特許調査における生成AI、サマリアの活用方法

自己紹介弁理士法人レクシード・テックパートナー弁理士・博士(理学) つのぶちよしひで角渕由英 <経歴> 2008年03月東京大学大学院工学系研究科応用化学専攻修士課程修了 2008年04月日本学術振興会特別研究員（DC1）採用 2011年09月株式会社技術トランスファーサービス入社登録調査機関部門 2014年03月博士(理学) 東京大学 2016年03月弁理士登録 2016年04月秋山国際特許商標事務所入所 2017年12月特許検索競技大会2017 最優秀賞・ゴールド認定(化学･医薬分野) 2018年01月特定侵害訴訟代理業務付記登録 2019年06月 AIPE認定知的財産アナリスト（特許） 2023年11月弁理士法人レクシード・テック入所社員弁理士 <委員など> 2020年～特許検索競技大会実行委員会副委員長（現任） 2021年度特許庁IPAS事業アソシエイトメンター 2022年～知財実務情報Lab.®専門家チーム 2022年～知財塾侵害予防調査ゼミファシリテーター 2023年～経済産業庁九州経済産業局チーム伴走型知財経営モデル支援・広報事業支援チーム専門家（現任）＜著作(主なもの)＞デジタル名刺「侵害予防調査についての一考察」(パテント, 2024.2) 「第三者特許の無効資料調査の留意点」(知財管理,2023.9) 「特許調査における先行技術資料および無効資料の変化」(知財管理,2022.9) 「改訂版侵害予防調査と無効資料調査のノウハウ～特許調査のセオリー～」 (経済産業調査会, 2022.6) 「弁理士のための特許調査の知識」(パテント, 2022.5) 「侵害予防調査と無効資料調査のノウハウ～特許調査のセオリー～」 (知財ぷりずむ新春特別寄稿, 2020.1) 「プロダクト・バイ・プロセス・クレームにおける「不可能・非実際的事情」の主張・立証についての考察」(パテント, 2016.7) ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 2

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弁理士法人レクシード・テック（概要） ➢ 組織 ※２０２４年１1月１日時点資格者：弁護士・弁理士１名、弁理士６名学位：博士４名、修士２名、学士３名（医薬・バイオテクノロジー、化学が中心）所員数：１２名（東京７名、京都５名）拠点：東京（新丸ビル）・京都（四条烏丸）創業：２０２２年７月１日（３期目） ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. https://lexceed.or.jp/ 3

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弊所の強み ➢ 技術系専門家の有機的な協働によってシナジーを発揮 ➢ 事業のあらゆるステージにおけるバックアップ知的財産・法律弁護士・弁理士１名、弁理士６名高い技術力特許調査・分析特許検索競技大会博士４名、修士2名、学士２名（特に医薬・バイオ、化学）最優秀賞ワンストップサービス出願・権利化、契約、鑑定、係争、特許調査・分析、ベンチャー、国際業務 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 4

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生成AIとは？生成AIとは何ですか？分かりやすく説明してください。生成AI（Generative AI）とは、コンピューターが自動的に新しいデータやコンテンツを作り出す技術のことです。この技術は、テキスト、画像、音楽、ビデオ、さらにはコードなど、さまざまな形式のデータを生成することができます。生成AIは、大量のデータを学習してパターンやルールを見つけ、その学習に基づいて新しいコンテンツを作ります。たとえば、AIにたくさんの小説を学習させると、それを基にして新しい文章や物語を作ることができます。また、絵を学習させることで、全く新しい絵を描くこともできるのです。この技術の代表的な例としては、ChatGPTのような文章生成AIや、画像を生成するAI（例えば、DALL-E）などがあります。こうした AIは、人間が作ったデータを学んで、それを参考にしながら新しいものを作るという能力を持っています。 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 7

