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米国特許商標庁（以下USPTO）は2025年10月8日に、AIが自動生成した先行技術調査の結果を審査前に特許出願人に提供するパイロットプログラムの導入を公表しました。 USPTOは、本試行プログラムにより、先行技術文献調査における AI ツールの有効性を試す狙いがあるとしています。このプログラムを通じて、特許審査官による実体審査の前に当該出願に関する潜在的な先行技術を出願人が認識でき、自発的な補正や出願の放棄といった手続・対応の促進が期待されています。 本試行プログラムについて生成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。 USPTO launches new AI Pilot for pre-examination utility application search October 8, 2025Press Release25-13 https://www.uspto.gov/about-us/news-updates/uspto-launches-new-ai-pilot-pre-examination-utility-application-search USPTO、AI ツールによる自動先行技術調査の試行プログラムを開始 2025 年 10 月 8 日 JETRO NY 知的財産部 https://www.jetro.go.jp/ext_images/_Ipnews/us/2025/20251008.pdf 米国特許商標庁による自動調査パイロットプログラムの開始に関して （2025年10月8日） https://www.itohpat.co.jp/ip/2748/ USPTO AI Automatic Prior Art Search Pilot Program On October 8, 2025, the United States Patent and Trademark Office (USPTO) announced the launch of a pilot program in which artificial intelligence automatically generates prior art search results and provides them to patent applicants before examination. According to the USPTO, this pilot program aims to test the effectiveness of AI tools in conducting prior art searches. Through this initiative, applicants will be able to recognize potential prior art related to their applications before substantive examination by patent examiners begins, thereby encouraging voluntary amendments or even the withdrawal of applications as appropriate. A generative AI model conducted an in-depth analysis of this pilot program. Please note that the following investigation and analysis are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual circumstances; inaccuracies or errors may also be included.
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10月8日、ライオン株式会社は、『ものづくりDX』を加速する目的で、AWS協力のもと、オリジナル生成AIモデル「LION LLM」の開発を始動したと発表しました。 生成AIに、ライオンの独自生成AI「LION LLM」の開発に関して深掘りさせ、この「LION LLM」によってライオンの知財活動はどう変わるかを推測させました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 2025年10月8日 ライオン株式会社 独自AIで『ものづくりDX』を加速 ～AWS協力のもと、オリジナル生成AIモデル「LION LLM」の開発を始動～ https://doc.lion.co.jp/uploads/tmg_block_page_image/file/11002/20251008.pdf ライオンが独自生成AI「LION LLM」開発 AWSジャパン協力、従来ツールより情報の網羅性が向上 2025/10/08 https://enterprisezine.jp/news/detail/22885 How Will Lion’s Proprietary Generative AI “LION LLM” Transform Its Intellectual Property Activities? On October 8, Lion Corporation announced the launch of its original generative AI model, “LION LLM,” developed in collaboration with AWS, with the aim of accelerating its Manufacturing DX (Digital Transformation) initiatives. Using generative AI, an in-depth analysis was conducted to explore the development of Lion’s proprietary model “LION LLM” and to predict how this initiative might transform Lion’s intellectual property (IP) activities. Please note that the findings and analyses generated by AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect the actual situation and could include inaccuracies. 2025年10月8日に行われたサマリアウェビナー「OA対応における生成AIの活用例」では、弁理士法人はるか国際特許事務所パートナーの竹下賢弁理士が登壇し、特許庁からの拒絶理由通知（Office Action、OA）への対応業務における生成AIの実践的活用法を具体的に紹介しました。
