AI と機械学習の発明は、クレームがアルゴリズムの改善だけでなく、具体的な技術的効果を示す場合にのみ、特許を取得できます。 1970 年特許法第 3 条 (k) は、アルゴリズムとコンピュータ プログラムを除外します。 それ自体. その結果、多くの AI アプリケーションは、技術に目新しさが欠けているためではなく、技術的な貢献ではなく抽象的なデータ処理に基づいて主張が構成されているため、試験中に失敗します。
というもの CRI ガイドライン 2025 (2025 年 7 月 29 日発効) コンピュータ関連の発明がこの要件を満たしているかどうかを判断するための構造化された検査フレームワークを導入します。 新しいフレームワークの詳細な説明と、セクション 3(k) が実際にどのように適用されるかについては、 インドにおけるコンピュータ関連発明に関する CRI ガイドライン 2025。
実際には、インド特許庁が適用する規則は単純です。 技術システムの機能を改善する発明は、特許保護を受けることができます。 より良い情報出力のみを生み出す発明は、一般的にはそうではありません。
インドは、AI 関連の特許出願において世界で最も急成長している法域の 1 つとして浮上しています。 しかし、仕様とクレームが測定可能な技術的効果を示すことができないため、AI アプリケーションの大部分は試験中に失速します。 したがって、インドの特許慣行の下での重要な問題は、人工知能技術が洗練されているかどうかではなく、発明が 技術的な問題に対する技術的解決策。
このガイドでは、AI と機械学習の発明がどのように評価されるかについて説明します。 CRI ガイドライン 2025、審査中にセクション 3(k) がどのように適用されるか、および請求の起草戦略によって、インドの AI 特許出願が主題の段階で付与に進むか失敗するかがどのように決定されるか。 この記事では、インド人の立場と を比較しています USPTO と EPO のアプローチ、申請者が管轄区域を超えた調査に耐えられる AI 特許出願を構成するのを支援します。
主な法的問題: AI 発明が拒否される理由
すべての主要な特許庁で、同じ構造上の問題が発生します。 AI または ML の発明は、数学モデル、すなわちニューラル ネットワーク、分類アルゴリズム、または勾配降下最適化の最適化を中心に取り入れ、数学的な方法だけで、あらゆる場所の特許保護から除外されます。 法域間の意見の相違はありません かどうか 純粋なアルゴリズムを除外するには、しかし どれだけの技術的状況が必要か クレームを除外カテゴリーから外します。 出願前に仕様書でその残高を正しく把握することは、AI 特許出願において最も影響力のある決定です。
3 つの実際的な結果が続きます。 第 1 に、モデル アーキテクチャ、トレーニング手順、および精度のメトリクスについて純粋に起草した仕様は、3 つの法域すべてで拒否に直面します。 第 2 に、医用画像診断における診断エラーを減らす ML モデルなど、同じ根本的な発明は、提示方法に応じて主題検査に合格または不合格となる方法で主張することができます。 第 3 に、提出時の仕様の品質がインドで利用可能な保護の範囲を決定するため、出願前の正確な起草への投資は、訴追中に請求を拡大しようとするよりも効果的です。
インド: セクション 3(k) と技術的影響法理
下 1970 年特許法第 3 条 (k)、数学的な方法、アルゴリズム、ビジネス方法、およびコンピュータ プログラム それ自体 特許性から除外されます。 言葉 「それ自体」 オペレーショナル クオリファイアです。 裁判所とインド特許庁 (IPO) は、発明がコンピュータ プログラムまたはアルゴリズムに関係しているという理由だけで、発明が除外されているわけではないと一貫して判断してきました。 クレームが である場合は除外が適用されます 以上のものに向けられています アルゴリズム自体。
「技術効果」テスト: 仕組み
の司法教義 技術的効果 は、デリー高等裁判所の判決の系統を通じて開発されましたが、現在では、 CRI ガイドライン 2025 (2025 年 7 月 29 日発効)。 このガイドラインでは、AI および ML クレームの構造化された 3 段階分析を確立しています。
- 発明全体を理解する。 個々のコンポーネントを単独で評価しないでください。 クレーム、仕様、図面を一緒に読んでください。
- 技術的な効果があるかどうかを判断します。 技術的効果は、計算負荷の軽減、信号の忠実度の向上、処理の高速化、測定可能な診断精度の高さ、またはメモリ消費量の削減など、技術的なシステムにおける具体的で再現性の高い改善です。 情報コンテンツの抽象的な改善だけは対象としません。
