AIを活用した特許調査と知財戦略について
AIを利用した特許調査
特許調査は従来、特許調査員が検索式を立案し、該当特許を目視確認するのが一般的でした。しかし、検索式立案、目視確認ともに作業は煩雑で調査員の負担は大きいものに。また、時間もかかるため、決して効率の良い特許調査とは言えませんでした。
一方、AIを活用した特許調査では、特許調査員のスキルや経験などの影響を受けず、大量の特許データを迅速かつ正確に分析できます。そのため、特許調査の効率化と精度向上に寄与することが可能です。
知財戦略におけるAIの利用
競合分析
AIツールと特許情報解析ツールを組み合わせて活用すれば、有料の情報サービスを利用しなくても、大規模な情報収集、情報調査により、競合他社の特許出願傾向の把握など、効率的な競合分析を実現することができます。
技術予測
AI予測は、ファッション業界など、様々なシーンで使用されており、人気の商品やサービスの開発に貢献しています。知財戦略では、将来的に需要が見込まれる技術トレンドなどの技術予測を正確に行うことが可能です。
ポートフォリオ管理
知財戦略を策定するうえで、企業価値の判断材料となる特許ポートフォリオの策定・管理は必須。AIを活用すれば、自社の特許と競合他社の特許の可視化、比較・整理など、ポートフォリオの最適化・管理が可能となります。
AIを特許調査・知財戦略に使う場合のメリット・デメリット
AIを特許調査・知財戦略に使うメリット
AIは大量のデータを高速で解析し、予測や検知、分析、最適化などを高い精度で行うことができます。特に、単調な作業や入力作業、分析業務などに機能を発揮できるため、生産性の向上や負担軽減が期待できます。
タスクに適したアーキテクチャの選択、モデルの複雑性を減らしてリソースの節約など、リソースの効率化・最適化にも対応。また、従来の手法では見落としがちな新しい技術トレンドや市場機会の発見にも寄与します。
AIを特許調査・知財戦略に使うデメリット
AIは継続した学習によるデータ蓄積の必要があるため、AIを活用した特許調査では、情報量が多くなるほど再現率は向上しますが、逆に適合率が低下し、データの品質自体が低下する恐れがあります。
AIは、自らルールやパターンを発見できるまで大量のデータを用いたAIモデル訓練が必要です。また、最新の状態を維持するためには、テストや修正などの保守作業が必須。さらに、AIの導入には初期投資や人材育成、または外注など、コストがかかります。
AIと知財活用についてのまとめ
AIを使用した特許調査、知財戦略では、高速かつ正確なデータ解析やリソースの効率化、技術トレンドの発見などのメリットがある反面、データ品質の低下の恐れやコスト、AIモデル訓練の必要性などのデメリットもあります。一方、知財管理システムには、AIを搭載したものもあり、データ整理や抽出に役立てることが可能です。
AIの活用も重要ですが、まずは自社の目的に合った知財管理システムを導入することが知財活用の道です。本サイトでは導入目的別で知財管理システムを紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。
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