IoT機器を通じたビックデータの収集、ディープラーニングを始めとするAIアルゴリズムの急速な進化、GPUを含めたハードウェア性能の向上によりAI化があらゆる分野で急速に進んでいます。このAI化の流れは画像処理、言語処理、金融データ処理、ロボット制御処理、自動運転処理、医療・医薬品データ分析処理、マーケティングデータ処理等、ありとあらゆる技術領域に及んでおり、今後もこの流れが続くでしょう。

　しかしながらAI、AIというものの、どのように技術者から発明を引き出せばよいか、何が特許になるのかよくわからないという意見をよく聞きます。これでは本来特許化できる技術が権利化できず、AIに注力する米国・中国競合企業との差が広がるばかりであります。

　本書ではAI・IoT技術の最先端を走る米国先進企業の特許を通じて、AI・IoT特許のポイントを学び、自社で生まれるAI・IoT関連発明を見逃さず発掘し、どのように特許化すべきか、どのようにしてAI・IoTビジネスを守るかの勘所を徹底解説しております。各章の具体的内容は以下の通りであります。

　第１章では、なぜ急速にAI技術が普及してきたかの背景を解説。第２章では、AI nowと称される現在急速に普及・実用化が進んできたディープラーニング、強化学習、及び、深層強化学習の技術概要について解説。

　第３章ではAI技術をリードする米国、中国の動向について解説し、日本の現状と日本国特許庁が始めた施策について説明。第４章では、特許訴訟事件を解説し、今までのルールベースに基づく特許の書き方ではAI技術はカバーできないことを理解していただく。

　第５章は本書のメインとなる部分である。Google、ファナック、Amazon、米国ベンチャー企業を含めたAI技術で先行する企業の特許事例を通じてAI特許の勘所をつかんでいただく。ビジネス領域は異なるかもしれないが、読者の皆様が得意とする事業領域でAI関連発明を生み出す際、きっと手掛かりとなるはずです。

　第６章では、IoT＋AIによるビジネスモデルを解説。米国GE、ドイツイグス社のIoT戦略と、データ取得のためのビジネス戦略を解説。AIはビッグデータが存在しなければ力を発揮できない。周到に練られたビジネス戦略でビッグデータを取得し、IoTビジネスを実現したこの２社のモデルを参考としていただきたい。

　第７章は特許実務家向けに、競合他社に効くAI/IoT特許請求項の書き方を論じました。新たな技術が生じれば特許の書き方も当然に変わります。特許証をとるために特許を出願するのではない。競合他社に対する参入障壁を築き自社ビジネスを優位に進めるために特許を出願するのであります。競合他社に効くAI/IoT特許請求項の書き方を、判例を交えて徹底解説します。

　第８章はIoT機器と親和性の高いブロックチェーン技術について解説。自動車、スマホ等も一種のIoT機器であります。これらIoT機器に関するデータの信頼性確保、サービスに対する決済が必要になるのであれば本章で解説するブロックチェーン技術が今後必須となります。第９章は総括として、AI/IoT特許提案書を技術者から引き出すコツをまとめました。

　AI技術は非常に高度であり理解するのは困難であります。しかしながら、完成されたAI技術をモジュールとして積極的に自社の得意領域で活用し、新たなビジネス・サービスに利用することは発想次第であります。この発想はAI技術の専門家でなくとも行うことができ、特許として権利取得することも可能です。

　本書は、知財部門の方々はもちろん、開発・事業部門の方々など、AI/IoTビジネスに関わる全ての方が必読すべき一冊となっております。