以下は、生成AIによる要約版です。やはり実際の動画の視聴をお勧めします。 OA対応における生成AIの活用例【竹下 賢 先生】【サマリアウェビナー】 https://www.youtube.com/watch?v=dING_HwuVZk&t=3s OA対応 × 生成AI ― 特許実務の新しい生産性曲線へ 2025年9月、知財・情報フェアで再演されたサマリアウェビナー「OA対応における生成AIの活用例」にて、弁理士法人はるか国際特許事務所の竹下賢 弁理士が講演。 生成AIが中間業務をどう変えるのか、その実践知を共有しました。 ◆ OA対応は“避けられない壁” 日本の出願のうち、約86％が拒絶理由通知（OA）を受領。 進歩性（73.98％）、明確性（43.45％）、新規性（37.26％）が主な指摘理由です。 竹下氏は「特に外国OAは100ページを超えることもあり、人手不足の中で処理は極めて負担」と指摘。 業務効率化の鍵は「AIとの協働」にあると語ります。 ◆ 生成AIが担う“読む・まとめる・比べる” 生成AIは文脈理解・要約・類似判断に優れ、OA対応では次のように活用できると紹介されました。
◆ 実務効果 ― サマリアで3～4割削減 竹下氏は特許読解支援AI「サマリア」を使用。 公報を自動解析し、該当段落の根拠付きサマリーを生成する「個別特許読解機能」や、 OA本文をアップロードして拒絶理由・補正案を可視化する「拒絶支援ワークフロー機能」により、 OA対応時間を3～4割削減できたといいます。 「AIは副操縦士。最終判断は人間が行う。」 AIは人を置き換えるのではなく、 知財実務の思考スピードと精度を拡張する存在として定着し始めています。 Practical Use of Generative AI in OA Response Work [Mr. Ken Takeshita] At the Samaria Webinar held on October 8, 2025, titled “Practical Use of Generative AI in OA Response Work,” Ken Takeshita, patent attorney and partner at Haruka International Patent Office, presented specific, hands-on methods for applying generative AI in the process of responding to Office Actions (OA) issued by the Japan Patent Office. The following is a summary generated by AI. However, it is highly recommended to watch the full video for a more comprehensive understanding. 2025 年 10 月 8 日（水）の NexTech Week 2025 特別講演「AI 役員」と共創する経営戦略では、キリンホールディングスの経営企画部の木村弥由氏とデジタル ICT 戦略部主務の真弓裕貴氏が、同社で開発・導入した AI 役員「CoreMate（コアメイト）」の裏側を公開し、現場の起案者と開発者が経営層を動かした舞台裏を解説しました。なかなか興味深い話が聞けました。 知財分野でも活用できるのではないかと思い、生成AIに提案させました。すでにキリンホールディングでは実行しているかもしれません。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 AI・人工知能EXPO特別講演 2025年10月08日（水） https://biz.q-pass.jp/f/11187/ntwxr25/seminar_register?fid=im03U2cqisRetK9z&tag=14452 NT-A2 「AI役員」と共創する経営戦略 AI役員が経営会議に出席する時代 〜現場発の挑戦と組織カルチャーが実現した「AI×経営」〜 ＜講演概要＞ 「AI役員」が経営会議に参加!? Kirinが挑む意思決定の変革「CoreMate（コアメイト）」は、10年分の議事録や社内資料を分析し、人格化されたAIが議論を支援。現場の起案者と開発者が、経営層を動かした舞台裏をデモンストレーションと共にご紹介します Kirin Holdings’ “AI Executive”: Could It Be Applied to the IP Field? At the NexTech Week 2025 special lecture held on October 8, 2025 (Wednesday), titled “Management Strategy Co-Created with the ‘AI Executive’”, Ms. Kimura from the Corporate Planning Department and Mr. Mayumi, Principal of the Digital ICT Strategy Department at Kirin Holdings, revealed the behind-the-scenes story of the company’s internally developed and implemented AI executive system, “CoreMate.” They explained how on-site proposers and developers influenced top management through this AI-driven initiative. It was a truly fascinating discussion. I thought this concept could also be applied in the field of intellectual property (IP), so I asked a generative AI system to propose ideas for that possibility. It’s possible that Kirin Holdings has already begun exploring this application. 