検索設計が、技術調査の質を大きく左右します。
近年は生成AIサービスの普及により、誰でも容易に一見それらしい情報を得ることが可能になりました。一方で、専門性の高い整備された情報源を適切に選択・検索することによる、質の高い情報収集の重要性は依然として高いと考えています。
情報量の増加に伴い、収集した情報をそのまま提示するだけでは、受け手にとって大きな負担となるケースも増えています。そのため、調査の目的に応じて必要な情報を抽出し、整理・構造化して提供することが重要です。生成AIの活用は避けては通れませんが、その効果を最大限に発揮するためには、活用方法を設計し、調査プロセスに適切に組み込むことが重要だと考えています。
検索、生成AI、解析ツールを組み合わせ、
調査プロセスを高度化します。
技術調査においては、検索式の設計や調査範囲の設定が結果の質を大きく左右します。そのため、依頼背景や目的を踏まえた調査設計を重視し、ノイズの低減と網羅性のバランスを取りながら、最適な情報抽出を行っています。
従来の検索中心の業務に加え、ツールを活用した解析による可視化にも取り組んでいます。大量の情報を分かりやすく整理・提示することで、依頼者の理解や判断、優先して確認すべき対象の把握を支援しています。
また、調査テーマの理解、検索式のブラッシュアップ、解析に用いる課題や用途の整理などに生成AIを活用し、調査プロセス各工程の効率化と高度化を図っています。自社で開発した情報選別用の生成AIアプリを用いて、特許集合からの効率的な情報抽出の検討も進めています。単にプロンプトを作成するのではなく、調査目的に応じた判断基準の作成と、それに基づくプロンプト設計を重視している点が特徴です。
読込経験に基づく本質把握を、
検索設計に活かします。
キャリアの初期に特許関連業務に携わる中で特許調査に興味を持ち、その後は特許調査会社および特許事務所にて、検索から読込、レポート作成まで一貫して担当してきました。特許庁閲覧室での紙公報の手めくり調査から始まり、特許情報をもとに技術内容を深く理解する経験を積み、検索技術者検定（1級）も取得しました。
三菱ケミカルリサーチ入社後は、特許庁の特許出願動向調査や医薬品の合成方法調査など、専門性の高い調査業務に従事してきました。現在は、これまでの読込経験を背景に、調査対象の本質を捉えた検索設計を強みとしつつ、技術情報に加えてビジネス情報の検索、ツールを用いた解析、生成AI活用へと業務領域を広げています。
今後は、従来の検索技術や調査手法に加え、生成AIやデータ解析技術の活用をさらに進め、より高度な情報整理と価値提供を実現していきます。