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生成AIは使えない？生成AIは使えないって言う人がいるけど本当ですか？生成AIが「使えない」と言う人がいる理由には、いくつかの側面があります。ただ、これは「使えない」という言葉がどういう意味で使われているかによって異なります。 1. 品質や精度に対する不満生成AIが作り出すコンテンツ（文章や画像など）が、必ずしも完璧ではないことがあります。たとえば、文章が不自然だったり、絵の一部がうまく描けていない場合があるため、「期待していたほどの精度がない」と感じる人もいます。 2. 誤情報や誤解を生む可能性生成AIは、大量のデータを学習して新しいものを作り出しますが、そのデータには間違いが含まれていることもあります。そのため、AIが誤った情報を生成したり、不正確な答えを出すこともあります。このため、一部の人は「信頼できない」と感じることがあります。 3. 人間の創造力や仕事に対する影響生成AIが広く使われるようになると、人間が行っていた仕事や創造的な作業に取って代わるのではないかと心配する人もいます。これが「AIは使えない、危険だ」と言う理由になることもあります。 4. 適切な使い方が難しい生成AIは便利なツールですが、正しく使うためにはある程度の知識や工夫が必要です。使い方を誤ると、期待する結果を得られないこともあるため「うまく使えない」と言われることがあります。まとめ生成AIは強力なツールですが、すべての場面で完璧に使えるわけではないため、批判的な意見もあります。しかし、多くの分野で新しい可能性を切り開いていることも事実で、使い方次第で非常に有用です。問題点を理解しつつ、上手に使うことが大切です。 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 8

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新しいツールを使うときの注意点新しいツールを使うときの注意点を教えて下さい。新しいツールを使う際の注意点をいくつか紹介します。これらの点に気をつけることで、ツールを効果的に使い、問題を回避することができます。 1. 正しい使い方を理解する •マニュアルやガイドラインを読む: ツールの使い方を正しく理解するために、最初にマニュアルやガイドラインをしっかり確認しましょう。特に、重要な機能や制約に関しては、事前に知っておくことが大切です。 •チュートリアルを活用する: 多くのツールにはチュートリアルや学習リソースが用意されています。これを使って基本的な操作を習得することが役立ちます。 2. セキュリティとプライバシーに注意する •個人情報の取り扱い: 新しいツールが個人情報を扱う場合、どのようにデータが収集され、保護されているのかを確認しましょう。信頼できるツールであるか、データのプライバシーポリシーをチェックすることが大事です。 •セキュリティ対策: ツールを使う際には、ウイルスや不正アクセスのリスクがないかも確認しましょう。特に、インターネットに接続するツールでは、定期的に更新を行い、最新のセキュリティ対策を適用することが必要です。 3. ツールの限界を理解する •得意・不得意を知る: 新しいツールには必ず強みと弱みがあります。ツールがどのような場面で効果的に使えるのか、逆にどのような場面では役立たないのかを理解しましょう。ツールに過剰な期待を持つと、誤った使い方をしてしまうことがあります。 •トラブルに備える: ツールが正常に動作しない場合や、予期しない結果が生じることもあります。その際、どのように対処すればよいか、サポート体制や問題解決の方法を事前に把握しておくと良いです。 4. 試験的に使ってみる •小規模なテスト運用: 大きなプロジェクトや重要な作業にすぐに導入するのではなく、まずは小規模な作業で試してみることが有効です。これにより、ツールの操作性や結果を確認し、安心して本格的に使うことができます。 5. 他のツールとの互換性を確認する •既存のシステムやツールとの連携: 新しいツールが、すでに使っている他のツールやシステムと連携できるかを確認することも重要です。互換性がない場合、データの移行や作業フローに支障をきたすことがあります。 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 9

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https://openai.com/policies/terms-of-use

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https://chizai-jj-lab.com/2023/09/18/1129-2/

