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title: 260824_PatSnapウェビナー_角渕
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author: [角渕由英](https://image.docswell.com/user/ytsunobuchi)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/PERP6PLK79.jpg?width=480
description: 研究開発における知財×科学技術情報の活⽤とAIエージェントの活かし⽅～⽣成ＡＩ活⽤の基礎からEureka by PatSnapの活⽤事例まで～ https://note.com/tsunobuchi/n/nbbf569c513bc
published: November 08, 26
canonical: https://image.docswell.com/s/ytsunobuchi/K4N1XY-2026-11-08-152447
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PatSnap 様
研究開発における知財×科学技術情報の活⽤と
AIエージェントの活かし⽅
～⽣成ＡＩ活⽤の基礎からEureka by PatSnapの活⽤事例まで～
2026年8月24日(月)16:00～17:00
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
<経歴>
2008年
2011年
2014年
2016年
2017年
2018年
2019年
2023年
2025年
2025年
2025年
2026年
日本学術振興会特別研究員（DC1）採用
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
博士(理学) 東京大学
弁理士登録、秋山国際特許商標事務所
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)
特定侵害訴訟代理業務付記登録
AIPE認定知的財産アナリスト（特許）
弁理士法人レクシード・テック 入所 社員弁理士
Qualified Patent Information Professional (QPIP )
GUGA 生成AIパスポート 資格取得
JPAA知財経営コンサルタント 認定
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～
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
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)
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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大学４年生～修士課程
21歳～24歳
なぜサーチャー＆弁理士になったの？
・2006年：東京大学工学部 応用化学科 卒業（藤嶋賞）
・2008年：東京大学大学院 工学系研究科 応用化学専攻 修了
研究論文一覧
博士課程までの６年で22報
Nature Chemistry×２
JACS×３
橋本和仁先生
大越慎一先生
科学技術振興機構
(JST) 理事長
内閣官房 科学技術顧問
東京大学 執行役・副学長（バイスプロボスト）、
理学系研究科 化学専攻教授
「研究の位置付けと意義付けを明確に」(研究室での教え)
シアノ架橋型ポーラス磁性体における磁気機能性制御
"Synthesis and alcohol vapor sensitivity of a ferromagnetic
copper-tungsten bimetallic assembly ",
S. Ohkoshi, Y. Tsunobuchi, H. Takahashi, T. Hozumi,
M. Shiro, K. Hashimoto,
J. Am. Chem. Soc., 129, 3084-3085 (2007).
→MOFの量子物性のアルコール蒸気応答を世界初観測！
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研究の位置付けと意義付け～特許とのアナロジー～
「研究の位置付けと意義付けを明確に」(研究室での教え)
First observation（世界初観測）かHighest Value（世界最高値）しか許されなかった
①その研究は、どのような位置付けであるのか
・先行する研究と、その流れは？
・従来の研究の内容、課題は？
・参考文献(リファレンス)は？
特許：その技術(発明)の先行技術は？従来技術の「課題」は？
②その研究の意義は何であるか
・その研究をすることで何が達成されるのか？
・従来の研究との違い(要素技術)は何か？
特許：その技術(発明)により如何なる「課題」が解決される？
★全ては調査を行って「知る」ことから始まる （注：研究（科学）と特許（法律）では判断軸が異なる）
×：この研究は新しい（主観的）
◎：この研究の背景には、このような参考文献があり、
従来の研究の内容や流れを踏まえると、
○○の点で新しい（客観的に独自性を言語化） 特許：新規性と進歩性
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# Page. 5

