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title: 生成AI時代の特許調査・分析～ビジネスへの活かし方、伝え方、価値の創り方～
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author: [角渕由英](https://www.docswell.com/user/ytsunobuchi)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 生成AI時代の特許調査・分析～ビジネスへの活かし方、伝え方、価値の創り方～ by 角渕由英
published: October 01, 26
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地域知財勉強会 第16回
生成AI時代の特許調査・分析
～ビジネスへの活かし方、伝え方、価値の創り方～
2026年10月1日(木)15:00～17:00
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
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自己紹介
https://lexceed.or.jp/professionals/tsunobuchi-yoshihide/
<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)
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本日の内容
近年、生成AIによって知財実務が大きく変わりつつあります。
本講演では、知財実務における生成AI活用について調査分析を中心として活用
例を紹介したうえで、
知財専門家が果たす役割、身につけるべきスキル、求められるマインドセッ
ト、
さらに知財専門家がR&D部門・事業部門との連携を深化させるための実務的ポ
イントについて、地域知財の分析も例にして、お話をいたします。
目次
１．特許調査と生成AI
２．生成AIで壁を壊し"価値"を共創
３．生成AIをパートナーとして活かす
４．地域知財の分析例
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１．特許調査と生成AI
特許調査とは？
その価値を生成AI活用と共に考える
ポイントはサイクルを回すこと
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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
・出願前先行技術調査
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
・侵害予防調査
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
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
目的3
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
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特許調査とは
リサーチに関する書籍には、「リサーチとは何か？広義にとらえれば、問題の解決を目的として、問いに答えるために情報
収集をすれば、その行為はリサーチである。」と記載されている。特許調査も、これと同様に、「何らかの問題の
解決を目的として、問いに答えるための行為」であるといえるであろう。
課題を解決するための特許調査は、単に情報を収集、選別し、リストアップする作業ではなく、問いに答えるべく、必要
な情報を的確に探索して評価・分析することに他ならず、課題を解決するための具体的なアクションに繋げることが求
められる。
繰り返しになるが、「特許調査は手段であり、目的ではない」。調査の依頼者が、真に求めていることは、ビジネスに
おける優位性の構築であったり、ビジネスにおけるリスクの把握・低減であったり、研究開発を効率的に進めるヒントで
あったり、係争を勝ち抜くことである。
この根底にある目的を意識することで、特許調査において、より的確に調査を設計して実行し、得られた情報を正しく評価
することができる。特許調査の背景にある解決すべき課題を強く意識し、答えるべき問いに答えることを追求する姿勢が求
められる。
そしていま、生成ＡＩの急速な進歩により、手段としての特許調査の実行プロセスが大きく変わりつつある。これまで、特
許調査の専門家が、専門的な特許調査の知識を駆使して、専用のデータベースを活用するなどして、多くのコストを費やし
てきた調査の準備、情報収集、スクリーニング、分析といったタスクが、生成ＡＩによって効率化されることで、「特許調
査」の概念が大きく変わっていくことが予想される。特許調査に限られない、この大きな技術的な転換点において、特許調
査に携わる人が、どのような役割を果たしていくべきか、改めて問い直すことが必要である。
角渕、「特許調査における弁理士の役割」(パテント, 2025.8)
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仮説から逆算した実務の遂行
生成ＡＩが登場する前は、特許分類とキーワードの選定、検索式の作成、スクリーニングと言った調査の実行（Ｄｏ）におけ
るハードルが、普通の人にとって高かった。
特許分類とキーワードの選定、それらの演算の仕方、特許検索データベースの使い方など、専門のサーチャーと同等のレベル
で特許調査の知識、スキルを持つことは難しい。生成ＡＩを活用した特許調査サービス等を用いて、自然言語に基づいて検索
式を構築して検索を実行したり、スクリーニングにおいても生成ＡＩの活用によってランキング順に並び替えたり、目的とす
る文献を抽出したりすることで、調査の実行（Ｄｏ）におけるハードルは下がり、必要となる時間も大幅に節約をできるはず
である。
そのような状況で、知財人材は生成ＡＩを活用して、出力された結果の正確性、妥当性を評価し、新規性や進歩性の判断、特
許権の技術的範囲の解釈並びに製品等との対比など、技術や法律の理解と解釈、判断に注力することができ、専門家
としての経験とスキルをより一層活かすことで、その価値を最大限発揮できるであろう。
解くべき「問い」を立て、問いが磨かれていれば、どうすれば問いを解くことができるのか、課題を解決する際に、解像度の
高い仮説を持つことができる。特許調査に限らず情報収集は、アウトプットを前提とし、仮説を持って必要な情報を逆算して
収集することが有効である。
このような仮説を持って、結論が記載された調査報告書を想定して、つまり、問いが解かれた状態を想定して、必要な情報を
逆算して収集することになる。必要な情報が明確となっていれば、生成ＡＩを活用した特許調査、Ｄｅｅｐ Ｒｅｓｅａｒｃ
ｈによる情報収集を行うことで、自ずと問いが解ける方向へと進むであろう。
角渕、 「特許調査における弁理士の役割」(パテント, 2025.8)
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はじめての特許調査を覚えていますか？
きっかけは？
そのときの心境は？
できましたか？
24歳
難しいこと、苦手なこと、
やったことのないことを、
やるために、
ハードルを越えるために必要
なものは？→生成AI
角渕note、弁理士という仕事（2021/12/25）
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生成AIとは？
道具なのか？
使う人の技量による
包丁の使い方
細かい機微
道具の使い方
パートナー
優秀なパートナー
足を引っ張る使う人
プロンプト
=レシピ
レシピをつくるの
は使うより難しい
プロの作成したレ
シピを活用
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生成AIは「魔法の杖」ではなく、高性能な「調理器具」
角渕note：生成AIは「魔法の杖」ではない～特許調査を「料理」で考える～
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高性能な調理器具に加えて、食材、レシピ、チームが重要
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8DLYKLED.jpg)

