現在生成AIは脚光を浴びています。しかし、R＆D、事業部、企画・知財等の業務に使えるかというといまひとつ確信が持てず、利用を躊躇していませんか。
生成AIのプラットフォームの理解と、業務用のプロンプト作成のスキルがあれば、世界中の知識・知恵を業務に活用することができます。
ニーズエクスプローラ社は、生成AIを採用した先端技術で、貴社業務（R＆D、事業部、企画・知財他）の困り事を解決し、さら深掘りしたアイデア・提案への応用をご支援します。
競合分析、アイデア出し、事業構想、報告書作成などのジレンマ
あなたの部門・会社は以下のような課題を抱えていませんか？
社内の議論では、アイデアに広がりがない
比較文章の形式が違うので、比較・評価が難しい
経営者視点からのサマリ、を作成するのが大変
調査で論文、特許など多種、多数の文章を要約したい
アイデアの深掘り、ブレインストーミングのヒントが掴めない
調査者のバイアスを入れない客観性を担保したい
技術・ビジネスのミッシングリンク探しを効率化したい
生成AIの業務利用を躊躇していませんか？
複雑な業務に対応した高度なプロンプトが作れない
- 読解、要約、分類、読み替え、あてはめ、抽出
- 検証、推論、発想、創造
大量の特許に対応ができない、テキストサイズ上限問題
チャット操作と出力のハンドリングが煩雑
- 質問プロンプトの入力と回答のコピペが煩雑
- 「続き」、エラーへの対応が煩雑
結果が信用できる？
セキュリティは大丈夫？
NeedsAI®がR＆D、事業部、企画・知財等の
業務にかかわる仕事を改善サポートします
ニーズエクスプローラは、R＆D、事業部、企画・知財等の業務部門のビジネス検討を応援します。AIと自然言語処理技術を使い、特許データだけでなく、非特許データ（有価証券報告書や研究事業データベースなど）を横断的にマイニング・分析することで、未知の事業ニーズやコト、新たなパートナーとのマッチングの可能性を引き出せます。
弊社では従来の自然言語マイニング・分析機能にプラスして、生成AIも業務活用できるようにいたしました：NeedsAI®。一般利用で言われている制限事項を取り除き業務での本格活用を可能としました。
生成AIは、「問い合わせ（プロンプト）技術による、言語プログラミング」と位置付けていただくといいかもしれません。問い合わせを工夫することで知財・企画業務の様々な支援を生成AIから受けることができます。当社ではお客様に問い合わせのテンプレートをご提供し、企業内での応用の可能性は飛躍的に高めていただくことを狙いとしています。
当社のサービスメニュー
貴社業務の仕組み・システムのエンジニアリングサービス
生成AIを業務に活かすツールとトレーニングサービス NeedsAI®
1. 背景（Why）
●上の階へ上がらないと見えない景色がある
いままでの常識や手法は通用しなくなっています。あなたの組織は変化への対応ができているでしょうか。建物に例えてみましょう。いままで私たちは、一階フロアーを広げながら業務を拡張してきました。しかし、一階をいくら広げても見える景色には限界があります。今求められているのは二階にあがってみることです。別な景色が必ず見えてきます。
●新スキルの習得には覚悟が必要
ニ階からの景色を見るための重要なスキルが生成AIのスキルです。これには特別なIT技術は必要ありません。生成AIとの会話力と入力データさえあれば十分です。NeedsAI®サービスは短期間での新スキルの獲得を支援します。
とはいえ、新しいスキルの学習にはそれなりの準備と訓練時間が必要です。文化が異なるので、いままでの仕事の延長で習得は難しいでしょう。多くの企業で生成AIツールを従業員に配っていますが、利用頻度は上がっていません。組織として新技術への向き合い方が中途半端なために、個人頼みになっているからです。組織としての挑戦マインドとが組織学習に取り組む決意がなければうまくいきません。
2. 目標（What）
私たちは、生成AIをコアに据え、組織の業務遂行におけるインテリジェンスと生産性を高めるため、以下のスキルの習得をご提案しています。
2-1. 生成AI：プロンプト技術で業務の生産性を飛躍的に向上する
複雑な業務に対応できる高度なプロンプト作成を支援し、業務のニーズに応じた解決策作りを支援します。
2-2. RAG：自社データを生成AIに取り込み納得性を担保する
RAGとはリトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（Retrieval Augmented Generation）の略称で、組織の固有データを蓄積・検索して生成AIにインプットする仕組みです。これにより信頼性と納得性の高いコンテンツの生成が可能となります。生成AIは世界規模で学習をしていますが、個々の企業の業務データまでは学習していません。生成AIの応えは一見秀逸に見えますが、一般論が多いのは自社のデータを判断に組み入れていないことが原因です。生成AIで問題視されるハルシネーションも、拠り所となるデータを明に指示することで部分的に避けることができます。
2-3. 知識グラフ：組織の知識をデータベース化し新たな気付きや洞察を引き出す
古くから企業の知識データベースの重要性は語られてきましたが、知識を形式知化してデータベースに格納し続けることは大変な忍耐と労力が必要となり頓挫するケースも多々ありました。しかし、秀逸な言語処理能力を持つ生成AIのおかげで、知識処理の自動化が可能となりました。
ここで扱う知識グラフは古くから存在する概念とツールです。新たに登場した生成AIとこのツールは相性がいいことから、組織のデータを知識データベース化することが簡単になりました。知識のネットワークを動的に多角度で分析することで、隠れたインサイトを見つけ出すことができます。
3. サービス（How）
私たちは、生成AIをコアに据え、お客様の組織やチームの洞察力と仕事の生産性を短期間で向上させることを目指しています。企業全体の底上げというよりは、個々の組織やチームを対象にしています。個別の業務活用を重視するためです。
あなたの組織の業務遂行におけるインテリジェンスと生産性を高めるため、以下のサービスをセットでご提供します。
3-1. 生成AI、RAG、知識グラフ トレーニング用プラットフォーム NeedsAI®
- 貴社のニーズに合わせた生成AIプロトタイプシステムを構築・導入します。
- 初期段階から迅速に生成AIを業務に適用し、効果を実感いただけます。
プロンプト入力のインターフェース
3-2. 実践的なスタッフトレーニングプログラム
- 第１段階：生成AI使い倒しに向けたトレーニング＆ワークショップ
- 生成AIの基本的な使い方からスタートし、実際の業務でどのように活用できるかを徹底的に学びます。個人の課題解決から段階的に組織の業務課題解決に学習を進めます。
- 第２段階：RAGによる自社データの組み込みワークショップ
- 生成AIを使って自社データを取り込み、RAGを活用することで、より精度の高い成果を得る方法を習得します。RAGを活用したデータの組み込み方法を学び、自社データを効果的に活用するスキルを習得します。
- 第３段階：知識グラフによる高度な知識データベースの構築ワークショップ
- 組織の知識を体系化し、知識グラフを構築することで、効率的なデータ活用と意思決定をサポートします。知識グラフを構築し、組織の知識を体系化することで、より高度なデータ分析と意思決定が可能になります。
生成AIを取り込んで新たなゾーンへ
現場やオフィスで直面する多くのジレンマを克服するには生成AIのような新技術を使わない手はありません。R&D、事業部、企画・知財部門の業務課題解決のツールとして次の３つが有効と考えます。
生成AI：業務に世界の知識と洞察力を活かす
- 世界中の膨大な知識を引き出し、組織の意思決定を強力にサポートします。
- 自社データを学習しないようデフォルト設定されています。
RAG：自社データを活用し納得の結果を得る
RAGとはリトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（Retrieval Augmented Generation）の略称です。貴社の固有データを検索できるようにして、生成AIに取り込む仕組みです。これにより、一般的になりがちな生成AIのアウトプットが、自社の文脈を組み込んだ信憑性と納得性の高いコンテンツになります。生成AIを業務に利用する場合はなくてなならない技術です。
上図はRAGのイメージ図です。図の最下段は従来の業務データでRDBなどにデータは構造化・正規化されて格納され、アプリで検索・加工できています。しかし、業務で扱うデータには構造化されていない非構造化データ（書類や画像や音声）も多数あります。しかし、これら非構造化データの分析は人手で行っていました。
生成AIにより非構造化データの分析（メディアとしてもコンテンツとしても）が容易になりました。RAGにより自社の非構造化データを取り込めるようにすることができれば、業務での生成AIの活躍の範囲を広げることができます。
※非構造化データとは：定義されたデータ形式や構造に従わないデータです。画像、ビデオ、オーディオ、PDF、テキストファイ、稿など、データベースに格納する際に特定の列やフィールドに分割しづらいデータがこれに該当します。
