西村あさひ法律事務所・外国法共同事業
文書検索・リサーチ・ナレッジ/複数ツール併用(特定ベンダーへの依存を避ける「ベスト・オブ・ブリード」方針。具体的なベンダー名の記載なし)
情報の検索効率化、文書要約の迅速化、クライアントへの報告資料の叩き台作成などで実績を積み重ねている。ユーザーとしてサービス品質を高める側面と、AI関連の法的助言を提供する専門家としての側面の両輪を進化させることが狙い。※定性成果のみ(数値公表なし)
特許事務所・弁理士法人(複数)/文書検索・リサーチ・ナレッジ/導入ツール: パテント・インテグレーション株式会社(特許読解AIアシスタント サマリア)
この事例と同じ用途の導入事例を、業種をまたいで18件収録しています。 業種の分布・業務パターン別の整理は、用途別ページに掲載しています。
特許読解はあらゆる知財実務で発生するにもかかわらず、適切な読解支援ツールが存在しないという業界課題があった(提供会社のプレスリリース)。
パテント・インテグレーション株式会社(特許読解AIアシスタント サマリア) を導入しています。 用途は「特許公報の読解支援(サマリー作成/技術分類/製品・発明対比/拒絶対応支援/複数文書の比較)」です(出典元の記載による)。
同じツールの導入を検討される場合
この事例で使われた パテント・インテグレーション(サマリア) の公式サイトで、機能・料金・資料請求を確認できます。
パテント・インテグレーション(サマリア)の公式サイトを見る →※広告(PR)です。当サイトの送客リンクを経由して公式サイトへ遷移します。掲載・送客の方針は掲載・検証基準をご覧ください。
ユーザーからの報告として「公報のスクリーニング時間が80%程度低減できた」「読み込み負担が70%程度低減できた」(個別事務所の計測値ではない)
※母数規模の記載はありません。当サイトの基準により、この数値は見出し・集計には使用していません。
出典(原文): https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000011.000086119.html
弁理士でありAIエンジニアでもある代表が中心となって開発した特許読解AIで、第37回「中小企業優秀新技術・新製品賞」ソフトウエア部門の優良賞を受賞。パナソニック・カヤバ・HOYA等の企業に加え、特許事務所への導入も徐々に進んでいる。顧客満足度調査では83%以上が読解効率の向上を実感、94%以上が他者への推奨意向。数値は個別事務所の計測ではなく、ユーザーからの報告・ユーザー全体の調査値である点に留意。
ベンダー(提供企業)が公表した導入事例です。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。
出典: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000011.000086119.html
最終確認日: 2026-11-01。掲載内容に誤りがございましたら、お問い合わせよりご指摘ください。
文書検索・リサーチ・ナレッジ/複数ツール併用(特定ベンダーへの依存を避ける「ベスト・オブ・ブリード」方針。具体的なベンダー名の記載なし)
情報の検索効率化、文書要約の迅速化、クライアントへの報告資料の叩き台作成などで実績を積み重ねている。ユーザーとしてサービス品質を高める側面と、AI関連の法的助言を提供する専門家としての側面の両輪を進化させることが狙い。※定性成果のみ(数値公表なし)
文書検索・リサーチ・ナレッジ/Patentfield株式会社(Patentfield/AI分類予測)
過去分の査読結果の公報約2,000件をAI分類予測機能の教師データとして登録し、定期調査の新着公報を振り分けたところ「80%ぐらいの精度で正解していました」(マネージングパートナー談)分母: 定期調査の新着公報の振り分け(教師データは過去分の査読結果の公報約2,000件)
文書検索・リサーチ・ナレッジ/ChatGPT(OpenAI)
業務負担が体感で従来の3分の1程度に軽減。初回面談を30分から15分に短縮。サービス開始から約半年で新規顧客を約100社獲得※母数規模の記載なし(参考値)
文書検索・リサーチ・ナレッジ/Legalscape
キーワード横断検索や引用文献の遡り確認が可能になり、リサーチの網羅性・正確性への安心感が向上※母数規模の記載なし(参考値)