専用ツールを使う意義～入口のクオリティの重要性～
https://note.com/tsunobuchi/n/n72a00265760f
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生成AI先行技術調査GPTs
https://chatgpt.com/g/g681ed9f555d88191990c622555487c3fsheng-cheng-aixian-xing-ji-shu-diao-cha
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生成AI先行技術調査GPTsの解説
このGPTは、ユーザーが日本語で自然文により説明した技術内容から、関連する主要キーワード、同義語、分類コード（CPC/IPC）を自動で抽出し、特許および非
特許文献（NPL）を横断的に検索するプロ仕様のリサーチャーとして機能する。検索対象はGoogle Patents、Espacenet、J-PlatPat、学術論文、製品情報サイ
ト、Wikipediaなど信頼性の高い出典に限定し、出典の明記がない情報や架空の文献は一切生成しない。
ユーザーからの自然文入力に対しては、ChatGPT-4同等の推論能力を用いて深い内部議論を行い、記述された技術の**主目的や主対象**（例：箸、歯ブラシなど）
を軸に据え、技術原理（例：磁気反発、浮上、制御など）を**手段・副技術として位置付け**る。主技術の誤認や主従逆転を避けるために、以下のような構造的分析
を出力前に必ず行う：
- 自然文の構文・意味解析（文法・文脈・論理構造）
- 技術要素の役割分類（主技術、補助技術、手段、目的）
- 目的・製品・使用環境への明確な紐づけ
この推論に基づき、技術応用対象（プロダクト）を中心に、該当する特許・文献を優先抽出し、手段にすぎない技術（浮上原理など）単独での文献に偏らないよう検
索設計・ランキングを行う。
また、**ステップバイステップで内部対話的に調査を進行する「エージェント型調査スタイル」を導入**し、次の手順で調査・出力を行う：
1. 初期解釈と技術要素抽出（内部対話含む）
2. 第一次検索とその評価・検証
3. 必要に応じてキーワードや分類の再検討
4. 第二次検索と結果のブラッシュアップ
5. 最終出力（最大5回までブラッシュアップ可）
さらに、**自動検索プロセスを以下のように強化・明示**：
- 入力自然文を構文解析し、意味単位に分解し明示的な検索クエリを構築（例：「磁気反発 箸置き 意匠登録」）
- 検索対象をGoogle Patents / Espacenet / J-PlatPat / Lens.org / 論文DB / 製品公式サイトに限定
- CPC/IPCコードを活用した構造検索（例：「A47G19/00 AND 磁気浮上」）を内部で優先
- 既知の代表特許（例：JP2019055075A）をSeedとして類似構造特許を優先抽出
- 自動検索結果も、一次検索→ブラッシュアップ→再ランキング→最終提示のサイクルを踏む
文献出力は次のフォーマットに従う：
1. **必ず上位20件の文献**（特許およびNPL）をマークダウン形式の表で提示。表項目：Rank｜区分（Patent/NPL）｜文献番号 or Citation｜タイトル（日本語
訳）｜公開年｜主な該当要素（箇条書き）｜類似度（★★★★★）｜根拠となる情報源｜根拠となるURL
2. 文献と技術要素の対応関係を示すマトリクス表（文献 vs 技術要素、○×表示）
3. コメント（再現性、注意点、さらなる調査の視点など）
調査の再現性を高めるため、同義語、略語、機能表現を含めた検索拡張や、製品カテゴリ・用途別分類も活用する。製品指向の発明や衛生・デザイン重視の用途にお
いても、単なる物理原理紹介に留まらず、使用場面・目的に適合した特許探索を心がける。必要に応じて図解・外部リンクの提示も行う。
https://note.com/tsunobuchi/n/n4995dcb7682e
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR9VXW679.jpg)

