『「開示すべきか、否か」：製薬特許とAIの現実』という記事を読み触発されましたので、生成AIにこの辺りの事情を整理してもらいました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
To disclose or not: Pharma patents face new AI reality
From drug discovery to post-market surveillance, AI is rewriting the rules in pharma—and the patent system is struggling to keep up. At AIPPI’s World Congress 2025, Marisa Woutersen hears experts debate AI disclosure, inventive step, and inventorship.
https://www.lifesciencesipreview.com/asia/to-disclose-or-not-pharma-patents-face-new-ai-reality?utm_source=chatgpt.com
「開示すべきか、否か」：製薬特許とAIの現実
医薬品特許においては、AIに関する情報をどの程度開示すべきか、またAIが発明にどの程度関与しているかについて新たな議論が巻き起こっています。特にAIが実験データや予測データに貢献する場合、特許出願においてAIの役割（もしあれば）を明示的に詳細に記述する必要があると主張する人もいます。
 
 
How much information about AI should be disclosed
Inspired by the article “To Disclose or Not to Disclose: The Reality of Pharmaceutical Patents and AI”, I asked a generative AI to organize the issues around this matter.
Please note that the results of the research and analysis by the generative AI are based solely on publicly available information, and therefore may not necessarily reflect actual circumstances and may include inaccuracies. Kindly take this into consideration when referring to them.
 

Patsnapは、シンガポール発の企業が提供する、知財と研究開発のためのAI搭載インテリジェンスプラットフォームで、世界中の特許情報、文献、臨床試験データなどをAIで分析し、イノベーションの機会発見、競合分析、技術開発の方向性決定などを支援しています。
Patsanap Analyticsでは、PatSnapAI要約（Alによって特許の内容を簡単にまとめた「特許の名称AI」や明細書の記載内容から従来技術に存在する課題と解決手段、発明の効果を特定した「Al特許要約」）、PatSnap社独自の大規模言語モデル(LLM)を搭載し、特許、ニュース、非特許文献を含む広範なデータセットを用いて綿密に学習されたAlアシスタント「Hiro」などが備えられています。
また、PatSnap Eureka（ユーレカ）は、特許・論文などの情報を検索・分析することで、技術課題の解決や技術ロードマップの策定をサポートする研究開発者向けのツールですが、知財担当者向けの機能も組み込まれAI Agentとして様々な機能が組み込まれています。
Patsnapは、約三百人の開発部隊（うち、数十人がAI開発担当）を構えているということで、企業の技術開発戦略立案やリスク回避、新規事業機会の特定などに役立つ、高度な知財・R&Dインテリジェンスツールとしての今後の発展にも注目です。
生成AIに、『Patsnap』について分析させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
Patsnap
https://www.patsnap.jp/
 
 
PatSnap Proposes AI Utilization a Step Ahead in IP Operations
PatSnap, a Singapore-based company, provides an AI-powered intelligence platform for intellectual property (IP) and research & development (R&D). The platform analyzes global patent information, literature, and clinical trial data using AI to support the discovery of innovation opportunities, competitive analysis, and the determination of technology development directions.
PatSnap Analytics features include PatSnap AI Summaries—such as the “AI Patent Title,” which generates simplified patent names, and the “AI Patent Summary,” which identifies problems and solutions found in prior art and the effects of inventions from specification descriptions. It also incorporates PatSnap’s proprietary large language model (LLM) and the AI assistant Hiro, which has been meticulously trained on a wide-ranging dataset that includes patents, news, and non-patent literature.
In addition, PatSnap Eureka is a tool designed for researchers and developers that supports solving technical challenges and creating technology roadmaps through patent and paper search and analysis. At the same time, it also integrates functions for IP professionals, incorporating various features as an AI Agent.
PatSnap has a development team of about 300 people, with several dozen dedicated to AI development. As such, it is drawing attention as a sophisticated IP and R&D intelligence tool that can help companies with technology development strategy planning, risk avoidance, and identification of new business opportunities.
I asked a generative AI to analyze PatSnap.
Please note that the results of the generative AI’s investigation and analysis are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect actual circumstances, and could contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when referring to the content.

知財分析の現場に新たな革新が訪れようとしています。特許情報分析ソリューション「PatentSight+：パテントサイトプラス」に、生成AIを活用した知財アシスタント「LexisNexis Protégé™：プロテジェ」が搭載されるということです。2025年11月の正式リリースを目指し、すでにデモンストレーションが公開されています。
 
LexisNexis Protégéは、知財情報を企業戦略の土台へと引き上げる可能性を秘めていて、企業の戦略的意思決定の仕方を変えるかもしれない、知財分析の現場にとって待ち望まれた機能のひとつです。
これまで知財分析は、特許データ、競合調査、そして市場動向の把握を個別に進め、それらを人の判断で統合することが一般的だしたが、LexisNexis Protégéはこのプロセスを一気に変革、ユーザーが投げかけた曖昧な問いを、IPCコードや適切な検索条件に自動変換、さらに市場情報やビジネス背景と組み合わせ、戦略的意思決定に直結するインサイトを提示します。
公開されたデモでは、ボッシュ社が買収候補を探すシナリオを題材に、電動モーター関連の中小企業を抽出するプロセスを実演していました。