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OpenAI社のプロンプトエンジニアリングガイドよりよい結果を得るための６つの戦略 •明確な指示を書く •参照テキストを提供する •複雑なタスクを簡単なサブタスクに分割する •モデルに「考える」時間を与える •外部ツールを使用する •システマティックに変更をテストする明確な指示を書く６つの戦術（Tactics） •より関連性の高い回答を得るためにクエリに詳細を含める •モデルにペルソナを採用するよう求める •入力で区別する部分を区切り文字を使用して明確に示す •タスクを完了するために必要なステップを指定する •例を与える •希望する出力の長さを指定する出典：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 12

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深津式プロンプト・システム #命令書：あなたは｛text｝です。以下の制約条件と入力文をもとに、最高の結果を出力してください。 #制約条件：・文字数は｛text｝・｛text｝ #入力文：｛text｝ #出力文：６つのポイント ①役割を明確化する ②入力文から出力文を生成することを明確化する ③出力内容を明確化する ④マークアップ言語を用いて、本文でない個所を明確化する ⑤命令を箇条書きにする ⑥条件を追加し、出力をコントロールする出典：深津式プロンプト・システムでChatGPTを最大限に活用する方法参考：ChatGPTを使い尽くす！深津式プロンプト読本 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 13

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https://note.com/discovery_ai/n/nb42d8fba539d

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６つのポイント ①役割を明確化する ChatGPTに役割を与え、どのような視点から指示を処理するかを明確にする。 ②入力文から出力文を生成することを明確化する ChatGPTに対して、入力文をもとにして出力文を生成するように、プロセスを明示化。 ③出力内容を明確化する具体的に何を出力するかを明確に定義。 ④マークアップ言語を用いて、本文でない個所を明確化するより適切な出力を生成するために、＃を使って命令や条件を区切り、明確に指示。本文でない箇所を明らかにし、ChatGPTにより正確な理解を促す。 ⑤命令を箇条書きにする命令を箇条書きにすることで、各案件を１つずつ示し、ChatGPTに分かりやすく伝える。 ⑥条件を追加し、出力をコントロールする追加の条件を指定することで、出力結果をより限定することができる。ここで、文字数や表現の仕方などを提示する。サマリアのAIアシスタント・ウィザード出典：深津式プロンプト・システムでChatGPTを最大限に活用する方法 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 15

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時代と共に調査手法も変化マニュアル検索機械検索インターネット検索生成AI 情報収集の３つの要素・情報の内容（What）：どんな情報？・情報の所在（Where）：その情報はどこにある？・情報の入手方法（How）：どのように入手する？情報収集は昔よりも遥かに簡単に必要な情報、質の高い情報を得ることは昔よりも困難に情報収集の基礎スキル、情報リテラシーが求められる参考：中崎倫子、大学図書館司書が教えるＡＩ時代の調べ方の教科書 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 18

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調査は「手段」であって目的ではない・全ては調査をして「知る」ことから始まる。ただし、調査は万能ではなく、調査には限界があるコスト(時間や費用)の制約がある以上、100%の完璧な調査は不可能様々な制約の中で、無効資料調査では有用な証拠の提示が求められ、侵害予防調査ではリスクを可能な限り最小限にすることが求められる・調査は「手段」であって目的ではない調査だけで課題が解決する訳ではなく、調査結果、調査によって得られる示唆に基づいて課題を解決するための「行動(Action)」が必要・調査は戦略がすべてであるテクニック(戦術、タクティクス)を駆使するだけではなく、王道である基本を忠実に守って調査戦略(ストラテジー)を立てることが重要戦略論の定石「戦術の失敗は戦略で補うことが可能だが、戦略の失敗は戦術で補うことはできない」探し方のテクニック(戦術)よりも調査戦略が重要、間違った調査戦略に基づいた調査に成功(勝利)はあり得ない。・ビジネスの観点が必要不可欠特許調査だからと言って例外ではなく、常にビジネス的な視点を忘れないコストパフォーマンスを意識 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 19

