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審決分類 審判 査定不服 商3条1項3号 産地、販売地、品質、原材料など 登録しない W094142
管理番号 1389512 
総通号数 10 
発行国 JP 
公報種別 商標審決公報 
発行日 2022-10-28 
種別 拒絶査定不服の審決 
審判請求日 2021-05-14 
確定日 2022-09-28 
事件の表示 商願2020− 91978拒絶査定不服審判事件について,次のとおり審決する。 
結論 本件審判の請求は,成り立たない。
理由 第1 手続の経緯
本願は,令和2年7月27日の出願であって,その手続の経緯は以下のとおりである。
令和2年10月26日付け:拒絶理由通知書
令和2年12月7日 :意見書の提出
令和3年2月15日付け :拒絶査定
令和3年5月14日 :審判請求書の提出

第2 本願商標
本願商標は,「AImodel」の文字を標準文字で表してなり,第9類「人工知能を用いて顔その他の人体の画像を作成する電子計算機用プログラム,人工知能プログラム,電子応用機械器具及びその部品,人工知能を用いて生成されたダウンロード可能な顔その他の人体の画像ファイル,インターネットを利用して受信し及び保存することができる画像ファイル」,第41類「オンラインによる顔その他の人体の画像の提供,オンラインによる画像の提供,顔その他の人体の画像又は動画の制作,画像又は動画の制作,顔その他の人体の画像又は動画の合成,画像又は動画の修正・補正・合成・複製又は編集」及び第42類「人工知能を用いた顔その他の人体の画像デザインの考案(広告に関するものを除く),デザインの考案(広告に関するものを除く。),顔その他の人体の画像を生成する人工知能プログラムの設計・作成又は保守,電子計算機のプログラムの設計・作成又は保守,人工知能を用いて顔その他の人体の画像を作成する電子計算機用プログラムの提供,オンラインによる顔その他の人体の画像生成用のアプリケーションソフトウェアの提供(SaaS),人工知能プログラムの提供,電子計算機用プログラムの提供」を指定商品及び指定役務として,登録出願されたものである。

第3 当審における拒絶理由通知
当審において,請求人に対し,令和4年1月5日付けで,別掲1ないし別掲4のとおりの事実を示した上で,本願商標は,その指定商品の品質又は指定役務の質を普通に用いられる方法で表示する標章のみからなる商標であるから,商標法第3条第1項第3号に該当する旨の拒絶理由を通知し,相当の期間を指定して,これに対する意見を求めた。

第4 当審における拒絶理由通知に対する請求人の意見
請求人は,上記第3の拒絶理由通知に対して,所定の期間内に何ら応答するところがない。

第5 当審の判断
1 商標法第3条第1項第3号について
(1)商標法第3条第1項第3号が,「その商品の産地,販売地,品質,原材料,効能,用途,形状(包装の形状を含む。),生産若しくは使用の方法若しくは時期その他の特徴,数量若しくは価格」又は「その役務の提供の場所,質,提供の用に供する物,効能,用途,態様,提供の方法若しくは時期その他の特徴,数量若しくは価格」を普通に用いられる方法で表示する標章のみからなる商標について商標登録を受けることができない旨規定しているのは,このような商標は,指定商品又は指定役務との関係で,「その商品の産地,販売地,品質,形状その他の特性」又は「その役務の提供の場所,質,提供の用に供する物,効能,用途その他の特性」を表示記述する標章であって,取引に際し必要適切な表示として何人もその使用を欲するものであるから,特定人によるその独占使用を認めるのは公益上適当でないとともに,一般的に使用される標章であって,多くの場合自他商品又は自他役務の識別力を欠くものであることによるものと解される。
そうすると,本願商標が商標法第3条第1項第3号に該当するというためには,審決の時点において,本願商標が,その指定商品又は指定役務との関係で,「その商品の産地,販売地,品質,形状その他の特性」又は「その役務の提供の場所,質,提供の用に供する物,効能,用途その他の特性」を表示記述するものとして取引に際し必要適切な表示であり,本願商標の指定商品又は指定役務の取引者及び需要者によって本願商標がその指定商品又は指定役務に使用された場合に,将来を含め,商品の上記特性を表示したものと一般に認識されるものであれば足りると解される(知財高裁平成27年(行ケ)第10107号 同年10月21日判決,知財高裁平成27年(行ケ)第10061号 同年9月16日判決)。
