--- title: 特許庁がAIを本格導入 ― 審査はどう変わるのか（2022-2026計画の現在地） description: 特許庁のAIアクション・プラン（2022-2026）の現在地を弁理士が説。セマンティック検索・画像認識AI・生成AIの審査実装、出願人が直面する3つの脅威、AI審査時代の特許取得戦略を詳しく説。 image: https://www.evorix.jp/hubfs/Gemini_Generated_Image_hv12brhv12brhv12.jpg --- [コンテンツまでスキップ](https://www.evorix.jp/blog/%E7%89%B9%E8%A8%B1%E5%BA%81ai%E5%B0%8E%E5%85%A5-%E5%AF%A9%E6%9F%BB%E3%81%AE%E5%A4%89%E5%8C%96%E3%81%A82026%E5%B9%B4%E3%81%AE%E7%8F%BE%E5%9C%A8%E5%9C%B0#main-content) - [日本語 - 日本](https://www.evorix.jp/blog/特許庁ai導入-審査の変化と2026年の現在地) - [Chinese (中国語)](https://www.evorix.jp/zh/blog/特許庁ai導入-審査の変化と2026年の現在地) - [Deutsch (ドイツ語)](https://www.evorix.jp/de/blog/特許庁ai導入-審査の変化と2026年の現在地) - [English (英語)](https://www.evorix.jp/en/blog/特許庁ai導入-審査の変化と2026年の現在地) - [Español (スペイン語)](https://www.evorix.jp/es/blog/特許庁ai導入-審査の変化と2026年の現在地) - [Français (フランス語)](https://www.evorix.jp/fr/blog/特許庁ai導入-審査の変化と2026年の現在地) - [Italiano (イタリア語)](https://www.evorix.jp/it/blog/特許庁ai導入-審査の変化と2026年の現在地) - [Português (ポルトガル語)](https://www.evorix.jp/pt/blog/特許庁ai導入-審査の変化と2026年の現在地) - 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[AIアクション・プランとは——特許庁が描く審査DXの全体像](https://www.evorix.jp/blog/%E7%89%B9%E8%A8%B1%E5%BA%81ai%E5%B0%8E%E5%85%A5-%E5%AF%A9%E6%9F%BB%E3%81%AE%E5%A4%89%E5%8C%96%E3%81%A82026%E5%B9%B4%E3%81%AE%E7%8F%BE%E5%9C%A8%E5%9C%B0#a1) 2. [AIは審査にどう実装されているか——4つの技術領域](https://www.evorix.jp/blog/%E7%89%B9%E8%A8%B1%E5%BA%81ai%E5%B0%8E%E5%85%A5-%E5%AF%A9%E6%9F%BB%E3%81%AE%E5%A4%89%E5%8C%96%E3%81%A82026%E5%B9%B4%E3%81%AE%E7%8F%BE%E5%9C%A8%E5%9C%B0#a2) 3. [AI審査時代の3つの脅威——出願人が知るべきリスク](https://www.evorix.jp/blog/%E7%89%B9%E8%A8%B1%E5%BA%81ai%E5%B0%8E%E5%85%A5-%E5%AF%A9%E6%9F%BB%E3%81%AE%E5%A4%89%E5%8C%96%E3%81%A82026%E5%B9%B4%E3%81%AE%E7%8F%BE%E5%9C%A8%E5%9C%B0#a3) 