特許研究 第80号（2025年9月発刊）に掲載されている専修大学の谷口智紀教授の論文「AIを利用した資産評価と租税法上の意義―知的財産権の価値評価への利用とその課題―」は、AIと機械学習が、主観が入りやすく対立が生じがちな租税法上の資産評価問題をいかに解決できるかを探っています 。 論文によると、機械学習による評価は専門家の鑑定と比べて迅速性、正確性、中立性の点で優れており、評価の客観性を高める方法として有用であるとされていますが、特に知的財産権の分野では、AIの学習に不可欠な公開データが不動産などに比べて少なく、現段階での利用は難しいと指摘しています 。今後の課題として、機械学習による評価の法的な位置づけを明確にし、法整備を進めることで、納税者と租税行政庁との紛争を減らし、税法における公平性や予測可能性を高めることができると結論づけています 。 知的財産権の価値評価への利用は、まだまだ難しそうです。 生成AIにこの論文の学術的貢献、議論の長所と短所、そして今後の展望を含んだ包括的な評釈を作成させました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 AIを利用した資産評価と租税法上の意義 ―知的財産権の価値評価への利用とその課題― https://www.inpit.go.jp/content/100885486.pdf AI-Based Valuation of Intellectual Property Rights Professor Tomonori Taniguchi of Senshu University published an article titled “AI-Based Asset Valuation and Its Significance under Tax Law: Application to the Valuation of Intellectual Property Rights and Related Issues” in Patent Studies No. 80 (September 2025 issue). The paper explores how AI and machine learning can help resolve long-standing problems in tax law asset valuation, an area often characterized by subjectivity and disputes. According to the paper, machine-learning-based valuation demonstrates clear advantages over traditional expert appraisal methods in terms of speed, accuracy, and neutrality, and can serve as a valuable approach for enhancing objectivity in valuation. However, in the field of intellectual property (IP), the amount of publicly available data required for AI training is far smaller than in fields such as real estate, making practical application difficult at the current stage. As a future challenge, the paper calls for clarifying the legal status of AI-based valuation and developing a legal framework to reduce disputes between taxpayers and tax authorities, thereby enhancing fairness and predictability in tax law. In short, the application of AI to IP valuation still faces significant hurdles. A generative AI model was tasked with producing a comprehensive commentary on this paper, including its academic contribution, strengths and weaknesses of the argument, and future outlook. Please note that the analysis and findings generated by AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual circumstances or contain inaccuracies. Paragraph. 編集するにはここをクリック.10月７日