(2)商標法第3条第1項第3号該当性について
本願商標は,上記第2のとおり,「AImodel」の文字を標準文字で表してなるところ,その構成中「AI」の文字は「人工知能」の意味を有する「artificial intelligence」の略語であり,「model」の文字は,「型。型式。」,「模型。雛形。」,「現象や構造を理論的に抽象化したもの。」等の意味を有する「モデル」を欧文字表記したもの(いずれも「広辞苑第7版」株式会社岩波書店)であると容易に認識できるものであって,いずれも我が国において親しまれているものである。
そうすると,本願商標は,「AI」の文字と「model」の文字を組み合わせてなるものであると容易に認識,把握されるとみるのが相当であって,これらを一連に表した「AImodel」の文字からは,各語の持つ意味に相応して「人工知能の型」という意味合いが認識されるものである。
そして,当審において職権で調査したところ,「AImodel」のうち「model」を片仮名表記した「AIモデル」の文字は,本願の指定商品及び指定役務を取り扱う業界において,「人工知能を活用して,画像や文章等のデータを分析・予測等するプログラム」(以下「AIモデルプログラム」という。)という意味合いを示す語として一般に使用されている事実(別掲1)があり,「AIモデルプログラム」や「AIモデルプログラムを作成するツールとなるコンピュータプログラム」などの商品が販売され,「AIモデルプログラムの作成」などの役務が提供されている事実もある(別掲2)。
また,上記のとおり,本願商標の構成中「model」の文字は,「型。型式。」,「模型。雛形。」,「現象や構造を理論的に抽象化したもの。」等の意味を有する「モデル」を欧文字表記したものであると容易に認識できるものであるところ,実際に「モデル」の文字を欧文字表記した「AI model」,「AI Model」の文字が,「AIモデル」の文字と同様の意味を示す語として一般に使用されている事実が認められる(別掲3)。
さらに「人工知能モデル」の文字が,「AIモデル」の文字と同様の意味を示す語として一般に使用されている事実も認められる(別掲4)。
以上を踏まえると,本願商標をその指定商品に使用しても,これに接する取引者,需要者は,その商品が例えば「AIモデルプログラム」や「AIモデルプログラムが搭載された商品」などの「AIモデルプログラムに係る商品」であること,すなわち,商品の品質を普通に用いられる方法で表示したものと認識するにとどまり,自他商品の識別標識としては認識し得ないものといわざるを得ない。
また,本願商標をその指定役務に使用しても,これに接する取引者,需要者は,その役務が例えば「AIモデルプログラムの作成」などの「AIモデルプログラムに関する役務」であること,すなわち,役務の質を普通に用いられる方法で表示したものと認識するにとどまり,自他役務の識別標識としては認識し得ないものといわざるを得ない。
してみれば,本願商標は,その商品の品質又は役務の質を普通に用いられる方法で表示する標章のみからなる商標というのが相当である。
したがって,本願商標は,商標法第3条第1項第3号に該当する。
2 まとめ
以上のとおり,本願商標は,商標法第3条第1項第3号に該当するものであるから,登録することができない。
よって,結論のとおり審決する。

別掲

別掲1 「AIモデル」の文字が,「人工知能を活用して,画像や文章等のデータを分析・予測等するプログラム」という意味合いで使用されている例(下線は合議体による。以下同じ。)
1 新聞記事情報
