実務フロー
AI・機械学習特許図ジェネレーター は素材準備、生成、修正、確認で構成されます。
1
素材を準備
AI システム説明、モデルパイプライン、RAG 構成、学習フロー、方法クレーム を整理します。
2
図面を生成
モジュール、データ流、方法ステップ、符号を整理した AI 特許図 を作成します。
3
確認して出力
レイアウトと符号が安定してから出力します。
特許向けワークフローが必要な理由
特許図面向け構造
反復しやすい
出力前に確認
Common mistakes in AI / ML patent figures
Compressing the entire invention into one box labeled "AI engine" or "LLM".
Showing model internals (layer counts, activation functions) when the claim is at the system level.
Skipping the separation between training and inference flows when both matter to the claim.
Forgetting to show the data store, feedback loop, or verification step that the spec describes.
AI・機械学習特許図ジェネレーター FAQ
AI・機械学習特許図ジェネレーター とは何ですか？
AI システム説明、モデルパイプライン、RAG 構成、学習フロー、方法クレーム から モジュール、データ流、方法ステップ、符号を整理した AI 特許図 を作る PatentFig AI の入口です。
生成後に修正できますか？
はい。レイアウト、符号、矢印、細部を反復調整できます。
法的レビューを置き換えますか？
いいえ。提出前には専門家の確認が必要です。
Should an AI patent figure show model architecture?
Only when the architecture is part of the invention. Most AI patent claims are about system-level behavior — pipelines, retrieval, agents, feedback — and benefit from block diagrams plus flowcharts, not architecture diagrams of the model itself.
Do RAG and agent inventions need separate figures?
Usually yes. Retrieval, planning, tool use, verification, and response generation each deserve their own box on the block diagram and may need their own flowchart depending on what is claimed.