自動車業界において自動運転車および関連ソフトウェアが普及するにつれ、急速に進化する技術分野においてどの形態の知的財産が保護を付与するのかを認識し、競争が激化する環境下で登録を取得しその利点を享受する方法を理解することが重要である。自動運転車は、従来自動車に組み込まれていなかった新たな技術形態を統合している点で自動車業界において特異な存在である。 これには画像認識システム、LIDAR（光検出と測距）、そして最も重要なのは人工知能と機械学習を組み込んだ複雑なソフトウェアが含まれる。知的財産保護は、自動運転車開発者が競合他社に先行し、研究と革新が促進される環境を創出し、保護された技術の侵害を阻止し、ライセンス契約を通じて技術をさらに収益化することを可能にする。
特許と著作権の両方を利用した包括的な知的財産戦略は、中核技術の保護に役立ちます。
特許保護
米国特許商標庁は、自律走行車に関するソフトウェア特許について、以下の2つの特許性のハードルを克服したことが示されれば、一般的に特許を付与する。 (1) 請求された主題が先行技術に基づいて予見可能でも自明でもないことの立証、および (2) 請求された主題が「司法上の例外」（例：抽象的概念）を対象としていないことの立証、あるいは対象としている場合でも、クレーム全体が例外よりも「著しく多くの」追加的限定を含むことの立証。 慎重な特許明細書の作成を通じて、ソフトウェアで使用されるアルゴリズムや方法、ソフトウェア自体のユーザーインターフェース、データ処理技術などを特許で保護することが可能である。
ここで最も関連性が高いのは、実用新案特許と意匠特許の2種類である。実用新案特許は自動運転車の機能的側面を20年間保護する。意匠特許は自動運転車の構成部品の装飾的外観を15年間保護する。 実用新案は、トランスミッションや車両を駆動する機械学習ソフトウェアなど、自動運転車の機能的側面を保護する可能性がある。意匠権は、運転者とソフトウェアを接続するインフォテインメントコンソールのユーザーインターフェース外観など、装飾的デザインを保護する可能性がある。自動運転車が普及するにつれ、ソフトウェアと運転者間のインターフェースや相互作用はより一般的になり、保護の重要性が増すだろう。
ソフトウェアやその他のコンピューティング技術に関しては、実用新案特許はアイデアや数学そのものを保護することはできず、そのアイデアや数学を何かに適用しなければならない。実務家は、この要件を非公式に「技術的効果」または「技術的問題に対する技術的解決策」と呼ぶことがある。 例えば、モバイル端末追跡のアイデア自体は特許で保護できませんが、モバイル端末追跡ソフトウェアの特許は、特定の実装におけるハードウェアとソフトウェアの詳細を記載していたため有効と認められました。同様に、自動車の操舵というアイデア自体は特許で保護できませんが、LIDARとコンピュータビジョンの入力データに特定の人工知能を適用して自動運転手法を実行する特定のソフトウェアプログラムは特許で保護可能です。
著作権保護
ソフトウェア特許はソフトウェアの機能を20年間保護するのに対し、著作権はコード自体を作者の存命期間＋70年間保護する。これら二つの保護形態を組み合わせることで、ソフトウェアの革新に対する多様な保護が実現され、知的財産ポートフォリオが強化される。ただし、ソフトウェアの著作権登録には固有の課題が存在する。
著作権法上、ソフトウェアは著作物とみなされ、以下の条件を満たす場合に保護の対象となる：(1) 著作物であること、(2) 創作性があること、(3) 有形の媒体に固定されていること。 著作権法は文学作品の著作者を保護するが、著作者は人間でなければならない。これは最近、Midjourney事件において米国著作権局が「Midjourney AIが生成した画像は人間の著作物ではないため著作権保護の対象外である」と判断したことで改めて確認された。
近年、自動車業界では自動運転車ソフトウェアの開発や基盤となるAI/機械学習モデルのトレーニングにおいて、大手メーカーと中小企業の協業が増加しており、トレーニングモデルが著作権保護の対象となる可能性が問題視されている。 自動運転車向けソフトウェアモデルを効果的に訓練するため、主要メーカーは自社開発ソフトウェアの一部を第三者に委託する可能性が高い。これらのモデルは、人間による「創作」ではなくデータによって訓練・生成されるため、技術的には著作権の対象とならない。ソフトウェアが実行するモデルと、その入力・出力データに関する所有権を明確に確立することが極めて重要である。
自動車メーカーがソフトウェアに人工知能や機械学習を組み込むケースが増えるにつれ、ライセンスに関する問題が生じている。これは新たな法領域であり、学習済みモデルの所有権や、学習済みモデルが独立した著作物とみなされるかどうかについて疑問や課題がある。ライセンス条項において、これらのモデルの結果物、学習済みモデル、学習データ、出力データについて具体的に明記されていない場合、問題が生じる可能性があります。こうした問題を回避するためには、自動運転車ソフトウェアおよびその派生作品の所有権に関する条項をライセンス契約に盛り込み、潜在的な問題や訴訟を事前に防止することが不可欠です。
本記事の作成に協力いただいた、フォリー法律事務所ワシントンD.C.事務所のサマーアソシエイト、アレックス・リーダーマン氏に深く感謝いたします。
