特許情報分野における AI 活用のススメ

特集

将来におけるAIと弁理士業務との関係
これからの AI 時代を弁理士はどのように迎えるべきか
Relationship between AI and the business of patent attorneys in the future

ブライトン国際特許事務所所長弁理士・技術士

梶俊和

1990 年大阪大学大学院産業機械工学専攻修了。富士写真フイルム株式会社（当時）で新写真システムの標準規格作成とメカ設計開発に 9 年間携わった後に知財業界に転身。約 20 年間知財実務に従事し、知的財産高等裁判所専門委員、日本弁理士会副会長、同執行理事を歴任。現在、神奈川県発明協会理事、関西学院大学非常勤講師を兼務。
office@brighten-ip.com

1

プロローグ

『・・というわけで、このネジの先端に凹溝を新しく追加したんですが、それでネジの締結力が格段にアップするんです。それこそがこの発明のポイントなんですよ・・』

ついて述べてみたいと思う。

2

AI 関連技術の急速な進化

AI 関連技術が再び大きな脚光を浴び始めたのはここ５～６年のことであろうか。古くは 1950 年代から人弁理士事務所での特許出願打合せの１コマである。発工知能に関する学問的研究が開始され、その後、エキス明者による説明を受けて、弁理士は、より明確な明細書パートシステムやファジー制御等の登場により” 人間のを作成し、強い権利を取得すべく、当該分野の従来技術、能力を超える” あるいは” 人間と同様に不確定事象へのその従来技術の課題、発明の具体的な構成、バリエーショ対応ができる” ことが期待されてきた。

ン、技術的効果等々について、それこそ発明者を根掘り葉掘り質問攻めにする。

数度の流行と低迷とを繰り返した後、2013 年に将棋 AI『PONANZA』がプロ棋士に勝利し、2015 年にしかしながら、技術難易度や既存製品との差異の観点囲碁 AI『AlphaGo』がプロ囲碁棋士に勝利したことがで技術を語ろうとする発明者と、法制度や権利範囲の観大きく報道され、同じ頃、第３次 AI ブームと呼ばれる点で発明を捉えようとする弁理士との間では、相互理解時代が到来した。現在の AI 関連技術を支えているのは、が難航する場合がある。では、このような発明者の説明

もちろんハードウェアの進化（演算速度向上、記憶容量に対し、弁理士は次の一手をどう執るべきか、つまり発増大）やネットインフラの整備、各種情報のビッグデー明者に対しどのように問いかけるのが適切であろうか。

タ化の影響もあろうが、やはり機械学習、中でも深層学

そしてそれが人間弁理士の場合とＡＩ弁理士の場合とで習（Deep Learning）プロセスの発展が大きい。

異なるのであろうか。

4403-6280-5181

AI の学習プロセスは、図１に示すモンテカルロ木探ＡＩ (Artificial Intelligence) に関する学術的、分析索法に基づいて理解すると判りやすい。現在における特的な記事や論文は既に多くの方により発表されているの定の事象から第１階層、第２階層・・と事象が進むに連れ、で、今回の寄稿にあたり、発明者と直接対話する機会がAI は選択肢（ノード）の中から特定のノードを選択（判多い “いち弁理士” として、弁理士業務の現場の風をお断）して判断経路を形成していく。ここで、上述の将棋届けしながら、今後の弁理士業務とＡＩとの関わり方にや囲碁においては、各階層は次の一手を意味する。一連図２は、我が国の AI 関連発明の特許出願件数推移であ特集るが、1990 年代の第２次 AI ブーム以降減退し停滞し特許情報分野におけるＡＩ活用のススメていた特許出願件数が 2014 年頃から急激に増大している。図３は G06N（AI コア）分野のみの統計なので単純比較はできないが、米国や中国の AI 関連技術の出願件数の伸びは、我が国を遥かに凌ぐ勢いである。AI
関連の特許出願では、AI 自体のアルゴリズム処理や学
図１

モンテカルロ木探索習手法のみならず、既存のサービスやプロセスの一部への AI の適用、それによる従来にない特徴量の抽出、プの事象を経た後、AI は、最終的に辿り着いた第ｎ階層ロセス効率化や判断精度向上等、所謂ビジネスやサービ目の結論が “正解（勝ち）” だった場合は成功（＝判断スへの AI 適用に関するものも増加しているとの実感が経路に高得点）、結論が “間違い（負け）” だった場合はある。

