近年、AI技術は目覚ましい進化を遂げ、文章の作成や要約、翻訳など、さまざまな場面でその能力を発揮しています。しかし、「特許の新規性調査」や「クレームの解釈」といった、専門的な知識と経験が求められる知的財産（知財）業務においても、AIは本当に役立つのでしょうか？
知財業務におけるAI活用の期待と課題
多くの企業がAIの導入を検討する中で、知財の現場では特許文献特有の抽象的な表現や専門用語の揺れなど、「精度の壁」に常に直面しています。熟練の担当者でも、数百件もの文献を精査するには数日から数週間かかるのが現状です。この時間と労力のかかる作業をAIがどこまで支援できるのか、その可能性と限界を客観的に評価することが求められていました。
汎用AIの限界と専門特化の必要性
ウェブ上の一般的なテキストを中心に学習した汎用的なAI（大規模言語モデル、LLM）は、文章生成には優れています。しかし、特許という特殊な分野では、そのセマンティクス（意味合い）やクレーム解釈、知財固有のワークフローを十分に理解できないという構造的な限界があります。汎用AI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、製品戦略の誤認や法的なリスクにつながる可能性を秘めています。
知財専用AI評価のグローバルスタンダード「PatentBench」
Patsnapは、AIが特許実務をどこまで支援できるかを定量的に評価するため、独自のベンチマーク「PatentBench」を構築しました。
このベンチマークでは、Patsnapが開発した知財専用AIエージェント「Patsnap Eureka新規性調査エージェント」と、ウェブ検索に対応した汎用モデル「ChatGPT-o3」および「DeepSeek-R1」を同じ条件で比較しました。
その結果、Patsnap Eurekaは、Top100の結果における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、より正確に重要な文献を特定し、より多くの関連文献を漏れなく拾い上げられるAIであることを示しています。
知財実務をこなすAIエージェント「Patsnap Eureka」
Patsnap Eurekaは、汎用LLMが専門領域で直面する課題を克服するために開発された「領域特化型AIエージェント」です。これは単なる対話モデルではなく、知財業務の文脈を理解し、現場のワークフローに沿って実務を遂行する“実働型AI”と言えます。
Patsnap Eurekaは、新規性調査、FTO（Freedom to Operate）調査、明細書作成、特許翻訳など、特許実務で頻繁に発生する高負荷なタスクに対応する複数のエージェントを実装しています。例えば、新規性調査エージェントは、先行技術の抽出から、要素分解、複合検索式の生成、スクリーニング、クレーム対応付け、さらには比較表やレポート作成までを自動化します。その結果は、根拠付きで編集可能な形式で出力されるため、専門家がすぐに利用できます。これにより、従来1〜2週間かかっていた調査業務が、数分から数時間へと大幅に短縮される可能性があります。
圧倒的な専門データ量と実務理解
Patsnapは10年以上にわたり、技術・特許領域に特化してきました。現在、174か国・2億件以上の特許データや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、専門家監修によるラベリングといった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、代理人、企業の知財部門が実際にどのようなワークフローで、どのような判断基準を持っているかを体系的に抽出し、それらをAI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、単なる新しいAI製品の提供ではなく、知財と研究開発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。
Patsnapについて
Patsnapは、2007年にシンガポールで創業して以来、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してきました。シンガポールに本社を置き、日本法人は東京都港区新橋に位置しています。日本代表はGuan Dian氏（Co-founder, APAC General Manager）が務めています。
より詳しい情報はPatsnapのコーポレートサイトをご覧ください。
