中国専利審査指南の改正内容について（2026年1月1日施行）【中国】【特許】【実用新案】【AI】
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専利審査指南改正内容の詳細について（2026年1月1日施行）
１．改正の概要
国家知的財産局は、2025年11月10日付にて、特許・実用新案・意匠の審査・審判における運用ルール及び審査基準を定めた「専利審査指南」の改正内容を公表し、2026年1月1日より施行することを発表した。この改正については、2025年4月30日に改正案が公表され、パブリックコメント募集が行われている。本稿では、改正案からの修正内容を指摘しつつ、本改正の具体的な内容を紹介する。
２．主な改正ポイント
本改正は、形式審査、実体審査、PCT出願、審判、手続き関連の全分野におよび、主に以下の18項目の改正ポイントを含む。人工知能（AI）等に関する発明やビットストリームを含む発明の審査基準・審査事例が追加されたことが、特に注目される。また、願書に記載すべき発明者情報の追加や、進歩性の審査基準の追加、特許期間調整の延長期間算定ルールの一部変更等も、実務への影響が比較的大きな項目と言える。
- 形式審査部分
- 実体審査部分
- PCT出願関連
- 復審・無効審判関連
- 手続き関連
３．改正内容
- 形式審査部分
本改正では、AI技術の発展を受けて、専利出願の願書に記載される発明者は自然人でなければならないこと、「発明創造の実質的特徴に創造的な貢献をした人」との定義を満たす真の発明者でなければならないことが強調された。発明者の資格は通常は審査の対象にならないが、真の発明者ではないとの証拠がある場合は除く、との規定も追加された。
現行の願書では、第一発明者についてのみ、身分情報として、国籍と、中国籍の場合には身分証明書番号の記入が求められている。本改正では、発明者全員について身分情報の記入が必要となることが規定された。
これについて、先日実施された知的財産局による改正説明会の説明によれば、改正の趣旨としては、外国籍も含む全発明者に対し身分情報（国籍及び身分証明書番号）の記入を要求するものである。しかしながら、知的財産局に確認したところ、2026年1月1日から当面の間は、中国籍の発明者についてのみ国籍及び身分証明証番号の記入が必要とされ、外国籍の発明者については国籍のみの記入が必要とされる、とのことである。（将来、この運用に変更があった場合には、すぐに皆様にお知らせします。）
また、4月に公表された改正案では、願書に記載する発明者の身分情報、出願人の身分情報及び連絡先情報が正しいものであるかについて、代理事務所が責任を有するとの規定があったが、本改正では、「代理事務所は出願人の身分情報及び連絡先情報が真実のものであるか確認しなければならない」と規定された。
本改正では、優先権主張を伴う親出願から分割された分割出願において、出願時に優先権主張がなされなかった場合、「優先権主張をしなかったとみなす」旨の通知書が発行されることが規定された。出願人は、当該通知書の受領日から2か月以内に所定の回復料を納付して、優先権の回復を請求することができる。
従来の実務でも、親出願が優先権主張を伴う場合、分割出願で優先権主張をしなかったとしても、後日に優先権の回復が認められていた。本改正は、こうした既存のルールを変更するものではなく、回復プロセスを明確化したものに過ぎない。
- 実体審査部分
専利法第25条第１項第４号では、「動物及び植物品種」は特許権による保護の対象外と規定されている。本改正では、この「植物品種」について、「人工的に選抜育種された、または発見後に改良された、形態的特徴および生物学的特性が一致し、遺伝形質が相対的に安定している植物群」と定義した。この定義は、中国の「種子法」及び「植物新品種保護条例」における定義と一致している。
本改正は、「種子法」及び「植物新品種保護条例」との間で用語の定義を統一すると同時に、定義を満たす植物新品種は、「種子法」に規定された植物新品種権による保護の対象となる一方、定義を満たさない育種の中間材料等は、専利法の保護対象になり得るという、両法の補完関係を明確にしたものである。
本改正では、更に具体的に、自然界において発見された、技術的処理を経ていない天然の野生植物は、専利法第25条第1項第1号に規定される「科学上の発見」に該当し、特許権による保護の対象外だが、野生植物が人工的な選抜育種または改良を経ており、産業上の利用価値を有する場合には、「科学上の発見」には属さず、保護対象となり得ることが明記された。
なお、知的財産局が2025年12月4日に公表した「専利審査指南改正内容の解説」には、「植物品種」であるか否かの更に具体的な判断例が示されているが、ここでの紹介は省略する。
同一出願人が同じ内容の発明・考案について同日に特許・実用新案の両方を出願することを認める、いわゆる特実同日出願制度では、出願人は、同日に同じ発明・考案について、それぞれの願書において同制度を利用することを声明して、特許出願と実用新案出願とを行うことが可能である。
現行の制度では、実用新案出願が設定登録された後、特許出願の審査において、その他の登録要件が全て満たされていると判断された際に、出願人に対し、実用新案権を放棄するか特許出願を補正して二重特許の問題を回避するかのいずれかの選択を求める通知が発行される。出願人が通知への応答時に実用新案権の放棄を表明した場合、特許権の設定登録がなされ、実用新案権は特許権の設定登録の日から放棄される。
これに対し、今般の改正では、まず、同日に同じ発明・考案について特許出願と実用新案出願とをしておきながら、それぞれの願書において同制度の利用を声明しなかった場合、専利法第9条1項に規定の重複特許の拒絶理由に該当するものとして処理されることが確認された。次に、同制度の利用を声明して出願した場合、特許出願について審査により拒絶理由が発見されなかった場合に、出願人に対し、期限内に実用新案権の放棄を宣言するようにとの通知が出され、出願人が実用新案権を放棄すれば、特許権の設定登録がなされ、実用新案権は特許権の設定登録の日から放棄されること、出願人が実用新案権の放棄に同意しなければ、特許出願は拒絶されることが規定された。また、出願人が期限内に応答しない場合には、特許出願は取り下げたものとみなされる。
