日本弁理士会から「弁理士業務 AI 利活用ガイドライン」が2025年4月に公表されてから約半年が過ぎました。その後、2025年6月に発表された「知財推進計画2025」では、「AIと知的財産権」の項でKPIとして「⽇本企業のAIの利活⽤率を概ね100％まで⾼める。」と記載されており、弁理士業務においても生成AIの利活用が求められています。
また、この半年間に、生成AIの進化は著しく、様々な知財業務に浸透してきています。
半年経過した「弁理士業務 AI 利活用ガイドライン」の評価・評判などについて生成AI（Gemini, ChatGPT, Perplexity）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。
 
生成AI導入のお知らせ
https://iptech.jp/info/250328
 
たかやま特許商標事務所 生成AI（ChatGPT）安全利用ガイドライン【第1版】
https://takayama-patent.com/archives/2730
 
弁理士業務 AI 利活用ガイドライン
https://www.jpaa.or.jp/cms/wp-content/uploads/2025/04/AIservices-guideline.pdf
 
 
Evaluation and Reputation of the “AI Utilization Guidelines for Patent Attorney Practices”
It has been about six months since the Japan Patent Attorneys Association (JPAA) published the AI Utilization Guidelines for Patent Attorney Practices in April 2025. Subsequently, in the Intellectual Property Strategic Program 2025 announced in June 2025, the section on AI and Intellectual Property Rights set a KPI stating that “the AI utilization rate of Japanese companies should be raised to approximately 100%.” This indicates that the use of generative AI is also required in patent attorney practices.
In addition, over the past six months, generative AI has evolved significantly and has increasingly permeated various intellectual property tasks.
I asked generative AI systems (Gemini, ChatGPT, Perplexity) to investigate the evaluation and reputation of the AI Utilization Guidelines for Patent Attorney Practices after six months of implementation.
Please note that the research and analysis results provided by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when referring to the findings.

「失われた30年取り戻せる」日本の宇宙開発は今、熾烈な国際競争　勝ち筋は“宇宙版シリコンバレー”という TBS NEWS をYouTubeで視聴しました。
宇宙開発は世界的に急速に拡大し、市場規模は2040年までに現在の約3倍となる1.1兆ドル（約150兆円）超に達するということで、日本でも官民による宇宙ビジネスへの関心が高まり、新興企業を中心にロケット開発や宇宙旅行計画などが進展しています。しかし、日本は打ち上げ回数やコスト競争力で米中などに後れを取っており、近年は主力ロケットの失敗も相次ぐ厳しい状況です。
日本の宇宙開発の現状と課題、北海道で進む宇宙版シリコンバレー構想の詳細、そして日本がアジアの宇宙産業ハブとなり“失われた30年”を取り戻す戦略となり得るかを、生成AIに調査・評価させました。さらに、日本の宇宙ビジネスにおける特許競争力についても分析させました。
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。
 
「失われた30年取り戻せる」日本の宇宙開発は今、熾烈な国際競争　勝ち筋は“宇宙版シリコンバレー”【報道特集】| TBS NEWS DIG - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=dqBbaPMTLiU
 
 
Patent Competitiveness in Japan’s Space Business
I watched on YouTube a TBS NEWS segment titled “‘We Can Make Up the Lost 30 Years’: Japan’s Space Development Is Now in Fierce International Competition—the Winning Strategy Is a ‘Space Silicon Valley’.”
Space development is expanding rapidly worldwide, and the market size is expected to reach over $1.1 trillion (about ¥150 trillion) by 2040, roughly three times its current level. In Japan, interest in the space business is growing across both the public and private sectors, with startups driving progress in rocket development and space tourism plans. However, Japan lags behind the United States and China in launch frequency and cost competitiveness, and in recent years has faced a difficult situation with successive failures of its main rockets.
I had generative AI investigate and evaluate the current state and challenges of Japan’s space development, the details of the “Space Silicon Valley” concept advancing in Hokkaido, and whether Japan could become Asia’s space-industry hub and thereby recover the “lost 30 years.” In addition, I had it analyze Japan’s patent competitiveness in the space business.
Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information; they do not necessarily reflect actual conditions and may include inaccuracies. Use these results for reference only.

