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人工知能(AI)による特許調査･分析技術と活用法

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

• AIを用いた特許調査のポイントと活用
• AIによる特許文書の分析技術
• 自然言語処理技術を利用した特許文献の分析
• AIを活用した特許文書分析と新たな技術戦略の導き方

習得できる知識

・AIを用いた特許調査における調査ツール導入や活用方法が理解できる

担当講師

【第１部】トヨタテクニカルディベロップメント(株) ＩＰ事業本部 事業統括部 グループ長　宮澤 悠氏
【第２部】日本アイ・ビー・エム(株) 東京基礎研究所 専任研究員 鈴木 祥子氏
【第３部】中央大学 理工学部 教授　難波 英嗣氏
【第４部】(株)アナリティクスデザインラボ 代表取締役　野守 耕爾氏

セミナープログラム（予定）

（10:00～11:30）
「AIを用いた特許調査のポイントと活用」
トヨタテクニカルディベロップメント(株) ＩＰ事業本部 事業統括部 グループ長　宮澤 悠氏

【講演趣旨】
AI技術の発展に伴い、知財実務においても、AIを用いた各種ツールが登場しています。 しかしながら、従来の特許や技術文献調査に比べると、調査過程のブラックボックス化が進み、それにより、AIを用いたツールの精度が不明であり使用していいものか判断がつきかねる、AIをどのように使うと効率的か、といった課題が出ています。 そこで、本講演では、AIを用いた特許調査における、調査ツール導入や活用方法の一助となるよう調査ツールの用途別の使い方、気を付けるべき点について事例を交えてご紹介します。また、ブラックボックス化の部分を一定の理解のもと使えるよう、基礎的なAIについても理解を深められるようご紹介します。

１．特許調査におけるAI
２．特許調査の変遷
３．AIを用いた特許調査の種類と場面
3.1 特許調査におけるAIの応用領域
3.2 特許調査の種類と研究開発フェーズ
(1)技術動向調査/IPL
(2)特許出願前調査
(3)侵害予防調査/クリアランス調査
(4)無効資料調査
3.3 特許調査におけるAIの特性
４．AIを用いた特許調査の事例紹介
4.1 事例１（技術動向調査）
4.2 事例２（特許出願前調査）

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（12:15～13:45）
「AIによる特許文書の分析技術」
日本アイ・ビー・エム(株) 東京基礎研究所 専任研究員　鈴木 祥子氏

【講演趣旨】
大量の特許文書を解析するために、人工知能の一分 野である自然言語処理のアプローチを用いた特許分析の手法が近 年多く提案されている。特許文書は多くの情報を含むため、一概に 特許分析といっても目的や手法は多様である。このため、分析目的 に応じて特許文書の特性を反映した手法を選択する必要がある。 本セミナーでは、特許分析を行う上で重要な各種情報を特許文書 から抽出する手法をいくつか紹介する。

１．特許分析における自然言語処理
２．特許の品質評価
2.1 特許の品質とは
2.2 特許の成立可能性の予測モデル
３．重要性の高い特許の候補抽出
４．特許からの各種情報抽出
4.1 特長表現の抽出
4.2 特許の構造を利用した情報抽出
５．特許文書集合からの語彙間の意味関係抽出
5.1 手がかり表現を用いた関係抽出
5.2 特許の構造を利用した関係抽出

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（14:00～15:30）
「自然言語処理技術を利用した特許文献の分析」
中央大学 理工学部 教授　難波 英嗣氏

【講演趣旨】
本講演では、自然言語処理を用いた特許分析手法を紹介する。 まず、自然言語処理の概要および近年の深層学習を用いた言語処理について述べる。 次に、特許分析について、研究開発事例を2つ紹介する。 一つ目は、特許オントロジーの自動構築に関するものである。 これはこれまでに出願・公開された特許を情報源とし、自然言語処理技術を用いて特許オントロジーを自動構築するという取り組みである。 二つ目は、特許の構造を自動解析し、技術動向マップを自動作成する取り組みである。 本講演の最後に、特許分析に関して現在利用可能な様々なツールや言語資源を紹介する。

１．自然言語処理
1.1 自然言語処理とは
1.2 自然言語処理と深層学習
２．特許オントロジーの自動構築
2.1 上位下位関係の抽出
2.2 部分全体関係の抽出
2.3 手順の抽出
３．特許構造解析と技術動向マップの自動生成
3.1 米国特許の構造解析
3.2 特許構造を用いた技術動向マップの生成
４．この他の技術動向分析
4.1 国際特許分類を用いた学術論文の検索
4.2 パテントノイズフィルター
５．特許分析のための言語資源
６．おわりに

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（15:45～17:15）
「AIを活用した特許文書分析と新たな技術戦略の導き方」
(株)アナリティクスデザインラボ 代表取締役　野守 耕爾氏

【講演趣旨】
特許の文章情報を対象に分析する手法として、文章に含まれる単語を抽出して全体の記述傾向を把握するテキストマイニング技術が知られていますが、本講座では、テキストマイニングにPLSA（確率的潜在意味解析）やベイジアンネットワークという複数のAI技術を応用して開発した新たなテキスト分析技術（Nomolytics）と、それを特許文書データ（風・空気に関する特許と電気自動車に関する特許）に適用した分析事例をご紹介します。人間では読み切れない特許文書データをいくつかのトピックに機械的に類型化し、また特許情報に潜むトレンドの特徴や競合他社の動向、用途と技術の関係性などをそのトピックをベースに可視化していくことで、企業の技術戦略に資する新たな気づきを導くアプローチについて解説します。

１．AI技術を応用した新たな特許文書分析手法
1.1 従来の特許文書分析と課題
1.2 AI技術の応用
1.3 新たなテキスト分析技術：Nomolytics
２．Nomolyticsを適用した特許分析事例①
2.1 「風・空気」に関する特許文書データ
2.2 トピックの抽出
2.3 トピックのスコアリング
2.4 出願年×トピックによるトレンド分析
2.5 出願人×トピックによる競合分析
2.6 用途×技術の関係分析＜その１＞～用途⇒技術の関係～
2.7 用途×技術の関係分析＜その２＞～技術⇒用途の関係～
３．Nomolyticsによる特許文書分析のまとめ
４．Nomolyticsを適用した特許分析事例②
4.1 電気自動車に関する特許文書データ
4.2 トピックの抽出
4.3 出願年×トピックによるトレンド分析
4.4 出願人×トピックによる競合分析
５．まとめ

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022/6/27（金）10:00~17:15

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき66,000円(消費税込､資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき60,500円〕

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備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

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