特許調査・分析における現状の課題

専門的な知識がないと検索式の作成が難しく、慣れていない分野だと検索式の作成に時間がかかる

検索式の作成は専門的な知識がないと作成そのものが難しいと言う問題があります。また、検索式に慣れている場合でも、新規事業や今まで担当したことがない分野では、特許分類を調べてキーワードを選定する段階で検索式の作成に多くの時間がかかってしまいます。

検索母集合の中から関連特許を探す必要がある

検索式を作成した後に、検索の母集合の中から調査目的に関連する特許を探す必要があります。時には数百件、多くて数千〜数万件の中から関連する特許を見つける必要があり、関連する特許を見つけるだけで膨大な調査工数がかかってしまいます。

検索結果を可視化するために、分析ソフトに検索母集合を入力する必要がある

分析ソフトに母集合を入れて分析をかける場合、分析ソフトと調査ソフトが別のため、わざわざ調査結果を分析ソフトにインポートし直してマップを作成する必という手間がかかります。

Patentfieldによる特許調査の効率アップ

Patentfield（パテントフィールド）は特許の調査から分析までを簡単かつワンストップで実現できるAI特許総合検索・分析プラットフォームです。

従来では調査は調査用のシステム、分析は分析用のシステムで分かれていたものをPatentfieldという1つのパッケージの中で完結できます。 AI機能も搭載しており、調査からスクリーニングまで今まで膨大にかかっていた時間を大幅に削減することを可能にします。

PatentfieldはAからDの４つの機能が1つのパッケージになっています。特に、 CとDの機能は AIにより大幅な工数削減を実現しています。

A： プロフェッショナル検索

従来の検索データベースと同様に、検索式を作成して検索することができます。

B： データ可視/分析

検索結果を可視化してパテントマップを作成する機能です。検索結果にマップが表示される仕様にようになっており、マップで表示させたい分析軸をクリックで選択するだけで簡単にマップを選択できます。

C： AIセマンティック類似検索

AIを使った検索機能です。例えば、ソーラーパネルというキーワードがあった時に、「太陽光パネル」「太陽光発電パネル」などを類似する概念として学習しています。そのためソーラーパネルと入力すると類似する概念も含めて、網羅的に検索できる機能になっています。

D： AI分類予測

教師データに基づいてAIが自動で振り分けてくれる機能です。例えばSDIにおいて、従来では何百何千件の新着特許を自社に関係するかしないのか、人の目で見て仕分けをしていました。本機能では、事前に設定した教師データに基づいてAIが自動で仕分けを行なってくれます。

Patentfieldの具体的な活用方法

検索式作成のステージ

AIセマンティック類似検索によって、検索式を作成せずにキーワードで簡単に類似特許を探すことができます。キーワードではなく公報番号を入力しても特許の検索ができるようになっています。 AIセマンティック検索と可視化を組み合わせることで検索式作成のサポートに利用できます。

セマンティック検索でヒットした母集団において、特許分類をベースにマップを作成することで、どのような特許分類を使えば良いか把握することができます。

検索・査読のステージ

AIセマンティック検索を活用することで、検索結果が類似順に表示され、関係するものを上から順にスクリーニングすることができます。

AI分類予測では、任意の検索結果に対して、教師データを基にAIが自動で仕分けをしてくれます。仕分けした結果に基づいて調査をすることで、調査の効率が飛躍的に向上します。

独自の社内分類を使用して仕分けをしている場合ついては、社内分類を使ってAI分類予測を行うことができます。例えば、特許が自社の社内分類のどれに当てはまるのかを教師データとして与え、その教師データに基づいて調査・可視化・分析を行うことができます。

検討・まとめのステージ

調査結果を保存することができるので関連特許のポートフォリオ作成できます。リストのExcelダウンロードも可能です。また、マップを作成したり、可視化分析を行うこともできます。

