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LensTechAIResearchレンズテックAI リサーチ

AIというレンズで、 技術の今と未来を見通す。

特許、論文、技術文献、企業情報、市場情報。
膨大な情報の中から必要な情報を見つけ、AIを活用して整理し、比較し、分析する。

LensTech AI Research（レンズテックAI リサーチ）は、LensTech AIの「情報を調べる」領域として、AIを活用した各種調査の方法や事例を紹介するウェブサイトです。

特許調査、非特許文献調査、技術動向調査、企業・競合分析、用途探索など、さまざまなテーマについて、

  • 「AIを使うと、どのような調査ができるのか。」
  • 「どこまで整理・分析できるのか。」

を、実際の調査事例やYouTube動画を通じて紹介します。

技術情報を、AIでもっとクリアに。

AI調査の事例を見る YouTubeで事例を見る

LensTech AI Researchを見ることで得られること

AIを使えば、
調査はもっと広がる。

「AIを調査に使えることは分かる。でも、実際に何ができるのか分からない。」

「ChatGPTは使っているけれど、検索や要約以外にどう活用すればよいのか分からない。」

「特許調査や技術調査にAIを取り入れたいが、具体的な方法がイメージできない。」

LensTech AI Researchでは、こうした疑問に対して、
実際のAI調査事例をYouTube動画を中心に紹介します。

完成したレポートだけではなく、

  1. 何を調べるのか。
  2. どのように情報を集めるのか。
  3. どう整理・分類するのか。
  4. どのように比較・分析するのか。
  5. そこから何が見えてくるのか。

という調査の流れまで見ることで、AIを活用した調査をより具体的にイメージできます。

  1. 01

    AIで「どこまでできるか」が分かる

    AIでできるのは、検索や文章要約だけではありません。

    大量の特許の分類、技術特徴の整理、企業比較、時系列分析、論文・市場情報との横断分析など、さまざまな活用方法があります。

    実際の事例を見ることで、

    • 検索
    • 文章要約
    • 大量の特許の分類
    • 技術特徴の整理
    • 企業比較
    • 時系列分析
    • 論文・市場情報との横断分析

    「こんな調査までAIでできるのか。」

    という可能性を知ることができます。

  2. 02

    自分の調査業務への活かし方が見えてくる

    事例のテーマが自分の業界と異なっていても、調査の考え方やプロセスは応用できます。

    例えば、

    1. 市場を知る
    2. 技術を知る
    3. 競争を知る
    4. 情報を統合する

    という流れは、化学、素材、自動車、電機、食品、医薬など、さまざまな分野に応用できます。

    「自分のテーマなら、こう調べられそうだ。」

    という具体的なイメージにつながります。

  3. 03

    新しい調査・分析の切り口が見つかる

    AIの価値は、単に作業を速くすることだけではありません。

    特許を、用途・課題・解決手段・効果・技術特徴・企業などの軸で整理したり、市場、論文、製品、企業情報と組み合わせたりすることで、従来とは違った角度から技術を見ることができます。

    用途課題解決手段効果技術特徴企業 特許

    「そんな切り口で分析できるのか。」

    という、新しい調査・分析の発想につながります。

  4. 04

    大量の情報を「判断できる情報」に変えるヒントが得られる

    情報を集めるだけでは、調査は終わりません。

    LensTech AI Researchでは、大量の情報をAIで整理し、比較し、「次に何を見るべきか」まで考える調査を紹介します。

    重要なのは、

    • 何が増えているのか。
    • 誰が注力しているのか。
    • どの技術が違うのか。
    • 市場では何が求められているのか。
    • その間にどんな“ずれ”があるのか。

    を読み解くことです。

  5. 05

    調査にかかる時間を減らすヒントが見つかる

    これまで多くの時間を要してきた作業の中には、AIを活用することで効率化できるものがあります。

    LensTech AI Researchの事例から、

    • 大量の文献を読む。
    • 整理する。
    • 分類する。
    • 比較表を作る。
    • 傾向をまとめる。

    「どこをAIに任せ、どこを人が考えるのか。」

    という役割分担のヒントを得ることができます。

  6. 06

    AIで「分析ツールそのものを作る」という発想が得られる

    AIは、分析結果を文章でまとめるだけでなく、調査結果を自由に切り替え、比較し、深掘りできる分析ツールを作るためにも活用できます。

    例えば、出願年・出願人・技術分類などをその場で切り替えるダッシュボード、企業同士を比較する画面、ホワイトスペースを可視化するヒートマップ、根拠となる公報・文献へたどれる分析画面などです。

