外国特許技術者が作った日英翻訳チェックのプロンプトチェーン

📝 前回の記事から続き

この記事は、「外国特許技術者が生成AIで特許ファミリー調査をやってみた」に続く、実践編の第2弾です。

前回は調査業務での活用をご紹介しましたが、今回は文書作成業務での体系的な活用方法をお見せします。

※ 本記事で紹介するテンプレートは、実務での試行錯誤を経て開発されたものです。

日英特許翻訳のチェック作業を体系化したい

外国特許技術者の重要な業務の一つが、日英翻訳チェックです。調査業務とは異なり、チェック項目が多岐にわたり、体系的なアプローチが求められます。

本記事では、プロンプトチェーンを使った体系的なチェック方法をご紹介します。カスタマイズ可能なテンプレートとして、実務に合わせて調整いただけます。

※ 本記事では主に特許事務所での活用を想定して説明しますが、特許翻訳会社でもカスタマイズして利用可能かもしれません。

【重要】本テンプレートの位置づけ

このプロンプトチェーンは「完成品」ではありません。実際に運用してみると、助けにはなりますが、そのままでは実用レベルに達していない部分も多々あります。

また、このテンプレートはプロンプトチェーンの活用方法を体験いただくことを主目的としており、各国特有の特許実務への完全な対応は意図していません。実務でご利用の際は、各国の弁理士・特許事務所に実務要件をご確認の上、必要なカスタマイズを行ってください。

しかし、カスタマイズの出発点として、またAIとの対話的なチェック作業の枠組みとして活用いただけます。

🔗プロンプトチェーンとは

プロンプトチェーンとは、複数のプロンプト(AIへの指示)を段階的に連鎖させて使う仕組みです。本テンプレートでは、日英翻訳チェックを以下の5段階に分けて実施します:

  1. 基本情報の確認
  2. 事前チェック(原文の問題点など)
  3. 基本チェック(重要な翻訳品質項目)
  4. 詳細チェック(個別要素の確認)
  5. 総合評価とフィードバック作成

各段階で人間が結果を確認し、必要に応じて追加の指示を出しながら進めます。

📋なぜテンプレートが必要か

1. チェック項目の体系化

特許翻訳チェックには多岐にわたる確認事項があります:

  • 技術用語の統一性
  • 出願先国の要件への適合
  • 原文との意味的整合性
  • 法的表現の適切性

これらを体系的に確認するための「骨組み」が必要です。

2. AIの特性を活かした活用

AIは以下の作業を得意としています:

  • 用語の抽出とリスト化
  • 形式的な一貫性の確認
  • 出願人のウェブサイトとの用語比較

一方で、技術的妥当性の判断などは人間の確認が不可欠です。

3. カスタマイズの基盤

各事務所で:

  • 重視するチェック項目が異なる
  • クライアント特有の要求がある
  • 技術分野による特殊性がある

これらに対応するため、カスタマイズ可能なテンプレートが有効です。

🔍テンプレートで発見できる典型的な課題例

このテンプレートは、以下のような課題の発見を想定して設計されています:

技術用語の不統一

同じ部品に「support member」と「supporting member」が混在するなど、一貫性の欠如は読み手の混乱を招きます。

原文の問題の発見

図番号の参照ミスや段落番号の重複など、翻訳段階で原文の問題が見つかることもあります。これらは翻訳では修正できませんが、クライアントへの付加価値として報告できます。

技術的妥当性

文法的には正しくても、技術的に不可能な表現(材料と生成物の関係が逆転など)を見つけることができます。

📊プロンプトチェーンテンプレートの概要

20項目超の構成

本テンプレートは20項目超のチェックポイントで構成されています。主要な項目:

