生成AIを実務で活かす基礎

02 BASICS 生成AIを実務で活かす基礎 生成AI活用の本質は、回答の自動化ではない。 専門家の思考を言語化し、証拠を構造化し、意思決定と共創を 加速すること。 問いを磨く 3つの契約 証拠ファースト 人が確認 1

ROADMAP 16分で伝えるストーリー 1 問いを立てる 2 プロンプト前に意思決定を固定 4 証拠へ戻る 3 Plan・Check・Actを厚くする 5 入力・推論・出力を固定 Doを速く回す 目的別に使う 探索と法的評価を分ける 暗黙知を言語化 プロンプトをSOPにする 6 行動へつなぐ 伝わる資料・MOFケース 一発回答ではなく、問い → 証拠 → 検証 → 行動のループを設計する。 2

CORE 生成AI活用の本質：回答ではなく、証拠付きの構造 AIに任せるもの 人が担うもの 候補を広げる 問い・範囲を決める 長文から該当箇所を抽出 信頼する資料を選ぶ 請求項・技術要素を分解 事実・推論・仮説を分ける 比較表・初期仮説を作る 技術・法務・事業の最終判断 AIは処理する。人は意味づけし、判断し、責任を持つ。 3

CHAPTER 1 プロンプトを書く前に、解くべき問いを立てる 技術的課題は何か 曖昧な依頼 この特許を 要約してください 中心構成は何か 問いを磨く 従来技術との差異はどこか 証拠箇所はどこか 問いが変われば、必要な証拠も、検索方法も、出力も変わる。 図解ポイント ・目的で読む場所が変わる ・必要な証拠が明確になる ・出力形式が決まる 4

CHAPTER 2 Doが速くなるほど、Plan・Check・Actが価値になる Plan Do Check Act 問いを設計 抽出・要約・比較 正確性・見落とし確 認 条件修正・再実行 生成AIで変わること 実行は速くなる 評価の重要性が増す 小さく回して改善できる AIが速くするのはDo。品質を決めるのはPlan・Check・Act。 5

CHAPTER 3 AIは高性能な調理器具のようなもの 料理 意思決定の目的 食材 特許・論文・市場情報 下ごしらえ 対象特定・用語展開 レシピ プロンプト・ワークフロー 調理器具 生成AI 味見 原文確認・法的確認 盛り付け 相手別の伝え方 3つの原則 道具は目的を決めない 材料の選び方が品質を左右 する 最後の責任は人が持つ 良いAIを使うことと、良い成果物ができることは同じではない。 6

CHAPTER 4 良いプロンプトは、専門家の暗黙知を言語化したもの 熟練者の勘 言語化 SOP AIプロンプト 業務フロー 経験で育った判断 根拠・基準を言葉に 再現可能な手順へ AIが理解できる形式 誰でも再利用 判断のポイントを言語化する どこを見るか 注目対象・観点 何を関連とするか 条件との結びつき 何を保留するか 判断不能を残す 誰が確認するか 最終確認の責任 プロンプトは魔法の言葉ではなく、判断工程の翻訳。 7

CHAPTER 5 入力・推論・出力の条件を固定する 入力条件 推論条件 出力条件 対象文書 明示記載 文献番号 版 示唆 請求項 国 発見できず 段落 基準日 判断不能 判定理由 人が検証 なぜ固定するか 前提のズレを防ぐ 推論の飛躍を抑える 証拠へ戻れる 条件を固定すると、結論から証拠へ戻れる。 8

CHAPTER 6 AIの出力は、答えではなく生成された文章 生成された文章 ! 架空の番号 ! 原文にない引用 “ もっともらしい要約・根拠・ 番号 … ” ! 実施形態の混同 ! 古い法的状態 検証ステップ 出力 原文 文脈 判断 自然な文章 ＝ 正しい結 論 ではない 自然な文章でも、そのまま結論にしない。 9

CHAPTER 7 調査目的によって、AIの使い方を変える 探索モード 広く網羅し、可能性を見つける ・技術動向 ・アイデア探索 ・候補を広く拾う 厳密評価モード 狭く絞り、正確に評価する ・先行技術調査 ・FTO／無効資料 ・対象国／基準日／請求項 目的別の確認軸 技術動向：期間・分野を広く取る 先行技術：公開日と具体的開示 FTO：対象国・基準日・請求項 無効資料：証拠性と論理 目的が変われば、AIの置き方も変わる。 10

CHAPTER 8 すべての非効率をなくせばよいわけではない 1000件 低関連文献をサンプル監査 AIフィルタ 重要な10件 除外された文献群 人が監査 既知文献で再現確認 判定差を教材化 効率化 ＝ 思考不要 ではない 意図的な非効率が、品質保証と人材育成につながる。 11

CHAPTER 9 AIの価値は、調査速度だけではない 研究者 技術課題マップ 知財担当 請求項・法的状態 共通の証拠 事業担当 競合・用途・顧客 経営層 選択肢とリスク 読む報告書から、触れる資料へ 速さだけでなく、伝わり方もAIの価値。 12

CHAPTER 10 MOFによるCO₂分離材料の例で考える 水分を含む排ガス中で、研究を継続するか？ 問い AIに任せる処理 人が確認 次の行動 判断すべき問いを明確化 実験条件抽出／請求項分解 ／比較表 原文／測定条件／法的状態 追加実験／出願検討／設計 変更／共同研究 良いプロンプトとは、判断のための業務工程である。 注：MOFは説明用の仮想ケース。実際の技術評価・特許評価ではありません。 13

WORKFLOW 証拠ファーストの実務ワークフロー 1 2 意思決定 何を決めるか 入力固定 文書・版・基準日 3 4 AIで候補化 抽出・分類・比較 証拠マップ 請求項・段落・図面 5 6 人が検証 技術・法務・事業 行動へ接続 実験・出願・提携 品質ゲート GATE A 対象文書・版・基準日が固定されているか GATE B 各判定から原文の証拠へ戻れるか GATE C 事実・推論・仮説・判断不能が分かれてい るか AIの出力を「完成品」ではなく、専門家が検証できる中間成果物にする。 14

QUALITY AI活用の品質は「時間短縮」だけで測らない 効率 処理時間 工数 コスト ＋ 重要文献の再現率 既知の重要資料を拾えるか 見落とし・偽陰性率 低関連判定に重要文献がないか 証拠箇所の正確性 番号・段落・請求項が正しいか 推論の混入率 原文記載とAI補完を分けられるか 法的状態の正確性 国・基準日・有効請求項が正しいか 意思決定への利用率 研究・知財・事業の行動が変わったか 速度 × 品質 × 意思決定インパクト 導入評価は、既知文献・基準集合・専門家評価で検証する。 15

TAKEAWAYS トピック2で持ち帰ってもらう5つのメッセージ 1 良いプロンプトの前に、解くべき問いを立てる。 2 AIが速くするのはDo。品質を決めるのはPlan・Check・Act。 3 良いプロンプトは、専門家の暗黙知を言語化したもの。 4 AIの出力は答えではなく、証拠付きの素材。 5 AIの価値は速度だけでなく、伝わり方と共創にある。 生成AI活用の本質は、回答の自動化ではなく、専門家の思考・証拠・意思決定をつなぐこと。 17