- それに応じて、特許性に関するルールを設定します。 真の技術的効果が存在する場合、セクション 3(k) は適用されず、ノベルティと独創的なステップについて検討が進みます。
CRI ガイドライン 2025 は、次のことを明示的に述べています AI によって生成された発明、AI によって自律的に作成されたものは、最小限の人的貢献で、特許法第 6 条に基づく発明の要件を満たすことができないため、特許を取得できません。 AI ツールの支援を受けた人間の発明家、または人間の発明者だけが提出できます。
例: 医療画像診断システム
実用的なシナリオ: AI システムは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して、CT スキャンで初期段階の肺結節を検出し、放射線科医のレビュー時間を 40% 削減し、偽陰性率を 18% 削減します。
アルゴリズムを中心とした主張 (除外): 「ＣＴ画像データセットを受信することと、標識された結節データで訓練された畳み込みニューラルネットワークを適用し、関心のある領域を結節の存在または結節がないものとして分類することとを含む方法。」
このクレームは、アルゴリズムとその出力分類について説明しています。 これは、技術的なシステムに対する技術的な影響ではなく、情報の結果、診断を生成します。 CRI ガイドライン 2025 の 3 段階テストで、ステップ 2 は失敗します。 IPO は、セクション 3(k) の却下を発行します。
技術的貢献を中心に再構成された主張 (特許可能な経路): CT 画像データを処理するためのコンピュータ実装システムは、次のことを含む。6 mm 以下の直径を持つ肺結節の偽陰性の検出を減らすように最適化された CNN アーキテクチャを実行するプロセッサを含む。CNN の実行により、GPU メモリの割り当てが少なくとも 30% 減少します。 標準の RESNET-50 ベースラインは、重み付けの初期化を共有するマルチスケール フィーチャ ピラミッドを適用することにより、直接放射線科医のインターフェースのために再構成された CT ボリュームに空間ヒート マップをオーバーレイします。
このバージョンは、GPU メモリの削減、特定のアーキテクチャの選択、および技術的な出力 (イメージング システムに統合された空間ヒート マップ) など、測定可能な技術的効果の主張を固定します。 実際には、仕様の定量的ベンチマークは、調査時の技術的影響の議論を強化し、起訴中に先行技術を区別するための弁護の余地のある根拠を提供します。
主要な司法進展
2023 年から 2024 年までのいくつかのデリー高等裁判所の判決により、CRI ガイドライン 2025 に基づく現在の審査基準が形成されました。
- Ferid Allani 対インド連合 (2019 年、DHC) : 技術的効果を提供するソフトウェア実装の発明は、セクション 3(k) で除外されないことを確立しました。 基礎的な権威のままです。
- Microsoft Technology Licensing v. Assistant Controller (2023、DHC) : IPO はクレーム全体を評価する必要があり、クレームされた発明にコンピューター プログラムが含まれていることを理由に拒否することはできないことを強化しました。
- ComViva Technologies v. Assistant Controller (2024、DHC) : 技術的なセキュリティ機能を組み込んだビジネス方式認証システムは、自動的に除外されなかったと判断しました。 裁判所は、技術的メリットに関する再審査を指示しました。 IPO は、表面の分類を超えて見なければならないシグナルです。
- Google v. 特許の管理者 (2024 年、DHC、2024 年 4 月 2 日決定) : 裁判所は、IPO の却下を破棄し、助成金を指示し、発明が先行技術に対する技術的進歩を実証したことを確認しました。 アルゴリズムの新規性だけではなく、技術の進歩を実証したことを強化することが、手術テストです。
これらの司法上の決定を支える完全な CRI 審査フレームワークについては、 インドにおけるコンピュータ関連発明に関する CRI ガイドライン. AI を発明者として指定できるかどうかという別の問題については、 AI は発明者として認識できますか?。
インドの比較: USPTO と EPO は一目でわかる
