新規モダリティの事業価値を最大化する
特許・知財戦略:取得タイミング、範囲設定、
ポートフォリオ、費用対効果
~特許・知財戦略を実務の意思決定(いつ/何を/どこまで取るか)に落とし込む方法~
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2名様以降の受講者は、申込み前にE-mail案内登録をお済ませください。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※他の割引は併用できません。
【講師からのコメント】
本セミナーでは、核酸医薬、遺伝子治療、細胞・再生医療、次世代抗体(ADC等)などの「新規モダリティ」を対象に、事業価値を最大化するための特許・知財戦略を、実務の意思決定(いつ/何を/どこまで取るか)に落とし込んで解説します。
新規モダリティでは、コア発明に加えて製造、品質、送達、デバイス、データ・アルゴリズム(AI/インシリコ)など周辺技術の層が厚く、製品当たりの知財構造が複雑化します。その結果、ポートフォリオの設計、FTO・ライセンス、共同研究・ベンチャー連携、そして「費用対効果(投資回収)」の説明力が成否を分けます。
2026年時点の最新潮流(エージェンティックAI/AIファクトリーによる創薬革命、USPTO新長官下でのAI特許審査の方向転換、2025年11月AI発明者ガイダンス改定、バイオ特許の記載要件・サポート要件の厳格化、統一訴訟(UPC)を含む紛争環境の変化、FDA AI創薬ガイドライン整備、データ・ノウハウ保護の重要性増大等)を踏まえ、研究開発・事業・知財が同じ地図で議論できるフレームワークを提供します。
【得られる知識】
1) 新規モダリティ特有の知財構造(コア+周辺+運用)と、モダリティ別の落とし穴
2) 取得タイミング/範囲設定/分割・継続出願の使い分けを含む、ポートフォリオ設計の実務
3) FTO・ライセンス・共同研究(大学/ベンチャー)を見据えた“攻めと守り”の整理
4) 費用対効果(投資回収)を社内に説明するための評価軸と意思決定プロセス
5) 生成AI/AIエージェント時代の発明創出・権利化戦略(USPTO 2025年ガイダンス対応、AIツール活用実務)と特許以外(営業秘密・契約・データ管理)との組合せ戦
| 日時 | 【ライブ配信】 2026年3月24日(火) 13:00~16:30 |
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|---|---|---|
| 【アーカイブ受講】 2026年4月7日(火) まで受付(配信期間:4/7~4/20) |
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受講料(税込)
各種割引特典
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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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| 配布資料 | ライブ配信受講:PDFテキスト(印刷可・編集不可) アーカイブ配信受講: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によるライブ配信 ►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
神戸大学・同志社大学 客員教授(知財・イノベーション分野)
馰谷 剛志 氏
【主なご経歴】
・東京大学大学院にて薬学博士号取得(製薬・創薬研究)
・慶應義塾大学にてLL.M.(Global Legal Practice)取得、同大学院にて法学博士号取得(比較法・知財/データ保護)
・製薬・バイオテック領域の国内外特許(米欧日中等)出願・中間対応、FTO、ライセンス/共同研究契約支援、特許紛争対応に従事
【主な研究及び業務】
・新規モダリティ(核酸、遺伝子/細胞治療、再生医療、ADC等)の知財ポートフォリオ戦略と費用対効果
・生成AI/エージェンティックAI創薬に関する発明創出・権利化(USPTO 2025年新ガイダンス対応)、データ/ノウハウ保護、AIガバナンス設計
・医薬品ライフサイクル戦略(特許・規制データ保護・契約を組み合わせた価値最大化)
【業界での関連活動】
・AIPPI等の国際会議/委員会活動、企業・学会向けセミナー講師
・大学・スタートアップ支援(知財戦略、共同研究、技術移転、DD支援)
【最近の主な研究及び公的業務等】
・新規モダリティ×生成AI/AIエージェントと価値最大化(知財×事業×データ)の講演・教育活動
・医薬品データ保護/研究データガバナンスに関する比較法研究と実務提言
セミナー講演内容
1. 新規モダリティ×知財戦略:なぜ「今」難しく、重要なのか
2. 本日のゴール:事業価値を最大化する“設計図”を持ち帰る
3. 新規モダリティ知財に立ちはだかる3つの壁(技術・法務・コスト)
4. 生成AI/AIエージェントの実装が変える発明創出と権利化の前提(2025年USPTO新ガイダンス・Ex parte Desjardins判決・エージェンティックAI創薬)
第1部:最新環境(制度・紛争・競争の地図)
5. モダリティ・マップ:低分子/抗体から多様化する創薬パラダイム
6. モダリティ別の“特許になりにくいポイント”と回避策(記載・実施可能性・サポート)
7. 主要判例・制度動向が実務に与える影響(米:Squires長官下のAI特許友好姿勢、Ex parte Desjardins判決、Recentive Analytics事件、欧・日を俯瞰)
8. UPCを含む欧州紛争環境:差止め・無効・並行訴訟の実務感
第2部:モダリティ別・ポートフォリオ構築(玉ねぎモデルで設計する)
9. “玉ねぎモデル”で作る多層ポートフォリオ(コア→周辺→運用)
10. クレーム範囲設定の実務:広さと耐久性(無効耐性)の両立
(各論A)核酸医薬・送達(LNP等)
11. 送達・製剤・組成に寄せた差別化:設計の着眼点とクレーム例
12. 典型的な係争パターン(プラットフォーム特許 vs. 製品特許)とFTO
(各論B)次世代抗体・ADC/ペプチド
13. ADCの“構成要素分解”戦略(抗体・リンカー・薬物・DAR・製造/分析)
14. ペプチド最適化(配列探索、in silico設計)とAI関連発明の守り方(分子基盤モデル・BoltzGen・タンパク質構造予測)
(各論C)遺伝子治療(AAV等)
15. ベクター、プロモーター、製造、QCの権利化ポイント(大学発明・ライセンスも含む)
16. 典型的なFTOの落とし穴と、早期スクリーニングの進め方
(各論D)細胞・再生医療(CAR-T、iPS等)
17. “患者個別化”とサプライチェーン:工程・データ・品質の守り方
18. 記載要件問題(細胞/表現型/機能)と実務上のクレーム設計
第3部:費用対効果(IP投資)を説明できるようになる
19. 知財コストの構造(出願・維持・FTO・紛争)を俯瞰する
20. 価値評価の枠組み:事業価値に効く特許と“持つべきでない特許”の峻別
21. ポートフォリオ運用:維持・放棄・追加出願・ライセンスの意思決定
第4部:R&D・事業・知財の連携(IP by Design)
22. ステージゲートと知財判断を連動させる実装(テンプレ/チェックポイント例)
23. 失敗事例から学ぶ:記載漏れ、共同研究の取り決め不足、データ管理の不備
第5部:まとめ・Q&A
24. まとめ:成功のための3つのキーメッセージ
25. 質疑応答(個別事情に配慮しつつ、実務的に整理します)
□質疑応答□
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