WO2026018917A1 - 特許調査支援方法及び特許調査支援システム - Google Patents

特許調査支援方法及び特許調査支援システム

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WO2026018917A1
WO2026018917A1 PCT/JP2025/025730 JP2025025730W WO2026018917A1 WO 2026018917 A1 WO2026018917 A1 WO 2026018917A1 JP 2025025730 W JP2025025730 W JP 2025025730W WO 2026018917 A1 WO2026018917 A1 WO 2026018917A1
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WO
WIPO (PCT)
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text information
search target
technology
target text
search
Prior art date
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Pending
Application number
PCT/JP2025/025730
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English (en)
French (fr)
Inventor
亮太 川村
好二 阿久津
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.)
Shimadzu Corp
Original Assignee
Shimadzu Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shimadzu Corp filed Critical Shimadzu Corp
Publication of WO2026018917A1 publication Critical patent/WO2026018917A1/ja
Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/10—Text processing
    • G06F40/194—Calculation of difference between files
    • 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

  • the present invention relates to a method and system for assisting patent research, particularly patent infringement research.
  • Patent infringement investigations examine whether the structure, configuration, technology, etc. of new products, etc. are included within the scope of claims of existing patents. As is well known, there are a huge number of existing patents whose rights remain valid, so patent infringement investigations, although depending on the technical field, usually involve extracting, or narrowing down, potentially infringing patents from a fairly large number of existing patents, and then closely examining each one to determine whether or not there is an infringement.
  • Non-Patent Document 1 With the rapid advances in artificial intelligence (AI) technology in recent years, AI is also being actively introduced into the field of patent work (see Non-Patent Document 1, etc.). For example, systems have been developed that use AI to create keywords for patent searches, or to extract patents with high similarity based on invention content entered in free-flowing natural language. There have also been attempts to use more general-purpose generative AI for patent searches, rather than AI that uses models specialized for patents. However, according to the inventors' findings, it is difficult to obtain reliable results when using these conventional methods to narrow down patents for patent infringement investigations, and they do not contribute to improving work efficiency.
  • the present invention was made in light of these issues, and its main purpose is to provide a patent research support method and system that can accurately and efficiently extract existing patents that may or may not be infringed by the technology being researched.
  • One aspect of the patent search support method is a patent search support method for supporting an infringement investigation to determine whether a technology to be searched infringes an existing patent, comprising: Using a computer, a first receiving step of receiving search target text information written in the form of patent claims regarding the search target technology; a second receiving step of receiving comparison text information, which is a claim of an existing patent; a determination step of determining the possibility that the search target technology falls within the technical scope of the invention described in the claims of the existing patent by comparing the search target text information received in the first receiving step with the comparison target text information received in the second receiving step using a generation AI; an output step of outputting a determination result obtained by the determination step; This is what is carried out.
  • One aspect of the patent search support system is a computer-based patent search support system that supports an infringement investigation to determine whether a technology to be searched infringes an existing patent, and includes the following steps: a first storage unit storing search target text information written in the form of patent claims for the search target technology; a second storage unit storing at least information identifying each of the one or more existing patents and claims; a determination unit that acquires search target text information from the first storage unit and acquires a claim of one existing patent from the second storage unit as comparison target text information, and uses a generation AI to compare the search target text information with the comparison target text information, thereby determining the possibility that the search target technology falls within the technical scope of the invention described in the claim of the existing patent; an output unit that outputs a determination result by the determination unit; It is equipped with the following.
  • the search target text information written in patent claim format with the comparison target text information, which is the claims of existing patents, rather than the search target technology written in natural language, it is possible to determine whether the search target technology is likely to fall within the technical scope of the invention of the existing patent.
  • This highly accurate determination makes it possible to accurately and efficiently extract existing patents that are likely or highly likely to infringe the search target technology.
  • variations in terminology and language occur, and there is also variation in the terminology and language used in the claims of existing patents themselves.
  • variations can be absorbed by the generative AI, making it possible to obtain highly accurate determination results that eliminate or reduce the influence of such variations.
  • the search target technology written in natural language with the claims of existing patents the corresponding configurations of each become clear, making it possible to obtain highly accurate determination results.
  • text information refers to a wide range of information, including not only data in the text format (with the .txt extension) commonly used in computer systems, but also data in various files containing documents (for example, .docx files used with Microsoft Word, .xlsx files used with Microsoft Excel, and portable document format .pdf files containing text data), as well as data in image files containing documents as images (portable document format .pdf files containing text images, JPEG files, etc.). Furthermore, document information extracted from this variety of text information is referred to as text. Converting various forms of text information into text can be easily performed using existing OCR (Optical Character Recognition/Reader) software or generation AI, so hereinafter, text information and text may sometimes be considered the same thing.
  • OCR Optical Character Recognition/Reader
  • 1 is a block diagram of an example of a patent research support system according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a flowchart showing the steps of work and processing in a patent research support method using the system of this embodiment.
  • the "research target technology" in the above aspect of the present invention may include not only manufactured products, products, and systems, but also various methods such as manufacturing and production methods, work methods, and usage methods. They are not limited to so-called inventions.
  • generative AI here refers to artificial intelligence that generates various types of text based on input data, constraints, or instructions. Such generative AI is called text generation AI or generative AI.
  • text generation AIs include “ChatGPT” provided by Open AI, Inc. (USA), “Copilot” provided by Microsoft, Inc. (USA), “Gemini” provided by Google, Inc. (USA), and “Llama” provided by Meta, Inc. (USA), but are not limited to these.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram of a patent search support system according to this embodiment
  • Fig. 2 is a flowchart showing an example of the procedure for work and processing in a patent infringement search using this patent search support system.
  • this patent research support system includes a terminal 1, a patent database system 3, and a generation AI system 4, all of which are connected to the Internet 2.
  • Terminal 1 is typically a personal computer (PC), and software (computer programs) installed on the PC runs on the PC, and in some cases, also utilizes functions provided by systems (not shown) that exist on the Internet 2 to perform processing in each of the functional blocks described below.
  • PC personal computer
  • software computer programs
  • the patent database system 3 may include databases (systems) that are widely available to the public, such as the patent information platform “J-PlatPat” provided by the National Center for Industrial Property Information and Training, the patent search tool “Patent Public Search” provided by the United States Patent and Trademark Office, and the patent search service "Espacenet” provided by the European Patent Office, as well as various patent information search databases provided by private businesses that are available for a fee, and databases that users have independently accumulated and constructed.
  • the generative AI system 4 may be all or part of a system constructed by a business that provides generative AI services such as those exemplified above.
  • Text generation AI is a model that uses large amounts of web text data available on the Internet as training data, and predicts the word that follows an input word to complete the sentence.
  • "ChatGPT” one of the well-known GPT (Generative Pre-trained Transformer) algorithms, is a model tuned to output appropriate responses to sentences input by the user.
  • the terminal 1 has the following functional blocks: a patent search unit 10, a provisional claim creation support unit 11, an independent claim extraction unit 12, a prompt generation support unit 13, a comparison processing unit 14, a result processing unit 15, and a memory unit 16.
  • the memory unit 16 includes a prompt template storage unit 160, a patent list storage unit 161, a provisional claim storage unit 162, an independent claim storage unit 163, a search results storage unit 164, etc.
  • An input unit 17 and a display unit 18 are connected to the terminal 1 as a user interface.
  • the person in charge creates a patent search query based on the target technology to broadly extract patents related to that target technology.
  • a search query typically combines patent classifications, such as IPC or F-terms, with keywords.
  • the patent search unit 10 accesses the patent database system 3 via the Internet 2 and displays the search query input screen provided by the system 3 on the display unit 18.
  • the patent search unit 10 accesses the patent database system 3 and retrieves patent information matching the search query from the system 3.
  • the patent search unit 10 receives this information, creates a patent list of patents that satisfy the search query, and stores it in the patent list storage unit 161 (Step 1).
  • the patent list created at this point should contain at least information that can identify each patent (typically the patent number), but for accurate determination, it must also contain claims.
  • the patent list may include the full text of each patent's publication (registered publication), or the full text information may be linked to the information in the patent list and stored in a location separate from the patent list.
  • this provisional claim to be searched can, in principle, be in a two-part format: a preamble section that describes elements, etc., that correspond to the conventional art and corresponds to what is called the "preamble" in a general claim, and a characterizing section that corresponds to the new elements.
  • the independent claim extraction unit 12 selects one patent from the patent list, reads the full text of that patent (or the contents of the claims column), and extracts only the independent claims from that text in accordance with predetermined rules.
  • the extracted independent claims are then temporarily stored in the independent claim storage unit 163 (step 3). If one patent includes multiple independent claims, all of those multiple independent claims are extracted and stored.
  • a method for mechanically extracting independent claims from the claims section can be achieved, for example, by using a text manipulation algorithm to exclude claims that contain phrases indicating dependent claims, such as "as described in claim X," in the body of the claim. Note that if the person in charge has limited the scope of the search (category, etc.), it is not necessary to extract all independent claims; only some independent claims, such as devices and methods, may be extracted. Furthermore, in this embodiment, only independent claims are extracted to determine whether the technology under search falls within the technical scope of the inventions described in the independent claims of existing patents; however, independent claims and some or all dependent claims may also be extracted.
  • the person in charge performs a specified operation on the input unit 17 and uses the prompt generation support unit 13 to compare the independent claim extracted in step 3 with the provisional claim to be searched created in step 2, and generate a prompt that requests the generation AI to respond with the results of an evaluation of the likelihood that the technology to be searched falls within the technical scope of the invention described in the independent claim of the existing patent (step 4).
  • This prompt includes two texts to be compared: search target text information containing the provisional claim to be searched, and comparison target text information containing the independent claim of the existing patent.
  • search target text information containing the provisional claim to be searched search target text information containing the provisional claim to be searched
  • comparison target text information containing the independent claim of the existing patent Here is a simple example of a prompt.
  • the person in charge performs a predetermined operation on the input unit 17 and inputs the generated prompt as an instruction to the generation AI system 4 via the comparison processing unit 14 (step 5).
  • the comparison processing unit 14 handles the exchange of information between the user and the system 4, for example, using an API (Application Programming Interface) provided by the generation AI system 4.
  • the prompt is sent to the generation AI system 4 via the Internet 2, and the generation AI system 4 performs an evaluation of the possibility that the technology being investigated falls within the technical scope of the invention described in the independent claim of the existing patent (step 6).
  • the comparison processing unit 14 receives a response to the prompt from the generation AI system 4 (step 7). This response is stored in the search results storage unit 164 in association with information identifying the existing patent.
  • step 8 the person in charge determines whether steps 3 to 7 have been completed for all existing patents listed in the patent list created in step 1 (step 8), and if there are any unprocessed patents (if the determination is "No"), designates one of them as the next patent to be processed and returns to step 3.
  • Steps 3 to 7 are repeatedly executed for each patent on the patent list until the determination is "Yes” in step 8.
  • the generative AI system 4 sends to terminal 1 a response including the results of an assessment of the likelihood that the technology being investigated falls within the technical scope of the invention described in the independent claim of each existing patent listed in the patent list.
  • step 9 If the answer in step 8 is Yes, the person in charge performs a specified operation on the input unit 17, and in response, the result processing unit 15 aggregates the responses for each existing patent from the generation AI system 4 and outputs them as patent search results (step 9).
  • the output format of the patent search results should be able to be specified in advance by the person in charge as appropriate. This output format should preferably include the "basis for judgment.” By outputting the basis for judgment, the person in charge can confirm the validity of the judgment made by the generation AI system 4.
  • the output format specification can be included in the prompt. An example of a prompt in this case is shown below.
  • the generation AI system 4 makes a judgment on each existing patent included in the patent list created by the patent search. However, it is also possible to perform steps 2 to 7 on a single existing patent from the beginning without creating a patent list, and obtain a response from the generation AI system 4 that includes the evaluation results for that existing patent.
  • Patent searches can be performed using conventional methods such as patent classification and keywords.
  • the accuracy of the generation AI system's responses can be improved by excluding elements that represent the effects of the invention, such as the selling points of the target technology, from the text written in claim format. Furthermore, the accuracy of the generation AI system's responses can be improved by excluding ambiguous expressions such as "big" and "small” from the text.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of the conversion process for converting the search target technology into text written in the form of a claim, where the format of the search target provisional claim in FIG. 3 is merely an example.
