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Google Patents API は死んだ — 先行技術調査と FTO 調査のための代替 6 選

Sarah Choy·公開: 2026年5月3日·読了 11 分

Google Patents Public Datasets は文書化された後継なしに引退し、USPTO は 2026 年半ばに PEDS を新しい Open Data Portal へ移行する過程でパイプラインを壊した。2026 年に先行技術・FTO・IP リサーチのワークロードで実際に動くものを、代替 6 つの横並びで示す。

要点

• •Google Patents Public Datasets API は非推奨化された。プログラマブルな特許検索のための Google 公式の後継は存在しない。
• •USPTO は旧 PEDS を Open Data Portal（ODP）で置き換えた — 米国出願の全文とメタデータ、REST + JSON、無料。
• •EPO OPS は国際ファミリーに最も権威的だが、XML を返しレート制限がある。
• •PatentsView（USPTO 出資）はメタデータと名寄せに優れるが、全文クレームを欠く。
• •API Pick Patent Search は USPTO + EPO + WIPO + JPO + KIPO + CNIPA に対するセマンティック検索を 1 本の POST エンドポイントに束ねる。JSON in / JSON out、1 回 80 credits。

何が変わったか、なぜこの記事が存在するか

2024 年から 2026 年の間に、特許検索 API のエコシステムで 2 つのことが壊れた。しかも同時に壊れた。

第一に、Google Patents Public Datasets のキーワード検索 API — 先行技術や競合インテリジェンスをやるインディー開発者にとって事実上のデフォルト — がメンテされなくなった。BigQuery の patents-public-data データセットはバルク分析用に今もあるが、週末プロジェクトの特許ツールの多くを支えていたシンプルな https://patents.googleapis.com/... エンドポイントは消えた。「Google Patents API alternative 2026」で検索すると、Stack Overflow の質問が 100 件、答えがゼロ件出てくる。

第二に、USPTO は旧 Patent Examination Data System（PEDS）を 2024 年末に引退 させ、残るバルクエンドポイントを 2026 年 5 月 29 日までに新しい Open Data Portal（ODP） へ移行している。PEDS の XML レスポンスをスクレイピングしていたパイプラインは 2025 年初頭から壊れ始め、2026 年 Q1 までに移行しなかったチームは今、静かに壊れている。

どちらの出来事も、AI-for-IP スタートアップ（Solve Intelligence、Patlytics、NLPatent、IPRally、&AI）が本格的な資金を調達したのとほぼ同時期に起きた — Solve Intelligence だけでも AI 特許検索・作成で $40M のシリーズ B をクローズした。需要はかつてないほど高い。供給側がより混沌としただけだ。

2026 年に実際に動く 6 つの API、それぞれの得意分野、そしてどこで力不足になるかを示す。

6 つのオプション

1. USPTO Open Data Portal（ODP）

PEDS の公式な米国後継。REST + JSON、無料、米国特許商標庁（United States Patent and Trademark Office）の特許出願・登録特許・譲渡データをカバー。全文利用可能。ドキュメントは developer.uspto.gov。

強み：権威性、無料、全文カバー。弱み：米国のみ（国際には依然 EPO OPS などが必要）、移行期間中のスキーマ変更で一部パイプラインが壊れた、セマンティック検索なし — キーワード/ブールのみ。

2. EPO OPS（Open Patent Services）

欧州特許庁の開発者 API。INPADOC データベース経由で EP、WO、多くの各国出願をカバー。国際ファミリー照会と PCT データに権威的。

強み：最良の国際カバレッジ、リーガルステータスとファミリー情報を含む。弱み：XML を返す（重いパース）、無料枠は 500MB/週で頭打ち、別の fulltext エンドポイント、上位枠は OAuth フロー。初めての統合者には学習曲線が急。

3. PatentsView

USPTO 出資の研究ツール。メタデータに強い：出願人の名寄せ、発明者プロファイル、引用ネットワーク、政府関与の資金情報。無料。

強み：きれいに名寄せされたエンティティ、扱いやすい REST + JSON。弱み：全文クレーム本文なし、米国中心、リアルタイム出願に遅れる、セマンティック類似度検索に最適化されていない。

4. Lens.org

100 以上の法域から 9,500 万件以上の特許に加え学術文献もカバーするアグリゲーター。IP アナリストや学術研究者に使われる。無料の学術枠あり、商用枠は課金。

強み：最も広い法域カバレッジ、特許と学術文献をリンク、人間によるフォローアップに良い UI。弱み：商用価格が不透明、セマンティック検索は embedding ネイティブというよりキーワード補強型。

5. PQAI（Project PQAI）

AT&T の IP チームが運営するオープンソースの特許検索プロジェクト。無料、USPTO + EPO に対するセマンティック類似度検索。インディー / r/LocalLLaMA 界隈に人気 — このエコシステムの一角を浮かび上がらせた DEV.to の「I posted my patent search AI to Reddit and got 65 upvotes」の記事を参照。