    AIを活用することで、こうした目的別の分析ツールを従来よりも試作・構築しやすくなり、調査結果を「読む資料」から「自分で触って考えるツール」へ変えることができます。

    LensTech AI Researchでは、調査結果だけでなく、こうした分析ツールの活用事例も紹介します。

    「AIで調査する」だけでなく、「AIで調査の仕組みまで作る」。

    その具体的なイメージを、事例から持ち帰っていただけます。

LensTech AIで得られるのは、

「答え」だけではなく、「調べ方」です。

LensTech AI Researchが紹介したいのは、個々の調査結果だけではありません。

  1. AIを使って、どう情報を探し、
  2. どう整理し、
  3. どう分析し、
  4. どう新しい気づきにつなげるのか。

その方法そのものを、実際の事例を通じて紹介します。

  1. 事例を見る。
  2. 調べ方を知る。
  3. 自分のテーマに置き換える。

LensTech AIは、AIを活用した調査のアイデアを持ち帰るためのサイトです。

こんな方におすすめです

AIを調査業務にどう使えばよいか知りたい

特許調査、技術調査、市場調査などにAIを活用したいが、具体的な方法が分からない方。

  • 知財
  • 研究開発
  • 企画

大量の特許を効率よく整理・分析したい

数百件、数千件の特許情報を分類し、全体傾向や企業ごとの特徴を把握したい方。

  • 知財
  • 研究開発

特許だけではなく、論文や市場情報も横断したい

特許、市場、論文、製品、企業情報などを組み合わせて技術を多面的に見たい方。

  • 研究開発
  • 企画
  • マーケティング

競合企業の技術動向を深く把握したい

単なる特許件数だけではなく、企業ごとの技術アプローチや注力領域まで見たい方。

  • 知財
  • 研究開発
  • 企画

AIによる分類・分析が実際どこまで使えるか見てみたい

AI活用の可能性だけではなく、実際のアウトプットを確認したい方。

  • 知財
  • 研究開発
  • 企画
  • マーケティング

新しい調査・分析方法のヒントが欲しい

従来の調査方法に加えて、新しい分析軸や技術の見方を探している方。

  • 知財
  • 研究開発
  • 企画
  • マーケティング

LensTech AI Researchとは

LensTech AIResearch

AIというレンズで、技術情報を見通す。

LensTech AI Research（レンズテックAI リサーチ）は、LensTech AIの2本柱のうち、「情報を調べる」領域です。

上位ブランドであるLensTech AIは、Lens（見る・見通す） × Tech（技術・テクノロジー） × AIという考え方をベースに、AIを「見えなかったものを見るためのレンズ」として活用します。

その中でResearchが対象とするのは、

特許。論文。技術文献。企業情報。市場情報。製品情報。規制情報。研究情報。

など、調査によって集め、整理し、意味を読み解く「情報」です。

技術に関する情報は、さまざまな場所に分散しています。

また、特許だけを見ても市場のニーズは分かりません。市場情報だけを見ても、企業がどのような技術で課題を解決しようとしているのかは分かりません。

LensTech AI Researchでは、そうした膨大な情報をAIという“レンズ”を通して見つけ、整理し、分類し、比較し、つなげ、分析することで、技術の特徴や動向、企業ごとの違い、情報同士の関係、今後さらに見るべき領域をよりクリアに捉えることを目指します。

AIを単なる検索手段ではなく、

  1. 探す。
  2. 整理する。
  3. 分類する。
  4. 比較する。
  5. 分析する。
  6. つなげる。

ための「レンズ」として活用する。
それがLensTech AI Researchの考え方です。

AI × 技術調査の可能性を、事例から。

実際の調査事例やYouTube動画を通じて、AIを特許調査・非特許調査・技術調査・市場調査・競合分析・用途探索などへどのように活用できるのかを紹介していきます。

LensTech AI Research＝情報を調べるレンズ。

なお、もう一つの柱であるLensTech AI Analyticsは、Web、営業、広告、売上、財務、SNSなど、企業や業務の中に蓄積された「データを分析する」領域です。

