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自律型AI（Agentic AI）の急増とポートフォリオの二極化が示唆する、テック企業の特許出願・権利化における新たな現実
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自律型（エージェンティック）AIの出願が急加速したことを背景に、2025年の世界における人工知能（AI）関連特許の登録件数は107,279件に達し、初めて6桁の大台を突破しました。IFI CLAIMS Patent Servicesのデータは、巨大な特許ポートフォリオを構築する伝統的な大手テクノロジー企業と、営業秘密保護を優位に置くソフトウェア主導型デベロッパーとの間で、戦略上の分断が広がっていることを浮き彫りにしています。この流動的な環境において企業知財責任者がポートフォリオの価値を維持・確保するには、米国特許法第101条（35 U.S.C. § 101）に基づく特許適格性の拒絶理由を克服するための厳格なクレーム作成実務が不可欠です。
IFI CLAIMS Patent Servicesが2026年7月29日に発表した年次レポート『IFI Insights: Inventing AI』によると、2025年の世界における年間AI特許登録件数は107,279件に達し、過去3年間で83%増加しました。2025年の世界におけるAI特許出願総数は209,518件でした。これらの出願のうち、生成AIが23%を占めた一方、自律型AIは9%を占め、前回の調査対象期間における5%から上昇しました。
米国においては、AI特許登録総数は2023年から約7%減少しました。しかし、サブカテゴリー別では堅調な伸びが見られ、米国の生成AI特許は前年比11%増加し、米国の自律型AI特許登録件数は前年比14%増、2021年比では70%増加しました。グローバルでは、自律型AIの出願は過去1年で59%、過去2年で137%増加し、AI特許活動全体の15%に達しています。
2025年のグローバルにおけるAI特許出願件数はサムスンが2,162件で首位となり、ファーウェイ（1,822件）、グーグル（1,672件）がこれに続きました。サムスンは米国での出願件数でも682件で首位となり、グーグル（671件）やマイクロソフト（585件）をわずかに上回りました。生成AI分野では、グーグルがグローバルおよび米国の双方でトップを獲得しました。自律型AI分野では、エヌビディアがグローバルで225件、米国で128件の出願を行い、世界および米国での出願件数をリードしました。対照的に、ソフトウェア特化型のAIデベロッパーによる特許出願活動は極めて低調にとどまりました。2025年の実績として、OpenAIは米国で27件・グローバルで35件、Anthropicは米国で7件・グローバルで8件、アリババは4件を出願したにとどまり、DeepSeekおよびxAIは特許取得・出願ともにゼロでした。
過去10年間において、グローバルのAI特許登録件数は年平均成長率（CAGR）35%で拡大し、出願件数は29%増加しました。こうした長期的傾向の一方で、米国市場は企業知財戦略における意図的なシフトを反映しています。IFIのシニアマーケティングマネージャーであるLily Iacurci氏は、企業がAIの進化速度に応じて、強固な特許ポートフォリオの構築、防衛的出願、営業秘密保護のバランスを取りながら、戦略の二極化を強めていると指摘しています。
さらに、米国におけるAI関連発明は、米国特許法第101条の下で根強い法的ハードルに直面し続けています。具体的な技術的改善を強調できていないソフトウェア実装クレームは、権利化前の審査（プロセキューション）における特許不適格の拒絶理由や、権利化後の裁判所における特許無効化に対して脆弱なままです。
出願データは、極めて対照的な戦術を明らかにしています。サムスンのようなアジアの複合企業は、主要管轄国・地域にわたって巨大な特許の「堀（モート）」を構築し続け、クロスライセンス交渉力と事業実施の自由（FTO）を確保しています。これとは対照的に、専業のAIモデル開発企業は、核心となるアルゴリズムを営業秘密として保護するために特許出願を見送るケースが多く、即時の公開や特許適格性の拒絶理由を回避する戦略をとっています。
出願人・権利者として行動する韓国や日本などのアジアの出願人にとって、広範で抽象的なAIクレームに過度に依存することは、米国特許法第101条の基準下で高いリスクをもたらします。逆に、競合他社の特許に対して被告や異議申立人として対峙する場合、厳格な特許適格性基準は強力な無効化の防衛手段となります。これらの動向の双方に対応するため、AI特許出願を担当する権利化代理人は、直ちに厳格な構造的ドラフティング実務を導入すべきです。すなわち、すべてのソフトウェアクレームを、具体的なハードウェアアーキテクチャ、具体的なアルゴリズムデータパイプライン、または物理システムの実体的な変換（半導体の実行最適化やセンサー・アクチュエータ間の相互作用など）に結び付ける必要があります。これにより発明に技術的応用としての基礎が与えられ、抽象的アイデアに基づく拒絶リスクを回避できます。
自律型AIが単なるソフトウェアフレームワークから組込みシステムや自律的意思決定エージェントへと移行するにつれて、このサブカテゴリーにおける出願活動は、AI出願全体に占める割合をさらに高めていくと考えられます。企業の知財管理者は、特許庁が自律型ワークフローにおける機能的クレーム（functional claiming）や特許適格性に対して審査の目をより厳しくすることを想定しておく必要があります。
米国の特許適格性に関する判例法が変容を続けるなか、企業の特許権者は、係属中のAI出願ポートフォリオについて直ちに監査を実施すべきです。詳細な技術的実行メカニズムを欠くソフトウェア単体のクレームを洗い出し、原出願の特許発行前（設定登録前）に、より限定されたハードウェア統合型またはパイプライン特定型のクレームセットを含む継続出願や分割出願を主体的に行うことが推奨されます。