原告の対応テーブルの特許（第5503795号）と、機械学習の応用であるというもう一つの特許（第5936284号）を比較すると、取引内容の記載に含まれるキーワードを抽出してキーワードに対応づけられた勘定科目に自動仕訳する、というコアの部分は共通しているようです。相違点は、対応テーブルの特許では複数のキーワードのうち予め定めた優先ルールで最上位に位置づけられるキーワードに予め対応づけられた勘定科目を選ぶのに対して、機械学習（的？）特許ではキーワードごとに過去の出現確率から勘定科目ごとのスコアを割り当てて取引内容の記載を通して最高スコアの勘定科目を選ぶ、という点にあります。原告特許（第5936284号）にいうところの「機械学習」は、キーワードごと勘定科目の割り当て履歴の蓄積を指すようです。
対する被告の方法の中身は開示されなかったので不明ですが、被告は、過去の人手による膨大な仕訳データを学習させて機械が自律的に仕訳ルールを生成するものであると主張しています。その裏付けとして、被告方法を実施して得られる「複合語を入力した場合に出力される勘定科目の推定結果が組み合わせ前の語による推定結果のいずれとも合致しない」という実証結果や，「摘要の入力が同一なのに出金額やサービスカテゴリーを変更すると異なる勘定科目の推定結果が出力される」という実証結果を示しました。これらの結果が、原告特許の「対応テーブルの参照」の方法から導かれるという原告の主張は不合理だ、ということです。
仮に原告が特許（第5936284号）の侵害を主張したらどういう展開になったかはわかりませんが、この特許でもキーワードと勘定科目の対応づけという考え方は、予め決めておくか出現頻度のログをベースに割り当てるかの違いを除き、一貫しているように思われます。仮にそうであれば、被告は同じように、「上記の実証結果が原告特許の実施によって得られるという合理的な説明はできない」ことを反論の軸に据えたことが考えられます。
この事件は、せっかく「機械学習」による自動仕訳の特許を持っているのにその侵害を主張しなかったところに原告の敗因の一つがある、というように受け取られかねない面があります。機械学習（又はAI技術）かそれ以外かという線引きが、一見わかりやすいように思われるからです。しかし、AI技術は既にコモディティ化しつつある（もうそうなってしまった？）といわれることもあり、機械学習（又はAI技術）を使うか使わないかが差別化要因になるという時代でもなさそうです。
一部のマスコミや評論家はさておき、ものづくりやサービス提供の立場からは、機械学習（又はAI技術）を使うか使わないかという単純な図式ではなく、課題をどう解決するか、その手段として機械学習を使うとすればどの方法をどのように使うのか、理論的・数学的な裏付けは明確か、実現方法のベストの選択肢は何か、等々の問いに答えていくことが必要に思われます。
クラウド会計サービス事件の裁判では、被告が被告方法の詳細を明らかにしないのに対して、関連する文書の提出を被告に命じるよう原告から申し立てがされました。この命令に対して、被告は裁判所に対しその文書を（提出ではなく）提示し、裁判所が秘密保護と証拠としての有用性のバランスの観点から提出をさせるかどうかを判断する制度があります（インカメラ手続）。本件でもインカメラ手続が行われた結果、文書提出命令の申し立ては却下されました。機械学習（又はAI技術）の現場での応用がコモディティ化しているといっても、訴訟・係争の場面ではまだ入り口の段階ですが、インカメラ手続の結果として技術的に肝心なところはよくわからない事案がこれからも出てきそうです。