パテント誌2025年8月号に「特許審査におけるAIの活用（特許庁審査第一部調整課審査企画室企画調査官　五十嵐康弘）」が掲載されており、10月1日に弁理士会ホームページで公開されました。その中で、急激に進化している生成 AI について触れていましたので、生成AIに評釈させました。
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。
 
特許審査におけるAIの活用
https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/4704
 
 
Utilization of AI in Patent Examination
The August 2025 issue of Patent Journal featured an article titled “Utilization of AI in Patent Examination” by Yasuhiro Igarashi, Planning and Research Officer, Examination Planning Office, Examination Department I, JPO. The article was published on the Japan Patent Attorneys Association (JPAA) website on October 1.
In it, reference was made to the rapidly evolving field of generative AI, so I asked a generative AI system to provide a commentary.
Please note that the investigation and analysis results generated by AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the actual circumstances and may include inaccuracies. Kindly keep this in mind when referring to them.

ＩＰジャーナル第34号P.4-10（発行日：2025年9月15日）に掲載された「AI技術の進展を踏まえた発明の保護の在り方に関する調査研究　米川 紘輔（Kosuke Yonekawa）（一財）知的財産研究教育財団知的財産研究所 主任研究員」の全文がWEB公開されています。
生成AIやシミュレーションの進展は、発明創出と特許制度に大きな問いを投げかけていますが、知的財産研究所は、特許庁委託調査「AI技術の進展を踏まえた発明の保護の在り方に関する調査研究」を実施。発明の定義、AI生成物の扱い、新規性・進歩性判断、記載要件といった論点を整理しました。
報告書では法改正の即時性は否定しつつ、ガイドライン整備やAI活用型の審査支援体制が重要と指摘しています。
 
ＩＰジャーナル第34号
http://fdn-ip.or.jp/ipjournal/latest.php
 
 
Approaches to Protecting Inventions in Light of Advances in AI Technology
The full text of the article “Approaches to Protecting Inventions in Light of Advances in AI Technology” by Kosuke Yonekawa, Senior Researcher at the Institute of Intellectual Property, Intellectual Property Research and Education Foundation, published in IP Journal Vol. 34, pp. 4–10 (issued on September 15, 2025), is now available online.
The progress of generative AI and simulation technologies raises significant questions for invention creation and the patent system. In response, the Institute of Intellectual Property conducted a study commissioned by the Japan Patent Office titled “Approaches to Protecting Inventions in Light of Advances in AI Technology.” The study organized key issues such as the definition of invention, the treatment of AI-generated outputs, the assessment of novelty and inventive step, and description requirements.
While the report denies the need for immediate legislative amendments, it emphasizes the importance of developing guidelines and establishing an AI-assisted examination support framework.

ＩＰジャーナル第34号P.26-31（発行日：2025年9月15日）に、「生成AIを活用した有意義なIPL実践に向けて～KHネオケムにおける知財活動の変革と挑戦～」という記事が掲載されています。
KHネオケムの知財部が、生成AIを“共働者”として取り入れ、リサーチ偏重から事業に効く提案へ転換した実践記です。人間の仮説力・解釈とAIの網羅性・速度を分担し、目的明確化→初期仮説→AI一次調査→骨子設計→AI推敲の5ステップでIPLを回す型を提示しています。実務者がそのまま使える活用シーンの網羅リストが掲載されています。
少人数の知財組織でAI前提の効率化と提案力の同時強化を図りたい方、組織の枠を超え事業価値創出にコミットする知財機能の作り方を知りたい方などに参考になります。
ChatGPT-5に紹介記事を作成させました。ぜひ原文を読んでください。
 
