AI関連特許の急増と出願戦略：アプリケーション型AIが主流に

2026年2月23日

株式会社IPリッチのライセンス担当です。近年、機械学習や生成AIをはじめとする人工知能（AI）技術が急速な発展を遂げ、それに伴い世界中でAI関連の特許出願が爆発的に急増しています。しかし、その出願内容を詳細に分析すると、大規模言語モデル（LLM）などのAIアルゴリズムそのものの開発に関する特許から、AIを既存の業務プロセスや他分野へ応用した「アプリケーション型AI」の発明へと主戦場が大きく移行していることがわかります。本記事では、生成AIの進化が企業の特許取得活動にどのような影響を与えているのか、また具体的にどの産業分野で出願が増加しているのかを独自の視点から徹底的に分析します。さらに、法制度の最新動向や特許庁の審査基準を踏まえ、これからの時代に企業が技術的優位性を確保し、事業成長に直結させるために採るべき実践的なAI特許戦略をご提案いたします。

このようなAI技術の社会実装が進む中で、企業にとって「知財の収益化」というテーマがかつてなく重要な経営課題として浮上しています。自社のコア技術を特許として保護し、他社の模倣を防ぐといった従来の「守り」の役割にとどまらず、他分野へのライセンス供与や特許売買を通じて新たな収益源を創出する「攻め」の姿勢が、熾烈なグローバル競争を生き抜く鍵となります。特にアプリケーション型AIの特許は、特定の業界を超えた汎用性を有しているケースが多く、ライセンスビジネスとの親和性が極めて高いのが特徴です。自社で保有する特許権の売買やライセンス展開をご検討の皆様、あるいは他社の優れた特許技術の導入を希望される皆様は、特許売買・ライセンスプラットフォーム「PatentRevenue」で特許権の売買又はライセンスの希望者に無料で登録することを強くお勧めします。知財の流動化を促進し、自社ビジネスの最大価値を引き出すための第一歩として、ぜひ以下のURL（ https://patent-revenue.iprich.jp/#licence ）よりご登録ください。

生成AI特許の爆発的急増とグローバルな出願動向における覇権争い

現在、AI分野における技術革新は人類の歴史上でも類を見ないスピードで進行しており、それに伴う知的財産権の獲得競争は激化の一途を辿っています。世界知的所有権機関（WIPO）が2024年に発表した生成AI（Generative AI）に関する包括的な特許ランドスケープレポートによれば、AI技術は経済、社会、文化のあらゆるセクターに対して破壊的な変革をもたらす最先端技術として明確に位置づけられています。これまでAIの主流であったデータの分類や予測を行う「識別タスク」から、深層学習（ディープラーニング）技術の進化と計算能力の飛躍的な向上によって、新しいデータやコンテンツを自律的に創出する「生成タスク」へとその役割は大きく拡張されました。

この技術的パラダイムシフトは、各国の特許出願データに如実に表れています。WIPOの報告によると、生成AIに関連する特許パテントファミリーの数は、2014年時点では世界全体でわずか733件に過ぎませんでしたが、過去10年間で信じがたいほどの急増を見せ、2023年には54,000件を突破するに至りました。この爆発的な増加を牽引し、世界のAI特許戦略において圧倒的な覇権を握りつつあるのが中国です。中国は2014年から2023年の間に38,000件以上の生成AI関連発明を生み出しており、これは第2位であるアメリカ合衆国の約6倍に相当する驚異的な規模です。

世界的なトップ特許保有者の顔ぶれを分析すると、この傾向はさらに明白になります。アメリカからはIBM、Alphabet（Googleの親会社）、Microsoft、Adobeといった世界を牽引する巨大IT企業が上位20社に名を連ねていますが、トップ3の座はTencent Holdings、Ping An Insurance Group（中国平安保険）、Baiduといった中国企業が完全に独占しています。これに加えて、中国科学院やAlibaba Group、ByteDanceなども上位にランクインしており、国家と企業が一体となった強力な研究開発投資の成果が特許データとして現れています。中国が他国に比べてAI技術に対する特許付与に寛容な法解釈を行っている可能性も指摘されており、知財のルールメイキングを含めた国家間の熾烈な争いが繰り広げられています。