4. [弁理士の介在価値——AI時代にこそ求められる専門知](https://www.evorix.jp/blog/%E7%89%B9%E8%A8%B1%E5%BA%81ai%E5%B0%8E%E5%85%A5-%E5%AF%A9%E6%9F%BB%E3%81%AE%E5%A4%89%E5%8C%96%E3%81%A82026%E5%B9%B4%E3%81%AE%E7%8F%BE%E5%9C%A8%E5%9C%B0#a4) ## 1. AIアクション・プランとは——特許庁が描く審査DXの全体像 ### 1-1. プラン策定の背景 日本の特許出願件数は年間約30万件に達し、審査官一人あたりの処理負担は年々増大しています。加えて、技術の高度化・複合化により、先行技術調査の範囲は飛躍的に拡大しました。従来のキーワード検索や分類コードベースの調査手法では、膨大な文献群の中から真に関連性の高い先行技術を効率的に発見することが困難になりつつあります。 こうした状況を受け、特許庁は2022年、AI技術を審査プロセスに体系的に組み込むための「AIアクション・プラン」を策定しました。このプランは単なるデジタル化の延長ではなく、審査の質そのものをAIの力で向上させるという、知的財産行政における一大転換点です。 背景には、世界的なAI活用の潮流もあります。米国特許商標庁（USPTO）、欧州特許庁（EPO）、中国国家知識産権局（CNIPA）といった主要特許庁も、それぞれ独自のAI戦略を推進しています。JPOが国際的な競争力を維持し、出願人に対して迅速かつ高品質な審査サービスを提供し続けるためには、AI導入は避けて通れない課題だったのです。 ### 1-2. アクション・プランの全貌 AIアクション・プランは、2022年度から2026年度までの5年間を対象とした包括的なロードマップです。その核心は、AI技術を特許審査の複数のフェーズに段階的に導入し、審査官の判断を支援するツールとして活用することにあります。 AIアクション・プラン——4つの柱 - **先行技術調査のAI支援**——自然言語処理（NLP）と機械学習を活用し、特許文献・非特許文献の検索精度を飛躍的に向上させる - **外国語文献の翻訳AI**——中国語・韓国語を中心とした非英語圏の特許文献について、高精度な機械翻訳を実現する - **画像認識AIの活用**——意匠審査・商標審査における図形の類似性判断をAIで支援する - **生成AIの適用可能性検討**——大規模言語モデル（LLM）を活用した審査支援ツールの研究・開発を推進する 特に注目すべきは、このプランが「AIによる自動審査」を目指しているのではなく、あくまで「審査官のツールとしてのAI活用」を基本理念としている点です。最終的な特許査定・拒絶査定の判断は、引き続き人間の審査官が行います。 「ハイブリッド審査」という新概念 JPOが目指すのは、AIと審査官が協調する「ハイブリッド審査」モデルです。AIが膨大なデータの中から候補となる先行技術を抽出し、審査官がそれを精査・判断する——この分業体制により、審査の迅速化と質の向上を同時に達成することが期待されています。しかし、この「ハイブリッド」であることこそが、出願人にとって新たな課題を生む要因にもなります。AIが「見つけてくる」先行技術の範囲と精度が、従来の審査とは根本的に異なるためです。 ## 2. AIは審査にどう実装されているか——4つの技術領域 AIアクション・プランに基づき、JPOではすでに複数のAI技術が実証・運用フェーズに入っています。ここでは、4つの主要な技術領域について、それぞれの実装状況と審査への影響を詳しく見ていきます。 ### 2-1. 先行技術調査のAI支援 先行技術調査は、特許審査の中核を成すプロセスです。出願された発明の新規性・進歩性を判断するためには、関連する先行技術文献を網羅的に調査する必要があります。従来、この作業は審査官が国際特許分類（IPC）やキーワードを駆使して手作業で行っていました。 AIアクション・プランでは、自然言語処理（NLP）技術を活用した検索支援ツールの開発・導入が進められています。このツールは、出願明細書のテキストを直接入力として受け取り、意味的に類似する先行技術文献を自動的にランキング表示します。