ResearchとAnalyticsは見る対象が異なりますが、AIで見やすくし、人が考えるための材料を増やすという考え方は共通しています。

LensTech AI Analyticsを見る

AIを活用すると、調査はどう変わる？

検索だけではありません。
AIを、調査プロセス全体へ。

  1. 01

    探す

    特許、論文、技術文献、企業情報、市場情報などから、テーマに関連する情報を探索する。

  2. 02

    整理する

    大量の情報を一定の基準で整理し、全体像を把握しやすくする。

  3. 03

    分類する

    用途、課題、解決手段、効果、技術特徴、企業など、目的に応じた分析軸で分類する。

  4. 04

    比較する

    企業間、技術間、年代間、用途間など、複数の視点から違いを比較する。

  5. 05

    分析する

    増減傾向、企業ごとの特徴、技術の集中領域、新しい技術の兆候などを読み解く。

  6. 06

    つなげる

    特許、論文、市場、企業、製品など、異なる情報源の関係を整理する。

  7. 07

    考える

    分析結果をもとに、新しい仮説、技術機会、競争領域、ホワイトスペースなどを検討する。

LensTech AIで紹介する4つの調査

技術を、一方向から見ない。
4つのレンズで、多面的に読み解く。

01

特許出願動向分析

特許の「量と流れ」を見る。

対象技術について、

  • 「何件の特許が出願されているのか。」
  • 「どの企業が積極的に出願しているのか。」
  • 「どの技術領域が増えているのか。」

などを分析します。

主なアウトプット

  • 出願件数推移
  • 主要プレイヤー
  • 技術分野別推移
  • 企業別技術ポートフォリオ
  • 成長領域
  • 縮小領域
  • 技術マップ
  • 空白領域

「誰が、いつ、どの技術に注力しているのか」を見るレンズ。

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02

特許技術把握・個別特許分析

特許の「中身」を見る。

個々の特許を、

課題解決手段効果

という構造で整理します。さらに、

  • 「企業によって技術アプローチはどう違うのか。」
  • 「主流技術は何か。」
  • 「どのような新しい技術が登場しているのか。」

を分析します。

主なアウトプット

  • 代表特許
  • 技術課題
  • 解決手段
  • 効果
  • 技術的特徴
  • 企業別技術比較
  • 技術変遷

「どんな技術で、何を解決しているのか」を見るレンズ。

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03

非特許情報・市場・技術情報調査

市場と社会の「方向」を見る。

市場統計、企業情報、製品情報、規制、論文、研究情報など、特許以外の情報を調査します。

  • 「市場はどう変化しているのか。」
  • 「顧客ニーズはどう変わっているのか。」
  • 「研究では何が注目されているのか。」

といった外部環境を整理します。

主なアウトプット

  • 市場動向
  • 顧客ニーズ
  • 競合動向
  • 製品動向
  • 規制動向
  • 研究動向
  • PEST分析
  • 技術トレンド

「技術の外側で、何が起きているのか」を見るレンズ。

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04

統合分析

特許・技術・市場をつなぐ。

①〜③を重ね合わせ、

  • 市場では求められているのに、特許が少ない。
  • 特許も市場ニーズも多く、企業が集中している。

といった関係性を分析します。

主なアウトプット

  • 市場ニーズ×特許
  • 技術×企業
  • 競争領域
  • ホワイトスペース
  • 重点技術
  • 監視企業
  • 優先テーマ

「情報を重ねて、次に何を見るべきか」を考えるレンズ。

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4つの調査を比較すると

同じテーマでも、
見る「レンズ」が違います。

項目 ①特許出願動向分析 ②特許技術把握・個別特許分析 ③非特許情報・市場・技術情報 ④統合分析
ひと言でいうと特許の「量と流れ」を見る特許の「中身」を見る市場と社会の「方向」を見る3つをつないで「次に何を見るべきか」を考える
答える問い何件、誰が、どの領域で増減しているかどんな技術で、何を解決しているか市場・顧客・規制・研究はどこへ向かっているかどこが競争領域で、どこに空白があるか
対象対象テーマの特許母集合個別特許・代表特許市場統計、企業情報、規制、学術文献、製品事例①〜③のすべて
主な中身出願件数、出願人、用途・課題・解決手段・効果・特徴・技術分野、増減傾向課題→解決手段→効果、代表特許、企業別技術ポートフォリオ、技術変化市場規模・成長、顧客ニーズ、競合、製品、PEST、研究・技術動向市場ニーズと特許の照合、競争領域、空白領域、企業比較、優先テーマ
分析の軸統計：件数・構成比・増減技術：課題・手段・効果・設計外部環境：市場・社会・規制・研究市場→課題→技術→特許→企業→戦略
強み数値で傾向を捉えやすい技術の具体的な違いが分かる特許に表れない需要や価値が分かる単独では見えない「ずれ」が分かる
限界技術詳細や市場価値までは分からない全体量や市場性までは分からない技術的な裏付けまでは分からない元となる情報の範囲・精度に左右される
主な使い手知財部門研究開発・知財部門企画・マーケティング部門経営・企画・研究開発・知財
主な用途出願状況、競合動向把握技術調査、差別化、回避設計市場理解、事業機会把握R&D、知財戦略、事業戦略