• 「大企業を除外」などの条件を柔軟に解釈
• 「レアアース不使用技術」といった曖昧な要望を、妥当な検索式へ変換
• 候補企業の特許ポートフォリオ、技術領域、ビジネス情報を統合的に提示

さらに、eバイク関連特許を「課題―解決策―効果」に整理して要約する機能も披露されました。これは日本市場からの強い要望を受けて開発された機能だということです。
五つの差別化要因

1. 論理推論型エージェント ― 単なる会話AIではなく、分析意図を解釈して最適なアウトプットを導く。
2. 信頼性の担保 ― 特許データと明示された根拠に基づく回答。
3. 意思決定支援志向 ― データ解釈を超えて戦略立案を後押し。
4. 知財×ビジネスの融合 ― 技術情報と市場文脈を横断的に統合。
5. 時間短縮 ― インサイト獲得までのリードタイムを大幅に削減。

これらの特性により、M&A候補選定から競合分析、ポートフォリオ最適化、トレンド把握まで幅広く活用が期待されます。
注目すべきは、リリース当初から日本語と英語の同時対応を実現する点で、従来は英語が優先されることが多かったのですが、日本の顧客の要望を受け、開発体制そのものが変革されたろいうことです。知財実務における日本市場の存在感を象徴する動きといえるでしょう。
LexisNexis Protégéは「PatentSight+」の追加オプションとして提供されるということで、入力データが学習に利用されることはなく、外部流出リスクも排除されています。
生成AIに、『LexisNexis Protégé™』について分析させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
PatentSight+ に新登場 ―LexisNexis Protégé™
迅速かつ信頼できるインサイトで、戦略的な意思決定を支えるAIアシスタント
https://www.lexisnexisip.jp/products/protege/
 
レクシスネクシス、特許情報分析ソリューションPatentSight+に新AIアシスタント「Protégé (プロテジェ)」の搭載予定を発表 ～知財を経営戦略に生かす意思決定を加速～
Company News
September 3, 2025
https://www.lexisnexisip.jp/resources/lexisnexis-announces-protege-in-patentsight/?hsCtaTracking=080a931f-9e18-4762-b5b4-5601e778fe92%7C2e7d4f81-504e-4de5-be42-776b2c9a2241
 
 
Generative AI Transforms IP Operations: Protégé Arrives in PatentSight+
A new wave of innovation is about to reach the frontlines of intellectual property (IP) analysis. The patent analytics solution PatentSight+ is set to be equipped with LexisNexis Protégé™, an IP assistant powered by generative AI. The official release is planned for November 2025, with demonstrations already made public.
LexisNexis Protégé has the potential to elevate IP information into the very foundation of corporate strategy, offering one of the most highly anticipated features in IP analytics that may reshape the way strategic decisions are made. Traditionally, IP analysis has involved handling patent data, competitive research, and market trends separately, later integrating them through human judgment. Protégé revolutionizes this workflow by transforming ambiguous user queries into IPC codes or suitable search parameters, combining them with market intelligence and business context, and delivering insights that directly support strategic decision-making.
In a public demo, Bosch’s search for acquisition targets served as a case study, showing how Protégé extracted small and mid-sized companies in the electric motor sector.

• Flexibly interprets conditions such as “exclude large corporations”
• Converts vague requests like “rare-earth-free technology” into valid search queries
• Integrates patent portfolios, technical domains, and business information of candidate companies

Additionally, a feature was showcased that summarizes e-bike–related patents in terms of Problem–Solution–Effect. This was reportedly developed in direct response to strong requests from the Japanese market.
Five Differentiating Factors:

1. Logical reasoning agent – Not just a conversational AI, but one that interprets analytical intent to produce optimal outputs.
2. Reliability assurance – Answers based on patent data with clearly stated evidence.
3. Decision-making orientation – Goes beyond data interpretation to support strategy building.
4. Integration of IP and business – Seamlessly merges technical information with market context.
5. Time efficiency – Significantly reduces lead time to actionable insights.

With these strengths, Protégé is expected to be widely used for M&A candidate selection, competitive analysis, portfolio optimization, and trend monitoring.
A particularly notable point is its bilingual launch support in both Japanese and English from day one. Unlike the conventional English-first approach, the development framework itself was restructured to meet demands from Japanese clients—underscoring Japan’s growing influence in global IP practice.
LexisNexis Protégé will be offered as an add-on option to PatentSight+, with assurances that input data will not be used for training and that external leakage risks are eliminated.
I asked a generative AI system to analyze LexisNexis Protégé™. Please note that the investigation and analysis are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual circumstances; inaccuracies may also be included.

