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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

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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    概要

    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いたします。

    開催日

    • 2026年5月18日(月) 13時00分 ～ 16時30分

    修得知識

    • 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
    • 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
    • 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
    • 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
    • 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) との組合せ戦略

    プログラム

    　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。

    • 第0部:導入 (全体像の共有)
      • 新規モダリティ×知財戦略:なぜ「今」難しく、重要なのか
      • 本日のゴール:事業価値を最大化する“設計図”を持ち帰る
      • 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
      • 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
    1. 第1部:最新環境 (制度・紛争・競争の地図)
      1. 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
      2. 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
      3. 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
      4. UPCを含む欧州紛争環境:差止め・無効・並行訴訟の実務感
    2. 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)
      1. “玉ねぎモデル”で作る多層ポートフォリオ (コア→周辺→運用)
      2. 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)
      3. 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
      4. 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
      5. ADCの“構成要素分解”戦略 (抗体・リンカー・薬物・DAR・製造/分析)
      6. 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)
      7. 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)
      8. 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
      9. “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
      10. 記載要件問題 (細胞/表現型/機能) と実務上のクレーム設計
    3. 第3部:費用対効果 (IP投資) を説明できるようになる
      1. 知財コストの構造を俯瞰する
        • 出願
        • 維持
        • FTO
        • 紛争
      2. 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
      3. 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
    4. 第4部:R&D・事業・知財の連携 (IP by Design)
      1. 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)
      2. 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
    5. 第5部:まとめ・Q&A
      1. まとめ:成功のための3つのキーメッセージ
      2. 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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    講師

    • 馰谷 剛志 (駒谷 剛志) 氏
      山本秀策特許事務所 特許部門 (化学・バイオ・医薬)
      リーダー / 弁理士 (侵害訴訟代理付記)
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    主催

    サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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