（１）この資料には、記載要件及び進歩性の判断について事例とともに示されていますが、簡単に言えば、以下の点がポイントです。権利化するためには、これらのポイントをクリアする必要があります。
＜記載要件＞
①教師データに含まれる複数種類のデータの間に相関関係等が存在することが出願時の技術常識を鑑みて推認できるか否か
②教師データに含まれる複数種類のデータの間の相関関係等が明細書等に記載された説明や統計情報に裏付けられているものであるか否か
③教師データに含まれる複数種類のデータの間の相関関係等が実際に作成した人工知能モデルの性能評価により裏付けられているものであるか否か

＜進歩性＞
⑪人間が行っている業務の人工知能を用いた単純なシステム化であるか否か
⑫入力データから出力データを推定する推定手法の単純な変更であるか否か
⑬学習に用いる教師データの追加に、顕著な効果が認められるか否か
⑭学習に用いる教師データの変更が既知のデータの組み合わせであり、顕著な効果が認められないものであるか否か
⑮学習に用いる教師データに対する前処理（進歩性肯定）

（２）弊社（IAT）でも、AI関連特許のご相談が増えています。進歩性については、「⑪人間が行っている業務の人工知能を用いた単純なシステム化」、「⑫入力データから出力データを推定する推定手法の単純な変更」となる場合も多いですが、教師データのつくり方に工夫があったり、データの間の相関関係がユニークであることことから特許出願に至ることもあります。
　何かお困りごとがありましたら、お気軽にご連絡ください。TV会議にも対応しております。

１． 概略
　Jplat-Patで検索して頂くと明らかですが、店舗や建物と思しき画像を立体商標として登録しているものは、いままでも多数あります。今回の改訂により、店舗の外観や内装を立体商標として保護することが明らかとなりました。
　また、商標の詳細な説明の記載により、立体商標の特徴および特徴でない要素（破線等により特定）を説明することも認められる旨も明示されました。

　意匠制度の改正においても建物の外観および内装が保護対象となったことから、パッと見は、意匠も商標も同じに感じるかもしれません。
　しかしながら、意匠法では、登録の要件として所謂新規性および創作非容易性が要求されます。よって、新規性喪失の例外の適用を受ける例外を除くと、現在好評を博している店舗の外観等は保護されない恐れがあります。

　これに対して、「業務上の信用」を保護する商標法では、新規性等が要件とはされていません。むしろ、好評を博している店舗の外観等こそ「業務上の信用」が蓄積されていると思われるため、意匠ではなく商標として登録すべきです。今回の改訂により、店舗の外観等がより柔軟に保護されることが期待できます。

２． 注意点
　そうは言っても店舗の外観等に係る立体商標の登録がし易くなったとか、簡単になったという訳ではありません。

　店舗の外観等に係る立体商標が建物の形状や内装の形状そのものの範囲を出ないと認識されるにすぎないときには識別力が無いと判断されます（商標法第３条第１項第３号審査基準参照）。また、立体商標が、指定商品等を取り扱う店舗等の形状にすぎないと認識される場合も同じです（同第６号）。
　他人の登録商標との類否判断においても、他人の登録商標全体と比較されます（商標法第４条第１項第１１号）。また、他人の著名な店舗の外観等と類似するものについては、出所の混同の恐れがあると判断されます（同１５号）。

３． まとめ
　どのような審査がされるかについては、今後の審査状況や登録商標から傾向を見極める必要があるかと思います。ただし、立体商標として店舗の外観等の登録が蓄積されているので、既存の登録に関する審査と大きくことなることはないと推測しています。

　それでも敢えて考えると、「商標の詳細な説明の記載」において特徴をどう記載し、かつ特徴でない要素（破線）をどこと特定するか、がポイントになってくるかもしれません。商標としてどこがどのように機能しているかを判断するのは、例えばサービスの提供者たる権利者の認識ではなく、サービスの被提供者である需要者の認識を基に判断されるためです。
　したがって、出願する時点において需要者の認識を推し量ることは難しいことから、店舗の外観等の全体や店舗等の特徴と思しき要部と複数の出願を検討することも一考に値するかもしれません。

