2026年9月16日から18日まで、東京ビッグサイトで「2026知財・情報フェア＆コンファレンス」（知財情報フェア）が開催されました。特許データベースや生成AIを活用した支援ツールなど、知財業務を支える多様なシステム・サービスが出展されました。特許関連ツールの選択肢が広がる一方で、「どのツールが自社に合うのか」「生成AIにどこまで任せてよいのか」と迷われる知財担当者や研究開発・事業企画部門の方も多いのではないでしょうか。本稿では、出展された特許関連ツールを用途別に整理するとともに、生成AIを活用する際に人が果たすべき役割と、ツール導入時の留意点をご紹介します。なお、本稿では特許分野に絞り、特定の企業名・ツール名は挙げずに中立的な視点からご説明します。

フェアの概要

本フェアは、発明推進協会、日本特許情報機構及び産経新聞社が主催する国内最大級の特許・知財情報総合展であり、研究開発から権利取得、事業化・知財経営までを支える各種システム・サービスが一堂に会しました。展示のほか、コンファレンスや出展者によるプレゼンテーションも活発に行われました。特許データベースや生成AI・案件管理システムのベンダー、調査・翻訳会社、国内外の特許事務所に加え、官公庁や大学・研究機関等が出展し、公的情報基盤から社内データ連携・業務自動化まで、実務への実装を意識した多彩な提案が見られました。

特許関連ツールの主な用途と機能

複数の用途を兼ねるツールもありますが、主な機能に着目すると、おおむね次の7つに整理できます。

表1　特許関連ツールの主な用途と機能

表1のとおり、同じ特許ツールであっても、出願・期限管理などの「オペレーション効率化」を主眼とするツールと、IPランドスケープや価値評価のように「事業価値創出」を狙うツールとでは、導入の目的や評価軸が根本的に異なります。したがって、ツールを比較・検討する際は、「自社の業務フローにおけるどの工程（調査、分析、出願、管理）のどのような課題を解決するためのものか」を明確に切り分けることが出発点となります。

生成AIの活用と人の役割

近時の特許関連ツールでは、単なる公報検索やテキスト要約の域を超え、社内出願履歴や技術メモを取り込んだRAG（検索拡張生成）連携や、複数工程を自律的に補助するAgent型ツールの提案が増加しています。生成AIは、検索式の立案、文献の要約・分類、請求項と引用文献の対比、明細書ドラフトの作成、拒絶理由への応答方針検討など、知財実務の広範な工程に浸透しつつあります。
活用に当たっては、工程ごとに「何を入力し、どのような出力を期待するか」を定めておくことで、効果的な運用が可能になります。例えば、文献の要約・分類は確認すべき資料をスクリーニングするための「入口」として使い、明細書のドラフト作成では発明の特徴や実施形態を整理するための「たたき台」として用いるといった使い分けが実務的です。
もっとも、実務において生成AIを活用する際には、以下の点に十分な留意が必要です。

• ハルシネーション（虚偽出力）への警戒：存在しない架空の公報番号や文献内容をもっともらしく出力するリスクがあるため、必ず公報の原文や一次情報に戻って裏付けを取るプロセスが不可欠です。
• 権利解釈（クレーム解釈）の限界：構成要件の充足性、均等論、包袋禁反言、拒絶理由通知における審査官の真の意図といった特許特有の法的な文脈解釈までをAIに委ねることはできません。
• 最終判断と法的責任の所在：AIは候補の抽出や文書の下案作成を強力に支援しますが、「どの発明をどの範囲で権利化するか」「事業上の侵害リスクをどう評価し、対外的に主張・判断するか」という高度な法的判断およびその結果についての最終責任は、研究者、知財担当者、そして代理人である弁理士等の「人」が負うべき領域です。導入時には、このAIと人との境界線・役割分担を定めておく必要があります。

ツール導入に当たっての留意点

ツールの導入を検討する際には、次の3点に留意することをお勧めします。

（1）自社の課題と活用場面を具体化する
「何となく良さそう」「AIが搭載されていて便利そう」という漠然とした印象だけで導入を決めると、活用場面が定まらないまま、年間契約期間中ほとんど使われない形骸化が起こり得ます。そこで、まず現在の業務負担や、リソース不足のために十分に対応できていない知財業務（競合特許の定期監視、研究開発初期段階でのクリアランス、発明提案書のブラッシュアップなど）を洗い出します。次に、「誰が、いつ、何を入力し、その結果をどの業務フローで活用するか」までを具体化します。既存の出願検討会や研究開発部門との定例手順に組み込むところまで設計しておくことが、定着の鍵となります。

（2）用途に合った基準でトライアルを評価する
導入前にはトライアル（試用）を活用し、内容を熟知している過去案件や公開済みの特許文献を用いて従来手法との比較検証を行うことが有効です。評価の際は、一律に「AIの精度が高いか」を問うのではなく、用途に応じた明確な評価基準を設ける必要があります。技術動向の概観であれば「要約の的確さ」、出願や侵害予防調査であれば「重要文献の見落としの有無」や「クレーム構成要件の反映度」など、目的に即したチェックが大切です。また、効果の測定は、検索・生成の速さだけでなく、入力の準備から出力の確認・修正、社内共有までを含めた「総作業時間と人的負荷の削減度」で評価します。試用結果は「できたこと」「追加確認が必要なこと」「対応が難しいこと」に分類して記録し、ツール利用料だけでなく運用整備コストに見合うかを見極めます。

（3）情報の取扱い・セキュリティを確認し、小規模から始める
未公開の発明や機密性の高い研究開発データを扱う知財実務においては、情報セキュリティの事前確認が最重要項目となります。

• 学習利用の遮断（オプトアウト）：入力データがAIモデルの再学習に利用されない契約条項（またはZero Data Retentionポリシー）が担保されているか。
• 通信環境・データ保持期間：外部LLMのAPIを経由している場合のデータ保持期間、通信・保管時の暗号化基準、およびSOC2やISMS等のセキュリティ認証を取得しているか。
• アクセス制御と権限管理：社内の機密区分やプロジェクト・部署単位で閲覧制限やアクセス権限が適切に設定できるか。

トライアル期間中であっても、社内規程や秘密保持義務への抵触がないかを法務・情報システム部門とともに確認することが肝要です。導入にあたっては、最初から全社展開するのではなく、特定の技術テーマや専任チームに絞ってスモールスタートし、効果と運用負担を振り返りながら段階的に適用範囲を拡大していくアプローチをお勧めします。

おわりに

生成AIの進化により、特許関連ツールで対応できる業務の幅は飛躍的に広がりつつあります。しかし、ツールの導入自体はゴールではありません。自社の知財課題と真摯に向き合い、AIの得意領域と専門家である「人」の判断領域を適切に切り分けながら、実務を無理なく継続できる体制を築くことが何よりも重要です。