高島国際特許事務所　弁理士　馰谷　剛志 氏

【主なご経歴】
製薬・ライフサイエンス分野に強みを持つ知財戦略家であり、訴訟代理付記弁理士である。大阪の高島国際特許事務所にて、アカデミア、スタートアップ、大手製薬企業など、国内外100件以上のクライアントの知財実務のカウンセルである。
東京大学大学院薬学系研究科にて博士号（薬学）を取得後、慶應義塾大学にてLL.M.（グローバル法実務、IP修了証付）を修了、さらに博士（法学）を取得。30年近くの高度な知財実務経験に基づき、薬学と法学の両面から高度な知財戦略を展開している。漢方薬・生薬認定薬剤師も有し、創薬実務・理論の専門家の証でもある製薬医学認定士でもある。
スタートアップ支援にも積極的に関与し、特許庁のIPASプログラム、VC-IPAS、厚労省のMEDISOにおいて、IPメンターやアドバイザーとして活躍している。
国際的にも高い評価を受けており、AIPPI本部ではGRTKTCE常設委員会の遺伝資源サブ部会ヘッド、TRIPS常設委員会の副委員長を務め、AIPPI-Japanの業務執行理事を兼任。JPAA、APAA、AAASをはじめ、国内外の多数の専門団体に所属している。
学術界においても、2021年より神戸大学大学院科学技術イノベーション研究科にて客員教授を務め、2023年より同志社大学大学院医生命システム専攻でも客員教授として教鞭を執っている。さらに、慶應義塾大学法科大学院、大阪大学大学院薬学研究科（EU認証PharmaTrainプログラム）、東京大学法学政治学研究科などでゲストスピーカとして一部の講義を担当する。
英国CIPA（弁理士会）、WIPOアカデミー、ポーランド科学アカデミー（法学研究センター）、コペンハーゲン大学、リヒテンシュタイン私立大学、米アクロン大学を含む、欧米・アジアの学術機関での講演実績も多数あり、国内外での啓発活動にも貢献している。
近年は、IP BASE AWARD（2023年）、AIPPI委員会賞（2024年、2025年）、IFAPPによる製薬医学分野における科学的リーダーシップ賞（2024年）など、多くの表彰を受けている。

【最近の主な研究及び公的業務等】
過去1年
2025年6月PHARMSTAGE, 2025 6月号、 技術情報協会 生成AIやAI エージェントを活用した知財調査と知財ポートフォリオの構築(2)
2025年4月“知財DX”の導入と推進ポイント 技術情報協会 　第１章　DXの導入により知財業務はどう変わるか？　第3節　生成AIを活用した近未来の知財戦略
2025年4月PHARMSTAGE, 2025年4月号、 技術情報協会 生成AIやAI エージェントを活用した知財調査と知財ポートフォリオの構築（1）
2025年3月 AIPPI eNews No. 59, March 2025（電子版のみ）                              AIPPI Enforcing Japanese patents crossing the border: Recent Supreme Court Rulings on Cross-Border Patent Infringement in Japan
2025年2月 Life Sciences Law, pp. (Peter Bogaert ed.) (2025)  Law Business Research Ltd         Japan
2025年1月 A.I.P.P.I.（月報）；Vol.70 No.1（2025年 1月号）                              AIPPI 2024年AIPPI国際総会－杭州－（2）　議題289（特許）開示要件と要件違反に対する結果のハーモナイゼーション                     
2024年9月法学政治学論究1第142号39-81頁 法学政治学論究刊行会 日本の薬機法上の再審査期間における薬事データの保護と知的財産法：欧米RDP/Exclusivity制度との比較から

【業界での関連活動】
日本弁理士会　バイオライフサイエンス委員会
日本弁理士会関西会　国際情報委員会
国際知的財産保護協会日本部会　業務執行理事
国際知的財産保護協会（AIPPI）TRIPS委員会副委員長・IP-GRTK委員会委員
アジア弁理士会（APAA）Emerging IP 委員会委員
国際製薬医学会（IFAPP）Fellow
その他、日本薬学会、日本薬剤師会、日本弁理士会、知的財産管理技能士会、日本知財学会、日本工業所有権法学会、日本製薬医学会、研究・イノベーション学会、AAAS、AIPPI、APAA

