企業の知財部門で人工知能が使用されている 8 つの方法

企業の知的財産部門は、自社の研究活動を保護し、既存の資産を管理し、その能力と知識に基づいて知的財産関連のさまざまな意思決定を行うために、驚異的な仕事を行ってきました。 しかし、AI テクノロジーの進歩に伴い、知財部門内で特定の意思決定を機械に依存することが混乱をもたらすことに成功しており、最も期待されている知財調査の方法論を上回る可能性があります。

技術適応型知財部門は、MACHINE によって生成された出力や洞察に基づいた意思決定に最大限の時間を費やしています。 AI テクノロジーは、IP 検索の標準ワークフローを自動化する上で重要な役割を果たしています。 AI テクノロジーが知財部門を支援し、さまざまな知財調査や特許調査に費やす時間を短縮する主な分野は 8 つあります。

ノベルティチェックの自動化
知財部門は、研究開発部門から提出された発明について社内/外部委託して特許性調査を実施します。 AI テクノロジーは、NLP、機械学習、セマンティック分析を使用した従来の特許性調査の方法を急進化させています。専門家は最初に AI エンジンに発明を提出し、新規性レポートと視覚化を受け取り、潜在的な次のステップを決定します。

 新規性レポート – AI は、先行技術および新規要素との重複の証拠を提供します。

• 視覚化 - 対象テクノロジーにおける競合他社の保護。
• 特許の質の向上

現在、知財部門は知財出願に対してより焦点を絞ったアプローチを採用しており、より的を絞った、完成までの明確な知識をもとに、対象を絞った一連の特許出願のみが進められています。選別のプロセスはリアルタイムで行われ、人工知能を使用してより高速に。

放棄、更新、ライセンスアウトの決定
競合製品の追跡は継続的なプロセスであり、一定の時間が経過した後に繰り返し検索する必要があります。 AI アルゴリズムは便利で、手動による集中的な繰り返し検索を自動化された警告システムに置き換えます。

ポートフォリオ内の主要特許を特定する
ポートフォリオ内の主要な特許を見つけるのは面倒な作業ですが、事前定義されたパラメータの評価には自動化が便利です。これに加えて、AI テクノロジーは、競合他社や市場の情報を特許データと比較することで、専門調査者の行動を模倣することもできます。

無効性検索の自動化
無効化検索の自動化により、時間の約 60% が削減されます。 AI は、NLP と機械学習テクノロジーを使用して、テキスト データから意味を理解し、異なる文書間の類似点を照合することができます。

情報の体系的な配布における高度なツールの使用
テクノロジーの変化やアップグレードに合わせてグローバル オフィスやさまざまな部門の同期を保つという問題は、AI ベースのソリューションを導入することで解決できます。一部の企業の知財部門は、AI ベンダーと協力して単一リポジトリ アラート システムをセットアップし、焦点を絞ったアラートを提供し、グローバル オフィスのアラートを同期しています。 

発明者カウンセリングにおける自動化
知的財産部門は、発明を理解するために発明者に多くの質問をしています。 AI テクノロジーは、知的財産部門がシステムからほぼリアルタイムでレポートや洞察を取得できるように支援し、焦点を絞った質問をして、はるかに短い時間で発明の新しい側面を推測できるようにします。

IDEATION での自動化
AIはユーザーのテクノロジーを理解し、新しいアイデアを提案することができます。これは、アプリケーションのより良いドラフトを提供するための範囲と追加の実施形態を定義するのに役立ちます。

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