WO2025202829A1 - 情報処理システム、情報処理方法 - Google Patents

情報処理システム、情報処理方法

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WO2025202829A1
WO2025202829A1 PCT/IB2025/052975 IB2025052975W WO2025202829A1 WO 2025202829 A1 WO2025202829 A1 WO 2025202829A1 IB 2025052975 W IB2025052975 W IB 2025052975W WO 2025202829 A1 WO2025202829 A1 WO 2025202829A1
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WO
WIPO (PCT)
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proposal
component
instruction
documents
phase
Prior art date
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Pending
Application number
PCT/IB2025/052975
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English (en)
French (fr)
Inventor
桃純平
東和樹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd
Original Assignee
Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd filed Critical Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd
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Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/18—Legal services

Definitions

  • One aspect of the present invention relates to an information processing system, an information processing method, or a semiconductor device.
  • one aspect of the present invention is not limited to the above-mentioned technical fields.
  • the technical field of one aspect of the invention disclosed in this specification relates to an object, a method, or a manufacturing method.
  • one aspect of the present invention relates to a process, a machine, a manufacture, or a composition of matter. Therefore, more specifically, examples of the technical field of one aspect of the present invention disclosed in this specification include information processing devices, semiconductor devices, memory devices, driving methods thereof, and manufacturing methods thereof.
  • Non-Patent Document 1 discloses GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) (registered trademark) as a large-scale language model, and ChatGPT as a dialogue model.
  • An object of one embodiment of the present invention is to provide a novel information processing system that is highly convenient, useful, or reliable.
  • an object is to provide a novel information processing method that is highly convenient, useful, or reliable.
  • an object is to provide a novel information processing system, a novel information processing method, or a novel semiconductor device.
  • the third component comprises a first subcomponent, a second subcomponent, and a third subcomponent, and the third component has a function of accepting patent application documents, a first collection of documents, a second collection of documents, a second proposal, a third proposal, and the first proposal, and sharing them within the third component, and a function of sending the first proposal to the first component.
  • the second subcomponent has a function of creating a second instruction statement and sending it to the second component.
  • the second instruction statement includes the claims, the first document collection, and a second instruction
  • the second instruction includes an instruction for causing the opponent to generate a second proposal
  • the second proposal includes reasons why a person skilled in the art can easily invent the invention described in the claims based on the description in the first document collection.
  • the second component has the function of sending a query to the third component.
  • the first phase comprises steps 1 to 3.
  • the first collection of documents includes documents describing technical features and documents in the technical field surrounding the invention described in the claims, while the second collection of documents includes documents describing technical features and documents in the same technical field as the invention described in the claims.
  • the second component also includes a first subcomponent, a second subcomponent, and a third subcomponent.
  • the first subcomponent creates a first instruction statement and sends it to the third component.
  • the first instruction includes patent application documents and a first command.
  • the first command includes an instruction to the facilitator to determine whether the patent application documents satisfy formal or procedural requirements set forth in laws and regulations, and, if the patent application documents do not satisfy the requirements, an instruction to the facilitator to generate a first proposal based on the patent application documents not satisfying the requirements.
  • the third component accepts the first instruction sentence and, using a large-scale language model, has the facilitator determine whether the patent application documents meet the formal or procedural requirements set forth in laws and regulations.
  • a first proposal is generated and sent to the second component, and the process proceeds to the seventh step of the third phase. If the facilitator determines that the patent application documents meet the formal or procedural requirements set forth in the laws and regulations, the process proceeds to the second phase.
  • the second phase comprises a first step and a second step.
  • the first subcomponent creates a second instruction statement and sends it to the third component.
  • the second instruction includes a first collection of documents, a claim, and a second command.
  • the second command includes a command to the facilitator to search the first collection of documents for a document that describes all of the technical features of the invention described in the claim, and, if the document is found, a command to the facilitator to generate a first proposal based on the fact that all of the technical features of the invention described in the claim are described in the document.
  • the third component accepts the second instruction and uses a large-scale language model to have the facilitator search for documents that describe all of the technical features of the claimed invention.
  • the first subcomponent creates and sends a fifth instruction to the third component.
  • the fifth instruction includes a second proposal, a third proposal, and a fifth command.
  • the fifth command includes an instruction for the facilitator to determine whether the second proposal is more reasonable than the third proposal, and an instruction for the facilitator to generate a first proposal based on the second proposal if the second proposal is determined to be more reasonable than the third proposal.
  • the first subcomponent accepts the query, modifies the first bibliography, and advances the process to the first step of the third phase.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating the configuration of components used in the information processing system according to the embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating the configuration of an information processing system according to an embodiment.
  • 10A and 10B are diagrams illustrating the configuration of a directive and a literature collection used in the information processing system according to the embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating the configuration of components used in the information processing system according to the embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating the structure of a directive used in the information processing system according to the embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating the configuration of an information processing device used in the information processing system according to the embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an information processing method according to an embodiment.
  • the first subcomponent has a function of creating a first instruction statement and sending it to the second component.
  • the first instruction statement includes a second proposal, a third proposal, and a first command
  • the first command includes a command for the facilitator to determine whether the second proposal is more reasonable than the third proposal, and a command for the facilitator to generate the first proposal based on the second proposal if the second proposal is determined to be more reasonable than the third proposal.
  • Figure 1 is a diagram illustrating the configuration of an information processing system according to one embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a diagram illustrating the structure of application documents that can be used in an information processing system according to one embodiment of the present invention.
  • Figure 3A is a diagram illustrating the configuration of a literature collection that can be used in an information processing system of one embodiment of the present invention
  • Figure 3B is a diagram illustrating the configuration of a literature collection that is different from that of Figure 3A.
  • Figure 4 is a diagram illustrating part of the configuration of the information processing system of one embodiment of the present invention shown in Figure 1.
  • Figure 5 is a diagram illustrating the structure of a directive that can be used in an information processing system according to one embodiment of the present invention.
  • Figure 6 is a diagram illustrating the configuration of an information processing system according to one embodiment of the present invention.
  • Figure 7 is a diagram illustrating the structure of a directive that can be used in an information processing system according to one embodiment of the present invention.
  • Figure 9 is a diagram illustrating the configuration of an information processing system according to one embodiment of the present invention.
  • Figure 12 is a diagram explaining the structure of a directive that can be used in an information processing system according to one embodiment of the present invention.
  • Figure 13 is a block diagram illustrating the configuration of an information processing device that can be used in an information processing system of one embodiment of the present invention.
  • Component 30 has a function of accepting patent application document PD, collections of documents Ref1, and collections of documents Ref2 and transmitting them to component 21.
  • a user of the information processing system inputs patent application document PD, collections of documents Ref1, and collections of documents Ref2.
  • the user of the information processing system inputs patent application document PD, collections of documents Ref1, and collections of documents Ref2, etc., using input devices of component 30, such as a keyboard, mouse, eye-gaze input device, and microphone.
  • input devices of component 30 such as a keyboard, mouse, eye-gaze input device, and microphone.
  • Proposal Prp3 It also has a function of accepting Proposal Prp3 and providing it, for example, to a user of the information processing system. Specifically, Proposal Prp3 and the like are provided to the user of the information processing system using output devices such as a storage device, display device, printer, and speaker that are included in component 30.
  • output devices such as a storage device, display device, printer, and speaker that are included in component 30.
  • patent application document PD includes claims PC, and the inventions described in claims PC include technical features TF (see Figure 2).
  • Patent application document PD also includes application form AF, specification PS, and drawings Fig.
  • Application form AF includes a filing date or priority date.
  • Component 21 also has the function of accepting patent application document PD, document collection Ref1, document collection Ref2, proposal Prp1, proposal Prp2, and proposal Prp3, and sharing them within component 21, as well as the function of sending proposal Prp3 to component 30 (see Figure 1).
  • information received by one subcomponent is shared with other subcomponents.
  • subcomponent 21A can use information received by subcomponent 21B.
  • a subcomponent can also send information shared with other subcomponents to the other components.
  • subcomponent 21A can send information shared with subcomponent 21B to component 20 or component 30.
  • the subcomponent 21A has a function of creating an instruction statement Pt_A2 and sending it to the component 20 (see FIG. 4).
  • Command A2() includes a command to have the facilitator Crd determine whether proposal Prp1 is more appropriate than proposal Prp2, and a command to have the facilitator Crd generate proposal Prp3 based on proposal Prp1 if proposal Prp1 is determined to be more appropriate than proposal Prp2. It is also possible to send an instruction statement including a command to have the facilitator Crd determine whether proposal Prp1 is more appropriate than proposal Prp2, and then, when a response is received indicating that proposal Prp1 is more appropriate than proposal Prp2, to the component 20, send an instruction statement including a command to have the facilitator Crd generate proposal Prp3 based on proposal Prp1.
  • the subcomponent 21B has a function of creating an instruction statement Pt_B1 and sending it to the component 20 (see FIG. 4).
  • the directive Pt_B1 includes background information CI, claims PC, a bibliography Ref1 and a command B1( ) (see FIG. 5B).
  • Command B1() includes a command to cause the opposing player Ant to generate Proposal Prp1.
  • Proposal Prp1 includes the reasons why a person skilled in the art could easily invent the invention described in Claim PC based on the description in Literature Collection Ref1.
  • the subcomponent 21C has a function of creating an instruction statement Pt_C1 and sending it to the component 20 (see FIG. 4).
  • the directive Pt_C1 includes a claim PC, a bibliography Ref2 and a command C1( ) (see FIG. 5C).
  • Command C1() includes a command to the supporting actor Pro to generate Proposal Prp2.
  • Proposal Prp2 includes a technical problem TP that serves as the basis for determining that the invention described in Claim PC could not be easily invented by a person skilled in the art, based on the description in Literature Collection Ref2.
  • ⁇ Configuration Example 2 of Information Processing System> 6 and 8 differ from the information processing system described with reference to FIGS. 1 and 4 in that the subcomponent 21A includes a counter Cnt that counts the number of times the component 21 has accepted the proposal Prp2, that the subcomponent 21B accepts the proposal Prp2 when the counter Cnt is equal to or less than a predetermined value, and that the large-scale language model LLM of the component 20 generates the proposal Prp1 based on the technical problem TP described in the proposal Prp2.
  • the differences will be described in detail, and the above description will be used to refer to similar configurations.
  • the subcomponent 21A has a counter Cnt that counts the number of times the component 21 has received the proposal Prp2, and a function that creates an instruction statement Pt_A2 and sends it to the component 20 when the counter Cnt exceeds a predetermined value (see Figure 6).
  • the subcomponent 21B has a function of accepting the proposal Prp2, the claims PC, and the literature collection Ref1, creating a directive Pt_B2, and sending it to the component 20 when the counter Cnt is equal to or less than a predetermined value.
  • the directive Pt_B2 includes a proposal Prp2, a claim PC, a bibliography Ref1 and a command B2( ) (see FIG. 7).
  • Command B2() includes a command to cause the opposing party Ant to generate Proposal Prp1.
  • Proposal Prp1 includes reasons why, taking into account the technical problem TP described in Proposal Prp2, a person skilled in the art could easily invent the invention described in Claim PC based on the description in Literature Collection Ref1.
  • the subcomponent 21A has a function of performing processing using the database DB and a function of receiving a query Que and changing the document collection Ref1 (see FIGS. 6 and 8).
  • the instruction A2() contained in the directive Pt_A2 includes an instruction to the facilitator Crd to generate a query Que that newly collects the document collection Ref1 from the database DB if it is determined that proposal Prp2 is more appropriate than proposal Prp1.
  • the moderator, Crd should create a query and collect documents from the database DB that describe the technical feature TF.
  • the query please use terms that represent the technical feature TF and their synonyms, without narrowing down the patent classification code as much as possible.”
  • the component 20 has a function of sending a query Que to the component 21 .
  • the information processing system described in this embodiment differs from the information processing system described using Figures 1 and 4 or 6 and 8 in that subcomponent 21A causes the large-scale language model LLM of component 20 to search for document PRef from document collection Ref1, which describes all of the technical features TF of the invention described in claims PC, and, when document PRef is found, generates proposal Prp3 based on the fact that all of the technical features TF of the invention described in claims PC are described in document PRef.
  • subcomponent 21A causes the large-scale language model LLM of component 20 to search for document PRef from document collection Ref1, which describes all of the technical features TF of the invention described in claims PC, and, when document PRef is found, generates proposal Prp3 based on the fact that all of the technical features TF of the invention described in claims PC are described in document PRef.
  • the component 20 has a function of receiving the directive Pt_A1 and transmitting a proposal Prp3 to the component 21 (see FIG. 9).
  • the large-scale language model LLM also has a function of generating a proposal Prp3 in accordance with the directive Pt_A1.
  • the subcomponent 21A has a function of creating an instruction statement Pt_A1 and sending it to the component 20.
  • Command A1() includes a command to the facilitator Crd to search the document collection Ref1 for a document PRef that describes all of the technical features TF of the invention described in the claims PC, and a command to the facilitator Crd, if the document PRef is found, to generate a proposal Prp3 based on the fact that all of the technical features TF of the invention described in the claims PC are described in the document PRef.
  • the moderator, Crd should search the document collection Ref1 shown below for a document PRef that contains all of the technical features TF of the patent claim PC. If found, please provide the descriptions that correspond to all of the technical features TF.”
  • the information processing system described in this embodiment differs from the information processing systems described using Figures 1 and 4 or 6 and 8 in that subcomponent 21A causes the large-scale language model LLM of component 20 to determine whether or not the patent application document PD satisfies the formal or procedural requirements stipulated by laws and regulations, and in that, if the patent application document PD does not satisfy the requirements, the system generates a proposal Prp3 based on the fact that the patent application document PD does not satisfy the requirements.
  • the differences will be described in detail, and the above description will be used to refer to similar configurations.
  • the component 20 has a function of receiving the directive Pt_A0 and transmitting a proposal Prp3 to the component 21 (see FIG. 9).
  • the large-scale language model LLM also has a function of generating a proposal Prp3 according to the directive Pt_A0.
  • the subcomponent 21A has a function of creating an instruction statement Pt_A0 and sending it to the component 20.
  • the directive Pt_A0 includes the patent application document PD and the command A0( ) (see FIG. 12). In addition, the provisions of the Patent Act and the examination guidelines can be included in the directive Pt_A0.
  • Command A0() includes a command to cause the facilitator Crd to determine whether the patent application document PD meets the formal or procedural requirements set forth in laws and regulations, and a command to cause the facilitator Crd to generate a proposal Prp3 based on the fact that the patent application document PD does not meet the requirements, if the patent application document PD does not meet the requirements.
  • the information processing system described in this embodiment includes a component 30, a component 21, and a component 20 (see FIGS. 1, 6, and 9).
  • an information processing system can be configured with an information processing device that performs the functions of component 30, an information processing device that performs the functions of component 21, and an information processing device that performs the functions of component 20.
  • the number of information processing devices that make up an information processing system according to one embodiment of the present invention is one or more.
  • an information processing system according to one embodiment of the present invention can be configured by connecting multiple information processing devices using network 51.