先日実施された知的財産局による改正説明会によれば、改正審査指南施行後は、特実同日出願制度の利用を声明して出願した場合、先に登録された実用新案権を放棄しない限り、たとえ出願過程で請求項の内容を実用新案と異なるものに補正したとしても、特許出願を権利化することはできなくなる、とのことである。そして、この特実同日出願に関する扱いは、出願日に関係なく、2026年1月1日以降に登録手続きをとる全ての出願に適用される。ただし、具体的な運用については明らかにされておらず、改正審査指南施行後の知的財産局の取扱いが注目される。
知的財産局の解説によれば、特実同日出願制度は、当初、審査待ちの特許出願が積滞し、権利化に時間がかかるとの問題を解決すために導入された。しかし、現在ではAI、ビックデータ、遺伝子技術等の高度な技術に関する出願が増加して同制度の利用件数が減少している。また、特許出願の審査期間が大幅に短縮され、更に優先審査等の審査加速方法も導入されたために、同制度の利用の必要性も薄れてきている。今般の審査指南改正は、特実同日出願の手続き面の要件を強化して利用者の選択の自由度を下げることで、制度趣旨に則った利用のみを促す目的があると思われる。
進歩性審査基準の中に、「技術的課題の解決に寄与しない特徴は、たとえ請求項に書き入れたとしても、通常、発明の進歩性に影響を与えることはない。」との一文が追加され、以下の具体例が追加された。
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【例】 あるカメラに関する発明において、発明が解決しようとする技術的課題は、「より柔軟なシャッター制御の実現」であり、この技術的課題は、カメラ内部の関連する機械構造および電気回路構造の改良によって実現されるものである。審査官が請求項に記載の発明は進歩性を有しないと指摘した後、出願人は、請求項に、カメラ外装の形状、ディスプレイの大きさ、バッテリー収納部の位置などの特徴を追加した。 しかし、明細書には、請求項に追加されたこれらの特徴と、上述の技術的課題の解決との間に何らかの関連があることは記載されていない。追加されたこれらの特徴は、請求項の主題（訳注：カメラ）に暗示的に含まれる通常の構成要素であるか、又は当業者が通常の技術的知識や通常の実験手段により容易に得られるものであり、出願人は、これらの技術的特徴が請求項に記載の発明にいかなる更なる技術的効果をもたらすかについて、証明する証拠や十分な理由説明を提示しなかった。 よって、これらの技術的特徴は、当該技術的課題の解決に寄与しておらず、請求項に記載の発明に進歩性をもたらすものではない。 |
上記の改正は、現在の進歩性の審査基準を踏襲するものではあるが、今後の進歩性の審査に少なからぬ影響を与える可能性がある。
中国の進歩性において、ある技術的特徴に基づく進歩性が認められるためには、通常、当該特徴により優れた技術的効果がもたらされることが求められる。更に、化学分野では、当該効果が実験データ等により証明されていることが求められる。即ち、従来の進歩性審査においても、審査官は、発明の技術的課題の解決に寄与する特徴を重視する審査を取ってきた。上記の審査基準の改正は、このような従来の審査方針に明文の根拠を与えるものである。改正後、審査官は、より大きな裁量権をもって、発明による技術的課題の解決に寄与する技術的特徴と、寄与しない技術的特徴とを区別し、前者のみを対象に進歩性の審査を進めることが可能になる。
改正後の審査基準に基づき、請求項に記載された特定の技術的特徴が、発明による課題の解決に寄与しないと判断された場合、出願人は、まず、審査官が認定した技術的課題の妥当性を検討し、認定が誤っていると考えた場合には、これに反論する必要がある。次に、当該技術的特徴が発明による課題の解決に寄与しないとの認定に対し、明細書の記載や補充の実験データ等を用いて反論することができる。そのため、改正後の実務では、明細書に、それぞれの技術的特徴とそれによる効果の関係を説明しておくことが、一層重要になる。
更に、上記の規定は、発明の解決課題と関係のない特徴を追加する補正が行われた出願を、審査官が拒絶する際の根拠ともなり得る。例えば、進歩性欠如の拒絶理由に応答する際、直接拒絶査定となることを避けるために、請求項に重要ではない特徴を付け加える補正を行った上で、意見書で審査官の認定に反論することは、実務上、比較的頻繁に行われている。改正後は、上記の規定を根拠に、このような出願が直接拒絶される可能性が高まることも考えられる。知的財産局は現在、審査期間の短縮に積極的に取り組んでおり、本改正の目的には、審査資源の節約と審査スピードの向上も含まれることが明らかである。
今回の改正で最も注目されるポイントの一つは、AI等関連発明の審査基準が拡充されたことである。
従来、審査指南第二部分第九章第６節に設けられていた「アルゴリズム特徴又はビジネスの規則及び方法特徴を含む特許出願の審査関連規定」と言うセクションの名称が、「人工知能やビッグデータ等に関する、アルゴリズム特徴又はビジネスの規則及び方法特徴を含む特許出願の審査関連規定」へと変更され、更に、公序良俗要件、進歩性、実施可能要件に関する審査基準や審査事例が拡充された。今回追加された内容の一部は、2024年12月に知的財産局が公表した「AI関連発明の特許出願ガイドライン（試行）」に記載されていた内容を踏襲している。
具体的な改正内容は、以下①～④の通りである。
- ①審査原則の明確化
従来、「アルゴリズム特徴又はビジネスの規則及び方法特徴を含む発明の審査の対象は請求項に記載された発明であると規定されていたが、更に、「必要時には明細書の内容に対して審査すべき」との規定が追加された。この変更は、これまでの審査の原則を明確化するものに過ぎない。
- ②公序良俗違反要件の審査基準・審査例の追加