キーワードの完全一致に頼らず、文脈や意味の類似性に基づいて検索を行うため、従来の検索では発見が困難だった「言い換え表現」や「異なる技術用語で記載された類似技術」も捕捉できる可能性があります。 AI先行技術調査の主な特徴 - **セマンティック検索**——クレームや明細書の文章を意味レベルで析し、概念的に類似する文献を検出 - **クロスリンガル検索**——日本語の出願書類から、英語・中国語・韓国語の文献を直接検索 - **非特許文献の包含**——学術論文、技術レポート、規格文書なども検索対象に含める - **類似度スコアリング**——各検索結果に関連度スコアを付与し、審査官の優先順位付けを支援 ### 2-2. 外国語文献の翻訳AI グローバル化に伴い、特許審査において外国語文献の重要性は飛躍的に増大しています。特に、中国の特許出願件数は世界最多であり、中国語で記載された膨大な先行技術文献を日本の審査官が正確に理する必要があります。 JPOは、特許分野に特化したニューラル機械翻訳（NMT）システムの開発を推進しています。汎用的な翻訳エンジンとは異なり、特許文献に特有の技術用語、法律用語、文体に最適化されたモデルを構築することで、翻訳精度の大幅な向上を図っています。 翻訳AIの技術的特徴 - **ドメイン特化型モデル**——特許文献コーパスで追加学習を行い、技術用語の翻訳精度を最適化 - **対象言語の拡大**——中国語・韓国語に加え、ドイツ語・フランス語などの欧州言語にも対応を拡大 - **用語一貫性の確保**——同一文献内で同じ技術用語の翻訳が一貫するよう制御する機構を搭載 - **審査官フィードバックの反映**——審査官による翻訳修正をモデルに反映し、継続的に精度を改善 翻訳AIの高度化は、審査官がアクセスできる先行技術の範囲を劇的に拡大させます。これまで言語の壁によって事実上アクセス不可能だった外国語文献が、審査において積極的に引用されるようになることを意味します。出願人にとっては、世界中のあらゆる言語で公開された技術情報が「先行技術」として立ちはだかる可能性が高まるのです。 ### 2-3. 画像認識AIの活用 画像認識AI技術は、主に意匠審査と商標審査の分野で活用が進められています。意匠審査では、出願された意匠と既存の登録意匠・公知意匠との類似性判断にAIが活用されます。商標審査では、図形商標の類似検索にAI技術が導入されています。 画像認識AIの適用領域 - **意匠類似検索**——深層学習ベースの画像特徴抽出により、形状・模様・色彩の類似意匠を自動検索 - **商標図形検索**——ウィーン分類に依存しない、視覚的特徴に基づく図形商標の類似判定 - **図面析**——特許図面の構成要素を自動認識し、技術的特徴の抽出を支援 - **部分意匠への対応**——出願された部分意匠と全体意匠との類似性判断を支援 特許審査の文脈では、図面析機能が特に注目に値します。AIが特許図面から構成要素を自動的に抽出・析できるようになれば、テキストベースの検索では見つからなかった先行技術が、図面の類似性から発見される可能性が広がります。 ### 2-4. 生成AI（LLM）の適用可能性 ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の急速な発展を受け、JPOは生成AI技術の審査業務への適用可能性についても積極的に検討を進めています。これはアクション・プランの当初の範囲を超えた発展的な取り組みですが、AI審査の来像を考える上で極めて重要な領域です。 生成AIの潜在的な適用領域としては、審査報告書のドラフト作成支援、クレーム釈の補助、技術分野の概要生成、出願書類の形式チェック自動化などが検討されています。しかし、特許審査は法的効力を持つ行政行為であるため、生成AIの「ハルシネーション」（事実に基づかない情報の生成）リスクへの対処が大きな課題となっています。 