Patentfieldで特許を探すときは、最初に検索条件から候補文献の集合を作ります。候補を集めた後は、出願人や公開年で絞り、分類や可視化を使って技術の偏りを読みます。Patentfieldは、この一連の作業を同じ画面で進めるクラウド型の特許分析サービスです。
候補を探すAIセマンティック検索と、人が付けたラベルから未分類文献を振り分けるAI分類予測は、同じAI機能ではありません。生成AIを使うPatentfield AIRも、検索後の要約や査読、集合分析を担う追加オプションです。
三つの機能を区別すると、候補を拾った条件と落とした条件を追跡できます。Patentfieldの分析結果は、監視対象へ加えるか、検索条件を直すか、判断を保留するかという選択に使います。後から同じ選択を検証できるよう、検索条件、分類条件、公報原文を残します。
Patentfieldとは？特許検索と分析を一つの画面で進める
Patentfieldの公式製品ページは、特許検索と可視化、AI分類を一つの環境で提供しています。公式料金表が掲げる検索対象はJP・US・EP・CN・KR・TW・WOです。複数国の文献を同じ画面で探せますが、収録期間や項目は国ごとに確認します。
検索方法には、簡易検索、フィールド検索、コマンド検索、番号検索があります。文章の意味が近い文献を探すAIセマンティック検索と、類似文章検索も選べます。公式料金表では通常検索とAI機能が別項目になっており、役割の違いを確認できます。
検索結果は出願人、公開年、分類などで集計し、マップとして可視化できます。引用関係も分析できます。保存した検索条件を基準にすれば、分析後も「どの文献を数えたか」へ戻れます。
AIセマンティック検索とAI分類予測を使い分ける
AIセマンティック検索は、調べたい技術を文章で表し、その内容に近い文献を探す入口です。用語が一致しない候補も拾える一方、上位に出た文献がすべて調査目的に合うとは限りません。日付、出願人、特許分類などの条件を重ねて母集団を狭めます。
AI分類予測は、すでに人が判定した文献を教師データとして使います。公式ヘルプは二値、多値、多ラベルの3種類を説明しています。関係あり・なしを分ける、最も近い分類を一つ付ける、該当する分類を複数付けるという違いです。
私が教師データを作るなら、正例だけでなく、似ているが対象外の文献も負例として入れます。分類の境界を言葉で残し、予測後は適合率と再現率、誤分類の中身を読みます。重要な文献が抜けるなら、教師データか母集団を見直します。
教師データの一括取り込み手順では、CSVまたはTSVを使います。1列目に番号かテキスト、2列目に教師ラベルを置きます。テキストを教師にする場合は3列目へtを入れます。
Patentfield AIRは検索後の査読と集合分析を補助する
教師ラベルで文献を振り分けた後も、各文献の要点や集合全体の傾向を読む作業が残ります。この読解を生成AIで補助する追加オプションがPatentfield AIRです。公式の製品説明は、文献の要約と翻訳、特徴語の抽出、先行文献との対比を利用例に挙げています。集合全体には分類やポートフォリオ分析を使います。
入口は査読条件です。条件を作ったら検索で対象の母集団を決め、生成AIの結果を確認します。AIRの公式ヘルプによると、AI査読結果は通常の検索結果画面にも反映でき、公報原文と並べて確認できます。
1件ずつの査読を終えると、次は集合全体で共通点と差を読みたくなります。AIRのポートフォリオ分析は、競合企業や技術テーマの特許集合を対象に、出願動向や技術構成を対話形式で掘り下げます。得られた説明は仮説として扱い、代表文献と集計条件へ戻って確かめます。
生成AIが読みやすい説明を返しても、請求項の法的範囲は確定しません。先行技術調査、侵害予防調査、無効資料調査では、探す証拠と許容できる見逃しが違います。法的判断が必要なら、対象公報を示して弁理士や専門調査員へ確認します。
検索結果をExcelへ出し、生成AIで仮説を検証する
四半期の技術監視で、新しいテーマを継続監視へ加えるか決める場面を考えます。事前仮説は「競合各社の出願が構成Aへ集中し、自社の次期開発テーマと衝突する可能性がある」です。
仮説を支えるには、同じ技術範囲に属する代表文献が必要です。各文献では出願人と優先日、ファミリーを確認します。独立請求項と法的状態も確認します。検索件数だけでは集中を判断できません。同一ファミリーを別発明として数えると、活動量を過大に見積もるからです。
Patentfieldの検索結果画面で母集団を確定し、Excelダウンロードを実行します。公式ヘルプでは1回1000件が通常の上限です。超える場合は分割するか、件数増強オプションを確認します。
Excelの書誌列には、公開番号と発明の名称、出願人、最先の優先日を残します。確認列には法的状態、独立請求項、AIラベル、手動評価、参照URLを置きます。検索条件名と取得時刻も記録します。法的状態が空欄なら有効と推測せず、「未確認」とします。
私なら、外部の生成AIへ渡す前に契約と社内規程を確認します。許可された列だけを残し、ChatGPTの新しいチャットでファイルを添付します。Patentfieldへログインしたままでも、通常のチャットが検索結果を自動取得するわけではありません。