また、新興国や欧州の躍進も見逃すことはできません。インドはAI発明の貢献度において世界第5位に位置していますが、上位5カ国の中では最も高い平均年間成長率（56％）を記録しており、今後のグローバルなAI知財市場においてキャスティングボートを握る存在として非常に注目されています。欧州においては、イギリスが欧州トップ（世界第6位）の座を維持しているものの、ドイツが極めて僅差で追従しており、直近の数年間における特許公開件数ではドイツがイギリスを上回るなど、地域内での技術開発競争も激化しています。このように、生成AI特許の獲得競争は一部のテクノロジー企業だけの局地戦ではなく、国家の命運を賭けたグローバルな覇権争いへと発展しているのが現状です。

アプリケーション型AIの台頭：基盤アルゴリズムから産業特化型実装へのパラダイムシフト

特許出願の圧倒的な件数増加という量的な変化に加えて、出願内容という質的な側面でも極めて重要なトレンドの変化が起きています。それは、特許の中心が大規模言語モデル（LLM）や敵対的生成ネットワーク（GAN）、変分オートエンコーダ（VAE）、拡散モデルといった「基礎的なAIアルゴリズムやモデルそのもの」の開発から、それらのモデルを特定の産業課題の解決に応用する「アプリケーション型AI」へと明確にシフトしているという点です。

OpenAIのChatGPTの世界的成功により、世間ではテキスト生成AIに最も大きな脚光が浴びせられましたが、実際の特許出願データを詳細に紐解くと異なる実態が見えてきます。2014年から2023年の間で最も多く特許化されているのは、実はテキストではなく「画像や動画を出力する生成AI」です。それに次いで「テキスト」、その後に「音声、声、音楽」と続いています。さらに近年では、これらの一般的なメディアデータにとどまらず、分子構造、遺伝子配列、タンパク質の立体構造といった極めて専門的な科学的データの生成にAIを活用する特許が急増しており、データ出力のマルチモーダル化（多様化）が技術開発のフロンティアとなっています。

WIPOのレポートでは、生成AI特許のランドスケープにおいて21の明確なアプリケーション分野（応用領域）が特定されています。特許出願全体の中で最も大きな割合を占めているのは依然としてソフトウェア関連のアプリケーションですが、それに次ぐ第二の巨大分野として「生命科学・医療科学（ライフサイエンス）」が台頭しています。ここで特筆すべきは出願人の属性による戦略の違いです。多くの民間企業が短期間で収益化しやすいソフトウェア分野に特許出願を集中させる傾向がある一方で、大学や公的研究機関はライフサイエンス分野での特許出願において企業を上回る存在感を示しています。例えば、世界トップクラスの研究機関であるカリフォルニア大学は、自社が保有する生成AI特許ポートフォリオの約3分の1をライフサイエンス関連のアプリケーションに割り当てており、中長期的な基礎研究の成果を知財として強固に保護する戦略を採っています。

成長率という観点から各アプリケーション分野を分析すると、過去3年間で最も急速に出願件数が伸びているのは「エネルギー管理」と「農業」の分野です。さらに、「セキュリティ」、「ライフサイエンス」、「銀行・金融」などの分野でもAI技術の実装と特許化が急速に進んでいます。これは、AIがもはやIT業界という閉じた領域の専売特許ではなく、製造、交通、通信、金融、農業といったあらゆる産業の根幹を支え、業務効率を劇的に改善する汎用技術（GPT：General Purpose Technology）として社会全体に定着しつつあることを意味しています。したがって、現代の企業に求められるのは、独自のAIアルゴリズムをゼロから開発することではなく、既存の優れたAIモデルを自社の事業領域にいかに適用し、そのプロセスやシステム全体をいかにして「特許」として保護するかという、応用力と知財戦略の融合なのです。

企業価値の源泉となる無形資産と知財戦略がもたらす収益化の機会

アプリケーション型AIの重要性が全産業において高まる中、企業は自社の技術やノウハウを単なる業務ツールとしてではなく、企業価値を根本から規定する「無形資産」として戦略的に位置づける必要があります。現代のグローバルビジネス環境において、企業価値を構成する要素の大部分は、工場や設備、在庫といった有形資産から、特許、商標、デザイン、ソフトウェア、独自のデータ群といった無形資産へと完全に移行しています。実際に、アメリカの主要企業で構成されるS&P 500の時価総額において、企業価値に占める無形資産の割合はすでに9割近くに達しているという衝撃的なデータも存在します。WIPOのレポートによれば、2008年以降、世界全体での無形資産への投資は有形資産への投資の実に3倍という猛烈なスピードで成長しており、その中でもソフトウェアとデータベースが最も急速に成長している投資カテゴリーとなっています。

