NRIサイバーが特許の調査分析にAIを活用 日米のデータ使用、短時間で正確 (2/2ページ)


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 最大の特徴はAIに機械学習をさせる「教師データ」を活用できる点だ。例えば、審査官や熟練サーチャーの思考例として“こういう特許が出願された場合、先行例としてこれらの特許文献を引いていた”といったデータを与えることで、担当の審査官に近い目線での調査分析が可能になるという。

 優秀な教師データを集めれば、AIが審査官を支援できるまでに進化することや、逆に企業側は出願前にAIを使って特許が認められる可能性を予測できるようになるかもしれない。夢は広がる。

 ユーザーが3000社を超え、知財サービス業界トップクラスのNRIサイバーがAIへ目を向けた意味は大きい。特許文献の調査分析でAIや教師データがどれほど有効か、どこまで進化できるかは今後の利用拡大とともに分かるだろう。

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【会社概要】NRIサイバーパテント

 ▽本社=東京都千代田区大手町2-2-1 新大手町ビル4階

 ▽設立=2001年7月

 ▽資本金=3億円

 ▽従業員=約60人

 ▽事業内容=インターネットによる特許情報検索サービス、企業などの知財管理ソリューションの提供など