2025年9月19日 リーガルテック社は、知的財産業務における生成AI活用の最前線を担うべく、同社が開発・提供する知財AI(TM)プラットフォーム「AI IPGenius on IDX × MyTokkyo.Ai」の本格展開を開始しました。本取り組みにより、特に日本の製造業において急務とされる知財戦略の高度化とデジタルトランスフォーメーション（DX）の加速を目指しています。
知財AI(TM)は、特許調査、出願支援、侵害リスク分析、技術戦略立案など、知財業務に不可欠な多層的業務を、生成AI技術とRAG（検索拡張生成）技術を用いて革新的に支援する次世代プラットフォームで、これにより、属人的で煩雑だった知財業務は、大幅な効率化と再現性の高い判断支援が可能となり、企業の研究開発部門や法務部門の知的資産活用力を飛躍的に高めることが期待されます。MyTokkyo.Aiとの連携により、企業・個人別の特許管理や出願データの一元化も実現しています。
今後3年間で1,000社以上の製造業・スタートアップ企業への導入が見込まれているようです。
生成AIに、上記の内容について分析させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
リーガルテック社、製造業の知財戦略支援に「知財AI(TM)」プロジェクトを本格展開
2025年09月19日
https://ascii.jp/elem/000/004/321/4321098/
 
 
LegalTech Aims to Advance IP Strategy and Accelerate DX
On September 19, 2025, LegalTech Inc. announced the full-scale launch of its proprietary Intellectual Property AI™ platform, “AI IPGenius on IDX × MyTokkyo.Ai”, positioning itself at the forefront of generative AI utilization in intellectual property operations. With this initiative, the company aims to advance intellectual property (IP) strategies and accelerate digital transformation (DX), particularly in Japan’s manufacturing industry, where such efforts are urgently needed.
The Intellectual Property AI™ platform is a next-generation solution that innovatively supports essential multi-layered IP tasks—including patent searches, filing assistance, infringement risk analysis, and technology strategy planning—through the use of generative AI and Retrieval-Augmented Generation (RAG) technologies. By doing so, it dramatically streamlines traditionally person-dependent and complex IP workflows, enabling reproducible decision support and significantly enhancing the ability of corporate R&D and legal departments to leverage intellectual assets.
In collaboration with MyTokkyo.Ai, the platform also enables centralized management of patents and filing data by company or individual.
The company anticipates adoption by more than 1,000 manufacturing and startup companies within the next three years.
I had a generative AI analyze the above content.
Please note that the results of the investigation and analysis by the generative AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect the actual situation, and may also contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when reviewing the content.

『ユアサポAI』は、特許出願書類作成の時間を約半分に短縮しますが、事務所／企業ごとの文体・表現をAIが学習し"自分が書いた"ような文章を自動生成するところに特徴があります。生成AIのパーソナル化の動きを先取りしているようです。
生成AIに、『ユアサポAI』について分析させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
ユアサポ
https://yoursup.co.jp/
 
 
“Your Support AI” Learns Each Company’s Writing Style and Expressions to Enhance Patent Specifications
“Your Support AI” shortens the time required to prepare patent application documents by about half. Its key feature is that the AI learns the writing style and expressions unique to each office or company, and then automatically generates text that feels as if you wrote it yourself. In this sense, it seems to be ahead of the curve in the trend toward the personalization of generative AI.
I asked generative AI to analyze “Your Support AI.”
Please note that the survey and analysis results provided by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation; they may also include inaccuracies. Please keep this in mind when reviewing.

Smart-IP社は、「知財業界をDXでアップデートする」を目指して、appia-engine（アッピアエンジン）などのサービスを提供しています。
appia-engineは、生成AI活用で弁理士が納得する明細書作成業務の効率化を目指して、特許明細書の作成を効率的にサポートし、案件管理をスムーズにする「クラウド型の特許明細書管理サービス 」で、技術分野ごとのプロンプトを作成しているのが特徴です。50社以上がすでに導入されているということで着実に浸透しているようです。
そして、今回、中間対応機能が加わり、今後の開発ロードマップが明示されています。
生成AIに、「appia-engine」と知財・情報フェア出展の内容、評価・評判について分析させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
生成AI×明細書作成&中間対応の最前線~"appia-engine"によるスマートドラフティングの実現~（「2025知財・情報フェア＆コンファレンス」の出展社セミナーのアーカイブ動画）
https://www.youtube.com/watch?v=QFGdQOzT5N0
 
 
Creating Patent Specifications That Satisfy Patent Attorneys with appia-engine
Smart-IP Inc. provides services such as appia-engine with the goal of “updating the intellectual property industry through digital transformation (DX).”
appia-engine is a cloud-based patent specification management service that leverages generative AI to streamline the drafting of patent specifications in a way that convinces patent attorneys, while also facilitating smooth case management. A notable feature is the creation of prompts tailored to each technical field. The service has already been adopted by over 50 companies, showing steady market penetration.
This time, an office action response function has been added, and a clear development roadmap has been presented.
Generative AI was tasked with analyzing appia-engine, its exhibition at the Intellectual Property & Information Fair, and its evaluations and reputation. Please note that the results of this generative AI-based research and analysis are derived solely from publicly available information, and may not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies.