インドのセクション 3(k) フレームワークは、ベア アルゴリズムを除外するという点で一意ではありませんが、適格性のしきい値をどのように測定するかという点で、USPTO や EPO とは異なります。 USPTO では、AI の特許資格は 35 U.S.C. によって管理されています。 セクション 101 と 2 段階の Alice/Mayo テスト。 有効な問題は、通常、技術プロセスまたはコンピュータ システムの機能を改善することによって、主張が抽象的なアイデアを実用的なアプリケーションに統合するかどうかです。 USPTO の 2025 年 8 月の AI 主題の適格性覚書は、ニューラル ネットワーク トレーニングを参照する主張が自動的に抽象的なアイデアを表明しないことを強調していますが、バックプロパゲーションや勾配降下などの特定のアルゴリズムには、バックプロパゲーションや勾配降下などの名前が付けられており、さらに分析が必要であると主張しています。
EPO では、特許性は欧州特許条約第 52 条から第 57 条に準拠しています。 EPO の更新されたガイドライン G-II、3.3.1 (2025 年 4 月 1 日発効) は、コンピューターなどの技術的手段を使用する方法に向けられた AI または ML の主張が全体として技術的な特徴を持ち、第 52 条 (2) または第 52 条 (2) または第 52 条 (2) に基づいて除外されていないことを確認しています。 (3)。 EPO での真の課題は独創的なステップです。COMVIK アプローチの下では、技術的に特徴付けられた機能のみが、情報を分類するだけの ML アルゴリズムが、コンピューター上での実行以外に何の貢献もしないことを意味します。 以下の比較表は、インドの申請書を米国またはヨーロッパの訴追と調整する際に、開業医が考慮すべき主な違いをまとめたものです。
インドとヨーロッパの特許法のより深い比較分析については、 ヨーロッパとインドの特許法の比較研究。
管轄の比較表
以下の表は、このガイドでカバーされている各法域の主要な特許性フレームワーク、除外基準、およびクレーム作成の優先事項をまとめたものです。
| 因子 | インド (IPO) | アメリカ (USPTO) | エポ | 主な違い |
| 法的根拠 | セクション 3(k)、1970 年特許法 | 35 U.S.C. §101; アリス/マヨ | アート。 52(2)(3) EPC; コビク | インド: 法定除外。 米国/EPO: 判例法の教義 |
| 除外されるもの | アルゴリズム、数学の方法、コンピューター プログラム自体 | 抽象的なアイデア、自然の法則、自然現象 | 数学の方法、コンピューター プログラムなど | 機能的には似ていますが、インドは「それ自体」修飾子を使用しています |
| コア テスト | 技術的効果/技術的貢献 (CRI ガイドライン 2025) | 実用化への統合 (ステップ 2A プロング 2) | テクニカル キャラクター + Comvik 独創的なステップ | EPO には 2 つのハードルがあります。 インド/米国は、事実上、1 つの決定的なテストを行います |
| キー 2025 アップデート | CRI ガイドライン 2025 (2025 年 7 月 29 日): 技術的効果を体系化します。 明示的な AI/ML の例 | 2025 年 8 月のメモ: 「メンタル プロセス」を狭めます。 ニューラル ネットワークのクレーム分析を明確にします | ガイドライン G-II 3.3.1 (2025 年 4 月 1 日): AI/ML の技術的特徴を確認して、コンピュータで実装した場合 | インドと USPTO の更新は実質的です。 EPO アップデートの説明 |
| クレームドラフト優先 | 定量的技術効果を埋め込む。 従来のシステム ベースラインと比較してください | システムでの推論後の技術的アクションについて説明します。 特定のアルゴリズムを名前で暗唱することは避けてください | クレームの範囲全体でアーキテクチャ、トレーニング データ、再現可能な技術的効果を開示する | ePO には、最も幅広い有効化が必要です。 インドは定量化に報います |
| AI によって生成された発明 | 特許不可。 人間の発明者らしさが必要 (セクション 6) | 特許不可。 人間の発明者らしさが必要です。 AI 支援 ✓ | 特許不可。 人間の発明者らしさが必要です | 3 つの法域すべてで統一されています |
ファイリング戦略: PCT および複数の管轄区域に関する考慮事項
