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title: 特許調査の基本と生成AI活用
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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: 以下のnoteのスライド資料です。 特許調査の基本と生成AI活用 https://note.com/tsunobuchi/n/n3156377de621?sub_rt=share_pb
published: July 10, 26
canonical: https://www.docswell.com/s/ytsunobuchi/5MQGQ2-2026-07-10-231935
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEPKVLY278.jpg)

知財実務 × 生成 AI
生成 AI で
特許調査は
どう変わる？
検索作業から「問いと価値の設計」へ
AI に任せるのは下ごしらえ。
専門家の価値は、目的設定・目利き・アクション提案に移る。
特許調査の基本と生成 AI 活用
01


# Page. 2

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結論：価値は「読む作業」の前後へ移る
AI が速くするほど、人間は問いの設計とアクションへの接続に集中する。
P
Plan
目的設定
母集団設計
判断基準
D
Do
検索
読み込み
整理
C/A
Check / Action
評価
アクション提案
意思決定へ接続
効率化の本丸は「時間短縮」だけではない。
問いを正しく置き、結果を意思決定に変えることで、知財実務の価値が上がる。
特許調査の基本と生成 AI 活用
02


# Page. 3

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特許調査は「検索」ではない
本来の目的は、依頼者の困りごとに答えるための情報収集。
?
困りごと／問い
出願可否
侵害リスク
競合動向
技術戦略
i
情報収集
検索式
分類・キーワード
文献読解
母集団設計
→
判断・行動
出願方針
仕様変更
追加調査
競合対応・ R&D
検索ワードを考える前に、
目的が変われば、調査範囲も、読むべき文献も、評価
「何を判断するための調査なのか」を決める。 軸も変わる。 AI は問いの曖昧さを補ってはくれない。
特許調査の基本と生成 AI 活用
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# Page. 4

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AI は高性能な調理器具である
専門家が実務を言語化して初めて、 AI は使える道具になる。
AI
AI
R
高性能な
調理器具
プロンプト
実務を
レシピ化
S
専門家
✓
アウトプット
完成品ではなく、
検討可能な下ごしらえ。
人が評価して磨く。
味見し、
依頼者と仕上げる
よいレシピを作れるのは、
よい料理を知っている人。
特許調査の基本と生成 AI 活用
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# Page. 5

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スマイルカーブで見る付加価値
中流の処理は AI で軽くなり、両端の設計・活用が際立つ。
付加価値
下流
上流
中流
業務プロセス
目的設定・母集団設計
読み込み・整理
解釈・アクション提案
問いを置き、何を探すか決める。ここで調査品質が大
きく決まる。
大量処理は AI の支援が効く。反復しながら精度を上げ
る。
出願、仕様、競合対応、事業判断に接続する。
特許調査の基本と生成 AI 活用
05


# Page. 6

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AI 活用の本質は「裾野の拡大」と「先鋭化」
単なるコスト削減ではなく、組織全体の知財活用力を引き上げる。
専門家の先鋭化
裾野の拡大
検索・整理を AI に任せ、
高度分析・戦略立案・判断へ集中する
今まで難しかった人も、
一定水準の調査・分析に参加できる
AI でできることが増えるほど、プロの判断・設計・説明の価値が見えやすくなる。
特許調査の基本と生成 AI 活用
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# Page. 7

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伝わらない知財情報は、使われない
AI は、専門家の知見を相手に伝わる形へ翻訳する道具にもなる。
T
技術
科学技術として
成立するか
AI
AI による共通言語
図解、要約、対話型レポー
トで
議論の土俵をつくる
B
経営
事業上の活動として
意味があるか
正確性は必要条件。ビジネスで使われるには、読み手が理解し、議論できる形に変換する必要がある。
特許調査の基本と生成 AI 活用
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# Page. 8

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実務に落とせる 4 つの AI 活用パターン
AI に結論を丸投げせず、専門家が評価するための論点を構造化する。
1. 企業分析・図解
2. 強み逆算の特許調査
会社名や URL から事業、技術、競争優位性を整
理し、理解の土台を作る。
ビジネス上の強みを支える技術を特定し、重要
特許を抽出する。
AI
Prompt
3. 競合マトリックス
4. クレームチャート
外部環境と競合の開発状況を、企業 × 技術テー
マで可視化する。
製品・サービスと請求項を構成要件ごとに比較
し、論点を明確にする。
特許調査の基本と生成 AI 活用
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# Page. 9

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良いプロンプトは、良い業務フローから生まれる
「調べて」ではなく、目的・手順・根拠・出力を明確に定義する。
1
目的
何の判断に
使うか
2
手順
どの順番で
考えるか
3
参照情報
どの資料・
URL を見る
か
4
出力形式
表、図解、
Markdown
など
5
評価基準
何を良い結
果と見るか
プロンプトは「魔法の呪文」ではなく、専門家の暗黙知を再現可能にした業務仕様書。
特許調査の基本と生成 AI 活用
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# Page. 10

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組織導入で外せない設計
ツール選定の前に、使う目的・範囲・責任を決める。
Who
誰が使うか
Whom
誰に向けるか
1
機密情報の扱い
社内規程と利用サービスの条件を確認。まずは公開情報から始める。
What
何を扱うか
Why
何のためか
When
いつ使うか
Where
どこで使うか
2
自動化してよい範囲
AI が処理してよいタスクと、人間が必ず確認するタスクを分ける。
How
どう使うか
How much どの程度任せるか
3
最終判断と責任
評価、修正、説明、意思決定への接続は人が担う。
特許調査の基本と生成 AI 活用
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# Page. 11

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AI 時代に価値が上がる 3 つの力
大量の AI 出力を使える成果に変えるのは、人の実務経験。
言
言語化
目
日々の実務で何気なく行って
いる判断を、レシピとして他
者と AI に渡せる形にする。
目利き
玉石混交の出力から、本当に
価値のある技術・特許・論点
を見抜く。
説
説明
根拠を示し、相手の判断基準
に合わせて伝え、合意形成に
つなげる。
AI が出力を増やすほど、専門家の「見極める力」と「伝える力」が差になる。
特許調査の基本と生成 AI 活用
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# Page. 12

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次の一手：自分の仕事を「レシピ化」する
新しいツールを探す前に、普段の実務を言語化する。
レシピ化チェックリスト
✓
何のために行う業務か
✓
最初に確認する情報は何か
✓
どの順番で処理しているか
✓
良し悪しの判断基準は何か
✓
誰が、どの意思決定に使うか
AI に聞く前に、
自分の実務を
言語化する。
問いを立て、出力を見極め、
相手に伝わる形に変え、
次の行動につなげる。
生成 AI 時代の知財実務は、検索自動化だけではなく、より良い意思決定の場を作る仕事へ。
特許調査の基本と生成 AI 活用
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