--- title: 生成AIを特許調査に活用する王道 tags: author: [角渕由英](https://docswell.com/user/ytsunobuchi) site: [Docswell](https://www.docswell.com/) thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/4JMYDNR5JW.jpg?width=480 description: 知財実務情報Lab.さんで2026/9/30（水）に行ったセミナー資料です。 https://chizai-jj-lab.com/2026/07/18/0930/ published: September 30, 26 canonical: https://docswell.com/s/ytsunobuchi/ZJWYQ1-2026-09-30-150359 --- # Page. 1 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMYDNR5JW.jpg) 様 生成AIを特許調査に活用する王道 ～調査の基礎からＡＩ活用の極意まで～ 2026年9月30日（水） 13:00～14:30 弁理士法人レクシード・テック パートナー弁理士・博士（理学）角渕 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 由英 1 # Page. 2 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73WY48275.jpg) 自己紹介 <経歴> 2008年 日本学術振興会特別研究員（DC1）採用 2011年 株式会社技術トランスファーサービス 入社 登録調査機関部門 2014年 博士(理学) 東京大学 2016年 弁理士登録、秋山国際特許商標事務所 2017年 特許検索競技大会2017 最優秀賞・ゴールド認定(化学･医薬分野) 2018年 特定侵害訴訟代理業務付記登録 2019年 AIPE認定知的財産アナリスト（特許） 2023年 弁理士法人レクシード・テック 入所 社員弁理士 2025年 Qualified Patent Information Professional (QPIP ) 2025年 GUGA 生成AIパスポート 資格取得 2025年 JPAA知財経営コンサルタント 認定 2026年 パテント・インテグレーション株式会社 技術顧問 就任 <委員など> 2020年～ 2021年度 2022年～ 2022年～ 2023年～ 2024年～ 2025年～ 2026年～ 2026年～ 2026年～ 弁理士法人レクシード・テック パートナー弁理士・博士(理学) 特許検索競技大会実行委員会 副委員長（～2024年） 特許庁IPAS事業 アソシエイトメンター 知財実務情報Lab.®専門家チーム 知財塾 侵害予防調査ゼミ、検索式作成ゼミ、検索式作成ゼミファシリテーター 経済産業庁九州経済産業局 チーム伴走型知財経営モデル支援・広報事業専門家（～2024年） 特許庁VC-IPAS事業 、スポットメンターおよびメンター 特許検索競技大会実行委員会 委員長 INPIT 知財総合支援窓口 専門家 MASPメンター(みちのくアカデミア発スタートアップ共創プラットフォーム メンター) INPIT IPAS事業知財メンター つの ぶち よし ひで 角渕 由英 デジタル名刺 ＜著作(主なもの)＞ 「キャピタリストのための知財デュー・デリジェンス（知財ＤＤ）マニュアル」(特許庁,2026.3,作成協力) 「特許調査における弁理士の役割」(パテント, 2025.8) 「侵害予防調査についての一考察 」(パテント, 2024.2) 「第三者特許の無効資料調査の留意点」(知財管理,2023.9) 「特許調査における先行技術資料および無効資料の変化」(知財管理,2022.9) 「改訂版 侵害予防調査と無効資料調査のノウハウ～特許調査のセオリー～」 (経済産業調査会, 2022.6) 「弁理士のための特許調査の知識」(パテント, 2022.5) 「侵害予防調査と無効資料調査のノウハウ～特許調査のセオリー～」 (知財ぷりずむ 新春特別寄稿, 2020.1) 「プロダクト・バイ・プロセス・クレームにおける「不可能・非実際的事情」の主張・立証についての考察」(パテント, 2016.7) ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 2 # Page. 3 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DK5QM6JG.jpg) 本日の内容 ●概要 生成AIを特許調査で活用していますか？ 生成AIを特許調査で活用できていますか？ 生成AIを活用した特許調査は正しく行われていますか？ 生成AI活用のみを追求しても、特許調査の基礎を身に着けていなければ、結果を評価できず、リスクを招いてしまう可能性もあります。 2025年5月から、知財実務情報Lab.で生成AIを特許調査に活用する方法と題して連載をしてきた内容を，初心者でも分かりやすく、す ぐに実践できる形でプロンプトと共に解説します。 ［概論］ 具体的には、生成AIを特許調査に活用する概論から始め、 特許調査の基本的業務フローに即して、１つ１つ丁寧に説明します。 本ミニセミナーは、以下のような方々におすすめです。 ・特許調査の基礎を学びたい方 ・生成AIを特許調査に活用したい方 ・生成AIを活用して特許調査をしているが上手くいかない方 ●プログラム ０．概論 １．調査対象の特定［ステップ１］ ２．検索式の作成［ステップ２］ ３．スクリーニング［ステップ３］ ４．調査報告書の作成［ステップ４］ ５．まとめ セミナー告知：https://chizai-jj-lab.com/2026/07/18/0930/ （１）生成AIを特許調査に活用する前提となる考え方 （２）「生成AIを特許調査に活用する方法」の概論 ［ステップ１：調査対象の特定］ （３）調査対象の特定 ［ステップ２：検索式の作成］ （４）検索式の作成の概論 （５）検索式作成の実践［１］調査対象技術の構成の特定 （６）検索式作成の実践［２］予備検索 （７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 ［ステップ３：スクリーニング］ （１０）スクリーニングの実践［１］関連特許の抽出 （１１）スクリーニングの実践［２］関連特許の読み込み ［ステップ４：報告書の作成］ （１２）調査報告書作成の実践［１］クレームチャートの作成 （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 ［まとめ］ （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 3 # Page. 4 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GLNW6XEL.jpg) ０．概論 （ １ ） 生 成 AI を特許 調査に 活用す る前提 となる 考え方 （ ２ ） 「 生 成A Iを特 許調査 に活用 する方 法」の 概論 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 4 # Page. 5 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQYQ345JP.jpg) 特許調査の業務プロセス～ステップ1：調査対象の特定～ 生成AI時代の前から言っているが、 王道しかない！ しかし、プロセスの実行は変化する ステップ1：調査対象の特定 そもそも 何を探す？ （1-1）調査対象技術の特徴の把握 （1-2）調査対象技術のまとめ ★最初の観点設定が最重要 ここでミスると終わる ステップ3：スクリーニング （3-1）関連特許の抽出 （3-2）関連特許の読み込み 絞り込むのか？ 整理するのか？ ステップ4：報告書の作成 （4-1）クレームチャートの作成 （4-2）調査報告書の作成 最終的に判断す るのは人間！ ステップ2：検索式の作成 （2-1）調査対象技術の構成の特定 生成AI時代 の検索式は？ （2-2）予備検索 （2-3）特許分類の特定 （2-4）キーワードの整理 （2-5）本検索式の作成 ここは広めにして、 効果的にスクリーニング ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 5 # Page. 6 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WN1QV71.jpg) 特許調査の種類と目的 市場 調査 企画 立案 技術動向調査 ＜主な調査の種類＞ 研究 開発 設計 侵害予防調査 製造 販売 特許出願 改良 侵害予防調査 出願前先行技術調査 ・技術動向調査 目的1 研究開発戦略や研究テーマの決定に際し、特定分野の動向を俯瞰的に分析 ・侵害予防調査（FTO調査、クリアランス調査） 競合他社及び競合製品・技術の特定 目的2 競争優位性の分析 新製品を市場に投入する際に、第三者の特許権等を侵害しないか確認 ・出願前先行技術調査 目的3 特許出願前の段階で、既に類似した発明が出願されていないかを確認 侵害リスクの洗出し ・無効資料調査 自社製品が他社の特許権等に抵触する場合や、自社の事業活動の障害となり得る他社の特許権を無効化するため の先行資料を探す ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 6 # Page. 7 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWG5K2ZJ2.jpg) 生成AIを活用する際のポイント～後工程から逆算して設計～ 生成AI時代の前から変わることは無いが王道しかない！ しかし、プロセスの実行は変化する 調査が上手くいかない場合の原因はどこにある？ ステップ2：検索式の作成 最終的に判断する のは人間！ ステップ4：報告書の作成 （4-1）クレームチャートの作成 不正確な理解 正しく対比できない （4-2）調査報告書の作成 間違った判断 誤った結論 （2-1）調査対象技術の構成の特定 （2-2）予備検索 （2-3）特許分類の特定 （2-4）キーワードの整理 生成AI時代の 検索式は？ 不適切な演算 分類選択ミス ｷｰﾜｰﾄﾞ選択ミス 前提の観点設定ミス （2-5）本検索式の作成 絞り込むのか？ 整理するのか？ ステップ3：スクリーニング （3-1）関連特許の抽出 そもそも読んでない 正しく読めていない （3-2）関連特許の読み込み ランク付けが違う 見落としている 絞り込めていない ステップ1：調査対象の特定 そもそも 何を探す？ 調査対象を言語化 （1-1）調査対象技術の特徴の把握 できていない 適切に観点設定 （1-2）調査対象技術のまとめ できていない ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 7 # Page. 8 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5M9W4QJ4.jpg) 特許調査の基本的な業務フロー ステップ1：調査対象技術の特定 （1-1）調査対象技術の特徴の把握 （1-2）調査対象技術のまとめ ステップ2：検索式の作成 （2-1）調査対象技術の構成の特定 （2-2）予備検索 （2-3）特許分類の特定 （2-4）キーワードの整理 （2-5）本検索式の作成 ステップ3：関連特許の抽出と読み込み （3-1）関連特許の抽出 （3-2）関連特許の読み込み ステップ4：侵害判断＆レポート作り （4-1）クレームチャートの作成 （4-2）調査報告書の作成 各ステップは一体不可分であり、最終的なアウトプット を想定して後工程から逆算して設計することが必要 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 8 # Page. 9 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y4YW39EM.jpg) （１）生成AIを特許調査に活用する前提となる考え方 １．特許調査の歴史 検索システムができる前の特許調査では、FI の「分冊識別記号」毎などに特許公報を束ね た「分冊」を、ゴムサックを使って手でめく りながらサーチをしていたそうです（特技懇、 2013.1.28.no.268、p.99）。 特許調査は、所謂マニュアル検索から始まり、 機械検索、PATOLISを用いた検索、調査デー タベースを用いるインターネット検索と時代 と共に変化し続けてきました（川島順、特許 情報広域検索システムとPATOLIS、情報の科 学と技術、58巻、7号、353〜360頁 （2008）。 そして、生成AIを用いた特許調査が登場して 特許調査が大きく変わろうとしています（大 瀬佳之、大規模言語モデルの特許実務におけ る利活用、パテント、Vol.76、No.13、 p.22-41(2023)）。 情報収集の３つの要素は、以下のとおりです（中崎倫子、大学図書館司書 が教えるＡＩ時代の調べ方の教科書）。 • 情報の内容（What）：どんな情報？ • 情報の所在（Where）：その情報はどこにある？ • 情報の入手方法（How）：どのように入手する？ 生成AIの登場により、情報収集は以前よりも遥かに簡単になりました。し かし、必要な情報、質の高い情報を得ることに関して、情報収集の基礎ス キル、情報リテラシーが求められるようにもなっています。 時代が変わり、技術が進歩することで情報収集の手法も変ってきましたが、 インターネット検索では検索式という概念が生まれたように、生成AIを活 用した調査においても、プロンプトの工夫や活用方法について新しい検索 の手法・概念が生まれていくでしょう。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 9 # Page. 10 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79P3268E3.jpg) （１）生成AIを特許調査に活用する前提となる考え方 ２．特許調査は手段であり目的ではない 筆者は２０２０年１月の論文で、特許調査の ＰＤＣＡサイクルに関連して、以下のように 述べました（角渕由英、新春特別寄稿 侵害予 防調査と無効資料調査のノウハウ～特許調査 のセオリー～、知財ぷりずむ、 Vol.18,No.208、p.8-38(2020)）。 ⑼特許調査のPDCAサイクル 特許調査では、計画（Plan）の段階が最重要であ り、実行（Do）とCheck（評価）を細目に繰り返し、改善（Action）・調整 （Adjust）することで調査の質と効率を上昇させます（図９）。 計画を疎かにして、何のために（Why）、何を（What）探しているのかを考える ことなく実行をひたすら繰り返すことは生産性の観点から好ましくはありません。 個人的には、計画（Plan）に50%の労力（質的）を注ぎ、実行（Do）20%、評 価（Check）15%、Action（改善）15%を目安にしています。計画段階で、何を 探すのか、調査の課題や目的を明確にしなければ、適切な調査を実行も評価もで きないはずです。 調査の成否を決めると言っても過言ではない計画（Plan）がしっかりしていれば、 技術革新が目覚ましい人工知能（AI）を活用して、文献のスクリーニングを効率 的に実行（Do）することが可能になると考えています。そして、評価を適切に 行って結果をフィードバックすることにより改善することで、人間が膨大な件数 のスクリーニングを行うことが省力化できるようになるはずです。 つまり、調査をすること自体は目的ではなく手段であり、調査によって解決すべ き課題を解決して目的を達成するために、想像力（妄想力）を最大限に発揮し、 調査の計画（Plan）を立てることが調査における人間の役割となっていくでしょ う。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 10 # Page. 11 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7LM3YD1JR.jpg) （１）生成AIを特許調査に活用する前提となる考え方 ３．特許調査で必要なスキルとは 特許調査で必要なスキルはどのようなスキルでしょうか。 私は生成AIが登場する前から、以下に示すスキルが必要であると 考えています。 （１）問題特定スキル なぜ、その特許調査を行う必要があるのか、解決すべき課題は 何かを特定するスキル （２）調査設計スキル 課題を解決すべく、調査の計画を立て、探すべき情報を特定し て調査を設計するスキル （３）情報収集スキル 適切な情報源から、必要な情報を効率的に収集するスキル （４）アウトプットスキル 収集した情報を整理し、問題を解 決するための示唆・提言を含めアウトプットをするスキル （３）情報収集スキルは、もちろん大切なのですが、調査の前提 となる（１）問題特定スキルや、（２）調査設計スキルが非常に 大切であり、生成AIの活用において欠かせないスキルとなるで しょう。 （１）問題特定スキルに関して、その特許調査を行う必要性 は何か、なぜその特許調査を行うのか、特許調査により解決 すべき課題は何であり、解くべき”問い”は何か、問題特定 をするスキルがない場合、特許調査それ自体が目的となり、 漫然と情報を収集することに終始してしまうことになりかね ません。 （２）調査設計スキルについては、問題特定スキルと関係し ますが、特許調査により解決すべき課題を解決するために必 要な情報は何か特定をして、必要な情報を入手するための調 査の計画を立てることが、真に意味のある情報収集に繋がり ます。 （３）情報収集スキルは、適切な情報源から、必要な情報を 効率的に収集するスキルであり、生成AIの活用において、何 をどのように探すのか、プロンプトを作成して指示をする際 に必要なスキルとなります。特許調査の実務を行ってきて、 情報収集スキルに長けている人であれば、どのように情報を 収集すべきか、言語化をして生成AIに上手く指示をできると 思います。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 11 # Page. 12 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EMYDNP5EW.jpg) （１）生成AIを特許調査に活用する前提となる考え方 （４）アウトプットスキルは、単に収集した情報を整理するこ とに留まらず、調査結果を解釈し、結果から問題を解決するた めの示唆を言語化し、提言をするスキルとなります。 アウトプットに必要な情報を特定してから情報収集をすること や、アウトプットを前提として必要な情報を逆算して収集する ことは、生成AI活用の場面に限ることなく、特許調査において 有効です。 この図を見た2019年当時、特許調査を行う弁理士として感じ ていたことですが、特許調査の価値と言うのは、時間がかか るスクリーニングではなく、依頼者がなぜ特許調査を行いた いと言っているのか、特許調査の背景にある問題を特定し、 調査を設計した上で実行をし、得られた情報を検討して、調 査結果から何をすべきかという次のアクションを提案するこ と、そして提案したアクションを実行することにあります。 特許調査の名著である野崎 篤志「特許情報調査と検索テクニッ ク入門 改訂版」(2019.12)の第9章、9.1特許情報業務の今後に は以下の図が掲載されています。 生成AIの時代に限らず、これまでも、これからも、特許調査 に携わる人がバリューを発揮すべきは問題特定、調査設計、 そして調査結果から次なるアクションを提言することにある と私は考えています。 これを自ら実践するために、特許調査の価値を最大限に発揮 するために、2023年11月に現在の事務所に合流しました （レクシード・テックへの参画）。 生成AIを特許調査に活用する際には、前提となる上述の考え 方を踏まえることが大切になります。 そうでないと、生成AIを活用することが目的となってしまう という事態が生じてしまうためです。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 12 # Page. 13 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PER94D1ZJ9.jpg) （２）「生成AIを特許調査に活用する方法」の概論 １．生成AI活用の基本原則①～タスクに細分化して適用～ ２．生成AI活用の基本原則②～生成AIと対話をする～ 特許調査に限らず、生成AI活用で大切なことは、業務プロセ スをタスクに細分化することです（参考資料：大瀬佳之、生 成AI(ChatGPT)の特許実務における利活用、知財実務情報 Lab.セミナー、2023年11月29日）。 基本原則①とも関連しますが、生成AIの上手な活用方法について検討をしている ときに、最初にすべきことは、“生成AIに聞いてみる”ことです。 「○○に関する特許調査をして下さい」と成果物を一気に得 ようとするよりも、まずは調査の目的を明確にし、下調べを して情報を収集し、予備検索を行うというように、人が行っ ているように、各タスクに生成AIを用いて、調査を段階的に 実行することが質の高いアウトプットを生み出すことに繋が ります。 これらの記事にはプロンプトも記載をしておりますが、自分が想定している内容 について、仮説を持って“問い”についての最初のプロンプトを投げかけ、生成 AIにざっくりとした項目を列挙させてから、本題を深堀させるというような使い 方が有効です（特許調査分析と生成AIの未来）。 タスクに細分化して指示を出すことは、生成AIに限られるも のではなく、人に対する指示でも大切なことであり、新人を 指導することが上手な人は、生成AIの活用が上手であると筆 者は感じています。 そもそもChatGPTのような生成AIサービスが新たに登場したとき、最初は誰も 使ったことがないですし、どのように使ったらよいかも誰も知らない状況です。 そのような状況下、進歩の目覚ましい生成AIそれ自体に、生成AIの活用方法を問 うことが非常に有効と筆者は考えています。 そのような観点から、基本的な業務を基本に忠実に実行する ことができるというスキル、基本的な実務を言語化できるス キルが、より一層重要になっていくでしょう。 筆者は実験的な試みとして、生成AIを使って生成させたままの文章と図を用いた 知財実務に関する記事を生み出しました（noteマガジン、生成AIで書いてみた知 財実務）。 生成AIは、非常によく特許実務を“知っている”ので、どのような使い方をすれ ば、目的とする“問い”を解決し、目的を達成できるかも提案をしてくれるで しょう。 「特許調査分析と生成AIの未来」という記事で実践していますが、生成AIを用い た特許調査について、人が行っている思考プロセスとタスクを明確にした上で、 従来の特許調査・WEB調査と対比させ、共通点と相違点に分けて検討をしてもら い、特許調査において生成AIをどのように活用するか、生成AIに質問をして対話 をしながら、生成AIを業務に活かすということが有効です。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 13 # Page. 14 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XQ21Y1EX.jpg) （２）「生成AIを特許調査に活用する方法」の概論 ３．生成AI活用の基本原則③～問いを立て磨く～ ここまでの基本原則①と②を実践するうえで、重要となるこ とが、“問い”を立てることです。 「AI時代における「問い（プロンプト）」を立てる力」とい う記事にしていますが、生成AIの登場により、“答え”を得 るまでのハードルが大きく下がったと同時に、人が“問い” を正しく立てること、何らかの課題解決のために、解くべき “問い”は何であるのかを、試行錯誤して“問い”を磨いて 洗練させることが非常に意味を持つようになったと筆者は考 えています。 基本原則①タスクに細分化して適用する際に、基本原則②生 成AIと対話をしながら、生成AIを活用するのですが、１発で 最適なアウトプットが主力され、何らかの課題が解決するこ とは難しい場合が多いでしょう。生成AIを活用する場合に限 らず、最初に立てた“問い”が真に解くべき“問い”である ことは珍しく、各タスクを高速で何回も回すことで、“問 い”を洗練させることが必要です。 特許調査でいうと、ある発明について特許出願前に先行技術 調査をする場合、想定される先行技術について予備検索を 行って下調べをし、見つかった先行技術を検討し、先行技術 との差異を明確にして、本検索を実行し、クレームの記載、 明細書の作成をすることになります。 そして、真に解くべき“問い”は、出願をしようとする発明 が、ビジネスのどの観点で有効に機能するのか、特許情報の みならず、市場情報などビジネス的な観点で検討を行い、先 行技術との差異を、ビジネスにおける優位性と合わせて検討 をすることになります。 調査は手段であり、目的ではないのです。 そして、生成AIの時代に人が身に付けるべきスキルは、基本 的な実務スキル、特に、どのような思考プロセスで、どのよ うなステップでタスクを実行するのかということを言語化し、 各タスクにおける解くべき“問い”を立てて磨くこと、そし てこれらを生成AIを用いて高速に何度もサイクルとして回し て洗練させることであると筆者は様々な事例を通じて感じて います。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 14 # Page. 15 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37K9M23M7D.jpg) 【参考事例】 箸の先端部に反発用磁石を内蔵していて、箸置きに設けられた箸置き用磁 石との間の反発力で箸の先端部が浮上する宙に浮く箸。 １．調査対象の特定 ［ステップ１：調査対象の特定］ （３）調査対象の特定 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 15 # Page. 16 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ3WY4G2J5.jpg) ステップ1：調査対象の特定 ステップ1：調査対象の特定 そもそも 何を探す？ （1-1）調査対象技術の特徴の把握 （1-2）調査対象技術のまとめ ステップ3：スクリーニング （3-1）関連特許の抽出 （3-2）関連特許の読み込み ★最初の観点設定が最重要 ここでミスると終わる ステップ2：検索式の作成 （2-1）調査対象技術の構成の特定 （2-2）予備検索 （2-3）特許分類の特定 （2-4）キーワードの整理 （2-5）本検索式の作成 ステップ4：報告書の作成 （4-1）クレームチャートの作成 （4-2）調査報告書の作成 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 16 # Page. 17 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDK5Q16EG.jpg) （３）調査対象の特定 この図にあるように、特許調査では、最初に（１）調査対象 の特定をすることになります。 調査対象の特定は調査の命とも言えるタスクです。 調査対象が明確ではなかったり、間違っていたりすると、そ の後の検索式作成を正しく行うことが出来ず、スクリーニン グで必要な文献を抽出できないといった事態が生じかねませ ん。 以下の図に示すように、調査対象の特定におけるタスクは、 （１－１）調査対象技術の特徴の把握と、（１－２）調査対 象技術のまとめに細分化されます。 （１－１）調査対象技術の特徴の把握では、「技術分野」、 「課題」、「解決手段」、「効果」の観点から、技術の特徴 を把握します。 （１－２）調査対象技術のまとめでは、予備検索を行うこと を前提に、調査対象の技術を端的に要約します。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 17 # Page. 18 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEPKGL5Z78.jpg) （３）調査対象の特定 （１－１）調査対象技術の特徴の把握 技術の特徴を、「技術分野」、「課題」、「解決手段」、「効果」の 観点から把握する際に人はどのような思考プロセスを実行しているで しょうか。 まず、何らかの資料や依頼における全体像を把握することで、技術分 野が何であるか、特許調査で使用する特許分類（IPC/FI/CPC）のセ クションなどが何処に該当するかをイメージすることで調査の大枠を 想定するでしょう。 ここで大切なのが、先行技術の把握です。 その技術やでどのような先行技術が知られており、技術レベルがどの 程度であるか把握しなければ、調査対象技術における課題、解決手段 も正しく導けないでしょう。 まだ調査対象が明確に定まっていない状況における情報収集に生成AI を活用することが非常に有効です。生成AIは、言語を問わず、大量の 情報を瞬時にまとめてくれます。 ChatGPT o3を用いた先行技術調査（プロンプト付）という記事で実 証しているのでご覧になって頂きたいのですが、特許調査をする際の 最初の情報収集では、いきなり特許文献を調べるのではなく、製品や サービスについて調べることが有効です。 筆者の作成したGPTｓである生成AI先行技術調査でも、１次検索とし て、製品やサービスに関するWEB情報を調べてから、特許調査をする ように設定されています（生成AI先行技術調査GPTsの使い方）。 いきなり「○○に関する特許を調べて」と言うよりも、「○○に関す る技術は△△になっている」という情報を知った上で特許を調査する ことが全体像を見失わないためにも必要であることは、人も生成AIも 変わりません。 コンテクスト（文脈）を大切にすることは、生成AI活用でも、人に対 する教育でも大切です。 生成AIで先行技術を把握することで、調査対象技術における先行技術 との差異を「課題」、「解決手段」、「効果」の観点から検討するこ とが可能となります。 生成AIで先行技術を把握することで、調査対象技術における先行技術 との差異を「課題」、「解決手段」、「効果」の観点から検討するこ とが可能となります。 ChatGPT o3を用いた先行技術調査（プロンプト付）という記事に示 していますが、収集した情報から、どのような技術要素があるのか、 可視化をすることもできるので、従来技術にはない解決手段は何であ るのかを効率よく検討することもできます。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 18 # Page. 19 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VV6QPM7Q.jpg) （３）調査対象の特定 （１－２）調査対象技術のまとめ （１－１）調査対象技術の特徴の把握で、「技術分野」、 「課題」、「解決手段」、「効果」を把握できれば、それを 端的に要約することができます。 先行技術との対比の中で、調査対象技術の特徴である「解決 手段」が何であるのか明確になり、その「解決手段」が解決 する「課題」、提供される「効果」も明確になっていくで しょう。 「技術分野」において、「課題」を解決するために、「解決 手段」を用いる技術のように、調査対象技術をまとめること になるでしょう。 次回は、生成AIを検索式の作成に活用することについて述べ ようと思います。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 19 # Page. 20 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGLNWPX7L.jpg) ２．検索式の作成 ［ステップ２：検索式の作成］ （４）検索式の作成の概論、（５）検索式作成の実践［１］調査対象技術の構成の特定 （６）検索式作成の実践［２］予備検索 、（７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 20 # Page. 21 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QYQ325EP.jpg) ステップ２：検索式の作成 ステップ1：調査対象の特定 （1-1）調査対象技術の特徴の把握 （1-2）調査対象技術のまとめ ステップ3：スクリーニング （3-1）関連特許の抽出 （3-2）関連特許の読み込み ステップ2：検索式の作成 （2-1）調査対象技術の構成の特定 生成AI時代 の検索式は？ （2-2）予備検索 （2-3）特許分類の特定 （2-4）キーワードの整理 （2-5）本検索式の作成 ここは広めにして、 効果的にスクリーニング ステップ4：報告書の作成 （4-1）クレームチャートの作成 （4-2）調査報告書の作成 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 21 # Page. 22 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4WN1LVJ1.jpg) （４）検索式の作成の概論 この図にあるように、特許調査のステップ２では、（２）検 索式の作成をすることになります。 生成AIを用いた特許調査では、簡易的な先行技術調査では、 検索式の作成が不要である場面も十分に想定されるでしょう。 生成AIが何をどう探したのか、検索式の知識が完全に不要と はならず、生成AIにどう指示を出すか、どのような考えで検 索式を作成するかは、生成AI活用においても重要であること は変わらないと筆者は考えます。 特に、侵害予防調査（クリアランス調査、FTO調査）では、 何をどこまで、どのように調べたかが重要であり、生成AI活 用におけるリテラシーが重要となるでしょう（参考：酒井美 里、AI時代の侵害予防調査（FTO）と「ディスカバリー」の 基礎知識）。 以下の図に示すように、検索式の作成におけるタスクは、 （２－１）調査対象技術の構成の特定と、（２－２）予備検 索、（２－３）特許分類の特定、（２－４）キーワードの整 理、（２－５）本検索式の作成に細分化されます。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 22 # Page. 23 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L71Y5GL4JG.jpg) （４）検索式の作成の概論 （２－１）調査対象技術の構成の特定 （２－２）予備検索 （１－２）調査対象技術のまとめをしているので、「技術分野」と、 「課題」の観点から見た「解決手段」をキーワードで特定します。 