が行っていたことを一層高い水準で行うことを可能にする。
この発明は、前者に留まらず、後者でもある。指定商品・役務の選定は、これまで弁理士が依頼者にヒアリングして書き起こす作業だった。生成AIを介在させると、依頼者の説明から事業を構成する業務を幅広く展開し、それらを特許庁の表現に落とし込む作業に変わる。弁理士の役割は、ここで変容している。
知財実務の現場では、こうした変革*1はあちこちで起き始めている。本発明はその一例にすぎない。
注
*1 知財業務全体における生成AIによる変革については、別稿「生成AIによる知財業務の変革と今後の展望」『生成AIによる業務効率化と活用事例集』（研究開発リーダー、2025年）で論じています。
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森田・大谷特許事務所では、商標登録出願業務にこの発明を適用して日々業務を進めている。新規性の高い事業を営むスタートアップで指定商品・役務を十分に選定してから出願に臨みたいとお考えの方は、当事務所の支援を是非選択肢に入れていただきたい。
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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」。