一言でいうと
社員が経費精算を申請すると、上位のAIが不備を見つけ、下位のAIが社内のメールやチャットで本人に直し方を知らせる。ファーストアカウンティング株式会社のこの仕組みが、2026年1月に特許になりました（特許第7810374号）。
注目したいのは、AIに何を任せるかを請求項に書き分け、「ＡＩエージェント」という言葉の意味を明細書で定めている点です。出願人は審査でも、その記載を引用文献との違いの説明に使いました。AIを請求項と明細書でどう書くかを、この特許で見ていきます。
どんな特許なのか
経費精算の手続に不備があると、従来はシステムが警告を出していました。しかし、手続に詳しくない社員には直し方が分かりにくく、経理部の社員が説明に時間を割いていた、と明細書は説明しています（段落0005・0006）。
流れは図の①〜③のとおりです。
- 社員が経費精算システムにログインして申請を入力します。明細書は、このときのことを「つまり、フローの開始はシステム起点であり、タスク作業者がプロンプトを入力して生成ＡＩとやりとりする必要はない。」と書いています（段落0054）。
- 申請の情報は、コネクタという受け口で指示に変換され、上位のAIに届きます。上位のAIは、システムの仕様書と照らして不備を探します（段落0057・0058）。
- 不備があると、上位のAIが下位のAIに連絡を指示します。下位のAIは、社内のメールやチャットで本人のアカウントを特定し、メッセージを送ります。明細書の例は「申請番号●●の経費申請の稟議申請を行ってください。」です（段落0059〜0061）。
公報の図1では、これらを受け持つ部分は次のとおりです。
「エージェント」と「サブエージェント」の関係
この特許には、複数のAIエージェントが登場します。明細書に書かれた構成例を図にすると、次のようになります。
上に立つのがスーパーバイザーエージェントです。仕事を分けて、担当のAIに任せます。任される側の下位のAIがサブエージェントです（段落0027）。明細書は、仕事を分けて任せることで、上位のAIが自分の「コンテキスト長」（一度に扱える文脈の長さ）を節約できると説明しています（段落0040）。
請求項1に出てくるサブエージェントは、このうちのコミュニケーション担当（第１のサブエージェント）だけです。請求項1は、このサブエージェントを、どの道具を操作して何をするAIかで書いています（次の章の請求項1を参照）。
特許になった内容（請求項1）
請求項1は、次のとおりです。
命令を格納する少なくとも1つのメモリと、操作を実行するための命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサと、を用いて実装される、複数のＡＩエージェントを含むタスク支援システムを用いて、企業の社員であるユーザが遂行する経費精算システムである外部業務支援システム上の経費精算のタスクを支援する情報処理方法であって、
前記タスク支援システムは、
少なくとも言語モデルエージェントであり、自律的に前記タスクを支援するスーパーバイザーエージェントと、
前記スーパーバイザーエージェントと通信し、前記ユーザとの間で前記ユーザのアカウントに対しメッセージを送信することができる、前記企業の各社員をユーザとしたアカウントが保持された企業向けの電子メールアプリケーションまたはチーム用メッセージングサービスである対人コミュニケーションツールを自律的に操作してコミュニケーションを行うことで前記タスクの一部を支援する、少なくとも言語モデルエージェントである、第１のサブエージェントと、
前記外部業務支援システムを管理するためのシステムオーケストレータと、
前記システムオーケストレータの前記外部業務支援システムとインターフェイスを通じて通信するコネクタと、
前記外部業務支援システムを用いて前記ユーザが遂行する前記タスクに関するシステム仕様書データソースと、
少なくとも前記第１のサブエージェントが参照可能な権限が与えられた、前記ユーザ及び前記対人コミュニケーションツールに関する前記ユーザの識別情報を含む、前記ユーザの特定に必要な前記企業のユーザデータソースと、を含み、
前記ユーザが、前記外部業務支援システムにログインして申請情報を入力するステップと、