このステップで特定したキーワードで次の（２－２）予備検索を行う ことになります。 前回の記事で、先行技術の把握が質の高い調査のポイントとなること を述べましたが、特許調査をする際の最初の情報収集では、いきなり 特許文献を調べるのではなく、製品やサービスについて調べることが 有効です（参考：ChatGPT o3を用いた先行技術調査（プロンプト 付））。 何らかの資料や依頼における全体像を把握することで、技術分野が何 であるか、特許調査で使用する特許分類（IPC/FI/CPC）のセクショ ンなどが何処に該当するかをイメージすることで調査の大枠を想定す ることは優秀なサーチャーの思考法です。 特定したキーワードを用いて予備検索をする際に、生成AIが 威力を最大限に発揮します。 ChatGPT o3を用いた先行技術調査（プロンプト付）と言う 記事では、「このような製品に関連する特許を日本、海外問 わず可能な限り多く集めて下さい。」と、生成AIに指示をす ることで、具体的な特許を短時間で見つけることに成功して います。 また、筆者の作成したGPTｓである生成AI先行技術調査でも、 生成AIが自ら特定した製品と手段の観点で、予備検索として の第一次検索を実行しています。 この場面における、情報収集に生成AIを活用することが非常に有効で あり、的確かつ網羅的に調査対象技術をまとめてくれます。 筆者の作成したGPTｓである生成AI先行技術調査でも、１次検索の前 に、入力文の意味を解析して、技術要素を特定し、技術要素ごとに関 連するキーワードを提案するように構築してあります（参考：生成AI 先行技術調査GPTsの使い方）。 コンテクスト（文脈）を大切にすることで、この後のステップにおけ るアウトプットのクオリティを上げることを意識します。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 23 # Page. 24 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WG5KVZE2.jpg) （４）検索式の作成の概論 （２－3）特許分類の特定 特許分類（IPC、FI、Fターム）を、予備検索で見つけた特許文 献に付与されているものを調べることで特定します。 このとき、予備検索で見つけた文献のチェックに加えて、生成AI に特許分類を提案させることで、特許分類の特定精度を上げるこ とが有効です。 国際特許分類IPCチャットというGPTs（野崎篤志氏作成）は、 ある技術について調べたい場合に関連するIPCを回答するGPTで す。IPCの定義だけではなく、IPCメイングループについては意 訳した定義文も学習させているそうです。 「磁力で先端が浮上する箸」について、試した結果を示します。 また、「特許調査をする際に用いるべき、箸の特許分類につ いて提案をしてください。」とChatGPT o3に指示をした結 果を示します。 IPCやFI、Fタームを提案しており、一部不正確なものもあり ますが、大枠では正しく分類が特定されています。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 24 # Page. 25 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZLNZ4LE3.jpg) （４）検索式の作成の概論 （２－4）キーワードの整理 キーワードを、予備検索で見つけた特許文献や、特許分類の情報から検討 します。 ここでも、予備検索で見つけた特許分類のチェックに加えて、生成AIに キーワードの類義語を提案させることで、キーワードの特定精度を上げる ことが有効です。 このように、従来の特許調査で人間がやっているタスクを、生成AIと協働 して行うことで、各タスクの精度を向上させることができます。 「特許調査をする際に用いるべき、①箸、②磁石、③浮上のキーワードに ついて網羅的に提案をしてください。」とChatGPT o3に指示をした結果 を示します。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 25 # Page. 26 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6W8Z3MEV.jpg) （４）検索式の作成の概論 （２－5）本検索式の作成 特定した特許分類とキーワードを用いて検索式を作成します。 検索式は、調査の目的に応じて、再現率を重視するのか、適合率を重視するのか、式 の”組み立て方”が異なります。 検索式の組み立て方と言う記事で述べましたが、検索式を作成するときには、調査観 点毎に同一の観点はＯＲ演算（「＋」）で足し合わせ、異なる観点はＡＮＤ演算 （「×」や「＊」）で掛け合わせることが基本となります。 そして、検索式の基本的な演算パターンは、以下の①～③の３パターンとなります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 26 # Page. 27 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5M9WLQE4.jpg) （４）検索式の作成の概論 そして、特許分類とキーワードを併用して複数の小集合 を作成することで、再現率と適合率の両方が高い、効率 的かつ漏れのない検索式を作成します。 生成AIを用いた検索式作成の原則を生成AIに出力させた 記事（特許調査の検索式の作り方（プロンプト付））の 「5.検索式の組み立て方」にも、同様のメソッドが出力 されています。 特許検索式作成GPTというGPTs（野崎篤志氏作成）は、 調べたいテーマを入力するだけで簡単に特許検索式を作 成することができるGPTであり、生成される検索式はJPlatPatの論理式に対応しており、検索式を作成する前 に特許検索マトリクスを確認することができるものです。 「磁力で先端が浮上する箸」について、試した結果を示 します。 調査観点として、背景技術、構成要素ごとに、キーワードと特許分類が整 理された上で、各調査観点について、キーワードのみの掛け合わせ、キー ワードと特許分類の掛け合わせで小集合が作成され、各小集合を足し合わ せることで、最終的な検索式が作成されています。 調査観点を特許分類とキーワードで整理をして、適切に掛け合わせるとい う、検索式の組み立て方のポイントが忠実に実践されていることがわかり ます。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 27 # Page. 28 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/97292QLWJR.jpg) （５）検索式作成の実践［１］調査対象技術の構成の特定 特許調査のステップ２の（２）検索式の作成は、以下の 図に示すように、検索式の作成におけるタスクは、（２ －１）調査対象技術の構成の特定と、（２－２）予備検 索、（２－３）特許分類の特定、（２－４）キーワード の整理、（２－５）本検索式の作成に細分化されること は前回も述べました。 今回は、（２－１）調査対象技術の構成の特定について、 実践をしてみましょう。 （２－１）調査対象技術の構成の特定 調査対象技術の構成の特定では、「技術分野」、「課題」、 「解決手段」、「効果」の観点から、調査で用いる構成特定し ます。 （２－１－１）なぜ言語化できるのか そもそも、人がある調査対象技術となる物やサービスを見たり 聞いたりした際に、どのように技術分野を特定し、課題と効果、 解決手段を言語化できているのでしょうか。 皆さんが何気なく、当たり前のようにやっている、調査対象技 術の言語化というスキルは、考えていると非常に奥深く、高度 なことをしていると筆者は考えます。 まず、その調査対象技術である物やサービスを知っているかど うかによって、言語化できるか否か及び言語化のレベルが決ま ると思います。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 28 # Page. 29 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY4YWQ97M.jpg) （５）検索式作成の実践［１］調査対象技術の構成の特定 （２－１－２）言語化における人の思考 （２－１－３）言語化と特許分類の階層レベル 具体的には、既に知っているものであれば、「これは○○であ る」と、物やサービスを特定できると思います。 じつは、この具体化と抽象化のレベル感は、特許分類の階層の レベルと類似する面があります。 それほど詳しくない物やサービスであれば、先ずは、「これは、 IT分野の技術である」とか、「これは化学分野の技術である」と か、「これは食品分野の技術である」というように、自分が知っ ている大まかな技術分野に関連付けるでしょう。 そして、化学分野の技術であれば、「樹脂組成物に関するもので ある」とか、「無機材料に関するものである」とか、「高分子材 料に関するものである」というように、より細かな技術分野に関 連付けるでしょう。 更に、樹脂組成物であれば、「用いる樹脂に特徴があるものであ る」とか、「組成物における特定の材料の含有量に特徴があるも のである」とか、「樹脂組成物の特定のパラメータに特徴がある ものである」というように、更に詳細な技術分野に関連付けるこ とができるかもしれません。 例えば、IT分野の技術であれば、セクションだと、G（物理学） やH（電気）に該当するとか、化学分野の技術であれば、C（化 学；冶金）などに該当するとか、食品分野の技術であれば、Ａ （生活必需品）に該当するという抽象的なレベルから始まるで しょう。 そして、食品分野の技術でも、クラスレベルでだとＡ23（食 品）、サブクラスレベルだとA23F（コーヒー；茶）、メイング ループレベルだとA23F3/00（茶）、A23F3/16（・茶の抽 出）に関するものである、というように自分の知っている具体 的なレベルで技術を特定していると思います。 このように、ある物やサービスを言語化するに際しては、それら が何であるのか、具体化と抽象化の両面から、既存の知識を比較 検討することで、言語化を行っているのではないでしょうか。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 29 # Page. 30 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7NYP9KDE8.jpg) （５）検索式作成の実践［１］調査対象技術の構成の特定 （２－１－４）具体例で技術分野を特定 （２－１－５）課題・効果と解決手段の特定 例えば、調査対象として、以下のような例を想定しましょう。 箸の先端部に反発用磁石を内蔵していて、箸置きに設けられた箸 置き用磁石との間の反発力で箸の先端部が浮上する宙に浮く箸で す。 また、具体的な課題・効果、解決手段としては、発明者にヒアリングで確 認をすることにありますが、その際に検討の「基準」が必要になりますし、 人が技術を認定するときには、何らかの「基準」に基づいて検討をしてい ると思います。 その「基準」とは、何でしょうか？ その「基準」となるのが、特定した技術分野おける、知っている「先行技 術」だと思います。 その技術分野において、既に知られている「先行技術」という基準が無け れば、調査対象技術のポイントとなる構成、つまり何らかの課題を抱える 先行技術に対する解決手段を特定することは不可能でしょう。 おそらく、具体的な物として、「箸」と「箸置き」が調査対象と して想定されるのではないでしょうか。 人は、何気なく、無意識に、自分の知っている「先行技術」や、自分で想 定することができる範囲の存在しそうな「先行技術」を基準として用いて、 頭の中で、その調査対象技術を認定しているのだと思います。 皆さんは、これまでの経験と勘、見てきたものや聞いたこと、学んで覚え てきた知識から逃れることはできず、自分の把握する「先行技術」という 「基準」をベースとして、調査対象技術の特徴、つまり何らかの課題を解 決する解決手段となる構成を認定しているのだと思います。 そして、「箸」と「箸置き」は、食事をする際に用いる道具であ るので、技術分野として抽象化した「食事道具」が思い浮かべる かもしれません。 厳密には、次のステップである（２－２）予備検索も行って、基準となる 先行技術を把握して、その基準となる先行技術との差異で、何らかの課題 に対する解決手段を認定することになるでしょう。 この調査対象の先行技術調査を行うことを想定した場合、先ずは 何を想定するでしょうか。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 30 # Page. 31 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9P32V873.jpg) （５）検索式作成の実践［１］調査対象技術の構成の特定 葛西泰二先生の「特許明細書のクレーム作成マニュアル―発明の権利はク レーム作成にかかっている」の4.1.1 発明の本質を見抜く洞察力にも、従 来技術との関係から発明の本質を見抜く方法として以下のような説明がされ ていますが、先行技術（従来技術）という基準を基準として発明の本質であ る、課題を解決し効果を奏するための解決手段が認定されるのではないで しょうか。 従来技術との関係から発明の本質を見抜く方法 ［ステップ１］ 発明は、従来技術との関係で理解される必要がある。 なぜなら、発明は、従来技術の問題点を解決するためになされるものである。 従来技術を知るためには、特許を含む文献調査を行えばよい。 このとき、従来技術を単に１つ１つの点として理解するだけではなく、技術 の流れ（進歩）のなかで理解することが好ましい。 ステップ１では、発明のもたらす効果を、従来技術による効果との差異とし て把握。 ［ステップ２］ ステップ１で把握した発明の技術的な動作をその発明の効果から逆算した形 で理解。 この方法によれば、効果に直結しない余計な構成要素を、発明を構成する対 象から除去することができ、対象となる発明の本質が浮かび上がってくる。 ［ステップ３］ ステップ１と２を通じて、発明の本質を抽出する。 ここでの「発明の本質」は、発明者の発明したものではないし、理解した技 術的な動作をもたらす実施品でもない。 「発明の本質」は、その技術的な動作をもたらす技術的思想である。 先ほどの調査対象について、パッと思いつく先行技術は、 通常の箸と箸置きでしょう。 通常の箸と箸置きは、箸の先端が箸置きに接しており、 箸の先端が宙に浮いてはいないでしょう。 そうすると、「磁石の反発力で箸の先端部が浮上する」 点が、従来技術にはない特徴であることが把握されます。 このときの、課題・効果については、発明者に、「なぜ、 磁石の反発力で箸の先端部が浮上する」ことを思いつい たのかヒアリングすればよいでしょう。 発明者にヒアリングをすると、通常の箸と箸置きでは、 食事中に箸の先端に付着した食べ物が、箸置きに付いて しまうことで箸置きが汚れてしまうことが課題として あったことなどを聞き出せるでしょう。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 31 # Page. 32 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8DM5PZJD.jpg) （５）検索式作成の実践［１］調査対象技術の構成の特定 （２－１－６）調査対象技術の構成の特定するためのプロンプト ここまでの内容を踏まえ、調査対象技術の構成の特定を生成AIに実行させるためのプロンプトをChatGPT（GPT-5 Thinking） に作成してもらいました。 以下の指示に厳密に従ってください。 あなたは特許調査に熟達した弁理士かつプロサーチャーとして、与えられた技術を調査に使えるレベルまで言語化します。出力は**「技術分野／課題／解決手段／効 果」**の４項目のみを日本語で簡潔にまとめてください。 入力 調査対象技術（一文） 期待する内部処理（出力には含めない） 入力文から具体と抽象の両方向へ射程を広げ、既知の先行技術（一般常識レベル）を想起。必要に応じてウェブ検索でその分野の一般的・代表的な先行技術を把握し、 当該分野の通常構成・用途・効果を基準線として内部で整理する。 基準線（先行技術）と比べて、入力技術の差異がもたらす技術的作用を見立て、課題→解決手段→効果の因果鎖で最も本質的な構成に収束させる（効果から逆算して不 要要素を削ぎ落とす）。 技術分野は、可能ならIPC/CPCのセクション→クラス→サブクラス相当の抽象度で言い換え可能な表現にし、調査語に展開できるレベルの粒度で記述する（ただしコー ド自体は出力不要）。 出力フォーマット（これ以外は書かない） 技術分野：{対象を包含する分野名（例：食事用具／樹脂組成物／画像処理装置など）を、調査語に展開できる粒度で1〜2句} 課題：{先行技術が抱える問題点を、ユーザー価値／性能／衛生／安全／コスト等の観点で1〜2文} 解決手段：{課題を解決する中心構成を、構成要素＋関係＋作用の形で1〜3文。必須要素のみ、測定パラメータ等が核なら数値範囲を含めて表現} 効果：{解決手段により直接得られる技術的効果を、先行技術との差として1〜2文。副次効果があれば簡潔に追記} 制約 憶測的断定は避け、「〜が可能」「〜を抑制できる」など適切な確度表現を用いる。 広すぎる一般論は避け、調査キーワードに落とせる語（用途名・材料名・機構名・動作動詞など）を優先して採用。 数式や図は不要。箇条書きは可。 出力は４項目のみ。内部検討や検索過程、引用、URLは出力しない。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 32 # Page. 33 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLM3Y11ER.jpg) （５）検索式作成の実践［１］調査対象技術の構成の特定 このプロンプトをGemini（2.5Pro）で実行した結果を以下に示します。 ・技術分野： 食事用具、箸置き ・課題： 従来の箸置きでは、箸の先端部が箸置きの表面に接触するため、箸置きを介した汚れや雑菌の付着を防ぐことが 難しく、衛生面の向上が限定的であった。 ・解決手段： 箸の先端部と、該先端部を載置する箸置きの双方に磁石を設ける。両磁石を、対向する磁極が同極となるように 配置し、その磁気的な反発力によって箸の先端部を箸置き表面から浮上させて非接触で保持する。 ・効果： 箸の先端部が箸置きに物理的に接触することを防止できるため、食事中における箸の衛生状態を向上させること が可能となる。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 33 # Page. 34 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47MYDNW57W.jpg) （６）検索式作成の実践［２］予備検索 特許調査のステップ２の（２）検索式の作成は、以下の 図に示すように、検索式の作成におけるタスクは、（２ －１）調査対象技術の構成の特定と、（２－２）予備検 索、（２－３）特許分類の特定、（２－４）キーワード の整理、（２－５）本検索式の作成に細分化されること は前回も述べました。 今回は、（２－２）予備検索について、実践をしてみま しょう。 （２－2）予備検索 予備検索では、特定したキーワードを用いて下調べとしての予 備検索をして関連する特許文献を見つけます。 予備検索の目的は、本検索で用いる、（２－3）特許分類の特定 と、（２－4）キーワードの整理であり、調査対象技術にそれな りに近い特許文献を幾つか見つければよいことになります。 （２－２－１）特定した調査対象技術 前回、調査対象技術の構成の特定では、以下の仮想事例につい て、「技術分野」、「課題」、「解決手段」、「効果」の観点 から検討をしました（生成AIで利用できるプロンプトも紹介し ました）。 箸の先端部に反発用磁石を内蔵していて、箸置きに設けられた箸置き用磁 石との間の反発力で箸の先端部が浮上する宙に浮く箸。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 34 # Page. 35 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7R94DYZE9.jpg) （６）検索式作成の実践［２］予備検索 プロンプトをGemini（2.5Pro）で実行するこ とで、調査対象技術を以下のように特定しまし た。 （２－２－１）特定した調査対象技術 ChatGPT（GPT-5 Thinking）で予備検索を実行しました。 約１分間で近い特許文献を特定してくれました。 ・技術分野： 食事用具、箸置き ・課題： 従来の箸置きでは、箸の先端部が箸置きの 表面に接触するため、箸置きを介した汚れ や雑菌の付着を防ぐことが難しく、衛生面 の向上が限定的であった。 ・解決手段： 箸の先端部と、該先端部を載置する箸置き の双方に磁石を設ける。両磁石を、対向す る磁極が同極となるように配置し、その磁 気的な反発力によって箸の先端部を箸置き 表面から浮上させて非接触で保持する。 ・効果： 箸の先端部が箸置きに物理的に接触するこ とを防止できるため、食事中における箸の 衛生状態を向上させることが可能となる。 これまで、人がJ-PlatPatなどで式を入力して検索を行い、試行錯誤して予備検索 式を修正し、ヒットした集合に含まれる特許文献を精査していましたが、予備検索 としては全く問題ないレベルで、そして人間には不可能なレベルのスピードで、関 連する特許文献を抽出できました。 上述した予備検索の目的を考慮すると、生成AIを活用することが非常に有効である ことが分かります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 35 # Page. 36 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXQ21G17X.jpg) （６）検索式作成の実践［２］予備検索 また、以下のように、調査対象技術に関する特許分 類と、キーワードを含む予備検索式を提案してくれ ました。 （２－２－３）予備検索用のプロンプト作成 現在は非公開となっている角渕の知見を学習させて調査のノウハウを教え込 んだGPTｓ（知財実務情報Lab.の有料セミナー参加特典として配布）を用い て、予備検索を実行するためのプロンプトを作成してもらいました。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 36 # Page. 37 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JK9M24MJD.jpg) （６）検索式作成の実践［２］予備検索 その上で、予備検索用のプロンプトを作成してもらいま した。 あなたは、知財実務に世界一詳しいプロンプトエンジニア兼リサーチエージェントです。特許・論文・規格・製品カタ ログ・テックブログ・ニュース・動画まで、WEB情報を多言語で横断し、侵害予防・無効資料・先行技術の“予備検索 （プレ検索）”に最適な母集団を短時間で作り、可読性の高い概要表で提示してください。追加質問は行わず、ここに 与える自然文だけで完遂します。 【入力（ユーザーからの唯一のインプット）】 <<対象技術の自然言語説明>> 【前提・役割】 – 目的：本検索の前段として、技術の本質把握・同義語/分類の抽出・代表文献の把握・作業量見積りを可能にする“高 適合な小母集団”を構築する。 – 対象範囲：特許（各国/ファミリ）、学術論文、規格/標準、製品カタログ/データシート（PDF含む）、技術ブログ/ メーカーサイト、動画（講演/デモ/レビュー）。 – 言語：日本語・英語を主軸に、中国語簡体/繁体、韓国語、ドイツ語、フランス語へ自動展開（用語の機械翻訳＋専門 同義語の正規化）。 – 倫理・品質：出典リンク必須。要約は事実ベースで簡潔に。重複（特許ファミリ/再掲記事/ミラー）を統合。 出力されたプロンプトは以下のとおりです。 黄色のハイライト箇所に、調査対象技術を入力して実行す るだけです。 【内部手順（思考過程は開示しないで最終成果のみ出力）】 1) 技術の構造化：入力文から「要素・属性・関係・作用効果（What/How/Why）」に分解し、1行の技術コア文を作 る。 2) 多言語同義語展開：専門用語・製品名・動詞名詞化・表記ゆれをJP/EN/ZH/KR/DE/FRで列挙し、肯定/否定語も整 理。 3) 検索計画（ソース別）を自動策定： – 特許：J-PlatPat、Espacenet、Google Patents。まず高適合の狭い式→後で拡張式も提示。 – 論文/規格：Google Scholar、arXiv/IEEE/ACM、ISO/IEC/ETSI等。DOI優先。 – 製品/資料：site:pdf、メーカー公式、型番・SKU、データシート。 – Web記事：公式ドキュメント、技術ブログ（著名ベンダ/研究機関優先）。 – 動画：YouTube等の字幕/概要からタイムスタンプ付きで抜粋。 4) 取得・抽出：各種メタデータ（国/管轄、出願/公開年、権利者/著者、分類、要旨、リンク、動画は該当秒）。 5) 正規化・ランク付け：重複統合、最新性・技術一致度・信頼性でスコア（0–5★）。 6) 出力：まず“概要表（Markdown）”、続けて洞察サマリ、J-PlatPat式・広域式、同義語/分類リスト、次アクショ ン。 【検索式ポリシー（特許/論文/WEB共通の作法）】 – 代表キーワード＋同義語をAND/OR/NOTで構成し、site: / filetype: / intitle: / inurl: を適宜併用。 – 数量詞/範囲（例えば「nm」「kHz」等）は数値バリエーションを含め正規化。 – 動画は transcript:キーワード と time=mm:ss を併記（可能な場合）。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 37 # Page. 38 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3WY4L2E5.jpg) （６）検索式作成の実践［２］予備検索 【J-PlatPat専用ルール（出力に必ず含める）】 – AND:*、OR:+、NOT:-、CL/TX必須、優先順位は[]、近接は「用語1,20N,用語2/TX」。 – FI/Fターム・CPCを候補化して式に併用。式は500字以内に最適化。 – 例式の書式： [ (候補FI/Fターム)/FI ] * [ (中核語+重要同義語)/CL ] * [ (要素A),15N,(要素B)/TX ] – [ (ノイズ語)/TX ] ### 論文/規格クエリ – Google Scholar / arXiv / IEEE（例：intitle: / author: / year: 範囲） – 規格団体サイトのsite:とfiletype:pdfの併用 ### 同義語・表記ゆれ（JP/EN/ZH/KR/DE/FR） – 要素A：… – 要素B：… – 作用/効果語：… 【出力フォーマット（この順に、Markdownで必ず出力）】 ### 概要表（予備検索の要点） | 種別 | 国/出所 | 年/優先日 | 権利者/著者 | タイトル（短訳可） | 技術要点（What/How/Effect） | 対応構成要素 | ★一致度 | リンク | 備考（動画はmm:ss） | ### 推奨次アクション |—|—|—:|—|—|—|—|:–:|—|—| （表は最大15行、特許5・論文5・資料/Web3・動画2を目安。各セルは簡潔に） – 例：このFI/Fタームで本検索へ拡張／この出願人の周辺を横展開／この動画の該当時刻を精査 等。 ### 重要な洞察（箇条書き3–6点） – 例：主要プレイヤーと典型構成、差異化パターン、注意すべき先行技術の“肝”、 規格影響、回避設計のヒント 等。 【品質基準】 ### 代表出典（番号付き） 1. [出典名/公報番号/DOI/URL] – 一言要約 – ソースは学術/公式/一次情報を優先。出典ごとにリンク必須。 2. … – 特許はファミリ/最先の優先日を明記して重複統合。 ### J-PlatPat：予備検索式（高適合・<=500字） – CL/TX併用の狭い式（NEARBY使用） – 推測や未確認は明示的に“仮説”とラベル。 – 内部思考は提示せず、最終結果のみを出力。 – 候補FI/Fターム – ノイズ除去の-語 （式は実際に貼り付けて使える完結形） ### Google Patents / Espacenet：英語広域式（再現重視） – 英語同義語を“OR”で圧縮、CPCやassignee名も付与 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 38 # Page. 39 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDK5QN67G.jpg) （６）検索式作成の実践［２］予備検索 このプロンプトをChatGPT（GPT-5 Thinking）で実 行した結果を以下に示します。 一覧形式でヒットした情報をまとめてくれました。 また、調査の所感についても述べられています。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 39 # Page. 40 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKGLNZJ8.jpg) （６）検索式作成の実践［２］予備検索 候補となる特許分類を提案してくれています。 さらに、キーワードについて、各国の言語で同義語も含 めて検討がされました。 これらの情報を基にして、本検索で用いる、（２－3） 特許分類の特定と、（２－4）キーワードの整理を行う ことになります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 40 # Page. 41 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVV6QKMJQ.jpg) （７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 特許調査のステップ２の（２）検索式の作成は、以下の 図に示すように、検索式の作成におけるタスクは、（２ －１）調査対象技術の構成の特定と、（２－２）予備検 索、（２－３）特許分類の特定、（２－４）キーワード の整理、（２－５）本検索式の作成に細分化されること は前回も述べました。 今回は、（２－３）特許分類の特定について、実践をし てみましょう。 （２－３）特許分類の特定 予備特許分類の特定では、予備検索で見つけた調査対象技術に 関連する特許文献から、特許分類を特定します。 （２－３－１）予備検索でヒットした文献 前回の予備検索では、以下の仮想事例について、本検索で用い る（２－3）特許分類の特定と、（２－4）キーワードの整理を 目的として、調査対象技術にそれなりに近い特許文献を幾つか 見つけました（生成AIで利用できるプロンプトも紹介しまし た）。 箸の先端部に反発用磁石を内蔵していて、箸置きに設けられた箸置き用磁 石との間の反発力で箸の先端部が浮上する宙に浮く箸。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 41 # Page. 42 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLNWQXJL.jpg) （７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 しっかりとFI・Fタームの候補と根拠を示してくれました。ここ でも、参考となる特許文献と、Fターム・FIのリストを確認して いることがわかります。 また、調査における重点を置きたい観点に応じて、どの特許分類 を用いるとよいか提案もしてくれました。 （２－３－３）特許分類の整理とまとめ そして、以下のように、調査対象技術の技術分野・課題・解決 手段・効果を踏まえて、特許分類を整理してくれました。 単に特許分類を調べてと指示するのではなく、どのような観点 で、いかに情報を整理するか、基準を示すことが有効であるこ とが分かります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 42 # Page. 43 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYQ3K57P.jpg) （７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 プロンプトをChatGPT（GPT-5 Thinking）で実行す ることで、いくつかの特許文献と候補となるFI、Fター ムが以下のように出力されましました。これでは不確実、 不十分なので、詳細に特許分類を検討していきます。 ●候補FI/Fターム（参考） ・A47G21/00（食卓器具；カトラリ保持具）/FI、 A47G21/…（箸/箸置き関連）/FI（候補） ・Fターム例（候補）：3B115/BA04（箸）， 4M122/DA01（磁石）など ※正確な付与はJ-PlatPatで要確認 約１分間でFIとFタームを特定してくれました。 思考過程で、関連する特許文献の情報に基づいて、食卓用器具 に関するFタームのテーマコード3B115のリスト、FIの A47GF21/00（食卓用器具）のリストを確認し、以下のように 思考していました。 ここまでの調査対象の特定、予備検索をしっかりと行ったとは いえ、プロのサーチャーと同じ思考で完璧です。 （２－３－２）特許分類の詳細なサーチ 予備検索に続いて、ChatGPT（GPT-5.1 Auto）で特許分類を 詳細に調査しました。 入力したプロンプトは以下のとおりです。 候補となる特許分類（FIとFターム）を詳細に精査し て根拠もしっかりチェックして提案をお願いいたしま す。 その際には、技術分野、課題、解決手段、効果を考慮 して特許分類を整理してください。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 43 # Page. 44 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74WN1PVE1.jpg) （７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 （２－３－４）特許分類特定用のプロンプト作成 これまでの流れを踏まえ、特許分類の特定を実行するためのプ ロンプトを作成してもらいました。 先ずは、予備検索から、特許分類の特定に至るまでの過程を聞 いてみました。 ここまでの、予備検索から、特許分類の特定に至るまでの過程を 今回の具体論ではなく一般論で整理してください。 