ＡＩを利用した特許出願における注意点
ＡＩを利用した特許出願では、請求項を概念的に広く書きすぎるがあまり、記載不備の拒絶理由通知（36条4項1号（実施可能要件）、36条6項1号（サポート要件））を受けることも多いです。
ＡＩエンジンに関しては、「Ａを入力してＢを出力するモデル」を明確にする必要があります。
重要なことは、「当業者（ＩＴエンジニア）から見て、実装できる程度の記載」にあります。
モデルが事前学習済みの既存の生成ＡＩ（ＬＬＭ）である場合、明細書は、「どのようなプロンプト（入力情報）を入力し、どのような結果（出力情報）を得るのか」を明確に記載する必要があります。
「プロンプトも、最低限の具体的な事例は記載すべき」と考えています。
プロンプトとしては、指示文のみならず、最低限の役割定義、例示、制約条件についても、記載しておくのがいいと思います。
また、既存の生成ＡＩの場合、モデル内のアルゴリズムを明確に記載できない以上、具体的に利用したモデル名（例えばGPT-4、Claude 3.5 Sonnet（登録商標）など）も記載した方がよいと考えています。
当業者が「その性能や特性」を前提とした追試（再現）をしやすくするためです。
図面は、抽象的な概念図に留めず、ソフトウェアとハードウェアとの連携を一体的に記載することが好ましいと考えています。
また、図面では最低限、機能部の間の連携について、入出力（矢印）を明確にする必要があると考えています。
このとき、端末側の「ユーザインターフェース」と、バックエンドの「ＡＩエンジン」とを明確に区別したネットワーク構成図が必要と思います。
また、訓練を要するＡＩエンジンに対しては、教師データによる訓練段階と、対象データによる推論段階とを明確に区別すべきです。