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title: AnthropicのAIエージェント特許US 12,566,913を弁理士が徹底解説｜DSL・88%の信頼性｜EVORIX
description: Anthropicの登録特許US 12,566,913 B2を弁理士が一件深掘りで徹底解説。カスタムDSL、依存関係を持つサブタスク分割、フィードバックループ、明細書の「59%→88%」という定量的効果、クレーム1の原文引用と逐条解説、姉妹特許US12430150との役割分担、日米欧の審査評価まで。AIエージェントの権利化に役立つ実務ガイド。
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 2026/06/05

# 【弁理士徹底解説】Anthropicの「AIエージェント」特許 US 12,566,913 B2 を読み解く｜DSL・サブタスク分割・88%の信頼性

![Picture of 弁理士 杉浦健文](https://www.evorix.jp/hs-fs/hubfs/top-profile-pic-sugiura-1.jpg?width=50&name=top-profile-pic-sugiura-1.jpg) [弁理士 杉浦健文](https://www.evorix.jp/blog/author/takefumi-sugiura)

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![【弁理士徹底解説】Anthropicの「AIエージェント」特許 US 12,566,913 B2 を読み解く｜DSL・サブタスク分割・88%の信頼性](https://www.evorix.jp/hubfs/Gemini_Generated_Image_u38w0au38w0au38w.jpg)

AIエージェントが人間の代わりにパソコンを操作する――Anthropicの「Computer Use」を支える特許群のうち、本記事で深掘りするのは登録特許**US 12,566,913 B2**です。前回解説した[US 12,430,150 B1（実行基盤の特許）](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-computer-use-patent-us12430150)と対をなし、こちらは**「AIエージェントそのもの」**を権利化しています。

この特許のクレームには、**カスタムDSL（ドメイン固有言語）、依存関係を持つサブタスク分割、スクリーンショットによるフィードバックループ**といった現代的なエージェント技術が凝縮されています。さらに明細書には**「従来59%→本手法88%」という定量的な信頼性向上**が記載されており、進歩性立証の好例でもあります。AI知財に精通した弁理士が、原文を引用しながら徹底解説します。

**💡 要点：**本記事は、AIエージェント特許シリーズの「個別特許 深掘り編（その2）」です。Anthropicの特許戦略全体は[戦略分析編](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-patent-strategy)、姉妹特許は[US 12,430,150解説](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-computer-use-patent-us12430150)をご覧ください。

目次

1. [30秒サマリー｜「ランタイム」特許との違い](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#summary)
2. [特許の基本情報](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#basic)
3. [この特許の核心｜4つのエージェント動作](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#core)
4. [技術的ハイライト①｜カスタムDSL（ドメイン固有言語）](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#dsl)
5. [技術的ハイライト②｜依存関係を持つサブタスク分割](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#subtask)
6. [技術的ハイライト③｜スクリーンショットによるフィードバックループ](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#feedback)
7. [技術的ハイライト④｜「59%→88%」という定量的効果](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#reliability)
8. [独立クレーム1を逐条で読む](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#claim1)
9. [姉妹特許との関係｜US 12,430,150との役割分担](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#compare)
10. [日米欧の審査でどう評価されるか](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#exam)
11. [自社出願への教訓｜「効果を数字で示す」](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#lessons)
12. [よくある質問（FAQ）](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#faq)

## 30秒サマリー｜「ランタイム」特許との違い

**● 何の特許か：**マルチモーダル・インターフェースを自動化する**「AIエージェント」そのもの**。  
**● 前回特許との違い：**US 12,430,150は**実行基盤（ランタイム）**、本件はその上で動く**エージェントの知能と動作**を保護。  
**● 核心技術：**①マルチモーダル入力の処理＋サブタスク分割、②カスタムDSLによる作動コマンド生成、③アクチュエータによる実行、④スクリーンショット等のフィードバック。  
**● ステータス：**米国**登録特許**（2026年3月3日登録、全15クレーム）。

## 特許の基本情報

| 項目 | 内容 |
| --- | --- |
| 特許番号 | US 12,566,913 B2 |
| 発明の名称 | Artificial intelligence agents to automate multimodal interface task workflows |
| 登録日 | 2026年3月3日 |
| 優先日 | 2024年3月20日 |
| 出願人 | Anthropic PBC |
| クレーム数 | 15（独立クレーム1＋従属クレーム群） |
| 関連 | Anthropic「Computer Use」｜US 12,430,150 B1の姉妹特許 |
| ステータス | 登録特許（granted） |