新たに、専利法第5条第1項に規定の公序良俗要件に関する審査基準が設けられ、「アルゴリズム特徴又はビジネスルール・方法特徴を含む特許出願が、データ収集、ラベル管理、ルール設定、レコメンデーションなどにおいて、法律違反、公序良俗違反、または公共の利益を害する内容を含む場合、特許法第5条第1項の規定に基づき、特許権を付与することはできない。」ことが規定された。
更に、専利法第5条第1項違反の例として、以下の２つの審査事例が追加された。AI等関連発明に限らず、中国の特許審査では、「個人情報保護法」等の現行の中国の他の法規に反する発明は、公序良俗要件違反と判断される点に注意が必要である。
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【例１】 ビッグデータに基づく商業施設内のマットレス販売支援システム
出願の概要： 出願に係る発明は、ビッグデータに基づく商業施設内でのマットレス販売支援システムであり、カメラモジュールおよび顔認識モジュールを通じて、顧客の顔の特徴情報を採集して顧客の身元識別情報を取得し、収集した情報に対してデータ分析を行い、顧客のマットレスに対する真の好みを評価し、事業者による精度の高いマーケティングを支援するものである。
請求項： ビッグデータに基づく商業施設内でのマットレス販売支援システムであって、マットレス展示装置および管理センターを含み、 前記マットレス展示装置は、制御モジュールおよび情報収集モジュールを備え、マットレス製品の展示および販売支援を行い、顧客データを収集するために用いられ、 前記情報収集モジュールは、カメラモジュールおよび顔認識モジュールを備え、顧客の顔の特徴情報を採集し、キーポイント検出アルゴリズムにより顔の姿勢を補正して正規化された顔画像を得、正規化された顔画像に対して、顔検出アルゴリズムにより認識対象となる顔領域を特定し、さらに主成分分析（PCA）手法を用いて顔領域から顔特徴量を抽出することで、顧客の身元識別情報を取得し、 前記管理センターは、管理サーバおよび分析支援システムを備え、 前記管理サーバは複数のマットレス展示装置を管理し、 前記分析支援システムは、前記顧客の身元識別情報に基づき、マットレス展示装置により収集されたデータを利用して顧客の真の好みを分析し取得し、その分析結果を管理センターにフィードバックすることを特徴とする、
分析及び結論： 個人情報保護法の関連条項においては、公共の場所に画像収集装置や個人身分識別装置を設置する場合、公共の安全を維持するために必須な場合に限られ、更に、国家の関連規定を遵守しなければならず、かつ明確な注意表示を設けなければならないと規定されている。収集された個人の画像や身分識別情報は、個人の明示的な同意を得た場合を除き、公共の安全を維持する目的にのみ使用することができ、その他の目的には使用してはならない。 本発明は、画像収集および顔認識の手段を、商業施設などの営業場所において、マットレスの精度の高いマーケティングに利用するものであり、公共の安全を維持するために必須な場合には該当しない。さらに、顧客のマットレスに対する真の好みを取得及び分析するために、顧客の顔情報を収集し、身元識別情報を取得する行為は、明らかに顧客が気づかない状況で行われており、出願の中でも、データ取得又は情報収集が合法的、合理的なものであることは示されていない。したがって、本発明は法律に反するものであり、専利法第5条第1項の規定に基づき、特許権を付与することはできない。 |
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【例２】 無人運転車両の緊急時意思決定モデルの構築方法
出願の概要： 出願に係る発明は、無人運転車両の緊急時意思決定モデルの構築方法であり、歩行者の性別および年齢を障害物データとして用い、訓練された意思決定モデルを通じて、障害物の回避が不可能な状況において、保護対象と衝突対象とを判定するものである。
請求項： 無人運転車両の緊急時意思決定モデルの構築方法であって、 無人運転車両の履歴環境データおよび履歴障害物データを取得するステップであって、前記履歴環境データは、車両の走行速度、同一車線上の障害物との距離、隣接車線上の障害物との距離、同一車線上の障害物の移動速度および移動方向、隣接車線上の障害物の移動速度および移動方向を含み、前記履歴障害物データは、歩行者の性別および年齢を含む、ステップと、 前記履歴環境データおよび履歴障害物データに対して特徴抽出を行い、これを意思決定モデルの入力データとし、障害物を回避不能な状況における車両の履歴走行軌跡を意思決定モデルの出力データとして、履歴データに基づいて意思決定モデルを訓練するステップであって、前記意思決定モデルはディープラーニングモデルである、ステップと、 リアルタイムの環境データおよび障害物データを取得し、無人運転車両が回避不可能な障害物に直面した場合に、訓練済みの意思決定モデルを用いて、当該無人運転車両の走行軌跡を決定するステップと、を備える方法。
分析及び結論： 本発明は、無人運転車両の緊急時意思決定モデルの構築方法に関するものである。人の生命は、年齢や性別にかかわらず、同等の価値と尊厳を有している。無人運転車両の緊急時意思決定モデルが、回避不能な事故の場面において、歩行者の性別や年齢に基づいて「保護される対象」と「衝突する対象」を選択するとしたら、すべての人の生命は平等であるという公衆の倫理・道徳的観念に明らかに反している。さらに、このような意思決定方式は、社会に存在する性別や年齢に関する偏見を強化するだけでなく、公共の移動手段に対する安全性への公衆の不安を引き起こし、科学技術および社会秩序に対する信頼を損なうおそれがある。したがって、本発明は社会道徳に反する内容を含んでおり、専利法第5条第1項の規定に基づき、特許権を付与することはできない。 |
- ③進歩性の審査例の追加
AI等関連発明の進歩性の審査例として、以下の二例が追加された。審査基準そのものには、特に変更はなく、事例のみの追加である。
