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『生成AIのフル活用で「創薬期間の大幅短縮」実現へ、中外製薬のDXリーダーが語るDX部門のこれからの役割』という記事を読みました。 さ菅と思いましたので、改めて、中外製薬における生成AI活用、特に知財業務における生成AIの活用について、生成AIに調査・まとめさせました。（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。） 記事では、製薬業界のDXを牽引する中外製薬が、「創薬期間の大幅短縮」を実現するために生成AIをいかにフル活用しているか、AIエージェントの導入によって研究開発や営業プロセスの抜本的改革に挑んでいるデジタルトランスフォーメーションユニット長の鈴木貴雄氏がその最前線を語っています。 中外製薬が推し進めるのは、AIエージェントを通じた業務の最適化とスピードアップ。特に注力するのは「創薬プロセスの時間短縮」。ビジネス全体の再設計にまで踏み込むことで、AIを単なる効率化のツールではなく、企業成長のエンジンとして位置づける戦略を描いています。 営業現場でもAIの導入は進んでいて、MR（医療機関向け営業）が使用するアプリ「メディメンター」では、医師への説明スキルを学習する仕組みを搭載。チャット形式で医師からの反応を想定し、対話の最適解を導き出す。単なる営業効率化に留まらず、「医師のタイプ別対応」など新たな知見を蓄積できる点が特徴。 鈴木氏は「人間のプロセスを理解したうえで、AIに任せる領域と責任を設計する力が不可欠」と強調。責任の所在を曖昧にせず、最終的な意思決定は人が担うという原則を重視しているということです。 生成AIのフル活用で「創薬期間の大幅短縮」実現へ、中外製薬のDXリーダーが語るDX部門のこれからの役割 2025.9.29 https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/90687 Chugai Pharmaceutical Aims to Achieve “Significant Shortening of Drug Discovery Timelines” Through Full Utilization of Generative AI I read an article titled “Chugai Pharmaceutical’s DX Leader Talks About the Future Role of the DX Division: Achieving a ‘Significant Shortening of Drug Discovery Timelines’ Through Full Utilization of Generative AI.” I found it very insightful, so I asked generative AI to further investigate and summarize the use of generative AI at Chugai Pharmaceutical, especially in intellectual property (IP) operations. (Please note: the investigation and analysis by generative AI are based solely on publicly available information, and therefore may not necessarily reflect the actual situation; it may also include inaccuracies. Please keep this in mind when reviewing.) The article highlights how Chugai Pharmaceutical, a driving force of DX in the pharmaceutical industry, is fully utilizing generative AI to realize “a significant shortening of drug discovery timelines.” Takao Suzuki, Head of the Digital Transformation Unit, describes how the company is at the forefront of introducing AI agents to fundamentally reform R&D and sales processes. Chugai’s focus is on optimizing and accelerating business operations through AI agents, with particular emphasis on reducing the time required for the drug discovery process. By going as far as redesigning the overall business structure, the company positions AI not merely as a tool for efficiency but as a growth engine for the enterprise. AI introduction is also advancing in sales activities. In the “Medimentor” app used by MRs (medical representatives), a mechanism has been implemented for learning physician communication skills. It simulates responses from physicians in chat format and derives optimal conversational strategies. The app does more than just improve sales efficiency—it also accumulates new insights such as “tailored approaches by physician type.” Mr. Suzuki emphasizes that “It is essential to have the ability to understand human processes and design the domains and responsibilities to be entrusted to AI.” He underscores the importance of avoiding ambiguity regarding accountability, while maintaining the principle that final decision-making must always remain with humans.
