知財業務の「精度の壁」と「時間」の課題に、AIはどこまで応えられる？
近年、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、私たちの働き方を大きく変えつつあります。文書の生成や要約、翻訳といった業務では、その高い性能に驚かされることも少なくありません。しかし、「AIは本当に、知財実務の中核である新規性調査やクレーム解釈といった専門性の高い業務を担えるのだろうか？」という疑問を抱いている方もいらっしゃるのではないでしょうか。
特に、新しい技術や製品開発の現場では、先行技術調査が非常に重要です。例えば、革新的な「人型ロボット」を開発する際、「多自由度のスムーズな動作とコンパクトな設計、そして量産コストと組立性の両立」といった技術コンセプトの優位性を確認するために、知財部門は徹底した調査を行います。しかし、特許文献特有の抽象的な表現や企業ごとの専門用語の揺れは、「精度の壁」として立ちはだかります。熟練の担当者でも、100〜200件もの公報を精査するには数日から数週間を要し、致命的な重要文献の見落としというリスクも常に隣り合わせです。
このような過酷な業務負荷を軽減しようと、多くの企業が生成AIの導入を検討しています。確かに、汎用LLMは文章生成能力に優れていますが、「特許という特殊な世界」においては、そのルールやセマンティクスを完全に理解し、実務判断を伴う業務を遂行するには構造的な限界があると言われています。汎用LLMが生成する「もっともらしい回答（ハルシネーション）」を鵜呑みにすることは、製品戦略の誤認や深刻な法的リスクにつながる可能性も否定できません。
知財実務に特化したAIエージェント「Patsnap Eureka」が、課題を解決
知財実務の真のボトルネックを解決するため、Patsnapは知財実務に特化したベンチマーク「PatentBench」を構築し、AIがどこまで特許実務を支援できるのかを定量的に評価しました。
このベンチマークでは、Patsnap Eureka新規性調査エージェントと、ウェブ検索対応の汎用モデルであるChatGPT-o3、DeepSeek-R1の3モデルを同一条件で比較しました。その結果、Patsnap Eurekaは、Top100結果におけるX検出率で81％、Xリコール率で36％を記録しました。これは、汎用モデルに比べて、より正確にX文献を特定し、より漏れなく拾い上げられるAIであることを示しています。
Patsnap Eurekaは、単なる対話モデルではなく、業務文脈を理解し、現場のワークフローに沿って実務を遂行する“実働型AI”です。特許実務で頻繁に発生する高負荷タスクに対応するため、新規性調査、FTO調査、明細書作成、特許翻訳など複数のエージェントが実装されています。
例えば、新規性調査エージェントは、先行技術抽出から要素分解、複合検索式生成、スクリーニング、クレーム対応付け、比較表・レポート作成までを自動化します。結果は根拠付きで編集可能な形式で出力されるため、専門家がそのまま活用できます。これにより、従来1〜2週間かかっていた調査業務が、数分〜数時間へと大幅に短縮されるのです。
圧倒的な専門データと実務理解が、Patsnap Eurekaを支える
Patsnapは、10年以上にわたり技術・特許領域に特化し、現在では174か国・2億件以上の特許データ、2億件以上の論文などを収録しています。これらのデータは、重複排除、構造化、正規化、そして専門家監修によるラベリングなど、多段階の加工が施されています。
さらに、世界15,000社以上の顧客を支援する中で、特許エンジニアや代理人、企業IP部門の実際のワークフローや判断基準を体系的に抽出し、それらをエージェントの行動ロジックとして実装してきました。Patsnap Eurekaが目指すのは、単に新しいAI製品を提供するだけでなく、IPとR&Dの専門家と共に課題を解決する“次世代のパートナー”となることです。
知財業務の効率化と精度向上を真剣に考えているなら、Patsnap Eurekaはきっと、あなたの強力な味方になってくれるでしょう。複雑な特許調査に悩まされている方、AI導入で業務を劇的に変えたい方は、ぜひPatsnapのソリューションを検討してみてはいかがでしょうか。
Patsnapは2007年にシンガポールで創業し、グローバル投資家の支援を受けながら、AIツール分野のグローバル企業へと成長を遂げました。日本法人も東京都港区新橋に拠点を構えています。
Patsnapの詳細は、以下のコーポレートサイトをご覧ください。
