知財AIの発明化に学ぶ、観光の“暗黙知”を資産化する方法

年末年始の繁忙期（2025/12/27時点）は、観光・宿泊の現場が「回っているだけで勝ち」になりがちです。ところが、忙しい時期ほど増えるのが、現場にしか残らない“暗黙知”——クレームの火種、リピーターの癖、団体対応のコツ、チェックイン渋滞の回避策。多くの事業者は、これを経験者の頭の中に置いたままにしてしまいます。

ここでヒントになるのが、リーガルテック社が2025/12/23に発表した「研究ノート・暗黙知を発明資産に変えるAI創出基盤」という発想です。R&Dの研究メモを「発明候補」として構造化し、既存特許と比較し、安全に共有する。実はこの流れ、観光・ホスピタリティのDXにも、そのまま当てはまります。

この投稿は「日本の法務・士業におけるAI活用：リーガルテック入門」シリーズの文脈で、**知財AIの“発見→構造化→共有”**という型を、観光業の現場改善・サービス開発・ナレッジ継承に転用する方法を整理します。士業・法務の方にとっても、観光事業者を支援する際の提案の骨格になります。

知財AIがやっていることは「暗黙知の棚卸し」を自動化すること

答えから言うと、リーガルテック社の発表の本質は、散らばった技術文書を“発明として読める形”に直し、組織の資産にすることです。観光の現場で起きている「情報はあるのに意思決定に使えない」と同じ問題を、知財の世界は先に解こうとしています。

プレスリリースでは、研究ノート・実験記録・技術メモなどの暗黙知が、部門や担当者ごとに分散し、価値転換されずに埋もれる状況が語られています。観光でも同じです。

• アンケートは回収しているが、改善が続かない
• 口コミ返信はしているが、再発防止に繋がらない
• ベテランのオペレーションが“属人化”している
• チャット・電話の問い合わせログが、次の施策に使われない

知財AIはこれを、次の3段（後述）で解決しようとします。

「発見→発明化→共有」の3段は、観光AIでもそのまま使える

結論はシンプルで、知財AIの3フェーズを観光に置き換えると、サービス改善と収益化が“仕組み”になります。リーガルテック社は「IPGenius（創出）」「MyTokkyo.Ai（分析）」「リーガルテックVDR（共有）」を連携し、価値創出プロセスを統合するとしています。

観光・ホスピタリティに翻訳すると、こうです。

1) 発見（創出）：現場ログから“改善の核”を抜き出す

知財側では、技術文書から「課題・解決手段・効果」を体系化します。観光側でも同じで、例えば次のように構造化します。

• 課題：チェックインが混む／問い合わせが多い／清掃の品質が揺れる
• 解決手段：導線変更、時間帯別の案内、FAQの再設計、権限移譲
• 効果：待ち時間短縮、口コミ改善、スタッフ負担減、アップセル増

ここで効くのは、自由記述や通話メモのような“非構造データ”です。AIがやるべき仕事は、文章を要約することではなく、再現可能な打ち手の形に整えること。

2) 分析：既存の成功パターンと比較して「独自性」を掘る

知財側のMyTokkyo.Aiは、既存特許と比較して新規性・差別化を整理します。観光では、

• 自社施設間（A館とB館）で何が違うか
• 同エリア競合の口コミで何が評価されているか
• 繁忙期（年末年始）と閑散期で不満点がどう変わるか

を比較し、**勝ち筋（差別化ポイント）**を言語化します。

私が現場で見てきた感覚だと、差別化は「豪華さ」よりも、

• 案内のわかりやすさ
• 迷子を出さない導線
• 問い合わせの少なさ（＝不安の先回り）

のような“地味な品質”に宿ります。AIはここを数字と言葉で揃えてくれます。

3) 共有：部門横断で“検討と合意”を早くする

知財側のVDRは、安全な共有・アクセス管理・ログ管理を強化し、部門横断レビューを効率化します。観光でも、マーケ、現場、レベニュー、外部パートナー（OTA/広告/制作）との情報共有は事故が起きやすい。

