ミニ特集

特許情報×AI

特許庁におけるAI活用に向けた新たなアクション・プラン
New JPO Action Plan for Utilization of AI Technology

特許庁

審査第三部高分子審査官（前特許庁総務部総務課調整班課長補佐）

北田祐介

平成 22 年入庁。令和 3 ～ 4 年の総務課在籍時に特許庁の AI 活用検証プロジェクトチームの事務局を担当。令和 4
年 7 月より現職。

1

アクション・プラン（以下、本稿において「新アクショはじめにン・プラン」）を策定し、2022 年 5 月に公表した 6。

特許庁は、2017 年 4 月に、特許行政事務の高度化・

本稿では、これまでのアクション・プランの取り組み効率化に向けた人工知能（AI）技術の活用に関する 6の振り返りや最新の AI 技術の調査結果、外部有識者かか年（2022 年度まで）の計画を記載した「人工知能（AI）らの意見等に基づいた、新アクション・プラン策定に向技術の活用に向けたアクション・プラン」（以下、本稿

けた取り組みと、特許庁における今後の AI 活用の方向において「アクション ･ プラン」）を公表し 、その後性について、私感も含めて紹介する。

1

もアクション・プランを随時見直しながらプロジェクトを推進してきた。

2-4

なお、本稿は筆者の見解を示したものであり、筆者が所属する組織の見解を示したものではない。

このうち、アクション・プラン策定から約 4 年が経過した 2021 年度時点では、特許、商標、意匠の法域における計 7 つのプロジェクトが、技術実証フェーズを経て、内製によるアジャイル型開発フェーズへと進んでいる

2

新アクション・プラン策定に向けた取り組み

2-1

調査事業の実施。アジャイル型開発フェーズにおいては、内新アクション・プランの策定に向けて、①これまでの製開発した審査支援ツールを試行提供して審査官に実際アクション・プランの取り組みの評価と、②最新の AIに使ってもらうことで、特許庁業務における AI 活用可等先端技術の進展に関する調査を実施するとともに、①、能性の検証と、審査官からのフィードバックを受けた継②を踏まえた特許庁における今後の AI 等先端技術の活続的なツールの改善を進めており、特許庁における AI

用可能性に関する示唆を得るため、2021 年度に、「令活用は着実に進んできているといえる。

和 3 年度人工知能技術等を活用した特許庁業務改革実

4、5

その一方で、アクション・プラン策定以降、外国語特許文献の急激な増加や様々な制度改正など、特許庁を取証的研究事業」（以下、本稿において「AI 等調査事業」）を実施した 7。

り巻く環境は大きく変化してきており、それに伴って特許庁が対応すべき業務や、解決すべき課題が増加している状況である。

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2-2

こ れまでのアクション・プランの取り組みの評価

このような状況下で、AI 技術はこの数年で急激な進

これまでのアクション・プランの取り組みの評価で展を見せており、社会への実装も急速に進んでいることは、これまでに AI 活用可能性の検証を行ってきた各プから、特許庁業務における課題を見直し、最新の AI 技ロジェクト（検討中断中のものも含む）に加え、AI 活術の活用可能性の検証をさらに進めていくため、新たな用検証の全体的な進め方について、当時のプロジェクト

ミニ特集担当者の聞き取り等も行いながら、成功要因や要改善点・明確化した方がよいのではないか等の示唆も得られた。

課題を抽出した。
開発した支援ツールの試行提供に至るなど、一定の成

2-3

AI 等先端技術の進展状況の調査

AI 等先端技術は非常に多岐にわたり、その全てにつロジェクトのスコープ・進め方、業務課題、KPI、評価いて最新の状況を調査することは効率的ではないことか方法等が適切に設定されていたことや、業務特性・課題

ら、特許庁の業務課題に対して活用可能性が高い技術領に適した技術が選定されていたこと、プロジェクト業務・域（例えば、自然言語処理、画像認識、画像検索、音声技術に精通した人材がアサインされていたことなどがあ認識、マルチモーダル検索・分類等）について、重点的ることが明らかとなった。に最新の技術進展の調査を行った。

