先行技術調査や無効資料調査など、特許の分析業務を大幅に効率化 平均で約330倍、最大で約3,000倍の調査効率の向上を達成
米ナスダックと東証マザーズに上場し、人工知能を駆使したビッグデータ解析事業を手がけるUBIC（本社：東京都港区、代表取締役社長：守本正宏）は、10月29日、人工知能を用いた知財戦略支援システム「Lit i View PATENT EXPLORER」（リット・アイ・ビュー パテントエクスプローラー、以下、PATENT EXPLORER」）の提供を開始すると発表しました。
「PATENT EXPLORER」は、2014年12月に発表し、UBICとトヨタテクニカルディベロップメント株式会社（本社：愛知県豊田市、代表取締役社長・吉田健）が両社で進めてきた共同開発を製品化したものです。開発では、トヨタテクニカルディベロップメントが実際の特許分析調査のケースに基づいて、スコアリング手法の検討とフィードバックを行い、UBICが人工知能の調整を繰り返しながら、完成度を高めてきました。
「PATENT EXPLORER」による特許関連書類の処理は、「学習・解析・仕分け」というシンプルな3ステップで行われます。見つけたい文書（発明提案書、無効化したい特許資料等）の内容を“教師データ”としてUBICの人工知能に学ばせます。人工知能は、対象のファイルを解析し、スコアリング（点数付け）して文書を仕分けします。仕分けの結果、教師データとの関連性の高い文書からスコア順に並び、調査の着手に優先順位がつけられることで、特許関連文書のレビュー効率が格段に向上します。開発時において「PATENT EXPLORER」は、平均で約330倍、最大で約3,000倍のレビューの効率化を達成しました。
「PATENT EXPLORER」は、従来の特許関連書類の調査で用いられている「キーワード検索」「類似検索」「概念検索」などの絞込みよりもさらに踏み込んだ分析を行います。UBICの人工知能は、“Landscaping（ランドスケイピング）”という機械学習の手法により、解析を行います。“Landscaping”は少量の教師データをもとに、膨大なデータを解析し、判断できることを特徴としています。特許分析調査で見つけ出したい内容を“必要な”教師データとして学習し、関連性の高さを判断するだけでなく、“不要な”教師データも学習して、判断することができるため、精度と網羅性の高い解析を行うことができます。
さらにスコアリングを行う際、文書のページ単位ではなく、段落単位できめ細かく結果を表示することができるため、該当箇所を素早く確認できるなど、案件数の多い先行技術調査や無効資料調査などをはじめ、特許調査関連の様々な用途において、高い効率化を実現できます。
UBICでは、メーカーを中心とした企業の研究開発部門、知財部門、学術機関、特許事務所などに対し、「PATENT EXPLORER」の提供を行っていきます。
■「2015 特許・情報フェア＆コンファレンス」にて「PATENT EXPLORER」を紹介
UBICは、2015年11月4日から6日に開催される「2015 特許・情報フェア＆コンファレンス」（主催：一般社団法人発明推進協会、一般財団法人日本特許情報機構、フジサンケイビジネスアイ、産経新聞社 場所：科学技術館）に出展し、「PATENT EXPLORER」を紹介します。
※展示会の詳細については、「2015 特許・情報フェア＆コンファレンス」のWebサイト（ http://www.pifc.jp/ ）をご覧ください。
【UBICについて】URL: http://www.ubic.co.jp/
株式会社UBICは、独自開発の人工知能により、ビッグデータなどの情報解析を支援するデータ解析企業です。国際訴訟などに必要な電子データの証拠保全と調査・分析を行うeディスカバリ（電子証拠開示）や、コンピュータフォレンジック調査を支援する企業として2003年に創業。自社開発のデータ解析プラットフォーム「Lit i View(R)（リット・アイ・ビュー）」、アジア言語に対応した「Predictive Coding(R)（プレディクティブ・コーディング）」技術などを駆使し、企業に訴訟対策支援を提供しています。訴訟対策支援で培ったUBIC独自の人工知能は、専門家の経験や勘などの「暗黙知」を学び、人の思考の解析から、未来の行動の予測を実現、最近では医療やビジネスインテリジェンス、マーケティングなどの領域に人工知能を活用し、事業の拡大を進めています。2003年8月8日設立。2007年6月26日東証マザーズ上場。2013年5月16日NASDAQ上場。資本金1,688,433千円（2015年3月31日現在）。
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