自2022年以来，第四次人工智能浪潮兴起，人工智能（AI）相关技术和服务发展迅猛，并在商业、教育、医疗、政府等多个领域中广泛应用，各技术领域的AI相关专利申请数量都不断成长，这样的趋势在日本也不例外，尤其是适用于特定产业的信息和通讯技术，以及与AI 相关的发明。另一方面，随着AI专利申请件数成长，驳回通知也越来越多，进步性判断是影响专利是否受到核准的重要关键。
鉴于未来AI相关技术发展和专利申请数量预计将持续成长，日本专利局（JPO）开展调查，并在近日公布截至 2023 年的日本专利申请资料。调查结果显示，人工智能相关发明的专利申请数量显著增加。自2014年以来，日本国内人工智能相关发明的专利申请数量急剧成长，预计2023年将达到约11,445件。另外，人工智能核心发明专利申请数量也在增加，但近年来保持平稳，2023年提交的申请数量约为 2400 件[1]。
日本人工智能相关发明专利申请趋势
1990年代初，受所谓「第二次人工智能热潮」的影响，日本专利申请数量激增，但此后近20年一直停滞不前，直到2014年，神经网络在内的机器学习技术驱动「第三次人工智能热潮」，专利申请数量的成长有所增加。到2022年底，基于生成式人工智能和对话式人工智能的技术及服务开发更加活跃，开启了所谓的「第四次人工智能热潮」。
日本人工智能专利申请数量大幅成长出现在「第三次人工智能热潮」，主要由神经网络在内的机器学习技术所驱动。因此，「人工智能相关发明」在「人工智能核心技术」领域也有所增加。到2022年底，基于生成式人工智能和对话式人工智能的技术及服务开发更加活跃，开启了所谓的「第四次人工智能热潮」。尽管人工智能相关发明数量大幅成长，但归类为「人工智能核心技术」的专利申请数量略有下降，显示在第四次人工智能热潮期间，研发重点更多地放在了外围技术而非「人工智能核心技术」上。
自 2010 年以来，人工智能核心技术中机器学习相关技术的专利申请一直在增加，这一趋势也反应在机器学习相关技术专利申请数量的成长上，从2014 年左右开始的第三次人工智能热潮期间，包括神经网络在内的机器学习技术，成为收到关注的作为人工智能核心技术。
第三次人工智能热潮聚焦于开发人工智能、大规模语言模型和深度学习的技术模型，2014年至2021年间人工智能核心技术（G06N）、电子数字数据处理（G06F）和影像分析（G06T7）类别的专利申请数量在明显成长。2022年至2023年期间，第四次人工智能浪潮期间涌现的生成式人工智能、对话式人工智能及相关技术的兴起，G06Q50（适用于特定产业的信息和通讯技术）和G06Q Other（适用于管理、行政、支付和金融的信息和通讯技术）类别的专利申请数量显著成长。
自 2014 年以来，与AI相关发明专利申请数量持续成长。由于生成式 AI的出现，2022 年至 2023 年间「AI 相关发明」数量的急剧成长，而「引用深度学习技术的AI相关发明」的数量也在不断增加。
2022年开始出现「引用生成式人工智能技术的AI相关发明」的专利申请，专利申请数并在2023年大幅增加。由于现在「生成式人工智能」的常用意义是在2022年后才开始使用的，因此，透过PCT的专利申请很可能在2024年后才会大量出现。
五大专利局人工智能核心发明专利申请趋势
关于「人工智能核心发明」的专利申请趋势，包括向日本、美国、欧洲专利局（EPO）、中国和韩国提交的专利申请以及PCT申请（如图4）。从各国提交的AI核心发明专利申请数量的趋势可以看出，2014 年中国提交的「AI 核心发明」专利申请数量（1,226 件）不到美国提交的专利申请数量（2,733 件）的一半。2014年之后，向中国提交的申请数量迅速增加，到 2023 年，向中国提交的申请数量（101,459）是向美国提交的申请数量（19,336）然而，的五倍多。值得注意的是，2023年日本提交的人工智能核心发明专利申请数量为3,612件，在五大专利局（IP5）中最低。