失敗（＝判断経路に低得点）、という経験をする。

なお、上述の将棋や囲碁のような特定のルールの中学習前の AI は、いわば乳児のようなもので、“高度なで高度の学習能力を発揮する AI を “特化型（弱い）AI”頭脳を持つが無知” な状態である。当初はノードの選択と呼び、限定されない種々の事象（インプット）に対しに多々間違いがあっても、この経験を数多く積むことで、て適切な（または、人間のように）対応（アウトプッより適切な判断を、つまり正解（勝ち）に辿り着き易いト）が可能な “汎用型（強い）AI（Artificial General

経路の選択ができるようになる。まさに、人が経験値をIntelligence）と区別される。

積み習熟していく様と同じである。ただし、AI は、AI同士で膨大な数の対戦を瞬時にこなすことができ、そして過去の対戦を決して忘れることがない。
画像認識においても同様の学習を経て AI の判断精度が向上していく。例えば、AI は、猫の画像に “猫” という正解情報を紐付けて数多くの学習を行うことにより、”ヒゲがある” や” 尻尾がある” 等の猫の情報を与えなくとも、多数の画像から猫の特徴量を見出して、新たに与

図３

主要各国の AI コア発明（GO6N）の出願件数推移（特許庁データより）えられた画像が猫であるか否かを判断できるようになる（教師あり学習）。更に、正解情報を与えなくとも、大量の学習データから自ら見出した特徴量によりそのデータ3間の関連性抽出や将来予測をすることもできる（教師なAI は、実は身の回りで既に数多く活躍している。Siriし学習）。

AI を利用した製品・サービスを始めとする音声応答スマートフォンアプリ、GoogleHome を始めとする AI スピーカは身近な存在であるし、企業サイトの問合せ自動応答チャットボットは AI である。翻訳ソフト、名刺管理アプリ、画像検索エンジン等
では AI による自動認識と学習がフル活用されている。
AI は学習によって賢くなる（精度が高くなる）ことが前提であるから、その学習量によって判断精度に大きな差が出る。したがって、AI が賢くなれるかどうかは、



図２

日本の AI 関連発明の出願件数推移（特許庁データより）学習に用いるための大量のデータ（ビッグデータ）が準

AI 関連技術の進化速度は特許出願にも表れている。

ビスは、サービスイン当初は学習量が少なく精度が低い備できるかどうかにかかっている。あらゆる AI 利用サー

YEAR BOOK 2O1945特許情報分野における AI 活用のススメ

特集という宿命を負っている。そして、サービス提供後にユー

この推測は AI に依頼することができず、人間がやるしザが増えるに従い、市場からのデータ収集が膨大となっかない。てサービス品質が向上していく。

2013 年にマイケル A. オズボーン氏（オックスフォー

それでも、未だに AI スピーカに「よく聞き取れませド大学）が発表した『The Future of Employment』（雇んでした。」と言われてしまうことは多々あるし、名刺用の未来）というレポート（オズボーンレポート）にお読取りをした後に変換ミス（誤認識）の修正作業が必要いて、“米国での労働人口の 47% が将来 AI に代替されとなることもしばしばだ。また、バイアスを持ったデーる” との報告がされ、世間を騒がせたことは衝撃的であっ

タばかりが入力されると、学習結果が偏向し、学ぶほどた（その後、2015 年に野村総合研究所が “日本におよく間違うようになる危険性もある。ちなみに、学習促

いては 49%” と報告している。）。この “代替可能性の進のためには AI に正解情報を教える（間違いを認識さ高い職業” には単純労働か知的労働かという観点では括せる）必要があり、変換ミスを放置してしまえば、認識りきれない様々な職業が列挙されていたが、中でも弁理精度はなかなか向上しない。

士が代替可能性 92% と極めて高い数値で報告されていAI は、上述したもの以外にも、既に、自動運転支援、たことは業界をざわつかせた。

医療診断、株価将来予測、物流在庫管理、迷惑メールフィ

レ ポ ー ト を よ く 読 む と、“paralegals and legal

ルタ等、ひと昔前までは考えもしなかった分野にまで表assistants（法律補助者）” と弁理士とを綯交ぜにしたに裏に大活躍をしている。人間が行うと経験と勘に頼らのが原因と思われ多少胸を撫で下ろしたものだが、当時ざるを得ず熟練度に差が出る、または、判断や分析のたはこの数字が独り歩きして過熱報道気味に取り沙汰されめに大量の情報処理が必要で膨大な時間がかかるようなたことを記憶している。レポートを参照すれば、知的労処理を、AI は瞬時に、的確に、柔軟に、いとも簡単にやっ働業務や熟練を要する業務の代替可能性が必ずしも低いてのける。