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企業の知財部門における生成AI活用推進プラン「レベル1：探索・理解フェーズ」「レベル2：業務適用フェーズ」「レベル3：戦略統合フェーズ」に続き、企業の知財部門における生成AI活用推進プラン「レベル4：価値創造フェーズ（社外連携）」の詳細を記しました。 このフェーズの目的は、レベル3で確立した社内連携基盤を拡張し、社外パートナーや産業エコシステム全体との協働を通じて新たな価値を共創することにあります。 「オープンイノベーション共創支援」や「産業標準化・政策提言連携」、「サプライチェーン・パートナー企業連携」、「スタートアップ・ベンチャー投資連携」といった四つのユースケースを通じて、AIを活用した戦略的な知財活動の具体的方法と達成すべきKPIが詳細に設定されています。最終的な目標は、セキュアな外部連携基盤を整備し、知財主導で業界エコシステムを構築・拡大することです。 Generative AI Utilization Promotion Plan “Level 4: Value Creation Phase (External Collaboration)” Following the “Level 1: Exploration & Understanding Phase,” “Level 2: Business Application Phase,” and “Level 3: Strategic Integration Phase” of the Generative AI Utilization Promotion Plan for corporate intellectual property departments, this document details the “Level 4: Value Creation Phase (External Collaboration).” The objective of this phase is to extend the internal collaboration platform established in Level 3 and to co-create new value through collaboration with external partners and across the broader industrial ecosystem. Through four use cases—“Open Innovation Co-Creation Support,” “Industrial Standardization & Policy Proposal Collaboration,” “Supply Chain & Partner Company Collaboration,” and “Startup & Venture Investment Collaboration”—specific methods for AI-driven strategic intellectual property activities and the KPIs to be achieved are defined in detail. The ultimate goal is to establish a secure external collaboration platform and build and expand an industry ecosystem led by intellectual property. 企業の知財部門における生成AI活用推進プラン「レベル1：探索・理解フェーズ」「レベル2：業務適用フェーズ」に続き、企業の知財部門における生成AI活用推進プラン「レベル3：戦略統合フェーズ」の詳細を記しました。 レベル2では、セキュアな自社専用環境で秘密情報を活用し、出願戦略シミュレーションや競合分析など知財部門の業務効率化と価値創出を目指しますが、さらに上位のレベル3では、AI活用を全社規模に拡張し、知財×経営×技術の三位一体による戦略的意思決定基盤を構築することに焦点を当てています。 具体的なユースケースとして、研究開発テーマの投資ROI評価、M&A候補企業の戦略的整合性評価、契約・訴訟リスクの統合管理など、部門横断的な活用方法と、それによって得られる効率化と高付加価値の成果指標を詳細に示しています。 そして、次は「レベル4：価値創造フェーズ」です。 Generative AI Utilization Promotion Plan: “Level 3 – Strategic Integration Phase” Following the “Level 1: Exploration & Understanding Phase” and “Level 2: Operational Application Phase” of the generative AI utilization promotion plan in corporate intellectual property departments, this document details the “Level 3: Strategic Integration Phase.” In Level 2, the focus is on leveraging confidential information within a secure, company-dedicated environment to achieve efficiency and value creation in IP operations, such as filing strategy simulations and competitive analysis. At the higher Level 3, the scope of AI utilization expands to the entire company, with an emphasis on establishing a strategic decision-making platform that unifies intellectual property, management, and technology. Specific use cases include ROI evaluation of R&D themes, assessment of strategic alignment in potential M&A targets, and integrated management of contract and litigation risks. The plan provides detailed cross-departmental applications as well as efficiency and high-value performance indicators that can be achieved through this approach. And next comes “Level 4: Value Creation Phase.” 一昨日公開した、企業の知財部門における生成AI活用推進プラン「レベル1：探索・理解フェーズ」は、生成AI活用のルールとして秘密情報は入力しないことが決められている企業において、公開済み情報のみを利用して生成AI活用の有用性を示すやり方を提案したものでした。リスク最小化のため公開済み情報のみを利用し、PoC（概念実証）を通じて小さな成功体験を積み重ねることを基本方針としています。 昨日公開した、知的財産部門における生成AI活用推進プランの「レベル2'：業務適用フェーズ」は、知財ツールベンダーが準備したセキュリティが確保された環境でのツールを用いることにより秘密情報も活用することで、単なる効率化を超え、高付加価値の戦略的価値創出を目指しています。 「レベル2'」という書き方に関して質問や疑問の声をいただきました。実は、「レベル２：業務適用フェーズ」があったうえで、「レベル2'：業務適用フェーズ」という準備をしたのですが、「レベル２：業務適用フェーズ」の説明をしていませんでしたので、不審に思われたかもしれません。「レベル２：業務適用フェーズ」はセキュリティを担保した自社専用環境で秘密情報を活用した場合、「レベル2'：業務適用フェーズ」は知財ツールベンダーが準備したセキュリティが確保された環境でのツールを用いて秘密情報を活用した場合を想定しています。 いずれも、アクションプランを通じて、AI活用を日常業務へと定着させ、次の「レベル3：戦略統合」へとステップアップすることを計画しています。 