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JA
overview
増加中: 知的財産における AI の特許ファミリー
当社の特許データ分析によると、2013年から2023年の間にAIベースの知的財産イノベーションの年平均成長率（CAGR）は30％になることが明らかになりました。
AI の特許を争っているのは誰か?
この出願活動の急増は、さまざまな背景を持つ多数のプレーヤーが AI テクノロジーの特許を取得しようとしている結果です。
- 専門の IP プロバイダー (確立されたプレーヤー) は、IP 出願における AI の大部分 (26%) を占めていますが、新規参入者 (15%) と比較するとその割合は低くなっています。
- IT企業（24％）は、IPに適応した画像認識などの特定のシステムを開発しています。
- コンサルティング会社が申請した特許（12%）は、IPの財務評価と最先端の検索生産性を向上させるツールに重点を置いています。
- 大企業 (10%) と法律事務所 (6%) は、方法とソリューションを保護していますが、これはおそらく製品開発よりも防御目的のほうが大きいと思われます。
当社の特許データ分析でカバーされているAI技術
調査の一環として、Questel のIPコンサルティングチームは、次の 9 つの有望なテクノロジーを詳しく調査しました。
1. 特許商標庁（PTO）とのやり取り：
書類の提出や審査官の措置への対応など、特許および商標の審査を支援する生成 AI アプリケーション。
2. ランドスケープ、特許性、クリアランス、無効性の検索:
特許データ分析を含む、特許、商標、デザイン検索を自動化するように設計された AI ツール。
3. レポートの作成：
特許ランドスケープ分析などの包括的なレポートをまとめ、起草し、特定の技術分野における最先端技術に関する洞察を提供する AI 駆動型ソリューション。
4. 特許の草案作成：
請求項、詳細な説明、発明の実施形態を含む特許出願の作成を支援する生成 AI システム。
5. ライセンス機会の特定:
特許ポートフォリオと市場データを分析して潜在的なライセンス機会を特定する AI テクノロジー。
6. 特許データベースの改善と分類：
現在の特許検索機能を強化し、より効率的な特許の識別と分類を可能にする AI アルゴリズム。
7. アドバイスチャットボット:
特許および商標分野におけるよくある質問に対するガイダンスと回答を提供する、インタラクティブな AI 搭載チャットボット。
8. 画像検索（特許、商標、意匠）:
商標、特許、デザイン内の視覚要素を識別および分析するためにカスタマイズされた、AI 強化画像検索テクノロジー。
9. 特許翻訳:
特許で使用される言語の正確さと技術的性質を維持しながら、複数の言語間で特許文書を翻訳することに特化した AI システム。
AIと成熟度: ハイプサイクル
ガートナー ハイプ サイクルは、新しいテクノロジーが主流になるまでのプロセスを視覚化するのに役立つ方法を提供します。これにより、企業は新しいテクノロジーがライフサイクルのどの段階にあるかを把握し、いつ投資するか、あるいは投資するかどうかについて十分な情報に基づいた決定を下すことができます。
- IP 向け AI はこのハイプ サイクルのどこに位置づけられるのでしょうか?
ステージ 1「テクノロジー トリガー」 - 新しいテクノロジーが関心を呼び、メディアで最初に取り上げられる。
- （５）ライセンス機会の特定：知的財産ポートフォリオから最適な候補を特定し、市場でのライセンシーや使用証拠を探すことに重点を置いた、潜在的に高い価値を持つAIのニッチな応用。ただし、まだ非常に初期段階である可能性が高い。
- （1）特許および商標の審査、またはその他のPTOとのやり取り：このアプリケーションは出現しつつあり、潜在的なブレークスルーが模索されています。複数のPTOとのやり取りを含む特許および商標の審査の複雑さをナビゲートするための生成AIの使用はまだ初期段階です。概念実証アプリケーションが開発されるにつれて、関心が高まっています。
- (8') 画像検索（特許）：キーワード、分類、引用、意味分析に基づく従来の検索を補完する有望な方法です。特許の説明に従って画像を解釈することが複雑なため、この分野はまだ初期段階にあります。
ステージ 2: 期待の高まりのピーク - テクノロジーの可能性に関する話が広まるにつれて、興奮が高まります。
- （7）IP向けアドバイスチャットボット：チャットボットは顧客サービスに使用されていますが、法律や検索に関するアドバイスを提供するアプリケーションはまだ開発中であり、単純なタスク向けにのみ市場に出回っています。
- （２）ランドスケープ、特許性、クリアランス、無効性の検索：関連文書の検索と取得を支援するためにすでに使用されている技術を備えた有望な分野。複雑な法的問題を処理し、簡単な単語を使用して効果的に検索する能力はまだ検証されていません。
ステージ 3: 幻滅の谷 - 当初の約束がすぐに達成されない場合、熱意は衰え、テクノロジーは批判に直面します。
- （３）報告書の作成：特許ポートフォリオや特許ランドスケープに関連する報告書の作成には、法的なニュアンスや複雑な特許分析に関連した困難が伴います。おそらく、報告書の作成が人間の専門知識に完全に取って代わることはないでしょう。
- （4）特許起草：特許起草に生成AIを使用する可能性に対する当初の熱意は、複雑な法律や業界特有の概念やニュアンスを管理することが困難であったため、薄れてきました。現在、人間による特許起草を強化し、スピードアップするためのツールとしてAIを使用することに重点が置かれています。
- （6）特許データベースの改善と分類：現在、多くのプラットフォームが、生産性を向上させる洗練されたAI駆動型検索および分類ツールを提供しています。しかし、分野や必要な精度によっては、有効性と正確性に依然として課題があります。
ステージ 4: 啓蒙の坂道 - 技術が成熟し、実用的なアプリケーションが開発されるにつれて、関心が再び高まり始めます。
- （8）画像検索（商標と意匠）： AIを活用した画像検索は現在、確立された効率的な技術であり、いくつかの商標や意匠の検索ツールですでに利用可能です。
- （9）特許翻訳： AI支援による機械翻訳が頻繁に使用されています。100％機械翻訳で得られる品質は特許データベースには許容範囲ですが、特許出願書類を翻訳して提出するには、依然として人間の専門知識とレビューが必要です。
著者について
Cyril Mavré
Questel の特許コンサルティングおよび先行技術担当ディレクターです。
Xavier Dieumegard
Questel のIPコンサルティングチームのプラクティス リーダーです。