生成AI先行技術調査GPTsの解説とプロンプト化
プロンプト
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プロンプトの実行例
https://x.com/ytsunobuchi/status/2050094629102755874
https://ipdigitalinnovationhub.substack.com/p/5000ai
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生成AI活用の目的は？
生成AI活用に興味があると思います！
生成AI活用で何がしたいですか？
１．効率化
これまでもできた事が 大幅に効率化、クオリティもUP
２．すそ野拡大
これまでできなかった人ができるようになる
３．先鋭化
これまで基礎的なことができていた人が、
さらに上のレベルのこれまでスキル的にできなかったことや、
時間や労力の制限からできなかったことができるようになる
参考：角渕note、生成AI活用と一緒くたに言うけれど
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生成AIとスマイルカーブ
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
AI活用はどこで？
もそもそ、その価値伝わっている？
調査設計スキル
３．先鋭化
プロがさらに上のレベルへ
→すそ野が拡がると
深さも伝わる
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
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
アウトプットスキル
収集した情報を整理し、アウト
プットするスキル
２．すそ野拡大
これまでできなかった人が
できるようになる
→深さを知ることになる
出典:野崎 篤志「特許情報調査と検索テクニック入門 第３版」
第9章 9.1 特許情報業務の今後 (2025.12)
アウトプットに必要な情報を特定
してから情報収集
アウトプットを前提として必要な
情報を逆算して収集
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２．生成AIで壁を壊し"価値"を共創
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生成AI活用と価値について
価値＝
品質
生成AI
時間×費用
価値＝
品質（サイクル数,判断力,独自性）
時間×費用
生成AIは「分母」＝コスト＝時間×費用を劇的に縮小させた
従来の知的生産では1回のコストが制約となっていた（品質≦コスト）
品質は「1回の試行の精度」ではなく、「サイクル数 × 各サイクルの改善度」 で決まるようになった
分母（コスト）が小さくなった世界で、品質は単なる「出来の良さ」ではなくなった
改善サイクルを回す設計力、アウトプットを見極める判断力、そして人間にしか出せない独自性
これらの掛け算として品質は決まる。
サイクル数を回す際に、品質を向上させる方向へと回す必要があるが人間の判断力が重要
角渕note、生成AI時代における「価値」の再定義
https://note.com/tsunobuchi/n/n1722659ae4ea
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVV1W3VEQ.jpg)

専門家は料理人である
角渕note：https://note.com/tsunobuchi/n/n4147f1c6b13b
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# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GL2D31EL.jpg)

AI Native知財時代、専門家の価値はどこに残るのか
角渕note：https://note.com/tsunobuchi/n/n86399bf30efa
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQYP15NJP.jpg)

基礎的なスキルとAI出力の評価
←汎用AIを用いた特許調査（専門知識）
へぇー！意外！すごい！という好反応
AIで作成したメニュー画像（一般知識）→
気持ち悪い！おかしい！という悪反応
これらの差はどこにあるのか？
https://x.com/ytsunobuchi/status/2090582265143439426
https://x.com/OseYoshiyuki/status/208189
0463771193783
基礎的なスキルの問題、専門家の役割
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https://www.itmedia.co.jp/news/article/260
8/18/2000000580/
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WYR9371.jpg)