生成AIで知財活動が進化 ― KHネオケムの挑戦
化学メーカーのKHネオケム株式会社が、知財部門に生成AIを積極的に導入し、新たな知財活動の姿を打ち出しています。
同社は2023年、知財部を独立組織として再編。従来の「特許権利化」や「リスク管理」といった守り中心の活動から、事業戦略や新規テーマ探索に直接関わる攻めの知財活動へと舵を切りました。背景には、CTOの強い意向で「無形資産を活用し、事業に価値をもたらす知財部門へ」という方針転換があります。
そこで鍵となったのが、生成AIです。AIに文献調査や仮説立案、情報整理といった負担の大きい作業を任せることで、知財部員は「最終判断」や「部門間調整」、「戦略的提案」といった本質的な業務に集中できるようになりました。まさに、AIは人間の代わりではなく“思考のパートナー”として機能しているのです。
実際の知財活動プロセスは「Step1～Step7」として明確に整理されています。
課題整理 → 仮説構築 → 特許情報の活用 → 事業戦略との整合性確認 → 市場動向調査 → 検証 → 提案資料化、という流れでAIと人間が役割を分担。従来は半年以上かかっていた分析業務が短縮され、提案の質も大きく向上しました。
こうした取り組みによって、KHネオケムの知財部門は従来の「コストセンター」から「バリューセンター」へと進化しつつあります。単なる効率化にとどまらず、知財が経営戦略に直接貢献する仕組みづくりにまで踏み込んでいる点が大きな特徴です。
KHネオケムの事例は、これからの知財部門が直面する課題と、その解決のヒントを示しています。生成AI時代において、知財がどのように変革し、企業価値の創造に結びつくのか――同社の挑戦は、その未来像を具体的に描き出しているといえるでしょう。
 
ＩＰジャーナル第34号　P.26-31（発行日：2025年9月15日）
生成AIを活用した有意義なIPL実践に向けて
～KHネオケムにおける知財活動の変革と挑戦～
花崎 健一KHネオケム株式会社 知的財産部 部長
KHネオケム知的財産部は、IPL実践において何から手を付ければよいか分からず、情報収集・分析に時間を費やしても有効な提案につなげられない課題を抱えていた。この解決に向け、知財業務全体をビジネス意識重視への取り組み方に変えつつ、生成AIを活用した仕事のやり方へ抜本的に見直した。情報収集前の徹底的な初期検討でAIとの協働による仮説構築と提案イメージの解像度向上を重視することで、IPL活動が有意義なものへ変わってきた。
http://fdn-ip.or.jp/ipjournal/latest.php
 
 
Practical Use of Generative AI for IPL at KH Neochem
In IP Journal No. 34 (pp. 26–31, published September 15, 2025), an article titled “Toward Meaningful IPL Practice Utilizing Generative AI: Transformation and Challenges in IP Activities at KH Neochem” was published.
It introduces how KH Neochem’s IP department has incorporated generative AI as a “co-worker,” shifting from research-heavy tasks to proposals that directly support business. They present a five-step model for running IPL: clarifying objectives → forming initial hypotheses → AI-based preliminary research → framework design → AI refinement. The article also provides a comprehensive list of practical use cases that practitioners can directly apply.
This is a valuable reference for those seeking to simultaneously strengthen efficiency and proposal capabilities in small IP teams, or for those who want to learn how to build an IP function that commits to creating business value across organizational boundaries. ChatGPT-5 was asked to write an introductory article about it—be sure to read the original text.


Evolving IP Activities with Generative AI — KH Neochem’s Challenge
KH Neochem, a chemical manufacturer, is proactively introducing generative AI into its IP department, setting forth a new vision of intellectual property activities.
In 2023, the company reorganized its IP department as an independent unit. Moving away from a defensive focus on “patent prosecution” and “risk management,” it shifted toward offensive IP activities that directly engage with business strategy and exploration of new themes. This transformation was driven by the CTO’s strong policy of “building an IP department that leverages intangible assets to bring value to the business.”
Generative AI became the key enabler. By entrusting AI with burdensome tasks such as literature review, hypothesis development, and information organization, IP staff can now concentrate on essential duties like “final decision-making,” “interdepartmental coordination,” and “strategic proposals.” In this sense, AI functions not as a substitute for humans, but as a true “thinking partner.”
The actual IP activity process is clearly organized into “Step 1–Step 7”:
Issue definition → Hypothesis building → Patent information utilization → Alignment with business strategy → Market trend research → Validation → Proposal documentation.
Humans and AI share roles along this flow. As a result, analysis work that previously took over six months has been shortened, while the quality of proposals has significantly improved.
Through these efforts, KH Neochem’s IP department is evolving from a traditional “cost center” into a “value center.” What stands out is that the initiative goes beyond efficiency—it builds a system where IP directly contributes to corporate strategy.
KH Neochem’s case illustrates both the challenges that future IP departments will face and possible solutions. In the era of generative AI, how can IP transform and link directly to value creation for companies? The company’s bold initiatives provide a concrete picture of that future.

