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Smart-IP、「appia-engine」に中間方針壁打ちAIを搭載 prtimes.jp/main/html/rd/p/00…
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📣 セミナー開催のお知らせです。
8月20日(木)14:00より、知財の楽校 玉利氏とSmart-IP CRO上池による共催セミナーを開催します。
テーマは「知財実務を仕組み化する最新LLM活用」。プロンプトを工夫する段階から、業務手順や専門知識を再利用できる仕組みとして蓄積する段階へ。「Claude Code Skills」と「LLM Wiki」を使って、業務の型と知識を資産に変える方法を解説します。
参加無料・オンライン開催です。
▼お申し込みはこちら
lp.appia-engine.com/seminar-…
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本日夜の知財実務オンラインはすごい知財EXPO2026 出展社による「すごい知財EXPO2026 直前ライトニングトーク」をお送りします。
8社以上の出展社による5分間のライトニングトークを順次お送りしますのでお時間がありましたらぜひライブでご視聴ください。
youtube.com/live/lIB9nPgsZHo…
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note再開しましたー
note.com/ryu_yuasa/n/nba6419…
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Smart-IP社で、プロンプトエンジニアと、生成AI×実務について議論できる弁理士顧問(アドバイザー)の採用を始めました!副業という形でのジョインになります。
ご興味ある方はぜひ!
▼プロンプトエンジニア
smart-ip.jp/recruit/prompt-e…
▼弁理士顧問(アドバイザー)
smart-ip.jp/recruit/advisor
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特にプロンプトエンジニア(社内に1名いますが増員したい)の採用に力を入れたいのでお知り合いの紹介もウェルカムです!
Smart-IP社で、プロンプトエンジニアと、生成AI×実務について議論できる弁理士顧問(アドバイザー)の採用を始めました!副業という形でのジョインになります。
ご興味ある方はぜひ!
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▼弁理士顧問(アドバイザー)
smart-ip.jp/recruit/advisor
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特許業務での生成AI活用、安心の選択肢「appia-engine」
特許明細書作成において生成AIは強力なツールですが、適切な選択が重要です。アッピアエンジンは特許業務の特性を考慮した専用AIツールです。
汎用AIツールを使う際の留意点
データの再学習について
汎用AIは入力情報を学習データとして利用することがあり、技術情報の機密性維持に影響する可能性があります
新規性への配慮
出願前情報がAIを通じて間接的に参照可能になるリスクがあり、特許要件への影響も考慮する必要があります
アッピアエンジンの特長
・再学習なし
Azure OpenAI Service利用で再学習リスクを回避しています。
・ISMS認証取得
情報セキュリティマネジメントシステム認証により、大切な情報を守る体制を整えています
・明細書作成に特化した便利機能
特許明細書向けプロンプトが標準搭載されているため、AIの使い方で悩む必要がありません! 明細書ひな形選択機能も搭載し、業務の質と効率アップをサポートします
資料ダウンロードはこちらから▼
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appia-engine(アッピアエンジン)中間対応機能
特許明細書作成から中間対応までを一元的に管理できるようになりました!中間対応機能のデモ動画をご覧ください!!
請求項の内容を、構成要素対比や補正書作成で流用し、明細書作成から中間対応まで一元管理できます。
-拒絶理由通知書の登録
・内容の自動抽出
・複数の通知書の登録(通知書ごとに、意見書などの文書を作成可能)
-構成要素対比表のAI生成
-中間コメント、補正書、意見書の作成
・テンプレートから作成可能
-意見書のAI生成
アッピアエンジン資料ダウンロードリンク
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【2025年知財・情報フェア&コンファレンス1日目出展者プレゼンテーション案内🎤】
「生成AI × 明細書作成&中間対応の最前線
~"appia-engine"によるスマートドラフティングの実現~」
9月10日(水) 16:00-16:50
※A会場にて行います
*ポストをブックマークして、フェア当日にご活用ください。
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京セラと島津製作所、旭化成の知財責任者が語る、AIエージェントの浸透で変貌する知財業務 (Biz/Zine) bizzine.jp/article/detail/11…
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知財実務教育においてはアウトプットのステップの体系化・言語化があまりされておらず、属人的な教育になっていたため、知財塾の演習コンテンツがバリューを出せている。
つまり、RPで書かれているステップバイステップを知財実務において生成AIに対して行える人は限られる。
それに対して、appia-engineではそのステップとプロンプトをシステム内に組み込んでいるので、ユーザーはボタンをポチポチするだけで一定水準の出力が得られるようになっている。
生成AIで高品質な出力結果を得る方法
ー明細書作成を例にー
はじめに
2025年になり、ChatGPTなどの生成AIが知財実務家にも活用され始めています。これから使おうと思っている方は、生成AIから本当に満足のいく結果を得るための重要なポイントをご存知でしょうか?
