AIドラフトとは、生成AIに明細書等の下書きを作らせる進め方のことです。

明細書の下書きを生成AIに投げる事務所が増えています。速さは出ますが、特許出願の世界には他の士業には無いリスクがあります。入力した情報が新規性を失う可能性がある、という点です。この記事では、AIドラフトを回す7工程と、そこに組み込む品質管理のチェック体制を整理します。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、行政の見解は各府省庁の公表資料で確認しています。日本弁理士会は令和7年4月に弁理士業務AI利活用ガイドラインを公表し、生成AIから得られた生成物を活用する際には弁理士としてその正確性を確認する必要があり、最終的には弁理士が責任をもって提供するべきである、との考え方を示しています（出典: 日本弁理士会 弁理士業務AI利活用ガイドライン）。

他の士業と決定的に違う、新規性喪失というリスク

生成AIの利用で真っ先に語られるのは守秘義務です。弁理士も例外ではなく、弁理士法第30条は、弁理士また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、または盗用してはならない、と定めています。日本弁理士会のガイドラインも、外部事業者が提供する生成AIに秘密情報を入力する行為は、生成AI提供者という第三者に秘密情報を開示することになるため守秘義務に違反するおそれがある、と整理しています（出典: 日本弁理士会 弁理士業務AI利活用ガイドライン）。

弁理士固有の論点はその先にあります。同ガイドラインは、知財の分野においては新規性喪失の観点からも十分な注意が必要となるとし、秘密保持規約のない第三者のプラットフォームに情報を載せた場合には新規性を喪失する可能性があると述べています（出典: 同ガイドライン）。

これが何を意味するか。特許法第29条第1項は、産業上利用することができる発明をした者は、特許出願前に公然知られた発明等に該当するものを除き、その発明について特許を受けることができる、という枠組みを置いています。出願前に発明が公になれば、原則として特許を受けられません。特許法第30条は新規性の喪失の例外を定めていますが、要件と手続を満たす必要があり、常に救済されるものではありません。

つまり、税理士や社労士が生成AIに顧客情報を入れる場合の主なリスクが情報漏えいであるのに対し、弁理士の場合は権利そのものが取れなくなるという結果に直結し得ます。守秘義務と新規性喪失の二重のリスクがある、という理解が出発点になります。事務所として最初に決めるべきは、プロンプトの書き方ではなく、どのサービスを使うかです。

善管注意義務がAIドラフトに課す線引き

もうひとつ、日本弁理士会のガイドラインが重く扱っているのが善管注意義務です。同ガイドラインは、弁理士が民法第644条に基づく善管注意義務を負っていることを挙げ、AIが生成した結果を内容の検討・精査もせずにそのままクライアントに提供することは善管注意義務に違反する恐れがある、と述べています（出典: 日本弁理士会 弁理士業務AI利活用ガイドライン）。同法第644条は、受任者は委任の本旨に従い、善良な管理者の注意をもって委任事務を処理する義務を負う、と定めています。

同ガイドラインは、ハルシネーションと呼ばれる虚偽の情報をもっともらしい形で出力してしまう問題があることを指摘し、生成された情報の真偽を確かめるファクトチェックは弁理士自身が行う必要があると述べています（出典: 同ガイドライン）。ここは補助者に委ねられない工程として明示されている、と読める部分です。

明細書の文脈でこれを具体化すると、確認の対象は3つに整理できます。ひとつは技術的事実の正確性です。動作原理、数値範囲、材料名をAIが補ってくると、発明者が意図していない内容が入ります。ふたつは先行技術の記載です。AIは実在しない文献番号を出すことがあります。みっつは請求項と明細書の対応関係です。特許法第36条第4項第1号は、発明の詳細な説明の記載について、その発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者がその実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載したものであることを求めています。AIが生成した滑らかな文章が、この要件を満たす記載になっているかは別問題です。

