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SDIへのAI導入による精査の効率化

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INFOPRO 2021

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Presentation

Abstract

SDI*にAIを導入することにより、精査にかかる工数を削減することを目的とする。従来、SDIは要/不要の特許が玉石混交状態となっている膨大な特許母集団を全て査読する必要があり、多大な労力と時間を要していた。これにAIを導入することにより、玉石混交状態の特許母集団を要/不要に仕分けたり、目的の内容に対して関連度の高い順に並べ変えたりすることができれば、大きく労力や時間の削減が期待できる。
本目的からAIは、必要な特許は全て必要と判定することが前提となる。それを元にどれだけノイズを除去できるか試行した。対象特許の技術分野は化学反応プロセスである。まず日本語を対象に検討し、次に言語を拡大し、英語と中国語を試みた。結果、全ての言語でノイズのみを高確率で除去できることがわかった。
*SDI: Selective Dissemination of Information 指定したキーワードや技術分野などの条件に該当する特許情報を定期的にチェックし、必要なデータを収集・管理すること。

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西
西尾 潤
Jul 1, 2021 at 01:23 AM
人の評価の見直しでサーチ領域に100%入るようになりました。素晴らしい結果だと思います。見直し前の人の評価は「要」とすべきものを「不要」と判定したものがあったということでしょうか?それとも別の理由でしょうか?
奥公
奥村 公人
Jul 1, 2021 at 05:35 AM
そのとおりです。逆に「不要」とすべきものを「要(A,B,C)」としていたものもありました。長期間かつ多人数で評価してきた蓄積データは、人による評価のバラツキがあるものと考えた方がよいと思います。
角田 朗
Jul 1, 2021 at 01:26 AM
侵害予防のSDIでは、関係する特許を広く収集する場合もありますが、クレーム解釈を行って危険性の高い特許のみ抽出する場合もあります。
後者の場合でも、(教師データを適切に選べば)ご発表のA評価特許と同じように、精度の高い判定が可能でしょうか。
奥公
奥村 公人
Jul 1, 2021 at 05:44 AM
危険性の高い特許母集団の内容を見てみないとわかりませんが、それが非常に近しい内容の母集団の場合は難しいかもしれません。例えば、パラメータ特許など。ノイズが少ない場合は、人が精査した方が確実かつ早いと思います。
ST
shun-ya takahashi
Jul 1, 2021 at 01:27 AM
①構築されたAIモデルは新規の特許調査に利用できるという理解でよろしいでしょうか。②アルゴリズムとしてWord2Vecになりますでしょうか。

奥公
奥村 公人
Jul 1, 2021 at 06:04 AM
①今までやったことがない新規の特許調査に用いるものではありません。既に今までやってきて今後も継続していかなければならない侵害予防調査や技術動向調査が対象になります。
②Word2Vecは用いていません。使用したAIは2値分類に適したアイピーファイン社のDeskbeeとなります。概要しか分かりませんがこれはMecabで形態素解析し、処理後のデータをTensorflow(Google社の機械学習ソフトウェア)に投入する流れとなります。

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