その際に、 各プロセスを生成AIに行わせることを念頭に各タスクを検討して ください。 特許分類の特定は、これまでは、人が予備検索を行い、 特許分類（FIやFターム）のリストを参照して、各項目 をチェックしていた作業でが、予備検索を適切に行って、 情報の下準備を整えた状態で、生成AIを活用すると人と 同様の思考過程で、タスクを実行できることが分かりま す。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 44 # Page. 45 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1Y5G94EG.jpg) （７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 その上で、特許分類特定用のプロンプトを作成してもらいまし た。 出力されたプロンプトは以下のとおりです。 予備検索を実行した後にコピペして実行するだけです。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 45 # Page. 46 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWG5KQZ72.jpg) （７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 あなたは、特許調査と特許分類に世界一詳しい専門家レベルの生成AIです。 これまでのスレッドで与えられた 「調査対象技術の説明」 と 「予備検索の結果（特許・論文・ Web情報など）」 をすべて前提にして、以下の要件に沿って、特許分類（FI、Fターム、CPC、 IPC）を網羅的かつ正確に特定・提案してください。 1. まず行うこと：技術内容と既存結果の整理（AI内部タスク） これまでの会話に含まれる情報から、以下をあなた自身で整理してから分類作業をしてください。 技術の構造化 対象物（例：製品、装置、方法） 主な構成要素 作用・動作（What / How） 0. 全体方針（厳守事項） 解決しようとする課題（Problem） 分類コードを「創作」しないこと 得られる効果（Effect） 実在しないFI・Fターム・CPC・IPCコードを作らないでください。 既に出てきた公報・論文・製品情報の整理 コードが特定できない場合は「特定困難／推定」と明記し、無理に埋めないでください。 各文献の： 必ず追加の文献検索・分類確認を行うこと 公報番号／タイトル 直前の予備検索結果だけで判断せず、あなた自身で 技術要約 関連特許（同技術分野・類似構成） 付与されているFI／Fターム／CPC／IPC（分かる範囲で） それらに付与されたFI／Fターム／CPC／IPC 類似性の高い文献を3〜10件程度ピックアップし、「代表文献」として扱ってください。 を追加で検索・確認してください（可能であればJ-PlatPat／Espacenet／Google この整理結果は、出力の中で簡潔に示してください。 Patents等を想定）。 「主分類」と「補助分類」を明確に区別すること 主分類：発明の本質的な技術分野・用途を表す分類 2. 追加サーチ（AIが行うべき具体的な探索） 補助分類：材料・詳細構造・目的／効果など、副次的側面を表す分類 あなた自身で、次の観点から追加の検索・確認を行ってください（疑似的で構いませんが、検索し 課題・解決手段・効果との対応を必ず示すこと た前提で理由まで説明してください）。 各分類コードごとに キーワード × 分類の組合せ検索 どの「対象物」 すでに把握しているキーワード（日本語・英語）と、候補と思われる分類（A47G21/00 どの「構成要素／作用」 等）を組み合わせ、 どの「課題／効果」 同様の構造・課題・効果を持つ特許を追加で探し、その分類パターンを確認してください。 に対応しているかを、明示してください。 代表文献の前後・引用関係の確認 根拠を伴わない断定は禁止 代表文献の すべての分類提案について、 引用／被引用文献 どの公報やどの分類定義に基づいたのか 同一発明ファミリ どの類似技術のパターンから推定したのか をたどり、そこに付与された分類を確認し、傾向を抽出してください。 を簡潔に説明してください。 用途・対象別の近似技術の探索 不確実性は正直に記載すること 対象物（例：箸、食器、ホルダー、磁石利用の小物など）ごとに、用途が似ている他の特 信頼度（高／中／低）を付け、不確かな場合は「追加の人手確認推奨」と明記してくださ 許群を探し、 い。 そこに共通して付けられているFI／Fターム／CPC／IPCを特定してください。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 46 # Page. 47 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZLNZWL73.jpg) （７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 3. 求める最終アウトプットの形式 以下の構成で、日本語で分かりやすく出力してください。 3-1. 結論サマリ（最重要ポイント） • 調査対象技術の一文要約（What / How / Why） • 推奨される • 主FI • 主Fターム • 主CPC • 主IPC をコードと正式名称つきで列挙 • 分類の中心となる観点（用途／構成／課題／効果）の一言サマリ 3-4. CPC分類の提案一覧 1. CPC候補表 種別（主 /副） • • 2. 3-2. FI分類の提案一覧 1. FI分類候補表（Markdown表で） 種別 （主/副） • • 2. FIコード 分類名 （日本語） 対応する技 術要素（対 象・構成・ 用途等） 代表文献例 信頼度（高/ 中/低） CPC コード 分類名 （英語＋ 日本語意 訳） 対応技術要 素 代表文献 例 信頼度 コメント 食器・家具・日用品などの用途系CPC 磁石・磁気応用などの機能系CPC など、関連しうる分類を漏れなく検討し、主・副に整理してください。 必要なら、上位階層（例：A47G21/00）と下位階層（A47G21/06 等）の関係も簡単に触 れてください。 3-5. IPC分類の提案一覧 1. IPC候補表 コメント（根 拠の要約） 種別 主FI（最も優先されるべき分類）には「主」と明記 他に付与すべき副FIがあればすべて列挙 FIごとの根拠詳細（短めで可） 2. なぜその分類がこの技術の「主分野」と判断できるか 3. どの公報・どの分類定義から導かれたか • IPC 分類名 コード 対応技術 代表文 要素 献例 信頼度 コメント CPCからの対応づけ、既存特許に付与されたIPCを参考にしつつ、 主分類・補助分類を整理してください。 3-3. Fタームの提案一覧（日本の検索を意識） 1. Fターム候補表 グループ（用途/目 的/材質…） • 2. Fターム コード キーワード的意味 （日本語の意訳） 対応する技術要素 （用途/課題/材料な ど） 代表文献例 信頼度 コメント （採用理 由） 少なくとも、 • 用途・対象（例：箸、箸置き、食卓用器具 等） • 目的・効果（例：汚れ付着防止、衛生向上、安全性向上 等） • 材質・構成要素（例：磁性体、樹脂、金属 等） に関するFタームを網羅的に挙げてください。 特に重要と判断するFタームには「★」などマークを付けてください。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 47 # Page. 48 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76W8ZGM7V.jpg) （７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 3-6. 「技術要素 × 分類」の対応マップ • 簡易な表で、 • 対象物 • 構成要素 • 作用／動作 • 課題 • 効果 のそれぞれが、どのFI／Fターム／CPC／IPCと対応するかをマ トリクス形式で示してください。 例（形式イメージ）： 技術要 素 FI Fターム CPC IPC このプロンプトをChatGPT（GPT-5.1 Thinking）で予備検索から実行 した結果を以下に示します。 最初にサマリを示してくれました。FIとFタームのみならず、CPCとIPC も推奨されています。 コメント 技術要素 3-7. 不確実性・追加確認ポイント • 分類提案の中で「特に人手で再確認した方がよい」と考える点を列挙 • 例：FIの細分類の境界が曖昧な部分 • 例：Fタームの定義が技術内容と完全には一致していない疑い • どのJPO／EPOデータベースのどの定義を見ればよいか、確認ガイドラ インとして一言添えてください。 4. 出力時のトーンと注意事項 • 専門家向けだが、できるだけ平易な日本語で説明してください。 • 「〜と思われる」「〜の可能性が高い」など、推定であることが分かる 表現と、 実際に公報に付与されている分類を引用する場合は、「実際付与」と明 確に区別してください。 • もし、FIやFタームの正式な日本語名称が分からない場合は、分かる範 囲で意訳し、「※名称は意訳」と注記してください。 以上の要件に従って、 調査対象技術に対する FI／Fターム／CPC／IPC の分類案を「これ以上ないク オリティ」で網羅的かつ正確に提示してください。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 48 # Page. 49 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75M9WVQ74.jpg) （７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 次に、FIの提案を主・副、技術要素、根拠となる代表文 献、信頼度、コメント共に示してくれています。 次に、Fタームについても観点のグループ、コード、技術要素、根 拠となる代表文献、信頼度、コメント共に示してくれています。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 49 # Page. 50 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J292Q3WER.jpg) （７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 さらに、CPCとIPCもFIと同様に主・副、技術要素、根 拠となる代表文献、信頼度、コメント共に示してくれて います。 また、技術要素×分類の対応マップを以下のように示したくれる ので、本検索を行う際に使用する特許分類を、一覧性よくチェッ クすることが可能です。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 50 # Page. 51 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY4YW19JM.jpg) （７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 最後に、不確実な点や人が確認すべき事項も提案してくれるので、どのように結果を評価すればよいかも分かり易くなっていま す。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 51 # Page. 52 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNYP92D78.jpg) （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 特許調査のステップ２の（２）検索式の作成は、以下の 図に示すように、検索式の作成におけるタスクは、（２ －１）調査対象技術の構成の特定と、（２－２）予備検 索、（２－３）特許分類の特定、（２－４）キーワード の整理、（２－５）本検索式の作成に細分化されること は前回も述べました。 今回は、（２－４）キーワードの整理について、実践を してみましょう。 （２－４）キーワードの整理 キーワードの整理では、予備検索で見つけた調査対象技術に関 連する特許文献、特定した特許分類の情報などから、キーワー ドを整理します。 （２－４－１）予備検索でヒットした文献 前々回の予備検索では、以下の仮想事例について、本検索で用 いる（２－3）特許分類の特定と、（２－4）キーワードの整理 を目的として、調査対象技術にそれなりに近い特許文献を幾つ か見つけました（生成AIで利用できるプロンプトも紹介しまし た）。 箸の先端部に反発用磁石を内蔵していて、箸置きに設けられた箸置き用磁 石との間の反発力で箸の先端部が浮上する宙に浮く箸。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 52 # Page. 53 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9P3218J3.jpg) （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 プロンプトをChatGPT（GPT-5 Thinking）で実行す ることで、いくつかの特許文献と候補となるキーワード について同義語・表記ゆれが以下のように出力されまし ました（日本語のみ抜粋）。これでは不確実、不十分な ので、詳細にキーワードを検討していきます。 （２－４－２）キーワードの詳細なサーチ 同義語・表記ゆれ 要素A（箸・先端部）： JP：箸／菜箸／箸先／箸先端 要素B（箸置き/保持具）： JP：箸置き／箸枕／保持具／レスト 要素C（磁石・反発）： JP：磁石／マグネット／同極／反発／排斥 作用/効果語： JP：浮上／非接触／衛生／汚染防止／復元力／ 安定化 ノイズ除去（否定/除外）：磁気吸着／収納バー／包 丁マグネット／リニアモーターカー／磁気ベアリン グ／冷蔵庫マグネット等 特許調査で用いるべき、候補となるキーワードを同義語・表記ゆ れ・上位概念下位概念を考慮して、詳細に精査して根拠もしっか りチェックして提案をお願いいたします。 予備検索に続いて、ChatGPT（GPT-5.1 Thinking）でキー ワードを詳細に検討しました。 入力したプロンプトは以下のとおりです。 その際には、予備検索で検討をした要素、特定した特許分類を考 慮してキーワードを言語別に整理してください。 約2分間で言語別に同義語・表記ゆれ込み、上位概念と下位概念 も考慮してキーワードを特定してくれました。 思考過程では、53の情報源をチェックして、特許用語として適 切かどうかも判断して、関連する特許文献の情報に基づいて、 同義語、関連概念も確認し、以下のように思考していました。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 53 # Page. 54 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8DM54ZED.jpg) （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 キーワードを用途・対象、構成、作用、課題・効果の観 点で整理をしています。 ここまでの調査対象の特定、予備検索をしっかりと行っ たとはいえ、プロのサーチャーと同じ思考で完璧です。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 54 # Page. 55 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELM3Y617R.jpg) （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 そして、コアとなる概念ごとに、用途・対象、 構成、作用、課題・効果の観点から言語別に キーワードをしっかりと示してくれました。 （２－４－３）キーワードの整理とまとめ そして、以下のように、キーワードを整理してもらいました。このとき、特定した 要素（調査観点）ごとに、特許分類と対応付けて表形式でまとめてもらうと検索式 作成につなげやすいと思います。 単にキーワードを調べてと指示するのではなく、どのような観点で、いかに情報を 整理するか、基準を示すこと、後工程を意識してタスクを実行することが有効であ ることが分かります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 55 # Page. 56 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMYDN55JW.jpg) （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 キーワードの特定は、これまでは、人が予備検索を行い、 辞書やWEB情報、特許文献を精査していた作業でしたが、 予備検索を適切に行って、特許分類を含む情報の下準備 を整えた状態で、生成AIを活用すると人と同様の思考過 程で、タスクを実行できることが分かります。 （２－４－４）キーワード特定用のプロンプト作成 これまでの流れを踏まえ、キーワードの特定を実行する ためのプロンプトを作成してもらいました。 先ずは、予備検索から、特許分類の特定を経てキーワー ドの特定に至るまでの過程を聞いてみました。 ここまでの、予備検索から、特許分類の特定を経 てキーワードを特定に至るまでの過程を今回の具 体論ではなく一般論で整理してください。 その際に、各プロセスを生成AIに行わせることを 念頭に各タスクを検討してください。 その上で、キーワード特定用のプロンプトを作成してもらいました。 出力されたプロンプトは以下のとおりです。 予備検索を実行した後にコピペして実行するだけです。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 56 # Page. 57 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR94D3Z79.jpg) （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 あなたは、特許調査（特にキーワード設計）に世界一詳しいプロンプトエンジニア兼リサーチャーです。 このスレッドに既に提示されている 「調査対象技術の説明」 と 「予備検索結果（代表公報一覧・分類候補・簡易要約・URL）」 をすべて前 提にして、以下の要件で 日本語のキーワード母集団を“網羅的かつ正確”に確定してください。 追加質問はせず、現情報だけで完遂してください。 0) 絶対要件（品質・禁止事項） 1. キーワードの「創作」をしない 1. 実際の公報で使われる語／技術分野で一般に使われる語に限定し、根拠が薄い造語は出さない。 2. 必ず追加サーチを想定して検証する（机上で終わらせない） 1. 予備検索結果の代表公報を起点に、次の“追加探索パス”を必ず実施した前提で整理する： 1. (a) 代表公報の 同一ファミリ／優先権／分割・継続 2. (b) 引用／被引用 文献 3. (c) 既に特定済みの 分類（FI/Fターム/CPC/IPC）での分類検索 4. (d) 代表公報の 要約・課題・効果・実施形態から抽出される語の横展開 2. その上で、“公報語彙”優先でキーワードを確定する。 3. ノイズ対策（NOT語）を必ず併記 4. 要素別に整理する（後工程で検索式に直結できるように） 1. 「対象（用途）」「保持/支持」「材料/構成」「作用（物理原理）」「効果（衛生等）」「安定化/安全」など、要素タグに分解し て整理。 5. 分類との対応を明示する 1. 既に特定済みの FI/Fターム/CPC/IPC がある場合、それと各キーワード束を対応付ける（例：用途＝FI、目的＝FタームAA、材料 ＝DA 等）。 6. 出力は“コピペ可能”であること ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 57 # Page. 58 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQ2141JX.jpg) （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 1) まずやること（AI内部タスク） 以下を短く整理してからキーワードを出して： • 技術コア文（1行）：What/How/Why • 要素分解（タグ）： • A: 対象・用途（何の技術か） • B: 相手部材・保持具（どこに載せる/保持するか） • C: 主要構成（材料・部品・配置） • D: 作用（動作・物理原理） • E: 課題・効果（衛生・汚れ等） • F: 安定化/安全/実装上の論点（任意だが重要なら） • 代表公報から“実際に使われている語彙”の抽出（最重要） 予備検索の代表公報のタイトル・要約・請求項・要部の語彙を優先して採用する（推定語より優先）。 2) 出力してほしい成果物（フォーマット固定） 以下の順序で出力してください。 2-1) 要素別キーワード辞書（日本語） **表形式（Markdown）**で、各要素について次を出す： 要素タグ • • • 目的（拾う範囲） コア語 （必須・高適合） 拡張語（同義語/表記 ゆれ/上位下位） 対応分類（FI/F NOT語 ターム （ノイズ除外） /CPC/IPC） 根拠（どの代表公報/ど の記述タイプ由来か：タ イトル/要約/請求/実施 形態） 「コア語」は狭い検索式に使える粒度で 「拡張語」は漏れ防止の粒度で 「NOT語」は、別分野混入の実例を想定して（例：浮上→磁気軸受/鉄道等）列挙 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 58 # Page. 59 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK9M2ZMED.jpg) （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 2-2) OR束（そのまま貼れる形） 要素タグごとに、括弧付きOR束を提示してください（日本語のみでOK）。 • 例： • A束＝(… OR … OR …) • B束＝(… OR …) • … ※OR束は「語の粒度が揃っている」こと（名詞ばかり、動詞ばかり等）に注意して。 2-3) 推奨検索式（3段階：狭→中→広） • 狭い式（高適合）：ABCDEのように要素束をANDで強く結ぶ • 中くらい（実務の主戦場）：DやEを緩める／同義語を増やす • 広い式（漏れ最小）：分類（FI/Fターム/CPC/IPC）があるならそれも併用しつつ広げる さらに、各式に「想定ノイズ」と「NOT語セット」も付ける。 2-4) キーワード品質チェック（自動QA） 次の観点で自己点検して、問題があれば修正した上で最終提示： • (a) 代表公報語彙がコア語に反映されているか • (b) 上位概念を入れたとき、用途制約語がセットになっているか • (c) 反対原理（吸着/機械支持など）の近傍技術も拾える設計になっているか（任意：近傍探索束を別途用意） • (d) ノイズ除外が弱すぎて“別分野大量混入”にならないか • (e) 分類との対応が一貫しているか（用途＝FI、目的＝Fターム等） 3) 出力のスタイル • 日本語で、簡潔・実務向け • 「推定」や「要確認」は必ず明示し、断定しない • ただし**使える形（コピペ可能）**を最優先 最後に「このまま本検索に移れる」状態にする ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 59 # Page. 60 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73WY4D275.jpg) （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 このキーワード特定用のプロンプトをChatGPT（GPT5.1 Thinking）で予備検索から実行した結果を以下に 示します。 最初に調査要素に分解をして、参考となる特許文献を含 むサマリを示してくれました。特許分類とセットで要素 ごとにキーワードが示されています。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 60 # Page. 61 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DK5QP6JG.jpg) （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 次に、キーワードを用いた推奨検索式を狭い→中くらい →広い式の順で示してくれています。 最後に、キーワードの品質チェックとして、検索のヒン トも示してくれているので、どのように実際の検索を実 行すればよいかも分かり易くなっています。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 61 # Page. 62 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKGL1ZE8.jpg) （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 特許調査のステップ２の（２）検索式の作成は、以下の 図に示すように、検索式の作成におけるタスクは、（２ －１）調査対象技術の構成の特定と、（２－２）予備検 索、（２－３）特許分類の特定、（２－４）キーワード の整理、（２－５）本検索式の作成に細分化されること は前回も述べました。 今回は、（２－５）本検索式の作成について、実践をし てみましょう。 （２－５）本検索式の作成 本検索式の作成では、予備検索を経て特定した特許分類とキー ワードを用いて演算をすることで検索式を組み立てます。 （２－５－１）予備検索から特許分類とキーワー ドの特定まで これまでの作業では、以下の仮想事例について、［２］予備検 索、［３］特許分類の特定、［4］キーワードの整理をしてきま した。 箸の先端部に反発用磁石を内蔵していて、箸置きに設けられた箸置き用磁 石との間の反発力で箸の先端部が浮上する宙に浮く箸。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 62 # Page. 63 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVV6QYMEQ.jpg) （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 （２－５－２）検索式作成の概論 検索式の作成は、[1]調査対象技術の構成の特定、［２］ 予備検索、［３］特許分類の特定、［4］キーワードの整 理を通じて得られた情報に基づいて検索式を組み立てます。 そして、検索式の基本的な演算パターンは、以下の①～③の３パ ターンとなります。 以前に生成AIを特許調査に活用する方法（４）検索式の作 成として、生成AIを検索式の作成に活用することの概論に ついて述べました。 その中で、本検索式の作成について、以下のように述べま した。 検索式は、調査の目的に応じて、再現率を重視するのか、 適合率を重視するのか、式の”組み立て方”が異なります。 検索式の組み立て方と言う記事で述べましたが、検索式を 作成するときには、調査観点毎に同一の観点はＯＲ演算 （「＋」）で足し合わせ、異なる観点はＡＮＤ演算 （「×」や「＊」）で掛け合わせることが基本となります。 そして、特許分類とキーワードを併用して複数の小集合を作成す ることで、再現率と適合率の両方が高い、効率的かつ漏れのない 検索式を作成します。 生成AIを用いた検索式作成の原則を生成AIに出力させた記事 （特許調査の検索式の作り方（プロンプト付））の「5.検索式の 組み立て方」にも、同様のメソッドが出力されています。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 63 # Page. 64 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GLNW9XEL.jpg) （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 ChatGPT（GPT-5.2 Thinking）で検索式の作成につい て検討をしました。 入力したプロンプトは以下のとおりです。 特許調査における検索式作成について、以下の記事をメ インとして、その他情報収集もして、特定した特許分類 とキーワードに基づいて検索式を生成AIで作成する手法 を端的にまとめて下さい。 https://chizai-jj-lab.com/2022/10/18/1018/ https://chizai-jj-lab.com/2025/09/02/0829-3/ https://note.com/tsunobuchi/n/ne332b05845bb 以下のように検索式を生成AIで作成する手法に関する基 本的な注意点を端的にまとめてくれました。 生成AIを活用してワークフローを組む際には、最初の設 計段階で面倒くさがらずに１つ１つ丁寧に工程を定義し ていくことが後のクオリティを高める秘訣となります。 生成AIで「特定済みの特許分類×キーワード」から検索式を作る（端 的まとめ） 1) 全体像（人が決める→AIに組ませる→人が検証して反復） 調査目的（再現率重視か適合率重視か）を先に固定し、その目的に 沿って検索式の“組み立て方”を変える（再現率/適合率で設計が変 わる）。 検索式作成タスクは (2-1)構成特定→(2-2)予備検索→(2-3)分類特 定→(2-4)キーワード整理→(2-5)本検索式作成 に分解して扱う（AI に渡す単位もこの粒度が安定）。 2) 検索式の“骨格”ルール（AIに必ず守らせる制約） 基本は 同一観点＝OR（+）で束ねる／異なる観点＝AND（*）で掛け る。 検索式は「小集合」を複数作って最後に足し合わせる（ORで合成）ほ うが、ノイズ/漏れを下げやすい（単観点で巨大集合1本より、多観点 で小集合を複数）。 基本パターンは3つ： ① 特許分類×キーワード、② キーワード×キーワード（分類付与漏 れ対策）、③ 特許分類×特許分類。 “好ましくない”演算の典型（AIがやりがちなので禁止事項にす る）：IPC/FI同士のAND乱用、対応しないFタームテーマの掛け合わ せ、異テーマFターム同士AND、同一概念をANDで重ねる等。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 64 # Page. 65 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQYQ3W5JP.jpg) （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 3) 分類の粒度に応じた「検索フィールド」設計（AIに選 ばせる） 上位分類（広い）を使う時：件数爆発しやすいので、 キーワードの検索範囲を AB＋CL に寄せる。 下位分類（狭い）を使う時：絞り過ぎ回避で、キーワー ド検索範囲を TX まで広げる。 フィールド拡大は「漏れ↓（再現率↑）だがノイズ↑」 のトレードオフ。TI→AB→CL→TXの順で漏れが減るが ノイズが増える、という整理が実務上有用。 4) J-PlatPat論理式に落とす（AIに文法を固定して出力 させる） J-PlatPatの論理式は キーワード/構造タグ を基本単位 に、[]（優先）・*（AND）・+（OR）・**-（NOT）** で組む（演算子優先順位も明記）。 例：分類（FI）＋キーワード（AB/CL）を掛ける複合式 のイメージ（実例）。 近傍検索やワイルドカードも論理式で指定可能（ノイズ が増えるAND同士は近傍で抑制する、という運用と相性 が良い）。 5) 生成AIに「検索式」を作らせる具体手順（分類・キー ワードは既に特定済み前提） 入力（人→AI） (A) 調査目的（再現率/適合率、FTO等） (B) 確定した特許分類リスト（IPC/FI/Fターム/CPCな ど、優先度も） (C) 確定したキーワード群（観点別：課題/手段/効果/用 途/構成…） (D) 使用DBと出力方言（例：J-PlatPat論理式、検索 フィールド制約） AIの出力（期待フォーマットを固定） 観点別に 同義語OR塊（日本語/英語/略語/表記ゆれ）を 整理。 「小集合」案を 複数（分類×KW、KW×KW、分類×分 類）で提示し、最後にOR合成案を出す。 分類粒度に応じた 推奨フィールド（AB/CL/TX） を各小 集合に割当て。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 65 # Page. 66 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WN1KV71.jpg) （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 J-PlatPat論理式として、コピペ可能な最終式（＋小集合 別の式）を出す（OR/AND/NOTの使い分け含む）。 検証・反復（人がやる／AIは補助） ヒット集合をざっと見て、既知の関連公報・キープレー ヤが入っているか等で妥当性確認→漏れを減らす： フィールド拡大、上位分類、同義語追加、上位概念KW追 加 ノイズを減らす：フィールド縮小、下位分類、AND条件 強化（NOTは慎重） “観点の違う”検索戦略の交差で精度を比較する（LLM で各戦略の精度比較・交差集合評価という使い方も有 効）。 6) そのまま使える「プロンプト設計」の型（最小） 制約：「以下に与える分類・キーワード以外を“確定” として追加しない。追加提案は候補として別枠。」 出力指定：「J-PlatPat論理式で、小集合（少なくとも5 本）＋最終OR合成式。各小集合に観点名・狙い（再現率 /適合率）・検索フィールド（AB/CL/TX）を付す。演算 子は [] * + – のみ。」 チェック依頼：「“好ましくない演算パターン”に該当 していないか自己点検リスト付きで返す。」 7) 実務上の注意（特にFTO） 侵害予防（FTO）では「何をどこまでどう調べたか」の 説明責任が重く、生成AI利用時も検索式設計のリテラ シーが必要、という前提を置く。 未公開情報の入力は原則避ける（少なくとも組織方針・ 依頼者同意の枠組みが必要）。 そもそも検索は「一発で完璧」にならない前提で、結果 レビュー→式修正の反復を設計に組み込む。 必要なら、あなたが既に特定した 特許分類（IPC/FI/F ターム/CPC）とキーワード群を貼ってください。上の型 に沿って「J-PlatPat論理式（小集合＋最終式）」まで、 こちらで具体形に落とし込んだひな形を作れます。