AIはこの無形資産の爆発的な創出を強力に後押しする究極のイネーブラー（実現手段）として機能します。企業はAIを活用することで、これまで数年を要していた新製品の設計プロセスを数ヶ月に短縮し、新しい技術的解決策を迅速に探索し、ソフトウェアやデータベースといった強力な特許ポートフォリオをかつてない速度で構築することが可能になります。しかしながら、光が強ければ影も濃くなるように、生成AIの集中的な利用は企業に特有の知的財産リスクをもたらします。AIが生成した成果物の権利帰属（誰が所有者か）、創造的プロセスのトレーサビリティの欠如、そしてAIの学習に用いられた第三者のデータや保護された著作物の無断使用といった法的リスクです。企業はこれらのコンプライアンスリスクを厳格に管理・回避しながら、AI技術を適切に特許化していくという高度な知財ガバナンス体制の構築が急務となっています。

そして、苦労して取得したAI特許をいかにして実際のビジネス価値に変換するか、すなわち「知財の収益化」戦略の巧拙が企業の未来を決定づけます。AI技術の持つ最大の強みは、その類まれなる「汎用性」にあります。ある企業が特定の業界（例えば自動車産業）における自動運転の制御に関する強力なAI特許を取得した場合、そのコアとなる機械学習モデルやセンサーデータの処理技術は、ドローンや産業用ロボット、さらには農業機械といった全く異なる業界へも応用可能です。これにより、自社の主戦場における競争優位性を強固に維持しながら、非競合の他業界へ特許をライセンス供与することで、研究開発費を回収し新たな収益の柱を構築することができます。今後、各社のAI特許ポートフォリオが成熟し、業界を超えた潜在的な特許侵害リスクが高まるにつれて、企業間でのクロスライセンス（特許の相互利用）契約の重要性がますます高まっていくと予想されます。強力なAI特許のポジションを持つ企業は、それらの知財資産をレバレッジとして交渉を極めて有利に進めることができるのです。

さらに、AIを組み込んだソフトウェアやサービスのビジネスモデル自体も、知財の収益化戦略に合わせて急速に多様化しています。世界のテクノロジー企業のリーダーたちを対象とした調査によると、2026年以降のAIビジネスの収益化トレンドとして、顧客の実際の利用状況やAIがもたらしたビジネス成果に合わせて、サブスクリプション（定額制）、従量課金、成果報酬型を柔軟に組み合わせた「ハイブリッド価格モデル」の導入が進むと予測されています。また、顧客自身が利用予算の上限を設定し、チームごとの支出割り当てを細かく管理できる「セルフサービス型予算管理」機能の提供も不可欠となります。特許技術を提供する側は、単なる機能の提供にとどまらず、顧客がそのAI技術によってどのような業務改善や利益向上を達成したかを可視化する「価値レポーティング」を通じて顧客との信頼を構築し、適正なライセンス料や利用料を継続的に確保することが求められています。

業界別に見るアプリケーション型AI特許の最前線：製造・医療・通信領域の分析

アプリケーション型AIが実際のビジネスの最前線でどのように実装され、どのような切り口で特許化されているのか、経済への影響が大きい主要な3つの業界（製造業、医療・製薬分野、通信および動画配信分野）の具体的な活用事例と知財トレンドを見ていきましょう。

第一に、日本の基幹産業でもある「製造業」です。製造現場においては、これまで長年の課題であった熟練技術者の「勘」や「コツ」といった属人的な暗黙知を、AIによってデータ化し形式知へと変換する特許が多数生み出されています。代表的な例が、AIを用いた高度な異常検知システムや、生産設備・加工機械の制御パラメータの自動最適化技術です。従来はベテラン作業員の経験則に依存していた複雑な設定作業をAIが代替し、微細なセンサーデータから機械の停止や故障に繋がる要因をリアルタイムで分析・回避するシステムが構築されています。さらに、工場内に設置されたカメラで撮影した動画データを基に、作業員の骨格や動線をAIが検知・解析する特許技術も導入が進んでいます。これにより、作業の抜け漏れを自動で検出したり、無駄な動作を削減してサイクルタイムを短縮するだけでなく、作業員の身体的負荷を定量的に評価して安全性を向上させることが可能となります。これらの技術は、工場の稼働率向上や品質管理といった製造業の生命線に直結するため、各社は自社独自のノウハウをAIモデルに組み込み、競って強固な特許網を構築しています。