　技術開発の面からイノベーション的な発想を助けるツールとして、TRIZ（ツリーズ）というものがあります。TRIZは、いままで世界で特許出願された技術（［手段］）をデータベース化し、そのデータベースから、【目的】と概念が共通する技術（分野を跨った技術）を抽出してそれを提示するソフトウエアです。TRIZの利用者は、提示された、【目的】と概念が共通するが他の分野の技術から解決策のヒントを得ることができます。“絶対にゆるまないネジ”で有名なハードロック工業株式会社の若林社長によれば、そのナット構造は、鳥居のクサビからヒントを得たとのことです。このようなヒントを、効率良く提供するというのがTRIZです。
　技術者は、専門分野の技術（たとえば、自動車分野またはネジの技術、）に比べ、他の分野の技術（たとえば、航空機分野または建築の技術）の知識が少ないのが普通です。しかし、この考え方・ソフトウエアを利用すれば、比較的容易に他の分野の技術を参酌することができます。
　なおTRIZの本質は、[手段]←【目的】のアプローチ、[手段]と【目的】の上位概念化です。したがって、この考え方を身につければ、たとえば、チームで知識を共有するなどして、技術の知識量を補強すれば、このソフトウエアを使わなくても、同様の効果を得ることができます。実際、ソフトウエアを購入せずに、この考え方だけを導入して効果を上げている企業もあるようです。
　イノベーションというの概念を創出したシュンペーター（ケインズとともに、２０世紀を代表する経済学者）によれば、イノベーションには、“新結合”という概念もあるそうです。TRIZは、技術におけるこの“新結合”を実現するための方法の１つかもしれません。
　なおイノベーションとは、もともと経済用語・社会用語であることから、科学や技術そのものでは、組織の外にもたらす変化、を意味するようです。また経営の側面からは、既存モデルの生産性向上努力を無にするような、画期的な新規モデルの創出と普及・定着である、と定義することができます。

　演繹的推論は、その前提から結論を導き出す過程が、前提の内容を分析し、そのなかに暗々裏に含まれている情報を結論において明確にすることから、分析的推論とも呼ばれています。
　一方、帰納的推論は、（１）経験的事実の世界に関する知識や情報を検討するために用いられる推論であり、（２）前提の内容を超えて前提に含まれていない新しい知識や情報を与えるものであることから、「拡張的推論」とも呼ばれています。
　この拡張的推論には、帰納的推論の他に、「アブタクション」というものがあります。帰納的推論は、経験から一般化を行うもので、事例の中に観察したものと類似の事象が推論されます。これに対して、アブダクションは、科学的仮説や理論を発案し発見を行うもので、直接観察したものとは違う種類の仮説を導き出す推論と云われています。このことからアブダクションは、「超越的仮説」とも云われます。
　たとえば、ある仕方で木を擦ると火をおこすことができるということは、経験の一般化によって導かれる知識であり、帰納的一般化によります。つまり同種の、観察可能な事象における既知の事例から未知の事例への一般化です。これに対してニュートンの万有引力の法則は、「引力」という働きは直接観察不可能であり、帰納的推論では導き出すことができません。
　通常、[原因]から【結果】を考えます（［原因］→【結果】）。すなわち木を擦るということを原因として、火がつくとういう結果が得られます。これに対して“りんごが落ちる”から万有引力の理論を発見する場合、【結果】から[原因]を遡及的に推論することが必要になります（[原因]←【結果】）。
“りんごが落ちる”の結果は、全ての観賞事実が果物であれば、“果実は落ちる”となり、全ての観賞事実が木に着いているものであれば、“木に着いている物は落ちる”となります。このように、帰納法の限界は、同種のものへの展開またはせいぜい一段階上への展開程度です。このような限界を破るのが【結果】から[原因]への遡及的推論（＝アブダクション）です。このアブダクションにより、「リンゴが落ちた」という【結果】から「万有引力」という[原因]が導かれます。
　ここで、製品開発や問題解決の概念で用いられる“手段”と“目的”を考えると、“手段”が[原因]に対応し、“目的”が【結果】に対応します。すなわちアブダクションでは、【目的】（＝結果の一つである“りんごが落ちた”または“果実は落ちる”）から［手段］（＝仮説の一つである“万有引力”）をみること（探すこと）になります（[手段]←【目的】）。
　［手段］→【目的】の過程を、ある技術から、その技術を利用する製品を考えること（プロダクトアウト）とすれば、その逆の過程である[手段]←【目的】の過程は、ユーザのニーズから、その技術・製品を考えること（マーケットイン）に相当します。
　ところで【目的】（＝ある結果）から[手段] （＝その結果を導出するもの）を導き出す場合（［手段］←【目的】）、[手段]と【目的】の上位概念化が有効です。たとえば、航空機のフライトレコーダ（[手段]の候補）について知識があったとします。そして自動車事故が生じ、その事故の原因がどこにあるかまた過失責任がどちらにあるのかを明らかにしたい（【目的】）という要求が出されたとします。その場合、【目的】を、自動車に限定することなく、「ある結果を引き起こした原因を明らかにする」と上位概念化し、[手段]の１つとして、「ある結果に関連する情報を記録する」と上位概念化されたものが選ばれれば、フライトレコーダという[手段]の１つを導き出すことができるようになります。すなわち「自動車事故の原因がどこにあるかまた過失責任がどちらにあるのかを明らかにしたい」という【目的】から、自動車とは別の世界の航空機の世界における「フライトレコーダ」という［手段」を導き出すことができます。
　例が簡単過ぎますが、このようにアブダクションによれば、自分が注目している世界とは別の世界の手段に辿り着くことができ、それを利用することで、新しい価値を創出することができます。このように、アブダクションは、新しい価値を生み出すことができる考え方であることから、イノベーションのための推論として注目されています。