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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？
角渕note、弁理士という仕事（2021/12/25）
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博士課程で知財と出会う
・2008年～2011年：東京大学大学院 理学系研究科 化学専攻
日本学術振興会(JSPS) 特別研究員(DC1)
・2011年：単位取得退学
・2008-2011年: 博士課程で新規プロジェクト(NEDO)の立上げに関与
SciFinder, Web of Science, IPDLで論文・特許の調査
発明者として7件の特許出願
(特許5549939, 特許5398025等)
25歳～27歳
特許一覧
特許5549939(US,EPも特許取得)
特許5398025(US,EPも特許取得)
特許5419049(USも特許取得)
特許5521216
特許5736664
特許5733736(US,EP,CN,KRも特許取得)
特許5700622
EurekaでHiroに聞いてみた
室温で光によって可逆的に
金属-半導体転移を示す
金属酸化物
"Synthesis of a metal oxide with a roomtemperature photoreversible phase
transition",
S. Ohkoshi, Y. Tsunobuchi,
T. Matsuda, K. Hashimoto, A. Namai, F.
Hakoe, H. Tokoro,
Nature Chemistry, 2, 539-545 (2010).
→酸化物で室温における光誘起金属‐半導
体転移を世界初観測！
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本日の内容
⽣成AIで特許だけ調べていませんか？
特許情報は有⽤な情報源ですが、論⽂等の科学技術情報と組み合わせて検討をすることで、真の価値
を発揮します。
⽣成AIを特許調査・分析に活⽤する際、特許情報だけでは⾒えるものも⾒えず、ありきたりな内容のみしか出
⼒されず、場合によっては正しい結論を導けないという問題が⽣じます。
PatSnapは、世界最⼤規模の知財・科学技術データ基盤を備えており、2億件を超える特許データ、1億9 千万
件の学術論⽂、172 法域の法的ステータス情報に基づいて、素材科学・製造業・消費財・ライフサイエンス・
⾃動⾞など幅広い産業のR&Dチームと知財チームを⽀援しています。
コアプロダクトのAI エージェント「Eureka by PatSnap」は、知的財産・研究開発・材料・創薬の複雑なワー
クフローを⾃動化するものであり、単なる検索ツールにとどまらず、問題起点の意味的類似検索・AIによる
データ構造化・⽣体配列検索など、独⾃技術で精密なインサイトを提供します。
本セミナーでは、⽣成AI を実務で活⽤するための基礎から、AI エージェントEureka の活⽤事例まで、研究開
発において知財×科学技術情報を活⽤するシナジーをお⾒せします。
知財担当者だけでなく、R&Dエンジニアや研究部⾨、ビジネス領域の⽅々に、AIエージェントを活⽤してより
速く、より深くイノベーションを推進するための気付きをご提供できればと思います。
セミナー告知：https://www.patsnap.jp/event/plgwebinar02
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# Page. 8

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セミナー概要とトピック
セミナー告知：https://www.patsnap.jp/event/plgwebinar02
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１．なぜ「特許だけ」では足りないのか
特 許 情 報 の 強みと 限界を 整理し 、論文 などの 科学技 術情報 と組み 合わせ て
初 め て 見 え てくる インサ イトを 、具体 例とと もに解 説しま す。
特 許 情 報 、 科学技 術情報 、情報 源の掛 け合わ せ
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# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4Z6ZXYJ1.jpg)

そもそも特許文献と学術論文の役割は？
https://note.com/tsunobuchi/n/n0bf6d41baa1d
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# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L71RVRNN7G.jpg)

保護（権利書面）と利用（技術書面）の２つの側面
公開公報
(技術書面)
利用
保護
登録公報
(権利書面)
出典：大阪工業大学HP
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# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7W1LYMMJ2.jpg)

特許情報について
特許
情報
技術情報
権利情報
書誌情報
特許
文書
公開公報
=技術書面
登録公報
=権利書面
公開公報=技術書面
登録公報=権利書面
記載
内容
技術の内容
権利の内容
書誌の内容
要約書
図面
明細書
特許請求の範囲
明細書
国や地域の情報(Where)
読む
箇所
技術分野
背景技術
先行技術文献
課題、手段、効果
図面の簡単な説明
実施形態、実施例
産業上の利用可能性
符号の説明
特許請求の範囲
実施形態、実施例
技術分野
課題、手段、効果
背景技術
先行技術文献
産業上の利用可能性
図面の簡単な説明
符号の説明
図面
要約書
発行主体
人の情報(Who)
発明者
出願人・権利者
審査官
日付の情報(When)
出願日・優先日・公開日・発行日
番号の情報(What)
出願番号・公開番号・登録番号
特許分類の情報
IPC・FI・FT・CPC
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# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZPMXQM73.jpg)

