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事業スピードに寄り添う知財:AI活用によるリードタイム短縮と業務フローの再構築

 事業スピードに寄り添う知財:AI活用によるリードタイム短縮と業務フローの再構築

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  MIXI MEETUP!AI DAY 2026 - SESSION ARCHIVE
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事業スピードに寄り添う知財:AI活用によるリードタイム短縮と業務フローの再構築

スピードアップしていく事業に対応できる知財業務をAIによってどう実現するか。特許の「FTO(侵害予防)調査」に加え「権利化」や「チェック業務」でのAI活用、商標・著作権におけるAI導入事例を紹介します。AI導入前のフローとAI導入後を比較し、待ち時間や工数が実際にどう変化したのかを可視化。AIにより生産性を劇的に向上させた具体的な改善プロセスと成果をお話しします。

コンプライアンス本部/知財室
村津 文武
コンプライアンス本部/知財室
大館 和俊

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□イベントハッシュタグ
#miximeetup2026
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MIXI ENGINEERS PRO

April 06, 2026

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Transcript

  1. ©MIXI MIXIにおける「知財業務」 「攻め」=競争優位性確保 「守り」=事業リスクの排除 特許G 『技術』 MIXIが生み出す新技術・ ゲーム仕様の特許権利化 新サービスリリース前の 他社特許侵害調査・FTO調査

    商標・著作権G 『IP/ブランド』 新規サービスの名称や ロゴの権利保護 社外発信コンテンツの 権利侵害・炎上リスクの 確認(防波堤) 会社の重要資産である『技術』と『IP/ブランド』を軸に役割定義
  2. ©MIXI 業界特有のギャップと「構造的」な課題感 事業の成長スピード vs 知財部門が直面する制約 IT事業の特性 • ソフトウェアの強みを活かした速い開発 サイクル •

    物理的制約がなく、低コスト・瞬時にグ ローバル展開が可能 ➔ 【圧倒的な拡張性とスピード】 知財業務の特性 • 各国の法的機関特有のリードタイムがあ り、場合によっては数年単位の手続きもあ る • 国ごとに法律・判断が独立しているため、グ ローバル展開のコストが高い ➔ 【属地的・労働集約的な制約】 この構造的な違いが、IT事業の成長に伴って、 知財部門が「事業のボトルネック」になりやすい最大の原因の一つ
  3. ©MIXI 課題解決に向けたアプローチ ①物量の緩和 :確認/分析に時間的コストを要する作業をAIに代行してもらう ②判断の代行(スクリーニング) :知財観点の対応要否の判断をAIに代行してもらう どんなことを実現したか 商標・著作権グループ • 商標区分の判定:

    1件あたり最大30分 ➔ 1~2分で実施可能に • 掲出物の複数部門チェック: 長時間の待ち・回覧 ➔ 知財観点の自動確認で 作業量を80%削減 特許グループ • 特許出願の高速化 ➔ リードタイムを 最大90%短縮 • FTO調査(数百件の目視):2~3週間 ➔ 1週間以内 に短縮 • 中間処理のAI支援➔ 対応時間を 最大85%短縮
  4. ©MIXI 【商標著作権G】CASE 1: 商標区分推定ツール 海外展開向けの商品リスト一覧(繁体字)から、各商品の区分の当てはめと確 認対象となるワードの抽出や商品説明の翻訳を一度に処理 1件あたり5分×100件(=500分)の振り分け作業が 「数分で」完了。 概要 INPUT:

    商品リストと概要 (例:約100件 分) OUTPUT: 調査対象として整 理されたワードと 対応する区分のリ スト AI 推定ロジック (区分推定&ワード 抽出&翻訳) 各商品名の評価に本プロンプトを組み込み、 大量にあるリストを連続で翻訳/評価/整理 ~応用編~
  5. ©MIXI 【商標著作権G】CASE 2:外部掲出物チェック オウンドメディアやSNS、ブログなど、社外へ発信するコンテンツの確認 概要 :マルチモーダル化する確認対象を、3部門のリレー形式での確認 (確認待ち・手戻り) (確認待ち・手戻り) [知財部門] Before

    発⽣課題 1. 待ち時間の発生 部門間のスイッチング(手戻りや確認待ち)によるタイムロスの蓄積 2. 確認対象のマルチモーダル化 平均5000文字程度の文書と複数画像からなる記事原稿、動画(30分~2時間分)の確認コスト [ブランド部門] [広報部門] Fix
  6. ©MIXI 【商標著作権G】CASE 2:外部掲出物チェック :AIによる自動判定。後工程のブランド/知財確認は 必要な時だけ駆動 After 導⼊効果 ・マルチモーダル解析   入稿物確認時間短縮 ⇒ 1件あたり平均20分~40分かかる確認を数分に短縮 ・AIによる知財観点のスクリーニング

