特許分析×生成ＡＩ活用の最新トレンド【上村 侑太郎 先生】

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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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.