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何を解決するか

このプロジェクトは、特許出願および分析の複雑なプロセスを簡素化します。技術的な解決策を持っているが、形式的な特許開示文書の作成に苦労するエンジニアや研究者、既存特許の濃厚な法的用語の理解、変化する特許審査方針の追跡、公式審査通知への対応文書の作成に困っている人を支援します。

動作方法

このシステムは、複数の専門モードを持つAIエージェントスキルとして動作します。

• 開示文書作成: プロジェクトのドキュメントやコード（.docx、.pptx、CADファイルを含む）をスキャンし、特許出願可能なポイントを特定します。発明、実用新案、意匠のための構造化された開示文書を生成し、Mermaid図やCADモデルから抽出された線画／投影図を含め、.docx形式でエクスポート可能です。
• 平易な言語による解釈: 特許PDFや公開番号からコンテンツを抽出し、簡潔なノート、用語リスト、視覚的な知識グラフ（Obsidianと統合）を作成して、複雑な請求項を理解しやすくします。
• 方針追跡: Web検索を活用して、公式特許庁（CNIPA）の更新や審査トレンドを監視し、開示スタイルが最新であることを保証するための参照リストを提供します。
• 審査対応: 過去の対応文書や通知をObsidianに保存するRAGベースのワークフローを実装。タグやベクトル類似性検索により関連する過去の事例を検索し、新しい審査通知への対応文書の作成を支援します。

対象ユーザー

• 技術的発明者: 手動での作成に苦労しながらも、技術的成果を形式的な特許開示文書に変換したいエンジニアや開発者。
• 特許アナリスト: 既存特許の技術的本質を迅速に把握・マッピングしたい専門家。
• 法務チーム: 歴史的ケースデータを活用して一貫性のある文書作成をしたい対応担当者。

特徴

• 多様なタイプ対応: 発明、実用新案、意匠特許向けのカスタマイズされたワークフロー。
• CAD統合: 機械設計モデルから等角投影図や線画を抽出可能。
• Obsidianエコシステム: 知識グラフの可視化とプライベート特許データベースに深く統合。
• 自動化された先行技術検索: CNIPAの公開公告システムを通じて検索を優先。
• RAG駆動の対応文書: 過去の事例をローカル知識ベースに保存し、公式対応文書の作成精度を向上。