特許公報の構成と、学術論文とのアナロジー
特許法36条
こ
の
構
成
を
意
識
し
て
“
読
む
”
参考文献
キャプション
将来展望・応用
カバーレター
アブストラクト
出典： 2025年度 知的財産権制度入門テキスト
https://www.jpo.go.jp/news/shinchaku/event/seminer/text/document/2025_nyumon/all.pdf
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# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6MN465JV.jpg)

情報源ごとの守備範囲について
情報源
見えやすいもの
技術情報、権利情報、書誌情報
特許
※法的ステータス（権利の存続状況、審査・登録等
（公開公報・登録公報）
の状態、各国での係属）
見えにくいもの
科学的な再現性、ノウハウ、実験の詳細、
研究現場での評価
最新の研究成果（公開までのタイムラグ）
学術論文
技術原理、実験条件、性能・比較評価、
適用限界、追試の有無
最新の研究開発状況
特許などの関連する権利範囲、
競争上のポジション、
企業としての事業意図
製品・企業情報
製品化の到達点、顧客価値、提携、投資、
量産、市場への展開
技術の詳細、権利上の制約
三者は代替関係ではなく、補完関係にある
「どれが優れているか」ではなく「どの問いに答えたいか」で、使う情報源が決まる
特許だけを見て科学的な限界を語ることもできず、
学術論文だけを見て競争環境を語ることもできず、
製品・企業情報だけを見て権利を語ることもできない
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# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5Z5Q6G74.jpg)

特許だけを読むと、何を見落とすのか
①
②
③
特許文献だけを読むと
学術論文を当たると
すると判断が変わる
実施例が並び、効果が数値で書かれている。
課題も解決手段も明示されている。
だから技術は「成立している」ように読め
る。
その条件でしか成立していない。
追試の報告が見つからない。
比較対象が限定されている。
研究テーマとして着手すべきか。
条件を変えて試すべきか。
今回は見送るべきか。
特許文献は「何が出願されたか、権利化されたか」の記録であって、
「なぜ効くのか」、「どこまで効くのか」の記録ではない
逆もまた成り立つ
研究者にとって「うまくいかなかった条件やデータ」は捨てるものであるが、出願実務では比較例として決定的に重要になる
特許側の視点を持って論文・実験ノートを読み直すと、書けるはずだった発明が見つかる場合も
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# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/972RNPMDER.jpg)

5W2Hを意識して“読む”
何を, なぜ, 誰が, 誰に, いつ, どこで, どのように, いくらで？
5W2H
ビジネス
特許文書の読解
Why
(なぜ)
意義・目的、動機、理由
狙い、背景、必要性
特許文書を読む目的は？
What
(何を)
内容、種類、性質、分量
“読む”対象の文書は？
“読む”対象の項目は？
Who
(誰が)
組織、担当、グループ
誰が、どの立場の人が“読む” ？
When
(いつ)
着手時期(タイミング) 、」
期限、時間、納期
公開段階か、審査段階か、権利化後か？
いつ迄に、どのくらいの時間で“読む”？
Where
(どこで)
場所、職場内、職場
外出先
どの国の特許文書を“読む”のか？
How
(どのように)
手段、方法、段取り
テクニック、進め方
どのように“読む”？
適切かつ、効率的に“読めている”？
数量、予算、単価、範囲
どのくらいの件数を“読む”？
どの程度まで深く“読む”？
どのくらいのコストをかけて“読む”？
How much
(いくら)
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# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJYDP5XMJM.jpg)