(1)2021年11月22日付けの日刊工業新聞の1ページには,「特許庁,AI開発者コンペ開催 商標審査にシステム採用へ」の見出しの下,「特許庁は人工知能(AI)を利用した商標の画像検索システムの開発にデータ科学者を参加させる。26日から競技会(コンペ)を実施。優れた検索ツールを審査システムに搭載し,2022年4月にも運用を始める。コンペ形式で個人が開発したシステムを評価し,実際のシステム運用に取り入れるのは特許庁で初めて。商標審査時の審査官の負担を減らすとともに,システム導入にかかる時間やコストを減らせる。開発期間は22年1月末までの2カ月間。その後,特許庁での検証期間を経て,同年2月に優勝者を決定。優勝者のAIモデルを利用し,同年4月にも特許庁のシステムで稼働する運びだ。」の記載がある。
(2)2021年11月17日付けの日刊工業新聞の9ページには,「NEC,映像分析処理 物体検知速度8倍に」の見出しの下,「高速処理が可能だが精度が劣る物体検知人工知能(AI)モデルと,高精度ながらも演算量の多い物体検知AIモデルを組み合わせ,それぞれの利点を生かして効率的に複数の画像を処理することで高速・高精度な検知を実現する。カメラ映像から車両のナンバープレートを検知する例では,精度の高い物体検知AIモデルを単独で使用する場合に対して,検知精度を維持して約8倍の処理速度を実現した。」の記載がある。
(3)2021年12月6日付けの日経産業新聞の16ページには,「コグニティ,部下の指導AI分析。」の見出しの下,「コグ・コーチを利用する企業はミーティングを録音すると,コグニティが文字起こしした上で独自のAIモデルを使って文章を解析。部下の話を聞けているか,部下の考えに同意や共感できているか,部下の具体的な行動を促せているかという3つの指標で分析する。」の記載がある。
(4)2021年12月8日付けの日刊工業新聞の11ページには,「沖縄IT世界に発信 リゾテックエキスポ(下)コロナ後の観光支援」の見出しの下,「SCSKは同社の画像解析AI(人工知能)を活用した感染症リスク対策ソリューション『パンデシーク』を出展。マスク着用や体温など,四つのAIモデルがカメラに映る複数人を同時に解析し,感染症リスク度を算出する。リゾテックエキスポ現地会場の入り口にも設置され,イベントの感染症予防策として活躍した。」の記載がある。
(5)2021年11月8日付けの建設通信新聞の8ページには,「AIで防災力向上/学習プログラムを構築/九州整備局」の見出しの下,「誰でもAI(人工知能)がつくれる−−。九州地方整備局インフラDX推進室はAIを作成する学習プログラムを構築した。4,5の両日,福岡県久留米市の九州技術事務所で開いた研修には事務系職員を含む20人が参加し,中小河川の洪水予測AIを作成した。・・・ソフトウェアは無償で,サンプルデータは入手しやすく,スペックの高いパソコンも必要ないため,ノウハウさえあれば誰でも作成できる。また,今回作成したAIモデルは実用可能な精度の高さだという。中小河川の洪水予測のスピードアップはニーズが高く,防災力向上に向けた今後の活用が期待される。担当する同室の房前和朋建設専門官は『社会実装するため,研修により技術を広めたい』としている。」の記載がある。
2 インターネット情報
(1)東芝デジタルソリューションズ株式会社のウェブサイトには,「AIを活用したシステム構築の課題」の見出しの下,「長い間,技術革新を重ねてきたAIは,本格的にビジネスに生かすステージに入ってきました。例えば,数多くのIoT機器が設置されている工場では,機器から収集したデータをAIで分析することで,高精度な故障の予測ができるようになります。そのほか,EC(Electronic Commerce)サイトで集めた大量のデータを分析して,購買者にレコメンドを表示したり,商品の需要予測を立てたりするなど,マーケティングに活用している事例もあります。このようなさまざまな分析に使われるのが,AIモデルです。AIモデルとは,入力データの分類や既知のデータから将来を予測する処理を提供するもので,大量のデータをもとに行った機械学習により,その処理が生成されます。品質の高いAIモデルを使うことで,故障予測や需要予測などの精度が向上し,さらなるビジネス価値を創造できます。」の記載がある。
(https://www.global.toshiba/jp/company/digitalsolution/articles/tsoul/37/002.html)
