人工知能が特許制度に及ぼす影響

人工知能は、精度と速度を向上させながら、ありふれたタスクの負担を人間からソフトウェアにシフトするために利用されています。 アルが特許制度に与える影響は次のとおりです。

投稿された月9、2022

特許法の変更に加えて、インターネットの社会への同化も特許実務を変えました。 インターネット上で特許記録を電子形式に変換することで、R&D 部門に革命をもたらすイノベーションに簡単にアクセスできるようになりました。 現在、人工知能 (AI) と法務分野との融合により、システムはより効率的なモデルに向かっています。

AIを活用して、日常業務の負担を人間からソフトウェアにシフトし、精度と速度を向上させています。 この技術の潜在的な影響は、莫大な研究開発努力を引きつけました。 によると WIPO テクノロジートレンドレポート: 「28 年から 5.6 年の間に、AI パテント ファミリーは年平均 2012% 増加し、科学出版物は 2017% 増加しました」。 民間企業だけでなく、世界中のいくつかの特許事務所も、AI ツールが提供するメリットに磨きをかけようとしています。

しかし、これらの「AIツール」とは何ですか？ 彼らが特許制度に与えている「影響」は何ですか？ AIを活用したテクノロジーが特許の状況を変える4つの方法を次に示します。

IPR データの合理化された管理

ビジネスにおける特許の重要性に対する理解が深まるにつれ、 長年にわたる特許出願の数 も増えました。 より多くの企業が、革新的なアイデアから利益を得るために特許を申請しています。 何百万もの特許を手動で分析して、関連する結果を特定したり、有用な洞察を引き出したりすることは、時間とリソースを浪費する作業です。

幸いなことに、AI を利用した並べ替えにより、このプロセスははるかに煩雑になりません。 AI を活用したソフトウェアは、データの分類を自動化し、人間の介入を大幅に置き換えることができます ( リンクテキスト）。 この分野でのもう XNUMX つの例は、WIPO が立ち上げた「リンクテキスト」 この AI ベースの分類では、機械学習 (ML) を使用して、特定の技術テキストに IPC コードを自動的に割り当てます。 したがって、人間の労力のかなりの量を節約し、他の必須のタスクに振り向けることができます。

より関連性の高いデータの爆発

一見無限の量の情報にアクセスできるため、関連する洞察に遅れずについていき、有意義な洞察を引き出すことはほぼ不可能です。 増え続ける特許出願により、最新の状態を維持することが特に困難になっています。 新しい特許公開は常に提出されており、既存の公開の法的地位と主題は変更される傾向があります。 さらに、パノラマの洞察を引き出すために、複数のデータ ソースを参照する必要があることがよくあります。 たとえば、パテント ファミリーのライセンス機能を理解するには、現在の法律、複数の特許公報で主張されている主題、競合他社、技術分野でのライセンス契約などを調べる必要があります。 多数の情報源から情報を抽出しながら同時に分析を最新の状態に保つことは、複雑になり、エラーが発生しやすくなります。

人間が単一のソースから必要な情報を抽出できるようにする AI 主導のインテリジェンス ソフトウェアにより、人間の労力が大幅に削減されます。 さらに、PatSnap のようなプラットフォームは、次のようなユーザー機能も提供します。 フォルダの自動更新 & メールアラート 常に変化するデータに追いつくために。 したがって、法律専門家と非法律専門家の両方が、分析の精度と効率を高めることができます。

機械翻訳による知識共有の強化

特許は管轄権であるため、さまざまな国で保護を求めるために、発明は複数の国で、多くの場合、異なる現地の言語で出願されます。 また、発明者は、外国の法域で出願する前に、まず自分の国と母国語で発明を出願する傾向があります。 重要な洞察を得るには、多数の言語で提出された出版物の分析が必要になる場合があります。 たとえば、競合他社の研究開発または製品の商品化戦略を徹底的に理解するためには、法域を越えた特許出願の調査が必要になる場合があります。 または、特許が英語以外の言語で出願されている特定の法域における技術の開発を追跡することもできます。 注目すべきは、特許出願規模で世界のトップ 5 の特許庁が異なる言語で運営されていることです (IP XNUMX: JP、KR、CN、EP、US)。

人間による翻訳、特に技術文書の翻訳は、面倒で費用のかかる作業です。 AI によって生成された機械翻訳により、人間の介入を回避または削減できます。 機械の移行をより信頼できるものにするための努力が世界中で行われています。 2019 年には、 EPO は専用のデータ サイエンス チームを作成しました AI および ML テクノロジーを適用して、特許付与プロセスの効率と品質を向上させることを目標としています。 機械翻訳は、このベンチャーの XNUMX つの主な焦点の XNUMX つです。 PatSnap は、特許公報の機械翻訳を提供するだけでなく、ユーザーが次のことができるようにします。 英語以外の言語で出願された特許の検索.

AI アシスト分析

多くの場合、発明の特許性に反対する議論は、発明の新規性または発明性についてコメントしています。 この分野の既知の文献を分析することで、発明者は発明への投資について情報に基づいた決定を下すことができます。 さらに、特許および非特許文献の分析により空白を特定できるため、経済的に有利なベンチャーに向けた R&D ロードマップを提供できます。 ただし、あらゆる技術分野の出版物の分析には、膨大な時間と金銭的投資が必要です。

長年にわたる AI 検索ツールの開発により、検索ツールの効率が向上し、ユーザーの特定のニーズに関連する結果に優先順位が付けられました。 このプロセスにより、無関係な結果のレビューに費やされる時間と労力が最小限に抑えられます。 さらに、AI と ML は、膨大なデータベースの検索プロセスを自動化するだけでなく、将来の検索の精度を向上させるために広く使用できます。 特許検索を楽にするだけでなく、AI 検索ツールにより、IP に精通したユーザーと IP に精通していないユーザーの両方が検索にアクセスできるようになります。 たとえば、PatSnap の セマティック検索, 類似文献検索, 画像検索 機能は、複雑なブール検索文字列を作成することなく、特許文献と非特許文献の両方から関連する結果を提供します。

まとめ

AI と特許の融合により、世界中の発明者のワークフローと効率が向上しました。 ただし、この結合には独自の課題と制限があります。

これらのインテリジェントなアルゴリズムは、データで成功します。 したがって、小さな地域の特許事務所など、データへのアクセスが制限されている組織は、優れた AI システムを設計することができません。 この困難な課題を克服するには、国際的な協力が必要です。 さらに、法的解釈を提示する機械の能力には疑問が残ります。 人間の介入は、予見可能な将来において依然として重要な役割を果たしています。 ただし、技術の進歩により、現在のソフトウェア モデルがより効率的なシステムに移行し続けることは確実です。 確かに、人間の労力の削減は期待できます。

著者紹介

Poorvi Thakur は、複数のドメインにわたる特許検索と分析の経験があります。 彼女は知財弁護士、特許代理人、R&D 専門家と協力して、特許ポートフォリオと R&D 戦略の策定を促進してきました。 PatSnap で、Poorvi は、顧客がプラットフォームから本質的な価値を引き出す力を与え、テクノロジー ランドスケープにおける特許/R&D/ビジネス戦略に焦点を当てた分析レポートを提供することにより、イノベーターが知的財産の目的を達成するのを支援することに喜びを感じています。