明確性要件で危ない表現を生成AIで洗い出す（今週のプロンプト#007）

はじめに：「略」「所定の」は、どこまで許される？

請求項に「略」「所定の」「最適な」といった表現を使うとき、どこまでが許容範囲で、どこから明確性要件違反で拒絶されるのか。自分の感覚だけで判断するのは、ベテランでも心もとないものです。

ルビコンのDiscordで紹介した「今週のプロンプト #007」は、生成AIに審査官の立場で請求項を読ませ、明確性要件の観点で危ない表現を洗い出させるものです。この記事では、その考え方と、使うときにいちばん大事な注意点を紹介します。

明確性要件とは

特許法36条6項2号は、特許請求の範囲の記載について「特許を受けようとする発明が明確であること」を求めています。請求項の記載から発明の範囲がはっきり読み取れないと、明確性要件違反として拒絶理由の対象になります。

出典：特許法36条6項2号（e-Gov法令検索）／特許庁「特許・実用新案審査基準 第II部第2章第3節 明確性要件」

問題になりやすいのは、範囲の境界があいまいになる表現です。明細書に定義や判断基準が書かれていれば問題にならないことも多いのですが、書き手が当たり前だと思っている言葉ほど、見落としやすくなります。

生成AIにチェックさせる表現の類型

#007のプロンプトでは、次のような類型を指定して、請求項から該当する表現を拾わせます。

• 程度を表す用語（略、約、実質的に、ほぼ など）
• 評価を含む用語（最適な、適切な、良好な、十分な など）
• 基準が示されていない相対的な表現（高い、大きい、速い など）
• 明細書に定義のない「所定の」
• 実現する手段が特定されていない機能的な表現
• 否定的な表現（〜以外の、〜でない）
• 選択的な記載のあいまいさ

出力は、該当する表現、類型、明細書に定義があるか、拒絶リスクの高低、対応案を1行ずつ並べた表にさせます。その技術分野で慣用的に使われている表現かどうかも付記させるのがポイントです。慣用表現であれば、明確性の問題にならないことも多いからです。

いちばん大事な注意：指摘を全部つぶさない

このプロンプトを使うときに最も注意したいのは、AIの指摘を全部つぶすと権利範囲が狭くなる、という点です。

明確性のリスクをゼロにしようとすれば、あらゆる構成を具体的な数値と構造で書くことになります。その結果、競合が簡単に回避できる特許になってしまいます。実務では、拒絶理由が来たら定義を補って対応する前提で、あえて広い表現のまま出願する判断もあります。

この戦略判断は、AIにはできません。AIの出力は、リスクがどこにあるかを見える化するものであって、修正の指示書ではない。そう割り切って使うのがコツです。

まとめ

• 明確性要件で問題になりやすい表現は、類型を決めればAIで効率よく洗い出せる
• 出力は表形式にし、明細書の定義の有無と拒絶リスクを並べて見ると判断しやすい
• 指摘を全部つぶすと権利範囲が狭くなる。どこを残すかは実務家が判断する

プロンプトの全文と、実際に試したときのAIの誤りやすいポイントは、ルビコンのDiscordで公開しています。

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