ディープテックが直面するR&D課題
特許調査がJ-PlatPat・Google Patents・Espacenetを手作業で横断検索するため、1件の調査に2週間かかる
arXiv・PubMed・IEEE等の論文データベースを統合検索する手段がなく、競合の研究動向を見落とす
3年分の実験ノウハウがSlackの過去ログとローカルPCに散在。キーパーソン1人が退職しただけで、実験プロトコルの再現が不能になるリスク
投資家向けの技術デューデリジェンス資料作成に毎回3日以上かかり、研究時間が圧迫される
自社特許のFTO（Freedom to Operate）分析を外部弁理士に依頼すると数百万円・数週間の工数が発生
81%
「投資家に自社技術の価値を正しく理解してもらえない」と感じているディープテック起業家の割合
出典: INITIAL ディープテック投資レポート 2024
R&Dを加速する6つのAI機能
特許ランドスケープ分析
J-PlatPat・Google Patents・Espacenetからダウンロードした特許公報（PDF・CSV・XML）を一括アップロード。AI知識グラフ技術（GraphRAG）が技術領域ごとの出願トレンド・競合動向・空白領域を自動マッピング。単なるキーワード検索ではなく、請求項の技術的関連性を理解した分析。結果はCSV・PDF形式でエクスポート可能。
論文横断サーチ
論文PDF（最大100MB）のアップロードまたはDOI/URL指定で社内論文ライブラリを構築。AIが引用関係・著者ネットワーク・研究トレンドを可視化。arXiv・PubMed等の新着論文アラート機能で競合動向を自動監視。数千件規模の論文も対応可能。
Devモード: 高度な技術分析
Pythonコード実行環境を内蔵。NumPy・pandas・scikit-learn・SciPy・matplotlib等の主要ライブラリを標準装備。実験データの多変量解析、特許の請求項クラスタリング、技術マトリクス自動生成が対話的に可能。コードは保存・共有可能でチームの分析資産として蓄積。削除時はコード・分析結果・元データすべてを7日以内に完全消去（削除証明書発行）。生成コードの知的財産権はお客様に帰属します。
R&Dナレッジベース
実験ノート・プロトコル・失敗事例・パラメータ知見をGraphRAGで構造化。「あの実験、どの条件で成功したっけ？」に即座に回答候補を表示。APPI（個人情報保護法）準拠のデータ管理。研究者の退職時にもナレッジが組織に残る仕組みを構築。データは7日以内に完全削除可能（削除証明書発行）。
技術DD資料自動生成
特許ポートフォリオ、技術ロードマップ、競合分析を自動で資料化。VC・CVCとのミーティング前に投資家が理解しやすい形式で技術価値を可視化。
FTO（自由実施）分析支援
自社技術と既存特許の請求項をAIが対比分析。抵触リスクのある特許候補を自動検出し、回避設計の方向性を提案。弁理士への依頼前の初期スクリーニングとして活用し、コストを大幅削減。最終判断は必ず弁理士・知財専門家が行う前提の設計。
R&DシーンでのAgent Mode × Devモード活用
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導入前後の変化
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| BEFORE / AFTER | Before | After | Result | |
|---|---|---|---|---|
| 特許調査 | 2週間 | 2時間（初期スクリーニング） | 95%短縮 | |
| 論文サーベイ | 1週間 | 1日 | 80%短縮 | |
| 技術DD資料作成 | 3日 | 3時間 | 96%短縮 | |
| FTOスクリーニング | 外注200万円 | 社内で事前分析 | 90%削減 | |
| 実験データ分析 | 半日（Excel手作業） | 10分（Devモード） | 97%短縮 | |
| 研究ナレッジ検索 | 先輩に聞く（不在時不可） | 24時間即答 | 属人化解消 |
ディープテック企業での導入事例
素材系スタートアップ（従業員25名）
従業員25名・研究者15名・特許12件保有
シリーズAの調達準備中、競合の特許ランドスケープを2週間かけて手作業で調べていました。ZEROCKなら2時間で同等以上の分析ができます。空白領域の特定精度が上がり、出願戦略を大幅に見直せました。VCへの説明資料もDevモードでグラフ付きで出せるのが強いです。
— CTO
導入前
特許調査2週間導入後
2時間で完了バイオテック企業（従業員40名）
従業員40名・R&D20名・論文年間15本
PubMedとarXivを毎日チェックするのが研究者の朝のルーティンでしたが、ZEROCKが関連論文を自動でピックアップしてくれるようになりました。引用ネットワーク分析で、注目すべき研究グループを早期に発見できたのも大きいです。
— 研究開発部長
導入前
週5時間/人導入後
週1時間/人CVCファンド（チーム15名）
チーム15名・投資担当8名・年間DD20件以上
ディープテック投資の技術DDは、特許と論文の読み込みに最も時間がかかります。ZEROCKで投資候補の技術ポートフォリオを瞬時に可視化でき、DDの質とスピードが劇的に向上しました。投資判断の精度も上がっています。
— パートナー
導入前
DD期間2ヶ月導入後
3週間で完了ディープテック企業での投資対効果
研究者5名のスタートアップでの月間コスト削減シミュレーション
現在のコスト（月間）
※時給6,000円×研究者5名で算出（御社の人数に応じて個別試算可能）
ZEROCK導入後
140時間＋18万円/月の削減
ZEROCK費用
¥200,000※導入支援・データ移行・サポート含む。追加費用なし
月間削減コスト
¥880,000
ROI 340%
投資回収期間: 約2ヶ月
AI活用準備度診断
10問・3分で、貴社のAI導入準備状況を可視化
シリーズA/Bの準備、
特許分析デモで差をつける
30分のオンラインデモで、御社の技術領域の特許ランドスケープを実際に生成してお見せします。技術系バックグラウンドの専任担当がご対応。デモ後は2週間の無料トライアル→本契約の流れです。