第1部. AI技術を活用した知財業務の効率化と運用の仕方

(2021年9月10日 10:30〜12:00)

　知財情報調査の効率化に向けたAI技術を活用した様々なツールが提案されているが、他業界で紹介される成功事例をよそに、なかなか知財業務の効率化に結び付かず、「幻滅期に入った」などと報道されて久しい。多くの会社では、せっかく導入しても「しばらく使っていない」ツールになっていることもある。これはAI技術に対する非常に高い期待と現実のギャップが大きいのではないかと思われる。
　弊社はAI技術を活用した商品「Deskbee5」「THE調査力AI」を販売し、また主催する「知財AI活用研究会」や他研究会ののべ約230社にこれらAIツール等を無償提供し、業務効率化への研究成果について意見交換させていただいている。「教師特許の品質評価方法」など新たな取組みも紹介する。

1. 知財業務とAIツール
   1. AIツール紹介
   2. AI技術に対する各知財業務の適用評価例
2. 人工知能を活用したツール紹介
   1. Deskbee5の仕組み
   2. THE調査力AIの仕組み
3. 知財AI活用研究会活動
   1. 知財AI活用研究会紹介
   2. 期待とギャップ
4. Deskbeeの機能改善 (ギャップを埋める)
   1. 教師データの精緻化、ゴミ特許群の品質向上
   2. 用語 (同意語、類義語) などの取扱い
   3. AIを使わなくてもできること
5. 教師特許の品質評価
   1. 品質評価方法例
• 質疑応答

第2部. 人工知能による特許評価や明細書作成の効率化と品質向上

(2021年9月10日 13:00〜14:30)

　人工知能の登場によって、特許業務にはどのような変化が起こるでしょうか。人工知能によって、特許評価や明細書作成の業務が肩代わりされていく時代に、知財の専門家である、弁理士や特許技術者には、どのような仕事振りが求められるようになるでしょうか。短期的には変化が無いように見えていても、長期的には大きく変わる可能性があります。業務の効率化は言うまでもなく、業務の品質向上が強く求められて行くに違いありません。
　本講演では、人工知能と人間の協働に関する話から、人工知能による特許評価や明細書作成の最新の状況や、活用方法と課題、さらには将来予想まで、人工知能の時代の特許業務をテーマに説明をいたします。

1. はじめに
   1. 人工知能と人間の協働
   2. 人工知能時代の専門家に求められるもの
   3. 人工知能時代の弁理士・特許技術者の特許業務
2. 人工知能による特許評価
   1. 最新の状況
   2. 仕組みの要点
   3. 特許評価業務での活用方法
   4. 特許評価の品質を高める上での課題
3. 人工知能による明細書作成
   1. 最新の状況
   2. 仕組みの要点
   3. 明細書作成業務での活用方法
4. おわりに
   1. 将来予想
• 質疑応答

第3部. 機械学習による先行技術調査、技術動向調査と使い方

(2021年9月10日 14:45〜16:15)

　最初に特許調査と検索の基礎について概観します。第3章ではAIの概要と特許調査への応用について留意点と原理的な制限事項について述べます。第4章では、2種類の商用AI特許調査ツールの活用事例を紹介します。第5章では、デモを交えてオープンソースを用いた機械学習の特許調査への応用事例を単語・文書のベクトル化、文書分類、文書ベクトルの次元圧縮による特許公報の俯瞰可視化と技術動向調査への応用を紹介します。調査目的に応じたアルゴリズムと特徴量の選択が重要であり、ツールの特徴を把握して使いこなすことが大事です。また教師あり機械学習には質・量の両面で教師特許の準備が大切です。

1. はじめに
   1. 講師自己紹介
   2. アジア特許情報研究会紹介
2. 特許調査と検索の基礎
   1. 調査対象と調査範囲の特定・明確化
   2. 特許調査における再現率 (網羅性) と適合率 (効率)
   3. 「完全一致」⇔「最良一致」検索モデルの比較
3. AIの概要と特許調査への応用
   1. 人工知能 (AI:Artificial Intelligence) とは
   2. 特許調査への機械学習適応時の留意点
   3. 人とAIの役割分担
4. 商用AI特許調査ツールの活用事例
   1. Patentfieldの活用事例
   2. Deskbee5のSDI調査事例
5. オープンソースを用いた機械学習の特許調査への応用
   1. 機械学習の概要と特許調査への応用
   2. 機械学習の概要
      • 分類
      • 回帰
      • クラスタリング
      • 次元圧縮
   3. 先行技術調査の流れ (進め方)
   4. doc2vecによる公報 (文書) 単位の類似度計算
   5. doc2vecによる発明の要素 (文) 単位の類似度計算
   6. 機械学習のクラス分類の応用事例
   7. 機械学習による文書分類
   8. 文書ベクトルの次元圧縮による特許公報の俯瞰可視化
   9. 文書分類との組み合わせによるパテントマップの自動作成
• 質疑応答