具体例

毛染剤をAIで調査すると、
何が見える？

ここまでの説明だけでは、実際にどのような調査結果になるのかイメージしにくいかもしれません。

そこでLensTech AI Researchでは、毛染剤・ヘアカラー技術をテーマに、4つの調査を組み合わせた具体例を紹介します。

同じ毛染剤でも、

  • 特許の量を見る。
  • 技術の中身を見る。
  • 市場を見る。
  • それらを統合する。

ことで、見えてくるものは大きく変わります。

CASE STUDY

毛染剤 × AI調査

947件日本の特許公報
482件選定した分析対象
89出願人
2013〜2026出願年
項目 ①特許出願動向分析 ②特許技術把握・個別特許分析 ③非特許情報・市場・技術情報 ④統合分析
ひと言でいうと特許の「量と流れ」を見る特許の「中身」を見る市場と社会の「方向」を見る3つをつないで「次に何を見るべきか」を考える
対象日本の特許公報947件から選定した482件。出願人89、2013〜2026年出願同じ482件の個別内容。6視点×5軸で代表特許を整理市場統計、企業製品情報、EU・米国・日本の規制、学術文献など①〜③すべて
主な中身年40件前後で推移。上位3社で49.8％。前半・後半の技術構成を比較課題5軸、解決手段、効果、代表特許などを整理市場規模、顧客ニーズ、ハイトーン、白髪染め、規制、研究動向市場ニーズ×特許、4象限、ホワイトスペース、テーマ優先順位
具体的に見えたこと色材設計、脱色兼用、油剤ケアが増加。金属反応型は減少技術差は成分名だけでなく、比率・pH変化・油剤の性質などにも現れる競争軸が「よく染まる」から「染めながら守る・維持する」方向へ変化Cu制御×ダメージ応答など、特許・市場・技術の間にある空白候補が見える
強み技術トレンドを数値で把握できる技術の具体的な違いを把握できる特許に現れにくい市場ニーズを把握できる「市場では価値化されているのに特許が少ない」などのずれが見える
限界特許が少ない＝有望とは限らない市場でどれだけ求められているかは分からない日本の特許状況までは分からない元資料の地域・期間・情報源に依存する