次世代AI特許調査プラットフォーム「Amplified」は、従来のキーワード検索に依存した特許調査手法からのパラダイムシフトを提示するツールとして注目を集めています。
その中核を成すのは、1億4000万件を超える世界の特許文献を学習した深層学習モデルで、発明提案書や技術明細書といった自然言語の文章を意味的・文脈的に理解し、関連性の高い文献をデータベース全体から瞬時にランク付けする能力を持っています。これにより、調査時間を最大85%削減し、人間が見落としがちな非自明な先行技術の発見を可能にするという強力な価値提案を実現しています。
生成AIに、「Amplified」と知財・情報フェア出展の内容、評価・評判について分析させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
Amplified
https://www.amplified.ai/ja/
 
 
The next-generation AI patent search platform “Amplified”
The next-generation AI patent search platform “Amplified” has been drawing attention as a tool that presents a paradigm shift from conventional keyword-based patent search methods.
At its core is a deep learning model trained on more than 140 million global patent documents, which semantically and contextually understands natural language texts such as invention proposals and technical specifications. It has the ability to instantly rank highly relevant documents from the entire database.
This enables up to an 85% reduction in search time and provides a powerful value proposition by discovering non-obvious prior art that humans might overlook.
Generative AI was tasked with analyzing “Amplified,” its exhibit at the Intellectual Property & Information Fair, as well as related evaluations and reputations.
Please note that the results of this investigation and analysis by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, so please keep this in mind when reviewing.

AI特許ロケットは、東京大学松尾研発スタートアップである株式会社エムニが開発した生成AI搭載の知財調査・分析プラットフォームです。
従来の特許調査にかかっていた膨大な時間・費用・専門スキルの制約を打破し、経営戦略に直結する知財活用を可能にするということで、「短時間で高品質」「戦略立案に有効」と高評価を獲得し、知財部門のみならず、経営企画・研究開発部門など幅広い活用が進んでいるということです。
生成AIに、「AI特許ロケット」と知財・情報フェア出展の内容、評価・評判について分析させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
AI特許ロケット
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
 
 
Next-Generation Tool “AI Patent Rocket” for Achieving IP that Serves Management
AI Patent Rocket is an intellectual property (IP) research and analysis platform equipped with generative AI, developed by Emuni Inc., a startup spun out of the Matsuo Laboratory at the University of Tokyo.
It breaks through the traditional constraints of patent research—massive time requirements, high costs, and specialized skills—enabling the utilization of IP directly linked to business strategy. It has received high praise for being “high-quality in a short time” and “effective for strategic planning,” and its use is spreading not only within IP departments but also across corporate planning and R&D divisions.
I had generative AI analyze AI Patent Rocket, its exhibition at the Intellectual Property & Information Fair, and its evaluations and reputation.
Please note that the investigation and analysis results produced by generative AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect actual circumstances, and may contain inaccuracies. Kindly review them with this in mind.

AI Samuraiは、2024年後半から2025年にかけて生成AIを活用した複数の新機能をリリースし、発明の創出から特許出願・権利化までを一気通貫で支援できる国内でも数少ない存在となっています。
知財・情報フェアでは、新機能4点（拒絶理由通知対応、IdeaBox、提案書からの明細書作成、クリアランス調査）を含む最新のAIソリューションがデモンストレーションされていました。トヨタグループ傘下となったことで、次々と新しい提案がでてくることが期待されます。
生成AIに、AI Samuraiの新機能と知財・情報フェア出展の内容と評価・評判について分析させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
AI Samurai
https://aisamurai.co.jp/
 
 
AI Samurai: End-to-End Support from Invention Creation to Patent Filing and Granting
AI Samurai has released multiple new features utilizing generative AI from late 2024 into 2025, becoming one of the few domestic solutions capable of providing end-to-end support—from invention creation to patent filing and granting.
At the Intellectual Property & Information Fair, the latest AI solutions were demonstrated, including four new functions: response to office actions (rejection notices), IdeaBox, specification drafting from proposals, and clearance searches. With its integration into the Toyota Group, expectations are high for a continuous stream of new proposals.
We had generative AI analyze AI Samurai’s new features, as well as the content and evaluations of its exhibition at the Intellectual Property & Information Fair.
Please note that the results of this AI-based research and analysis are drawn solely from publicly available information. They may not necessarily reflect actual circumstances and could include inaccuracies.

イノベーションを加速させる「R&D知財グループウェア®」の中核をなす「THE調査力AI」に、待望の新機能が追加されました。今回のアップデートでは、特に「攻め」と「守り」の知財戦略を強力に支援する2つの画期的な機能が登場しました。
「製品情報リサーチ」機能を用いて、自社の特許に対する他社製品の侵害に関する調査を行うことが可能、「特許パラメータ比較」機能は、先行技術文献が特定の特許の無効資料として使えるかどうかを判断する際に、補助的なツールとして活用が可能になるということです。
生成AIに、「THE調査力AI」の新機能とアイ・ピー・ファイン株式会社の知財情報フェア出展の内容と評価・評判について分析させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
2025 知財・情報フェア＆コンファレンスに出展します
https://ipfine.jp/other/2025-%e7%9f%a5%e8%b2%a1%e3%83%bb%e6%83%85%e5%a0%b1%e3%83%95%e3%82%a7%e3%82%a2%ef%bc%86%e3%82%b3%e3%83%b3%e3%83%95%e3%82%a1%e3%83%ac%e3%83%b3%e3%82%b9%e3%81%ab%e5%87%ba%e5%b1%95%e3%81%97%e3%81%be/
 
