先行技術検索ツールが生産性の向上にどのように役立つか

先行技術検索は、特に特許出願において、知的財産 (IP) 保護にとって重要なステップですが、利用可能な先行技術検索ツールのうちどれが適切ですか? Questel の特許主題専門家である Jens Schlehahn が、優れた先行技術検索ツールの作り方を説明し、生産性の向上に寄与する重要な要因をいくつか共有します。

先行技術調査には、既存の特許、科学文献、その他の公開情報を包括的に調査して、発明やアイデアが新規かどうかを判断することが含まれます。今日のペースの速い技術情勢において、先行技術調査の重要性はどれだけ強調してもしすぎることはありません。これは、発明者や企業が潜在的な侵害問題を回避し、将来的に費用のかかる法的紛争から守るのに役立ちます。さらに、最先端技術に関する貴重な洞察が得られるため、発明を改良し、車輪の再発明を避けることができます。

先行技術調査が今日重要な理由

イノベーションが競争上の優位性の鍵となる時代においては、先行技術調査を通じて既存の IP 環境を理解することが極めて重要です。これは、自身の知的財産権の堅牢性を確保するだけでなく、戦略計画、研究開発の方向性、市場での位置付けにおける情報に基づいた意思決定を促進します。したがって、今日の IP 主導の経済においては、先行技術調査の関連性が依然として高く、不可欠なものとなっています。そのためには、適切な先行技術調査を行う能力が重要な要素となります。この記事では、有能な調査担当者が特許検索および先行技術検索ツールを活用できるようにするための主要な要因に光を当てます。

先行技術検索ツールは何をすべきか?

先行技術検索ツールは、既存の特許と公開情報を特定するプロセスを合理化するのに役立ちます。これらのツールは、高度なアルゴリズムとデータベースを活用して膨大な量の情報を選別し、手動検索に必要な時間と労力を大幅に削減します。これらは、関連する文書や特許を正確に特定するのに役立ち、既存の IP 環境の包括的なビューを提供します。これは、発明の新規性を評価し、侵害のリスクを軽減するのに役立ちます。先行技術検索ツールの機能に関しては、いくつかの側面が重要です。

• まず、このツールは、さまざまな管轄区域の特許や科学文献を含む、広範囲にわたる最新のデータベースにアクセスできる必要があります。データの正規化、譲受人のクリーンアップ、検察や特許ファミリーへの個々の特許のグループ化など、検索可能性を向上させるために生データを強化する必要があります。外国語の文書は、少なくとも共通語の英語に正確に翻訳する必要があります。
• 次に、さまざまな検索戦略に対応できるように、キーワード、分類、引用、類似性、意味論的な検索などの高度な検索機能を提供する必要があります。効率的な分析には、日付、関連性、管轄区域などのさまざまなパラメータに基づいて結果をフィルタリングおよび並べ替える機能も重要です。信頼性の高い最新の法的地位データは、自由に検索を行うための必須条件です。化合物や生物学的配列を扱う業界の場合、このツールは特殊な検索を実行できる必要があります。 •
• 最後に、ユーザーフレンドリーなインターフェイスと視覚化機能により、ツールの使いやすさが大幅に向上し、検索結果のナビゲートと解釈が容易になります。
  

これらの機能を詳しく分析して、さまざまなツールのベンチマークを行ってツールを決定する場合にどのような側面が重要であり、考慮する必要があるかを学びましょう。

先行技術検索ツールのデータ範囲

データ範囲が主な要因です。特許データベースは、実際に世界的な特許情報が含まれていて初めてその名前に値します。対象となる国内特許庁の規模を確認する必要があります。この目的を達成するには、USPTO、EPO、CNIPA などの著名な特許庁と、あまり一般的ではない特許庁や特殊な特許庁の両方を確実にカバーすることが必須です。世界中で正式に認められているすべての国の事務所を結びつけるのは大変な努力ではありますが、私たちはそれに向かって努力する必要があります。対象範囲の詳細をベンチマークするために、先行技術検索ツールのプロバイダーは、全文および書誌情報源の要約された数を提供しています。