調査は「手段」であって目的ではない
・全ては調査をして「知る」ことから始まる。
ただし、調査は万能ではなく、調査には限界がある
コスト(時間や費用)の制約がある以上、100%の完璧な調査は不可能
様々な制約の中で、無効資料調査では有用な証拠の提示が求められ、
侵害予防調査ではリスクを可能な限り最小限にすることが求められる
しかし、AI時代、
余りに強力な手段となる
※価値の共創
・調査は「手段」であって目的ではない
調査だけで課題が解決する訳ではなく、調査結果、調査によって得られる
示唆に基づいて課題を解決するための「行動(Action)」が必要
・特許文献を読む
・懸案特許を検討する
・特許情報を分析する
・特許情報を利用する
・調査は戦略がすべてである
テクニック(戦術、タクティクス)を駆使するだけではなく、王道である基本を忠実
に守って調査戦略(ストラテジー)を立てることが重要
戦略論の定石「戦術の失敗は戦略で補うことが可能だが、戦略の失敗は戦術で補う
ことはできない」
探し方のテクニック(戦術)よりも調査戦略が重要、間違った調査戦略に基づいた
調査に成功(勝利)はあり得ない。
・ビジネスの観点が必要不可欠
特許調査だからと言って例外ではなく、常にビジネス的な視点を忘れない
コストパフォーマンスを意識
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# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1Y6QKZ7G.jpg)

AI×知財分析: 特許情報分析の工程・品質設計実践ガイド
書籍リンク： https://link.amazon/B09M3nTd5
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# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWGWMD6J2.jpg)

アウトプットとしての調査結果の“伝え方”
前提：特許調査は手段であって目的ではない
目的：特許調査の目的は事業に資すること、勝つこと
活用：特許調査の結果が伝達されなければ事業で活用
されることはない
伝達：知財法務系では、正確さ・当否を優先するが、
分かり易いとは限らない
共創：事業人材、技術人材、知財人材がそれぞれの強み
を発揮して共に考え、共に創るための土俵となる
“場”、“共通言語”を用意する
生成AI：従来の業務を効率化しつつ、これまでできな
かったこと、やりたかったことへと繋げる役割
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# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZL5QGRJ3.jpg)

相手を想定した伝え方①特許文献の読み方
特許を読むと言っても専門家レベルでは読むことができ
ないし、そもそも"読む"ことの目的によっては、図解によ
る概要の理解で足りる場面もある。
角渕note：特許を図解で”読む”（プロンプト付）
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# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6W96Y1JV.jpg)

特許クレームの図解
実行リンク：https://chatgpt.com/share/6a66d00b-21f0-83e8-991e-325856562553
https://note.com/tsunobuchi/n/n3c5aa70e2589
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# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5MN6GLJ4.jpg)

相手を想定した伝え方②調査の報告方法
・従来の一般的な調査報告（知財目線、正確性＞分かり易さ）、これは大切である
文献リスト（フラグ、文献リンク付）
パテントマップ、説明文
出典：https://www.jpo.go.jp/resources/report/gidou-houkoku/tokkyo/2023theme.html
・“伝えること”を意識した調査報告（ビジネス目線、分かり易さ＞知財目線、正確性）
適切な視点で図解した資料
良質なソースを集約して各自が活用できるプロジェクト
最終的な判断は専門家がする前提で、活用されることや分かり易く伝わることを優先
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# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E295MY37R.jpg)

調査結果を活用する"場"を作る
https://note.com/tsunobuc
hi/n/nd8a1369011b4
・特許文献を読む
・懸案特許を検討する
・特許情報を分析する
・特許情報を利用する
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# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y4KXG8EM.jpg)

誰でも生成AIでビジネス視点で特許分析
https://note.com/tsunobuchi/n/n0e079
09316b3
出力例：HTML
出力リンク：
https://chatgpt.com/share/6a1be113663c-83a7-83bc-69c916dc36d8
https://note.com/tsunobuchi/n/n9f833ef70af0
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# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VENYR1G9J8.jpg)

プロンプト１つで誰でも生成AIでビジネス視点で特許分析
この内容を５枚のスライド資料化してください。
ビジュアルに富む感じで、見やすい感じで。
https://note.com/tsunobuchi/n/n0e079
09316b3
→プロンプト付
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# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79PM5W3E3.jpg)

マイクロンテクノロジー（Micron Technology, Inc.）の知財分析
https://note.com/tsunobuchi/n/nd584ce2c2c00
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# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78DLYNL7D.jpg)

特許出願の目的
出典：https://www.daicel.com/innovation/ip/pdf/20220729.pdf
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# Page. 35