Generative AI Utilization Promotion Plan “Level 2: Business Application Phase” The plan released the day before yesterday, “Level 1: Exploration and Understanding Phase” of the Generative AI Utilization Promotion Plan for corporate intellectual property (IP) departments, proposed a method for demonstrating the usefulness of generative AI in companies where the rule is set not to input confidential information. The approach was to use only publicly available information, thereby minimizing risks, and to accumulate small success experiences through PoCs (Proof of Concept) as the basic policy. The plan released yesterday, “Level 2’: Business Application Phase” of the Generative AI Utilization Promotion Plan for IP departments, aims to go beyond mere efficiency and pursue high-value strategic value creation. This is achieved by utilizing confidential information through tools provided in secure environments prepared by IP tool vendors. Some questions and concerns were raised about the notation “Level 2’.” In fact, “Level 2: Business Application Phase” already existed, and “Level 2’: Business Application Phase” was prepared on that basis. However, since “Level 2: Business Application Phase” had not been explained, it may have caused confusion. “Level 2: Business Application Phase” assumes the use of confidential information in a company’s own secure environment, while “Level 2’: Business Application Phase” assumes the use of confidential information through tools provided in a secure environment prepared by IP tool vendors. In both cases, the goal is to establish AI utilization as part of everyday business operations through action plans, and to step up to the next stage, “Level 3: Strategic Integration.” 昨日公開した、企業の知財部門における生成AI活用推進プラン「レベル1：探索・理解フェーズ」は、生成AI活用のルールとして秘密情報は入力しないことが決められている企業において、公開済み情報のみを利用して生成AI活用の有用性を示すやり方を提案したものでした。リスク最小化のため公開済み情報のみを利用し、PoC（概念実証）を通じて小さな成功体験を積み重ねることを基本方針としています。 今回添付した資料は、知的財産部門における生成AI活用推進プラン「レベル2'：業務適用フェーズ」の概要を説明するものです。このフェーズの基本方針は、セキュリティが確保された環境で秘密情報も活用することで、単なる効率化を超え、高付加価値の戦略的価値創出を目指す点にあります。具体的には、自社秘密アイデアと公開情報を組み合わせた出願戦略シミュレーションや、秘密資料を含む競合分析、発明創出ワークショップの支援、契約・訴訟対応シナリオ策定といった四つのユースケースを詳細に提示しています。 これらのユースケースは、いずれも従来数日から数週間かかっていたプロセスを即時または大幅に短縮しつつ、公開情報のみでは得られないより高度な分析を実現することを目標としています。 ベンダー選定や業務フローへの組み込みといったアクションプランを通じて、AI活用を日常業務へと定着させ、次の「レベル3：戦略統合」へとステップアップすることを計画しています。 Securing Security and Leveraging Confidential Information to Integrate Generative AI into Daily Operations The plan published yesterday, “Level 1: Exploration and Understanding Phase” of generative AI utilization in corporate IP departments, proposed a method for demonstrating the usefulness of generative AI in companies where rules prohibit entering confidential information, relying only on publicly available data. To minimize risks, this phase emphasizes using public information exclusively and accumulating small successes through PoCs (Proofs of Concept). The attached document explains the outline of “Level 2’: Business Application Phase” of the generative AI adoption plan in IP departments. The basic policy of this phase is to utilize confidential information in a secured environment, aiming not only at efficiency but also at creating high-value strategic outcomes. Specifically, it presents four detailed use cases:
Through action plans such as vendor selection and integration into business workflows, the goal is to establish AI utilization as part of daily operations and step up to “Level 3: Strategic Integration.” 企業によっては、生成AI活用のルールとして、秘密情報は入力しないことが決められている場合もあります。そういう企業においては、公開済み情報のみを利用して生成AI活用の有用性を示すことが重要です。 今回添付した資料は、リスク最小化のため公開済み情報のみを利用し、PoC（概念実証）を通じて小さな成功体験を積み重ねることを基本方針として、企業の知財部門における生成AI活用推進プランの「レベル1：探索・理解フェーズ」を詳述しています。 このフェーズでは、効率化（工数削減）と高付加価値（新たな視点）の両立を目指しており、「競合分析の高度化」「新規事業機会の探索」「戦略的インサイトの提供」「発明創出プロセスの加速」という具体的な四つのユースケースが紹介しています。 各ユースケースでは、プロンプト例と期待される成果（例えば、特許精読時間の短縮）を示しており、最終的にこのレベルを足掛かりに、より高度なレベルへの移行を目指す段階的なアクションプランを提示しています。 生成AI活用のルールとして、秘密情報は入力しないことが決められている企業において、秘密情報は入力しないで公開済み情報のみを利用することで、生成AI活用の有用性を示す一助になれば幸いです。 