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特許調査に必要なスキル問題特定スキルなぜ、その特許調査を行う必要があるのか、解決すべき課題は何かを特定するスキル調査設計スキル課題を解決すべく、調査の計画を立て、探すべき情報を特定して調査を設計するスキル出典:野崎篤志「特許情報調査と検索テクニック入門改訂版」第9章 9.1 特許情報業務の今後 (2019.12) 情報収集スキル適切な情報源から、必要な情報を効率的に収集するスキルアウトプットスキル収集した情報を整理し、アウトプットするスキルアウトプットに必要な情報を特定してから情報収集アウトプットを前提として必要な情報を逆算して収集 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 20

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特許調査の流れステップ1：調査対象の特定調査対象の特定調査対象の特徴の把握ポイントを一言にステップ3：スクリーニングスクリーニング段階的にスクリーニング関連公報の抽出関連公報の精読ステップ2：検索式の作成検索式の作成調査対象の構成の特定予備検索分類とキーワードの検討検索式の組み立てステップ4：報告書の作成報告書の作成公報記載の技術の理解報告書としてまとめる ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 23

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特許調査の業務プロセス知財塾Now、検索式作成ゼミステップ1：調査対象の特定（1-1）調査対象技術の特徴の把握（1-2）調査対象技術のまとめステップ3：スクリーニング（3-1）関連特許の抽出（3-2）関連特許の読み込みステップ2：検索式の作成（2-1）調査対象技術の構成の特定（2-2）予備検索（2-3）特許分類の特定（2-4）キーワードの整理（2-5）本検索式の作成ステップ4：報告書の作成（4-1）クレームチャートの作成（4-2）調査報告書の作成 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 24

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②特許分類の判定綾木健一郎、ChatGPTは国際特許分類を判定できるか実在する特許掲載公報で検討入力と出力を検討・発明の名称で問い合わせ →C02F1とC02F9をメイングループまで。「G21F9 放射性汚染物質の処理；そのための汚染除去装置」については予測できなかった・課題で問い合わせ →C02F1/28 をサブグループまで・請求項１で問い合わせ →C02F1/28とC02F1/52をサブグループまで ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 26

https://note.com/benizara/n/n16749f5d1fd3

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②検索式作成特許検索式作成GPT 調べたいテーマを入力するだけで簡単に特許検索式を作成することができるGPT です。生成される検索式はJ-PlatPatの論理式に対応しており、検索式を作成する前に特許検索マトリックスを確認することができます。磁力で先端が浮上する箸参考：野崎篤志、生成AIを使って特許検索式を作成する－特許検索式作成GPTの使い方－ ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 27

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②検索式作成出力パターン1 磁力で先端が浮上する箸 [(箸+はし+食器+カトラリー)/AB]*[(磁力+磁気+マグネット+磁場+磁石)/AB]*[(浮上+浮く+浮揚+浮動+浮かぶ)/AB]+[(A47G21/00)/IP]*[(磁力+磁気+マグネット+磁場+磁石)/AB]*[(浮上+浮く+浮揚+浮動+浮かぶ)/AB]+[(箸+はし+食器+カトラリー)/AB]*[(H01F7/02)/IP]*[(浮上+浮く+浮揚+浮動+浮かぶ)/AB]+[(箸+はし+食器+カトラリー)/AB]*[(磁力+磁気+マグネット+磁場+磁石)/AB]*[(B64C29/00)/IP] 出力パターン2 1 (箸+はし+食器+カトラリー)/AB 2 (磁力+磁気+マグネット+磁場+磁石)/AB 3 (浮上+浮く+浮揚+浮動+浮かぶ)/AB 4 (A47G21/00)/IP 5 (H01F7/02)/IP 6 (B64C29/00)/IP 7 1*2*3+4*2*3+5*1*3+6*1*2+4*5*6 参考：野崎篤志、生成AIを使って特許検索式を作成する－特許検索式作成GPTの使い方－ ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 28

https://note.com/anozaki/n/nd499a884e9ad

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https://x.com/e_patent/status/1820961857773171100