• 誰が最新版を持っているかわからない
• 個人のメール添付に残ってしまう
• 施策の意思決定の証跡が追えない

この手の問題は、成果以前にガバナンスの欠陥です。士業・法務の立場から見ても、運用設計が甘いと、個人情報・機密・契約違反のリスクが増えます。

観光・宿泊の「暗黙知」を資産化する具体例（そのまま使える型）

結論として、資産化は「ドキュメント化」ではなく「再利用可能な構造」にすることです。以下は、知財AIの発想を観光に落としたときの、実装イメージです。

例1：口コミ・アンケート自由記述を“改善発明”に変える

• 入力：口コミ、アンケート自由記述、クレームメール
• AIの出力：課題分類（騒音/清掃/案内/接客/設備）＋頻度＋再発条件
• 人の判断：優先度（売上影響×再現性×コスト）を付ける

ポイント：ネガだけでなく、ポジも同じく資産です。「褒められた接客の言い回し」をテンプレ化し、教育に回すと早い。

例2：問い合わせログから「最短で削れる業務」を特定する

• 入力：電話メモ、チャット履歴、メール分類
• AIの出力：問い合わせ原因の“上流”特定（情報が見つからない、誤解される、手順が曖昧）
• 対策：FAQ再設計、導線の言い換え、予約導線のUI改善

成果の測り方は、問い合わせ件数だけでは足りません。

• 1件あたり対応時間（分）
• 時間帯別のピーク
• 予約離脱率

まで見て、初めて投資判断できます。

例3：ベテランの“段取り”を引き継げる形にする

• 入力：引き継ぎメモ、当日の判断ログ、イレギュラー対応例
• AIの出力：条件分岐の整理（雨天/遅延/団体/外国語/食物アレルギー等）
• 対策：判断基準をルール化し、研修に組み込む

ここで効くのは「マニュアル」ではなく、判断の理由です。暗黙知の正体は“理由付きの例外処理”なので、そこを抽出して共有します。

士業・法務が押さえるべき「観光AI×ナレッジ化」のリスク設計

答えは、AI導入の成否は技術ではなく、取り扱うデータの線引きで決まります。観光の暗黙知は、個人情報や機密（顧客属性、トラブル履歴、VIP対応）が混ざりやすい。

士業・法務の支援としては、次の3点が現実的です。

1. データ分類ルール：個人情報、機密、社内限定、外部共有可をラベル運用
2. アクセス統制とログ：誰がいつ見たか／出したかを追える状態にする
3. プロンプト・出力管理：AIへの入力範囲、出力の二次利用範囲、保管期間

知財領域でVDRが重視されるのは、「便利だから」ではなく、説明責任を満たすためです。観光でも同じで、インシデントが起きた瞬間に問われます。

まず何から始める？年末年始明けに効く“最小導入”

結論は、いきなり全社DXにしないこと。最小単位で回し、勝ち筋を作るのが早いです。

• 対象は1つに絞る：例）「チェックイン混雑」か「問い合わせ削減」
• データは2種類で十分：例）口コミ＋問い合わせログ
• 期間は短く：2026/01〜2026/02の6週間で検証

成果指標（KPI）は、次のように“業務”と“体験”を両方置きます。

• 平均待ち時間（分）
• 1予約あたりの問い合わせ件数
• 口コミの特定カテゴリ評価（清掃/案内など）
• 現場残業時間（時間）

ここまで揃うと、AIは「流行り」ではなく、現場の利益に直結する道具になります。

観光の暗黙知は、放置するとコスト、資産化すると収益になる

リーガルテック社の「研究ノートを発明資産に変える」という発想は、観光・ホスピタリティにも強い示唆があります。非構造データを、発見→分析→共有の型で回す。これができる組織は、繁忙期の混乱を“来年の強み”に変えられます。

このシリーズ（日本の法務・士業におけるAI活用：リーガルテック入門）では、契約書レビューや法律リサーチのAI活用だけでなく、AIを安全に業務へ組み込む設計も扱っていきます。観光領域こそ、データと現場が近い分、やり方次第で成果が出ます。

年末年始で溜まったログ、あなたの組織では「思い出」で終わりますか、それとも「再現可能な資産」になりますか。次に手を付けるなら、どの業務からが一番効きそうでしょうか。