--- title: 260114_リーガルテック_生成AI時代の「特許調査の鉄則と実践」 tags: author: [角渕由英](https://www.docswell.com/user/ytsunobuchi) site: [Docswell](https://www.docswell.com/) thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/P7XQ8Q51EX.jpg?width=480 description: プロのサーチャー弁理士が明かす！ 生成AI時代の「特許調査の鉄則と実践」 〜生成AI活用時の「コツ」と実務への活かし方〜 https://note.com/tsunobuchi/n/n3d5aa2f16e61 published: June 12, 26 canonical: https://www.docswell.com/s/ytsunobuchi/ZMQ6QX-2026-06-12-092318 --- # Page. 1 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XQ8Q51EX.jpg) リーガルテック株式会社 様 プロのサーチャー弁理士が明かす！ 生成AI時代の「特許調査の鉄則と実践」 〜生成AI活用時の「コツ」と実務への活かし方〜 2026年1月14日(水)16:00～17:00 弁理士法人レクシード・テック 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/37K9K96M7D.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 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) <委員など> 2020年～ 特許検索競技大会実行委員会 副委員長（～2024年） 2021年度 特許庁IPAS事業 アソシエイトメンター 2022年～ 知財実務情報Lab.®専門家チーム 2022年～ 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 2023年～ 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 支援チーム専門家（～2024年） 2024年～ 特許庁VC-IPAS事業 、スポットメンターおよびメンター（現任） 2025年～ 特許検索競技大会実行委員会 委員長（現任） つの ぶち よし ひで 角渕 由英 デジタル名刺 ＜著作(主なもの)＞ 「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/LJ3WZW62J5.jpg) 弁理士法人レクシード・テック 京都（四条烏丸）：7名 ➢ 組織 ※２０２６年１月１日時点 東京（新丸ビル） 資格者： 弁護士・弁理士１名、弁理士６名 ：８名 学 位： 博士５名、修士２名、学士２名 （医薬・バイオテクノロジー、化学が中心） 所員数： １５名（東京８名、京都７名） 弁護士法人レクシード 弁護士7名 グループ創業の地 姫路 大阪梅田 拠 点： 東京（新丸ビル）・京都（四条烏丸） 創 業： ２０２２年７月１日（４期目） 博多 https://lexceed.or.jp/ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 3 # Page. 4 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDKRKV6EG.jpg) 弁理士法人レクシード・テックの強み ➢ 技術系専門家の有機的な協働によってシナジーを発揮 ➢ 事業のあらゆるステージにおけるバックアップ 知的財産・法律 弁護士・弁理士１名、弁理士６名 高い技術力 特許調査・分析 博士５名、修士2名、学士２名 （特に医薬・バイオ、化学） 特許検索競技大会 最優秀賞 ワンストップサービス 出願・権利化、契約、鑑定、係争、 特許調査・分析、ベンチャー、国際業務 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 4 # Page. 5 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEPKWKRZ78.jpg) 一気通貫で業務に関わる専門家集団 ➢ ➢ ➢ 多くの専門家・事務所等に依頼する必要があり、効率が悪く、事業全体を把握した上でのアドバイスとなりにくい。 一気通貫で知財業務をバックアップするための資格保有者・スキル保持者が揃っている。 化学・バイオに強みを持つ専門家集団（博士、修士も多数所属）。 市場分析・技術動向調査 知的財産アナリスト 先行技術調査・侵害予防調査・無効資料調査 弁理士／サーチャー 出願権利化 、発明発掘、セカンドオピニオン、コンサルティング、企業研修 弁理士／サーチャー／博士 知財契約・権利行使 付記弁理士 無効化対応 情報提供、異議申立、無効審判、無効鑑定、侵害鑑定 付記弁理士／博士 ✓ 技術を主軸として、資格の枠組みを超えてシームレスにアドバイス ✓ スタートアップのクライアントも多数、伴走支援 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 5 # Page. 6 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VV8VRM7Q.jpg) 本日の内容 生成AIは、特許調査のスピードと精度を劇的に変えつつあります。しかし、生成AIの革新的な能力の裏側には、ハルシネーションリスクや、適 切なクエリ設定ができないことによる「使えない結果」という落とし穴が存在します。 本セミナーでは、特許調査の最高峰である特許検索競技大会で最優秀賞を受賞した経験を持ち、現在は特許検索競技大会の実行委員長も務める 角渕由英弁理士が登壇します。長年のサーチャー指導経験を持ち、生成AI活用に関するコンサルティングも多く行っている角渕氏が、ツールの 種類に関係なく、生成AIを特許調査に導入する際に必ず押さえておくべき「汎用的な鉄則」を徹底解説します。 具体的には、精度の高い先行技術調査を実現するための生成AIへの問いかけ方、誤情報を避けながら効率的にスクリーニングを進める実務的な コツに焦点を当て、角渕氏作成のプロンプトも紹介します。 また、これらのノウハウを実際の操作画面で確認していただくため、生成AI搭載型の特許検索ツールの一つとして、角渕氏もユーザーでもある 「MyTokkyo.Ai」を例に、具体的なデモンストレーションを短時間で実施します。 本セミナーは、最新のAI技術を単なる効率化ツールではなく、調査結果の質を高めるための強力なパートナーとして活用したい、すべての知 財・研究開発担当者にとって必見の内容です。 