  • the load associated with information processing can be distributed.
  • the first configuration example of the information processing device described in this embodiment can be used as the component 30.
  • the first configuration example of the information processing device can also be called a client computer.
  • a desktop computer can be used as the component 30.
  • Configuration example 1 of the information processing device can accept data input by a user of an information processing system of one embodiment of the present invention. Furthermore, configuration example 1 of the information processing device can provide the user with data output by an information processing system of one embodiment of the present invention.
  • Component 30 runs, for example, dedicated application software, a web browser, etc. Users of an information processing system according to one aspect of the present invention can access the information processing system via either of these. This allows them to enjoy services using the information processing system according to one aspect of the present invention.
  • the second example of the configuration of the information processing device described in this embodiment can be used as the component 21.
  • the component 21 can be a workstation, a server computer, a supercomputer, or the like.
  • configuration example 2 of the information processing device has the functionality of a parallel computer.
  • a parallel computer By using it as a parallel computer, it is possible to perform large-scale calculations necessary for learning and inference in artificial intelligence (AI), for example.
  • AI artificial intelligence
  • configuration example 2 of the information processing device can perform processing using a natural language model that uses AI.
  • the configuration example 3 of the information processing device described in this embodiment can be used as the component 20.
  • the component 20 is larger in scale and has higher calculation capabilities than the component 21.
  • a large computer such as a server computer or a supercomputer can be used as the component 20.
  • configuration example 3 of the information processing device has the functionality of a parallel computer. By using it as a parallel computer, it is possible to perform large-scale calculations required for AI learning and inference, for example.
  • configuration example 3 of the information processing device can perform processing using a natural language model that uses AI.
  • it can execute processing using a general-purpose language model that can perform a variety of natural language processing tasks.
  • GPT-3 For example, it is possible to perform processing using natural language models such as GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 (registered trademark), LaMDA, Llama2, and Codellama. It is particularly preferable to be able to perform processing using GPT-4 (registered trademark).
  • GPT-4 registered trademark
  • being able to perform processing using a large-scale language model that is larger than conventional natural language models makes it possible to achieve more natural sentence generation or dialogue.
  • a person providing a service using an information processing system does not necessarily need to own information processing device configuration example 3.
  • a service provider can use part of a service provided by another business or the like using information processing device configuration example 3.
  • the network 51 that can be used in the information processing system according to one embodiment of the present invention can connect multiple information processing devices. This allows the connected multiple information processing devices to transmit and receive data to and from each other. Furthermore, the load associated with information processing can be distributed.
  • communication protocols or technologies that can be used include communication standards such as the fourth generation mobile communication system (4G), fifth generation mobile communication system (5G), and sixth generation mobile communication system (6G), as well as specifications standardized by the IEEE such as Wi-Fi (registered trademark) and Bluetooth (registered trademark).
  • 4G fourth generation mobile communication system
  • 5G fifth generation mobile communication system
  • 6G sixth generation mobile communication system
  • Wi-Fi registered trademark
  • Bluetooth registered trademark
  • a local network can be used for network 51.
  • An intranet or extranet can also be used for network 51.
  • a PAN Personal Area Network
  • LAN Local Area Network
  • CAN Campus Area Network
  • MAN Metropolitan Area Network
  • WAN Wide Area Network
  • GAN Global Area Network
  • a global network can be used for network 51.
  • the Internet which is the foundation of the World Wide Web (WWW), can be used.
  • WWW World Wide Web
  • a person who provides a service using an information processing system of one embodiment of the present invention can provide a service using an information processing method of one embodiment of the present invention, for example, via network 51.
  • an information processing system is constructed within a local network, the possibility of confidential information being leaked can be reduced, for example, compared to when the Internet is used.
  • An information processing device that can be used in an information processing system according to one embodiment of the present invention includes, for example, an input unit 110, a storage unit 120, a processing unit 130, an output unit 140, and a transmission path 150 (see FIG. 13).
  • components are classified by function and shown as independent blocks in block diagrams; however, in reality, it is difficult to completely separate components by function, and one component may be involved in multiple functions.
  • part of the processing unit 130 may function as the input unit 110.
  • one function may be involved in multiple components.
  • the processing performed by the processing unit 130 may be executed by different servers depending on the processing.
  • the input unit 110 can receive data from outside the information processing device.
  • the input unit 110 receives data via the network 51.
  • a device such as a personal computer equipped with a communication port or a communication function can be used.
  • the input unit 110 supplies the received data to one or both of the memory unit 120 and the processing unit 130 via the transmission path 150.
  • the storage unit 120 has a function of storing a program executed by the processing unit 130.
  • the storage unit 120 can also have a function of storing data generated by the processing unit 130 (e.g., calculation results, analysis results, inference results), data accepted by the input unit 110, and the like.
  • the storage unit 120 may have a database. Furthermore, the information processing device may have a database separate from the storage unit 120. The information processing device may have a function to retrieve data from a database that exists outside the storage unit 120, outside the information processing device, or outside the information processing system. Furthermore, the information processing device may have a function to retrieve data from both its own database and an external database.
  • One or both of a storage device and a file server can be used as the memory unit 120. Also, a database that records the paths of files stored on a file server can be used as the memory unit 120.
  • the storage unit 120 has at least one of volatile memory and non-volatile memory.
  • volatile memory include DRAM (Dynamic Random Access Memory) and SRAM (Static Random Access Memory).
  • non-volatile memory include ReRAM (Resistive Random Access Memory, also known as Resistive Random Access Memory), PRAM (Phase Change Random Access Memory), FeRAM (Ferroelectric Random Access Memory), MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory, also known as Magnetoresistive Memory), and flash memory.
  • the storage unit 120 may also include at least one of NOSRAM (registered trademark) and DOSRAM (registered trademark).
  • the storage unit 120 may also include a recording media drive. Examples of recording media drives include hard disk drives (HDDs) and solid state drives (SSDs).
  • NOSRAM is an abbreviation for "Nonvolatile Oxide Semiconductor Random Access Memory (RAM).”
  • NOSRAM is a type of memory in which memory cells are two-transistor (2T) or three-transistor (3T) gain cells, and the transistors are transistors (also called OS transistors) that use metal oxide in the channel formation region. OS transistors have extremely low leakage current, which is the current that flows between the source and drain when they are off.
  • NOSRAM can be used as nonvolatile memory by using its extremely low leakage current to retain charge corresponding to data within the memory cell.
  • NOSRAM is particularly suitable for arithmetic processing that requires repeated large amounts of data read operations because it can read stored data without destroying it (nondestructive read). NOSRAM can increase its data capacity by stacking layers, so it can be used as a large-scale cache memory, main memory, or storage memory, thereby improving the performance of semiconductor devices.
  • DOSRAM is an abbreviation for "Dynamic Oxide Semiconductor RAM” and refers to RAM with 1T (transistor) 1C (capacitor) type memory cells.
  • DOSRAM is a DRAM formed using OS transistors, and is memory that temporarily stores information sent from the outside. DOSRAM is memory that takes advantage of the low off-state current of OS transistors.
  • metal oxide refers to oxides of metals in a broad sense. Metal oxides are classified into oxide insulators, oxide conductors (including transparent oxide conductors), oxide semiconductors (also referred to as oxide semiconductors or simply OS), and the like. For example, when a metal oxide is used in the semiconductor layer of a transistor, the metal oxide may be referred to as an oxide semiconductor.
  • the metal oxide contained in the channel formation region preferably contains indium (In).
  • the carrier mobility (electron mobility) of the OS transistor is increased.
  • indium oxide (InOx) or indium gallium zinc oxide (In-Ga-Zn oxide, also referred to as "IGZO” can be used for the channel formation region.
  • the metal oxide contained in the channel formation region is preferably an oxide semiconductor containing element M.
  • Element M is preferably at least one of aluminum (Al), gallium (Ga), and tin (Sn).
  • element M Other elements that can be used for element M include boron (B), silicon (Si), titanium (Ti), iron (Fe), nickel (Ni), germanium (Ge), yttrium (Y), zirconium (Zr), molybdenum (Mo), lanthanum (La), cerium (Ce), neodymium (Nd), hafnium (Hf), tantalum (Ta), and tungsten (W).
  • the element M may be a combination of two or more of the above elements.
  • the element M is, for example, an element with a high bond energy with oxygen.
  • the element M is an element with a higher bond energy with oxygen than indium.
  • the metal oxide contained in the channel formation region is preferably a metal oxide containing zinc (Zn). Metal oxides containing zinc may be more likely to crystallize.
  • the metal oxide contained in the channel formation region is not limited to metal oxides containing indium.
  • the metal oxide contained in the channel formation region may be, for example, a metal oxide containing zinc but not indium, such as zinc tin oxide or gallium tin oxide, a metal oxide containing gallium, or a metal oxide containing tin.
  • the processing unit 130 has a function of performing processes such as calculation, analysis, and inference using data supplied from one or both of the input unit 110 and the storage unit 120.
  • the processing unit 130 can supply generated data (e.g., calculation results, analysis results, and inference results) to one or both of the storage unit 120 and the output unit 140.
  • the processing unit 130 has the function of acquiring data from the memory unit 120.
  • the processing unit 130 can also have the function of recording or registering data in the memory unit 120.
  • the processing unit 130 may have, for example, an arithmetic circuit.
  • the processing unit 130 may have, for example, a central processing unit (CPU: Central Processing Unit).
  • the processing unit 130 may also have a GPU (Graphics Processing Unit).
  • the processing unit 130 may also have an NPU (neural processing unit/neural network processing unit).
  • the processing unit 130 may have a microprocessor such as a DSP (Digital Signal Processor).
  • the microprocessor may be implemented using a PLD (Programmable Logic Device) such as an FPGA (Field Programmable Gate Array) or an FPAA (Field Programmable Analog Array).
  • the processing unit 130 may also have a quantum processor.
  • the processing unit 130 can perform various types of data processing and program control by interpreting and executing instructions from various programs using the processor. Programs that can be executed by the processor are stored in at least one of the memory area of the processor and the storage unit 120.
  • the processing unit 130 may have a main memory.
  • the main memory may have at least one of volatile memory such as RAM and non-volatile memory such as ROM (Read Only Memory).
  • the main memory may also have at least one of the above-mentioned NOSRAM and DOSRAM.
  • RAM may be, for example, DRAM or SRAM, and a virtual memory space is allocated and used as a working space for the processing unit 130.
  • the operating system, application programs, program modules, program data, lookup tables, etc. stored in the memory unit 120 are loaded into RAM for execution. These data, programs, and program modules loaded into RAM are each directly accessed and operated by the processing unit 130.
  • ROM can store BIOS (Basic Input/Output System) and firmware, which do not require rewriting.
  • BIOS Basic Input/Output System
  • Examples of ROM include mask ROM, OTPROM (One Time Programmable Read Only Memory), and EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory).
  • Examples of EPROM include UV-EPROM (Ultra-Violet Erasable Programmable Read Only Memory), which allows stored data to be erased by exposure to ultraviolet light, EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), and flash memory.
  • the processing unit 130 can have one or both of an OS transistor and a transistor having silicon in the channel formation region (Si transistor).
  • the processing unit 130 preferably includes an OS transistor. Because OS transistors have extremely low off-state current, using an OS transistor as a switch for retaining charge (data) flowing into a capacitor functioning as a memory element can ensure long-term data retention. By using this characteristic in at least one of the register and cache memory of the processing unit, the processing unit can be operated only when necessary and can be turned off at other times by saving the information from the previous processing in the memory element. In other words, normally-off computing is possible, enabling low power consumption in the information processing system.
  • a neural network refers to a general model that mimics the neural circuit network of a living organism, determines the connection strength between neurons through learning, and has problem-solving capabilities.
  • a neural network has an input layer, an intermediate layer (hidden layer), and an output layer.
  • connection strengths also known as weighting coefficients
  • Figure 14 is a diagram illustrating an information processing method according to one aspect of the present invention.
  • Phase PH1 includes steps S1 to S3.
  • step S1 of phase PH1 component 30 accepts patent application document PD, document collections Ref1, and document collections Ref2 and transmits them to component 21.
  • a user of the information processing system inputs patent application document PD, document collections Ref1, and document collections Ref2.
  • the user of the information processing system inputs patent application document PD, document collections Ref1, and document collections Ref2, etc., using an input device of component 30, such as a keyboard, mouse, or eye-gaze input device.
  • patent application document PD includes claim PC
  • the invention described in claim PC includes technical feature TF.
  • component 21 includes subcomponent 21A, subcomponent 21B, and subcomponent 21C.
  • step S2 of phase PH1 the subcomponent 21A creates an instruction statement Pt_A0 and sends it to the component 20.
  • the directive Pt_A0 includes a patent application document PD and a command A0().
  • the command A0() includes an instruction to the facilitator Crd to determine whether the patent application document PD meets the formal or procedural requirements set forth in laws and regulations, and an instruction to the facilitator Crd to generate a proposal Prp3 based on the fact that the patent application document PD does not meet the requirements, if the patent application document PD does not meet the requirements.
  • step S3 of phase PH1 component 20 accepts instruction statement Pt_A0 and uses the large-scale language model LLM to have moderator Crd determine whether patent application document PD satisfies the formal or procedural requirements set forth in laws and regulations.
  • the facilitator Crd determines that the patent application document PD does not meet the formal or procedural requirements set forth in laws and regulations, etc., he/she generates a proposal Prp3, sends it to component 21, and advances the process to the seventh step S7 of phase PH3. If the facilitator Crd determines that the patent application document PD meets the formal or procedural requirements set forth in laws and regulations, etc., he/she advances the process to phase PH2.
  • step S1 of phase PH2 the subcomponent 21A creates an instruction statement Pt_A1 and sends it to the component 20.
  • Directive Pt_A1 includes a document collection Ref1, a claim PC, and a command A1().
  • command A1() includes a command to the facilitator Crd to search the document collection Ref1 for a document PRef that describes all of the technical features TF of the invention described in the claim PC, and a command to, if document PRef is found, generate a proposal Prp3 based on the fact that all of the technical features TF of the invention described in the claim PC are described in document PRef.
  • step S2 of phase PH2 component 20 accepts instruction Pt_A1 and uses the large-scale language model LLM to have facilitator Crd search for document PRef that describes all of the technical features TF of the invention described in claim PC.
  • the facilitator Crd finds a document PRef that describes all of the technical features TF of the invention described in the claims PC, he generates a proposal Prp3, sends it to component 21, and proceeds to the seventh step S7 of phase PH3. If the facilitator Crd does not find a document PRef that describes all of the technical features TF of the invention described in the claims PC, he proceeds to phase PH3.
  • Phase PH3 includes steps S1 to S8.
  • step S1 of phase PH3 the subcomponent 21B creates an instruction statement Pt_B1 and sends it to the component 20.
  • Directive Pt_B1 includes claim PC, document collection Ref1, and command B1().
  • command B1() includes a command to cause opponent Ant to generate proposal Prp1.
  • Proposal Prp1 also includes reasons why a person skilled in the art could easily invent the invention described in claim PC based on the description in document collection Ref1.
