拒絶理由通知とは、特許庁の審査官が出願を拒絶する理由を出願人に知らせる通知のことです。

拒絶理由通知を受け取ってから、意見書・補正書を仕上げるまでの作業は、明細書と引用文献を突き合わせる地道な工程の積み重ねです。案件数が多い事務所ほど、この工程に費やす時間が事務所全体の生産性を左右しやすく、この工程に生成AIをどこまで任せてよいのか、事務所ごとに手探りの段階が続いています。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は特許庁の公表資料で確認しています。特許庁の公表資料によれば、拒絶理由通知への応答期間は国内居住者で60日、在外者で3か月と定められています（特許庁 拒絶理由通知の応答期間の延長に関する運用）。

拒絶理由通知対応を取り巻く2026年の状況

特許の中間処理（拒絶理由通知への対応）は、出願件数の多い事務所ほど、担当弁理士1人あたりの案件数が業務量を圧迫しやすい領域です。長文の引用文献を読み込み、請求項の構成要素ごとに一致点・相違点を整理する作業は、経験を積んだ弁理士でも一定の時間を要します。生成AIの登場で、この読解・整理の部分を効率化できるのではないかという期待が、2025年後半から2026年にかけて弁理士業界でも広がってきました。

特許庁のAI関連発明の審査事例が積み上がり、AI自体を発明の対象とする出願が増える一方で、AIを出願実務の道具として使う側の動きも並行して進んでいます。弁理士の大瀬佳之氏（パテント・インテグレーション株式会社Founder CEO）は、生成AIが長文の特許文献から技術分野・課題・解決手段・効果といった要素を抽出し、構造的に整理できる点を実務上の利点として挙げています（AIで拒絶理由通知対応はできる？実務で使える範囲と限界を整理する）。一方で、進歩性の最終判断や補正戦略の決定、審査官の意図の読み取りについては、現時点のAIでは難しい領域だと指摘しています。大瀬氏は、AIを作業効率化の手段として位置づけ、判断そのものは人間が担うという役割分担を推奨しています（AIで拒絶理由通知対応はできる？実務で使える範囲と限界を整理する）。この役割分担の考え方は、契約書レビューや法務相談など、士業のチカラが他の記事で取り上げてきたAI活用領域とも共通する構図です。専門判断を要する場面ほど、AIは下準備を担い、最終判断は有資格者に残すという設計思想が、業種を問わず定着しつつあります。この線引きは、事務所が中間処理にAIを組み込む際の出発点になります。

中間処理は、出願前の明細書作成や先行技術調査と違い、審査官という第三者の判断に対して反論を組み立てる作業です。相手の論理構成を読み解いたうえで、こちらの主張を組み立てる必要があるため、単純な文章生成よりも一段階複雑な処理が求められます。AIが得意とする「情報の整理」と、弁理士が担う「戦略的な判断」を分けて考える視点が、他の業務以上に重要になる領域だといえます。

士業のチカラでは、弁理士の出願実務におけるAI活用を継続的に取り上げてきました。特許庁のAI関連発明 審査事例が示す明細書の7確認軸とAI下書き検証や、特許調査の見落としを二重チェックで潰す 弁理士事務所のプロンプト設計7手順でも扱ったとおり、出願前の調査・明細書作成の場面でAIの活用が先行しており、拒絶理由通知後の中間処理はこれに続く領域として注目度が高まっています。

特許庁自身も、AI関連発明の審査体制を段階的に整備してきた経緯があります。審査官側の運用が変化していけば、出願人側の対応実務にも影響が及ぶ可能性があります。中間処理にAIを取り入れる事務所は、こうした審査運用の動向も継続的に確認しておく必要があります。こうした動向を事務所全体で共有する仕組みがないと、パートナー弁理士ごとに情報収集の濃淡が生まれてしまいます。定例のミーティングなどで、審査運用やAIツールの動向を共有する時間を設けている事務所も見られます。

拒絶理由通知の応答書をAIで下書きする実装手順

拒絶理由通知が届いてから応答書を提出するまでの流れに沿って、AIを組み込む手順を7つに分けて整理します。

第一に、拒絶理由通知書と引用文献をテキスト化し、AIに読み込ませる準備をします。PDFで届いた通知書と引用特許公報をテキスト抽出し、固有の技術用語が正しく読み取れているかを確認します。化学構造式や数式を含む文献では、OCRやテキスト抽出の精度が落ちやすいため、抽出結果を目視で点検する工程を挟んでおくと、後段の対比表作成での誤りを防ぎやすくなります。図面中の符号と明細書本文の対応関係も、テキスト抽出だけでは失われやすい情報なので、図面を別途参照しながら確認する運用が実務的です。第二に、AIに拒絶理由の要旨と引用発明との対比表の下書きを作らせます。請求項を構成要素ごとに分解し、引用文献のどの記載に対応するかを整理させる工程です。第三に、対比表の下書きを担当弁理士本人が確認し、AIが見落としている技術的な対応関係や、逆に過剰に一致と判定している箇所を洗い出します。ここが最も時間のかかる確認作業になりますが、省略はできません。