２．生成AIを実務で活かす基礎
生 成 A I を 特許調 査・分 析に使 う際に 陥りが ちな落 とし穴 を押さ え、あ りき
た り な 出 力 や誤っ た結論 を避け るため の基礎 を身に つけま す。
生 成 A I の 基礎、 プロン プト設 計、落 とし穴 の回避
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# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7N65N1378.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)
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# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9LYR5PE3.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。
調査を実行すること（Do）が大変だった
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
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# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8X6WYX7D.jpg)

生成ＡＩ時代の特許調査のＰＤＣＡサイクル
実行(Do)が過度に強調されてきた
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
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# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJL89N4NER.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. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47M6ZXKQJW.jpg)

同じ技術でも、問いの設計で出力はここまで変わる
不十分な問い
設計された問い
「○○技術について、関連特許と将来性を調べてくださ
い。」
「○○技術を研究テーマ候補として評価する。
①技術課題 ②解決原理 ③実験的な裏付け ④主要な実施形態
⑤主要プレイヤー ⑥権利化が集中している領域 ⑦未解決課題
を整理する。
特許・論文・企業情報を区別し、各記載に根拠・公開年・確度
を付す。
権利範囲と事業性は断定せず、追加確認事項を示す。」
返ってくるもの
・一般論としての技術説明
・誰でも挙げる代表企業の列挙
・用途候補の羅列
・根拠の出所が曖昧な将来予測
きれいだが、着手するか止めるかの判断には使えない。
返ってくるもの
・情報源が区別され、確度が付いた整理
・断定を避けた「追加確認事項」のリスト
ポイントは、プロンプトを長くすることではない
先に「何を判断したいのか」を決めなければ、 「どのように業務を行うとよいか」を知らなければ、
どれだけ情報を増やしても調査は深くならない
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# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7RP6NXKJ9.jpg)

検索式作成の基本
検索式①
再現率と適合率
適合文献(正解)
データベース
不適合文献(ノイズ)
再現率：どれだけ網羅的な検索ができたか
情報全体から、調査目的に適合する情報を拾い出せた割合
３
＝ 再現率60%
5
適合率(精度)：どれだけノイズが少ない検索ができたか
拾い出した情報中に、調査目的に適合する情報が存在する割合
３
＝ 適合率30％
10
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# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJX3MN657X.jpg)

調査の目的に応じた検索式
再現率と適合率は反比例(トレードオフの関係)
適合率を上げる↑と、再現率が下がる↓
再現率を上げる↑と、適合率が下がる↓
再現率：どれだけ網羅的な検索ができたか
適合率：どれだけノイズが少ない検索ができたか
・広く漏れがない網羅的である点を重視
＝再現率重視
例：侵害予防調査(FTO,クリアランス)
生成AIの使い方
に工夫が必要
・適切な情報のみを抽出する点を重視
＝適合率重視
例：出願前調査、無効資料調査、技術動向調査
生成AIが得意
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# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JKYGN1R7D.jpg)

検索式の必要性
調査の目的
アプローチ
調査の種類
検索式の
必要性
取り敢えず目的
の技術に近い技術
を知りたい
１件でも関連する 先行技術調査(簡易)
文献がヒット
無効資料調査(試し)
すればよい
アイディア創出
不要
邪魔な出願や特許
を潰したい
必要な文献を
先行技術調査
網羅的かつ効率的 無効資料調査(本番)
にヒットさせたい
必要
事業の実施の障害
となり得る特許
を把握したい
関連する文献を
漏れなく確実に
ヒットさせたい
侵害予防調査
必要
特定技術や企業の
技術動向を
知りたい
関連する特許を、 技術動向調査
俯瞰的かつ的確に
ヒットさせたい
必要
網羅性を求めて漏れなく確実に調査する場合に検索式は必須
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# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE39NVQGE5.jpg)

