知財×自然言語処理
特許・論文などの技術文書を自然言語処理で「読む」。類似特許の発見、先行技術調査の効率化、発明ポイントの抽出、生成AIの知財業務への実装まで。キーワード検索では届かない「意味」のレベルで、読み落としと工数を減らします。
類似特許の発見先行技術調査の効率化発明ポイント抽出重要特許候補の特定生成AI実装
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Services
サービス
自然言語処理を武器に、特許文書を「意味」で扱う。 知財部門・特許事務所の実務を、技術と研修の両面から支援します。
知財×データサイエンス研修
企業知財部門・特許事務所向けに、Pythonによる知財データ分析や生成AIの実務活用を学ぶ実践型プログラム。現場で即活用できるスキルを習得できます。
オンライン講座企業向けカスタム研修ハンズオン演習
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Why Choose Us
選ばれる理由
知財の実務知見とテクノロジーを組み合わせた、 他にはないアプローチでお客様の課題を解決します。
知財実務とテクノロジーの融合
一級知的財産管理技能士（国家資格）を保有し、東芝・ワコム・アシックス・オムロン等での20年以上の知財実務経験と、東大松尾研GCI（データサイエンス）・LLM（大規模言語モデル）講座修了・社会人ドクター（博士課程在籍）・自作LLM開発などAI・データサイエンスの専門知識を兼ね備えています。現場を知るからこそ提案できる、実務に即したソリューションを提供します。
発信と実装で裏付けられた専門性
日本経済新聞でのコメント掲載、学会誌・知財専門誌への論文寄稿、出版社からの依頼執筆、業界団体での登壇など、知財×AIの領域で継続的に発信。オムロンの知財AIエージェント開発では実装をリードしました。机上の理論ではなく、実際に動くものを作った経験に基づいて支援します。
データに基づく戦略立案
勘や経験則だけに頼らない、定量的なデータ分析に基づく知財戦略の立案を支援。特許ランドスケープ分析やAI予測モデルを活用し、確度の高い意思決定を実現します。
Free Tools
ツール
知財データ分析ダッシュボードを中心に、すべて登録不要でご利用いただけます。
特許庁データ分析ダッシュボード
知財データ分析、e-Gov法令検索、e-Stat政府統計可視化を統合した分析プラットフォーム
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類似度チェッカー（TF-IDF）
2つの特許文・請求項を貼り付けると、TF-IDF×コサイン類似度で意味的な近さを可視化。単語ごとの重みも確認できます。
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外部サービス条文スタディ（Chrome拡張）
Webページ上で法令条文を自動検出しポップアップ表示。穴埋め学習機能付き。e-Gov法令検索API連携。
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外部サービスARTEMIS（知財情報分析）
PyScript (Pyodide) を活用したブラウザベースの特許分析アプリケーション。
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外部サービスプログラミングノート解説 GPTs
ChatGPT上で動作するカスタムGPTs。プログラミング学習をAIがサポート。
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About
代表者紹介
オムロン知財専門職（本業）。知財サイエンス® 代表（副業）。一級知的財産管理技能士。社会人ドクター（情報科学科博士課程在籍）。企業IT部門・スタートアップ・特許事務所での実務を経て、東芝・ワコム・アシックス・オムロンなどの知財部門・R&D部門で知財戦略の立案・推進を担当。知財経験20年以上。東大松尾研GCI（データサイエンス）・LLM（大規模言語モデル）講座修了。知的財産とデータサイエンス・AIを融合した副業として知財サイエンスを立ち上げ、自作LLMの開発やChrome拡張機能の開発なども手がける。
Career Timeline
企業 IT部門 / スタートアップ
ITエンジニア
特許事務所
特許の出願実務