本セミナーで学べること ・生成AIに依存しすぎない！ プロの特許サーチャーが守っている調査の「普遍的な鉄則」 ・生成AI特許調査で精度の高い結果を導き出すための、クエリ設計とプロンプトの「コツ」 ・AI利用時に回避すべきハルシネーション（誤情報）や、検索漏れのリスクとその対策 ・AIツールを活用した調査報告・分析の新しい効率化手法 目次 １．特許調査と生成AI ２．生成AI、その活用とは ３．生成AI時代の特許調査 ４．生成AI活用の実践 ５．生成AIによる壁の崩壊 ６．生成AIツールをパートナーとして活かす ７．まとめ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 6 # Page. 7 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGL5LMX7L.jpg) 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 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 7 # Page. 8 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QYZYR5EP.jpg) 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) ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 8 # Page. 9 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4W3W8VJ1.jpg) 仮説から逆算した情報収集 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) ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 9 # Page. 10 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L71Y1Y24JG.jpg) 生成ＡＩ時代の特許調査のＰＤＣＡサイクル 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 た。 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。 本稿を執筆している２０２５年４月現在、筆者の予想が現実になろうとしていることを感じて いる。今後の特許調査のＰＤＣＡサイクルはどのようになっていくであろうか。 角渕、「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 18 (208) 8-38 2020 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 10 # Page. 11 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WG8GRZE2.jpg) 生成ＡＩ時代の特許調査のＰＤＣＡサイクル 生成AIで超高速で回せる！ ※サイクルは回す前提 角渕note、第１章 １４．特許調査のＰＤＣＡサイクル https://note.com/tsunobuchi/n/nc3ca5be81e80 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 11 # Page. 12 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZL8LRLE3.jpg) 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 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 12 # Page. 13 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6WPWRMEV.jpg) 侵害予防調査と無効資料調査のノウハウ～＃全文無料公開 https://note.com/tsunobuchi/n/n5100dbf82075 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 13 # Page. 14 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5MKM8QE4.jpg) ２．生成AI、その活用とは 「活用」≠単に使うこと 「活用」＝そのものの真価をいかして上手く使うこと そもそも活用の目的は？ 活用に必要なスキルとは ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 14 # Page. 15 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9729W9KWJR.jpg) 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 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 15 # Page. 16 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY4L4N97M.jpg) 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 角渕note、生成AI活用と一緒くたに言うけれど ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. https://note.com/tsunobuchi/n/na516a02202ae 16 # Page. 17 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7NY4YXDE8.jpg) 生成AI活用が目的になっていないか ※使わなくても良い人 角渕note、生成AI活用の6W2H（プロンプト＆アプリ付）、 https://note.com/tsunobuchi/n/n5b7c563944ab ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 17 # Page. 18 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9PQP8873.jpg) 生成AI活用の6W2H（プロンプト＆アプリ付） https://note.com/tsunobuchi/ n/n5b7c563944ab そもそも何をしたいのですか？ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 18 # Page. 19 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8DGD8ZJD.jpg) 生成AIとスマイルカーブ 問題特定スキル AI活用はどこで？ 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．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 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 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 ３．先鋭化 プロがさらに上のレベルへ 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 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 19 # Page. 20 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLMGMR1ER.jpg) ツールが変わっても陳腐化しない普遍的な5つのスキル 何ができるかではなく、何をしたいか！ 生成AIを使いこなすスキル 調査の対象を決めることは実は難しい 結局大切なのは基礎力 暗黙知を形式知にする ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 20 # Page. 21 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47MYQYR57W.jpg) ３．生成AI時代の特許調査 生成AI活用に合わせた業務の見直し そもそも今までどうやっていたのか？ 目的を意識して最適化 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 21 # Page. 22 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7R989RZE9.jpg) 特許調査の業務プロセス 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 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 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 22 # Page. 23 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXQ8QR17X.jpg) （ステップ１）生成AI時代における調査対象の特定 https://chizai-jj-lab.com/2025/10/07/1002-2/ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 23 # Page. 24 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JK9K9RMJD.jpg) （ステップ１）生成AI時代における調査対象の特定 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 24 # Page. 25 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3WZW82E5.jpg) （ステップ２）生成AI時代における母集団 従来の調査における業務プロセスを踏襲しつつ、生成AI活用を前提としてプロセスを再構築！ 角渕note、生成AI時代の特許調査の母集団設計 https://note.com/tsunobuchi/n/n7883d56f5ddc ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 25 # Page. 26 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDKRKM67G.jpg) （ステップ２）生成AI時代における母集団 人が判断・説明しやすいように整理 これまでの業務プロセスを整理して見直す機会 そもそも誤情報（ハルシネーション）ってなんで わかるの？ →なんらかの基準があるはず ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 26 # Page. 27 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKWKQZJ8.jpg) （ステップ３）生成AIを用いたスクリーニング スクリーンニング対象（スタート） ★単に泥にまみれるのはなく、 方向性を持ってもがく 一見 非効率な ここが 超重要 1000件 “読む”ことのレベル感 関係ある、関係ない ガイド どのような観点があるか知る 観点が記載されている、 記載されていない 100件 人間は 各ステップで 何らかの基準に基づいて 絞り込んでいる 基準は最初からある？ 製品、先行技術との対比 10件 途中の作業の重要性 角渕note、非効率の効用 https://note.com/tsunobuchi/n/n3046d0598cf1 報告する特許（ゴール） ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 最後のステップは 生成AIにやらせる 必要があるか？ ※判断の重要性 27 # Page. 28 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVV8V5MJQ.jpg) （ステップ３）生成AIを用いたスクリーニング 基準となる ガイドを 形成する ノイズ判定 ・ノイズ ・ノイズではない ・ ・観点A ・ ・ ・観点A1 ・ ・ ・ ・観点a1-1 ・ ・ ・ ・観点a1-2 ・ ・ ・観点A２ ・ ・観点B ・ ・ ・観点B1 ・ ・ ・ ・観点b1-1 ・ ・ ・ ・観点b1-2 ・ ・ ・ ・観点b1-3 ・ ・ ・ ・観点b1-4 ・ ・ ・観点B２ ・ ・観点C ・ ・ ・観点C1 ・ ・ ・観点C2 ・ ・ ・観点C3 ・ ・ ・観点C4 ・ ・観点D ・ ・ ・観点D1 ・ ・ ・ ・観点d1-1 ・ ・ ・ ・観点d1-2 ・ ・ ・ ・観点d1-3 ・ ・ ・観点D2 ・ ・ ・ ・観点d2-1 ・ ・ ・ ・観点d2-2 ・ ・ ・ ・観点d2-3 ・ ・ ・観点D3 スクリーンニング対象（スタート） ノイズ判定 ・ノイズ ・ノイズではない ・ ・観点A ・ ・ ・観点A1 ・ ・ ・観点A2 ・ ・観点B ・ ・ ・観点B1 ・ ・ ・観点B2 ・ ・観点C ・ ・観点D ガイド 報告する特許（ゴール） 生成AI時代の スクリーニング ・ ・ ・観点A1 ・ ・ ・ ・観点a1-1 ・ ・ ・ ・観点a1-2 ・ ・ ・観点A2 ・ ・ ・観点B1 ・ ・ ・ ・観点b1-1 ・ ・ ・ ・観点b1-2 ・ ・ ・ ・観点b1-3 ・ ・ ・ ・観点b1-4 ・ ・ ・観点B2 ・ ・ ・観点C1 ・ ・ ・観点C2 ・ ・ ・観点C3 ・ ・ ・観点C4 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 絞り込む ↓ 整理する ・ ・ ・観点D1 ・ ・ ・ ・観点d1-1 ・ ・ ・ ・観点d1-2 ・ ・ ・ ・観点d1-3 ・ ・ ・観点D2 ・ ・ ・ ・観点d2-1 ・ ・ ・ ・観点d2-2 ・ ・ ・ ・観点d2-3 ・ ・ ・観点D3 28 # Page. 29 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGL5L6XJL.jpg) （ステップ３）生成AIを用いたスクリーニング 角渕note、生成AI時代の特許調査のスクリーニング（プロンプト付）https://note.com/tsunobuchi/n/nac0e0b6fe789 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 29 # Page. 30 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYZY457P.jpg) ４．生成AI活用の実践 最近の情報発信のご紹介 必要なのはプロンプトではなくその思想 生成AIによる能力拡張 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 30 # Page. 31 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74W3WQVE1.jpg) 生成AI関連の記事 知財実務情報Lab.🄬の記事 大切であるのは考え方であるという原点は変わらない 調査を言語化して、プロンプトも作成、その過程・考え方も詳説 noteマガジン 特許調査における生成AI活用 あくまでも無料の範囲であるが、 プロンプトそれ自体に大きな価値は無く、 試行したものを公開 使いこなせる、評価できるスキルが活きる ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 31 # Page. 32 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1Y1YP4EG.jpg) 特許調査におけるプロンプト（プロンプト付） https://note.com/tsunobuchi/n/ncfedae3684d7 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 32 # Page. 33 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWG8G2Z72.jpg) 特許調査プロンプトジェネレータ（アプリ付） https://note.com/tsunobuchi/n/nf157781fc420 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 33 # Page. 34 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZL8LDL73.jpg) 機密情報の扱いについて ChatGPT利用規約：https://openai.com/policies/terms-of-use 入力するデータについて新規性の喪失の可 能性が問題となる ChatGPT APIなど、入力データがAIによる 学習に使われないことが利用規約にあるも のを使うなど、留意が必要 湯浅竜 日本弁理士会研修 「弁理士のための生成AI活用講座～進化する明細書作成術～ （群馬・集合）」 機密情報を取り扱う際に「新規性を喪失」しないための条件 ① 入力データが暗号化されていること ② 入力データがAIに再学習されないこと ③ 上記①②が利用規約などで担保されていること 参考：弁理士業務AI 利活用ガイドライン ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 34 # Page. 35 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76WPW1M7V.jpg) パテント誌（2025/8） 特許調査は手段であり、目的ではない。 特許調査は多岐にわたる知財活動を支える重要な業務であるが、特許調査それ自体は手段であり、 目的ではない。 生成AIの急速な進歩によって、従来は専門的な調査の知識が求められ、時間を要していた特許調 査が効率化される状況下、調査によって解決すべき課題を正しく見極め、問いを立てることが、 専門知識と経験を有する弁理士の重要な役割となっていくであろう。 本稿では、特許調査について概論を述べた上で、調査種別ごとに目的や私見を述べ、生成AIの時 代に弁理士が果たす役割に言及し、仮想的な事例を交えて論じる。 「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 18 (208) 8-38 2020 「特許調査における弁理士の役割」 (パテント, 2025.8) ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 35 # Page. 36 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75MKM4Q74.jpg) 第264回 知財実務オンライン（2025/11/27） 効率化の裏にある非効率の大切さ https://note.com/tsunobuchi/n/nd8ac73e9e841 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 36 # Page. 37 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J29W9VWER.jpg) とある講演の録音から https://note.com/tsunobuchi/n/nb11a2392896b ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 37 # Page. 38 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY4L439JM.jpg) 