(2)エッジテクノロジー株式会社のウェブサイトには,「AIモデルとは」の見出しの下,「与えられたデータを処理して推論を行うエンジンであり,人間で言えば脳に当たる部分になります。店舗データなどをAIモデルに入れると明日の売り上げ予測をしたり,画像データを入れると中に写っているものが猫と予測したり様々な予測や分類に活用されます。」の記載がある。
(https://www.edge-tech.co.jp/edge-ai-model/)
(3)NTTコミュニケーションズ株式会社のウェブサイトには,「データ分析を行うAIモデルをノンコーディングで直観的に作成可能な『Node−AI』を提供開始」の見出しの下,「NTTコミュニケーションズ株式会社(以下 NTT Com)は,『Smart Data Platform』※1(以下SDPF)のメニューとして,データ分析を行うAIモデル※2がノンコーディングで直観的に作成可能な『Node−AI (ノードエーアイ)』(以下 本メニュー)を2021年10月11日より提供開始します。本メニューの提供により,AIの導入をこれまで以上に容易にすることで,製造業を中心としたさまざまな分野における課題解決に貢献します。」,「※2:AIモデルとは,何らかの入力に対して結果を出力するロジックが定められたプログラムのことです。」の記載がある。
(https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2021/1011.html)
(4)ニュートン・コンサルティングのウェブサイトにおける「人工知能(AI)の可能性を最大限に引き出すためのガイダンス(AIの実装と拡張に役立つCOSOフレームワークと原則の適用)」というタイトルの記事には,「Strategy and objective−setting(戦略及び目標設定)」の見出しの下,「企業の戦略策定の際に,AIの導入や活用に関する戦略やリスク選好(リスクをどの場面でどこまで積極的に取るのかなどの方針)も併せて検討する必要がある。その際,AIモデル※や利用対象となるビジネスごとにリスク特性も変わる可能性が高いため,それぞれで戦略やリスク選好を検討することが望ましい。※AIモデルとはAIのアルゴリズムのこと。いくつかの種類があり,深層学習(ディープラーニング)や,決定木,クラスタリング,回帰などの非深層学習がある。」の記載がある。
(https://www.newton-consulting.co.jp/bcmnavi/guideline/ai-possibility-guidance.html)
(5)株式会社ヒューマノーム研究所のウェブサイトにおける「CatDataマニュアル:AIモデル(機械学習モデル)の作成」というタイトルの記事には,「予測モデルの作成」の見出しの下,「データを与えられたとき,そのデータの属するクラス(グループ)を予測するモデルを作成します。」の記載があり,「評価結果の利用例」の項に「多少の誤分類はあるが,AIはほぼ全てのあやめを正しい種類に予測。構築したAIの精度が良いことが確認できる。」の記載がある。
(https://humanome.jp/activities/catdata/manual03/)

別掲2 「AIモデルプログラム」や「AIモデルプログラムを作成するツールとなるコンピュータプログラム」などの商品や「AIモデルプログラムの作成」などの役務の例
1 クラウドWatchのウェブサイトにおける2021年8月17日付けの「TED,AIモデルの作成・運用・再学習の流れを高速化する『AIインフラパッケージ』を販売」というタイトルの記事には,「東京エレクトロン デバイス株式会社(以下,TED)は12日,AIアクセラレーター,ストレージ,ネットワークの製品を1つにまとめたAIインフラパッケージ製品『TED AIインフラパッケージ(TAIP)』の販売を開始した。TED AIインフラパッケージ(TAIP)は,高精度なAIモデルを学習により作成し,学習済みAIモデルで未知のデータを推論させることでAIサービスを運用するとともに,運用で新たに入手したデータを再学習に利用することで予測精度を高めていくAIパイプライン処理を,学習環境と推論環境を相互に接続する機能と,高速なアクセラレーターにより短時間で可能にするパッケージ製品。」の記載がある。
(https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1344065.html)