      部門間のスイッチングコスト削減 ⇒ 回答スピードが1~2営業日改善。(※確認事項無し、の場合)   知財部門の稼働削減率 ⇒ 約60~80% ⇒ 一カ月あたり、約1000分(17時間分)の削減効果 [広報部門] 3部門視点のAI判定 (マルチモーダル解析) (スクリーニング) [知財部門] [ブランド部門] 確認事項無し。 OK. 確認事項有り Fix
  7. ©MIXI エンジニアの開発を守る 特許の3つの仕組み CASE 1:特許出願 出願の高速化 開発者のアイデアを 最速で特許出願する CASE 2:FTO調査

    FTO調査の自動化 リリース前に他社特許の 地雷を自動検知する CASE 3:中間処理 審査対応のAI支援 特許庁による特許審査に AIが対応策を提案
  8. ©MIXI 打合せ 【特許G】 CASE 1: 特許出願の高速化 Before After リードタイム最大90%短縮(1〜2ヶ月 →

    1週間以内)。 出願件数を大幅に拡大。 従来は外部の特許事務所にほぼすべて外注。 発明整理 発明整理 待ち チェック 1〜2カ⽉ 整理のフォロー AI ドラフト チェック チェックのフォロー 待ち時間 スキップ
  9. ©MIXI 【特許G】CASE 2: FTO調査の自動化 検索漏れ防止と件数爆発のジレンマを解消。 人間は最終的な「侵害判断」のみに集中。 数百件の公報 (全件目視) AIスクリーニング 数件〜数十件

    への絞り込み (AIフォロー) 処理期間を60〜70%削減(2〜3週間 → 1週間以内) FTO調査とは:自社の新サービスが他社の特許を侵害していないか、リリース前に確認する作業 = 本番デプロイ前のセキュリティスキャンの「特許版」 Before After
  10. ©MIXI [特許G] CASE 3: 中間処理のAI支援 審査官の意図を読む高度な文書解析。法的思考をプログラミング的思考へ 転換し、複数の戦略案を自動提示。 INPUT: 拒絶理由 AI対応案

    自動生成 戦略A 戦略B 戦略C 人為:意思 決定 (Human Decision) 対応時間を最大85%短縮(半日〜1日 → 1時間以内)。 中間処理とは:特許庁の審査官から「ここが問題」と指摘(拒絶理由)が返ってきたとき、 どう対応するかを検討・回答する作業。対応を誤ると特許が取れない。 = コードレビューの指摘に対する修正方針を考える作業の「特許版」
  11. ©MIXI AI導入による圧倒的なインパクト [Patent] 最大90%短縮 リードタイム [Patent] 大幅に拡大 出願件数 [Patent] 60〜70%削減

    FTO処理期間 [Trademark] 80%削減 知財への要対応件数 仮想的な⼤規模組織の業務遂⾏能⼒を⼈員増なしで実現。
  12. ©MIXI 創出時間の再投資:戦略機能を持つ知財室へ 現状:創出時間の再投資先 (Current Efficiency) 未来:創出時間の再投資先 (Future Strategy) 特許G リードタイムの圧倒的な

    短縮を達成。 ・IPランドスケープ分析 (特許、事業分析)の強化。 ・外国出願の内製化拡大。 ・「戦略として事業に寄り添う」 シフト。 商標G 業務フローの見直しと 構造化を達成。 再構築したフローを回すととも に、さらなるリードタイムの短縮 と満足度の向上を図る。
  13. ©MIXI 創出時間の再投資:AIで事業に寄り添う知財戦略へ 特許情報×企業情報×事業環境をAIで統合分析し、事業戦略・外国出願に直結させる PHASE 1 IPランドスケープ分析 特許データ+企業情報 ・事業環境を統合収集 競合の出願動向+ 事業戦略を自動マッピング

    技術×市場トレンド を可視化・予測 AI が自動分析 PHASE 2 事業戦略アドバイス 分析結果を基に 事業部へ提言 参入リスク・ 競合優位性を提示 出願すべき国・ 技術領域を特定 知財 × 事業連携 PHASE 3 外国出願の内製化拡大 戦略に基づき 重要国へ出願 AI翻訳+内製で コスト大幅削減 出願スピード の飛躍的向上 グローバル展開 「守りの知財」から「攻めの知財」へ ── AI活用で生まれた時間を、事業成長のための戦略に再投 資する IPランドスケープ:特許情報に加え、企業の財務・M&A・事業環境などの情報を重ね合わせ、知財ポートフォリオを経営視点で分析する手法