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title: 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
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author: [角渕由英](https://docswell.com/user/ytsunobuchi)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/2EVVZ1Y3EQ.jpg?width=480
description: 以下のnoteをスライド資料にしました。 https://note.com/tsunobuchi/n/nb2b50580f7ec
published: July 11, 26
canonical: https://docswell.com/s/ytsunobuchi/59N92L-2026-07-11-230749
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# Page. 1

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# Page. 2

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AI × 特許調査 × 事業戦略


# Page. 3

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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
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# Page. 4

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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
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# Page. 5

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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
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# Page. 6

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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


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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
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# Page. 8

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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
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# Page. 9

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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
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# Page. 10

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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
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# Page. 11

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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
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# Page. 12

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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
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# Page. 13

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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
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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
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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
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# Page. 16

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AI × 特許調査 × 事業戦略