米国および EPO と並んでインドで保護を求める申請者にとって、PCT ルートは実用的な枠組みを提供します。 インドの特許庁は、受入局、ISA、および IPEA として機能し、申請者に ISA の選択に柔軟性を与えます。 2024 年 3 月 15 日発効の特許 (修正) 規則 2024 の下では、インドでの PCT 国内段階出願の審査要求 (フォーム 18) の期限は、31 か月の国内段階のエントリー期限と一致します。 両方を同時に満たす必要があります。 現在の慣行では通常、修復は利用できません。期限の遵守は交渉の余地がありません。
仕様の観点から、インドの技術的影響を定量化する PCT アプリケーションは、USPTO の推論後の技術的措置について説明し、トレーニング データとアーキテクチャを十分に詳細に開示し、EPO は、提出後の補足的な開示を必要とせずに、3 つのオフィスすべてで起訴をサポートします。 上記のセクション 2 および 3 で定められたクレーム草案作成の原則は、ルートが直接の全国提出であろうと PCT 国家フェーズ エントリであろうと、等しく適用されます。
6. よくある落とし穴とその回避方法
次のパターンは、3 つの法域すべてで一貫して拒否または狭小化を引き起こします。
| 落とし穴 | 何がうまくいかないのですか | 直す |
| アルゴリズムだけを主張します | インドでセクション 3(k) に失敗する。 ステップ 2a では不適格であり、USPTO でプロング 1 つです。 ePO で「そのように」除外されます | システムに推論後のテクニカル アクションを追加します。 定量的な技術効果のクレーム言語を埋め込みます |
| 技術的貢献の代わりとしてのドメインの新規性 | 新しいビジネス ドメインに ML を適用しても、特許取得可能なクレームは作成されません (Recentive, 2025) | 発明がどのように新しいドメインに対処するかではなく、技術システムをどのように改善するかに焦点を当てる |
| あいまいな仕様: アーキテクチャやトレーニング データの詳細はありません | EPO 第 83 条 十分な異議。 USPTO §112 イネーブルメントの拒否。 India Examiner は、技術的な貢献を見つけていません | 仕様書でアーキテクチャ、トレーニング データセットの特性、再現可能なパフォーマンス ベンチマークを開示する |
| インドの全国フェーズの 31 か月の期限に間に合わない | 取り下げされたものとして扱われるアプリケーション。 現在の慣行では通常、修復は利用できません | 最優先日から 31 か月の期限を短縮する。 フォーム 18 を同時にファイルする (2024 年 3 月以降の規則) |
| 人間の発明者なしで AI が生み出した発明を主張する | インド (セクション 6)、米国、および EPO では、特許を取得できません。 3 つのオフィスすべてで一律に拒否されました | 人間の発明による貢献を特定して文書化する。 AI ツールは役に立つかもしれませんが、人間は発明を考えなければなりません |
結論: セクション 3(k) に基づく AI とソフトウェアの特許性
AI と機械学習の発明は、インドで特許を取得することができます。 アルゴリズムの改善だけでなく、測定可能な技術的効果. 実際には、AI 特許審査は、より広範な枠組みの中で機能します。 コンピュータ関連の発明とソフトウェアの特許 セクション 3(k) の下で。 このフレームワークの詳細については、次のガイドを参照してください。 インドのソフトウェア特許。
というもの CRI ガイドライン 2025 ここで、本発明が具体的な技術的貢献をもたらすかどうかに焦点を当てて、AI クレームを評価するためのより明確な構造を提供します。 同様の原則が国際的に適用されます。 USPTO では、適格性は実用的な技術アプリケーションへの統合に依存し、EPO は技術的特徴と Comvik の独創的なステップ分析を通じて AI の発明を評価します。
国際的に AI 発明を申請する申請者にとって、最も決定的な要因は、 製図段階での仕様の品質. システム アーキテクチャ、トレーニング方法論、および測定可能な技術的改善を開示する仕様は、インド、米国、およびヨーロッパでの調査に耐える可能性がはるかに高くなります。 最初から技術的影響に関する主張を構成する開業医は、インドの訴追中にセクション 3(k) の異議に直面することは大幅に少なくなります。
rインドでの AI 発明の特許性を評価する準備はできていますか?