今回追加された２例は、いずれもAIアルゴリズム・モデルを特定の技術分野に応用するものである。即ち、引用発明と応用シーンは異なるが、アルゴリズムやモデルは同一である場合の進歩性判断の事例が示されている。知的財産局の「審査指南改正内容の解説」では、これらについて、「発明にかかるアルゴリズムやモデルが、従来技術に対して、応用シーンや処理対象は異なるものの、アルゴリズムのフローやモデルのパラメータ等の面で実質的な改変を行っていない場合、通常は進歩性を有しない」と説明されている。
以下の例18の「画像から船舶の数を識別する方法」では、引用文献に開示された樹上の果実の数を識別する方法と比べ、画像情報のマーキング、データセットの区分け、モデルの訓練等のステップが特に変更されていないため、船舶分野に特有の具体的な技術的課題を解決しているとは言えず、進歩性を有しないと判断された。
例19の「鉄スクラップの等級を分類するためのニューラルネットワークモデルの構築方法」は、実際の裁判例に基づく例である。例19の方法は、引用文献記載の発明と、鉄スクラップの分類という応用シーンは類しているものの、引用発明とは異なる課題を解決するために、モデル訓練過程において畳み込み層およびプーリング層の経路数や階層設定を調整し、引用発明とは異なる効果を実現している。そのため、AIアルゴリズムやモデルを調整して、特定の応用分野の技術的課題を解決し、有利な効果を得るものであり、進歩性を有すると判断されている。
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【例18】 船舶の数を識別する方法
出願の概要： 出願に係る発明は、船舶の数を識別する方法を提案するものであり、船舶の画像データを取得し、深層学習によって検出データモデルを訓練することで、現在の海域における船舶数を正確に識別するという技術的課題を解決するものである。
請求項： 船舶の数量を識別する方法であって、 船舶の画像データセットを取得し、データセット中の画像情報を前処理して、画像中における船舶の位置と境界情報をマーキングし、当該データセットを訓練データセットとテストデータセットに区分けするステップと、 上記訓練データセットを用いて深層学習を行い、訓練モデルを構築するステップと、 上記テストデータを訓練モデルに入力して訓練を行い、船舶のテスト結果データを得るステップと、 上記船舶のテスト結果データに所定の誤差パラメータを乗算することにより、実際の船舶数を特定するステップと、を備える方法。
分析と結論： 引用文献1では、樹上の果実の数を識別する方法が開示されており、画像情報の取得、果実の位置と境界のマーキング、データセットの区分け、モデルの訓練、実際の果実数の特定といったステップが具体的に開示されている。 本願発明と引用文献1記載の発明との違いは識別対象のみである。船舶と果実は、外観、体積及び存在する環境等が異なるが、当業者にとっては、実際の数量を識別するために必要な情報のマーキング、データセットの区分け、モデル訓練等のステップは、いずれも画像上の識別対象の位置関係に基づいており、請求項中にも、識別対象の違いにより深層学習やモデル訓練における訓練手法やモデル構造等に変更を加えたことは示されておらず、画像上の船舶データに対するマーキングと、画像上の果実データに対するマーキングを行って訓練用データセットを取得し、モデル訓練を行うという一連の手法については、ディープラーニングの手法、モデルの構築、訓練過程等において調整や改良がなされていない。したがって、請求項に記載の発明は、進歩性を有しない。 |
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【例19】 鉄スクラップの等級を分類するためのニューラルネットワークモデルの構築方法
発明の概要： 鉄スクラップは、回収・保管の際に鋼材の平均寸法に基づいて等級分類を行う必要があるが、実際には雑然と積み重ねられて保管されるため、人手による寸法測定および等級判定は効率が低く、分類の正確性にも限界がある。 出願に係る発明は、鉄スクラップの等級分類用ニューラルネットワークモデルの構築方法を提案するものであり、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による学習を通じて、等級分類の出力を有する分類モデルを構築することで、鉄スクラップの等級分類における作業効率と分類精度の向上を図るものである。
請求項： 鉄スクラップの等級を分類するためのニューラルネットワークモデルの構築方法であって、前記モデルは貯蔵された鉄スクラップの等級分類に用いられ、 複数の画像を取得し、複数の画像の異なる鉄スクラップ等級を特定し、前記画像に対して前処理を行い、異なる等級の画像データの特徴を抽出し、抽出された異なる等級の画像データの特徴を畳み込みニューラルネットワーク（CNN）により学習させ、等級分類出力を有する等級分類ニューラルネットワークモデルを形成するステップを含み、 当該画像データ特徴の抽出は、画像画面の画素点マトリックスデータに対して畳み込みニューラルネットワークの畳み込み計算を行った集合を抽出するものであり、畳み込み層または畳み込み層とプーリング層で構成される複数の経路の出力集合により実現される、画像中の物体の色、エッジ特徴、およびテクスチャ特徴の抽出と、画像中の物体のエッジとテクスチャとの間の関連特徴の抽出とを含み、 前記エッジおよびテクスチャ間の関連特徴の抽出の畳み込み層の演算経路の数は、画像中の物体の色、エッジ、テクスチャ特徴の抽出の経路の数より多いことを特徴とする、 ニューラルネットワークモデルの構築方法。