ただし、ソースの単純な数だけでは十分ではありません。オフィスはカバーされているものとしてカウントされる可能性がありますが、実際には利用可能な時間枠のほんの一部しかカバーされません。長年にわたるイノベーションと潜在的に数千の知的財産権を無視しています。より定性的に把握するには、特許庁ごとの一時的な適用範囲を考慮することが重要です。ドイツ特許庁をカバーするのは 1877 年以降ですか、それとも新千年紀以降ですか?その違いは世界を意味する可能性があります。

特許は、出願から公開までの遅れにより過去を振り返ることになります。ツールによっては、更新サイクルが長引いたり不安定になったりするため、出版物へのアクセスがさらに遅れる場合があります。データベース プロバイダーは、少なくとも毎週の定期的な更新を保証する必要があります。

非特許文献 (NPL) を検索ツールに統合すると便利です。先行技術検索ツールは主に特許情報をカバーしますが、非特許文献の内容が特許出願を制限する可能性もあります。したがって、ジャーナル、研究プロジェクト、または防御的な出版物に対しても検索を実行すると非常に便利です。

一度蓄積されてしまうと、生データそのものは検索には適しません。このデータを効果的に使用できるようにするには、データを強化する必要があります。

特許情報は構造化されています。仕様はデフォルトで、タイトル、要約、クレームなどのさまざまなフィールドに分割されます。しかし、関連する文書を見つけるのが難しいために先行技術の検索がうまくいかない場合、検索者は完全な説明を検索することを選択する可能性があります。追加フィールドを 1 つ検索すると、検索されるテキストの量が大幅に増加するため、大きな違いが生じます。これは誤検知を大幅に増加させることで悪影響を及ぼし、目を通す必要があります。これには時間がかかり、非効率的です。

先行技術検索ツールは、特許発明の概要を提供したり、特許全体を説明する重要な文や段落を特定したり、利点と欠点を議論したりすることで、この問題を軽減できます。これは、検索可能な別個の追加フィールドに集約できます。これらのフィールドを検索することを選択すると、誤検知はそれほど増加せず、さらに質の高い結果を取得できます (下の図 1 を参照)。私の個人的な経験から言えば、この機能により、無関係な結果をざっと読む手間が何時間も節約されました。

別の例は、競合他社の監視と分析の基礎であり、従来技術の特定に関連する譲受人情報です。大企業は広範な子会社のリストをスポンサーしています。どの会社が誰の所有物であるかについての情報を収集することは困難です。所有権データはすぐに入手できず、特許として公開されません。子会社に隠された重要な知的財産権を見逃してしまう可能性があるため、解決策が必要です。私たちは、特許譲受人のデータを企業ツリーのデータと結び付けることで、このギャップを埋めます。図 2 (下記) に示すように、データを適用して相互参照することで、徹底的な競合他社の検索が可能になります。

7 年前に知財コンサルティングの分野で知財の旅を始めたとき、先行技術調査にとって翻訳がいかに重要であるかを痛いほど学びました。極東の出版物が発明開示の新規性に影響を与えるかどうかを把握するために何時間も費やした後、時には白旗を振って降伏することもありました。構造のない無意味な翻訳を読むことは、真剣な推奨を否定します。この状況は、ニューラル機械翻訳の登場と採用により、ここ数年で劇的に変化しました。以前は解読できなかった翻訳が突然意味を理解し、読めるようになり、適切な分析が可能になりました。

これにより、日本語または北京語で追加の言語要件を必要とせずに、グローバルな先行技術検索が可能になります。必需品です！

先行技術検索ツールの検索機能

関連する特許を見つけるには、複数のパラメータを考慮できる検索エンジンが必要です。導入された検索手法は検索者ごとに異なるため、ツールは複数の技術や手法に適合する必要があります。優れた検索ツールを作成する構成要素について考えてみましょう。

従来技術の検索ツールの基本的な側面は、キーワード検索と検索フィールドを定義する機能である。正確な検索では、タイトル、要約、クレームなどの主要なフィールドに焦点を当てます。トランケータは、網羅的なリストを作成する手間をかけずに、さまざまなスペル、語尾、または複数形をカバーできるため、キーワード検索には不可欠です。キーワードごとに可能な切り捨ての数と、左側と右側の両方の切り捨てが許可されているかどうかを確認することが重要です。これにより、維持しやすい検索戦略が作成されます。