Demonstrating the Usefulness of Generative AI Using Only Publicly Available Information At some companies, the rules for using generative AI stipulate that confidential information must not be entered. In such cases, it is important to demonstrate the usefulness of generative AI by relying solely on publicly available information. The attached material details the “Level 1: Exploration & Understanding Phase” of a plan for promoting the use of generative AI in corporate intellectual property departments. Its basic policy is to minimize risks by using only public information and to build up small success stories through proof of concept (PoC). This phase aims to balance efficiency (reduction of work hours) with high added value (new perspectives) and introduces four specific use cases:
For companies where the rule is to avoid inputting confidential information, I hope that by using only publicly available information, this material will help demonstrate the usefulness of generative AI. 知財実務情報Lab. が9月24日に開催した『生成AI時代の特許調査で人が果たす役割』のセミナーの録画が専用サイトの「角渕 由英 先生」のページで公開されました。
特許調査はあくまで「手段」であり、ビジネス上の「課題解決」が真の目的である、 AIが情報収集やスクリーニングを効率化する一方で、「解くべき問い」を立て、それを磨き上げ、調査結果に基づいた具体的なアクションを実行するという、技術・法律・ビジネスの知見を統合した専門家の役割が、今後ますます重要になる、 と論じています。 下記のページから登録すれば、1週間無料で視聴できます。 https://chizai-jj-lab.com/2022/12/21/faq/?hm_ct=0c1982f207277f6e47ffeb671f192e39&hm_cv=eec46f6a70652f34fd4998144fa02039&hm_cs=4753948456670b47f9c3b35.87810436&hm_mid=m15hm&hm_id=m15hm&hm_h=a24.hm-f.jp （無料）生成AI時代の特許調査で人が果たす役割【9/24開催セミナー】 https://chizai-jj-lab.com/2025/08/17/0924/ AIが変える「専門家の仕事」 「調査は手段であり、目的ではない」という大原則 最も価値あるスキルは「検索」から「問いを立てる力」へ 専門家が持つ隠れた超能力、「発明の言語化」 最高の戦略は「仮説から逆算する」こと AI時代、人間の価値は「問う力」にある The Role of Humans in Patent Search in the Era of Generative AI The recording of the seminar “The Role of Humans in Patent Search in the Era of Generative AI”, hosted by Intellectual Property Practice Information Lab. on September 24, has been made available on the dedicated page of Patent Attorney Yoshihide Tsunubuchi. The seminar emphasized that patent search is merely a means, while the true purpose lies in solving business problems. While AI enhances efficiency in information gathering and screening, it is becoming increasingly important for experts—who integrate knowledge of technology, law, and business—to frame the right questions, refine them, and take concrete actions based on the search results. 2025年9月10日から12日まで、東京ビッグサイトで開催された2025第34回知財情報フェア＆コンファレンスの出展社数は過去最多の158社、来場者数は15,207名を記録し、盛況に終わりました。ほぼ10日間が過ぎた現時点における評価・評判を生成AIに調査させ、まとめさせました。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。 Reputation of the 34th Intellectual Property Information Fair & Conference The 34th Intellectual Property Information Fair & Conference 2025, held at Tokyo Big Sight from September 10 to 12, 2025, recorded the largest number of exhibitors in its history with 158 companies and welcomed 15,207 visitors, concluding successfully. At this point, nearly ten days after the event, I had generative AI investigate and summarize the evaluations and reputations. Please note that the investigation and analysis results by generative AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect the actual situation, and could include inaccuracies. Kindly keep this in mind when reviewing. 日立社会情報サービスは、「PALNET/MC6」、「Shareresearch」、「特許情報分析ソリューション」といった個別の管理・検索ツールを提供するベンダーから、AIを駆使した統合IPエコシステムを構築する戦略的パートナーへと大きく転換を図っているようです。 この日立社会情報サービスの最新状況について、生成AIに調べさせました。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。 