［AI関連発明］メール解析サーバ（特許6651668）

 （登録例２３）

　発明は、受信したメールに対する返信の要否を、学習済モデルを使って推定するサーバである。

出願当初の請求項は以下のとおり。

【請求項１】（出願当初） 　蓄積された受信メールに対する返信の有無を判定する判定部と、 　返信されたと判定された受信メールに含まれる文字と返信されていないと判定された受信メールに含まれる文字の少なくとも一方を解析し、ニューラルネットワークを用いた機械学習によって機械学習モデルを構築する学習部と、 　受信した受信メールに含まれる文字を、前記機械学習モデルを用いて、当該受信メールに対する返信の要否を推定する推定部と、を有する、メール解析サーバ。

　審査において、引例文献１に推定部の構成が含まれていないのは相違点とされたが、相違点については引用文献２に記載されていると判断された。

「また、引用文献２（段落［００１９］－［００２５］等）には、前記「受信した受信メールに含まれる文字を、前記機械学習モデルを用いて、当該受信メールに対する返信の要否を推定する」に対応する、機械学習モデルを使用して、即時応答を必要とする電子メールを識別すること、例えば、電子メールの内容、電子メールの主題等に電子メールが送られた日時および現在の日時の量に言及しているかどうかを判断すること、電子メールがまだ応答が現在の日付時点で送信されていない場合、ユーザに電子メールに応答することを示唆し得ることが記載されている。」

　これに対し、拒絶理由が発見されていない請求項２の特徴を加えることで特許査定を得た。

【請求項１】（特許査定時）

  蓄積された受信メールに対する返信の有無を判定する判定部と、
  返信されたと判定された受信メールに含まれる文字と返信されていないと判定された受信メールに含まれる文字の少なくとも一方を解析し、ニューラルネットワークを用いた機械学習によって機械学習モデルを構築する学習部と、
  受信した受信メールに含まれる文字に対して前記機械学習モデルを用いて、当該受信メールに対する返信の要否を推定する推定部と、を有し、
  前記判定部は、
  前記蓄積された受信メール及び蓄積された送信メールを対比し、前記送信メールの本文に、前記受信メールの本文の一部を含むか否かを判定し、
  前記送信メールが前記受信メールの本文の一部を含む場合、当該受信メールは返信されたと判定する、メール解析サーバ。

　出願当初の請求項１との違いは、機械学習モデルを構築するための教師データの作り方（受信の有無の判定の仕方）である。教師データの作り方を具体的に特定することにより、引用文献との違いを出した。