AIを用いて特許実務の効率を高める手法と将来性について、全3回の講座でご紹介します。
第3回となる本講では、拒絶理由通知対応におけるAIの活用法に焦点を当てます。

特許手続業務における効果的なAI活用の考え方

【第3回】 拒絶理由通知対応におけるAIの活用法

Ⅰ. 今日のゴール
　1. 拒絶理由通知対応の全体像を理解
　2. 拒絶理由通知対応において
　　AIに「任せていいところ/ダメなところ」を見極める

Ⅱ. 拒絶理由通知の種類と制限
　1. 最初の拒絶理由通知と最後の拒絶理由通知
　2. 発明を明確にすれば解消する拒絶理由（記載不備系）
　　① 記載不備
　　② 想定外の指摘
　　③ 29条1項違反（発明成立性）
　3. 他との差別化が必要な拒絶理由
　　① 新規性欠如
　　② 進歩性欠如
　　③ 拡大先願
　4. 発明の単一性
　5. 部分拒絶の取扱

Ⅲ. 応答戦略と検討事項
　1. 拒絶理由の妥当性・反論の難易度の検討
　2. ギリギリの線で争うか？早期権利化を優先するか？
　3. 引用文献から技術レベルを把握する
　4. 補正書の基本構造と例
　5. 意見書の基本構造と例
　6. 審査官へのお土産（賄賂ってことじゃないよ）
　7. 分割・変更・国内優先権・取下・放棄の選択肢

Ⅳ. 拒絶理由通知前後にやるべきこと
　1. 拒絶理由通知を受ける前にやるべきこと
　2. 拒絶理由通知を受けた後にやるべきこと
　3. 引用文献を使った特許権侵害の可能性検討
　4. 応答方針が定まらない場合の必殺技
　5. 専門的知識のバランス（社内と外部専門家）

Ⅴ. AI活用 出来ること
　1. 拒絶理由通知の内容解説
　2. 引用文献の要約・技術的意義の整理
　3. 補正案のたたき台（参考レベル）
　4. 意見書の骨子案(論点列挙/ストーリー案)
　5. 3つの出力を比較する検証法 紹介
　6. 自分で検証すべきポイント（条文/審査基準/審判例との照合）

Ⅵ. AI活用 危険なところ 誤りやすいところ
　1. 拒絶理由における相違点認定を誤る/
　　引用文献の技術的意義を過大評価する
　2. 審査基準の文言を機械的に当てはめるだけの硬直的な回答
　3. AIが「侵害しないよ」「無効に出来るよ」と
　　言ったから大丈夫とは絶対に言えない理由
　4. 判決文AI作成の仮想例と、人間の納得性の問題

Ⅶ. まとめ AIと人間の役割分担
　1. AIは「読む・まとめる・案を出す」係
　2. 最後の判断は人間が行うしかない（納得・責任の問題）