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title: 生成AIを活用した知財活動の革新_スライド資料
tags: 
author: [角渕由英](https://www.docswell.com/user/ytsunobuchi)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/KJ4W31D271.jpg?width=480
description: 以下のnoteをスライド資料にしました。 https://note.com/tsunobuchi/n/n58ad3d620081
published: June 18, 26
canonical: https://www.docswell.com/s/ytsunobuchi/53J7VP-2026-06-18-174128
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4W31D271.jpg)

note 記事連動スライド
生成 AI を活用した
知財活動の革新
価値伝達と共創を実現する
新アプローチ
“伝える知財”から “共に創る知財”へ
2026.06.18 セミナー内容の再構成


# Page. 2

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知財活動の課題は「価値があるのに、伝わらない」こと
分析の正確性だけでは、意思決定につながらない。
どれだけ優れた特許調査や IP ランドスケープでも、
相手が理解し、触れ、議論できなければ価値にな
らない。
従来
伝える
これから
共に創る
「読ませる資料」から
「議論が進む場」へ
02


# Page. 3

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生成 AI の価値は、効率化で終わらない
時間・費用を小さくするだけでなく、知財活動の射程を広げる。
AI 活用の到達点
専門家の拡張
難しい分析へ踏み込
む
裾野拡大
専門外の人も扱え
る
最初の効果
知財専門家は
「広げながら、尖る」
裾野を広げることで、技術者・事業担当者・経
営層も
特許情報を議論に使える。専門家は、より高度
な仮説検証へ向かえる。
効率化
時間・費用を
圧縮
03


# Page. 4

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AI を使いこなす 3 要素
料理にたとえると、 AI 活用の勘所が見えてくる。
01
良いレシピ
プロンプト／手順書
02
優れた道具
ChatGPT ・ Claude ・ Gemini ・ NotebookLM など
03
味見する舌
出力を評価し、依頼者に合わせて調整する力
AI に任せて終わりではなく、
「誰にとって良い出力か」を人間が判断する。
04


# Page. 5

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ケース設定：まず、依頼の意図を問う
答えのない依頼ほど、調査の前に目的を揃える。
架空シナリオ
「コア技術を活かした
新規事業を社長に提案してほしい」
ここで、いきなり特許を調べない。
事業背景
探索範囲
既存事業は
好調か／停滞か
既存技術との
シナジーは必要か
時間軸
知財観点
短期収益か
中長期の柱か
守るべき価値は
製品・モジュール・ライセン
スか
まず確認するのは「なぜ新規事業なのか」。
目的が違えば、母集団・分析軸・提案の粒度が変わる。
依頼者の「本当の問い」を探る
05


# Page. 6

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価値を最大化する実践プロセス
完成品を出す前に、関係者が「味見」できる状態をつくる。
1
2
3
4
5
目的確認
母集団形成
AI 分析
触れる可視化
共創レビュー
なぜ／誰に／何を
良質なソース設計
複数モデルで多角化
HTML ダッシュボード
事業 × 知財を議論
一方的な報告ではなく、
「どの切り口が刺さるか」を確認しながら進める。
06


# Page. 7

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初期分析の品質は、母集団形成で決まる
入口のデータが粗いと、 AI で頑張っても分析は良くならない。
良いアウトプット = 良い入力 × 良い問い
対象範囲
ノイズ除去
有用トピック
AI 分析へ
企業・技術・用途を定義
不要文献を減らす
技術的課題・解決手段
仮説・可視化・議論
専門 DB ・サーチャーの知見・過去レポートを
「良質な食材」として整える。
例： PatSnap 等で特許リストに技術的課題・解決手段のト
ピックを付与し、
NotebookLM や生成 AI へ投入する。
07


# Page. 8

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レポートは「読む」から
「触ってもらう」へ
NotebookLM / ChatGPT / Claude / Gemini を使い、議論の土台を可
視化する。
技術領域をクリック
関心のある切り口から深掘りする
キーワードを探索
依頼者自身が問いを広げる
特許エビデンスへ接続
直感的な関心と根拠をつなぐ
完成品の説明ではなく、
打ち合わせ前の“味見”を設計する。
08


# Page. 9

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事業モデルと知財ポートフォリオを同時に描く
新規事業の仮説を、保護すべき技術領域とセットで具体化する。
架空例：半導体クリーンルーム × モジュール外販・ライセンス
事業モデル仮説
市場・用途・収益化ポイントを仮
設定
ポイント
AI で
クレーム案・
明細書案を作る
知財保護仮説
どこを押さえると事業が守れるか
を議論
事業が固まってから知財を後追いするのではなく、
構想段階から「どう守るか」「どこで稼ぐか」を同時に検討する。
09


# Page. 10

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仮想ポートフォリオで、未来の競争力を先に検証
実行前に「守れるか」「稼げるか」「牽制できるか」をシミュレーションする。
マネタイズポイント
先行技術との関係
製品・モジュール・ライセンスの収益核
成立可能性・回避設計の論点
仮クレーム・仮明細書
ポートフォリオ草案
競合への牽制力
R&D 優先領域
どの領域で参入障壁を作れるか
研究投資と出願戦略を連動
AI の出力は最終判断ではなく、専門家が確認するための「議論のたたき台」。
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# Page. 11

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知財部門は
戦略パートナーへ
AI は、経営・技術・事業・知財の共通言語になる。
専門性の壁を下げる
関係者が同じ土台で議論する
事業戦略と知財戦略を同時に組み立てる
手続き代行・コストセンターから、
ビジネスの成功に直接貢献する役割へ。
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# Page. 12

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まずは、小さく試す
大きなシステム導入より、 1 テーマの共創プロトタイプから始める。
1
テーマを選ぶ
公開情報で扱える企業・技術から
2
良質な入力を作る
特許リスト・技術課題・事業情報を整理
3
AI で触れる化する
HTML ダッシュボードや要約で可視化
4
関係者と味見する
関心・違和感・深掘り方向を拾う
“伝える知財”から
“共に創る知財”へ
出典：アップロードされたセミナー要約・文字起こしを基に再構成。ダイソン社の事例は架空シナリオ。
生成 AI は、成果物を速く作るだけでなく、
価値を伝え、問いを磨き、関係者を巻き込むた
めの道具になる。