エグゼクティブ・サマリー：人工知能関連発明は米国および中国のいずれにおいても特許を受け得るが、いずれの法域も、「AI」という抽象的なラベル自体を保護するものではなく、既知のモデルを新たな分野で汎用的に使用することに報いるものでもない。米国実務は Alice/Mayo の特許適格性フレームワークを適用し、現行のUSPTOガイダンスは、クレーム全体、技術に対する具体的な改良、およびその改良をクレームされた機構に結び付ける証拠を重視している。適切に裏付けられた宣誓書・宣言書は審査中に役立ち得るが、不足している開示を治癒することはできない。中国は、技術的解決手段要件、精神活動の除外、創造性判断、およびアルゴリズム的特徴が技術的特徴とどのように相互作用するかの説明に対する高度な要求を通じて、多くの点で同様の結論に到達する一方、明示的な倫理およびデータガバナンスの審査も課している。両制度はいずれも、適格な自然人発明者と、主張される技術的効果を生じさせるアーキテクチャ、訓練プロセス、入力、出力、および因果的機構についての十分な開示を要求する。したがって、最も堅

エグゼクティブ・サマリー： 本稿は、韓国法上は特許適格性を有するように見える韓国発のソフトウェアおよびAI特許出願が、米国の特許適格性法理の下ではなお重大な障害に直面し得る理由を説明する。韓国法は、請求発明が「自然法則を利用した技術的思想」であるか、またソフトウェア関連発明については、ソフトウェアによる情報処理がハードウェアを用いて具体的に実現されているかに重点を置く。これに対し米国法は、請求項が法定カテゴリーに該当するか、かつ抽象的アイデア、自然法則、自然現象などの司法上の例外を回避しているか、またはそれらを十分に適用しているかを問う。本稿は、韓国大法院および特許法院の判断と、米国最高裁判所および連邦巡回区控訴裁判所の権威を併せて検討し、サーバ、プロセッサ、データベース、AIモデル、またはコンピュータ可読媒体を単に記載することは、韓国の一部の文脈では特許適格性を支えるのに足りる場合があるが、米国でその請求項がデータ収集、分析、事業上の意思決定、精神活動、または汎用コンピュータによる実装として性格付けられる場合には、米国§101を満たさないことが

エグゼクティブ・サマリー：特許出願書類は、法的には当業者の視点から評価される。しかし、その実務上の成否は、はるかに広い読者層に左右される。すなわち、特許審査官、継続出願を担当する代理人、外国代理人および国内段階の審査官、裁判官、相手方代理人、陪審員、ならびにライセンシング部門および事業部門である。本稿は、解決策は読者ごとに発明の異なる説明を書き分けることではなく、一つの首尾一貫した開示を層状に構築することにあると論じる。すなわち、理解しやすい技術的導入から始め、請求項を中心とした関係性と作動上の実装詳細へと進み、明示的に関連付けられた代替案とフォールバック・ポジションを保持するのである。一貫した用語と統合された組合せは審査を容易にし、§ 112 を満たす。技術的説明はソフトウェアおよびAI関連の特許適格性の主張を強める。明確な補正根拠は、米国および外国での審査における柔軟性を維持する。権利範囲を意識した表現は、クレーム解釈および § 112(f) のリスクを低減する。そして、代表的実施形態、有用な図面、行為主体を意識した請求項、ならびに検出可能な

エグゼクティブ・サマリー: 本稿は、Subject Matter Eligibility Declarations（「SMED」）が、§ 101 に基づく拒絶に対応して事実記録を構築するための有用な審査手続上のツールとなり得るが、それは規律をもって用いられる場合に限られる、と論じる。SMED は、発明者または専門家に対して、請求項が特許適格であると宣言させるものであってはならない。むしろ、明細書および請求項が具体的な技術的改善を記載しているものとして当業者（person of ordinary skill in the art）がどのように理解するかを示す、請求項に紐付けられ、裏付けのある技術的事実を提供するものであるべきである。本稿は、USPTO の SMED ガイダンスが、審査中に出願人が適格性に関する証拠を組み立てる助けとなり得る一方で、連邦巡回控訴裁判所の法を変更するものではなく、請求項自体が当該改善を記載していなければならないという要件を緩和するものでもないことを説明する。二つの Swoop 宣誓書をケーススタディとして用い、本稿は、有

エグゼクティブ・サマリー 特許権利化は法的知識労働であるが、同時に反復可能なプロセス業務でもある。新規出願、方式手続、権利譲渡、情報開示陳述書（IDS）の提出、USPTO通知の処理、特許査定、特許発行、維持年金、外国出願およびポートフォリオ報告は、いずれも正確な情報、適時の引継ぎ、信頼できる統制、ならびに適切な専門職による監督に依存する。本ホワイトペーパーは、リーン・シックスシグマ、自働化（jidoka）、従来型自動化および人工知能（AI）を統合的な運用モデルとして適用することにより、特許オペレーションを改善できると論じる。リーンはムダと遅延を削減し、シックスシグマは欠陥とばらつきを減らし、従来型自動化は安定したルールベースの作業を一貫して実行し、AIは非構造化情報の処理、比較、分類および文案作成を支援し得る。自働化は、決定的に重要な品質原則を提供する。すなわち、プロセスが情報の欠落、矛盾、無権限、信頼性欠如または承認範囲外を検知した場合、ワークフローは停止し、問題を封じ込め、異常を可視化し、適切な責任者に振り分け、是正およびガバナンスのための記