10月6日に行われた【サマリアウェビナー】「特許分析×生成ＡＩ活用の最新トレンド【上村 侑太郎 先生】」がYouTubeで無料公開されています。生成AIに概要をまとめさせましたので、参考にしてください。直接動画を視聴した方が良く理解できます。 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。 【題名】 特許分析×生成ＡＩ活用の最新トレンド【上村 侑太郎 先生】 【講師】 上村 侑太郎（株式会社LeXi/Vent） https://www.youtube.com/watch?v=xY0mG5c4Be4 生成AIが変える特許情報分析の新時代 ―レキシベント上村侑太郎氏が語る「知財×AI」の最前線と次の展望― 特許分析や知財戦略の現場で、生成AIが急速に存在感を高めています。 2025年10月6日に開催されたウェビナー「特許分析×生成AI活用の最新トレンド」（主催：パテント・インテグレーション株式会社）では、株式会社LeXi/Vent代表であり、大手化学メーカー知財部でもIPランドスケープを担当する上村侑太郎氏が登壇。 AIの進化と、特許情報分析の現場で何が起きているのかを、実例を交えながら解き明かしました。 ________________________________________ 生成AIの進化が知財実務に届いた瞬間 上村氏はまず、2017年の「Attention Is All You Need」論文から始まる生成AIの進化を振り返りました。 Transformerの登場からわずか数年で、GPTシリーズ、Claude、Geminiといった大規模言語モデル（LLM）が次々と登場。 「2025年は“エージェントAI元年”とも呼ばれ、AIが人の指示を待つ存在から、自律的に思考・判断する段階に入りつつある」と指摘します。 一方で、AIを知財業務に導入する際の課題も無視できません。 ハルシネーション（幻覚的な誤回答）、情報漏洩、著作権問題、トークン制約など、特許文書のような長文データを扱う際には注意が必要です。 「生成AIは確率的に“もっともらしい答え”を出す。だからこそ、RAG（Retrieval-Augmented Generation）や再学習制御を組み合わせ、信頼性を高める運用が求められる」と上村氏は語りました。 ________________________________________ ツール群の進化：AIが“読む・分類する・分析する” 続いて上村氏は、特許調査・分析分野で登場している生成AIツールを体系的に紹介しました。 サマリア（Patent Integration）、ChatTokkyo（リーガルテック）、AcclaimIP、LexisNexis PatentSightなど、生成AIを搭載した知財ツールが次々と市場を席巻しています。 その中でも特に注目されたのが、サマリアの「分類展開・自動付与」機能です。 課題・解決手段・用途といった独自観点の分類を自動生成し、数千件の特許を数分でラベル付け。 Excel連携によるピボット分析やマッピングも容易で、従来数週間を要した工程が一気に短縮されます。 上村氏は「IPCやFIなど既存の分類だけでは、自社の戦略目的に即した粒度で技術を把握しにくい。 生成AIを使えば“自社語”での技術マップが描ける」と述べ、**AIによる“分類の民主化”**が進んでいることを強調しました。 ________________________________________ 発明アイデア創出へ：生成AIが「考える」時代へ 特許分析にとどまらず、生成AIは「発明アイデアの創出」にも応用されています。 上村氏は、川上成年氏（神戸大学）の「多空間デザインモデル」を紹介しながら、 「AIが技術情報と市場課題を結びつけ、価値あるアイデアを生み出すプロセスが現実になりつつある」と語ります。 実際の事例として、特許情報中の「酸化チタン含有フィルム技術」とスマートシティ関連市場データをAIに掛け合わせ、 “避難所用の遮光・断熱テント”や“IoTセンサー保護材”といった新しい用途を抽出。 これは人間の発想を補う「共創型アイデア創出」の好例です。 「技術棚卸し→市場課題設定→価値仮説→実現性評価」という流れをAIに担わせ、 知財部門が“守る”だけでなく“創る”活動へシフトする未来像を示しました。 ________________________________________ 企業導入と知財ガバナンス：実装のカギは「段階的検証」 講演後半では、生成AI導入を進める企業事例として、島津製作所・京セラ・旭化成などの取り組みが紹介されました。 上村氏は「ツール導入の成否を分けるのは、“どの業務に、どのリスクレベルで適用するか”を見極める判断軸だ」と述べ、 業務分解→評価→検証→標準化のサイクルを繰り返すことの重要性を強調しました。 また、プロンプトエンジニアリングに過度な依存を避け、ベンダー提供ツールで標準化と保守性を担保することも現実的な選択肢だと指摘。 「自社内でプロンプト管理をすべて行うと、メンテナンスコストが膨大になる。外部AIツールを適切に“共働者”として使うことが、実務的な最適解だ」と語りました。 ________________________________________ AI時代の知財人材に求められる力とは 最後に上村氏は、生成AI時代における人間の役割について次のように述べました。 「AIにできないのは“仮説を立てる力”と“ストーリーを語る力”です。 作業はAIに任せ、人は意味づけと方向づけに集中する――それがこれからの知財部門の姿です。」 単なる業務効率化ではなく、AIを通じて知的創造の質を高めること。 それが、AI時代を生き抜く知財人材に求められる新しい力です。 ________________________________________ おわりに：知財×生成AIが創る新しい知的生産の形 特許情報分析の世界は、いま「読解→分類→分析→構想」というすべてのフェーズでAIが支援できる段階に入りました。 上村氏の講演は、生成AIを“便利な道具”ではなく、“共に考えるパートナー”として捉えるための実践知に満ちています。 生成AIの進化が止まらない今、知財業務の本質は“保護”から“創造”へ――。 知的財産の未来は、AIとの協働の先に広がっています。 Latest Trends in Patent Analysis × Generative AI Utilization [Dr. Yutaro Uemura] The Summaria Webinar titled “Latest Trends in Patent Analysis × Generative AI Utilization [Dr. Yutaro Uemura],” held on October 6, is now freely available on YouTube. A summary of the session has been generated by AI for your reference, but we recommend watching the full video for a better understanding. Please note that the research and analysis results produced by generative AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect actual circumstances and could contain inaccuracies, so please review them with due caution. 