PatentOS · 知的財産のためのオペレーティングシステム

保有特許の価値評価・棚卸しを支える AI OS

隠れた価値に、光を当てる。根拠をたどり、次の判断へ。

保有特許と製品資料を結び、現在・将来の活用可能性を整理。評価結果を基に、棚卸しやライセンス戦略などを検討します。AIが調査を支え、最終判断は担当者と専門家が行います。

01 / 保有特許から始める

どの特許を、維持するか。どの製品に、使われているか。どこに、活用の可能性があるか。その判断に必要な根拠を、一つのワークスペースへ。

01

保有特許を読み解く

特許番号、請求項、残存期間、維持条件を整理。自社の特許から、調査すべき問いを見つけます。

02

製品との対応を確かめる

公開資料を構成要件ごとに対応づけ、根拠がある箇所と、まだ確認できない箇所を分けます。

03

活用の条件を比較する

現在と将来の他社実施可能性、収益性、侵害立証のしやすさを確認。維持・ライセンス・売却などの検討につなげます。

特許レビュー / 東京レビューのイメージ · 必要に応じた専門家確認
インフラストラクチャ棚卸し。価値評価。クレームチャート。収益シナリオ。 / PatentOS / 特許公報・製品の公開資料・利用範囲を確認した提供資料インフラストラクチャアウトプット棚卸し。価値評価。クレームチャート。収益シナリオ。専門家が確認するための根拠と未確認事項。¥OS レイヤーPatentOSエージェント・証拠レジストリ・評価エンジン・認証・監査ログ。ソース特許公報・製品の公開資料・利用範囲を確認した提供資料すべての知財取引が、一つのレイヤーを流れる。

02 / ワークフロー

評価結果から、
次の判断へ。

棚卸し、評価、根拠確認、クレームチャート、収益シナリオ。各工程で見つかった根拠と未確認事項を、次の担当者へつなぎます。

  1. 01

    棚卸し

    特許ごとの評価と維持・放棄などの検討を、同じ一覧で確認します。

  2. 02

    価値評価

    現在・将来の他社実施可能性と収益性を整理。資料不足は未評価として残します。

  3. 03

    根拠確認

    出典と本文を読み、重要箇所をマーク。根拠が支持する内容と追加確認を分けます。

  4. 04

    クレームチャート

    構成要件と製品資料を対比し、AI・技術担当・知財担当が次に確認することを整理します。

  5. 05

    収益シナリオ

    売上、料率、リスクなどの前提を変えて比較。将来の収益や特許の売却価格を保証するものではありません。

評価の見方

4つの観点から、次の判断へ。

評価結果を基に棚卸しやライセンス戦略などを検討します。点数だけで結論を出さず、根拠と前提を合わせて確認します。

  1. 01

    現在の他社実施可能性

    請求項と、現在の製品・サービスの対応を確認。

  2. 02

    現在の収益性

    対象売上、料率、費用、残存期間を整理。

  3. 03

    将来の他社実施可能性

    将来用途の広がりと、導入時期を検討。

  4. 04

    将来の収益性

    収入が生じる時期と、条件の違いを整理。

次に確認するのは、誰か。

AIエージェント
公開資料を調べ、対応する記載と不足する根拠を整理。
人・技術担当
実機や内部仕様など、公開情報だけでは分からないことを確認。
人・知財担当
請求項を解釈し、専門家と活用方針・最終判断を検討。

根拠をなぞり、条件を動かす。

公開デモでは本文のマーク・メモ、担当別の確認事項、売上・料率・リスクを変える収益シナリオを体験できます。

公開デモを体験する

評価機能は開発・検証中。公開デモは準備済みの例を用い、本文ビューアーのエージェント回答もデモ例です。収益シナリオは仮定に基づく試算で、特許価格や将来収益を保証するものではありません。