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 66 # Page. 67 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1Y5GX47G.jpg) （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 そして、以下のように、検索式を作成してくれました。 （２－５－３）検索式の作成 これまでの作業の内容を.MD(マークダウン形式)でダウン ロードして、先ほどの会話に投げてみました。 実行したプロンプトは以下のとおりです。 守るべき基本的なルール、方針等を伝えることが大切です。 ##マークダウンファイルの内容を参照して、以下の技術 について日本の特許の先行技術調査をする際の検索式を 作成してください。 ##検索式の“骨格”ルールを順守。 ##特許分類は箸のFI(A47G21/10@B/FI)と箸置きの FI(A47G21/00@P)を中心に用いる。 ##特許分類とキーワードを併用。 調査対象技術：箸の先端部に反発用磁石を内蔵していて、 箸置きに設けられた箸置き用磁石との間の反発力で箸の 先端部が浮上する宙に浮く箸。 1) 使うキーワード束（Markdown準拠） Markdownの束（A〜F、NOT）をそのまま採用します （式では コピペしやすいように /TX を付けて展開します） • A（対象：箸）：箸, お箸, 一膳の箸（＋必要ならカトラリー 系） • B（保持具：箸置き）：箸置き, 保持具, ナイフレスト, 支持 具, 物品支持具, 受け台, 載置面 • C（磁石）：磁石, 永久磁石, ネオジム磁石, サマリウム・コ バルト磁石, 磁極, 磁性体, 吸着手段 • D（反発・浮上）：反発力, 反発, 浮き上がった状態, 浮上, 浮 遊, 漸増, 強度分布, 所定領域 • E（衛生・接触）：汚れ, 汚さない, 直接接触, 接触, 防止, 付 着, 衛生, 清潔 • NOT（ノイズ除外）：磁気軸受/ベアリング/リニア/浮上式 鉄道/MRI/NMR 等 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 67 # Page. 68 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWG5KNZJ2.jpg) （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 2) 小集合（＝分類×キーワード）を作って最後にOR合成 分類付与の揺れ（箸側FIだけ／箸置き側FIだけ等）を吸収するため、 FI別に小集合を分け、最後に +（OR） で合成します（骨格ルール準 拠）。 小集合S1：箸FI中心（A47G21/10@B）×「箸置き」×「磁石」× 「反発・浮上」 [ A47G21/10@B/FI * (箸置き/TX + 保持具/TX + ナイフレスト/TX + 支持具/TX + 物 品支持具/TX + 受け台/TX + 載置面/TX) * (磁石/TX + 永久磁石/TX + ネオジム磁石/TX + サマリウム・コ バルト磁石/TX + 磁極/TX + 磁性体/TX + 吸着手段/TX) * (反発力/TX + 反発/TX) * (浮き上がった状態/TX + 浮上/TX + 浮遊/TX) ] 小集合S2：箸置きFI中心（A47G21/00@P）×「箸」×「磁石」× 「反発・浮上」 [ A47G21/00@P/FI * (箸/TX + お箸/TX + 一膳の箸/TX) * (磁石/TX + 永久磁石/TX + ネオジム磁石/TX + サマリウム・コ バルト磁石/TX + 磁極/TX + 磁性体/TX + 吸着手段/TX) * (反発力/TX + 反発/TX) * (浮き上がった状態/TX + 浮上/TX + 浮遊/TX) ] 小集合S3：両FIのどちらか×「磁石」×「反発・浮上」×（箸or箸置 き） （分類がどちらに寄っていても拾うための“つなぎ”） [ (A47G21/10@B/FI + A47G21/00@P/FI) * (磁石/TX + 永久磁石/TX + ネオジム磁石/TX + 磁極/TX + 磁性体 /TX) * (反発力/TX + 反発/TX) * (浮き上がった状態/TX + 浮上/TX + 浮遊/TX) * (箸/TX + お箸/TX + 箸置き/TX + 保持具/TX) ] 小集合S4：分類漏れ対策（キーワード×キーワード） 分類付与漏れや表記揺れに備えた保険（骨格ルールの「KW×KW」パ ターン） [ (箸/TX + お箸/TX + 一膳の箸/TX) * (箸置き/TX + 保持具/TX + 支持具/TX + 受け台/TX + 載置面/TX) * (磁石/TX + 永久磁石/TX + ネオジム磁石/TX + 磁極/TX + 磁性体 /TX) * (反発力/TX + 反発/TX) * (浮き上がった状態/TX + 浮上/TX + 浮遊/TX) ] ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 68 # Page. 69 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLNZ3LJ3.jpg) （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 3) 最終検索式（S1+S2+S3+S4）− NOT ( [S1] + [S2] + [S3] + [S4] ) – (磁気軸受/TX + 軸受/TX + ベアリング/TX + リニア/TX + 浮上式鉄道/TX + 磁気浮上鉄道/TX + リニアモーター カー/TX + モータ/TX + 発電/TX) – (MRI/TX + 核磁気共鳴/TX + NMR/TX + 核酸/TX + アミロイド/TX) NOT語はMarkdownのNOT束に準拠しています 4) 追加の“絞り込み/拡張”ノブ（必要時だけ） • ノイズが多い：D束を「(反発力 OR 反発)」必須のまま維持（吸着系と混ざりにくい）。 • 漏れが心配：E束（衛生・非接触）を 加点要素 として別枝で足し合わせ（小集合を追加） • 例：[S1 * (汚れ/TX + 衛生/TX + 直接接触/TX + 接触/TX)]（E束） このままJ-PlatPatに貼れる形で書いていますが、もし「/TXではなく要約・請求項（/AB,/CL）中心にしたい」など運 用方針があれば、同じ骨格のままフィールドだけ最適化して差し替え版も作れます。 当たり前のことではありますが、基本的なルールと方針が決まっており、特許分類とキーワードが特定されていれば検索 式を適切に組み立てることができます。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 69 # Page. 70 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6W8ZXMJV.jpg) （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 （２－５－４）検索式作成プロンプト これまでの流れを踏まえ、検索式の作成を実行す るためのプロンプトを作成してもらいました。 検索式作成の基本を忠実に守り、特定した特許分 類とキーワードから、調査対象技術に関する先行 技術調査をする際の検索式を作成してくれるプロ ンプトを作成してください。 入力は、調査対象技術と、特定した特許分類と キーワードとしてください。 今回の箸と箸置きに 限定せず、汎用的なプロンプトとしてください。 出力されたプロンプトは以下のとおりです。 あなたは特許調査（先行技術調査）の検索式設計者です。 入力として与える「調査対象技術」「特定した特許分類」「特定したキーワード」だけを根拠に、検索式を 作成してください。 （重要：与えられていない分類コードやキーワードを“確定要素”として勝手に追加しない。追加提案は 「候補」欄に分離して提示すること。） # 目的 – 調査対象技術に関する日本特許の先行技術調査で使用する検索式を作成する。 – 検索式作成の基本原則を厳守する。 # 検索式作成の基本原則（厳守） 1) 同一観点（同義語・表記揺れ・近縁語）は OR で束ねる（= “キーワード束”）。 2) 異なる観点（対象×相手×機能×作用×状態/効果など）は AND で掛け合わせる。 3) いきなり巨大な1本にせず、「小集合（サブクエリ）」を複数作り、最後に OR で合成する。 4) 基本パターンは必ず含める： – (a) 分類 × キーワード（中心） – (b) キーワード × キーワード（分類付与漏れ対策） – (c) 分類 × 分類（有効な場合のみ。無理な掛け合わせはしない） 5) 禁止（やりがちな誤り）： – 同一概念を AND で重ねて絞り過ぎること（例：同義語同士AND）。 – 根拠なく NOT を多用して再現率を毀損すること（NOTはノイズが明確な場合のみ。入力に無ければ“候 補”に留める）。 – 異体系の分類（例：Fタームの異テーマ）を根拠なく AND すること。分類の関係が不明なら“分類×分 類”は作らず、分類×KW／KW×KWに寄せる。 6) それぞれの小集合は「狙い（再現率/適合率）」と「観点（何×何×何）」を明示する。 7) 出力は必ず、(i) DB非依存の論理骨格、(ii) J-PlatPat想定の論理式（[] * + – と /フィールド） の2種類 を提示する。 – フィールド方針は次をデフォルトとし、根拠（想定）も書く： * 高再現率版：TX中心 * 高適合率版：AB/CL（またはTI/AB/CL）中心 – 入力にフィールド指定がない場合、この2版を必ず併記する。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 70 # Page. 71 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5M9WXQJ4.jpg) （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 # 入力（このブロックだけを根拠にする） 【調査対象技術】 <<ここに調査対象技術の説明をそのまま貼る>> 【特定した特許分類】（例：IPC/FI/Fターム/CPC等。優先度が分かるなら書く） – <<分類体系>>: <<コード>> （任意：意図/スコープ/優先度） –… 【特定したキーワード】（必ず“観点名”ごとに束ねて与える。各束内は同義語OR 候補） – 観点1（例：対象物）: [kw1, kw2, kw3, …] – 観点2（例：相手部材/周辺機器）: […] – 観点3（例：機構/要素）: […] – 観点4（例：作用/状態/効果）: […] – （任意）除外（NOT）: [noise1, noise2, …] ※日本語/英語/略語/表記揺れがあるなら同じ束に入っている前提。 # あなたの作業手順（必ずこの順で） 1) 調査対象技術を「観点」に分解し、入力のキーワード束／分類がどの観点をカ バーしているかマッピング表を作る。 2) 中核となる分類（中心に使う分類）と補助分類（漏れ対策）を整理する（入力か らのみ）。 3) 小集合（サブクエリ）を最低5本作る。必ず含める： – Q1: 中核分類A ×（主要観点束）×（主要作用/状態束） – Q2: 中核分類B（別側面があれば）×（主要観点束）×（主要作用/状態束） – Q3: (中核分類A OR 中核分類B …) ×（機構/要素束）×（作用/状態束）×（対 象/相手束） – Q4: （分類付与漏れ対策）KW×KW×KW（分類なし） – Q5: （有効なら）分類×分類（分類間の整合が説明できる場合のみ） 4) 各小集合に対して、同一観点はOR、異観点はAND、括弧で評価順序を明確化す る。 5) 最終式は「(Q1 + Q2 + Q3 + Q4 + Q5 …) – NOT」で提示する（NOT束が入力 にある場合のみ確定反映）。 6) 自己点検チェックリストを付ける： – OR/ANDの原則違反がないか – 追加の“確定”キーワードや分類を勝手に入れていないか – 小集合が複数あり、最後にOR合成になっているか – 分類×KWが中心になっているか – NOTは入力根拠があるか（なければ候補扱いか） # 出力フォーマット（厳守） A. 観点分解とマッピング（表） B. 小集合（Q1〜）一覧 – 各Qに「狙い（再現率/適合率）」「観点（何×何×何）」「使用分類」「使用 キーワード束」を付記 C. 最終検索式 1) DB非依存の論理骨格（AND/OR/NOT表記） 2) J-PlatPat想定の論理式（高再現率版：TX中心） 3) J-PlatPat想定の論理式（高適合率版：AB/CL中心） D. “追加提案（候補）”：入力に無いが有効そうな追加分類・追加キーワード・追 加NOT語（※確定ではない） E. チューニング手順：ノイズが多い時／漏れが多い時の最小変更（フィールド、束、 分類の調整順） 以上を満たして出力せよ。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 71 # Page. 72 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3WY4XZE5.jpg) （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 次に、小集合の案を示してくれています。 この検索式作成用のプロンプトをChatGPT（GPT-5.2 Thinking）で実行した結果を以下に示します。 最初に調査観点ごとに特許分類とキーワードが示されています。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 72 # Page. 73 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDK5Q247G.jpg) （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 次に、最終論理式を作成してくれました。 これらの検索式のブロックごとに検索を行うことで、効率よく目的とする文献をヒット させることが可能となります。 それぞれの論理式の説明もされています。 最後に、追加の提案やチューニング手順等が示されており、修正等をできるようにサ ポートしてくれます。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 73 # Page. 74 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKGL1VJ8.jpg) ３．スクリーニング ［ ス テ ップ ３：ス クリー ニング ］ （ １ ０ ） ス クリ ーニン グの実 践［１ ］関連 特許の 抽出 （ １ １ ） スクリーニングの実践［２］関連特許の読み込み ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 74 # Page. 75 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVV6QYRJQ.jpg) ステップ３：スクリーニング ステップ1：調査対象の特定 （1-1）調査対象技術の特徴の把握 （1-2）調査対象技術のまとめ ステップ3：スクリーニング （3-1）関連特許の抽出 （3-2）関連特許の読み込み 絞り込むのか？ 整理するのか？ ステップ2：検索式の作成 （2-1）調査対象技術の構成の特定 （2-2）予備検索 （2-3）特許分類の特定 （2-4）キーワードの整理 （2-5）本検索式の作成 ステップ4：報告書の作成 （4-1）クレームチャートの作成 （4-2）調査報告書の作成 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 75 # Page. 76 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLNW96JL.jpg) （１０）スクリーニングの実践［１］関連特許の抽出 特許調査のステップ3のスクリーニングは、以下の図に 示すように、（３－１）関連特許の抽出と、（3－２） 関連特許の読み込みに細分化されます。 今回は、（３－１）関連特許の抽出について、実践をし てみましょう。 （3－1）関連特許の抽出 関連特許の抽出では、ステップ１で特定した調査対象、ステッ プ２で特定した調査対象技術の構成に関する特許文献を抽出し ます。 これまでの作業では、以下の仮想事例について、（ステップ １）調査対象の特定、（ステップ2）検索式の作成をしてきまし た。 箸の先端部に反発用磁石を内蔵していて、箸置きに設けられた箸置き用磁 石との間の反発力で箸の先端部が浮上する宙に浮く箸。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 76 # Page. 77 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYQ3W27P.jpg) （１０）スクリーニングの実践［１］関連特許の抽出 （３－１－1）スクリーニングの概論 スクリーニングでは、[1]調査対象技術の構成の特定で 整理した情報に基づいて文献をチェックします。 以前に特許文書の読み方（７）生成AIをスクリーニン グに活用する方法（1）、（２）として、生成AIをスク リーニングに活用することの概論について述べたこと があります。 また、noteに生成AI時代の特許調査のスクリーニング （プロンプト付）という記事を書いたこともあります。 人間がスクリーニングを行うとき、どのように行って いるでしょうか。 また、スクリーニングで生成AIを活用する際にはどの ようにしたら上手くいくでしょうか。 以下の図に示すように、人間がスクリーニングを行う 際には、”ガイド”をスクリーニングの工程で形成し ながら、段階的に、何らかの基準に沿って、篩の目を 細かくしていくように、文献を精査していきます。 この時の”基準”を決めることがスクリーニングでは必須となります。 そして、その”基準”は、各ステップで同じではなく、調査の目的に 応じて、スクリーニングの目的に応じて適切に設定することが求めら れます。 皆さんがスクリーニングをする際に、先ずはノイズか否かを判定する と思いますが、それはどのような思考過程で行っているでしょうか。 スクリーニングという作業は、なんとなく実行しているようで実は奥 深いものであると思います。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 77 # Page. 78 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74WN1KPE1.jpg) （１０）スクリーニングの実践［１］関連特許の抽出 （３－１－2）生成AIによるスクリーニングの検討 ChatGPT（GPT-5.4 て検討をしました。 Thinking）でスクリーニングについ 入力したプロンプトは以下のとおりです。 スクリーニングを行う場合、以下に示すように、調査目的に 応じて設定した特定した調査対象における、特定した調査対 象技術の構成に関する観点を階層構造で構築することが必要 となります。 構築した分類観点を付与していき、どの観点にも該当しない ものが、最終的にはノイズとなります。 そして、特定の観点が少なくとも１つ付与されたものが、ノ イズではないものとして残り、次のスクリーニングステップ へと進みます。 特許調査における母集団のスクリーニングについて、以下の 記事をメインとして、その他情報収集もして、特定した調査 対象、調査対象技術の構成に基づいて生成AIでスクリーニン グを実行する手法を端的にまとめて下さい。 https://chizai-jj-lab.com/2025/03/04/0302-2/ https://chizai-jjlab.com/2025/04/08/0402/ https://note.com/tsunobu chi/n/nac0e0b6fe789 以下のようにスクリーニングを生成AIで実行する手法に関す る手順と基本的な注意点を端的にまとめてくれました。 生成AIを活用してワークフローを組む際には、最初の設計段 階で面倒くさがらずに１つ１つ丁寧に工程を定義していくこ とが後のクオリティを高める秘訣となります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 78 # Page. 79 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1Y5GXXEG.jpg) （１１）スクリーニングの実践［２］関連特許の読み込み 以下が、**「特定した調査対象・調査対象技術の構成に基づいて、生成AIで母集団スクリーニングを行う手法」**の端的な要約です。主軸はご提 示の3記事で、補足として公的情報も織り込みました。 要するに、生成AIに母集団をそのまま読ませるのではなく、先に人間が「何を残し、何を落とすか」の判断フィルタを設計し、そのフィルタをAI に適用させるやり方です。母集団スクリーニングの本質は、検索で得た数百〜数千件から、調査目的に合う文献だけを残していく工程であり、調 査目的によって精度重視か再現率重視かが変わります。特にFTOでは要約だけで落とすのは危険で、請求項起点の確認が重要です。 実務フローは次の5段階に整理できます。 ① Phase 0: 調査対象技術の構造化 まず調査対象技術を言語化し、Must要件（3〜8個）、許容置換辞書（同義語・上位下位概念・等価手段）、除外基準（用途違い、原理違い、背景 説明のみ等）、判定ラベル（A/B/C/D）、理由コードを作ります。ここが最重要で、記事では「AI活用型スクリーニングの成否はPhase 0で決ま る」とされています。 ② Phase 1: AI一次スクリーニング 母集団の各文献について、調査対象技術の説明＋Must要件＋除外基準を与え、入力文献側はまず タイトル・要約・代表図・請求項1 を中心に粗選 別します。第1記事でも、発明理解は「要約・図面→クレーム→背景技術と課題→実施例」の順が効率的とされています。AIの出力は、A/B/C/D 判定、確信度、Mustごとの○△×、根拠、不明点、次アクションまで構造化させるのが肝です。一次では 「迷ったらB」 を原則にし、取りこぼし を避けます。 ③ Phase 2: 人間によるキャリブレーション 最初の20〜50件程度は、人間がAI判定をレビューしてズレを補正します。特にD判定の一部監査を行い、取りこぼしがあれば除外基準やネガティ ブルールを修正します。これは、熟練者の暗黙知をAIに移植する工程です。 ④ Phase 3: AI二次スクリーニング 一次でA/Bになった文献だけを深く読み、独立請求項、課題、解決手段、効果、実施例まで入れて、Must要件との証拠ベース照合を行います。見 るべきは、欠落が「発明の同一性を壊す致命的欠落」なのか、「置換で埋まる差分」なのかです。ここでは単なる“読む”ではなく、構成照合に 切り替えます。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 79 # Page. 80 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWG5KNK72.jpg) （１１）スクリーニングの実践［２］関連特許の読み込み ⑤ 比較・論理化 第2記事の要点は、調査対象技術を必須要件と任意要件に分け、引用発明と構成要件ごとの対比表を作り、文脈差（目的・機能・効果）まで見るこ とです。キーワード一致だけでなく、「同じ語でも何のために使っているか」を見て、最後に新規性・進歩性の論理へつなげます。 この方法を一言で言うと、 「調査対象技術を“判断可能な構成要件”へ分解し、その構成要件セットをAIに与えて、母集団各文献をA/B/C/Dに機械的に振り分けさせ、境界 事例だけを人間が精査する」 という運用です。 実務上の注意点は3つです。 1つ目は、AIは自動決裁者ではなく補助サーチャーとして使うことです。noteでも「人間の判断をAIで拡張する」設計が明示され、EPOも人間中 心で最終判断は人が行うとしています。 2つ目は、根拠箇所を必ず出させて目視確認することです。USPTOも、AIは prior art search や claim charting を容易にし得る一方、人間によ る検証が必要で、不正確な出力や機密情報入力のリスクがあると注意しています。 3つ目は、外部AIへ未公開案件を入れる場合の秘密管理です。これは記事群には強く書かれていませんが、周辺実務として重要です。 そのまま運用に落とすなら、最小形は次です。 入力：調査目的／調査対象技術の説明／Must要件／許容置換／除外基準／対象公報のタイトル・要約・請求項1・代表図要旨。 出力：A/B/C/D、Mustごとの○△×、根拠箇所、除外理由コード、懸念点、次アクション。運用原則：迷ったらB、Dは説明できるときだけ、 A/Bのみ二次精査、最後は人間確定。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 80 # Page. 81 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZLNZ3N73.jpg) （１１）スクリーニングの実践［２］関連特許の読み込み （３－１－3）スクリーニングプロンプト これまでの流れを踏まえ、スクリーニングを実行するためのプロンプトを作成してもらいました。 人間が行うスクリーニングの基本を忠実に守り、特定した調査対象、調査対象技術の構成に基づいてスクリーニングを実行し てくれるプロンプトを作成してください。 入力は、特定した調査対象、調査対象技術の構成としてください。 特定の事例に限定せず、汎用的なプロンプトとしてくだ さい。 出力されたプロンプトは以下のとおりです。 あなたは、特許調査における母集団スクリーニングを行う熟練サーチャーです。 役割は、与えられた「特定した調査対象」と「調査対象技術の構成」に忠実に従い、対象文献が調査対象として残すべきものかどうかを、人間 が行うスクリーニングの基本に沿って判定することです。 # 最重要原則 – 人間が行うスクリーニングの基本を厳守すること。 – 早期に落としすぎず、取りこぼしを避けること。 – ただし、根拠なく残しすぎることも避けること。 – 文献に明示されていない内容を推測で補わないこと。 – 単なるキーワード一致ではなく、技術的実質で判断すること。 – 用語が違っても、同じ技術的意味・同等の技術的機能であれば候補として扱うこと。 – 用語が同じでも、目的・機能・構成・作用が異なれば安易に一致としないこと。 – 判定に迷う場合は「保留寄り」にし、落とす場合は明確な理由を示すこと。 – あなたの役割はスクリーニングであり、最終的な法律判断や確定的な無効判断・侵害判断ではない。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 81 # Page. 82 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76W8ZX97V.jpg) （１１）スクリーニングの実践［２］関連特許の読み込み # 入力 以下の2つを入力として受け取る。 2. 技術的中核 – この技術の本質的部分は何か – 単なる周辺事項と区別すべき中核構成は何か 【特定した調査対象】 {{特定した調査対象}} 【調査対象技術の構成】 {{調査対象技術の構成}} なお、スクリーニング対象の文献は、このスレッド内で別途与え られている文献情報 （例：タイトル、要約、代表請求項、明細書抜粋、図面説明な ど） を対象として扱うこと。 3. 構成要素の分解 – 調査対象技術の構成を、できるだけ自然な単位で分解すること – 各構成要素について、 – 必須性が高いもの – あれば強い一致要素になるもの – 周辺的で補助的なもの を区別すること # あなたが行うこと 以下の手順で、対象文献をスクリーニングせよ。 4. 許容される読み替え – 同義・類義の表現 – 上位概念・下位概念 – 実質的に同じ機能を果たす構成 を、文献上で拾うべき候補として意識すること ## Step 1: 調査対象の理解 まず、「特定した調査対象」と「調査対象技術の構成」だけを根 拠に、調査対象技術を整理すること。 次の観点で内部整理せよ。 1. 調査対象の目的 – 何を拾うための調査か – どの程度広く候補を残すべきか 5. 除外の基本線 – 技術分野が似ているだけ – 課題が似ているだけ – 結果だけ似ていて構成が異なる – 背景技術として触れているだけ – 実施例の一部に偶然近いだけ の場合は、安易に採用しないこと ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 82 # Page. 83 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75M9WXD74.jpg) （１１）スクリーニングの実践［２］関連特許の読み込み ## Step 2: 文献の読み方 対象文献は、次の順序で読むこと。 評価時の注意： – ○は、文献上の根拠がある場合に限る – △は、曖昧さ・不足情報・読み替えの余地がある場合に付す – ×は、単なる記載不足なのか、積極的に相違しているのかを区別し て考える – キーワードがなくても、技術的実質が一致するなら○または△とす る – キーワードがあっても、技術的実質が違えば△または×とする 1. タイトル・要約・代表図面の説明 2. 独立請求項または中心請求項 3. 発明が解決しようとする課題 4. 課題解決手段 5. 実施形態・実施例 6. 必要に応じて従属請求項 この順で、まず粗く把握し、その後に調査対象技術の構成との対応関 係を確認すること。 ## Step 3: 一致性の評価 対象文献について、調査対象技術の各構成要素ごとに次のいずれかで 評価すること。 – ○：文献に明確に記載されている、または実質的に同等といえる – △：近い記載はあるが、同一とまでは言えない／追加確認が必要 – ×：文献上、確認できない、または技術的に異なる ## Step 4: 総合判定 最終判定は次の4区分で行うこと。 – A：有力候補 – 調査対象技術の中核構成が相当程度そろっている – 次段階の精査対象として強く残すべき – B：候補 – 一部に不足や曖昧さはあるが、落とすには早い – 取りこぼし防止のため残すべき – C：非該当寄り – 一見近いが、中核構成との乖離が大きい – 通常は落としてよいが、調査方針によっては再確認余地あり – D：非該当 – 調査対象技術の中核から明確に外れる – 残す必要は低い ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 83 # Page. 84 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J292QQMER.jpg) （１１）スクリーニングの実践［２］関連特許の読み込み 判定ルール： – 迷う場合は、DではなくBまたはCに寄せること – D判定は、主要な除外理由を説明できる場合に限ること – 一致要素よりも、技術的中核の不一致を重視すること – ただし、表現差だけで落とさないこと ## Step 5: 禁止事項 – 文献にない内容を補って一致とみなすこと – 結論だけを述べて根拠を書かないこと – 単なる用語一致だけで有力候補とすること – 技術的構成を見ずに、課題や効果だけで採否を決めること – 不明点があるのに断定的に「該当しない」と言い切ること # 出力形式 必ず以下の形式で出力すること。 【1. 調査対象の理解】 – 調査対象の要旨： – 技術的中核： – 主な構成要素： 1. 2. 3. 4. – 許容される読み替えの例： – 除外の基本線： 【2. 文献の把握】 – 文献の概要： – 文献の主たる技術内容： – 発明の課題： – 課題解決手段： 【3. 構成要素ごとの対応評価】 – 構成要素1：○ / △ / × – 根拠： – 構成要素2：○ / △ / × – 根拠： – 構成要素3：○ / △ / × – 根拠： – 構成要素4：○ / △ / × – 根拠： ※ 構成要素の数は必要に応じて増減すること ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 84 # Page. 85 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY4YWWPJM.jpg) （１１）スクリーニングの実践［２］関連特許の読み込み 【4. 総合判定】 – 判定：A / B / C / D – 判定理由： – 一致している中核事項： – 足りない／不明な事項： – 落とす場合の主要理由： – 残す場合の主要理由： このスクリーニング用のプロンプトをChatGPT（GPT-5.4 Thinking）で 実行した結果を以下に示します。 入力は、特定した調査対象技術と調査対象技術の構成として、２つの文献１ と文献２を入力しました。 最初に調査対象を理解した上で、各文献に対する評価が示されています。 【5. 次アクション】 以下のいずれかを簡潔に示すこと。 – 請求項精読推奨 – 実施例確認推奨 – 図面確認推奨 – 追加確認不要 – 境界事例として人手確認推奨 # 出力上の追加ルール – 判定は必ずA/B/C/Dのいずれか1つにすること – 根拠はできるだけ文献記載に即して書くこと – 情報不足がある場合は、その不足を明示するこ と – 調査対象に忠実であることを優先し、独自に評 価軸を増やしすぎないこと – ただし、技術的実質 を見失うほど機械的にもならないこと ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 85 # Page. 86 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNYP99M78.jpg) （１１）スクリーニングの実践［２］関連特許の読み込み 次に、各文献について内容を把握して、構成要素ごとに評 価をし、総合判定をしています。 以下に、文献１についての結果を示します。 文献１と文献２は関連性が低かったので、関連性が高いこと が分かっている文献３でも試した結果、判定Aと正しく評価 されました。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 86 # Page. 87 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9P322WJ3.jpg) （１１）スクリーニングの実践［２］関連特許の読み込み ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 87 # Page. 88 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8DM55RED.jpg) ４．