## この特許の核心｜4つのエージェント動作

クレーム1によれば、エージェントは次の**4つの動作**を行うよう構成されます。これがこの特許の骨格です。

【AIエージェントの4動作】 ① 入力処理 ＋ サブタスク分割 ・マルチモーダルデータ（自然言語の記述＋規範的コマンド）を処理 ・実行前のインターフェース状態・文脈メタデータを把握 ・ワークフローを「依存関係を持つ複数サブタスク」に分割 ▼ ② 出力生成（カスタムDSL） ・モデル呼び出しとアクション実行の双方をサポートするDSLで 作動コマンド列を生成 ・モデルの指示を実際のWeb／アプリのイベントへ翻訳（要素の位置特定を含む） ▼ ③ アクチュエータによる作動 ・コマンド列を受信し、機械作動アクション（合成アクション）として実行 ▼ ④ フィードバック ・スクリーンショットと行動履歴を提供 ・反復的なワークフロー実行・改良に活用

## 技術的ハイライト①｜カスタムDSL（ドメイン固有言語）

この特許の最も特徴的な要素が、**「モデル呼び出し（model calls）とアクション実行（action executions）の双方をサポートするカスタムDSL」**です。

DSL（Domain-Specific Language）とは、特定領域に特化した言語のこと。ここでは、AIエージェントの**「考える（モデル呼び出し）」と「動く（アクション実行）」を、ひとつの言語で記述**できるようにしています。AIの判断と実際のUI操作を共通言語で橋渡しすることで、知能を実際のアクションへ変換する仕組みです。

**💡 要点：**「AIにPCを操作させる」という抽象的アイデアではなく、**そのための専用言語（DSL）を設計した**という点が、この特許を技術的に具体化し、強い権利にしています。クレームに「custom domain-specific language」という具体的構成を盛り込むことで、抽象的アイデアの拒絶を回避しています。

## 技術的ハイライト②｜依存関係を持つサブタスク分割

クレーム1は、ワークフローを「**各サブタスクが先行サブタスクの完了に依存する（each sub-task depends on the completion of a preceding sub-task）複数のサブタスク**」に分割すると規定します。

単にタスクを分けるのではなく、**サブタスク間の「依存関係（順序）」を明示**している点が重要です。例えば「①ログイン→②検索→③入力」のように、前の完了を前提に次へ進む、現実的なワークフローの構造を捉えています。

## 技術的ハイライト③｜スクリーンショットによるフィードバックループ

エージェントは「**反復的なワークフロー実行・改良のため、画面のスクリーンショットと行動履歴を含むフィードバックを提供**」します。

これは、AIエージェントが**「実行 → 結果を見る → 修正 → 再実行」**という反復ループ（iterative refinement）を回す根拠です。一度きりの実行ではなく、画面を見ながら自律的に軌道修正する点が、単なる自動化スクリプトとの決定的な違いです。

## 技術的ハイライト④｜「59%→88%」という定量的効果

明細書によれば、従来手法の課題は「視覚的UI操作の困難さ、APIカバレッジへの過度の依存、ハルシネーション、低い信頼性」でした。そして本発明は、信頼性を**従来の約59%から約88%へ向上**させたと記載されています。

59%

従来手法の信頼性

→

88%

本発明の信頼性

**💡 要点：**この**定量的な効果の記載**こそ、特許実務上きわめて重要です。「精度が向上する」という抽象的記載より、「59%→88%」という具体的数値の方が、**進歩性（とりわけ日本・欧州）の主張を格段に強く**します。日本の審査では「当業者が予測できない顕著な効果」が進歩性の決め手になり得ますが、定量データはその最良の裏付けです。

**補足｜技術的背景：**本特許ファミリーの基礎出願は、マルチモーダル・アーキテクチャ「Fuyu-8B」や、ソフトウェア操作の録画動画・Webページ・エージェントの行動軌跡（agentic trajectories）といった学習データに言及しています。エージェントの「知覚と行動」を支えるデータ基盤まで視野に入れた出願であることがうかがえます。

## 独立クレーム1を逐条で読む

US 12,566,913 B2｜Claim 1（原文／英語）

A system for interface automation, comprising: at least one central processing unit; a memory device storing programming and data constructs that when executed by the at least one processing unit, cause the system to configure an agent; the agent configured to: process an input including multimodal data that specifies an interface workflow including contextual metadata and a state of the interface prior to execution of the interface workflow, wherein the multimodal data includes at least a combination of a natural language description and a prescriptive command; and segment the interface workflow into a plurality of sub-tasks wherein each sub-task depends on the completion of a preceding sub-task; generate an output, responsive to the multimodal input data, that specifies a sequence of actuation commands expressed in a custom domain-specific language (DSL) that supports both model calls and action executions, wherein the sequence of actuation commands triggers one or more machine-actuated actions that replicate user-actuated actions on the interface and cause automation of the interface workflow by translating model instructions into real web or application events, including at least localization; actuate the sequence of multimodal actuation commands by an actuator, wherein the actuator is configured to receive the sequence of actuation commands from the agent, and to perform the machine-actuated actions based on the sequence of actuation commands as synthetic actions that automate the interface workflow; and provide feedback including interface screenshots and action histories for iterative workflow execution and refinement.