添付表だけを使ってください。仮説は「競合の出願が構成Aへ集中している」です。支持する証拠、反する証拠、未確認項目に文献を分け、公開番号と根拠列を示してください。ファミリー重複は候補として示し、断定しないでください。最後に「監視へ追加」「検索式を修正」「判断保留」のどれを提案するか、反証条件とともに記載してください。
AIから結果を受け取ったら、私は支持する証拠より先に反証と未確認項目を読みます。Patentfieldの公報画面で独立請求項、ファミリー、優先日、法的状態を確認します。J-PlatPatで検索語と原文確認を分ける方法も、公開公報側から確かめるときの手掛かりになります。AIの分類理由と原文が一致しない文献は証拠から外します。
反証条件は、集中領域とされた文献の多くが同一ファミリーだった場合です。独立請求項に構成Aがない場合や、検索式を変えると集中が消える場合も仮説を退けます。確認結果に応じて、監視へ追加するか、検索式を直すか、判断を保留します。
導入前に料金、収録範囲、言語条件を確認する
料金はFree、個人事業主向けBASIC、法人向けMini/Corpに分かれます。2026年8月24日に確認した公式料金表では、Freeの検索上限は登録初月30回、翌月以降は月20回です。BASICは税別で年額10万円または月額1万円と掲載されています。
AIサマリーグローバル、Patentfield AIR、類似画像検索、Excel件数増強、API連携は契約条件が異なります。見積もりでは、利用するID数だけでなく、対象国と1回に出力する件数を伝えます。必要な機能を先に決めると、使わないオプションを外せます。
国名だけでは足りません。文献種別、収録開始年、経過情報、更新時点は国ごとに違うため、収録範囲の公式FAQで調査対象の項目を確認します。公開直後の文献なら、取得日も保存します。
AI分類予測は日本語と英語の文献に対応します。ただし、日本語の教師データで英語文献を予測するような使い方では、信頼性が下がると公式ヘルプは注意しています。言語別に精度を測ったうえで、人が確認する文献数を決めます。
WIPOのPatent Analytics Handbookは、特許分析にデータ清掃とテキストマイニング、機械学習、可視化まで含めています。どのツールを使っても、重複や表記揺れ、欠損の確認は残ります。
無料枠では検索語と対象国を確かめます。有料トライアルでは、同じ正解集合を使って検索と分類の再現率を比べます。AIRは代表文献の査読結果と原文の一致を確認し、自社テーマで見逃しと誤分類を測って導入を決めます。
よくある質問
Patentfieldの無料プランでは何を試せますか？
通常検索や一部の分析機能を試せます。無料枠では検索回数と分析件数が限られるため、本調査に使う前に予定件数を有料プランと比べます。
AIセマンティック検索とPatentfield AIRは同じですか？
同じではありません。AIセマンティック検索は意味の近い候補を探します。AIRは検索後の文献を生成AIで査読し、集合として分析する追加オプションです。
PatentfieldのAI分類だけで重要特許を決められますか？
決められません。教師データと分類条件に基づく候補なので、誤分類と見逃しを測り、重要文献は請求項と法的状態を人が確認します。
ExcelをChatGPTへそのまま添付できますか？
契約と社内規程が外部AIへの提供を認める場合だけ添付します。許可された列に絞り、個人情報や非公開の評価情報を除いてから使います。
Patentfieldの分析結果は法的判断に使えますか？
調査候補や技術動向の把握には使えますが、特許性、侵害、無効理由の法的結論をAI出力だけで確定しません。公報原文を確認し、必要なら専門家へ相談します。
調査手法について
こちらの記事はグラフAIリサーチプラットフォームのSnorbeを使って作られています。Snorbeは研究開発・新規事業向けの調査テーマに応じた幅広い項目のオートリサーチや、ナレッジグラフの構築、構造化レポートの生成ができるAIリサーチツールです。
Screenshot
調査したいテーマを入力するだけで、AIが深堀りすべき観点や広げるべき調査項目をレコメンドしながら、自動でリサーチを進めます。収集した情報はナレッジグラフとして蓄積され、未調査領域（ホワイトスペース）を可視化しながら調査の網羅性を高めていけます。
また、観点マトリクスを30秒・構造化レポートを10分で自動生成する機能があり、出典付きのレポートをMarkdown/PDF形式でエクスポートできます。調査の元データも保存されるため、ファクトチェックや社内共有も容易です。
ご利用をご希望の方は、こちらよりお申し込みください。
また、グラフAIを活用した社内ナレッジ管理や、研究開発・新規事業のリサーチ支援、セルフホスト導入のご相談も受け付けています。お困りの方はお気軽にご連絡ください。
市場調査やデスクリサーチの生成AIエージェントを作っています 仲間探し中 / Founder of AI Desk Research Agent @deskrex , https://deskrex.ai
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