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

　ＮＲＩサイバーパテントは、ＡＩ（人工知能）エンジン「ＫＩＢＩＴ」を使った特許調査分析システム「Ｌｉｔ　ｉ　Ｖｉｅｗ　ＰＡＴＥＮＴ　ＥＸＰＬＯＲＥＲ」（リット・アイ・ビュー・パテントエクスプローラー）のサービスを今月スタートした。先端技術開発で知られるＦＲＯＮＴＥＯ（東京都目黒区、旧ＵＢＩＣ）が開発し、ＮＲＩサイバーのインターネット特許情報検索サービス「ＮＲＩサイバーパテントデスク２」（デスク２）の連携機能として提供される。９～１１日に東京・北の丸公園の科学技術館で開かれる特許・情報フェア＆コンファレンスに出展する。

　特許の調査分析には、出願時に他社特許と重複しないための「先行例調査」や審判・訴訟で他社の特許権をつぶすための「無効化資料調査」などがある。ＮＲＩサイバーの高野誠司社長は「ＩｏＴ（モノのインターネット化）分野の製品やサービスには膨大な特許が絡み、企業は調査分析に多くの時間をとられている。ＡＩで大幅な効率化をしながら正確な調査分析も期待できる」と説明する。

　ユーザーはまず、デスク２へアクセスして分析対象となる母集団としての特許データ群をデータベースから検索、抽出する。使用できるデータは日本特許（日本語）と米国特許（英語）の２種類だ。次に特許データ群をリット・アイ・ビューに移し、分析にかける。５０００件の特許データ群の場合、日本特許は約５分、米国特許は約８分３０秒という超短時間で分析が完了する。結果は関連の高い順にスコア付けされ、上位から精査すれば目的の特許文献を早く探せる。

　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