調査報告書の作成 ［ ス テ ップ ４：報 告書の 作成］ （ １ ２ ） 調 査報 告書作 成の実 践［１ ］クレ ームチ ャート の作成 （ １ ３ ）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 88 # Page. 89 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELM3YY27R.jpg) ステップ４：報告書の作成 ステップ1：調査対象の特定 （1-1）調査対象技術の特徴の把握 （1-2）調査対象技術のまとめ ステップ3：スクリーニング （3-1）関連特許の抽出 （3-2）関連特許の読み込み ステップ2：検索式の作成 （2-1）調査対象技術の構成の特定 （2-2）予備検索 （2-3）特許分類の特定 （2-4）キーワードの整理 （2-5）本検索式の作成 ステップ4：報告書の作成 （4-1）クレームチャートの作成 （4-2）調査報告書の作成 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 最終的に判断す るのは人間！ 89 # Page. 90 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMYDNN9JW.jpg) （１２）調査報告書作成の実践［１］クレームチャートの作成 特許調査のステップ４の調査報告書の作成は、以下の図 に示すように、（4－１）クレームチャートの作成と、 （4－２）調査報告書の作成に細分化されます。 今回は、（4－1）クレームチャートの作成について、実 践をしてみましょう。 （4－1）クレームチャートの作成 クレームチャートの作成では、ステップ3で抽出、読み込みをし た関連文献を調査対象と対比します。 これまでの作業では、以下の仮想事例について、（ステップ １）調査対象の特定、（ステップ2）検索式の作成、（ステップ ３）スクリーニングをしてきました。 箸の先端部に反発用磁石を内蔵していて、箸置きに設けられた箸置き用磁 石との間の反発力で箸の先端部が浮上する宙に浮く箸。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 90 # Page. 91 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR94DD979.jpg) （１２）調査報告書作成の実践［１］クレームチャートの作成 （４－１－１）クレームチャート作成の概論 クレームチャートの作成では、[1]調査対象技術の構成 の特定で整理した情報と、[3]スクリーニングで抽出し た関連特許に基づいてクレームチャートを作成します。 （４－１－2）生成AIによるクレームチャート作成の検討 以前にnoteにクレームチャート（対比表）の作り方 （プロンプト付）という記事を書いたことがあります。 入力したプロンプトは以下のとおりです。 クレームチャートの作成は、（４-2）報告書の作成で、 最終的に新規性・進歩性又は侵害リスクを評価する根 拠となるように、クレームを分説し、証拠と根拠を示 しつつ一対一で対比することになります。 ChatGPT（GPT-5.5 て検討をしました。 Pro）でクレームチャートの作成につい 特許調査の一環で、特許のクレームチャートを作成したいです。 特許調査の目的は、先行技術調査・無効資料調査における新規 性・進歩性の評価、又は、侵害予防調査における侵害検討です。 以下の記事を参考にして、生成AIを活用してクレームチャート の作成を行う手法を検討してまとめて下さい。 https://note.com/tsunobuchi/n/n19e7d0a63df6 以下のように調査目的別にクレームチャートの作成を生成AIで 実行する手法に関する手順と基本的な注意点を的確かつ詳細にま とめてくれました。 生成AIを活用してワークフローを組む際には、設計段階で面倒 くさがらずに各ステップを最終的な目的を達成するために、１つ １つ丁寧に工程を定義していくことが後のクオリティを高める秘 訣となります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 91 # Page. 92 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQ2113JX.jpg) （１２）調査報告書作成の実践［１］クレームチャートの作成 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 92 # Page. 93 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK9M22NED.jpg) （１２）調査報告書作成の実践［１］クレームチャートの作成 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 93 # Page. 94 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73WY44Z75.jpg) （１２）調査報告書作成の実践［１］クレームチャートの作成 （４－１－3）クレームチャート作成プロンプト これまでの流れを踏まえ、クレームチャートの作成を実行するた めのプロンプトを作成してもらいました。 人間が行うクレームチャートの作成の基本を忠実に守り、クレー ムチャートの作成を実行してくれるプロンプトを作成してくださ い。 入力は、（１）抽出された特許文献、（２）特定した調査対象、 調査対象技術の構成としてください。 特定の事例に限定せず、 汎用的なプロンプトとしてください。 出力されたプロンプトは以下のとおりです。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 94 # Page. 95 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DK5QQ4JG.jpg) （１２）調査報告書作成の実践［１］クレームチャートの作成 あなたは、特許調査実務に精通したクレームチャート作成支援者です。 目的は、与えられた （1）抽出された特許文献 （2）特定した調査対象、調査対象技術の構成 を用いて、人間の特許実務者が行うクレームチャート作成の基本に忠実に従い、構成要件ごとの対比表を作成することで す。 あなたの役割は、法的な最終判断を下すことではなく、請求項又は技術構成を正確に分解し、各要件について、調査対象 又は特許文献中の対応箇所を根拠付きで整理し、レビュー可能なクレームチャート案を作成することです。 以下のルールを厳守してください。 # 1. 入力情報 【入力1：抽出された特許文献】 – 公報番号、出願番号、公開番号、特許番号など – 発明の名称 – 特許請求の範囲 – 明細書 – 図面、図面の説明 – 要約 – 実施例 – 効果、課題、背景技術 – その他、文献中に含まれる情報 【入力2：特定した調査対象、調査対象技術の構成】 – 調査対象の名称 – 調査対象が製品、装置、方法、システム、ソフトウェア、サービス、材料、用途、プロセス等のいずれであるか – 調査対象技術の構成 – 各構成の説明 – 仕様、機能、処理手順、構造、部材、材料、制御方法、入出力、データ処理、使用条件など – 調査対象について与えられた根拠資料 – 根拠資料中のページ、段落、図、表、項番、URL、仕様項目、コード箇所など # 2. まず調査の型を判定する 入力内容から、以下のどの型のクレームチャートを作成すべきかを判定してください。 この場合は、 「特許文献の請求項」→「構成要件分解」→「調査対象技術との対比」 の順で作成する。 ## B. 先行技術調査型 調査対象技術の構成を基準にして、抽出された特許文献に同一又は近似する開示があるかを対比する。 この場合は、 「調査対象技術の構成」→「技術要素への分解」→「特許文献中の開示との対比」 の順で作成する。 以下の2種類の入力を使用します。 入力情報に含まれていない事項を、推測で補ってはいけません。 不明な事項は「不明」「資料不足」「確認が必要」と明記してください。 ## A. 侵害予防調査・FTO型 特許文献の請求項を基準にして、調査対象技術が各構成要件を充足する可能性があるかを対比する。 ## C. 無効資料調査型 調査対象が特定の請求項又は特許発明であり、抽出された特許文献を引用例として、新規性又は進歩性の検討材料を整理 する。 – 入力文献の範囲又は記載内容だけでは判断できない。 重要： 「未発見」は「存在しない」と同義ではありません。 入力資料の範囲内で発見できなかったことを意味するものとして扱ってください。 ## 5.3 無効資料調査型の場合 調査対象の請求項又は発明構成について、抽出された特許文献に各構成要件が開示されているかを確認してください。 新規性検討では、原則として、1つの引用文献ごとに全構成要件の開示有無を整理してください。 複数文献の記載を混ぜて、新規性欠如のように扱ってはいけません。 進歩性検討のための整理を行う場合は、以下を分けて記載してください。 – 主引用例に開示されている構成 – 主引用例に開示されていない構成 – 相違点 – 副引用例候補 – 技術分野の関連性 – 課題の共通性 – 作用、機能の共通性 – 引用文献中の示唆 – 阻害要因候補 – 有利な効果候補 – 追加確認が必要な事項 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 95 # Page. 96 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKGLLVE8.jpg) （１２）調査報告書作成の実践［１］クレームチャートの作成 ## 6. 人間レビュー用チェックリスト # 8. 出力形式 最後に、以下のチェックリストを出力してください。 以下の順序で出力してください。 | チェック項目 | 結果 | 要確認箇所 | |—|—|—| | 請求項文言を改変していないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | すべての構成要件を分解したか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 各要件に根拠箇所があるか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 根拠のない推測をしていないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 情報不足と非対応を混同していないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 用語の一致だけで対応判断していないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 効果の一致だけで構成の一致と扱っていないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 従属請求項の引用関係を考慮したか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 複数文献を不適切に混在させていないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 法的結論を断定していないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | — ## 1. 作成したチャートの前提 以下を簡潔に記載してください。 – 判定した調査の型 – 対比の基準 – 対象とした特許文献 – 対象とした請求項又は技術構成 – 入力資料の範囲 – 入力資料の不足又は注意点 – このチャートが法的な最終判断ではなく、調査・レビュー用の整理であること — — # 9. 出力時の文体 ## 2. 対象請求項又は対象技術構成の分解表 – 日本語で出力する。 – 表を中心に、レビューしやすい形式にする。 – 断定できない事項は断定しない。 – 不足情報は明示する。 – 推論を行う場合は、推論であることを明記する。 – 最終的な法的判断ではなく、専門家レビュー用の整理として記載する。 – 詳細な思考過程ではなく、検証可能な理由、根拠、論点を示す。 # 10. 入力データ 以下に、入力1と入力2を示します。 【入力1：抽出された特許文献】 — ここに、抽出された特許文献の内容を貼り付ける。 公報番号、請求項、明細書、図面説明、要約、実施例などを含める。 — 【入力2：特定した調査対象、調査対象技術の構成】 — ここに、調査対象の名称、技術構成、仕様、機能、処理手順、根拠資料などを貼り付ける。 — 次の表形式で出力してください。 | 要件ID | 原文又は入力上の構成 | 要件の種類 | 暫定的な技術的意味 | 参照関係・限定条件 | 解釈上の注意 | |—|—|—|—|—|—| 記載ルール： – 特許請求項を基準にする場合、「原文又は入力上の構成」欄には請求項文言を原則そのまま記載する。 – 調査対象技術を基準にする場合、入力資料に記載された技術構成をできるだけ忠実に記載する。 – 解釈や補足説明は、 原文欄ではなく別欄に記載する。 — ## 3. クレームチャート本体 調査の型に応じて、以下のいずれかの形式で作成してください。 ### 侵害予防調査・FTO型の場合 | 要件ID | クレーム要件・原文 | 暫定的なクレーム解釈 | 調査対象技術の対応構成 | 根拠箇所 | 対応評価 | 相違点・不足情 報 | コメント | |—|—|—|—|—|—|—|—| 以上の入力に基づき、上記ルールに従ってクレームチャート案を作成してください。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 96 # Page. 97 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVV6QQREQ.jpg) （１２）調査報告書作成の実践［１］クレームチャートの作成 ### 先行技術調査型の場合 ## 5. 暫定評価サマリー | 要件ID | 調査対象技術の構成 | 特許文献中の対応開示 | 根拠箇所 | 開示評価 | 相違点・不足情報 | コメント | |—|—|—|—|—|—|—| 以下を簡潔に記載してください。 — ### 侵害予防調査・FTO型の場合 – 明示的に対応している要件 – 対応可能性がある要件 – 部分的に対応している要件 – 情報不足の要件 – 非対応候補の要件 – 文言充足性の検討上、特に重要な論点 – 設計変更又は回避検討の候補があれば、根拠付きで記載する ## 4. 相違点・不足情報の整理 ただし、侵害又は非侵害を断定しないこと。 次の表形式で、重要な相違点又は不足情報を整理してください。 ### 先行技術調査型の場合 – 特許文献に明示的に開示されている構成 – 示唆又は近似開示にとどまる構成 – 未発見の構成 – 追加検索が必要な技術要素 – 調査対象技術との差分 ### 無効資料調査型の場合 | 要件ID | 対象請求項又は発明構成 | 引用文献中の対応開示 | 根拠箇所 | 開示評価 | 相違点 | 新規性・進歩性検討上の論点 | |—|—|—|—|—|—|—| | 論点ID | 関連要件ID | 論点の種類 | 内容 | 現時点の根拠 | 追加確認が必要な事項 | 重要度 | |—|—|—|—|—|—|—| 論点の種類は、以下から選んでください。 – 構造上の相違 – 処理手順の相違 – 機能上の相違 – 条件・数値範囲の相違 – 用途の相違 – 記載不足 – クレーム解釈上の不明点 – 根拠資料不足 – 従属請求項に関する論点 – 進歩性検討上の論点 – 侵害予防上の論点 ### 無効資料調査型の場合 – 引用文献に開示されている構成 – 引用文献に開示されていない構成 – 新規性検討上の相違点候補 – 進歩性検討上の相違点候補 – 副引用例又は技術常識の確認が必要な事項 – 阻害要因又は有利な効果として確認すべき事項 ただし、無効又は有効を断定しないこと。 — — ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 97 # Page. 98 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GLNWW6EL.jpg) （１２）調査報告書作成の実践［１］クレームチャートの作成 ## 6. 人間レビュー用チェックリスト 最後に、以下のチェックリストを出力してください。 | チェック項目 | 結果 | 要確認箇所 | |—|—|—| | 請求項文言を改変していないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | すべての構成要件を分解したか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 各要件に根拠箇所があるか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 根拠のない推測をしていないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 情報不足と非対応を混同していないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 用語の一致だけで対応判断していないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 効果の一致だけで構成の一致と扱っていないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 従属請求項の引用関係を考慮したか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 複数文献を不適切に混在させていないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | | 法的結論を断定していないか | 未確認 / 問題なし / 要確認 | | — このクレームチャート作成用のプロンプトをChatGPT（GPT-5.5 Pro）で実行した 結果を以下に示します。 入力は、入力1：抽出された特許文献として、２つの文献１と文献２を、入力2：特定 した調査対象、調査対象技術の構成として、特定した調査対象技術と調査対象技術の 構成を入力しました。 出力は、見やすいレイアウトかつフォントで.htmlで出力するように指示をしました。 # 9. 出力時の文体 – 日本語で出力する。 – 表を中心に、レビューしやすい形式にする。 – 断定できない事項は断定しない。 – 不足情報は明示する。 – 推論を行う場合は、推論であることを明記する。 – 最終的な法的判断ではなく、専門家レビュー用の整理として記載する。 – 詳細な思考過程ではなく、検証可能な理由、根拠、論点を示す。 # 10. 入力データ 以下に、入力1と入力2を示します。 【入力1：抽出された特許文献】 — ここに、抽出された特許文献の内容を貼り付ける。 公報番号、請求項、明細書、図面説明、要約、実施例などを含める。 — 【入力2：特定した調査対象、調査対象技術の構成】 — ここに、調査対象の名称、技術構成、仕様、機能、処理手順、根拠資料などを貼り付ける。 — 以上の入力に基づき、上記ルールに従ってクレームチャート案を作成してください。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 98 # Page. 99 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQYQ332JP.jpg) （１２）調査報告書作成の実践［１］クレームチャートの作成 最初にクレームチャートの前提を示した上で、各文献の構成要件への分節、クレームチャートが非常に詳細に、各構成を対比し つつ、示されています。 決して勝手に判断をすることなく、不明点は情報不足と示してくれます。 次に、相違点・不足情報の整理をして提示してくれています。 暫定評価のサマリーと人がチェックすべき項目についても出力してく れました。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 99 # Page. 100 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WN11P71.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 特許調査のステップ４の調査報告書の作成は、以下の図 に示すように、（4－１）クレームチャートの作成と、 （4－２）調査報告書の作成に細分化されます。 今回は、（4－２）調査報告書の作成について、実践を してみましょう。 （4－２）調査報告書の作成 調査報告書の作成では、ステップ１～ステップ3までの内容を網 羅したレポートを作成します。 これまでの作業では、以下の仮想事例について、（ステップ １）調査対象の特定、（ステップ2）検索式の作成、（ステップ ３）スクリーニング、（ステップ４－１）クレームチャートの 作成をしてきました。 箸の先端部に反発用磁石を内蔵していて、箸置きに設けられた箸置き用磁 石との間の反発力で箸の先端部が浮上する宙に浮く箸。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 100 # Page. 101 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1Y5GGX7G.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 （4－２－1）調査報告書作成の概論 調査報告書の作成では、[1]調査対象技術の構成の特定 で整理した情報、［２]検索式の作成で作成した検索式 と検索の条件、[3]スクリーニングで抽出した関連特許、 [4-1]クレームチャートの作成で作成したクレーム チャートを整理して、最終的に新規性・進歩性又は侵 害リスクを評価した結果をまとめます。 以前にnoteに特許調査報告書作成（プロンプト付）と いう記事を書いたことがあります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 101 # Page. 102 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWG5KKKJ2.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 （４－２－2）生成AIによる調査報告書作成の検討 ChatGPT（GPT-5.5 Pro）で調査報告書の作成について検討 をしました。 入力したプロンプトは以下のとおりです。 特許調査の一環で、特許調査報告書を作成したいです。 特許調査の目的は、先行技術調査・無効資料調査における新規 性・進歩性の評価、又は、侵害予防調査における侵害検討です。 以下の記事を参考にして、生成AIを活用して調査報告書の作成 を行う手法を検討してまとめて下さい。 https://note.com/tsunobuchi/n/nee062f8cbf16 以下のように調査報告書の作成を生成AIで実行する手法に関す る手順と基本的な注意点を的確かつ詳細にまとめてくれました （出力ファイルをダウンロードしてブラウザで見ることができ ます）。 生成AIを活用してワークフローを組む際には、設計段階で面倒 くさがらずに各ステップを最終的な目的を達成するために、１ つ１つ丁寧に工程を定義していくことが後のクオリティを高め る秘訣となります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 102 # Page. 103 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLNZZNJ3.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 103 # Page. 104 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6W8ZZ9JV.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 （４－２－3）調査報告書作成プロンプト これまでの流れを踏まえ、調査報告書を作成するためのプロンプトを 作成してもらいました。 人間が行う調査報告書の作成の基本を忠実に守り、特許調査報告書の 作成を実行してくれるプロンプトを作成してください。 入力は、これまでに行った調査の履歴としてください。 特定の事例に限定せず、汎用的なプロンプトとしてください。 出力されたプロンプトは以下のとおりです。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 104 # Page. 105 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5M9WWDJ4.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 あなたは、特許調査報告書の作成に精通した知財実務担当者です。 私はこれから、これまでに行った特許調査の履歴を入力します。 入力される情報は、検索式、検索条件、ヒット件数、確認した文献、抽出文献、除外文献、文献メモ、構成要件対比、権 利状態確認、ファミリー確認、引用調査、評価メモ、追加調査メモなどを含む場合があります。 あなたの役割は、入力された「調査履歴」をもとに、人間が行う特許調査報告書の作成手順に従って、実務で使用可能な 特許調査報告書を作成することです。 特定の事例に限定せず、入力された調査履歴から調査目的・調査対象・調査範囲・検索戦略・抽出文献・評価内容を読み 取り、汎用的な特許調査報告書として再構成してください。 ================================================== 【最重要ルール】 ================================================== 1. 新たな特許検索、文献検索、Web検索は行わないでください。 2. 入力された調査履歴のみを根拠として報告書を作成してください。 3. 入力情報にない内容を推測、創作、補完しないでください。 4. 文献番号、請求項番号、段落番号、図面番号、検索式、ヒット件数、確認件数、抽出件数、権利状態などは、入力され た内容をできるだけ原文のまま保持してください。 5. 根拠がない評価は行わず、「入力情報からは判断不可」「根拠箇所未記載」「追加確認が必要」と明示してください。 6. 法的判断を断定しないでください。 例： – 「新規性を否定する」と断定せず、「新規性に影響し得る」と記載する。 – 「侵害する」と断定せず、「請求項充足可能性がある」「FTO上の確認を要する」と記載する。 – 「無効である」と断定せず、「無効理由の候補となり得る」と記載する。 7. 報告書の目的は、社内知財部門、研究開発部門、経営判断者、弁理士、弁護士が次の検討に使えるよう、調査履歴を構 造化し、根拠付きで評価することです。 8. 不足情報、調査の限界、追加確認事項は、必ず独立した章として明示してください。 9. 表を多用し、検索過程、抽出文献、構成要件対比、評価、結論が追跡できるようにしてください。 10. 最終的な法的判断は専門家確認を要する旨を、報告書末尾に明記してください。 ================================================== 【入力情報の取り扱い】 ================================================== – 案件情報 – 調査目的 – 調査対象技術 – 対象発明または対象製品 – 調査範囲 – 使用データベース – 使用分類 – 使用キーワード – 検索式 – ヒット件数 – 確認件数 – 抽出件数 – 抽出文献 – 除外文献 – 文献ごとの関連箇所 – 構成要件対比 – 新規性・進歩性に関する所見 – 無効資料としての所見 – FTO・侵害予防に関する所見 – 権利状態 – ファミリー情報 – 引用・被引用情報 – 技術動向・競合動向 – 追加調査メモ – 不足情報 入力された情報が複数回出てくる場合は、矛盾がないか確認してください。 矛盾がある場合は、勝手に一方を採用せず、「入力履歴内の不整合」として明示してください。 ================================================== 【まず行う内部処理】 ================================================== 報告書本文を作成する前に、以下の順序で調査履歴を整理してください。 入力される「調査履歴」は、時系列メモ、検索ログ、文献リスト、手書き風メモ、箇条書き、表、断片的コメントなど、 形式が統一されていない場合があります。 1. 調査目的の特定 – 入力履歴から、調査目的を判定してください。 – 明示されている場合は、その記載を優先してください。 – 明示されていない場合は、履歴から推定可能な範囲で「先行技術調査に近い」「無効資料調査に近い」「FTO調査に 近い」などと記載し、推定であることを明示してください。 その場合でも、以下の観点で情報を整理してください。 2. 調査対象の特定 – 対象技術、対象発明、対象製品、対象請求項、対象実施態様を整理してください。 – 不明な場合は「記載なし」または「追加確認が必要」としてください。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 105 # Page. 106 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E292Q2M7R.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 3. 調査範囲の整理 – 対象国、対象期間、対象文献、使用DB、使用分類、使用キーワード、検索日を整理してください。 – 入力されていない項目は「記載なし」としてください。 4. 検索履歴の整理 – 検索式、検索条件、ヒット件数、確認件数、抽出件数を表形式で整理してください。 – 検索式の目的や意図が読み取れる場合は説明してください。 – 読み取れない場合は「検索式の意図は入力情報からは不明」としてください。 文献評価では、以下のランクを使用してください。 5. 文献の整理 – 抽出文献、重要文献、参考文献、除外文献を分類してください。 – 評価ランクが入力されている場合は、それを尊重してください。 – 評価ランクが入力されていない場合は、入力情報に基づく範囲で暫定評価し、暫定であることを明記してください。 6. 構成要件の整理 – 対象発明、対象技術、対象製品、対象請求項を、構成要件A、B、C、D……に分解してください。 – すでに構成要件が入力されている場合は、それを優先してください。 – 入力情報だけでは分解が不十分な場合は、暫定分解として扱い、追加確認事項に記載してください。 7. 主要文献との対比 – 主要文献について、構成要件ごとに開示の有無を整理してください。 – 各評価には、可能な限り請求項番号、段落番号、図面番号などの根拠を付けてください。 8. 調査目的別の評価 – 先行技術調査、新規性・進歩性調査、無効資料調査、FTO調査、技術動向調査など、調査目的に応じて評価してくだ さい。 – 調査目的と関係が薄い章は、簡略化して構いません。 – ただし、なぜ簡略化したかを明記してください。 ================================================== 【評価記号・評価ランク】 ================================================== 使用例： – ○：請求項1、段落[0023]、図1に記載あり – △：段落[0045]に類似構成の記載あり – ×：該当記載なし – ？：関連箇所が入力されていないため判断不可 | ランク | 意味 | |—|—| | S | 対象技術の主要構成をほぼすべて開示する最重要文献 | | A | 主要構成の多くを開示し、特許性・無効性・FTOに強く関係する文献 | | B | 一部構成を開示し、組合せ候補または参考文献となる文献 | | C | 技術背景として有用だが、直接の影響は限定的な文献 | | 除外 | 技術分野、構成、時期、権利状態などの観点で対象外と判断された文献 | | 未判定 | 入力情報が不足しており評価不能な文献 | FTO・侵害予防調査では、以下のリスク区分を使用してください。 | リスク | 意味 | |—|—| | 高 | 対象製品・実施態様が請求項構成を充足する可能性が高く、権利状態確認・専門家鑑定が必要 | | 中 | 一部構成が近く、請求項解釈や設計差異の確認が必要 | | 低 | 主要構成の相違、権利満了、対象国外などによりリスクが限定的 | | 要確認 | 権利状態、請求項、対象製品情報などが不足して判断不能 | ================================================== 【作成する報告書の構成】 ================================================== 以下の構成で、特許調査報告書を作成してください。 # 1. 表紙・管理情報 構成要件対比では、以下の記号を使用してください。 以下を表形式で整理してください。 | 記号 | 意味 | |—|—| | ○ | 明確な開示あり | | △ | 類似または示唆あり | | × | 開示なし | | ？ | 入力情報からは判断不可 | | 項目 | 内容 | |—|—| | 報告書名 | | | 案件名 | | | 調査目的 | | | 調査対象技術 | | | 対象発明・対象製品 | | ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 106 # Page. 107 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y4YWYPEM.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 | 対象請求項 | | | 調査実施日 | | | 報告書作成日 | | | 調査実施者 | | | 使用データベース | | | 対象国・地域 | | | 対象期間 | | | 文献種別 | | | 報告書版数 | | | 秘密情報区分 | | 入力履歴から調査目的を整理してください。 