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  • last updated : 24 September, 2022

特許ランドスケープ:AI/NLPエンジンを使用して深い洞察を抽出

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特許データは非常に大きく、構造化されておらず、複雑です。インサイトを導き出すには、よりクリーンで構造化されたデータが必要です。大規模なデータセットを扱う場合、分析は困難で時間がかかります。膨大な量のデータを妥当な時間で迅速に分析できるツールが必要です。この場合、AIベースの特許分析ツールは分析に役立ちます。

AIベースのツールを使用した構造化データ

これらのAIベースのソリューションのほとんどは、分析前のデータの準備とクリーニングを含むデータ前処理段階で、さまざまな機械学習と自然言語処理アプローチを採用しています。これはまた、「ガベージイン、ガベージアウト」というフレーズの重要性を示しており、よりクリーンなデータがより良い分析につながることを意味します。AI技術なしで非構造化特許データをクリーンアップすることは困難です。クリーンで構造化されたデータを提供するAIツールにより、大量のデータに対して特許分析を実行することが可能になりました。AI/NLP ベースのツールには、さまざまなデータ ポイント間の点を結び付け、スムーズな方法で洞察を提供するためのさまざまな視覚化オプションもあります。

AIベースのツールによる可視化

クリーンで構造化されたデータにより、AIベースのツールは、さまざまなデータポイント間で異なるグラフをプロットして、さまざまな目的に対してさまざまな洞察を抽出する柔軟性をユーザーに提供します。3Dグラフやコンセプトクラウドマップなど、手動で作成することは不可能なビジュアライゼーションも、これらのツールによって提供されます。

Technology breakdown Cloud Map (Source: XLSCOUT)
テクノロジー内訳クラウドマップ(出典:XLSCOUT)

 

Concept Cloud Map of user-defined clusters (Source: XLSCOUT)
ユーザー定義クラスターのコンセプトクラウドマップ(出典:XLSCOUT)

AIはインサイトの抽出に役立ちます

ビジュアライゼーションに加えて、特許をさまざまな技術クラスターに分類することは、ランドスケープ分析にとって重要です。手動で行う場合、特許をこれらのクラスターに分類するには、多くの時間、労力、専門知識が必要です。AIベースのエンジンは、さまざまなMLおよびNLPメソッドを使用して、特許を自動的に異なるクラスタに分類します。一部のAIベースのツールでは、ユーザーが分類のために独自のテクノロジクラスタを定義できるオプションもユーザーに提供されます。

私たちの方法論

説明可能なAIベースの特許分析のための革新的なツールがXLSCOUTによって作成されました。ここでは、ユーザーはさまざまなテクノロジーと競争力のあるダッシュボードを活用して、さまざまな洞察を抽出できます。数回クリックするだけで、ニーズに合わせた特許ランドスケープレポートが作成されます。当社の特許ランドスケープモジュールは、膨大なポートフォリオを、ユーザーの要件に従ってシステム生成またはユーザー生成のカテゴリに分類する機能を備えています。

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