記載要件を欠いた出願は、特許法第49条に基づく拒絶の査定や、特許法第123条に基づく特許無効審判の対象になり得ます。AIドラフトの品質管理は、体裁の話ではなく権利の強さの話です。

プロンプト設計の考え方についても、同ガイドラインは指針を示しています。指示を明確にすること、必要に応じて例や参考資料を含めること、複雑なタスクを段階的に分けて指示すること、初回の出力を確認して不足点を補う形で修正し反復することの4点がポイントとして挙げられています。あわせて、生成AIは頻繁に進化しておりプロンプト作成のテクニックも変化する可能性があるため、常に最新の情報を収集し続けることが求められる、とも述べられています（出典: 日本弁理士会 弁理士業務AI利活用ガイドライン）。事務所でプロンプトを共有資産にするなら、更新日と更新理由を残す運用まで含めて設計しておくと陳腐化を防げます。

AIドラフトを回す7工程

工程1は、使用するサービスの選定です。日本弁理士会のガイドラインは、入力された情報が学習に利用される場合、営業秘密や非公開情報の入力は避けるべきであるとし、また利用規約やプラン仕様が数か月単位で改定されることがあるため定期的に確認することが望ましいと述べています（出典: 日本弁理士会 弁理士業務AI利活用ガイドライン）。事務所として使ってよいサービスとプランを一覧化し、確認日を記録しておく運用が要ります。

工程2は、クライアントとの合意です。同ガイドラインは、クライアントから得た秘密情報を生成AIに入力する場合は、学習の有無によらずクライアントに合意を取るべきであると述べています（出典: 同ガイドライン）。学習されないプランを使っていることは、合意を省略する理由になりません。受任時の書面に一項を設ける形が実務的です。

工程3は、発明の骨格の言語化です。発明者へのヒアリングメモをもとに、課題、解決手段、効果の3点を短い文で固めます。この段階ではAIを使わず、人が書きます。骨格が曖昧なままAIに投げると、埋められた部分が発明の中核に混ざります。

工程4は、明細書の型部分の生成です。技術分野、背景技術、発明が解決しようとする課題、課題を解決するための手段、発明の効果、図面の簡単な説明といった見出し構成と定型文をAIに作らせます。ここは事務所ごとの書式が決まっているため、AIの得意領域です。

工程5は、実施の形態の骨組み生成です。工程3で固めた骨格を渡し、実施例の構成案と、記載が薄くなりがちな箇所の指摘を出させます。ここでも技術的事実の補完は禁じ、足りない箇所は要確認タグで返させます。

工程6は、弁理士によるファクトチェックと書き直しです。技術的事実、先行技術の記載、請求項と実施の形態の対応を確認します。前述のとおり、ガイドラインはファクトチェックを弁理士が行う工程として位置づけています。AIの出力を読むのではなく、発明者のメモと突き合わせる順序にすると、加筆された箇所が浮かびます。

工程7は、発明者による確認です。明細書は発明者の発明を書いた文書なので、最終的に発明者本人が内容を確認する工程を外せません。AIドラフトを使うと文章が滑らかになるぶん、発明者が違和感を持ちにくくなる面があります。確認の観点を指定して見てもらう工夫が要ります。

以下は工程4で使うプロンプトの例です。具体的な発明内容は入れず、抽象化した骨格だけを渡す前提で組んでいます。

あなたは日本の特許事務所の補助者です。
以下は、ある発明の骨格を抽象化して記述したものです。
特許明細書の型部分の下書きを作ってください。

【発明の骨格】
課題: {課題を1〜2文で}
解決手段: {手段を1〜2文で}
効果: {効果を1〜2文で}
技術分野: {分野名}

【条件】
- 見出しは「技術分野」「背景技術」「発明が解決しようとする課題」
  「課題を解決するための手段」「発明の効果」の順で作ってください。
- 骨格に書かれていない技術的事実を補わないでください。
  補う必要がある箇所は【要確認: 何が不足しているか】と明記して残してください。
- 具体的な先行技術文献の番号や名称を書かないでください。
  文献を挙げるべき箇所は【文献要調査】と記載してください。
- 数値範囲、材料名、寸法を推測で書かないでください。
- 効果について断定的な優位性の表現は使わず、骨格の記載に沿った表現にしてください。