分析及び結論： 引用文献1は、再生資源の由来が複雑で種類が多く、材質の差異も大きく、鉄スクラップが「料豆」「プレス材の残材」「ブロック状スクラップ等又はその他の種類であるかを正確に識別することで、再生資源の回収利用率を向上させる必要があるという課題を解決するために、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）モデルに基づいて鉄スクラップの種類を識別する方法を開示している。具体的には、既に種類が特定されている複数の鉄スクラップの画像データを取得し、当該画像データに前処理を施して特徴を抽出し、CNNによる訓練を通じて分類モデルを構築するステップが示されている。 本発明と引用文献１との相違点は、訓練に用いるデータおよび抽出される特徴が異なる点、並びに畳み込み層およびプーリング層の経路数および階層設定が異なる点である。 引用文献１に対して、本発明が実際に解決しようとする技術的課題は、鉄スクラップの等級分類の精度を向上させることにある。引用文献１では、既に種類の確定した鉄スクラップの画像データを用いて特徴抽出およびモデル訓練を行っているのに対し、本発明は鉄スクラップの平均寸法に基づく等級分類を行うために、保管状態が雑然としており、かつ相互に積み重なっている鉄スクラップ画像に対し、鉄スクラップの形状や厚みを識別する必要があり、画像中の鉄スクラップの色、エッジ、テクスチャ等の特徴を抽出するために、モデル訓練過程において畳み込み層およびプーリング層の経路数や階層設定を調整しており、これらのアルゴリズム的特徴と技術的特徴とは機能的に相互に支持し合い、相互作用関係を有することで、鉄スクラップ等級分類の精度を向上させることができるため、このようなアルゴリズム的特徴の発明に対する貢献を考慮すべきである。 上記のような畳み込み層およびプーリング層の経路数や階層設定の調整等内容は、他の引用文献に開示されておらず、当該技術分野における公知常識でもない。従来技術には、全体として、上記引用文献１を改良して本発明に至るための示唆がないため、請求項に記載された発明は、進歩性を備える。 |
④実施可能要件に関する審査基準・審査事例の追加
AI等関連発明の明細書の記載要件について、発明がAIモデルの構築または学習に関わる場合には、一般に、明細書において、モデルに必要なモジュール、階層構成または接続関係、訓練に必要な具体的ステップやパラメータ等を明記載する必要があることが規定された。更に、具体的な技術分野や場面にAIモデルやアルゴリズムを応用する発明に関しては、一般に、明細書において、モデルまたはアルゴリズムがどのようにその技術分野や応用場面と結びついているか、アルゴリズム又はモデルの入出力データがどのように設定されているかを明確に記載することで、その内在的な関連性を示し、当業者が明細書の記載内容に基づいて当該発明を実施可能とする必要があることが規定された。
これらは、AI等関連発明の明細書のブラックボックス問題を解決するための規定である。
また、これに関連し、以下の２つの審査事例が追加された。
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【例20】 顔特徴の生成方法
発明の概要： 本発明は、空間変換ネットワークを備えた第1の畳み込みニューラルネットワークによって生成された特徴領域画像集合を、各第2の畳み込みニューラルネットワークに情報共有することにより、メモリリソースの使用を削減するとともに、顔画像生成結果の精度を向上させるものである。
請求項： 顔特徴を生成する方法であって、 識別される顔画像を取得するステップと、 前記識別される顔画像を第一の畳み込みニューラルネットワークに入力し、前記識別される顔画像の特徴領域画像集合を生成するステップであって、前記第一の畳み込みニューラルネットワークは顔画像から特徴領域画像を抽出するために用いられる、ステップと、 前記特徴領域画像集合中の各特徴領域画像を対応する第二の畳み込みニューラルネットワークに入力し、当該特徴領域画像の領域顔特徴を生成するステップであって、前記第二の畳み込みニューラルネットワークは、対応する特徴領域画像の領域顔特徴を取得するために用いられる、ステップと、 前記特徴領域画像集合中の各特徴領域画像の領域顔特徴に基づいて、前記識別される顔画像の顔特徴集合を生成するステップと、 を含み、 前記第一の畳み込みニューラルネットワークには、更に、顔画像の特徴領域を特定するために用いられる、空間変換ネットワークを備え、 前記識別される顔画像を前記第一の畳み込みニューラルネットワークに入力し、前記識別される顔画像の特徴領域画像集合を生成する前記ステップは、 前記識別される顔画像を前記空間変換ネットワークに入力し、前記識別される顔画像の特徴領域を特定するステップと、 前記識別される顔画像を前記第一の畳み込みニューラルネットワークに入力し、特定された特徴領域に基づいて、前記識別される顔画像の特徴領域画像集合を生成するステップと、を含む方法。
明細書の関連段落： 本出願の実施例は、顔特徴の生成方法であって、まず取得した識別される顔画像を第一の畳み込みニューラルネットワークに入力することで、当該識別される顔画像の特徴領域画像集合を生成することができる。第一の畳み込みニューラルネットワークは、顔画像から特徴領域画像を抽出するために用いることができる。次に、特徴領域画像集合中の各特徴領域画像を、対応する第二の畳み込みニューラルネットワークに入力し、当該特徴領域画像の領域顔特徴を生成する。第二の畳み込みニューラルネットワークは、対応する特徴領域画像の領域顔特徴を抽出するために用いることができる。その後、特徴領域画像集合中の各特徴領域画像の領域顔特徴に基づき、当該識別される顔画像の顔特徴集合を生成することができる。すなわち、第一の畳み込みニューラルネットワークが生成する特徴領域画像集合の、それぞれの第二の畳み込みニューラルネットワークに対する情報共有を実現することができる。そのため、データ量が削減され、メモリリソースの消費を抑制するとともに、生成効率の向上に寄与する。 生成結果の精度を向上させるため、第一の畳み込みニューラルネットワークに、顔画像の特徴領域を特定するための空間変換ネットワークを設置することもできる。このとき、電子機器は、識別される顔画像を空間変換ネットワークに入力し、当該識別される顔画像の特徴領域を特定することができる。これにより、第一の畳み込みニューラルネットワークは、入力された識別される顔画像に対し、空間変換ネットワークが特定した特徴領域に基づき、特徴層上で特徴領域に合致する画像を抽出し、識別される顔画像の特徴領域画像集合を生成することができる。第一の畳み込みニューラルネットワークにおける空間変換ネットワークの具体的な設置位置は、本出願では限定されない。空間変換ネットワークは、継続的な学習により、様々な顔画像の異なる特徴の特徴領域を特定することができる。