 
“THE Research Power AI” Dramatically Streamlines Infringement and Invalidity Research with AI
“The Research Power AI,” the core of the “R&D Intellectual Property Groupware®” that accelerates innovation, has received a long-awaited new feature update. This update introduces two groundbreaking functions designed to strongly support both “offensive” and “defensive” intellectual property strategies.
With the “Product Information Research” function, users can now investigate whether other companies’ products infringe on their own patents. The “Patent Parameter Comparison” function can serve as a supplemental tool when determining whether prior art documents can be used as invalidity references against a specific patent.
I had generative AI analyze the new features of “THE Research Power AI” as well as the content and reception of IP Fine Co., Ltd.’s exhibition at the Intellectual Property Information Fair.
Please note: the investigation and analysis results provided by generative AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect actual circumstances, and could include inaccuracies.

今回、AI特許検索・分析プラットフォーム「Patentfield」が標準機能として搭載した「AIサマリー」は、収録済みの特許・実用新案公報を、生成AIが自動的に処理し、構造化されたデータとして提供するもので、発明の要点を4つの観点、すなわち「用途（何に使えるのか）」「課題（何を解決するのか）」「効果（どんな良いことがあるのか）」「特徴（技術的なポイントは何か）」に整理・要約しています。
これまで、母集団を変えるごとに毎回、全文情報から生成AIに構造化された要約を作成し、用途・課題マトリックスや、課題・解決マトリックスを作成していたのが、毎回作成しなくてもデータベースに構造化された要約が付いているという状態でデータが提供されるということで、費用的にも手間的にも大変ありがたいと感じています。
オプションサービスである「Patentfield AIR」は、複数のLLMから試用するLLMを選択できるというシステムで、競合他社の特許ポートフォリオを分析して研究開発戦略を洞察する、新規発明提案を先行技術と対比評価する、技術トレンドを特定する、そして新たなイノベーションの機会となる「ホワイトスペース」を発見するなどのことができ、特許データベースを研究開発計画やM&Aのターゲット選定のための戦略的なシミュレーション空間として活用できます。
出展社セミナーでは、Patentfieldは、調査目的を伝えるだけで自動特許調査の実現を目指していることを説明、実験的な自動特許調査AIエージェントの動作例のデモが行われました。この自動特許調査AIエージェントを見据えた生成AI機能として、「AIサマリー」、「Patentfield AIR　生成AI調査・分析支援」が開発されたということで、それぞれの活用シーンも、ライトユーザー向け、プロユーザー向けと丁寧にユースケースが説明されていました。
Patentfieldプラットフォームを、技術ランドスケープに関する視覚的でデータに基づいた議論のための共通基盤として用いることで、企業は知財戦略を経営戦略や研究開発戦略とより緊密に連携させ、よりインパクトの大きなイノベーション創出の促進を期待したい。
生成AIに、Patentfieldの新機能と知財情報フェア出展の内容と評価・評判について分析させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
［Patentfield］生成AIで8000万件の特許を「見える化」。AIサマリー機能をリリース！グローバル特許にも対応したAIサマリーグローバルを10/1にリリースします。
https://www.excite.co.jp/news/article/Prtimes_2025-09-12-25380-59/#goog_rewarded
 
Patentfieldが生成AIを活用し企業をサポート、特許情報を「見える化」する新機能を発表
https://voix.jp/business-cards/patentfield-ai-summary-launch/
 
Patentfield「2025知財・情報フェア＆コンファレンス」出展のお知らせ
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000057.000025380.html
 
 
Patentfield Aiming to Achieve Automated Patent Searches by Simply Stating the Research Purpose
This time, the AI patent search and analysis platform Patentfield has introduced as a standard feature its “AI Summary,” which automatically processes published patent and utility model gazettes using generative AI and provides them as structured data. It organizes and summarizes the essence of inventions into four perspectives: Application (what it can be used for), Problem (what it solves), Effect (what benefits it provides), and Feature (what the technical points are).
Until now, each time the dataset was changed, users had to create structured summaries from the full text using generative AI and then manually prepare application–problem matrices or problem–solution matrices. Now, since the data is provided with structured summaries already attached to the database, users find it highly valuable in terms of both cost and effort.
The optional service Patentfield AIR offers a system where users can select which LLM to use from among multiple candidates. It enables activities such as analyzing competitors’ patent portfolios to gain insights into R&D strategies, evaluating new invention proposals against prior art, identifying technology trends, and discovering “white spaces” as opportunities for innovation. In this way, the patent database can be leveraged as a strategic simulation space for R&D planning and M&A target selection.
At the exhibitor seminar, Patentfield explained its goal of realizing automated patent searches simply by communicating the research purpose, and demonstrated examples of an experimental automatic patent search AI agent in operation. The generative AI functions “AI Summary” and Patentfield AIR – Generative AI Search & Analysis Support were developed with this automatic patent search AI agent in mind. Use cases for both light users and professional users were carefully explained.
By using the Patentfield platform as a common foundation for visual, data-driven discussions on technology landscapes, companies can more closely align their IP strategies with their business and R&D strategies, thereby fostering the creation of more impactful innovations.
I had generative AI analyze the new features of Patentfield as well as its exhibition at the Intellectual Property Information Fair, including related evaluations and reputations.
Please note that the results of this investigation and analysis were generated by generative AI based solely on publicly available information, and may not necessarily reflect actual circumstances. Some inaccuracies may also be included, so please keep this in mind when reviewing.