  1. 項目見出しのチェック – 出願先国の標準形式との整合性
  2. 製造物責任への配慮(任意) – リスクを示唆する表現の回避
  3. 技術用語の抽出と確認 – 図面参照符号付き用語の網羅性
  4. 出願人固有の用語チェック – 企業の公式用語との整合性
  5. 原文と翻訳の意味的整合性 – 主語・目的語関係の正確性
  6. 翻訳の完全性 – 訳抜け・誤訳の確認
  7. 技術的妥当性 – プロセスの論理性確認

(全項目を含むテンプレートは、記事末尾のダウンロードリンクから入手可能)

段階的アプローチ

各項目を一度に処理するのではなく、段階的に確認します:

【第0段階:基本情報の確認】
→ ユーザー確認
【第1段階:事前確認】(項目1-2)
→ ユーザー確認
【第2段階:基本チェック】(項目3-7)
→ ユーザー確認
【第3段階:詳細チェック】(項目8-19)
→ ユーザー確認
【第4段階:総合評価】(項目20)

🛠️カスタマイズの方法

1. 不要な項目の削除

例:米国出願専門の場合

  • 欧州・中国特有の要件チェックを削除
  • 米国特有の要件を詳細化

2. 独自項目の追加

例:医薬分野の場合

21. 薬事法関連用語チェック
「医薬品の用法用量に関する表現が、FDAのガイドラインに準拠しているか確認してください。特に以下の点に注意:
- dosage/dose の使い分け
- administration route の標準表現
- 臨床試験フェーズの記載方法」

3. プロンプトの調整

既存プロンプトを事務所の実務に合わせて修正:

修正前:

技術用語の日本語と英訳をタブ区切り形式でリストアップしてください。

修正後(詳細版):

技術用語の日本語と英訳をタブ区切り形式でリストアップしてください。
その際、以下のカテゴリーに分類してください:
1. 装置・部品名
2. 処理・方法名
3. 材料・物質名
4. 状態・特性

また、クライアントの推奨用語集(プロジェクトナレッジに登録)との相違があれば指摘してください。

4. AIを使った超簡単なカスタマイズ

ここまで手動でのカスタマイズ方法を説明してきましたが、実はもっと簡単な方法があります。

Claudeにこのテンプレートを渡して「○○向けにカスタマイズして」と頼むだけです。

具体例

「このプロンプトチェーンテンプレートを医薬分野向けにカスタマイズしてください」

「米国出願専用バージョンを作って。欧州や中国の項目は削除して」

「うちは電気・電子分野が多いので、その分野に特化したバージョンにして」

本当にこれだけです。

実際の対話例

ユーザー:「化学分野の特許を多く扱っているので、IUPAC命名法のチェックを重視したバージョンを作って」

Claude:「承知しました。化学分野向けにカスタマイズします。
- IUPAC命名法チェックを独立項目として追加
- 化学式・反応式の表記を重点確認
- 項目16を化学分野に特化
[カスタマイズ済みテンプレート生成]」

手動でカスタマイズする必要はありません。AIとの対話で、あなたの実務に最適なプロンプトチェーンが数分で完成します。

5. ゼロから作る方法(実はこれも簡単)

「でも、そもそもプロンプトチェーンテンプレートってどうやって作るの?」と思われる方へ。

実は、特別な知識は不要です。私自身、以下の方法でゼロから作りました:

ステップバイステップの作成方法

  1. 通常のチャットで翻訳チェックを実施
    • Claudeとの対話で実際の翻訳チェック作業を行う
    • 段階的に確認しながら進める
  2. チェック手順をテンプレート化
    「今回のチャットで行った翻訳チェックの手順を、
    他の案件でも使えるプロンプトチェーンテンプレートにまとめてください」
  3. テンプレートを保存
    • 生成されたマークダウン形式のテンプレートをローカル保存
  4. 次の案件で試用
    • 保存したテンプレートをプロジェクトナレッジに登録(推奨)
    • または新しいチャットの冒頭に貼り付け
    • 実際の翻訳チェックで使用
    • チェック完了後、以下のようにAIに改善点の抽出を依頼
      「今回の翻訳チェックを振り返って、
      プロンプトチェーンテンプレートの改善が必要な点を
      リストアップしてください」
  5. 使いながら改良
    「今回のチェックで改善が必要だった点を反映して、
    プロジェクトナレッジのプロンプトチェーンテンプレートを更新してください」