出力は各見出しごとの段落形式でお願いします。

工程5で使うプロンプトの例です。記載の薄い箇所を洗い出させます。

以下は作成中の明細書の実施の形態と、請求項案です。

【実施の形態】
{本文を貼り付け}

【請求項案】
{請求項を貼り付け}

【確認してほしいこと】
1. 請求項に記載された各構成要素について、実施の形態に対応する記載があるかを
   1つずつ判定してください。対応が見当たらない要素を列挙してください。
2. 実施の形態のうち、動作や作用の説明が結論だけで終わっている箇所を指摘してください。
3. 用語の揺れ（同じものが別の語で書かれている箇所）を列挙してください。
4. 判定できない箇所は【判定不能】と明記し、理由を書いてください。
5. 記載要件を満たすかどうかの法的な評価は書かないでください。
   記載の有無と対応関係だけを報告してください。

出力はですます調、段落形式でお願いします。

2本目のプロンプトが、実務上いちばん効きます。請求項と実施の形態の対応漏れは人間が見落としやすく、機械的な突合が向いている作業だからです。ただし、判定結果をそのまま信じず、指摘された箇所を弁理士が原文で確認する順序にします。

秘密情報と規程をどう設計するか

事務所の規程に落とすなら、他士業とは違う項目が要ります。

第一に、入力してよい情報の線引きです。出願前の発明内容は、事務所が扱う情報のなかで最も機微性が高い部類です。秘密保持の規約があるプラットフォームかどうかを事前に確認するという、日本弁理士会のガイドラインが示す観点を、規程の判断基準に落とします（出典: 日本弁理士会 弁理士業務AI利活用ガイドライン）。抽象化した骨格だけを渡す運用にするなら、どこまで抽象化すれば足りるかの目安も書いておきます。

第二に、クライアントごとの制限です。同ガイドラインは、契約以外にもクライアントが自社の情報資産の保護を徹底するため委託先に情報管理の確認を行う場合があること、学習に利用されない場合でもクライアント側で生成AIの利用を制限している場合があることを挙げています（出典: 同ガイドライン）。クライアントごとにAI利用の可否を管理する表を持つ必要が出てきます。

第三に、個人情報の扱いです。発明者の氏名や所属は個人情報にあたります。個人情報の保護に関する法律第23条が定める安全管理措置の設計に、生成AIの利用を組み込みます。明細書の下書き工程では発明者名を渡す必要がないため、伏せる運用が素直です。

第四に、著作権との関係です。同ガイドラインは、他人の著作物をプロンプトとして入力する行為について、生成物の生成のために入力されたプロンプトを情報解析するものであるため、これに伴う著作物の複製等については著作権法第30条の4が適用され原則として著作権侵害に該当しないと考えられる、と整理しています。一方で、入力に用いた著作物と類似する生成物を生成させる目的で当該著作物を入力する行為については、同条は適用されず著作権侵害に該当する可能性が高いと考えられる、とも述べています（出典: 同ガイドライン）。他社の明細書を丸ごと読ませて似た文章を作らせる使い方は、この整理の後段に近づきます。士業の成果物と著作権の関係はAIと著作権の記事で扱っています。

第五に、出力の保存と廃棄です。生成AIとのやりとりはサービス側に履歴として残ります。案件終了後にその履歴をどう扱うかを決めておかないと、秘密情報が事務所の管理外に置かれたままになります。履歴の削除手順と、削除できないサービスを使う場合の判断基準を規程に書いておく形が実務的です。個人情報を含むデータの扱いは、改正個人情報保護法の動きとも関係します。改正の全体像は個人情報保護法の改正を読む記事で扱っています。