  • the claim format referred to here is a two-part format consisting of a preamble part explaining the prior art or background art and a feature part listing elements related to the new technology, as shown in Figure 3.
  • a linking part connecting the preamble part and the feature part may be added.
  • the template for the provisional claim to be searched has a preamble section that reads "In (YYY) comprising (A1) is (a1), (A2) is (a2), (A3) is (a3), ...," and a feature section that reads "comprises (B1) is (b1), (B2) is (b2), (B3) is (b3), ...," with a perforated sentence written in it.
  • one or more templates for such provisional claims to be searched are prepared, and in response to a predetermined operation by the person in charge, the provisional claim drafting support unit 11 selects an appropriate template and displays it on the screen of the display unit 18.
  • the person in charge enters appropriate explanations in (A1), (A2), (A3), ... in the preamble section, enters appropriate component names in (a1), (a2), (a3), ..., and enters an apparatus name, etc., in (YYY). Additionally, appropriate explanations are entered for each of the characteristic parts (B1), (B2), (B3), etc., and appropriate component names are entered for each of the parts (b1), (b2), (b3), etc. Of course, explanations such as (A1), (A2), (A3), etc. can be omitted if unnecessary.
  • the person in charge can complete the provisional claim to be searched by filling in the blanks in the template.
  • the text information of the provisional claim to be searched (search target text information) created in this way is saved in the provisional claim storage unit 162 when the person in charge performs a specified operation on the input unit 17.
  • provisional claims to be investigated may be created using another generation AI.
  • technical documents such as specifications or plans may be input into a trained generation AI or a generation AI given predetermined instructions, which may then output provisional claims to be investigated.
  • provisional claims to be investigated may be manually created by an engineer with advanced intellectual property skills, an intellectual property department member, a patent attorney, or the like.
  • new technology simply means something that the developer or other party recognizes as new technology, and it does not have to be an absolutely new technology. For example, a new configuration or added function could be considered new when comparing a company's existing products with the technology being developed. Ideally, the provisional claim to be searched should describe as comprehensively as possible the functions required for the product or method field in which the technology being searched is positioned, but it is difficult to determine how detailed the description should be.
  • the generating AI can understand the field of the product or method in which the technology being searched is positioned, and can expand its understanding of the configurations and functions typically found in that field -- that is, those considered to be within the scope of prior art -- to include areas not explicitly stated in the provisional claim to be searched.
  • the preamble of the claim under investigation could state, "A chromatograph comprising a sample introduction unit for introducing an analytical sample into the device, a column for separating the sample, and a detection unit for detecting the separated sample."
  • a chromatograph comprising a sample introduction unit for introducing an analytical sample into the device, a column for separating the sample, and a detection unit for detecting the separated sample.
  • the generated AI may determine that the flow rate control unit is a different configuration from the technology under investigation.
  • the generated AI can identify a representative device associated with the preamble and infer that the general functions possessed by that representative device should be excluded from the differences.
  • Prompts are instructions or questions directed to a generative AI, and it is well known that prompts are important for obtaining accurate responses.
  • the prompt includes a question requesting a determination of whether the provisional claim under investigation falls within the technical scope of the independent claim of the existing patent.
  • determining whether a patent infringes or not is difficult for anyone other than those highly familiar with intellectual property practices. This is primarily because the process of determining whether or not a patent infringes requires multi-step judgment involving multiple factors, and the thought process for making such a determination is generally not clearly articulated or verbalized.
  • the patent search support method of this embodiment not only requires the input of text information for the independent claims of the existing patent and the provisional claims to be searched, but also generates prompts that include instructions and questions that specify the thought process leading up to an infringement determination. It also provides tools that allow such prompts to be generated easily and reliably.
  • text generation AI it is common for text generation AI to be instructed not to output unnecessary data in order to speed up output, reduce costs, and further reduce energy consumption.
  • generation AI it is preferable for the generation AI to sequentially output the thought results of each study step that makes up the thought process.
  • the ultimate goal is to determine whether the technology under investigation falls within the technical scope of an existing patent, and the accuracy of the determination is improved by outputting the thought results each time each study step that makes up the thought process is performed (i.e., the result of the first study, the result of the second study, ..., a determination of whether it falls within the technical scope).
  • an algorithm called a transformer which is often used in text generation AI, infers text from input and (intermediate) output.
  • the previous consideration results are referenced when performing the next consideration step to make inferences. Therefore, by outputting the thought results of each consideration step, rather than simply outputting the determination result of whether or not something falls within the technical scope, the accuracy of the determination is improved.
  • outputting the thought results of each consideration step does not necessarily improve the accuracy of the determination in any thought process.
  • This method is possible because the inventor discovered that the thought process for determining patent infringement is a sequential thought process in which the thought steps are inseparable. However, in thought processes other than determining whether or not there is patent infringement, the thought steps may be independent of each other. In such cases, it is important to note that the output of the thought results of each consideration step may reduce the accuracy of the determination.
  • Figure 4 shows instructions for the task execution procedure (review procedure) in a prompt for determining the possibility of patent infringement
  • Figure 5 shows instructions for the output format that appear after the task execution procedure instructions in the same prompt.
  • An example of a prompt will be explained in detail with reference to Figures 4 and 5.
  • the instructions at the beginning of the prompt are a brief description of the task to be performed.
  • the task in this case is to output answers to the following instructions with the aim of examining the possibility that the developed technology (the technology being investigated) may infringe on existing patents, so it is sufficient to write that fact.
  • the search target text information created in step 1 is set as the development technology
  • the existing patent is set as the comparison target text information extracted in step 2
  • the search target text information is set as the comparison target text information.
  • Both the search target text information and the comparison target text information are stored in a specified area of the memory unit 16, so such text information can be set by, for example, specifying the file name of the stored text information, reading out the text information, and pasting the text into the sentence of the prompt being created.
  • the text information can be read automatically by specifying a file name, and the text can be inserted into the sentence of the prompt.
  • the instructions for the first review stage are to compare the developed technology with the existing patent, extracting components and processes that are only present in the existing patent as differences, and provide a comprehensive response. Conversely, even if there are components or processes that are only present in the developed technology, they will not be considered differences.
  • This is an instruction to have the generative AI imitate the thought process that, when determining whether something falls within the technical scope, can be determined to be non-infringing if the existing patent contains a configuration that the technology under investigation clearly does not implement.
  • instructions are also added to not consider it a difference if the terms are inclusive of each other.
  • the instruction for the second review stage is an instruction to review whether or not the difference identified in the first review stage disappears according to a predetermined rule, for example, as follows: - Functions and processes that are common in the technical field (product) of the developed technology are not considered differences. -New functions or processes in the technical field (product) of the developed technology are considered differences. - Related terms are considered to be the same (not different) to the extent that their functions are not exceeded.
  • the generating AI will recognize configurations that are not differences as differences.
  • “analytical device” and “measuring instrument” are different terms in the narrow sense.
  • the terms in the claims are interpreted based on the content described in the specification, and in many cases, the difference between the terms “analytical device” and “measuring instrument” does not constitute a difference.
  • the system interprets the terms broadly and prompts the user to examine the differences.
  • it is preferable to also describe in the prompt at least one specific example for each of the cases that are determined to be differences according to the rules and the cases that are not determined to be differences. For example, it is a good idea to describe a specific example such as, "When the target technology is XX (where XX is the product classification), ⁇ is not a difference because XX is a function or configuration that XX generally has.”
  • the instructions for the third review stage are to ask the participant to respond to the significance of each difference if there is one or more components or processes that have been determined to be differences based on the instructions for the second review stage. This is the step in which the technical scope of the differences is determined by identifying the purpose and significance of the identified differences.
  • the technical scope of the configuration extracted as a difference may be determined from the functional description or the description before and after the difference.
  • detection unit can be interpreted as a detection unit that detects various abnormal conditions, but if there are descriptions such as “a sensor that detects temperature” before and after it, then “detection unit” can be interpreted as "a detection unit that detects abnormal conditions based on temperature.”
  • the instructions in the fourth review stage are to reexamine whether or not each difference can truly be considered a difference, if there is one or more components or processes that have been determined to be differences in the instructions in the second review stage. Specifically, for example, it is advisable to reexamine whether or not there is a difference from the following perspectives, and to instruct the person in question to clarify the reasons for that determination. - Determine whether the difference is related to the constituent elements or steps included in the characteristic part of the provisional claim under investigation, rather than the preamble part, and if so, determine that it is not a difference.
  • the characterizing portion of the provisional claim under investigation includes a component that performs "temperature control inside the casing," and the difference (i.e., a component that exists only in the independent claim of the existing patent) is a temperature control method that is different from that implemented in the technology under investigation, then although the control methods are different, both technologies are related to temperature control, and therefore it is advisable to provide an example such as the following, in which the difference is judged to be closely related.
  • the instructions for the final review stage are to review whether the technology under investigation falls within the technical scope of the existing patent based on the review results up to the fourth review stage. Specifically, if there are no differences at the end of the fourth review stage, the instruction is to conclude that it is highly likely to fall within the technical scope; and even if there are differences, if the review in the fourth review stage determines that the differences are related to the components or processes included in the characterizing portions of the provisional claims under investigation, the instruction is to conclude that it is highly likely to fall within the technical scope. On the other hand, if the review in the fourth review stage determines that there are differences that are not clearly related to the components or processes included in the characterizing portions of the provisional claims under investigation, the instruction is to conclude that it is unlikely to fall within the technical scope.
  • the prompt includes instructions for the procedure for executing the task, as described above, followed by instructions for the output format shown in Figure 5.
  • this output format outputs the judgment result of whether the technology under investigation falls within the technical scope of the invention described in the claims of the existing patent, along with the reason for that judgment.
  • it becomes easier for humans to confirm or verify the validity of the judgment result made by the generative AI.
  • it can improve the judgment accuracy of algorithms that infer sentences from both input and output sentences, such as transformer algorithms.
  • the judgment accuracy of the generative AI is high or depending on the application, human reconfirmation is not necessarily required, so outputting the reason for the judgment is not essential.
  • the prompts shown in Figure 5 output the results of each stage, from the first review stage to the final review stage. That is, the first instruction is to output all differences identified in the first review stage.
  • the second instruction is to determine whether or not the differences have disappeared as a result of the reexamination of the differences in the second review stage (i.e., what differences have disappeared and what differences remain), along with an explanation of the reasons for that determination.
  • the third instruction is to explain the significance of each difference examined in the third review stage.
  • the fourth instruction is to determine whether or not the differences are related to the research target technology as a result of the reexamination of the differences in the fourth review stage, along with an explanation of the reasons for that determination.
  • the fifth instruction is to respond with a final determination in the final review stage, whether or not the research target technology is likely to fall within the technical scope of the existing patent, along with the reasons for that determination.
  • this is just one example, and some of the output format instructions at each review stage can be omitted as appropriate.
  • the prompts used here are quite detailed and lengthy. While such prompts could be created by the person in charge each time a patent infringement search is conducted for the technology being searched, this process is cumbersome and time-consuming, and is prone to typographical errors and other operational mistakes. On the other hand, even if the technical fields are different, many of the instructions and questions that should be included in prompts for patent infringement searches are standardized. Therefore, in the patent search system of this embodiment, one or more prompt templates are stored in advance in the prompt template storage unit 160, and during patent searches, the prompt generation support unit 13 uses the prompt templates stored in the prompt template storage unit 160 to support the person in creating prompts.
  • the survey target text information and comparison target text information can be automatically imported from the file with that file name by entering a file name, for example, without having to enter the text itself, and inserted into the text.
  • Other content that the person in charge should enter includes, for example, specific examples of rules to be used in the second review stage and specific examples of relevance to be used in the fourth review stage.
  • general examples can be included in the template, allowing the person in charge to add more appropriate specific examples according to the technical field, etc., as necessary. This significantly reduces the workload of the person in charge of generating prompts.
  • step 5 the comparison processing unit 14 in the terminal 1 inputs the prompt generated in step 4 to the generation AI system 4 using the API provided by the generation AI system 4, requesting an answer.
  • the prompt includes the search target text information and the comparison target text information
  • the processing in step 5 includes the comparison processing unit 14 accepting both the search target text information and the comparison target text information.
  • the API allows you to specify whether or not to refer to the results of the previous review in the next review, i.e., to specify some of the behavior of the context window.
  • confidentiality is guaranteed when the API provided by the system itself is used, but confidentiality may not be guaranteed if the API is not used. This could be an obstacle when aiming to obtain a patent for the technology under investigation.