生成AIの検討領域 - **審査報告書ドラフト支援**——拒絶理由通知のドラフトを自動生成し、審査官の執筆負担を軽減 - **クレーム釈補助**——複雑なクレームの構成要素を分・整理し、発明の技術的特徴を明確化 - **技術動向分析**——特定技術分野の出願トレンド・技術発展の方向性を自動分析 - **形式チェック自動化**——出願書類の形式要件（記載要件、明確性要件）の初期スクリーニング 生成AIの審査業務への導入は、まだ研究・実証段階にありますが、その影響は来的に極めて大きいと予想されます。AIが審査報告書のドラフトを生成する場合、そのドラフトの品質がそのまま最終的な審査結果に影響する可能性があるためです。 AI導入技術の全体像——ツール別影響サマリー | AI技術領域 | 主要ツール・手法 | 審査への影響 | 出願人への影響 | | --- | --- | --- | --- | | 先行技術調査AI | セマンティック検索、NLPベースのランキング | 検索網羅性の飛躍的向上 | 言い換え表現による回避が困難に | | 翻訳AI | ドメイン特化型NMT | 外国語文献の活用範囲拡大 | 全世界の文献が先行技術となるリスク | | 画像認識AI | 深層学習ベースの画像特徴抽出 | 意匠・商標の類似判定精度向上 | 図形的類似のみでの拒絶リスク増加 | | 生成AI（LLM） | 大規模言語モデル | 報告書作成・クレーム析支援 | AIドラフトに基づく拒絶理由への対応 | ## 3. AI審査時代の3つの脅威——出願人が知るべきリスク AIの審査導入は、審査の効率化・品質向上というメリットをもたらす一方で、出願人にとっては従来経験したことのない新たな脅威を生み出します。ここでは、AI審査時代に出願人が直面する3つの主要な脅威について、その具体的なメカニズムと影響を説します。 ### 3-1. 脅威① 言い換え表現の見破り——セマンティック検索の脅威 従来の特許検索システムでは、キーワードの完全一致または部分一致に基づいて文献を検索していました。このため、出願人は技術用語の「言い換え」によって、先行技術との差別化を図ることが——意図的であるか否かにかかわらず——可能でした。例えば、先行技術が「容器」という用語を使っている場合、出願人が「収容部材」という異なる表現を用いれば、キーワード検索では当該先行技術がヒットしないことがありました。 脅威レベル：高 セマンティック検索AIは、単語の表面的な一致ではなく「意味の類似性」に基づいて検索を行います。これにより、「容器」「収容部材」「ハウジング」「筐体」「保持構造」といった異なる表現であっても、同一の技術的概念を指すものとして認識し、関連する先行技術を漏れなく検出します。出願人がこれまで無意識に享受していた「用語の壁」による保護は、大幅に弱体化します。クレーム作成時の用語選択戦略を根本的に見直す必要が生じています。 この脅威は、特にソフトウェア関連発明やビジネスモデル特許において顕著です。これらの分野では、同一の技術的アイデアを多様な用語で表現することが一般的であり、従来は用語の違いが事実上の「参入障壁」として機能していた側面があります。AIセマンティック検索の導入により、この障壁が取り除かれることになります。 ### 3-2. 脅威② 異分野文献の結合——AIが生む「予期せぬ組み合わせ」 特許審査における進歩性の判断では、複数の先行技術文献を組み合わせて、出願発明の構成に至ることが「当業者にとって容易であったか否か」が問われます。従来、審査官は主に同一技術分野または近接分野の文献を組み合わせの対象としていました。異なる技術分野の文献を組み合わせるためには、両分野に精通している必要があり、実務上の限界がありました。 脅威レベル：高 AIによる先行技術調査は、技術分野の境界を超えて横断的に文献を検索する能力を持ちます。機械学習モデルは人間の審査官のように「専門分野」の制約を受けないため、医療分野の技術を農業分野の文献と組み合わせたり、自動車技術を航空宇宙技術と結びつけたりする「予期せぬ組み合わせ」を提示する可能性があります。出願人にとっては、自社の技術分野だけでなく、全く異なる分野の先行技術に基づいて進歩性を否定されるリスクが大幅に高まります。 