第二に、「医療および製薬分野」です。この分野では、AIを活用した「創薬プロセスの劇的な効率化」と「画像診断の高度化」が特許出願の中心テーマとなっています。新薬の開発には通常、膨大な時間と天文学的なコストがかかりますが、AIを用いて無数の化合物データから有望な新薬の候補物質を探索・生成・シミュレーションするプロセスを特許化する事例が急増しています。これにより、開発期間とコストの大幅な削減が実現しつつあります。また、LLM（大規模言語モデル）や自律的に思考するAIエージェントを活用し、医師の診断サポート、過去の膨大な医療論文の分析、治験プロジェクトの進行管理を自動化するシステムの特許も増加しています。前述の通り、ライフサイエンス分野におけるAI特許は人間の生命や健康に直結し、社会的な波及効果が極めて大きいため、大学や公的研究機関も強力な知財ポートフォリオを有しており、製薬企業との共同研究やライセンス契約が活発に行われています。

第三に、「通信および動画配信分野」における標準必須特許（SEP）と特許プールの動向です。インターネットのデータトラフィックの大部分を占める動画コンテンツの圧縮技術（ビデオコーデック）において、最新の国際標準規格であるVVC（Versatile Video Coding）などの基盤技術には高度なAIアルゴリズムが組み込まれ始めています。しかし、VVCに関する特許ライセンスの状況は、過去の規格（AVCやHEVCなど）と比較して複数の特許プールが乱立し、極めて複雑かつ断片化した状況に陥っています。この分野では、中国のHuaweiやTencent、アメリカのQualcommなどがVVC特許の大きなシェアを握っています。

このような知財の断片化という課題を解決し、技術の普及を促進するために、SisvelやAccess Advanceといったライセンス管理機関が「特許プール」の形成を強力に推進しています。例えば、Access AdvanceはHEVC、VP9、AV1、VVCといった複数の規格を網羅する「Video Distribution Patent Pool」を立ち上げ、動画ストリーミング配信事業者を対象とした包括的なライセンスプログラムを開始しました。このプログラムでは、月間アクティブユーザー数やサブスクリプション登録者数、ストリーミング収益に基づいた段階的なロイヤリティ（特許使用料）を設定しつつ、小規模な事業者に対する免除規定を設けるなど、柔軟な収益化モデルを提示しています。また、Sisvelは、標準化技術に対してFRAND（公正、合理的かつ非差別的）条件でライセンスを提供する特許プールの仕組みが、「Inventive Loop（イノベーションの好循環）」を生み出すと提唱しています。これは、特許プールを通じたライセンス収益が初期の技術貢献者に適正に還元されることで、次世代のAI基盤技術への新たな投資が促されるという健全なエコシステムです。近年では、かつては特許訴訟の当事者となることが多かった中国の主要企業も、訴訟を避けてライセンス契約を締結する傾向を強めており（例えば電気自動車メーカーBYDとAvanciのライセンス契約など）、特許使用料を適正に支払うことでビジネスの安定性を確保する動きがグローバルな潮流となっています。

AI特許の権利化に向けた審査基準の壁と「AI発明者」を巡る法制度の最新動向と実務対応

アプリケーション型AI特許の事業的価値が飛躍的に高まる一方で、その技術を法的に保護し、強固な独占権として権利化するプロセスには、知財実務上のいくつかの高いハードルが存在します。日本においても、特許庁（JPO）がAI関連発明の出願状況を定期的に調査・公表し、技術トレンドの正確な把握と審査の透明性向上に努めています。

企業がAI関連特許を出願する際に直面する最大の課題が、「進歩性（従来技術から容易に推考できないこと）」と「記載要件（第三者が実施できる程度に明確に記載されていること）」のクリアです。既存のオープンソースのAIモデル（例えば一般的なLLMや画像生成AI）を、単に別の産業分野の業務にそのまま適用しただけでは、特許としての進歩性は認められず、拒絶理由通知を受けることになります。この点について特許庁は、AIを用いた創作過程の特許法上の保護の在り方をより明確にするため、2024年3月に審査ハンドブックのAI関連技術に関する事例集へ新たに10の詳細なケーススタディを追加しました。これらの追加事例は、AIを特定の業務フローや独自のハードウェアとどのように組み合わせたか、学習用データにどのような独自の事前処理（前処理）を施したか、あるいはモデルの評価関数にどのような独自の工夫を加えたかなど、特許として認められるために必要な「進歩性の判断ポイント」を具体的に示しています。企業はこれらの最新の審査基準を熟知し、単なる「AIの利用」にとどまらない「技術的工夫の深さと特異性」を特許明細書において論理的に説明する高度な文書化能力が求められます。

