生成AIは特許調査に使えるのか？ChatGPT・Claude・Geminiと特許データベースの違いを解説

概要

生成AIと専門特許データベースの仕組みの違いを明確にし、網羅的な母集団形成はデータベースで行い、分析や要約にAIを活用する「役割分担」による効率的な調査手法を提案している。

詳細内容

ChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIを特許調査に導入する際の勘所を解説した記事です。まず、標準的な生成AIは特許庁の内部データベースに直接アクセスしているわけではなく、学習済みデータや一般のウェブ検索に依存している点を指摘しています。そのため、最新情報の欠如やハルシネーション（存在しない公報番号の生成）、検索の再現性の低さといった限界があります。一方で、AIは「思考の整理」や「言語化」において強力な力を発揮します。具体的には、発明内容からの検索観点抽出、類義語・同義語の展開、IPC（国際特許分類）の候補選定、さらには大量の公報のスクリーニングや比較分析において高い実用性を持っています。結論として、先行技術調査やFTO調査（侵害予防調査）といった網羅性が求められる実務では、専門データベースで検索母集団を確定させ、その後の読解・分析プロセスで生成AIを活用する「ハイブリッドワークフロー」が最適解であると述べています。

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