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～

02 この資料の 中心メッセージ 検索の速さより、問い・設計・判断の質が成果を左右する AIで効率化される領域 検索・収集・整理・要約 人の価値が高まる領域 問い・設計・検証・対話 AIは「調べる」を速くする。人は「何のため に調べるか」を設計する。 AIで特許・論文調査はどう変わる？ 02

03 「検索」と「調査」は 別の仕事 検索は文献を見つける工程。調査は意思決定まで含むプロセ ス。 • 検索は「情報を見つける」ための一工程 • 調査は目的設定、情報源選択、評価、意思決定ま で含む • AIの前に“何を知りたいか”を定める必要がある 情報が見つかることと、正しい判断ができる ことは同じではない。 AIで特許・論文調査はどう変わる？ 03

04 特許と論文は 役割が違う 同じ技術でも、見えている角度が異なる。 • 論文は実験条件・成果・原理理解に強い • 特許は権利範囲・比較例・事業化リスクに強い • 両方を往復すると、技術と事業の関係が立体的に見える 研究開発や事業判断では、特許と論文をセットで 見る。 AIで特許・論文調査はどう変わる？ 04

05 AI時代は 「Plan」が7割 Doの負荷が下がるほど、検索前の設計で差が出る。 • 目的、問い、情報源、調査範囲を先に定義する • 調査依頼をそのまま検索語にしない • Planが曖昧だと、AIのレポートも曖昧になる 良い問いが、良い調査をつくる。 AIで特許・論文調査はどう変わる？ 05

06 適合率と再現率を 使い分ける 目的によって、精度・スピード・網羅性のバランスは変わる。 • 概要把握では、まず重要文献を効率よく押さえる • FTOや無効資料調査では、見落としを避ける網羅性が重 要 • 数件の良い文献が見つかっても、網羅できたとは限らな い 調査目的に応じて、重視すべき指標を変える。 AIで特許・論文調査はどう変わる？ 06

07 AIを料理に例えると 調査の構造が見える ツール、データ、プロンプト、人の検証が揃って初めて成果 になる。 • AIは調理器具、データは食材、プロンプトはレシ ピ • PatSnap Eurekaの価値は、データ基盤と業務フ ローの組み合わせ • 最後は人が検証し、使える判断へ落とし込む 高性能なAIだけでは、良い調査にはならない 。 AIで特許・論文調査はどう変わる？ 07

08 PatSnap Eurekaで できること 自然言語と構造化された業務フローで、調査の型を支援する。 • クイックリサーチ：技術トレンドと論点を短時間で把握 • FTO調査：特徴抽出・検索式・クレームチャート • 新規性調査：構成要件に分解し、特許・論文を横断 単なる検索ではなく、調査のワークフローを支え る。 AIで特許・論文調査はどう変わる？ 08

09 AnalyticsとEurekaは 目的で使い分ける 精緻な母集団設計と、目的志向の仮説形成を往復する。 • Analytics：検索式を精緻に設計し、母集団を制御 する • Eureka：目的から調査を始め、特許と論文を横断 する • Eureka → Analytics → Eureka の往復でスピー ドと確度を両立 道具の役割を分けると、調査品質を設計しや すい。 AIで特許・論文調査はどう変わる？ 09

10 レポートは 「伝わる形」にする 調査結果は、相手が次の判断をできる形で届ける。 • 経営向け：何を判断すべきかを示す • 研究者向け：何を深掘りすべきかを整理する • 知財向け：どこにリスクがあるかを可視化する 調査の価値は、伝わり、使われることで決まる。 AIで特許・論文調査はどう変わる？ 10

11 AIの出力は 完成品ではない 違和感を言語化し、対話で結果を磨き上げる。 • まず出力を読み、良い点と気になる点を確認する • 対象国、競合、網羅性などの差分を具体化する • 再指示を繰り返し、レポートの納得感と品質を上 げる AI活用の鍵は、出力を受け取ることではなく 、差分を埋める対話。 AIで特許・論文調査はどう変わる？ 11

12 実務導入では 人の仕事は上流へ AIが作業を速めるほど、人は設計・判断・巻き込みに集中する。 • 何を決めるかを確認し、まず広く調べる • 網羅性が必要な部分を見極め、根拠を確認する • 関係者で議論し、次のアクションにつなげる 人の価値は、問い・判断・対話に移っていく。 AIで特許・論文調査はどう変わる？ 12

結論 AI時代に問われるのは、 検索力より「問い・設計・判断」の力 作業の速さを、意思決定の質につなげる 01 目的を定義する 02 情報源を選ぶ 03 AI出力を検証する 問いが変われば、検索対象も評価軸 も変わる。 特許・論文・企業情報を目的に応じ て組み合わせる。 出力を確認し、差分を言語化して改善 する。 PatSnap Eurekaは「調査の型」を支援する道具。最終的な価値は、人が問いを立て、根拠を確認し、関係者と判断す ることで生まれる。 AIで特許・論文調査はどう変わる？ 13