03 / 根拠を確認する

抜粋から、本文へ。
構成要件と、照らし合わせる。 次の確認まで。

PatentOS 公開デモのクレームチャート。準備済みの例。

構成要件ごとの請求項分解

出典と本文をワークスペースで確認

重要箇所にマーク・メモ・確認チェック

根拠のある対応と未確認箇所を区別

AI・技術担当・知財担当の役割を表示

収益の前提を変えてシナリオを比較

ポートフォリオ ヒートマップ調査シグナルの整理を示す模式図です。実際の分析結果ではありません。ポートフォリオ ヒートマップポートフォリオの概念図。調査シグナルの整理を示す模式図です。実際の分析結果ではありません。コア電源RFUI実装光学SWML出典をたどり、不足を確かめ、次の判断へ。シグナル未検出監視確認候補

04 / エージェント

専門 AI が協働。
レビュー経路も内蔵。

専門 AI が調査、請求項分解、根拠確認を支援。技術担当が製品の事実関係を確認し、知財担当・専門家が請求項の解釈と最終判断を担います。

エージェントループ · 専門家レビュー経路発見 → 起案 → 検証 → レビューエージェントループ · 専門家レビュー経路コア証拠レジストリ01発見対象全特許を読み込む02起案クレームチャート。収益シナリオ。03検証出典との突合・参照04レビュー技術・知財担当が確認・判断AIが調べ、担当者が確認・判断する。
  1. 001発見JPO・USPTO・EPO を横断し、特許と先行技術を発見。FI/F ターム、CPC 対応。POC
  2. 002請求項分解請求項を独立した構成要件に分解。ミーンズ・プラス・ファンクション、多重従属に対応。POC
  3. 003証拠探索製品ページ、スペックシート、有報、技術文書を横断。すべての発見にソース引用。POC
  4. 004相互検証根拠や推論の不足・矛盾を確認。AIの一致だけで結論とせず、未解決の所見をレビューへ。POC
  5. 005売上推定被疑侵害製品の市場規模を、公開情報・有報・業界レポートから推定。POC
  6. 006ヒートマップ特許 × 企業の A/B/C ランキング。権利行使の優先順位が一目で。POC
  7. 007翻訳日英を特許グレードの忠実度で翻訳。請求項構造と法律ニュアンスを保持。POC
  8. 008価値評価現在・将来の実施可能性と収益性を整理。前提と資料不足を明示。POC
  9. 009有効性日米欧データベースを横断した先行技術調査。無効資料調査の自動生成。POC
  10. 010FTO新製品ローンチ前に阻害特許を特定。回避設計を提案。NEXT
  11. 011収益化戦略ライセンス・クロスライセンス・売却・訴訟・和解・保有のすべてをシミュレーションし、リスク調整後の価値で最善の一手を提案。NEXT
  12. 012専門家レビュー重要な所見を、貴社顧問・当社弁理士・双方のいずれにも回せる設計。AI は提案、人間が判断します。HUMAN

↳ 公開デモは準備済みの例です。評価機能は開発・検証中で、本文ビューアーのエージェント回答はデモ例です。個別パイロットの範囲はご相談ください。NEXT は計画中です。

独自技術

PatentOS ワークフロー

他にはない、独自のエンジン

特許の根拠をたどり、評価の前提を記録し、人の判断を確認できるワークフローです。

独自開発自社で構築・保有
根拠出典を確認できる
レビュー人の判断を記録

05 / 精度

精度は、モデル名ではなくワークフローで決まる。 専門エージェント、独立検証、専門家レビューへの接続。
A / B / C 信頼度ランキング優先レビュー / 追加確認 / ウォッチリストA / B / C 信頼度ランキングA高信頼度優先レビュー対応する根拠あり。人の確認が必要。B中信頼度追加確認有望シグナル。専門家レビュー要。C低信頼度ウォッチリスト根拠が限られるため追加調査。振り分けの概念図。ランクは法的な結論ではありません。
判断に、根拠をクレームと製品資料を、構成要件ごとに確認
保有特許から、始める評価と維持・活用の検討を、同じ流れで
次の担当を、明確にAI、技術担当、知財担当が確認することを整理

