Patentfield AIR 活用シーン

Patentfield AIR 活用シーン

公報の独自要約

特許公報の「要約」では把握できない内容や、特許文書に馴染みのない人でも読みやすい平素な文章で公報内容を独自に要約することができます。

サンプル指示文

この特許文書の主要な発明内容を、技術的背景や課題、解決手段、効果などを含めて、200字程度で要約してください。特許的な抽象的な表現は避け、可能な限り具体的な例を平易な言葉で説明し、技術者が理解しやすいように表現してください。

出力結果


特徴語抽出

特許公報から特徴的なキーワードを抽出することで、技術トレンドや技術動向などについて、膨大な特許文書から効率的に情報を収集することができます。

サンプル指示文

以下の指示に従って、特許文書から技術的に特徴のある用語を抽出し、カンマ区切りのリストとして出力してください。

1. 特許文書を注意深く読み、技術的に重要または特徴的な用語を識別してください。
2. 抽出する用語は、その特許の革新性や独自性を表すものを優先してください。
3. 一般的すぎる用語や、特許分野で広く使用されている基本的な用語は避けてください。
4. 抽出する用語の数に制限はありませんが、最も重要な用語に焦点を当ててください。
5. 抽出した用語をカンマで区切り、1行で出力してください。

出力例:
超伝導素子,量子ビット,コヒーレンス時間,エンタングルメント生成,誤り訂正

出力結果


明細書からクレームの対応箇所を抽出

特許請求の範囲は抽象的な表現で記載されていることが多く、技術的内容を理解できないことがあります。特許請求の範囲の構成要素ごとに明細書の対応箇所の抽出し、重要ポイントを解説させることで、特許請求の範囲の内容をより理解しやすくなります。

サンプル指示文

以下の指示に従って特許文書を分析し、結果を出力してください:

1. 特許請求の範囲を構成要素ごとに分割してください。
2. 各構成要素について、以下の情報を提供してください:
   a) 構成要素の内容
   b) 対応する明細書の段落番号
   c) 明細書から抽出した重要ポイント(簡潔に)
3. 結果を以下のフォーマットで出力してください:
構成要素1: [構成要素の内容]
- 段落: [対応する段落番号]
- 重要ポイント: [簡潔な説明]

構成要素2: [構成要素の内容]
- 段落: [対応する段落番号]
- 重要ポイント: [簡潔な説明]

(以下、構成要素の数に応じて続く)

出力結果


数値例・材料名抽出

特許公報から数値例や材料名を抽出することで、特許技術で使用される材料や組成などの実施条件や性能を具体的に把握でき、技術内容をより深く理解し、実現可能性や課題を評価できます。

サンプル指示文

以下の特許明細書を分析し、具体的な数値例と材料名を抽出してください。抽出した情報を以下のフォーマットで出力してください:

1. 数値例:
   - [数値] ([単位]): [関連する説明]

2. 材料名:
   - [材料名]: [関連する説明や用途]

各カテゴリーには少なくとも3つの項目を含めてください。項目がない場合は「該当なし」と記載してください。抽出した情報は簡潔に要約し、重複を避けてください。

出力結果


事業性評価

人間とは異なる視点で、AIの評価結果を参考に、事業可能性に関するリスクや課題を洗い出し、多角的な検討を効率的に行うことができます。

サンプル指示文

以下の特許発明について、その活用シーンと市場性を分析してください:

1. 想定される用途を3つ挙げ、各用途について1-2文で具体的に説明してください。
2. 事業化の可能性を高、中、低で評価し、その理由を1-2文で説明してください。
3. 市場性を1-10の尺度で評価し、その評価の根拠を1-2文で述べてください。

回答は以下のフォーマットで提供してください:
用途1: [説明]
用途2: [説明]
用途3: [説明]

事業化の可能性: [高/中/低]
理由: [説明]

市場性評価: [1-10の数字]
根拠: [説明]

出力結果


課題ラベリング(ユーザー指示)