※数値・分析結果は、本事例で使用した調査対象、期間、情報源等に基づくものです。

STEP 1

市場を知る。

非特許情報・市場・技術情報

市場・研究・製品情報を見ると、

  • 反復染毛による損傷
  • ハイトーン化
  • 白髪染め・白髪ぼかし
  • サロンとホームカラーの併用
  • 染毛後のダメージ・色管理

といったニーズが見えてきます。

調査例では、ハイトーン利用やサロン・ホーム併用などの市場変化から、

「染める性能」だけでなく、「染めながら守る」
「染めた後まで維持する」

という価値の重要性が見えてきました。

STEP 2

技術を知る。

特許技術把握・個別特許分析

個別特許を見ることで、

  • 配合比率
  • pHの時間変化
  • 油剤の物性
  • 前処理
  • 反応制御

など、単なる「成分名」だけでは見えない技術差を把握できます。

例えば、

  • 特定成分の比率を規定する。
  • 特定物性を持つ油剤を使用する。
  • 染毛前処理で金属イオンの影響を抑える。
  • 反応途中のpHを制御する。

といった企業ごとの技術アプローチが見えてきます。

件数だけでは見えなかった、「技術の具体的な違い」が分かります。

STEP 3

競争を知る。

特許出願動向分析

482件の特許を分類し、時系列や企業別に分析すると、

増加

  • 色材設計
  • 脱色兼用
  • 油剤ケア

減少

  • 金属反応型

色材設計、脱色兼用、油剤ケアなどの領域が増加。一方、金属反応型など、一部技術は減少していることが確認できます。

さらに企業別に分析することで、

「どの企業が、どの技術に
集中しているのか。」

を把握できます。

STEP 4

情報を重ねる。

統合分析

ここで、市場・技術・特許の3つを重ねます。

例｜Cu（銅）制御

特許を見る

キレートを主な解決手段とする特許は少なく、Cu対策を明確な課題とした特許も限定的。

技術を見る

Cuの影響を抑える前処理など、具体的な技術アプローチが存在。

非特許情報を見る

Cuと染色反応・毛髪ダメージの関係に関する研究や、Cu制御を商品価値として訴求する事例が存在。

3つを重ねると

市場・技術側では価値が認識されている一方、特許では比較的薄い。
という「ずれ」が見えてきます。

「ニーズ・仕組み・実現性があるのに、特許が薄い」

こうした領域を、さらに深掘りすべきホワイトスペース候補として抽出できます。

Cu制御の例

統合すると、
初めて見えてくる。

レンズを1枚ずつ重ねると、見えることが増えていきます。

見えること 0 / 6

見えること ①出願動向 ②技術分析 ③非特許 ④統合
キレート関連特許が少ない○——○
Cu対策を明記した具体的技術が存在する—○—○
Cuと毛髪ダメージ・染色反応の関係が研究されている——○○
Cu制御が商品価値として訴求されている——○○
特許が少ない背景を複数情報から検討する△△—○
ニーズ・技術が存在する一方で特許が薄い領域を抽出する———◎

○把握できる△一部把握できる—単独では把握しにくい◎統合することで判断材料が増える

CASE STUDY｜毛染剤

毛染剤の事例では、ほかにも。

脱色 × 保護

ハイトーンニーズと脱色兼用特許の増加を重ね、今後の競争状況を検討。

DHI・メラニン前駆体

白髪関連ニーズ、研究動向、特許件数、技術的組み合わせを横断して、中期的な探索候補を整理。

サロン × ホームカラー

サロンとホームカラーの併用実態と関連特許を組み合わせ、次回施術までの期間管理という新しい分析視点を抽出。

海外企業

日本の特許件数だけでは小さく見える企業についても、市場・製品情報を組み合わせることで、件数だけでは判断できない競争状況を把握。

YouTubeで、実際の分析を見る。

毛染剤のAI調査事例

文章だけでは伝えきれない、

  • 特許データの整理
  • AIによる分類
  • 出願動向分析
  • 個別特許の読み解き
  • 市場・論文調査
  • 統合分析
  • ホワイトスペースの考え方

などを、実際のアウトプットを見ながら紹介します。

毛染剤

特許出願動向分析

この動画で分かること

  • 特許をどのように分類するのか。
  • 企業・年代・技術ごとの違いをどう見るのか。
  • 成長領域・縮小領域をどう読み取るのか。
YouTubeで見る

毛染剤

特許技術把握・個別特許分析

この動画で分かること

  • 個々の特許をどのように読み解くのか。
  • 課題・解決手段・効果をどう整理するのか。
  • 企業ごとの技術差をどう比較するのか。
YouTubeで見る

毛染剤

非特許情報・市場・技術情報調査

この動画で分かること

  • 市場、論文、製品、規制などをどう調べるのか。
  • 特許には現れにくいニーズをどう把握するのか。
  • 市場と技術の変化をどう読み解くのか。
YouTubeで見る

毛染剤

特許×市場×技術の統合分析

この動画で分かること

  • 特許が少ない＝チャンスとは限らない理由。
  • 市場情報と特許情報をどう重ねるのか。
  • ホワイトスペース候補をどう抽出するのか。
  • Cu制御という着眼点がどのように見えてきたのか。
YouTubeで見る