  • Step S2 In step S2 of phase PH3, the component 20 receives the directive Pt_B1, generates a proposal Prp1 using the large-scale language model LLM, and sends it to the component 21.
  • step S3 of phase PH3 the subcomponent 21C creates an instruction statement Pt_C1 and sends it to the component 20.
  • Directive Pt_C1 includes claim PC, literature collection Ref2, and command C1().
  • command C1() includes a command to the supporting actor Pro to generate proposal Prp2.
  • Proposal Prp2 also includes technical problems TP that serve as the basis for determining that the invention described in claim PC could not be easily invented by a person skilled in the art based on the description in literature collection Ref2.
  • Step S4 of phase PH3 the subcomponent 21A creates an instruction statement Pt_A2 and sends it to the component 20.
  • Directive Pt_A2 includes proposal Prp1, proposal Prp2, and command A2().
  • command A2() includes a command to have the facilitator Crd determine whether proposal Prp1 is more appropriate than proposal Prp2, and a command to have the facilitator Crd generate proposal Prp3 based on proposal Prp1 if proposal Prp1 is determined to be more appropriate than proposal Prp2.
  • Step S5 In step S5 of phase PH3, the component 20 receives the directive Pt_A2 and causes the facilitator Crd to determine whether or not the proposal Prp2 is more appropriate than the proposal Prp1, using the large-scale language model LLM.
  • facilitator Crd determines that proposal Prp2 is more appropriate than proposal Prp1, he generates a query Que and sends it to component 21, and the process proceeds to step S6 of phase PH3. If he determines that proposal Prp1 is more appropriate than proposal Prp2, he generates proposal Prp3 and sends it to component 21, and the process proceeds to the seventh step S7 of phase PH3.
  • step S6 of phase PH3 subcomponent 21A receives query Que, modifies literature collection Ref1, and advances the process to step S1 of phase PH3.
  • Step S7 of phase PH3 the component 21 accepts the proposal Prp3 and transmits it to the component 30.
  • proposals Prp1 and Prp2 can be compared, and if proposal Prp1 is determined to be more appropriate than proposal Prp2, proposal Prp3 based on proposal Prp1 can be provided to users of the information processing method. This also reduces the effort required for patent application examination. As a result, a novel information processing method that is highly convenient, useful, and reliable can be provided.

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Abstract

利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供する。第１のコンポーネントは特許出願書類および文献集を受け付け、他のコンポーネントに送信する機能を有する。また、提案を受け付けて、例えば、システムの利用者に提供する機能を有する。第２のコンポーネントは指示文を受け付け、大規模言語モデルを使った処理を行う機能を有する。第３のコンポーネントは、特許出願書類および文献集などを共有し、提案を他のコンポーネントに送信する機能を有する。また、第３のコンポーネントは、サブコンポーネントを備え、サブコンポーネントは指示文を作成する機能を備え、それぞれ異なる役割を持って提案の生成を行うように指示する。

Description

情報処理システム、情報処理方法
本発明の一態様は、情報処理システム、情報処理方法または半導体装置に関する。
なお、本発明の一態様は、上記の技術分野に限定されない。本明細書等で開示する発明の一態様の技術分野は、物、方法、または、製造方法に関するものである。または、本発明の一態様は、プロセス、マシン、マニュファクチャ、または、組成物（コンポジション・オブ・マター）に関するものである。そのため、より具体的に本明細書で開示する本発明の一態様の技術分野としては、情報処理装置、半導体装置、記憶装置、それらの駆動方法、または、それらの製造方法、を一例として挙げることができる。
近年、ニューラルネットワークを用いた言語モデルの開発が盛んに行われており、特に大規模言語モデル（ＬＬＭ：Ｌａｒｇｅ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　Ｍｏｄｅｌ）が注目されている。大規模言語モデルは、大量のデータを用いて学習された自然言語処理モデルである。大規模言語モデルにより、例えばユーザの指示に対して回答を行う対話モデルを実現できる。非特許文献１では、大規模言語モデルとしてＧＰＴ−４（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ　Ｐｒｅ−ｔｒａｉｎｅｄ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ　４）（登録商標）が開示されており、また、対話モデルとしてＣｈａｔＧＰＴが開示されている。
大規模言語モデルを利用することで、自然言語処理モデルの能力が大幅に上昇している。一方で、言語モデルの巨大化により、自前で言語モデルを組み込んで運用することは設備及び費用の面から難しい。そのため、言語モデルを提供する外部サービスを利用することが、言語モデルの利用形態の一つとなっている。
Ｓｕｍｍａｒｙ　ｏｆ　ＣｈａｔＧＰＴ／ＧＰＴ−４　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ａｎｄ　Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ　Ｔｏｗａｒｄｓ　ｔｈｅ　Ｆｕｔｕｒｅ　ｏｆ　Ｌａｒｇｅ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　Ｍｏｄｅｌｓ，Ｙｉｈｅｎｇ　Ｌｉｕ　ｅｔ　ａｌ．（Ｓｕｂｍｉｔｔｅｄ　ｏｎ　４　Ａｐｒ　２０２３、［ｏｎｌｉｎｅ］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ａｂｓ／２３０４．０１８５２＞
本発明の一態様は、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することを課題の一とする。または、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理方法を提供することを課題の一とする。または、新規な情報処理システム、新規な情報処理方法、または、新規な半導体装置を提供することを課題の一とする。
なお、これらの課題の記載は、他の課題の存在を妨げるものではない。なお、本発明の一態様は、これらの課題の全てを解決する必要はないものとする。なお、これら以外の課題は、明細書、図面、請求項などの記載から、自ずと明らかとなるものであり、明細書、図面、請求項などの記載から、これら以外の課題を抽出することが可能である。
（１）本発明の一態様は、第１のコンポーネントと、第２のコンポーネントと、第３のコンポーネントと、を有する情報処理システムである。
第１のコンポーネントは、特許出願書類、第１の文献集および第２の文献集を受け付けて、第３のコンポーネントに送信する機能と、第１の提案を受け付けて、提供する機能と、を備える。なお、特許出願書類は特許請求の範囲を含み、特許請求の範囲に記載された発明は、技術的特徴を含む。
第１の文献集は、技術的特徴が記載された文献と、特許請求の範囲に記載された発明の周辺技術分野の文献と、を含み、第２の文献集は、技術的特徴が記載された文献と、特許請求の範囲に記載された発明と同じ技術分野の文献と、を含む。
第２のコンポーネントは、第１の指示文、第２の指示文および第３の指示文を受け付けて、第２の提案、第３の提案および第１の提案を第３のコンポーネントに送信する機能と、大規模言語モデルを用いた処理を行う機能と、を備える。なお、大規模言語モデルは、第１の指示文、第２の指示文または第３の指示文に従って、第２の提案、第３の提案または第１の提案を生成する機能を備える。
第３のコンポーネントは、第１のサブコンポーネントと、第２のサブコンポーネントと、第３のサブコンポーネントと、を備え、第３のコンポーネントは、特許出願書類、第１の文献集、第２の文献集、第２の提案、第３の提案および第１の提案を受け付けて、第３のコンポーネント内で共有する機能と、第１の提案を第１のコンポーネントに送信する機能と、を備える。
第１のサブコンポーネントは、第１の指示文を作成し、第２のコンポーネントに送信する機能を備える。第１の指示文は、第２の提案、第３の提案および第１の命令を含み、第１の命令は、進行役に、第２の提案が第３の提案より妥当であるか否かを判断させる命令と、第２の提案が第３の提案より妥当であると判断される場合に、進行役に、第２の提案に基づいて、第１の提案を生成させる命令を含む。
第２のサブコンポーネントは、第２の指示文を作成し、第２のコンポーネントに送信する機能を備える。第２の指示文は、特許請求の範囲、第１の文献集および第２の命令を含み、第２の命令は、対抗役に、第２の提案を生成させる命令を含み、第２の提案は、特許請求の範囲に記載された発明が、第１の文献集の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断する理由を含む。
第３のサブコンポーネントは、第３の指示文を作成し、第２のコンポーネントに送信する機能を備える。第３の指示文は、特許請求の範囲、第２の文献集および第３の命令を含み、第３の命令は、支持役に、第３の提案を生成させる命令を含み、第３の提案は、特許請求の範囲に記載された発明が、第２の文献集の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができないと判断する根拠になる技術的課題を含む。
これにより、特許請求の範囲に記載された発明を、当該発明に含まれる技術的特徴が記載された文献と比較して、評価することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明を、当該発明の周辺技術分野の文献と比較して、評価することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明を、発明の周辺技術分野の文献を含む第１の文献集が与えられる対抗役の観点で、評価することができる。また、独占を制限し、自由な競争と技術の普及を促進する対抗役の観点で、評価することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明が、例えば、発明の周辺技術分野の文献の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断できる理由を推論し、第２の提案に記載することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明を、発明と同じ技術分野の文献を含む第２の文献集が与えられる支持役の観点で、評価することができる。また、特許権による保護を支持する支持役の観点で、評価することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明が、例えば、発明と同じ技術分野の文献の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができないと判断する根拠になる技術的課題を推論し、第３の提案に記載することができる。また、第２の提案および第３の提案を比較考量し、第２の提案が第３の提案より妥当であると判断される場合に、第２の提案に基づいた第１の提案を、情報処理システムの利用者に提供することができる。また、特許出願の審査に係る労力を削減できる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
（２）また、本発明の一態様は、第１のサブコンポーネントは、第３のコンポーネントが第３の提案を受け付けた回数を数えるカウンタと、カウンタが所定の値を超えた場合に、第１の指示文を作成し、第２のコンポーネントに送信する機能と、を備える上記の情報処理システムである。
第２のサブコンポーネントは、カウンタが所定の値以下である場合に、第３の提案、特許請求の範囲および第１の文献集を受け付けて、第４の指示文を作成し、第２のコンポーネントに送信する機能を備える。
第４の指示文は、第３の提案、特許請求の範囲、第１の文献集および第４の命令を含み、第４の命令は、対抗役に、第２の提案を生成させる命令を含む。
また、第２の提案は、第３の提案に記載された技術的課題を踏まえて、特許請求の範囲に記載された発明が、第１の文献集の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断できる理由を含む。
これにより、技術的課題の存在を踏まえたうえで、特許請求の範囲に記載された発明が、発明の周辺技術分野の文献を含む第１の文献集に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断できる理由を推論し、第２の提案に記載することができる。また、支持役の観点を踏まえたうえで、対抗役の観点から、特許請求の範囲に記載された発明を評価することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
（３）また、本発明の一態様は、第１のサブコンポーネントが、データベースを用いた処理を行う機能と、クエリを受け付けて、第１の文献集を変更する機能と、を備える上記の情報処理システムである。
第１の命令は、第２の提案より第３の提案が妥当であると判断される場合に、進行役に、データベースから、新たに第１の文献集を収集するクエリを生成させる命令を含む。
第２のコンポーネントは、クエリを第３のコンポーネントに送信する機能を備える。
これにより、例えば、発明の周辺技術分野の範囲を広げ、第１の文献集を充実させることができる。また、発明の周辺技術分野の範囲を広げて、特許請求の範囲に記載された発明が、当業者が容易に発明することができると判断できる理由を推論することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
（４）また、本発明の一態様は、第２のコンポーネントが、第５の指示文を受け付けて、第１の提案を第３のコンポーネントに送信する機能を備える、上記の情報処理システムである。なお、大規模言語モデルは、第５の指示文に従って、第１の提案を生成する機能を備える。
第１のサブコンポーネントは、第５の指示文を作成し、第２のコンポーネントに送信する機能と、を備える。第５の指示文は、第１の文献集、特許請求の範囲および第５の命令を含む。第５の命令は、進行役に、第１の文献集の中から、特許請求の範囲に記載された発明の技術的特徴のすべてが記載された文献を探し出させる命令と、文献を見つけた場合に、進行役に、特許請求の範囲に記載された発明の技術的特徴のすべてが文献に記載されていることに基づいて、第１の提案を生成させる命令を含む。
