研究開発ノウハウで質の高い特許調査を実現

私たちはＡＩ時代にどう貢献していくか「専門性の再定義」を実施中です

■AI特許調査の長所と短所の考察■

AIで特許調査を行うと、世界の特許を高速で処理できるメリットに加え、特許以外の情報（非特許文献や新聞記事など）を取り込み、自動的にレポートを作成してくれるメリット（Ｇｏｏｄ　Ｐｏｉｎｔｓ）があります。

一方、Ｂａｄ　Ｐｏｉｎｔｓとして、機密保護が可能か？（サーバー相手にはＮＤＡ結べない？）　結果をどこまで信用できるかという問題がつきまといます。さらに、殆ど手間をかけることもなく「それらしい」結果が得られますので、試行錯誤などにより学習していた諸々の知見を得る機会(トレーニングの機会)が失われていく懸念が有ります。

思考力を失いAIに相談し提案された事を使って実験を進める時代が来るかもしれません。(社会問題です)

図1

◆弊社の対応◆

弊社は研究開発経験のある調査員による調査を基本としています。「人」ですから機密保持契約が可能です。研究開発経験に基づきご依頼人様と議論しながら取捨基準やまとめの「軸」を設定していきますので、研究者様がご自分で実施された（そう仮定した）結果に近いものになります。また報告書は一方的に送り付けるのではなく、何回か中間議論しながらご依頼人様の頭にインプットしやすいよう幾つかの仕掛けを組み込んでお送りしています。

■特許調査方式別の精度と納期の比較考察■

AI調査（AIを使った特許調査)と、外注業者(特許調査を外注で請け負う業者)と、弊社を比較してみました。

AI調査は、特許庁レポートにも使われていますので、このレベルの調査は十分できるものと考えられます。かつては、シンクタンクなどが○○○万円の予算で数か月かけて実施すると言われた調査ですが、AIだと桁違いに安くて速いでしょう。この種の調査レポートは、タイムリーさが重要です。そのニーズに合っています。

しかし、そこそこの結果でしかないので、そのままでは研究に使えません。研究には「研究者の視点」が必須なのです。

図2Ａ

■研究者視点はなぜ必要か■

AIはそこそこの提案をしてくれます。

もし、私たちが、その提案に従って研究を進めるとどうなるか・・・・・。

他社にも、私たちと同じ関心事の人がいれば、AIに聞くでしょう。

すると　似たものが乱立する状態となり、苦しい戦いを強いられます。

私たちが新規事業を進めて行くには、独自の発想で、自社コアコンピテンスに立脚した顧客が本当に欲しいものを進める必要が有ります。いずれも非公開情報につきAIが自動的に取り込むことは出来ません。独自の発想に基づいた特許網も構築していきます。そうすると戦いやすい大きな事業になるかもしれません。

図2B

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生成AIの急速な進歩で静かなリストラが始まり1900年－1913年の米国のようだと言われています

【説明】僅か13年の間に移動手段が馬車から自動車へ変貌した。

馬車関連のサプライチェーンは不要となり、自動車関連に置き換わった。

私たちの独自貢献

私たちは僅か7年でデジタル移行した業界を生き抜いたメンバーによる特許調査会社です。

激変を捉えリードして行くには、プレイヤーとしての力量を身に着ける必要が有ります。

蓄積された知見を元に次の３つに力を入れます

[参考]納期・費用を圧縮した調査フレームワークF-1

「5営業日で納品 」・・・早く感触を知りたいというニーズにお応えしたい !!

#納期短縮 #コストダウン #有用性

[参考]効率的な特許の読み方「特許リーディング法」を推奨しています

実施例から読むと判りやすい・・・発明者の本音が書かれているところ

[参考]AIと人の思考を併用した「ダブルブレイン特許調査」試行中です

AIは業務を絞ると役に立つ、多くを期待してはいけない !!

#AI特許調査 #教師データ #生成AI #ダブルブレイン #AIと人の思考 #専門性の再定義

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