EC・小売中国
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特許情報月報をVCに販売：個人AI投資調査で月収3万元
ワークフロー：毎朝「DeepTechScout」「Lobster-Research」フレームワークを使用し、前日に公開された指定分野の特許全文、プレプリント論文、最先端技術ニュースをバッチ形式でスクレイピングし、自動的に構造化テキストに変換する。その後、
AGENT
主要項目
FIELD STAMPS業界EC・小売
地域中国
規模中小企業
チャネルオンライン
🔧 ワークフロー
毎朝「DeepTechScout」「Lobster-Research」フレームワークを使用し、前日に公開された指定分野の特許全文、プレプリント論文、最先端技術ニュースをバッチ形式でスクレイピングし、自動的に構造化テキストに変換する。その後、KResearchマルチエージェントフレームワークを呼び出して、技術パス、競合分析、商業化の可能性を含むレポート初稿を自動生成する。最後に、人間がチェッカーとして重要データの検証や判断のズレの修正を行い、レイアウト調整を経て、契約しているVC顧客に毎月定期配信し、同時に四半期のディープな振り返りバージョンを提供する。
🛠 構築のハードル
基礎的なPythonクローラーのスキルとn8nのワークフローオーケストレーションの基礎が必要であり、基本的な特許検索ルールとターゲットとするハードテック分野の業界知識を理解していること。2コア4Gのクラウドサーバーを準備し、月額約1000元のAPIおよびデータ呼び出し予算を確保する。GitHub上の「DeepTechScout」「Lobster-Research」の公式サンプルドキュメントを参考にすれば、データスクレイピングからレポート生成までの最小限の実行可能バージョン（MVP）を約2週間で構築でき、その後は顧客の要望に応じて選定テーマの方向性をアップデートできる。
🧰 ツールチェーン
- 🔧 DeepTechScout
- 🔧 Lobster-Research
- 🔧 KResearch
- 🔧 智慧芽Eureka
- 🔧 OpenAI API
- 🔧 n8n
💰 収入
①ハードテック分野の特許情報月報のサブスク（メイン収入）：アーリーステージVCファンドによる月額制の購読料。3000元/月/社×契約10社＝3万元/月、月収の約86%〜97%を占める（カーネ分野の推計値に基づく、事例ベースであり独立した再検証は未実施）。②個別のディープ業界レポートの都度追加料金：VCファンドによる都度払い。1000〜5000元/回×毎月の販売数は未検証のため収入規模は未確定。月1回と仮定した場合、月収の約3%〜14%を占める（推計）。③四半期のクローズド勉強会とカスタムロードショー：VCファンドや産業側からのチケット制。価格や開催実績は非公開であり、全体に占める割合のデータはない。④オポチュニティ：金融機関や企業のイノベーション部門へのオンプレミス型一貫システムの販売（同業の艾景特の「6大モジュール一貫システム 数十万元/年〜」のプラットフォーム公開価格を参照）。オンプレミス販売の収入シェアは数値なし。
💸 コスト
月額コストは約2000元。そのうちOpenAIのAPI利用料が約1200元、クラウドサーバーのレンタル費用が約200元、特許データベースの増分利用料が約300元、サードパーティのデータ検証ツールサブスクが約300元。
⏱ 時間投入
1日約3時間、週1回の振り返りにより選定テーマの方向性と顧客ニーズを調整・校正
🚀 初心者ガイド
ステップ1として、まずGitHub上の「DeepTechScout」と「Lobster-Research」の2つのオープンソースプロジェクトをフォークし、公式ドキュメントに従って特許のスクレイピングから調査レポート生成までの全工程のサンプルを実行できるようにする。自分が慣れているハードテックのニッチ分野を1つ選定する（ペロブスカイト太陽電池、身体性AI、PIM（Processing-in-Memory）チップなど）。ステップ2として、サンプル号を3期分作成し、その分野に特化したアーリーステージVCファンドの研究責任者約15社にダイレクトメッセージで送付し、1期分の無料試読権を提供する。フィードバックに基づいてレポートのレイアウトや内容の深さを調整した後、正式なサブスクリプション契約を締結する。
🔑 成功のカギ
- ✅ 垂直分野を深く耕すことで専門的な信頼を築き、当たり障りのない一般的なトレンドレポートは避け、1〜2個のハードテックのニッチ領域に特化して掘り下げる
- ✅ 人間がチェッカーとなり、各レポートの重要データや判断結論を検証することで、AIのハルシネーションによる誤情報が顧客の投資判断を誤らせるのを防ぐ
- ✅ レポートを一度きりで売り切るのではなく、月額サブスクリプション方式で納品することで、長期的で安定したキャッシュフローを確保する
- ✅ 四半期に1回、無料の業界クローズド勉強会を開催することで、顧客のエンゲージメントと紹介率を高める
⚠️ 风险
- ⚠️ 特許データには1〜2週間の公開遅延が存在し、AIが生成したコンテンツの一部に事実誤認が含まれる可能性があるため、各レポートにデータの基準と免責事項を明記し、事前にエラー許容メカニズムを構築する必要がある
- ⚠️ VCファンドの研究予算は資金調達サイクルに伴って変動するため、資金調達の冷え込み期には契約更新率が30%以上低下する可能性があり、事前に顧客の予備軍を開拓しておく必要がある
- ⚠️ 一部のVCファンドが自社で研究チームを立ち上げる計画を持つ可能性があるため、代替されるのを防ぐために、独占的な情報の密度と意思決定の参考価値を継続的に高める必要がある
📌 実例
- 📌 オープンソースツールのKResearchは、マルチエージェントの協調により10分で10ページの構造化された業界調査レポートを生成することを実現しており、AGICampに再利用可能な公開調査ツールとして収録されている
- 📌 智慧芽Eureka AI Agentプラットフォームは2026世界人工知能大会で正式に発表され、特許データのスクレイピングから知通知財成果の納品までの全工程の自動化を実現しており、200社以上のテクノロジー企業や投資機関にサービスを提供している
- 📌 艾景特AI投資調査Agentツールは、主要な特許データベースおよび学術論文データベースとの連携を実現しており、データソースの出所が明記された業界投資調査ブリーフィングを自動生成可能。すでに12社のアーリーステージVCファンドを有料顧客として獲得しており、1社あたりの年間費用は約3.6万元である