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AIを使ったサービスを開発している方から、
「AIを使っているだけでも特許になるの？」
「ChatGPTやGeminiを使ったサービスでも特許は取れる？」
「自分でAIモデルを作っていないと特許にはならない？」
と聞かれることがあります。
結論からいうと、AIを使ったサービスは十分に特許になり得ます。
AI関連の発明自体は以前から特許の対象になっていますし、現在はChatGPT、Gemini、Claudeなどに代表される大規模言語モデル（LLM）や生成AIを利用した発明についても、実際に特許審査の対象になっています。
特許庁も2024年にAI関連発明の審査事例を追加しており、その中には、
といった生成AI・LLMを前提とする具体例が含まれています。特許庁
つまり、
「生成AIを使っているから特許にならない」
ということではありません。
重要なのは、AIそのものだけではなく、AIをどのようにサービスやシステムの中で利用しているかです。
まず大前提として、AI関連発明は特許の対象になり得ます。
例えば、
などは以前から特許出願されています。
そして現在では、生成AIや大規模言語モデルを使った発明も増えています。
特許庁はAI関連発明について、進歩性、記載要件、発明該当性などの審査事例を継続的に公表しており、2024年には生成AIに関する事例も追加しています。2026年時点でもAI関連発明についての審査資料は更新されています。特許庁
ですから、
「AIを使ったサービスなので特許は無理だろう」
と最初から諦める必要はありません。
これも、可能性はあります。
よくある誤解が、
「ChatGPT自体はOpenAIが作ったものだから、それを使ったサービスは特許にならないのでは？」
というものです。
しかし、特許になるかどうかは、必ずしもAIモデルそのものを自社で開発したかどうかだけで決まりません。
例えば、
ユーザーから情報を受け取る
↓
入力内容を分析する
↓
LLMへ入力するプロンプトを自動生成する
↓
大規模言語モデルへ入力する
↓
出力結果を評価・加工する
↓
特定のサービスとしてユーザーへ提供する
という一連のシステムを考えてみます。
この場合、LLM自体は既存のものでも、
などに独自の工夫があれば、発明として検討できる余地があります。
特許庁のAI関連事例にも、大規模言語モデルに入力するプロンプト文を生成する方法が進歩性判断の事例として取り上げられています。特許庁
ここは非常に重要です。
単に、
「AIを使いました」
だけでは、特許としては弱い場合があります。
例えば、
ユーザーが質問を入力する
↓
ChatGPTへそのまま質問する
↓
ChatGPTの回答をそのまま表示する
だけであれば、どこに発明上の工夫があるのかが問題になります。
一方で、
ユーザーから複数種類の情報を取得
↓
入力情報を分析
↓
利用目的に応じてプロンプトを自動生成
↓
LLMから回答を取得
↓
別のデータベースと照合
↓
結果を評価・再生成
↓
特定の形式でユーザーへ提示
のように、システム全体に特徴的な処理があれば話は変わります。
つまり、
AIを使っていることそのものではなく、AIを使って課題をどう解決しているか
を見ることが重要です。
AI特許というと、
「新しいAIモデルを自分で作らなければいけない」
と思われることがあります。
もちろん、独自のAIモデルや学習方法を開発した場合、それ自体が発明になる可能性があります。
しかし、実際にはそれだけではありません。
例えば、
ユーザーからどのような情報を取得するか。
取得した情報をどのように整理・変換するか。
入力内容に応じて、LLMへ入力するプロンプトをどのように作るか。
一つのLLMだけでなく、
などをどのように連携させるか。
AIから得た回答を、
といった処理にも工夫が考えられます。
したがって、AIサービスの特許を考えるときには、
AIモデルだけを見るのではなく、システム全体を見る
ことが大切です。
自社で機械学習モデルを一から開発しているのであれば、そのモデル、学習方法、処理方法などに特許化できるポイントがある可能性があります。
しかし、現在多くのスタートアップや中小企業が開発しているAIサービスでは、
など、既存のAIを利用しています。
この場合でも、
「既存AIをどう組み込むか」
に工夫があれば、特許化を検討できます。
これは、生成AI時代のAI特許を考えるうえで非常に重要なポイントです。
最近多いのがRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。
RAGでは、
ユーザーの質問
↓
関連する情報を検索
↓
検索結果をLLMへ入力
↓
回答を生成
という処理を行います。
ただ単にRAGを使っただけではなく、
といった部分に独自性があれば、特許の検討余地があります。
例えば、次のようなサービスでも特許化を検討できる可能性があります。
もちろん、
「AIを使っているから特許になる」
わけではありません。
それぞれのサービスについて、従来技術との違いや技術的な工夫を確認する必要があります。
生成AIや大規模言語モデルを利用したサービスは、比較的新しい分野です。
特許審査で新規性や進歩性を判断するときには、過去の特許文献などとの比較が重要になります。
成熟した技術分野では、過去の文献が大量に存在します。
一方、生成AI・LLM周辺は急速に発展しているため、テーマによっては従来技術の蓄積がまだ十分ではない領域もあります。
その意味では、現在は生成AIを利用した新しいサービスについて、特許化を積極的に検討する価値がある時期だと私は考えています。
ただし、
「AIだから簡単に特許になる」
ということではありません。
審査では通常の発明と同様に、
などが判断されます。特許庁もAI関連発明について、これらの観点を示す具体的な事例を公開しています。特許庁
AIサービスを開発している場合には、サービス公開前に特許を検討することをおすすめします。
例えば、
などによって、発明内容が公になる可能性があります。
日本には一定の条件で新規性喪失の例外規定もありますが、原則として特許は公開前に出願するのが安全です。
特にAIサービスは開発スピードが速いため、
「完成してから特許を考える」
ではなく、
サービスの仕組みがある程度固まった段階で一度特許性を検討する
という進め方がよいと思います。
AIサービスについて、
「まだシステムが完成していないから相談できない」
と思う必要はありません。
例えば、
くらいでも相談できます。
むしろ、サービスをすべて完成させて公開した後よりも、設計段階で特許の可能性を確認する方が選択肢は広がります。
AIを使ったサービスは、十分に特許になり得ます。
独自のAIモデルを作っている場合はもちろん、
ChatGPT、Gemini、Claudeなど既存のLLMを利用したサービスでも、
などに独自の工夫があれば、特許として検討できる可能性があります。
重要なのは、
「どのAIを使っているか」だけを見るのではなく、「そのAIをどう使って課題を解決しているか」を見ること
です。
生成AI・LLMを利用したサービスはまだ発展途上の分野であり、新しいアイデアが次々に生まれています。
だからこそ、
「これは単にAIを使っているだけだから特許にはならないだろう」
と決めつけず、一度特許化できるポイントがないか確認してみることをおすすめします。
遠山総合特許事務所では、
といった段階からご相談いただけます。
サービスの仕組みや処理フローを確認したうえで、どこに特許化できる可能性があるかを検討します。
執筆・監修：弁理士 遠山敬一
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