知財実務の基盤を構築。特許出願・中間処理・無効調査等の権利化業務を経験。
東芝
知財業務全般
AI・ロボット・医用画像診断装置等の知財実務を担当。
ワコム
知財業務全般 マネージャー
世界トップのペンタブレット企業で知財実務を担当。
アシックス
知財戦略チーム マネージャー
新設の知財戦略チームを率い、知財戦略委員会を立ち上げ。経営層への知財戦略提言を推進。
現在（本業）オムロン
知財専門職
知財専門職として知財情報分析、生成AI推進、知財AIエージェントの開発等を担当。
現在（副業）知財サイエンス®
代表（CEO）
知財×データサイエンス×AIで企業の知財戦略を支援。ツール開発、コンサル、研修を事業展開。
資格
- ★ 一級知的財産管理技能士
- ★ 英検１級
- ★ Goldratt Master Executive Certificate for TOC Innovation Process
- ★ 東大松尾研GCI（データサイエンス）・LLM（大規模言語モデル）講座修了
登録商標
- ® 知財サイエンス
- ® 知財サイエンティスト
- ® シニア知財サイエンティスト
専門領域
- 知財 × 自然言語処理
- 生成AI / LLM の知財業務への実装
- 知財業務全般（20年+）
- アプリ・ツール開発
YAMATO BASE（奈良）
〒630-8122 奈良県奈良市三条町475 松田ビル2F
Publications & Talks
登壇・執筆・メディア掲載
学会誌・専門誌・出版社からの依頼執筆、業界団体での登壇など、 知財×AI・データサイエンス領域での発信実績です。
6
学会誌・専門誌 論文
5
書籍・専門誌 執筆
5
セミナー登壇・研修
1
メディア掲載
登壇2026年4月
知財AIオーケストレーション ― エージェントの奏者から、エージェントを束ねる指揮者へ
知財研セミナー「AI時代における知財分野の人材育成」 知的財産研究教育財団
2026年4月23日。ブリヂストン知財部門長・キヤノン知財技術センター所長と並ぶ3講演の1つ
執筆2025年11月
知財業務を革新するオムロンの知財AIエージェント実装事例
AWS builders.flash
共著。知財AIエージェントの開発・実装をリード
論文2025年9月
生成AIを活用した知財活動の新展開
システム制御情報学会 会誌『システム／制御／情報』
第69巻 第9号（共著）
論文2023年9月
データ分析による重要特許候補の特定
『知財管理』日本知的財産協会
第73巻 第9号 p.1035（共著）
メディア2022年3月
特許書類 AI作成「適法」
日本経済新聞 朝刊
2022年3月2日。インタビューコメント掲載
- 2026年7月登壇大企業における知財DXとAI活用推進
知財DXユーザー祭り2026（知財デジタルイノベーションハブ・知的財産マネジメント研究会・知財キャリア分科会 共催） 2026年7月11日、政策研究大学院大学＋オンライン。知財情報分析へのデータサイエンス融合、全社生成AI推進「AIZAQ」、知財AIエージェントの開発・実装について講演
- 2026年4月登壇知財AIオーケストレーション ― エージェントの奏者から、エージェントを束ねる指揮者へ
知財研セミナー「AI時代における知財分野の人材育成」 知的財産研究教育財団 2026年4月23日。ブリヂストン知財部門長・キヤノン知財技術センター所長と並ぶ3講演の1つ
- 2026年1月登壇生成AIを活用した知財業務の革新
兵庫県立大学 AI入門セミナー「生成AIを用いた業務の効率化」（新産業創造研究機構・兵庫県立大学 人工知能研究教育センター 主催） 2026年1月19日、神戸。三菱電機・兵庫県立大学AI研究教育センター長と並ぶ3講演の1つ
- 2026年1月執筆オムロンにおける生成AI活用の変遷と業務改革への展開
『生成AIによる知財業務効率化と活用の手引き』情報機構 第5章 第2項
- 2025年12月執筆AIエージェントを活用した知財とマーケティング分析の自動化・効率化
『研究開発リーダー』2025年12月号 技術情報協会
- 2025年11月執筆知財業務を革新するオムロンの知財AIエージェント実装事例
AWS builders.flash 共著。知財AIエージェントの開発・実装をリード
- 2025年9月論文生成AIを活用した知財活動の新展開
システム制御情報学会 会誌『システム／制御／情報』 第69巻 第9号（共著）
- 2025年4月執筆次世代イノベーション戦略：IPランドスケープ分析における生成AIとデータサイエンスの融合
