御社は素晴らしいAIイノベーションを手に入れました。そのイノベーションを保護する最善の方法は何か？一般的には2つの選択肢がある：特許か営業秘密か。どちらを選ぶべきでしょうか？機械学習、ニューラルネットワーク、関連する学習モデル、アルゴリズム、データに関連するイノベーションの場合、多くの場合、答えは営業秘密です。
まず入門編から。最も簡単に言えば、特許は、クレームされた発明の製造、使用、販売、輸入を何年間も他者から排除する権利を所有者に与えるものである。しかし、米国政府によって付与されたこの権利を得るためには、発明者は発明を一般に公開しなければならない。特許を取得するには、この見返りが必要なのである。一般に、特許を申請するという行為でさえ、技術革新の公開を意味する。
一方、営業秘密は秘密である情報を保護するものである。連邦法および州法の両方において、営業秘密は、その情報が一般に知られていないことから独立した経済的価値が得られる限り、誰かが秘密にするために合理的な努力を払ったあらゆる情報を保護する。このような保護は、公開データの編集物、ソースコード、回路図、図表、顧客リストなど、天下のほとんどすべての情報に与えられてきた。
最後に1つ、最初に述べておく価値がある。特許侵害とは、要するに厳格責任である。特許の存在を知らない者でも、例えば特許請求の範囲に含まれる装置を製造または使用した場合には、特許侵害の責任を負う。営業秘密の不正流用はそうではない。営業秘密を不正流用するには、その情報が営業秘密であることを知っていたか、知るべきであったことが必要である。この要件を考慮すれば、誰かが独自に営業秘密の主題を開発し、その情報を自由に使用しても、横領の責任を問われることはない。また、合法的に入手した製品をリバースエンジニアリングした場合も、営業秘密横領の責任は問われない。
この記事のメインクエリに戻る。AIの技術革新に対して特許保護を求めるかどうかを決定するには、まず以下を考慮しなければならない。 アリス・コーポレーション対CLSバンク・インターナショナル.[573 U.S. 208（2014）］。最高裁は次のように決定した。 アリス 2014年のことである。 アリス は、ソフトウェアの特許能力に劇的な影響を与えた。この事件により、米国特許商標庁（PTO）は特許を却下し、あらゆるレベルの裁判所は特許を無効とした。 アリスの 分析では、まず、クレームが、ソフトウェア特許の文脈における抽象的アイディアのような特許不適格概念に向けられているかどうかを問う。第2に、クレームが特許不適格概念に向けられたものである場合、発明的概念、すなわち、特許が実施される際に、特許不適格概念それ自体に対する特許よりも有意に多くなることを保証するのに十分な要素や要素の組み合わせがあるかどうかが問われる。
アリスしかし、実際には、ソフトウェアに実装された発明を特許化するための高いハードルが設けられている。Docket Navigatorで検索すると、2015年に連邦地裁で下された171件の不適格決定のうち137件が、コンピュータ・ソフトウェアおよびハードウェア特許に関するものであった。主題適格性に基づく無効審決の劇的な増加は現在も続いている：2015年から2022年の間に連邦地裁で下された無効審決は年平均217件である。要するに、ソフトウェアが技術革新の中心にある場合、特許による保護を受けることは難しいということである。
この記事で取り上げているAIの技術革新は、ほとんどがコンピュータのハードウェア上で実行されるソフトウェア・プロセスを通じて実装されるものであることを考えると、現在のところ アリス の枠組みでは、このようなAIイノベーションを特許化しようとする者は苦しい戦いに直面している。USPTOのデビッド・カッポス前局長は2019年、主題適格性に関する法律が "人工知能の特許出願に大きな悪影響を及ぼしている "と述べ、そのことを認めた。[以下から入手可能 https://www.judiciary.senate.gov/imo/media/doc/Kappos%20Testimony.pdf].実際、PTOの立場は、「AI発明は他のソフトウェア技術と何ら変わりはなく、他の発明と同様に主題適格性に関して扱われなければならない」というものである。[人工知能と知的財産政策に関する一般的見解、質問No.］
AI特許が懐疑的な見方をされ、以下のような理由で無効とされるのも不思議ではない。 アリス.最も一般的に、AI特許が無効と判断される理由は、(1)クレームが「ニューラルネットワーク」、「機械学習」、あるいは「AI」のような一般的な言葉を使用しており、抽象的なアイデアである、(2)クレームが人間の行動をエミュレートしている、(3)クレームが汎用コンピュータで実装されている、などである。例えば エンジェル・テクノロジーズ・グループLLC対Facebook Inc.同裁判所は、写真中の人物の特定に関する複数のクレームを無効とした。[2022 WL 3093232 at *4 (C.D. Cal. Jun. 30, 2022)]。無効とされたクレームは、画像内の人物を特定するためにAIアルゴリズムを使用することを説明していたが、クレームにはAIアルゴリズムがどのように機能するかについては何も記載されていなかった。そのため、クレームは特許不可能な抽象的アイデアに関するものであった。
IBMコーポレーション対Zillow Group, Inc.は、第2の無効理由の例である。[2022 WL 704137 at *12 (W.D. Wash. 2022)]。問題となったクレームは機械学習システムを対象としていた。裁判所は、クレームされた「プロセスは、コンピュータの速度ではないものの、ペンと紙で実行することができる」ため、クレームは特許性のない主題であると判断した。[だろう。].