これにより、特許請求の範囲に記載された発明を、文献に記載された発明と比較して、評価することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
（５）また、本発明の一態様は、第２のコンポーネントは、第６の指示文を受け付けて、第１の提案を第３のコンポーネントに送信する機能を備える、上記の情報処理システムである。なお、大規模言語モデルは、第６の指示文に従って、第１の提案を生成する機能を備える。
第１のサブコンポーネントは、第６の指示文を作成し、第２のコンポーネントに送信する機能を備える。第６の指示文は、特許出願書類および第６の命令を含む。第６の命令は、進行役に、特許出願書類が法令等に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしているか否かを判断させる命令と、特許出願書類が要件を満たしていない場合に、進行役に、特許出願書類が要件を満たしていないことに基づいて、第１の提案を生成させる命令を含む。
これにより、特許出願書類を、法令等に定められた形式的要件または手続き的な要件と照らし合わせて、評価することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
（６）本発明の一態様は、第１のフェーズと、第２のフェーズと、第３のフェーズと、を有する情報処理方法である。
第１のフェーズは、第１のステップ乃至第３のステップを備える。
第１のフェーズの第１のステップにおいて、第１のコンポーネントは、特許出願書類、第１の文献集および第２の文献集を受け付けて、第２のコンポーネントに送信する。なお、特許出願書類は特許請求の範囲を含み、特許請求の範囲に記載された発明は、技術的特徴を含む。
第１の文献集は、技術的特徴が記載された文献と、特許請求の範囲に記載された発明の周辺技術分野の文献と、を含み、第２の文献集は、技術的特徴が記載された文献と、特許請求の範囲に記載された発明と同じ技術分野の文献と、を含む。また、第２のコンポーネントは、第１のサブコンポーネントと、第２のサブコンポーネントと、第３のサブコンポーネントと、を備える。
第１のフェーズの第２のステップにおいて、第１のサブコンポーネントは、第１の指示文を作成し、第３のコンポーネントに送信する。
第１の指示文は、特許出願書類および第１の命令を含む。第１の命令は、進行役に、特許出願書類が法令等に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしているか否かを判断させる命令と、特許出願書類が要件を満たしていない場合に、進行役に、特許出願書類が要件を満たしていないことに基づいて、第１の提案を生成させる命令を含む。
第１のフェーズの第３のステップにおいて、第３のコンポーネントは、第１の指示文を受け付けて、大規模言語モデルを用いて、進行役に特許出願書類が法令等に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしているか否かを判断させる。
進行役が、特許出願書類が法令等に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしていないと判断する場合は、第１の提案を生成して、第２のコンポーネントに送信して、工程を第３のフェーズの第７のステップに進める。また、進行役が、特許出願書類が法令等に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしていると判断する場合は、工程を第２のフェーズに進める。
第２のフェーズは、第１のステップおよび第２のステップを備える。
第２のフェーズの第１のステップにおいて、第１のサブコンポーネントは、第２の指示文を作成し、第３のコンポーネントに送信する。
第２の指示文は、第１の文献集、特許請求の範囲および第２の命令を含む。第２の命令は、進行役に、第１の文献集の中から、特許請求の範囲に記載された発明の技術的特徴のすべてが記載された文献を探し出させる命令と、文献を見つけた場合に、進行役に、特許請求の範囲に記載された発明の技術的特徴のすべてが文献に記載されていることに基づいて、第１の提案を生成させる命令を含む。
第２のフェーズの第２のステップにおいて、第３のコンポーネントは、第２の指示文を受け付けて、大規模言語モデルを用いて、進行役に特許請求の範囲に記載された発明の技術的特徴のすべてが記載された文献を探させる。
進行役が、特許請求の範囲に記載された発明の技術的特徴のすべてが記載された文献を見つけた場合は、第１の提案を生成して、第２のコンポーネントに送信して、工程を第３のフェーズの第７のステップに進める。また、進行役が、特許請求の範囲に記載された発明の技術的特徴のすべてが記載された文献を見つけられなかった場合は、工程を第３のフェーズに進める。
第３のフェーズは、第１のステップ乃至第８のステップを備える。
第３のフェーズの第１のステップにおいて、第２のサブコンポーネントは、第３の指示文を作成し、第３のコンポーネントに送信する。第３の指示文は、特許請求の範囲、第１の文献集および第３の命令を含む。第３の命令は、対抗役に、第２の提案を生成させる命令を含み、第２の提案は、特許請求の範囲に記載された発明が、第１の文献集の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断する理由を含む。
第３のフェーズの第２のステップにおいて、第３のコンポーネントは、第３の指示文を受け付けて、大規模言語モデルを用いて、第２の提案を生成して、第２のコンポーネントに送信する。
第３のフェーズの第３のステップにおいて、第３のサブコンポーネントは、第４の指示文を作成し、第３のコンポーネントに送信する。第４の指示文は、特許請求の範囲、第２の文献集および第４の命令を含む。第４の命令は、支持役に、第３の提案を生成させる命令を含み、第３の提案は、特許請求の範囲に記載された発明が、第２の文献集の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができないと判断する根拠になる技術的課題を含む。
第３のフェーズの第４のステップにおいて、第１のサブコンポーネントは、第５の指示文を作成し、第３のコンポーネントに送信する。第５の指示文は、第２の提案、第３の提案および第５の命令を含む。第５の命令は、進行役に、第２の提案が第３の提案より妥当であるか否かを判断させる命令と、第２の提案が第３の提案より妥当であると判断される場合に、進行役に、第２の提案に基づいて、第１の提案を生成させる命令を含む。
第３のフェーズの第５のステップにおいて、第３のコンポーネントは、第５の指示文を受け付けて、大規模言語モデルを用いて、進行役に第２の提案より第３の提案が妥当であるか否かを判断させる。
進行役が、第２の提案より第３の提案が妥当であると判断する場合は、クエリを生成して、第２のコンポーネントに送信し、工程を第３のフェーズの第６のステップに進める。また、第２の提案が第３の提案より妥当であると判断する場合は、第１の提案を生成して、第２のコンポーネントに送信し、工程を第３のフェーズの第７のステップに進める。
第３のフェーズの第６のステップにおいて、第１のサブコンポーネントは、クエリを受け付けて、第１の文献集を変更して、工程を第３のフェーズの第１のステップに進める。
第３のフェーズの第７のステップにおいて、第２のコンポーネントは、第１の提案を受け付けて、第１のコンポーネントに送信する。
第３のフェーズの第８のステップにおいて、第１のコンポーネントは、第１の提案を受け付けて、提供する。
これにより、特許請求の範囲に記載された発明を、当該発明に含まれる技術的特徴が記載された文献と比較して、評価することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明を、当該発明の周辺技術分野の文献と比較して、評価することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明を、発明の周辺技術分野の文献を含む第１の文献集が与えられる対抗役の観点で、評価することができる。また、独占を制限し、自由な競争と技術の普及を促進する対抗役の観点で、評価することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明が、例えば、発明の周辺技術分野の文献の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断できる理由を推論し、第２の提案に記載することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明を、発明と同じ技術分野の文献を含む第２の文献集が与えられる支持役の観点で、評価することができる。また、特許権による保護を支持する支持役の観点で、評価することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明が、例えば、発明と同じ技術分野の文献の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができないと判断する根拠になる技術的課題を推論し、第３の提案に記載することができる。また、第２の提案および第３の提案を比較考量し、第２の提案が第３の提案より妥当であると判断される場合に、第２の提案に基づいた第１の提案を、情報処理方法の利用者に提供することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理方法を提供することができる。
本発明の一態様は、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。または、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理方法を提供することができる。または、新規な情報処理システム、新規な情報処理方法、または、新規な半導体装置を提供することができる。
なお、これらの効果の記載は、他の効果の存在を妨げるものではない。なお、本発明の一態様は、必ずしも、これらの効果の全てを有する必要はない。なお、これら以外の効果は、明細書、図面、請求項などの記載から、自ずと明らかとなるものであり、明細書、図面、請求項などの記載から、これら以外の効果を抽出することが可能である。
図１は、実施の形態に係る情報処理システムの構成を説明する図である。
図２は、実施の形態に係る情報処理システムに用いる特許出願の構成を説明する図である。
図３Ａおよび図３Ｂは、実施の形態に係る情報処理システムに用いる文献集の構成を説明する図である。
図４は、実施の形態に係る情報処理システムに用いるコンポーネントの構成を説明する図である。
図５Ａ乃至図５Ｃは、実施の形態に係る情報処理システムに用いる指示文の構成を説明する図である。
図６は、実施の形態に係る情報処理システムの構成を説明する図である。
図７は、実施の形態に係る情報処理システムに用いる指示文の構成を説明する図である。
図８は、実施の形態に係る情報処理システムに用いるコンポーネントの構成を説明する図である。
図９は、実施の形態に係る情報処理システムの構成を説明する図である。
図１０Ａおよび図１０Ｂは、実施の形態に係る情報処理システムに用いる指示文および文献集の構成を説明する図である。
図１１は、実施の形態に係る情報処理システムに用いるコンポーネントの構成を説明する図である。
図１２は、実施の形態に係る情報処理システムに用いる指示文の構成を説明する図である。
図１３は、実施の形態に係る情報処理システムに用いる情報処理装置の構成を説明する図である。
図１４は、実施の形態に係る情報処理方法を説明する図である。
本発明の一態様の表示装置は、第１のコンポーネントと、第２のコンポーネントと、第３のコンポーネントと、を有する。第１のコンポーネントは、特許出願書類、第１の文献集および第２の文献集を受け付けて、第３のコンポーネントに送信する機能と、第１の提案を受け付けて、提供する機能と、を備える。なお、特許出願書類は特許請求の範囲を含み、特許請求の範囲に記載された発明は、技術的特徴を含む。また、第１の文献集は、技術的特徴が記載された文献と、特許請求の範囲に記載された発明の周辺技術分野の文献と、を含み、第２の文献集は、技術的特徴が記載された文献と、特許請求の範囲に記載された発明と同じ技術分野の文献と、を含む。
第２のコンポーネントは、第１の指示文、第２の指示文および第３の指示文を受け付けて、第２の提案、第３の提案および第１の提案を第３のコンポーネントに送信する機能と、大規模言語モデルを用いた処理を行う機能と、を備える。なお、大規模言語モデルは、第１の指示文、第２の指示文または第３の指示文に従って、第２の提案、第３の提案または第１の提案を生成する機能を備える。
第３のコンポーネントは、第１のサブコンポーネントと、第２のサブコンポーネントと、第３のサブコンポーネントと、を備え、第３のコンポーネントは、特許出願書類、第１の文献集、第２の文献集、第２の提案、第３の提案および第１の提案を受け付けて、第３のコンポーネント内で共有する機能と、第１の提案を第１のコンポーネントに送信する機能と、を備える。
第１のサブコンポーネントは、第１の指示文を作成し、第２のコンポーネントに送信する機能を備える。第１の指示文は、第２の提案、第３の提案および第１の命令を含み、第１の命令は、進行役に、第２の提案が第３の提案より妥当であるか否かを判断させる命令と、第２の提案が第３の提案より妥当であると判断される場合に、進行役に、第２の提案に基づいて、第１の提案を生成させる命令を含む。
第２のサブコンポーネントは、第２の指示文を作成し、第２のコンポーネントに送信する機能を備える。第２の指示文は、特許請求の範囲、第１の文献集および第２の命令を含み、第２の命令は、対抗役に、第２の提案を生成させる命令を含み、第２の提案は、特許請求の範囲に記載された発明が、第１の文献集の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断する理由を含む。
第３のサブコンポーネントは、第３の指示文を作成し、第２のコンポーネントに送信する機能を備える。第３の指示文は、特許請求の範囲、第２の文献集および第３の命令を含み、第３の命令は、支持役に、第３の提案を生成させる命令を含み、第３の提案は、特許請求の範囲に記載された発明が、第２の文献集の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができないと判断する根拠になる技術的課題を含む。
これにより、特許請求の範囲に記載された発明を、当該発明に含まれる技術的特徴が記載された文献と比較して、評価することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明を、当該発明の周辺技術分野の文献と比較して、評価することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明を、発明の周辺技術分野の文献を含む第１の文献集が与えられる対抗役の観点で、評価することができる。また、独占を制限し、自由な競争と技術の普及を促進する対抗役の観点で、評価することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明が、例えば、発明の周辺技術分野の文献の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断できる理由を推論し、第２の提案に記載することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明を、発明と同じ技術分野の文献を含む第２の文献集が与えられる支持役の観点で、評価することができる。また、特許権による保護を支持する支持役の観点で、評価することができる。また、特許請求の範囲に記載された発明が、例えば、発明と同じ技術分野の文献の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができないと判断する根拠になる技術的課題を推論し、第３の提案に記載することができる。また、第２の提案および第３の提案を比較考量し、第２の提案が第３の提案より妥当であると判断される場合に、第２の提案に基づいた第１の提案を、情報処理システムの利用者に提供することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。但し、本発明は以下の説明に限定されず、本発明の趣旨及びその範囲から逸脱することなくその形態及び詳細を様々に変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。従って、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。なお、以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、その繰り返しの説明は省略する。
本明細書に添付した図面では、構成要素を機能ごとに分類し、互いに独立したブロックとしてブロック図を示しているが、実際の構成要素は機能ごとに完全に切り分けることが難しく、一つの構成要素が複数の機能に係わることもあり得る。
（実施の形態１）
本実施の形態では、本発明の一態様の情報処理システムについて、図１乃至図１３を参照しながら説明する。
図１は、本発明の一態様の情報処理システムの構成を説明する図である。
図２は、本発明の一態様の情報処理システムに用いることができる出願書類の構成を説明する図である。
図３Ａは、本発明の一態様の情報処理システムに用いることができる文献集の構成を説明する図であり、図３Ｂは、図３Ａとは異なる文献集の構成を説明する図である。
図４は、図１に示す本発明の一態様の情報処理システムの構成の一部を説明する図である。
図５は、本発明の一態様の情報処理システムに用いることができる指示文の構成を説明する図である。
図６は、本発明の一態様の情報処理システムの構成を説明する図である。
図７は、本発明の一態様の情報処理システムに用いることができる指示文の構成を説明する図である。
