北海道国立大学機構オープンイノベーションセンター様のＡＩ、ＩｏＴ知財セミナー講師を務めました

◆はじめに

　このたび、北海道国立大学機構オープンイノベーションセンター（ＡＣＥ）（帯広畜産大学、小樽商科大学、北見工業大学）様からのご依頼で、学内知財セミナー（２０２４年３月２８日開催）の講師を務めさせていただきました。

　北海道国立大学機構オープンイノベーションセンター（ＡＣＥ）様のご厚意により、ご了承をいただきましたので、セミナーの概要をご紹介いたします。

　今回のセミナーは学内セミナーとして、大学の研究者様向けに「ＡＩ・ＩｏＴ等に関連する研究成果の知財化の進め方」という内容でご依頼を受けておりました。

　そこで、第１部で「ＡＩ・ＩｏＴ関連のデータの取り扱いに関する知識」を題材として、データをどのように保護するのかについて検討すると共に、第２部で「ＡＩ・ＩｏＴ関連の研究成果を知的財産として保護するための知識」を取り上げて、ＡＩ・ＩｏＴ特有の技術を特許としてどのように保護するのが有効かについて検討することとしました。

　第１部のデータ保護は、主に契約（各種ガイドライン）による保護について検討しますが、契約は当事者間にしか効力が及ばないことから、第２部の特許による保護とセットで考えることが重要になってきますので、両方を踏まえた検討を行いました。

　⇒図２～図３をご参照

　また、ＡＩ・ＩｏＴ関連においてＯＳＳ（オープンソースソフトウェア）を利用することも増えていますので、リスクを把握するために、第３部で「開発現場で使用するソフトウェアライセンスに関する知識」を取り上げることとしました。

　⇒図４をご参照

◆第１部「ＡＩ・ＩｏＴ関連のデータの取り扱いに関する知識」のセミナー概要

　第１部では、ＡＩ・ＩｏＴ関連のデータをどのように保護することができるのかについて検討しました。

　まず、開発現場の問題意識として、「ＡＩやＩｏＴを開発するにはデータが必要になりますが、データを保有する事業者（農業法人などのユーザ）様はデータが法的にどのように保護されるのかについて不安があり、全部のデータを出すのをためらうことが多い」という実情があります。

　他方で、データを使ってＡＩ・ＩｏＴ関連開発を行うＩＴベンダーは「開発したモデルの知的財産を確保したい」あるいは「横展開したい」という思いがあり、両者の思いが対立するような構造になっている面があります（なお、大学がＩＴベンダーの役割を兼ねている場合も同様の状況と思います）。

　　⇒図５をご参照

　そこで、大学の研究者の皆様には、データ保護に関する知識を身につけて、データを保有する事業者（農業法人などのユーザ）様に説明することで、少しでも不安を解消して、より良いデータの収集を行うとともに、ＩＴベンダーなどとの利益バランスを図り、ひいては精度の高いシステム開発につなげていただければと思い、データを保護する法制度を概観し、それらの制度のメリット、デメリットについてご説明することにしました。

　データ保護に関しては、経産省から「ＡＩ・データの利用に関する契約ガイドライン」、及び農水省から「農業分野におけるＡＩ・データに関する契約ガイドライン」がアナウンスされていますが、両ガイドラインには、各種の法制度に基づく規約が数多く盛り込まれています。これらのガイドラインを理解するためには、データを保護するための法制度の知識が必要となります。

　データを保護する制度としては、①契約、②営業秘密（不競法２条6項）、③限定提供データ（不競法２条７項）、④データベースの著作物（著１２条の２第１項）、⑤民法上の不法行為などがあり、それらについて概観しました。

　⇒図６ご参照

　また、ＡＩ・ＩｏＴの研究開発の典型的なケースを題材にして、どの場面で、どのような行為が行われ、どのような法律の問題になるのかについて検討しました。

　⇒図７をご参照

　より具体的には、権利者側で見た場合に「どのような法律を用いて規制できるのか」、及び、データを利用する側で見た場合に「どのような法律によってリスクを回避できるのか」という観点で、「データを提供する側」に立った場合と、「データを利用する側」に立った場合の両方の視点を持てるように配慮しました。

