公開特許公報を要約して自社領域との関連を整理する

処理の起点を決める

週1回の時刻起動にします。公開特許公報は週次で発行されるため、それに合わせます。

リアルタイム処理は不要です。特許のウォッチングは、数日の遅れが問題になる業務ではありません。

入力データを集める

データの取得方法を決める

特許庁は「特許情報取得API」を提供しています（令和4年1月から提供開始）。 J-PlatPat および特許情報標準データを通じて提供されている日本国特許庁の特許・意匠・商標の出願情報を、機械的に取得できます。利用にあたっては、特許庁が公開している「特許情報取得API 利用の手引き」を確認してください。

大量のデータをまとめて取得する場合は、「特許情報の一括ダウンロードサービス」があります。 発行から2年以内の公報は公報発行サイトで、それ以前のものはバルクデータダウンロードサイトで提供されています。

J-PlatPat の画面からの手作業検索を自動化しようとしないでください。 利用規約の確認が必要になるうえ、APIまたはダウンロードサービスという正規の取得手段が用意されています。

この部分は、自社の監視対象の規模と、既存の特許DB契約の有無で選択肢が変わります。利用環境に応じた個別確認が必要です。

AIへ渡す前に整形する

1. 検索式での絞り込み … IPC分類、出願人、キーワードで絞ります。この絞り込みは検索側で行い、AIに全件を渡さないでください。 月400件に絞れているのは検索式の効果です
2. 重複の除去 … 同一出願の分割出願、国内優先権主張出願が重複してヒットすることがあります
3. 請求項1の抽出 … 明細書全文をAIに渡すと長すぎます。書誌事項、要約、請求項1〜3、および「発明が解決しようとする課題」の段落に絞ります
4. 出願人の名寄せ … 競合他社のグループ会社、旧社名を、監視対象リストと突き合わせます

AIに処理させる

「関連度の分類」と「侵害の判断」は違います。 前者は「この分野の出願かどうか」の仕分けであり、後者は法的判断です。この構成は前者だけを行います。

指示内容を固定する

あなたは知財部のウォッチング業務を支援する担当者です。
以下の公開特許公報を要約し、自社の技術領域との関連度を分類してください。

【厳守事項】
- 侵害の有無、権利範囲の広狭、無効理由の有無について判断しないでください。
- 「自社製品に抵触する可能性がある」といった評価を書かないでください。
- 要約は、公報に記載されている内容のみに基づいてください。
  記載のない用途、効果、応用範囲を推測しないでください。
- 請求項1の内容は、構成要素を分解して列挙してください。
  権利範囲の広さについてのコメントは不要です。
- 関連度は、提示された技術領域定義に照らして分類してください。
  定義にない観点で判断しないでください。
- 関連度の判断根拠として、公報中のどの記載に基づくかを示してください。
  示せない場合は関連度を「低」としてください。
- 開発部門向けの説明は、専門用語を避けて3文以内で書いてください。
  ただし、正確さを損なう言い換えはしないでください。

【自社の技術領域定義】
{technology_domains}

【公報情報】
出願番号: {application_no} / 公開番号: {publication_no}
出願人: {applicant} / 出願日: {filing_date} / IPC: {ipc}

【要約】
{abstract}

【請求項1〜3】
{claims}

【発明が解決しようとする課題】
{problem_statement}

「侵害の有無を判断しない」という制約が、この構成でもっとも重要です。

理由は2つあります。

1. 専門性の問題 … 権利範囲の解釈は、請求項の文言解釈、包袋の内容、判例の蓄積を踏まえた専門的な判断です。LLMに判断させて、それを信じた開発判断をすると、重大な結果につながります
2. 弁理士法との関係 … 特許の権利範囲についての鑑定は、弁理士の業務に関わる領域です。この構成は、社内の知財担当者が読む公報を仕分ける業務支援ツールとして設計してください

「記載のない用途を推測しない」も重要です。AIは請求項から「これは自動車にも応用できそうだ」といった推論をしますが、それは公報に書かれていない内容であり、判断を誤らせます。

出力形式を固定する

{
  "publication_no": "",
  "applicant": "",
  "is_watched_applicant": true,
  "problem": "",
  "solution_summary": "",
  "claim1_elements": [],
  "technology_domains": [
    { "domain": "", "relevance": "高 | 中 | 低", "basis": "" }
  ],
  "overall_relevance": "高 | 中 | 低",
  "similar_own_patents": [],
  "plain_summary_for_engineers": "",
  "not_determinable": false
}

• claim1_elements … 請求項1を構成要素に分解したもの。権利範囲の評価はせず、分解だけを行います
• basis … 関連度の判断根拠。公報中の記載を引用します
• plain_summary_for_engineers … 開発部門向けの平易な説明。これがあることで、知財部から開発部門への伝達が速くなります

システムへ連携する

知財担当向け： 週次のリストをスプレッドシートに出力します。関連度の高い順、監視対象の出願人を優先して並べます。公報へのリンク（J-PlatPatのURL）を必ず併記します。

開発部門向け： 月次で、関連度「高」のものだけを plain_summary_for_engineers とともに共有します。知財担当の確認を経たものだけを共有してください。 AIの出力をそのまま開発部門に流すと、誤った理解が広がります。

自社の知財管理台帳への登録： 要注視と判断したものだけを、知財担当が手動で登録します。自動登録はしません。

人が確認する

「低」を見ないことが効果の前提ですが、リスクもあります。 導入初月は全件を人が確認し、AIが「低」と判定したものの中に、人が「関連あり」と判断するものが何件あるかを測ってください。見落とし率が3%を超えるなら、技術領域定義を見直します。

また、監視対象の競合他社による出願は、関連度にかかわらず一覧で確認する設計にしてください。技術領域定義に当てはまらなくても、競合の動きとして意味がある場合があります。

例外に対処する

記録を残す

• 取得した公報の書誌事項
• AIの要約と関連度、basis
• 知財担当が「低」から「関連あり」に変更した件
• 精読した件と、その判断

「低」から変更された件の記録が、技術領域定義の改善材料になります。 どの領域で見落としが起きるかが分かります。

また、「低」と判定した公報も一定期間保存してください。 後になって「この分野が重要だと分かった」ときに、過去に遡って検索できます。