強み：無料、セマンティックファースト、中程度の量なら API キー不要。弱み：ベストエフォートの稼働率、SLA なし、法域カバレッジが小さい、商用サポートなし。

6. API Pick Patent Search

USPTO + EPO + WIPO + JPO + KIPO + CNIPA に対するセマンティック検索を、1 回の REST 呼び出しで。JSON in / JSON out、1 回 80 credits（$5 / 5,000 credits 換算で約 $0.08）、成功時のみ課金。各ヒットについてタイトル・抄録・スニペット・URL・法域・出願人を返す。

強み：主要全官庁をカバーする 1 本のエンドポイント、LLM 消費向けに整形済みのランク付きセマンティック結果、予測可能な呼び出し単位の価格。弱み：リーガルステータスのエッジケースでは直 EPO OPS ほど設定の自由度がない。バルクデータセット分析が必要なら、BigQuery が依然として呼び出し単位 API より優れる。

横並び比較

動くコード：同じ先行技術クエリを 6 通りで

例のクエリ：「wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors」。実際の FTO 型の問い。

USPTO ODP

import requests

# Open Data Portal — keyword/Boolean
r = requests.get(
    "https://api.uspto.gov/api/v1/patent/applications/search",
    params={
        "query": "wireless charging coil ferrite under-display",
        "fields": "applicationNumber,inventionTitle,filingDate,abstractText",
        "limit": 25,
    },
)
print(r.json()["results"][:3])

EPO OPS

import requests
from base64 import b64encode

# OAuth: token from Consumer Key + Secret
auth = b64encode(b"YOUR_KEY:YOUR_SECRET").decode()
token = requests.post(
    "https://ops.epo.org/3.2/auth/accesstoken",
    headers={"Authorization": f"Basic {auth}"},
    data={"grant_type": "client_credentials"},
).json()["access_token"]

# Then search
r = requests.get(
    "https://ops.epo.org/3.2/rest-services/published-data/search",
    params={"q": 'ti="wireless charging coil ferrite"'},
    headers={"Authorization": f"Bearer {token}", "Accept": "application/xml"},
)
# Returns XML — you'll need lxml or xmltodict
print(r.text[:500])

PatentsView

import requests

r = requests.post(
    "https://search.patentsview.org/api/v1/patent/",
    headers={"X-Api-Key": "YOUR_KEY"},
    json={
        "q": {"_text_phrase": {"patent_title": "wireless charging coil"}},
        "f": ["patent_id", "patent_title", "patent_date", "assignees"],
        "o": {"size": 25},
    },
)
print(r.json()["patents"][:3])

Lens.org

import requests

# Lens uses Lucene-style queries; commercial endpoints require paid token
r = requests.post(
    "https://api.lens.org/patent/search",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"},
    json={
        "query": {
            "match": {
                "full_text": "wireless charging coil ferrite under-display sensor"
            }
        },
        "size": 25,
    },
)
print(r.json()["data"][:3])

PQAI

import requests

r = requests.get(
    "https://api.projectpq.ai/patents/",
    params={
        "q": "wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors",
        "n": 10,
    },
)
print(r.json()["results"][:3])

API Pick Patent Search

import requests

r = requests.post(
    "https://www.apipick.com/api/search/patents",
    headers={"x-api-key": "pk_yourkey"},
    json={
        "query": "wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors",
    },
)
print(r.json()["results"][:3])
# Each result: { title, abstract, snippet, url, jurisdiction, assignee }
# Ranked by semantic similarity. 80 credits, only on HTTP 200.

ユースケース別の選び方

これがどこへ向かうか

AI-for-IP は今、最も動きの速いソフトウェアバーティカルの 1 つだ。18 か月以内に「特許検索 = UI にブールクエリを入れる」という前提は、「コード検索 = grep に正規表現を入れる」と同じくらい古めかしく見えるようになる。今日、動くプロダクトを出荷しているチームは、2025 年に移行税を払った者たち — レジリエントなプログラマブルアクセスを整え、セマンティック検索を重ね、公開ソースの避けられないスキーマ変動に備えたクリーンアップパイプラインを作った者たちだ。

ほとんどの本番 AI エージェントでは、API を 1 つに絞る必要はない — 必要なのは、予測可能な価格の妥当なデフォルトと、エッジケース用に下位レベルのソースに降りられるオプションだ。だからこそ当社は、主要官庁に対する単一のセマンティックエンドポイントとして API Pick Patent Search を作った：エージェントのワークロードの 95% をカバーし、残り 5% は EPO OPS や USPTO ODP を直接呼べばよい。相棒の URL Extract は、これらが力尽きたところを拾う — 深いクレーム分析のために特定の出願の全文を取得する。

執筆

Sarah Choy

CEO, API Pick

API Pick の CEO。AI エージェントと LLM ワークフロー向けの本番運用可能な API について執筆。