---
title: 生成AI特許調査_実務への活かし方_スライドPDF
tags: 
author: [角渕由英](https://docswell.com/user/ytsunobuchi)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/47ZLR994J3.jpg?width=480
description: 生成AI特許調査_実務への活かし方_スライドPDF by 角渕由英
published: July 20, 26
canonical: https://docswell.com/s/ytsunobuchi/5N7X47-2026-07-20-014045
---
# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLR994J3.jpg)

生成ＡＩを特許調査に活用する方法（１５）
生成ＡＩを用いた特許調査の
実務への活かし方
文章＋図解 統合スライド版
連載（１）〜（１３）で示した方法を、
実際の案件・組織・日常業務に組み込むための実務設計
本スライドの焦点
1
プロンプト利用ではなく
業務プロセス設計
2
人間と生成ＡＩの
役割分担
3
品質確認と
組織への定着
※ 未公開発明・依頼者秘密情報の入力は、利用環境・同意・組織ルールを確認する。
01


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6WRKKGJV.jpg)

連載（１）〜（１３）から実務導入へ
全体像
今回のテーマは、各工程の説明の繰り返しではなく、
連載で示した方法を実際の業務にどう組み込むかです。
ステップ 1
ステップ 2
ステップ 3
ステップ 4
調査対象の特定
検索式の作成
スクリーニング
報告書の作成
技術分野・課題・解決手段・効果
構成・予備検索・分類・キーワー
ド・本検索式
関連特許の抽出・読み込み
クレームチャート・調査報告書
実務への変換軸
どの調査の、どのタスクに、誰が、どのように使うか
タスク分解 → 判断基準の言語化 → レビューゲート → 資産化・組織定着
02


# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5M8PPXJ4.jpg)

第1章
「知っている」と「使える」の間にあるもの
要点
理解だけでは実務成果になら
ない。
目的・入力・確認基準を明確
にする。
問いは「どの調査の、どのタ
スクに、誰が、どう使うか」。
活用の出発点は、業務のタスク分解と
判断基準の言語化。
03


# Page. 4

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3W8334E5.jpg)

第2章
実務導入は「業務プロセス設計」
要点
プロンプト単体ではなく、業
務の流れを設計する。
入力・処理・出力・確認・引
継ぎをタスクごとに定義する。
各工程にレビューゲートを置
き、品質を確保する。
優れたプロンプトよりも、再現できる
プロセス設計が重要。
04


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDKM4457G.jpg)

第3章
段階的導入の進め方
要点
公開情報の整理・壁打ちから
始める。
定型タスクへ広げ、出力の正
否を確認する。
過去案件で答え合わせし、失
敗パターンを把握する。
小さく始め、検証し、段階的に広げる。
05


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKRMMDJ8.jpg)

第4章
一つのタスク、一つの成果物、一つの確認点
要点
目的・入力・指示・出力・確
認・引継ぎを定義する。
成果物の形式と合格基準を先
に決める。
感覚的評価から、基準による
評価へ移行する。
生成ＡＩの出力を、一定の基準で確認
できる形にする。
06


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVVR99GJQ.jpg)

第5章
調査タイプ別の活かし方
要点
先行技術・侵害予防・無効資
料・技術動向で重点は異なる。
生成ＡＩは観点展開、整理、
説明可能性の向上に向く。
「見つからない」と「存在し
ない」は区別する。
調査目的に応じて、生成ＡＩを使うタ
スクを選ぶ。
07


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLMZ4DJL.jpg)

第6章
先行技術調査のワークフロー
要点
調査対象 → 検索式 → スク
リーニング → 報告書をつなぐ。
生成ＡＩは整理・案作成、人
間は検証・判断を担う。
前工程の出力を後工程の入力
として再利用する。
一連のワークフローとして設計すると、
成果物がつながる。
08


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYRLGX7P.jpg)

第7章
人間と生成ＡＩの役割分担とレビューゲート
要点
生成ＡＩは論点候補、整理、
下書きに使う。
人間は目的、基準、根拠、結
論を決める。
レビューゲートで境界事例と
根拠を確認する。
設計・確認・最終判断は人間が担う。
09


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74W8D52E1.jpg)

第8章
品質を確保するための確認設計
要点
出力を「事実」「推論」「判
断」に分ける。
情報源、根拠の強さ、除外文
献、利用履歴を確認する。
機密情報と法的評価は別途管
理する。
もっともらしい出力を、根拠に遡って
確認できる形にする。
10


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1Y2ZWKEG.jpg)

第9章
プロンプト、判断基準及び成果物を「資産化」する
要点
プロンプトの本体は、判断基
準の言語化である。
シート、結果表、チャート、
報告書ひな形を標準化する。
属人ノウハウを、再利用でき
る組織資産に変える。
使い捨てではなく、再利用できる形で
蓄積する。
11


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWGR96P72.jpg)

第 10 章
組織として活かすために
要点
ルール、ノウハウ、教育、品
質管理を整える。
個人の活用を、チームで安全
に再現できる仕組みにする。
版管理とレビュー記録で継続
的に改善する。
生成ＡＩ活用を、個人技から組織運用
へ移す。
12


# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZLR9Y673.jpg)

第 11 章
導入効果は「時短」だけで評価しない
要点
効率だけでなく、品質、修正
負荷、再現性を測る。
重要文献の見落としや修正増
加があれば効果とはいえない。
過去案件との比較で、導入範
囲を実績ベースで判断する。
時間短縮 × 品質 × 再現性 × 意思
決定への有用性で評価する。
13


# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76WRKDL7V.jpg)

第 12 章
実務への導入ロードマップ
要点
個人で試す → 型化する → 業
務フローに組み込む。
組織で共有・改善し、教育と
ＰＤＣＡに活用する。
各段階で、次へ進む目安を明
確にする。
小さく始め、検証し、改善しながら広
げる。
14


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75M8P3M74.jpg)

第 13 章
まとめ～おわりに～
要点
生成ＡＩは特許調査を代替する
ものではなく、再設計の契機。
人間が問いを立て、判断基準
と最終評価を担う。
実務への第一歩は、明日の案
件の一つのタスクから。
人間が問いを立て、ＡＩが下支えし、
実務で価値を生む。
15


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J29K6ZRER.jpg)

実務に組み込むための最小チェックリスト
実行
1
目的
何のために調査し、どの意思決定に使うか
2
タスク
生成ＡＩを使う工程と使わない工程を分ける
3
入力
入力する情報／しない情報を定める
4
出力
表・要約・対比表など成果物の形式を指定する
5
確認
誰が、どの基準で、何を確認するかを決める
6
記録
プロンプト、出力、修正、判断理由を残す
結論
生成ＡＩで効率化するのは「実行」の一部。
価値を決めるのは、人間が立てる問い、確認基準、意思決定への接続。
16