生成AIに大量の特許文献を査読してラベル付与させることで、大幅な時間とコストを削減することができます。
※査読種別「項目別指示」にもラベル付与機能があります。

サンプル指示文

以下の分類の中から、この特許が最も強く関連していると思われる分野を選んでください。もし複数に該当する場合は、それらも選んでください。

また、付与した根拠も示してください。

「効率性・省力化」と「性能・品質・精度向上」は別のラベルにも該当する場合、別のラベルを選んでください。どれにも該当しない場合は、「その他」を選んでください。

効率性・省力化: 特許が労働力の削減や作業の効率化に貢献するか。
サイズ縮小・軽量化: 物理的なサイズや重量の削減に貢献するか。
コスト削減・経済性: 製造や運用コストの削減に寄与するか。
高速性・応答性: 処理速度やシステムの応答性の向上に寄与するか。
性能・品質・精度向上: 全般的な性能、品質、精度の向上に寄与するか。
安全性・信頼性・セキュリティ: 使用者の安全、製品の信頼性、データセキュリティの向上に寄与するか。
操作性・利便性・快適性: ユーザーインターフェースの改善や使用時の快適性の向上に寄与するか。
生産性・自動化: 製造プロセスの自動化や生産性の向上に寄与するか。
審美性・デザイン: 視覚的な魅力やデザインの改善に寄与するか。
耐久性・寿命延長: 製品の耐久性や使用可能期間の延長に寄与するか。
拡張性・適応性: 機能拡張や異なる環境への適応能力の向上に寄与するか。
保守性・互換性・標準化: 保守の容易性、互換性の保証、標準化に寄与するか。
環境対応・持続可能性: 環境保護や持続可能な開発に寄与するか。
その他

出力形式
【付与ラベル】
ラベル1,ラベル2,ラベル3
【根拠】
ラベル1:ラベル付与根拠
ラベル2:ラベル付与根拠

出力結果


関連性評価

査読種別「関連性評価」では、予め設定された指示文を利用して、発明やアイデアの内容を入力することで、生成AIが入力した内容と、先行文献の関連性を数値で評価してくれます。これにより、大量の検索結果の中から関連性の高い読むべき特許を生成AIが評価してくれることで、効率的に査読をすることができます。

サンプル入力文

硫化物固体電解質材料を含む全固体電池の内部で発生した硫化水素が、外部に漏れることが効果的に抑制される、全固体電池の金属端子用接着性フィルムを提供する。 電池素子の電極に電気的に接続された金属端子と、前記電池素子を封止する全固体電池用外装材との間に介在される、全固体電池の金属端子用接着性フィルムであって、 前記全固体電池は、硫化物固体電解質材料を含み、 前記金属端子用接着性フィルムは、少なくとも1層の樹脂層を含んでおり、 前記樹脂層を構成する樹脂の硫化水素透過量が、1.0×10-9cc・mm/cm2・sec・cmHg以下である、金属端子用接着性フィルム。

出力結果


技術構成比較

比較したい請求項の内容を入力することで、請求項の各構成要素が査読対象の文書に記載されているかを判定します。各構成要素が文書中のどの段落に記載されているかについても判定することができ、出願前調査や無効調査のシーンにおいて、特許性の判断においてリスクとなる文献を効率的に評価できます。

サンプル入力文

医用画像から当該医用画像に含まれる解剖学的組織の特徴点を表す解剖学的ランドマークを抽出する第1抽出部と、 

解剖学的ランドマークと当該解剖学的ランドマークが属する臓器との関係を対応付けた情報に基づいて、前記第1抽出部で抽出された前記解剖学的ランドマークの中から、前記臓器に対応付けられた解剖学的ランドマークを抽出する第2抽出部と、 

前記第2抽出部で抽出された前記解剖学的ランドマークが属する臓器に基づいて、診断の対象となる対象臓器を特定する第1特定部と、

前記医用画像から特定された前記対象臓器の領域を区分するセグメンテーション部と、 

を備える医用画像処理装置。

出力結果


分類評価

AI分類予測のAI教師ラベルやユーザータグなどの分類定義を入力することで、AIが分類定義に沿って適切なラベルが付与されているかどうかを評価します。生成AIが不適切な分類ラベルを抽出して修正することにより、AI分類予測の精度を向上させることができます。

サンプル入力文

開水路: 上部が開放された状態で大気と接している水路のことです。河川、用水路、排水路などが該当します。開水路に設置される水中ポンプは、水位変動や異物の混入に対応できる必要があります。

浮体: 水面または水中に浮かんでいる構造物のことです。船舶、ブイ、浮桟橋などが該当します。浮体に設置される水中ポンプは、振動や傾斜に対応できる必要があります。

水中: 水面下にある状態や場所のことです。水中ポンプは、水中に沈めて使用されるポンプの総称です。水中モーターポンプや、水中ケーシングポンプなどがあります。

閉水路: 上部が閉じられた状態で大気と接していない水路のことです。下水道管、トンネル内の水路、パイプラインなどが該当します。閉水路に設置される水中ポンプは、圧力変動や閉塞に対応できる必要があります。

出力結果


課題・解決ラベル作成

特許の集合を分析する際に、独自の観点ラベルを作成して付与することで、より詳細な分析が可能になりますが、独自の観点ラベルの作成には多大な時間がかかります。分析設定(β版)を使用することで、分析したい特許の母集団を生成AIに与えて、当該母集団から適切な発明課題ラベルと解決手段ラベルを生成AIに作成させることができます。

出力結果


競合ポートフォリオ分析

分析設定(β版)を使用することで、競合企業の特許ポートフォリオを生成AIに与えて、当該ポートフォリオから当該企業が「最も注力している技術分野」、「重点的に知財保護を強化している技術分野」、「経年的な研究開発の方向性の変化」などについて、生成AIに分析・評価させることができす。

出力結果


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