事例を読む

PROBLEM × SOLUTION

課題・解決手段分析 AI活用の事例

特許の「中身」を見る分析

各特許が、どんな悩みを、どんな材料・加工・形で解こうとしているのか。AIを活用して公報を同じ切り口でそろえると、工夫が集中している所と、手薄な所が地図のように見えてきます。

このページは事例の紹介です。分析のご依頼はお受けしていません。

この分析で答える問いQUESTIONS

何を、何で、どう解いているのか。

  • このテーマの特許は、どんな悩み（課題）を多く扱っているか
  • 悩みごとに、どんな解決策が選ばれているか
  • 検討している技術は、その地図のどこにあるか
  • 工夫の重心は、どこからどこへ移っているか

事例で見るCASE

テーマを広めに取り、同じ切り口でそろえる。

CASE

青汁の不快味・青臭さ対策

相談「青汁の苦味や青臭さを、各社はどう改善している？」

  1. 01

    テーマを広めに取る

    調べたのは、特定の製法ではなく「苦味・渋味・えぐ味・青臭さを抑え、飲みやすくする技術」全般です。狭く設定すると「誰もやっていない」という結果しか出ず、本当に空いているのかが判断できません。広めに取ってから、検討中の技術がどこにあるかを確かめる構成にしました。

  2. 02

    7つの切り口で、すべての公報にラベルを付ける

    課題、対象素材、解決手段、使用素材、製品形態、作用の仕組み、出願人の属性。同じ切り口でラベルを付けたので、あとから自由に掛け合わせられます。

  3. 03

    工夫の重心が移っている

    代表的な特許では、「何を加えるか」より「どの比率・どのタイミングで効かせるか」に工夫が移っていました。

課題の内訳（件）

苦味27
青臭さ29
同時抑制26

ほぼ同じ規模。

解決策の割合（分析対象141件に対する割合）

素材を足す43.3%
製剤化2.8%

風味を整える素材を足す方法が61件で最大。粒の形や溶け方を工夫する「製剤化」は4件にとどまる。

社内担当者

件数だけでは、どの技術を検討するべきか決めにくいですね。

吉田君

そうですね。母集団と分類の考え方を押さえて、結果を読み解くことが大切です。

割合は分析対象141件を分母とする分類結果で、製品市場全体の比率ではありません。情報の時点は2026年10月16日です。

青汁編の本編を読む Excelレポート解説を読む

アウトプットでの見せ方HOW TO SHOW

悩み×解決策のマスを、色の濃さで見せる。

青汁編のレポートでは、悩みと解決策を掛け合わせたマップを作りました。色が濃いマスは工夫が集中している場所、空いているマスはまだ手薄な場所です。

レポートの各章は、「要点 → 結論 → 数字で見る → 図」の同じ型にそろえています。どの章も同じ読み方ができるので、21シートあっても迷いません。

報告用スライドでは、投影版は主要な解決手段を横棒グラフで大きく、ビジュアル・シンプル版は「0件」という一点を大きく示しました。

要点結論数字で見る図
濃い＝工夫が集中／薄い・空き＝手薄。図は構成のイメージで、実際の件数ではありません。

読むときのポイントREADING POINTS

「手薄」と「機会」は、違う。

マップに空いているマスがあっても、その理由はさまざまです。

1

検索の範囲外

別の言葉や分類で出願されている。

2

技術的に難しい

成り立ちにくい理由がある。

3

求められていない

需要がない。

4

出願されていない

ノウハウとして守られている。

青汁編の本編でも、上司の評価の場面でこう書いています。

母集団で近い事例が少ないことは、他の技術分野も含めて存在しないことを意味しない。件数の少なさは、性能の優劣や、自由に実施できることを示しません。

AIのメリットと注意点AI & HUMAN

この事例から見えた、AIとの付き合い方。

＋メリット

切り口を変えて、何度でも地図を描き直せる。

数百件の公報を読み、同じ切り口でラベルを付け、掛け合わせの表にする。人だけでは時間がかかる作業を、AIが下支えします。一度ラベルを付ければ、切り口を変えて何度でも地図を描き直せます。

！注意点

境界にある文献ほど、判断が分かれる。

AIの分類・要約を参考にしつつ、重要な公報は原文に戻って確かめる必要があります。また、組合せが見当たらないことは、特許になることを意味しません。

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