AI 特許調査の流れ
– STEP –
01
AIで調査観点の精査
・アイデアの洗い出しとブラッシュアップ
02
AIで特許調査
・調査観点に関連する特許がないかを調査
03
AIで調査結果を検証
・特許調査の結果がどうだったかを検証
04
AIで評価・レビュー
・特許調査の検証結果を評価
事例紹介
– Reason –
電気・電子
電力システム
電子回路
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調査例
AI × 特許調査
– EXAMPLE –
AIで調査観点の精査：
アイデアの洗い出しとブラッシュアップ
AIを用いて調査テーマを検討する際、重要なステップとして調査対象となるアイデアや技術の洗い出しがあります。これは、関連する概念や新しい技術を幅広く特定し、リストアップするプロセスを指します。AIの能力を活用することで、膨大な情報源から迅速かつ効率的にデータを収集し、人間が見落としがちな新しい視点や関連性を発見できます。この過程では、キーワード分析、トレンド予測、特許データベースの調査などが含まれ、包括的な調査範囲を確保します。結果として、より深い洞察と未知のアプローチにつながる可能性が高まります。
AIで特許調査：
調査観点に関連する特許がないかを調査
AIを活用した特許調査では、設定した調査観点に関連する特許の有無を効率的に探索します。高度な自然言語処理と機械学習アルゴリズムを用いて、膨大な特許データベースから関連性の高い公報を抽出し、分析します。AIは複雑な技術用語や概念の関連性を理解し、人間が見落としがちな類似特許も検出できます。さらに、言語の壁を越えて世界中の特許情報にアクセスし、包括的な調査結果を提供します。これにより、研究開発の方向性の決定や、新規性・進歩性の評価において、より正確で迅速な判断が可能になります。
AIで調査結果を検証：
特許調査の結果がどうだったかを検証
AIを用いて特許調査結果を検証する過程では、収集されたデータの精度、関連性、網羅性を総合的に評価します。機械学習アルゴリズムを活用して、抽出された特許と調査観点との適合度を分析し、偽陽性や見落としを最小限に抑えます。また、AIは特許間の類似性や技術的関連性を高速で比較し、重要な特許群や技術動向の把握を可能とします。さらに、時系列分析や引用関係の調査を通じて、技術の発展過程や将来の方向性を予測することも可能です。この検証プロセスにより、調査結果の信頼性が高まり、戦略的な意思決定の基盤となります。
AIで評価・レビュー：
特許調査の検証結果を評価
AIを活用して特許調査の検証結果を評価する際、複雑なデータ分析と高度な判断が組み合わされます。AIは大量の検証データを統計的に分析し、調査の網羅性、精度、関連性について客観的な指標を提供します。また、特許の新規性や進歩性の評価、技術分野間の関連性の把握、さらには市場動向との整合性についても深い情報を提供します。AIの評価結果は、人間の専門家によるレビューと組み合わせることで、より信頼性の高い判断基準となります。これにより、研究開発戦略の方向性決定や知的財産戦略の策定において、より確かな根拠に基づいた意思決定が可能となります。
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