06 / ご利用の目的

特許の次の一手を、
チームで考える。

評価を使う方、専門家として確認する方、売却・活用を相談する方。それぞれの目的に応じてご案内します。

企業・大学

保有特許を評価したい

棚卸しや維持判断、ライセンス戦略などに向けて、調査範囲と評価の使い方を相談できます。

個別パイロットのご相談

知財・技術の専門家

根拠を確認したい

クレームチャート、出典、未確認事項を基にレビュー。担当範囲と情報の取扱いは案件ごとに確認します。

レビュー体制を相談する

特許売却・活用

Patent Capital

IPリッチの特許買取・収益化事業。企業や大学の未活用特許について、買取りと国内外のライセンスを検討します。

Patent Capitalを見る

07 / 判断を支える設計

4

価値を検討する観点

5

根拠をつなぐ工程

3

AI・技術・知財の役割

2

日本語・英語

根拠と判断を、 同じ場所に。 PatentOSは、評価の前提、確認事項、担当者の判断をつなぐソフトウェアです。協業・投資に関するご相談も受け付けています。 investors@patentos.app →

08 / チーム・開発パートナー

弁理士。
AI エンジニアリング。
ともに、事業をつくる。

草野 大悟

草野 大悟

創業者 · 代表取締役、IPリッチ

創業者・代表取締役。上智大学大学院物理学領域修了、富士ゼロックス特許部門を経て2016年に Patent Investment 設立、IPリッチに成長。海洋潜水艇 SOS ドローンの発明者として登録特許2件。日本初の知財をテーマとした映画を製作。PatentOS が自動化している実務ワークフローを自ら設計してきた人物。

グンタ・ブルンナー

グンタ・ブルンナー

G Productions Japan合同会社プロダクト・技術開発パートナー

G Productions Japan合同会社を通じ、開発パートナーとして PatentOS のプロダクト設計と技術開発を担当。サイバーエージェントで15年にわたり、ゲーム・メディア・AI・SaaS のエンジニア・デザイナー・事業責任者を歴任。OpenSTF 開発者。Netflix・Alibaba・Google 等での採用実績。AI エバンジェリスト、文部科学省 国費留学生。

岩瀬 寛司

岩瀬 寛司

副社長 · 弁理士

副社長・弁理士。東京大学工学部卒。多様な産業でのシステムエンジニア経験16年を経て2016年に弁理士登録。ソフトウェア・電気・機械・通信分野で300件超の明細書を執筆。弥生株式会社 知財グループリーダーを歴任後、2024年に IPリッチ国際特許事務所を開設。

青井 隆徳

青井 隆徳

弁理士

弁理士。防衛大学校・東京工業大学博士(工学)。防衛装備庁 R&D を経て、日本・米国・中国の特許事務所で出願・権利化・事業化を担当。ブーズ・アレン・ハミルトン(現 Strategy&)にて経営戦略コンサルティング。2013年に独立、出願から事業化まで一気通貫の知財支援を提供。

草苅 旬一

草苅 旬一

パートナー弁理士

パートナー弁理士。神奈川大学大学院法学研究科修了。公務員を経て弁理士登録、自身の特許事務所を運営。弁護士・司法書士・社会保険労務士と連携し、商標法を中心に学術理論と実務をつなぐ研究・実践を継続。

1.054 億円IPリッチ資本金
300+チームによる特許明細書
5年+知財教育コンテンツ実績
日 · 米 · 欧弁理士法務の対応領域

09 / ご準備のタイミングで

相談先を、選ぶだけ。
あとは担当デスクへ。

お立場に合うご相談内容をお選びください。担当デスクへおつなぎします。

  • 企業知財部貴社特許で POC貴社保有のポートフォリオサンプルで、AI ワークフローをお試しいただけます。重要所見には任意で専門家レビューを付けられます。
  • 特許事務所事務所を拡張する調査・根拠確認の共同作業を支援。レビューの担当範囲、情報の取扱い、契約条件を個別に確認します。
  • 投資家投資家向けご案内市場サイジング、エージェントアーキテクチャ詳細、財務、リファレンス。

ご相談の種類をお知らせください。