オリンパスは2025年9月25日、執行役 CTOのサヤード・ナヴィード氏が「OLYSENSE」「エンドルミナルロボティクス」「シングルユース内視鏡（SUE）」の3領域を重点プロジェクトとする中長期技術戦略について、今後3～5年でこれら3領域の新製品を市場投入していく方針を、記者会見で説明しました。
このオリンパスの中長期技術戦略について、生成AI（ChatGPT, Gemini）に調査させました。また、2つのレポートには個性がみられますので、NotebookLMに比較検討させました。NotebookLMの分析によれば、下記の通りで、なるほどと思います。
「両レポートはオリンパスの知財戦略が向かうべき方向性について同じ結論を共有しつつも、そのアプローチは対照的です。
レポート1（ChatGPT.pdf）は、オペレーション（現場運用）レベルでの改善策を網羅的かつ具体的に提示する「How To」ガイドに近いと言えます。既存の組織構造を前提としながら、現場のプロセス、人材育成、文化をどのように改善していくかという、実践的でボトムアップ型のアプローチが中心です。
レポート2（Gemini.pdf）は、経営戦略レベルでの組織変革を提言するコンサルティングレポートに近いと言えます。「プレイブック」という新しい概念で課題を構造化し、組織設計や評価指標といった根幹部分から作り変えるべきだという、戦略的でトップダウン型のアプローチを提示しています。
結論として、レポート1は知財部門の担当者が日々の業務改善を進める上で非常に有用な示唆に富んでいる一方、レポート2は経営陣が組織全体の変革を主導する際の強力な羅針盤となり得るでしょう。両者は補完的な関係にあり、併せて読むことで、オリンパスが直面する課題と解決策を多角的に理解することができます。」
 
オリンパス新CTOが技術戦略を説明、重点3領域の新製品を3～5年で市場投入へ
2025年09月29日
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2509/29/news062.html
 
 
Olympus’ Mid- to Long-Term Technology Strategy and Transformation of its IP Strategy
On September 25, 2025, Olympus Executive Officer and CTO Sayad Naveed explained at a press conference the company’s mid- to long-term technology strategy, focusing on three key project areas: “OLYSENSE,” “Endoluminal Robotics,” and “Single-Use Endoscopes (SUE).” He announced that Olympus plans to launch new products in these three areas within the next 3 to 5 years.
I asked generative AI (ChatGPT, Gemini) to analyze this Olympus mid- to long-term technology strategy. The two reports displayed distinct characteristics, so I had NotebookLM compare and evaluate them. According to NotebookLM’s analysis, the following observations emerged, which I found convincing:
“Both reports share the same conclusion regarding the direction Olympus’ IP strategy should take, but their approaches are contrasting.
Report 1 (ChatGPT.pdf) is closer to a practical ‘How-To’ guide, presenting comprehensive and concrete improvement measures at the operational level. It is based on the existing organizational structure and focuses on a bottom-up approach to improving on-the-ground processes, talent development, and culture.
Report 2 (Gemini.pdf) is closer to a consulting report, proposing organizational transformation at the level of corporate strategy. By introducing a new concept of a ‘playbook,’ it structures the issues and advocates a strategic, top-down approach to redesigning fundamentals such as organizational design and evaluation metrics.
In conclusion, while Report 1 is highly valuable for IP department staff seeking to improve daily operations, Report 2 can serve as a powerful compass for executives leading company-wide transformation. The two reports are complementary; reading them together enables a multifaceted understanding of the challenges and solutions Olympus faces.”

