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　一般的に特許出願を行う場合、自社の技術内容が公開されてしまう点が問題となることがあります。これはAIや機械学習の分野でも同様ではあるのですが、他の技術分野と比較すると、そのようなリスクは相対的に低いと考えています。

　というのもAIや機械学習の分野は技術の進歩が早く、内部の演算ロジックなどであれば数年後には大きく変更されてしまうのが普通だからです。そのため、むしろ考えなければいけないのは、実際に特許出願した内容と自社の技術内容が乖離してしまうという問題です。AIや機械学習分野では、数年で別の技術に置き換わり、せっかく取った特許が機能しなくなってしまうというケースが多いのです。

　数年後にはAI分野が成熟して変化のスピードは落ち着くかもしれませんし、スタートアップの事業も安定すれば乖離も少なくなるでしょうが、私は、こうした変化の速さ、ビジネスとの乖離にこそ、優先的に問題意識を持つべきだと考えています。

　特許出願では、自社のビジネスの中で、ある程度の期間変化をせず、参入障壁として機能しやすい発明を考える必要があります。例えば、特許出願の内容を特許事務所に明細書の内容を任せきりにしてしまうと、自社が想定している内容と実際の特許の内容が異なっていたり、実際のビジネスでほとんど利用しないような技術を出願してしまったり、というようなこともあるかもしれません。自社の強みは何なのか、3年後も利用される技術はどのようなものなのか、スタートアップ企業の側も特許出願の主役が自分達であるという認識を持って、主体的に知的財産権に関わっていくことが非常に重要です。

　そして、このような背景もあり、実務的には、国内優先権という制度が極めて重要となります。国内優先権制度とは、特許出願の日から１年以内であれば元の出願の内容を補充（追加・修正）することができるという制度です。そのため、企業の出願戦略としては、できるだけ早い段階での特許出願を確保しつつ、実装に向けた仕様の変更等については、国内優先権をうまく活用して内容を補充（追加・修正）していくというような方法を採ることができます。