その一方で、技術実証等の検討を行ったものの、見込特許庁の業務課題については、2017 年のアクショまれる業務効率化の効果が限定的である、などの理由でン・プラン策定時に行った業務棚卸の結果 8 や、これま

検討中断中のプロジェクト等については、業務課題に直でアクション・プランで検討してきた課題に加え、改め結する定量指標による評価が必ずしも十分でなかったこて庁内の各部署に業務課題のヒアリングを行って設定しとや、AI 技術人材が不足していたことなどが分かった。

た。ヒアリングでは、各課室からのべ 88 件の課題が抽AI 活用検証の全体的な進め方としては、業務課題の出され、課題分析の結果、人手によるチェック（目視確抽出からスタートして、ソリューション案の検討、技術認等）の削減や、散在する情報の連携、問い合わせ対応実証、アジャイル型開発というフローについては、複数負担の軽減に関連する課題が数としては多かった。の開発ツールの試行提供に至っているという点からも肯

特許庁の業務課題と、関連する技術領域、適用し得定的な評価であった一方、各フェーズにおいて、次のる技術とその成熟度の概要を図 1 に示す。自然言語処フェーズに移行するか否かを判断するための条件をより理の分野では、2018 年に Google によって公開され

図1

特許情報×ＡＩ果が得られているプロジェクトの成功要因としては、プ

特許庁の業務課題の一部と AI 技術の関係（参考文献 7 より抜粋）

YEAR BOOK 2O2229ミニ特集

特許情報×AIた BERT（Bidirectional Encoder Representationsての優先度が比較的高く、かつ、AI 技術を活用するこfrom Transformers） と 呼 ば れ る 言 語 モ デ ル や こ れとにより一定程度の業務効率化が見込まれる事業についから派生したモデルが特許庁の多くの業務課題に対して、今後の検討も踏まえて、本紙に掲載することを検討て 適 用 可 能 性 が あ る こ と が 分 か っ た。 ま た、 マ ルチ

していくプロジェクト候補（別紙、図 2 下）として記

モーダル検索・分類の分野等では、ViLT（Vision and載した。

Language Transformer）と呼ばれるモデルの活用可能性などが示唆された。

新アクション・プラン本紙に記載したプロジェクトは、①新規に開始するプロジェクト、②既存プロジェクトにAI 等先端技術の調査にあたっては、論文や学会でのおけるアジャイル型開発フェーズを継続しながら、新た報告などの学術的な領域のみならず、チャットボットやに出現してきた AI 技術の活用を検討するプロジェクト、音声認識、OCR、RPA、ノーコード／ローコードツー③既存プロジェクトのアジャイル型開発フェーズを継ルなど、社会への実装が進んでいる市販のツール（以下、続するプロジェクト、の 3 つのカテゴリーに分けられ、本稿において「DX ツール」）についても調査を行った。

以下に概要を紹介する。

DX ツールについては、製品情報に加え、特許庁外の組織（特に中央官庁や自治体等）でどのように導入・活用されているかも調査項目とした。
DX ツールについては、民間企業のみならず、中央官庁や自治体でも導入が進められていることが分かった一

3-2

新規に開始するプロジェクト

新アクション・プランでは、「4. 特許審査管理業務」、「6. 先行文字商標の調査」の 2 プロジェクトを新たに開始することとした。

方で、DX ツールを使用するための条件や、DX ツール特許の法域は、特許庁でも最も AI 活用の検証が進んで実際にどこまで業務を効率化できるかという点についでいる状況であったが、これまでの AI 活用の領域は、ては未知数の部分も多かった。

外国語特許文献への日本の特許分類付与、先行技術調査

例えば、チャットボットツールについては、国税庁が（検索式作成支援、図面検索、類似度に応じた特許文献

税務相談チャットボットを導入し、令和 2 年分確定申の並び替え等）などの、いわゆる実体審査に近い領域に告の質問件数が、前年の 10 倍以上（37 万件→ 420限られるものであった。

