AI 特許調査の流れ
– STEP –
01
生成AIで関連特許抽出
・関連特許抽出、スクリーニング、対比表作成
02
生成AIで出願動向分析
・AIを使って、アイデアに関連する特許を抽出
03
生成AIで明細書作成
・AIを使って、アイデアと抽出公報を対比
04
生成AIでアイデア生成
・AIを使って、出願動向調査を実施
事例紹介
– Case Study –
電気・電子
電力システム
電子回路
半導体デバイス
制御回路
電磁気学
通信工学
電気機器
信号処理
情報・通信
コンピュータネットワーク
データベース
ソフトウェア工学
情報セキュリティ
人口工学
オペレーションシステム
画像音声処理
モバイル通信
バイオテクノロジー・医療
遺伝工学
分子生物学
医療機器
生化学
細胞生物学
薬理学
バイオインフォマティクス
免疫学
調査例
AI × 特許調査
– EXAMPLE –
AIでアイデア生成：
アイデアの洗い出しとブラッシュアップ
AIは膨大な量の特許情報や技術資料を分析し、人間では思いつかなかった新しい組み合わせや応用方法を提案することができます。たとえば、既存の技術を異なる分野に応用したり、複数の技術を組み合わせたりすることで、新たな製品やサービスの可能性を見出すことができます。また、AIは特許の類似性を分析することで、既存特許との重複を避けながら、独自性のある技術を生み出すことができます。このように、AIを使った特許アイデアの作成は、企業や研究機関にとって大きな可能性を秘めており、今後ますます活用が広がっていくと考えられます。
AIで特許調査：
アイデアに関連する特許を抽出
AIを活用した特許調査では、設定したアイデアや調査観点に関連する特許の有無を効率的に抽出します。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することが可能です。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。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：
アイデアと抽出公報を対比・評価
AIを用いて新しいアイデアと既存の特許との関連性を細かく評価することができます。特に、技術の要素や目的、解決方法などの観点から、それぞれの特許がどの程度似ているのか、また異なっているのかを数値化して示すことができます。またAIは特許の請求項や明細書から重要な特徴を取り出し、それらの特徴が新しいアイデアとどのように重なっているのか、また違いがあるのかを詳しく分析します。さらに、AIは似ている部分と異なる部分を分かりやすく整理して示すことができるため、新しい特許の独自性や進歩性を判断する際の参考資料として活用できます。このように、AIによる特許の評価は、出願に向けた判断材料を提供する重要な役割を果たしています。
AIで出願傾向を分析：
今後の知財戦略を検討・考察
AIを活用した特許の出願動向分析により、技術分野ごとの出願件数の増減や、主要な出願人の傾向を把握することができます。AIは多くの特許データを分析し、特定の技術がいつ頃から増え始めたのか、どの企業が積極的に特許を出願しているのかを明らかにします。また、技術分野の広がりや、複数の技術分野にまたがる特許の出現なども、AIによって分かりやすく示すことができます。特に注目すべき点として、AIは新しい技術用語や、これまでにない技術の組み合わせを見出し、これからの技術開発の方向性を示唆することもできます。このように、AIを使った出願動向の分析は、企業の研究開発の方向性を決める際の重要な判断材料となっています。
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– CONTACT –
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