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DX×知財

DXとは?

“企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること”

~経済産業省が策定したDX推進のためのガイドライン(DXレポート)~

企業におけるDXの進め方

DXのためのデジタル技術

AI(Artificial Intelligence)

AIは、人間の思考プロセスと同じようなかたちで動作するプログラムあるいは、人間が知的と感じる情報処理・技術全般を指します。AIのうち、人間の「学習」に相当する仕組みをコンピュータで実現する技術に「機械学習」があります。コンピューターに大量のデータを学習させ、データに潜むパターンやルールを発見させる技術です。機械学習に関連するものに「深層学習(ディープラーニング)」があります。ニューラルネットワークというネットワーク構造を持つ仕組みを発展させたものです。AIでは、文章や画像、音声などのデータを認識し、プログラムを元に最適な作業を行うことができます。

IoT(Internet of Things)

IoTとは、世の中に存在するさまざまなモノに通信機能を持たせ、インターネットに接続したり相互に通信し合ったりすることで自動認識や自動制御、遠隔計測などを行う情報通信システムやサービスを指します。スマートフォンなど、従来のインターネット接続端末に加え、家電や自動車、ビルや工場など、様々なものがネットワークにつながるようになっています。IoTと似たものとしてIoEがあります。IoTが対象としているのは物理的なものだけであるのに対し、IoEはそれを含むあらゆるものを対象としています。

クラウド

クラウドとは、一言でいうと「ユーザーがインフラやソフトウェアを持たなくても、インターネットを通じて、サービスを必要な時に必要な分だけ利用する考え方」のことです。クラウドの形で提供されるサービスは、仮想サーバーなどを提供するIaaS(Infrastructure as a Service)、ミドルウェアや開発環境、アプリケーションの実行環境などをサービス化したPaaS(Platform as a Service)、そしてアプリケーションソフトウェアなどを提供するSaaS(Software as a Service)に大別することができます。

ビッグデータ

インターネット上では、膨大な情報があり、毎日新しく生み出されています。これをビッグデータといいますが、ビッグデータは、単なる大きなデータを意味するだけではなく、3Vの特徴があります。3Vとは、膨大な量(Voolume:ボリューム)、速度(Velocoty:ベロシティ)、多様性(Variety:バラエティ)です。近年のIT技術の発達により、こうしたビッグデータの収集が可能になり、分析されてさまざまな分野で広く活用されています。

データインテグレーション

データインテグレーションとは、さまざまなソースからターゲットシンクへと、データの取り込み、クレンジング、マッピング、変換を行い、最終的にはデータの実用性と価値を高めることです。典型的なデータインテグレーションでは、クライアントはマスターサーバーにデータの要求を送信します。次に、マスターサーバーは内部および外部のソースから必要なデータを取り込みます。ソースから抽出され、統一された形式で組み合わせられたデータは、利用可能な一貫した形式でクライアントに提供されます。

DXの具体的な手順

STEP
現場での出来事をデジタルデータに変換する
  • 紙の帳票に記載されている情報をデジタル化する
  • 作業手順やマニュアルをデジタル化する
  • 各作業者のノウハウをデジタル化する
STEP
データを集積して分析する
  • 現場のデジタル化したデータを意味のあるかたちで集積する
  • 集積したデータをAIで分析する
STEP
分析したデータを活用する
  • 分析したデータを使って業務を可視化、自動化、効率化する
  • 分析したデータを新たな製品やサービスの開発に役立てる

2つのDX

DXは大きく2つに区別することができます。

自社業務のためのDX

  • 自社における業務を自動化する
  • 自社の課題を解決し、生産性を向上させる
  • 社内で情報を共有・可視化する
  • データへのアクセスを容易にする
  • データ分析結果に基づいて意思決定を支援する
  • 不具合検知や故障予測を通じて安全性を高める
  • エネルギー、コストを削減する
  • 労働力不足を解消する、人材活用を強化する
  • 在庫を削減する
  • 従業員のノウハウをデータとして蓄積する
  • サプライチェーンのデータを可視化する

顧客・製品のためのDX

  • 新製品、新サービスを開発する
  • サービスの提供方法を改善する
  • サポート機能、メンテナンス機能を向上させる
  • 契約や支払を自動化する
  • コストの透明性を高める
  • 柔軟なカスタマイズに対応する
  • 製品のシミュレーション、デモを提供する
  • 機械などのインターフェースを改善し、操作性を高める
  • 各種データにより購入の意思決定を支援する

DX推進活動から生まれる知的財産

DX推進ではデータとデジタル技術を活用します。データの取得、分析、活用を通じて、なんらかの工夫がなされたり新たな技術が開発されたりして、発明が生まれる可能性があります。

DXに関する知的財産としては、「データとデジタル技術を活用して」とあるように、IoT(Internet of Things)のような新たなデータの取得方法、データを取得する際のセキュリティ技術、機械学習のような新たなデータの分析方法についての発明があります。また「ビジネスモデルを変革する」とあるように、新たなビジネスモデルやUX(User Experience)の部分についての発明があります。また「ビジネスモデルを変革する」とあるように、新たなビジネスモデルやUX(User Experience)の部分についての発明があります。さらに、データの収集範囲、データの匿名化、データの利用範囲の工夫に関する発明もあります。

特許

データの取得方法や分析方法など、データを取扱うための工夫やビジネスモデル

ノウハウ

AIに関する工夫など、特許として公開しない発明

意匠

分析したデータを表示したり操作したりするためのUI・UX

商標

DXに伴い新しく開発した製品の名称など

著作物

ソフトウェア開発、データセット構築により得られるもの

DXにおけるオープン&クローズ

知財戦略のひとつとして「オープン&クローズ戦略」があります。システムやプログラム、方法において、外から見える部分については権利化を図る(=公開する)と共に外から見えない部分については敢えて権利化を図らない(=公開しない)という戦略です。こうした従来からの考え方は、DX推進活動から生まれた知的財産に関しても同様であると考えます。

DX推進において注意すること

DX推進にあたり、下記について考慮する必要があります。

  • 自社の個人情報が流出する
  • 事業・開発に関する情報が流出する
  • データの利用規則に違反する
  • 他社の権利を侵害する
  • 他社によって権利を侵害される

お客様のデータを収集、解析、加工し、新たなサービスを提供する場合は、データの収集範囲、データの匿名化、データの利用範囲などについてお客様と契約を結び、定義する必要があります。

DXに関する特許権や意匠権も通常の特許権、意匠権と同様に、先願主義(早いもの勝ち)であると共に、公開(販売や発表)する前に出願する必要があります。

新たに生まれたビジネスモデルなどが他社の特許権を侵害していないか調査する必要があります。

知財を意識したDX推進

DX推進においてビジネスチャンスを逃さないために、またリスクを防ぐために、知的財産権に配慮することが重要と言えます。IPアドバイザリーでは、DX推進活動から生まれた特許の出願やノウハウとしての管理において必要な手続きをサポートします。貴社のDX推進活動を効果的に支援し、適切なリスク管理を行うことで貴社のビジネスを守ります。

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