万件）となっている 。その一方で、チャットボット導「4. 特許審査管理業務」のプロジェクトでは、実体審入にあたっては、事前の学習や、使用開始後のメンテナ査を支える様々なマネジメント業務をより効果的、効率ンスの負担もあり、また、特許庁への問い合わせは一般的に実施することを検討していく。例えば、年間 20 数的なものから個別案件の内容に関するものまで多岐にわ万件にもおよぶ審査請求された特許出願を、出願の内容たることから、チャットボット等を活用することにより等の情報に基づいて、各審査官に適切に配付する方法等

どこまで特許庁の業務効率化を図ることができるかは、を検討中であり、2022 年度にソリューション案を検さらなる検討を要することが示唆された。

討し、2023 年度に技術実証を開始する予定である。

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もう 1 つ新たに開始するプロジェクトである「6. 先3新アクション・プランについて

3-1

新アクション・プランの策定と公表

行文字商標の調査」のプロジェクトでは、商標実体審査においてより高精度、高効率に類似の先行文字商標を検索できるツールの開発を目指す。

AI 等調査事業の結果を踏まえ、外部有識者との意見交換や庁内での議論も経ながら、新アクション・プランとして、2026 年度までの計画を策定し、2022 年 5月末に公表した（図 2）。

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3-3

新 たな AI 技術の活用を検討するプロ
ジェクト「1. 特許分類付与」、「2. 先行技術調査①」、「3. 先行新アクション・プランでは、各年度ごとの計画を記載

技術調査②」のプロジェクトは、これまでの取り組みで、した 8 つのプロジェクト（本紙、図 2 上）に加え、年内製アジャイル型開発を進め、支援ツールの庁内への試度ごとの詳細な計画は定まっていないものの、課題とし行提供まで進んでいる。

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図2

AI 活用に向けた特許庁の新アクション・プラン（参考文献 6 より抜粋）「1. 特許分類付与」のプロジェクトでは、外国語特許術を活用することにより、これらのツールの精度をさら文献の機械翻訳文を入力として、日本の特許分類情報をに高め得る可能性が示唆された。

機械的に推定・付与することで、テーマコード、FI、F

これらの結果を受けて、2022 年度は、BERT 等のターム及び日本語テキストを用いた外国語特許文献が可自然言語処理分野の技術を活用した特許文献の事前学習能になっている。また、「2. 先行技術調査①」、「3. 先行モデルを構築し、これらプロジェクトの基盤技術として技術調査②」のプロジェクトでは、審査対象の出願書類使用することで精度の向上をのぞめるかについて技術実の内容や過去の審査で使用された検索式の情報などに基証を行う予定である。技術実証において、事前学習モデづいて検索式の作成を支援するツールの提供や、検索式ルを活用することにより一定の精度向上が見込めること

でヒットした先行技術文献を、審査対象の出願書類中のが判明した場合には、2023 年度以降、さらに個別の文章や図面に類似した順番に並べ替えるツールの提供なプロジェクトについてファイン・チューニングを行うな

どを開始しているが、いずれのツールも、内製開発チーどして、これまで活用してきた技術を新たな技術で置きムによる検証や、審査官からのフィードバックなどによ換えたツールの開発へと進めることを想定している。

り、必ずしも十分な精度が確保できているとはいえないケースも存在することがわかってきた。
そのような状況下で、前述の AI 等調査事業において、新たに出現してきた BERT 等の自然言語処理分野の技

3-4 ア ジャイル型開発を継続するプロジェ
クト「5. 先行図形商標の調査（商標イメージサーチ）」、

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特許情報×AI

「7. 指定商品・役務調査」、「8. 先行意匠調査（画像検索

間の知財領域での AI 等先端技術の活用状況についても技術の意匠図面への適用）」の 3 プロジェクトについて調査を行った。AI 等先端技術の活用は、全ての主要なは、これまで進めてきたアジャイル型開発フェーズを継海外知的財産庁が積極的に推進しているところであり、続することで、ツールの精度や使い勝手（UI）等を引日本特許庁としても、引き続き積極的に情報収集をしなき続き改善していく予定である。

