PDFの内容を参照できるChatGPTの機能を応用したChatPDFというツールを使って、比較的シンプルな特許審査履歴を分析してみました。最初に入力データとして利用する審査履歴のPDFのデータ厳選と加工に戸惑いましたが、なんとかChatPDFを用いた特許審査履歴ができました。
AIは発明の特徴を理解しているような回答もしましたが、OAやOA対応の認識（特に審査官と出願人の主張の区別）ができておらず、回答も個別案件に関わる技術的な見解や法的な主張よりも抽象的なものを用いる傾向が強く、OA対応の代替案などの弁理士・特許弁護士が行う作業はしないように制限がかけられていました。
正直、今回のような１回のOAで終了した審査履歴をAIで分析するのは時間の無駄で、実際にある程度の経験をもった弁理士・特許弁護士が直接内容を理解したほうが作業はスムーズに進むと思われます。しかし、AIの回答には参照したPDFのページが記載されるので、膨大な審査履歴がある案件にAIを用いてデータマイニングのツールとして使うようなやり方はありかなと思いました。
しかし、まだ検証の余地があるものがたくさんあるので、今後もいろんな審査履歴を用いてAIの性能について実験していきたいと思います。
目次
任意のPDFの情報をテキストプロンプトで探せるというツールのようなので、これに特定の特許のFile wrapperを読み込んで、審査履歴で知りたい情報を簡単に抽出できるかトライしています。
今回はトヨタの運転時の車の制御に関する特許を取り上げてみました。
技術内容の吟味等は特にやりませんでしたが、なるべくシンプルなOA対応で履歴が短いものを選びました。なるべく読み取らせるデータが少ない方が最初はやりやすいし、無料で使えるものだと取り扱えるデータが限られていることがほとんどなので、取り込むデータ量の少なさを重視しました。