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(「ベスト・オブ・ブリード」方針。具体的なベンダー名は非開示)
情報検索の効率化、文書要約の迅速化、クライアント報告資料の叩き台作成で実績。利用者としての品質向上とAI法務の専門家としての助言の両面を志向。※定性成果のみ(数値公表なし)
弁理士・特許事務所/文書検索・リサーチ・ナレッジ/導入ツール: 自社開発生成AI
指定商品・役務の特定ヒアリングが専門知識を要し手間のかかる作業だった。
自社開発生成AI を導入。 用途は「商標調査における依頼者ヒアリングの自動化、商標画像からのウィーン分類推定」(出典元の記載による)。
生成AIがチャットで必要事項を聞き取り分類コード候補を自動推定、分類作業の正確性とスピードが向上
※母数規模の記載なし。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。
生成AIがチャットで必要事項を聞き取り分類コード候補を自動推定、分類作業の正確性とスピードが向上
ベンダー(提供企業)が公表した導入事例。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://toreru.jp/media/trademark/7924/
最終確認日: 2026-07-11。掲載内容に誤りがある場合はお問い合わせからご指摘ください。
文書検索・リサーチ・ナレッジ/複数ツール併用(「ベスト・オブ・ブリード」方針。具体的なベンダー名は非開示)
情報検索の効率化、文書要約の迅速化、クライアント報告資料の叩き台作成で実績。利用者としての品質向上とAI法務の専門家としての助言の両面を志向。※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)
過去約2,000件の査読結果データをAIに学習させたところ「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: 過去約2,000件の査読結果データ
文書検索・リサーチ・ナレッジ/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)
ユーザー報告として「公報のスクリーニング時間が80%程度低減」「読み込み負担が70%程度低減」。個別事務所ではなくユーザー調査の集計値※母数規模の記載なし(参考値)
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)