非常に広範囲に検索することも、非常に狭い範囲に検索することもできるのは、検索方法の一般的な部分です。方法論の例を図 3 (下記) に示します。実行可能な方法論の柔軟性は、利用可能なオペレーターに反映されます。ほとんどのツールには、広範な検索をカバーできるブール演算子 (AND、OR、NOT) が用意されています。さらに重要なのは、明確に定義された近傍でキーワードを検索できる必要があることです。この目的のために、近接条件が満たされた場合にのみ結果をトリガーする近接演算子が使用されます。それは、キーワードが検索される単語、同じ文章、または同じ特許分野での距離である可能性があります。これは、検索戦略に強力に追加されます。

引用文献検索により、ユーザーは先行技術調査をすでに実施した審査官の仕事から恩恵を受けることができ、私の観点からは、引用検索は必須です。ここでは、どの引用を取得するかオプションを指定することで、柔軟性を得ることができます。すべての引用ですか、審査官の引用のみですか、それとも拒絶コード付きの引用のみですか?

セマンティック検索と類似性検索は、ここ 5 年ほどで登場し、今後も存続します。これらの検索を組み合わせると、手動検索に代わるほどではないにしても、少なくとも補完できます。これはほとんどのシステムではブラック ボックスですが、別の視点が得られます。機械エンジニアは問題に対する機械的な答えしか見ませんが、セマンティック エンジンは不可知論的であり、電気的な答えを見て特許を異なるランク付けします。数秒で結果が得られます。良い結果が得られなかったとしても、時間は無駄ではありません。

優れた発明の開示について考えてみましょう。これはセマンティック検索に入力され、抽出された概念のリストが返されます。検索者によって検証されたこれらの概念は、特許データベースと比較され、関連性によってランク付けされた特許リストが提供されます。最も関連性が高いと思われる文書をリストの先頭から開始し、検索者はレビューに基づいて、発明の開示内容に非常に近い、または主題に近い 1 つまたは複数の文書を選択し、類似性検索を実行します。この類似性検索は、選択した特許文書の概念、関連する特許分類、引用、および共通の優先順位を自動的に抽出し、他の特許ファミリーとの距離または近さを計算します。その結果、最初の発明開示に関するさらに正確な特許リストが表示されます。この特許リストにざっと目を通すと、新規性を損なう特許​​が提示される可能性が高くなります。

正確かつ最新の法的地位データは、自由操作調査を含む効果的な先行技術調査にとって極めて重要です。現在の知的財産の状況を明確に把握できるため、有効な特許、失効した特許、または放棄された特許を特定するのに役立ちます。この情報により、研究者は関連する特許に焦点を当て、法的重要性を持たなくなった特許を無視できるため、検索プロセスを大幅に効率化できます。さらに、すでにパブリックドメインの一部となっている発明を特定することで、潜在的な侵害訴訟を回避するのに役立ちます。

業界によっては、小分子、生物配列、アミノ酸の検索を実行する必要がある場合があります。これらの検索機能が従来技術の検索ツールにうまく統合され、従来の特許、分子、および生物配列検索の組み合わせが可能であれば有益です (以下の図 4 を参照)。

これらは、先行技術検索のための機能にすぎません。この境界の外側に追加の要件が存在する可能性があり、可能であれば、1 つのツールでさらに多くのことを実行できると有益です。戦略的な分析とレポート機能。エンジニア間で特許情報を広め、知財部門にフィードバックを報告するためのアラートレビュープロセス。アラートによるテクノロジーと競合他社の監視。これらはすべて、Questel のOrbit Intelligenceソリューションに統合された機能です。