前記外部業務支援システムが、前記ユーザおよび前記ユーザが遂行する前記タスクに関する情報を前記コネクタと通信するステップと、
前記コネクタが、前記外部業務支援システム上で発生した前記ユーザ及び前記ユーザの前記タスクについて、前記スーパーバイザーエージェントに対し、前記ユーザ及び前記ユーザが遂行する前記タスクに関する情報を、第１の指示に変換して送信するステップと、
前記スーパーバイザーエージェントが、前記コネクタから受信した第１の指示を用いて、前記システム仕様書データソースを参照し、前記タスクの遂行に必要な手続又はファイルの提出に関する不備を検証するステップと、
前記スーパーバイザーエージェントが不備を検知した場合、前記第１のサブエージェントに対し、前記ユーザとコミュニケーションを行って、前記不備を是正させるための、前記ユーザと、前記不備の解消のための要件、の情報を含む第２の指示を送信するステップと、
前記第１のサブエージェントが、前記ユーザデータソースと、前記対人コミュニケーションツールを用いて、前記ユーザの前記対人コミュニケーションツールのアカウントを特定し、前記ユーザに対し、前記不備の解消のための要件を伝えるメッセージを作成して送信するステップと、
を含む、情報処理方法。
緑＝AI（上位と下位のエージェント） 黄＝補正で追加・変更された主な部分
長い請求項ですが、黄色の部分を見ると、審査の途中で何が足されたかが分かります。対象を経費精算に絞り、連絡の道具を社内の電子メールまたはチーム用メッセージングサービスに特定し、下位のAIが本人のアカウントを特定してメッセージを送るところまで書き込んでいます。
発明の効果
明細書は、発明の効果として、経費精算などの不備に作業者自身が気づきやすくなり、迅速に対応できること、そして作業者を含む人員の負荷軽減と業務効率化を挙げています（段落0013）。数値の裏付けはありませんが、社員がAIに指示文を打たずに済むこと（段落0054）や、上位のAIの負荷を分けられること（段落0040）も、効果を支える説明として書かれています。
この特許で、AIは何をしていて、何をしていないか
| 担い手 | していること | どこに書かれているか |
|---|---|---|
| スーパーバイザーエージェント（AI） | 仕様書と照らして不備を見つけ、下位のAIに指示する | 請求項1、段落0058・0059 |
| 第１のサブエージェント（AI） | 本人のアカウントを特定し、直し方を伝えるメッセージを作って送る | 請求項1、段落0041〜0045・0061 |
| コネクタ | 経費精算システムの情報を、上位のAI向けの指示に変換する | 請求項1、段落0036（コードベースで実装でき、言語モデルエージェントを用いなくてもよいと記載） |
請求項1でAIに求めているのは、不備の検証と、その解消に必要な要件の通知です。AIが社員に代わって不備を直し、経費精算を完了させる処理までは書かれていません。
明細書は、AIをどう説明しているか
この明細書の特徴は、用語の意味を決める段落があることです。
- ＡＩエージェント（段落0028・0029）：一般にＡＩエージェントの概念はロボットなどに載せるものにも及ぶとしたうえで、この明細書では、デジタル環境のデータを受け取り、推論や計画を経て、ほかのシステムやエージェントへのデータ出力やメッセージ送信などを自律的に行うソフトウェアと定義しています。さらに、「実装形態はプログラムコード又は仮想化された実行環境に限定され、物理的アクチュエータは含まない。」と、含まないものまで書いています。
- 言語モデルエージェント（段落0030）：大規模言語モデルなどを中核にしたエージェントで、小規模言語モデルなどでもよいとしています。
- どのモデルを使うか（段落0032）：手元に置いても、クラウドやAPIで外部のものを使ってもよく、出願後に出たモデルも使えると書いています。
出願人は、この定義を審査で使いました。意見書によると、引用文献1のＡＩエージェントに関する記載は「また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。」という一文だけでした。出願人は、明細書の段落0028〜0030を示して、ＡＩエージェントという言葉は一般にはロボットのようなものまで含みうること、本願はそれを情報処理のみを行うソフトウェアと定義し、請求項1ではさらに言語モデルエージェントと特定していることを挙げ、引用文献1との違いを主張しています。