生成AIで言語化して可視化することで脳を拡張 講演を録音→文章生成AIで言語化→生成AIでスライド化→自分の脳が整理されて拡張もできる https://www.docswell.com/s/ytsunobuchi/KLVY13-2025-11-21-151820/1 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 38 # Page. 39 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNY4YVD78.jpg) スライド集 自分の著作、セミナー資料・録音 →文章生成AIで言語化 →生成AIでスライド化 →自分の脳が整理、拡張される https://www.docswell.com/user/ytsunobuchi ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 39 # Page. 40 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9PQP68J3.jpg) ５ ．生成AIによる壁の崩壊 生成AI活用、その先にある未来 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 40 # Page. 41 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8DGDZZED.jpg) 温故知新～妹尾先生の論文～ 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） ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 41 # Page. 42 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELMGMD17R.jpg) 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） ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 42 # Page. 43 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMYQYP5JW.jpg) パートナー（協働者）として「コラボレーション（協働）」 を行う 既に技術者が「発明」したものを知 財者が「権利化」 するというモデ ルである。知財者は，エージェント として，技術者に替わり「代理・代 行」のオペレーショ ン（作業）を 行うと見なされる（図11）。 既に技術者が「創出した技術知見」 をリソースとして，そこから知財者 が「発明化ができうる技術」を抽出 し，それを「権利化」に持ち込むと いうモデルである。 知財者は，クー ペレーター（協力者）として，一種 の 「マイニング（採掘）」を行うと 見なされる（図12） 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） ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 43 # Page. 44 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR9891Z79.jpg) 正否、当否だけではなく ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 44 # Page. 45 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQ8QY1JX.jpg) 第60回 東北大学知財セミナー（2025/12/5） 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 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 45 # Page. 46 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK9K93MED.jpg) 専門性の壁 研究者・技術者 発明者 経営者・事業部 専門性の壁 専門家・知財部 ・専門性の壁、思考法の違いが“分断”を生みがちであった ・専門領域に閉じこもることで、自らの“価値”を保とうとしていた ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 46 # Page. 47 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73WZWG275.jpg) 生成AIを介した協働 生成AIによる 拡張 研究者・技術者 発明者 経営者・事業部 専門家・知財部 ・生成AIで集合知を取り入れることはできても、真に新しいものを生み出すことは難しい。 ・お互いの専門領域から一歩踏み出ることで生まれる、対話に価値がある。 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 47 # Page. 48 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DKRK16JG.jpg) ６．生成AIツール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！ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 48 # Page. 49 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKWK5ZE8.jpg) MyTokkyo.Ai（リーガルテック株式会社） https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000388.000042056.html ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 49 # Page. 50 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVV8VPMEQ.jpg) 活用事例①～何ができるかではなく、何をしたいか～ 蒸留塔の熱回収効率を向上させる技術で、 削減効率、削減量を根拠と共に知りたい！ 