さらに、近年世界中の知財業界で激しい議論を呼んでいるのが「AIは発明者になれるのか」という根源的な法的問題です。この点について、日本の知的財産高等裁判所（知財高裁）は2024年以降の動向において極めて重要な判決を下しました。同裁判所は、人工知能（AI）が自律的に行った発明について、現行の日本の特許法に基づき、AIそのものを発明者として特許を付与することはできないとする明確な判断を示しました。この判決の最大のポイントは、特許権によって保護される「発明」を生み出す主体、すなわち「発明者」は、法的に権利能力を持つ「自然人（生身の人間のこと）」に限られると認定した点にあります。

生成AIやAIエージェントの性能が飛躍的に向上し、研究開発の現場においてAIが設計案や新素材の構造式を自律的に出力するケースが日常的に発生するようになっています。しかし、法的にはAIそのものを発明者として特許庁に出願することは現時点では不可能であるため、企業は実務上、極めて慎重な対応を迫られます。「AIの有用な出力を導き出すために、人間の技術者がどのような技術的貢献（プロンプトの高度な設計、入力データの厳密な選定、出力結果の検証と実証実験による裏付け、モデルの微調整など）を行ったか」を社内の研究開発記録として厳密に残し、人間の発明としての要件を満たす社内体制を構築しなければなりません。AIの出力結果に依存しすぎた結果、人間の創造的な関与が不十分であるとみなされれば、莫大な研究開発費を投じた技術が特許として保護されず、競合他社に容易に模倣されるという致命的なリスクを抱えることになります。

アプリケーション型AI時代を牽引する次世代の知財戦略戦略的展望

ここまで詳細に分析してきたように、世界のAI特許のトレンドは、一部の巨大IT企業によるコアアルゴリズムの開発競争から、あらゆる業界の企業が参加し、現実のビジネス課題を解決するための「アプリケーション型AI」の実装競争へとパラダイムが完全にシフトしています。この変化は、これまで高度なIT技術とは無縁であると考えられてきた伝統的な製造業、農業、建設業、あるいは医療機関にとっても、AIを駆使して独自の特許を取得し、市場のゲームチェンジャーへと飛躍する絶好のチャンスが到来していることを意味しています。

今後の激しい市場競争を勝ち抜くための次世代AI知財戦略において、企業が直ちに取るべきアクションは明確です。第一に、自社が長年の事業活動を通じて蓄積してきた「独自のドメインデータ（顧客データ、製造現場のセンサーデータ、熟練者のノウハウなど）」を、外部に流出させないよう営業秘密（トレードシークレット）として厳格にガバナンス管理することです。第二に、その非公開の独自データと、外部の汎用的なAIモデルを高度に掛け合わせて生み出した「課題解決のための独自のプロセスやシステム（アプリケーション）」を、他社の参入障壁とするために特許として強力に権利化することです。

そして第三に、取得したAI関連特許を自社ビジネスの囲い込み（守り）に使うだけでなく、「知財の収益化（攻め）」へと積極的に展開することです。業界の垣根を越えたクロスライセンス契約の締結、自社のコア事業と競合しない他分野の企業へのライセンス供与、あるいは標準必須特許を中心とした特許プールへの戦略的参加など、無形資産を流動化させキャッシュを生み出す手段はかつてなく多様化しています。自社が保有する特許技術の価値を客観的な指標で評価し、世界的な法制度動向や特許庁の最新の審査基準を正確に把握した上で、研究開発（R&D）部門と知的財産部門、そして経営陣が一体となった全社的な特許戦略を推進すること。それこそが、VUCA（変動性、不確実性、複雑性、曖昧性）と呼ばれる現代の予測困難なビジネス環境を生き抜き、持続的な企業成長を実現するための唯一にして最大の道と言えるでしょう。

（この記事はAIを用いて作成しています。）