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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:
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.
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「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. 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。
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。
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。
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
Distinct Perspectives of Each Report
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:
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. 「職場にあふれる生成AIツールと「シャドーAI」の実態」という記事を読みました。 ChatGPTなど生成AIが職場に急速に浸透。便利さの一方で、IT部門の承認なしに使われる「シャドーAI」が情報漏えいや規制違反を招くリスクが浮上しています。大手メーカーで機密情報が生成AI経由で流出、正式に生成AI利用を認めた後に起きた点が注目されていること、外部AIモデルに不正コードが仕込まれる「AIサプライチェーンリスク」も顕在化していること、自律型エージェントAIは効率化に有用だが、悪用されれば企業ネットワークの脆弱性につながることなどが主なリスクということです。 従来のチェックリスト型ガバナンスでは限界で、各企業はリアルタイム監視・挙動検知・サプライチェーン可視化といった新手法を取り入れて対策しているということです。 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。 職場にあふれる生成AIツールと「シャドーAI」の実態 9/29(月) https://news.yahoo.co.jp/articles/13c85b698454786758fbafcd411fb7ca83e65c48 The Shadow of Generative AI Tools Flooding the Workplace I read an article titled “The Reality of Generative AI Tools Flooding the Workplace and ‘Shadow AI’.” Generative AI such as ChatGPT is rapidly spreading in workplaces. While convenient, “shadow AI” used without IT department approval poses risks of information leaks and regulatory violations. Notable points include cases where confidential information at major manufacturers leaked via generative AI after official approval for AI use had been granted, the emergence of “AI supply chain risks” where malicious code is embedded in external AI models, and the fact that while autonomous agent AI can enhance efficiency, if abused it could expose vulnerabilities in corporate networks. Conventional checklist-based governance has its limits, and companies are introducing new approaches such as real-time monitoring, behavior detection, and supply-chain visualization. I had generative AI conduct a deeper analysis. Please note that the results are based solely on publicly available information and may not accurately reflect reality; they may also contain errors. Please refer to them with this in mind. 今年の6月に「知財部門での生成AI 活用は、他部門に比べて遅れている？」と生成AIに調べさせたところ、他部門に比べて遅れているという調査結果などが示されました。 今年に入って、賢くなった推論モデル生成AIの普及で知財分野でも生成AIで出来ることが多くなり、各企業での活用検討が急速に活発になり、先進企業のユースケースの事例紹介も相次いでおり、体感では、知財部門での生成AI 活用が急速に進んでいるように感じています。 その後も同じような状態が続いているかどうか、再度生成AIに調査させました。あまり変わっていないという結果でした。他部門の活用の進捗がもっと速いのでしょう。 「日本企業における知的財産（以下、知財）部門の生成AI活用は、マーケティングや経営企画といった他部門と比較して遅れている傾向が継続している。・・・・・先進的なツールを駆使する企業と、依然として従来手法に留まる企業との間で、活用レベルの格差が拡大しつつある。」（Gemini） 「複数の調査によると、知財・法務部門のAI導入率は約26%にとどまり、これは調査対象10部門中9位と下位に位置しています。この数値は全社平均の42.1%を大きく下回り、IT・ソフトウェア部門（72%）やマーケティング・営業部門（68%）などが高い導入率を示す中で、知財部門は人事部門（12%）に次いで低い水準となっています。」（ChatGPT） 「2025年の最新調査結果によると、知財部門での生成AI活用は依然として他の多くの企業部門に比べて遅れている状況が続いていることが明らかになりました。マッキンゼーの2025年AI現状調査をはじめとする複数の調査データから、この傾向に変化がないばかりか、部門間の格差がより明確になっていることが判明しています。」（Perplexity） 「PwC日本グループの「生成AIに関する実態調査2025春」によると、法務部門（知財部門を含む）の生成AI導入率は14%に留まり、調査対象5カ国中最下位という結果となっています。部門別生成AI導入率の比較（2025年春時点）：🔧 システム開発・IT部門: 38.2%、📈 マーケティング・営業部門: 33.6%、👥 人事部門: 26.0%、📋 事務・管理部門: 25.5%、💼 経営企画層: 約20%、⚖️ 法務・知財部門: 14%（5カ国中5位）。さらに深刻なのは、この格差が縮小するどころか拡大しつつあることです。2023年から2025年の2年間で、IT部門: 45%→72%（+27ポイント）、マーケティング部門: 32%→68%（+36ポイント）、法務・知財部門: 11%→26%（+15ポイント）。