AI活用が特許調査の作業時間短縮に直結しない

『AIとキーワード探しと「前処理」の話』（酒井美里氏ブログ）を読んで、生成AIなどのAIが特許調査の品質向上に貢献することについては多くの専門家が同意していますが、AIの活用が作業時間の短縮や効率化に必ずしも直結するわけではないという課題も浮き彫りになっていることがわかります。
現状、AI技術は特許調査の完全自動化を達成するには至っておらず、適切な前処理と後処理が必要不可欠で、AIが生成した結果の精度を高めるためのデータ準備や、AI出力の精査・修正といった人間の介入が求められます。特に、前処理と後処理に要する時間がAI活用による効率化を上回る場合、期待された効果が逆転し、結果的に全体の作業効率が低下する可能性もあります。
AIを既存のワークフローに単に導入するのではなく、大量のデータのパターンを分析し、関連性の高いデータを抽出するといったAIの強みを最大限に活かすことを目的として、既存のワークフローを見直すことが重要だと考えています。つまり、AIを単に特許調査を効率化するツールとして捉えるのではなく、AIの強みを最大限に活かすことを目的として、特許調査プロセス全体を見直すことが重要です。
 
 
AIとキーワード探しと「前処理」の話
https://note.com/sakaimisato/n/na3c35ec4eac5
 
【題名】　特許調査における生成ＡＩ、サマリアの活用方法【角渕由英 先生】
【講師】　角渕 由英（弁理士法人レクシードテック　パートナー）
https://youtube.com/live/nI0iicsXLFg
 
【題名】　一人知財業務で生成ＡＩを味方にするヒント【室伏千恵子 先生】
【講師】　室伏 千恵子（きのか特許事務所 代表弁理士）
https://youtube.com/live/iD-KvSq-TRQ
 
【題名】　サマリア分類支援機能を特許情報分析に活用してみた【上村侑太郎 先生】
【講師】　上村 侑太郎（LeXi/Vent）
https://youtube.com/live/5O79uGK1BKk
 
生成AIで特許をもっと身近に | Patentfield AIR
複雑な特許文書をAIがシンプルに。特許文書の査読時間を65％短縮！
https://evort.jp/patentfield/platform/air
 
AIチャットを活用した特許調査機能「ChatTokkyo」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000240.000042056.html
 
AIを活用して特許調査の負担軽減！仕組み・解決できる課題とは？
最終更新日:2024/04/04
https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-a-patent-search-mechanism-using-ai/
 
 
 
Using AI does not directly reduce the time needed to search for patents
 
Reading "AI, Keyword Searching and 'Pre-processing'" (Misato Sakai's blog), we can see that many experts agree that AI, such as generative AI, can contribute to improving the quality of patent searches, but that the issue of how the use of AI does not necessarily lead directly to a reduction in work time or an increase in efficiency has also come to light.
At present, AI technology has not yet achieved full automation of patent searches, and appropriate pre- and post-processing is essential, requiring human intervention in tasks such as preparing data to improve the accuracy of AI-generated results and reviewing and revising AI output. In particular, if the time required for pre- and post-processing exceeds the efficiency gains achieved through the use of AI, the expected benefits may be reversed and overall work efficiency may actually decrease.
Rather than simply introducing AI into existing workflows, I think it's important to rethink existing workflows with the goal of making the most of AI's strengths in areas such as analyzing large data patterns and extracting highly relevant data, so that humans can focus on the parts that require creativity and judgment. In other words, rather than viewing AI simply as a tool to streamline patent searches, it is important to rethink the entire patent search process with the goal of making the most of AI.