大規模言語モデル(LLM)の技術進歩は著しく，様々な分野でその活用が進んでいる．しかし、特許翻訳の分野では依然としてTransformerベースの翻訳が主流であり，LLMを活用した翻訳能力については十分に検討されていない．そこで本研究では、近藤ら[6]の手法を参考に，対訳データを用いた継続事前訓練とSFT(SupervisedFine-Tuning)を行ったLLMを用いて特許請求項の翻訳を行い，Transformerベースの翻訳と比較した．その結果，BLEUおよびCOMETのスコアがいずれも上回り，訳抜けや繰り返しといった課題が改善されたことを確認した．一方で、従来モデルでは発生しなかったハルシネーションが一部の例で確認され，その影響で翻訳精度が低下したケースも観測された．本研究は，LLMが特許翻訳分野において有望な技術である一方で，課題も存在することを示している．

大規模言語モデル(LLM)は，その広範な事前訓練により，多様な自然言語処理タスクで有用性が示され，機械翻訳分野においても活躍している．しかし，その中でも特許分野における翻訳能力については十分に検討されていない．特許文書は，専門用語の多用や複雑な文構造を特徴としており，従来のTransformerベースのモデルでは，訳抜けや繰り返しなどの問題が残る場合がある．本研究では，近藤らの提案する対訳データを用いた継続事前訓練とSFTの手法を参考に，特許請求項翻訳に特化したLLMを構築し，その性能を従来モデルと比較することを目的とする．具体的には，特許文の中でも文の長さや独特の記述形式から翻訳難易度の高い特許請求項の翻訳を行い，BLEUやCOMETなどの評価指標を用いて翻訳精度を測定することで，それらで従来モデルより統計的に有意に向上し，訳抜けや繰り返しを改善できていることを確認した．しかし、一部の例では、従来モデルでは発生しなかったハルシネーションが観測されるなど，LLM特有の課題も明らかになった．本研究は，LLMを特許翻訳に適用する際の可能性と課題を検討し，その有効性を評価するものである．