リーガルテック株式会社は、知財・研究開発向けAIナレッジ基盤「IPGenius」において、食品メーカー向け「AI調査前整理ワークフロー」の提供を開始しました。
本ワークフローは、食品分野における特許明細書、実験データ、研究ノート、実施例・比較例の表データなどをAIで整理し、先行技術調査やFTO調査の前提となる情報整理を支援するものです。
具体的には、実施例・比較例から評価対象となった配合・条件を抽出し、原料名、商品名、略称などを、汎用名・化学名・上位概念へ整理します。これにより、調査前に必要となる検索語候補の作成、自社製品構成の整理、過去案件の横断検索を効率化します。
食品メーカーの研究開発・知財業務では、油脂、乳化剤、添加物、機能性素材、粉末素材、香料、安定剤など、多様な原料や配合条件が特許明細書や実験データに記載されます。
一方で、実務上は以下のような作業が発生します。
これらの作業は、先行技術調査やFTO調査の前提として重要である一方、担当者の経験や知識に依存しやすく、整理の粒度や検索観点にばらつきが生じやすい領域です。
今回提供を開始した食品メーカー向け「AI調査前整理ワークフロー」では、以下のような業務を支援します。
特許明細書や実験データに記載された実施例・比較例・試験例・表データから、評価対象となった配合や条件を抽出します。
対象となる情報の例：
これにより、明細書中に広く列挙された候補成分ではなく、実際に評価された配合に着目した整理が可能になります。
食品分野では、同じ成分であっても、商品名、略称、一般名、化学名、表示名称など、複数の呼称で記載されることがあります。
本ワークフローでは、実験データに記載された原料名をもとに、以下のような呼称候補を整理します。
これにより、商品名や略称だけで検索してしまうことによる調査漏れを防ぎ、先行技術調査やFTO調査で使用する検索語候補の作成を支援します。
先行技術調査やFTO調査では、調査対象となる技術を正確に分解することが重要です。
本ワークフローでは、食品の配合、原料、用途、効果、評価条件などを整理し、調査に使いやすい形に変換します。
活用例：
ChatGPT、Gemini、Copilotなどの汎用生成AIでも、個別ファイルの要約や抽出は可能です。
一方で、IPGeniusは、知財・研究開発データを継続的に蓄積し、業務プロンプト、RAG検索、出典表示、権限管理、過去案件検索と組み合わせることで、組織内で再利用できるナレッジ基盤として活用できます。
単発でファイルを読み込ませるAI利用ではなく、過去の明細書、実験データ、調査メモ、研究ノートを横断的に検索・整理し、知財・研究開発業務のプロセスに組み込める点が特徴です。
IPGeniusは、知財・研究開発部門向けのAIナレッジ基盤です。
特許書類、技術メモ、発明提案書、実験レポート、品質データ、設計データなど、社内に蓄積された知財・研究開発データをAIで活用しやすい形に整理します。
主な活用領域：
リーガルテック株式会社は、今後も材料・化学・食品・化粧品・電子材料など、各業界の研究開発・知財実務に対応したAIワークフローを順次拡充してまいります。
食品メーカー向けワークフローに続き、業界ごとの特有のデータ形式、原料名、評価項目、調査観点に対応したテンプレートを整備し、先行技術調査・FTO調査・発明抽出・過去案件検索を支援してまいります。