図８は、図６に示す本発明の一態様の情報処理システムの構成の一部を説明する図である。
図９は、本発明の一態様の情報処理システムの構成を説明する図である。
図１０Ａは、本発明の一態様の情報処理システムに用いることができる指示文の構成を説明する図であり、図１０Ｂは、本発明の一態様の情報処理システムに用いることができる文献集の構成を説明する図である。
図１１は、図９に示す本発明の一態様の情報処理システムの構成の一部を説明する図である。
図１２は、本発明の一態様の情報処理システムに用いることができる指示文の構成を説明する図である。
図１３は、本発明の一態様の情報処理システムに用いることができる情報処理装置の構成を説明するブロック図である。
＜情報処理システムの構成例１＞
本実施の形態で説明する情報処理システムは、コンポーネント３０と、コンポーネント２０と、コンポーネント２１と、を有する（図１参照）。なお、コンポーネント３０が備える機能を担う情報処理装置と、コンポーネント２１が備える機能を担う情報処理装置と、コンポーネント２０が備える機能を担う情報処理装置は、それぞれ、演算装置および通信装置を備える。また、例えば、ネットワーク５１を用いて、接続される。
《コンポーネント３０の構成例》
コンポーネント３０は、特許出願書類ＰＤ、文献集Ｒｅｆ１および文献集Ｒｅｆ２を受け付けて、コンポーネント２１に送信する機能を備える。例えば、情報処理システムの利用者が特許出願書類ＰＤ、文献集Ｒｅｆ１および文献集Ｒｅｆ２を入力する。具体的には、情報処理システムの利用者が、コンポーネント３０のキーボード、マウス、視線入力装置、マイクなどの入力装置を用いて、特許出願書類ＰＤ、文献集Ｒｅｆ１および文献集Ｒｅｆ２などを入力する。なお、関連する発明が記載された刊行物とその発行日および電気通信回線を通じて公衆に利用可能になった情報とその利用可能になったときを、文献集Ｒｅｆ１および文献集Ｒｅｆ２に用いることができる。
また、提案Ｐｒｐ３を受け付けて、例えば、情報処理システムの利用者に提供する機能と、を備える。具体的には、コンポーネント３０が備える記憶装置、表示装置、プリンター、スピーカーなどの出力装置を用いて、提案Ｐｒｐ３などを、情報処理システムの利用者に提供する。
なお、特許出願書類ＰＤは特許請求の範囲ＰＣを含み、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明は、技術的特徴ＴＦを含む（図２参照）。また、特許出願書類ＰＤは願書ＡＦ、明細書ＰＳおよび図面Ｆｉｇを含む。願書ＡＦは出願日または優先日の記載を含む。
文献集Ｒｅｆ１は、技術的特徴ＴＦが記載された文献と、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明の周辺技術分野の文献と、を含む（図３Ａ参照）。例えば、あらかじめ特許出願書類ＰＤに与えられた特許分類コードを参考に、周辺技術分野の文献を集めることができる。具体的には、国際特許分類（ＩＰＣ：Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｐａｔｅｎｔ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、共同特許分類（ＣＰＣ：Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ　Ｐａｔｅｎｔ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、Ｆターム（Ｆｉｌｅ　Ｆｏｒｍｉｎｇ　Ｔｅｒｍ）などを、参考にすることができる。例えば、特許出願書類ＰＤに与えられた特許分類コードのサブセクションが所属するセクションの技術分野の文献を、周辺技術分野の文献に用いることができる。換言すれば、文献Ｄｏｃ１＿１乃至文献Ｄｏｃ１＿ｎは、特許出願書類ＰＤに与えられた特許分類コードのサブセクションが所属するセクションの分類コードが与えられた文献である。
また、文献集Ｒｅｆ２は、技術的特徴ＴＦが記載された文献と、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明と同じ技術分野の文献と、を含む（図３Ｂ参照）。例えば、あらかじめ特許出願書類ＰＤに与えられた特許分類を参考に、周辺技術分野の文献を集めることができる。具体的には、国際特許分類ＩＰＣ、ＣＰＣ、Ｆタームなどを、参考にすることができる。例えば、特許出願書類ＰＤに与えられた特許分類コードのサブセクションと同じサブセクションの技術分野を、同じ技術分野に用いることができる。換言すれば、文献Ｄｏｃ２＿１乃至文献Ｄｏｃ２＿ｎは、特許出願書類ＰＤに与えられた特許分類コードと同じ分類コードが与えられた文献である。
《コンポーネント２０の構成例１》
コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ＿Ａ２、指示文Ｐｔ＿Ｂ１および指示文Ｐｔ＿Ｃ１を受け付けて、提案Ｐｒｐ１、提案Ｐｒｐ２および提案Ｐｒｐ３をコンポーネント２１に送信する機能を備える（図１参照）。また、コンポーネント２０は、大規模言語モデルＬＬＭを用いた処理を行う機能と、を備える。
大規模言語モデルＬＬＭは、指示文Ｐｔ＿Ａ２、指示文Ｐｔ＿Ｂ１または指示文Ｐｔ＿Ｃ１に従って、提案Ｐｒｐ１、提案Ｐｒｐ２または提案Ｐｒｐ３を生成する機能を備える。
なお、互いに独立した複数の役割を、大規模言語モデルＬＬＭに与えることができる。換言すれば、大規模言語モデルＬＬＭは互いに独立した複数のスレッドを処理することができる。例えば、大規模言語モデルＬＬＭに与える指示文に背景情報ＣＩを記載して、それぞれの役割を定義することができる。これにより、それぞれのスレッドにおいて、それぞれの役にそれぞれの役割を担わせることができる。また、それぞれの役割に、独立して指示することができる。また、それぞれの役割に、互いに独立した推論を期待することができる。また、大規模言語モデルＬＬＭは、上記状況を互いに異なる複数の観点で捉えて、複数の意見を生成することができる。例えば、互いに対立する複数の意見を生成することができる。また、当該複数の意見が提示されることにより、当該状況について対応を議論する場が形成される。
例えば、進行役Ｃｒｄ、対抗役Ａｎｔおよび支持役Ｐｒｏの間で特許出願書類ＰＤについての議論が行われることを、背景情報ＣＩに含めることができる。なお、進行役Ｃｒｄ、対抗役Ａｎｔおよび支持役Ｐｒｏなどの役割は、互いに独立した役割である。
進行役Ｃｒｄは、例えば、対抗役Ａｎｔの提案Ｐｒｅｐ１および支持役Ｐｒｏの提案Ｐｒｅｐ２を比較考量し、提案Ｐｒｐ１が提案Ｐｒｐ２より妥当であると判断される場合に、提案Ｐｒｐ１に基づいた提案Ｐｒｐ３を、情報処理システムの利用者に提供する役割である。
また、対抗役Ａｎｔは、例えば、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明が、文献集Ｒｅｆ１の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断する理由を提案する役割である。
また、支持役Ｐｒｏは、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明が、文献集Ｒｅｆ２の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができないと判断する根拠になる技術的課題ＴＰを指摘する役割である。
例えば、次の段落に記載する文章を背景情報ＣＩに用いることができる。
「特許出願について、拒絶理由の検討を行います。進行役Ｃｒｄは、特許法に基づいて該当する拒絶理由を提示してください。また、対抗役Ａｎｔからの提案Ｐｒｅｐ１および支持役Ｐｒｏからの提案Ｐｒｅｐ２を受けて、議論をまとめるように進行してください。対抗役Ａｎｔは、当業者として、発明が出願時点における技術によって達成しうることを、文献の記載から説明してください。支持役Ｐｒｏは、専門的観点から発明の技術が優れている点を発明の明細書と文献の記載を比較して説明してください。」
《コンポーネント２１の構成例》
コンポーネント２１は、サブコンポーネント２１Ａと、サブコンポーネント２１Ｂと、サブコンポーネント２１Ｃと、を備える（図４参照）。
また、コンポーネント２１は、特許出願書類ＰＤ、文献集Ｒｅｆ１、文献集Ｒｅｆ２、提案Ｐｒｐ１、提案Ｐｒｐ２および提案Ｐｒｐ３を受け付けて、コンポーネント２１内で共有する機能と、提案Ｐｒｐ３をコンポーネント３０に送信する機能と、を備える（図１参照）。
なお、コンポーネント２１において、一のサブコンポーネントが受け付ける情報は、他のサブコンポーネントに共有される。例えば、サブコンポーネント２１Ａは、サブコンポーネント２１Ｂが受け付ける情報を利用することができる。また、サブコンポーネントは、他のサブコンポーネントと共有する情報を他のコンポーネントに送信することができる。例えば、サブコンポーネント２１Ａは、サブコンポーネント２１Ｂと共有する情報を、コンポーネント２０またはコンポーネント３０に送信することができる。
〈サブコンポーネント２１Ａの構成例１〉
サブコンポーネント２１Ａは、指示文Ｐｔ＿Ａ２を作成し、コンポーネント２０に送信する機能を備える（図４参照）。
［指示文Ｐｔ＿Ａ２の構成例１］
指示文Ｐｔ＿Ａ２は、後述する提案Ｐｒｐ１、後述する提案Ｐｒｐ２および命令Ａ２（）を含む（図５Ａ参照）。
命令Ａ２（）は、進行役Ｃｒｄに、提案Ｐｒｐ１が提案Ｐｒｐ２より妥当であるか否かを判断させる命令と、提案Ｐｒｐ１が提案Ｐｒｐ２より妥当であると判断される場合に、進行役Ｃｒｄに、提案Ｐｒｐ１に基づいて、提案Ｐｒｐ３を生成させる命令を含む。なお、提案Ｐｒｐ１が提案Ｐｒｐ２より妥当であるか否かを、進行役Ｃｒｄに判断させる命令を含む指示文を送信し、その後、提案Ｐｒｐ１が提案Ｐｒｐ２より妥当である旨の応答を受け付けたときに、提案Ｐｒｐ１に基づいて、進行役Ｃｒｄに提案Ｐｒｐ３を生成させる命令を含む指示文を、コンポーネント２０に送信してもよい。
例えば、次の段落に記載する文章を指示文Ｐｔ＿Ａ２に用いることができる。
「対抗役Ａｎｔの提案Ｐｒｐ１と支持役Ｐｒｏの提案Ｐｒｐ２を踏まえて、提案Ｐｒｐ１の妥当性とその根拠を示してください。提案Ｐｒｐ１が妥当であるならば、法的根拠を踏まえて、提案Ｐｒｐ３を提示してください。」
〈サブコンポーネント２１Ｂの構成例１〉
サブコンポーネント２１Ｂは、指示文Ｐｔ＿Ｂ１を作成し、コンポーネント２０に送信する機能を備える（図４参照）。
［指示文Ｐｔ＿Ｂ１の構成例］
指示文Ｐｔ＿Ｂ１は、背景情報ＣＩ、特許請求の範囲ＰＣ、文献集Ｒｅｆ１および命令Ｂ１（）を含む（図５Ｂ参照）。
命令Ｂ１（）は、対抗役Ａｎｔに、提案Ｐｒｐ１を生成させる命令を含む。なお、提案Ｐｒｐ１は、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明が、文献集Ｒｅｆ１の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断する理由を含む。
例えば、次の段落に記載する文章を指示文Ｐｔ＿Ｂ１に用いることができる。
「対抗役Ａｎｔは、以下に示す文献集Ｒｅｆ１から発明と同等の構成が提案できることを示してください。不足する構成があれば提示して、その構成が容易に想到しうるかどうかの意見を提示してください。」
〈サブコンポーネント２１Ｃの構成例〉
サブコンポーネント２１Ｃは、指示文Ｐｔ＿Ｃ１を作成し、コンポーネント２０に送信する機能を備える（図４参照）。
［指示文Ｐｔ＿Ｃ１の構成例］
指示文Ｐｔ＿Ｃ１は、特許請求の範囲ＰＣ、文献集Ｒｅｆ２および命令Ｃ１（）を含む（図５Ｃ参照）。
命令Ｃ１（）は、支持役Ｐｒｏに、提案Ｐｒｐ２を生成させる命令を含む。なお、提案Ｐｒｐ２は、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明が、文献集Ｒｅｆ２の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができないと判断する根拠になる技術的課題ＴＰを含む。
例えば、次の段落に記載する文章を指示文Ｐｔ＿Ｃ２に用いることができる。
「支持役は、以下に示す文献集Ｒｅｆ２から発明の構成に到達するのが技術的に困難である理由を述べてください。」
これにより、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明を、当該発明に含まれる技術的特徴ＴＦが記載された文献と比較して、評価することができる。また、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明を、当該発明の周辺技術分野の文献と比較して、評価することができる。また、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明を、発明の周辺技術分野の文献を含む文献集Ｒｅｆ１が与えられる対抗役Ａｎｔの観点で、評価することができる。また、独占を制限し、自由な競争と技術の普及を促進する対抗役Ａｎｔの観点で、評価することができる。また、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明が、例えば、発明の周辺技術分野の文献の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断できる理由を推論し、提案Ｐｒｐ１に記載することができる。また、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明を、発明と同じ技術分野の文献を含む文献集Ｒｅｆ２が与えられる支持役Ｐｒｏの観点で、評価することができる。また、特許権による保護を支持する支持役Ｐｒｏの観点で、評価することができる。また、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明が、例えば、発明と同じ技術分野の文献の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができないと判断する根拠になる技術的課題ＴＰを推論し、提案Ｐｒｐ２に記載することができる。また、提案Ｐｒｐ１および提案Ｐｒｐ２を比較考量し、提案Ｐｒｐ１が提案Ｐｒｐ２より妥当であると判断される場合に、提案Ｐｒｐ１に基づいた提案Ｐｒｐ３を、情報処理システムの利用者に提供することができる。また、特許出願の審査に係る労力を削減できる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
＜情報処理システムの構成例２＞
図６および図８を用いて説明する本実施の形態で説明する情報処理システムは、サブコンポーネント２１Ａが、コンポーネント２１が提案Ｐｒｐ２を受け付けた回数を数えるカウンタＣｎｔを備える点、カウンタＣｎｔが所定の値以下である場合に、サブコンポーネント２１Ｂが提案Ｐｒｐ２を受け付ける点、また、提案Ｐｒｐ２に記載された技術的課題ＴＰを踏まえて、コンポーネント２０の大規模言語モデルＬＬＭに提案Ｐｒｐ１を生成させる点が、図１および図４を用いて説明する情報処理システムとは異なる。ここでは、異なる部分について詳細に説明し、同様の構成については、上記の説明を援用する。
〈サブコンポーネント２１Ａの構成例２〉
サブコンポーネント２１Ａは、コンポーネント２１が提案Ｐｒｐ２を受け付けた回数を数えるカウンタＣｎｔと、カウンタＣｎｔが所定の値を超えた場合に、指示文Ｐｔ＿Ａ２を作成し、コンポーネント２０に送信する機能と、を備える（図６参照）。
〈サブコンポーネント２１Ｂの構成例２〉
サブコンポーネント２１Ｂは、カウンタＣｎｔが所定の値以下である場合に、提案Ｐｒｐ２、特許請求の範囲ＰＣおよび文献集Ｒｅｆ１を受け付けて、指示文Ｐｔ＿Ｂ２を作成し、コンポーネント２０に送信する機能を備える。
［指示文Ｐｔ＿Ｂ２の構成例］
指示文Ｐｔ＿Ｂ２は、提案Ｐｒｐ２、特許請求の範囲ＰＣ、文献集Ｒｅｆ１および命令Ｂ２（）を含む（図７参照）。
命令Ｂ２（）は、対抗役Ａｎｔに、提案Ｐｒｐ１を生成させる命令を含む。なお、提案Ｐｒｐ１は、提案Ｐｒｐ２に記載された技術的課題ＴＰを踏まえて、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明が、文献集Ｒｅｆ１の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断できる理由を含む。
例えば、次の段落に記載する文章を指示文Ｐｔ＿Ｂ２に用いることができる。
「対抗役Ａｎｔは、支持役Ｐｒｏの回答に対して、文献集Ｒｅｆ１の記載から発明に容易に到達できる根拠を示してください。」
これにより、技術的課題ＴＰの存在を踏まえたうえで、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明が、発明の周辺技術分野の文献を含む文献集Ｒｅｆ１に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断できる理由を推論し、提案Ｐｒｐ１に記載することができる。また、支持役Ｐｒｏの観点を踏まえたうえで、対抗役Ａｎｔの観点から、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明を評価することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
＜情報処理システムの構成例３＞
図６および図８を用いて説明する本実施の形態で説明する情報処理システムは、サブコンポーネント２１Ａが、データベースＤＢを用いた処理を行う機能を備える点が、図１および図４を用いて説明する情報処理システムとは異なる。ここでは、異なる部分について詳細に説明し、同様の構成については、上記の説明を援用する。
〈サブコンポーネント２１Ａの構成例３〉
サブコンポーネント２１Ａは、データベースＤＢを用いた処理を行う機能と、クエリＱｕｅを受け付けて、文献集Ｒｅｆ１を変更する機能を備える（図６および図８参照）。
［指示文Ｐｔ＿Ａ２の構成例２］