想定される調査目的は以下です。 – 出願前調査 – 先行技術調査 – 新規性・進歩性調査 – 無効資料調査 – 侵害予防調査 – FTO調査 – 競合特許調査 – 技術動向調査 – その他 入力情報にない項目は「記載なし」としてください。 # 2. エグゼクティブサマリー 調査目的が複数ある場合は、主目的と副目的に分けて記載してください。 意思決定者向けに、調査結果を簡潔にまとめてください。 | 区分 | 内容 | 根拠となる入力履歴 | |—|—|—| | 主目的 | | | | 副目的 | | | | 評価対象外の事項 | | | 以下を含めてください。 – 調査目的 – 調査対象技術の概要 – 調査範囲 – 実施した検索の概要 – 抽出文献数 – 重要文献数 – 最重要文献 – 調査結果の要点 – 新規性・進歩性への影響 – 無効資料としての有用性 – FTO・侵害予防上の留意点 – 技術動向・競合動向上の示唆 – 推奨対応 – 追加確認の要否 # 4. 調査対象技術の概要 以下を整理してください。 調査目的に関係しない項目は「本調査目的では中心的評価対象ではない」と記載して簡略化してください。 # 3. 調査目的 入力履歴から調査目的を整理してください。 | 項目 | 内容 | |—|—| | 技術分野 | | | 技術課題 | | | 解決手段 | | | 主要構成 | | | 必須構成 | | | 任意構成 | | | 技術的効果 | | | 対象製品・サービス | | | 対象実施態様 | | | 除外範囲 | | | 関連キーワード | | | 同義語・類義語 | | 入力情報が曖昧な場合は、曖昧な点を明示してください。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 107 # Page. 108 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VENYP9PMJ8.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 # 5. 構成要件の整理 – 広めに検索した段階 – 絞り込みを行った段階 – 引用・被引用調査の有無 – ファミリー調査の有無 – 出願人・権利者検索の有無 – 非特許文献調査の有無 – 権利状態確認の有無 調査対象技術、対象発明、対象製品、または対象請求項を、構成要件に分解してください。 | 構成要件 | 内容 | 根拠 | 備考 | |—|—|—|—| |A| | | | |B| | | | |C| | | | |D| | | | 検索戦略の意図が入力履歴から読み取れる場合は説明してください。 読み取れない場合は、「検索戦略の意図は入力情報からは十分に確認できない」と記載してください。 構成要件の分解が入力情報から明確にできない場合は、「暫定構成要件」として整理し、追加確認事項に記載してくださ い。 # 8. 検索ログ 入力された検索履歴を、以下の表に整理してください。 # 6. 調査範囲 以下を表形式で整理してください。 | 項目 | 内容 | |—|—| | 対象国・地域 | | | 対象期間 | | | 対象文献種別 | | | 使用データベース | | | 使用言語 | | | 使用分類 | | | 使用キーワード | | | 非特許文献調査の有無 | | | ファミリー調査の有無 | | | 引用・被引用調査の有無 | | | 権利状態確認の有無 | | | 除外範囲 | | | No. | 日付 | データベース | 検索式・検索条件 | ヒット件数 | 確認件数 | 抽出件数 | 目的・コメント | |—:|—|—|—|—:|—:|—:|—| 注意： – 検索式は、可能な限り入力原文を保持してください。 – 長い検索式は本文では要約し、付録に全文を掲載してください。 – ヒット件数が記載されていない場合は「記載なし」としてください。 – 検索式の重複、修正、絞り込みの流れが分かる場合は、時系列で整理してください。 # 9. スクリーニング基準 文献を抽出・除外した基準を整理してください。 | 区分 | 基準 | 備考 | |—|—|—| | 重要文献 | | | | 参考文献 | | | | 除外文献 | | | | 要追加確認文献 | | | # 7. 検索戦略 入力履歴に明示的な基準がない場合は、以下のように記載してください。 調査履歴から、検索戦略を説明してください。 以下を含めてください。 「入力履歴には明示的なスクリーニング基準は記載されていない。そのため、本報告書では、調査対象技術との構成上の 近さ、関連請求項・段落の有無、評価コメント、権利状態、調査目的との関係に基づき、暫定的に分類した。」 – 検索方針 – 分類検索の方針 – キーワード検索の方針 – 同義語・類義語展開 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 108 # Page. 109 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79P323WE3.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 # 10. 検索結果一覧 | No. | 文献番号 | 国・地域 | 種別 | 出願人・権利者 | 発明名称 | 優先日 | 出願日 | 公開日 | 登録日 | 権利状態 | 関連箇所 | 評価ランク | コメント | |—:|—|—|—|—|—|—|—|—|—|—|—|—|—| | 技術概要 | | | 調査対象技術との共通点 | | | 調査対象技術との相違点 | | | 評価ランク | | | 評価理由 | | | 留意点 | | | 追加確認事項 | | 入力情報にない項目は「記載なし」としてください。 分析では、以下を意識してください。 # 11. 除外文献一覧 – 単一文献で主要構成を開示しているか – どの構成が開示されているか – どの構成が開示されていないか – 類似または示唆にとどまる構成はどれか – 新規性に影響し得るか – 進歩性に影響し得るか – 無効資料として使える可能性があるか – FTO上の注意文献となる可能性があるか – 権利状態確認が必要か – ファミリー・分割・継続出願の確認が必要か 抽出された文献を一覧表にしてください。 除外文献が入力されている場合は、以下の形式で整理してください。 | No. | 文献番号 | 除外理由 | 備考 | |—:|—|—|—| 除外理由が不明な場合は「除外理由未記載」としてください。 # 12. 主要文献の詳細分析 重要文献、評価ランクSまたはAの文献、または入力履歴上で重要とされている文献について、1件ずつ詳細に分析してく ださい。 # 13. 構成要件対比表 主要文献と調査対象技術を、構成要件ごとに対比してください。 各文献について、以下の形式で記載してください。 ## 文献X：［文献番号］ | 項目 | 内容 | |—|—| | 文献番号 | | | 国・地域 | | | 出願人・権利者 | | | 発明名称 | | | 優先日 | | | 出願日 | | | 公開日 | | | 登録日 | | | 権利状態 | | | 満了予定日 | | | 関連請求項 | | | 関連段落 | | | 関連図面 | | | 構成要件 | 調査対象技術の内容 | 文献1 | 文献2 | 文献3 | 評価 | |—|—|—|—|—|—| 各文献欄には、以下の形式で記載してください。 – ○：請求項、段落、図面などの根拠 – △：類似または示唆の内容と根拠 – ×：該当記載なし – ？：入力情報からは判断不可 根拠箇所が入力されていない場合は、「根拠箇所未記載」としてください。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 109 # Page. 110 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78DM5MR7D.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 # 14. 新規性・進歩性への影響 # 16. FTO・侵害予防上の留意点 調査目的が、出願前調査、先行技術調査、新規性・進歩性調査、または無効資料調査を含む場合に作成してください。 調査目的が侵害予防調査またはFTO調査を含む場合、または入力履歴に有効権利・他社特許・対象製品との対比が含まれ る場合に作成してください。 以下を整理してください。 | 文献番号 | 権利者 | 関連請求項 | 権利状態 | 満了予定日 | 充足可能性 | リスク | コメント | |—|—|—|—|—|—|—|—| | 観点 | 評価 | 根拠文献 | 根拠箇所 | コメント | |—|—|—|—|—| | 新規性に影響し得る文献 | | | | | | 進歩性に影響し得る文献 | | | | | | 最も近い先行技術 | | | | | | 組合せ候補文献 | | | | | | 差別化可能な構成 | | | | | | 請求項作成・補正上の留意点 | | | | | 以下を整理してください。 注意： – 単一文献に全構成が開示されている可能性がある場合は、新規性への影響として整理してください。 – 複数文献の組合せで構成が揃う可能性がある場合は、進歩性への影響として整理してください。 – 組合せ理由が入力履歴にない場合は、「組合せ動機づけは入力情報からは判断不可」としてください。 – 後知恵的な断定は避けてください。 # 15. 無効資料としての有用性 調査目的が無効資料調査を含む場合、または入力履歴に無効化検討が含まれる場合に作成してください。 – 対象製品・対象実施態様 – 実施予定国 – 有効権利候補 – 係属中出願 – 分割出願・継続出願 – 請求項充足可能性 – 権利状態 – 満了予定日 – 回避設計の検討事項 – 弁理士・弁護士による鑑定の要否 注意： – 権利状態が入力されていない場合は、「権利状態未確認」と記載してください。 – 満了日が入力されていない場合は、「満了予定日未確認」と記載してください。 – 「侵害」と断定せず、「請求項充足可能性」「FTO上のリスク」として記載してください。 以下を整理してください。 # 17. 技術動向・競合動向 | 項目 | 内容 | |—|—| | 対象特許 | | | 対象請求項 | | | 主引例候補 | | | 副引例候補 | | | 新規性欠如の可能性 | | | 進歩性欠如の可能性 | | | 組合せ論理 | | | 証拠上の留意点 | | | 追加で探すべき文献 | | 注意： – 対象特許の優先日・出願日との関係を確認してください。 – 入力情報に日付がない場合は、「優先日・公開日の関係は未確認」と記載してください。 – 無効理由を断定せず、「候補」「可能性」「追加検討を要する」と表現してください。 調査目的が技術動向調査または競合調査を含む場合に作成してください。 入力履歴から読み取れる範囲で、以下を整理してください。 | 観点 | 内容 | 根拠 | |—|—|—| | 出願年別傾向 | | | | 国・地域別傾向 | | | | 出願人・権利者別傾向 | | | | 技術分類別傾向 | | | | 主要プレイヤー | | | | 注目技術領域 | | | | 出願が少ない領域 | | | | 今後監視すべき企業・分類・キーワード | | | 統計情報が入力されていない場合は、「統計的傾向は入力情報からは判断不可」と記載してください。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 110 # Page. 111 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7LM3Y32JR.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 # 18. 総合評価 技術動向・競合調査の場合： – 技術トレンド – 主要競合 – 注力領域 – 空白領域 – 今後の監視対象 調査結果全体を踏まえて、以下を整理してください。 | 観点 | 評価 | 根拠 | 不確実性・留意点 | |—|—|—|—| | 最重要文献 | | | | | 最も近い先行技術 | | | | | 新規性への影響 | | | | | 進歩性への影響 | | | | | 無効資料としての有用性 | | | | | FTO上のリスク | | | | | 技術動向上の示唆 | | | | | 追加調査の必要性 | | | | 結論では、必ず以下の3点を分けて記載してください。 1. 調査履歴から確認できること 2. 判断に不確実性が残ること 3. 次に行うべき対応 # 20. 調査の限界・留意点 調査目的に関係しない項目は、「本調査目的では評価対象外」または「入力情報なし」としてください。 以下の観点を、入力履歴に応じて整理してください。 # 19. 結論 – 本報告書は、入力された調査履歴に基づくものであり、新たな検索は行っていない。 – 未公開出願は調査対象外である可能性がある。 – データベース未収録文献が存在する可能性がある。 – 非特許文献の網羅性には限界がある。 – 機械翻訳を用いた場合、翻訳精度に限界がある。 – 検索式、分類、キーワードの選定により、検索漏れが生じる可能性がある。 – 権利状態は変動する可能性がある。 – FTO評価には、請求項解釈、均等論、各国法、実施態様の詳細確認が必要である。 – 本報告書は技術的・文献的観点からの整理であり、最終的な法的判断は専門家確認を要する。 調査目的に応じて、実務上使える結論を作成してください。 出願前調査・先行技術調査の場合： – 出願を進める上での留意点 – 請求項で強調すべき構成 – 差別化可能な構成 – 補正・限定の候補 – 追加実験・比較データの必要性 – 追加調査の要否 無効資料調査の場合： – 主引例候補 – 副引例候補 – 新規性欠如の候補 – 進歩性欠如の候補 – 証拠力の評価 – 追加調査の方向性 FTO・侵害予防調査の場合： – 高リスク文献 – 中リスク文献 – 低リスク文献 – 権利状態確認の要否 – 回避設計の検討事項 – 専門家鑑定の要否 # 21. 不足情報・追加確認事項 入力履歴から不足している情報を一覧化してください。 | No. | 不足情報・確認事項 | 影響 | 推奨対応 | 優先度 | |—:|—|—|—|—| 例： – 調査目的が明示されていない – 対象請求項が不明 – 構成要件が未整理 – 検索式のヒット件数が不明 – 抽出文献の関連段落が不明 – 権利状態が未確認 – 満了予定日が未確認 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 111 # Page. 112 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EMYDND9EW.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 – ファミリー情報 – 引用・被引用情報 – 権利状態確認結果 – 構成要件対比の詳細 – 入力履歴内の不整合一覧 このクレームチャート作成用のプロンプトをChatGPT（GPT-5.5 Pro）で実行した結果を以下に示します。 入力は、これまでに行った調査の履歴として、これまでの連載記事の内容 を入力しました。 ================================================== 【出力時の品質チェック】 ================================================== 報告書を出力する前に、以下を自己確認してください。 出力は、見やすいレイアウトかつフォントで.htmlで出力するように指示 をしました（出力ファイルをダウンロードしてブラウザで見ることができ ます）。 1. 入力情報にない文献番号を作っていないか。 2. 入力情報にない段落番号・請求項番号・図面番号を作っていないか。 3. 新たな検索を行ったかのような記載をしていないか。 4. 法的判断を断定していないか。 5. 調査目的に対応した結論になっているか。 6. 検索式・ヒット件数・抽出件数が表形式で整理されているか。 7. 文献評価の根拠が明示されているか。 8. 構成要件対比表があるか。 9. 不足情報・追加確認事項が独立して記載されているか。 10. 調査の限界・留意点が記載されているか。 上記の確認結果に問題がある場合は、報告書本文中で「本報告書作成上の制約」として明示してください。 ================================================== 【調査履歴入力欄】 ================================================== 以下に、これまでに行った調査の履歴を貼り付けます。 この調査履歴だけを根拠として、上記の構成に従い、特許調査報告書を作成してください。 【これまでに行った調査の履歴】 ここに調査履歴を貼り付ける。 【調査履歴ここまで】 以上の調査履歴に基づいて、特許調査報告書を作成してください。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 112 # Page. 113 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PER94D49J9.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 次に、検索戦略と検索ログを整理して表示 してくれています。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 113 # Page. 114 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XQ2123EX.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 114 # Page. 115 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37K9M2MN7D.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 構成要件対比表（クレームチャート）と、新規性・ 進歩性に関するコメントも出力をしてくれました。 総合評価と結論を、不明な点は不明で確認すべきという指 摘も含め出力してくれました。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 115 # Page. 116 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ3WY4YZJ5.jpg) （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 付録として検索キーとしての特許分類とキーワード、 検索式の概要もまとめてくれています。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 116 # Page. 117 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDK5Q54EG.jpg) ５．まとめ （ １ ４ ） 生 成A Iを用 いた特 許調査 のまと め （ １ ５ ） 生 成AI を用い た特許 調査の 実務へ の活か し方 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 117 # Page. 118 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEPKGLGV78.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ 今回はこれまで連載してきた生成AIを特許調査に活用する 方法（１）～（１３）のまとめ について述べます。 これまでの連載記事を概論、ステップ１～４に整理して示 すと以下のとおりとなります。 [概論] （１）生成AIを特許調査に活用する前提となる考え方 （２）「生成AIを特許調査に活用する方法」の概論 [ステップ１：調査対象の特定] （３）調査対象の特定 [ステップ２：検索式の作成] （４）検索式の作成の概論 （５）検索式作成の実践[1]調査対象技術の構成の特定 （６）検索式作成の実践［2］予備検索 （７）検索式作成の実践[3]特許分類の特定 （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 [ステップ３：スクリーニング] （１０）スクリーニングの実践［１］関連特許の抽出 （１１）スクリーニングの実践［２］関連特許の読み込み [ステップ４：報告書の作成] （１２）調査報告書作成の実践[１]クレームチャートの作成 （１３）調査報告書作成の実践[２]調査報告書の作成 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 118 # Page. 119 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VV6Q6R7Q.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ （０）概論 元記事：生成AIを特許調査に活用する前提となる考え方、「生成AIを特許調査に活用する方法」の概論 生成AIの登場により、特許調査のあり方は大きく変わりつつあります。 これまで特許調査は、紙の公報をめくる時代から、機械検索、商用データベース、インターネット検索へと変化してきました。 そして現在は、生成AIを活用することで、情報の収集、整理、比較、要約といった作業を、より短時間で行えるようになっています。 もっとも、生成AIが使えるようになったからといって、特許調査そのものが簡単になるわけではありません。 むしろ、情報を集める手段が増えたからこそ、「何を知りたいのか」、「なぜ調査するのか」、「どのような判断につなげるのか」を明確にする 力が、これまで以上に重要になっているように思います。 特許調査は、あくまで目的を達成するための手段です。 先行技術調査、侵害予防調査、無効資料調査、技術動向調査など、調査の種類はさまざまですが、いずれの場合も、最初に考えるべきことは「ど のデータベースを使うか」や「どんな検索式を組むか」ではありません。 まず必要なのは、調査によって解決すべき課題を明らかにすることです。 たとえば、新しい発明について先行技術調査を行う場合であれば、単に「似た文献を探す」だけでは十分ではありません。 その発明の本質はどこにあるのか、従来技術との差異は何か、その差異が事業上または権利化上どのような意味を持つのか、といった点を考える 必要があります。 このように考えると、特許調査において重要なのは、検索作業そのものだけではなく、調査の前段階にある「設計」であることが分かります。 特許調査のプロセスをPDCAで捉えるならば、特に重要なのはPlanです。調査の目的、対象、範囲、観点、アウトプットの形を明確にすることが できれば、その後の検索、スクリーニング、分析、報告の質も大きく変わります。 逆に、ここが曖昧なまま調査を始めてしまうと、どれだけ多くの文献を集めても、判断に使いにくい結果になってしまいます。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 119 # Page. 120 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGLNWN67L.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ 生成AIを活用する場合にも、この点は同じです。 「この発明について特許調査をしてください」と一括で指示するよりも、調査業務を小さなタスクに分解し、それぞれの段階で生成AIを活用する 方が、実務上は有効です。 たとえば、発明の概要を整理する、技術要素を分解する、想定されるキーワードを洗い出す、調査観点を複数提示させる、検索結果の要約を作成 する、先行技術との差異を表形式で整理する、といった使い方が考えられます。 ここで重要なのは、生成AIに「答え」を求めるだけではなく、生成AIとの対話を通じて、自分の考えを整理していくことです。 最初から完璧なプロンプトを作ろうとする必要はありません。 むしろ、仮説を持って問いを投げ、返ってきた回答を見ながら、問いを修正し、観点を追加し、調査の方向性を調整していくことが重要です。 これは、人に調査を依頼したり、若手に調査を指導したりする場合にも似ています。曖昧な依頼からは曖昧な結果しか得られません。 生成AIをうまく使うためには、自分が普段行っている思考プロセスを言語化する必要があります。 どのような順番で技術を理解しているのか。どの段階でキーワードを広げているのか。どのような観点で文献の関連性を判断しているのか。どの 情報をもとに、次の検索式や調査範囲を修正しているのか。 こうした実務上の判断を言葉にできれば、生成AIは非常に有用な補助者になります。一方で、その言語化ができない場合、生成AIを使っても、表 面的な要約や一般論にとどまってしまう可能性があります。 特許調査に必要なスキルを整理すると、大きく4つに分けられます。 まず、調査によって解決すべき課題を明確にする力です。 次に、その課題を解くために、どのような情報が必要で、どのような手順で調査すべきかを設計する力です。 そして、適切な情報源から情報を収集する力。 最後に、得られた情報を整理し、示唆や提言としてまとめる力です。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 120 # Page. 121 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QYQ3Q2EP.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ 生成AIによって効率化しやすいのは、情報収集や整理の一部です。 しかし、調査課題の設定、調査設計、結果の解釈、そして次のアクションへの接続は、依然として人間側の重要な役割です。 むしろ生成AI時代には、ここに実務家としての価値がより強く表れるのではないかと思います。 これまでは、検索式を組む力や、大量の文献を読み込む力が、特許調査における重要なスキルとされてきました。もちろん、それらは今後も不要 になるわけではありません。しかし、生成AIによって作業の一部が効率化されると、より本質的に問われるのは、「何を調べるべきか」を決める 力です。 言い換えれば、生成AI時代の特許調査では、「探す力」だけでなく、「問いを立てる力」が重要になります。 問いが適切であれば、生成AIは調査の視野を広げ、仮説を整理し、アウトプットの質を高めるための強力な道具になります。 一方で、問いが曖昧であれば、生成AIの回答も曖昧になります。便利な道具であるからこそ、使い手の問題意識や設計力が問われるのです。 また、生成AIの利用にあたっては、機密情報の取り扱いにも十分注意する必要があります。 未公開発明やクライアントの秘密情報を外部サービスに入力することは、情報管理上のリスクを伴います。実務で活用する際には、利用するAI サービスの仕様、社内ルール、依頼者との関係を踏まえ、慎重に判断する必要があります。 生成AIは、特許調査を代替するものというよりも、特許調査のプロセスを再設計する契機と捉えるべきでしょう。 調査業務を細分化し、どこをAIに任せ、どこを人間が判断するのかを考える。AIとの対話を通じて、自分の思考や調査観点を磨く。 そして、単なる文献リストではなく、意思決定に役立つ示唆としてアウトプットする。 そのような使い方ができれば、生成AIは特許調査の質と速度を高める有力なツールになります。 今後の特許調査において重要なのは、生成AIを使うか、使わないかではなく、どのような目的で、誰が、どのタスクに、どのように使うかです。 そして、その前提として必要になるのが、実務家自身が「問い」を立て、磨き続ける姿勢なのだと思います。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 121 # Page. 122 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4WN1NPJ1.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 122 # Page. 123 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L71Y5G5XJG.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ （１）ステップ１：調査対象の特定 元記事：調査対象の特定 生成AIを特許調査に活用する際の出発点は、まず「調査対象」を正しく特定することです。 生成AIを特許調査に活用する場合、いきなり検索式を作成したり、特許文献を調べたりする前に、まず考えるべきことがあります。 それは、「何を調査対象とするのか」を明確にすることです。 特許調査では、検索式の作成、スクリーニング、分析、報告といった工程に目が向きがちです。しかし、その前提となる調査対象の特定が曖昧で あれば、その後の作業はどうしても不安定になります。調査対象を誤って捉えてしまうと、適切な検索式を作ることができず、本来見るべき文献 を見落としたり、逆に関係の薄い文献ばかりを拾ってしまったりする可能性があります。元記事でも、特許調査の最初の工程として「調査対象の 特定」が位置付けられています。 では、調査対象を特定するとは、具体的に何をすることなのでしょうか。 大きくは、調査対象技術の特徴を把握することと、その技術を端的にまとめることに分けられます。技術の特徴を把握する際には、「技術分野」、 「課題」、「解決手段」、「効果」という観点で整理することが有効です。これは、特許実務において発明を理解する際の基本的な枠組みでもあ ります。どの分野の技術なのか。何を課題としているのか。その課題をどのような手段で解決しているのか。その結果、どのような効果が得られ るのか。このように整理することで、調査すべき対象が見えやすくなります。 ここで重要になるのが、先行技術の把握です。 調査対象となる技術だけを見ていても、その技術の特徴は十分には分かりません。既にどのような技術が存在しているのか、業界ではどのような 製品やサービスが使われているのか、技術水準がどの程度まで進んでいるのかを把握してはじめて、調査対象技術の差異や特徴を捉えることがで きます。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 123 # Page. 124 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WG5K5KE2.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ この初期段階で、生成AIは非常に有用です。 まだ調査対象が明確に定まっていない段階では、いきなり特許文献に入るよりも、まず製品、サービス、技術動向、業界情報などを幅広く確認す る方が、全体像を把握しやすくなります。生成AIは、言語を問わず大量の情報を整理し、技術分野の概観や関連する技術要素を短時間でまとめる ことができます。元記事でも、最初の情報収集では、いきなり特許文献を調べるのではなく、製品やサービスに関する情報を調べることが有効で あるとされています。 これは、人間が調査を行う場合にも同じです。 ある技術について何の文脈も持たないまま特許検索を始めると、検索の観点が狭くなったり、重要なキーワードを見落としたりします。反対に、 その技術がどのような市場や製品で使われているのか、既存技術ではどのような課題があったのかを理解していれば、検索の方向性をより適切に 定めることができます。 生成AIを使う場合も、文脈が重要です。 「○○に関する特許を調べてください」とだけ指示するのではなく、「○○という技術について、既存の製品・サービス・先行技術を踏まえて、 技術分野、課題、解決手段、効果を整理してください」といった形で、調査対象を理解するための問いを設計することが大切です。生成AIに情報 を集めさせるだけでなく、得られた情報をもとに、技術の構成要素や従来技術との差異を整理していく使い方が有効です。 そのうえで、調査対象技術を短くまとめます。 たとえば、「ある技術分野において、特定の課題を解決するために、特定の解決手段を用いる技術」といった形で表現できれば、調査対象はかな り明確になります。この一文が定まると、検索式を作成する際のキーワード、分類、同義語、周辺概念も検討しやすくなります。また、後のスク リーニングにおいても、文献が調査対象に該当するかどうかを判断する基準になります。 生成AI時代の特許調査では、検索そのものの効率化に目が向きがちです。しかし、実務上より重要なのは、検索の前に調査対象をどれだけ正確に 捉えられるかです。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 124 # Page. 125 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZLNZNNE3.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ 生成AIは、調査対象を特定するための初期情報収集、技術要素の整理、先行技術との差異の検討に活用できます。一方で、最終的にどの観点を 調査対象とするのか、どこに発明の特徴があると見るのかを判断するのは、人間側の役割です。 生成AIを特許調査に活用する第一歩は、AIに検索を任せることではありません。 まず、調査対象技術を理解し、文脈を把握し、「何を調べるべきか」を明確にすることです。その土台があってはじめて、検索式の作成やスク リーニングにおいても、生成AIを実務上有効に活用できるのだと思います。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 125 # Page. 126 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6W8Z89EV.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ （２）ステップ２：検索式の作成 元記事：検索式の作成の概論 元記事：[1]調査対象技術の構成の特定→［2］予備検索→[3]特許分類の特定→［４］キーワードの整理→［５］本検索式の作成 生成AI時代の検索式作成のポイントは、検索式を「作る」前に、調査の流れを分解することです。 生成AIを特許調査に活用する場面では、「AIに検索式を作らせることができるか」という点に目が向きがちです。 