UBICは10月29日、人工知能を用いた知財戦略支援システム「Lit i View PATENT EXPLORER(リット・アイ・ビュー パテントエクスプローラー)」の提供を開始すると発表した。初期費用は100万円(税別)、年額300万円(同)～。

同システムは、2014年12月に発表したUBICとトヨタテクニカルディベロップメントが進めてきた共同開発を製品化。開発ではトヨタテクニカルディベロップメントが実際の特許分析調査のケースに基づいて、スコアリング手法の検討とフィードバックを行い、UBICが人工知能の調整を繰り返しながら、完成度を高めた。

「Lit i View PATENT EXPLORER」による解析の仕組み

同システムによる特許関連書類の処理は「学習・解析・仕分け」の3ステップで行い、見つけたい文書(発明提案書、無効化したい特許資料等)の内容を「教師データ」として同社の人工知能に学ばせる。

その後、対象のファイルを解析し、スコアリング(点数付け)して文書を仕分ける。仕分けの結果、教師データとの関連性の高い文書からスコア順に並び、調査の着手に優先順位が付けられることで、特許関連文書のレビュー効率が向上。開発時において同システムは、平均で約330倍、最大で約3,000倍のレビューの効率化を達成している。

また、同システムは従来の特許関連書類の調査で用いられている「キーワード検索」「類似検索」「概念検索」などの絞込みよりも、さらに踏み込んだ分析が可能で「Landscaping(ランドスケイピング)」という機械学習の手法により、解析を行う。Landscapingは少量の教師データを基に、膨大なデータを解析し、判断できることが特徴だという。

特許分析調査で見つけ出したい内容を必要な教師データを学習し、関連性の高さを判断するだけでなく、不要な教師データも学習して、判断・解析することも可能だ。さらに、スコアリングを行う際、文書のページ単位ではなく、段落単位できめ細かく結果を表示できるため、容易に該当カ所の確認などが可能となり、案件数の多い先行技術調査や無効資料調査をはじめ、特許調査関連のさまざまな用途において効率化を実現している。

現在、同システムは電子関連企業などからの引き合いがあるといい、同社ではメーカーを中心とした企業の研究開発部門、知財部門、学術機関、特許事務所などに対し、同システムを提供していく。