また、指示文Ｐｔ＿Ａ２が含む命令Ａ２（）は、提案Ｐｒｐ１より提案Ｐｒｐ２が妥当であると判断される場合に、進行役Ｃｒｄに、データベースＤＢから、新たに文献集Ｒｅｆ１を収集するクエリＱｕｅを生成させる命令を含む。
例えば、次の段落に記載する文章を指示文Ｐｔ＿Ａ２に用いることができる。なお、特許分類コードを用いた絞り込みを避けることで、周辺技術分野の範囲を広げて、文献集Ｒｓｆ１を集めることができる。
「進行役Ｃｒｄは、クエリＱｕｅを作成して、データベースＤＢから技術的特徴ＴＦが記載された文献を集めてください。クエリＱｕｅの作成において、特許分類コードをできるだけ絞らずに、技術的特徴ＴＦを表す用語とその類義語を使用してください。」
《コンポーネント２０の構成例２》
コンポーネント２０は、クエリＱｕｅをコンポーネント２１に送信する機能を備える。
これにより、例えば、発明の周辺技術分野の範囲を広げ、文献集Ｒｅｆ１を充実させることができる。また、発明の周辺技術分野の範囲を広げて、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明が、当業者が容易に発明することができると判断できる理由を推論することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
＜情報処理システムの構成例４＞
本実施の形態で説明する情報処理システムは、サブコンポーネント２１Ａが、コンポーネント２０の大規模言語モデルＬＬＭに、文献集Ｒｅｆ１の中から、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明の技術的特徴ＴＦのすべてが記載された文献ＰＲｅｆを探し出させる点、および、文献ＰＲｅｆを見つけた場合に、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明の技術的特徴ＴＦのすべてが文献ＰＲｅｆに記載されていることに基づいて、提案Ｐｒｐ３を生成させる点が、図１および図４または図６および図８を用いて説明する情報処理システムとは異なる。ここでは、異なる部分について詳細に説明し、同様の構成については、上記の説明を援用する。
《コンポーネント２０の構成例３》
コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ＿Ａ１を受け付けて、提案Ｐｒｐ３をコンポーネント２１に送信する機能を備える（図９参照）。また、大規模言語モデルＬＬＭは、指示文Ｐｔ＿Ａ１に従って、提案Ｐｒｐ３を生成する機能を備える。
〈サブコンポーネント２１Ａの構成例４〉
サブコンポーネント２１Ａは、指示文Ｐｔ＿Ａ１を作成し、コンポーネント２０に送信する機能と、を備える。
［指示文Ｐｔ＿Ａ１の構成例］
指示文Ｐｔ＿Ａ１は、文献集Ｒｅｆ１、特許請求の範囲ＰＣおよび命令Ａ１（）を含む（図１０Ａ参照）。
命令Ａ１（）は、進行役Ｃｒｄに、文献集Ｒｅｆ１の中から、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明の技術的特徴ＴＦのすべてが記載された文献ＰＲｅｆを探し出させる命令と、文献ＰＲｅｆを見つけた場合に、進行役Ｃｒｄに、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明の技術的特徴ＴＦのすべてが文献ＰＲｅｆに記載されていることに基づいて、提案Ｐｒｐ３を生成させる命令を含む。
例えば、次の段落に記載する文章を指示文Ｐｔ＿Ａ１に用いることができる。
「進行役Ｃｒｄは、以下に示す文献集Ｒｅｆ１から、特許請求の範囲ＰＣの技術的特徴ＴＦをすべて含む文献ＰＲｅｆを探し、見つかった場合は、すべての技術的特徴ＴＦに対応する記載を示してください。」
これにより、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明を、文献ＰＲｅｆに記載された発明と比較して、評価することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
＜情報処理システムの構成例５＞
本実施の形態で説明する情報処理システムは、サブコンポーネント２１Ａが、コンポーネント２０の大規模言語モデルＬＬＭに、特許出願書類ＰＤが法令等に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしているか否かを判断させる点、および、特許出願書類ＰＤが要件を満たしていない場合に、特許出願書類ＰＤが要件を満たしていないことに基づいて、提案Ｐｒｐ３を生成させる点が、図１および図４または図６および図８を用いて説明する情報処理システムとは異なる。ここでは、異なる部分について詳細に説明し、同様の構成については、上記の説明を援用する。
《コンポーネント２０の構成例４》
コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ＿Ａ０を受け付けて、提案Ｐｒｐ３をコンポーネント２１に送信する機能を備える（図９参照）。また、大規模言語モデルＬＬＭは、指示文Ｐｔ＿Ａ０に従って、提案Ｐｒｐ３を生成する機能を備える。
〈サブコンポーネント２１Ａの構成例５〉
サブコンポーネント２１Ａは、指示文Ｐｔ＿Ａ０を作成し、コンポーネント２０に送信する機能を備える。
［指示文Ｐｔ＿Ａ０の構成例］
指示文Ｐｔ＿Ａ０は、特許出願書類ＰＤおよび命令Ａ０（）を含む（図１２参照）。また、特許法の条文と審査基準などを、指示文Ｐｔ＿Ａ０に含めることができる。
命令Ａ０（）は、進行役Ｃｒｄに、特許出願書類ＰＤが法令等に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしているか否かを判断させる命令と、特許出願書類ＰＤが要件を満たしていない場合に、進行役Ｃｒｄに、特許出願書類ＰＤが要件を満たしていないことに基づいて、提案Ｐｒｐ３を生成させる命令を含む。
例えば、次の段落に記載する文章を指示文Ｐｔ＿Ａ０に用いることができる。
「特許法と審査基準に照らし合わせて、特許出願書類ＰＤの妥当ではない箇所を探し、その根拠と共に示してください。問題が無ければ問題なしとしてください。」
これにより、特許出願書類ＰＤを、法令等に定められた形式的要件または手続き的な要件と照らし合わせて、評価することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
＜情報処理システムの構成例６＞
本実施の形態で説明する情報処理システムは、コンポーネント３０と、コンポーネント２１と、コンポーネント２０と、を有する（図１、図６、図９参照）。
例えば、コンポーネント３０が備える機能を担う情報処理装置と、コンポーネント２１が備える機能を担う情報処理装置と、コンポーネント２０が備える機能を担う情報処理装置とで、本発明の一態様の情報処理システムを構成することができる。なお、本発明の一態様の情報処理システムを構成する情報処理装置の数は１以上である。また、例えば、ネットワーク５１を用いて複数の情報処理装置を接続して、本発明の一態様の情報処理システムを構成することができる。
複数の情報処理装置を用いて、本発明の一態様の情報処理システムを構成すると、情報処理に係る負荷を分散することができる。
《情報処理装置の構成例１》
本実施の形態で説明する情報処理装置の構成例１を、コンポーネント３０に用いることができる。情報処理装置の構成例１はクライアントコンピュータなどと呼ぶこともできる。例えば、デスクトップ型コンピュータを、コンポーネント３０に用いることができる。
情報処理装置の構成例１は、本発明の一態様の情報処理システムの利用者が入力するデータを受け付けることができる。また、情報処理装置の構成例１は、本発明の一態様の情報処理システムが出力するデータを、利用者に提供することができる。
コンポーネント３０において、例えば、専用のアプリケーションソフトウエア、ウェブブラウザなどが動作する。本発明の一態様の情報処理システムの利用者は、いずれかを介して、情報処理システムにアクセスすることができる。これにより、本発明の一態様の情報処理システムを用いたサービスを、享受することができる。
《情報処理装置の構成例２》
本実施の形態で説明する情報処理装置の構成例２を、コンポーネント２１に用いることができる。例えば、ワークステーション、サーバコンピュータ、スーパーコンピュータなどをコンポーネント２１に用いることができる。
また、情報処理装置の構成例２は並列計算機としての機能を有することが好ましい。並列計算機として用いることで、例えば、人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）の学習及び推論に必要な大規模の計算を行うことができる。
また、情報処理装置の構成例２は、ＡＩを用いた自然言語モデルを用いた処理を行うことができる。
例えば、ＧＰＴ−３、ＧＰＴ−３．５、ＧＰＴ−４（登録商標）、ＬａＭＤＡ、Ｌｌａｍａ２、Ｃｏｄｅｌｌａｍａなどの自然言語モデル（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）を用いた処理を実行することができる。
《情報処理装置の構成例３》
例えば、本実施の形態で説明する情報処理装置の構成例３を、コンポーネント２０に用いることができる。なお、コンポーネント２０は、コンポーネント２１より規模が大きく、計算能力が高い。例えば、サーバコンピュータ、スーパーコンピュータなどの大型のコンピュータをコンポーネント２０に用いることができる。
また、情報処理装置の構成例３は並列計算機としての機能を有することが好ましい。並列計算機として用いることで、例えば、ＡＩの学習及び推論に必要な大規模の計算を行うことができる。
また、情報処理装置の構成例３は、ＡＩを用いた自然言語モデルを用いた処理を行うことができる。特に、様々な自然言語処理タスクを行うことができる汎用言語モデルを用いた処理を実行することができる。
例えば、ＧＰＴ−３、ＧＰＴ−３．５、ＧＰＴ−４（登録商標）、ＬａＭＤＡ、Ｌｌａｍａ２、Ｃｏｄｅｌｌａｍａなどの自然言語モデルを用いた処理を実行することができる。特に、ＧＰＴ−４（登録商標）を用いた処理を実行できると好ましい。例えば、従来の自然言語モデルと比較して大規模な大規模言語モデルを用いた処理を行うことができると、より自然な文章生成または対話などを実現することができる。
なお、本発明の一態様の情報処理システムを用いてサービスを提供する者は、必ずしも、情報処理装置の構成例３を自前で所有する必要はない。例えば、サービスの提供者は、他の事業者等が情報処理装置の構成例３を用いて提供するサービスの一部を利用することができる。
《ネットワーク５１の構成例》
本発明の一態様の情報処理システムに用いることができるネットワーク５１は、複数の情報処理装置を接続することができる。これにより、接続された複数の情報処理装置は、互いにデータを送信および受信することができる。また、情報処理に係る負荷を分散することができる。
なお、無線通信を行う場合、通信プロトコル又は通信技術として、第４世代移動通信システム（４Ｇ）、第５世代移動通信システム（５Ｇ）、第６世代移動通信システム（６Ｇ）などの通信規格、または、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等のＩＥＥＥにより通信規格化された仕様を用いることができる。
例えば、ローカルネットワークを、ネットワーク５１に用いることができる。また、イントラネット又はエクストラネットを、ネットワーク５１に用いることができる。また、ＰＡＮ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（Ｃａｍｐｕｓ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＧＡＮ（Ｇｌｏｂａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を、ネットワーク５１に用いることができる。
また、例えば、グローバルネットワークを、ネットワーク５１に用いることができる。具体的には、Ｗｏｒｌｄ　Ｗｉｄｅ　Ｗｅｂ（ＷＷＷ）の基盤であるインターネットを用いることができる。
また、本発明の一態様の情報処理システムを用いてサービスを提供する者は、例えば、ネットワーク５１を介して、本発明の一態様の情報処理方法を用いたサービスを提供することができる。
なお、本発明の一態様の情報処理システムがローカルネットワーク内に構築されている場合、インターネットを利用する場合に比べて、例えば、機密漏洩の可能性を低くすることができる。
《情報処理装置の構成例４》
本発明の一態様の情報処理システムに用いることができる情報処理装置は、例えば、入力部１１０、記憶部１２０、処理部１３０、出力部１４０、及び、伝送路１５０を有する（図１３参照）。
なお、本明細書に添付した図面では、構成要素を機能ごとに分類し、互いに独立したブロックとしてブロック図を示しているが、実際の構成要素は機能ごとに完全に切り分けることが難しく、１つの構成要素が複数の機能に係わることもあり得る。例えば、処理部１３０の一部が入力部１１０として機能することがある。また、１つの機能が複数の構成要素に係わることもあり得る。例えば、処理部１３０で行われる処理は、処理によって異なるサーバで実行されることがある。
〈入力部１１０〉
入力部１１０は、情報処理装置の外部からデータを受け付けることができる。例えば、入力部１１０は、ネットワーク５１を介してデータを受け付ける。具体的には、通信ポートまたは通信機能を備えたパーソナルコンピュータ等のデバイスを用いることができる。
入力部１１０は受け付けたデータを、伝送路１５０を介して、記憶部１２０及び処理部１３０の一方または双方に供給する。
〈記憶部１２０〉
記憶部１２０は、処理部１３０が実行するプログラムを記憶する機能を有する。また、記憶部１２０は、処理部１３０が生成したデータ（例えば、演算結果、解析結果、推論結果）、入力部１１０が受け付けたデータなどを記憶する機能を有することができる。
記憶部１２０は、データベースを有することができる。また、情報処理装置は、記憶部１２０とは別にデータベースを有することができる。情報処理装置は、記憶部１２０の外部、情報処理装置の外部、または情報処理システムの外部に存在するデータベースから、データを取り出す機能を有することができる。また、情報処理装置は、自身が持つデータベースと、外部に存在するデータベースと、の双方からデータを取り出す機能を有することができる。
ストレージ及びファイルサーバの一方または双方を記憶部１２０に用いることができる。また、ファイルサーバに保存されたファイルのパスを記録したデータベースを記憶部１２０に用いることができる。
記憶部１２０は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリのうち少なくとも一方を有する。揮発性メモリとしては、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、及び、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等が挙げられる。不揮発性メモリとしては、ＲｅＲＡＭ（Ｒｅｓｉｓｔｉｖｅ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ、抵抗変化型メモリともいう）、ＰＲＡＭ（Ｐｈａｓｅ　ｃｈａｎｇｅ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＦｅＲＡＭ（Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＲＡＭ（Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ、磁気抵抗型メモリともいう）、及び、フラッシュメモリ等が挙げられる。また、記憶部１２０は、ＮＯＳＲＡＭ（登録商標）及びＤＯＳＲＡＭ（登録商標）のうち少なくとも一方を有することができる。また、記憶部１２０は、記録メディアドライブを有することができる。記録メディアドライブとしては、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）、及び、ソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等が挙げられる。
ＮＯＳＲＡＭとは、「Ｎｏｎｖｏｌａｔｉｌｅ　Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）」の略称である。ＮＯＳＲＡＭは、メモリセルが２トランジスタ型（２Ｔ）、又は３トランジスタ型（３Ｔ）ゲインセルであり、トランジスタが、金属酸化物をチャネル形成領域に用いたトランジスタ（ＯＳトランジスタともいう）であるメモリのことをいう。ＯＳトランジスタはオフ状態でソースとドレインとの間を流れる電流、つまりリーク電流が極めて小さい。ＮＯＳＲＡＭは、リーク電流が極めて小さい特性を用いてデータに応じた電荷をメモリセル内に保持することで、不揮発性メモリとして用いることができる。特にＮＯＳＲＡＭは保持しているデータを破壊することなく読み出しすること（非破壊読み出し）が可能なため、データ読み出し動作のみを大量に繰り返す、演算処理に適している。ＮＯＳＲＡＭは、積層して設けることでデータ容量を大きくできるため、大規模なキャッシュメモリ、メインメモリ、ストレージメモリとして用いることで半導体装置の高性能化を図ることができる。
ＤＯＳＲＡＭとは、「Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ　ＲＡＭ」の略称であり、１Ｔ（トランジスタ）１Ｃ（容量）型のメモリセルを有するＲＡＭを指す。ＤＯＳＲＡＭは、ＯＳトランジスタを用いて形成されたＤＲＡＭであり、ＤＯＳＲＡＭは、外部から送られてくる情報を一時的に格納するメモリである。ＤＯＳＲＡＭは、ＯＳトランジスタのオフ電流が小さいことを利用したメモリである。
本明細書等において、金属酸化物（ｍｅｔａｌ　ｏｘｉｄｅ）とは、広い意味での金属の酸化物である。金属酸化物は、酸化物絶縁体、酸化物導電体（透明酸化物導電体を含む）、酸化物半導体（Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒまたは単にＯＳともいう）などに分類される。例えば、トランジスタの半導体層に金属酸化物を用いた場合、当該金属酸化物を酸化物半導体と呼称する場合がある。
