---
title: 生成AIを実務で活かす基礎
tags: 
author: [角渕由英](https://docswell.com/user/ytsunobuchi)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/GE8DZ43YED.jpg?width=480
description: 以下のnoteをスライド資料化しました。 https://note.com/tsunobuchi/n/n9bb2512ea810
published: August 03, 26
canonical: https://docswell.com/s/ytsunobuchi/5R8Y1J-2026-08-03-230350
---
# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8DZ43YED.jpg)

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


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELMD6V97R.jpg)

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


# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMYP5GVJW.jpg)

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


# Page. 4

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR913ZW79.jpg)

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


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQY49VJX.jpg)

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


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK93ZP5ED.jpg)

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


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73WGDX175.jpg)

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


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DK1P2KJG.jpg)

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


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKQN13E8.jpg)

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


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVV5KYNEQ.jpg)

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


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GL6Q95EL.jpg)

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


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQY4KWLJP.jpg)

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


# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WQPK571.jpg)

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


# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1YP9X27G.jpg)

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


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWG2QN2J2.jpg)

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


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLDW34J3.jpg)

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