    💡 実務のコツ
    翻訳チェック作業とテンプレート改善は別のチャットで行うことを推奨します。同じチャットで行うと文字数制限に達しやすく、また目的が混在して混乱の原因となります。

  6. 繰り返しで洗練
    • 3~5を繰り返すことで、自然に最適化される

つまり、「実際の作業→テンプレート化→改良」のサイクルを回すだけです。

特別なプロンプトエンジニアリングの知識は不要。日々の実務をそのままテンプレート化できます。

💻AIツール(Claude)での実装方法

プロジェクト機能を活用した運用

  1. プロジェクトの作成
    • 案件ごとまたはクライアントごとにプロジェクトを作成
    • カスタマイズしたプロンプトチェーンを登録
  2. 必要資料の登録
    プロジェクトナレッジに登録:
    - カスタマイズ済みプロンプトチェーン(.md形式)
    - 日本語原文(.md形式)
    - 英訳文(.md形式)
    - クライアント用語集
    - 過去の指摘事項リスト
  3. チェックの開始
    必要資料の登録が完了したら、以下のコマンドで開始:
    「プロジェクトナレッジのプロンプトチェーンに従って、
    日英翻訳チェックを開始してください」

運用のコツ

  • 段階的確認:各段階で必ず人間が確認
  • 追加指示:AIの回答が不十分な場合は追加で質問
  • 結果の記録:重要な発見は別途記録して蓄積

🔧他のツールとの連携

色deチェックとの連携活用

本テンプレートは、特許翻訳業界で広く使われている「色deチェック」と効果的に連携できます。

連携のポイント:

  • テンプレートの項目3で抽出される技術用語リスト(タブ区切り形式)は、そのまま色deチェックのカスタム用語集として活用可能
  • AIによる文脈的なチェックと、色deチェックによる網羅的な用語統一確認を組み合わせることで、より確実な品質管理が実現

実際の活用例:当事務所では、AIで生成したタブ区切りの用語対訳リストを色deチェックにインポートし、用語の一貫性確認に活用しています。

⚠️実務上の留意点

機密情報の適切な管理

AIツールを使用する際は、以下の点にご注意ください:

  • 未公開の技術情報や営業秘密を含む内容については、各AIサービスの利用規約とデータ取扱いポリシーを確認
  • 出願前の発明内容など、特に慎重な取扱いが必要な情報については、各自の責任においてご判断ください

最終判断は人間が

  • AIの指摘はあくまで支援ツールとして活用し、最終的な判断は必ず専門知識を持つ人間が行ってください
  • 技術的妥当性や法的判断については、当該分野・当該国の専門家の確認が不可欠です

原文の問題を発見した場合

翻訳チェックの過程で原文の問題(図番号の誤り、段落番号の重複など)を発見することがあります。これらは翻訳では修正できませんが、「原文の問題点」として報告することで付加価値を提供できます。

📚テンプレート活用の実例

ケース1:用語統一性の改善

あるユーザーは、項目3(技術用語の抽出)のプロンプトを以下のように改良:

改良版:
「技術用語を抽出し、以下の形式で提示してください:
日本語 | 英訳1 | 英訳2(もしあれば) | 推奨 | 理由

同一用語に複数の訳語がある場合は、技術分野の慣例に基づいて推奨を示してください。」

これにより、用語の不統一を効率的に発見・修正できるようになりました。

ケース2:出願人特化型チェック

特定クライアントの案件が多い事務所では:

追加項目:
「[クライアント名]の過去5年間の米国特許で使用されている以下の重要用語について、
今回の翻訳での使用状況を確認してください:
- control unit → 制御部の訳語
- processing module → 処理モジュールの訳語
[以下、クライアント特有の重要用語リスト]」

📊現実的な期待値の設定

このテンプレートができること

  • チェック作業の体系化
  • 見落としがちな項目のリマインド
  • 機械的な確認作業の効率化
  • カスタマイズの出発点

人間の判断が必要な部分

  • 技術的妥当性の最終判断
  • 文脈に応じた訳語の選択
  • クライアントの意向の反映
  • 法的リスクの評価

💯総合評価について:建設的な品質管理のために

テンプレートには100点満点の総合評価がありますが、これについて重要な点をお伝えします:

これは「翻訳の品質評価」であり、「翻訳者の評価」ではありません。

なぜ数値評価を含めたか

  • 社内での品質管理の一貫性のため
  • 改善ポイントを明確にするため
  • 案件ごとの難易度を把握するため

重要:この評価の位置づけ

この点数は翻訳者の評価には一切使用しません。

  • 翻訳の品質管理のためのツール
  • 所内での改善ポイント把握のためのツール
  • 翻訳者選定や報酬決定には使用しない

推奨される活用方法

  1. 所内での品質傾向の把握
  2. 特定分野での課題の発見
  3. 翻訳者との建設的な対話の準備

大切なのは、翻訳者と共に品質向上を目指すパートナーシップです。

📈継続的な改善

フィードバックループの構築

  1. 使用記録の蓄積
    • どの項目が有効だったか
    • どんなカスタマイズをしたか
    • AIが見逃した問題は何か
  2. 定期的な見直し
    • 月次でプロンプトの効果を評価
    • 成功事例の横展開
    • 新しい確認項目の追加
  3. AIとの対話による改善
    「このプロンプトをより効果的にするには
    どうすればよいですか?」
    
    「[具体的な誤訳例]を防ぐための
    チェック項目を提案してください」

🎯まとめ

日英特許翻訳チェックは複雑で多岐にわたる作業です。本記事で紹介したプロンプトチェーンテンプレートは、その複雑さに対処するための「骨組み」を提供します。

重要なのは、これを出発点として、各自の実務に合わせて進化させていくことです。AIは完璧なチェッカーではありませんが、人間の専門知識と組み合わせることで、強力な支援ツールとなります。

ぜひこのテンプレートを基に、貴所独自のプロンプトチェーンを構築してください。そして、その経験が新たな改善につながることを期待しています。

🚀今後の展開:中間処理への応用

現在、このプロンプトチェーンテンプレートの考え方を、外国特許出願の中間処理(拒絶理由通知への対応)にも応用する試みを進めています。

想定される課題と解決策

中間処理への応用には以下の課題がありますが、解決可能と考えています:

1. チェック項目の複雑さ

  • 各国の拒絶理由の種類に応じた検討項目
  • 出願人ごとの対応方針の違い

解決策:本記事の作成方法を繰り返し適用することで、段階的に完成度を高める

2. 処理する文書の膨大さ

  • 拒絶理由通知、引例、本願明細書
  • 過去の庁とのやり取り、補正履歴
  • 対応外国出願の審査状況

課題:AIには一度に処理できる文書量に制限があり、全文書を同時に扱えない

解決策:プロジェクト内で複数のチャットに分けて処理(プロンプトチェーンのモジュール化も検討中)

翻訳チェックで培った「実務→テンプレート化→改良」のサイクルは、他の特許実務にも応用できる可能性を示しています。

🔬参考:AIの限界を理解した実用的アプローチ

実際の使用で判明したAIの構造的限界

本テンプレートを実務で使用した結果、AIには以下の構造的な限界があることが明らかになりました。これらは現在のAI技術の制約であり、適切に理解することで、より効果的な活用が可能になります。

