生成ＡＩを用いた特許文書品質向上

アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）、日本特許情報機構（Japio）が主催の「第8回特許情報シンポジウム」が2024年11月7日にオンライン開催され、ＩＲＤ国際特許事務所 所長・弁理士 谷川 英和氏が「生成ＡＩ等を用いた特許文書品質向上のための取り組み」という講演を行いました。現状の生成AIでできること、その限界が実例で示されていました。生成AIの改良が進むことで、特許文書の作成プロセスが大幅に効率化されることが期待され、生成AIの活用により、特許業務の効率化と質の向上が進むだけでなく、知財戦略の強化にも貢献することが期待されるとされています。
講演の目次は下記の通りです。
１．生成ＡＩによる定性特許文書評価
（１）特許文書品質向上のためのツール
（２）生成ＡＩを用いた特許文書品質向上のための取り組み
（３）産業日本語研究会   特許文書分科会の取り組み
２．機械学習等による定量的特許文書評価
（１）機械学習を用いた定量的特許文書評価（PatentValueAnalyst-SVM）
（２）演算式による定量的特許文書評価（PatentValueAnalyst-CF）
３．特許文書の品質チェック
（１）特許文書の品質チェックツール（PatentQC）
（２）生成AIを用いた特許文書の品質チェック
４．まとめ
 
 
第8回特許情報シンポジウム
https://aamtjapio.com/symposium.html
「生成ＡＩ等を用いた特許文書品質向上のための取り組み」講演資料
https://aamtjapio.com/kenkyu/files/symposium2024/tanigawa.pdf
 
 
Improving Patent Document Quality Using Generative AI
The "8th Patent Information Symposium," hosted by the Asia-Pacific Association for Machine Translation (AAMT) and the Japan Patent Information Organization (Japio), was held online on November 7, 2024. Hidekazu Tanigawa, the director and patent attorney of IRD International Patent Office, delivered a presentation titled "Efforts to Improve Patent Document Quality Using Generative AI." In his talk, Tanigawa demonstrated what current generative AI can achieve, as well as its limitations, using real-life examples. With further improvements in generative AI, it is expected that the process of creating patent documents will become significantly more efficient. The use of generative AI is anticipated not only to improve efficiency and quality in patent work but also to contribute to strengthening intellectual property strategy.
The presentation outline is as follows:

1. Qualitative Evaluation of Patent Documents Using Generative AI
   (1) Tools for Improving Patent Document Quality
   (2) Efforts to Enhance Patent Document Quality Using Generative AI
   (3) Efforts of the Industrial Japanese Study Group's Patent Document Subcommittee
2. Quantitative Evaluation of Patent Documents Using Machine Learning, etc.
   (1) Quantitative Patent Document Evaluation Using Machine Learning (PatentValueAnalyst-SVM)
   (2) Quantitative Patent Document Evaluation Using Calculation Formulas (PatentValueAnalyst-CF)
3. Quality Check of Patent Documents
   (1) Patent Document Quality Check Tool (PatentQC)
   (2) Quality Check of Patent Documents Using Generative AI
4. Summary

 

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