弁理士による参考訳（日本語）

インターフェース自動化のためのシステムであって、少なくとも1つのCPUと、実行されるとシステムにエージェントを構成させるプログラミング及びデータ構造を記憶するメモリ装置と、を備え、  
前記エージェントは以下のように構成される：  
**① 入力処理＋分割：**インターフェース・ワークフローを規定するマルチモーダルデータ（実行前のインターフェース状態と文脈メタデータを含み、少なくとも**自然言語記述と規範的コマンドの組み合わせ**を含む）を処理し、ワークフローを、**各サブタスクが先行サブタスクの完了に依存**する複数のサブタスクに分割する。  
**② 出力生成：**入力に応答し、**モデル呼び出しとアクション実行の双方をサポートするカスタムDSL**で表現された作動コマンド列を規定する出力を生成する。当該コマンド列は、モデルの指示を（少なくとも**要素の位置特定＝localization**を含めて）実際のWeb／アプリのイベントに翻訳し、ユーザー操作を再現する機械作動アクションをトリガーする。  
**③ 作動：**アクチュエータがコマンド列を受信し、機械作動アクションを**合成アクション**として実行する。  
**④ フィードバック：**反復的な実行・改良のため、**画面のスクリーンショットと行動履歴**を含むフィードバックを提供する。

### 権利化を支える限定の整理

| 限定 | 技術的意味 | 効いている理由 |
| --- | --- | --- |
| カスタムDSL（model calls＋action executions） | 思考と操作を共通言語で記述 | 技術的実装の核心。抽象的アイデアからの脱却 |
| 依存関係を持つサブタスク分割 | 現実的なワークフロー構造の把握 | 制御ロジックの具体性 |
| localization（要素の位置特定） | 画面上のUI要素を特定 | 視覚的UI操作の技術的要点 |
| スクリーンショット等のフィードバック | 反復改良ループ | 自律性の根拠 |

## 姉妹特許との関係｜US 12,430,150との役割分担

Anthropicは、同じ「Computer Use」を**複数の特許で異なるレイヤーから重層的に保護**しています。2件の登録特許の役割分担は次のとおりです。

|   | US 12,430,150 B1 | US 12,566,913 B2（本記事） |
| --- | --- | --- |
| 保護対象 | ランタイム・アーキテクチャ（実行基盤） | AIエージェント本体（知能と動作） |
| 焦点 | クライアント／サーバ分担・中間表現 | DSL・サブタスク分割・フィードバック |
| 独立クレーム | 3（システム・方法・媒体） | クレーム1（システム）中心 |
| たとえると | 「舞台（実行環境）」 | 「役者（エージェント）」 |
| 登録 | 2025/9/30 | 2026/3/3 |

**💡 要点：**1つの製品（Computer Use）を、**「実行基盤」と「エージェント本体」という異なる切り口で複数特許化**するのは、強い特許網を作る定石です。競合が一方を回避しても他方に抵触し得る構造をつくることで、参入障壁を高めています。自社の主力製品でも、レイヤーを分けた複数出願は有効な戦略です。

## 日米欧の審査でどう評価されるか

### 米国（USPTO）

カスタムDSL、サブタスク分割、localization、アクチュエータによる実行という**技術的実装**を備えるため、Alice/Mayoテストにおいて「技術的課題への具体的解決」を主張しやすく、現に登録されています。

### 日本（JPO）

CPU・メモリ装置を明示し、具体的なデータ処理（DSL生成・コマンド翻訳）を記載しており、ソフトウェア関連発明として特許適格性を満たしやすい構成です。とりわけ**「59%→88%」の定量的効果は、進歩性の「顕著な効果」の強力な裏付け**になります。

### 欧州（EPO）

信頼性向上という技術的効果が明確で、UI自動化（localization含む）という技術的課題への技術的解決と位置づけやすいため、COMVIKアプローチ下でも技術的特徴として進歩性に算入されやすい構成です。

AIエージェント特許の日米欧の審査実務の比較は、[「日本・米国・欧州の特許事例と審査実務」](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe)で詳しく解説しています。