1. 限定的な指示の狭い解釈

問題の本質:AIは「主要な」「代表的な」という限定的な指示を受けると、最小限の確認で要件を満たしたと判断します。人間なら「念のため広く確認しよう」と考えますが、AIにはこの判断がありません。

2. 「分かりません」と言えない傾向

問題の本質:AIは不明な点があっても、推測で回答を生成してしまいます。断定的に答えた後で、実は最初から分かっていなかったことが判明する場合があります。

3. 肯定的な報告バイアス

問題の本質:AIは全体的な印象が良好だと「概ね正しい」という評価を下し、局所的な重大エラーの探索を怠る傾向があります。オペレーターが喜びそうな答えを出しがちです。

4. 根拠のない重み付けと優先順位付け

問題の本質:AIは「重要」「主な」「優先順位」を勝手に判断することがあります。「主なもの以外を教えて」と聞くと答えられず、優先順位の根拠を問うと曖昧になります。

5. 適切な詳細度(粒度)の判断不能

問題の本質:AIは人間にとっての「ちょうどいい加減」が分かりません。簡潔にすると重要情報まで削り、詳しくすると不要な情報まで盛り込みます。0か100かの極端な反応になりがちです。

6. 文書構造への無自覚

問題の本質:特許明細書では特定のセクションに情報が集中することが多いですが、AIは明示的に指示されない限り、文書の構造的特徴を考慮せず、全体から均等にサンプリングします。

7. 技術的文脈の表面的理解

問題の本質:AIは抽象的な技術理解と具体的な検証を自動的に結びつけません。全体的な仕組みを理解していても、個別の技術的誤りを見逃すことがあります。

8. パターン認識の失敗

問題の本質:AIは個別の事象を独立して処理し、明示的に指示されない限り、複数の事象から共通パターンを抽出しません。系統的な問題があっても、それを認識できない場合があります。

9. チェック項目の形式的消化

問題の本質:AIは与えられたタスクリストを形式的に完了することを優先し、実質的な品質確保を軽視する傾向があります。

実現可能性の検討結果

これらの問題に対し、2つのアプローチを検討しました:

案1:AIによる網羅的チェック

  • 技術的には可能だが、100段落を超える明細書では処理が膨大
  • AIのコンテキスト制限により、後半の段落で前半の情報を失う可能性
  • 結論:現状では非現実的

案2:AIの限界を前提とした役割分担

  • 機械的な照合作業は専用ツール(色deチェック等)で実施
  • AIは文脈理解が必要な技術的整合性の確認に特化
  • 結論:これが唯一の実用的解決策

推奨される実用的アプローチ

AIの得意分野に特化

  • 文脈を考慮した技術的整合性の判断
  • 複雑な文章構造の分析
  • 出願人のウェブサイトとの用語比較
  • 技術分野の慣例との照合

専用ツールに任せるべき作業

  • 大量データの網羅的な照合
  • 機械的な一致/不一致の確認
  • 長文書全体での一貫性保持
  • 全符号・全用語の抜け漏れチェック

まとめ

完璧を求めず、各ツールの強みを活かすことが重要です。AIの限界を理解し、色deチェック等の専用ツールと適切に併用することで、実用的な品質管理が実現できます。

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ZIPファイルには日本語版と英語版の両方が含まれています
日本語版:ja/iphub-tr-ck-pc-ja-20250707-1.md
英語版:en/iphub-tr-ck-pc-en-20250707-1.md
解凍後、必要な言語版をClaudeのプロジェクトナレッジに登録してご利用ください

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本記事は2025年6月5日時点の情報に基づいています。

著者:小泉 雅之(アイピーハブ・サービシーズ合同会社 代表社員)

【制作協力】本記事およびプロンプトチェーンテンプレートは、生成AI(Claude)との対話を通じて開発・改良されました。

【本記事に関するご質問やご意見はお問い合わせフォームで承ります。なお、営業・勧誘目的のご連絡はご遠慮ください。】

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