現在，人工知能技術の研究開発において，第4世代AIの取り組みが世界中で始まっている。日本国は，他国との差別化されたシステムの構築・開発，いわゆる「信頼されるAI」が日本の勝ち筋として推進を強化している。一方，世界の知的財産管理ソフトウェア市場は，2026年までに155.7億米ドル，2020年度比で2.5倍に達すると予想されている。AIが搭載された知的財産管理ソフトウェアも商用化されている。本稿では，知的財産部門業務の特性に基づき，AI搭載のソフトウェアの同部門業務への適用について検討した。知財AI活用研究会の成果と，私見ではあるが，課題と今後の展開を述べる。

ICT（情報通信技術）の発展や，IoT，AI（人工知能），機械学習等の実用化が急速に進む中，「インフォプロの生き残りは？」「技術の進歩に追随し，サポートしていくには？」等の話題も多く聞かれる。時代の流れが確実に速くなる中，陳腐化せず第一線で活躍を続けるためには，どのようなスキルアップを図れば良いのであろうか。本稿では筆者自身の心がけている点や具体的な情報収集の方法，勉強内容を紹介する。

2020年5月，知的財産戦略本部において『知的財産推進計画2020～新型コロナ後の「ニュー・ノーマル」に向けた知財戦略～』が決定された。同計画には，データ利活用促進に向けたルール整備や，デジタル社会における標準の戦略的な活用に向けた取組，企業におけるDX事例の「経営デザインシート」を活用した分析等が盛り込まれた。近年では，機関投資家が知財情報を活用する動きや企業に対する知財情報の開示要請の動きが見られる。本稿では，これら知財を取り巻く環境変化を踏まえた政府の最新の取組の紹介と，知財関係者がこのような非連続的な変化に対応するためのDXの必要性と，その実現手法の解説を行う。

特許等の調査業務にプログラミングを活用することで調査効率（精度）や網羅性（再現率）の向上が期待できる。本報ではDoc2Vecを用いて調査対象の特許文書集合を学習し，文書・単語ベクトルを求め，指定文書・単語に対し類似度の高い文書・単語を表示する手順を紹介する。文書ベクトルを次元圧縮して2次元表示して特許群の俯瞰可視化によるパテントマップ化も可能である。最近では有用なプログラミングライブラリがフリーで公開されていることも多くこれらのライブラリを使うと意外に簡単に各種調査業務の効率化が可能となる。プログラミングは参考になるサンプルプログラムを探してそれを改良するのが早道である。自分でできる特許調査のための一連のプログラムを説明する。

DWPIは，Clarivate社が提供する特許コンテンツで，様々な観点でデータのキュレーションを行い，付加価値を有する情報を提供している。独自の特許ファミリー構造，カテゴライズされた抄録，出願人や技術分野インデックスなど，AIを含むテクノロジーを活用しながら，キュレーションシステムを維持してきた。一般に，AIからの出力は，ベースとなるモデルやコンテンツにその品質や信頼性が依存する。昨今，様々な領域で生成系AIの利活用が模索される中，知的財産分野でも信頼される高品質なAIが求められており，Clarivateでは，長い歴史の中で培ったDWPIキュレーションの仕組みをAI技術と融合させることで，それを実現させていく。