生成AIでは、ステップバイステップで情報を整理しながら進めると、格段に質の高い成果が得られます。 私たちが特許明細書作成支援サービスを提供する中で、実感している大切な原則です。この記事では、なぜ重要なのか、そして具体的にどう活用すればよいのかをご紹介します。
なぜステップバイステップが重要なのか
生成AI(GPT-4など)に一度にたくさんの指示や情報を与えると、次のような課題が生じることがあります。
情報の処理が不十分:
多くの情報を一度に扱うと、重要なポイントを見落としがち
全体の一貫性が低下:
長い文章になるほど、前後のつながりが弱くなる
焦点がぼやける: 複数の指示があると、どれも中途半端な結果になりやすい
深い考察が難しい:
複雑な課題を深く掘り下げられない
ステップバイステップで得られる効果
複雑な内容を小さなステップに分けて進めると、驚くほど結果が良くなります。
一つずつ確実に:
一度に一つのことに集中できるので、より確実に進められる
わかりやすく整理:
情報が整理されるので、AIがより正確に理解できる
修正しやすい:
途中で方向修正が必要な場合も、すぐに対応できる
深い内容に:
段階的に考えを深められるので、より充実した内容になる
明細書作成におけるステップバイステップの実践
当社の特許明細書作成支援サービス(アッピアエンジン)では、明細書作成を次の3つの明確なステップに分けています。
ステップ1:
発明の情報整理 -「出願前資料」ページの活用-
「出願前資料」ページで発明の概要や実験データから発明の情報を整理
ステップ2:
請求項の生成
「出願前資料」ページで整理された発明情報をもとに、適切な請求項を生成
ステップ3:
詳細な明細書の作成
整理された発明情報と生成された請求項を組み合わせて実施形態を作成
この3ステップアプローチにより、単にAIに「明細書を書いて」と指示するよりも、はるかに質の高い特許明細書の作成を実現しています。
「出願前資料」ページの重要性
「発明に関する資料をアップロードするだけで、AIが自動的に高品質な特許明細書を生成してくれるのでは」と自然に考えられるかもしれません。しかし、生成AIの特性を考えると、「出願前資料」ページでの情報整理が全プロセスの基盤となります。
「出願前資料」ページでは、以下のような情報を段階的に整理します
発明の基本情報:
技術分野や背景技術の整理
課題と解決手段:
発明が解決する問題と、その解決方法の明確化
実施例情報:
具体的な実施形態に必要な詳細データの構造化
この「出願前資料」ページでの整理が、後続の請求項生成と明細書作成の質を大きく左右します。十分に整理された発明情報があるからこそ、AIは正確な請求項を生成し、実務で使える明細書を作成できるのです。
まとめ:ステップバイステップで生成AIを最大限に活用
生成AIを効果的に活用するには、ステップバイステップで情報を整理しながら進めることが大切です。特に特許明細書のような専門性の高い文書作成では、「出願前資料」ページでの情報整理を起点に、「請求項作成」「詳細な明細書作成」という細かなステップを踏むことで、質の高いアウトプットが可能になります。
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生成AIで高品質な出力結果を得るための高度なプロンプト手法 (前編)
ー特許業務、さらに活用の幅を広げるー
前回「生成AIで高品質な出力結果を得る方法 ー明細書作成を例にー」では、ステップバイステップで情報を整理しながら進めることの重要性をご紹介しました。今回は、さらに一歩進んで、生成AIからより高品質な出力を得るための高度なプロンプト手法について解説します。
生成AIの推論能力を最大化するプロンプト技術
大規模言語モデル(LLM)の能力は日々進化しています。特に推論能力は目覚ましく向上しており、適切なプロンプト技術を使うことで、その潜在能力を最大限に引き出すことが可能です。この連載では以下の5つの高度なプロンプト技術に焦点を当てます
・Chain-of-Thought Prompting(思考連鎖プロンプティング)
・Zero-Shot Chain-of-Thought Prompting(ゼロショット思考連鎖プロンプティング)
・Plan-and-Solve Prompting(計画と解決プロンプティング)
・Self Consistency with Chain-of-Thought Prompting(思考連鎖における自己整合性)