がら、AI 活用を推進していく予定である。

特に「5. 先行図形商標の調査（商標イメージサーチ）」については、2021 年度に実施した「AI ×商標：イメージサーチコンペティション」の成果物の庁内システムへの実装を進め、さらに改善を進めていく予定であり、これにより従来の検索システムと比較した検索精度の向上が期待される（詳しくは本誌の記事 10 を参照）。

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今後の方向性図3

筆者は 2017 年のアクション・プラン策定には関与

海外知的財産庁等の AI 等先端技術活用状況（参考文献 7 から抜粋）

していないため、多分に想像を含むが、特許庁が AI 活用を開始した当初は、AI 活用の世界的な潮流もあり、特許参考文献

庁でもまずは AI を活用してみる、という技術ドリブンな1． 特許庁における人工知能（AI）技術の活用に向けた視点もそれなりにあったのではないかと考えている。
しかしながら、それからの約 5 年間、試行錯誤も含めて各プロジェクトを推進してきた中で、様々な業務課

https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/
ai_action_plan/ai_action_plan.html

題に対して、どのような課題であれば AI 活用により解2． 特許庁における人工知能（AI）技術の活用に向けた決しうるのか、AI 活用のためにはどのようなデータをアクション・プランの平成 30 年度改定版について用意すればよいのかなど、AI 活用に関する知見が庁内

https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/にも少しずつ蓄積してきている状況と筆者は認識しておai_action_plan/ai_action_plan-fy30.html

り、今回新規プロジェクトを立ち上げることができたの

3． 特許庁における人工知能（AI）技術の活用に向けたは、その蓄積を反映しているともいえるのではないかとアクション・プランの令和 2 年度改定版について考えている。今後は AI 活用の領域がさらに広まっていhttps://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/

くことを期待している。

ai_action_plan/ai_action_plan-fy2020.html

ただ、庁内に知見が蓄積しつつあるといっても、課題

4． 特許庁における人工知能（AI）技術の活用に向けた解決方法の検討からツールの開発に至るまで、当然のこ

アクション・プランの令和 3 年度改定版についてとながら AI 活用は特許庁職員のみで進められるものでhttps://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/はない。

ai_action_plan/ai_action_plan-fy2021.html

これまで検討・実施してきた全ての技術実証や、今回

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アクション・プランの公表について

5． 富永泰規，特許庁業務における人工知能技術と活用，紹介した AI 等調査事業、アジャイル型内製開発など、パテント，第 75 巻第 2 号，p.43-49

あらゆるフェーズで外部の有識者や事業者の方々に多大https://system.jpaa.or.jp/patent/viewPdf/3948

なご協力をいただくことで、特許庁の AI 活用を進めら

6． 特許庁における人工知能（AI）技術の活用に向けたれてきている状況である。これまでいただいたご尽力にアクション・プラン（令和 4 ～ 8 年度版）につい深く感謝を申し上げるとともに、AI を活用した特許庁て業務の効率化・高度化に引き続きご協力をお願いしたい。

https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/

最後に、AI 等調査事業では、海外知的財産庁や、民ai_action_plan/ai_action_plan-fy2022.html

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７．令和３年度人工知能技術等を活用した特許庁業務改革実証的研究事業調査報告書サマリ

https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/
ai_action_plan/document/ai_action_plan-

特許情報×ＡＩ

fy2022/sanko_2.pdf
8． 人工知能技術を活用した特許行政事務の高度化・効率化実証的研究事業報告書（エグゼクティブサマリ）
https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/
ai_action_plan/document/ai_action_plan/02.
pdf
9． 税務相談チャットボットの導入，国税庁レポート
2021，p.16
https://www.nta.go.jp/about/introduction/
torikumi/report/2021.pdf
10．
榊亜耶人、綿貫音哉，「AI ×商標：イメージサー
チコンペティション」の概要とその成果について，
Japio YEAR BOOK 2022，p.34 〜 39

YEAR BOOK 2O2233