  • Step 6 The generative AI system 4 compares the search target text information with the comparison target text information according to the given prompts to determine whether the search target technology infringes an existing patent. Because the search target technology is described in the form of a two-part claim consisting of a preamble and a characteristic part, and the prompts are written to lead to a conclusion through the above-mentioned multiple review stages and to output the reason for the judgment, the generative AI system 4 performs the following particularly characteristic processing.
  • text generation AI has the ability to absorb variations in word expressions and terminology through extensive language learning. Therefore, even if the notation of the same component differs between the text information being investigated and the text information being compared, the difference in notation can be absorbed as variation and a determination of difference or match can be made. Furthermore, if the technology being investigated, as described in the provisional claim being investigated, is included in an independent claim of the existing patent, the generation AI will determine that there are no differences. Therefore, even if the independent claim of the existing patent is written using a generic concept of the technology being investigated, it can determine that there are no differences and accurately determine that there is a high possibility of infringement.
  • the method of this embodiment determines whether the difference is "related" to the components and processes included in the characteristic portion of the provisional claim under investigation, thereby reducing the possibility of mistakenly identifying a feature that is generally considered to be included in the technology under investigation as a difference, and preventing potentially infringing existing patents from being overlooked.
  • Figure 6 shows an example of the relationship between the outline descriptions of the provisional claim to be searched (the technology to be searched) and the independent claim of the existing patent and the determination results by the generation AI, based on the above process.
  • the preamble portion of the provisional claim to be searched and the independent claim of the existing patent is written in a very simplified form, and A to G in the characteristic portion below it are each components.
  • elements A, B, and C are common in the characterizing portion of the claim.
  • element D exists only in the independent claim of the existing patent, so element D is extracted as a difference in the first review stage.
  • element D is determined to be a novel function in the product field of the developed technology and unrelated to the characterizing portion of the provisional claim under investigation, it will remain as a difference until the fifth review stage. As a result, it is concluded that it is unlikely to fall within the technical scope of the existing patent.
  • the generative AI system 4 evaluates the possibility of infringement or non-infringement of each existing patent in accordance with the given prompts, for example as described above, and outputs a response.
  • the terminal 1 associates the response output from the generative AI system 4 (for example, the response following the instructions shown in Figure 5) with information identifying the existing patent (usually the patent application number or patent number) and stores it in a pre-specified database.
  • the claims and prompts of the existing patent can also be stored in the same database. This allows the user to reconfirm the generative AI's judgment results at any time.
  • the data fields to be stored may be changed as appropriate, as long as the information identifying the existing patent to be judged and the response from the generation AI are associated and stored in a manner that allows for reference.
  • the format of the database in which these results are stored is not particularly important, but examples include CSV files, spreadsheets such as Microsoft Excel, and databases such as SQL Server.
  • each data field may be stored in a separate database.
  • the patent research support system of this embodiment allows for a simple evaluation of whether the large number of existing patents extracted through a patent search based on the technology being investigated fall within the technical scope of the inventions described in the claims of the existing patents, narrowing down the list to existing patents that may be infringing.
  • This narrowing down process using generative AI eliminates existing patents that are highly unlikely to be infringed by the technology being investigated, while extracting almost all existing patents that may be infringed by the technology being investigated. Therefore, by having the person in charge determine whether the existing patents narrowed down by the system are infringing or not, a patent infringement investigation can be carried out with few omissions and with a reduced burden on the person in charge.
  • One aspect of the patent search support method according to the present invention is a patent search support method for supporting an infringement investigation to determine whether a technology to be searched infringes an existing patent, comprising: Using a computer, a first receiving step of receiving search target text information written in the form of patent claims regarding the search target technology; a second receiving step of receiving comparison text information, which is a claim of an existing patent; a determination step of determining the possibility that the search target technology falls within the technical scope of the invention described in the claims of the existing patent by comparing the search target text information received in the first receiving step with the comparison target text information received in the second receiving step using a generation AI; an output step of outputting a determination result obtained by the determination step; This is what is carried out.
  • One aspect of the patent search support system is a computer-based patent search support system that supports an infringement investigation to determine whether a technology to be searched infringes an existing patent, and includes: a first storage unit storing search target text information written in the form of patent claims for the search target technology; a second storage unit storing at least information identifying each of the one or more existing patents and claims; a determination unit that acquires search target text information from the first storage unit and acquires a claim of one existing patent from the second storage unit as comparison target text information, and uses a generation AI to compare the search target text information with the comparison target text information, thereby determining the possibility that the search target technology falls within the technical scope of the invention described in the claim of the existing patent; an output unit that outputs a determination result by the determination unit; It is equipped with the following.
  • paragraph 2 The patent research support method described in paragraph 2 is the patent research support method described in paragraph 1, wherein the determination step includes multiple steps, and the multiple steps can include a first determination step of comparing the search target text information with the comparison target text information to extract and record differences, and a second determination step of determining the possibility that the differences fall within the technical scope of the invention based on the recorded differences.
  • the patent research support system described in Item 9 is the patent research support system described in Item 8, wherein the judgment unit includes a difference extraction unit that compares the search target text information with the comparison target text information, extracts and records differences, and a main judgment unit that judges the possibility of the text information falling within the technical scope of the invention based on the recorded differences.
  • the patent research support method described in paragraph 2 or the patent research support system described in paragraph 9 clarifies the structural differences between the technology described in the search text information and the technology described in the comparison text information, and then determines whether or not the technology falls within the technical scope of the invention based on those differences, thereby improving the accuracy of the determination. Furthermore, when using generative AI to make a determination, the determination process tends to become a black box, but the method described in paragraph 2 or the system described in paragraph 9 makes it possible to trace the basis for the determination, regardless of whether the determination is that the technology is within the technical scope of the invention or not, making it easy to evaluate the appropriateness of the determination.
  • the patent research support method described in paragraph 3 may be the patent research support method described in paragraph 2, in which the determination step includes a step of outputting the results of at least one step other than the second step.
  • the method described in Section 3 outputs not only the final result of the classification, but also the results of the thinking that goes into the process of the classification. This improves the accuracy of the classification.
  • the patent research support method described in Section 4 is the patent research support method described in Section 1, wherein the search target text information can include a preamble portion indicating components of the prior art that is the premise of the search target technology, and a characteristic portion indicating components that are new in the search target technology.
  • the components described in the preamble can be processed as falling within the category of prior art, narrowing down the components to be compared and improving the accuracy of the determination. Furthermore, since the sentence structures of the two pieces of text information being compared are nearly identical, the comparison becomes easier, leading to improved accuracy of the determination.
  • the patent research support method described in paragraph 5 is the patent research support method described in paragraph 4, wherein the difference is a difference due to the existence of a component only in the comparison target text information,
  • the second determination step it is determined whether the difference is closely related to the characteristic part of the text information being investigated, and if it is determined that it is closely related, it can be concluded that the technology being investigated is likely to fall within the technical scope of the invention described in the claims of the existing patent.
  • the patent research support method described in item 6 is the patent research support method described in any one of items 1 to 5, further comprising a patent extraction step of using a computer to extract a patent list by inputting a search formula created based on the technology to be researched into a database,
  • a patent extraction step of using a computer to extract a patent list by inputting a search formula created based on the technology to be researched into a database
  • comparison text information for existing patents included in the patent list is sequentially received
  • judgment step judgments regarding the invention of the comparison text information received in the second receiving step are sequentially carried out for one piece of search target text information received in the first receiving step.
  • the patent research support method described in Section 6 helps reduce work time, because even when determining the possibility of infringement of a large number of existing patents on a patent list, the provisional claims to be researched only need to be entered into the generation AI once.
  • Section 7 is a patent research support method described in any one of Sections 1 to 6, which further executes a prompt creation step using a computer to create a prompt including questions and/or instructions for the generated AI.
  • a prompt creation step a prepared prompt template can be retrieved from a storage unit and displayed on a display screen, and the prompt can be completed in response to user operations including additions and modifications to the prompt template.
  • the patent research support system described in Item 10 is the patent research support system described in Item 8 or Item 9, further comprising a prompt creation support unit that supports the creation of prompts including questions and/or instructions for the generation AI, and the prompt creation support unit can retrieve prepared prompt templates from the storage unit, display them on the display screen, and complete the prompt in response to user operations including additions and modifications to the prompt templates.
  • the patent search support method described in Item 11 is a patent search support method described in any one of Items 1 to 7, wherein the determination step uses a generation AI to compare the search target text information with the comparison target text information, and if it is determined that a configuration corresponding to a constituent feature described in a claim of the existing patent exists in the search target technology and that the configuration is described in the search target text information as a higher-level concept of the constituent feature, it can be determined that the search target technology neither falls within the technical scope of the invention described in the claim of the existing patent nor does it fall outside the technical scope.
  • the patent search support method described in Section 12 is the patent search support method described in Section 11, and in the output step, the determination result of the determination step can be output together with constituent elements described in the claims of the existing patent, which have a corresponding configuration in the search target technology, and which are determined to be expressed in the search target text information as a superordinate concept of the constituent elements.
  • the patent search support method described in Section 13 is the patent search support method described in Section 11 or 12, wherein the determination step uses generation AI to compare the search target text information with the comparison target text information, and if a configuration corresponding to one constituent element described in a claim of the existing patent exists in the search target technology and a configuration corresponding to another constituent element does not exist in the search target technology, and it is determined that the configuration is expressed in the search target text information as a higher-level concept of the constituent element, it can be determined that the search target technology does not fall within the technical scope of the invention described in the claim of the existing patent.
  • Section 14 The patent research support method described in Section 14 is a patent research support method described in any one of Sections 1 to 13, in which the generative AI model is used as an inference model.
  • the inference model can accurately determine superordinate and subordinate concepts, whereas the non-inference model often produced erroneous results. This makes it possible to achieve an extremely high level of accuracy in the determination step.