令和7年8月27日に中間判決が言渡された 令和６年（ネ）第１００３４号 特許権侵害損害賠償請求控訴事件 （原審・東京地方裁判所令和３年（ワ）第１５９６４号）は、発明の名称を「弾塑性履歴型ダンパ」とする特許権に基づく損害賠償請求について、一審の東京地裁が被告製品全ての非侵害を認定したのに対し、控訴審の知財高裁が被告製品6種のうち2種について文言侵害を認めるという、東京地裁の判断が部分的に覆された事案です。 生成AIに東京地裁の判決、知財高裁の判決を評釈させました。 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。 令和6(ネ)10034特許権侵害損害賠償請求控訴事件 https://ipforce.jp/Hanketsu/jiken/no/14695 Case No. 2024 (Ne) 10034 “Elasto-Plastic Hysteretic Damper” (Interim Judgment) In the appellate case Patent Infringement Damages (Case No. 2024 (Ne) 10034), for which an interim judgment was handed down on August 27, 2025, the invention in question concerns a patent titled “Elasto-Plastic Hysteretic Damper.” In the first instance (Tokyo District Court, Case No. 2021 (Wa) 15964), the court found all of the defendant’s products to be non-infringing. However, on appeal, the Intellectual Property High Court partially overturned that decision, holding that two out of the six accused products constituted literal infringement of the patent. A generative AI system was used to provide a commentary on both the Tokyo District Court’s and the IP High Court’s decisions. Please note that the analysis and commentary generated by AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect the actual facts; they may also contain inaccuracies. Please take these limitations into account when reviewing the content. 10月3日に行われた【サマリアウェビナー】「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～【川上 成年 先生】」がYouTubeで無料公開されています。生成AIに概要をまとめさせましたので、参考にしてください。直接動画を視聴した方が良く理解できます。
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。 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～【川上 成年 先生】【サマリアウェビナー】 https://www.youtube.com/watch?v=CQkWH_bXgFU&t=12s 生成AIが切り拓く特許情報分析の新時代 ―― サマリア新機能と応用可能性の展望 ―― 1. はじめに 2025年10月3日、株式会社知財デザイン代表取締役弁理士・川上成年氏によるウェビナー「生成AIが開く特許情報分析の新時代」が開催された。本稿では、その内容を整理し、知財実務における生成AI活用の現状と将来展望を検討する。 2. 特許分類手法の歴史的変遷 川上氏はまず、特許情報分析における分類手法の進化を俯瞰した。
3. サマリア新機能：AI分類レポート 今回のウェビナーの中心は、知財情報プラットフォーム「サマリア」に追加されたAI分類レポート機能である。
4. 応用事例：生成AIによるアイデア発想 川上氏は生成AIを用いた実験的応用として、製品コンセプト創出アプリを披露した。 「金曜夜に疲れを忘れさせるビール」というテーマから、生成AIは以下のような要素を導出した。
5. 新規事業構想への展開 さらに川上氏は、特許群を「課題×解決策マトリクス」で構造化し、新規事業コンセプト策定支援に応用する枠組みを提示した。
6. 考察 生成AIによる特許分類は、従来法の限界を補い、
7. 結論 本ウェビナーは、生成AIが特許情報分析において単なる効率化ツールにとどまらず、新規事業創出を駆動する基盤技術として位置付けられることを示唆した。 サマリアの新機能をはじめとする生成AI応用は、今後の知財実務におけるパラダイム転換の起点となり得るだろう。 The New Era of Patent Information Analysis Opened by Generative AI [Dr. Naritoshi Kawakami] The Samaria Webinar titled “The New Era of Patent Information Analysis Opened by Generative AI — From Semantic Classification through Contextual Understanding of Patent Information to New Business Conception” (presented by Dr. Naritoshi Kawakami) held on October 3 is now available for free on YouTube. A summary has been generated by generative AI for your reference, though watching the video directly will help you understand it more deeply. Please note that the analysis and findings provided by the generative AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect the actual circumstances and could contain inaccuracies, so please use them with due caution. 10月2日に行われた【サマリアウェビナー】「特許調査における生成ＡＩ活用の最前線【角渕 由英 先生】」がYouTubeで無料公開されています。生成AIに概要をまとめさせましたので、参考にしてください。直接動画を視聴した方が良く理解できます。
