高品質のクリーンデータは、信頼性の高い特許ランドスケープ分析の前提条件です。データが不正確である場合、そのデータの分析結果も不正確または信頼性の低いものになります。この不正確な分析は、誤った意思決定につながり、組織の貴重なリソースにコストをかける可能性があります。
特許データに関する問題
特許データは「ノイズが多い」ことで知られており、正確な特許ランドスケープ分析のためには、標準化またはクリーンアップが必要です。たとえば、担当者名は、ノイズが多すぎるフィールドの 1 つです。特許譲受人は、それぞれの特許出願を申請した事業体/組織の名前です。この分野の不正確さは、コストがかかり、ビジネスに有害になる可能性があります。このフィールドの不一致の一部を次に示します。
- スペルミス: これらはアプリケーションの担当者フィールドで非常に頻繁に発生し、修正が必要です。例えば、国際ビジネスマシンに属する特許は、国際ビジネスマシン、国際ビジネスマシンなどの下でも出願されます。IBMの実際のポートフォリオを反映した正確な分析を行うには、スペルミスのある名前はすべてデータベース内の別個の企業を表しており、誤った分析につながるため、すべてのスペルミスの名前を標準化する必要があります。
- 名前のバリエーション: 特許の譲受人フィールドには、1 つの会社名のさまざまなバリエーションが含まれる場合があります。たとえば、IBM だけでも、このフィールドには約 15 種類以上の名前のバリエーションがあります。IBM、IBM Corporation、International Business Machine、International Business Machine Corporationは、特許におけるIBMのバリエーションの一部です。正確な分析を行うには、IBM のすべてのバリエーションを組み合わせて検索する必要があります。
- 企業子会社: ほとんどの大企業は、さまざまな子会社を通じて特許を出願することで、イノベーションを保護しようとしています。しかし、これらの特許の分析は、子会社を所有する親会社に付与されない場合、本質的に不正確になります。すべての子会社のデータにアクセスできる必要があります。
- 翻訳エラー: 特許庁は、元の譲受人の名前を現地の言語に翻訳する際にいくつかの間違いを犯します。ほとんどの場合、翻訳中に元の名前と同等の発音が考慮されます。このような場合、翻訳ツールのみに頼ると、不正確な分析につながる可能性があります。
クリーンで標準化されたデータが必要な理由
特許データをクリーニングして標準化することは、特定の分野で活動する組織、ポートフォリオ全体の規模、それらのために働く発明者、および他の組織とのコラボレーションまたはパートナーシップをよりよく理解するのに役立ちます。統計的に関連性のある/正確な結果を生成することは重要なステップです。データの標準化とクリーニングには、実際の分析を実行するよりも多くの時間が必要になることが多く、大規模なデータセットがある場合は、手動で行うと何時間もかかることがあります。自動化されたツールを使用すると、わずか数分でデータのクリーニングと標準化に役立ちます。
私たちの方法論
XLSCOUTのTechscaperは、数回クリックするだけで、お客様のニーズに合わせた特許ランドスケープレポートを作成します。クリーンで正確なデータを提供することで、データの不一致の悩みを解決するのに役立ちます。当社のデータエンジニアリングチームは、優れたデータ品質を提供するために、優先データ、譲受人データ、家族データ、翻訳など、さまざまなデータポイントのクリーンアップと強化に熱心に取り組んでいます。
また、「譲受人クラスター」機能も提供しており、ユーザーは特定の企業のさまざまな子会社や名前のバリエーションを1つのクラスターに結合して分析を深めることができます。