分析及び結論： 出願に係る発明は、顔特徴を生成する方法であり、顔画像生成結果の正確性向上のために、第一の畳み込みニューラルネットワーク中に空間変換ネットワークを設けて顔画像の特徴領域を特定させる。しかしながら、明細書には、当該空間変換ネットワークの、第一の畳み込みニューラルネットワークにおける具体的な設置位置が記載されていない。 しかしながら、当業者は、空間変換ネットワークを全体として、第一の畳み込みニューラルネットワークの任意の位置に挿入して、畳み込みニューラルネットワークの入れ子構造を形成できること、例えば、空間変換ネットワークを第一の畳み込みニューラルネットワークの第１層としても中間層としてもよく、上記の位置は画像特徴領域の識別能力に影響を及ぼさないことを理解している。訓練により、空間変換ネットワークは、異なる顔画像の異なる特徴の所在する特徴領域を特定することができる。そのため、空間変換ネットワークは、第一の畳み込みニューラルネットワークが特徴領域を切り出すのを指導するだけでなく、入力データに対して簡単な空間変換を行い、第一の畳み込みニューラルネットワークの処理性能を向上させることができる。以上より、本出願におけるモデルの階層構成は明確であり、各階層間の入出力、並びにその間の関係も明確である。ここで、畳み込みニューラルネットワークおよび空間変換ネットワークはいずれも周知のアルゴリズムであるため、当業者は上記記載に基づき対応するモデルの構築を行うことができる。したがって、請求項に記載の発明は明細書に十分に開示されており、専利法第26条第3項の要件を満たす。 |
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【例21】 生物情報に基づく癌予測方法
発明の概要： 本発明は、生物情報に基づく癌予測方法を提供するものであり、訓練済みの悪性腫瘍強化スクリーニングモデルに対し、血液一般検査値、血液生化学検査指標および顔画像の特徴をスクリーニングモデルの入力として与え、悪性腫瘍罹患予測値を算出することにより、悪性腫瘍の予測精度を向上させるという技術課題を解決する。
請求項： 生物情報に基づく癌予測方法であって、 被検者の血液一般検査結果および血液生化学検査結果を取得し、当該血液一般検査結果および血液生化学検査結果に含まれる検査指標、年齢および性別を識別するステップと、 被検者の素顔の正面顔画像を取得し、当該顔画像の特徴を抽出するステップと、 悪性腫瘍強化スクリーニングモデルに基づいて、対応する被験者の悪性腫瘍罹患予測値を予測するステップと、を含む方法であり、 悪性腫瘍強化スクリーニングモデルの訓練過程は、 大規模な人サンプル集合を構築するステップであって、前記サンプルは、同一個人についての血液一般検査結果、血液生化学検査結果、および顔画像を含むステップと、 血液一般検査結果、血液生化学検査結果、および顔画像特徴を利用して学習サンプルを作成するステップと、 学習サンプルを利用して機械学習アルゴリズム・モデルを訓練し、悪性腫瘍強化スクリーニングモデルを取得するステップと、 を含む方法。
明細書における対応の記載： 従来、腫瘍マーカーによる悪性腫瘍の識別では、腫瘍マーカーの値が閾値を超えていても必ずしも悪性腫瘍と判定できず、閾値以下であっても悪性腫瘍を否定できないため、腫瘍マーカーに基づく癌予測の精度は高くなかった。本出願では、血液一般検査および血液生化学検査の複数指標、および顔画像を用いて、多種の悪性腫瘍識別の精度を向上させる。本出願は、血液検査データを利用すると同時に、顔画像が反映する被検者の健康状態情報を参考にすることにより、より高精度に悪性腫瘍罹患確率を予測することができる。ここで悪性腫瘍強化スクリーニングモデルが計算する特徴の選択は、血液一般検査データおよび血液生化学検査の全指標または一部指標を利用することができる。
分析及び結論： 本発明が解決しようとする技術的課題は、いかにして悪性腫瘍の予測精度を向上させるかである。このため、本発明は、訓練済みの悪性腫瘍強化スクリーニングモデルを利用し、血液一般検査、血液生化学検査の指標および顔画像特徴を併せてスクリーニングモデルに入力し、悪性腫瘍罹患予測値を得ることを図っている。しかしながら、血液一般検査および血液生化学検査は各々数十種類もの検査指標を含むにもかかわらず、明細書にはいずれの指標が腫瘍予測精度に影響を与える重要な指標であるか、あるいは全指標を参考にして各指標に異なる重み付けを行うかについて具体的な記載がなく、当業者はどの指標を悪性腫瘍の判定に利用すべきかを確定できない。さらに、現時点の科学的知見によれば、顔の皮膚がん等のごく一部の数種類の腫瘍を除き、顔特徴と悪性腫瘍罹患とに関連性があるか否かは明確ではなく、明細書にも「判断の根拠となる要因」と「判断結果」との因果関係を示す記載または証明がない。加えて、明細書には、本発明を採用した場合の多種類の悪性腫瘍に対する識別精度が、腫瘍マーカーによる識別精度を上回ること、あるいは悪性腫瘍罹患確率をランダムに判断する場合の精度を明らかに上回ることを証明する何らかの実験データも提供されていない。したがって、当業者は明細書の開示内容のみから本発明がその解決すべき技術的課題を解決できることを確定できない。よって、本出願の請求項に記載の発明は明細書に十分に開示されておらず、専利法第26条第3項の要件を満たさない。 |
本改正では、上記（７）で紹介した第二部分第九章第６節の「人工知能やビッグデータ等に関する、アルゴリズム特徴又はビジネスの規則及び方法特徴を含む特許出願の審査関連規定」に続く第７節として、「ビットストリームを含む発明の審査基準」が設けられた。
- ①保護適格性に関する審査基準の追加