その他のAI調査事例

「AIを使うと、
このテーマをどう調べられるのか。」

テーマごとに異なるAI活用方法や調査アプローチを、YouTubeを中心に紹介します。

LensTech AI ResearchのYouTube事例を見る

LensTech AI Researchでは、毛染剤以外にも、さまざまな技術テーマを対象に、

  • 特許出願動向分析
  • 個別特許分析
  • 技術動向調査
  • 非特許調査
  • 市場調査
  • 競合分析
  • 用途探索
  • 統合分析

などの事例を紹介していきます。

AIで、分析ツールまで作る。

調査結果を「見る」だけで
終わらせない。

AIを活用すると、特許調査や非特許調査の結果をレポートにまとめるだけでなく、分析作業そのものを支援するツールとして形にすることもできます。調査担当者が自分で条件を変え、比較し、深掘りできるようにすることで、分析のたびに資料を作り直す手間を減らし、結果を社内で継続的に活用しやすくなります。LensTech AI Researchでは、こうした「AIで作る分析ツール」の活用事例も紹介します。

01｜分析する

見たい切り口を、その場で変えられる。

例えば、

  • 出願年・出願人・用途・課題・技術分類など、複数の軸を切り替えて比較する
  • 気になる企業を選び、レーダーチャートやスコアで競合比較する
  • 技術分類×用途・効果などから、出願が少ない領域をヒートマップで確認する
  • 分類や該当・非該当の判定ロジックを画面上で確認する
  • 類義語・関連語を含めて検索し、表記ゆれによる見落としを減らす
  • 出願年、市場投入年など、分析の起点を変えてトレンドを見る

といった操作が可能になります。

「資料を作り直す」のではなく、「その場で切り替えて、考える」。

分析結果を固定されたレポートではなく、探索できる情報へ変えることができます。

02｜共有する

分析結果を、立場に合わせて伝えやすくする。

同じ調査結果でも、経営層、研究開発、知財、企画では必要な情報量が異なります。分析ツールとして設計することで、

  • 要点だけを見るBrief表示と、根拠まで確認するFull表示を切り替える
  • 専門用語に説明を付け、他部署でも理解しやすくする
  • 分析結果から根拠となる公報・論文・Web情報へたどれるようにする
  • 目次やナビゲーションから必要な分析へすぐ移動する
  • エグゼクティブサマリーを社内報告用に活用する

といった使い方ができます。

「分析した人だけが分かる」状態から、「組織で共有できる」状態へ。

調査結果を、部門をまたいだ共通の判断材料として活用しやすくなります。

03｜残す・再利用する

一度の調査を、次の調査にも使える資産にする。

調査結果を分析ツールとして残しておけば、後日、条件を変えて再確認したり、過去の分析と比較したりすることも容易になります。例えば、

  • 特許・文献リストをCSVで出力する
  • 集計・分析結果をExcelで保存し、社内資料へ二次利用する
  • 分析ツール自体をHTMLとして保存し、ブラウザで同じ操作環境を再現する
  • 印刷時には不要な操作部分を外し、そのまま配布資料として利用する
  • 絞り込み条件を残し、後日の再検証や担当者の引き継ぎに使う
  • PC・タブレット・スマートフォンなど、利用環境に応じて確認する

といった運用が考えられます。

調査結果を「その時だけの資料」にせず、「保管し、検証し、再利用できる分析資産」にする。

これもAIを活用して分析ツールを作るメリットの一つです。

事例を見ることで、
活用のイメージが見えてくる。

「AIで分析ツールを作れる」と聞いても、実際にどのような画面や機能にすればよいのか、最初はイメージしにくいものです。

LensTech AI Researchでは、AIを活用した調査事例とあわせて、どのような分析画面を作ったのか、どんな操作ができるのか、それによって分析や共有がどう変わるのかを紹介します。

  1. 事例を見る。
  2. 使い方を知る。
  3. 自分の業務に置き換える。

本サイトの事例を通じて、

「自分の調査なら、
こんな分析ツールが作れそうだ。」

という具体的な活用イメージを持っていただくことを目指します。

AIに任せること。人が考えること。

AIですべてを自動化することが目的ではありません。

LensTech AI Researchでは、AIと人それぞれの特性を活かして調査を行う考え方を紹介します。

AIAIが得意なこと

  • 大量情報の整理
  • 文章の要約・構造化
  • 分類
  • 比較
  • 表形式への整理
  • 傾向の抽出
  • 複数資料の横断整理
  • 分析仮説の整理

人人が担うこと

  1. 調査目的を設定する
  2. 検索範囲・母集合を設計する
  3. 重要な情報を確認する
  4. 分析軸の妥当性を考える
  5. 結果を解釈する
  6. 最終的な判断を行う