・Tree of Thoughts Prompting(思考の木プロンプティング)
これらの技術を使いこなすことで、特許明細書作成だけでなく、さまざまな複雑な業務において生成AIの力を最大限に活用できるようになります。前編では、最初の3つの手法について詳しく解説します。
1. Chain-of-Thought Prompting(思考連鎖プロンプティング)
概要
Chain-of-Thought(CoT)Promptingは、生成AIに最終的な回答を出す前に、一連の中間的な推論ステップ(思考の連鎖)を生成させる技術です。人間が複雑な問題を解決する際の思考プロセスを模倣するように促します。
メリット
複雑な推論タスク、特に複数のステップや論理的な推論が必要なタスクでの精度が向上します
AIの推論過程が可視化されるため、なぜその回答になったのかを理解しやすくなります
数学問題、常識推論、記号推論などのタスクで特に効果を発揮します
デメリット
効果的な例を準備するには時間とドメインの専門知識が必要です
単純なタスクでは必ずしも必要ではなく、かえって冗長になる場合があります
実践例
例:特許クレーム分析
プロンプト:
『次の特許クレームを分析し、その構成要素と技術的特徴を特定してください。
クレーム:「画像を取得する取得部と、取得した画像から物体を検出する検出部と、検出した物体の動きを追跡する追跡部と、追跡結果に基づいて警告を発する警告部とを備えるシステム。」』
2. Zero-Shot Chain-of-Thought Prompting(ゼロショット思考連鎖プロンプティング)
概要
Zero-Shot CoTは、標準的なCoTとは異なり、具体的な例をプロンプトに含める必要がありません。単に「Let's think step by step.」(段階的に考えてみましょう)というシンプルなフレーズを追加するだけで、AIから思考の連鎖を引き出すことができます。
メリット
簡単に実装でき、具体的な例を準備する手間が省けます
新しいタスクや領域でも素早く適用できます
具体例がない場合でも推論能力を引き出せます
デメリット
一般的にFew-shot CoT(例を含む標準的なCoT)よりも効果が低いことがあります
問題によっては不十分な推論になることもあります
実践例
例:特許性評価
プロンプト
『この発明アイデアに新規性と進歩性があるか評価してください:「スマートフォンのカメラを使って撮影した食品の画像から、AI技術を用いてカロリーと栄養素を推定するアプリケーション」
Let's think step by step.』
3. Plan-and-Solve Prompting(計画と解決プロンプティング)
概要
Plan-and-Solve(PS)Promptingは、Zero-Shot CoTをさらに発展させた手法です。「ステップの欠落エラー」に対処するため、まず問題解決の計画を立て、その後で段階的に実行するという2段階のプロセスを採用します。
メリット
推論の精度が向上し、ステップの欠落エラーを減らせます
より構造化された方法で問題に取り組めます
計画段階があることで、問題全体を見渡した解決方法を導けます
デメリット
より複雑なプロンプト設計が必要になります
単純な問題では過剰な場合があります
実践例
例:特許戦略立案
プロンプト
『競合他社が参入し始めた人工知能を活用した画像診断技術の分野で、効果的な特許ポートフォリオを構築するための戦略を提案してください。
まず問題を理解し、戦略立案の計画を立てましょう。その後、段階的に戦略を詳細化していきましょう。』
次回予告:より高度なプロンプト技術
次回は、さらに高度なプロンプト技術である「Self Consistency with Chain-of-Thought Prompting(思考連鎖における自己整合性)」と「Tree of Thoughts Prompting(思考の木プロンプティング)」について解説します。これらの技術は、より複雑な問題解決や、より信頼性の高い結果を求める場合に効果を発揮します。お楽しみに!
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分かりやすい
生成AIで高品質な出力結果を得る方法
ー明細書作成を例にー
はじめに
2025年になり、ChatGPTなどの生成AIが知財実務家にも活用され始めています。これから使おうと思っている方は、生成AIから本当に満足のいく結果を得るための重要なポイントをご存知でしょうか?