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技術を発明に昇華させる
事業方針
事業戦略
アイデアシート
調査等依頼書
経営
研究
先行技術調査
発明の特定
特許出願
知的財産
+市場情報+競合情報+技術情報+知財情報
技術ありき、出願起点ではなく、
事業における活用を起点として、目的に沿った出願、権利化が必要
事業における「活用」→「権利化」すべき視点で技術を検討→「出願」における発明として仕上げる
欲しい権利を議論して、技術を照らして、「発明」を創出する
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# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EMYMK2KEW.jpg)

技術・発明・特許権を「三つの異なる空間」として捉える
角渕note：https://note.com/tsunobuchi/n/n686de7e04716
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# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PER9VXM6J9.jpg)

生成AIで「未来には必須、今は非自明」を特許にする
角渕note：https://note.com/tsunobuchi/n/n344cda1840c5
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# Page. 38

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XQZ6VDEX.jpg)

妹尾先生2008年の論文～温故知新～
活動が適切であるかどうか
https://note.com/tsunobuchi
/n/nd1594b238819
正しさ
法律の解釈上当てはまるか
しかしながら，知財マネジメントは前述したように 「科学技術」「知財法務」に加えて「事業経営」を加えた三者
の融合領域である。従来の知的基盤だけでは済まず，その再構成と発展的なレベルアップが求められ るのである。
まず，第一部で述べたように「三分野の基礎知識」 が必要となる。ただし，この三分野を習得する難しさ は，単に
量的な問題だけではない。質的な困難さがあり，それは思考法の違いである。
判断基準が，科学技術においては「正否」すなわち正しさであるのに対し， 知財法務では「当否」すなわち法律の
解釈上当てはまるかが，また経営では「適否」すなわち活動が適切であるかどうかが判断基準となる。
この 3 つの思考法の違いを理解することが，知財マネジメントで活躍する ときに必要となるのである（図 15）。
出典：「知財コンサルティング論」序説 －知識の提供者か，適切な指導・支援者か－ 妹尾堅一郎（パテント、Vol. 61、No.10、P.39-61、2008）
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# Page. 39

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知財活用・事業起点型モデル
（1）「知財創出・技術起点型モデル」
（2）「知財活用・事業起点型モデル」
「知的創造サイクル」のモデルである。知財の創造，
事業戦略を起点として，それを可能ならしめる知財戦略，
保護・権利化，活用の3フェイズを“強く・広く・ 早く” そしてその知財のリソースの入手・調達（自前の研究開発
回し，日本の産業競争力を高めようとするもの。
やライセンスイン等）の3ステージを持つモデル。
市場ニーズ起点あるいは事業起点としてサイクルを逆に回
していくのである。
出典：「知財コンサルティング論」序説 －知識の提供者か，適切な指導・支援者か－ 妹尾堅一郎（パテント、Vol. 61、No.10、P.39-61、2008）
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# Page. 40

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パートナー（協働者）として「コラボレーション（協働）」 を行う
専門性の壁の崩壊、生成AIを介した協働へ
既に技術者が持っている「知」
を，技術者と知財担当が共に「技
術化」し，それを「発明」まで育
て，その上で「権利化」を行うモ
デルである。知財者は，パート
ナー（協働者）として「コラボ
レーション（協働）」 を行うと見
なされる（図13）。
出典：「知財コンサルティング論」序説 －知識の提供者か，適切な指導・支援者か－ 妹尾堅一郎（パテント、Vol. 61、No.10、P.39-61、2008）
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# Page. 41

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第60回 東北大学知財セミナー（2025年12月）
資料、プロンプト付
【後半：土本】（45分）
４．特許調査への生成AI活用の実際
５．ビジネス視点での生成AI特許分析
https://note.com/tsunobuchi/n/n30a2a77c74fc
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# Page. 42

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生成AIを活用した知財DDの効率化
本格的な知財DDを行う前の予備審査時に、投資先候補となるスタートアッ
プに関する特許を調査したり、見つかった特許の内容を検討することは、
非常に難しい半面、専門家にしっかりとした検討を依頼するには時間的、
資金的な猶予はないことが多いかと思います。
キャピタリストの皆さんが生成AIを活用し特許を調査し、他のキャピタリ
ストと共有し、その後に専門家に相談することを目的としたもので、ビジ
ネス視点で特許情報をどのように活かすかについて、ご説明をいたしま
す。
生成AIを活用した知財DDの効率化（動画、資料付）
https://note.com/tsunobuchi/n/n8d492dea83a0
知財DDマニュアル：https://www.jpo.go.jp/support/startup/document/vc-ipas-2026/due_diligence.pdf
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# Page. 43

