日本特許庁が7月27日、「JPO AIビジョン」を公表し、特許・商標の審査や各種行政業務への生成AI活用を本格拡大する方針を示した。人が最終判断と責任を担い、機密情報の外部流出を防ぐ設計を前提に、審査の迅速化と品質向上、透明性と説明責任、AI人材育成と体制整備を柱とする。特定技術に固定しないアジャイル導入を掲げ、国内外の関係機関と運用基準をすり合わせる。
背景には、1990年に電子出願を導入して以降30年以上にわたり業務の電算化を進めてきた流れがある。2017年にはAI活用アクションプランを策定し、特許分類や先行技術検索、文書処理などで実証を重ねてきた。生成AIの登場で効率と精度の両面で飛躍の余地が広がる一方、誤情報の生成や機密漏えいといった新たなリスクも顕在化し、制度全体の原則をあらためて定める必要があった。
今回のビジョンは、①高品質・迅速な行政サービスの提供、②責任あるAI活用、③AI活用エコシステム基盤の強化を3大目標に据え、活用促進、人間中心、リスク対応、利害関係者協力、AI活用組織構築の5原則で運用を設計する。技術進化を前提に、導入計画を適宜見直すアジャイル方式を採用し、長期固定化による陳腐化を避ける。
具体的には、特許審査で出願の技術的特徴をAIが抽出し、関連文献の優先度を提示することで、審査官が精査すべき範囲を絞り、期間短縮と判断の一貫性向上をねらう。商標審査では画像類似度分析や商品・役務の分類、類否検索への適用が想定され、翻訳、国際特許分類、問い合わせ対応、文書要約などの支援業務にも広げる。ただしAIは審査官の代替ではなく支援に徹し、結果は職員が検証して最終判断する。生成AI特有の「もっともらしい誤り」への対処として、AI利用の範囲を必要な限度で開示し、AI生成情報に基づくサービスについては特許庁が説明責任を負う方針だ。
最大の要諦は情報保護である。出願書類には研究開発戦略や公開前の技術、製品構造、製造工程など高度な機微情報が含まれる。公開型の生成AIサービスは入力データを学習や改善に用いる可能性があるため、庁外の仕組みに安易に投入すれば統制を失いかねない。ビジョンは、リスクを事前に特定し、設計段階からデータ分離、アクセス権限の厳格管理、接続記録の管理などを講じる考えを示す。実運用では外部公開型よりも閉鎖型モデルや庁内専用システムの活用が現実的とされるが、具体的な技術要件や許容範囲は今後の詳細指針に委ねられた。
日本への影響として、出願人や弁理士にとっては先行技術検索の網羅性が増し、見落としがちな近接技術まで拾い上げられる可能性がある一方、より精緻な事前調査と明細書作成が求められる場面が増える。審査の迅速化が進めば権利化までの期間短縮が見込める半面、AIが提示した根拠の妥当性をどう検証し、出願人がどの範囲で異議や不服を申し立てられるかといった手続の整備が重要となる。審査官の役割も、反復的な検索や文書整理をAIに委ね、技術的意味付けと法的評価により多くの時間を割く方向へと質的に転換する。
国際面では、各国特許庁とAI活用の事例や運用基準を共有し、機械翻訳の品質、技術用語の標準化、AI検索結果の再現性、データ共有範囲などを共同で検討する。国内では政府全体のAI安全基準、個人情報保護、情報セキュリティ政策との整合を図る。庁内にはAI業務を統括する専任組織と責任者を置き、導入、リスク評価、データ管理、契約、教育、評価を一元管理して重複投資や基準のばらつきを防ぐとともに、職員教育と専門人材の育成を進める。
見通しとして、AI導入の成果は技術だけでなく責任体制の設計に左右される。JPO AIビジョンは最終判断を職員に残し、行政サービスの説明責任を特許庁が負う原則を明確化した。今後は、どの業務から適用を始めるのか、誤り率や審査期間短縮の効果をどう測定するのか、外部事業者とデータをどう管理するのか、出願人にAI利用事実をどこまで通知するのか、AIの誤り判明時に審査結果を再検討できるのか――といった論点の具体化が焦点となる。知財行政は、技術中心の情報化段階から、権利判断の信頼性と企業機密の保護を両立させる「責任あるAI行政」へと舵を切る段階に入った。
