「プラスAIラボ」20260112ニュースレターをご案内します。

■ 今回の調査テーマは「Knowledge 25003. リスクが高い重要特許の効率抽出(1)」です。

抵触防止調査は、研究者や設計者にとって大きな負担となり、業務効率化が課題です。
特に技術探索の初期には、まだ具体的な設計（イ号）が決まっていなくても、将来想定されるイ号を考慮して特許文献を確認しなければならず、開発担当者を悩ませています。こうした手間を減らす方法を現在模索しています。

もし、開発前にリスクの高い重要特許を把握できていれば、開発の後戻りを避けて業務の効率化につながるでしょう。
しかし、重要特許を事前に知る方法がないと感じている方も多いのではないでしょうか。一般的に被引用件数を指標に効率化する方法が知られていますが、十分に活用できていない場合も多いようです。私自身、オリンパス勤務時代に試しましたが、その有用性には疑問が残りました。

今回さまざまな方法を試し、単一国の特許における被引用数利用に問題があることに気づきました。詳細はコンテンツで解説していますので、ぜひ下記リンクからご覧ください。

• Knowledge 25003. リスクが高い重要特許の効率抽出(1)

【背景】
今回は、リスクの高い重要特許の調査の効率化を取り上げました。

研究者や設計者にとって欠かせない役割です。企業全体のリスク管理に直結するため、その責任も非常に重くなります。もし重要な特許を見落としてしまうと、技術開発に後戻りが生じることすらあり得るため、この業務は極めて重要です。しかし、請求項など権利範囲の把握が必要で、調査作業は簡単ではありません。通常、こうした調査は開発の合間の限られた時間で行われるので、効率化が大きな課題となっています。さらに、技術探索段階では、設計（イ号）が明確になる前から、将来のイ号を想定して特許文書を読まなければならず、開発者はジレンマに直面します。このような負担を少しでも減らす方法について、現在検討を進めています。

プラスAIラボは、今回ご紹介した特許情報活用の知識コンテンツをはじめ、事例や動向などの様々な特許情報コンテンツを通じて、研究者や技術者の皆さまのイノベーションや業務効率化に貢献できるよう努めています。今後も、皆さまの仕事に役立つ価値ある情報を発信し続けますので、ぜひご期待ください。