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土本さん
つち もと あき ひさ
土本 晃久
https://lexceed.or.jp/professionals/tsuchimoto-akihisa/
弁理士法人レクシード・テック
特許技術者・博士(工学)
<経歴>
2013年3月 私立 東海高等学校 卒業
2018年3月 東京大学工学部化学システム工学科 卒業
2020年4月 日本学術振興会特別研究員(DC1) 採用
2023年3月 東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻 博士課程 卒業
2023年4月 ANRI株式会社 入社
2023～25年 JST START事業プロモーター
2025年5月 弁理士法人レクシード・テック 入所
2025年～
特許庁VC-IPAS事業 ビジネスメンター
2026年4月～ 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)
2025年8月～ INPIT IPAS アソシエイトメンター
＜学術論文＞
・Machine Learning-based Comprehensive Survey on Lithium-rich Cathode Materials. Tsuchimoto, A., Okubo, M. & Yamada, A. , Electrochemistry 91,
037007–037007 (2023).
・Nonpolarizing oxygen-redox capacity without O-O dimerization in Na2Mn3O7. Tsuchimoto, A., Shi, X. M., Kawai, K., de Boisse, B. M., ... & Yamada, A.,
Nature Communications, 12(1), 1-7. (2021)
・Highly Reversible Oxygen-Redox Chemistry at 4.1 V in Na4/7−x[□1/7Mn6/7]O2 (□:Mn Vacancy). Mortemard de Boisse, B., Nishimura, S., Watanabe, E.,
Lander, L., Tsuchimoto, A., ... & Yamada, A., Adv. Energy Mater., Wiley-VCH, 8 (20), 1800409, (2018)
＜講演＞
・2026年7月 東京大学SPRING GXレクチャーシリーズ「研究成果を知的財産として活かすには～基礎から生成AI活用まで～」
・2026年7月 日本知的財産協会（JIPA）関西化学部会 「生成AIを知財実務で活かす～必要なスキルと求められるマインドと知財部員の役割～」
・2026年5月 VC-IPAS事業 「生成AIを活用した知財DDの効率化」
・2026年3月 VC-IPAS事業 「ビジネスモデル検討における知財情報を含む情報調査の効率的活用法」
・2026年2月 東北大学ナレッジキャスト主催 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（MASP）スタートアップアカデミー
「生成AIを活用した事業化に向けた知財調査」
・2025年12月 特許庁主催 VC-IPAS事業 VC間ナレッジシェアプログラム「VC業務への生成AI活用 ～ビジネスに必要な調査・分析～」
・2025年12月 東北大学産学連携機構 東北大学知財セミナー「生成ＡＩを活用した侵害予防調査を含むビジネスに必要な特許調査・分析」
＜著作＞
・「生成AIによる知財業務効率化と活用の手引き」、情報機構、2026年、第3章第3節第5項、分担執筆
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# Page. 44

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGL2DY17L.jpg)

東京大学SPRING GX（2026年7月）
角渕note： https://note.com/tsunobuchi/n/nc191ee266359
土本さんnote： https://note.com/tsuchi_moto_/n/nc6a12d69983a
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# Page. 45

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QYP1MNEP.jpg)

知財は「投資」である
知財ポートフォリオのイメージ
研究開発・特許出願（投資）
特許登録・
製品X販売開始
独占実施による利益向上
（リターン）
権利期間満了
権利期間満了
特許A （コア技術）
特許B （用途・実装）
ノウハウの優位は
秘匿化されている限り持続
～
ノウハウC （最適レシピ）
製品Y販売開始
権利期間満了
特許D （用途・実装）
需要の変化により製品化なし
特許E （用途・実装）
自社では製品化しなかったが、他社の参入をブロック
特許F （用途・実装）
製品X販売開始
商標G （製品ブランド）
商標は繰り返しの更新が可能
～
長期的なブランド保護
時間
・知的財産へのコストは未来への「投資」であり、中長期で「リターン」がもたらされる
・未来を完全に予測することは不可能であり、ポートフォリオとして変化に備える
・特許だけでなく、適材適所で全体最適を追求する。
・投資として捉える特許 | 土本晃久
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# Page. 46

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4WYRV3J1.jpg)

海図を共に描く
・「開発が進んだから出願」ではなく、まず投資仮説=「海図」を持つ。
・研究開発と「海図」を共有し、仮説 研究のフィードバックを回す。
海図を描く――知財の投資仮説 | 土本晃久
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# Page. 47

