パテントリファイン　「PatentRefine ＡＩがつなぐ言葉の精度と信頼性」（商標出願中）

PatentRefine × 108AI ― AIが繋ぐ言葉の精度と信頼性（構想紹介版）

AIが生成した文章や画像が、私たちの暮らしや仕事に深く入り込みつつある今、その「言葉の信頼性」をどのように確かめるかが、新しい課題として浮かび上がっています。

リコジェではこの課題に正面から向き合い、「PatentRefine × 108AI」という構想を検討しています。テーマは、「AIが繋ぐ言葉の精度と信頼性」です。

■ 「PatentRefine」という考え方

「PatentRefine」は、“特許（patent）”と“精製（refine）”を組み合わせた造語です。もともと「patent」という言葉はラテン語の patens（開かれた）に由来し、「公に開かれた文書」や「誰でも読める特権」という意味を持っていました。

この原義を現代に応用し、AIが生み出す知識を「開かれた基準」で精製し、社会に信頼ある形で還していくことを目指す――それがPatentRefine構想の根幹にあります。

■ 108AIとの連携 ― 公開された信頼指標

リコジェが提唱してきた『生成AIの108道具』では、AIの使い方や評価のための108の公開指標を提示しています。

たとえば、
・「偏見カプセル」：AIの出力に潜む偏りを見抜く
・「共感シグナル」：人の心に寄り添う表現を評価する
・「人間判断スイッチ」：AIと人間の判断の境界を明確にする

こうした考え方をもとに、AIが生成した文章やレポートを公開された基準に沿って評価する枠組みを、段階的に検討しています。

■ 現在検討している４つの方向性

① 信頼スコアを見える化
AIが生成した文章を108AIの指標で分析し、「信頼スコア」「共感度」「独自性」などを数値化する方向性を探っています。

② AI知識の整理基盤
複数のAI（GPT・Claudeなど）が出力した情報を比較し、「共通部分＝信頼領域」「差異部分＝検証領域」として整理する構想です。

③ AI共著出版の新モデル
人とAIが協働して制作した書籍や記事を、「AI貢献率」や「認証」などの形で明示する可能性を模索しています。

④ AI信頼認証マーク
一定の評価基準を満たした文章やサイトに、ロゴを付与する認証方式の検討も進めています。

■ 公開基準という考え方

これまでAIの信頼性は、開発企業ごとの内部基準に依存してきました。しかし、社会全体がAIを共に使う時代においては、「誰でも参照できる公開基準」が重要になっていくと考えています。

PatentRefineは、この流れの中で、「AIの信頼を誰もが評価できる社会標準（デファクトスタンダード）」を将来的に目指す構想です。まだ検討段階ではありますが、理念としての方向性を共有します。

■ 今後の展開に向けて

リコジェでは今後、教育・出版・行政分野などでの応用可能性を探りつつ、段階的な実証や意見交換を重ねていく予定です。

AIはもはや単なる“ツール”ではなく、人と協働して知を生み出す存在となりつつあります。その共創を支えるのは「信頼の透明化」です。

PatentRefine × 108AIは、AIが繋ぐ言葉を整理し、精製し、社会に開くための小さな試みです。この構想を、ゆっくり、しかし確実に育てていきます。

特許審査支援装置の構成を応用した行政文書の多言語化支援に関する研究

― 翻訳・逆翻訳・差異情報抽出・AIレビュー統合システムの設計と展望 ―

1. 序論

国際的な行政手続きや政策協議の増加に伴い、複数言語による文書の作成・配布・審査の正確性が求められている。
特に、法的拘束力を持つ通知書や契約文、報告書などにおいては、翻訳の誤りが意思決定や国際的信頼性に直接影響を及ぼす。
一方で、従来の多言語対応は翻訳作業を個別に委託する形式が多く、内容整合の検証や品質保証の仕組みは十分に整備されていない。

