AIはどこまで知財の専門業務をこなせる?Patsnapが知財専用AIの評価基準と成果を公開

ビジネス活用

よりスマートなワークフローで、より大きなインパクトを Eureka by patsnap

近年、文章作成や要約、翻訳などで目覚ましい能力を見せる生成AIや大規模言語モデル(LLM)は、多くの分野で活用が期待されています。しかし、「AIは特許の新規性調査やクレーム解釈といった、専門的な知財業務の中心を担えるのか?」という疑問の声も上がっています。

Patsnapは、こうしたAIの可能性と限界を客観的に評価するため、知財実務に特化したベンチマーク「PatentBench」を開発しました。

知財業務に立ちはだかる「精度の壁」

例えば、新しい「人型ロボット」を開発するメーカーの知財部門を想像してみてください。このロボットの「革新的な筐体構造」の優位性を確認するためには、先行技術(すでに存在する技術)の調査が欠かせません。

しかし、特許文献は専門用語が多く、抽象的な表現や企業ごとの独特な言い回しが使われるため、重要な文献を見落とすリスクが常にあります。熟練の担当者でも、100〜200件の特許を詳しく調べるには数日から数週間かかるのが現状で、この「精度の壁」が知財業務の大きな課題となっています。

「会話ができるAI」と「実務を遂行するAI」の違い

このような業務負担を減らすため、多くの企業が生成AIの導入を検討しています。確かに、汎用的な大規模言語モデルは、一般的な文章の生成や要約では優れた能力を発揮します。しかし、特許という「特殊な世界」では、そのルールや言葉の使い方が大きく異なります。

汎用AIは、特許特有の専門的な意味合いやクレーム(権利範囲)の解釈、知財固有の作業の流れを十分に理解できないため、実務判断が必要な業務には構造的な限界があると指摘されています。汎用AIが生成する「もっともらしいけれど誤った情報(ハルシネーション)」を鵜呑みにすることは、製品戦略の誤りや法的なリスクにつながる可能性もあります。

知財専用AI評価「PatentBench」による検証

Patsnapは、AIが特許実務をどこまで支援できるかを数値で評価するため、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独自の新規性調査エージェント「Patsnap Eureka」と、ウェブ検索に対応した汎用モデル「ChatGPT-o3」および「DeepSeek-R1」の3つを同じ条件で比較しました。

その結果、Patsnap Eurekaは、上位100件の検索結果におけるX検出率(重要な文献を見つけられた割合)で81%、Xリコール率(サンプル全体から重要な文献を漏れなく拾い上げられた割合)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、より多くの文献を効率的に見つけられることを示しています。

Xヒット率の比較グラフ

Xリコール率の比較グラフ

知財実務をこなすAIエージェント「Patsnap Eureka」

汎用AIが専門領域で限界に直面する中、注目されているのが「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、業務の流れを理解し、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。

Patsnap Eurekaは、知財実務で頻繁に発生する負担の大きいタスクに対応するため、新規性調査、FTO(Free-To-Operate)調査、明細書作成、特許翻訳など、複数のエージェント機能を搭載しています。

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、複雑な検索式の生成、スクリーニング、クレームとの対応付け、そして比較表やレポートの作成までを自動化します。結果は根拠が示され、編集可能な形式で出力されるため、専門家がそのまま利用できます。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・特許分野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、2億件以上の論文などを保有しています。これらのデータは、重複の排除、構造化、正規化、専門家によるラベリングなど、多段階の加工が施されています。

また、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、企業の知財部門の実際の作業手順や判断基準を体系的に分析し、それらをAIエージェントの行動ロジックとして組み込んできました。

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が抱える課題を解決する「次世代のパートナー」となることです。

Patsnapについて

Patsnap ロゴ

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しました。

  • Patsnap本社: シンガポール

  • Patsnap日本: 東京都港区新橋

  • 日本代表: Guan Dian (Co-founder, APAC General Manager)

  • コーポレートサイト: www.patsnap.jp

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