論文・特許のクロス分析週報でVCに販売し月商2.5万元

🔧 ワークフロー

毎朝7時にn8nがタイマー起動してスクレイピングプロセスをトリガーし、DeepTechScoutを呼び出して過去24時間のarXivのAIトップカンファレンス論文を取得すると同時に、智慧芽Eureka APIを呼び出して同一技術分野の新規追加特許を取得し、Notionデータベースに保存して自動的にタグ付けする。毎週月曜日の午前中、大規模言語モデルが今週取得した200本以上の論文と300件以上の特許に対してクロスタグ付けを行い、「論文が特許を引用している」「特許がトップカンファレンスの論文に言及している」という産業化のシグナルを抽出し、技術成熟度、量産可能性、競合の配置密度に基づいてスコアリングする。人間のチェック担当者がスコア上位20%の高価値シグナルに対して追加の検証を行い、技術解説、投資対象の推奨、特許リスクの注意喚起を含むテキスト・画像入りの週報を生成し、毎週月曜日の正午までにサブスク利用中のVC顧客のメールおよびFeishu（飛書）グループに配信する。

🛠 構築のハードル

基礎的なPython能力が必要であり、GitHubのオープンソースツールの使用に慣れていること。総構築時間は約10日。第1ステップはDeepTechScoutのデプロイ、arXivのスクレイピングルールの設定、論文メタデータ抽出の精度テスト、中国語の技術キーワードマッチング規則の補完。第2ステップは智慧芽Eureka APIの開発者アカウントの申請、大規模言語モデル、身体性AI、AIチップなどの垂直分野における特許検索キーワードの設定、論文と特許の関連フィールドの連携。第3ステップはn8nの定期タスクの設定、大規模言語モデルのプロンプトテンプレートの設定、クロス分析精度のテスト、最後にメール配信ツールと顧客管理ツールとの連携を行い、一連の流れを完成させる。

🧰 ツールチェーン

• 🔧 DeepTechScout
• 🔧 智慧芽Eureka
• 🔧 Claude API
• 🔧 n8n
• 🔧 Notion

🚀 初心者ガイド

初心者の第1ステップとして、まず智慧芽の開発者用テストアカウントを申請し、特許検索機能を無料で体験すると同時に、DeepTechScoutの環境を構築し、大モデル分野の直近1ヶ月の論文と特許をスクレイピングし、再利用可能な産業化シグナルの法則が存在するかどうかを手動で10グループ分クロス分析して検証する。第2ステップとして、Claude APIを使用して専用のプロンプトをトレーニングし、大規模言語モデルに「論文が新アルゴリズムを提案－特許が実用応用へ展開」というシグナルを自動認識させ、クロス分析の精度を80%以上に引き上げる。第3ステップとして、無料でお試しできる週報を3号分作成し、10社の垂直型VCの投資調査責任者に送付してフィードバックを収集して内容を最適化し、有料化の意向を確認した後に正式なサブスクサービスを開始する。

📌 実例

• 📌 Aijingte（艾景特）AI投資調査ツール：すでに20社以上のVC機関にサービスを提供しており、業界トレンドレポート1部のサブスク販売価格は月3000～8000元、年間売上高は200万元超。
• 📌 KResearchマルチエージェント調査ツール：10分以内に10ページの垂直分野研究レポートを生成可能であり、1000名以上の投資調査担当者に利用され、月間サブスク収入は12万元超。
• 📌 智慧芽Eureka AI Agentプラットフォーム：2026年の世界人工知能大会での発表以降、50社以上のベンチャーキャピタル・投資機関に接続して特許インテリジェンスサービスを提供しており、1機関あたりの年間サービス料は10万元超。