特許読解支援AIアシスタント「サマリア」は、特許文書の読解と分析業務を支援するために開発されたAIアシスタントで、主な機能は、読解・要約支援機能、スクリーニング支援機能、分類支援（タグ付け）機能、発明評価支援機能で、従来は専門家が多くの時間を費やしていた定型業務を自動化・効率化し、作業時間を最大80%削減できるとされています。
さらに、2024年5月には「拒絶対応支援ワークフロー」が、2025年9月には「生成AIによる分類機能」とその中核をなす「対話型レポート機能」がリリースされ、サマリアが単なる「読解支援ツール」から「生成AI時代の新たな標準業務フロー」を構築するというビジョンへ向かい確実に進化していることがわかります。
個人的には、「構造化抄録」、「拒絶対応支援ワークフロー」、独自の分類付与結果をクロス集計した「課題×解決手段マトリクス」を重宝しています。
生成AIに、「サマリア」の新機能と知財情報フェア出展の内容と評価・評判について分析させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
 
サマリア（SUMMARIA）
https://patent-i.com/summaria/
 
「レポート機能」リリースのご案内
サマリアウェビナー・知財情報フェア出展のご案内
https://patent-i.com/summaria/manual/R_20250909
 
「知財部員はプロンプトを一生管理するのか？」― 外部ツール活用とプロンプトエンジニアリングの視点から
https://note.com/yu_py/n/nb7d0f83fae77
 
 
“SUMMARIA” Aiming to Establish a New Standard Workflow in the Generative AI Era
The patent-reading support AI assistant “SUMMARIA” was developed to assist in the reading and analysis of patent documents. Its main functions include reading and summarization support, screening support, classification support (tagging), and invention evaluation support. By automating and streamlining routine tasks that previously required experts to spend a significant amount of time, SUMMARIA is said to reduce working hours by up to 80%.
Furthermore, in May 2024, a “Rejection Response Support Workflow” was released, and in September 2025, the “Generative AI-powered Classification Function” along with its core “Interactive Report Function” was launched. These developments demonstrate that SUMMARIA is steadily evolving from being a mere “reading support tool” into realizing its vision of building a “new standard workflow for the generative AI era.”
Personally, I find the “structured abstract,” the Rejection Response Support Workflow, and the “Issue × Solution Matrix,” which cross-tabulates unique classification results, particularly useful.
I had generative AI analyze the new features of SUMMARIA as well as its exhibition at the Intellectual Property Information Fair, including related evaluations and reputations.
Please note that the results of this investigation and analysis were generated by generative AI based solely on publicly available information, and may not necessarily reflect actual circumstances. Some inaccuracies may also be included, so please keep this in mind when reviewing.

AIの進化段階で言うと、現在は自立型 AI（レベル３） から発明型AI（レベル４）への移行期にあるとされています。
発明型AIは新しい知識や発見を自立的に生み出すレベルで、コーネル大学のAleksはその戦的な事例の 1つ、発明型 AI への進化を示す研究という位置付けのようです。
このAleksについて、生成AIに調査させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
Aleks: AI powered Multi Agent System for
Autonomous Scientific Discovery via Data-Driven
Approaches in Plant Science
https://arxiv.org/pdf/2508.19383
 
松田語録：Aleks〜植物科学完全自動化のためのマルチエージェントシステム
https://www.youtube.com/watch?v=8yZr5rKcAdA
 
(303) AIが完全自律で科学研究を実行？植物病気予測で実証されたマルチエージェントの実力（2508.19383）【論文解説シリーズ】 - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=x_cq02TdB5w
 
 
Cornell University’s Aleks Demonstrates the Evolution Toward Inventive AI
In terms of stages of AI evolution, it is said that we are currently in a transitional phase from autonomous AI (Level 3) to inventive AI (Level 4).
Inventive AI refers to the level at which new knowledge and discoveries are autonomously generated. Cornell University’s Aleks is regarded as one of the pioneering cases, positioned as research that demonstrates the evolution toward inventive AI.
I had generative AI investigate this Aleks.
Please note that the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. The analysis may also contain inaccuracies, so please take this into account when referring to the results.