このデータから、知財部門は他部門と比較して、導入ペースも遅いことが明らかです。」（Genspark） 「日本では法務部門でさえ29%の導入率に対し、知財部門は15-25%程度と推定される。しかし、2024年から2025年にかけて状況は劇的に変化しつつあり、法務・知財分野の導入率は前年比で倍増し、専門家の78%が5年以内にAIが業務の中核になると予測している。」（Claude） 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。 知財部門での生成AI 活用は、他部門に比べて遅れている？ https://yorozuipsc.com/blog/ai3082906 Intellectual Property (IP) Departments’ Use of Generative AI Continues to Lag Behind Other Departments When I asked generative AI back in June this year, “Is the use of generative AI in IP departments lagging behind other departments?”, the survey results suggested that it was indeed behind. Since then, reasoning-model generative AI has become much more capable, and its spread has significantly increased the range of possible applications in the IP field. Companies have rapidly accelerated their efforts to explore its use, with many leading companies showcasing practical use cases. Subjectively, it feels like the adoption of generative AI in IP departments has been progressing quickly. I then asked generative AI again to investigate whether the situation had changed. The result was that not much has changed—likely because the pace of adoption in other departments is even faster.
公開済み情報を活用した安全・安心なAI利活用の第一歩として高付加価値・効率化事例を紹介した『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」～リスク最小化で始める知財業務革新～』を、ユースケースを大幅に増やし改訂しました。 以下の20のユースケースを概説しています。 A. 特許分析・リスク管理系 ① 競合分析の高度化 ⑤ 無効資料の探索支援 ⑥ 権利範囲の俯瞰比較 ⑦ 引用関係ネットワーク分析 ⑫ 訴訟・係争リスクの予兆検知 B. 発明創出・事業探索系 ② 新規事業機会の探索 ④ 発明創出プロセスの加速 ⑧ サプライチェーン技術リスク分析 ⑨ 国際出願動向の把握 ⑩ 技術テーマごとの研究者・発明者マッピング C. 価値評価・ポートフォリオ系 ③ 戦略的インサイトの提供 ⑪ SDGs・ESG視点の特許分析 ⑬ 特許スコアリングによる価値可視化 ⑭ ポートフォリオ価値分布マッピング ⑮ 価値予兆分析（動的視点） ⑯ ライセンス・収益化可能性評価 D. 無形資産・統合報告系 ⑰ 統合報告書における知財・無形資産投資の言及評価 ⑱ 有形資産／無形資産割合の自動算出 ⑲ 無形資産KPIの抽出とトレンド比較 ⑳ 投資家向けストーリーテリング支援 Generative AI Utilization Promotion Plan in the IP Department: “Level 1: Exploration & Understanding Phase” As the first safe and secure step in AI utilization based on publicly available information, we have revised and expanded the document “Generative AI Utilization Promotion Plan in the IP Department: Level 1: Exploration & Understanding Phase – Innovating IP Operations by Minimizing Risk”, introducing many more high-value, efficiency-enhancing use cases. It outlines the following 20 use cases: A. Patent Analysis & Risk Management 1. Advanced competitor analysis 5. Support for prior-art search for invalidation
2. Exploration of new business opportunities 4. Acceleration of the invention creation process 8. Supply-chain technology risk analysis 9. Monitoring of international filing trends 10. Mapping of researchers/inventors by technology theme C. Valuation & Portfolio Management 3. Provision of strategic insights 11. Patent analysis from SDGs/ESG perspectives 13. Visualization of value through patent scoring 14. Portfolio value distribution mapping 15. Predictive value analysis (dynamic perspective) 16. Evaluation of licensing/monetization potential D. Intangible Assets & Integrated Reporting 17. Assessment of references to IP and intangible asset investment in integrated reports 18. Automatic calculation of tangible/intangible asset ratios 19. Extraction and trend comparison of intangible asset KPIs 20. Support for investor-oriented storytelling 『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. 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. |
著者萬秀憲 アーカイブ
September 2025
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