## 自社出願への教訓｜「効果を数字で示す」

**① 効果を定量データで示す。**「精度が向上」ではなく「59%→88%」。数値は進歩性の最強の裏付けです。明細書段階で実験データ・評価結果を用意しましょう。

**② 機能的概念に「専用の仕組み」を与える。**「AIが操作する」ではなく「そのためのDSLを設計した」。抽象的機能を具体的な技術手段に落とし込みます。

**③ 制御の構造を記載する。**サブタスクの依存関係、フィードバックループなど、処理の構造を技術用語で明示します。

**④ 主力製品はレイヤーを分けて複数出願する。**実行基盤とエージェント本体のように、異なる切り口で重層的に権利化します。

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## よくある質問（FAQ）

Q. US 12,566,913 B2はどんな特許ですか？

A. Anthropic（アンソロピック）が保有する米国登録特許で、マルチモーダルなインターフェースを自動化する「AIエージェント」そのものを保護します。エージェントが、自然言語の指示と画面状態を入力として受け取り、タスクをサブタスクに分割し、カスタムDSL（ドメイン固有言語）で作動コマンド列を生成して、UIを操作する構成です。2026年3月3日登録、全15クレーム。

Q. DSL（ドメイン固有言語）とは何ですか？

A. Domain-Specific Languageの略で、特定領域に特化したプログラミング言語です。本特許では、AIエージェントの「モデル呼び出し（model calls）」と「アクション実行（action executions）」の両方を表現できるカスタムDSLが核心技術です。AIの判断と実際のUI操作を、共通の言語で記述・橋渡しする点に技術的工夫があります。

Q. US 12,430,150 B1とUS 12,566,913 B2は何が違うのですか？

A. 両者はAnthropicの「Computer Use」を支える姉妹特許です。US 12,430,150 B1は実行基盤（ランタイム・アーキテクチャ＝クライアント／サーバ分担）を、US 12,566,913 B2はエージェント本体（DSL・サブタスク分割・フィードバック）を保護します。同じ製品を異なるレイヤーで重層的に守る、巧みなポートフォリオ設計です。

Q. 明細書に書かれた「88%」とは何ですか？

A. 本特許の明細書では、従来手法の信頼性が約59%であったのに対し、本発明の手法では約88%に向上したと記載されています。このような定量的な効果は、進歩性（とりわけ日本・欧州）を主張するうえで強力な裏付けになります。

Q. 自社のAIエージェントを特許化するヒントはありますか？

A. 本特許から学べる最大の教訓は「効果を数字で示す」ことです。「精度が向上する」と書くより、「従来59%→本手法88%」のように定量データで示す方が、進歩性の主張が格段に強くなります。あわせて、DSLやサブタスク分割など、技術的な仕組みを具体的に記載することが重要です。

**本記事の注意事項：**本記事は、公開された特許公報に基づく一般的な技術・制度解説です。US 12,566,913 B2は登録特許ですが、実際の権利範囲は各クレームの文言・均等論・経過情報により定まります。引用したクレーム・要約・明細書記載（信頼性の数値等を含む）は公開公報データ（FreePatentsOnline等）に基づきますが、法的に重要な用途（FTO・侵害分析・無効・出願等）では、必ずUSPTO正本と最新の経過情報をご確認のうえ、専門家の個別検討をご利用ください。日本語訳は理解のための参考訳であり、正文は英語原文です。

**あわせて読みたい（AIエージェント特許シリーズ）：**  
・[Anthropic「Computer Use」の中核特許 US 12,430,150 B1 を読み解く](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-computer-use-patent-us12430150)  
・[Anthropicの特許戦略を読み解く｜なぜ特許出願が少ないのか](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-patent-strategy)  
・[日本・米国・欧州の特許事例と審査実務（事例編）](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe)  
・[Salesforceのマルチエージェント特許を読み解く](https://www.evorix.jp/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent)

## 出典

- US 12,566,913 B2（Google Patents）：[https://patents.google.com/patent/US12566913B2/en](https://patents.google.com/patent/US12566913B2/en)
- クレーム・明細書（FreePatentsOnline）：[https://www.freepatentsonline.com/12566913.html](https://www.freepatentsonline.com/12566913.html)

![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)

[特許](https://www.evorix.jp/blog/tag/特許), [外国特許](https://www.evorix.jp/blog/tag/外国特許), [知財戦略](https://www.evorix.jp/blog/tag/知財戦略), [AI](https://www.evorix.jp/blog/tag/ai), [ソフトウェア特許](https://www.evorix.jp/blog/tag/ソフトウェア特許), [弁理士](https://www.evorix.jp/blog/tag/弁理士), [AI特許](https://www.evorix.jp/blog/tag/ai特許), [マルチエージェント](https://www.evorix.jp/blog/tag/マルチエージェント), [知的財産権](https://www.evorix.jp/blog/tag/知的財産権), [AIエージェント](https://www.evorix.jp/blog/tag/aiエージェント), [特許事務所](https://www.evorix.jp/blog/tag/特許事務所), [Anthropic](https://www.evorix.jp/blog/tag/anthropic)

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## [【弁理士徹底解説】Anthropicの「エージェント構築」特許出願 US 2025/0299023 A1 を読み解く｜Adept Workflow Languageと公開出願の読み方](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-agent-configuration-patent-us20250299023)

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