チャネル形成領域が有する金属酸化物はインジウム（Ｉｎ）を含むことが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物がインジウムを含む金属酸化物の場合、ＯＳトランジスタのキャリア移動度（電子移動度）が高くなる。例えば、酸化インジウム（ＩｎＯｘ）またはインジウムガリウム亜鉛酸化物（Ｉｎ−Ｇａ−Ｚｎ酸化物、「ＩＧＺＯ」とも記す。）をチャネル形成領域に用いることができる。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、元素Ｍを含む酸化物半導体であると好ましい。元素Ｍは、アルミニウム（Ａｌ）、ガリウム（Ｇａ）及びスズ（Ｓｎ）の少なくとも１つであることが好ましい。元素Ｍに適用可能なその他の元素としては、ホウ素（Ｂ）、シリコン（Ｓｉ）、チタン（Ｔｉ）、鉄（Ｆｅ）、ニッケル（Ｎｉ）、ゲルマニウム（Ｇｅ）、イットリウム（Ｙ）、ジルコニウム（Ｚｒ）、モリブデン（Ｍｏ）、ランタン（Ｌａ）、セリウム（Ｃｅ）、ネオジム（Ｎｄ）、ハフニウム（Ｈｆ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）などが挙げられる。ただし、元素Ｍとして、前述の元素を複数組み合わせても構わない場合がある。元素Ｍは、例えば、酸素との結合エネルギーが高い元素である。例えば、酸素との結合エネルギーがインジウムよりも高い元素である。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、亜鉛（Ｚｎ）を含む金属酸化物であると好ましい。亜鉛を含む金属酸化物は結晶化しやすくなる場合がある。
チャネル形成領域が有する金属酸化物は、インジウムを含む金属酸化物に限定されない。チャネル形成領域が有する金属酸化物は、例えば、亜鉛スズ酸化物、ガリウムスズ酸化物などの、インジウムを含まず、亜鉛を含む金属酸化物、ガリウムを含む金属酸化物、スズを含む金属酸化物などであっても構わない。
〈処理部１３０〉
処理部１３０は、入力部１１０及び記憶部１２０の一方または双方から供給されたデータを用いて、演算、解析、推論などの処理を行う機能を有する。処理部１３０は、生成したデータ（例えば、演算結果、解析結果、推論結果）を、記憶部１２０及び出力部１４０の一方または双方に供給することができる。
処理部１３０は、記憶部１２０からデータを取得する機能を有する。また、処理部１３０は、記憶部１２０に、データを記録する又は登録する機能を有することができる。
処理部１３０は、例えば、演算回路を有することができる。処理部１３０は、例えば、中央演算装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）を有することができる。また、処理部１３０は、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）を有することができる。また、処理部１３０は、ＮＰＵ（ｎｅｕｒａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｕｎｉｔ／ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｕｎｉｔ）を有することができる。
処理部１３０は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のマイクロプロセッサを有することができる。マイクロプロセッサは、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、ＦＰＡＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ａｎａｌｏｇ　Ａｒｒａｙ）等のＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｄｅｖｉｃｅ）によって実現することができる。また、処理部１３０は、量子プロセッサを有することができる。処理部１３０は、プロセッサにより種々のプログラムからの命令を解釈し実行することで、各種のデータ処理及びプログラム制御を行うことができる。プロセッサにより実行しうるプログラムは、プロセッサが有するメモリ領域及び記憶部１２０のうち少なくとも一方に格納される。
処理部１３０はメインメモリを有することができる。メインメモリは、ＲＡＭ等の揮発性メモリ、及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性メモリのうち少なくとも一方を有する。また、メインメモリは、上述したＮＯＳＲＡＭ及びＤＯＳＲＡＭのうち少なくとも一方を有することができる。
ＲＡＭとしては、例えばＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等が用いられ、処理部１３０の作業空間として仮想的にメモリ空間が割り当てられ利用される。記憶部１２０に格納されたオペレーティングシステム、アプリケーションプログラム、プログラムモジュール、プログラムデータ、及びルックアップテーブル等は、実行のためにＲＡＭにロードされる。ＲＡＭにロードされたこれらのデータ、プログラム、及びプログラムモジュールは、それぞれ、処理部１３０に直接アクセスされ、操作される。
ＲＯＭには、書き換えを必要としない、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ　Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ　Ｓｙｓｔｅｍ）及びファームウェア等を格納することができる。ＲＯＭとしては、マスクＲＯＭ、ＯＴＰＲＯＭ（Ｏｎｅ　Ｔｉｍｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等が挙げられる。ＥＰＲＯＭとしては、紫外線照射により記憶データの消去を可能とするＵＶ−ＥＰＲＯＭ（Ｕｌｔｒａ−Ｖｉｏｌｅｔ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等が挙げられる。
処理部１３０は、ＯＳトランジスタ、及び、チャネル形成領域にシリコンを有するトランジスタ（Ｓｉトランジスタ）の一方または双方を有することができる。
処理部１３０は、ＯＳトランジスタを有することが好ましい。ＯＳトランジスタはオフ電流が極めて小さいため、ＯＳトランジスタを記憶素子として機能する容量素子に流入した電荷（データ）を保持するためのスイッチとして用いることで、データの保持期間を長期にわたり確保することができる。この特性を、処理部が有するレジスタ及びキャッシュメモリのうち少なくとも一方に用いることで、必要なときだけ処理部を動作させ、他の場合には直前の処理の情報を当該記憶素子に待避させることにより処理部をオフにすることができる。すなわち、ノーマリーオフコンピューティングが可能となり、情報処理システムの低消費電力化を図ることができる。
情報処理装置は、少なくとも一部の処理にＡＩを用いることが好ましい。
情報処理装置は、特に、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ、以下、単にニューラルネットワークとも記す）を用いることが好ましい。ニューラルネットワークは、回路（ハードウェア）またはプログラム（ソフトウェア）により実現される。
本明細書等において、ニューラルネットワークとは、生物の神経回路網を模し、学習によってニューロン同士の結合強度を決定し、問題解決能力を持たせるモデル全般を指す。ニューラルネットワークは、入力層、中間層（隠れ層）、及び出力層を有する。
本明細書等において、ニューラルネットワークについて述べる際に、既にある情報からニューロンとニューロンの結合強度（重み係数ともいう）を決定することを「学習」と呼ぶ場合がある。
本明細書等において、学習によって得られた結合強度を用いてニューラルネットワークを構成し、そこから新たな結論を導くことを「推論」と呼ぶ場合がある。
〈出力部１４０〉
出力部１４０は、処理部１３０における演算結果、解析結果、及び推論結果の少なくとも１つを、情報処理装置の外部に出力することができる。例えば、出力部１４０は、ネットワーク５１を介してデータを送信することができる。具体的には、通信ポートまたは通信機能を備えたパーソナルコンピュータ等のデバイスを用いることができる。また、通信機能を備えたデバイスを入力部１１０と出力部１４０に用いてもよい。
〈伝送路１５０〉
伝送路１５０は、データを伝達する機能を有する。入力部１１０、記憶部１２０、処理部１３０、及び、出力部１４０の間のデータの送受信は、伝送路１５０を介して行うことができる。具体的には、外部バス、ＬＡＮまたはインターネットを伝送路１５０に用いることができる。
なお、本実施の形態は、本明細書で示す他の実施の形態と適宜組み合わせることができる。
（実施の形態２）
本実施の形態では、本発明の一態様の情報処理方法について、図１４を参照しながら説明する。
図１４は、本発明の一態様の情報処理方法を説明する図である。
＜情報処理方法の例１＞
本発明の一態様の情報処理方法は、フェーズＰＨ１と、フェーズＰＨ２と、フェーズＰＨ３と、を有する（図１４参照）。
《フェーズＰＨ１》
フェーズＰＨ１は、ステップＳ１乃至第３のステップＳ３を備える。
〈ステップＳ１〉
フェーズＰＨ１のステップＳ１において、コンポーネント３０は、特許出願書類ＰＤ、文献集Ｒｅｆ１および文献集Ｒｅｆ２を受け付けて、コンポーネント２１に送信する。例えば、情報処理システムの利用者が特許出願書類ＰＤ、文献集Ｒｅｆ１および文献集Ｒｅｆ２を入力する。具体的には、情報処理システムの利用者が、コンポーネント３０のキーボード、マウス、視線入力装置などの入力装置を用いて、特許出願書類ＰＤ、文献集Ｒｅｆ１および文献集Ｒｅｆ２などを入力する。
なお、特許出願書類ＰＤは特許請求の範囲ＰＣを含み、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明は、技術的特徴ＴＦを含む。
また、文献集Ｒｅｆ１は、技術的特徴ＴＦが記載された文献と、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明の周辺技術分野の文献と、を含む。文献集Ｒｅｆ２は、技術的特徴ＴＦが記載された文献と、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明と同じ技術分野の文献と、を含む。
また、コンポーネント２１は、サブコンポーネント２１Ａと、サブコンポーネント２１Ｂと、サブコンポーネント２１Ｃと、を備える。
〈ステップＳ２〉
フェーズＰＨ１のステップＳ２において、サブコンポーネント２１Ａは、指示文Ｐｔ＿Ａ０を作成し、コンポーネント２０に送信する。
指示文Ｐｔ＿Ａ０は、特許出願書類ＰＤおよび命令Ａ０（）を含む。命令Ａ０（）は、進行役Ｃｒｄに、特許出願書類ＰＤが法令等に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしているか否かを判断させる命令と、特許出願書類ＰＤが要件を満たしていない場合に、進行役Ｃｒｄに、特許出願書類ＰＤが要件を満たしていないことに基づいて、提案Ｐｒｐ３を生成させる命令を含む。
〈ステップＳ３〉
フェーズＰＨ１のステップＳ３において、コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ＿Ａ０を受け付けて、大規模言語モデルＬＬＭを用いて、進行役Ｃｒｄに特許出願書類ＰＤが法令等に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしているか否かを判断させる。
進行役Ｃｒｄが、特許出願書類ＰＤが法令等に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしていないと判断する場合は、提案Ｐｒｐ３を生成して、コンポーネント２１に送信して、工程をフェーズＰＨ３の第７のステップＳ７に進める。また、進行役Ｃｒｄが、特許出願書類ＰＤが法令等に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしていると判断する場合は、工程をフェーズＰＨ２に進める。
《フェーズＰＨ２》
フェーズＰＨ２は、ステップＳ１および第２のステップＳ２を備える。
〈ステップＳ１〉
フェーズＰＨ２のステップＳ１において、サブコンポーネント２１Ａは、指示文Ｐｔ＿Ａ１を作成し、コンポーネント２０に送信する。
指示文Ｐｔ＿Ａ１は、文献集Ｒｅｆ１、特許請求の範囲ＰＣおよび命令Ａ１（）を含む。なお、命令Ａ１（）は、進行役Ｃｒｄに、文献集Ｒｅｆ１の中から、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明の技術的特徴ＴＦのすべてが記載された文献ＰＲｅｆを探し出させる命令と、文献ＰＲｅｆを見つけた場合に、進行役Ｃｒｄに、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明の技術的特徴ＴＦのすべてが文献ＰＲｅｆに記載されていることに基づいて、提案Ｐｒｐ３を生成させる命令を含む。
〈ステップＳ２〉
フェーズＰＨ２のステップＳ２において、コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ＿Ａ１を受け付けて、大規模言語モデルＬＬＭを用いて、進行役Ｃｒｄに特許請求の範囲ＰＣに記載された発明の技術的特徴ＴＦのすべてが記載された文献ＰＲｅｆを探させる。
進行役Ｃｒｄが、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明の技術的特徴ＴＦのすべてが記載された文献ＰＲｅｆを見つけた場合は、提案Ｐｒｐ３を生成して、コンポーネント２１に送信して、工程をフェーズＰＨ３の第７のステップＳ７に進める。また、進行役Ｃｒｄが、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明の技術的特徴ＴＦのすべてが記載された文献ＰＲｅｆを見つけられなかった場合は、工程をフェーズＰＨ３に進める。
《フェーズＰＨ３》
フェーズＰＨ３は、ステップＳ１乃至第８のステップＳ８を備える。
〈ステップＳ１〉
フェーズＰＨ３のステップＳ１において、サブコンポーネント２１Ｂは、指示文Ｐｔ＿Ｂ１を作成し、コンポーネント２０に送信する。
指示文Ｐｔ＿Ｂ１は、特許請求の範囲ＰＣ、文献集Ｒｅｆ１および命令Ｂ１（）を含む。なお、命令Ｂ１（）は、対抗役Ａｎｔに、提案Ｐｒｐ１を生成させる命令を含む。また、提案Ｐｒｐ１は、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明が、文献集Ｒｅｆ１の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断する理由を含む。
〈ステップＳ２〉
フェーズＰＨ３のステップＳ２において、コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ＿Ｂ１を受け付けて、大規模言語モデルＬＬＭを用いて、提案Ｐｒｐ１を生成して、コンポーネント２１に送信する。
〈ステップＳ３〉
フェーズＰＨ３のステップＳ３において、サブコンポーネント２１Ｃは、指示文Ｐｔ＿Ｃ１を作成し、コンポーネント２０に送信する。
指示文Ｐｔ＿Ｃ１は、特許請求の範囲ＰＣ、文献集Ｒｅｆ２および命令Ｃ１（）を含む。なお、命令Ｃ１（）は、支持役Ｐｒｏに、提案Ｐｒｐ２を生成させる命令を含む。また、提案Ｐｒｐ２は、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明が、文献集Ｒｅｆ２の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができないと判断する根拠になる技術的課題ＴＰを含む。
〈ステップＳ４〉
フェーズＰＨ３のステップＳ４において、サブコンポーネント２１Ａは、指示文Ｐｔ＿Ａ２を作成し、コンポーネント２０に送信する。
指示文Ｐｔ＿Ａ２は、提案Ｐｒｐ１、提案Ｐｒｐ２および命令Ａ２（）を含む。なお、命令Ａ２（）は、進行役Ｃｒｄに、提案Ｐｒｐ１が提案Ｐｒｐ２より妥当であるか否かを判断させる命令と、提案Ｐｒｐ１が提案Ｐｒｐ２より妥当であると判断される場合に、進行役Ｃｒｄに、提案Ｐｒｐ１に基づいて、提案Ｐｒｐ３を生成させる命令を含む。
〈ステップＳ５〉
フェーズＰＨ３のステップＳ５において、コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ＿Ａ２を受け付けて、大規模言語モデルＬＬＭを用いて、進行役Ｃｒｄに、提案Ｐｒｐ１より提案Ｐｒｐ２が妥当であるか否かを判断させる。
進行役Ｃｒｄが、提案Ｐｒｐ１より提案Ｐｒｐ２が妥当であると判断する場合は、クエリＱｕｅを生成して、コンポーネント２１に送信し、工程をフェーズＰＨ３のステップＳ６に進める。また、提案Ｐｒｐ１が提案Ｐｒｐ２より妥当であると判断する場合は、提案Ｐｒｐ３を生成して、コンポーネント２１に送信し、工程をフェーズＰＨ３の第７のステップＳ７に進める。
〈ステップＳ６〉
フェーズＰＨ３のステップＳ６において、サブコンポーネント２１Ａは、クエリＱｕｅを受け付けて、文献集Ｒｅｆ１を変更して、工程をフェーズＰＨ３のステップＳ１に進める。
〈ステップＳ７〉
フェーズＰＨ３のステップＳ７において、コンポーネント２１は、提案Ｐｒｐ３を受け付けて、コンポーネント３０に送信する。
〈ステップＳ８〉
フェーズＰＨ３のステップＳ８において、コンポーネント３０は、提案Ｐｒｐ３を受け付けて、例えば、情報処理システムの利用者に提供する。具体的には、コンポーネント３０が備える記憶装置、表示装置、プリンター、スピーカーなどの出力装置を用いて、提案Ｐｒｐ３などを、情報処理システムの利用者に提供する。
