近年来，人工智能（AI）技术在全球范围内迅速发展，其应用场景从传统工业到智能家居、自动驾驶和精准医疗，覆盖了广泛领域。随着技术竞争的加剧，专利作为知识产权保护的重要形式，已成为企业参与国际竞争的重要工具。

中国企业在AI领域的技术积累和商业化能力显著提升，但在国际专利申请中仍面临诸多挑战。尤其是在日本这个全球技术创新的高地，专利申请过程需要应对严格的技术披露、审查和法律适配要求。本文结合日本特许厅网站上给出的AI相关技术的申请案例，探讨在日本申请AI相关专利时需要注意的几点关键要求。

  1.与可实施要件相关的要求

日本专利法中规定的可实施要件类似于中国专利法第26条第3款中关于说明书充分公开的规定，其要求应当在说明书中以本领域技术人员能够实施的程度明确且充分地记载本发明的详细说明。

AI相关技术的发明大致分为两种，一种是将AI应用于各种技术领域的发明，另一种是通过AI被预测为具有某种功能的产品的发明。在将AI应用于各种技术领域的发明中，通常使用包括多种类型的训练数据来进行机器学习，是否满足记载要件的判断取决于通过说明书的记载能否得出上述多种类型的数据具有一定的相关性或根据技术常识推定上述多种类型的数据之间存在相关性。在通过AI被预测为具有某种功能的产品的发明中，需要注意的是，如果在说明书中没有记载对实际生产出的产品进行评价的实施例，而AI的推定结果又不能代替实际制造出的产品的评价的情况下，则会认定为说明书的记载不满足可实施要件。

日本专利法中规定的权利要求的支持要件类似于中国专利法第26条第4款中关于以说明书为依据的规定，其要求权利要求所要保护的发明不能超过说明书中针对本发明的详细说明的记载范围。

如果不满足上述将AI应用于各种技术领域的发明中多种类型的训练数据之间具有相关性、通过AI被预测为具有某种功能的产品的发明中记载对实际生产出的产品进行评价的实施例，则也可能被认定为说明书的记载不满足支持要件。

另外，需要注意的是，如果为了寻求更大的保护范围在权利要求中记载了上位概念的训练数据中包含的多种类型的数据之间的相关性，但并没有在说明书中给予明确的说明和记载，则也会被认定为不满足可实施要件或支持要件的要求。

日本专利法中的明确性要求与中国专利法中的多条规定相关，其中与中国专利法第26条第4款规定的权利要求应当清楚的要求最为接近，其要求权利要求中的用词应当准确清晰，避免模糊不清或有歧义的表述，使本领域技术人员能够明确知晓专利所保护的具体内容。

在权利要求书中，即使权利要求的主题名称是“程序”以外的其他名称，如“模块”、“库”、“神经网络”、“支持向量机”、“模型”等，也会考虑到说明书、附图的记载以及申请时的技术常识，在权利要求的发明明确为“程序”的情况下，将其他的名称也视为“程序”。在这种情况下，即使主题名称不是“程序”，也满足明确性的要求。但是，需要注意的是，如果主题名称是“学习完毕模型”等，但权利要求的范围没有任何与“计算机”相关的记载，则即使考虑到说明书和技术常识，也无法判断是否是作为对计算机的指令的“程序”的情况下，会作为发明类型不明确而不满足明确性要件。

与创造性相关的发明的要求大致分为以下几种类型：

• 与训练数据的变更有关的发明

如果机器学习中使用的数据是已知的数据的组合，并且并没有产生显著的技术效果，则不满足创造性。如果对机器学习中使用的训练数据进行变更，并且产生了显著的技术效果，则满足创造性。

• 与对训练数据进行预处理和学习有关的发明

如果单纯对训练数据进行预处理和学习来提高预测的精度，则会被认定为是常规的技术手段，不满足创造性。如果对训练数据进行预处理和学习的方法并没有被公开，且能产生显著的技术效果，则满足创造性。

• 与生成AI的应用有关的发明

如果仅仅将由人类进行的业务通过生成AI进行系统化，则会被认定为不满足创造性。如果在生成AI中加入其他方法或特征，提高了生成的输出质量，则满足创造性。

• 与AI的预测方法的变更有关的发明

如果根据输入数据使用已知的预测方法预测输出数据，则会被认定为不满足创造性。如果在预测的过程中，对预测方法进行变更，并产生了显著的技术效果，则满足创造性。

• 与由人类进行的业务的系统化有关的发明

如果单纯将由人类新型的业务进行系统化，则会被认定为不满足创造性。如果在进行系统化的过程中，加入了新的特征或者方法，并产生了显著的技术效果，则满足创造性。

作者：北京品源专利代理有限公司 姜菲