ポストIPランドスケープ時代の知財部への変革伴走支援サービス

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知財部門を、研究開発・事業へ提案できる組織へ

ポストPランドスケープ（IPL）時代、生成AIによる知財業務の効率化の先にどのような役割を担うべきか定まらない、といった課題が見られます。IPL時代には知財情報の分析の複雑さ・難しさに知財部の存在意義はありました。そこに時間をかけることが許されていました。

しかし、「ポストIPL」ともいうべき生成AI時代、迅速に回答を出すAIがIPLのあり方を大きく変えています。そんな中、あなたの知財部はどのように進化していきますか？

ポストIPランドスケープ時代に求められるのは、IPLをやめることではありません。技術者が必要としているのは、特許の一覧や分析図そのものではありません。開発を続けるべきか、どの競合を確認すべきか、どの用途・顧客課題を検討すべきかといった、次の判断に役立つ提案です。

知財部門が、分析にかかる時間を圧縮し、その時間を「何を調べるべきか」「どの仮説を検証するか」「研究開発・事業部門へ何を提案するか」という意味のある判断へ振り向けることです。

当社は、知財部門が依頼された調査や権利化だけでなく、研究開発・事業の次の行動を考える材料を提案できるよう、実案件での実践、業務設計、標準化まで伴走します。競争優位性、用途、顧客課題、競合動向、研究テーマ、権利形成をつなぐ知財サービスとして具体化していきます。

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このような課題はありませんか？

知財部門の課題は、知財情報を研究開発や事業の意思決定へどうつなげるのか、どの部門に何を提供するのか、どのように調査・提案・評価するのかが、業務として定義されていないことが課題になる場合があります。

• IPランドスケープを実施しているが、分析結果を報告するだけで、次の行動につながらない。
• 研究者から依頼された調査には対応できるが、知財部側から調査、用途、研究テーマを提案できない。
• 出願件数や処理件数は管理しているが、競争優位性判定や用途探索のような活動をどのように評価すればよいか分からない。
• 生成AIで業務を効率化した後、浮いた時間をどの価値提供に振り向けるか決まっていない。
• 提案できる担当者はいるが、方法や成果物が共有されず、部門として再現できない。

こうした状態に対して、個人のスキルアップだけで終わらせず、知財部門が提供するサービス、業務プロセス、成果物、評価の考え方まで具体化します。

ご支援後に目指す状態

知財部門が自ら事業・研究開発上の課題を捉え、必要な調査を企画し、競争優位性、用途、顧客課題、競合動向を整理したうえで、研究開発・事業部門へ次の行動を考える材料を提案できる状態を目指します。

知財部門が研究開発・事業部門へ提供するサービスを具体化します

「事業に貢献する知財部になりましょう」と掲げるだけでは、現場の仕事は変わりません。誰に、どのような場面で、何を提供するのかをサービスとして定義する必要があります。

当社では、知財部門が研究開発・事業部門へ提供するサービスを、実際の案件を題材に具体化します。代表的なサービスは次のとおりです。

知財情報だけに限定する必要はありません。特許、論文、市場情報、企業情報などを目的に応じて組み合わせ、研究開発や事業の判断に必要な情報を提供できる仕組みをつくります。

【内部リンク：知財部門による競争優位性判定・用途探索・顧客課題調査について詳しくはこちら。リンク先：「ROIC経営に貢献する知財と、生成AI時代の知財部門の進化」】

「調査を依頼される知財部」から「調査を提案する知財部」へ

従来の知財業務では、研究者から発明提案を受け、先行技術を調査し、権利化を進めるように、研究開発部門からの依頼を起点とする仕事が多くあります。これは重要な業務です。

そのうえで、研究開発や事業への提案を担う知財部門は、依頼を待つだけではありません。「この技術は競合との比較を確認した方がよいのではないか」「この用途を検討してはどうか」「顧客課題や競合のこの動きを確認しておくべきではないか」と、知財部側から論点と調査を提案します。

さらに、顧客課題、競合動向、研究テーマ、権利形成をつなぎ、研究開発・事業部門が次に何を検討すべきかを考える材料として整理します。このような役割を、当社では「提案型知財業務」と位置づけています。

実案件を使って、提案できる知財人材と業務を育てます

提案型知財業務は、座学だけで身につくものではありません。調査目的を定め、情報を集め、仮説をつくり、根拠を確認し、研究開発・事業部門に何を提案するかを考える一連の実践が必要です。

そこで、貴社の技術、研究テーマ、事業、競合などを題材に、実際に競争優位性を評価し、用途を探索し、顧客課題や競合動向を調査します。担当者と一緒に調査設計、情報収集、仮説形成、提案資料の作成を行い、研究開発・事業部門との対話にどうつなげるかまで具体化します。

支援後に残るのは知識だけではありません。実案件を通じた調査報告書や提案資料に加え、次の案件にも使える業務の型を残します。

• 競争優位性判定、用途探索、顧客課題調査などの報告書
• 研究開発・事業部門へ次の行動を提案する資料
• 調査目的、情報源、手順、レビュー、報告の業務フロー
• 報告書フォーマット、チェックリスト、レビュー観点

生成AIを、調査と仮説形成を支える手段として活用します

生成AIは、特許や市場情報の整理、比較のたたき台づくり、用途候補の発想、顧客課題や競合の技術進化に関する論点出しなどを高速化するために活用できます。

ただし、生成AIを使うこと自体が目的ではありません。AIには情報整理や仮説候補の作成を担わせ、人間は「何を調べるのか」「どの仮説を検証するのか」「どの根拠を採用するのか」「研究開発・事業部門に何を提案するのか」という判断に時間を使います。

機密情報の扱い、利用するAI・データ、検証手順は、貴社のルールと支援範囲に応じて事前に確認します。

個人のスキルで終わらせず、知財部門の標準業務へ

担当者個人が提案できるだけでは、部門としての変化は継続しにくくなります。実案件での実践結果をもとに、知財部門が提供するサービス、業務フロー、調査方法、報告書フォーマット、チェックポイントを整理し、部門で運用できる形を目指します。

例えば用途探索サービスであれば、どのような相談を受けるのか、どの情報を調べるのか、どの時点でレビューするのか、どの形式で研究開発・事業部門へ報告するのかを明確にします。担当者によって手順や品質が大きく変わらないよう、共通の型として整備します。

これにより、一部の優秀な担当者に依存せず、知財部門として継続的に研究開発・事業部門へ提案できる状態を目指します。

KPI・評価の考え方まで整理し、活動を継続できるようにします

用途探索や顧客課題調査を新しく始めても、担当者が評価されなければ継続しにくくなります。特許出願件数や中間処理件数は測定しやすい一方、競争優位性判定や用途探索のような活動は、事業成果が表れるまでに時間がかかる場合があります。

そのため、最終成果だけでなく、実施した業務と成果物を評価可能にする考え方を整理します。例えば、競争優位性判定報告書、用途探索報告書、顧客課題調査報告書、提案件数、提案後に設定された次のアクションなどを、支援の目的と時間軸に応じて検討します。

KPIや評価制度の扱いは、貴社の人事制度・運用の状況によって異なります。必要に応じて、正式な業務として継続するための評価項目や運用方法を設計します。

まずは情報収集から

経験値・実践知が凝縮されたガイドラインで情報収集

情報収集の段階の方のために、当社代表の中村がコンサルティングの経験で得たR&Dマネジメントの実践知・暗黙知を課題の可視化・解決にお役立ていただけるようにまとめた資料を差し上げています。こちらからご請求ください。

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