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Abstract

本発明に係る特許調査支援方法は、調査対象技術が既存の特許を侵害するか否かの侵害調査を支援するための特許調査支援方法であって、コンピュータを用いて、調査対象技術について特許の請求項の形式で以て表記された調査対象テキスト情報を受け付ける第１受付けステップ（S5）と、既存特許の請求項である比較対象テキスト情報を受け付ける第２受付けステップ（S5）と、生成ＡＩを使用し、調査対象テキスト情報と比較対象テキスト情報とを比較することで、調査対象技術が既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属する可能性を判定する判定ステップ（S6-S7）と、判定ステップによる判定結果を出力する出力ステップ（S9）と、を実行するものである。

Description

特許調査支援方法及び特許調査支援システム
　本発明は、特許調査、特に特許侵害調査を支援する方法及びシステムに関する。
　企業が新製品や新技術を市場に投入したあとに、他社が保有する特許権等を侵害していることが判明した場合、その企業は大きな損失を被る可能性がある。そうしたリスクを回避するには、新製品の開発や設計の初期の段階で、或いは遅くても新製品や新技術を市場に投入する前の段階で、その新製品・新技術が他社の保有する特許権を侵害していないかどうかの調査、即ち特許侵害調査を行うことが重要である。
　特許侵害調査は、新製品等における構造、構成、技術などが既存の特許の特許請求の範囲に含まれるか否かを調べるものである。よく知られているように、権利が維持されている既存特許の数は膨大であるから、特許侵害調査では、技術分野に依るものの、通常、かなり多くの数の既存特許の中から侵害の可能性のあるものを抽出し、つまりは絞込み、その後、１件１件、侵害の有無を詳細に調べるような作業が行われる。
安藤　俊幸、「機械学習を用いた効率的な特許調査方法　－AI調査ツール活用のためのデータサイエンスベースの特許調査－」、日本特許情報機構、［Ｏｎｌｉｎｅ］、［２０２５年７月１７日検索］、インターネット＜URL: https://japio.or.jp/00yearbook/files/2016book/16_2_10.pdf＞
　膨大な数の特許の中から、目的とする技術分野の特許を抽出する際には、一般に、国際特許分類（ＩＰＣ）や日本の特許分類（Ｆタームと呼ばれる）等が用いられる。但し、そうした分類を利用して絞込みを行っても、通常、例えば数十～数百件、場合によっては千件を超える特許が残る。従来一般的な特許侵害調査では、そうした多数の特許について各特許に係る特許請求の範囲の記載と、自然文で表記された調査対象技術とを人間が読んで比較することで、その調査対象技術が既存特許の特許請求の範囲に記載された発明の技術的範囲に属する可能性があるか否かを判定していた。しかしながら、こうした作業の負担は非常に大きく時間も掛かるため、作業の効率改善は従前より強く要望されていた。
　近年の人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）技術の急速な進展に伴い、特許業務の分野にもＡＩが盛んに導入されつつある（非特許文献１等参照）。例えば、ＡＩを利用して、特許検索用のキーワードを作成したり、自由に記載される自然文で入力された発明内容に基いて類似度が高い特許を抽出したりするシステムが開発されている。また、特許に特化したモデルを用いたＡＩではなく、より汎用的である生成ＡＩを特許検索等に利用する試みもなされている。しかしながら、本発明者らの知見によれば、こうした従前の方法で特許侵害調査のための特許の絞込み作業を行っても、信頼に足るような結果を得ることは難しく、作業効率の改善に資するものではなかった。
　本発明はこうした課題に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、調査対象技術が侵害している可能性がある又は可能性が高い既存の特許を精度良く且つ効率的に抽出することができる特許調査支援方法及びシステムを提供することである。
　本発明に係る特許調査支援方法の一態様は、調査対象技術が既存の特許を侵害するか否かの侵害調査を支援するための特許調査支援方法であって、
　コンピュータを用いて、
　前記調査対象技術について特許の請求項の形式で以て表記された調査対象テキスト情報を受け付ける第１受付けステップと、
　既存特許の請求項である比較対象テキスト情報を受け付ける第２受付けステップと、
　生成ＡＩを使用し、前記第１受付けステップで受け付けられた調査対象テキスト情報と前記第２受付けステップで受け付けられた比較対象テキスト情報とを比較することで、前記調査対象技術が前記既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属する可能性を判定する判定ステップと、
　前記判定ステップによる判定結果を出力する出力ステップと、
　を実行するものである。
　本発明に係る特許調査支援システムの一態様は、調査対象技術が既存の特許を侵害するか否かの侵害調査を支援する、コンピュータを用いた特許調査支援システムであって、
　前記調査対象技術について特許の請求項の形式で以て表記された調査対象テキスト情報が格納された第１記憶部と、
　一又は複数の既存特許について少なくとも各特許を特定する情報及び請求項が格納された第２記憶部と、
　前記第１記憶部から調査対象テキスト情報を取得するとともに、前記第２記憶部から一つの既存特許の請求項を比較対象テキスト情報として取得し、生成ＡＩを使用して、調査対象テキスト情報と前記比較対象テキスト情報とを比較することで、前記調査対象技術が前記既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属する可能性を判定する判定部と、
　前記判定部による判定結果を出力する出力部と、
　を備えるものである。
　本発明によれば、自然文で記載された調査対象技術ではなく、特許の請求項の形式で以て表記された調査対象テキスト情報と既存特許の請求項である比較対象テキスト情報とを比較することで、調査対象技術が既存特許の発明の技術的範囲に含まれる可能性があるか否かが判定されるため、その判定の精度が高く、調査対象技術が権利侵害している可能性がある又は高い既存の特許を、精度良く且つ効率的に抽出することができる。また、自然文で記載された調査対象技術を特許の請求項形式に書き換える際に、用語や言語の揺らぎが発生し、既存特許の請求項自体にも使用する用語や言語の揺らぎが存在するが、そうした揺らぎを生成ＡＩにより吸収することができるため、そうした揺らぎの影響を排除又は軽減した精度の高い判定結果を得ることができる。また、自然文で記載された調査対象技術と既存特許の請求項を比較するに際し、それぞれの対応する構成が明確になるため、精度の高い判定結果を得ることができる。
　なお、本明細書における「テキスト情報」とは、コンピュータシステムで一般的に使用されるテキスト形式（拡張子が.txt）のデータのみならず、文書を含む様々なファイル（たとえば、マイクロソフト・ワードで用いられる.docxファイル、マイクロソフト・エクセルで用いられる.xlsxファイル、文字データを含むポータブル・ドキュメント・フォーマット.pdfファイル等）によるデータ、更には、文書を画像として含む画像ファイル（文字画像を含むポータブル・ドキュメント・フォーマット.pdfファイル、JPEGファイル等）によるデータを含む広い情報を指す。また、これら様々なテキスト情報から抽出した文書の情報をテキストという。様々な形式のテキスト情報からテキストに変換することは既存のＯＣＲ（Optical Character Recognition/Reader、光学的文字認識）ソフトや生成ＡＩを用いて容易に行うことができるため、以下、テキスト情報とテキストとを同一視する場合がある。
本発明の一実施形態である特許調査支援システムの一例のブロック構成図。 本実施形態のシステムを用いた特許調査支援方法における作業及び処理の手順を示すフローチャート。 調査対象技術についての変換処理作業の説明図。 生成ＡＩに入力するプロンプトにおける質問の一例を示す図。 生成ＡＩに入力するプロンプトにおける出力形式の指示の一例を示す図。 調査対象仮請求項と既存特許の独立請求項の概略的な記載と生成ＡＩによる判定結果との関係についての一例を示す図。
　　［上記態様の補足説明］
　本発明の上記態様における「調査対象技術」は、製造物（製品）や製作物、システムのほか、製造・生産方法、作業方法、使用方法など各種の方法を含み得る。それらは、いわゆる発明に該当するものに限らない。
　また、ここでいう「既存の特許」とは、権利化されている特許（つまりは特許公報が発行されている特許）のほか、権利化されていない、公開公報のみが発行されている特許も含む。また、特許以外に、実用新案も含む。
　また、ここでいう「生成ＡＩ」とは、入力されたデータや制約条件、又は指示等に基いて、様々な種類のテキストを生成する人工知能である。このような生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ、又は生成系ＡＩと呼ばれる。現時点で広く知られているテキスト生成ＡＩとしては、米国Open AI社が提供している「ChatGPT」、米国Microsoft社が提供している「Copilot」、米国Google社が提供している「Gemini」、米国Meta社が提供している「Llama」などがあるが、これらに限るものではない。
　以下、本発明に係る特許調査支援方法及びシステムの一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
　　［システム構成］
　図１は、本実施形態の特許調査支援システムの概略ブロック構成図である。図２は、この特許調査支援システムを用いた特許侵害調査における作業及び処理の手順の一例を示すフローチャートである。
　図１に示すように、本特許調査支援システムは、いずれもインターネット２に接続された、端末１、特許データベースシステム３、生成ＡＩシステム４、を含む。端末１は典型的にはパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であり、該ＰＣにインストールされたソフトウェア（コンピュータプログラム）が該ＰＣ上で動作することで、さらには、場合によっては、インターネット２上に存在する図示しないシステムが提供する機能をも利用して、後述する各機能ブロックにおける処理を実行する。
　特許データベースシステム３は、例えば日本の独立行政法人工業所有権情報・研修館が提供している特許情報プラットフォーム「J-PlatPat」、米国特許商標庁が提供している特許検索ツール「Patent Public Search」、欧州特許庁が提供している特許検索サービス「Espacenet」などの一般に広く利用可能であるデータベース（システム）のほか、有料で利用可能である、民間事業者が提供する各種の特許情報検索用のデータベースや、ユーザが独自に蓄積・構築したデータベースを含み得る。また、生成ＡＩシステム４は、上で例示したような生成ＡＩサービスを提供する事業者が構築しているシステムの全体又は一部であり得る。
　ここで使用している生成ＡＩは、一般にテキスト生成ＡＩと呼ばれるものである。テキスト生成ＡＩとは、インターネット上に存在する大量のＷｅｂテキストデータ等を学習データとし、入力された単語に続く単語を推測して文章を完成させるモデルである。よく知られているＧＰＴ（Generative Pre-trained Transformer）アルゴリズムの一つである「ＣｈａｔＧＰＴ」は、ユーザにより入力された文章に対して適切な回答を出力するようにチューニングされたモデルである。
　端末１は、機能ブロックとして、特許検索部１０、仮請求項作成支援部１１、独立請求項抽出部１２、プロンプト生成支援部１３、比較処理部１４、結果処理部１５、記憶部１６を備え、記憶部１６は、プロンプトテンプレート格納部１６０、特許リスト保存部１６１、仮請求項記憶部１６２、独立請求項記憶部１６３、調査結果保存部１６４などを含む。この端末１には、ユーザインターフェイスとしての入力部１７、及び表示部１８が接続されている。
　　［特許調査の作業・処理の手順の概略］
　次に、上記システムを利用して特許侵害調査を行う際の、作業及び処理の手順の一例を概略的に説明する。ここでは一例として、調査対象技術は、或る企業が新たに開発した又は開発しようとしている技術や製品の内容を記述した自然文による文章である。
　まず、担当者（ユーザ）は、調査対象技術に基いて、その調査対象技術に関連する特許を広く抽出するための特許の検索式を作成する。検索式は、典型的には、ＩＰＣやＦタームなどの特許分類とキーワードとを組み合わせたものである。そして、担当者が入力部１７で所定の操作を行うと、特許検索部１０はインターネット２を介して特許データベースシステム３にアクセスし、該システム３が提供する検索式の入力画面を表示部１８に表示する。担当者がこの入力画面において検索式を入力して検索実行を指示すると、特許検索部１０が特許データベースシステム３にアクセスし、該システム３から、検索式に適合する特許の情報を取得する。侵害予防の観点で検索する場合には、高リスク案件が検索から漏れないように、数百～数万件以上の案件を取得する。特許検索部１０はこの情報を受けて、検索式を満たす特許の一覧である特許リストを作成し、特許リスト保存部１６１に保存する（ステップ１）。
