AI で特許プロセスを効率化する方法

特許出願および審査戦略がグローバルなビジネスの現実に対応するためには、特許実務家は地理的および文化的差異の複雑な状況に対処する必要があります。Questel の Benoit Chevalier が、知的財産の準備と審査のための人工知能 (AI) ツールが特許プロセスを通じてどのようにガイダンスとサポートを提供できるかを説明します。

グローバル化によって、統一され、相互運用可能で、調和のとれた「グローバル」な特許プロセスへの要望が高まった一方で、世界中のさまざまな特許管轄区域の間には依然として大きな文化的差異が残っています。米国から EU を経て日本に至るまで、特許は、それを規制する法制度と同様に、本質的に地域的なものです。

強力な特許の作成から特許出願手続きの管理まで、特許実務家はこの変化に富んだ状況を切り抜けるために優れたスキルを駆使する必要があります。幸いなことに、AI 支援による新しい特許準備および出願ツールは、特許出願および出願プロセスを通じて、彼らに非常に必要なサポートを提供することができます。

特許プロセスを最適化するために AI を使用する理由

知的財産分野における AI の可能性については以前から議論されてきましたが、このテクノロジーが本格的に活用されるようになったのはここ数年のことです。当社の AI 搭載特許起草ソフトウェアなどの特許申請プロセスをサポートする AI 起草ツールから、Qthena などの AI 支援特許審査ワークフローツールまで、AI テクノロジーには、その成果物を各法域に合わせて調査、起草、検証、適応させるために必要な専門知識が備わっています。

これには、自然言語処理（NLP）とディープラーニングの力を活用して、各管轄区域の特許手続きのニュアンスに関するコンテンツとアプローチを通知することが含まれます。たとえば、 各地域の判例法や審査実務に従って特許請求の範囲をどのように作成すべきか、また特許実務家が日々扱う膨大な量の文書、報告書、システムをどのように処理するかなどです。

• AIは特許を作成できるのか？

AI が人間の専門知識に取って代わることができる、あるいは取って代わるべきだとは考えていませんが、実務者がグローバルな特許の複雑さをより効果的に乗り越えるのを支援し、特許の検索、起草、および出願のワークフローを合理化できると考えています。

当社の AI 搭載特許起草ソフトウェアは、ユーザーが単純なクレームツリーをアップロードするか、より詳細な発明開示をアップロードするかに関係なく、最初のドラフトを数分で作成することで、クライアントの起草時間を 40% も大幅に節約できると推定しています。

特許実務家はプロセス全体を管理し、各セクションでは独自の AI モデルを使用して、編集可能なタイトル、概要、問題の説明、初期の技術的問題、および潜在的なバリエーションを生成します。

さらに重要な点として、この共同ツールは、自動補完、番号の再割り当て、図表生成、関連する判例や法律、PTO 審査ガイドラインを考慮した推奨/提案機能など、管轄区域ごとに特定の特許テンプレートを使用して、関連する特許庁への提出プロセスの最後に、準拠した堅牢な特許出願を提供します。

当社の AI 特許起草ソフトウェアは、関連する判例法や審査ガイドライン (EPO および USPTO) に関する情報に加え、幅広い法的リソース、洞察、データを備えており、ユーザーがクレーム内の潜在的な先行問題を特定し、審査官による修正要求を予測するのに役立ちます。便利なツールの完全なキットには、請求されていない事項を即座に確認する機能、先行基準の問題を確認する機能、数字の管理と索引付けを改善する機能、インタラクティブな一般化を生成する機能などが含まれており、さらに多くの機能がパイプラインに用意されています。

• AI は特許出願をどのように支援できるのでしょうか?

特許申請プロセスのサポートに加えて、特許審査ワークフローの支援は、データ、ドキュメント、システムを「内部で」調整してユーザーのエクスペリエンスを緩和し、ユーザーが目の前のタスクに集中できるようにする能力があることを考えると、AI のような高度なテクノロジーにとっては簡単に実現できる成果です。

特許チームは、ツールとファイルの間を移動するだけでもかなりの時間、労力、監視を費やしていることを私たちは知っています。Qthena 特許審査ワークフローツールを当社のソリューション ( Equinox IP管理ソフトウェアを含む) に統合することで、クライアントがこれらの時間と情報の課題を克服できるよう支援できます。

しかし、Qthena は、ユーザーが特許プロセスで必要とする可能性のあるすべての情報を単一のインターフェイスに一元化するだけではありません。また、発明開示から先行技術、非特許文献まで、関連するデータとドキュメントを自動的に整理、調整、OCR するだけではありません。重要なのは、大規模言語モデル (LLM) を使用して、オフィスアクション、先行技術、製品プレゼンテーション、特許出願など、複数のドキュメントを同時に分析することです。

この「AI アシスタント」を使用し、現在の管轄区域に沿った回答を生成するよう指示することで、特許弁護士は、明確性の欠如を見つけ、審査官の主張に異議を唱え、修正に取り組み、記録的な速さで戦略を定義することができます。Qthena モデルは、EPO の慣行に完全に一致する進歩性の主張を生成するように綿密にトレーニングされています。当社のソリューションは、USPTO を含む他の特許庁の標準に対応するように機能を拡張し、世界的な適用性を保証します。