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AI創薬の特許戦略
<AIが発明した成果物の特許性やデータ保護の在り方>

~どのような特許を取得すべきか(特許出願/権利化のハードル)~

受講可能な形式:【ライブ配信(アーカイブ配信付)】or【アーカイブ配信】

▶ 生成AIを創薬研究に活用し、その研究成果を実用化するためには特許の取得と活用が必要不可欠
▶  AI創薬の特許戦略のリスクと留意事項に配慮することも重要
▶ どのような特許を取得すべきか(特許出願/権利化のハードル)

  ・どの程度の進歩性が要求されるのか
  ・発明の効果はどのように主張するべきか
  ・どの程度の実験データ(実施例)が要求されるのか
  ・特許審査への対応について
   (拒絶理由への対応、面接審査の活用、拒絶査定を回避する方法など)

 

 
<関連書籍のご案内>※講師:加藤先生ご執筆※
【全面改訂版】
    医薬品LCM延長戦略事例・判例のウラ側と見落としがちな権利化の穴
 』

  【バイオ医薬品】【BD創薬/データベース/AI創薬】【LCM/DR薬価戦略】に言及!

 ■B5判上製本  /  総頁:758頁
日時 【ライブ配信受講(アーカイブ付)】 2026年9月28日(月)  13:00~16:30
【アーカイブ配信受講】 2026年10月14日(水)  まで受付(配信期間:10/14~10/27)
受講料(税込)
各種割引特典
49,500円 ( E-Mail案内登録価格 46,970円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体45,000円+税4,500円
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E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
▶【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額の24,750円)】
▶1名受講:39,600円 (E-Mail案内登録価格 37,840円 ) 
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特典
【Live配信受講者特典のご案内】
Live(Zoom)配信受講者には、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。
配布資料PDFテキスト(印刷可・編集不可)
 ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。
  なお、アーカイブ配信受講の場合は、配信日になります
オンライン配信■ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認(申込み前に必ずご確認ください)
■アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認(申込み前に必ずご確認ください)
備考※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。

セミナー講師

日本大学大学院 教授(弁理士) 加藤  
【経済産業省特許庁(特許審査官)に入庁後、特許庁審判部(審判官)を経て現職】

【主なご専門/業務】知的財産法/大学教授、弁理士
【講師紹介】

【関連の活動】
厚生労働省による調査研究(2025年6月、2026年6月:報告書公表):研究代表者

2025年「日本型パテントリンケージ制度において医薬品特許の専門家の意見を反映させる仕組みの構築に向けた調査研究」
2026年「医薬品特許情報の専門的評価の枠組み構築に向けた調査研究」
 

セミナー趣旨

近年、生成AIの国際競争が激化する中、生成AIを活用した医薬品開発の導入が急務になっています。例えば、ドラッグリポジショニング、バーチャルスクリーニングを利用した基礎研究や、バーチャル治験、臨床試験予測などの臨床応用などが注目されています。
生成AIを創薬研究に活用し、その研究成果を実用化するためには、特許の取得と活用が必要不可欠です。とくに、生成AIを活用した特許戦略ついて検討することにより、研究成果を事業活動に最大限に活かすことができます。ただし、AI創薬の特許戦略のリスクと留意事項に配慮することも重要です。
本講演では、このような視点から、生成AIを活用した医薬品開発における特許戦略の新たな視点について説明し、今後の課題と対応策について解説します。

◆講習会のねらい◆
・生成AIを活用した医薬品開発の特許動向(国内・外国)を習得し、研究開発や特許実務に活かすことができる。
・生成AIを活用した医薬品開発に関する特許実務を習得し、質の高い最適な特許出願と権利化を行うことができる。
・生成AIを活用した医薬品特許の活用方法を習得し、特許活用を視野に入れて研究開発や特許実務を行うことができる。
・生成AIを活用した医薬品開発の登録特許の最新事例を分析し、このような知見に基づいて研究戦略や特許戦略の策定を行うことができる。

セミナー講演内容

1.生成AIを活用した創薬技術の特許出願の動向
 1.1 AI創薬の概況
  ・特許出願、登録特許、国際動向など
 1.2 標的探索
  ・バーチャルスクリーニング、Virtual Experimentsなど
 1.3 機能推定
  ・ドラッグリポジショニング(DR)、インシリコ創薬など
 1.4 生成AIの利用
  ・標的探索AI、論文探索AIなど

2.どのような特許を取得すべきか(特許出願/権利化のハードル)
 2.1 どの程度の進歩性が要求されるのか
 2.2 発明の効果はどのように主張するべきか
 2.3 どの程度の実験データ(実施例)が要求されるのか
 2.4 特許審査への対応について
  (拒絶理由への対応、面接審査の活用、拒絶査定を回避する方法など)

3.生成AIを活用した創薬技術の登録特許の傾向
 3.1 登録クレームの最近の傾向
 3.2 日米欧・中国の登録クレームの比較
 3.3 広くて強い特許とはどのような特許か
 3.4 最適な特許明細書・クレームの提案

4.AI創薬の登録特許の活用事例
 4.1 AI創薬の事業化の事例
 4.2 産学連携、共同事業体(コンソーシアム)の事例
 4.3 医療用医薬品メーカーの事例
  ・治療アプリ、プログラム医療機器(SaMD:Software as a Medical Device)など

5.AI創薬の将来の展望
 5.1 今後の動向(概要)
 5.2 世界各国における議論 
   ・裁判例の傾向、特許要件の実務など
 5.3 今後の注意点
 ・発明者認定、IPランドスケープ、ポートフォリオ構築など

 □質疑応答□