　ここで、特許出願書類である明細書や特許請求の範囲を作成する際の思考についてみると、演繹的・帰納的の思考が利用されていることがわかります。
　演繹的思考は、明細書作成に利用されます。演繹的推論は、換言すれば、前提された命題から論理の規則に従って必然的な結論を導き出すものです。前提命題が真であればその結論命題も真でなければならないという必然性の論理関係が成り立ちます。「惑星は丸い」、「木星は惑星である」、が真であるならば、結論としての「木星は丸い」は真になります。すなわち命題と結論の論理関係が破綻しません。この点、明細書における発明の説明においても同じことが言えます。演繹的な思考に基づいて、何が真の命題（発明の課題）で、その結論（特許請求の範囲）が真であるかを常に考え、“発明の構成要素間の関係”や“構成要素とその効果との関係”が技術上破綻しないように説明する必要があります。このように明細書作成においては、特許請求の範囲を念頭においた演繹的思考が必要になります。
　一方、帰納的思考は、特許請求の範囲の作成に利用されます。帰納的推論は、換言すれば、ある部分に関する既知の情報からその部分が属するクラス全体について新たな情報を導き出すものです。つまり帰納的推論では、知識が、部分から全体へ、または特殊から普遍へと拡張します。この思考は、たとえば実施例をクレームアップ（特許請求化）する考え方に大変似ています。クレーム作成（請求項作成）では、実施例の本質（機能）を見極め、その機能が属する上位概念を形成することが求められます。この作業は、帰納的思考に基づいています。
　また帰納的推論は、演繹的推論とは異なり、前提が真であっても結論が偽となることがあります。たとえば、旧大陸で観察された白鳥がすべて白かったということから「すべての白鳥は白い」と思われていたが、オーストラリアで黒い白鳥が発見されて、この帰納的一般化が否定された例があります。しかし帰納的推論は、繰り返し使用（長期に渡り使用）することで、誤りを正しつつ、徐々に真理へと導いてくれるという性質があります。
　経験上、クレームを作成する際にも、上位概念と下位概念を何度か行き来するとクレーム（特許請求の範囲）の精度が上がることがあります。たとえば、実施例ａ１，ａ２が属するクラス（概念）Ａを帰納的推論から導き出したとします（下位概念→上位概念）。そしてそのクラスＡに属する概念であって、実施例ａ１，ａ２以外のものがあるか否かを検討します（上位概念→下位概念）。そうすると、新しい実施例ａ３を見つけ出すことができる場合があります。そしてさらに今度は実施例ａ１，ａ２，ａ３に基づく帰納的推論により、上位概念を導き出すと、先に導き出したクラスＡとは異なり、かつ、より適切なクラスＡ‘を導き出すことができる場合があります。また、時には、クラスＡに属する概念にはとらわれず、実施例ａ１，ａ２以外のものがあるか否かを検討することがあります（他の下位概念）。そうすると、新しい実施例ｂを見つけ出すことができる場合があります。そしてさらに今度は実施例ａ１，ａ２，ｂに基づく帰納的推論により、上位概念を導き出すと、先に導き出したクラスＡとは異なるクラスＡＢを導き出すことができる場合があります。このように実施例とクレームの間を何度か行き来することにより、新しい上位概念を導き出すことができ、それはより多くの実施例（前提）に基づくものであることから、その精度が高くなります。また、それらの実施例を明細書に記載することで、より強力な権利を取得することができます。
　なお上位概念と下位概念を行き来する方法は、発明者から発明の本質を引き出す上でも有用なものと考えられます。
　このように、演繹的推論、帰納的推論は、強力な権利の取得に結びつく思考方法であり、特許出願書類を作成する際において重要な考え方です。

実用新案制度（いわゆる小発明制度）は、世界で９１カ国が採用している制度である。ちなみに、アジアでは、日本、中国、香港、韓国、台湾、タイ、インドネシア、ベトナム、マレーシアなど１８カ国が採用している。また、北米・中南米では１８カ国、ヨーロッパではドイツ、フランスなど２７カ国、アフリカでは２５カ国、オセアニアでは３カ国となっている。

実用新案制度を採用している国はどのようなところがあるのでしょうか。