第四に、補正案のたたき台をAIに作らせます。特許法第17条の2は、拒絶理由通知を受けた後の補正について、請求項の削除、特許請求の範囲の減縮、誤記の訂正、明りようでない記載の釈明という4つの類型に限られる場合があると定めています。AIに補正案を出させる際は、この制限に沿った類型かどうかを確認する工程を欠かせません。第五に、意見書の反論部分の下書きをAIに作らせます。引用発明にはない構成、組み合わせる動機付けの欠如といった論点を、対比表をもとに文章化させる工程です。第六に、補正戦略（どの請求項をどこまで減縮するか、権利範囲をどこまで維持するか）は、担当弁理士が単独で判断します。この判断はAIに委ねず、有資格者が最終確認する工程として明確に切り分けます。第七に、提出前に意見書・補正書の全体を担当弁理士が通しで確認し、AIが生成した文章の言い回しが事務所の書式や依頼人への説明方針と齟齬がないかを見ます。

この7つの手順のうち、第三と第六は省略できない確認工程として、事務所の標準フローに明文化しておくことが望ましいといえます。口頭での申し送りだけに頼ると、担当者が変わったときに確認の質がばらつく原因になります。

対比表の下書き作成には、次のようなプロンプトが起点になります。

あなたは特許出願の中間処理を補助するアシスタントです。
以下の請求項1と引用文献1の記載を、構成要件ごとに分解して対比表を作成してください。
出力は「構成要件」「請求項1の記載」「引用文献1の対応箇所」「一致・相違」の4列で整理し、
一致・相違の判断根拠となる原文の該当箇所を明記してください。
進歩性の有無についての最終判断は行わず、対比表の作成に留めてください。

[請求項1の記載]
[引用文献1の該当箇所]

意見書の反論部分の下書きには、次のような骨格が使えます。

以下の対比表をもとに、拒絶理由通知に対する意見書の反論部分の下書きを作成してください。
引用発明にない構成、組み合わせる動機付けの欠如という2つの観点から、
論点ごとに段落を分けて整理してください。
最終的な主張の採否は担当弁理士が判断するため、複数の反論案を提示してください。

[対比表]

商標調査や先行技術調査でAIを併用している事務所であれば、J-PlatPatの検索結果とAIの整理結果を突き合わせる運用も選択肢になります。

守秘義務・規程上の論点

出願中の発明の内容は、公開前の技術情報であり、依頼人にとって最も機微性の高い情報のひとつです。拒絶理由通知への対応にAIを使う際、まず確認すべきはAIサービスのデータ利用ポリシーです。入力した請求項や明細書の内容が、AIモデルの学習に再利用される設計かどうかを、ベンダーの公式ドキュメントで確認する必要があります。

弁理士の秘密保持義務については、弁理士法第30条が、弁理士又は弁理士であった者は正当な理由がなくその業務上取り扱ったことについて知り得た秘密を漏らし、又は盗用してはならないと定めています。出願中の発明は特許庁での公開前は非公知の状態にあり、この秘密保持義務との関係を事務所として整理しておく必要があります。

事務所として決めておくべきことは大きく3つあります。ひとつ目は、依頼人への説明と同意取得です。中間処理にAIを利用する旨を、委任契約の段階または個別案件ごとに依頼人へ説明し、同意を得ておく運用を採る事務所があります。ふたつ目は、入力データの範囲です。出願番号や発明者名など、発明の特定につながる情報をどこまでAIサービスに入力してよいかを、依頼人の意向も踏まえて決めます。みっつ目は、事務所規程への落とし込みです。中間処理でのAI利用範囲、対比表・補正案の確認フロー、利用ログの保存方法を規程に明記します。規程の文言としては、中間処理におけるAI利用は担当弁理士の確認を経た案件に限り行い、補正戦略の決定はAIに委ねない、といった運用例が考えられます。規程には、どの技術分野・案件類型を対象とするかも書き込んでおくと、担当者が変わっても判断基準がぶれにくくなります。

未公開の発明情報を扱う特性上、海外のサーバーで処理される設計のAIサービスを使う場合は、越境データ移転についても事務所としての方針を決めておく必要があります。特に外国出願を予定している案件では、現地代理人との情報共有ルールとの整合性も確認しておきたい点です。