2 株式会社日立ハイテクノロジーズのウェブサイトにおける2019年7月3日付けの「日立ハイテクグループがSparkCognition社のAIモデル作成自動化ツール『Darwin TM』の販売を開始」というタイトルの記事には,「株式会社日立ハイテクノロジーズ(執行役社長:宮崎 正啓/以下,日立ハイテク)の100%子会社であるHitachi High Technologies America,Inc.(CEO:Craig Kerkove/以下,日立ハイテクアメリカ)とSparkCognition,Inc.(CEO:Amir Husain/以下,SC社)は,SC社が開発したAI(人工知能)を活用し高精度な予測モデル(AIモデル)作成を自動化するツール『Darwin TM』の日本とその他アジア諸国における販売代理店契約を締結しましたのでお知らせいたします。・・・このたびの販売代理店契約の締結により,日立ハイテクグループのIoTソリューションとSC社の世界最先端AI技術を組み合わせ,『Darwin TM』をクラウドサービスとして提供します。『Darwin TM』の販売について,日本においては日立ハイテクの100%子会社である株式会社日立ハイテクソリューションズ(取締役社長:谷口 昌弘/以下,日立ハイテクソリューションズ)が行います。今後,その他アジア諸国においても日立ハイテクグループで販売することを検討してまいります。」の記載がある。
(https://www.hitachi-hightech.com/jp/about/news/2019/nr20190703.html)
3 株式会社Ridge−iのウェブサイトにおける2021年3月2日付けのプレスリリースには,「Ridge−i 販売・プラットフォームなどで協業・パートナーシップを13社と合意 〜マルチプラットフォーム対応 高精度人数カウントAI『Ridge Count』を近日リリース予定。全国販売展開へ加速〜」の見出しの下,「AI・ディープラーニング技術のコンサルティングと開発を行う株式会社Ridge−i(本社:東京都千代田区,代表取締役社長:柳原 尚史,以下,リッジアイ)は,AIモデルを消費電力の小さなデバイスへの搭載を可能とするマルチプラットフォーム技術(※1)を開発,これまでリッジアイが培ってきたAIモデルを多様なデバイスおよびプラットフォームへ提供することが可能となりました。この技術を活用した新たな製品・サービスの提供・販売などを展開するため,『Ridge−i 販売・プラットフォームパートナーシップ』を立ち上げ,13社の企業様 (別紙参照)と合意いたしました。パートナーシップ製品の第一弾として,高精度人数カウントAI製品『Ridge Count』を全国へ販売展開します。Ridge Countの製品詳細は近日リリース予定です。」の記載がある。
(https://ridge-i.com/news/2949/)
4 SCSK株式会社のウェブサイトには,「誰もが使えるAIを...多様なユースケースにオーダーメイドAIを。SCSKによる,AIモデル構築サービス『SNN』。」の見出しの下,「画像認識やセンサーデータ解析,その他のベースモデルを複数準備しており,お客様のデータやノウハウを追加学習することで,お客様独自で,お客様の業務に即したAIモデルを構築・成長させることができます。」の記載がある。
(https://www.scsk.jp/sp/snn/)
5 AIsmileyのウェブサイトにおける「AIモデル作成のサービス比較と企業一覧」というタイトルの記事には,「AIモデル作成とは?」の見出しの下,「これまでは,AIの機械学習・深層学習におけるモデル作成,分析を行うためには専門的な知識が必要でした。しかし,最近ではAIモデルを作成するツールも普及され始めており,比較的簡単にAIモデル作成が行えるようになっています。AIモデル作成ツールの多くは,プログラミング言語を記述する必要がなく,マウスで操作を行うことが可能です。これまでAIの開発は敷居の高いものとして認識されていましたが,効率よく合理的にプロジェクトを進行することができるツールとして注目を集めています。このAIモデル作成ツールを利用するメリットとして真っ先に挙げられるのが,『コストを削減できること』です。