特許検索式作成における生成AIの活用方法

生成AI（OpenAI o1）に、『特許検索式作成における生成AIの活用方法』というタイトルで、企業の研究者・技術者向けの新書を書かせてみました。
プロンプトは、「『特許検索式作成における生成AIの活用方法』というタイトルで企業の研究者・技術者向けの新書を１０万字で書きたいと思いますので、よろしくお願いします。」というものです。
生成AI（OpenAI o1）からの提案に対して、いくつか指示を出し、生成AI（OpenAI o1）の提案を求めるという作業を行っています。生成AI（OpenAI o1）の提案する考え方は、それなりによくわかるのですが、私の意図とは異なる方向なので、この方向で完成するのは止めました。
従って、やり取りは途中までになっていますが、参考になればと思い、そのプロセスを添付しましたので、ご参照ください。
 
【本書タイトル】
『特許検索式作成における生成AIの活用方法』
対象読者：
•     企業の研究者・技術者
•     知財部門担当者
•     特許情報調査や競合技術調査を行う担当者
•     AIを活用した業務効率化に興味のあるビジネスパーソン
本書の目的：
•     研究開発・知財の実務で必要となる特許検索において、生成AI（例：ChatGPTなど）をどのように活用できるかを包括的に解説する。
•     特許検索の精度を高めるための検索式作成手法、AIのプロンプト設計ノウハウ、注意点やリスクマネジメントなどを体系的にまとめる。
•     実務での具体的な事例や運用形態を示すことで、読者が実際に取り入れやすいようにする。
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【目次】
1. はじめに
1.1 特許検索の重要性
1.2 生成AIがもたらすイノベーション
1.3 本書の構成と読み方
2. 特許検索の基礎知識
2.1 特許検索の目的とプロセス
2.2 特許分類とIPC/ステート・オブ・ジ・アート調査の基本
2.3 検索データベースの種類と特徴
2.4 検索式作成の一般的なフロー
3. 生成AIの概要と特許分野における可能性
3.1 生成AIとは何か
3.2 ChatGPTをはじめとした大規模言語モデルの仕組み
3.3 特許文書と自然言語処理の相性
3.4 生成AIが特許検索にもたらすメリット・デメリット
4. 特許検索式の作成技法：従来手法と課題
4.1 キーワードベースの検索式の限界
4.2 類義語・シノニム対応の難しさ
4.3 特許分類の複雑さと組み合わせ
4.4 特許クレーム・明細書の構造への対応
5. 生成AIを用いた検索式作成の基本プロセス
5.1 検索意図の明確化とAIへの指示（プロンプト設計）の重要性
5.2 ステップ1：検索目的の設定・整理
5.3 ステップ2：キーワード候補の抽出
5.4 ステップ3：生成AIによる類義語や関連用語のリストアップ
5.5 ステップ4：分類シンボルや関連分野の把握
5.6 ステップ5：実際の検索式への落とし込み
5.7 ステップ6：ノイズ除去と再検証
6. 実務事例1：自社コア技術に関する特許検索式の作成
6.1 ケース概要（例：自動車部品メーカーによるEV駆動系部品の特許調査）
6.2 生成AIによるキーワード洗い出しと評価
6.3 分類（IPC・CPC等）との組み合わせ方
6.4 必要に応じたノイズ除去ルール
6.5 実際の検索式例
6.6 得られた結果と考察
7. 実務事例2：競合製品動向調査のための特許検索式
7.1 ケース概要（例：食品メーカーによる植物由来タンパク質の技術動向調査）
7.2 生成AIを活用した文献リストアップ
7.3 分析ツールとの連携と可視化
7.4 クレーム・明細書の読解支援へのAI応用
7.5 検索結果から見出せる知見
8. 実務事例3：海外特許調査と多言語検索への展開
8.1 グローバル調査における課題と生成AIの活用
8.2 多言語キーワード抽出・翻訳と留意点
8.3 現地語特有の用語・慣習の吸い上げ
8.4 AI翻訳サービスとの連携で得られる利点とリスク
8.5 海外調査の検索式と実例
9. プロンプトエンジニアリング：生成AIを最大限活用するために
9.1 プロンプト設計の基礎と考え方
9.2 特許領域での具体的なプロンプト例
9.3 プロンプト分割・リカレント手法・チェーンオブソート
9.4 ノイズや誤情報が出る場合の対処法
10. 知財リスクマネジメントとコンプライアンス
10.1 AIが生成する情報の真偽と取り扱い方
10.2 機密情報の取り扱いと社内ルール整備
10.3 AIの利用に関する法的・倫理的側面
10.4 特許取得戦略との整合性
11. 今後の展望：特許検索の自動化と知財戦略の高度化
11.1 AIによる高度なクレーム解析と要約技術
11.2 パテントポートフォリオ最適化への応用
11.3 ゲノム編集・量子コンピュータなど先端領域でのAI活用
11.4 実務スキルとAI活用のハイブリッド化
12. 結論：生成AIと共創する特許検索の未来
12.1 研究者・技術者が身につけるべき新しいリテラシー
12.2 組織全体での導入・教育への提言
12.3 AI時代の特許戦略に求められる柔軟性
13. 付録
o        AI関連用語集
o        特許検索データベース一覧
o        ChatGPT等の生成AIで使える主なプロンプト例
o        参考文献と関連サイト
 
 
 
Utilizing Generative AI for Patent Search Query Formulation
 
I had Generative AI (OpenAI o1) create a draft of a new book titled "Utilizing Generative AI for Patent Search Query Formulation," targeted at corporate researchers and engineers.
The prompt I provided was:
"I would like to write a 100,000-character book titled 'Utilizing Generative AI for Patent Search Query Formulation,' aimed at corporate researchers and engineers. Please assist with this project."
In response to suggestions from the Generative AI (OpenAI o1), I provided feedback and requested further suggestions. Although the AI's proposals made sense, they diverged from my intended direction, so I decided not to complete the project along that path.
Nevertheless, I have attached the partial process as a reference, which I hope you will find helpful.