　適宜データベースシステム３にアクセス可能であって必要な情報を取得可能であれば、この時点において作成される特許リストは、少なくとも各特許を特定可能な事項（典型的には特許番号）を含むものであればよいが、精度の高い判定のためには請求項が含まれている必要がある。勿論、特許リストは各特許の公開公報（登録公報）の全文を含んでいてもよいし、特許リスト中の情報と紐付けて特許リストとは別の場所に全文の情報が保存されていてもよい。
　次に、担当者は、仮請求項作成支援部１１を利用して、上記の調査対象技術を、特許の請求項形式で記述した調査対象仮請求項を作成し、仮請求項記憶部１６２に保存する（ステップ２）。詳しくは後述するが、本実施形態においては、この調査対象仮請求項は、原則として、従来技術に相当する構成要素等を記載した、一般的な請求項でいうところの「おいて書き」に対応するプリアンブル部分と、新規の構成要素に対応する特徴部分との２パート形式とすることができる。
　次に、担当者が入力部１７で所定の操作を行うと、独立請求項抽出部１２は、特許リストから１件の特許を選択し、該特許の全文（又は特許請求の範囲の欄の内容）のテキストを読み込み、その中から所定の規則に則って独立請求項のみを抽出する。そして、抽出した独立請求項を一時的に独立請求項記憶部１６３に記憶する（ステップ３）。１件の特許が複数の独立請求項を含む場合には、その複数の独立請求項を全て抽出して記憶する。
　特許請求の範囲の欄の記載から独立請求項を機械的に抽出する方法としては、例えば、テキスト操作アルゴリズムを用いて、請求項の本文に、「請求項○に記載の」等の従属請求項を表す文言が記載されている請求項を除外するなどによって実現され得る。なお、担当者が調査範囲（カテゴリなど）を限定している場合には独立請求項の全てを抽出する必要はなく、装置や方法など一部の独立請求項のみを抽出してもよい。また、本実施形態では、調査対象技術の、既存特許の独立請求項に記載された発明の技術的範囲に対する属否を判定するために独立請求項のみ抽出するが、独立請求項と、従属請求項の一部又は全部を抽出してもよい。
　次に、担当者は入力部１７で所定の操作を行い、プロンプト生成支援部１３を利用して、ステップ３において抽出した独立請求項と、ステップ２において作成された調査対象仮請求項とを対比し、調査対象技術が既存特許の独立請求項に記載された発明の技術的範囲に属する可能性を評価した結果を回答するように生成ＡＩに要求するプロンプトを生成する（ステップ４）。このプロンプトは、比較すべき二つのテキスト、即ち、調査対象仮請求項が記載された調査対象テキスト情報と、既存特許の独立請求項が記載された比較対象テキスト情報と、を含む。ここで、プロンプトの簡単な一例を挙げる。
　　＜プロンプトの一例＞
｛＃　調査対象技術｝が｛＃　既存特許｝の技術的範囲に属するかどうかを回答してください。
＃　調査対象技術
　　装置であって、
　　Ａを備え、
　　Ｂを備える前記装置において、
　　Ｃを備えることを特徴とする装置。
＃　既存特許
　　装置であって、
　　Ｘを備え、
　　Ｙを備える前記装置において、
　　Ｚを備えることを特徴とする装置。
　次いで担当者は、入力部１７で所定の操作を行い、比較処理部１４を通して、生成されたプロンプトを生成ＡＩシステム４に与える指示として入力する（ステップ５）。比較処理部１４は、例えば生成ＡＩシステム４から提供されるＡＰＩ（Application Programming Interface）を利用して、ユーザとシステム４との間の情報のやり取りを司るものである。プロンプトはインターネット２を通して生成ＡＩシステム４に送られ、生成ＡＩシステム４は、調査対象技術が既存特許の独立請求項に記載された発明の技術的範囲に属する可能性についての評価を実行する（ステップ６）。そして、比較処理部１４は、プロンプトに対する生成ＡＩシステム４からの回答を受領する（ステップ７）。この回答は、既存特許を特定する情報に対応付けて調査結果保存部１６４に保存される。
　次に、担当者は、ステップ１において作成された特許リストにリストアップされている全ての既存特許についてステップ３～７の処理が終了したか否かを判定し（ステップ８）、未処理の特許があれば（「Ｎｏ」と判定された場合）、そのうちの一つを次の処理対象として指定したうえでステップ３へと戻る。ステップ８においてＹｅｓと判定されるまで、特許リストの各特許についてステップ３～７の処理が繰り返し実行される。この結果として、生成ＡＩシステム４は、特許リストにリストアップされている既存特許の各々について、調査対象技術がその既存特許の独立請求項に記載された発明の技術的範囲に属する可能性の評価結果を含む回答を端末１に送る。
　なお、上記繰り返し処理はプログラムにより逐次的に実行されることが望ましい。それは例えば、特許リストに含まれる既存特許の独立請求項を参照するよう生成ＡＩに指示するコマンドをプロンプトに組み込むことで実現され得る。この場合、担当者の作業は、調査対象技術を請求項の形式で準備するのみに単純化することができる。
　ステップ８においてＹｅｓと判定されると、担当者が入力部１７で所定の操作を行い、これを受けて結果処理部１５は、生成ＡＩシステム４からの各既存特許についての回答を集約して特許調査結果として出力する（ステップ９）。特許調査結果の出力形式は、予め担当者が適宜に指定できるようにしておくとよい。この出力形式には、「判断の根拠」が含まれているとよい。判断の根拠が出力されることで、担当者は生成ＡＩシステム４による判定の妥当性を確認することができる。出力形式の指定はプロンプトに含めるようにすることができる。その場合のプロンプトの一例を示す。
　　＜出力形式を含むプロンプトの一例＞
｛＃　調査対象技術｝が｛＃　既存特許｝の技術的範囲に属するかどうかを回答してください。
＃　調査対象技術
　　装置であって、
　　Ａを備え、
　　Ｂを備える前記装置において、
　　Ｃを備えることを特徴とする装置。
＃　既存特許
　　装置であって、
　　Ｘを備え、
　　Ｙを備える前記装置において、
　　Ｚを備えることを特徴とする装置。
＃　出力形式
　- 技術的範囲の属否を回答する。
　- 技術的範囲の属否の根拠を回答する。
　なお、上記説明では、特許検索により作成された特許リストに含まれる既存特許の各々について生成ＡＩシステム４による判定を行うこととしたが、特許リストを作成することなく、当初より単一の既存特許についてステップ２～７の処理を行い、その既存特許に対する評価結果を含む回答を生成ＡＩシステム４から取得するようにしてもよい。
　　［各ステップにおける処理の詳細説明］
　次に、図２に示したフローにおける各ステップの処理について詳述する。
　　＜ステップ１＞
　特許検索は従来から行われている特許分類やキーワード等を用いた一般的な手法を用いることができる。
　　＜ステップ２＞
　本願発明者の検討によれば、調査対象技術と既存特許の請求項との比較を生成ＡＩに実施させる場合に、調査対象技術を自然文のままでなく、請求項の形式で表記し直した（又は変換した）テキストを生成ＡＩシステムに入力することは、該生成ＡＩシステムから精度の高い回答を得るうえで非常に重要である。回答の精度向上の理由は、比較すべき既存特許と調査対象技術とが同じ文章構造となるためであると推測し得る。また、請求項の形式で表記されたテキストには、技術的意義を奏する構成が記載されていることが望ましい。例えば、調査対象技術が機械である場合には部品や装置の構造、配置、機能などが、調査対象技術がプロセスである場合には、各ステップやその手順などが、調査対象技術が化学物質である場合には成分や化学的組成などが構成に相当する。調査対象技術のセールスポイントなどの発明の効果に当たる要素は請求項の形式で表記されたテキストに含めないことで、生成ＡＩシステムの回答精度を高めることができる。また、大きい、小さいなどの曖昧な表現を前記テキストに含めないことによって、生成ＡＩシステムの回答精度を高めることができる。
　図３は、調査対象技術を請求項の形式で表記したテキストに変換する変換処理作業の説明図である。但し、図３中の調査対象仮請求項の形式は、単なる一例である。
　ここでいう請求項の形式とは、図３に示すように、従来技術や背景技術を説明するプリアンブル部分と、新規技術に関する構成要素を列挙した特徴部分との、２パート形式のことである。また他の実施例として、プリアンブル部分と特徴部分とを繋ぐ連結部分を加えてもよい。
　図３の例では、調査対象仮請求項のテンプレートとして、プリアンブル部分に「（Ａ１）である（ａ１）、（Ａ２）である（ａ２）、（Ａ３）である（ａ３）、…を具備する（ＹＹＹ）において、」と記載され、特徴部分に「（Ｂ１）である（ｂ１）、（Ｂ２）である（ｂ２）、（Ｂ３）である（ｂ３）、…、を備える」と記載された穴あき文章が表記されている。例えば、こうした調査対象仮請求項のテンプレートを一又は複数用意しておき、担当者による所定の操作を受けて仮請求項作成支援部１１は、適宜のテンプレートを選択して表示部１８の画面上に表示する。そして、調査対象技術を記載した自然文を読んだ担当者は、プリアンブル部分における（Ａ１）、（Ａ２）、（Ａ３）、…にそれぞれ適宜の説明を記入し、（ａ１）、（ａ２）、（ａ３）、…にそれぞれ適宜の構成要素名を記入し、（ＹＹＹ）に装置名称等を記入する。また、特徴部分における（Ｂ１）、（Ｂ２）、（Ｂ３）、…にもそれぞれ適宜の説明を記入し、（ｂ１）、（ｂ２）、（ｂ３）、…にもそれぞれ適宜の構成要素名を記入する。勿論、不要な場合には、（Ａ１）、（Ａ２）、（Ａ３）などの説明は省くことができる。こうして、担当者は、テンプレートに穴埋め作業を行うことによって、調査対象仮請求項を完成させることができる。こうして作成された調査対象仮請求項のテキスト情報（調査対象テキスト情報）は、担当者が入力部１７で所定の操作を行うと、仮請求項記憶部１６２に保存される。
　調査対象技術の内容や分野によっては、構成要素名及びその説明ではなく、処理の内容と工程名などを用いた方が仮請求項を作成し易い場合もあるから、穴あき文章が異なる複数のテンプレートを用意しておくとよい。
　また、他の実施例として、他の生成ＡＩを用いることで調査対象仮請求項を作成してもよい。例えば、学習させた生成ＡＩ又は所定の指示を与えられた生成ＡＩに仕様書や計画書などの技術文章を入力することで、調査対象仮請求項を出力させてもよい。さらに他の実施例として、知財スキルの高い技術者や、知的財産部員、弁理士などが調査対象仮請求項を手動で作成してもよい。
　なお、ここでいう「新規技術」とは、あくまでも開発者等が新規技術であると認識しているものであって、それが絶対的な新規技術に相当するものである必要はなく、例えば自社の従来製品と今回開発する調査対象技術とを比較して新規である構成や追加した機能を新規技術としてもよい。また本来であれば、この調査対象仮請求項には、調査対象技術が位置付けられている製品や方法の分野において必要な機能をできるだけ網羅的に記載することが好ましいものの、どの程度まで詳細に記載する必要があるのかの判断は難しい。しかしながら、製品や方法が属する分野と、製品や方法が有する一般的な構成や処理をプリアンブル部分として明示することによって、生成ＡＩは、調査対象技術が位置付けられる製品や方法の分野を理解し、その分野において通常備えられている、つまり従来技術の範囲として捉えられる構成や機能を、調査対象仮請求項に明示されていない範囲まで広げて把握するという効果を奏する。
　例えば、調査対象技術が液体クロマトグラフである場合、調査対象請求項のプリアンブル部分に「クロマトグラフであって、分析試料を装置に導入する試料導入部と、前記試料を分離するカラムと、前記分離された試料を検出する検出部を備え・・・」と記載することができる。この場合、既存特許の独立請求項に「カラムを通過する試料の流速を制御する制御部」という構成が記載されていると、生成ＡＩは、その流速の制御部を調査対象技術とは相違する構成であると判定してしまう可能性がある。しかしながら、本実施形態では、プリアンブル部分において液体クロマトグラフの一般的な構成を明示することによって、生成ＡＩは、そのプリアンブル部分から連想される代表的装置を特定し、その代表的装置が備えている一般的な機能を相違点から除外するように推論する。
　　＜ステップ３＞
　特許公報等の中から独立請求項を抽出するのは、比較的容易である。即ち、原則として、特許請求の範囲に記載されている請求項の中で、本文中に「～請求項〇に記載の～」との記載がない請求項を抽出すればよい。従って、独立請求項抽出部１２は、特許公報における特許請求の範囲の欄から請求項を抽出したあと、「請求項〇に記載の～」との記載がない請求項を抽出することにより、概ね独立請求項を抽出することができる。なお、この作業は比較的簡単な作業であるため、担当者が手作業で行ってもよく、既存のテキスト操作アルゴリズムによるプログラムで実現してもよい。抽出された独立請求項のテキスト情報（比較対象テキスト情報）は、特許リスト保存部１６１に保存される。
　　＜ステップ４＞
　プロンプトは生成ＡＩに対する指示や質問であり、精度の高い回答を得るにはプロンプトが重要であることはよく知られている。ここでは、プロンプトは、調査対象仮請求項が既存特許の独立請求項の技術的範囲に属するか否かを判定することを要求する質問文を含む。一般に、特許侵害有無の判断は、知的財産関係の実務にかなり精通した人でないと難しい。その主たる理由は、最終的に侵害の有無を判断する段階に至るまでに、複数の要因が絡んだ多段階的な判断を要するためであり、且つその判断のための思考プロセスが一般に明確化、言語化されていないことによる。こうしたことから、たとえインターネット上の知識を集合知として学習させた生成ＡＩであるとしても、その生成ＡＩを利用して特許侵害の可能性を判定する場合、単に、例えば「ＡとＢを比較して特許侵害の有無を回答しろ」というプロンプトを作成しただけでは、妥当な判定結果を得ることは期待できない。