まず、保護適格性について、単純なビットストリームの請求項や、請求項の主題以外の実質的な全ての内容が単純なビットストリームに過ぎない請求項は、専利法第25条第1項第2号の「知的活動のルール及び法則」に該当し、特許保護の対象にならないことが規定された。例としては、「構文要素A、構文要素B、……を含むことを特徴とするビットストリーム。」や、「構文要素A、構文要素B、……を含むことを特徴とするビットストリームの生成方法。」という請求項が挙げられている。
これに対し、デジタル映像のエンコード／デコード分野において、ある特定のビットストリームを生成する動画エンコード／デコード方法が、専利法第2条第2項に規定された「発明」に該当する場合、当該エンコード／デコード方法によって限定される、当該ビットストリームの記録・伝送方法や、それを記録するコンピュータ可読記録媒体は、記録・伝送リソースの最適な配置などを実現し得るものであるため、専利法第2条第2項に規定の「発明」に該当し、特許保護の対象となることが明記された。
②実施可能要件に関する審査基準の追加
特定の動画エンコード／デコード方法によって生成されたビットストリームを含む特許出願の明細書は、当該特定の動画エンコード／デコード方法について、当業者が実施できる程度に明確かつ完全に説明しなければならないことが規定された。
また、当該ビットストリームの保存・伝送方法、ならびに当該ビットストリームを記録するコンピュータ可読記録媒体を保護対象とする場合には、明細書においてそれに対応する説明を行う必要があることも規定された。
③請求項の記載方法に関する審査基準の追加
特定の動画エンコード／デコード方法によって生成されたビットストリームを含む特許出願では、方法、装置、およびコンピュータ可読記録媒体の請求項を作成することができること、また、一件の出願の中では、一般に、当該ビットストリームを生成する特定の動画エンコード方法の請求項を基礎とし、当該特定の動画エンコード方法の請求項を引用する、またはその全ての特徴を包含する形式で作成するべきことが規定された。
更に、改正では、許容される請求項の形式の具体例が示された。
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【例１】 【請求項１】 映像符号化方法であって、 ・・・画像フレームに分割するステップと、 ・・・エントロピー符号化するステップと、 を含むことを特徴とする方法。 【請求項２】 映像符号化装置であって、 ・・・画像フレーム分割ユニットと、 ・・・エントロピー符号化ユニットと、 を含むことを特徴とする装置。 【請求項３】 映像復号化方法であって、 ・・・エントロピー復号化するステップと、 ・・・画像フレーム出力ステップと、 を含むことを特徴とする方法。 【請求項４】 映像復号化装置であって、 ・・・エントロピー復号化ユニットと、 ・・・画像フレーム出力ユニットと、 を含むことを特徴とする装置。 【請求項５】 ビットストリームを記憶する方法であって、請求項1に記載の映像符号化方法を実行してビットストリームを生成し、前記ビットストリームを記憶することを特徴とする方法。 【請求項６】 ビットストリームを伝送する方法であって、請求項1に記載の映像符号化方法を実行してビットストリームを生成し、前記ビットストリームを伝送することを特徴とする方法。 【請求項７】 コンピュータプログラム／コマンド及びビットストリームが記憶されている、コンピュータ可読記録媒体であって、 前記コンピュータプログラム／コマンドがプロセッサにより実行されたときに、請求項1に記載の前記映像符号化方法によるビットストリームの生成が実現されることを特徴とする、コンピュータ可読記録媒体。 |
- PCT出願関連
PCT国際出願時に行われた優先権主張について、現在の審査基準では、当該PCT出願の出願人が、優先権基礎出願の出願人に含まれず、PCT出願の出願人が優先権基礎出願の出願人からの譲渡・贈与等により優先権を得た場合、PCT出願人は、中国国家知的財産局に対し、「譲渡人」が署名・捺印した証明書類を提出すべきであると規定している。本改正では、この署名・捺印者を、「譲渡人」から「優先権基礎出願の出願人全員」に修正した。この改正は、審査基準の他部分と記載を統一するものに過ぎず、実務の変更を伴うものではない。
- 復審・無効審判関連
復審（拒絶査定不服審判）及び無効審判の審決について、現行の審査基準では、（１）書誌事項、（２）根拠条文、（３）審決の要点、（４）案件の経緯、（５）審決の理由、（６）結論、（７）添付図面の各部分を含むこと、更に、拒絶査定不服審判での取消審決では、（４）の案件の経緯部分を簡略化又は省略してよいことが規定されている。本改正では、「通常は、（１）～（７）の各部分を含む」と、より合議体の裁量にまかせた審決の記載ができることが規定され、それに伴って、「拒絶査定不服審判での取消審決では、（４）の案件の経緯部分を簡略化又は省略してよい」との規定が削除された。この改正は、実務の実質的な変更を伴うものではないと考えられる。
無効審判請求の不受理事由として、「無効審判請求が審判請求人の真実の意思表示でない」場合が追加された。「審査指南改正内容の説明」によれば、実務において、他人の名義をかたって無効宣告請求する事象が発生しており、このような場合、しばしば審判請求書の署名を偽造したり、委任状などの関連資料を偽造したりする行為を伴うことが指摘されている。そして、この種の行為は誠実信用の原則に違反し、特許無効宣告制度の信用性および市場競争秩序を損なうものであるとされている。
今回の改正に先立ち、実務では、無効審判請求人の適格性の要件が厳格化している。最近の知的財産局の運用では、自然人の名義で無効審判請求を行った場合、審判請求後に、審判請求人の身分情報と、無効審判請求の意思表示とが真実であることの確認を求める補正通知書が発行される。対応方法としては、審判請求人本人が身分証明書を持って知的財産局窓口に出向いて手続きするか、公証人が審判請求人の身分を確認し、審判請求人が審判請求は真実の意思表示であると陳述し補正通知書添付の承諾書に署名するのを見届けたことを証明する公証書類を作成して提出することが必要になる。補正通知の受領から15日以内に、いずれかの手続きを完了しない場合、審判請求を取り下げたものとみなされる。