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。 以下、生成AIによる概要 特許調査における生成AI活用の最前線 ― 人とAIの役割分担を再定義する ― 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 1. はじめに 2025年10月2日、弁理士法人レクシード・テックの角渕由英弁護士によるウェビナー「特許調査における生成AI活用の最前線」が開催された。本ウェビナーは「2025知財情報フェア」で高い評価を受けたブースセミナーの再演である。 角渕氏は、自身の研究・実務経験を背景に、生成AIを知財調査に取り入れる際の基本原則・実践事例・課題と展望を整理し、今後の人とAIの役割分担を再定義する方向性を提示した。 2. 生成AIは「手段」であり「目的」ではない 講演の冒頭で強調されたのは、「AIは目的ではなく手段である」という基本姿勢である。 ・調査自体は「目的」ではなく、その先にある出願・権利化・係争対応・ビジネス戦略を支えるための「手段」である。 ・生成AIも同様に、業務効率化のために導入すべきであり、「AI活用そのもの」が目的化してはならない。 3. 生成AI活用の基本原則 角渕氏は、特許調査における生成AI活用の「三原則」として以下を提示した。 ① タスクの細分化 「特許調査をしてください」と一括指示するのではなく、調査目的を段階ごとに明確化し、タスクを分解して実行する。 ② 生成AIとの対話 初期段階では仮説的な問いを投げかけ、生成AIから項目や視点を列挙させ、その後深掘りを行う。 ③ 問いを立て磨く 一度のプロンプトで最適解に至ることは稀であり、試行錯誤によって「問い」を洗練させる必要がある。 4. GPT-5による先行技術調査の実演 角渕氏は最新のGPT-5を活用した「宙に浮く箸」事例を用い、実際の調査デモを行った。 段階的アプローチ： 1. Web情報による市場・製品・プレイヤーの把握 2. 特許データベースを用いた網羅的調査 3. 分類整理・リスト化・タグ付け 4. グラフ化・レポート出力による可視化 数週間かかる作業を、数分〜15分程度でレポート出力することに成功した。 5. サマリアによる特化型AI活用 知財特化型AIツール「サマリア」の活用例も紹介された。 ・分類支援（展開・構築・付与・クラスタリング） 33件の文献をわずか数分で分類展開、分類付与を実現。 ・レポート機能 独自分類×特徴語でクロス集計し、先行技術や無効資料のスクリーニングに活用。 6. 無効資料調査の応用事例 GPT-5とサマリアを併用した無効資料調査の事例が紹介された。 ・GPT-5：請求項PDFを入力すると、発明の要点を理解し、関連する先行技術との対比表や無効論の骨子を数分で生成。 ・サマリア：調査観点を抽出し、関連特許を対比・整理。プロレベルでのチェックを容易化。 7. まとめと展望 角渕氏は、次のように総括した。 ・まずは生成AIを使ってみることが重要 ・タスク細分化・言語化・テンプレ化で組織的活用を促進 ・AIは手段であり、目的から逆算した活用が不可欠 ・完璧を求めず、「コスパ重視」のAI活用を行うべき ・汎用AIと特化型AIの適材適所の使い分けが組織力を高める 8. おわりに 本ウェビナーは、生成AI時代における知財実務の新しい地平を示すものであった。 調査の効率化にとどまらず、「人とAIの役割分担」を再定義し、問題設定・戦略判断に人間が集中する未来像が描かれた。 今後、知財部門においては、AI活用を「属人化させない仕組み化」と「人材育成」と両立させることが競争力の鍵となるだろう。 特許調査における生成ＡＩ活用の最前線【角渕 由英 先生】 https://patent-i.com/summaria/manual/S_20251002 特許調査における生成ＡＩ活用の最前線【角渕 由英 先生】【サマリアウェビナー】 https://www.youtube.com/live/FK6GTh6zPpg The Cutting Edge of Generative AI Utilization in Patent Searching [Lecture by Yoshihide Ysunobuchi] The Samaria Webinar titled “The Cutting Edge of Generative AI Utilization in Patent Searching [Lecture by Yoshihide Tsunobuchi],” held on October 2, is now available for free on YouTube. Below is a summary generated by generative AI for your reference. However, you will gain a much deeper understanding by watching the video directly. Please note that the following analysis and summary were created solely based on publicly available information and may not accurately reflect the full reality of the content. Some inaccuracies or errors may also be included, so please keep that in mind when reviewing it. 