日立社会情報サービス 知財管理ソリューション https://www.hitachi-sis.co.jp/service/chizai/index.html Hitachi’s Latest “Patent Information Analysis Solution” Powered by AI Hitachi Social Information Services appears to be making a major shift—from being a vendor providing individual management and search tools such as PALNET/MC6, Shareresearch, and Patent Information Analysis Solution, to becoming a strategic partner that builds an integrated IP ecosystem powered by AI. I asked generative AI to investigate the latest situation of Hitachi Social Information Services. Please note that the research and analysis results generated by AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect actual circumstances, and could include inaccuracies. Kindly keep this in mind when reviewing. PatentSQUAREは日本の特許出願上位100社でトップシェア、2024年9月にリリースされた「知財BIダッシュボード」機能で、単なる特許検索ツールから、検索・分析・可視化をシームレスに統合する戦略的IPインテリジェンスプラットフォームへ進化しているとのことです。 PatentSQUAREの最新状況について、生成AIに調べさせました。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。 Panasonic特許調査支援サービス「PatentSQUARE」 https://www.panasonic.com/jp/business/its/patentsquare.html PatentSQUARE Evolves into a Strategic IP Intelligence Platform PatentSQUARE, which holds the top market share among the top 100 Japanese patent applicants, has evolved from a mere patent search tool into a strategic IP intelligence platform that seamlessly integrates search, analysis, and visualization, thanks to the release of its “IP BI Dashboard” function in September 2024. I asked generative AI to investigate the latest status of PatentSQUARE. Please note that the research and analysis results provided by generative AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect the actual situation, and may include inaccuracies. Please take these points into account when reviewing. 2025年7月、トランプ政権が検討を開始した「特許税」制度は、知的財産権の保護と財政政策の両面で大きな議論を巻き起こしました。この制度は、従来の定額制特許維持費を廃止し、特許の価値に基づく1～5%の課税を導入するという内容です。現行の定額維持費（3.5年、7.5年、11.5年後に支払う）に追加される可能性が高いとされ、特許の価値評価は政府が行うとされています。 この「特許税」制度について、生成AIに調べさせました。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。 トランプ政権が検討する「特許税」、特許の価値評価に課題 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03093/082600006/ The Trump Administration’s “Patent Tax” System In July 2025, the Trump administration began considering a “Patent Tax” system, sparking major debate both in terms of intellectual property rights protection and fiscal policy. The system proposes abolishing the conventional flat-rate patent maintenance fees and introducing a 1–5% tax based on the value of the patent. It is widely expected that this tax would be imposed in addition to the existing flat maintenance fees (paid at 3.5, 7.5, and 11.5 years), with the patent valuation to be conducted by the government. I asked generative AI to research this “Patent Tax” system. Please note that the research and analysis results generated by 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 the information. 世界と日本の特許分析ツール市場のシェアについて、生成AIに調べさせました。 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。 Overview of Market Share in Patent Analysis Tools I asked generative AI to research the global and Japanese market share of patent analysis tools. Please note that the research and analysis results generated by AI are based solely on publicly available information, and may not necessarily reflect the actual circumstances; they may also contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when reviewing the findings. XLScout.ai（エクセルスカウト）は、特許調査や明細書作成など知財業務全般を支援するAI・LLM搭載プラットフォームで、今回の知財・情報フェアにおいて、生成AI技術と独自のLLMを組み合わせたツールによって、特許関連業務の効率化・自動化を図るAIソリューション群を展示し、発明の創出から特許取得、ライセンス・収益化に至る新たな機会を提案しました。 XLScout.aiの最新動向と2025知財・情報フェア＆コンファレンスでの出展について、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。 XLScout.ai INTEGRATED INNOVATION &PATENT MONETIZATION PLATFORM LEVERAGING LLMs & GEN AI https://xlscout.ai/ XLScout.ai Showcased the Future of IP Practice through “Generative AI × Intellectual Property” XLScout.ai is an AI and LLM-powered platform that supports a wide range of intellectual property (IP) operations, including patent searches and specification drafting. At this year’s Intellectual Property and Information Fair, it exhibited a suite of AI solutions designed to streamline and automate patent-related tasks by combining generative AI technology with its proprietary LLM. These tools proposed new opportunities spanning from invention creation to patent acquisition, and ultimately to licensing and monetization. I asked generative AI to investigate the latest developments of XLScout.ai and its exhibition at the 2025 Intellectual Property & Information Fair & Conference. Please note that the research and analysis results generated by AI are based solely on publicly available information, and may not necessarily reflect the actual circumstances; they may also contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when reviewing the findings. 