　また、総論として、データの種類を外観したうえで、経産省が取りまとめた「ＡＩ・データの利用に関する契約ガイドライン」の各パターン（データ提供型、データ創出型、データ共用型）について概観するとともに、いくつかのケーススタディを行いました。

　例えば、「データ創出型」のケーススタディでは、「工作機械の使用者Ｂ」と、「工作機械の製造業者Ａ」とが協力してデータを創出し、第三者にデータを提供する場面で、データの適正利用を確保するために、どのような着眼点を持てばよいのかを検討しました。

　⇒図８をご参照

　また、経産省が取りまとめたガイドラインをベースとして、農業分野に特化した、「農業分野におけるＡＩ・データに関する契約ガイドライン」（農林水産省の取りまとめ）についても簡単にご紹介しました。

　⇒図９をご参照

◆第２部「ＡＩ・ＩｏＴ関連の研究成果を知的財産として保護するための知識」のセミナー概要

　第２部では、ＡＩ・ＩｏＴ関連の研究成果をどのように保護することができるのかについて検討しました。

　ＡＩやＩｏＴの開発において特許を取得するかどうかの場面では、ＡＩはリバースエンジニアリングができず、特許による保護も限定的だからクローズ戦略（ノウハウとして秘匿）、ＩｏＴはセンサ等が中心でリバースエンジニアリングが可能だからオープン戦略（特許出願）が基本といわれていますが、これについて検討してみました。

　⇒図１０をご参照

　また、ＩｏＴの現場について概観し、どのようなセンサを、どこに取り付けるのか、そして何を見える化するのか、さらにＡＩでどのような判断や分析を行い、どのような提案をするのかについて、検討しました。

　⇒図１１をご参照

　ＡＩ・ＩｏＴ関連の研究開発の場面では、図１１に示すようなステップでＡＩ・ＩｏＴ関連システムの研究開発が行われますが、どの場面で、どのような法制度（特許、契約等）で保護が可能か、あるいは、どの部分について特許を取得することが有効なのか、について検討しました。

　⇒図１２をご参照

　契約によって保護できない部分、あるいは契約の当事者拘束力を外れた第三者に対する拘束力がないことを補うために、特許の活用は非常に重要になってくると思います。

　また、データを保有する事業者と、ＡＩ、ＩｏＴシステムを開発するベンダー企業との間で、どのようなせめぎ合いが生じるのかについて説明しました。大学側では、両者の利益をうまくバランスしながら、開発をリードしていくことが求められると思いますので、こういった視点で見ていくことは重要なことと思います。

　⇒図１３をご参照

◆小括

　以上のように、ＡＩ・ＩｏＴ関連の研究成果を知的財産として保護するための法制度としては、契約、営業秘密、限定提供データ、著作権、特許、などがあります。

　多くの場合、①契約による保護をメインとして、サブ的に、②営業秘密（ノウハウ）として秘匿によって保護するか、③特許として（開示する方向で）保護するという運用がなされていると思います。

　ただし、緻密な契約によっても、契約の当事者間だけにしか効力が及ばず、第三者の間を転々流通した場合にはどうすることもできないという弱点がありますので、適宜、有効な特許を取得することを視野に入れる必要があると考えられます。

　逆に、有効な特許を取得することで、契約条件を少し緩めることができ、共同研究開発をやり易くすることも可能となりますので、契約と特許を併用した知財戦略を採用することが重要になってくると思います。

◆第３部「ＡＩ・ＩｏＴ等の開発現場で使用するソフトウェアライセンスに関する知識」のセミナー概要

　第３部では、ソフトウェアの「使用」と「利用」の概念について取り上げたうえで、市販ソフトなどの「使用許諾契約」と、オープンソースソフトウエア（以下「ＯＳＳ」と略します）の「利用許諾」の目的や内容が異なる理由について、検討しました。

