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  • last updated : 26 September, 2022

企業R&Dにおける特許分析の役割

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R&Dビジネス機能は、組織が絶えず変化する技術革新に追いつくことを可能にするため、組織内で最も重要かつ重要な部門の1つです。R&D機能のない会社を想像してみてください。

R&Dは、複雑で理解しにくく、敏感な未踏の技術分野で運営されており、パフォーマンスパラメータの測定をさらに困難にしています。しかし、組織はそのようなKPIを測定し、イノベーションパワーハウスの持続可能な発展を確実にする必要があります。

特許データは研究開発にどのように役立ちますか?

特許データは、R&D部門が主題の深さとドメインで行われた既存の作業を理解することを可能にするため、R&D部門にとって重要なイネーブラーです。R&Dを合理化するプロセスには、既存のドメインを理解し、組織の運用領域を革新することが含まれます。

しかし、世界中で入手可能な特許文献の量は膨大であり、データを関連するバケットに分類することは困難な作業かもしれません。増え続けるデータ量は、混乱から洞察に満ちた情報を見つける可能性も低くなります。

特許データは、最も重要なビジネス機能の2つによってアクセスされ、利用されます。

研究開発戦略

特許データにアクセスすることで、チームはイノベーション戦略を効果的に計画し、二枚舌の可能性を減らすことができます。既存の発明開示が利用可能であることは、新しいアイデアを生み出すための道を開き、そのアイデアをトレンド技術および潜在的な製品技術と整合させるのに役立ちます。

知財戦略

特許データへのアクセスにより、IP開発、技術移転、インライセンスなどが可能になり、ビジネス中心の意思決定に役立ちます。

したがって、特許文献分析と洞察マイニングの役割を認識することは非常に重要です。手動プロセスは進むべき道かもしれませんが、特許文献の量を考えると、これは最も効率的な方法ではないかもしれません。

自然言語処理(NLP)を搭載したアルゴリズムは、テキストデータに関する技術的な概念を生成することができ、ユーザーが関心のある分野ごとに分類できるようにするため、テクノロジーはデータ分析と視覚化の分野で新しい道を開きました。

NLPを搭載した検索を支援するAIとML

人工知能と機械学習は、NLPを搭載した検索に別の次元を追加しました。AIにより、ツールは数秒でテキストデータを分析し、概念ベースのクラスタリングアルゴリズムを作成できます。これらのツールにはカスタム分類が装備されており、ユーザーはカスタム分類をフィードでき、ツールは幅広い分類パラメータを学習できます。

AIベースのツールは、特許文献に幅広いネットを投げかけ、関連するデータベースからのデータを照合しますが、特にR&DおよびIPドメインでは、人間の知能に取って代わることはできません。これらのツールは、情報に基づいた意思決定を行い、ビジネス戦略を合理化する際に、主題の知識を持つ人間の知能を支援することができます。

以下は、AIがIPおよびR&D空間における人間の介入を凌駕できる機能の包括的ではあるが網羅的ではないリストです。

  • 特許データ分析の迅速化
  • 最適化された分析のために特許文献を自動分類する(ここでそれを読む)
  • データビジュアライゼーションの作成
  • 初回パスのアイデア検証を有効にする

AI支援検索および分析ツールであるXLSCOUTは、特許検索やその他のIPワークフローをより効率的にする機能固有のモジュールを提供します。これらは既存のシステムと簡単に統合でき、プロセスをさらに合理化できます。

 

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