続・新事業創出×知的財産戦略 — あれから3年、AIを適用してみた
スライドは最小限。実際に動くもの・サイト上の教材を見ながら話します。
このデッキ自体も、AI × 知財 もくもく会のサイト（mokumoku.ipfde.com）の一部として公開しています。
先に言っておくと——「AI時代に、知財業務で何を成すのか」という不安は、私もまだ持っています。 乗り越えた人の成功談ではなく、問いの立て方を変えたら少し楽になった、という現在地の共有です。
「もくもく会」は、私の発明ではありません。 AI駆動開発勉強会（約2万人規模）に半年ほぼ皆勤で通って学んだ、ソフトウェア業界に既にある形式です。 それを知財業界版として持ち込んだのがこの会。IPFDE ＝ IP × Forward Deployed Engineer、現場に張りつく知財の作り手。
まず、自己採点から。外れ——3年前のあの回で、私は生成AIの話を一言もしていません。しかも「知らなかった」のではない。 その2ヶ月前にはChatGPTのイベントに登壇していた。道具としては、もう使っていた。なのに知財戦略の話とは接続していなかった——つまり当時の私自身が、あとで出てくる「チャット止まり」でした。 当たり——事業・研究開発・知財を連動させる三位一体は、まったく古びていない。不確実性の中を進むスタートアップの思考フレームそのものでした。 AIが上げるのはその実行速度と視野の広さ。何のために戦うのかを決める覚悟は、人間に残ります。
だから結論はシンプル：AI活用を前提にした「自作の道具」を持つ側に回る。もくもく会はそのための学びの場。
技術の話も、AI活用の話も、この3段で語ると知財の議論に接続できます。
AIで作った道具・ワークフローも同じ型で棚卸しできる。「作ったもの」を「知財」に変換する回路を持つことが、知財部門ならではのAI活用。
聞けば答えてくれる。それは入口であって、ゴールではない。
今日お見せするのは STEP 2〜5 の実例。「ここまでできる」を体感してもらうのが目的です。
もうひとつの鍵はフローからストックへ。チャットの答え（フロー）はその場で消える。 結果をDBに蓄積（ストック）し続けると、蓄積そのものが次の示唆を生む資産になる。
「このFIは何ですか」とチャットに聞くと、それっぽい答えが返ってくる。でも出典がない。 分類は実務の根拠になる情報なので、ここを推測で通すわけにはいきません。
金曜の夜に点火して、月曜の朝に止めた。その間、人は寝ています。
使ったのは手元のマシンとローカルLLM。クラウドの従量課金を気にせず「止めない」ことができるのがローカル側の効き所です。
ただし、この数字は自慢話ではなく反省材料でもあります —
停止条件を「月曜の朝」という時刻だけにしていたため、すでに見つけた筋を3日間再生産し続けた。
生産量1位の枠は、後から調査で「黒」と確定した領域でした。
工場は建てただけでは足りない。何を作らせ、いつ止めるかの設計が要る。
素材の側も同じで、特許庁の一括データ提供は個人でも申し込める規模（数十TB級）。必要なのは高価なSaaSではなく 公的データ ＋ ローカルDB ＋ AI。
質問等がございましたら
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アーカイブでご覧の方は、もくもく会サイトの掲示板（/together）へどうぞ。
時間内に答えきれなかった質問は、後日 note で補足します。
mokumoku.ipfde.com — このデッキも教材も、サイト上で公開しています
手仕事が機械化されたとき、人は工場長になるか、ライン工になるかの選択を迫られた。 いま同じ岐路に立っている — AIを使う側に回るか、AIに使われる側に回るか。
いま「選ぶのは自分」と言いました。『女工哀史』の読み物では「自分は主任である」と書きました。 書いていなかったのは、その先に何が起きるかです。
逆向きの感情に見えて、たぶん一つの機制の表と裏です。本当の相手（陳腐化の速度、モデルを持つ側）は殴れない。だから殴れる相手に照準が移る。—— 見下しは、切迫を感じないで済ませるための麻酔だった。
だから今日の話も、押し付けにならないようにしたい。「学べる」と「学ぶべき」の間には価値判断が挟まっています。正しい命題ほど、相手の自律性を奪う道具に転用しやすい。
福澤諭吉は幕末に洋書を輸入し、訳し、講じることから慶應義塾を始めた。 先端情報を輸入し・共有し・教育と研究の基盤にする場は、変化の速い時代にこそ効く。
時間を区切って、手を動かして、作ったものを残す。それだけ。順番はこの3段。
週に90分、「もくもく会の流れ」（宣言→もくもく→中間シェア→もくもく→成果発表）を一人でやるだけでも回り始めます。 詰まったら掲示板へ。持ち寄れば誰かの武器になります。
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