「AIが発見した新薬候補の成功率が80%超え」——そんな驚きのニュースが、製薬・化学業界で話題になっています。人工知能（AI）は、これまで長い年月と莫大な費用がかかっていた創薬のプロセスを劇的に変える力を持っており、2025年までに新薬の30%はAIによって発見されるという予測も出ています。
しかし、この技術革新の裏側で、企業は新たな課題に直面しています。それは「AIが生み出した発明の特許をどうやって確保するか？」という問題です。
「Navigating the Future: Ensuring Patentability for AI-Assisted Innovations in the Pharmaceutical and Chemical Space」には、AI創薬時代を勝ち抜くための特許戦略のポイントが分かりやすくご紹介されています。
AI創薬時代を勝ち抜くための特許戦略のポイントを、生成AIに分かりやすく整理して説明するよう指示して報告させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
Navigating the Future: Ensuring Patentability for AI-Assisted Innovations in the Pharmaceutical and Chemical Space
July/August 2025
https://www.finnegan.com/en/insights/articles/navigating-the-future-ensuring-patentability-for-ai-assisted-innovations-in-the-pharmaceutical-and-chemical-space.html?utm_source=chatgpt.com
 
変革期を迎える製薬業界― AIと医療ビッグデータ―
https://www.mitsui.com/mgssi/ja/report/detail/__icsFiles/afieldfile/2025/01/08/2411kinoshita0108_1.pdf
 
 
AI-Discovered Drug Candidates Exceed 80% Success Rate
“AI-discovered drug candidates have achieved a success rate of over 80%”—this astonishing news is creating a buzz in the pharmaceutical and chemical industries. Artificial intelligence (AI) has the power to dramatically transform the drug discovery process, which until now required many years and enormous costs. Some forecasts even predict that by 2025, 30% of new drugs will be discovered through AI.
However, behind this technological breakthrough, companies are facing a new challenge: How can they secure patents for inventions generated by AI?
The paper “Navigating the Future: Ensuring Patentability for AI-Assisted Innovations in the Pharmaceutical and Chemical Space” provides a clear overview of key patent strategies necessary to thrive in the era of AI-driven drug discovery.
I instructed a generative AI to clearly organize and explain the key points of patent strategies for surviving in the era of AI-driven drug discovery, and had it generate a report.
Please note that the research and analysis results produced by the generative AI are based solely on publicly available information, and they do not necessarily reflect actual circumstances; they may also contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when referring to the report.

第34回 2025知財・情報フェア＆コンファレンスは、過去最大規模の158社が出展し、総来場者数15,207名を記録しました。AI関連技術の展示が目立ち、AIを活用した特許調査・分析ツールも多く、こうしたAIを活用したツールの普及によって知財業務の未来が大きく変わるであろうことを強く感じました。
生成AIに、2025知財・情報フェア＆コンファレンスについて分析させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
 
The IP & Information Fair & Conference Demonstrated How AI is Transforming IP Operations
The 34th IP & Information Fair & Conference 2025 hosted a record 158 exhibitors and attracted a total of 15,207 visitors. AI-related technologies were particularly prominent, with numerous AI-powered patent search and analysis tools on display. The widespread adoption of such AI-based tools gave a strong impression that the future of intellectual property operations will undergo a major transformation.
I asked generative AI to analyze the 2025 IP & Information Fair & Conference.
Please note that the investigation and analysis results produced by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, so please keep this in mind when reviewing them.
 

2025年９月１日に『ＡＩ（人工知能）法』が全面施行されました。この法律の下で、９月１２日、第１回人工知能戦略本部が開催されました。
政府一丸となって『世界で最もＡＩを開発・活用しやすい国』を目指し、国家戦略として、省庁横断的に、ＡＩによるイノベーションを本格的に推進していくため、４つの基本的な方針で、『人工知能基本計画』の策定を開始。
　第一の柱は、『ＡＩを使う』
　第二の柱は、『ＡＩを創る』
　第三の柱は、『ＡＩの信頼性を高める』
　最後の柱は、『ＡＩと協働する』
日本は、『ＡＩを使う』ところで、出遅れており、市場形成ができず、『ＡＩを創る』ところでも、圧倒的に出遅れています。この状況を変えることができるような基本計画の策定を期待したいですね。
 
国産AI開発支援、年内に基本計画策定へ　政府本部が初会合開催
2025年9月12日
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA117O90R10C25A9000000/
 
人工知能戦略本部（第1回）
日時　令和７年９⽉１２⽇（⾦）１０︓１５〜１０︓３５
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_hq/1kai/1kai.html
 
 
The Headquarters for Artificial Intelligence Strategy Aiming to Become “the World’s Most AI-Friendly Country”
On September 1, 2025, the AI (Artificial Intelligence) Act came fully into force. Under this new law, the first meeting of the Headquarters for Artificial Intelligence Strategy was held on September 12.
With the entire government united, Japan has begun formulating the Basic Plan on Artificial Intelligence as a national strategy to comprehensively promote innovation through AI across ministries and agencies, guided by four fundamental pillars:

1. Using AI
2. Creating AI
3. Enhancing the reliability of AI
4. Collaborating with AI

Japan has lagged significantly in the field of “Using AI,” where no solid market has yet been formed, and even more so in “Creating AI.” I hope that the forthcoming Basic Plan will be designed to reverse this situation.