令和7年6月26日に判決が言渡された 令和6年(ネ)第10086号 意匠権侵害差止等請求控訴事件.（原審・東京地方裁判所令和3年(ワ)第20229号）は、意匠に係る物品を「収納容器」とする意匠権に基づく侵害行為差止等請求につき、被告商品に係る意匠は原告意匠と類似しないとした事例です。 本事件は、第1審判決（東京地判令和6年10月30日）では、被疑侵害意匠（被告意匠）が意匠権に係る意匠（原告意匠）と類似すると判断され被疑侵害品の差止め等が認められましたが、控訴審判決では、類似しないと判断されたもので、意匠の類否について知財高裁が第1審と異なる判断をしたことで注目されている事例です。 生成AIに知財高裁令和6年(ネ)第10086号判決を評釈させ、判決へのコメントなどを調査させました。 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。 令和６年(ネ)第１００８６号 意匠権侵害差止等請求控訴事件 （原審・東京地方裁判所令和３年(ワ)第２０２２９号）判決 https://www.courts.go.jp/assets/hanrei/hanrei-pdf-94249.pdf https://www.courts.go.jp/assets/hanrei/hanrei-point_pdf-94249.pdf 2025年07月10日 知財高裁令和６年（ネ）第１００８６号 意匠権侵害差止等請求控訴事件 （原審：東京地裁令和３年（ワ）第２０２２９号） https://www.sun-group.co.jp/news/3702.html 特許法の八衢 2025-07-13 意匠類否判断が第1審と控訴審とで異なった事案 ― 東京地判令和6年10月30日（令和3年(ワ)第20229号）・知財高判令和7年6月26日（令和6年(ネ)第10086号） https://patent-law.hatenablog.com/entry/2025/07/13/114149 知財高裁で逆転勝訴! 令和６年(ネ)第１００８６号 意匠権侵害差止等請求控訴事件 https://www.youtube.com/watch?v=QeJE6E0PYqE 人大江橋法律事務所 知的財産ニュースレター 2025.10月号 意匠の類否につき知財高裁が第1審と異なる判断をした事例 https://www.ohebashi.com/jp/newsletter/IPNewsletter202510.pdf Case No. (Ne) 10086 of 2024: Appeal Case for Injunction, etc. Based on Design Right Infringement The judgment in Case No. (Ne) 10086 of 2024, Appeal Case for Injunction, etc. Based on Design Right Infringement (original instance: Tokyo District Court Case No. (Wa) 20229 of 2021), was rendered on June 26, 2025. This case involved a claim for an injunction, etc., based on a design right for an article described as a “storage container.” The Intellectual Property High Court held that the design of the defendant’s product was not similar to the plaintiff’s registered design. In the first instance (Tokyo District Court judgment of October 30, 2024), the court determined that the allegedly infringing design (defendant’s design) was similar to the plaintiff’s registered design, and thus granted the injunction and other relief sought. However, in the appeal judgment, the IP High Court reached the opposite conclusion—that the two designs were not similar—thereby reversing the lower court’s ruling. This case has attracted attention because the IP High Court reached a different conclusion from the trial court regarding the similarity of designs. Generative AI was tasked with providing commentary on the IP High Court judgment in Case No. (Ne) 10086 of 2024 and investigating public comments and analyses concerning the decision. Please note that the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not accurately reflect actual circumstances. They may also include erroneous information, so please refer to them with due caution. 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:
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. 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. |
著者萬秀憲 アーカイブ
September 2025
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