特許文献の効率的な分析は、技術開発や知的財産保護において不可欠である。特許分析における重要なタスクの一つに、明細書が請求の範囲を十分に説明しているか（サポート要件）の検証がある。この検証は高度なドメイン知識と多大な労力を要するため自動化が望まれているが、(1)公開されたベンチマークの不在、(2)既存研究が語彙マッチングに依存し意味的等価性を捉えられない、という2つの課題が存在した。本研究では、これらを解決するために、日本語特許を対象に2,000件以上の手動アノテーションを付与したデータセット「JAPAS」を構築し、テキスト埋め込みや大規模言語モデルを用いたベースラインを確立した。

特許文書は最新技術に関する情報源であり、その分析は技術開発および知的財産保護にとって不可欠である。特許出願書類は、特許請求の範囲（請求項）と発明の詳細な説明（明細書）から構成される。請求項は権利保護の法的範囲を定義し、明細書は発明に関する詳細かつ網羅的な情報を提供する。国内外の特許法において1）、請求の範囲は明細書によって十分に説明されていなければならない（サポート要件）と規定されている。すなわち、明細書は、当業者が請求項に記載された発明とその動作を理解できるような記述を含んでいる必要がある。この要件を満たさない場合、特許出願が拒絶されたり、後に無効とされたりする可能性がある。図1にサポート関係の例を示す。このことから、すべての請求項が明細書によって適切にサポートされているかどうかを検証する必要があるが、この検証には高度なドメイン知識と多大な労力を要するため、作業の自動化が求められている。1）例えば、日本特許法第36条、米国特許法第112条、欧州特許条約第84条、特許協力条約（PCT）第6条この課題に対し、これまでいくつかの自動サポート関係抽出手法が提案されてきた[1,2]。しかし、これらの手法は語彙の一致度合いに依存しており、請求項と明細書で異なる語彙が使用されている場合、サポート関係を見逃してしまう可能性があった。また、より根本的な問題として、この分野の研究を推進するための公開ベンチマークが存在しないという課題が存在した。そこで本研究では、特許庁（JPO）の出願文書に対し、専門家の監修のもと2,056件のサポート関係を手動でアノテーションしたデータセット「JAPAS」を構築する。また、今後の研究のための強力なベースラインを確立するために、テキスト埋め込みや大規模言語モデル（LLM）を用いた意味的類似度を利用した新たな抽出モデルを提案する。実験の結果、JAPASでファインチューニングしたLLMは、語彙ベースのベースラインと比較してF1スコアで+0.25ポイントの向上を達成した。この結果は、JAPASがこの複雑なタスクに取り組む上で効果的かつ高品質な基盤であることを示唆している。