訳ではないことがわかる。むしろ知識や熟練というのは例えば、ゲームの世界では、プレイヤーの属性や行動パターン（操作のクセ、プレイ時間等）に応じて、AIAI との親和性が高く、これらに類する職業の多くも高い代替可能性にランキングされている。

がゲームに登場するキャラクターやストーリーを選択し、プレイヤー好みの世界観を演出することが行われている。タクシー業界は、乗車希望客がいると思われる時弁理士業務とは間帯、場所の予測に AI を用いることで乗車効率を高め

それでは、弁理士業務はどの程度 AI 代替可能なのか。ているし、犯罪捜査では、犯罪発生予測、防犯カメラ映その前に、まず弁理士業務とはどのようなものかについ像に基づく人物特定に AI を導入することが検討されてて少々考察したい。

おり、米国では、DNA 鑑定結果と血縁関係情報に基づく容疑者の絞込みに AI を用いていると聞く。

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AI による職業代替性（オズボーンレポート）

弁理士業務は、弁理士法第４条～第６条に規定されている（付記弁理士について同法第６条の２、特許業務法人について同法第 40 条及び第４１条にも規定。）。
2002 年に知財立国宣言がされて以降、知財の重要性認識が進む中、弁理士の業務範囲は専権業務を中心に周このように AI の進化と現状を見ると、“AI にできな辺業務（標榜業務）を大きく広げていった。現在、弁理

いことは何もない” とか “AI は既に人間の能力を超えて士は特許や商標を中心とする産業財産権の権利取得、権いる” との思いが強くなる。弁理士としては、知財業界利行使のサポート業務のみならず、著作権や不正競争防が今後 AI とどのように関わっていくのか、弁理士とし止法（営業秘密、データ保護等）を含む知的財産全般にて AI とどう向き合うべきか、という点が気になる。こわたるアドバイス等の支援業務を行っている。また、近れからの AI 時代に弁理士業務がどのように対応し変貌

年では、知的財産の価値評価、知財を中心とするポートしていくのか、を推測することは、次世代の知財業界のフォリオ構築、知的資産全般の経営アドバイス等を行っ方向性を検討する上で非常に重要であろう。残念ながらている弁理士もいる。

許庁では平成 29 年より庁内業務の棚卸しを行い、全ではない。弁理士個々に得意、不得意分野があり、守備892 業務の内 20 業務について AI 活用可能性の検討範囲は限られるであろう。権利化までの対特許庁手続をを進めており、その業務の中には、先行技術調査や先行得意とする者、知財訴訟や鑑定を得意とする者、知財調図形商標調査も含まれている。例えば、先行図形商標調査を得意とする者・・得意分野は様々であるし、特許に査においては、『「・・下調べ的に併用することで時間短関しては、自身の技術バックグラウンドと異なる技術分縮や品質向上が期待できる」といった、これまでの調査野の案件は対応が難しい場合もある。なお、多くの弁理方法との併用による効果への期待を確認した。』との考士にとって、やはり依然として対特許庁業務、すなわち、察がされている。つまり、AI に任せっきりは難しいが特許出願や商標登録出願等の代理業務が主要業務である

従来調査手法の補助としてなら期待がもてる、というもことに異論はないであろう。のである。

弁理士の置かれた立場によってもその業務内容が大きAI は弁理士業務の補助的部分、期限管理等の所内業

く変わり、事務所経営弁理士、事務所勤務弁理士、企業務や調査における下調べにおいては、活用の余地が充分

内弁理士では日々の業務が異なる。事務作業を含む “弁ありそうだ。AI による支援を受けることで、今後の弁理士事務所業務全般” という観点で見れば、上述の弁理理士業務の正確性、迅速性の向上は大いに期待できるで士業務に付随する多くの業務が更に必要となる。案件期あろう。それには、我々弁理士が AI をよく理解し、AI限管理、データ管理、リマインダー送付、問合せ対応、を適材適所に配置し、AI を使いこなせる人間にならな名義変更や権利譲渡等の方式的手続等、事務所内は弁理ければならない。

