わずか11日間で特許出願。AIと共に「学習型ラジアルメニューUI」（Dango Search）を生み出すまで
はじめに
これは私が、アイディア着想から、弁理士探し、特許出願までを11日間というスピードで完了できたお話です。また、専門家でもないので、AIはもちろん駆使しました。
弁理士の先生も忙しい中で対応してもらえたという状況で成し得たことを、順序だてて説明します。
割とおおざっぱですが、流れはつかめると思います。
0日目：発想の原点は「検索が面倒」という違和感
不動産検索サイト（RooMii）を開発していたとき、ずっと抱えていたモヤモヤがありました。
「チェックボックスの選択が面倒くさい・・・」
検索キーワードの入力、エリア選択のクリック、プルダウン、チェックボックス。
これらは「データ入力」には向いているけど、
「考えながら探す検索」 には情報量が多すぎて無理。
人は不動産探しをするときに、キーボードで考えるのではなく、
条件選択で考える。
この直感を出発点に、
「AIがユーザーの思考を先読みし、選択肢を放射状に広げるUI」
サークルUI（後の Dango Search） の発想が生まれました。
(プロトタイプはGeminiを利用したのと、着想整理はChatGPTと壁打ち)
1〜3日目：AIとの共創が始まる
既存のRooMiiの仕様書を読み込ませ、
サンプルデータも読み込ませ、
手間と感じる入力作業も読み込ませ、
と事前にシステムの情報と、面倒と感じる情報を知識に詰め込んで、
いざ「タップしかしない。フリックが使えない場合、どういうUIが好ましいか？」
という質問で、出る出るアイディア。
Geminiを開き、プロンプトを実行すると
数分後、AIが生成したHTMLがプレビューで表示、
中央に円、周囲に放射状のボタンが浮かび上がっていました。
これだ
ってなりました。
まさに自分が頭の中で描いていた「検索像」そのものでした。
ここから、UI構造・アニメーション・ボタン配置をAIと対話しながら修正。
1日でデモが動き、スマホ上で動作するプロトタイプが完成。
2日で弁理士探し、とりあえず手あたり次第に電話しまくる。
3日で自分の感じる直感を 価値 として共感し言語化してくれた先生に出会う
4〜7日目：先行技術をAIと一緒に読み解く
弁理士と同時並行で、AIと特許調査を開始しました。
J-PlatPatに「ラジアルUI」「リアルタイム検索」「学習」で絞り込み、
Apple、Google、Microsoft、IBMの類似特許を一つずつAIに要約させていきました。
結論は明確でした。
既存技術には「角度制御＋件数リアルタイム＋循環学習」を統合したものはない。
つまり、「検索結果件数を再び学習に戻すUI」という発想そのものが新しかったのです。
弁理士からのフィードバックも早かった。（徹夜でやってくれました💦）
「新規性・進歩性ともに確保。抵触リスクも極めて低い。」
この時点で、出願の骨格は固まりました。
ここまでで費用は8万円程度
8〜10日目：図面と請求項をAIと共に仕上げる
最も時間がかかるのは通常、図面と請求項の整合です。
が、今回は違いました。
AIがTailwind CSSで特許図面を生成し、
フローチャートを自動整形。
「描画処理」「選択処理」「学習処理」までを一貫して出力。
まるでAIが「特許図面担当エンジニア」として働いているようでした。
一方で請求項は22項。
独自課題や権利範囲を予め自分で考え、
基礎構造、ナレッジデータ連携、学習制御、リアルタイム件数表示までを
分業的にAIに整理させ、私は文体と論理を整える役に回りました。
「学習→配置→操作→件数→再学習」
この一文が入った瞬間、構造が一気に締まりました。
「いける」と確信した瞬間でした。
ここで出願料24万円（ディスカウントあり）
合計32万円也
11日目：出願
2025年11月7日、特願2025-189784「学習型ラジアルメニュー検索支援システム」を出願。
反省点も多くありますが、人間スピード感を持てば、何事も成し得るなと思いました。
AIは変更にも削除にも文句は言わないですし、
スピード重視の人間には本当に良い相棒だと感じました。
あと、先生選びは慎重にやって、自分のアイディアを褒めてくれる人が良いと思います。
まだまだ、VCの獲得には至っていませんが、
引き続き頑張っていきたい。
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