ユースケース
検索式タグを利用したラベル付与とマップ分析
Patentfieldでは、タグ又はAI予測ラベルを利用して、各公報に対して独自ラベルを付与したマップ分析ができます。 タグは、ラベルを付与したいすべての公報に対してタグを付与することが必要です。 AI予測ラベルは、事前に教師データを設定する必要があり、予測結果は教師データに依存します。 検索式タグは、検索条件に該当する公報に対して、ルールベースでラベルを付与することができます。 検索式タグを利用することで、事前の準備は必要なく、手軽に独自ラベルを利用したマップ分析が可能となります。 ...
キーワードの重み付けを利用した検索
キーワード検索時において、絞り込みはしたくないが、特定のキーワードに反応させて、そのキーワードを持つ公報を検索結果の上位にさせたいというケースがあると思います。 このようなケースのときに利用できる、キーワードの重み付けを利用した検索方法を紹介します。 下図では、出願人「国立大学法人京都大学」で検索し、「多能性幹細胞」というキーワードを持った公報を検索結果の上位にヒットさせ、 「化合物」というキーワードを持った公報を検索結果の下位に表示させるための検索条件です。 ...
AIセマンティック検索時のキーワードの重み付け
AIセマンティック検索では、文章や公報番号を入力することで、類似特許を簡単に検索できます。 日本語または英語に対応しています。 特徴語抽出機能を使うことで、入力文章又は公報全文から特徴キーワードとスコアを抽出して表示させることができます。 表示された各キーワードのスコアを変更することで、検索時におけるキーワードの重みを変更でき、重みを反映した検索結果を得られます。 特徴語抽出を利用したキーワードの重み変更の方法を解説いたします。 動画解説 1.検索文章または公報番号を入力する ...
PFスコアを利用した競合企業の分析
前回、PFスコアを利用した市場プレイヤーの分析手法について解説しました。 今回は、PFスコアを利用した競合企業の分析手法について解説いたします。 京都大学を例に、京都大学が注力している技術分野（自社重要度）と、他社の後願または製品開発に影響を与えている（他社影響度）技術分野を分析します。 操作動画01(操作1-2) 操作動画02(操作3-8) 1.PFスコアの設定 PFスコアの基本的な設定方法は、PFスコアのヘルプページをご参照ください。 ...
PFスコアを利用した市場プレイヤーの分析
PFスコアは、被引用回数、情報提供回数など、特許の中間手続きパラメータにもとづく特許の重要度、牽引度などをユーザー独自のロジックでスコア化できる機能です。 PFスコアの値をマップに反映することで、質的な観点も踏まえて特許分析が可能となります。 今回は、「自動運転」関連特許をテーマにして、下図のようなPFスコアを用いた市場プレイヤー間の分析マップを作成してみます。 操作動画 1.検索条件の作成 ...
アライアンス候補先の探索方法
特許情報を活用したアライアンス候補先の探索方法については、多種様々な方法があります。 今回は、中小企業やベンチャー企業を候補先とした探索手法について、特許の専門的が知識がなくても、簡単にできる方法について解説します。 中小企業やベンチャー企業は、大企業と比べて特許出願件数が少ないため、分析しても埋もれてしまうケースがありますが、 PatentfieldのAIセマンティック検索や各機能を組み合わせて利用することで、出願件数が少ない企業を効率的に抽出できます。 ...
プレ調査（事前調査/予備調査/サンプル抽出）のためのAIセマンティック検索
概要 特許出願前調査や侵害防止調査（クリアランス調査）などの本格的な特許調査や外部に調査依頼を行うにあたって、 「あたりをつける」ために、まず自分でプレ調査（企業によって様々な呼び方がありますが、事前調査/予備調査/サンプル抽出/etc）を行うことがあると思います。 このプレ調査で、サンプルとなる公報2、3件を抽出して、本格調査での検索式を作成したり、外部に調査を依頼するにあたって調査観点や調査内容を伝えやすくなります。 開発者や研究者が、自身が開発した製品や発明のプレ調査を行うことも重要です。 ...
技術動向の可視化・分析方法
パテントマップで「技術動向」を可視化するには、分析対象となる母集合を、特許分類やキーワードを組み合わせて作成する必要があり、特許検索に不慣れな方にとってはハードルの高いものとなっていました。PatentfieldのAIセマンティック検索機能を利用することで、検索式を作成することなく、簡単な操作で母集合を作成することができます。 ...
競合企業の可視化・分析方法
Patentfieldでは、検索結果と同時にパテントマップが表示されるようになっています。最大3軸でマップ作成が可能で、分析したい軸を選択するだけで、簡単にマップを作成することができます。パテントマップによって、膨大な特許情報を可視化することができ、特定の傾向を把握できたり、新たな課題や問題点を発見することができます。 パテントマップで可視化したい内容によって、分析対象となる母集合や、分析軸が異なります。 ...
AIセマンティック検索で関連性の高い特許に絞り込んでいく方法
AIセマンティック検索は、原則10,000件ヒットするようになっています。 AIセマンティック検索の検索結果に対して、特許分類やキーワードを組み合わせることで、関連性の高い特許に件数を絞り込みできますが、適切な特許分類を選定する、関連キーワードを漏れなく抽出するには専門的な知識が必要だったり、時間がかかります。 専門知識がなくとも時間をかけずに効率的に、特許分類の選定や関連キーワードを抽出する方法について解説します。 【対象】 特許検索に不慣れな方 特許出願前に効率よく先行文献を調査したい方 ...
自社の特許ポートフォリオのうち、直近1年以内の審査で、引用文献として利用された特許（被引用文献）を抽出する
検索フィルター条件の組み合わせによって、自社の特許ポートフォリオのうち、直近1年以内の審査で、引用文献として利用された特許（被引用文献）を抽出することができます。 また、「引用カテゴリー」を利用することで、X文献として利用されたのか、Y文献として利用されたのかを抽出できます。 特許の被引用件数は、特許の価値評価、維持年金納付の判断等において重要な判断要素の一つです。 ...
特徴キーワードを利用した特定2社間の強み・弱みの分析
Patentfieldの機能のひとつである特徴キーワードは、各公報内のテキストから特徴的なキーワードを抽出して表示等ができます。 この特徴キーワードを利用した特定2社間の強味・弱みの分析手法について解説します。 １．分析したい2社の出願人名で検索を実行します。 今回の事例では、京都大学と大阪大学で検索します。 ２．マップの集計項目で「特徴キーワード」を選択します。 ...
特徴キーワードを利用した用途探索方法
Patentfieldの機能のひとつである特徴キーワードは、各公報内のテキストから特徴的なキーワードを抽出して表示等ができます。 この特徴キーワードを利用した技術の用途探索手法について解説します。 １．探索したい技術テーマのキーワードで検索を実行します。 今回の事例では、「グルタチオン」をテーマに検索します。 特許検索になれている方は、詳細検索のフィルター(詳細)等で、検索条件を設定ください。 ２．検索結果画面の左下「関連キーワード」の赤枠部分をクリックします。 ...