士法から見えてこない知財関連業務で毎日が忙殺されただし、調査における AI の支援は “下調べ” に留まる。そして、これら弁理士事務所業務は、対人業務（クり、専門家による最終チェックは当面必須であろう。そライアントとのやり取りが発生する業務）、対外業務（特の最大の理由は、知財分野における学習量不足にあると許庁等の関係機関とのやり取りが発生する業務）、所内考える。知財関連のデータ蓄積量は他分野に比較して充業務（事務所内で進行、完結する業務）に大別すること分とは言えない。我が国の出願件数は特許で年間 30 万ができる。

件程度、商標で年間 20 万件程度である。特許におけ特集

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ

もちろん全ての弁理士があらゆる弁理士業務を行う訳

る進歩性判断や商標における類否判断は分野により、ま6

今後の弁理士業務と AI との関わりた、時代の変遷に伴いある程度変動する。同種案件でも審査、審判、訴訟で判断が異なる場合もあり、また、年弁理士事務所業務のうち、所内業務の多くは AI での間 100 件程度の侵害訴訟は和解となるものも多い。教代替に親和性が高いと考えられる。期限管理、データ

師データとして AI に入力するには件数そのものも少な管理等、漏れなくミスなく迅速に作業を行うのは、そく、正解情報も曖昧である（上述のように、AI の学習

もそも AI ならずともコンピュータプログラムの得意と促進のためにはブレの少ない正解情報が必要である。）。

するところである。一連の操作や作業内容、事務所特数千万通りの対局学習やネット上に溢れる学習用画像の有の管理方法等を学習すれば、AI は、恐らく非常に心数と比較すると学習量が極めて少なく、高い判断精度を強いサポータとなるであろう。実のところ、所内業務求めるのは難しいのではないかと思う。AI は”それなり”に つ い て は、AI で な く と も RPA(Robotic Processの調査結果を出力するであろうが、それは “下調べ” のAutomation) で充分強力な支援が可能である。先日、レベルであって、やはり経験豊富な専門家による補強が東京ビッグサイトで開催された『AI・業務自動化展』で必要となる。

は、AI にも増して RPA の導入による各種業務の自動化、なお、AI の進化速度から見れば、出願書類の一部、効率化、高品質化の展示が花盛りで、物凄い熱量であっ

例えば特許出願明細書内の部分的なドラフト作成業務等た。既に他業界での AI・RPA による業務自動化、業務においても、遠からず AI の支援が利用可能になるかも支援はかなり進んでいる様相だ。

知れない。ただし、この場合も上記同様に AI の支援は“ドまた、調査分野でも AI の活用検証が進んでいる。特ラフト” までであって、明細書全体の最終チェックや修YEAR BOOK 2O1947

特許情報分野における AI 活用のススメ

特集

正、特許請求の範囲の作成等は、弁理士が行う必要があ方が妥当なのだと思う。

ろう。このように考えると、将来は弁理士業務の補助的さて、クライアントの権利を保護し、事業の要となりな部分の多くにおいて AI による支援を受けることがで得るのが知財である。その調査や出願書類の良し悪しは、きると予想され、その意味でオズボーンレポートの言う、その知財を中心に据えて事業を行う事業体の生命線を握“法律補助者の AI 代替率 92%” と感覚的に符合する。

ると言ってよい。調査、出願書類作成、鑑定等の弁理士業務が “やり直しが効くもの” なのか “取り返しがつか7

AI が抱える課題

AI は万能ではない。AI であってもミスはするし、事故は起こす。ハードウェア上のトラブルによるものは論ない重要なもの” なのかは議論を待たない。我々弁理士
は、やはりこれら重要な弁理士業務を AI 任せにすべきではなく、最終的な判断は弁理士自身が自らの専門性、経験値、判断力の下に行うべきではないだろうか。

外として、AI にまつわるトラブルには、学習不足ある
いは学習偏向によるものも数多いと思われる。上述したように、AI はもともと高度な頭脳を持つが無知であり、用途に応じた適切な環境で充分な学習を積まなければ、判断に歪みやブレを生じる可能性がある。

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8エピローグAI の進化、AI が導入された製品・サービス、弁理士業務と AI との関わりについて俯瞰してきた。弁理士事

