……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
・生成AIを活用した医薬品開発：ドラッグリポジショニング（DR）、Virtual Screening、インシリコ創薬…
・それらの特許はどうなっているか、特許戦略をどうするか
講師
青山特許事務所 顧問弁理士 加藤 浩 氏
講師紹介
・経歴
1990年4月～2009年3月 特許庁審査官
2009年6月～現在 青山特許事務所・顧問弁理士
・専門および得意な分野・研究
特許法、知的財産法、知的財産実務、知的財産政策、薬機法
・本テーマ関連学協会での活動
知的財産大学院協議会 会長
大学技術移転協議会 理事
バイオベンチャー推進協会 理事
日本知財学会、工業所有権法学会等に所属
＜その他関連セミナー＞
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2025年5月20日(火) 13:00-16:30 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 45,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき34,100円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
●録音・録画行為は固くお断りいたします。
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
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→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
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セミナーポイント
○講座のポイント
近年、生成AIが急速に進化・普及する中、生成AIを活用した医薬品開発への期待が高まっています。例えば、ドラッグリポジショニング、高次構造・機能推定、バーチャルスクリーニング、バーチャル治験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の活用によってなされた医薬品開発についての特許情報を適切に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時代の医薬品開発における知財戦略について解説します。
○受講後、習得できること
・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。
○本テーマ関連法規・ガイドラインなど
特許庁「特許・実用新案法 審査基準」
特許庁「特許・実用新案法 審査ハンドブック」
○講演中のキーワード
特許戦略、医薬品、生成AI、人工知能、特許審査
セミナー内容
１．生成AIを活用した医薬品開発の現状と課題
（１）生成AIによる創薬研究の現状
（２）最近の動向と課題
２．生成AIを活用した医薬品開発の特許動向
（１）生成AIを活用した基礎研究の特許動向
・ドラッグリポジショニング（DR）、Virtual Screening、インシリコ創薬など
（２）生成AIを活用した応用研究の特許動向
・バーチャル治験、臨床試験予測、前臨床試験予測、Virtual Experimentsなど
（３）創薬・診断技術に利用されるAI技術の特許動向
・二次元マッピング、パスウェイマップ、重複差分解析、多面的解析など
３．生成AIを活用した医薬品開発の特許戦略
（１）特許出願のタイミング
・新規な標的物質、医薬用途、DDS等の特許出願戦略
（２）研究開発に必要な特許調査
・生成AIと創薬の融合領域の特許調査と留意点
（３）製薬分野とAI関連分野との連携の在り方
・医工連携、産学官連携など
４．AI創薬の特許戦略のリスクと留意事項
（１）プライバシーの保護への対応
（２）生成AIに関する専門人材の確保
（３）データの収集と活用の基盤整備
（４）情報フォーマットの標準化
５．どのような特許を取得すべきか（審査基準）
（１）特許を受けるための要件
（２）どの程度の進歩性が要求されるのか
（３）どの程度の開示（実施例）が要求されるのか
（４）広くて強い特許とはどのような特許か
（５）特許審査への対応について
・拒絶理由への対応方法、拒絶査定を回避する方法など
６．どのような発明に特許が付与されるのか（審査事例）
（１）癌レベル算出装置（進歩性）
（２）認知症レベル推定装置（進歩性）
（３）糖度推定システム（記載要件）
（４）体重推定システム（記載要件）
（５）被験物質のアレルギー発症率の予測方法（記載要件）
７．生成AIを活用した医薬品開発の登録特許の事例分析
（１）登録クレームの最近の傾向
（２）日米欧の登録クレームの比較
（３）必要な実験データの開示の程度
（４）発明の効果の主張・立証の方法
（５）最適な特許明細書・クレームの提案
＜質疑応答＞
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