日本人工智能相关发明专利申请数量排名
在2014年至2023年日本人工智能相关发明专利申请数量排名前30的公司中，人工智能相关发明专利申请量排名前三的公司分别是软银、NTT和富士通。此外，提及深度学习的人工智能相关发明专利申请量排名前三的公司分别是软银、佳能和NTT。
外国公司和地区在人工智能相关发明专利申请量排名前列的公司分别是：Google（美国，第11位）、IBM（美国，第13位）、皇家飞利浦（荷兰，第15位）、百度（中国，第16名）、腾讯控股（中国，第22名）、博世（德国，第23名）和三星电子（韩国，第30名）。
日本AI申请专利七大要点
日前台湾地区工业总会举办「国际关键市场专利申请与诉讼实务论坛」，邀来杉村万国特许法律事务所日本专利代理人时井真解析日本对于AI领域的专利申请概况。时井真指出，随着AI专利申请件数的增加，收到驳回理由通知的案件也在增加中。由于AI技术涉及训练数据搜集、AI模型的训练及推理等多层次要素，在审查专利的明确性要件和进步性方面，专利申请书的记载内容会对权利范围和可授权性产生影响。值得注意的是，根据记载的技术重点，也会影响之后分发到的审查部门，这在日本的专利申请实务中，是极为重要的战略考虑事项。
根据日本专利杂志针对2018年上半期申请审查的案件中，「仅以进步性为驳回理由」且无修正而进行答辩的716件案件进行分析，结果发现化学、生物领域的专利授权率最高，其他领域（物理、测量、光学等）最为严格，其次是电气・IT领域，授权率低于整体专利授权率的85.2%。
时井真指出，分析25件日本专利局公布的AI相关技术审查运用案件，会发现使用超越技术常识的相关关系、数据组合，且被认可有显著效果时，进步性比较容易得到认可。而以下两种类型，进步性很有可能被否定。首先是「属于所属技术领域具有通常知识者的通常创作能力范围内」，AI的应用属于所属技术领域具有通常知识者的通常创作能力范围内时，进步性会被否定；其次是公知数据的组合，且也没有显著效果时，进步性也会被否定。
总结而言，在日本AI领域要申请专利有七大要点：
- 申请件数呈增长趋势，但驳回理由通知率也很高；
- 根據審查部門的不同授權率有很大差異：化學・生物 > 機械 > 電氣・IT > 其他；
- 通过记载的技术重点，可在一定程度上控制被分配到的审查部门；
- 在进步性判断中，超越技术常识的相关关系和显著效果是关键；
- 单纯的AI应用不被认可进步性；
- 有效的反驳战略因技术领域而异；
- 注意嘧啶衍生物判决的重要暗示：如果通过AI大量制作多种多样的化合物并选择有用的化合物成为常态，就需要重新审视「所属技术领域具有通常知识者的认识范围」的判断框架[2]。
时井真强调，今后AI相关发明将会持续受到关注，AI核心技术虽然放缓仍呈现成长趋势，申请AI专利必须具备战略思维，除了明确记载具体的技术思想，并表明AI不只是单纯的工具性利用，而是技术思想的核心。
資料來源：
- 2025/10，JPO：AI関連発明の出願状況調査。
- 2025/11/28，台湾地区工业总会举办「国际关键市场专利申请与诉讼实务论坛」时井真简报数据。
备注：
[1] JPO将人工智能应用于各种技术领域的发明定义为「人工智能相关发明」并纳入本次调查；人工智能核心发明专利定义为：「基于特定计算模型的计算设备」已授权的专利申请（FI G06N），不包括量子计算（G06N10）。
[2]日本知识产权高等法院平成30年4月13日「嘧啶衍生物案」判决，为这一战略提供了理论依据。
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