[Book Title]
Utilizing Generative AI for Patent Search Query Formulation
Target Audience:

• Corporate researchers and engineers
• Intellectual property (IP) department staff
• Personnel responsible for patent information research and competitor technology analysis
• Business professionals interested in improving work efficiency through AI

Purpose of the Book:

• Provide a comprehensive explanation of how to utilize generative AI (e.g., ChatGPT) in patent searches required for R&D and IP practices.
• Systematically summarize methods for creating effective search queries, designing AI prompts, and managing associated risks.
• Offer practical examples and operational approaches to ensure easy adoption by readers.

[Table of Contents]
1. Introduction
1.1 Importance of Patent Searches
1.2 Innovations Brought by Generative AI
1.3 Book Structure and How to Read It
2. Basics of Patent Searches
2.1 Purpose and Process of Patent Searches
2.2 Patent Classification and Basics of IPC/State-of-the-Art Surveys
2.3 Types and Features of Search Databases
2.4 General Workflow for Query Formulation
3. Overview of Generative AI and Its Potential in the Patent Field
3.1 What Is Generative AI?
3.2 Mechanisms of Large Language Models Like ChatGPT
3.3 Compatibility Between Patent Documents and Natural Language Processing
3.4 Pros and Cons of Generative AI in Patent Searches
4. Query Formulation Techniques: Traditional Methods and Challenges
4.1 Limitations of Keyword-Based Queries
4.2 Challenges in Handling Synonyms and Related Terms
4.3 Complexity and Combinations of Patent Classifications
4.4 Addressing Patent Claims and Specification Structures
5. Basic Process for Query Formulation Using Generative AI
5.1 Clarifying Search Intent and Importance of AI Prompt Design
5.2 Step 1: Setting and Organizing Search Objectives
5.3 Step 2: Extracting Keyword Candidates
5.4 Step 3: Generative AI Suggestions for Synonyms and Related Terms
5.5 Step 4: Identifying Classification Symbols and Related Fields
5.6 Step 5: Incorporating Keywords into Actual Search Queries
5.7 Step 6: Noise Removal and Revalidation
6. Case Study 1: Creating Patent Queries for Core Technologies
6.1 Case Overview (e.g., EV Drive System Components by an Automotive Manufacturer)
6.2 Generative AI-Driven Keyword Extraction and Evaluation
6.3 Combining Keywords with Classifications (IPC/CPC, etc.)
6.4 Defining Rules for Noise Removal
6.5 Example of a Search Query
6.6 Results and Observations
7. Case Study 2: Competitive Product Trend Analysis
7.1 Case Overview (e.g., Plant-Based Protein Research by a Food Manufacturer)
7.2 Generative AI for Listing Relevant Documents
7.3 Integration with Analytical Tools and Visualization
7.4 AI Applications for Claims and Specification Analysis
7.5 Insights from Search Results
8. Case Study 3: International Patent Search and Multilingual Expansion
8.1 Challenges in Global Searches and AI Utilization
8.2 Multilingual Keyword Extraction, Translation, and Key Considerations
8.3 Extracting Language-Specific Terms and Practices
8.4 Advantages and Risks of Using AI Translation Services
8.5 Search Queries and Examples for Overseas Searches
9. Prompt Engineering: Maximizing Generative AI Capabilities
9.1 Basics and Concepts of Prompt Design
9.2 Practical Prompt Examples for Patent Searches
9.3 Techniques: Prompt Splitting, Recurrent Methods, and Chain-of-Thought
9.4 Handling Noise and Misinformation
10. IP Risk Management and Compliance
10.1 Verifying and Handling AI-Generated Information
10.2 Managing Confidential Information and Establishing Internal Rules
10.3 Legal and Ethical Aspects of AI Utilization
10.4 Alignment with Patent Acquisition Strategies
11. Future Prospects: Patent Search Automation and Advanced IP Strategies
11.1 Advanced Claim Analysis and Summarization by AI
11.2 Applications for Patent Portfolio Optimization
11.3 AI Utilization in Cutting-Edge Fields Like Genome Editing and Quantum Computing
11.4 Hybridization of Practical Skills and AI Utilization
12. Conclusion: The Future of Patent Searches with Generative AI
12.1 New Literacies Researchers and Engineers Should Acquire
12.2 Recommendations for Organization-Wide Implementation and Education
12.3 Flexibility Needed for Patent Strategies in the AI Era
13. Appendix

• Glossary of AI-Related Terms
• List of Patent Search Databases
• Examples of Prompts for Generative AI Tools Like ChatGPT
• References and Related Websites

 

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