これにより、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明を、当該発明に含まれる技術的特徴ＴＦが記載された文献と比較して、評価することができる。また、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明を、当該発明の周辺技術分野の文献と比較して、評価することができる。また、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明を、発明の周辺技術分野の文献を含む文献集Ｒｅｆ１が与えられる対抗役Ａｎｔの観点で、評価することができる。また、独占を制限し、自由な競争と技術の普及を促進する対抗役Ａｎｔの観点で、評価することができる。また、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明が、例えば、発明の周辺技術分野の文献の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断できる理由を推論し、提案Ｐｒｐ１に記載することができる。また、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明を、発明と同じ技術分野の文献を含む文献集Ｒｅｆ２が与えられる支持役Ｐｒｏの観点で、評価することができる。また、特許権による保護を支持する支持役Ｐｒｏの観点で、評価することができる。また、特許請求の範囲ＰＣに記載された発明が、例えば、発明と同じ技術分野の文献の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができないと判断する根拠になる技術的課題ＴＰを推論し、提案Ｐｒｐ２に記載することができる。また、提案Ｐｒｐ１および提案Ｐｒｐ２を比較考量し、提案Ｐｒｐ１が提案Ｐｒｐ２より妥当であると判断される場合に、提案Ｐｒｐ１に基づいた提案Ｐｒｐ３を、情報処理方法の利用者に提供することができる。また、特許出願の審査に係る労力を削減できる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理方法を提供することができる。
なお、本実施の形態は、本明細書で示す他の実施の形態と適宜組み合わせることができる。
ＡＦ：願書、Ｃｎｔ：カウンタ、ＤＢ：データベース、Ｆｉｇ：図面、ＬＬＭ：大規模言語モデル、ＰＤ：特許出願書類
ＰＣ　　特許請求の範囲
ＰＳ　　明細書
Ｑｕｅ　　クエリ
ＴＦ　　技術的特徴
２０　　コンポーネント
２１　　コンポーネント
２１Ａ　　サブコンポーネント
２１Ｂ　　サブコンポーネント
２１Ｃ　　サブコンポーネント
３０　　コンポーネント
５１　　ネットワーク
１１０　　入力部
１２０　　記憶部
１３０　　処理部
１４０　　出力部
１５０　　伝送路

Claims (6)

  1. 　第１のコンポーネントと、
    　第２のコンポーネントと、
    　第３のコンポーネントと、を有し、
    　前記第１のコンポーネントは、特許出願書類、第１の文献集および第２の文献集を受け付けて、前記第３のコンポーネントに送信する機能と、
    　第１の提案を受け付けて、提供する機能と、を備え、
    　前記特許出願書類は、特許請求の範囲を含み、
    　前記特許請求の範囲に記載された発明は、技術的特徴を含み、
    　前記第１の文献集は、前記技術的特徴が記載された文献と、前記特許請求の範囲に記載された発明の周辺技術分野の文献と、を含み、
    　前記第２の文献集は、前記技術的特徴が記載された文献と、前記特許請求の範囲に記載された発明と同じ技術分野の文献と、を含み、
    　前記第２のコンポーネントは、第１の指示文、第２の指示文および第３の指示文を受け付けて、第２の提案、第３の提案および前記第１の提案を前記第３のコンポーネントに送信する機能と、大規模言語モデルを用いた処理を行う機能と、を備え、
    　前記大規模言語モデルは、前記第１の指示文、前記第２の指示文または前記第３の指示文に従って、前記第２の提案、前記第３の提案または前記第１の提案を生成する機能を備え、
    　前記第３のコンポーネントは、第１のサブコンポーネントと、第２のサブコンポーネントと、第３のサブコンポーネントと、を備え、
    　前記第３のコンポーネントは、前記特許出願書類、前記第１の文献集、前記第２の文献集、前記第２の提案、前記第３の提案および前記第１の提案を受け付けて、前記第３のコンポーネント内で共有する機能と、前記第１の提案を前記第１のコンポーネントに送信する機能と、を備え、
    　前記第１のサブコンポーネントは、前記第１の指示文を作成し、前記第２のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記第１の指示文は、前記第２の提案、前記第３の提案および第１の命令を含み、
    　前記第１の命令は、進行役に、前記第２の提案が前記第３の提案より妥当であるか否かを判断させる命令と、
    　前記第２の提案が前記第３の提案より妥当であると判断される場合に、前記進行役に、前記第２の提案に基づいて、前記第１の提案を生成させる命令を含み、
    　前記第２のサブコンポーネントは、前記第２の指示文を作成し、前記第２のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記第２の指示文は、前記特許請求の範囲、前記第１の文献集および第２の命令を含み、
    　前記第２の命令は、対抗役に、前記第２の提案を生成させる命令を含み、
    　前記第２の提案は、前記特許請求の範囲に記載された発明が、前記第１の文献集の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断する理由を含み、
    　前記第３のサブコンポーネントは、前記第３の指示文を作成し、前記第２のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記第３の指示文は、前記特許請求の範囲、前記第２の文献集および第３の命令を含み、
    　前記第３の命令は、支持役に、前記第３の提案を生成させる命令を含み、
    　前記第３の提案は、前記特許請求の範囲に記載された発明が、前記第２の文献集の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができないと判断する根拠になる技術的課題を含む、情報処理システム。
  2. 　前記第１のサブコンポーネントは、
    　前記第３のコンポーネントが前記第３の提案を受け付けた回数を数えるカウンタと、
    　前記カウンタが所定の値を超えた場合に、前記第１の指示文を作成し、前記第２のコンポーネントに送信する機能と、を備え、
    　前記第２のサブコンポーネントは、
    　前記カウンタが所定の値以下である場合に、前記第３の提案、前記特許請求の範囲および前記第１の文献集を受け付けて、第４の指示文を作成し、前記第２のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記第４の指示文は、前記第３の提案、前記特許請求の範囲、前記第１の文献集および第４の命令を含み、
    　前記第４の命令は、前記対抗役に、前記第２の提案を生成させる命令を含み、
    　前記第２の提案は、前記第３の提案に記載された前記技術的課題を踏まえて、前記特許請求の範囲に記載された発明が、前記第１の文献集の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断できる理由を含む、請求項１に記載の情報処理システム。
  3. 　前記第１のサブコンポーネントは、データベースを用いた処理を行う機能と、クエリを受け付けて、前記第１の文献集を変更する機能と、を備え、
    　前記第１の命令は、前記第２の提案より前記第３の提案が妥当であると判断される場合に、前記進行役に、前記データベースから、新たに前記第１の文献集を収集する前記クエリを生成させる命令を含み、
    　前記第２のコンポーネントは、前記クエリを前記第３のコンポーネントに送信する機能を備える、請求項２に記載の情報処理システム。
  4. 　前記第２のコンポーネントは、第５の指示文を受け付けて、前記第１の提案を前記第３のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記大規模言語モデルは、前記第５の指示文に従って、前記第１の提案を生成する機能を備え、
    　前記第１のサブコンポーネントは、前記第５の指示文を作成し、前記第２のコンポーネントに送信する機能と、を備え、
    　前記第５の指示文は、前記第１の文献集、前記特許請求の範囲および第５の命令を含み、
    　前記第５の命令は、前記進行役に、前記第１の文献集の中から、前記特許請求の範囲に記載された発明の前記技術的特徴のすべてが記載された文献を探し出させる命令と、前記文献を見つけた場合に、前記進行役に、前記特許請求の範囲に記載された発明の前記技術的特徴のすべてが文献に記載されていることに基づいて、前記第１の提案を生成させる命令を含む、請求項１乃至請求項３のいずれか一に記載の情報処理システム。
  5. 　前記第２のコンポーネントは、第６の指示文を受け付けて、前記第１の提案を前記第３のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記大規模言語モデルは、前記第６の指示文に従って、前記第１の提案を生成する機能を備え、
    　前記第１のサブコンポーネントは、前記第６の指示文を作成し、前記第２のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記第６の指示文は、前記特許出願書類および第６の命令を含み、
    　前記第６の命令は、前記進行役に、前記特許出願書類が法令に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしているか否かを判断させる命令と、前記特許出願書類が要件を満たしていない場合に、前記進行役に、前記特許出願書類が要件を満たしていないことに基づいて、前記第１の提案を生成させる命令を含む、請求項１乃至請求項３のいずれか一に記載の情報処理システム。
  6. 　第１のフェーズと、
    　第２のフェーズと、
    　第３のフェーズと、を有する情報処理方法であって、
    　前記第１のフェーズは、第１のステップ乃至第３のステップを備え、
    　前記第１のフェーズの前記第１のステップにおいて、第１のコンポーネントは、特許出願書類、第１の文献集および第２の文献集を受け付けて、第２のコンポーネントに送信し、
    　前記特許出願書類は、特許請求の範囲を含み、
    　前記特許請求の範囲に記載された発明は、技術的特徴を含み、
    　前記第１の文献集は、前記技術的特徴が記載された文献と、前記特許請求の範囲に記載された発明の周辺技術分野の文献と、を含み、
    　前記第２の文献集は、前記技術的特徴が記載された文献と、前記特許請求の範囲に記載された発明と同じ技術分野の文献と、を含み、
    　前記第２のコンポーネントは、第１のサブコンポーネントと、第２のサブコンポーネントと、第３のサブコンポーネントと、を備え、
    　前記第１のフェーズの前記第２のステップにおいて、前記第１のサブコンポーネントは、第１の指示文を作成し、第３のコンポーネントに送信し、
    　前記第１の指示文は、前記特許出願書類および第１の命令を含み、
    　前記第１の命令は、進行役に、前記特許出願書類が法令に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしているか否かを判断させる命令と、前記特許出願書類が要件を満たしていない場合に、前記進行役に、前記特許出願書類が要件を満たしていないことに基づいて、第１の提案を生成させる命令を含み、
    　前記第１のフェーズの前記第３のステップにおいて、前記第３のコンポーネントは、前記第１の指示文を受け付けて、大規模言語モデルを用いて、前記進行役に前記特許出願書類が法令に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしているか否かを判断させ、
    　前記進行役が、前記特許出願書類が法令に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしていないと判断する場合は、前記第１の提案を生成して、前記第２のコンポーネントに送信して、工程を前記第３のフェーズの第７のステップに進め、
    　前記進行役が、前記特許出願書類が法令に定められた形式的要件または手続き的な要件を満たしていると判断する場合は、工程を前記第２のフェーズに進め、
    　前記第２のフェーズは、第１のステップおよび第２のステップを備え、
    　前記第２のフェーズの前記第１のステップにおいて、前記第１のサブコンポーネントは、第２の指示文を作成し、前記第３のコンポーネントに送信し、
    　前記第２の指示文は、前記第１の文献集、前記特許請求の範囲および第２の命令を含み、
    　前記第２の命令は、前記進行役に、前記第１の文献集の中から、前記特許請求の範囲に記載された発明の前記技術的特徴のすべてが記載された文献を探し出させる命令と、文献を見つけた場合に、前記進行役に、前記特許請求の範囲に記載された発明の前記技術的特徴のすべてが文献に記載されていることに基づいて、前記第１の提案を生成させる命令を含み、
    　前記第２のフェーズの前記第２のステップにおいて、前記第３のコンポーネントは、前記第２の指示文を受け付けて、前記大規模言語モデルを用いて、前記進行役に前記特許請求の範囲に記載された発明の前記技術的特徴のすべてが記載された前記文献を探させ、前記進行役が、前記特許請求の範囲に記載された発明の前記技術的特徴のすべてが記載された前記文献を見つけた場合は、前記第１の提案を生成して、前記第２のコンポーネントに送信して、工程を前記第３のフェーズの前記第７のステップに進め、
    　前記進行役が、前記特許請求の範囲に記載された発明の前記技術的特徴のすべてが記載された前記文献を見つけられなかった場合は、工程を前記第３のフェーズに進め、
    　前記第３のフェーズは、第１のステップ乃至第８のステップを備え、
    　前記第３のフェーズの前記第１のステップにおいて、前記第２のサブコンポーネントは、第３の指示文を作成し、前記第３のコンポーネントに送信し、
    　前記第３の指示文は、前記特許請求の範囲、前記第１の文献集および第３の命令を含み、
    　前記第３の命令は、対抗役に、第２の提案を生成させる命令を含み、
    　前記第２の提案は、前記特許請求の範囲に記載された発明が、前記第１の文献集の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができると判断する理由を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第２のステップにおいて、前記第３のコンポーネントは、前記第３の指示文を受け付けて、前記大規模言語モデルを用いて、前記第２の提案を生成して、前記第２のコンポーネントに送信し、
    　前記第３のフェーズの前記第３のステップにおいて、前記第３のサブコンポーネントは、第４の指示文を作成し、前記第３のコンポーネントに送信し、
    　前記第４の指示文は、前記特許請求の範囲、前記第２の文献集および第４の命令を含み、
    　前記第４の命令は、支持役に、第３の提案を生成させる命令を含み、
    　前記第３の提案は、前記特許請求の範囲に記載された発明が、前記第２の文献集の記載に基づいて、当業者が容易に発明することができないと判断する根拠になる技術的課題を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第４のステップにおいて、前記第１のサブコンポーネントは、第５の指示文を作成し、前記第３のコンポーネントに送信し、
    　前記第５の指示文は、前記第２の提案、前記第３の提案および第５の命令を含み、
    　前記第５の命令は、前記進行役に、前記第２の提案が前記第３の提案より妥当であるか否かを判断させる命令と、
    　前記第２の提案が前記第３の提案より妥当であると判断される場合に、前記進行役に、前記第２の提案に基づいて、前記第１の提案を生成させる命令を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第５のステップにおいて、前記第３のコンポーネントは、前記第５の指示文を受け付けて、前記大規模言語モデルを用いて、前記進行役に前記第２の提案より前記第３の提案が妥当であるか否かを判断させ、
    　前記進行役が、前記第２の提案より前記第３の提案が妥当であると判断する場合は、クエリを生成して、前記第２のコンポーネントに送信し、工程を前記第３のフェーズの前記第６のステップに進め、
    　前記第２の提案が前記第３の提案より妥当であると判断する場合は、前記第１の提案を生成して、前記第２のコンポーネントに送信し、工程を前記第３のフェーズの前記第７のステップに進め、
    　前記第３のフェーズの前記第６のステップにおいて、前記第１のサブコンポーネントは、前記クエリを受け付けて、前記第１の文献集を変更して、工程を前記第３のフェーズの前記第１のステップに進め、
    　前記第３のフェーズの前記第７のステップにおいて、前記第２のコンポーネントは、前記第１の提案を受け付けて、前記第１のコンポーネントに送信し、
    　前記第３のフェーズの前記第８のステップにおいて、前記第１のコンポーネントは、前記第１の提案を受け付けて、提供する、情報処理方法。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020240875A1 (ja) * 2019-05-31 2020-12-03 株式会社 ＡＩ Ｓａｍｕｒａｉ 特許文章管理装置、特許文章管理方法、および特許文章管理プログラム

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