知財実務情報Lab が2025年10月1日に開催したセミナー「生成AI活用による米国特許コスト削減の実務」の録画が公開されました。
現地代理人費用や翻訳費用が高額になりがちな米国特許プロセキューションにおいて、生成AIの活用は、コスト削減と業務効率化を実現する鍵となります。本セミナーでは、竹内 茂樹　カリフォルニア州弁護士/パテントエージェント/弁理士が、米国特許出願の実務における生成AIの活用経験に基づいて、効果的に生成AIを活用するための方法を具体例とともに解説しています。
竹内氏は、米国特許出願の高コスト要因である「代理人タイムチャージ」と「オフィスアクション回数」に対し、生成AIを活用した2つの解決策を提案しました。
・従属クレーム自動生成：出願前にAIで追加クレームを作成し、審査を効率化
・応答方針の早期決定：AIで一次コメントを生成し、代理人の手戻りを防止
プロンプトも公開されており、大変参考になりました。
生成AIは、単なる効率化ツールを超え、知財実務の新たなワークフローを構築する鍵になりつつあります
約１週間の公開となっています。
録画視聴方法については、下記を参照してください。
https://chizai-jj-lab.com/2022/12/21/faq/
 
（無料）生成AI活用による米国特許コスト削減の実務【10/1開催セミナー】
https://chizai-jj-lab.com/2025/08/29/1001/
 
Cost Reduction in U.S. Patents through Generative AI
The recording of the seminar “Practical Approaches to Reducing U.S. Patent Costs through Generative AI”, held by Intellectual Property Practice Information Lab on October 1, 2025, has been released.
In U.S. patent prosecution, where local attorney fees and translation costs often become significant, the use of generative AI is emerging as a key to cost reduction and operational efficiency. In this seminar, Shigeki Takeuchi, California attorney/patent agent/patent attorney, explained—based on his practical experience in U.S. patent filings—specific methods for effectively utilizing generative AI, accompanied by concrete examples.
Mr. Takeuchi proposed two AI-based solutions to address the major cost drivers in U.S. patent applications--attorney time charges and the number of office actions:

• Automatic generation of dependent claims: creating additional claims with AI before filing to streamline examination.
• Early determination of response strategies: generating preliminary comments with AI to prevent rework by attorneys.

The prompts were made available, proving very useful.
Generative AI is evolving beyond a mere efficiency tool and is becoming a key enabler in building new workflows for intellectual property practice.
The recording will be available for about one week.

「2025知財・情報フェア」における「サマリア」ブースでの講演をウェビナー形式で提供されるとのこと。無料で誰でも自由に聴講でき、どのウェビナーも視聴リンクより、事前申し込みなしに視聴できるとのことです。
 
「2025知財・情報フェア」講師によるウェビナーのご案内
https://patent-i.com/summaria/manual/R_20250930
 
2025年10月02日（木）14:00-15:00 (1時間の予定)
弁理士法人レクシード・テック パートナー弁理士・博士（理学）　角渕 由英 先生
【タイトル】特許調査における生成AI活用の最前線
https://www.youtube.com/live/FK6GTh6zPpg
 
2025年10月03日（金）14:00-15:00 (1時間の予定)
株式会社知財デザイン 代表取締役／弁理士(付記)　川上 成年 先生
【タイトル】生成AIが拓く特許情報分析の新時代～特許情報の文脈理解による意味分類から新規事業構想まで～
https://www.youtube.com/live/CQkWH_bXgFU
 
2025年10月06日（月）14:00-15:00 (1時間の予定)
株式会社LeXi/Vent 代表取締役　上村 侑太郎 先生
【タイトル】特許分析×生成AI活用の最新トレンド
https://www.youtube.com/live/xY0mG5c4Be4
 
2025年10月08日(水) 14:00-15:00 (1時間の予定)
弁理士法人はるか国際特許事務所 パートナー　竹下 賢 先生
【タイトル】OA対応における生成AIの活用例
https://www.youtube.com/live/dING_HwuVZk
 
2025年10月10日(金) 14:00-15:00 (1時間の予定)
株式会社MIXI コンプライアンス本部 知財室 室長　栗山 幸介 先生
【タイトル】生成AIにより進化した企業知財の最前線
https://www.youtube.com/live/L65EENTdQxw
 
 
Webinar Presentation at the “Summaria” Booth
A presentation at the “Summaria” booth during the 2025 Intellectual Property & Information Fair will be offered in webinar format. It will be free and open to anyone, and each webinar can be viewed directly through the provided viewing link without prior registration.

