リーガルテック株式会社（東京都港区、代表取締役：平井 智之）は、知財・研究開発向けAIナレッジ基盤「IPGenius」において、化学メーカー向け「AI調査前整理ワークフロー」の提供を開始した。
本ワークフローは、化学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ある。
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、材料名、商品名、略称などを、汎用名・化学名・上位概念へ整理する。これにより、調査前に必要となる検索語候補の作成、自社技術構成の整理、過去案件の横断検索を効率化する。
化学メーカーの研究開発・知財業務では、樹脂、フィラー、添加剤、硬化剤、溶剤、顔料、機能性材料など、多様な材料や配合条件が特許明細書や実験データに記載される。
一方で、実務上は以下のような作業が発生する。
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ある。
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する。
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となる。
化学分野では、同じ材料であっても、商品名、略称、一般名、化学名、メーカー独自名称など、複数の呼称で記載されることがある。
本ワークフローでは、実験データに記載された材料名をもとに、以下のような呼称候補を整理する。
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する。
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ある。
本ワークフローでは、材料の配合、構成要素、用途、物性、効果、評価条件などを整理し、調査に利用しやすい形へ変換する。
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ある。
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る。
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ある。
IPGeniusは、知財・研究開発部門向けのAIナレッジ基盤である。
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する。
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いく。
化学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、材料名、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いく。