なぜならプログラミングを行わずにAIモデルを作成することができますので,モデル構築におけるプログラマーなどの人件費が軽減されたためです。それによりAIモデルの作成に参加する敷居は低くなってきました。ノンプログラミングかつマウスでの操作が可能という特徴を持つAIモデル作成ツールは,AIの開発における情報共有にも向いているでしょう。操作が分かりやすいので,知識の少ない人にもAIについて簡単に説明することができるためです。たとえば,AIについての理解を深めプログラミングを必要とするプロジェクトにおいても技術者と非技術者との意思疎通が図りやすくなるでしょう。」の記載がある。また,当該記事においては,AIモデルを作成するサービスを提供している者が複数紹介されている。
(https://aismiley.co.jp/category_page/ai-models/)

別掲3 「AI model」,「AI Model」の文字が,「AIモデル」の文字と同様の意味を示す語として使用されている例
1 イプロスものづくりのウェブサイトの「アレグロスマート株式会社」の紹介ページにおける「基本情報」の項には,「■Smart AI」の見出しの下,「・複数のAIモデルを同時に実行」,「・他で開発したAIモデルを実行」,「・複数のAIモデルのトレーニングが可能」の記載があり,また「■Smart Data Lake」の見出しの下,「・AI Model開発の学習スクリプト,AI Modelの管理」の記載がある。
(https://www.ipros.jp/product/detail/2000444152/)
2 株式会社マイクロ・テクニカのウェブサイトにおける「AI袋デパレシステム」というタイトルの記事には,「DeepLearning機能により,袋の重なりを学習させます。学習に必要な画像は30〜60枚ほどです。学習で得られるAI model(判定アルゴリズム)と通常の3次元認識に実装し,より高精度な画像認識を実現致しました。袋の中でも絵柄もなく無地に近い状態の材質でも判定率は99%以上を維持することができます。」の記載がある。
(http://www.microtechnica.jp/products/robot_vision/AI_bag_depallet_system.html)

別掲4 「人工知能モデル」の文字が,「AIモデル」の文字と同様の意味を示す語として使用されている例
1 株式会社ルーティングシステムズのウェブサイトには,「人工知能学習モデル作成サービス」の見出しの下,「高品質で低価格な人工知能モデル作成のご提案」の項に「近年人工知能研究が進み,低価格で高品質な人工知能モデルが作成できることをご存知ですか?特に北米での人工知能研究は大変進んでおり,従来のモデル作成の工数を大幅に低減することが出来るようになりました。弊社ではこれらの環境を生かし,小さく生んで大きく育てる人工知能モデルをご提案させて頂いております。」の記載がある。また,「人工知能モデルの構築例・活用例」の項に「弊社では以下のような人工知能モデルの作成を得意としています。これら人工知能モデルの開発は既に研究段階から実用段階に移行しており,様々なソフトウェアを組み合わせることで,比較的簡単に作成することが出来るようになりました。」の記載とともに,人工知能モデルの例として,「英語の文章を解析し,機械学習によって内容を読み込ませ英文の種類が判断できるモデル」である「言語処理AI(英語のみ)」や「大量の写真を学習させ,正しい写真と誤りの写真,その写真が何なのかなどを判断できるモデル」である「画像認識AI」などが紹介されている。
(https://www.routing-sys.jp/ai-development.php)
2 株式会社エアーのウェブサイトには,「大量の過去データからAIで未来を予測する」の見出しの下,「機械学習分析」の項に「人工知能モデルを使用してデータから有用な情報を得て,予測の対象である売上に影響を与える主要な要素を学び,さらなる分析を行うことができます。」の記載がある。
(https://www.air.co.jp/dtk/demo/)