また、本改正内容の公表直後の2025年11月15日に、無効審判請求人の適格性が論点となった審決が出され、注目されている（審決番号：4W119542号）。この件で、特許権者は、無効審判請求人が1949年生まれの台湾在住者であり、製薬や特許に関する学術・業務上の経験を有しないにも関わらず医薬関連特許の無効審判を複数提起しているため、無効審判請求は請求人の真実の意思表示ではなく無効であると主張した。審判請求人は、審判請求が真実の意思表示である旨を陳述した公証つきの宣誓書を提出したが、特許権者が、宣誓書の署名と審判請求時の委任状の署名とが別人によるものである可能性が高いとする筆跡鑑定書を提出したため、審決において、偽造された法的文書に基づく審判請求は無効であり、不受理処分とすると判断された。
上記の「審査指南改正内容の説明」の記載によれば、知的財産局は、この審決例のようなダミー請求人による審判請求を問題視していると考えられる。これをもって、直ちにダミーでの無効審判請求ができなくなるとまでは言えないが、今後、請求人の適格性の審査が厳格化することが予想される。
既に無効審判の審決が出された無効理由と「同じ理由」だけでなく、「実質的に同じ理由」に基づく無効審判請求についても、一事不再理により不受理処分とすることが規定された。「実質的に同じ理由」と判断される例として、「審査指南改正内容の説明」には、以下の２つの具体例が挙げられている。
例１：
先の無効審判請求理由：請求項1の特徴Bは複数の実施方式を概括しているが、明細書にはそのうちの一つの実施方式しか記載されていないためサポート要件違反である。
先の無効審判の審決：請求不成立（サポート要件を満たす）
後の無効審判請求理由：請求項1の特徴Bは機能的限定を含むものであり、当業者はその機能が明細書に記載されていない他の代替手段によっても実現し得ることを理解できないため、明細書のサポート要件違反である。
例２：
先の無効審判請求理由：請求項1は証拠1及び周知技術に対して進歩性を有しない。
先の無効審判の審決：請求不成立（進歩性あり）
後の無効審判請求理由：請求項1は当該証拠1に対して新規性を有しない。
上記の２例では、いずれも、先の無効審判請求理由について審決での判断が示された時点で、後の無効審判請求理由に対する判断は明らかであり、「実質的に同じ理由」と判断されている。
この改正は、権利者との紛争を引き延ばす手段として、実質的に同じ理由に基づき複数の無効審判を提起する行為を抑制しようとするものであり、これも審査リソースの節約と効率化を目的とする改正である。
無効審判中の訂正に際しては、全文差し替えページ及び訂正対照表の提出が必要であることが明記された。
更に、同一無効審判中に複数回の訂正書を提出し、そのいずれもが訂正の要件を満たす場合、最後に提出された訂正書を審理対象とし、それ以前の訂正書は審査対象とされないことが規定された。
- 手続き関連
所定の形式の電子データで提出された配列表については、明細書のページ数として計算せず、出願料金のページ加算の対象とならないことが規定された。ただし、紙媒体で提出された配列表については、従来通りに追加費用の計算がされる点に注意すべきである。
上記の変更と合わせて、PCT出願の国内段階のオフィシャルフィーの一覧から、「核酸配列および／またはアミノ酸配列表が明細書の独立した一部として400ページを超える場合、その配列表は400ページとして計算する」との項目が削除された。
現在の審査基準において、専利局側が自発的に費用返還を行うと規定されている以下①～③の状況について、返還には当事者の請求が必要とのルールに変更された。理由は、費用返還の正確性及び迅速性を担保し、当事者の利益を守るためとされている。したがって、①～③の状況において、改正後は、当事者が請求を行わなければオフィシャルフィーが返還されない点に注意が必要である。
①実体審査段階移行通知発行前に出願がみなし取り下げとなった場合、分割出願が既にみなし取下げとなった場合、又は出願人による取下書が認められた場合、当事者は既に納付した審査請求料の返還を請求できる。
②当事者は、特許権利期間の満了後、又は権利全部無効の審決の公告後に収めた年金について、返還を請求できる。
③権利回復プロセスが起動され、その請求を却下する決定が下された場合、当事者は、既に納付した権利回復請求料及び関連費用の返還を請求できる。
出願人の請求により、出願に対して優先審査、加速審査、又は遅延審査を行ってよいことが明記された。
また、知的財産権保護センター、迅速権利維持センターでの予備審査合格後に行われた特許出願については、加速審査に関する規定を満たす場合、加速審査を行ってよいことも規定された。
この優先審査、加速審査については、中国国内の出願人を中心に利用が拡大しており、本改正は、これを明確に規定したものである。
国際出願及びその分割出願の登録証に記載される、「出願時の発明者・設計者・出願人」は、「国際出願の中国国内移行時又は分割出願提出時の発明者・設計者・出願人」であることが明記された。
専利法実施細則第78条第３項第１号では、「実施細則第66条の規定に従い専利出願書類を補正した後に専利権が付与された場合の、復審手続きに起因する遅延」は、「合理的な遅延」期間であるため、特許期間延長の対象にならないと規定している。
本改正では、復審中に補正しなかった場合でも、審判請求人が拒絶査定受領後に提示した新たな理由や証拠により拒絶査定が覆された場合には、復審に要した期間が、特許期間延長の対象にならないことが明記された。
４．最後に
本改正は、6月15日まで行われた改正案に対するパブリックコメント募集から比較的短期間でまとめられ、改正案からの変更も比較的小範囲に留められた。実務の大きな変化を伴わない確認的な改正点も多いが、特実両日出願制度の変更や無効審判請求人の適格性要件の厳格化等については、実務におよぼす影響の範囲が不明であり、今後の知的財産局の運用が待たれる。これらの項目については、弊所の実務の中で情報を収集し、まとまった段階で皆様に報告させて頂きます。