河野英仁

近年，IoT（物聯(lián)網(wǎng)）及AI（人工智能）技術(shù)的專利申請在不斷增加。為了使這些技術(shù)能夠得到確切的保護，日本專利局分別于2016年11月和2017年3月修改了日本審查指南的內(nèi)容。

具體的修改除增加了有關(guān)IoT及AI的事例外，還增加了在權(quán)利要求中記載了訓(xùn)練完畢模型及數(shù)據(jù)的事例。

本文，針對中國企業(yè)及中國專利代理人在實務(wù)中的要點進行解說。

一、權(quán)利要求的主題

在中國，一般在權(quán)利要求中記載方法或者記載裝置的較多。此外，根據(jù)自2017年4月起開始實施的審查指南變?yōu)槟軌蛟跈?quán)利要求中記載介質(zhì)。

而在日本，除方法、裝置及介質(zhì)（日語稱為“媒體”）的權(quán)利要求之外，根據(jù)2002年的日本專利法修改，程序可作為“物”記載在權(quán)利要求中，之后，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也能夠記載于權(quán)利要求中。

并且，日本通過本次的審查指南修改，將訓(xùn)練完畢模型、數(shù)據(jù)等也可以按照程序記載于權(quán)利要求中。因此，從中國向日本申請軟件方面的專利申請時，應(yīng)當(dāng)增加程序權(quán)利要求。另外，根據(jù)案件情況，也有必要研討是否增加數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)、或者訓(xùn)練完畢模型。

二、軟件發(fā)明的撰寫要求

日本審查指南規(guī)定，通過權(quán)利要求中的軟件進行的信息處理應(yīng)當(dāng)是利用硬件資源具體地實現(xiàn)的。也就是說，應(yīng)當(dāng)是軟件通過被讀入于計算機，經(jīng)過軟件與硬件資源相互協(xié)作的具體方法，實現(xiàn)與使用目的對應(yīng)的信息的運算或者加工，從而構(gòu)成與使用目的對應(yīng)的特有的信息處理裝置（機械）或者其的動作方法。

該記載要求雖然不會被嚴(yán)格地執(zhí)行，但是，在權(quán)利要求中記載的處理是人和計算機都能執(zhí)行的情況下，將會成為駁回的對象。這種情況下，應(yīng)當(dāng)通過修改，在權(quán)利要求中增加計算機、處理器或者存儲器等硬件。

三、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)及訓(xùn)練完畢模型的權(quán)利要求

（一）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

雖然數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)及訓(xùn)練完畢模型能夠記載于權(quán)利要求中，但是，如果僅僅記載這些數(shù)據(jù)，將作為“僅僅是信息的提示”而被駁回。因此，應(yīng)當(dāng)進一步記載這些數(shù)據(jù)是如何被處理的。以下示出在審查指南中介紹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的權(quán)利要求的例子。

權(quán)利要求書

1.一種內(nèi)容數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其特征在于，包括：識別內(nèi)容數(shù)據(jù)的主體ID；圖像數(shù)據(jù)；和下一個內(nèi)容ID，該下一個內(nèi)容ID表示具有在所述圖像數(shù)據(jù)之后被顯示的圖像數(shù)據(jù)的其他的內(nèi)容數(shù)據(jù)的主體ID。

…

4.一種內(nèi)容數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其被用于具備顯示單元、控制單元和存儲單元的計算機，被存儲于上述存儲單元，所述內(nèi)容數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特征在于，包括：識別內(nèi)容數(shù)據(jù)的主體ID；圖像數(shù)據(jù)；和下一個內(nèi)容ID，該下一個內(nèi)容ID表示具有在所述圖像數(shù)據(jù)之后被顯示的圖像數(shù)據(jù)的其他的內(nèi)容數(shù)據(jù)的主體ID，被用于所述圖像數(shù)據(jù)被所述顯示單元顯示后所述控制單元將具有所述下一個內(nèi)容ID表示的主體ID的其他的內(nèi)容數(shù)據(jù)從所述存儲單元取得的處理。

上述發(fā)明是通過幻燈片依次顯示圖像數(shù)據(jù)的發(fā)明。權(quán)利要求1的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)僅僅是對包括稱作主體ID、圖像數(shù)據(jù)和下一個內(nèi)容ID的內(nèi)容數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)要素的內(nèi)容作了定義，因而只是停留在人為的判斷，而不是利用自然法則創(chuàng)造得出的技術(shù)方案，不屬于“發(fā)明”。

然而，權(quán)利要求4中，按照程序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)規(guī)定的信息處理由于是利用硬件資源而具體地實現(xiàn)的。因此，權(quán)利要求4的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)被判斷為是利用自然法則創(chuàng)造得出的技術(shù)方案，屬于“發(fā)明”。

如上所述，在權(quán)利要求中記載數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)和訓(xùn)練完畢模型的情況下，除記載數(shù)據(jù)的構(gòu)成以外，還應(yīng)當(dāng)記載每個數(shù)據(jù)是如何被處理的內(nèi)容。

（二）訓(xùn)練完畢模型

日本審查指南中，記載了為了分析住宿設(shè)施評價的訓(xùn)練完畢模型的例子。

權(quán)利要求書

1.一種訓(xùn)練完畢模型，其使計算機根據(jù)有關(guān)對住宿設(shè)施評價的文本數(shù)據(jù)，輸出對住宿設(shè)施評價進行定量化的值，

所述訓(xùn)練完畢模型的特征在于，其由第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出被輸入所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，

所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由特征提取用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入層至中間層構(gòu)成，該特征提取用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)系數(shù)已訓(xùn)練完成，使得至少一個中間層的神經(jīng)元數(shù)比輸入層的神經(jīng)元數(shù)少，并且輸入層和輸出層的神經(jīng)元數(shù)量相同，各輸入層的輸入值和來自與各輸入層對應(yīng)的各輸出層的輸出值相等，

所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)系數(shù)在不改變所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)系數(shù)的基礎(chǔ)上被訓(xùn)練完成，

所述訓(xùn)練完畢模型使計算機對被輸入于所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層的、從有關(guān)住宿設(shè)施評價的文本數(shù)據(jù)得到的特定的單詞的出現(xiàn)頻率，根據(jù)在所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的所述訓(xùn)練完畢的加權(quán)系數(shù)進行計算，輸出從所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層對住宿設(shè)施的評價進行了定量化的值。

盡管權(quán)利要求的主題為 “訓(xùn)練完畢模型”，但是作為“程序”的發(fā)明屬于“發(fā)明”。另外，由于通過軟件的信息處理是利用硬件資源被具體地實現(xiàn)的，因此權(quán)利要求1涉及的訓(xùn)練完畢模型是利用自然法則而創(chuàng)造得出的技術(shù)方案，因此屬于“發(fā)明”。

四、總結(jié)

隨著IT技術(shù)的發(fā)展，專利的保護對象也在發(fā)生急劇的變化。因此，在撰寫專利說明書時，應(yīng)當(dāng)就此變化對撰寫也做相應(yīng)的變化。本文對軟件要求保護時能夠記載的權(quán)利要求主題作了介紹，并且進一步介紹了審查指南中記載的具體例子。本文若能為從事軟件專利實務(wù)的人員提供一點幫助，筆者感到非常的榮幸。

翻譯：王瑾