AIによる特許翻訳は、品質を損なうことなくコスト削減を実現できるのでしょうか？

テクノロジーと人間の専門知識を組み合わせることで、ヒューマン・イン・ザ・ループAI特許翻訳サービスは、知的財産権所有者がスピードと精度を両立させることを可能にします。例えば、Questelでは、高度な生成型AIドラフト作成ワークフローと専門家によるレビューを組み合わせることで、迅速かつ正確で、法的拘束力のある特許翻訳サービスを提供しています。

人間とAIによる特許翻訳を組み合わせることで、特許権者はAIのみによる翻訳に伴う以下のような主要なリスクを回避できます。

• 特許用語の複雑さ
  特許翻訳には、一般的なAIエンジンには馴染みのない技術的、法的、および業界特有の専門用語が含まれており、AIツールは曖昧な表現やニュアンスのある言い回しを誤って解釈する可能性があります。
• 文脈の理解不足
  今日のAIエンジンは、発明の概念を理解するのに必要な深さを備えておらず、全文（例えば、特許請求の範囲の説明）から文脈を把握するのに苦労することがあります。
• 技術的な制約
  特許権者は、AIがテキストに誤った情報を挿入する「ハルシネーション」のリスクを当然ながら警戒しているが、技術的な制約により、AIツールはクレーム間の整合性を確保するのではなく、個別のアプローチを取る可能性もあり得ます。
• 機密性の欠如とデータ漏洩のリスク
  セキュリティ対策が不十分なAIプラットフォームは、発明の発表前にその詳細を漏洩する可能性があり、国境を越えたデータ転送のリスクは、法令遵守や主権に関する懸念を引き起こす可能性があり得ます。
• コンプライアンスおよび規制上の問題
  特許権者とその提供者は、EU人工知能法などの、変化し続ける規制環境にも対応していかなければなりません。

QuestelはAIの活用方法を継続的に評価し、翻訳者と校正者の効率性と精度を高めるあらゆるツールを取り入れていきます。当社は常にセキュリティと機密性を確保しながらAIを活用します。
 

• AI翻訳サポート
  知的財産翻訳専用に訓練されたLLMが登場する可能性は低いでしょう。むしろ、クライアント固有の翻訳メモリ、用語集、スタイルガイドなどを実行時に組み込んで出力に影響を与えるRAGモデルとコンテキストウィンドウを活用しています。これは、トレーニングプロセス中のデータ露出を制限するという利点もあります。
• 検索拡張生成（RAG）
  RAGは、AI LLMに翻訳結果を私たちの期待により近づけるために使用できる追加のコンテキスト（翻訳メモリ、用語集、スタイルガイドなど）を提供します。RAGは、LLMがより厳密なコンテキストで翻訳する能力を強化し、焦点を絞る上で不可欠です。
• コンテキストウィンドウ
  コンテキストウィンドウは、LLMが一度に処理および記憶できるテキストの量を表し、一貫性があり文脈に関連した応答を生成する能力に影響を与えます。RAGと同様に、コンテキストウィンドウの構築は特許出願の翻訳において非常に重要になります。たとえば、LLMが出願全体を把握できるようにすることで、明細書からクレームの文脈を理解し（セグメントごとに見るのではなく）、個々のクレームを個別に検討するのではなく、クレーム間の一貫性を高めることができます。
• AI品質評価
  当社では、AIによる品質評価ワークフローを活用してセグメントを事前承認し、人間の専門知識が必要なテキストに翻訳者の労力を集中させています。
• AIによる書式設定支援
  当社では、翻訳前後の自動化ツールを活用し、外国特許庁の要件に準拠した文書の書式設定とスタイル調整を行っています。
• AI言語支援
  翻訳者向けのインタラクティブアシスタントは、校正、正確性、一貫性、スタイルガイドへの準拠を支援し、リアルタイムのフィードバックを提供し、潜在的な誤訳を指摘し、最終出力の品質と一貫性を維持するための改善案を提案します。
• AIコンプライアンスチェック
  当社では、最終的な人的品質管理を強化するため、RAG準拠チェックを実施し、クライアントのスタイル、用語、書式が遵守されていることを確認するほか、その他の品質保証チェックを行い、提出準備が整っていることを保証します。
• セキュリティ/機密性の確保
  すべてのAI実装は、翻訳プラットフォームチームとQuestelのITチームによる審査を受け、データセキュリティが侵害されないよう、Questelの情報セキュリティチームの承認が必要となります。