提出する前に、AI の発明を で検討してください 第 3 条 (k) のコンプライアンス、技術的貢献、およびインドの特許慣行に基づく請求構造. インド固有の予備評価のために、アプリケーション番号、ドラフト仕様、または発明の概要を共有します。
法的免責事項
この投稿は情報提供のみを目的としており、法的助言を構成するものではありません。 法定参照には、上記の日付の時点で公開されている情報が反映されています。 特許出願状況に固有のアドバイスについては、関連する法域の資格を持つ登録特許代理人または弁護士に相談してください。
よくある質問
単独ではありません。 ニューラル ネットワーク アーキテクチャのみに向けられたクレームは、解決する技術的な問題やそれが達成する測定可能な技術的効果を指定せずに、セクション 3(k) の下で数学的方法またはアルゴリズム自体として除外されます。 助成金を達成するために、ニューラル ネットワークは、メモリ消費量の削減、信号の忠実度の向上、または従来のベースラインと比較して測定可能な診断精度の向上など、具体的で再現性のある技術的効果を生み出す技術システムの一部として主張する必要があります。
はい。 1970 年特許法第 6 条の下で、人間の発明者またはその法定代理人だけが特許出願を行うことができます。 AI によって完全に生み出された発明は、人間に有意義な貢献がなくても、インドでは特許を取得することはできません。 人間が AI をツールとして使用し、概念に対する独創的な制御を維持しながら、他のすべての要件が満たされていれば、特許を取得できる発明は、特許のままです。
2017 年の CRI ガイドラインでは、比較的機械的なテストが適用され、技術的貢献を十分に分析することなく、コンピュータ プログラムの存在に基づいて拒否されることがよくありました。 2025 年 7 月 29 日の CRI ガイドライン 2025 では、構造化された 3 段階のテストが導入され、AI、ML、ブロックチェーン、IoT、および量子コンピューティングを潜在的に特許可能なドメインとして明示的に扱っており、最近の司法上の決定から導き出された実例を提供します。 Ferid Allani (2019) 以来、裁判所が開発した技術効果の教義を成文化する。 アルゴリズム要素を単独で特定するのではなく、本発明全体を評価するには検討が必要です。
はい、最高公分母にドラフトされた場合。 アーキテクチャとトレーニング データを十分に詳細に開示する EPO の十分な目的で、インドの技術的影響を定量化する仕様技術寄与テスト、および USPTO 実用アプリケーション分析の推論後の技術的アクションについて説明します。通常、3 つのオフィスすべてでの試験をサポートします。 クレーム セットは、通常、国内段階での起訴時に法域固有の適応を必要としますが、十分に描かれた PCT 仕様により、提出後の開示を補足する必要がなくなります。
2024 年 3 月 15 日発効の特許 (修正) 規則 2024 の下では、国内フェーズのエントリー期限と審査要求 (フォーム 18) の期限は、両方とも PCT 優先日から 31 か月に該当し、同時に提出する必要があります。 国内段階に入り、審査を延期する選択肢はありません。 31 か月の期限を逃したため、申請は取り下げされたものとして扱われます。 現在の慣行では、通常、修復は利用できません。 大規模なエンティティ、スタートアップ、または小規模なエンティティの志願者では手数料が異なるため、開業医は、国際出願の直ちに期限をダイヤルインし、エントリー前にエンティティの分類を確認する必要があります。
EPO は 2 つの順次テストを適用します。技術的な特徴 (最初のハードル、コンピュータで実装された AI クレームでは通常クリアされます) と、COMVIK 問題解決アプローチ (ほとんどのアプリケーションが異議に直面する 2 番目のハードル) を使用した独創的なステップを適用します。 インド■ CRI ガイドライン 2025 は、技術効果を中心とした単一の構造化テストを適用します。 実際には、ePOComvik アプローチは、独創的なステップ評価から非技術的特徴を体系的に取り除くため、独創的なステップ分析は 3 つの法域の中で最も技術的に要求が厳しいものです。 USPTOS Alice/Mayo テストは、2 つの間に位置します。発明のステップよりも要求は低く、抽象的なアイデアを実用的な技術アプリケーションに明確に統合する必要があります。