AIサービスのデータ利用ポリシーを確認する際は、無料プランと有料プランで学習利用の扱いが異なる場合がある点にも注意が要ります。同じベンダーの製品であっても、契約形態によって入力データの取り扱いが変わることがあるため、事務所として契約しているプランの条件を個別に確認し、記録しておく運用が実務的です。

事務所の規模によっては、国内出願と外国出願で担当者が分かれているケースもあります。中間処理でのAI利用ルールを整備する際は、国内案件だけでなく外国出願案件も対象に含めて、事務所全体で統一した運用にしておくと、案件ごとに判断がぶれるリスクを減らせます。

失敗例と回避策

想定される失敗例のひとつは、AIが作成した対比表をそのまま意見書の根拠として提出してしまい、後になって引用文献の該当箇所の引用が不正確だったと判明するケースです。AIの整理結果は原文と突き合わせて確認する工程を挟む運用にします。

もうひとつの失敗例は、最後の拒絶理由通知を受けた案件で、AIが提示した補正案が特許法第17条の2の定める4類型に該当しない内容だったケースです。補正の類型を確認せずに提出すると、補正が却下される可能性があります。AIに補正案を出させる際は、どの類型に該当するかを人間側で確認する工程を組み込みます。三つ目は、依頼人の同意を得ないまま、出願中の発明内容をAIサービスに入力してしまうケースです。出願前の発明は非公知情報であり、入力範囲の判断を後回しにすると、事務所全体の運用が場当たり的になります。四つ目は、対比表の作成をAIに任せきりにした結果、担当弁理士が原文を精読する機会そのものが減り、案件への理解が浅くなってしまうケースです。効率化の恩恵と引き換えに、審査官とのやり取りの中で問われる細部への理解が失われては、本末転倒です。対比表の確認作業を、単なるチェック作業ではなく、案件理解を深める工程として位置づける意識が実務上のポイントになります。

費用・工数・体制

生成AIサービスの選定にあたっては、汎用のチャット型AIを使う事務所と、特許実務に特化したツールを導入する事務所とに分かれます。汎用型は柔軟性が高く導入コストも抑えやすい一方、プロンプトの設計を事務所側で作り込む必要があります。特許実務特化型は初期費用や月額費用がかかる場合が多いものの、対比表作成などの定型フローがあらかじめ組み込まれている点が利点です。案件数や予算に応じて、どちらの路線を選ぶかを事務所として検討することになります。

AIを使った対比表・下書き作成に必要な費用は、既存の生成AIサービスの契約プランに含まれる場合が多く、中間処理専用の追加費用は個別のツール選定によって変わります。導入工数としては、プロンプトの型を整えるのに数日、事務所内での運用ルールの周知に一定の期間を見込む事務所が多いと考えられます。既存の対比表テンプレートがある事務所であれば、そのフォーマットに合わせてAIへの出力指示を調整するだけで済むため、導入はさらに短期間で済む場合もあります。逆に、対比表の作り方が担当者ごとに異なっていた事務所では、AI導入を機にフォーマットを統一する作業が先に必要になることもあります。

運用の担い手としては、対比表の下書き作成は若手弁理士やパラリーガルが担い、補正戦略の決定と最終確認は担当パートナー弁理士が担う体制が現実的です。案件数の多い事務所では、対比表作成を標準フローに組み込み、担当弁理士の確認時間を短縮する効果を狙う一方、案件数の少ない事務所では、まず数件の試行を通じてAIの精度を見極めてから本格導入するという段階的な進め方も選択肢になります。

パラリーガルなど弁理士資格を持たないスタッフが対比表の下書き作成を担う場合、あくまで下書きの作成に業務範囲を限定し、法的な判断を伴う工程には関与させない体制にする必要があります。弁理士法第4条は、特許に関する特許庁における手続の代理等を弁理士の業務として定めており、対比表の下書き作成それ自体は事実整理の作業として切り分けられますが、意見書・補正書の内容確定や提出判断は、担当弁理士が担う業務として明確に区別しておくことが実務上のポイントになります。

費用対効果を評価する際は、対比表作成にかかる時間の短縮効果だけでなく、確認工程にかかる時間の変化も合わせて記録しておくと、次回のツール選定や契約更新の判断材料になります。導入初期は、AIを使わなかった場合との作業時間の差を意識的に記録しておく事務所もあります。

今後の展望と考察

拒絶理由通知対応におけるAIの役割分担は、文献理解・差分整理・素案作成をAIが担い、進歩性の最終判断・補正戦略・審査官の意図の読み取りを弁理士が担うという構図に、当面は落ち着くと見られます。この構図が崩れるとすれば、AIが技術分野ごとの審査傾向を学習し、進歩性判断の精度が実務で通用する水準に近づいたときですが、現時点の一次情報からは、そこまでの到達は確認できません。特許庁側の審査プロセスにAI活用が組み込まれていく動きと、出願人側の対応実務にAIが組み込まれていく動きは、それぞれ別の速度で進んでいく可能性があり、事務所としては両方の動向を並行して追っておく必要があります。

