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  • last updated : 26 September, 2022

先行技術検索のための機械学習ツールの効率的な使用

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特許は、次の大きなものになるかもしれない技術と革新の中核をなす企業にとって最も重要な資産の1つです。特許を所有することで、企業は市場で支配的な地位に就き、特許ライセンスを通じて並行して収益源を成長させることができます。企業だけでなく、特許はスタートアップや大学にとっても貴重な知的財産です。

しかし、特許付与は、起草料、更新料などを含む金銭的に重いプロセスです。したがって、特許出願を進める前に、主題とその先行技術を理解することが非常に重要です。現在、出願主体は、社内の主題専門家のチームの作成に投資するか、特許性および先行技術検索を技術専門家ベンダーに委託しています。

最近、このダイナミクスには3番目の選択肢がシフトしています。ハイブリッドアプローチ。

ほとんどの企業は、高価なアウトソーシング料金とデータの機密性の問題のために、社内検索を行うことを好みます。しかし、社内の専門家チームを設立することも同様に高価なアプローチであるため、企業はハイブリッドアプローチを選択しています。

ハイブリッド手法にアプローチする方法の 1 つは、社内でファーストパス分析を行うことです。主題に関する技術的な知識を持つ専門家は、特許性検索を行うことができます。

 

ファーストパス分析は、トピックをこっそり覗き見し、主題に関する洞察の余分な層を提供します。これはアイデアを合理化するのに役立ち、主題固有の道に新しい次元を追加します。

ファーストパス検索支援を提供するリソースはたくさんあります。しかしながら、先行技術検索にアプローチする前に、特定の要因が考慮される。

関連する概念を特定し、先行技術を集約する

先行技術検索を実施するための第1のステップは、正確なデータセットを識別することから始まります。このデータセットは、関連するキーワード、セマンティクス、シノニム、および単語形式を使用してさらに洗練することができ、データセットを包括的かつ正確に定義するのに役立ちます。

キーワードの包括的なリストを特定することは、先行技術検索がそれに依存するため、非常に重要です。重要なキーワードが欠落していると、重要な先行技術が欠落する可能性が高まり、非効率で検索品質が低下します。

XLSCOUTは、概念と技術的なバリエーションを識別できる30億語以上のマシントレーニング済みコーパスをサポートしています。
同義語/代替概念の網羅的なリストが考慮されていることを確認してください。

例えば。スクリーンガードという名前の概念は、スクリーンプロテクターまたはスクリーンガラスを意味することもあります。代替単語のリストが不完全な場合、検索、クラスタリング、または分類が不完全になる可能性があります。このような場合は、機械学習ベースのコーパスをお勧めします。

適切なソースの選択

先行技術は、ブログ記事、研究論文、既存の特許など、何でもかまいません。適切な情報源の選択と検索は極めて重要であり、CASが発行したレポートでは強調されています。非特許ソースの特定に役立つ多数の無料および有料データベースがあります。

先行技術検索の微調整

分析するめちゃくちゃ大きなデータセットでは、すべての文書を調べて、それが発明の開示と重複するかどうかを分析することは人間的に不可能です。

高度なツールは、検索を関連する先行技術に絞り込むスマートフィルタを介してデータベースを絞り込むのに役立ちます。これらのツールは、混乱を取り除き、特定の概念に関する先行技術を理解するのに役立つ操作を実行するのに役立ちます。

クラスター先行技術

多くの場合、クラスタリング特許は特許検索の迅速化に大いに役立ちます。特許の自動分類に関するこの記事では、クラスタリング特許がコンテキストベースのファネリングの作成にどのように役立つかを概説し、検索結果の品質にさらに貢献します。

先行技術の検索は困難な作業ですが、高度なツールと基本的な検索技術により、検索を洞察力のある出力とインタラクティブな視覚化に縮小できます。

XLSCOUTは、専用の先行技術検索モジュールをサポートしています。Novelty Checkerは、ファーストパスの特許性検索のためのAI支援ツールで、ユーザーはアイデアを自然言語で入力することで、先行技術を検索できます。XLSCOUT CORPUSと統合され、相互運用可能な単語の識別を支援します。さらに、このツールはデータの視覚化を提供し、技術担当者、概念、およびサブコンセプトに従って特許を分類します。

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