上村さんnote、https://note.com/yu_py/n/nd7c83e4737fc ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 50 # Page. 51 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GL5LPXEL.jpg) 活用事例②～生成AIツールの活かし方（プロンプト付）～ https://note.com/tsunobuchi/ n/n8eb08215e278 【調査種別】先行技術調査 【発明の名称】 （簡潔で、技術の本質を表す名称） 【技術分野】 （IPC分類があれば記載：例 H01B1/24） 【発明の概要】 本発明は、〇〇を用いて△△を実現する技術である。 従来技術では□□という課題があったが、本発明では◇◇に より解決する。 【関連キーワード・同義語】 - キーワード1：〇〇 / △△ / ◇◇ / English term - キーワード2：〇〇 / △△ / ◇◇ / English term - キーワード3：〇〇 / △△ / ◇◇ / English term - キーワード4：（必要に応じて追加） 【検索条件】 - 出願期間：YYYY年MM月〜YYYY年MM月（または「過去X年間」） - 対象国・地域：（例：日本 / 日本+米国+中国 / 主要国すべて） - 出願人限定：（例：なし / 競合A社、B社を重点的に） - 技術分類：（IPC/FI分類があれば記載） 【発明の構成要素】 1. 構成要素A：（具体的な材料名・部品名） 2. 構成要素B：（具体的な材料名・部品名） 3. 構成要素C：（具体的な材料名・部品名） 4. 構成要素D：（必要に応じて追加） 【除外条件】 - 除外技術：（例：医療用途は除外、金属フィラーは対象外） - 除外出願人：（例：自社出願は除外） - 除外キーワード：（例：「医療」「生体」を含む出願は除外） 【技術的特徴・新規性のポイント】 - 特徴1：（定量的な数値があれば記載） - 特徴2：（従来技術との具体的な違い） - 特徴3：（複合的な効果） 【参考特許】（あれば非常に有効） - 出願番号1：JP20XXXXXXXX 関連度：高/中/低 参考理由：（例：類似技術、回避対象、ベース技術） 【解決しようとする課題】 （従来技術の具体的な問題点） - 出願番号2：JP20XXXXXXXX 関連度：高/中/低 参考理由：（例：類似技術、回避対象、ベース技術） 【期待される効果】 （本発明により得られる具体的な効果） 【用途・応用分野】 （具体的な用途例を複数記載） ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 【調査の優先度・重点ポイント】 （例：特に「分散方法」に関する先行技術を重点的に調査したい） 【その他備考】 （例：〇〇学会で発表予定のため、非特許文献も考慮したい） 51 # Page. 52 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQYZY25JP.jpg) 活用事例②～生成AIツールの活かし方（プロンプト付）～ あなたは世界最高峰の特許調査エキスパート兼知財戦略コンサルタントです。 ■ 参考資料 【特許番号を入力（例：JP2020123456）または技術資料をアップロード】 ■ 調査目的 【以下から1つ選んで残りを削除】 □ 出願前調査（新規性・進歩性の確認） □ 侵害予防調査（実施前のクリアランス確認） □ 技術動向調査（競合・市場の把握） □ 無効資料調査（対象特許の無効化） ■ 補足（任意・不要なら削除） 【あれば記入】 【実行指示】 以下のプロセスで最高品質の調査を実行してください： STEP 1｜深層分析 - 参考資料の技術的本質を多角的に理解 - 発明の核心（従来技術との差分）を特定 - 上位概念・下位概念・関連概念を展開 STEP 2｜キーワード戦略 - 技術用語の同義語・類義語を網羅 - 日本語・英語の両方でキーワード展開 - IPC/FI/Fタームの最適な分類を特定 STEP 3｜検索実行 - 複数の検索アプローチで漏れなく調査 - ノイズを排除しつつ網羅性を確保 STEP 4｜結果報告 - 関連度の高い順にランキング - 各文献の関連ポイントを明確に説明 - 調査の限界・追加調査の推奨も記載 【出力フォーマット】 1. 参考資料の分析サマリー 2. 抽出したキーワード一覧 3. 使用した検索式 4. 調査結果（関連度順） 5. 総合評価・推奨アクション ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 52 # Page. 53 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4W3WLV71.jpg) 活用事例②～生成AIツールの活かし方（プロンプト付）～ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 53 # Page. 54 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1Y1YL47G.jpg) 活用事例②～生成AIツールの活かし方（プロンプト付）～ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 54 # Page. 55 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWG8GVZJ2.jpg) 生成AIツールの活かし方 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 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 55 # Page. 56 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZL8L4LJ3.jpg) ７．まとめ ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 56 # Page. 57 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6WPW3MJV.jpg) まとめ １．特許調査と生成AI ４．生成AI活用の実践 ２．生成AI、その活用とは ５．生成AIによる壁の崩壊 ３．生成AI時代の特許調査 ６．生成AIツールをパートナーとして活かす ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 57 # Page. 58 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5MKMLQJ4.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 弁 理 士 ・ 博士 （理学 ）角渕 ©2026 LEXCEED GROUP. ALL RIGHTS RESERVED. 由英 58