4,000社以上に採用されている日本パテントデータサービス「JP-NET/NewCSS」は、日本を代表する特許データベースで、2024年6月の大型バージョンアップでは、JP-NET/NewCSSにAIを用いた新機能（AI類似検索、AI類似度順ソート機能、AIフォーカス機能、AI翻訳など）が追加されました。 2025知財・情報フェア＆コンファレンスでは、これらのAI機能を前面に押し出した展示を行うとともに、マルハニチロ株式会社、江崎グリコ株式会社による具体的な活用事例セミナーを実施し、製品の実用性を強くアピールしていました。 日本パテントデータサービス「JP-NET/NewCSS」のと最新動向と2025知財・情報フェア＆コンファレンスでの出展について、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。 JPDSの特許検索サービス https://www.jpds.co.jp/patent_retrieval/ Japan Patent Data Service Showcased AI-Powered Features The Japan Patent Data Service “JP-NET/NewCSS,” adopted by more than 4,000 companies, is one of Japan’s leading patent databases. In its major version upgrade in June 2024, JP-NET/NewCSS introduced new AI-powered functions, including AI similarity search, AI similarity ranking, AI focus features, and AI translation. At the 2025 Intellectual Property & Information Fair & Conference, these AI features were prominently showcased. In addition, seminars featuring practical use cases by Maruha Nichiro Corporation and Ezaki Glico Co., Ltd. were held, strongly emphasizing the product’s real-world utility. A generative AI was tasked with investigating the latest trends of Japan Patent Data Service “JP-NET/NewCSS” and its exhibition at the 2025 Intellectual Property & Information Fair & Conference. Please note that the investigation and analysis results generated by AI are based solely on publicly available information, and they may not necessarily reflect actual conditions and could contain inaccuracies. Kindly take this into account when reviewing the information. 国内シェアNo.1の特許分析ツールBiz Cruncherは、2024年9月以降、複雑な特許図面のAI解説、発明内容のフローチャート化、実施例の自動表整理といった機能を次々と実装し、特許情報の読解と分析にかかる時間を最大80%削減するなど、業務効率の劇的な改善を実現したとしています。 2025年9月に開催された「第34回 2025知財・情報フェア＆コンファレンス」ではパテント・リザルト社はBiz Cruncherの最新AI機能の実機デモンストレーションを実施し、フェア最終日にはユーザー交流会を開催しています。 Biz Cruncherは、生成AI技術を深く統合することで、単なる特許検索・分析ツールから、知財戦略の立案を能動的に支援するインテリジェント・プラットフォームへと進化を遂げたといえるかもしれません。 生成AIに、Biz Cruncherの最新動向と、知財・情報フェアにおけるパテント・リザルト社の活動を詳細に分析させました。 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。 パテント・リザルト社 https://www.patentresult.co.jp/ Biz Cruncher Evolves into an Intelligent Platform Biz Cruncher, Japan’s No.1 patent analysis tool by market share, has since September 2024 continuously introduced new features such as AI-based interpretation of complex patent drawings, automatic conversion of invention details into flowcharts, and automatic tabulation of examples. These innovations have reportedly achieved dramatic improvements in operational efficiency, reducing the time required for reading and analyzing patent information by up to 80%. At the 34th Intellectual Property and Information Fair & Conference 2025, held in September 2025, Patent Result Inc. conducted live demonstrations of Biz Cruncher’s latest AI functions and hosted a user networking event on the final day of the fair. By deeply integrating generative AI technology, Biz Cruncher may now be said to have evolved from a mere patent search and analysis tool into an intelligent platform that proactively supports the formulation of IP strategies. I had generative AI perform a detailed analysis of the latest developments in Biz Cruncher and Patent Result’s activities at the fair. Please note, however, that the findings of the generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation; they may also contain inaccuracies. 