拓海先生、最近会議で「AIに特許を認めるべきか」という話が出てきて、部下から説明を求められました。私はデジタルに弱くて戸惑っているのですが、本質を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論を簡単に示します。結論は、現時点でAIそのものに排他的な知的財産権を与えるのは慎重であるべき、ということです。理由はおおまかに三点、透明性と発明者の帰属、そして制度的な副作用です。
三点ですね。現場では「自動で設計図を出すようになったら投資回収が早くなる」と話しています。要するに、AIが出した成果に特許を取れば自社の競争力になる、という期待なのですが、これにはリスクがあるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果（ROI）の観点で言うと、AIに権利を与えると透明性（explainability、説明可能性）が薄れて、その結果として実務上の責任と信用が増す可能性があるんです。簡単に言えば、AIの“黒箱”化を正当化してしまう危険があるのです。
なるほど。それは法的責任の問題と関係があるのですね。これって要するにAIに特許を与えるべきではないということ？
よい確認ですね！答えは単純ではありません。要点を三つで整理します。第一、AI自身に権利を与えるのは現在の法律設計と齟齬がある。第二、AIの貢献を過大評価して人間の発明者の貢献が見えにくくなる。第三、特許のために必要な開示（disclosure）が形骸化してしまう可能性があるのです。
うちの現場で懸念なのは、AIが出した案をそのまま製造に移すとトラブルが起きた時、誰が責任を取るのかが不明瞭になることです。現場の安全や規制対応で困るのではと。投資としては躊躇してしまいます。
その懸念は的確です。企業としてはデータの出どころ（provenance）と人間の関与を明確にする仕組みが必要です。制度的には、AIの出力に対して人がどの程度手を加えたかを示す“人間の関与の証拠”を標準化する方向が望ましいのです。
実務でそれをどう示すか、例えば設計プロセスのログを残すとか、誰が何を決めたかの記録を残すということでしょうか。導入コストが増えると聞くとまた尻込みしてしまいますが。
その通りです。でも投資対効果は全体最適で判断すべきです。ここで押さえるべき三つの実務ポイントは、まず説明可能性（explainability）の担保、次に人間の判断のログ化、最後に法務と品質管理との連携です。これを整えればAIの導入はむしろ安全な投資になりますよ。
分かりました。要するに、AIそのものに権利を与えるのではなく、AIが出したアウトプットに対して人がどれだけ介在しているかを示す制度や運用を整えることが先決ということですね。自分の言葉で言うと、法と現場をつなぐ“透明性と担当者の明確化”が肝だと理解しました。
