本研究では，特許文書における特許請求の範囲の書き換えを自動生成することを目的とした書き換え生成モデルの基礎的検討を実施する。本研究では，このようなモデルを学習・評価するためのベンチマークとして，特定の特許出願に紐づけられた公開特許公報，特許公報からの情報の差分を取り込むことで，特許請求の範囲の書き換え事例を大量に収録したデータセットを構築した。次に，構築したデータセットを用いて大規模言語モデルに基づいた特許請求の範囲の自動書き換え生成モデルを構築し，その性能と限界について議論した。

特許請求の範囲とは，特許を受けようとする発明を特定するための特許文書中の項目であり，一つ又は複数の「請求項」から構成される。請求項は，当該の発明が特許査定を受けるためや，既存の特許と比較してより強い権利を得るために，その記載内容を効果的に推敲することが重要である。しかなしながら，一般に，請求項の推敲は多くの時間と労力を要する作業となることが多いため，効果的な請求項の推敲支援ツールが求められている。これまでに，特許検索やパテントマップ生成などの基本的な特許情報処理のタスクに関する研究[1,2]や，特許請求の範囲の読解支援に関する研究[3]は実施されている一方で，与えた特許請求の範囲を様々な観点からより良く書き換えるような書き換え生成モデルに関する実質的な研究は不十分である[4]。また，そのような書き換え生成モデルを学習・評価するためのデータセットも存在しない。そこで，本研究では，特許請求の範囲（一つ以上の請求項で構成）の書き換えを自動生成することを目的とした書き換え生成モデルの基礎的検討を実施する。具体的には，与えられた特許請求の範囲から，より良い特許請求の範囲の書き換えを生成する書き換え生成モデルを大規模言語モデルに基づいて構築する。本研究では，このようなモデルを学習・評価するためのベンチマークとして，特定の特許出願に紐づけられた公開特許公報，特許公報からの情報の差分を取り込むことで，特許請求項の書き換え事例を大量に収録したデータセットを構築した。次に，構築したデータセットを用いて大規模言語モデルに基づいた特許請求の範囲の自動書き換えモデルを構築し，その性能と限界について議論する。