AIは「答え」そのものではありません。

考えるための情報を、見やすくするレンズです。

例えば、こんな問いを調べます。

「競合企業は、最近どの技術に力を入れているのか。」 「この技術分野は、どの方向へ変化しているのか。」 「どの課題に対する特許が増えているのか。」 「企業によって技術アプローチはどう違うのか。」
「市場では求められているのに、特許が少ない領域はないか。」 「特許・論文・市場情報を横断すると何が見えるのか。」 「大量の特許をAIで整理・分類すると、どこまで分析できるのか。」 「AIを技術調査に使うと、実際にどのようなアウトプットが作れるのか。」
  • 競合企業は、最近どの技術に力を入れているのか。
  • この技術分野は、どの方向へ変化しているのか。
  • どの課題に対する特許が増えているのか。
  • 企業によって技術アプローチはどう違うのか。
  • 市場では求められているのに、特許が少ない領域はないか。
  • 特許・論文・市場情報を横断すると何が見えるのか。
  • 大量の特許をAIで整理・分類すると、どこまで分析できるのか。
  • AIを技術調査に使うと、実際にどのようなアウトプットが作れるのか。

FAQ

よくある質問

LensTech AIは、主にAIを活用した各種調査の方法や事例を紹介するウェブサイトです。

実際のテーマを用いた分析例を通じて、AIを特許・技術・市場調査にどのように活用できるかを紹介します。

AIだけにすべてを任せることを前提としていません。

AIは大量情報の整理、分類、比較、要約、分析補助などに活用し、調査設計、情報確認、結果の解釈など、人による判断が必要な部分と組み合わせて使用します。

いいえ。

特許だけではなく、

  • 論文
  • 市場情報
  • 企業情報
  • 製品情報
  • 規制情報
  • 研究情報

などの非特許情報も対象とします。

はい。毛染剤は、AIを活用した調査方法を分かりやすく紹介するための具体例です。

調査の考え方や分析プロセスは、化学、素材、自動車、電機、食品、医薬など、さまざまな技術テーマに応用できます。

AIの出力には誤りや解釈のずれが含まれる可能性があります。重要な情報については、原資料・一次情報を確認したうえで利用する必要があります。

LensTech AI Researchでは、AIの結果を最終結論そのものとしてではなく、情報整理・分析・仮説形成を支援する材料として位置づけています。

完成した調査結果だけでなく、

  • どのようなデータを使うのか。
  • どのような分類軸を設定するのか。
  • どのような分析を行うのか。
  • どのようなアウトプットになるのか。
  • そこから何を読み取るのか。

といった調査プロセスも紹介します。

LensTech AI Researchの考え方

モノではなく、
「見方」を届ける。

LensTech AI Researchが紹介するのは、単なるAIツールの使い方ではありません。
AIというレンズを通して技術情報を見ることで、

  • 技術を見る方法。
  • 情報を整理する方法。
  • 競合を比較する方法。
  • 市場と技術をつなぐ方法。
  • 新しい可能性を探す方法。

  • といった、調査そのものの「見方」や「考え方」を広げていきます。

「今まで見えなかったものを、
違う角度から見てみる。」

そのための考え方や事例を紹介します。

ご利用にあたって

LensTech AIで紹介する内容は、AIを活用した調査・分析方法の事例紹介を目的としています。

掲載する調査結果は、使用した情報源、検索条件、調査期間、特許母集合、分類基準、AI出力等に基づくものであり、すべての情報を網羅するものではありません。

また、AIによる整理・分析には誤りや解釈の違いが含まれる可能性があります。

特許性、侵害、無効性、法的判断、事業判断、投資判断等を行う場合は、必ず原資料・一次情報を確認し、必要に応じて専門家へご相談ください。

LensTechAI

ResearchレンズテックAI リサーチ

AIというレンズで、技術の今と未来を見通す。

特許から論文、市場、企業、技術情報まで。

  1. AIで探す。
  2. AIで整理する。
  3. AIで比較する。
  4. AIで分析する。
  5. そして、人が考える。

見えなかった技術が、見えてくる。

LensTech AI Researchでは、AIを活用した新しい技術調査のかたちを、実際の調査事例、分析ツール、YouTube動画を通じて紹介していきます。

  1. 1事例を見る。
  2. 2調べ方を知る。
  3. 3自分のテーマに置き換える。
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