事務所にとっての論点は、AIによる作業効率化の恩恵を、確認工程を省略せずにどれだけ得られるかです。対比表の下書き作成にかかる時間が短縮されても、確認にかかる時間が同じだけ増えては効果が相殺されます。確認作業自体の質を上げる工夫（対比表のフォーマットを統一する、原文の該当箇所を併記させるなど）が、今後の運用改善の焦点になっていくと考えられます。事務所によっては、AIが生成した対比表と担当弁理士の確認結果を蓄積し、案件の技術分野ごとにAIの精度の傾向を把握する取り組みを始めているところもあります。こうした蓄積は、どの技術分野でAIの整理結果をより信頼できるか、逆にどの分野で人間の確認をより厚くすべきかを事務所内で判断する材料になっていきます。長期的には、この蓄積データそのものが、事務所ごとの中間処理ノウハウとして差別化要因になっていく可能性もあります。

よくある質問

AIに作らせた対比表は、そのまま意見書の根拠にしてよいですか

そのまま使うことは避けたい進め方です。AIの整理結果は、原文の該当箇所と突き合わせて担当弁理士本人が確認する工程を経てから、意見書に反映する運用が実務的です。対比表に記載された引用箇所は、原文のページ数・行数まで遡って確認しておくと、後工程での修正が少なくなります。

拒絶理由通知への応答期間はどれくらいですか

特許庁の公表資料によれば、国内居住者は60日、在外者は3か月です。期間内に延長請求をすることで、国内居住者は1か月、在外者は最大3か月の延長が認められています（特許庁 拒絶理由通知の応答期間の延長に関する運用）。

補正案の作成にAIを使う際、何に注意すればよいですか

拒絶理由通知の種類によって、補正できる範囲が異なります。最後の拒絶理由通知を受けた場合は、請求項の削除、特許請求の範囲の減縮、誤記の訂正、明りようでない記載の釈明という限られた類型でのみ補正が認められるため、AIが提示した補正案がこの類型に該当するかを人間側で確認する工程が要ります。

出願中の発明情報をAIサービスに入力する際、何に注意すればよいですか

出願中の発明は公開前の非公知情報であり、事務所として入力範囲の方針を事前に決めておく運用が実務的です。依頼人への説明と同意取得、入力データの範囲、事務所規程への落とし込みという3点を整理しておく必要があります。

意見書と補正書は、どちらもAIに下書きさせてよいですか

対比表の整理や反論部分の素案作成はAIを使う余地がありますが、補正戦略の決定（どの請求項をどこまで減縮するか）は担当弁理士が単独で判断する工程として切り分ける運用が実務的です。

商標調査や先行技術調査でもAIは使えますか

出願前の先行技術調査や商標調査でもAIの活用は進んでいます。特許調査の見落としを二重チェックで潰す 弁理士事務所のプロンプト設計7手順で扱ったように、調査結果の見落としを防ぐための二重チェック体制を組む事務所が増えています。

小規模な特許事務所でもAIによる中間処理支援を導入できますか

事務所規模にかかわらず導入は可能ですが、対比表の確認体制を誰がどう担うかは規模に応じて設計を変える必要があります。少人数の事務所では、担当弁理士自身が対比表の作成と確認の両方を担う運用になるケースが多いと考えられます。

AIによる中間処理支援は、どの技術分野でも同じように使えますか

技術分野によって精度の傾向が異なる可能性があります。化学・バイオ分野のように専門用語や構造式の扱いが複雑な分野と、ソフトウェア関連発明のように文章主体で記載される分野とでは、AIの整理結果の使い勝手が変わることが考えられます。事務所内で扱う案件の技術分野に応じて、AIの精度を個別に見極めておく運用が実務的です。分野ごとの精度差は、案件を重ねるうちに事務所内の経験則として蓄積されていくため、初期の数件は特に慎重に確認しておくとよいでしょう。

拒絶査定不服審判の請求書にもAIを使えますか

拒絶査定不服審判の請求書も、中間処理と同様に引用発明との対比整理が土台になるため、対比表作成の考え方は応用できます。ただし審判請求は最終的な権利化の可否を左右する重要な手続きであり、AIの出力をそのまま使わず、担当弁理士による確認をより厚くする運用が実務的です。

参考文献

• 特許庁 拒絶理由通知の応答期間の延長に関する運用の変更について
• AIで拒絶理由通知対応はできる？実務で使える範囲と限界を整理する（パテント・インテグレーション 大瀬佳之弁理士）
• e-Gov法令検索 特許法第50条
• e-Gov法令検索 弁理士法第30条

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