特許請求項は，独特な書式と複雑な構文構造を持つ法的文書である．そのため，その翻訳には，原文の複雑な構文構造を正確に理解するだけでなく，翻訳先言語における特許固有の構文構造に従うことが求められる．本研究では，原文の構文構造をより正確に捉えるためにReasoningモデルを活用し，翻訳先言語における特許固有の構文構造を翻訳に反映させるために，構文構造の類似度を測るFastKASSIMを従来のBLEUやCOMETといった評価尺度とともに強化学習の報酬として組み込む．実験の結果，Qwen3-8Bをベースに学習したモデルが，約30倍の規模のQwen3-235Bベースのモデルに匹敵する，あるいは上回る性能を達成した．また，FastKASSIMを報酬に用いることが，翻訳先言語での構文構造を反映した翻訳に寄与することを定性的に示した．

特許請求項は発明の技術的範囲を法的に規定するものであり，複雑な修飾関係を持つ名詞句といった独特な書式で記述される．そのため，その翻訳においては，原文である特許請求項の複雑な構文構造を正確に理解することと，翻訳先言語における特許固有の構文構造を翻訳に忠実に反映させることが重要な課題となっている．近年，大規模言語モデル（LLM）は，推論過程（Reasoning）を明示的に生成させることで，複雑なタスクでの性能が向上することが示されている．こうした推論能力の活用は，特許請求項の翻訳において，原文のより正確な理解に寄与すると期待されるが，その有効性は十分には検証されていない．また，LLMを特定のタスクに適応させる手法としてGroupRelativePolicyOptimization（GRPO）[1]が注目されている．先行研究[2,3]では，BLEU[4]やCOMET[5]といった一般的な翻訳の評価尺度を報酬として用いたGRPOを機械翻訳タスクに適用しており，翻訳精度の顕著な向上が報告されている．しかし，これらの尺度のみでは，特許請求項の翻訳において，翻訳先言語での構文構造を十分に反映させることはできない．例えば，特許請求項は一般に全体で一つの名詞句を構成し，英語では発明の構成要素が文脈に応じて「;」（セミコロン）や「,」（カンマ）で区切られるのに対し，日本語では「、」（読点）で区切られるといった違いがある．これらの尺度は，主に表層的な一致や翻訳品質に焦点を当てており，必ずしも特許固有の構文構造が翻訳に反映されるとは限らない．本研究では，第一に，原文の複雑な構文構造を理解する能力を向上させるため，特許請求項翻訳にReasoningモデルを適用する．第二に，翻訳先言語での構文構造を翻訳に反映させるため，構文構造の類似度を測る尺度であるFastKASSIM[6]をGRPOの報酬に組み込むことを提案する．実験の結果，日英間の特許請求項翻訳において，Qwen3-8Bをベースに学習したモデルが約30倍のパラメータ数を持つQwen3-235Bベースのモデルに匹敵する，あるいは上回る性能を達成することを確認した．