生成AIは「高性能な調理器具」である
要素
生成AI
プロンプト
特許・論文・科学技術情報
検索式
比喩でいうと
高性能な調理器具
レシピ
食材、多様なニーズに対応可能なバラエティに富む食材が勢ぞろい
食材の入手先、各調理工程の品質管理の記録、完成した料理のクオリティチェック
専門データ基盤
品質が管理された食材庫（産地と鮮度が分かる）
AIエージェント
工程を分担する調理チーム
専門家
料理全体を設計するシェフ
エビデンスの確認
味見と品質確認
どれほど高性能な調理器具を買っても、食材とレシピと味見が欠ければ、意思決定に使える料理にはならない
・汎用AIの弱点は「調理器具の性能」ではなく、多くの場合「食材庫の品質」と「味見の省略」にある
・専用AIツールは、食材庫（収録データ）、レシピ（プロンプト）、調理チームがそろっている
・特許調査の場合、検索式が完成した料理（報告書）の品質担保に必要不可欠である
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結論を先に：意思決定に使えるインサイトの基本式
問いの質 ×
情報源の質 ×
ワークフロー設計 ×
人による検証
＝ 意思決定に使えるインサイト
①
②
③
④
問いの質
情報源の質
ワークフロー設計
人による検証
何を「知りたいか」ではなく、
何を「判断したいか」を決め
る
特許・論文・企業・製品・市
場・法的ステータスを
適切な問いに割り当てる
一括で頼まず工程に分解し、
途中で計画を点検して修正す
る
原文、実験条件、請求項、
法的ステータスへ戻って確か
める
掛け算であることが重要で、いずれかがゼロなら、積はゼロになる
生成AIだけでも、専門データベースだけでも、意思決定に使えるインサイトには届かない
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汎用AIでここまで来た。しかし、ここで止まる。
汎用AIでもできたこと
ここで止まったこと
・オールエレメントルールに沿った構成要件への分説
・上位概念・下位概念・同義語への展開と、検索の方向づけ
・構成要件対比表のたたき台の作成
・ピンポイントでの文献の抽出
・回避設計の案出しと、複数案の比較
・出願案（発明の名称、課題、効果）の下書き、作成
・文献の網羅性を担保できない
・論文の実験条件・n数・追試の有無まで踏み込めない
・法的ステータスが最新であることを確認できない
・用語や分類が違う関連技術を網羅的に拾えない
・根拠が示されない、示された根拠が内容を支持しない
作業量の削減という意味では、すでに十分に強力
ここから先は、道具の性能ではなく、
道具が立っているデータ基盤の問題になる
※ 汎用AIを否定しているのではなく、工程のどこまでを汎用AIに任せ、どこから専門基盤へ渡すかという配分の話である。
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特許と論文が同じ基盤にあると、何が変わるか
①
②
③
自然言語で探せる
構造が揃う
往復できる
キーワードや分類ではなく、
課題や現象の記述から探せる。
だから用語が違う関連技術、
分野が違う類似解決を拾える。
課題×解決策×根拠×プレイヤーの形
に構造化される。
文献リストが技術地図に変わり、
全体像を持って調査に入れる。
特許で見つけた構成の科学的裏付けを
論文で確かめ、論文で見つけた原理の
権利化状況を特許で確かめる。
この往復が一つの環境で回る。
検索式を立てにくいテーマほど効く。
初めて扱う技術で差が大きい。
法的ステータスまで同じ土俵にある。
件数の大きさそのものが価値なのではない
特許・学術論文・法的ステータスが同じ土俵に載っていて、その間を往復できることが価値である。
往復ができれば、「なぜ効くのか」と「どこまで権利になっているのか」を同時に扱える。
※ PatSnapのデータ基盤：特許データ2億件超、学術論文約1億9千万件、172法域の法的ステータス情報
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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
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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。
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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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３．Eureka by PatSnap 活用事例
特 許 ・ 学 術 論文・ 法的ス テータ スを備 えるデ ータ基 盤の上 で、意 味的類 似
検 索 や A I による データ 構造化 が研究 開発に どう効 くかを 事例で 示しま す。
活 用 事 例 、 意味的 類似検 索、 R&D ×知財
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PatSnapの活用事例
上手く活用しているユーザーの活用事例を参考にする
https://www.patsnap.jp/customers/
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生成AIツールの活かし方
用途特化の専用AI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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PatSnapってなに？
https://www.patsnap.jp/#products
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ビジネス視点での知財分析の例
世界各国の特許情
報について、様々
な観点で高品質な
データを得ること
ができる
技術的課題
技術的解決手段
の分類構築と
クロス分析
HTMLレポート
https://note.com/tsunobuchi/n/nd584ce2c2c00
https://note.com/tsunobuchi/n/ne2da66aac8e3
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2RNPND7R.jpg)