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②検索式作成～出願前調査～大谷寛、ジェネレーティブAIで特許調査－出願前調査のための検索式作成－検索式の素案を出力し、修正を加えることで検索式の作成を省力化 I want to search a patent database to look for inventions related to the description. Please output possible search queries. Follow the db grammar. Use at least one CL and at least one TX in each one of queries. Use + to cover synonyms for all keywords in each one of queries. Keywords need to be in Japanese. ### description ### ### db grammar ### AND is expressed by "*". OR is expressed by "+". NOT is expressed by "-". By using square brackets [], the logical operation within the brackets is prioritized. "x/CL" expresses a search of the term "x" in the claims. "x/TX" expresses a search of the term "x" in the entire text. For example, "(a*b)/TX" expresses a search of "a AND b" in the entire text. ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 30

https://roppongidori.jp/updates/formulation-of-pre-filing-search-query-using-generative-ai

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②検索式作成～近傍検索～大谷寛、ジェネレーティブAIで特許調査－近傍検索を含む高度な検索式作成－網羅性と効率性を両立するための１つの手法「近傍検索」を活用 I want to search a patent database to look for inventions related to the possible search queries. description. Please output 5 Follow the db grammar. Use at least one CL and at least one TX in each one of queries. Use OR to cover synonyms for all keywords. At least use one NEARBY in one of the queries. Keywords need to be in Japanese. ### description ### ### db grammar ### AND is expressed by "". OR is expressed by "+". NOT is expressed by "-". By using square brackets [], the logical operation within the brackets is prioritized. "x/CL" expresses a search of the term "x" in the claims. "x/TX" expresses a search of the term "x" in the entire text. For example, "(ab)/TX" expresses a search of "a AND b" in the entire text and "(a+b)/TX" expresses a search of "a OR b" in the entire text. “x,20N,y/TX” expresses a search (”NEARBY”) of the terms “x” and “y” within the distance of 20 characters in the entire text. ### sample query ### [(x1+x2+x3)/CL] * [(y1+y2+y3)/TX] * [(z1+z2),20N,z3/TX] ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 31

https://roppongidori.jp/updates/formulation-of-complex-search-query-using-generative-ai

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③特許調査における文献の抽出湯浅竜、AI時代の新たな明細書作成法『スマートドラフティング』特許調査～文献の抽出～（注意点と現状）について言及・総論 AIでの検索はあくまでも「近似値」（文献全体での評価が一般的）によるピックアップであることから、本当に近しい文献かの評価は「人間の目」が必ず必要。また、特にChatGPTは2024年 1月時点で2023年4月まで文献しか含まれていないため、根本的に最新文献は対象とならないという致命的欠陥がある。よって、仮にAIを使った文献抽出を行う場合は、最新の特許データベースを搭載した専用のツール（Tokkyo.Ai、Amplified AI、AI Smamurai）を用いるべき。・先行技術調査について人に頼らないことからスピードは圧倒的。エンジニアや技術者が行う簡易な検索という意味では「とりあえずAIに聞いてみる」という使い方はあり。先行技術調査も専用のツールで行えばできないことはない。が、先行技術調査自体の単価が安くなっていることからAIを用いるコストメリットは低い。・無効資料調査について人間（サーチャー）の認知レベルを超える、あるいは、異なる軸での検索を行う「無効資料調査」には向いている（実際にニーズが高いと聞く）。・クリアランス調査について「母集団」という概念がないことから「網羅性」を必要とされる「クリアランス調査」には不向。 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 32

https://iptech.jp/info/240105

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④要約作成大谷寛、ジェネレーティブAIで特許調査－請求項の要約生成－生成AIを用いて請求項の要約を生成する手法 ## claim ## ## action ## Summarize the claim in two sentences, in Japanese. Start the first sentence with 'The invention is' and provide the basic features of the claimed invention. Provide additional features of the claimed invention in the second sentence. ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 33

https://roppongidori.jp/updates/claim-summary-using-generative-ai

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https://www.youtube.com/watch?v=Lk55rXmRHqo

