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知財業務、AIはどこまで支援できる？Patsnapが知財専用AI評価のグローバルスタンダードを発表

2026.01.12

知財実務の「精度の壁」と汎用AIの限界

知財調査の現場では、常に「精度の壁」が立ちはだかります。特許文献特有の抽象的な表現や、企業ごとに異なる専門用語（表現ゆれ）が存在するため、重要な先行文献を見落とすリスクが常に伴います。熟練の担当者でも、100〜200件の公報を精査するのに数日から数週間を要するのが実情です。

このような業務負荷を軽減しようと、多くの企業が生成AIの導入を検討しています。しかし、ウェブ上の汎用的なテキストを中心に学習したAIにとって、「特許という特殊な世界」は全く異なるルールで動いています。特許特有のセマンティクスやクレーム解釈、知財固有のワークフローを十分に理解できない汎用LLMでは、実務判断を伴う業務には構造的な限界があると言えます。汎用LLM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、製品戦略の誤認や深刻な法的リスクにつながる可能性もあります。

知財専用AIベンチマーク「PatentBench」の登場

Patsnapは、AIがどこまで特許実務を支援できるの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 Eureka新規性調査エージェント、ChatGPT-o3（ウェブ検索対応）、DeepSeek-R1（ウェブ検索対応）の3モデルを同一条件で比較検証しました。その結果、Patsnap EurekaはTop100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X文献を特定し、より漏れなく拾い上げられるAIであ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

IP実務をこなすAIエージェント「Patsnap Eureka」

汎用LLMが専門領域で直面する限界に対し、現在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”です。

Patsnap Eurekaはこの分野の先駆けとして、特許実務で頻発する高負荷タスクに向け、新規性調査、FTO調査、明細書作成、特許翻訳など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、先行技術抽出、要素分解、複合検索式生成、スクリーニング、クレーム対応付け、比較表・レポート作成までを自動化します。結果は根拠付きで編集可能な形式で出力され、専門家がそのまま利用できます。これにより、従来1〜2週間かかった調査業務が、数分〜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、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収録しています。これらのデータに対しては、重複排除、構造化、正規化、専門家監修によるラベリングなど多段階の加工が施されてきました。

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IP部門の実際のワークフローや判断基準を体系的に抽出し、それらを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、新しいAI製品の提供だけでなく、IPとR&Dの専門家と共に課題解決を進める“次世代のパートナー”になることです。