研究者の依頼を受けて、エージェントが特許と論文の公開情報を検索して読み、先行技術の調査メモの下書きと検索式の記録を作る

処理の起点を決める

受付フォームへの依頼の登録を起点にします。 登録を受けて、エージェントは依頼を読み、構成要素の案だけを作って止まります。検索は、担当者が構成要素を承認してから始めます。

承認を挟むのは、エージェントが最も間違えやすいのが構成要素の切り方だからです。研究者の依頼は「この材料をこう使う」のように用途の話で書かれていることが多く、そのまま検索すると、用途は同じでも構成の違う文献ばかりを拾います。 担当者は案を見て、要素を足す、分ける、重みを付けるの3つを行います。

承認は、受付の一覧の状態を「承認」に変えることで伝えます。 Python が10分ごとに一覧を見て、承認された依頼を1件ずつエージェントに渡します。同時に走らせる依頼は2件までにし、「発明届の前」の依頼を先に回します。

入力データを集める

質を決めるのは、同義語の一覧です。 社内で「ナノ繊維シート」と呼んでいるものが、特許では「不織布」「繊維集合体」、英語では "nonwoven" "fibrous web" と書かれています。エージェントに一から考えさせると、毎回違う言葉で引くので、件数が比べられなくなります。 一覧を渡し、そこから使わせます。

分類の対応表は、ベテランが使ってきた「この分野ならこの分類」を表にしたものです。 これを渡すのが、属人化をほどく最初の一歩です。

データの取得方法を決める

OPS の検索は、1回に返せる範囲が決まっています。 返す範囲は既定で1〜25件、指定しても1回の最大は100件で、検索結果の総数が2,000件を超えると、それ以上は取り出せません。 search_patents は総数を先に返し、2,000件を超えたら書誌を取らずに「絞り込みが必要」と返すように作ります。エージェントは総数を見て、式を絞るか広げるかを決めます。

OPS のアクセストークンは約20分（expires_in が1199秒）で切れます。 Python 側で取り直し、Claude には渡しません。

web_fetch は、取りに行ける先を絞ります。 web_fetch は会話の中にすでに現れたURLしか取りに行けず、allowed_domains で取得先を限れます。J-STAGE や OPS の結果に出た論文のページだけを取りに行かせ、取得先は J-STAGE と自社で許可した学術出版のドメインに限ります。 JavaScript で描画するページは取れません。

web_search は使いません。 依頼の内容は未公開の発明であることが多く、検索の言葉が外部の検索エンジンに出ていく経路を、増やしたくないためです。 組織の管理者は Claude Console で web_search を無効にでき、無効にした組織で道具を指定するとエラーで止まります。

AIへ渡す前に整形する

1. 依頼の整形 … 受付フォームの項目を、決まった形のテキストにします
2. 秘密の度合いの確認 … 研究者が「社外秘の数値・配合」の欄に書いたものは、エージェントに渡しません
3. 構成要素の承認 … 担当者が承認した一覧だけを、エージェントに渡します
4. 同義語と分類の取り出し … 依頼の技術分野で、同義語の一覧と分類の対応表から該当する行だけを取り出します
5. 過去の記録の引き当て … 同じ技術分野で過去1年の検索の記録を引き、使った式と件数を渡します
6. 道具の上限の設定 … 1件の依頼で呼べる回数を、search_patents 30回、get_fulltext 15回、web_fetch 10回のように決めます

2番目が、この構成の安全の要です。 先行技術の調査に、配合の比率や実験の数値は要りません。検索式に入るのは構成の言葉と分類で、数値ではありません。 研究者には、受付フォームの段階で「調査に要る範囲」と「社外秘」を分けて書いてもらいます。

6番目の上限は、式を少しずつ変えて何十回も呼ぶのを止めるためです。 web_fetch には max_uses で上限を付けられます。上限に当たったら打ち切り、そのことをメモに書きます。

AIに処理させる

させるのは、検索の計画と実行、文献の読み込み、構成要素ごとの対比、メモの下書きです。

対比の右端の列がいちばん大事です。 「記載なし」は、全文を読んで見当たらなかったということ、「未確認」は、要約しか読めていないということです。要約に書かれていないことを「記載なし」とすると、近い文献が遠く見えます。 全文を読んでいない文献に「記載なし」を付けさせません。

3行目がいちばん危ない失敗です。 エージェントは、道具が返していない文献を「関連する文献として JP20XX-XXXXXX がある」と書くことがあります。番号が実在しても内容が違い、実在しないこともあります。 メモに載る番号は、Python 側で検索の記録と突き合わせ、記録に無い番号は下書きから外して印を付けます。

指示内容を固定する

あなたは知財部で先行技術の簡易調査を担当するエージェントです。
承認された構成要素に沿って、道具で特許と論文を検索し、読み、対比してください。

【使える道具】
- search_patents(cql, range) : OPS の書誌検索。総数と書誌・英語の要約を返す
- get_family(publication_number) : ファミリーを返す
- get_fulltext(publication_number) : 請求の範囲と明細書（EP・WO 等のみ）
- search_papers(keyword, pubyear_from) : J-STAGE の記事の書誌を返す
- web_fetch : 検索結果に出た論文のページ・PDFを読む
- record_search(source, query, total, note) : 検索の記録を残す