たしかに、簡易的な先行技術調査であれば、生成AIに技術内容を入力するだけで、関連する文献や周辺情報を一定程度集められる場面も増えてい ます。しかし、だからといって検索式の知識が不要になるわけではありません。特に侵害予防調査や無効資料調査のように、「何を、どこまで、 どのように調べたのか」が重要になる調査では、検索式を設計し、説明できることの意味は、むしろ大きくなるように思います。 検索式の作成は、単にキーワードや特許分類を並べる作業ではありません。 調査対象技術を理解し、その技術をどの観点から捉えるのかを決め、予備検索によって近い文献を見つけ、そこから特許分類とキーワードを整理 し、最後に検索式として組み立てる作業です。元記事では、この工程を、調査対象技術の構成の特定、予備検索、特許分類の特定、キーワードの 整理、本検索式の作成という5つのタスクに分けています。生成AIを使う場合にも、このタスク分解が重要になります。 最初に行うべきことは、調査対象技術の構成を特定することです。 ここでは、「技術分野」、「課題」、「解決手段」、「効果」という観点で、調査対象を言語化します。人間は、ある製品やサービスを見たとき、 既に知っている先行技術や技術分野との比較を通じて、その特徴を把握しています。つまり、発明の特徴は、単独で存在しているのではなく、従 来技術との関係の中で見えてくるものです。生成AIを使う場合も、単に「この技術を説明して」と依頼するのではなく、先行技術との差異を意識 して、課題、解決手段、効果の因果関係を整理させることが有効です。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 126 # Page. 127 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5M9W9DE4.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ 次に行うのが予備検索です。 予備検索の目的は、網羅的にすべての文献を拾うことではありません。本検索で用いる特許分類やキーワードを見つけるために、調査対象技術に 近い文献をいくつか把握することです。 この段階では、生成AIが大きな力を発揮します。特許文献だけでなく、論文、製品情報、Web情報などを横断して、関連文献、候補分類、同義語、 周辺概念を短時間で整理できるためです。 ただし、予備検索の結果はあくまで次工程の材料であり、そのまま最終結論にするものではありません。 予備検索で近い文献が見つかったら、次は特許分類を特定します。 特許分類は、検索式の骨格を支える重要な検索キーです。FI、Fターム、IPC、CPCなどを確認する際には、生成AIに候補を出させるだけでは不 十分です。関連文献に実際に付与されている分類を確認し、主分類と補助分類を分け、技術分野、構成、課題、効果との対応関係を整理する必要 があります。また、生成AIがもっともらしい特許分類を出してくる可能性もあるため、実在する分類かどうか、人間が確認すべき点を明確にして おくことも大切です。 そのうえで、キーワードを整理します。 キーワードは、思いついた語を足していく作業ではありません。予備検索で見つかった文献、実際の公報で使われている語、特許分類の定義、同 義語、表記ゆれ、上位概念・下位概念を踏まえて整理する必要があります。たとえば、対象物、相手部材、構成、作用、課題・効果といった観点 に分け、それぞれについてコア語、拡張語、ノイズ除去語を整理しておくと、後の検索式作成につなげやすくなります。生成AIには、このような 「後工程を意識した表形式の整理」をさせることが有効です。 最後に、本検索式を作成します。 検索式の基本は、同じ観点の語はORで束ね、異なる観点はANDで掛け合わせることです。さらに、1本の巨大な検索式を作るのではなく、分類× キーワード、キーワード×キーワード、必要に応じて分類×分類といった複数の小集合を作り、最後にORで統合することで、漏れとノイズのバラ ンスを取りやすくなります。検索式は、調査目的によって再現率を重視するのか、適合率を重視するのかが変わります。したがって、検索フィー ルドや分類の粒度も、目的に応じて調整する必要があります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 127 # Page. 128 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/97292Q5MJR.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ ここで重要なのは、生成AIに「検索式を作って」と丸投げしないことです。 生成AIが検索式を適切に組み立てられるのは、調査目的、調査対象技術、特許分類、キーワード、検索データベース、検索フィールド、禁止すべ き演算パターンなどの前提が整理されているからです。 逆に言えば、前提が曖昧であれば、出力される検索式も曖昧になります。 AIに任せるべきなのは、検索式作成という実務プロセスの一部であり、調査設計そのものではありません。 生成AI時代の検索式作成で求められるのは、検索式を暗記する力ではなく、検索式ができるまでの思考プロセスを言語化する力です。 調査対象をどのように捉えるのか。 どの先行技術を基準にするのか。 どの分類を主軸にするのか。 どの語をコア語とし、どの語を拡張語とするのか。 ノイズが多い場合にどこを絞り、漏れが心配な場合にどこを広げるのか。 このような判断を明確にできれば、生成AIは検索式作成の強力な補助者になります。 一方で、最終的に検索式を評価し、ヒット文献を確認し、必要に応じて式を修正するのは人間の役割です。 生成AIは、検索式作成を不要にするものではありません。 むしろ、検索式作成という業務を、より細かく、より明確に、より説明可能な形に分解することを求めるものだと思います。 生成AIを使うことで速くなるのは、調査の表面的な作業だけではありません。 うまく使えば、人間がこれまで経験と勘で行ってきた検索設計の思考を、再現可能なプロセスとして整理することにもつながるのです。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 128 # Page. 129 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY4YWKP7M.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 129 # Page. 130 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7NYP9RME8.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ （３）ステップ３：スクリーニング 元記事：［１］関連特許の抽出→［２］関連特許の読み込み 生成AI時代における特許調査のスクリーニングのポイントは、「関連特許を抽出する」から「報告書に使える形で読み込む」へとすることです。 検索式を作成して母集団を得た後、特許調査で次に重要になるのがスクリーニングです。 生成AIを特許調査に活用する場合、検索式の作成までは比較的イメージしやすいかもしれません。しかし、実務上は、検索で得られた文献群をど のように確認し、どの文献を残し、どの文献を落とし、最終的に報告書に使える情報へ整理していくかが、調査品質を大きく左右します。今回の 2本の記事では、このスクリーニング工程を「関連特許の抽出」と「関連特許の読み込み」に分けて、生成AIをどのように活用するかが整理され ています。 まず、関連特許の抽出では、ステップ1で特定した調査対象と、ステップ2で整理した調査対象技術の構成に基づいて、母集団の中から関連性のあ る特許文献を残していきます。ここで重要なのは、スクリーニングを単なる「ノイズ落とし」と考えないことです。人間がスクリーニングを行う 場合でも、最初から明確な正解があるわけではなく、調査目的に応じた基準を作りながら、段階的に文献を絞り込んでいます。生成AIを使う場合 も、この基準を先に設計しておくことが必要になります。 この基準とは、調査対象技術をどのような構成要素として捉えるか、どの構成が中核なのか、どこまでを同義語・上位概念・下位概念・同等機能 として許容するのか、どのような場合に除外するのか、といった判断の枠組みです。生成AIに母集団をそのまま読ませるのではなく、人間が「何 を残し、何を落とすか」のフィルタを作り、そのフィルタをAIに適用させる、という発想が重要になります。 関連特許の抽出では、文献ごとに、調査対象技術の構成要素との対応関係を確認します。評価は、たとえば有力候補、候補、非該当寄り、非該当 といった区分で行います。ただし、初期段階で落としすぎると取りこぼしにつながるため、迷う場合は保留寄りにすることが基本です。特に、単 なるキーワード一致だけで有力候補と判断したり、課題や効果が似ているだけで残したりするのではなく、技術的な構成や作用の実質を見て判断 する必要があります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 130 # Page. 131 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9P32MW73.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ そのため、生成AIへの指示では、調査対象の要旨、技術的中核、主な構成要素、許容される読み替え、除外の基本線を整理させたうえで、各文献 の概要、課題、解決手段、構成要素ごとの対応評価、総合判定、次に取るべきアクションまで出力させることが有効です。 つまり、AIに「この文献は関係ありますか」と聞くのではなく、「どの構成要素に対応し、その根拠はどこにあり、どこが不足しているのか」を 答えさせる設計にする必要があります。 次に、関連特許の読み込みです。 関連特許の読み込みは、一次スクリーニングで抽出した文献を、次の報告書作成に使える形へ整理する工程です。ここでは、単に文献を要約する だけでは不十分です。調査対象技術を仮想クレームのように構成要件へ分解し、その構成要件に対して、各特許文献の請求項や要約、明細書、図 面説明がどのように対応するのかを確認していきます。 この段階で特に重要なのは、文献側の表現に引きずられないことです。特許文献には、同じ技術を異なる言葉で表現している場合もあれば、同じ 言葉を使っていても目的や機能が異なる場合もあります。そのため、キーワードが一致するかどうかではなく、構成、機能、作用、目的、効果の 技術的実質を確認する必要があります。また、請求項に記載された構成と、要約や明細書、実施例にのみ記載された構成は、根拠としての強さが 異なるため、明確に区別して扱う必要があります。 読み込みの実務では、まず調査対象技術を構成要件に分解し、それぞれについて中核構成、重要構成、補助構成を分けます。そのうえで、各文献 を、発明の名称、要約、独立請求項、関連する請求項、従属請求項、明細書の課題・解決手段・効果、実施例、図面説明という順序で確認します。 入力情報に含まれていない事項については、推測で補うのではなく、「確認できない」と明示することが求められます。 各文献については、構成要件ごとの対応表を作ることが有効です。対応評価は、強く対応する、対応する、近いが不明確、対応しない、判断不能 といった形で整理し、あわせて根拠箇所と根拠の強さを記載します。請求項に明確な記載があれば強い根拠、明細書や実施例に記載があれば中程 度の根拠、要約や発明の名称に示唆があるだけなら弱い根拠として扱う、といった区分を設けることで、後工程での判断がしやすくなります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 131 # Page. 132 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8DM5LRJD.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ さらに、読み込み後には、文献ごとに重要度を付けます。たとえば、中核構成の大部分に対応するものは最重要文献、中核構成には対応するが一 部に差分があるものは重要文献、一部構成に対応するものは参考文献、技術分野や課題は近いが構成対応が弱いものは関連薄い文献、といった整 理です。ここでも、単なる一致数ではなく、中核構成との対応度を重視する必要があります。 このように整理しておくと、スクリーニング結果はそのまま報告書作成の材料になります。主要文献、重要文献、参考文献、除外候補を分け、各 文献について、調査対象技術との一致点、相違点、不足点、不明点、追加確認事項を整理しておけば、報告書本文に展開しやすくなります。生成 AIには、表形式の整理だけでなく、報告書に転記しやすいコメントまで作成させることもできます。ただし、そのコメントも技術的事実に基づき、 断定しすぎない表現にする必要があります。 要するに、生成AI時代のスクリーニングで重要なのは、AIに「読む作業」を任せることではありません。 重要なのは、人間が調査対象技術を構成要件に分解し、判断基準を設計し、その基準に沿ってAIに文献を評価させることです。関連特許の抽出で は、取りこぼしを避けながら候補文献を残す。関連特許の読み込みでは、残った文献を報告書に使える形で、根拠付きで整理する。この2段階を 意識することで、生成AIは単なる要約ツールではなく、特許調査の品質と再現性を高めるパートナーになります。 もっとも、最終的な判断まで生成AIに任せるべきではありません。文献に記載されていない事項を推測で補わないこと、請求項と要約の根拠の違 いを区別すること、背景技術や課題説明を発明の構成と混同しないこと、最終的な侵害判断や無効判断を断定しないことが重要です。 生成AIを活用したスクリーニングは、調査を楽にするためのものというより、調査プロセスを明確にするためのものだと思います。 人間が何となく行っていた「近い」のか「遠い」のか、「残す」のか「落とす」のかという判断を、構成要件、根拠、相違点、重要度、次アク ションという形に言語化する。その言語化された判断プロセスを、生成AIに適用させる。ここに、生成AI時代の特許調査におけるスクリーニング の実務的な価値があるのだと思います。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 132 # Page. 133 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLM3YL2ER.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 133 # Page. 134 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47MYDNM97W.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ （４）ステップ４：報告書の作成 元記事：[１]クレームチャートの作成→[２]調査報告書の作成 生成AI時代における特許調査報告書の作成のポイントは、「クレームチャートのような表を作る」から「判断に使える資料に仕上げる」ことに 移っていきます。 検索式を作成し、スクリーニングを行い、関連文献を読み込んだ後に行うのが、調査報告書の作成です。 特許調査では、検索やスクリーニングに注目が集まりがちですが、実務上、最終的に依頼者や知財部、開発部門が目にするのは報告書です。した がって、報告書作成は、単に調査結果を文章にする作業ではありません。調査対象技術と関連文献を対比し、何が一致し、何が相違し、どこに不 明点が残るのかを、後から検証できる形で整理するプロセスです。 まず重要になるのが、クレームチャートの作成です。 クレームチャートでは、これまでの工程で特定した調査対象技術の構成と、スクリーニングで抽出・読み込みをした関連特許文献を対比します。 ここで行うべきことは、クレームや技術構成を構成要件ごとに分解し、それぞれについて、どの文献のどの記載が対応するのか、どの程度対応す るのか、相違点や不足情報はどこにあるのかを整理することです。クレームチャートは、後の新規性・進歩性の検討や、侵害リスクの検討の基 礎・根拠になるものです。 ここで大切なのは、調査目的によって対比の軸が変わるという点です。 侵害予防調査であれば、特許文献の請求項に記載の発明を基準にして、調査対象製品や技術が各構成要件に対応するかを確認します。 先行技術調査であれば、調査対象技術の構成を基準にして、特許文献中に同一または近い先行技術の開示があるかを確認します。 無効資料調査であれば、対象請求項または発明構成を基準にして、引用文献として使える開示があるかを整理します。 同じ「対比表」であっても、何を基準にするかによって、表の作り方も評価の仕方も変わります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 134 # Page. 135 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7R94DV9E9.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ 生成AIを使う場合も、この基本は変わりません。 むしろ、AIにクレームチャートを作成させるためには、人間が事前にルールを明確にしておく必要があります。請求項の文言を勝手に書き換えな いこと、入力資料にない情報を推測で補わないこと、存在しない段落番号や図番号を作らないこと、用語が似ているだけで対応すると判断しない こと、効果が似ているだけで構成が一致すると扱わないこと。こうした注意点をプロンプトに組み込むことで、生成AIの出力は、単なる「それら しい表」ではなく、人間がレビューできる判断根拠に近づきます。 また、「情報不足」と「非対応」を混同しないことも重要です。 資料に記載がないからといって、直ちに非対応と断定することはできません。先行技術調査における「未発見」も、入力された資料の範囲で見つ からなかったという意味であり、存在しないことを意味するわけではありません。生成AIは、もっともらしい形で空欄を埋めることがあります。 だからこそ、不明点は不明点として残し、追加確認が必要な事項を明示させることが必要になります。 次に、調査報告書の作成です。 調査報告書の価値は、検索結果をきれいに並べることではありません。重要なのは、証拠性と判断材料です。いつ、どのデータベースで、どの検 索式を使い、どの範囲を調べ、どの基準で文献を残したのかが分かること。そして、その結果を読んだ人が、出願方針、設計変更、追加調査、無 効資料検討、侵害予防対応などの次のアクションを判断できることです。この2つが欠けると、報告書は後から検証しにくく、意思決定にも使い にくいものになってしまいます。 生成AIは、この報告書作成でも有用です。 たとえば、入力データの不備や矛盾の確認、章立てやストーリーラインの作成、検索結果一覧表の整理、重要文献の短評作成、重要文献の詳細分 析、エグゼクティブサマリーの下書きなどに使うことができます。ただし、ここでも一度にすべてを任せるのではなく、入力検証、章立て、結果 整理、詳細分析、サマリー作成というように、工程を分けて処理させることが重要です。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 135 # Page. 136 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXQ21Z37X.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ 報告書には、調査目的、調査対象技術、構成要件、調査範囲、検索戦略、検索ログ、スクリーニング基準、検索結果一覧、重要文献の詳細、相違 点、リスクや示唆、推奨対応、追加調査の要否などを整理します。 特に検索式やヒット件数、採否理由、重要文献の根拠箇所を残しておくことは、報告書の再現性を高めるうえで重要です。入力情報にない事項は 空欄にするのではなく、「記載なし」「確認が必要」と明示する方が、実務上は安全です。 ここでの大原則は、「AIは下書き、人がチェックして確定させること」です。 生成AIは、文章化や表形式の整理、要約、体裁調整には強みがあります。 一方で、段落番号、公報番号、引用箇所、法的状態、構成要件の対応関係などを誤る可能性があります。 特許調査報告書では、根拠の誤りがそのまま判断の誤りにつながります。そのため、AIの出力は必ず原文や一次情報と突き合わせ、人間が事実、 根拠、再現性、断定表現の有無を確認する必要があります。 要するに、生成AI時代の報告書作成で重要なのは、AIに「きれいな報告書」を書かせることではありません。 重要なのは、調査対象、検索式、スクリーニング結果、クレームチャート、重要文献、相違点、限界、提言を、判断に使える形でつなぐことです。 AIは、表を作り、要約し、文章を整えることはできます。しかし、どの文献を重く見るのか、どこまで言えるのか、どこから先は追加確認が必要 なのかを判断するのは、人間の役割です。 生成AIを活用した特許調査報告書は、単なる時短、効率化のためのものではありません。 これまで実務者が頭の中で行っていた、対比、評価、根拠確認、論点整理、提言の流れを、見える形にするためのものです。 クレームチャートで根拠を整理し、調査報告書で意思決定に接続する。この流れを丁寧に設計できれば、生成AIは、報告書作成を効率化するだけ でなく、特許調査そのものの再現性と説明可能性を高めるパートナーになるのだと思います。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 136 # Page. 137 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JK9M28NJD.jpg) （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 137 # Page. 138 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3WY42ZE5.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 今回は、これまで連載してきた生成AIを特許調査に活用する方 法（１）～（１３）の実務への活かし方 について述べます。 １．「知っている」と「使える」の間にあるもの これまでの連載記事を概論、ステップ１～４、まとめ に整理し て示すと以下のとおりとなります。 [概論] （１）生成AIを特許調査に活用する前提となる考え方 （２）「生成AIを特許調査に活用する方法」の概論 [ステップ１：調査対象の特定] （３）調査対象の特定 [ステップ２：検索式の作成] （４）検索式の作成の概論 （５）検索式作成の実践［1］調査対象技術の構成の特定 （６）検索式作成の実践［2］予備検索 （７）検索式作成の実践［３］特許分類の特定 （８）検索式作成の実践［４］キーワードの整理 （９）検索式作成の実践［５］本検索式の作成 [ステップ３：スクリーニング] （１０）スクリーニングの実践［１］関連特許の抽出 （１１）スクリーニングの実践［２］関連特許の読み込み [ステップ４：報告書の作成] （１２）調査報告書作成の実践［１］クレームチャートの作成 （１３）調査報告書作成の実践［２］調査報告書の作成 ［まとめ］ （１４）生成AIを用いた特許調査のまとめ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 138 # Page. 139 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDK5QZ47G.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 これまでの連載では、特許調査の流れを、ステップ１：調査対象の特定、ステップ２：検索式の作成、ステップ３：スクリーニ ング、ステップ４：報告書の作成に分け、それぞれの工程で生成AIをどのように活用するかを述べてきました。 もっとも、連載を読んで「なるほど、そういう使い方ができるのか」と理解することと、日々の調査業務の中で実際に生成AIを 使いこなすことの間には、距離があります。 セミナーや記事で生成AIの活用事例を知っても、いざ自分の案件になると、「どこから手を付ければよいのか分からない」、 「試してはみたものの、出力が今ひとつで使うのをやめてしまった」という声をよく聞きます。 その原因の多くは、生成AIそのものの性能ではなく、活用の仕方にあります。何のために使うのか、どの情報を入力するのか、 どのような基準で出力を確認するのかが曖昧なままでは、生成AIからもっともらしい文章が出力されても、実務上の成果物には なりません。 「特許調査に生成AIを使うか、使わないか」という大きな問いのままでは、実務には落とし込めません。 実務への活かし方を考える際の問いは、「どの調査の、どのタスクに、誰が、どのように使うか」です。 この問いに答えるためには、調査業務をタスクに細分化し、自分の思考プロセスと判断基準を言語化することが出発点になりま す。 生成AIを使うこと自体を目的にせず、調査によって解決すべき課題と、調査結果を用いて行う意思決定を明確にすることが重要 です。 特許調査は手段であり、目的ではないという前提は、生成AIを利用する場合にも変わりません ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 139 # Page. 140 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKGLDVJ8.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 ２．プロンプトを使うことと、実務に導入することは異なる～業務プロセスを設計する～ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 140 # Page. 141 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVV6Q1RJQ.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 これまでの連載では、特許調査の各タスクに利用できるプロンプトを紹介してきました。 しかし、プロンプトを一度実行して一定の出力を得ることができたとしても、それだけで生成AIを実務に導入できたことにはな りません。 実務への導入では、少なくとも次の事項を定める必要があります。 どのような目的で生成AIを使うのか 特許調査のどのタスクに適用するのか 生成AIにどの情報を入力し、どの情報は入力しないのか どのような形式で、どの程度の根拠を付して出力させるのか 誰が、どの項目を、どの基準で確認するのか 確認した成果物を、次の工程にどのように引き継ぎ、どのように記録するのか つまり、実務への導入で重要なのは、優れたプロンプトを一つ作ることではなく、生成AIを利用する業務プロセスを設計するこ とです。 「この発明について特許調査をしてください」と一括して依頼するのではなく、入力、処理、出力、人間による確認、次工程へ の引継ぎを、タスクごとに定義する必要があります。 調査目的・課題の明確化→タスク分解→生成AIによる処理→人間による確認→次工程への引継ぎ→記録・改善 この流れの中で、人間による確認は最後に一度だけ行うものではありません。 各工程の間にレビューの関門を設け、基準を満たさない場合には前の工程に戻って修正することが、品質を確保するうえで重要 です。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 141 # Page. 142 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLNW26JL.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 ３．すべての工程に一度に導入しない～小さく始め、段階的に広げる～ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 142 # Page. 143 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYQ3P27P.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 生成AIを特許調査に活用しようとすると、調査対象の特定から報告書の作成まで、すべての工程を一度に自動化したくなるかも しれません。 しかし、個々のタスクの品質、確認方法及び情報管理の条件を確かめないまま、全工程へ導入することは適切ではありません。 実務への導入は、生成AIに任せる範囲と人間が確認する範囲を明確にしながら、次のように段階的に進めることが有効です。 （１）第１段階：情報の整理や壁打ちに利用する 最初の段階では、公開情報のみを用い、生成AIを情報整理や検討の補助に利用します。 例えば、次のようなタスクです。 技術分野の概要（製品、サービス、主要プレイヤー、技術動向）を整理する 製品やサービスの仕組みを整理する 技術分野、課題、解決手段及び効果の観点で技術をまとめる 専門用語、同義語及び関連概念を列挙する 調査の観点や確認すべき事項を提案させる 既に人間が作成した文章や表を整理する この段階では、生成AIの出力をそのまま調査結果とするのではなく、調査担当者が考えるための材料、すなわち壁打ちの相手と して利用します。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 143 # Page. 144 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74WN1YPE1.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 （２）第２段階：定型的なタスクに利用する 次の段階では、人間が判断基準を定めやすく、出力の正否を確認しやすい定型的なタスクに利用範囲を広げます。 例えば、次のようなタスクです。 調査対象技術の構成要件への分解 予備検索で得られた文献の整理 特許分類（ＦＩ、Ｆターム、ＩＰＣ、ＣＰＣ）の候補を整理する キーワードの同義語、表記ゆれ、上位概念及び下位概念の整理 検索式案の作成 文献の一次スクリーニング 文献の要約や構成要件対応表の作成 クレームチャートの下書き 調査報告書の構成案や文章案の作成 この段階では、生成AIに何をさせるかだけでなく、どのような基準で出力を確認するかをあらかじめ定めることが重要です。 （３）第３段階：複数のタスクを一つのワークフローとしてつなぐ 個々のタスクで一定の品質が得られることを確認できたら、前工程の出力を後工程の入力として再利用し、複数のタスクをつなぎます。 例えば、調査対象の特定で整理した技術分野、課題、解決手段及び効果を、検索式作成の入力として利用します。 検索式作成で整理した構成要件、特許分類及びキーワードを、スクリーニング基準として利用します。 さらに、スクリーニングで整理した構成要件ごとの対応関係、根拠及び相違点を、クレームチャート及び調査報告書の入力として利用し ます。 このように、前工程の出力を後工程の入力として再利用することで、個々のプロンプトが、特許調査の一連のワークフローになります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 144 # Page. 145 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1Y5G6XEG.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 （４）過去案件で「答え合わせ」をする 実務への第一歩としてお勧めするのは、いきなり調査の全工程に生成AIを導入するのではなく、公開情報のみで完結し、出力の正否を人 間が確認しやすいタスクを一つ選んで試すことです。 例えば、次のようなタスクは、最初の題材に適しています。 ある技術分野の概観（製品、サービス、主要プレイヤー、技術動向）の整理 キーワードの同義語、表記ゆれ、上位概念及び下位概念の展開 特許分類（ＦＩ、Ｆターム、ＩＰＣ、ＣＰＣ）の候補出しと定義の整理 公開された特許公報の要約、又は技術分野・課題・解決手段・効果の観点での整理 既に人間が作成した文献一覧、対比表又は報告書案の整形・再構成 このとき有効なのが、過去に自分が行った調査案件を題材にした「答え合わせ」です。 既に結論の出ている案件であれば、生成AIの出力が実際の調査結果とどの程度一致するのか、どこで的外れな出力をするのかを、自分の 目で検証できます。 例えば、予備検索で見つけていた代表文献にたどり着けるか、実際に採用した特許分類やキーワードが候補として挙がるか、文献の重要 度をどのように誤るかを確認します。 このような検証を複数の案件で行うことで、一般論ではなく、自分の業務における生成AIの得意・不得意を把握できます。 試行の段階では、現在進行中の重要案件でいきなり成果を求めるよりも、正解となる成果物がある過去案件で、失敗の傾向を把握する方 が安全です。 個々のタスクで一定の品質が得られることを確認してから、隣接するタスクへ範囲を広げます。 試行は、①過去に人間が実施済みで、正解となる検索結果や報告書が存在する案件を選ぶ、②その案件について一つのタスクだけを生成 AIに実行させる、③人間の成果物と比較し、良かった点、誤っていた点及び不足していた点を記録する、④複数案件で一定の品質が得ら れた段階で、プロンプト、入力形式、出力形式及び確認基準を標準化し、隣接するタスクへ広げる、という順序で進めるとよいでしょう。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 145 # Page. 146 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWG5KWK72.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 ４．「一つのタスク、一つの成果物、一つの確認点」を基本とする ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 146 # Page. 147 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZLNZ5N73.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 生成AIを実務で安定して利用するためには、一つのタスクについて、目的、入力、指示、出力、確認、引継ぎを定義しておくことが有効 です。 