AI スピーカや企業サイトの自動応答チャットボット

務所における所内業務や調査、出願書類作成等の業務に、による頓珍漢な回答に呆れたり、名刺読取りアプリでのAI が今後補助的に関わってくることは充分考えられる

変換ミスに嘆息した経験を持つ人も多いであろう。そのことであるし、弁理士としても AI 導入に対応できるよ

ような AI による誤認識は、イライラしながら修正したうに準備や研鑽を進めておかなければならない。一方で、り、「まったく使えないな。」と悪態をつく程度で解決す弁理士自体が AI に代替される、弁理士業務全般が AI でる。しかし、AI による自動運転や AI 兵器など、人間の処理可能となる、等の状況は、いくら将来に向けて目を生命に直結する事例では話が別である。

凝らしても見えてこない。

2016 年に、米国でグーグル社の自動走行車が道路もう１点、忘れてはならないのが、“発明者が人間で上の土嚢を避けようとしてバスに接触した。同年に、やある” という点である。発明は、人間が便利で、快適で、はり米国でテスラ車が自動運転中にトレーラーに衝突し豊かな生活を送るために発明者が技術的思想の創作をして死亡事故となっている。2018 年には、日本で自動た産物である。仮に AI が発明能力（新規な技術的思想運転中のテスラ車が、前方に停車中のバイクを検出できを創作する能力）を獲得したとしても、人間の充実したずに衝突し、やはり死亡事故となっている。奇しくもこ生活が何かという概念が AI に理解できるとは思えず、の原稿執筆中の今年８月、スイスで開かれた AI 兵器をAI による発明が人間にとって役に立つかどうかは疑問議論する国連公式専門家会議では、AI 兵器（自律型致である。

死兵器）による攻撃を認めない、つまり攻撃の最終判断

発明者はクリエイターである。人間発明者が語る発明は人間が行うとする指針が報告書に盛り込まれた（日本

内容には、発明に至るまでの苦労や発明にかける思いな経済新聞）。

どのバックストーリーがある。従来技術からの優位点やAI は、まだ 10 年以上は無理と言われた将棋や囲碁類似他技術との差別化に対する熱い思いから説明がうまの世界でプロに勝利するレベルに進化し、既に様々な製くまとまらないこともある。先願主義であるから、発明品やサービスに導入されているが、それでもなお、生命内容が固まらない内に打合せとなることも多い。このとに関わるような重大な局面で判断ミスによる事故を生じき、冷静に技術的な分析をしつつも発明者に共感し、説ることがあり、最終判断は人間が行うべきとの認識に明内容を紐解きながら発明をまとめあげ展開していく対は賛同したい。有り体に言えば、“やり直しが効く判断”人スキルが弁理士には求められる。

は AI 任せでよく、“取り返しがつかない重要な判断” は、文頭に発明者による発明説明の１コマを挙げた。このやはり最終的には人間が責任をもって行う、という考えような説明に対し、弁理士としては、例えば、「締結力アップの効果は、凹溝が先端のこの辺りにある場合とこ特集の辺りにある場合とで違いが出そうですね。」とか「凹特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ溝の追加で締結力がアップするのであれば、ネジに限らず例えば釘やアンカーボルトにもこの技術が適用できるのではないですか？」のような人間力に溢れた対応をしたいものである。発明者に「この弁理士、話がわかる。」と感じてもらうことが、クライアントとの良好な関係構築において非常に重要なのだと思う。
仮に、充分な会話対応力を持つ AI が弁理士に代替したとして、「統計によると、ネジは日本で発売済みのものだけで◯◯種類あり、欧米のものを加えると△△種類となりますが、このうちあなたの言うネジはどのネジでしょうか？」のような対応をしたら、確かにその質問は発明の明確化に必要なものなのかも知れないが、発明者は眉をひそめるに違いない。あるいは、チャットボット並みの会話対応力で、「よく聞き取れませんでした。」とか「“各段に” とは何段目のことですか？」のような頓珍漢な質問をしたとしたら、発明者からは間違いなく次の依頼は来ない。
弁理士は、まとまり切れない部分や発明者自身も気付いていない部分をも受け止めつつ発明者の口から発明を上手く引き出さなければならない。それには、知識や分析力に加えて発明者に共感するマインドも必要ではないだろうか。その意味で、AI 導入に対する適応力に加え、人間力を磨くこともまた、将来の弁理士に強く期待されるスキルであろう。

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