　ソフトウェアの「使用」と「利用」の概念は、「使用」がプログラムを実行させること意味するのに対し、「利用」とはプログラムを複製したり、翻案（修正）したり、頒布（配布、リリース）したりすることを意味する、というように明確に区別されます。

　これは、著作権法が、複製権、翻案権、譲渡権、公衆送信権などを規定しており、複製行為、翻案（修正、改変）行為、譲渡ないし公衆送信（配布）行為などの「利用」行為を規制する一方で、著作物を「使用」する行為（例えば、本を読むこと）を規制対象とはしていないことに基づいています。

　このため、市販ソフトのプログラムの実行等の「使用」行為については、著作権法で直接的に規制することができず、シュリンクラップ又はクリックオンなど、契約の一種である「使用許諾契約」により、プログラムを「使用」する行為について、同時使用の本数、使用期間などを規制することとしています。

　他方、ＯＳＳの場合は、ソースコードの翻案（修正、改変）や譲渡ないし公衆送信（配布）などの「利用」行為を行うことが目的であり、これらの「利用」行為を規制するため、「利用許諾」というライセンス形式が採用されています。

　⇒図１４をご参照

　なお、ＯＳＳライセンス（利用許諾）は、一方的な条件提示であるため、現時点では「契約」ではないと考えられています。

　このような著作権法の仕組みを理解することで、市販ソフト等の「使用許諾契約」とＯＳＳの「利用許諾」の違いを正確に理解し、ひいてはライセンスを正しく運用することにつながってくると思います。

　なお、ＯＳＳの利用に際しては、様々な義務が発生したり、リスクに直面したりすることがありますので、これらについても留意が必要となります。

　⇒図１５をご参照

　また、第３部では、ＯＳＳを利用する場合の留意事項についても検討しました。

　例えば、最もコピーレフト性の高いＧＰＬでは、元のＯＳＳのソースコードを改変・修正した部分だけでなく、ＯＳＳのソースコードに独自に開発したプログラムを動的にリンクしている場合でも、独自に開発したプログラムも含めて、ソースコードを公開する義務が発生するといった点に留意する必要があります（図１６をご参照）。

　他方、コピーレフト性の低いＡｐａｃｈｅ　Ｌｉｃｅｎｓｅ２．０の場合、動的リンクはもちろん、静的にリンクしている場合でも、ソースコードを公開する義務は発生しませんので、一見、寛容なライセンスに見えてしまいます。

　しかし、これらのＯＳＳにおいても、いくつか留意すべき事項があるので、注意が必要になります。

　例えば、異なるライセンス条件のＯＳＳを組み合わせて使用することが禁止される「ライセンスの両立性」の問題と、「特許権不行使の特約」を含むＯＳＳを利用して製品を開発・リリースした場合に特許権を行使できなくなるリスクなどに注意が必要となる等です。

◆セミナーの実施状況について

　セミナーはウェブ形式で開催され、産学連携センターの知財ご担当者様と、帯広畜産大、小樽商科大及び北見工大の先生方が参加されておりました。

　また、学内で、期間限定の動画配信も行われるとのことです。

◆最後に

　今回のセミナーでは、市販ソフトやＯＳＳのライセンスについてもう一度勉強しなおす良い機会になりましたし、経産省や農水省のＡＩ・データに関する契約ガイドラインを見直すことで新たな発見がいくつもありました。

　また、講義が２時間、質疑応答の時間が別途２０分あったのですが、ＡＩやＩｏＴの研究開発を行っている先生方から、貴重なご意見やご質問をいただいたことは大変参考になりました。

　今回のセミナーが、北海道国立大学機構オープンイノベーションセンター（ＡＣＥ）の先生方及び道内の事業者やＩＴ企業の方々によるＡＩ・ＩｏＴ関連の研究成果を知的財産として保護することに少しでもお役に立てれば幸いです。