規程の全体像は、日本弁理士会のガイドラインを事務所の運用に落とす形で組むのが早道です。ガイドラインの読み方は弁理士業務AI利活用ガイドラインの記事で整理しています。

AIドラフトで起きる3つの事故

ひとつ目は、入力による新規性喪失です。秘密保持の規約がないサービスに発明内容を入れた場合、公になったと評価される余地が生じます。日本弁理士会のガイドラインが新規性喪失の観点を明示している以上、事務所として最も避けたい類型です。回避策は工程1のサービス選定を人の判断に委ねず、使用可能なサービスの一覧で縛ることです。担当者が個人のアカウントで別のサービスを使う抜け道を塞ぐ設計まで含めます。

ふたつ目は、実在しない先行技術文献の混入です。生成AIは文献番号を出力します。それらしい体裁で出てくるため、確認せずに背景技術へ書き込むと、審査で指摘されます。プロンプトで文献番号の出力を禁止し、文献要調査のタグだけ返させる設計にしておくと、この経路を塞げます。

みっつ目は、滑らかな文章による記載不備の見落としです。AIの出力は文章として整っているため、読み手が納得してしまいます。しかし整った文章と、通常の知識を有する者が実施できる程度の記載は別物です。動作の説明が結論だけで終わっていても、文章としては成立します。工程5のプロンプトで、結論だけで終わっている箇所を機械的に洗わせているのはこのためです。

なお、無資格の事業者がAIを用いて明細書や請求項を自動作成するサービスの提供について、日本弁理士会は弁理士法第75条との関係を整理した資料を公表しています（参考: 日本弁理士会 AI等を用いた業務支援サービスの提供と弁理士法第75条との関係について）。事務所がツールを選ぶ際、提供事業者がどの範囲のサービスを提供しているかを見る観点にもなります。

費用と工数、事務所の体制

必要なのは、秘密保持の条件を満たす生成AIの事業者向けプランと、事務所書式に合わせたプロンプトの整備です。生成AIの事業者向けプランは1ユーザーあたり月額数千円の水準が一般的ですが、契約形態によって学習の扱いが変わるため、価格だけで選ばない設計が要ります（参考: 各社の公開価格および利用規約。改定が頻繁なため契約時点の内容で確認してください）。

工数の削減が見込めるのは工程4と工程5です。型部分の生成と、請求項との対応確認は、機械的な作業の比率が高いためです。一方、工程3の骨格の言語化と工程6のファクトチェックは短縮できません。むしろ工程6は、AIドラフトを使うぶん確認の負荷が増える可能性があります。全体として速くなるかどうかは、事務所の書式が整理されているかに依存します（参考値として案件ごとに実測することを勧めます）。

体制は、工程1から工程2の管理と工程4から工程5の実行を補助者が担い、工程3の骨格確定と工程6のファクトチェックを弁理士が持つ構成です。弁理士法第77条は、弁理士または弁理士法人の使用人その他の従業者について、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、または盗用してはならない旨を定めています。補助者に工程を任せる場合も、この条文を前提とした教育が要ります。

AIドラフトが事務所の競争条件をどう変えるか

明細書の作成速度が上がると、単価の議論が起きます。時間で見積もっていた事務所は、削減した時間の扱いを決める必要が出てきます。ただし、この論点は少し先の話かもしれません。現状の生成AIの出力をそのまま出願できる水準に持っていくには、工程6の確認が相応にかかるためです。

より近い変化は、事務所内の品質のばらつきに現れます。請求項と実施の形態の対応確認のような機械的な工程を仕組みにすると、担当者による差が縮みます。ベテランが暗黙にやっていた確認を、工程として書き出すことになるからです。この副次的な効果のほうが、速度の向上より事務所には効くという見方ができます。

事務所の採用と育成にも影響します。明細書の作成は、書きながら覚える性格の仕事でした。型部分をAIが埋めるようになると、新人が型を書く機会が減ります。一方で、AIの出力の誤りを見つける作業は、正しい型を知っていないとできません。育成の設計としては、まず人が書いてからAIの出力と比べる、という順序を数件挟んでおく方法があります。効率と育成のどちらを取るかではなく、どの段階で切り替えるかの設計になります。