【進め方】
1. 構成要素ごとに、同義語の一覧と分類の対応表から式を作る。
   一覧に無い言葉を使うときは record_search の note に理由を書く。
2. 検索のたびに record_search を呼ぶ。式と総数を必ず残す。
3. 総数が2,000件を超えたら絞る。数件しかなければ広げる。
4. 読む文献は、構成要素のうち「必須」のものに関わるものから選ぶ。
5. 日本の出願は書誌と英語の要約で見る。EP・WO のファミリーがあれば
   その全文を読む。無ければ「全文未読」とする。
6. 最後に、日本の公報の全文検索に使う J-PlatPat の論理式を作る。

【対比の付け方】
- match ........ 全文または要約に、その要素と同じ構成が書かれている
- differ ....... 全文に、その要素と異なる構成が書かれている
- absent ....... 全文を読んで、その要素についての記載が見当たらない
- unverified ... 要約しか読めていない、またはその部分が取れなかった
全文を読んでいない文献に absent を付けないでください。

【厳守事項】
- 文献番号は、道具が返したものだけを書く。覚えている番号を書かない。
- 新規性・進歩性、出願の可否についての意見を書かない。
- 「先行技術は無い」と書かない。見た範囲と、その範囲で見つかったものを書く。
- 社外秘の数値・配合を検索式に入れない（そもそも渡されていない）。
- 上限に当たって打ち切った場合は、打ち切ったことと、見ていない範囲を書く。

【依頼】{request}
【承認された構成要素】{elements}
【同義語の一覧】{synonyms}
【分類の対応表】{classes}
【過去の検索の記録】{history}

「全文を読んでいない文献に absent を付けない」を明記しないと、要約に無いことを記載なしと書きます。 要約は数行で、構成要素の多くには触れていません。触れていないことを「書かれていない」と読む癖を、指示で止めます。

「見た範囲を書く」を求めるのは、結論の言い方を縛るためです。 「先行技術は見当たらない」と書かれたメモは、研究者に「出せる」と読まれます。言えるのは「OPS で何件、J-STAGE で何件を見た範囲では」までです。

出力形式を固定する

次の形のJSONで受け取ります。

{
  "request_id": "",
  "elements": [ { "id": "A", "text": "", "weight": "required | optional" } ],
  "searches": [
    { "source": "OPS | J-STAGE | J-PlatPat", "query": "", "total": 0, "note": "" }
  ],
  "candidates": [
    { "number": "", "source": "OPS | J-STAGE | J-PlatPat", "title": "",
      "read_level": "fulltext | abstract | none",
      "comparison": [
        { "element": "A", "status": "match | differ | absent | unverified",
          "evidence": "" }
      ] }
  ],
  "jplatpat_query": "",
  "truncated": false,
  "not_covered": [""],
  "memo_draft": ""
}

スキーマでは source、read_level、status を enum にし、すべてのオブジェクトの additionalProperties を false にします。

1つ目の理由は、検索の過程と結論を分けて残せることです。 searches が過程、candidates が結論です。半年後に同じテーマの依頼が来たら、searches を引けば前回の式と件数がそのまま分かります。

2つ目は、読んだ深さを文献ごとに残せることです。 read_level が abstract の文献の対比は、unverified が多くなります。担当者は、match が多く read_level が fulltext の文献から原文を開きます。

3つ目は、見ていない範囲を書かせられることです。 not_covered に「日本の公報の全文（J-PlatPat の式は別記）」「中国語の公報」のように書かせ、truncated で打ち切りの有無を示します。

システムへ連携する

エージェントのやり取りは、Python が1往復ずつ回します。 Claude が tool_use を返したら、Python が道具を実行して tool_result を返し、stop_reason が tool_use でなくなるまで続けます。1往復ごとに、呼んだ道具と入力と結果の要約を記録に書きます。

web_fetch と自社の道具が同じ並列の呼び出しに入ると、 API は stop_reason: "tool_use" で返し、自社の道具の結果を返した次の要求で web_fetch を実行します。 ループをこの前提で書きます。

人が確認する

下書きは全件を担当者が確かめます。 研究者の判断の材料になる文書で、誤りがテーマの進め方に響くためです。

1. 構成要素を承認する（検索の前） … 要素の切り方と重みを直します
2. J-PlatPat で式を流す … エージェントが組んだ式を流し、件数を見て必要なら直し、近い公報の番号を候補に足します
3. 「近い文献」の原文を開く … match が多い文献は、請求の範囲と実施例を原文で読みます。エージェントの対比をそのまま写しません
4. 「出典不明」を消す … 記録に無い番号は、原則として消します
5. 見ていない範囲を書く … not_covered を読み、研究者に伝える範囲をメモに書きます

3番目を省かないでください。 対比の match は、言葉が似ているだけのことがあります。近い文献の数件を原文で読む時間が、確認の30〜40分の大部分です。

判定を覆した記録を残します。 match を differ に直した、候補を外した、の理由を残すと、同義語の一覧と分類の対応表の直しどころが分かります。

例外に対処する

4行目が最も多く起きます。 EP や WO のファミリーが無い日本の出願は、担当者の J-PlatPat の検索で埋めます。

記録を残す

• 依頼の内容と、担当者が承認した構成要素
• 検索の記録 … 道具の名前、式、総数、日時、打ち切りの有無
• エージェントの往復の記録（呼んだ道具、入力、結果の要約）
• 返ったJSONの全文と、調査メモの下書き、担当者が直した後のメモ
• 担当者が J-PlatPat で流した式と件数、足した公報の番号
• 担当者が判定を覆した記録

2つ目が、この構成で最も価値のある記録です。 同じ技術分野の次の依頼で、エージェントは過去の式と件数から始められます。担当者が替わっても、調査のやり方が記録として残ります。