知識グラフ：自社知識データベースで動的で多視点の分析を可能とする
自社の知識を多層的かつマルチビューで分析できる、真のナレッジデータベースを構築します。
上図は、６件の固体電池特許を知識グラフで簡易に表現したものです。６個の特許が、出願番号を中央に円周に関連項目が並んでいます。請求項のノードをクリックすると画面の右側にその内容が表示されています。
知識グラフは、知識ノード（円）どうしが、意味を含むエッジ（線）でつながり、知識のネットワークを構成します。そしてグラフ上には表示されませんが、それぞれのノードには知識となるプロパティ（説明文や数値ほか）が内包されています。
知識グラフにより様々な角度での分析が可能となります。上図のようなグラフ表示による視覚的なパターン分析、検索のQueryによる関連知識テキスト検索約等、自由自在に知識データベースをサーフィンすることが可能です。例えば同じ意味合いテキストを含むノードを全て集めてくるようなことも簡単にできます。
これで業務はこう変わる！？
【研究開発企画、外部企業連携の例】
1.情報収集と分析の効率化
従来
研究開発に必要な文献や特許情報、業界レポートの調査は、研究者が手作業で行うことが一般的でした。
膨大な時間がかかり、調査効率が低下しやすく、情報の抜け漏れや重複が発生していました。
その結果、技術や市場の全体像を正確に把握することが難しく、他社や研究機関と同様のプロジェクトを進めてしまい、リソースの無駄遣いが生じるケースが多く見られました。
導入後
知識グラフやRAGを活用する事で、効率的な情報収集が可能になります。
例えば、膨大な外部データベースや特許情報、業界レポートを迅速に収集し、知識グラフを用いて関連技術の検索や特徴抽出を容易に。
これにより、技術の発展状況や市場トレンドを直感的に理解し、広範囲なデータの網羅的な収集が可能となります。
さらに、重複研究のリスクを防ぎ、無駄なリソースを削減するだけでなく、貴社にとって最適な研究開発テーマを特定します。
収集したデータを迅速に整理し、的確な情報に基づく戦略的な意思決定をサポートします。これにより、研究者はより戦略的な業務に集中でき、研究開発のスピードと精度が向上します。
2.研究開発の自動化と意思決定支援
従来
研究報告書や技術レポートの作成は、手作業によるデータ整理や文書作成が主流で、膨大な時間を要していました。
これにより、研究者は重要な業務に集中できず、シナリオ分析やリスク評価も経験や直感に依存するケースが多く、意思決定に遅れが生じていました。
さらに、将来の市場ニーズや技術トレンドに基づく正確なシナリオを立案することが難しく、意思決定の精度に欠けていました。
導入後
生成AIを活用し、研究成果やデータをもとにした報告書や提案書を自動生成し、研究者はレポート作成にかかる時間を大幅に削減し、より価値の高い業務に集中できるようになります。
これにより、データに基づいた迅速な意思決定が可能となり、研究開発の方向性を正確に最適化できます。私たちのシステムが提供するレポートや分析機能により、意思決定のスピードと精度が大幅に向上し、競争力の強化に繋がります。
3.オープンイノベーションと競争力強化
従来
外部の研究機関や企業との連携（オープンイノベーション）を進める際、適切なパートナーを見つけるのに時間がかかり、結果としてプロジェクトの進行が遅れ、イノベーションのスピードを鈍化させることがありました。また、競合他社の技術動向や市場トレンドをタイムリーに把握することが難しく、戦略的な競争力の低下を招くリスクがありました。
さらに、外部パートナーとの技術連携の話が上がっても、それを成功させるためには、良いビジネスモデルを併せた提案をしないとうまく相手が興味を示さないケースがありました。技術に詳しい人とビジネスモデルに詳しい人の連携が難しく、良い提案が活かされないことが多々ありました。
導入後
RAGと知識グラフを活用し、適切な外部パートナーを迅速かつ的確に特定し、技術連携のスピードと効率を大幅に向上させます。これにより、オープンイノベーションを加速し、外部との連携を通じた新しい技術の導入が容易になります。
また、私たちは単に技術連携に留まらず、成功するためのビジネスモデルとの連携を重視しています。技術と最適なビジネスモデルの組み合わせを自動的に評価・提案する機能を提供します。これにより、技術革新が効果的にビジネスへと結びつき、収益化や市場への投入を迅速に進めることが可能になります。
【エンジニアリングサービスを利用し個別ユーザ向けに作成した例】
【知財戦略部門の例】
1.情報収集と分析の効率化
従来
