生成AIを活用した特許調査・分析のビジネスへの活かし方

AI × 特許調査 × 事業戦略

01 / PURPOSE 特許調査は「目的」ではなく、課題解決の手段 依頼者が欲しいのは、 調査した事実や文献一 覧ではない。 依頼者が本当に判断したいこと 検索から始めない 最初に定める 4 つの問い WHO 誰が困っているか DECISION 何を判断したいか EVIDENCE どの情報が必要か ACTION 次に何をするか この発明は出願すべきか 他社特許を侵害する可能性はないか 競合企業はどこを狙っているか この特許を無効にできるか 新規事業へ参入して問題はないか 前提が曖昧なら、 AI は誤った方向へ高速に進む。 AI × 特許調査 × 事業戦略 3

02 / DESIGN 目的から逆算する「調査設計」が成果を決める 登録調査機関での経験 最終アクションから、必要な証拠へ逆算する ノルマの 2〜3倍 の案件を処理 速読や検索式の量ではなく、 審査官が起案したい拒絶理 由から 逆算していた。 1 2 3 4 最終判断 必要な論点 必要な証拠 検索・評価 拒絶理由／主張／ 事業判断 何を立証・確認す るか どの文献・事実が 要るか 式作成／スクリー ニング 検索式ではなく「勝つために何が必要か」から考える。 この原則は、先行技術・侵害予防・無効資料・分析のすべてに共通する。 AI × 特許調査 × 事業戦略 4

03 / SHIFT AI で変わるのは、業務の「重心」 従来 AI 時代 検索式作成 35% AI による探索・処理 25% 文献読解 30% 問い・調査設計 30% 分類・要約 20% 検証・独自判断 25% 問い・判断 15% 対話・実行 20% 作業中心 設計・判断・共創へ AI が強くなるほど、人間は「前工程」と「後工程」に集中できる。 AI × 特許調査 × 事業戦略 5

0 4 / M E TA P H O R AI は魔法の杖ではなく、超高性能な調理器具 専門家 依頼者 「困っているが、 欲しい成果物は まだ曖昧」 複数の「試食品」 AI 高速な下ごしらえ 基礎能力 AI × 特許調査 × 事業戦略 AI シェフ ＋ 良いレシピ ＋ 一発で完成品を出すのではなく、 方向性を早く見せる。 専門家の味見 ＝ 成果物 味見・検証・ 独自の仕上げ 価値ある成果物 6

05 / RECIPE プロンプトや業務フローは「レシピ」 ✓ 良いレシピの条件 先行技術調査を AI に教えるなら 1 目的と前提が明確 2 3 予備検索 発明の構成を整理 検索語・分類を抽出 基本手順が分解されている 判断基準と確認点がある 失敗時の戻り方がある 4 検索式を作成 5 6 文献を評価 結果を整理 誰でも一定品質を再現できる モデルが変わっても、基本的な「考え方」と「業務設計」は資 産として残る。 AI × 特許調査 × 事業戦略 7

0 6 / C O - C R E AT I O N AI に完成品を作らせず、「試食品」で対話する 依頼者が 選ぶ・反応 する 簡易案を 複数生成 AI 共創サイクル 小さく見せる →反応を得る →磨き込む ✓ 専門家が 検証・修正 方向性を 深掘りする 「良い成果物」を、専門家だけで決めない AI × 特許調査 × 事業戦略 8

07 / DIRECTION AI 活用の目的は、効率化だけではない 01 02 03 効率化 裾野拡大 専門性の深化 今ある業務を速くする できなかった人を参加させる 専門家がさらに尖る 検索・要約・整理の短縮 初心者も調査を体験 諦めていた分析へ着手 反復回数を増やす 特許情報の価値を実感 事業・研究との対話 定型作業を省力化 専門家業務への理解を育て る 独自の勝ち筋を設計 AI で「何を減らすか」だけでなく、「何を諦めなくてよくなるか」を考える。 AI × 特許調査 × 事業戦略 9

08 / ADOPTION 「 AI で特許調査をしたい」だけでは設計できない 導入前に整理する 6W2H WHO 誰が使うか WHOM 誰に価値を届けるか WHAT 何を扱うか WHY 何を目的にするか 知財業務では 「使える」だけでなく 「使ってよい」が重要 未公開発明 製品・事業計画 WHEN HOW いつ使うか どの手順・統制で使う か WHERE HOW MUCH 研究開発情報 他社評価情報 どの環境で使うか 費用・工数・精度 セキュリティ、入力範囲、 ログ、権限、検証責任を設計す る。 AI 活用は「ツール導入」より「業務設計」 AI × 特許調査 × 事業戦略 10

09 / PLANNING AI 時代ほど「 Plan 」が重要になる 成果を左右する比重（イメージ） 大部分 PLAN ：問い・対象・判断基準 1 問いが曖昧 AI は「もっともらしい答え」を 返す 2 DO 対象が誤り 正確な検索でも必要な結論に届 かない 3 基準がない 結果を選べず、意思決定に使え ない AI の速度を生かすには、先に「何を探し、何をもって十分とするか」を設計する。 AI × 特許調査 × 事業戦略 11

1 0 / C O M M U N I C AT I O N 伝わらない成果物は、活用されない 従来の納品 AI で「対話の入口」に変換 Excel ／ Word ／ 特許公報 正確だが、 読まれない・使わ れない 図解・要約・ダッシュボード で 「質問したくなる」形にする 正確性は維持する 見せ方を変える AI の図解は法的判断の代替ではなく、議論を始めるための共通言語。 AI × 特許調査 × 事業戦略 12

1 1 / P L AT F O R M 正確な母集団をつくり、「活用できる場」で渡す 専門家が担保するもの 活用できる場 利用者が自分の問いで 探索 特許文献 企業情報 AI 市場情報 社内情報 対話型検索 評価基準 ダッシュボード 知財 権利・無効理由 研究 技術・実験条件 事業 市場・競合・収益 図解・要約 正確な母集団 「そんな活用があったのか」という 新しい問いが専門家へ戻ってくる。 答えを渡すだけでなく、考えられる土台をつくる AI × 特許調査 × 事業戦略 13

12 / BRIDGE 専門性の「壁」を、協働の「橋」に変える 法律 経営 技術 法的に正しいか 事業として妥当か 技術的に成立するか AI を共通言語に 各部門が AI で思考を拡張し、交わる領域を増やす。 技術者 AI × 特許調査 × 事業戦略 事業部 知財・弁理士 14

1 3 / S T R AT E G Y 強い特許は、ビジネスの勝ち筋からつくる 事業で勝つために必要な権利を設計する 技術があるから出願する 1 2 3 4 5 事業戦略 必要な権利 技術・研究 権利化 活用 どの市場・利益を守る か 競合の何を止めるか どの発明を育てるか どの範囲を取るか 排他・交渉・投資 権利の「コスト」ではなく、守れる「事業価値」で予算と合意をつくる 活用場面から逆算すれば、特許は事業を守る具体的な武器になる。 AI × 特許調査 × 事業戦略 15

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