NTTドコモビジネス（旧NTTコミュニケーションズ）は、2025年9月30日、2025年度事業戦略発表会を開催しました。発表された2025年度事業戦略は、「2027年度に人工知能（AI）などの重点領域を5000億円以上の事業規模に育てる（現在の売上高は約2500億円）」と目標を示し、かつて主力だった長距離・国際通信サービスを縮小、「AI」「IoT」「デジタル・ビジネス・プロセス・アウトソーシング（BPO）」「地域・中小DX」の4つを重点領域として掲げています。
各生成AI（Gemini, Perplexity, ChatGPT）にNTTドコモビジネスが2025年9月30日に発表した2025年度事業戦略について調査・分析させました。それぞれ異なる視点から詳細に分析しています。以下に、各レポートに共通する内容とそれぞれのレポートが独自に深掘りしている点を比較・検討すると、下記のようになります。
３つのレポートで一致している主要戦略
各レポートは、NTTドコモビジネスの新戦略の核心として、以下の3つの要素を共通して重要視しています。

1. 野心的な成長目標:
   • 2027年度までに重点4領域の売上高を現在の約2500億円から5000億円超へ倍増させるという、非常に野心的な財務目標を掲げている点で全レポートが一致しています。
   • この重点4領域にはAI、IoTが含まれ、同社が「産業・地域DXのプラットフォーマー」を目指すビジョンの中核であるとされています。
2. 新インフラ「AI-Centric ICTプラットフォーム」:
   • AI時代の企業の課題である「分散」「柔軟」「安全」「リーズナブル」という4つのニーズに応えるために設計された、新しいICT基盤であると3つのレポートすべてが解説しています。
   • 具体的な構成要素として、高発熱GPUに対応する液冷データセンター（横浜・大阪）や、地方拠点向けのコンテナ型データセンター、オンデマンドで帯域を変更できるNaaS (Network as a Service)、ネットワークに組み込まれたAIによるセキュリティ脅威検知機能などが共通して挙げられています。
3. 新SaaSサービス「docomo business ANCAR」:
   • AIを活用して企業の顧客接点を強化する新しいSaaS型コミュニケーションサービスとして、全レポートが注目しています。
   • 顧客体験（CX）と従業員体験（EX）の向上を目的とし、通話録音・テキスト化・AI要約による業務効率化や、通信キャリアならではの網内データを活用した顧客行動分析といった機能が共通して紹介されています。
   • 提供開始は2025年12月から順次行われるという点も一致しています。

各レポートの独自な視点と深掘りポイント
1. レポート「ChatGPT」の独自性
このレポートは、既存事業との連携とパートナー戦略に焦点を当て、戦略の具体性を深掘りしています。

• 既存インフラとの連携: ネットワーク、データセンター、セキュリティといった旧NTTコミュニケーションズ時代から培ってきた既存のインフラ資産を、AI新戦略の土台として最大限活用する「レガシー＋AIの融合」という視点を強調しています。
• 販路拡大・エコシステム戦略: NTTドコモの法人営業網を活用した中小企業へのリーチ拡大に加え、「他の通信事業者へのサービス提供拡大」という将来的な構想や、SIパートナーとの連携強化といった多面的な販路拡大策を具体的に解説しています。

2. レポート「Perplexity」の独自性
このレポートは、事業戦略の背景にある組織変革と財務的実現可能性という、より経営的な視点からの分析が特徴です。

• 組織文化の変革: NTTコミュニケーションズからNTTドコモビジネスへの社名変更が単なる看板の掛け替えではなく、小島社長のリーダーシップ（例：「コジー珈琲」）による組織文化の変革を伴っている点を指摘しています。
• 財務的裏付け: 親会社であるNTTグループ全体の財務基盤や成長投資計画（5年で1.5兆円以上）に触れ、5000億円目標の実現可能性を財務的な持続可能性の観点から評価しています。
• 技術ロードマップ: 2025年9月に公開された「テクノロジーロードマップ2025」を引用し、短期から長期にわたる技術開発の展望を示し、戦略の奥行きを解説しています。