私は、AIの発明では、明細書の前半に用語の意味を定める段落を置くことをおすすめします。「エージェント」のように、日常語（代理人）とIT用語とで意味が分かれる言葉は、特にそうです。定義は、範囲をはっきりさせるだけでなく、審査で違いを説明する材料にもなります。
審査の流れ
| 時期 | できごと |
|---|---|
| 2025年6月4日 | 出願（6月26日に審査請求と早期審査の事情説明書を提出） |
| 2025年8月26日 | 拒絶理由通知書の発送（起案日は8月18日）。進歩性と発明の単一性。ビザ申請を支援する公報（特開2025-51714号）に、ウェブ記事に見られる周知技術（AIエージェントとSaaSをつなぐコネクタ、スーパーバイザーとサブエージェントの構成）を組み合わせれば容易、とされた |
| 2025年10月20日 | 補正と意見書。請求項1を経費精算に限定し、連絡の道具やアカウントの特定などを書き加えた |
| 2025年12月16日 | 特許査定 |
| 2026年1月26日 | 登録 |
拒絶理由通知書は、構成そのものについて、こう述べています。
ＡＩエージェントの構成を、スーパーバイザーエージェントと、サブエージェントにすることは、本願の出願時において周知の技術事項である。
出願人も意見書で、この構成について「このこと自体は、本願の出願時において周知技術であると考えられます。」と認めています。そのうえで、経費精算システムからの情報をコネクタが指示に変換して上位のAIに渡すこと、下位のAIが人間も使うメールやチャットで本人に知らせることなど、具体的な流れの違いを主張しました。
AIの発明を出願する方への気づき
- 上位と下位のAIを置く構成自体は、審査で周知とされた。出願人は、申請の情報を指示に変換して上位のAIに渡すことや、本人のアカウントを特定して連絡することなど、具体的な流れの違いを請求項に書き込み、主張しました。
- 用語の定義は、違いを説明する材料になる。出願人は、明細書の「ＡＩエージェント」の定義と、請求項での言語モデルエージェントの特定を挙げて、引用文献のあいまいな記載との違いを説明しました。
まずは自社のサービスで、AIがいくつ登場し、それぞれ何を受け取り、何を返すのかを、図に描いてみてください。
まとめ
経費精算の不備をAIが見つけて社内チャットで知らせるこの特許では、上位と下位のAIを置く構成そのものは周知とされました。出願人は、AIごとの役割と情報の流れを請求項に書き込み、明細書の用語の定義も使って違いを説明し、その後、特許査定となっています。
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Author Profile
- 国際弁理士事務所 代表弁理士
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■ 1997年より国際弁理士事務所にて、主に、米国・欧州・日本における知的財産権業務に従事。
■ 国内および外国のオフィシャル・アクションへの対応、外国法律事務所へのインストラクションなどを担当。また、米国やドイツのクライアントからの日本向け特許出願の権利化業務を担当。特許の権利化業務のほか、特許権侵害訴訟や特許無効審判、特許異議申立、口頭審理対応、侵害鑑定の業務も担当。訴訟業務では、特許権侵害訴訟のほか、特許無効審判の審決取り消し訴訟を経験。
【所属団体】 日本弁理士会，日弁連 法務研究財団
【専門分野】 特許、商標、意匠、不正競争防止法、侵害訴訟など
【技術分野】 機械、制御、IoT関連、メカトロニクス、金属材料、金属加工、建築土木技術、コンピュータ、ソフトウェア、プラント、歯科医療機器、インプラント、プロダクトデザイン、ビジネスモデル特許など。
【その他の活動】
■ 2013.09.17 セミナー講師： 東京メトロポリタン・ビジネス倶楽部 「職務発明の取り扱い」
■ 2014.04.19 テレビ出演： テレビ朝日 「みんなの疑問 ニュースなぜ太郎」
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