課題
- 明細書作成に時間を取られ、本来注力したい発明発掘・言語化に集中できていなかった
- 業務効率化への意識はあったが、決定打となる手法が見つかっていなかった
解決策
- 「appia-engine」を導入し発明提案書生成AI機能を活用し、発明の特定を行う
- ヒアリング内容をAI活用前提で整理し、明細書作成プロセスを再設計
- AIと人の役割分担を明確化
効果
- クレーム作成、イントロ、詳細説明など明細書作成時間を大幅に短縮
- 明細書作成・中間対応業務に特化したツールにより、複数の生成AI活用に伴う手間や迷いを解消
- 本来注力したい発明発掘・言語化に注力できるようになり質が向上
ドラフティングに時間を奪われる日々への違和感
導入前、発明のヒアリングから明細書作成までは、ある意味で「慣れた業務フロー」でした。発明者とのヒアリングやブレインストーミングに約60分。その内容をもとに発明の骨格を議事録としてまとめ、クライアントに見積とともに送付していました。クライアントが中小企業など知財部を持たない場合は、事務所側で1発明あたり2時間~半日程時間をかけて、アイデアシートや発明提案書として整理した上で送付していました。 出願の発注があれば、クレーム作成から明細書作成、その他書類までをWordで一通り作成していました。 「特別に非効率だとは感じていませんでした。正直なところ、“こんなものだろう”と思っていました。」 明細書作成にかかる時間は1件あたり4営業日を基準にしていたので、約30時間程度。業務自体は問題なく回っていましたが、特に詳細説明については、技術やサービスが近しいと、おのずと明細書の内容も近しいことが多く、すでに頭の中にある内容を「ただ文章にしているだけ」という作業に時間を取られていると感じ、次第に違和感も募っていきました。 本当は、発明の発掘や発明の要旨をとらえることに時間を使いたいが、実際には書き起こす作業に多くの時間を取られていることに課題感がありました。
AI活用への期待と、appia-engineとの出会い
生成AIがこれだけ注目される中で、「AIを活用して効率化できないか」という考えは自然と強くなっていきました。そうした中で出会ったのが、発明抽出に特化した機能を備えている「appia-engine」です。
「導入前は複数のGPTsやGemを使っていましたが、appia-engineではその必要がありません。AI選びやプロンプト設計、文書のダウンロードといった工程が不要になり、非常に便利です。」導入前は複数の生成AIを使い分けていましたが、appia-engine導入後はそうした作業が不要になり、特許業務に特化したツールならではの価値を感じたといいます。
「AIに渡す前提」で業務プロセスを組み替える
導入後、業務の進め方は徐々に変わっていきました。 まず行うのは、発明の特定です。 会議の内容を文字起こしし、そのテキストを発明抽出AIに入力します。ただし、すべてをAI任せにするわけではありません。
「AIに渡すことを前提に、ヒアリングの段階から“どこが重要か”を意識するようになりました。手元のメモも、整理して残すようにしています。」ポイントは、AIの出力結果はプロンプトそのものよりも、入力している発明提案書の内容に大きく左右されるという点です。提案書の段階で内容にズレがなければ、AIが生成する明細書のクオリティは非常に高くなります。 一方で、出力結果に違和感がある場合は、「AIの性能が低い」というよりも、提案書の内容や、発明の捉え方自体に課題があるのではないかと考えるようになりました。 AIの出力は、その前段の情報の質をそのまま映し出していると感じています。
数字で見える、圧倒的な時短効果
導入効果は、数値にもはっきりと表れています。
- クレーム作成:約15分
- イントロダクション作成:約5分
- 詳細説明作成:約3時間
その先へ──中間対応の活用も
現在、appia-engineは明細書作成業務の中核として活用していますが、 今後はより積極的に中間対応機能についても活用を検討中です。 「明細書作成での活用が定着してきたので、次のステップとして中間対応機能も積極的に活用し、様々な業務を効率化していきたいです。」
発明に集中するための、圧倒的な生産性向上
appia-engineの導入をきっかけに、AIを前提とした業務の進め方へと変わりつつあります。 明細書作成の効率化にとどまらず、生成AIの扱い方や役割分担そのものが整理され、知財業務の形が変化しています。 作業に追われる状態から、発明の価値を高める業務へ。 appia-engineは、AI活用による業務変革を支える基盤となっています。