本研究では、特許実務分野で開発された**「特許拒絶理由通知および引用文献一括翻訳分析支援装置」**の構成を基盤とし、
その技術的枠組みを行政分野の多言語文書処理に拡張する可能性を検討する。

2. 研究の目的

本研究の目的は、

1.       外国語行政文書の翻訳過程における意味的・論理的差異を自動的に検出すること、

2.       翻訳精度の検証を可視化可能な形式で提示すること、

3.       大規模言語モデル（LLM）を活用し、文書の意図・法的文脈・判断根拠を分析・補助することで、
　行政分野における多言語対応の透明性と信頼性を向上させること、
にある。

3. 研究方法

本システムは、翻訳処理と分析処理を統合したモジュール構成を採用しており、以下の手順で処理を行う。

1.       入力段階：PDFやWordなどの電子文書から原文テキストを抽出。

2.       翻訳段階：DeepL API等による機械翻訳を実行。

3.       逆翻訳段階：翻訳結果を再度原言語に変換し、語彙・構文レベルの差異を抽出。

4.       差異情報抽出段階：原文と逆翻訳文を比較し、変化した表現・構造・意味を定量的に記録。

5.       AIレビュー段階：ChatGPT等のLLMを活用し、差異の原因を分析、審査官・行政担当者の意図を推定。

6.       出力段階：差異情報を可視化レポートとして自動生成し、WordまたはPDF形式で出力。

また、各処理結果にハッシュ値・電子署名・タイムスタンプを付与し、分析結果の改ざん防止と真正性証明を担保する。

4. 結果および考察

特許審査分野においては、本装置により複数言語の拒絶理由通知書および引用文献を一括処理し、
従来比で約50％以上の作業時間削減が確認された。
同時に、翻訳の不整合や誤訳に起因する審査誤認を早期に検知できることが確認され、
審査対応の品質と透明性が向上した。

この仕組みを行政分野に適用する場合、以下のような効果が期待される：

·                     法令・通達文書の正確性検証
　多言語で公開される法令・ガイドラインの翻訳差異を自動的に検出し、条文間の整合性を確認できる。

·                     国際協定・契約の文意比較
　条約や覚書など、多言語で署名される文書間の内容差異を可視化することで、交渉上の誤解を回避できる。

·                     自治体行政の多言語通知文書対応
　外国人住民向けの税・保険・教育関連通知の翻訳精度を自動検証することで、行政サービスの公平性を確保できる。

·                     国際機関報告書の整合性監査
　国連・OECD等の多言語レポートにおける用語・意味の統一性を維持する支援ツールとして活用可能。

これらの応用により、行政手続き全体の多言語透明性および説明責任の強化が可能になる。

5. 応用可能性と今後の展望

本システムは、特許審査文書を対象とした構成を基盤としながらも、
その汎用的な「翻訳―逆翻訳―差異抽出―AI解析」フレームワークにより、
行政、教育、国際法務、企業リスク管理など、幅広い分野への展開が可能である。

今後は、

·                     行政特有の言語構造（例：公用文、法令文体）に最適化した辞書連携、

·                     翻訳差異の自動分類とリスクレベル評価、

·                     行政意思決定の透明化を支援する「AI解釈ログ」生成、
などの機能拡張が期待される。

特に、各自治体や官庁が多言語行政文書を市民に開示する際に、
「原文との意味的一致を可視化した証明付き文書」を生成できることは、
行政DXと多文化共生社会の基盤技術として大きな意義を持つと考えられる。

6. 結論

本研究は、特許審査分野で開発された翻訳分析支援装置の枠組みを基に、
行政文書における多言語処理の課題を解決する技術的可能性を提示した。
翻訳・逆翻訳・差異情報抽出・AIレビューの統合プロセスは、
人間の判断を補完しつつ、文書間の意味的整合性を機械的に保証する仕組みとして有効である。
このアプローチは、将来的に行政機関の国際的な言語信頼基盤を支える中核技術となりうる。

© 株式会社リコジェ（RICOJE）
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