先行技術検索ツールのユーザーインターフェイス

すべての特許検索では、クエリの微調整が停止され、代わりに結果が分析されて確認される段階に達します。結果をざっと読んで、無関係な結果から関連性のある結果を判断します。ツールがこのプロセスを促進し、できるだけ少ないクリックですべての関連情報を簡単に評価できるようにすることが重要です。ユーザー インターフェイス (UI) を調整して、最小限のマウス クリックで必要なすべての情報を表示できるため、認知的な過負荷や疲労を防ぎ、メニュー間の移動にかかる時間を短縮できます。この合理化されたアプローチにより、ユーザーは分析と意思決定にさらに集中できるようになります。したがって、今日の検索者のほとんどはマルチスクリーン設定を行っています。情報を複数の画面に配信できるのは非常に便利です。

長い特許明細書で検索されたキーワードを取得するのは難しい場合があります。検索キーワードを色付きの強調表示スキームに自動的に変換する組み込みの強調表示モジュールが効果を発揮します。ハイライトを保存し、後で構築して再利用でき、別のキーワードが近くにポップアップした場合に特定のハイライトのみを表示する近接演算子をサポートすれば、さらに良いでしょう。

検索結果の追跡可能性と、特定の結果が取得された理由の説明は、ユーザーが結果に異議を唱えるか、結果を受け入れることができるようにするために重要です。 (以下の図 5 を参照)。これにより、検索者は経営陣の前であらゆる結論を正当化できる立場に置かれます。また、検索クエリのさらなる作成と磨きもサポートします。

特許画像は、特許に含まれる文書をサポートするものです。これらの画像には、本発明の技術部分への参照番号が含まれています。画像内の番号を特定し、特許明細書内でその番号を特定することは、特に繰り返し行うと困難になる可能性があります。これは、画像参照と特許請求の範囲または説明の参照の間のリンクを強化することで回避できます。このような機能が利用可能な場合、図 6 (下記) に示すように、検索者の手作業の負担が軽減され、含まれるテクノロジー情報に集中できるようになります。

これらの機能は総合的に効果的かつ効率的な先行技術調査に貢献します。

先行技術検索ツールの選択方法

基本的に、先行技術検索ツールは、特許検索と分析の複雑な世界において強力な味方です。先行技術検索ツールを選択するときは、ニーズに最も適した機能の適切なバランスを見つけることが重要です。優れた従来技術の検索ツールの価値は、すべての単一カテゴリで最高であることにあるのではなく、ユーザーが可能な限り効率的に最高の結果を達成できるようにする、データ範囲、検索機能、およびユーザー インターフェイスの最適な組み合わせを備えていることにあります。

翻訳の品質が不足していれば、最高のデータ範囲であっても役に立ちません。ビジネス活動の主要な場所の管轄区域がカバーされていない場合、最適なデータ範囲は役に立ちません。基本的なデータが欠如している場合、最適なユーザー インターフェイスは役に立ちません。

優れた先行技術検索ツールに投資することは、単なる良いアイデアではなく、賢明なビジネス上の決定です。 Questel は、知財ビジネス情報に関して 40 年以上の経験があります。エンドツーエンドのプロバイダーとして、当社は、SaaS (Software-as-a-Service) ソリューションOrbit Intelligenceを含む、特許ライフサイクルに沿ったソフトウェアとサービスを提供します。当社は、現在市場で入手可能な最高の先行技術検索ツールを持っていると自信を持っています。ライブ デモンストレーションをセットアップするには、ぜひ私にご連絡ください。

Orbit Intelligenceの詳細については、製品デモについて 当社の対象分野の専門家にお問い合わせください。

Jens Schlehahn は、IP 分野で 10 年の経験を持つプリセールス エンジニアです。 Questel の営業チームに主題専門家として加わる前は、知財コンサルティング部門のビジネス インテリジェンスIPコンサルティングのシニア コンサルタントとして、複雑な調査やレポートを当社のグローバルな顧客ベースに提供していました。弊社のソフトウェア ツールのエキスパート ユーザーとして、Jens は DACH 市場に注力する営業チームに加わりました。 Questel に入社する前は、学術界の研究助手として、また中小企業向けの知財管理コンサルティングに従事していました。イェンスは修士号を取得しました。 2017 年に産業工学の学士号を取得し、知財を専門としています。