3 週刊アスキーのウェブサイトにおける「現場で使えるAIの学習済みモデルプラットフォーム『exaBase』提供開始」というタイトルの記事には,「また,最新の論文で発表された現場で使える人工知能モデルを随時掲載するほか,ダウンロードしたモデルを自由に改変できる点を特徴としている。exaBaseは,会員登録した法人であれば利用可能。開始当初は,利用技術から検索できるカテゴリーとして『画像・動画解析』『音声解析』『文章解析』『データ解析』『データの前処理』の5種類,活用シーンから検索できるカテゴリーとして『異常を発見する』『特定の人/モノを検出する』『HRテックを活用した人事業務の効率化する』『数値データを効率的に分析する』など14種類を用意し,有償・無償の両サービスを提供する。無償サービスでは,論文をもとに作った人工知能モデルをダウンロードできる。有償サービスは,同社が開発してきたモデルやソフトウェアを企業のニーズに応じて最適にカスタマイズして提案・提供するという。」の記載がある。
(https://weekly.ascii.jp/elem/000/001/541/1541400/)
4 西川コミュニケーションズ株式会社のウェブサイトにおいて,「AIソリューション」の見出しの下,「主なAIソリューション」の例として紹介されている「AI活用顧客ランク予測モデル」の説明として,「顧客の購入金額ランクを事前予測する人工知能モデル。ひとりひとりの顧客ID別にランク(上位・中位・下位)の予測を算出できます。BtoB,BtoC問わず,EC事業に携わる方やこれまでのCRMに物足りなさを感じている方におすすめです。人間の力では大変な作業となりますが,AIなら簡単に高精度な予測が可能です。」の記載がある。
(https://www.nishikawa.jp/business/ai/)
5 株式会社ウェブファーマーのウェブサイトにおいて,「会社情報」の見出しの下,「人工知能コンサルタント業務」の項に「ディープラーニングの登場により人工知能や機械学習で解決できる課題が急速に増えています。このような情勢の中で弊社では,ここ数年人工知能業界をリードしてきたメンバーがお客様の課題を丁寧に聞き取り,状況の統計的・機械学習的な分析を通して,適切な解決策を提案致します。・・・このコンサルタントは《課題の聞き取り》⇒《解決策の検討》⇒《統計モデル・人工知能モデルの開発》⇒《学習・及び結果の分析》⇒《適切な解決策の提案》と進めてまいります。この一連の過程を通してお客様の課題を解決していきます。当社が分析・開発し,顧客企業に供給した人工知能モデルは多数あり,契約企業様からは,ご信頼いただいております。」の記載が,また「人工知能委託研究業務」の項に「弊社では,ここ数年人工知能業界をリードしてきたメンバーが機械学習・人工知能技術を用いて,お客様の新規事業をサポートすべく研究を行なっております。・・・この委託研究は《課題の聞き取り》⇒《研究内容の検討》⇒《統計モデル・人工知能モデルの開発》⇒《学習・及び結果の分析》⇒《適切な解決策の提案》と進めてまいります。一連の研究を通してお客様の新規事業の創出をサポートしていきます。当社が研究・開発し,顧客企業に供給した人工知能モデルは多数あり,契約企業様からは,ご信頼いただいております。」の記載がある。
(http://web-farmer.net/company/)

(行政事件訴訟法第46条に基づく教示) この審決に対する訴えは,この審決の謄本の送達があった日から30日(附加期間がある場合は,その日数を附加します。)以内に,特許庁長官を被告として,提起することができます。 (この書面において著作物の複製をしている場合のご注意) 特許庁は,著作権法第42条第2項第1号(裁判手続等における複製)の規定により著作物の複製をしています。取扱いにあたっては,著作権侵害とならないよう十分にご注意ください。
審理終結日 2022-07-26 
結審通知日 2022-07-27 
審決日 2022-08-17 
出願番号 2020091978 
審決分類 T 1 8・ 13- Z (W094142)
最終処分 02   不成立
特許庁審判長 佐藤 淳
特許庁審判官 鈴木 雅也
須田 亮一
商標の称呼 エイアイモデル、アイモデル、モデル 
代理人 原田 貴史 

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