もうひとつの論点は、クライアント側の期待です。生成AIの普及で、出願書類の作成は自動化できるという印象が広がる可能性があります。日本弁理士会のガイドラインがハルシネーションと善管注意義務を正面から扱っているのは、その印象と実務の距離を埋める狙いもあると読めます。事務所としては、AIを使っている事実と、どこを人が見ているかを説明できる状態にしておくことが、この距離を埋める手段になります。意匠分野での生成AIの影響は生成AIデザインと意匠法の記事でも扱っています。

よくある質問

生成AIに発明内容を入力すると新規性を失いますか

失う可能性が指摘されている論点です。日本弁理士会のガイドラインは、秘密保持規約のない第三者のプラットフォームに情報を載せた場合には新規性を喪失する可能性があるとし、どのような生成AIを使うかを確認する必要があると述べています（出典: 日本弁理士会 弁理士業務AI利活用ガイドライン）。使用するサービスの規約とプランによって評価が変わる領域です。

AIが作った明細書をそのままクライアントに渡してもよいですか

日本弁理士会のガイドラインは、AIが生成した結果を内容の検討・精査もせずにそのままクライアントに提供することは善管注意義務に違反する恐れがある、と述べています（出典: 日本弁理士会 弁理士業務AI利活用ガイドライン）。民法第644条は、受任者が善良な管理者の注意をもって委任事務を処理する義務を負う旨を定めています。

ファクトチェックは補助者に任せてよいですか

同ガイドラインは、生成された情報の真偽を確かめるファクトチェックは弁理士自身が行う必要があると述べています（出典: 日本弁理士会 弁理士業務AI利活用ガイドライン）。資料の整理や機械的な突合を補助者が担い、真偽の確認を弁理士が行う分業が想定される形です。

学習に使われないプランなら、クライアントの合意は不要ですか

同ガイドラインは、クライアントから得た秘密情報を生成AIに入力する場合は、学習の有無によらずクライアントに合意を取るべきである、と述べています（出典: 日本弁理士会 弁理士業務AI利活用ガイドライン）。学習されない設定であることと、合意を得ることは別の論点として扱われています。

他社の公開特許公報をAIに読ませるのは問題になりますか

著作権法上の整理としては、日本弁理士会のガイドラインが、他人の著作物をプロンプトとして入力する行為について著作権法第30条の4が適用され原則として著作権侵害に該当しないと考えられるとする一方、類似する生成物を生成させる目的で入力する行為については同条が適用されず侵害に該当する可能性が高いと考えられる、と整理しています（出典: 同ガイドライン）。目的によって評価が分かれる論点です。

AIドラフトを使うと、明細書の作成時間はどのくらい短くなりますか

事務所の書式の整理状況によって差が大きく、一律の数字は示せません。短縮が見込めるのは型部分の生成と請求項との対応確認で、発明の骨格を固める工程とファクトチェックの工程は短縮しにくい構造です。案件ごとに実測して、どの工程に効いているかを見る進め方が実務的です。

事務所の規程には何を書けばよいですか

使用可能な生成AIサービスとプランの一覧、規約の確認日、クライアントごとのAI利用可否、入力してよい情報の抽象化の程度、ファクトチェックの実施者、出力の保存と廃棄の手順が基本の並びです。弁理士固有の項目として、秘密保持の規約があるサービスかどうかの確認手順を独立させておく形があります。

参考文献

• 日本弁理士会 弁理士業務AI利活用ガイドライン（令和7年4月）
• 日本弁理士会 AI等を用いた業務支援サービスの提供と弁理士法第75条との関係について
• e-Gov法令検索 特許法
• e-Gov法令検索 弁理士法
• e-Gov法令検索 民法
• e-Gov法令検索 著作権法
• e-Gov法令検索 個人情報の保護に関する法律

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