人工知能 (AI) は、銀行、セキュリティ、ヘルスケア、教育、情報技術、製造、生産など、世界のほぼすべての分野で発展し、広く受け入れられているテクノロジーです。。私たちの家の中にさえ、AI が独自の空間を作り、IoT、スマートフォン、AI ベースの仮想アシスタントなどの形で複数の例を見ることができます。
IPR 業界も例外ではなく、AI は 革命的な変化 セクションに 知的財産権産業 あまりに. しかし、AI ベースの特許検索ツールがまだ開発段階にあることを考慮すると、依然として手動介入が必要です。 に順番に より高い精度を実現します。
AI が人間の知能と組み合わせた場合に特許検索にどれほど有益であるか、またはそうでないかを理解するために、まず特許検索を行う必要性と利点を理解しましょう。
特許調査は基本的に、発明者が特許出願のプロセスに多大な時間と費用を投資する前に、アイデアやイノベーションが新規かつユニークであることを確認し、後の段階で特許庁からの拒絶反応を回避し、有効性を確認するために実行されます。または付与された特許の無効。また、企業が新製品の開発/発売を決定する前に、高額な訴訟に時間と費用を費やすことを避けるために、自社の製品が意思決定に役立つ既存の特許を侵害しているかどうかを確認するために、特許調査を行う必要があります。従来技術特許の発明者/譲受人が、特許を侵害したとして申し立てることができます。
AI は、機械学習 (ML)、深層学習 (DL)、ニューラル ネットワーク (NN)、自然言語処理 (NLP) などの複数のテクノロジーを組み合わせたものです。これらのテクノロジーは、特許を分類し、関連する結果を得るために個別に使用することも、組み合わせて使用することもできます。 NLP は、クエリ形成で非常に役立つことが証明されているイノベーションのコンテキスト固有のキーワードとその同義語を提案するために使用されます。 AI モデルはキーワード データセットを使用してトレーニングされますが、AI はキーワードだけに焦点を当てるのではなくコンテキストにも基づいて機能するため、特許検索において依然として効果的です。多くの AI ツールには、後続の検索が実行されるたびに AI モデルの学習と感覚が向上する反応的な知識が含まれています。
ここで、特許検索において AI と人間の知能を使用する利点について個別に説明します。その後、さらに進んで、特許検索業界に AI によって残されたギャップを克服するために手動介入がどのように役立つかを議論し、AI と人間の知能を使用するハイブリッド アプローチについて説明します。特許を検索するための人間の知性。
コンセプト、テクノロジ、およびアプリケーション ドメインの構想段階と検証で構成される開発の初期段階では、アナリストにとって手動検索は多大な時間と労力を費やす可能性があります。したがって、この段階でアナリストは、このプロセスを高速化できる AI の利点を活用する必要があります。 AI ベースの特許検索ツールは、手動検索に比べてコスト効率が高く、高速です。これらのツールを使用すると、先行技術の検索時間を数日から数時間に大幅に短縮できますが、検索結果の正確さ、関連性のあるコンテキスト固有の結果の発見、自明性に基づく拒否の回避という点では、手動検索の方が優れています。したがって、手動検索の開始時に AI が支援を提供し、プロセスをスピードアップできます。
したがって、AI を使用して手動検索者を支援し、時間とコストを節約し、同時に高品質の結果を提供する必要があります。これにより、研究者はハイブリッド アプローチを使用して、両方の特許検索方法を最大限に活用できるようになります。
私たちTTコンサルタンツは、手動とAIベースの社内ツールを融合して、有効/無効検索、特許性検索、特許ポートフォリオ/ランキング、ランドスケープ、FTOなどのさまざまなサービスを提供しています。 XLSCOUT).
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