生成AIでは、ステップバイステップで情報を整理しながら進めると、格段に質の高い成果が得られます。 私たちが特許明細書作成支援サービスを提供する中で、実感している大切な原則です。この記事では、なぜ重要なのか、そして具体的にどう活用すればよいのかをご紹介します。
なぜステップバイステップが重要なのか
生成AI(GPT-4など)に一度にたくさんの指示や情報を与えると、次のような課題が生じることがあります。
情報の処理が不十分:
多くの情報を一度に扱うと、重要なポイントを見落としがち
全体の一貫性が低下:
長い文章になるほど、前後のつながりが弱くなる
焦点がぼやける: 複数の指示があると、どれも中途半端な結果になりやすい
深い考察が難しい:
複雑な課題を深く掘り下げられない
ステップバイステップで得られる効果
複雑な内容を小さなステップに分けて進めると、驚くほど結果が良くなります。
一つずつ確実に:
一度に一つのことに集中できるので、より確実に進められる
わかりやすく整理:
情報が整理されるので、AIがより正確に理解できる
修正しやすい:
途中で方向修正が必要な場合も、すぐに対応できる
深い内容に:
段階的に考えを深められるので、より充実した内容になる
明細書作成におけるステップバイステップの実践
当社の特許明細書作成支援サービス(アッピアエンジン)では、明細書作成を次の3つの明確なステップに分けています。
ステップ1:
発明の情報整理 -「出願前資料」ページの活用-
「出願前資料」ページで発明の概要や実験データから発明の情報を整理
ステップ2:
請求項の生成
「出願前資料」ページで整理された発明情報をもとに、適切な請求項を生成
ステップ3:
詳細な明細書の作成
整理された発明情報と生成された請求項を組み合わせて実施形態を作成
この3ステップアプローチにより、単にAIに「明細書を書いて」と指示するよりも、はるかに質の高い特許明細書の作成を実現しています。
「出願前資料」ページの重要性
「発明に関する資料をアップロードするだけで、AIが自動的に高品質な特許明細書を生成してくれるのでは」と自然に考えられるかもしれません。しかし、生成AIの特性を考えると、「出願前資料」ページでの情報整理が全プロセスの基盤となります。
「出願前資料」ページでは、以下のような情報を段階的に整理します
発明の基本情報:
技術分野や背景技術の整理
課題と解決手段:
発明が解決する問題と、その解決方法の明確化
実施例情報:
具体的な実施形態に必要な詳細データの構造化
この「出願前資料」ページでの整理が、後続の請求項生成と明細書作成の質を大きく左右します。十分に整理された発明情報があるからこそ、AIは正確な請求項を生成し、実務で使える明細書を作成できるのです。
まとめ:ステップバイステップで生成AIを最大限に活用
生成AIを効果的に活用するには、ステップバイステップで情報を整理しながら進めることが大切です。特に特許明細書のような専門性の高い文書作成では、「出願前資料」ページでの情報整理を起点に、「請求項作成」「詳細な明細書作成」という細かなステップを踏むことで、質の高いアウトプットが可能になります。
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これ結構面白い収録だったので申込して、みてください。
super-ip-expo.com/2025
すごい知財EXPO2025 スペシャル企画!
なんと!あの、ひろゆきさんが来るっ✨
みんな知ってるひろゆきさんをスペシャルゲストに迎え、Smart-IP株式会社の湯浅竜さん、Tokkyo.Ai株式会社の平井智之さんと対談!
「特許制度は現代において本当にうまく機能しているのか?」 ひろゆきさんが切り込む!
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出展企業様のご紹介、ロゴデータに不具合があり、再掲します!
『Smart-IP株式会社様』
Smart-IPは、「プロがプロの仕事」に集中できる時間を増やすために、あらゆる知財業務をDXによりアップデートし、知財業界の発展に貢献していきます。
ご相談等、興味のある方は、是非当日ご参加下さい!
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AI・LLM時代:プロンプトは経営資産 – ヘルプ記事作成を効率化するプロンプトを公開
近年、LLM(大規模言語モデル)の進化は目覚ましく、ビジネスの現場に大きな変革をもたらしています。その中でも、LLMを最大限に活用するための鍵となるのがプロンプトです。
プロンプトとは、LLMに対して「どのようなアウトプットを生成してほしいか」を伝えるためのテキストによる指示文のこと。質の高いプロンプトを作成することで、LLMはあなたのニーズに合致した、高精度で価値の高いアウトプットを生成してくれます。 つまり、プロンプトは現代における重要な経営資産と言えるでしょう。
なぜプロンプトが経営資産なのか?
・生産性向上
的確なプロンプトは、LLMの能力を最大限に引き出し、これまで時間と労力を要していた作業を効率化します。
・品質向上
ニーズに合ったプロンプトは、高品質なアウトプットを生み出します。
・競争力強化
質の高いプロンプトを作成するノウハウを蓄積し、LLMを効果的に活用することで、他社との差別化を図り、競争優位性を確立できます。
当社のAI/LLM活用事例「ヘルプ記事作成の効率化」
弊社では、業務にAI/LLMをフル活用しており、その一例としてヘルプ記事作成があります。ヘルプ記事作成は、定型フォーマットに沿いつつ、柔軟な文章表現が求められるため、LLMの活用に最適な業務です。
*具体的なプロンプトはスレッドに記載しております。
社内で培っているAI/LLM活用ノウハウを活かし、お客様の課題解決に貢献してまいります。
生成AIを活用した業務効率化やDX推進にご興味をお持ちの方は、ぜひ弊社のメールマガジンにご登録ください。
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