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事業モデルと特許の戦略
２つのIP戦略の方向性：水平と垂直
■ 水平IP型
■ 垂直統合型
技術IPを特許で守り、川下のプレイヤーに広くライセンスする事業
モデル。
特許保護と、プロセスノウハウの秘匿を併用し、自社で川下まで製
造・販売する事業モデル。
成立条件
3パターンの分類
特許スコープが広く、設計回避が困難
代替技術に対して十分先行している
川下市場（実施者）が成熟している
実施者が特定・監視できる規模感である
① 実証先行型：川下顧客は存在するが、技術の有用性が未証明。
② 顧客創造型：川下顧客自体が不在であり、市場ごと自分で創
る。
③ プロセス差別化型：プロセスがコア。製造ノウハウを秘匿×垂
直統合。
市場構造
市場構造
TAM＝全出荷量 × シェア × ライセンス単価
代表事例：UDC / Qualcomm / ARM
自社の製品市場がTAMとなる
代表事例：Tesla / DJI / TSMC
特許による利益の分解
事業モデルを踏まえた利益の最大化の手段として、特許ポートフォリオを構築する
1. 参考文献 Cohen, Nelson & Walsh (2000)
2. 投資として捉える特許 | 土本晃久
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# Page. 48

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WGWMP6E2.jpg)

３．生成AIをパートナーとして活かす
ツールを最大限に活かすには？
単なる道具ではなくパートナーとして活かす！
“役立つ”アウトプットの創り方
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# Page. 49

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZL5QKRE3.jpg)

生成AIツールの活かし方のポイント
用途特化の専用ツールには、汎用AIにはない利点がある
特許調査は汎用AIでもできるが、専用ツールで外縁をしっかりと定めて、その中
でリソースを集中させると生成AIは能力を最大限に発揮する
ツールの性能を、使用する人の能力が不足していることで殺さないこと
どう使えばよいのかを生成AIに聞いてみる
その道のプロは新しい道具の使い方も創造できるので活用法を聞いてみる
ツール導入の前に目的を考える必要があるが、先ずは触ってみることも大切
ツールで何ができるかよりも、何をしたいのかを考えて伝える
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# Page. 50

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6W96Q1EV.jpg)

PatSnap Eurekaを用いて誰でも簡単に特許調査・分析
https://note.com/tsunobuchi/n/n9168699c7a55
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# Page. 51

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5MN6RLE4.jpg)

サマリアMCPでといつものAIを接続
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# Page. 52

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/97295MD3JR.jpg)

サマリアMCPとClaude Fable 5.1 Coworkで分析
プロンプト１つ、URLのみの入力
角渕note： https://note.com/tsunobuchi/n/n86dc324cb314
©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED.
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# Page. 53

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY4KX287M.jpg)

サマリアMCPでiPhone Duoに潜む知財を簡単分析
角渕note： https://note.com/tsunobuchi/n/n9559e6863dd7
©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED.
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# Page. 54

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7NYR189E8.jpg)

４．地域知財の分析例
なにをどう分析するか
共創に必要なことは
出力一式：https://drive.google.com/drive/folders/1glEHCGmJCqModJqcjhm01kh2AVwKWTv-?usp=drive_link
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# Page. 55

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9PM5K373.jpg)

“地域の知財を調べたい”、その先にあるものは？
⽣成AIを使っていいのか、そもそもの依頼者の意図はなんだろう。
依頼者は“なに”が欲しいのであろうか。
地域知財分析っていうけど、最初は知財を調べてもダメだと思うから、ビジネス面（事業面）とテ
クノロジー面（技術面）から検討をしよう。
地域知財分析の目的として、産業振興を意識しつつ、描いた産業構想を知財で保護することも大切
一方的な押し付けではなく、産業振興を一緒に創ることが大切で、わかりやすく伝えることが必要
調査分析は手段であって、目的ではない
依頼者は調査報告書を欲しい訳ではなく、とるべきアクションの選択肢を根拠を持って検討をでき
ることが欲しい
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# Page. 56

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8DLYRLJD.jpg)