2025年9月10〜12日に東京ビッグサイトで開催された「第34回 2025 知財・情報フェア＆コンファレンス」で、アナクアは日本市場向け「AIネイティブ知財管理」ロードマップを発表。AQXのAI機能拡張に加え、中小規模の知財チーム向け新プラットフォームの先行プレビューを実施。正式提供は2026年上半期予定と明示されました アナクアの提供価値は、従来の「特許管理を支援するツール」から現在は「特許を活用した事業成長を支援するパートナー」へと移行していますが、この価値提案の進化を可能にする触媒となっているのが人工知能（AI）の活用ということで、アナクア社が提唱するAIの活用モデルは、知財専門家を代替するものではなく、その能力を拡張する「人間拡張（Human Augmentation）」モデルということです。 生成AIに、アナクアのサービスの最新情報、2025知財・情報フェアでの出展について、トコトン調べてもらいました。 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。 アナクア https://www.anaqua.com/ja/aqx-corporate/ip-operations/ Anaqua “AQX 11” with Significantly Enhanced AI Capabilities At the 34th Intellectual Property & Information Fair & Conference 2025, held at Tokyo Big Sight from September 10 to 12, 2025, Anaqua announced its “AI-Native IP Management” roadmap for the Japanese market. In addition to expanding the AI capabilities of AQX, the company offered an early preview of a new platform designed for small to mid-sized IP teams, with official release scheduled for the first half of 2026. Anaqua’s value proposition has evolved from being a “tool to support patent management” to becoming a “partner that supports business growth through patent utilization.” The catalyst enabling this evolution is the use of artificial intelligence (AI). According to Anaqua, its AI utilization model is not intended to replace IP professionals but rather to augment their capabilities—a “Human Augmentation” model. I asked generative AI to thoroughly investigate Anaqua’s latest services and its exhibition at the 2025 IP & Information Fair. Please note that the research and analysis results generated by AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect actual circumstances, and could contain inaccuracies. Please keep this in mind when reviewing. Clarivateは、グローバルに知的財産分野のデータ、分析ソフトウェア、サービスを提供するリーディング企業で、クラウドベースの知財管理プラットフォームで企業の知財業務全般（特許・商標・意匠・ドメインなど）のライフサイクル管理をエンドツーエンドで支援IPfolioをはじめとする知財管理システムや、特許データベース「Derwent World Patents Index (DWPI)」を活用したDerwent Innovation、特許分析ツールInnography、法律事務所向けのFoundationIPなど、多彩なソリューションで知られています。 2025年「知財・情報フェア＆コンファレンス」で、Clarivateは、“ひとつ先の知財業務”の姿を示し、自社の豊富なコンテンツ（特許・商標データ）の強みと最新テクノロジー（AI、Salesforce連携等）を掛け合わせたソリューションが知財部門のDXと戦略的価値創造に貢献しうることを強調していました。 生成AIに、Clarivateについて『IPfolio』を中心に分析させました。 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。 Clarivate Intellectual Property https://clarivate.com/intellectual-property/ja/ Clarivate Showcases the Vision of “Next-Generation IP Operations” Clarivate, a global leader in providing data, analytics software, and services in the intellectual property field, supports the end-to-end lifecycle management of corporate IP operations (patents, trademarks, designs, domains, etc.) through its cloud-based IP management platforms. Its well-known solutions include the IP management system IPfolio, the Derwent Innovation platform powered by the Derwent World Patents Index (DWPI), the patent analytics tool Innography, and FoundationIP designed for law firms, among others. At the 2025 Intellectual Property Fair & Conference, Clarivate showcased its vision of “next-generation IP operations.” It emphasized how its solutions—leveraging its extensive content (patent and trademark data) combined with the latest technologies such as AI and Salesforce integration—can contribute to the digital transformation (DX) of IP departments and the creation of strategic value. Generative AI was used to analyze Clarivate with a focus on IPfolio. Please note: the investigation and analysis by generative AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies. Please take this into consideration when reviewing the results. 『「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。
五つの差別化要因
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.
Five Differentiating Factors:
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. |
著者萬秀憲 アーカイブ
January 2026
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