　これに対し、本実施形態の特許調査支援方法では、既存特許の独立請求項及び調査対象仮請求項のテキスト情報をそれぞれ入力するのに加え、侵害判断を下すまでの思考プロセスを具体化した指示や質問を含むようなプロンプトを生成している。また、そうしたプロンプトを容易且つ確実に生成できるようなツールも併せて提供している。
　なお、テキスト生成ＡＩに対しては、出力を高速化するため、コストを抑えるため、さらには消費エネルギを少なくするため、といった理由により、余計な出力をしないように指示するのが一般的である。しかしながら、本実施形態では、思考プロセスを構成する各検討手順の思考結果を逐次、生成ＡＩから出力させるのが好適である。本実施形態のシステムにおいては、調査対象技術が既存特許の技術的範囲に属するかどうかの判定を行うことが最終的な目的であるが、思考プロセスを構成する各検討手順を実施する度に思考結果が出力される（即ち、第１検討の結果、第２検討の結果、・・・、技術的範囲の属否判定）ことによって判定精度が向上する。
　その理由は次の通りである。テキスト生成ＡＩに多く用いられているトランスフォーマ（transformer）と呼ばれるアルゴリズムは、入力と（途中の）出力から文章を推定するアルゴリズムであり、途中の出力に各検討結果を含めることで、次の検討手順を実施する際にこれまでの検討結果を参照したうえで推論を実施する。従って、単に技術的範囲の属否の判定結果のみを出力させるのではなく、各検討手順の思考結果を出力させることで、判定精度が向上する。但し、各検討手順の思考結果を出力させた場合に、いかなる思考プロセスにおいても判定精度が向上するというわけではない。本発明者が、特許の侵害判断の思考プロセスは検討手順が不可分なシーケンシャルな思考プロセスであるという点を発見したからこそ本手法を用いることができるのであって、特許侵害の有無の判断以外の思考プロセスでは検討手順がそれぞれ独立している場合もあり、その場合は、各検討手順の思考結果の出力が判定精度を下げてしまうおそれがあることに注意を要する。
　図４は、特許侵害の可能性を判定するためのプロンプトにおけるタスク実行手順（検討手順）の指示を示す図、図５は同じプロンプトにおいてタスク実行手順の指示のあとに記載される出力形式の指示を示す図である。図４、図５に従ってプロンプトの一例を具体的に説明する。
　プロンプトの冒頭における指示は、実行すべきタスクの概略説明である。ここでいうタスクは、開発技術（調査対象技術）が既存特許の侵害の可能性を検討することを目的として、以下の指示に対する回答を出力することであるから、その旨を記載すればよい。
　次に、開発技術として、ステップ１で作成された調査対象テキスト情報が、既存特許として、ステップ２で抽出された比較対象テキスト情報が、それぞれプロンプトに設定される。調査対象テキスト情報及び比較対象テキスト情報は共に記憶部１６の所定領域に保存されているから、例えば、保存されているテキスト情報のファイル名等を指定することで、それらテキスト情報を読み出し、作成中のプロンプトの文中にテキストを貼り付ける作業を行うことで、そうしたテキスト情報が設定されるようにしてもよい。或いは、後述するように、ファイル名を指定して自動的にテキスト情報が読み出され、プロンプトの文中にテキストが差し込まれるようにしてもよい。
　第１検討段階の指示は、開発技術と既存特許とを比較して、既存特許のみが備える構成要素や工程を相違点として抽出して網羅的に回答する旨の指示である。逆に言えば、開発技術のみが備える構成要素や工程があったとしても、それは相違点としてはみなさない。これは、技術的範囲の属否判断において、調査対象技術が明らかに実施しない構成が既存特許にある場合には非抵触であると判断できる、という思考プロセスを生成ＡＩに模倣させるための指示である。また、相違点であるか否かを判断する際に、その用語自体の差異のみに囚われると、実質的な相違点ではないのに相違点であると誤って認識してしまう可能性があるから、用語同士が包含関係にある場合には相違点としない旨の指示も加えるものとする。
　第２検討段階の指示は、上記第１検討段階で挙げられた相違点が存在する場合に、所定のルールに従ってその相違点が消滅するか否かを検討する旨の指示である。所定のルールとして、例えば次のようなものを挙げることができる。
　・開発技術の技術分野（製品）において一般的である機能や工程は、相違点としない。
　・開発技術の技術分野（製品）において目新しい機能や工程は、相違点とする。
　・用語が持つ機能を逸脱しない範囲で、関連する用語は同一であるとみなす（相違点としない）。
　この第２検討段階を実施しない場合、生成ＡＩは相違点といえない構成を相違点として認定してしまう。例えば「分析装置」と「計測機器」とは狭義においては異なる用語である。しかしながら、請求項に記載の用語は明細書に記載された内容に基いて解釈され、多くの場合、「分析装置」と「計測機器」の用語の違いは相違点とならない。このようなケースに対応するために、用語を広く解釈し、相違点を吟味させている。
　なお、上記のようなルールをプロンプトに記載するだけでなく、そのルールに従って相違点と判断するケース及び相違点であると判断しないケースについて、具体的な例をそれぞれ一つ以上、プロンプトに記載しておくことが好ましい。即ち、例えば、「対象技術が〇〇（ここで〇〇は製品の分類）であるとき、△△は〇〇が一般的に有する機能又は構成であるため、△△は相違点ではない。」といった具体例を記載するとよい。
　第３検討段階の指示は、第２検討段階の指示によって相違点と判断された構成要素、工程が一つ以上ある場合に、その各相違点についての意義をそれぞれ回答させる旨の指示である。これは、認定された相違点の目的や意義を特定することで、相違点の技術的範囲を認定するステップである。相違点として抜き出された構成は、機能的な記載や、相違点の前後の記載から技術的範囲を認定できる場合がある。例えば、「・センサに基づき異常状態を検出する検出部と」という記載があった場合、その中の「検出部」という用語は様々な異常状態を検出する検出部であるものと解釈できるが、その前後に「・温度を検出するセンサと」という記載があった場合には、「検出部」は「温度に基いて異常状態を検出する検出部」であるものと解釈できる。
　第４検討段階の指示は、第２検討段階の指示によって相違点と判断された構成要素や工程が一つ以上ある場合に、各相違点が真に相違点といえるか否かの再検討を行う旨の指示である。具体的には例えば、次のような観点で相違点であるか否かの再検討を行うとともに、その判断の理由を明確化するように指示するとよい。
　・相違点が調査対象仮請求項のプリアンブル部分ではなく特徴部分に含まれる構成要素や工程と関連するか否かを判断し、関連する場合には相違点ではないと判断する。
　・相違点と調査対象仮請求項の特徴部分に含まれる構成要素や工程との関連性を判断する際に、第３検討段階において得られた相違点の意義とその構成要素や工程の意義との共通性を判断材料の一つとする。
　上述の通り、調査対象技術を請求項の形式で記載する際には網羅的に記載することが望ましいもののそれは現実的でない。たとえ新規な構成要素であるとしても、新規な構成要素を構成するさらに細かな機能については記載しきれない状態で入力される可能性がある。従って、調査対象技術が実施しない相違点が既存特許にあったとしても、その相違点の技術的意義と調査対象技術の新規な構成要素の技術的意義に共通性がある場合には、既存特許を関連性の高い案件と判断する。
　ここでも、第２検討段階と同様に、相違点と調査対象仮請求項の特徴部分に含まれる構成要素や工程とが関連すると判断される場合と関連しないと判断される場合とについて、少なくともそれぞれ一つずつ具体例を挙げてプロンプトに記載することが好ましい。例えば、調査対象仮請求項の特徴部分に「筐体内部の温度制御」を行う構成要素があり、相違点（つまりは既存特許の独立請求項のみに存在する構成要素）が調査対象技術において実施されているのとは異なる温度制御方法であるとした場合、制御方法は異なるものの両者ともに温度制御に関する技術であるため、関連が深いと判断するものとする、といった例示を行うとよい。
　最終検討段階の指示は、第４検討段階までの検討結果に基いて、調査対象技術の、既存特許の技術的範囲属否の検討を行う旨の指示である。具体的には、第４検討段階の検討終了において相違点が無い場合には技術的範囲に属する可能性が高いと結論付け、相違点があった場合でも、第４検討段階の検討において、その相違点が調査対象仮請求項の特徴部分に含まれる構成要素や工程と関連すると判定された場合には、技術的範囲に属する可能性が高いと判断する旨、指示する。一方、第４検討段階の検討において、調査対象仮請求項の特徴部分に含まれる構成要素や工程と明らかに関連しない相違点があると判定された場合には、技術的範囲に属する可能性が低いと結論付ける旨、指示すればよい。
　プロンプトでは、上述したようにタスクを実行するための手順の指示に引き続いて、図５に示すような出力形式の指示を含む。簡単に言えば、この出力形式では、調査対象技術が既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属するか否かの判定結果と、そのように判定した理由と、を併せて出力するようにしている。このように判定結果のみならず判定理由を出力することで、生成ＡＩによる判定結果の妥当性を人間が確認する又は検証することが容易になる。加えて、トランスフォーマアルゴリズム等の、入力文章と出力文章の両方から文章を推定するアルゴリズムの判定精度を高めることができる。勿論、生成ＡＩの判定精度が高い場合や用途によっては、必ずしも人間による再確認の必要はないため、判定理由の出力は必須ではない。
　図５に例示したプロンプトでは、上述した第１検討段階から最終検討段階までの各段階における結果をそれぞれ出力させる。即ち、１番目の指示は、第１検討段階で明らかになった相違点を全て出力する旨の指示であり、２番目の指示は、第２検討段階における相違点の再検討の結果として、相違点がなくなったか否か（つまりは相違点でなくなったものと相違点として残っているものは何か）という判定結果と、そのように判定した理由を説明させる指示である。３番目の指示は、第３検討段階において検討した、各相違点の意義の説明を求める指示であり、４番目の指示は、第４検討段階における相違点の再検討の結果として、相違点と調査対象技術とが関連しているか否かの判定結果と、その判定理由を説明させる指示である。そして、５番目の指示は、最終検討段階において、調査対象技術が既存特許の技術的範囲に属する可能性が高い又は低い、のいずれと結論付けたかの最終的な判断の結果と、その判断の理由とを回答させる指示である。勿論、これは一例であって、各検討段階における出力形式の指示の一部は適宜、省略することができる。
　上述したように、ここで使用するプロンプトの記載はかなり詳しく長いものである。こうしたプロンプトを、調査対象技術に対する特許侵害調査を実施する度に担当者が作成しても構わないが、その作業は煩雑で時間を要するし、書き誤り等の作業ミスも生じ易い。一方で、たとえ技術分野は相違していたとしても、侵害特許調査では、プロンプトに入れるべき指示や質問の多くは定型的なものである。そこで、本実施形態の特許調査システムでは、プロンプトテンプレート格納部１６０に予め一又は複数のプロンプトテンプレートを格納しておき、特許調査時に、プロンプト生成支援部１３はプロンプトテンプレート格納部１６０に格納されているプロンプトテンプレートを利用して、担当者によるプロンプト作成の作業を支援する。
　上記説明から明らかであるように、プロンプトにおける質問や指示の文章の多くはテンプレートに入れておくことができる。また、調査対象テキスト情報や比較対象テキスト情報は、テキスト自体を入力せずとも、例えばファイル名等を入力することにより、そのファイル名が付されたファイルから自動的に取り込んで文章中に差し込むようにすることができる。それ以外に、担当者が入力した方がよい内容は、例えば第２検討段階において検討に利用されるルールの具体例や第４検討段階において検討に利用される関連性の有無の判断の具体例などである。こうした具体的についても、一般的な例をテンプレートに入れておき、必要に応じて担当者が技術分野等に応じたより適切な具体例を追加できるようにしておけばよい。これにより、プロンプト生成に関わる担当者の作業負担は大幅に軽減される。
　　＜ステップ５＞
　ステップ５では、端末１において比較処理部１４は、生成ＡＩシステム４から提供されているＡＰＩを利用してステップ４において生成されたプロンプトを生成ＡＩシステム４に入力し、回答を要求する。上述したように、プロンプトは調査対象テキスト情報と比較対象テキスト情報を含むから、このステップ５の処理は、比較処理部１４が調査対象テキスト情報と比較対象テキスト情報とを共に受け付ける処理を含む。プロンプトの入力にＡＰＩを利用することによって、大量の既存特許について自動化された処理が可能となる。
　加えて、ＡＰＩでは一つ前の検討結果を次回の検討に参照するかどうか、即ちコンテキストウィンドウの一部挙動を指定することができる。本実施形態のように、複数件の既存特許を判定する場合には、一つの既存特許を判定した後はその判定結果やプロセスを参照せずに次の既存特許の判定に臨むのがよい。これは、一つ前の検討結果やプロセスを参照させると、前回の既存特許に含まれていた用語の解釈を次回の既存特許の用語の解釈に参照し、限定的な解釈を出力してしまうおそれがあるからである。
