島津製作所知的財産部門における生成AI活用(2025年6月)

22/6/2025

今年の5月28日に行われたPatentsight Summit 2025での島津製作所の発表の反響が大きかったため、2025年6月現在の「島津製作所知的財産部門における生成AI活用」をGemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AI の各Deep Research機能で調べました。
生成AIのDeep Research機能は、WEB上に公開されている情報は収集できますが、各子業などが公表していないものは収集できず限界があります。生成AIのDeep Researchの結果を読んだときの「違和感」は、WEB上に公開されていない情報も含めて形成された自身の感覚との違いが大きいと感じています。例えば、島津製作所では、特許出願の請求項や明細書のチェックを生成AIにもやらせており、そのレベルもかなり正確でベテランと同レベルの判断をするという感触をもっているとのことですが、あまりにも細かい話なので、知財の集まりでは話しているけれどもWEBに上がるような場では話していないため、生成AIは情報として取集できなくて推測しています。
今回のDeep Researchに関しても、相当違和感がありますが、公開情報をベースにした生成AIの推論による文章であると割り切って読んでいただければと思います。
生成AIのDeep Research機能による分析は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

　５月２９日　LexisNexis PatentSight+ Summit 2025

　５月２３日　島津製作所の知的財産部門における生成AIの活用

Utilization of Generative AI in the Intellectual Property Division of Shimadzu Corporation (June 2025)
Due to the significant response to Shimadzu Corporation’s presentation at the Patentsight Summit 2025 held on May 28 this year, I investigated the current status as of June 2025 regarding “the utilization of generative AI in the Intellectual Property Division of Shimadzu Corporation” using the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI.
While the Deep Research function of generative AI can collect information publicly available on the web, it has limitations in that it cannot access internal or unpublished information from subsidiaries and other entities. The “sense of inconsistency” that arises when reading the results of generative AI’s Deep Research often stems from a gap between the generated content and one’s own intuition—an intuition shaped by knowledge that includes non-public information.
For example, Shimadzu reportedly uses generative AI to review patent claims and specifications, with the AI achieving a level of accuracy comparable to that of veteran examiners. However, because this is a highly specific detail typically discussed only within IP-related gatherings and not in forums where content would be posted online, generative AI cannot collect such information and instead must infer it.
There is a considerable sense of inconsistency with this Deep Research as well, but I hope you will understand that it is based solely on publicly available information and read it with that in mind.
Please be aware that the analysis provided by generative AI’s Deep Research function is based only on published information, and may not accurately reflect actual practices. It may also contain inaccuracies.

1 Comment

阿久津

23/6/2025 09:53:54

よろず先生

島津製作所の阿久津です。
弊社を取り上げて頂き、ありがとうございます。
従来から基盤技術研究所にAIソリューションユニットというAI活用の専門部隊がおり、中期経営計画や統合報告書への記載がDeepResearchの網にかかっているものと思われますが、知財部の活動までレポートに上がってくるのは、さすがという他ありません。
弊社では、2023年からFTOへの生成AIの適用をはじめ、「ロジック化可能な知的労働は生成AIに代替する」という強い信念のもとで生成AIの活用を推進してきました。知財部の人的・外だしのコスト低減と、知財業務の品質向上を優先し、今後は市場調査や戦略立案へと移る一方で、教育と専門知識のプロンプト化を進めていきます。最近は、私の分身を作るべく、日々プロンプト作成とチェックを行う時間が増えてきました。
今はたまたま我々が実践に移していただけで、今後これが当然の世の中になっていくと予想しています。
よろず先生と知財の行く末について議論させて頂く機会を頂ければ、光栄です。
引き続きよろしくお願いします。

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