『“知財DX”の導入と推進ポイント』技術情報協会 第7章 第7節
- 2025年3月論文
IPランドスケープを基軸とした知財マネジメントの革新 ―オムロンにおける両利きの知財活動の体系化と実践―
IPジャーナル 知的財産研究教育財団 共著
- 2024年9月研修ChatGPTでゼロから学ぶ：Pythonによる知財情報分析（入門編）
知的財産教育協会 連携セミナー 2024年9月〜12月、全4回（各90分、Zoom）。知的財産管理技能士・知財アナリスト向け。共同講師: 向井滋春氏
- 2023年12月執筆研究開発におけるChatGPTを用いた知財情報分析
『研究開発リーダー』2023年12月号 技術情報協会
- 2023年9月論文データ分析による重要特許候補の特定
『知財管理』日本知的財産協会 第73巻 第9号 p.1035（共著）
- 2023年9月論文
IPランドスケープ分析におけるChatGPTの活用
IPジャーナル 知的財産研究教育財団 第26号 p.24-32
- 2023年5月登壇ChatGPTを活用した知財業務の革新：AI技術を用いた最新の実例紹介と実践的スキル習得
知的財産教育協会 連携セミナー 2023年5月25日。アーカイブ動画をYouTubeで公開中
- 2022年9月論文文書クラスタリングを用いた特許の特徴量化による発明ポイントの抽出
人工知能学会 第121回 人工知能基本問題研究会（SIG-FPAI）
- 2022年3月メディア特許書類 AI作成「適法」
日本経済新聞 朝刊 2022年3月2日。インタビューコメント掲載
- 2022年3月論文
知財戦略の推進と知財戦略委員会の設立
IPジャーナル 知的財産研究教育財団 第20号
Blog
コラム
知財×テクノロジーに関する最新の知見・実験記録を発信しています。
【第2話】なぜ「珍しい言葉」は検索で強いのか？——Karen Spärck Jonesの原著から読むIDFの原点
はじめに：TF-IDFの「IDF」は、何をしているの？前回は、言葉や文章を数字のセット、つまりベクトルに変えることで、コンピューターが文書同士の近さを比べられるようになる仕組みを紹介しました。その中で少しだけ登場したのが、知財情報分析でもよく使われるTF-IDFです。ざっくりと言えば、TF-IDFは次の2つを組み合わせたものです。続きをみる
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第１話『言葉ってどうやって計算しているんだろう？』——AIが特許の「意味」を見分ける仕組み
1. 言葉ってどうやって計算するの？「この特許とあの特許、内容がすごく似ているな」 続きをみる
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NotebookLMを複数のMarkdownファイルでオーケストレーションしてみた
長文プロンプトをやめて分業させるNotebookLMには、生成AIの振る舞いを予め決めておくための設定があります。英語UIでは Configure Chat と表示される、システムプロンプトに近い機能です。続きをみる
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Claude Codeで6人のAI社員を雇ってみたら、財務部門が本気で動き始めた
個人事業の「全部ひとり」問題個人事業をやっていると、全部自分でやらないといけません。続きをみる
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「知財さん」と呼ばれたらこう切り返そう！〜アインシュタインも「知財さん」だった件〜
企業の知財部員なら、一度は経験があるのではないでしょうか？技術者は会議の中で「〇〇さん」と名前で呼ばれるのに、同じ会議に出席している知財担当は「知財さん」と呼ばれる。 酷い時は「その件は知財が検討します」だったりします。続きをみる
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分からないものを考え続けろ。AI時代における「脳への負荷」のススメ
生成AIに分からない事を投げ込めば、きれいな図解と音声解説が返ってくる。「なるほど、こういうことか」と理解した気になる。そして次の分からない事を掘り込む。この繰り返しに、疑問を感じます。続きをみる
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