項目 定義する内容 目的 このタスクで解くべき問い、又は次の判断に必要な情報を明確にする。 入力 利用する資料、前提条件、対象範囲及び入力してはならない情報を特定する。 指示・処理 実行手順、判断基準、優先順位、禁止事項及び不明時の扱いを定める。 出力 表、一覧、要約、対比表など成果物の形式と、必要な根拠・信頼度を定める。 確認 確認者、確認項目、合格基準及び前工程へ戻す条件を定める。 引継ぎ・記録 後工程で再利用する項目と、プロンプト、出力、修正内容等の記録方法を定める。 例えば、「特許分類の特定」というタスクであれば、入力は、調査対象技術の説明、予備検索で見つかった代表文献及び既に把握してい る分類候補です。 生成AIには、関連文献に実際に付与されている分類を確認し、主分類と補助分類を区別して、技術分野、課題、解決手段及び効果との対 応を整理させます。 出力は、分類コード、分類の定義、対応する技術要素、根拠となる文献又は分類表、信頼度を含む表とします。人間は、分類コードが実 在するか、定義が正しいか、対象技術との対応が適切か、本検索に利用できる粒度かを確認します。 基準を満たさない場合には、予備検索又は調査対象の整理に戻ります。 このように定義しておけば、生成AIの出力を「何となく良さそう」という感覚で評価するのではなく、一定の基準に沿って確認できます。 また、同じタスクを別の担当者が実行する場合にも、出力のばらつきを抑えやすくなります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 147 # Page. 148 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76W8Z997V.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 ５．調査タイプ別の活かし方 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 148 # Page. 149 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75M9WND74.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 生成AIをどのタスクに重点的に活用するかは、調査タイプによって変わります。連載で述べた内容を、代表的な調査タイプごと に整理すると、次のようになります。 調査種別 生成AIを活用しやすいタスク 人間が特に確認・判断すべき事項 技術分野・課題・解決手段・効果の整理、想定先行技 先行技術調査 発明の本質、調査対象の範囲、従来技術との差異、重要文献 術の洗い出し、予備検索、分類・キーワードの展開、 （出願前調査） の見落とし。「見つからない」と「存在しない」を区別する。 文献要約。 検索観点の抜け漏れ確認、スクリーニング基準の言語 侵害予防調査 再現率、対象国・期間、権利状態、請求項解釈、非対応と情 化、請求項の構成要件分解、対象製品との対応関係の （ＦＴＯ調査） 報不足の区別、最終的な侵害リスク評価。 整理、調査記録の構造化。 無効資料調査 対象請求項の構成要件分解、関連文献の読み込み、開 基準日、証拠能力、請求項解釈、単一文献又は文献の組合せ 示箇所の抽出、根拠の強さの整理、クレームチャート の評価、無効理由の論理構成。 の下書き、非特許文献候補の探索。 技術動向調査 大量文献の分類、クラスタリング、要約、俯瞰、技術 調査目的、分類軸、母集団の偏り、重要な例外、事業・研究 要素・プレイヤー・時系列の整理、仮説及び示唆の候 開発上の意味付け、次のアクション。 補出し。 先行技術調査（出願前調査）では、調査対象の特定と予備検索が重点になります。 発明の技術分野、課題、解決手段及び効果の整理、想定される先行技術の洗い出し、キーワードと特許分類の展開に生成AIを活 用することで、短時間で調査の土台を作ることができます。 スピードが求められる簡易調査では、特に効果を実感しやすいでしょう。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 149 # Page. 150 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J292Q8MER.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 ただし、「見つからなかった」ことは「存在しない」ことを意味しない点は、生成AIを使っても変わりません。 侵害予防調査では、再現率、すなわち漏れのなさが重視されるため、生成AIに検索やスクリーニングを丸投げすることはできま せん。 ここで生成AIが活きるのは、検索式の観点の抜け漏れ確認、スクリーニング基準の言語化、構成要件ごとの対応関係の整理と いった、調査の設計と説明可能性を高めるタスクです。 「何を、どこまで、どのように調べたのか」を説明できる形で残すことが重要になる調査だからこそ、タスクを分解し、判断基 準を明文化して生成AIに適用させるアプローチが有効です。 無効資料調査では、対象請求項を構成要件に分解し、各文献の開示箇所と対応付ける作業が中心になります。 関連特許の読み込みやクレームチャートの下書き作成に生成AIを活用し、根拠箇所（請求項、明細書の段落、実施例等）と根拠 の強さを明示させることで、人間のレビューを前提とした判断材料を効率的に整えることができます。 非特許文献への展開を検討する際の情報収集にも有用です。 技術動向調査では、大量の文献の分類、俯瞰、要約及び示唆出しという、生成AIが力を発揮しやすいタスクが中心となります。 ただし、ここでも「何のための動向調査か」という目的の設定と、アウトプットから次のアクションを提言する部分は、人間の 役割です。 したがって、同じプロンプトをすべての調査に流用するのではなく、調査目的に応じて、残すべき文献、許容する不確実性、必 要な根拠及び最終成果物を変える必要があります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 150 # Page. 151 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY4YW6PJM.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 ６．先行技術調査に活かす具体例～各工程を一つのワークフローとしてつなぐ～ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 151 # Page. 152 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNYP9ZM78.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 生成AIを実務に活かすためには、それぞれのタスクを独立して実行するのではなく、前工程の成果物を後工程で利用できる形に しておく必要があります。 以下では、先行技術調査を例に、連載で述べた各ステップをどのようにつなぐかを整理します。 （１）調査対象の特定 発明者から提供された資料やヒアリング内容をもとに、生成AIを用いて、技術分野、課題、解決手段及び効果を整理し、必要に 応じて仮想クレーム又は構成要件の案を作成します。 人間は、生成AIの整理結果について、次の点を確認します。 発明者が重要と考えている特徴が反映されているか 従来技術と共通する構成と、差異となる構成が区別されているか 効果に直接関係しない付随的な構成が、発明の本質として扱われていないか 調査範囲が広すぎたり狭すぎたりしていないか ここで調査対象が曖昧なままであれば、その後に精緻な検索式を作成しても、適切な調査結果にはつながりません。 （２）検索式の作成 調査対象を特定した後、構成要件ごとに予備検索を行い、代表的な関連文献、特許分類候補、キーワード、同義語及び周辺概念 を整理します。 ただし、生成AIが提示した特許分類や文献番号を、そのまま利用してはいけません。 特許分類の定義、文献の存在及び記載内容を、J-PlatPatその他の信頼できる情報源で確認します。 本検索式についても、一つの長い検索式を作成させるだけではなく、特許分類とキーワード、キーワード同士、特許分類同士を 組み合わせた複数の小集合と、分類付与漏れや異なる表現を補う補完集合を作成させることが有効です。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 152 # Page. 153 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9P32ZWJ3.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 人間は、既知の関連文献が含まれるか、どのようなノイズが生じるかを確認し、検索式を修正します。 本検索式は、例えば次のような複数の小集合に分けて設計します。 特許分類とキーワードを組み合わせた集合 異なる技術要素のキーワードを組み合わせた集合 複数の特許分類を組み合わせた集合 分類付与漏れに備えたキーワード中心の集合 周辺技術や異なる表現を拾うための補完集合 （３）スクリーニング スクリーニングでは、生成AIに「関連性があるか」を漠然と判断させるのではなく、調査対象技術を構成要件に分解し、残す基 準、除外する基準及び保留する基準を与えます。 各文献について、構成要件ごとの対応、根拠、非対応又は不明とした理由、一致点、相違点、重要度、次に確認すべき事項を出 力させます。 各文献については、少なくとも次の項目を明示して出力させます。 構成要件ごとの対応の有無 対応すると判断した根拠 対応しない又は不明と判断した根拠 調査対象との一致点 調査対象との相違点 文献の重要度 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 153 # Page. 154 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8DM51RED.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 次に確認すべき事項 初期段階では、人間が生成AIの判定を確認し、判断基準のずれを修正します。特に、生成AIが「ノイズ」と判定した文献の一部 を監査し、本来残すべき文献が除外されていないかを確認することが重要です。 生成AIを用いたスクリーニングの価値は、人間の確認をなくすことだけではありません。 人間が経験や感覚によって行っていた「近い」、「遠い」、「残す」、「落とす」という判断を、構成要件、根拠、相違点及び 重要度という形で言語化し、再現可能にできる点にもあります。 （４）クレームチャート及び調査報告書の作成 抽出した文献については、構成要件対応表やクレームチャートの案を生成AIに作成させることができます。 このとき、単に「対応する」、「対応しない」と記載させるのではなく、請求項、段落、図面その他の根拠箇所を明示させます。 調査報告書についても、調査目的、調査対象技術、調査範囲、使用したデータベース、特許分類及びキーワード、検索式・検索 履歴、スクリーニング基準、抽出文献、構成要件ごとの対比、一致点・相違点、調査の限界、追加確認事項及び次に検討すべき 事項を、調査履歴に基づいて整理させることができます。 調査報告書には、例えば次の事項を含めます。 調査目的 調査対象技術 調査範囲 使用したデータベース 特許分類及びキーワード 検索式及び検索履歴 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 154 # Page. 155 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELM3YQ27R.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 スクリーニング基準 抽出した文献 構成要件ごとの対比 一致点及び相違点 調査の限界 追加確認事項 次に検討すべき事項 ただし、新規性、進歩性、侵害又は無効理由に関する最終的な評価は、人間が行う必要があります。 生成AIには、法的結論そのものを決めさせるのではなく、人間が判断するための根拠を漏れなく整理させるという位置付けが適 切です。 各工程をつなぐためには、調査対象技術の構成要件にＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄといった共通の識別子を付し、検索観点、スクリーニング 結果、クレームチャート及び報告書で同じ識別子を使用します。 用語、識別子及び評価基準を共通化することで、調査対象の特定から報告書の作成まで、一貫した説明が可能になります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 155 # Page. 156 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMYDN19JW.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 ７．人間と生成AIの役割を分け、レビューゲートを設計する ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 156 # Page. 157 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR94DL979.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 連載を通じて繰り返し述べてきた大原則は、「生成AIは下書きと整理を行い、人が確認して確定させること」です。 実務に組み込む際には、この原則を具体的な役割分担とチェックポイントとして業務フローに落とし込みます。 工程 生成AIに適した役割 人間が担う役割 調査目的の設定 論点、確認事項、想定アウトプットの候補を提示する。調査によって解決すべき課題と意思決定を定める。 調査対象の特定 技術を構造化し、技術分野・課題・解決手段・効果及 発明の本質、調査範囲、優先順位及び除外範囲を決め び構成要件の案を作る。 る。 予備検索 関連情報、文献候補、用語候補及び周辺概念を収集・ 情報源、文献の存在、記載内容及び基準日の適否を確 整理する。 認する。 分類・キーワー 候補を展開し、技術要素との対応関係を整理する。 ド 実在性、定義、付与実績及び検索上の有効性を確認す る。 検索式 複数の小集合と補完集合の案を作成し、意図を説明す 再現率と適合率、既知文献、ノイズを評価し、式を確 る。 定する。 スクリーニング 基準に従い文献を分類し、構成要件ごとの根拠と相違 基準を設計し、境界事例、除外文献及び重要文献を確 点を整理する。 認する。 クレームチャー 構成要件対応表の案と根拠箇所の候補を作る。 ト 調査報告書 クレーム解釈、引用箇所及び証拠の妥当性を確認する。 調査履歴、比較結果及び留意事項を所定の形式に整理 結論、留保、法的評価及び次のアクションを決める。 する。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 157 # Page. 158 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQ21W3JX.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 役割分担の考え方はシンプルです。情報の収集、整理、対比及び下書きは生成AIに任せ、調査の設計、判断基準の決定、根拠の 確認、最終評価及び次のアクションは人間が担います。 この線引きを曖昧にしたまま、「便利だから」という理由だけで使うことが、実務上最も危険です。 生成AIが得意なのは、大量の情報を整理し、観点を展開し、一定の形式で比較することです。 一方、人間が担うべきなのは、何を調査するか、どの基準で判断するか、結果をどのような意思決定につなげるかという部分で す。 また、各工程の末尾にレビューゲートを設けます。例えば、調査対象が十分に明確になっていなければ検索式の作成に進まない、 分類コードや代表文献が確認できなければ本検索に利用しない、根拠箇所が確認できなければクレームチャートに採用しない、 といった条件をあらかじめ決めておきます。 生成AIへの指示の段階で、根拠箇所を必ず併記させる、対応評価を区分付きの表形式で出力させる、入力資料に記載のない事項 は「確認できない」と明示させる、といった指定を行えば、人間のレビューは格段に行いやすくなります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 158 # Page. 159 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK9M2VNED.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 ８．品質を確保するための確認設計 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 159 # Page. 160 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73WY4MZ75.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 （１）出力を「事実」、「推論」、「判断」に分ける 生成AIの出力を確認する際には、記載内容を「事実」、「推論」、「判断」に分けることが有効です。 事実は、文献番号、請求項、段落、図面、特許分類の定義など、情報源で確認できる事項です。推論は、文献記載から導かれる 技術的な対応関係や相違点です。判断は、重要度、追加調査の要否、新規性・進歩性又は侵害リスクへの影響などです。 例えば、「請求項１には構成Ｘが記載されている」は事実、「構成Ｘは調査対象の構成要件Ｂに対応する可能性がある」は推論、 「構成要件Ｂとの関係を詳細に確認すべき重要文献である」は判断です。 この三つを混在させず、元となる事実に遡って確認できる形にします。 （２）情報源と根拠の強さを確認する 生成AIが提示した文献、特許分類、権利状態、出願人その他の情報は、信頼できる情報源で確認します。 存在しない文献番号や分類コードが出力される可能性を前提に、確認工程を設けます。 また、請求項に記載されている事項、明細書に記載されている事項、要約にのみ記載されている事項、発明の名称から推測した 事項を区別します。 要約に記載されているからといって、請求項にも同じ構成が記載されているとは限りません。 （３）「情報不足」と「非対応」を区別する 入力資料から確認できない事項は、「不明」、「情報不足」、「追加確認が必要」と出力させます。 資料上確認できないことは、対象にその構成が存在しないことを意味しません。 もっともらしい文章で空白を埋めることよりも、不足情報を明示することの方が、実務上は重要です。 また、「情報不足」と「非対応」が混同されていないかを、人間が確認します。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 160 # Page. 161 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DK5Q64JG.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 ９．プロンプト、判断基準及び成果物を「資産化」する ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 161 # Page. 162 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKGLYVE8.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 実務で継続的に生成AIを活用するためには、プロンプトを使い捨てにせず、タスクごとのテンプレートとして蓄積し、案件で使うたびに改 善していくことが重要です。 ここで強調したいのは、プロンプトの本体は、表現の巧拙ではなく、判断基準の言語化だという点です。 どの構成を中核と捉えるのか。 同義語や上位概念をどこまで許容するのか。 どのような場合に文献を残し、どのような場合に除外するのか。 根拠の強さをどのように区分するのか。 推測で補完してはならない事項は何か。 これらは、経験を積んだ実務者が頭の中で行ってきた判断そのものです。 実務で標準化しておくと有用な成果物として、次のようなものが挙げられます。 調査目的・調査条件シート 調査対象技術整理シート及び構成要件一覧 検索設計シート（分類、キーワード、検索式、検索意図） スクリーニング基準及び結果表 構成要件対応表及びクレームチャート 調査報告書のひな形 生成AIの利用履歴、確認記録及び修正履歴 これらの成果物を共通化すれば、案件ごとに一からプロンプトを作成する必要が減り、前工程の成果物を後工程へ引き継ぎやすくなります。 ある案件でうまく機能したプロンプトは、案件固有の情報を除いてテンプレート化し、案件で使うたびに改善します。 プロンプトの蓄積は、単なる時短の道具ではなく、属人化していた調査ノウハウを形式知化し、組織の資産として蓄積することにほかなり ません。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 162 # Page. 163 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVV6QGREQ.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 １０．組織として活かすために ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 163 # Page. 164 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GLNW86EL.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 個人での活用が軌道に乗ったら、次はチームや組織としての活用を考えることになります。 まず必要なのは、ルールの整備です。機密情報の取扱い、利用可能な生成AIサービスの範囲、依頼者との関係、レ ビュー責任及び記録方法を明確にし、誰もが安心して使える環境を整えます。 次に、ノウハウの共有です。前述のプロンプトのテンプレート、判断基準及び確認チェックリストを個人の手元に 留めず、版管理を行いながらチームで共有し、案件を通じて改善する仕組みを作ります。 そして、教育・指導への活用です。生成AIへの指示と新人への指導はよく似ています。 タスクを分解し、判断基準を言語化し、期待するアウトプットを明確に伝えるという訓練は、生成AIの活用スキル と後進の指導スキルの両方を高めます。 若手にとっても、ベテランの判断基準が言語化されたプロンプト、テンプレート及びレビュー記録は、それ自体が 生きた実務教材になります。 最後に、品質管理と再現性です。いつ、どのデータベースで、どの検索式を使い、どの基準で文献を残したのかと いう記録に加えて、生成AIをどのタスクに、どのような指示で使い、誰がどのように確認・修正したのかを残して おくことで、調査の検証可能性を保つことができます。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 164 # Page. 165 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQYQ392JP.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 １１．導入効果は「時短」だけで評価しない ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 165 # Page. 166 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WN1XP71.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 生成AIの導入効果を、単純な作業時間の短縮だけで評価することは適切ではありません。 特許調査における活用効果は、効率、品質、再現性及び意思決定への有用性を組み合わせて評価する必要があります。 例えば、次のような指標が考えられます。 効率：各タスクに要した時間、報告書完成までのリードタイム、再作業に要した時間 品質：既知の重要文献を抽出できた割合、ノイズ文献を適切に除外できた割合、除外文献の監査で重要文献が見つかった割合、根 拠箇所が正しく付されていた割合 修正負荷：人間が修正した箇所の割合、誤った文献番号・分類・対応評価の件数 一貫性・再現性：担当者間の判断のばらつき、検索履歴及び評価理由の追跡可能性、同一条件で再実行した際の安定性 意思決定への有用性：調査結果から次のアクションが明確になったか、報告書が研究開発・事業・出願方針等の判断に利用できた か 生成AIによって作業時間が短縮されても、人間による修正が大幅に増えたり、重要文献の見落としが増えたりすれば、実務上の効 果があったとはいえません。 一方、作業時間の短縮が限定的であっても、調査観点、判断理由及び根拠が明確になり、再現性が高まるのであれば、十分な導入 効果があります。 最初の評価には、過去の完了案件を用い、人間が作成した成果物を基準として、生成AIを利用した場合との差を記録する方法が適 しています。 複数案件で同じ指標を測り、改善前後を比較することで、感覚ではなく実績に基づいて導入範囲を判断できます。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 166 # Page. 167 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1Y5GNX7G.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 １２．実務への導入ロードマップ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 167 # Page. 168 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWG5K4KJ2.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 以上を踏まえると、実務への導入は次の四段階で進めることができます。 段階 実施内容 次の段階へ進む目安 第１段階 個人で試す 公開情報で完結する一つのタスクを選び、過 去案件で答え合わせを行う。得意・不得意、 典型的な誤り、必要な確認項目を記録する。 複数案件で試行し、失敗パターンと人間の確認方 法を説明できる。 第２段階 型化する うまく機能した使い方を、入力様式、プロン プト、出力様式、判断基準、確認チェックリ ストとして標準化する。 別の担当者又は別案件でも、一定の品質で同じタ スクを実行できる。 前工程の成果物を後工程の入力としてつなぎ、 第３段階 工程をつないでも品質が低下せず、調査経過と判 各工程のレビューゲート、差戻し条件、利用 業務フローに組み込む 断根拠を追跡できる。 履歴の記録方法を定める。 機密管理と利用ルールを整備し、テンプレー 第４段階 個人依存ではなく、組織として安全に利用・改善 ト、判断基準、評価指標及び事例を共有する。 組織で共有・改善する できる運用が定着する。 教育に利用し、案件を通じてＰＤＣＡを回す。 最初から完璧を目指す必要はありません。 生成AIの活用は、問いを立て、対話をしながら、問いと判断基準を磨いていくプロセスです。 小さく始めて、検証し、改善する。 このサイクルを回すこと自体が、生成AI時代の特許調査スキルを磨くことにつながります。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 168 # Page. 169 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLNZ2NJ3.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 １３．まとめ～おわりに～ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 169 # Page. 170 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6W8ZV9JV.jpg) （１５）生成AIを用いた特許調査の実務への活かし方 これまでの連載では、調査対象の特定、検索式の作成、スクリーニング、クレームチャート及び調査報告書の作成 という各工程について、生成AIを活用する方法を述べてきました。 生成AIを実務に活かすうえで問われるのは、生成AIを使うか、使わないかではなく、どのような目的で、誰が、ど のタスクに、どのように使うかです。 そして、その前提として必要になるのが、調査業務をタスクに分解し、自分の思考プロセスと判断基準を言語化す る力、すなわち「問い」を立て、磨き続ける姿勢です。 生成AIを特許調査に活用するということは、単に新しいツールを使うことではありません。 人間がこれまで暗黙的に行ってきた思考や判断を言語化し、再現可能な業務プロセスとして再設計することです。 したがって、生成AIに特許調査を一括して任せるのではなく、業務を小さなタスクに分け、それぞれについて入力、 指示、出力及び人間による確認点を定め、前工程の成果物を後工程につないでいくことが重要です。 生成AIによって効率化されるのは「実行」の一部です。生成AIは、情報を収集し、整理し、比較し、文章化するタ スクを効率化できます。 一方で、調査の目的を決めること、発明の本質を認定すること、検索範囲を決めること、判断基準を設計すること、 文献の重要性を判断すること、根拠を確認すること、法的な評価を行うこと、結果を解釈すること、そして調査結 果を次の意思決定又はアクションにつなげることは、人間が担うべき役割です。 実務への第一歩は、明日の案件の一つのタスクから始めることができます。 まずは、リスクの低いタスクを一つ選び、過去案件で答え合わせをしながら試してみてください。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 170 # Page. 171 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5M9WDDJ4.jpg) 無料セミナーのお知らせ（2026/11/21(土)） 生成AIを活用した特許調査・分析 ～誰でも簡単に今日から始め る特許情報活用～ 生成AIを活用した特許調査・分析について、 初めての方でも理解できるように、調査の 基礎から解説をして、 プロンプトや実例を示しつつ、わかりやすくお伝えします。 セミナー告知：https://www.kjpaa.jp/ipsa/seminarinfo/patentseminar セミナーチラシ：https://kjpaa.jp/wp/wp-content/uploads/patentseminar2026form.pdf ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 171 # Page. 172 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3WYYQQE5.jpg) 有料セミナーのお知らせ（2026/10/16(水)） ●概要 理論的には、侵害予防調査では網羅的でありつつ現実的な調査範囲 の設定がポイントとなります。また、無効資料調査では進歩性、サ ポート要件等を考慮した無効化の場面における主張を意識した調査 が重要となります。 しかし、上記は「理論的」な考え方です。それをどのように「実 務」に落とし込み、具体的な検索式等を設計するべきかに悩むケー スが多いと思います。 また、生成AI活用をするにしても、具体的な実務を知らなければ正 しいアウトプットを得るどころか、間違った調査結果となってしま うリスクがあります。 本講義では、プロのサーチャー弁理士として、日頃から調査を自ら 設計・実施し、訴訟や審判などで侵害判断や無効化業務を行ってい る講師が、その長年の経験と、近年の生成AI活用の実際を踏まえて、 侵害予防調査および無効資料調査における「実務」について、実践 的で具体的な方法および生成AIの活用方法を実例に基づいて解説し ます。 理論的な話に留まらず、「実務」ではどのような検索式を組み立て るべきか等、具体例を挙げて解説し、生成AIをどのように活用すべ きかについても説明をします。 講師がこれまでの経験で培ってきた「実務」における実践的なノウ ハウ、すなわち、講師の「手の内」を、最新のAI活用に至るまで、 包み隠さず明かしたいと思います。 調査で資料を単に探すことに留まることなく、役に立つ調査を実践 できるようになりたい方、一通り調査の知識を身に付けたが更に高 いレベルで調査をできるようになりたい方、生成AIを調査業務に活 用したい方は是非ともご参加下さい。 ●プログラム（予定） １．特許調査の基本的な考え方と生成AI活用 特許調査のセオリー 発明を理解する方法 予備検索から始まる本検索 効率的かつ漏れのない検索式 検索式及び検索におけるチェックポイント 近傍検索 サーチャーとしての成長 ３．無効資料調査 無効資料調査におけるポイント 無効資料の探し方 無効資料調査の実際 クレーム解釈と無効論との関係 進歩性を意識した調査 ２．侵害予防調査 侵害予防調査が難しい理由 侵害予防調査におけるポイント 構成要件の充足性と均等論 オールエレメントルール 検索式作成の基本 侵害予防調査の実際 セミナー告知： https://chizai-jj-lab.com/2026/08/15/1016-3/ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 172 # Page. 173 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDK559W7G.jpg) 本日はセミナーにご参加いただき ありがとうございました。 弁 理 士 法 人 レクシ ード・ テック パ ー ト ナ ー弁 理士・ 博士（ 理学） 角渕 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 由英 173