Eurekaってなに？
(4)
(3)
https://www.patsnap.jp/products/eureka/
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEYDP5PMEM.jpg)

Eurekaのデータエコシステム
https://www.patsnap.jp/products/eureka/
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Eurekaのエージェント
(1)
(2)
(5)
(4)
(3)
(1)
(4)
(3)
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9LYRYP73.jpg)

研究開発：Agents for Engineering
(1)
https://www.patsnap.jp/rd/
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8X6W6XJD.jpg)

知的財産： Agents for IP
(4)
(3)
https://www.patsnap.jp/ip-searching/
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LEL89N9N7R.jpg)

（１）技術予備調査レポート（出力例）
Hiroがサポートしてくれる
MOFを用いた二酸化炭素の吸着技術
ブラウザの翻訳機能で
一部英語表示を日本語に
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM6ZXZQEW.jpg)

技術予備調査レポートの出力
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRP6N6KE9.jpg)

技術予備調査レポートの出力
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEX3MNM5JX.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 Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKYGNGRJD.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
質の良いソースの用意が重要
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L739NVNG75.jpg)

技術予備調査レポートの可視化例（HTML化、出力例）
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
実行リンク：https://chatgpt.com/share/6a71fbe4-fa24-83ee-b36c-c567ce8a2e05
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DGW8WN7G.jpg)

（２）スキルの活用
特許ランドスケープ分析
出力リンク：https://eureka.patsnap.com/share/?id=919ee6dea841bb9e025b6e3c0e4b09a8
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJP3989NE8.jpg)

スキルを活用した特許ランドスケープ分析（出力例）
特許ランドスケープ分析
スキルに定義された
ワークフローを実行
←特許のみではなく、
論文、統計情報も参照
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EV4MNMYJQ.jpg)

可視化の例（スライド資料化、出力例）
実行リンク：https://chatgpt.com/share/6a71fa50-2bcc-83ee-b7ac-82521bd8d8db
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57G1GKGWEL.jpg)

可視化の例（HTML化、出力例）
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQDXNXQJP.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 Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4Z6G6Y71.jpg)

（３）FTO調査（出力例）
出力リンク： https://eureka.patsnap.com/ip/checking/#/ftopro?start_from=eureka_home&taskId=sh_5672503c-7739-4325-b8f2-afb634037700
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# Page. 55

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1RVDVNEG.jpg)

技術特徴の把握とキーワード拡張、検索式作成・評価
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEW1LY3M72.jpg)

スクリーニングとクレームチャート作成
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZPMXVME3.jpg)

FTOレポートの作成（出力例）
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6MN4557V.jpg)

（４）新規性検索（出力例）
出力リンク： https://eureka.patsnap.com/ip/checking/#/novelty-checkreport?start_from=agent_home&taskId=sh_93a3adfd-288e-4b7c-8027-578ffc169fe2
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5Z5QYGE4.jpg)

特徴抽出、検索要素抽出
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE39NV5PE5.jpg)

検索戦略の立案と実行
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDGW8D3EG.jpg)

レポート作成（出力例）
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7P398XPJ8.jpg)

（５）無効資料調査（出力例）
出力リンク： https://eureka.patsnap.com/share/?id=f4fafbbf429cc82ce55179983d07a3b7
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JV4MNLV7Q.jpg)

実行結果（出力例）
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まとめ
（参考）2026年8月現在：https://www.patsnap.jp/ip-searching/
セミナー告知：https://www.patsnap.jp/event/plgwebinar02
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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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