3. レポート「Gemini」の独自性
このレポートは、競合他社との戦略比較を通じて、NTTドコモビジネスの市場における独自のポジションを浮き彫りにしています。

• 競合分析: KDDIの垂直統合型ソリューション「WAKONX」や、ソフトバンクグループの壮大な「ASI（人工超知能）」構想とNTTドコモビジネスの戦略を詳細に比較しています。
• 戦略的ポジショニングの定義: 競合比較から、NTTドコモビジネスの戦略を「インフラから構築する水平プラットフォーム戦略」であり、「現実主義（プラグマティズム）」に基づいていると明確に定義し、その強みとリスクを分析しています。
• フレームワークの統合的理解: 売上目標の「重点4領域」と技術開発の「7つの技術領域」という2つのフレームワークを「何を売るか（商業）」と「どうやって作るか（技術基盤）」という関係で統合的に解説し、戦略の一貫性を明らかにしています。

以上のように、3つのレポートは基本戦略の骨子では一致していますが、それぞれが「連携・販路」「組織・財務」「競合比較・ポジショニング」という異なる切り口から、NTTドコモビジネスの2025年度事業戦略を多角的に分析・評価しています。
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。
 
 
 
NTTドコモビジネス社長｢AIなど重点領域、売上高5000億円へ｣
2025年9月30日
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC301AH0Q5A930C2000000/
 
NTTドコモビジネス、AI向けのICTプラットフォームですべての企業でAI活用をサポート
2025年9月30日
https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/2051291.html
 
「顧客接点」そのものの考え方が変わる？　NTTドコモビジネスの新サービスからAI活用法を探る
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2509/29/news092.html
 
 
 
NTT Docomo Business 2025 Business Strategy Briefing
NTT Docomo Business (formerly NTT Communications) held its 2025 Business Strategy Briefing on September 30, 2025. The announced strategy set the target of expanding its four priority areas—including Artificial Intelligence (AI)—to a business scale of over 500 billion yen by fiscal year 2027 (up from the current revenue of around 250 billion yen). At the same time, the company will downsize its once-core long-distance and international communication services, instead positioning AI, IoT, Digital Business Process Outsourcing (BPO), and Regional/SME DX as its four key focus areas.
NTT Docomo Business’s 2025 strategy announcement on September 30 was then analyzed by three generative AI models (Gemini, Perplexity, and ChatGPT), each from different perspectives. Below is a comparative review of the common findings across all three reports, as well as the unique deep-dive points emphasized by each.
 
Key Strategies Highlighted in All Three Reports

1. Ambitious Growth Target
   • All reports stress the very ambitious financial goal of doubling sales in the four focus areas from roughly 250 billion yen today to over 500 billion yen by FY2027.
   • These four areas—particularly AI and IoT—are described as the core of the company’s vision to become an “industrial and regional DX platform provider.”
2. New Infrastructure: “AI-Centric ICT Platform”
   • All three reports explain that this new ICT foundation is designed to meet four enterprise needs in the AI era: decentralized, flexible, secure, and cost-efficient.
   • Commonly noted elements include liquid-cooled data centers for high-heat GPUs (Yokohama and Osaka), container-type data centers for regional bases, on-demand bandwidth via NaaS (Network as a Service), and AI-driven security threat detection built into the network.
3. New SaaS Service: “docomo business ANCAR”
   • All reports highlight this new SaaS-based communication service that leverages AI to strengthen corporate customer engagement.
   • Features include call recording, transcription, and AI summarization to improve work efficiency, as well as customer behavior analytics using in-network carrier data—unique to a telecom operator.
   • They also agree that rollout will begin sequentially from December 2025.