アプローチ紹介（技術探索〜ネクストアクションの提案）
事前準備
打合せ
中間報告
最終報告
依頼者は何かしら困っているから依頼をしている
しかし、それを言語化できていないことが多く
真の目的を見つけ、何ができるか知ってもらい、
今回の調査分析に興味を持ってもらえるか、
自分ごととして考えてもらい、巻き込めるかが非常に重要
打合せは依頼者のニーズを探って提案をする場であり、プロジェクトの
今後を占う大切な場、
ここでスタートを切るようでは生成AI時代は遅い
そもそも何が刺さるのか、完全に予想は難しい中、生成AIを用いて想定
される案をいくつか提案しつつ、何ができるのか見て、感じて理解をし
てもらい、共創の場を作る
検討に必要な情報を的確に収集・整理をして、
最終報告をイメージして候補を提案する
依頼者にも自分で触って検討をしてもらえる場を作って渡す
ここまでで実質的な作業を終えて、
最終報告では依頼者の要望を補充する
最終的な報告書は、単なる報告書ではなく、その後に執るべきアクショ
ンの提案書であることが理想
その理想を依頼者と共に創り上げていき、ネクストアクションを実行し
やすいものとすることが大切
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# Page. 57

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLML4KQER.jpg)

地域知財の検討例①目的を明確に指示する
実行リンク：https://chatgpt.com/share/6ab09292-e268-83e8-8260-d5cff4f9f9a6
出力例： https://drive.google.com/drive/folders/1JEJFC-hFAsl8CxtqwTbcVK9YG2mVuktZ?usp=drive_link
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# Page. 58

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47MYMK8K7W.jpg)

地域知財の検討例①手法の検討
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# Page. 59

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7R9VX56E9.jpg)

地域知財の検討例①具体例を確認
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# Page. 60

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXQZ6KD7X.jpg)

地域知財の検討例①AI活用手法の検討
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60


# Page. 61

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JK9815DJD.jpg)

地域知財の検討例②人が実行する場合の手法を確認
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61


# Page. 62

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3W2QKPE5.jpg)

地域知財の検討例②具体的な手法を検討
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# Page. 63

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDKZ9337G.jpg)

地域知財の検討例③処理を実行する際のデータ等の準備
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# Page. 64

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKDZ4PJ8.jpg)

地域知財の検討例③処理を実行する際のデータ等の準備
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# Page. 65

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVV1WXVJQ.jpg)

地域知財の検討例③処理を実行する際のデータ等の準備
©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED.
65


# Page. 66

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGL2DV1JL.jpg)

地域知財の検討例④実際に試してみる
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# Page. 67

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYP16N7P.jpg)

地域知財の検討例④実際に試してみる
©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED.
67


# Page. 68

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74WYR43E1.jpg)

地域知財の検討例⑤特許データベースとMCP連携
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# Page. 69

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1Y6Q4ZEG.jpg)

地域知財の検討例⑤特許データベースとMCP連携
©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED.
69


# Page. 70

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWGWMX672.jpg)

地域知財の検討例⑤特許データベースとMCP連携
出力例： https://drive.google.com/drive/folders/1JEJFChFAsl8CxtqwTbcVK9YG2mVuktZ?usp=drive_link
©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED.
70


# Page. 71

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZL5Q6R73.jpg)

©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED.
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# Page. 72

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76W96217V.jpg)

地域知財の検討例⑥スキル化とプロンプト作成
出力スキル：
https://drive.google.com/file/d/1obAbLBNbZUts
btufidAyh844LQyCzADh/view?usp=drive_link
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# Page. 73

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75MN62L74.jpg)

作成したスキルの実行例～佐賀県～
実行リンク：https://chatgpt.com/share/6ab0bd96-d3b4-83ee-9f63-375ce7a7c25a
出力例： https://drive.google.com/drive/folders/1m_A2xWxtHOr1TFIKzjgryDJC1iBFFchM?usp=drive_link
©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED.
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# Page. 74

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J295M43ER.jpg)



# Page. 75

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY4KXM8JM.jpg)

作成したスキルの実行例～鹿児島県～
実行リンク：https://chatgpt.com/share/6ab0e032-4670-83e8-91b5-44c923a818c1
出力例： https://drive.google.com/drive/folders/1OoiW3pokJgwzYmdU2mS7kQuBeWcVbIix?usp=drive_link
©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED.
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# Page. 76

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNYR1W978.jpg)



# Page. 77

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9PM5X3J3.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
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# Page. 78

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8DLY2LED.jpg)

まとめ
１．特許調査と生成AI
３．生成AIをパートナーとして活かす
２．生成AIで壁を壊し"価値"を共創
４．地域知財の分析例
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELML42Q7R.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
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由英
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