日本発「世界標準AI」へ：ウラタソフトが示す次世代AI特許ポートフォリオの可能性

連続する特許取得と異例のスピード査定

ウラタソフトは、2025年12月に「AI与信スコアリングシステム」特許を登録し、次いで2026年4月には「Why VectorEngine」特許の査定を受け、約半年間で2件のAI関連特許を取得しました。特に「Why VectorEngine」特許は、出願から約2ヶ月という短期間での一発査定となり、その新規性・進歩性が高く評価された結果と言えるでしょう。

新サービス構想：AI融資判定・説明生成システム

両特許の組み合わせにより、「AI融資判定・説明生成システム」の構築が可能となります。これは、AIによる融資判定とその根拠を自然言語で自動生成するシステムで、米国ECOA・FCRAなどの説明義務規制への対応が期待されています。

技術解説とPOC実装の公開

ウラタソフトは、これらの発明の技術的詳細、応用例、およびPOC（概念実証）実装サンプルコードを以下のプラットフォームで公開しています。

• note（技術解説）

• Qiita（技術記事）

• GitHub（特許POCプログラム公開）

• 書籍（関連技術）

• YouTube（AI与信スコアリングプレゼン動画）

特許の概要

特許第7791512号「与信スコアリングシステム、与信スコアリング方法、およびモデル生成システム」（2025年12月16日登録）

この特許は、機械学習アルゴリズムであるLightGBMを用いたシステムが技術的な核となっています。属性データと動的データを統合し、SHAP値（説明可能なAIのための手法の一つ）による根拠説明機能を備えることで、高精度な延滞リスク予測を実現します。判定精度は、Accuracy（正答率）やAUC（延滞判定成功確率）で定量的に証明可能です。

特願2026-22802「言葉の意味をベクトル化してベクトル類似度に基づく理由等を検索するための情報処理システムおよび情報処理方法」（通称：Why VectorEngine、特許査定済・登録料納付済）

従来のキーワード検索とは異なり、文章の意味をベクトル化して類似案件を検索し、なぜ似ているのかの理由まで自動抽出する技術です。RAG（検索拡張生成）の高度化、LLM（大規模言語モデル）のハルシネーション（誤情報生成）対策、そして説明可能AI（XAI）の中核技術として活用が期待されます。

応用可能領域

これらの特許技術は、金融分野（与信判定・融資審査・コンプライアンス）を主たる応用領域としながらも、多岐にわたる分野での応用が可能です。

• 金融・与信: 過去の類似案件から判定理由を自動抽出し、与信スコアリングと組み合わせて融資判定・説明生成に活用

• 医療: 類似症例検索による診断支援、治療方針の根拠提示

• 法務: 類似判例・契約条項の検索、判決予測の根拠抽出

• SNS運営: 炎上事例との類似度検出による早期警告、投稿前リスク判定

• カスタマーサポート: 過去の問い合わせから類似ケースと解決策を即座に提示

• 人事・採用: 適性判定・退職リスク予測の理由説明

• EC・レコメンド: 「なぜこの商品を推薦したか」の自動説明

• LLMハルシネーション対策: 出力根拠を類似ドキュメントから追跡（RAG高度化）

ライセンス・譲渡先の募集

株式会社ウラタソフトは、これら2件の特許について、ライセンス契約（優先）または特許譲渡（条件次第で可）の交渉を幅広い業界から募集しています。対象となる業界は、銀行、信用金庫、消費者金融、クレジットカード・信販会社、フィンテック企業、医療機関・医療ITベンダー、法律事務所・リーガルテック企業、SNS運営企業、カスタマーサポート関連企業、その他意味検索技術を活用する企業です。ポートフォリオとしての提案や個別案件としての相談も可能です。

今後の展開

ウラタソフトは、AI×金融分野をメインに、現在も出願準備中の案件を含め、複数の新規発明を順次出願予定です。米国特許出願も検討されており、特許ポートフォリオの拡充により、国内外でのライセンシング事業を拡大していく方針です。

株式会社ウラタソフトについて

• 所在地: 千葉県流山市

• 代表取締役: 浦田哲夫

• URL: https://www.urata-soft.org/

• 事業内容: AI関連特許の研究開発、ライセンシング事業、AI関連書籍の執筆・出版

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のウラタソフトのAI特許取得は、特に金融分野におけるAI活用の新たな道筋を示しています。説明可能AIの技術は、与信判断の透明性を高め、規制対応を容易にするだけでなく、他産業においても意思決定の根拠を明確化する上で極めて重要です。これにより、企業はAI導入におけるリスクを低減し、より幅広い業務プロセスでAIの恩恵を享受できるようになるでしょう。今後は、これらの技術がどのように具体的なビジネス課題を解決し、新たな収益機会を創出していくかに注目が集まります。

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