　また、一般の商用の生成ＡＩシステムでは、そのシステム自体が提供しているＡＰＩを使用した場合に秘匿性が保証されるのに対し、ＡＰＩを使用しない場合には秘匿性が保証されない場合がある。これは、調査対象技術について特許取得を目指すような場合に障害となる可能性がある。但し、プロンプトの入力にＡＰＩを利用することは必須ではなく、例えばチャット形式のユーザインターフェイスを通してプロンプトを入力することも可能である。
　　＜ステップ６、ステップ７＞
　生成ＡＩシステム４は、与えられたプロンプトに従って調査対象テキスト情報と比較対象テキスト情報とを比較することで、調査対象技術が既存特許を侵害しているか否かの判断を行う。調査対象技術が、プリアンブル部分と特徴部分との２パート構成の請求項の形式で記載されていること、及び、プロンプトが、上述したような複数の検討段階を経て結論を導くように、且つ判断の理由も含めて出力するように記載されていることで、生成ＡＩシステム４では、特に次のような特徴的な処理が実施される。
　一般に、或る装置についての特許の請求項には、その装置が有する一般的な構成要素が網羅的に記載されているわけではなく、むしろ、そうした構成要素の記載は抜けていることが多いと言える。これに対し、調査対象技術を請求項形式で記載する際には、その装置の製品分野と該製品が持つ一般的な構成の少なくとも一部が明示されるので、その情報を生成ＡＩシステム４に与えることで、生成ＡＩは調査対象技術が位置付けられる装置の分野を理解し得る。その結果として、一般的な構成要素が網羅的に記載されていなくても、生成ＡＩは、そうした一般的な構成要素を有するものとして相違点や一致点を判断することが可能である。また、対話型テキスト生成ＡＩを用いて調査対象技術と既存特許との比較を行おうとすると、調査対象技術の記載の仕方によって、担当者毎の記載の揺らぎが発生して判定精度の低下に繋がる。それに対し、ここでは、請求項形式に入力形式を揃えることにより、担当者毎の記載の揺らぎの影響も抑えることができ、判定精度の向上に繋がるという効果もある。
　また、テキスト生成ＡＩは、大量の言語学習によって語句の表現や用語の揺らぎを吸収する能力を備える。そのため、調査対象テキスト情報と比較対象テキスト情報とで同じ構成要素に関する表記が互いに相違していたとしても、その表記の相違を揺らぎとして吸収し、相違や一致の判定を行うことができる。また、生成ＡＩでは、調査対象仮請求項で記載された調査対象技術が既存特許の独立請求項に包含される場合には、相違点はないものと判断される。そのため、既存特許の独立請求項が調査対象技術の上位概念で以て表記されている場合であっても、相違点はないと判断することができ、侵害の可能性が高いと的確な判断を下すことができる。
　また、既存特許の独立請求項にのみ存在する相違点が見出された場合であっても、その相違点が、調査対象仮請求項のプリアンブル部分つまりは背景技術に関連するものであれば、調査対象仮請求項を作成する際に明記していなかっただけで、実際にはその装置の分野において当然に備える構成であることが多い。これに対し、本実施形態の方法では、相違点と調査対象仮請求項の特徴部分に含まれる構成要素や工程とが「関連する」か否かを判定しているため、調査対象技術が一般的に備えているとみなせる構成を誤って相違点とみなしてしまう可能性を下げ、侵害の可能性のある既存特許の見逃しを防止することができる。
　図６に、上記処理に基く、調査対象仮請求項（調査対象技術）と既存特許の独立請求項の概略的な記載と生成ＡＩによる判定結果との関係についての一例を示す。図６において、調査対象仮請求項及び既存特許の独立請求項では、プリアンブル部分はごく簡略化して記載しており、その下の特徴部分におけるＡ～Ｇはそれぞれ構成要素である。
　図６（ａ）～（ｄ）では、請求項の特徴部分において構成要素Ａ、Ｂ、Ｃは共通している。図６（ａ）では、構成要素Ｄが既存特許の独立請求項にのみ存在しているため、上記第１検討段階で構成要素Ｄが相違点として抽出される。この構成要素Ｄが、開発技術の製品分野において目新しい機能であり、且つ調査対象仮請求項の特徴部分と関連性がないと判断された場合には、第５検討段階まで相違点として残る。その結果、この既存特許の技術的範囲に属する可能性は低いと結論付けられる。
　図６（ｂ）では、既存特許の独立請求項に存在する構成要素Ａ、Ｂ、Ｃはいずれも調査対象仮請求項の構成要素に含まれる。そのため、相違点は存在せず、第２検討段階～第４検討段階は実質的にスキップされ、第５検討段階において、この既存特許の技術的範囲に属する可能性は高いと結論付けられる。
　図６（ｃ）では、構成要素Ｆが既存特許の独立請求項にのみ存在しているため、上記第１検討段階で構成要素Ｆが相違点として抽出される。しかしながら、この構成要素Ｆが、調査対象仮請求項のプリアンブル部分に記載されている製品分野において一般的にある構成要素や機能を実現する手段であった場合、第２検討段階において相違点では無いと判断される。その結果、第３検討段階～第４検討段階は実質的にスキップされ、第５検討段階において、この既存特許の技術的範囲に属する可能性は高いと結論付けられる。
　図６（ｄ）では、構成要素Ｆが既存特許の独立請求項にのみ存在しているため、上記第１検討段階で構成要素Ｆが相違点として抽出される。しかしながら、第４検討段階において、例えば、この構成要素Ｆの意義が調査対象仮請求項の特徴部分にある構成要素Ｇの意義と実質的に同じであり、それらは関連性があると判断された場合、製品分野において一般的にある構成要素や機能を実現する手段であった場合には、第５検討段階において、この既存特許の技術的範囲に属する可能性は高いと結論付けられる。
　生成ＡＩシステム４では、与えられたプロンプトに従って、例えば上述したように既存特許それぞれに対する侵害、非侵害の可能性の評価を行い、回答を出力する。端末１では、該生成ＡＩシステム４から出力された回答（例えば図５に示した指示に従った回答）を、既存特許を特定する情報（通常は特許出願番号又は特許番号）に対応付けて、予め指定されたデータベースに格納する。また、本実施形態の特許調査支援システムでは、生成ＡＩから出力される回答のほかに、当該既存特許の請求項、プロンプトなども同じデータベースに格納することができる。これにより、ユーザは、任意のタイミングで、生成ＡＩの判定結果を再度確認することが可能である。
　但し、判定対象となる既存特許を特定する情報と生成ＡＩからの回答とを対応付けて参照可能に格納する限りにおいて、格納するデータフィールドを適宜変更としてもよいことは言うまでもない。また、こうした結果を格納するデータベースの形式は特に問わないが、一例として、ＣＳＶ形式のファイル、マイクロソフト・エクセル（Microsoft Excel）等のスプレットシート、SQL Server等のデータベースを用いることができる。また、データフィールド毎に異なるデータベースに分散して格納してもよい。
　以上述べたように、本実施形態の特許調査支援システムでは、調査対象技術に基く特許検索で抽出された多数の既存特許について、その調査対象技術が既存特許の請求項に記載された発明の技術範囲に含まれるか否かを、簡便な作業によって評価し、侵害の可能性がある既存特許に絞り込むことができる。生成ＡＩによるこの絞り込みの過程では、調査対象技術が侵害する可能性がないことがかなり高い確率で確実である既存特許を排除する一方、調査対象技術が侵害する可能性がある既存特許を殆ど漏れなく抽出することができる。従って、担当者が当該システムで絞り込まれた既存特許について、侵害、非侵害の判定を実施することで、漏れが少なく、且つ担当者の負担を軽減した特許侵害調査を実施することができる。
　なお、上記実施形態はあくまでも本発明の一例にすぎず、本発明の趣旨の範囲で適宜変形、修正、追加等を行っても本願特許請求の範囲に包含されることは当然である。
　　［態様］
　上述した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
　（第１項）本発明に係る特許調査支援方法の一態様は、調査対象技術が既存の特許を侵害するか否かの侵害調査を支援するための特許調査支援方法であって、
　コンピュータを用いて、
　前記調査対象技術について特許の請求項の形式で以て表記された調査対象テキスト情報を受け付ける第１受付けステップと、
　既存特許の請求項である比較対象テキスト情報を受け付ける第２受付けステップと、
　生成ＡＩを使用し、前記第１受付けステップで受け付けられた調査対象テキスト情報と前記第２受付けステップで受け付けられた比較対象テキスト情報とを比較することで、前記調査対象技術が前記既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属する可能性を判定する判定ステップと、
　前記判定ステップによる判定結果を出力する出力ステップと、
　を実行するものである。
　（第８項）本発明に係る特許調査支援システムの一態様は、調査対象技術が既存の特許を侵害するか否かの侵害調査を支援する、コンピュータを用いた特許調査支援システムであって、
　前記調査対象技術について特許の請求項の形式で以て表記された調査対象テキスト情報が格納された第１記憶部と、
　一又は複数の既存特許について少なくとも各特許を特定する情報及び請求項が格納された第２記憶部と、
　前記第１記憶部から調査対象テキスト情報を取得するとともに、前記第２記憶部から一つの既存特許の請求項を比較対象テキスト情報として取得し、生成ＡＩを使用して、調査対象テキスト情報と前記比較対象テキスト情報とを比較することで、前記調査対象技術が前記既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属する可能性を判定する判定部と、
　前記判定部による判定結果を出力する出力部と、
　を備えるものである。
　第１項に記載の特許調査支援方法又は第８項に記載の特許調査支援システムによれば、自然文で記載された調査対象技術ではなく、特許の請求項の形式で以て表記された調査対象テキスト情報と既存特許の請求項である比較対象テキスト情報とを比較することで、調査対象技術が既存特許の発明の技術的範囲に含まれる可能性があるか否かが判定されるため、その判定の精度が高く、調査対象技術が権利侵害している可能性がある又は高い既存の特許を、精度良く且つ効率的に抽出することができる。また、自然文で記載された調査対象技術を特許の請求項形式に書き換える際に、用語や言語の揺らぎが発生するし、既存特許の請求項自体にも使用する用語や言語の揺らぎが存在するが、そうした揺らぎを生成ＡＩにより吸収することができるため、そうした揺らぎの影響を排除又は軽減した精度の高い判定結果を得ることができる。
　（第２項）第２項に記載の特許調査支援方法は、第１項に記載の特許調査支援方法において、前記判定ステップは複数のステップを含み、該複数のステップは、前記調査対象テキスト情報と前記比較対象テキスト情報とを比較して相違点を抽出して記録する判定第１ステップと、該記録された相違点に基いて発明の技術的範囲に属する可能性を判定する判定第２ステップと、を含むものとすることができる。
　（第９項）第９項に記載の特許調査支援システムは、第８項に記載の特許調査支援システムにおいて、前記判定部は、前記調査対象テキスト情報と前記比較対象テキスト情報とを比較して相違点を抽出して記録する相違点抽出部と、該記録された相違点に基いて発明の技術的範囲に属する可能性を判定する主判定部と、を含むものとすることができる。
　第２項に記載の特許調査支援方法又は第９項に記載の特許調査支援システムによれば、調査対象テキスト情報に記載の技術と比較対象テキスト情報に記載の技術との構成上の相違点を明確化したうえで、その相違点に基いて発明の技術的範囲に含まれるか否かを判定するため、判定の精度を上げることができる。また、生成ＡＩを利用した判定では、その判定の過程がブラックボックス化しがちであるが、第２項に記載の方法又は第９項に記載のシステムによれば、発明の技術的範囲に含まれる又は含まれないといういずれの判定結果にしても、その判定の根拠を追跡することができるので判定の適格性の評価が容易に行える。
　（第３項）第３項に記載の特許調査支援方法は、第２項に記載の特許調査支援方法において、前記判定ステップは、前記第２ステップを除く少なくともいずれか一つのステップの結果を出力するステップを含むものとすることができる。
　第３項に記載の方法では、最終的な属否の判定結果だけでなく検討途中の思考結果を出力させる。それによって、判定精度を向上させることができる。
　（第４項）第４項に記載の特許調査支援方法は、第１項に記載の特許調査支援方法において、前記調査対象テキスト情報は、前記調査対象技術の前提となる従来技術の構成要素を示すプリアンブル部分と、該調査対象技術において新規な構成要素を示す特徴部分と、含むものとすることができる。
　第４項に記載の特許調査支援方法によれば、プリアンブル部分に記載されている構成要素については従来技術の範疇であるとして処理が行えるので、比較すべき構成要素を絞ることができ、判定精度の向上を図ることができる。また、比較する二つのテキスト情報の文章構造がほぼ同じになるので、比較が容易になり、判定精度の向上に繋がる。
　（第５項）第５項に記載の特許調査支援方法は、第４項に記載の特許調査支援方法において、前記相違点は、前記比較対象テキスト情報にのみ構成要素が存在することによる相違点であって、