可視化・分析のステージ

可視化・分析機能では、検索結果のマップを作成することができます。100種類以上の分析軸の中からクリックで選択いただくだけで簡単に作成できるようになっています。

引用マップ分析では、検索結果に含まれる特許１つ１つが小さいな点で表されます。俯瞰的なマップを作成し、この中から重要な特許を抽出することができます。

サポート機能について

Patentfieldには「スコアリング機能」が搭載されており、ユーザー独自の評価に基づいてPFスコアを作成することができます。 作成したスコア条件に基づいて、実際に任意の検索結果はもちろん、自社や競合他社に対してPFスコアを軸にマップを作成したり分析をすることも可能になっています。

また、「引用分析」では、特定の特許の引用関係・被引用関係を可視化することができるようになっています。

その他に国内外のリーガルステータス情報が収録されており、日本はもちろん、海外特許についても、INPADOCのリーガルステータスを収録しています。そのため、リーガルステータス別でフィルターをかけたり検索することが可能です。

現時点の収録範囲は、日本、米国、欧州、国際出願となっており、オプションで日本、米国、欧州、中国、韓国を日本語で横断的に検索ができるようになります。

導入事例からみるメリット・お客様の声

R&D部門への類似検索導入による発明創出支援【カスタマイズ開発】

これまで専門家の知識が必要な特許調査は、知的財産部門の方々が行っていたので、研究者の方々がご自身で調査することはあまり多くありませんでした。

Patentfieldならば、AIを使うことで、専門家ではなくても簡単に調査ができるという点を評価頂き、R&D部門の方々が直接技術を検索出来る様に整備して頂きました。知財部門だけではなくR&D部門が自ら調査を行えるようになったことで、開発のスピードアップに活用頂いております。

ポイント

• AIセマンティック類似検索は研究者、開発者であっても簡単に類似の関連技術を探すことができる
• 知的財産企画部がAIセマンティック類似検索のみを利用できるようにUIをカスタマイズし、全社研究開発部門に専用クラウドでPatentfieldを提供
• R&D部門が直接、簡易な特許調査を行える環境を整備することにより、発明の創出を支援

SDIの査読効率化　【AI分類予測】

AIによって査読率が20％から30％以下に抑えられたことにより、80％近くの効率化に繋がったというお声を頂いております。

特許は毎週数千件が公開されています。検索時に特許分類やキーワードを活用しても、その企業にとってはノイズになるものも含まれており、毎月数百件超の特許公報を読まなければいけないという作業がありました。

そこで、Patentfieldの分類予測機能を利用。過去の調査結果を教師データとして活用することで、大幅な工数削減を実現できました。

ポイント

• 知的財産部が毎月検索式により絞り込んだSDI配信結果を研究開発部門に展開
• 検索式で絞り込んでもノイズが多数含まれており、研究開発部門で毎月400件超の査読が必要だった
• AI分類予測にて教師データを構築したことで、査読率が20%~30%以下に済むようになった

導入ユーザーの声（2020年6月実施ユーザーアンケート結果より）

導入後のお客様の声では、AI機能による検索、査読の効率化がPatentfield導入理由のトップに挙げられています。 また、特許分析・可視化がに簡単に出来るとい点もご評価いただいております。

簡単に可視化出来るようになることで、調査時間の短縮にも繋がっています。 他にも、検索結果において、どのような企業で、どのような特許分類が含まれているのか等も簡単に可視化できますので、検索の妥当性という部分も確認できるようになったというお声も頂いております。

Patentfieldでは検索から可視化までをワンパッケージにしたことによりコストを抑えられているという部分にも高い評価を頂いております。

お客様の声

• 競合企業の動向調査を簡単に可視化できるようになった。
• 類似の特許が上位に表示されるので、調査時間が短縮された。
• 検索結果がマップで可視化されるので、検索式の妥当性を確認できるようになった。
• AI類似検索によってセカンドオピニオン的手段ができた。

用途例

新規開発の調査	開発担当者自身が簡便に調査をおこなうことができるため、アイデアから開発へのタイムスパンを短くすることが可能になります。調査実施のための予算獲得や承認等の作業が不要になるため、開発に専念することができます。
弁理士事務所の調査業務	多数の特許調査業務を抱える弁理士事務所でも活用されています。労働集約型になりがちな調査業務を効率化することで、作業効率向上が可能になります。また、クライアントへのコンサルティング業務の基礎資料として利用することも可能です。