生産性への道筋：2025年の業界展望調査で明らかになった知的財産におけるAIの活用

AI技術は、当社の最初のアウトルック調査で特許・商標専門家の間で知的財産専用のAIソリューションに対する熱意と焦りが明らかになって以来、急速に発展してきました。今年は、彼らのイノベーションへの要求が満たされているかどうかを評価することにしました。「生産性への道：知的財産におけるAI」をダウンロードして、調査結果をご覧ください。

3ヶ月にわたり、世界中の500名を超える知財専門家を対象に、知財分野における予測的・生成的AIソリューションへの関心、既存ツールの長所と短所に関する見解、今後5年間でAIおよび非AIベースの技術への投資が最も期待される分野、知財サービスおよび技術プロバイダーが顧客のニーズにより良く応えるために提供内容をどのように改善できるかなど、様々なトピックについてヒアリングを行いました。その結果は、最新のレポート「生産性への道：知財におけるAI」にまとめられています。

研究のハイライトと主な論点

—AIの導入はIP分野ですでに臨界点に達しています。

• 77%の組織がAIに非常に熱心である一方、非常に消極的またはリスク回避的であると答えたのはわずか5%でした。
• 回答者の 76% は AI の導入により競争上の優位性が生まれると考えています。
• 回答者の 65% は、AI が IP サービスの従来のサプライヤー モデルに混乱をもたらしていると考えており、73% は特定のサービスにおけるサプライヤーの選択に AI がすでに影響を与えていると回答しています。
• 64% は、 IP 専門家の役割が永久に変化すると考えています。
• 58% がIP 向け AI ソリューションを積極的に使用しており、業務にプラスの影響があると述べています。
• 46% が IP 向け AI ソリューションを1 日に少なくとも 1 回使用しています。

—全回答者におけるAI 導入の上位 3 つの分野は次のとおりです。

商標の回答者のみを考慮すると、上位 3 つのタスクは、検索(91%)、監視(53%)、およびオフィスアクションの対応管理 (51%) です。

—AIソリューションを導入した理由を尋ねたところ、

• 77%が時間とコストを節約する方法を積極的に模索している。
• 45%はAI技術は避けられない進歩だと考えている。
• 42％は新たな効率性をもたらすあらゆる技術に興味があり、
• 39% は品質と潜在的な利益を測定するための好奇心から投資しました。

品質とパフォーマンスの指標

—回答者は、手動または非 AI 技術と比較して、AI 出力の品質におおむね満足しています。特許翻訳 (42%)、ワークフロー管理 (34%)、IP ドケット/データ検証 (32.5%) は「予想よりも高い品質」であり、商標検索 (41%)、ウォッチ (41%)、異議申立処理 (40%)、ブランド/商標作成 (40%) のソリューションでは「実用的な最初のドラフト」が作成されます。

—45% が IP 向け AI ソリューションによって少なくとも 25% の時間節約が実現すると見積もっており、33% が 25% 以上の予算節約が実現すると見積もっています (13 ページを参照)。

—IP プロフェッショナルが最も重視する上位 6 つの機能は次のとおりです。

• 1. 要約（65％）
• 2. 自然言語による検索アシスタント（59%）
• 3.翻訳（55％）
• 4. チャットボット/Q&A（42％）
• 5. 画像検索（40％）
• 6. タスクの自動化（34％）

機密性とセキュリティ

当然のことながら、機密性とセキュリティは、回答者にとって品質と同じくらい重要です。

• 調査参加者の大半は、オンプレミス ホスティング モデル (18%) よりも、安全なソフトウェア アズ ア サービス(SaaS) オファリング (53%) の柔軟性と可用性を好みます。
• 24% は、データと処理の地理的位置は自国で行うべきだと規定しています (29% は特に希望なし)。
• ほとんどの回答者は、公開データを使用する汎用 AI モデル (14%) よりも、内部データでトレーニングされた AI モデル (IP 専用の AI モデル (26%) または ChatGPT4 や Llama などの汎用 AI モデル (20%)) を好みます。

楽しみにしている

IP 管理テクノロジーのイノベーションは、多くの参加者にとって依然として論争の的となっています。

• データ主導の洞察（52%）、統合ソフトウェアとサービス（50%）、接続された分析と施行活動（35%）が戦略的な議題として浮上しています。
• IP 専門家が最も望んでいるのは、更新/異議申し立ての決定を容易にし、予算予測を支援し、時間/成功/コストを追跡できるように、ポートフォリオ分析の改善です。
  

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