第0部：はじめに（イントロダクション）
1.　巻頭言
2.    セミナーのゴールと全体像
3.    なぜ今、新規モダリティの知財戦略なのか
　3-1. モダリティ多様化の現状：抗体依存からの脱却
　3-2. 生成AI、マルチモーダル創薬の実装と知財戦略の再設計
4.    新規モダリティ知財に立ちはだかる「3つの壁」
　4-1. 技術の壁（例：核酸、細胞療法、AI設計分子の複雑性）
　4-2. 法律の壁（例：生成AI起因の帰属不明確性、自然物特許適格性）
　4-3. コストの壁（例：新規モダリティ開発のR&D爆発的コスト）
5.    本日のアジェンダ

第1部：新規モダリティの知財を取り巻く最新環境
6.    モダリティ・マップで見る創薬パラダイムの全体像
7.    各モダリティの技術概要と知財課題
8.    世界のIPランドスケープ分析
　8-1. モダリティ別・企業別戦略比較
　8-2. 生成AI発明に関する特許出願動向と企業対応
9.    主要判例・制度改正が及ぼす影響
　9-1. 米国Amgen v. Sanofi 判決とバイオ系AI発明への波及
　9-2. 欧州UPC発足と生成AI発明の統一的審理の可能性
　9-3. 日本の生成AI・デジタル創薬政策と知財実務の変化

第2部：モダリティ別・特許戦略の実践
総論：多層的ポートフォリオの構築
10.    玉ねぎモデルによる多層的クレーム構成
　10-1. 配列・構造・製造法・用途・AI支援の創薬プロセスへの対応
　10-2. 設計ツール（in silico予測、AIモデル）の保護戦略
各論①：核酸医薬
11.    ケーススタディ：LNPを巡る特許係争（Alnylam vs. Moderna）
　11-1. 設計技術の出所と改良クレーム
　11-2. AIによる脂質構成予測とその権利化の可能性
各論②：ペプチド医薬・次世代抗体（ADC）
12.    ケーススタディ：エンハーツ®の統合型ポートフォリオ
　12-1. ADC構成要素とリンカー技術の差別化
　12-2. ペプチド最適化における生成AI設計活用と特許範囲設定
各論③：遺伝子治療（AAVベクター等）
13.    FTO調査の複雑性とAI支援ツールの可能性
　13-1. 大学発明の取り扱いとライセンスの複雑化
　13-2. AIによるベクター最適化の知財的含意
14.    ケーススタディ：Sarepta v. Regenxbio
各論④：再生・細胞治療（CAR-T, iPS等）
15.    ケーススタディ：CAR-T特許紛争と記載要件問題
16.    サプライチェーンと患者個別化製品の知財保護
　16-1. AIによる個別化細胞スクリーニングとCoC知財

第3部：知財価値評価と費用対効果の最大化
17.    知財活動のコスト構造と全体俯瞰
18.    知財価値評価のフレームワークと生成AIによる簡素化の試み
　18-1. 生成AIによる特許評価支援ツール（例：Semascope, Patsnap AI）
　18-2. DCFモデル作成支援とIP due diligenceの自動化事例
19.    特許ポートフォリオマネジメント
　19-1. 費用対効果に基づくポートフォリオ再編成
　19-2. 生成AIによる権利放棄・維持判断支援

第4部：R&Dと知財の連携による価値創造
20.    失敗事例と教訓（例：AI設計配列の記載漏れ）
21.    成功事例：「IP by Design」の導入
　21-1. ステージゲートと知財判断の連携プロセス
　21-2. 生成AIを活用した初期FTOスクリーニングと事業判断の迅速化

第5部：まとめとQ&A
22.    成功のための3つのキーメッセージ
　22-1. モダリティ×AI時代の知財部門の再定義
　22-2. 「技術の本質」をとらえた記載力と戦略的思考
　22-3. 投資としての知財評価と社内説得力の強化
23.    今後の展望：進化する技術と知財戦略の交差点
　23-1. AI創薬、DTx、マイクロバイオーム、TPD、IP金融化など
24.    ご清聴ありがとうございました / 連絡先
25.    Q&Aセッション

　　□質疑応答□