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https://patent-i.com/summaria/

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事例「宙に浮く箸」【対象発明の概要】今回、新製品として、「宙に浮く箸」を開発しました。箸の先端部に反発用磁石を内蔵していて、箸置きに設けられた箸置き用磁石との間の反発力で箸の先端部が浮上します。手元は三角形で、指先が当たる部分は平たく、指の付け根が当たる部分は丸くなっているためフィット感が高く、正しく美しい持ち方に自然に誘導できます。木目を生かした美しい拭き漆仕上げで、滑らかな手触りです。・大きさ：箸長さ23cm、箸置き縦6.5×横3.5×高さ2cm ・材質：箸、箸置きカバ材、漆、磁石・色：暗めの茶色（天然素材なので多少のばらつきがある）・重さ：約70g 【参考図】反発用磁石磁力で先端が浮上する箸箸反発力箸置き箸置き用磁石 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 39

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https://chizaijuku.com/kensakushiki

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https://www.tokkyo.ai/pvt/

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①先行技術調査における公報の読み方先行技術調査：技術書面として公報を“読む” 特許法29条１項３号（新規性、刊行物公知）、特許法29条２項（進歩性）目的先行技術の把握類似技術の有無対象明細書・要約・図面・表、実施例どのような技術が記載されているのか理解が必要技術理解出典：2020年度知的財産権制度入門テキスト https://www.jpo.go.jp/news/shinchaku/event/seminer/text/2020_nyumon.html ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 44

https://www.jpo.go.jp/news/shinchaku/event/seminer/text/2020_nyumon.html

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https://note.com/tsunobuchi/n/n915359c4bee7

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②侵害予防調査における公報の読み方侵害予防調査：権利書面として公報を“読む” 特許法70条（特許発明の技術的範囲）目的障害となる権利の把握対象請求の範囲 +明細書・図面特許請求の範囲の用語の意義解釈 ↓ 明細書の記載及び図面を考慮クレームに記載されている発明を製品等が充足するか検討が必要出典：2020年度知的財産権制度入門テキスト https://www.jpo.go.jp/news/shinchaku/event/seminer/text/2020_nyumon.html ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 権利解釈 50

https://www.jpo.go.jp/news/shinchaku/event/seminer/text/2020_nyumon.html

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https://minne.com/items/31816287

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関連度100で相違点がない場合の例関連度は100、<理由>が当て嵌めと共に示され、相違点は「ない」とされた結果（関連度：100）の根拠となる明細書の段落も記載されている →各段落クリックをして関連個所を１つ１つチェックし、オールエレメントルールを適用して侵害の判断を行う際に有用特許文献の請求項1 →食事道具、保持具、作用手段など上位概念で各要件が特定製品仕様 →箸、箸置き、磁石という下位概念の用語でしか記載されていないそれにも関わらず、相違点はないと出力された、根拠の段落も的確これらの結果は、人が特許文献を精読すればわかることではあるが、非常に時間がかかる作業 ※担当者のスキルによっては間違った結論を出すこともあり得る ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 52

https://note.com/tsunobuchi/n/nbc1da80bf3de

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関連度0で相違点がある文献の場合相違点があることがわかっている他の文献関連度は0、相違点があり、具体的にどの構成要素が相違しているか出力結果は、人が判断する場合と一致その他の出力サンプル（ファイル）特許文書ごとに対象製品の製品仕様との解析結果について、「関連度」「理由」「相違点」が出力＜想定される活用例＞侵害予防調査で２段階目のノイズ除去に活用人は関連度の低いもの、相違点を確認（人の目） ※最終的な内容は専門家の検証が必要 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 53