最近の知財高裁判決により、医薬用途発明の用途が新しい場合に進歩性を否定することの高いハードルが改めて認識されてきています。
それに比べて、食品用途発明では、そのハードルは低いと感じています。
医薬品と食品の用途発明の共通点と相違点を、生成AIに、分かりやすく整理して説明するよう指示して報告させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
 
Pharmaceutical Use Inventions and Food Use Inventions
Recent rulings by the Intellectual Property High Court have once again highlighted the high hurdle in denying inventive step when the claimed use of a pharmaceutical invention is new.
In comparison, I feel that this hurdle is lower in the case of food-use inventions.
I instructed generative AI to clearly organize and explain the similarities and differences between pharmaceutical use inventions and food use inventions, and had it report the findings.
Please note that the investigation and analysis results produced by generative AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the actual circumstances and may contain inaccuracies. Please keep this in mind when reviewing them.
 

9月9日付けで知財実務情報Lab. 専門家チームの高石秀樹弁護士・弁理士（中村合同特許法律事務所）がアップした「引用発明が（医薬）用途発明と認められるためには、予備的な試験で参考程度のデータで有望な結果が得られているといったレベルでは足りないとした事例」は、知財高判令和５年（行ケ）第１００９３号、第１００９４号【運動障害治療剤事件】＜宮坂裁判長＞についての解説で、医薬用途発明の用途が新しい場合に進歩性を否定することの高いハードルが改めて認識されたことが、関連裁判例の紹介も含めてわかりやすく示されています。
この判決について、生成AIに調査させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
引用発明が（医薬）用途発明と認められるためには、予備的な試験で参考程度のデータで有望な結果が得られているといったレベルでは足りないとした事例
2025.09.09
https://chizai-jj-lab.com/2025/09/09/0906-3/?hm_ct=0c1982f207277f6e47ffeb671f192e39&hm_cv=eec46f6a70652f34fd4998144fa02039&hm_cs=4753948456670b47f9c3b35.87810436&hm_mid=m1466&hm_id=m1466&hm_h=a24.hm-f.jp
 
 
Case Nos. 10093 and 10094 (Gyo-Ke), 2023 – Use Inventions
On September 9, attorney-at-law and patent attorney Hideki Takaishi (Nakamura & Partners) from the IP Practice Information Lab. Expert Team posted an article titled: “A case holding that for a cited invention to be recognized as a (pharmaceutical) use invention, it is insufficient that only preliminary tests provide merely reference-level data showing promising results.”
This article is a commentary on the Intellectual Property High Court’s decision in Case Nos. 10093 and 10094 (Gyo-Ke), 2023, known as the Movement Disorder Therapeutic Agent Case (presided over by Judge Miyasaka). The commentary clearly illustrates—along with references to related precedents—that when the claimed use of a pharmaceutical use invention is novel, the hurdle for denying inventive step is quite high.
I had generative AI investigate this judgment.
Please note that the results of the investigation and analysis by generative AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect the actual circumstances, and may include errors. Kindly keep this in mind when referring to them.

日本のエンターテイメント・メディア市場は、2024年の1151.6億ドルから2035年には3001.7億ドルへと成長が見込まれる巨大市場で、日本のエンターテイメント業界では、生成AIの活用が急速に拡大しています。
エンタメ業界におけるIP創造への生成AIの活用状況を、生成AIに調査分析させました。なお、生成AIによる調査・分析結果は、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。
 
Utilization of Generative AI for IP Creation in the Entertainment Industry
Japan’s entertainment and media market is a massive one, projected to grow from USD 115.16 billion in 2024 to USD 300.17 billion by 2035. Within Japan’s entertainment industry, the use of generative AI is rapidly expanding.
I asked generative AI to investigate and analyze the current state of its utilization for IP creation in the entertainment industry. Please note that the findings are based solely on publicly available information, and they do not necessarily reflect actual circumstances; inaccuracies may also be included. Kindly keep this in mind when reviewing.

生成AIは、日本企業の研究開発（R&D）領域で「知の探索・設計・検証・実装」を一気通貫で加速しています。自動車では分散学習とエッジ実装、材料ではMI（マテリアルズ・インフォマティクス）と基盤モデルの統合、医療・製薬では非構造化データの構造化と治験プロセス最適化が目に見える成果を生み始めています。
こうした日本企業の研究開発（R&D）領域における生成AIの活用について、生成AIに深掘りさせました。
 
Utilization of Generative AI in the R&D Domain of Japanese Companies
Generative AI is accelerating the seamless cycle of “knowledge exploration, design, verification, and implementation” in the research and development (R&D) domains of Japanese companies. In the automotive sector, it is driving advances in distributed learning and edge implementation; in materials, it is enabling integration of MI (Materials Informatics) with foundation models; and in healthcare and pharmaceuticals, it is producing tangible results by structuring unstructured data and optimizing clinical trial processes.
On this topic of generative AI utilization in the R&D domains of Japanese companies, I had generative AI conduct a deep dive.