Quad City Pat., LLC 対 Zoosk, Inc.第3の無効理由[498 F.Supp. 3d 1178 (N.D. Cal. 2020)]。問題となったクレームは、参加者の行動を予測しシミュレーションするためにAIを使用したものである。これらのクレームは、技術的実装を記載しておらず、代わりに一般的な機能的結果をクレームしているため、特許性のない主題であった。そのため、クレームされた「ステップは一般的なコンピュータの実装以上のものを必要としない」ため、クレームは無効であった。[だろう。 at 1188]。
とはいえ、AIが特許を取得することが不可能だと言っているわけではない。 アリス attack, [Ocado Innovation, Ltd. 他 対 AutoStore AS.561 F.Supp.36, 55 (D. N.H. 2021)； パロアルト研究所対フェイスブック社2021 WL 1583906 at *7 (C.D. Cal. Mar. 16, 2021)]、まさに挑戦的である。AIに関する技術革新の特許を取ろうとする者は、苦しい戦いに直面する。結局のところ、発行されたAI特許が特許侵害訴訟で生き残る保証はない。 アリス という課題がある。言い換えれば、AIの技術革新は特許を取得するのと引き換えに一般に公開され、後になって裁判所が特許は無効であると判断し、特許に開示された技術革新を誰でも使用できるようになる可能性があるということだ。
このような状況を踏まえると、AI技術革新、特に機械学習、ニューラルネットワーク、関連する学習モデル、アルゴリズム、データに関する技術革新に特許保護を求める価値はあるのだろうか？
営業秘密の保護についてはどうでしょうか。一般に、営業秘密は、リバースエンジニアリングや独自発見が困難な技術革新や、非常に速いペースで新しい技術革新に取って代わられる技術革新に適している。このような要素は、多くのAIイノベーションに存在する。企業秘密による保護は、特許による保護を受けることができないイノベーションにも適用することができる。[Kewanee Oil Co.416 U.S. 470, 482-83 (1974)]。(1)企業秘密として保護される範囲ははるかに広い、 例(2)営業秘密保護が自動的に適用されるため、AIの技術革新のスピードに営業秘密保護が追いつくことができる。 アリス.
AIのイノベーションを保護するために営業秘密を使用すべきかどうかを評価するためには、検討すべきいくつかの質問がある。 最初その技術革新は秘密にできるものなのか、それとも一般に入手可能な製品やサービス（もしあれば）から容易に確認できるものなのか。AIの技術革新が、その技術革新を利用したウェブサイトに一般の人がクエリを入力したときに容易に明らかになるものであれば、営業秘密保護が実行可能な選択肢であるとは考えにくい。 セカンドとは、権利行使可能な特許の取得が困難な主題に関する技術革新のことである。技術革新がトレーニングデータや否定的なノウハウに関するものであれば、特許を取得する選択肢はない。 サード現実問題として、競合他社がその技術革新を使用しているかどうかを判断することが困難な場合、営業秘密保護が良い選択肢となります。このシナリオでは、特許保護を取得した場合、競合他社が特許を侵害しているかどうかを公開情報に基づいて判断することは困難である。そもそも特許を侵害しているかどうかを判断できないため、特許の価値が低下する。 第四そもそも、なぜ知的財産の保護を望むのかを考えてみよう。例えば、競合他社が主張するイノベーションを実施するのを阻止するために特許を使用する以外の何らかの理由で特許を取得したいのであれば、例えば、自分がその分野の主要なイノベーターであることを市場に示すためであれば、イノベーションを秘密にしておくことはこの目的を達成することにはならない。
人生におけるあらゆる事柄と同様に、営業秘密の保護にも欠点がある。まず、前述の通り、営業秘密として保護される情報は、不正流用、つまり不正な取得、使用、開示に対してのみ保護されます。競合他社が独自に技術革新を生み出したり、技術革新をリバースエンジニアリングすることを防ぐことはできません。また、意図的であれ偶然であれ、営業秘密情報が公に開示された時点で、営業秘密としての保護は通常失われます。第二に、当該情報の秘密を保持するためには合理的な手段を用いなければならないため、情報の秘密を保護するための合理的な手段を導入しなければなりません。合理的な措置を講じることはタダではありません。このように、情報を保護するために営業秘密を採用することには、経済的・人的負担が伴います。
権利行使可能な特許保護を得る上でAIイノベーションが直面する逆風や、多くのAIイノベーションの性質を考慮すると、営業秘密保護は、特許保護の代わりにAI分野でイノベーションを起こす個人や企業が真剣に検討すべきものである。
著者について
ベン・ハーバート の熟練した裁判弁護士である。 ミラー・バロンデス 特許侵害および企業秘密横領訴訟を専門とし、知的財産権業務を共同リード。2024 Best Lawyers in Americaに選出：特許法および訴訟で2024年の「全米最優秀弁護士（Ones to Watch®）」に選出され、2年間で15億ドル以上の陪審評決獲得に貢献した。ベンは、多様なテクノロジーにわたる複雑な特許および企業秘密訴訟で豊富な経験を有し、特許庁の手続きおよび連邦巡回控訴裁判所でも豊富な専門知識を持つ。知的財産に関する執筆や講演も多く、サンドラ・デイ・オコナー法科大学で法学博士号、コロラド大学で分子細胞発生生物学の学士号を取得。カークランド＆エリス法律事務所のパートナー、ロサンゼルスのロー・ファイナンス・グループのオペレーション・リーダー、キャスリーン・オマリー判事のクラークなどを歴任。