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https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1800/PU/JP-3167622/9EAEA9461512ED4A62C0844CA417A3D18F3CD78560CD59019E064BC51308DA6E/25/ja

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https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1800/PU/JP-H07-036847/7B39C88770424003F83A7D4DC853924DB04C4FA79B9708E7753DE61AE23E5586/21/ja

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https://www.udemy.com/course/patentreading/?referralCode=AB6D55FB7CB1BE5AB947

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侵害予防調査ゼミ１．対象技術の特定（調査の準備段階）・技術的特徴の把握(ヒアリング) ・調査観点・範囲の想定と明確化２．調査検索式の作成・特許分類の検討・キーワードの検討・検索式の組立て手法３．関連公報のピックアップ・母集団のスクリーニング・効率的な読込み手法４．報告書作成・侵害判断の手法・オールエレメントルール５．侵害予防調査に対するリテラシー・調査の妥当性や信頼性のチェックスキル・分野に限定されない基礎知識 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 侵害予防調査ゼミ 58

https://chizaijuku.com/shingaichousa

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参考資料大瀬佳之、生成AI(ChatGPT)の特許実務における利活用大瀬佳之、大規模言語モデルの特許実務における利活用湯浅竜、AI時代の新たな明細書作成法『スマートドラフティング』湯浅竜、ChatGPTを使って明細書を書いてみよう！深津貴之、岩元直久、ChatGPTを使い尽くす！深津式プロンプト読本本郷喜千、ChatGPT 誰でも1時間でできる！はじめてのGPTsのつくり方野崎篤志、特許検索・特許分析に関するGPTs 大谷寛、ジェネレーティブAIで特許調査－出願前調査のための検索式作成－角渕由英、サマリア（Summaria）を用いた侵害予防調査のスクリーニング角渕由英、よくわかる特許の読み方講座西川仁、生成AIを調査・分析に本格利用する、Interface、2024年6月号川上成年、生成 AI を活用した特許データの処理、視覚化、分析、及び、解釈について川上成年、生成AIの特許データ分析への活用について川上成年、特許データの内容分析と生成AIの活用について上村侑太郎、サマリア分類支援機能を特許情報分析に活用してみた NGB知財チャンネル、生成AI×特許調査 ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 60

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まとめ生成AIの特徴、使い方をよく理解した上で、活用できる場面で有効活用するより一層、基本的なスキルが重要となることが予想専用の生成AIサービスを活用するか、自分でカスタマイズをして活用する ※セキュリティには十分注意をすることを忘れずに ChatGPT等のＡＩは高性能だがが、特許実務に適した回答を得るためにはプロンプト作成のための相当な試行錯誤が必要。サマリアのような、「弁理士」が特許実務に即してチューニングしたＡＩアシスタントだと、難しく手間のかかるプロンプト作成なしに、目の前の特許実務の効率化、負担低減に利用できる。出典：大瀬佳之、生成ＡＩの特許実務における利活用の最前線生成AIにより「特許明細書が効率よく書ける」という世界自体は間もなく来る。一方、実務家としての能力が無ければ生成AIを使いこなすことはできない ○理由1:良いアウトプットをだすには「正しいプロンプト入力スキル」が求められる（つまり、発明の適切な把握力と言語化力） ○理由2 :アウトプットは正しいのか、どう修正すればいいかの「判断・修正スキル」が求められる（つまり、品質を担保可能なチェッカー能力） ●この2つが備わっている実務家は従来から「優秀な実務家」の条件でもある ●（少なくとも短期的には）「優秀な実務家」ほど､生成AIを使いこなす時のインパクトが大きく生産性を最大化できると言える出典：湯浅竜、ChatGPTを使って明細書を書いてみよう！ ©2024 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 61

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特許調査における生成AI、サマリアの活用方法

角渕由英

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