　前記判定第２ステップでは、該相違点が前記調査対象テキスト情報の前記特徴部分に関連が深いものであるか否かを判定し、関連が深いと判断された場合には、前記調査対象技術が前記既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属する可能性が高いと結論付けるものとすることができる。
　（第６項）第６項に記載の特許調査支援方法は、第１項～第５項のいずれか一項に記載の特許調査支援方法において、コンピュータを用い、前記調査対象技術に基いて作成された検索式をデータベースに入力することにより特許リストを抽出する特許抽出ステップ、をさらに実行するものであり、
　前記第第２受付けステップでは、前記特許リストに含まれる既存特許について比較対象テキスト情報を順次受け付け、前記判定ステップでは、前記第１受付けステップで受け付けられた一つの調査対象テキスト情報に対し、前記第２受付けステップで受け付けられた比較対象テキスト情報についての発明に関する判定を順次実施するものとすることができる。
　第６項に記載の特許調査支援方法によれば、特許リストに挙げられた多数の既存特許に対する侵害の可能性の判定を行う場合でも、生成ＡＩに入力する調査対象仮請求項の記載は一度で済むので、作業時間の短縮に資する。
　（第７項）第７項に記載の特許調査支援方法は、第１項～第６項のいずれか一項に記載の特許調査支援方法において、コンピュータを用い、生成ＡＩに対する質問及び／又は指示を含むプロンプトを作成するプロンプト作成ステップを、さらに実行するものであり、該プロンプト作成ステップでは、用意されたプロンプトテンプレートを記憶部から取得して表示画面上に表示し、該プロンプトテンプレートに対する追加、修正を含むユーザの操作を受けてプロンプトを完成するものとすることができる。
　（第１０項）第１０項に記載の特許調査支援システムは、第８項又は第９項に記載の特許調査支援システムにおいて、生成ＡＩに対する質問及び／又は指示を含むプロンプトの作成を支援するプロンプト作成支援部を、さらに備え、該プロンプト作成支援部は、用意されたプロンプトテンプレートを記憶部から取得して表示画面上に表示し、該プロンプトテンプレートに対する追加、修正を含むユーザの操作を受けてプロンプトを完成するものとすることができる。
　生成ＡＩを用いる場合、生成ＡＩに対する質問や指示を与えるためのプロンプトの内容が、より適切な回答を得るために非常に重要であることが知られている。一方で、特許侵害調査等の特定の狭い分野において適切な回答を得るための質問や指示についてはかなりの部分定型化が可能であるし、逆に、質問や指示を定型化した方が適切な回答を確実に得るのに有利である。これに対し、第７項に記載の方法又は第１０項に記載のシステムでは、プロンプトテンプレートを用いることで質問や指示の多くの部分を定型化することができるので、より精度の高い判定を行うことができるとともに、ユーザがプロンプトを作成する際の作業負担を軽減し効率向上も図ることができる。
　（第１１項）第１１項の記載の特許調査支援方法は、第１項～第７項のいずれか一項に記載の特許調査支援方法において、前記判定ステップでは、生成ＡＩを使用して前記調査対象テキスト情報と前記比較対象テキスト情報とを比較し、前記既存特許の請求項に記載された構成要件に対応する構成が前記調査対象技術に存在し、かつ、前記構成が、前記構成要件の上位概念として調査対象テキスト情報に表記されていると判断した場合には、前記調査対象技術が前記既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属する、及び、技術的範囲に属さない、のいずれでもないと判定するものとすることができる。
　（第１２項）第１２項に記載の特許調査支援方法は、第１１項に記載の特許調査支援方法において、前記出力ステップでは、前記判定ステップの判定結果を、前記既存特許の請求項に記載された構成要件であって、その構成要件に対応する構成が前記調査対象技術に存在し、かつ、前記構成が、前記構成要件の上位概念として前記調査対象テキスト情報に表記されていると判断した構成要件とともに出力するものとすることができる。
　調査対象技術が特許の請求項の形式で表記された調査対象テキスト情報を作成する際、あらゆる既存特許の請求項に記載された構成要件を想定して、調査対象技術の具体的実施態様を調査対象テキストに克明に表記することは困難である。調査対象テキスト情報に表記された構成が不明確であるために、既存特許の請求項に記載された構成要件に対応する構成が調査対象技術に存在するか否かが判断できない場合に、誤判定を避けるために、技術的範囲に属すると判定するようにプロンプトを作成すると、対応する構成が調査対象技術に実際に存在するのか、又は、調査対象技術の具体的実施態様を確認することで判定が覆る可能性があるのかを区別することができない。第１２項の方法によれば、調査対象技術における具体的実施態様を更に調査する必要の有無が判断できるため、仮に調査対象テキスト情報に、前記対応する構成が上位概念で記載されていても、生成ＡＩによる特許侵害調査を円滑に進めることができる。
　（第１３項）第１３項に記載の特許調査支援方法は、第１１項又は第１２項に記載の特許調査支援方法において、前記判定ステップは、生成ＡＩを使用して前記調査対象テキスト情報と前記比較対象テキスト情報とを比較し、前記既存特許の請求項に記載された或る一つの構成要件に対応する構成が前記調査対象技術に存在し、他の構成要件に対応する構成が前記調査対象技術に存在しない場合において、前記構成が、前記構成要件の上位概念として調査対象テキスト情報に表記されていると判断した場合は、前記調査対象技術が前記既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属さないと判定するものとすることができる。
　いわゆるミッシングエレメントが存在する場合は、調査対象技術の具体的実施態様を更に調査する必要がないため、無用な労力を削減することが可能となる。
　（第１４項）第１４項に記載の特許調査支援方法は、第１項～第１３項のいずれか一項に記載の特許調査支援方法において、生成ＡＩのモデルを推論モデルとするものである。
　本発明者による検証の結果、非推論モデルでは誤判定の多かった上位概念、下位概念の判断を、推論モデルでは正確に行うことができることが確認された。これにより、判定ステップにおける判定精度を極めて高いレベルにすることができる。
１…端末（ＰＣ）
　１０…特許検索部
　１１…仮請求項作成支援部
　１２…独立請求項抽出部
　１３…プロンプト生成支援部
　１４…比較処理部
　１５…結果処理部
　１６…記憶部
　　１６０…プロンプトテンプレート格納部
　　１６１…特許リスト保存部
　　１６２…仮請求項記憶部
　　１６３…独立請求項記憶部
　　１６４…調査結果保存部
　１７…入力部
　１８…表示部
２…インターネット
３…特許データベースシステム
４…生成ＡＩシステム

Claims (14)

  1. 　調査対象技術が既存の特許を侵害するか否かの侵害調査を支援するための特許調査支援方法であって、
    　コンピュータを用いて、
    　前記調査対象技術について特許の請求項の形式で以て表記された調査対象テキスト情報を受け付ける第１受付けステップと、
    　既存特許の請求項である比較対象テキスト情報を受け付ける第２受付けステップと、
    　生成ＡＩを使用し、前記第１受付けステップで受け付けられた調査対象テキスト情報と前記第２受付けステップで受け付けられた比較対象テキスト情報とを比較することで、前記調査対象技術が前記既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属する可能性を判定する判定ステップと、
    　前記判定ステップによる判定結果を出力する出力ステップと、
    　を実行する特許調査支援方法。
  2. 　前記判定ステップは複数のステップを含み、該複数のステップは、前記調査対象テキスト情報と前記比較対象テキスト情報とを比較して相違点を抽出して記録する判定第１ステップと、該記録された相違点に基いて発明の技術的範囲に属する可能性を判定する判定第２ステップと、を含む、請求項１に記載の特許調査支援方法。
  3. 　前記判定ステップは、前記第２ステップを除く少なくともいずれか一つのステップの結果を出力するステップを含む、請求項２に記載の特許調査支援方法。
  4. 　前記調査対象テキスト情報は、前記調査対象技術の前提となる従来技術の構成要素を示すプリアンブル部分と、該調査対象技術において新規な構成要素を示す特徴部分と、含むものである、請求項１に記載の特許調査支援方法。
  5. 　前記相違点は、前記比較対象テキスト情報にのみ構成要素が存在することによる相違点であって、
    　前記判定第２ステップでは、該相違点が前記調査対象テキスト情報の前記特徴部分に関連が深いものであるか否かを判定し、関連が深いと判断された場合には、前記調査対象技術が前記既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属する可能性が高いと結論付ける、請求項４に記載の特許調査支援方法。
  6. 　コンピュータを用い、前記調査対象技術に基いて作成された検索式をデータベースに入力することにより特許リストを抽出する特許抽出ステップ、をさらに実行するものであり、
    　前記第第２受付けステップでは、前記特許リストに含まれる既存特許について比較対象テキスト情報を順次受け付け、前記判定ステップでは、前記第１受付けステップで受け付けられた一つの調査対象テキスト情報に対し、前記第２受付けステップで受け付けられた比較対象テキスト情報についての発明に関する判定を順次実施する、請求項１に記載の特許調査支援方法。
  7. 　コンピュータを用い、生成ＡＩに対する質問及び／又は指示を含むプロンプトを作成するプロンプト作成ステップを、さらに実行するものであり、
    　該プロンプト作成ステップでは、用意されたプロンプトテンプレートを記憶部から取得して表示画面上に表示し、該プロンプトテンプレートに対する追加、修正を含むユーザの操作を受けてプロンプトを完成する、請求項１に記載の特許調査支援方法。
  8. 　調査対象技術が既存の特許を侵害するか否かの侵害調査を支援する、コンピュータを用いた特許調査支援システムであって、
    　前記調査対象技術について特許の請求項の形式で以て表記された調査対象テキスト情報が格納された第１記憶部と、
    　一又は複数の既存特許について少なくとも各特許を特定する情報及び請求項が格納された第２記憶部と、
    　前記第１記憶部から調査対象テキスト情報を取得するとともに、前記第２記憶部から一つの既存特許の請求項を比較対象テキスト情報として取得し、生成ＡＩを使用して、調査対象テキスト情報と前記比較対象テキスト情報とを比較することで、前記調査対象技術が前記既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属する可能性を判定する判定部と、
    　前記判定部による判定結果を出力する出力部と、
    　を備える特許調査支援システム。
  9. 　前記判定部は、前記調査対象テキスト情報と前記比較対象テキスト情報とを比較して相違点を抽出して記録する相違点抽出部と、該記録された相違点に基いて発明の技術的範囲に属する可能性を判定する主判定部と、を含む、請求項８に記載の特許調査支援システム。
  10. 　生成ＡＩに対する質問及び／又は指示を含むプロンプトの作成を支援するプロンプト作成支援部を、さらに備え、
    　該プロンプト作成支援部は、用意されたプロンプトテンプレートを記憶部から取得して表示画面上に表示し、該プロンプトテンプレートに対する追加、修正を含むユーザの操作を受けてプロンプトを完成する、請求項８に記載の特許調査支援システム。
  11. 　前記判定ステップでは、生成ＡＩを使用して前記調査対象テキスト情報と前記比較対象テキスト情報とを比較し、前記既存特許の請求項に記載された構成要件に対応する構成が前記調査対象技術に存在し、かつ、前記構成が、前記構成要件の上位概念として調査対象テキスト情報に表記されていると判断した場合には、前記調査対象技術が前記既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属する、及び、技術的範囲に属さない、のいずれでもないと判定する、請求項１に記載の特許調査支援方法。
  12. 　前記出力ステップでは、前記判定ステップの判定結果を、前記既存特許の請求項に記載された構成要件であって、その構成要件に対応する構成が前記調査対象技術に存在し、かつ、前記構成が、前記構成要件の上位概念として前記調査対象テキスト情報に表記されていると判断した構成要件とともに出力する、請求項１１に記載の特許調査支援方法。
  13. 　前記判定ステップでは、生成ＡＩを使用して前記調査対象テキスト情報と前記比較対象テキスト情報とを比較し、前記既存特許の請求項に記載された或る一つの構成要件に対応する構成が前記調査対象技術に存在し、他の構成要件に対応する構成が前記調査対象技術に存在しない場合において、前記構成が、前記構成要件の上位概念として調査対象テキスト情報に表記されていると判断した場合は、前記調査対象技術が前記既存特許の請求項に記載された発明の技術的範囲に属さないと判定する、請求項１１に記載の特許調査支援方法。
  14. 　前記生成ＡＩのモデルが推論モデルである、請求項１に記載の特許調査支援方法。
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