知財戦略において、特許情報や技術文献、競合の知的財産状況を把握するための調査は、知財部門の担当者が手作業で行うことが一般的でした。
このプロセスには膨大な時間がかかり、調査の効率が低下し、重要な特許や技術情報の見落としが発生することもありました。
その結果、市場における知財リスクや競合優位性の把握が遅れ、他社と同じ技術分野での出願や研究を進めてしまい、無駄なリソースを消費するリスクがありました。
導入後
RAGを活用した効率的な情報検索が可能となります。
外部データベースからの特許情報、技術文献、競合他社の知財を迅速に収集し、知識グラフ他を活用して関連性を整理します。
これにより、相当の業務の効率化が図れ、技術動向や知財の全体像を直感的に理解できる様になります。
2.知財活動の自動化と意思決定支援
従来
知財戦略において、公知例調査、侵害調査、技術動向調査は、手作業による特許読み込み、データ整理や文書作成が主流でした。このプロセスに時間がかかり、知財担当者が戦略を考える様な業務に集中できないケースが多々ありました。
知財リスク評価や特許出願のタイミングを判断する際には経験に頼る部分が大きく、精度やスピードに欠けることがありました。
導入後
生成AIを活用して、情報収集、評価、特許報告書や知財レポート作成までを極力自動化し、特許の読み込みや、資料作成を大幅に短縮します。
これにより、これまで時間が無く読めなかった論文や有価証券報告書、言語の問題で読めなかった海外の文献等の概要把握が容易になります。
これにより戦略的な業務に専念できるようになります。
生成AIを活用したシナリオ分析やリスク評価により、先端企業の動向把握や技術のトレンド理解し、将来の市場ニーズや技術トレンドを従来より容易に予測できるようになります。
3.オープンイノベーションと知財戦略の強化
従来
外部の研究機関や企業と連携し、共同で特許を取得するなどのオープンイノベーションを進める際、適切なパートナーを見つけるのに多くの時間がかかり、結果としてプロジェクトの進行が遅れ、技術革新や特許取得のスピードが鈍化することがありました。
また、競合他社の知財動向や市場トレンドをタイムリーに把握することが難しく、知財戦略に反映するまでに遅れが生じることがありました。
導入後
私たちの調査委託サービスは、RAGと知識グラフを活用し、外部パートナーの特許情報や技術動向を迅速に検索・特定します。これにより、オープンイノベーションを加速し、適切なパートナーを迅速に見つけ、連携による特許取得や技術開発がスムーズに進行します。
また、競合他社の知財戦略や市場トレンドもリアルタイムで把握でき、これを知財戦略に反映するスピードが格段に向上します。
さらに、私たちのシステムエンジニアリングサービスでは、技術連携と知財の最適なビジネスモデルを自動的に評価し、特許出願や技術連携の成果をビジネスとして成功させるための最適なアプローチを提供します。
これにより、技術連携だけでなく、特許取得から収益化までを一貫してサポートし、知財戦略の成功を支援します。
生成AIを利用した受託調査
私たちにお任せください
弊社の調査支援システムNeedsAI®を利用して調査します。
1．個別ニーズ調査
①1つのテーマ分野について調査をします。
2．ニーズ調査
②月２～４件程度のオンデマンドの調査テーマに対し、短期間で調査結果をお返しします。
3．期間ビジネス調査支援（調査委託）
③原則半年間を同じテーマ/分野について調査し、定期的にレポートをご提供します。
調査支援システム提供
NeedsAI®は従来型の特許調査から未来型のIPランドスケープ分析に役立つツールです。これにより、知財部の仕事の付加価値を上げることが可能です。
スタートアップ企業の知財戦略の利用など、知財を活用していきたいと考えている多くの企業の業務改善ツールとしてぜひお役立てください。
ニーズエクスプローラ社は企業経営、知財コンサル、研究所、ソフト開発のベテランが、生成AIや自然言語処理関連ツールの導入と知財業務への適用（プロンプト開発・保守）をご支援いたします。
これにより、知財部門の皆様がノウハウを駆使して、自社の技術・ビジネス革新、新規ビジネス創出などの分野で活躍されることを願っています。
知財・企画用ソリューション NeedsAI®（生成AI利用）ご紹介動画
トライアル、ご採用を検討いただくため、弊社システム、サービスの動画をご用意しています。
ご覧になりご検討ください。
知財・企画用ソリューション NeedsAI®（生成AI利用）トライアルにご興味がある方へ
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