 
Distinct Perspectives of Each Report

1. ChatGPT Report: Focus on Partnerships & Market Reach
   • Legacy + AI Fusion: Emphasizes leveraging existing infrastructure assets (network, data centers, security) built since the NTT Communications era as the foundation for the new AI strategy.
   • Channel Expansion & Ecosystem Strategy: Discusses expanding reach to SMEs through NTT Docomo’s corporate sales network, as well as future plans to provide services to other telecom operators and to deepen partnerships with SI vendors.
2. Perplexity Report: Organizational & Financial Lens
   • Cultural Transformation: Points out that the shift from NTT Communications to NTT Docomo Business reflects not just a rebranding but a cultural change driven by President Kojima’s leadership (e.g., his “Koji Coffee” initiatives).
   • Financial Backing: Evaluates the feasibility of the 500 billion yen target in light of NTT Group’s overall financial foundation and investment plans (over 1.5 trillion yen in five years).
   • Technology Roadmap: Cites the “Technology Roadmap 2025” released in September 2025, laying out short- to long-term tech development directions that underpin the strategy.
3. Gemini Report: Competitive Benchmarking & Positioning
   • Competitive Analysis: Compares NTT Docomo Business’s strategy with KDDI’s vertically integrated “WAKONX” solution and SoftBank Group’s grand “ASI (Artificial Super Intelligence)” vision.
   • Strategic Positioning: Defines NTT Docomo Business’s approach as a “horizontal platform strategy built from infrastructure,” rooted in pragmatism, and evaluates its strengths and risks.
   • Framework Integration: Explains how the sales targets for the four focus areas (“what to sell”) align with the seven technological domains in development (“how to build”), showing the consistency of the overall strategy.

 
Summary
While all three AI-generated reports converge on the same core strategies—ambitious growth, the AI-Centric ICT platform, and the ANCAR SaaS service—they differ in emphasis:

• ChatGPT: Partnerships and sales channels
• Perplexity: Organizational change and financial feasibility
• Gemini: Competitive positioning and framework consistency

Please note that the above analyses were generated by AI models based only on publicly available information. They may not fully reflect the company’s actual situation and may contain inaccuracies.
 

エナジーウィズ株式会社は蓄電池専業メーカーとして2021 年に昭和電工マテリアルズの事業部門を分離・独立させる形で設立された会社で、従業員は1,028 名（2025 年3 月末時点）で、自動車・産業向けバッテリーを中心に国内外で事業を拡大しています。
2024年から生成AIの活用を検討し、知財部門で月間120時間/人の業務削減を達成したということですが、生成AIを「思考のパートナー」として位置づけ、特許戦略立案などのより高度で創造的な業務に活用することで、知財業務の「質」そのものを飛躍的に向上させた点にこそ、最大の意義が見出されます。
生成AIに深掘りさせました。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。
 
エナジーウィズの生成AI活用事例が記事掲載されました
2025年8月20日
https://www.energy-with.com/%E3%82%A8%E3%83%8A%E3%82%B8%E3%83%BC%E3%82%A6%E3%82%A3%E3%82%BA%E3%81%AE%E7%94%9F%E6%88%90ai%E6%B4%BB%E7%94%A8%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E3%81%8C%E8%A8%98%E4%BA%8B%E6%8E%B2%E8%BC%89%E3%81%95%E3%82%8C%E3%81%BE/
 
知財部門で月間120時間/人の業務削減
セキュリティと先進性を両立するexaBase 生成AIが、全社のDXを力強く推進する
https://exawizards.com/exabase/gpt/case/30695/
 
 
Energywith’s Use of Generative AI Improved the Quality of IP Operations
Energywith Co., Ltd. is a company established in 2021 through the spin-off of Showa Denko Materials’ business unit as a specialized storage battery manufacturer. As of the end of March 2025, it has 1,028 employees and is expanding its business both domestically and internationally, focusing on automotive and industrial batteries.
Since 2024, the company has been exploring the use of generative AI and reportedly achieved a reduction of 120 work hours per person per month in its IP department. More importantly, by positioning generative AI as a “thinking partner” and applying it to more advanced and creative tasks such as patent strategy development, the company has realized a dramatic improvement in the very quality of its IP operations, which is where the true significance lies.
This analysis was further explored by generative AI. Please note, however, that the research and analysis results generated by AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect the actual situation, and may contain inaccuracies. They are provided for reference purposes only.