FTO調査 × AIエージェント活用
― 工程分解と、熟練者の知見の言語化

スコープ定義(対象技術・製品分解)

仕様書・回路図から対象特徴を人手で抽出するのが現状のボトルネック。AI活用: 設計書からの技術要素抽出、Design Primitives〈C/K|M|R〉形式への一次変換。

サーチ戦略立案(IPC/CPC・キーワード)

検索式の網羅性が担当者の経験に依存する。AI活用: 同義語・上位下位分類の展開、過去案件の検索式再利用(DevKB連携)。

一次サーチ実行

複数DBを横断する操作が煩雑。AI活用: API経由の自動実行と、複数DB結果の名寄せ・重複除去。

スクリーニング(母集団絞り込み)

数百〜数千件のアブストラクト読解が発生する。AI活用: LLMによる一次トリアージ(関連度スコアリング + 除外理由の言語化)。

クレーム構成要件分解・対象技術との対比

独立請求項の構成要件(エレメント)抽出は定型作業だが分量が多い。AI活用: 構成要件の自動分解とマッピング表の下書き作成。

侵害可能性評価(文言侵害・均等論)

権利解釈は判例・審査経過に依存する高度な法的判断。AI活用: 一次判断のドラフト提示、審査経過の要約支援。最終判断は人間必須。

権利状態確認(存続・年金・ファミリー展開)

各国のステータス確認が地味に工数を食う。AI活用: 法的状態DBの自動照会、ファミリー展開の自動マッピング。

無効化可能性検討(先行技術調査)

実質的に工程2〜5の再実行に近い。AI活用: 同ロジックの転用、無効理由(新規性・進歩性)構成の下書き。

リスク評価・優先順位付け

個社基準の重み付けが暗黙知化しやすい。AI活用: PDVS的スコアリングによる一次ランキング、人間が重み係数を較正。

報告書・クレームチャート作成

フォーマットは定型だが分量が多い。AI活用: チャート自動生成、意見書ドラフト作成。

対応策検討(設計変更・ライセンス・無効化)

事業判断を伴う創造的タスク。AI活用: 選択肢の洗い出し・比較表作成の壁打ち相手。戦略立案自体は人間主導。

継続監視(新規公開特許のウォッチ)

定期監視が属人化・漏れが発生しやすい。AI活用: 定期実行エージェントによる自動アラート。