最近はオフィスアクション対応時にも生成AIを使用して分析・比較する処理を行うことが多くなってきました。
今のところ、使用対象は Patent Center から取得できる Public な書類と、自分で打ち込む指示用のプロンプトのみが使用できる情報ではありますが、特に、直近のクレームと、本願明細書・図面と、引例とを入力し、いずれの引例にも開示されていない特徴を探索させたり、審査便覧 (MPEP)などの特定箇所に基づく反論案を出力させたりすることで、スクラッチから作業するのと比べて幾分労力が軽減されているように感じます。
労力が激減とまでは言えなかったのは、案件によってはうまく情報が引き出せなかったり、プロンプトをあれこれいじっている時間と自分で必要な個所を読み込む作業とで対して時間が変わらなくなったり（大量の引用文献がある場合にはAI有利なのでしょうが、普通のOAの場合は多くて5-6文献）することがあるためです。また、反論案についても、そのままではちょっと使いづらい場合が多く（冗長であったり、overkillであったり、あてはめが間違っていたり）、レビューと手作業は必須となります。
今、5/22の知財実務オンラインでの発表に向け、鋭意資料作成中なのですが、AIを使って101条の拒絶理由に対する反論案を楽に作る方法をご紹介できないか探っております。結構いい線までいっているのですが、当日は、判例の紹介と、審査実務の説明と、実務上の対策の説明で軽く90分いってしまいそうなので、次の機会にさせていただくかもしれません。
近い将来、101条の問題に関わらず、米国のオフィスアクション全般について、対応策を立てるためのAIの使い方をご提案したいと思っています。