この問題は、近年の技術融合トレンドとも相まって深刻化しています。IoT、AI、バイオテクノロジーといった分野では、異分野の技術を組み合わせた発明が増加しており、AIが発見する「関連文献」の範囲は従来の想定を大きく超える可能性があります。出願人は、自らの技術分野に閉じた先行技術調査では不十分となり、より広範な視野での調査が求められるようになります。 ### 3-3. 脅威③ 先行技術の氾濫——引用文献数の爆発的増加 AI先行技術調査ツールの導入により、審査官が一件の出願について参照できる先行技術文献の数は飛躍的に増加することが予想されます。従来、審査官の時間的・物理的制約から、一件あたりの引用文献数には実質的な上限がありました。しかし、AIが自動的に関連文献を抽出・ランキングすることで、この制約が大幅に緩和されます。 脅威レベル：中～高 拒絶理由通知で引用される先行技術文献の数が増加すれば、出願人が意見書・補正書で対応すべき先行技術の範囲も拡大します。従来は2～3件の引用文献に対して反論を構築すれば足りたケースでも、AIが10件以上の関連文献を発見し、それぞれに対する差別化の論理を構築しなければならなくなる可能性があります。これは、出願人の対応コスト（時間・費用）の大幅な増加を意味します。 さらに、引用文献数の増加は「文献の質」の問題も引き起こします。AIが関連度スコアに基づいて自動的に抽出した文献の中には、審査官が手作業で選別した場合には引用されなかったであろう「微妙に関連する」文献が含まれる可能性があります。このような「ノイズ」的な引用文献に対しても、出願人は形式的に応答する必要が生じ、手続の煩雑化が懸念されます。 加えて、非特許文献（学術論文、技術ブログ、標準化文書など）がAIによって大量に発見されるようになれば、出願人はこれらの非特許文献の内容を正確に理し、自らの発明との差異を論証する能力が求められます。非特許文献は特許文献と異なり、クレームのような構造化された記載がないため、技術的特徴の特定と比較がより困難です。 非特許文献が拾われやすくなるということは、自社・自チームの学会発表や技術記事も先行技術として引かれやすくなるということでもあります。学会発表が先行した案件で特許法30条2項（新規性喪失の例外）を用いて出願し、その後の審査で請求項が絞り込まれていった実例は、[新規性喪失の例外を使った産学連携特許の請求項分析](https://www.evorix.jp/blog/ai-ad-copy-patent-jp7365267-benrishi)で確認できます。 ## 4. 弁理士の介在価値——AI時代にこそ求められる専門知 AI審査時代の到来は、弁理士の役割を縮小させるものではなく、むしろその専門性の価値を一層高めるものです。AIが審査の「武器」を強化する以上、出願人側にも同等以上の「防御力」が求められます。ここでは、AI審査時代における弁理士の4つの核心的な介在価値を説します。 ① AI時代の先行技術調査——攻めの調査戦略 弁理士は、AIツールを自ら活用して出願前の先行技術調査を行うことで、審査官がAIで発見するであろう先行技術を事前に予測・把握できます。これにより、出願書類の作成段階で先行技術との差別化ポイントを明確に打ち出すことが可能になります。さらに、AI検索が苦手とする「暗黙知」や「業界慣行」に基づく技術的差異を的確に言語化し、明細書に記載することで、AIが見逃す可能性のある差別化要素を確保します。単なる防御的な対応ではなく、AIの能力を逆手に取った「攻めの調査戦略」を立案・実行できるのが、弁理士ならではの価値です。 ② 多層的クレーム設計——AI検索を見据えた権利構築 セマンティック検索AIの導入により、用語の言い換えによる差別化は困難になります。弁理士は、この新しい環境に対応した「多層的クレーム設計」を行います。広い独立クレームに加え、複数段階の従属クレームを戦略的に構成し、AIがどの先行技術を発見しても、いずれかのクレーム層で特許性を主張できるフォールバック構造を構築します。また、数値限定、プロセス条件、特定の組み合わせなど、AIのセマンティック検索では捕捉しにくい「定量的な差別化要素」を効果的に組み込むことで、クレームの強靭性を確保します。 ③ 発明ストーリーの構築——AIが理できない「文脈」の力 AIは個々の技術的特徴の類似性を検出することには長けていますが、発明が生まれた「文脈」や「課題決の論理的連鎖」を理することには限界があります。弁理士は、明細書において発明の背景・課題・決手段・効果を一貫した「ストーリー」として構築することで、個々の構成要素の類似性を超えた、発明全体としての進歩性を効果的に主張する基盤を作ります。特に、複数の先行技術の組み合わせに対する反論において、「なぜその組み合わせが当業者にとって容易でなかったか」を技術的文脈から論理的に説明する能力は、弁理士の専門性が最も発揮される領域です。 ④ 権利範囲コンサルティング——AI時代のポートフォリオ戦略 AI審査の導入により、特許の取得難易度は全般的に上昇すると予想されます。弁理士は、この環境変化を踏まえた知的財産ポートフォリオ全体の戦略立案を支援します。単一の特許で広範な権利範囲を確保することが困難になる場合には、複数の特許を戦略的に組み合わせた「特許群」によるカバレッジの最大化を提案します。また、AI審査の導入状況は国・地域によって異なるため、各国の審査実務の違いを踏まえた国際出願戦略の策定も、弁理士の重要な役割となります。出願から権利行使までの一貫した戦略的視点を提供できるのは、弁理士だけです。 ### まとめ JPOのAIアクション・プラン（2022～2026年）は、日本の特許審査の在り方を根本的に変革するものです。先行技術調査のAI支援、外国語文献の翻訳AI、画像認識AIの活用、そして生成AIの適用可能性検討——これら4つの柱は、審査の迅速化と品質向上を同時に実現する可能性を秘めています。 しかし、出願人にとっては、AIの導入が新たな脅威を生むことも事実です。セマンティック検索による言い換え表現の見破り、異分野文献の組み合わせによる予期せぬ進歩性否定、引用文献数の爆発的増加——これらの脅威に適切に対処するためには、AI時代に適応した新たな出願戦略が不可欠です。 そして、この新たな戦略を立案・実行する上で、弁理士の専門性はこれまで以上に重要な役割を果たします。AIの能力を理し、その強みと限界を踏まえた上で、最適な出願戦略を設計する——これこそが、AI審査時代における弁理士の真の介在価値です。 AI審査時代の特許戦略、ご相談ください JPOのAI導入による審査環境の変化を踏まえ、貴社の知的財産戦略を最適化するためのご相談を承ります。 先行技術調査の強化からクレーム設計の見直しまで、AI時代に対応した包括的なサポートをご提供します。 特許庁 JPO AI審査 AIアクション・プラン 先行技術調査 セマンティック検索 特許戦略 弁理士 生成AI ![杉浦健文 弁理士](https://www.evorix.jp/hubfs/HP-%E5%BC%81%E7%90%86%E5%A3%AB%E7%B4%B9%E4%BB%8B-%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%AB%E7%94%BB%E5%83%8F.png) AUTHOR / 執筆者 杉浦 健文 （SUGIURA Takefumi） 知的財産事務所エボリクス（EVORIX）　**代表弁理士** 特許・商標・意匠・著作権の出願から審判・侵害訴訟まで、IT・製造・スタートアップ・ファッション・医療など幅広い業種のクライアントを支援。AI・IoT・Web3・FinTech等の先端分野の知財戦略にも精通。**日本弁理士会／アジア弁理士協会（APAA）／日本商標協会（JTA）**等 複数団体所属。 [→ 弁理士プロフィール詳細](https://www.evorix.jp/staff) [→ ご相談・お問い合わせ](https://www.evorix.jp/inquiry) [→ ご相談の流れ](https://www.evorix.jp/consultation) ## 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