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2018 e-patentトークセッション資料 株式会社ライズ

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2018年特許情報フェア時のe-patentトークセッション時のスライドです

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2018 e-patentトークセッション資料 株式会社ライズ

  1. 1. 2018特許情報フェア e-patent トークセッション 「弁理士サーチャーから見た良い検索式とは?」 株式会社ライズ 東 智朗
  2. 2. 自己紹介 東 智朗 株式会社ライズ 代表取締役 ・調査会社にて特許業界のキャリアスタート ・その後特許事務所 ・ITベンチャー(一人知財部) ・2010年より株式会社ライズ IT分野を中心に化学系以外なら幅広く調査 データ処理やプログラム作成などもたまに
  3. 3. 今日の話題 ①良い検索式とは? ②最近興味あること&ライズの取り組み
  4. 4. どちらのほうが良い検索式? A: 請求項=笑顔 *検出 *撮像 B: a ) FI=H04N5/232,180 b) 全文=笑顔+表情 c) 全文=オート+自動 d) 全文=シャッタ+撮像+撮影 a * b * c * d
  5. 5. FI (H04N5/232)
  6. 6. 良い検索式とは? →目的とする文献が見つかったとき! ・結果が重要 無効資料などでは特に ・報告する相手が必ずしも検索式を重視するわけではない etc. クライアント、他部門の上司 ・検索式は目的達成のための手段
  7. 7. 良い検索式とは? いつも思い通りの結果が出るとは限らない! →しかしこの時こそ調査(検索式)の評価の分かれ目 ■どのような技術範囲・文献を想定して調査方針を検討したか ■関連する文献はないと判断するに足りるか →侵害回避では非常に重要 最も重要なのは設定した調査方針・技術範囲 検索式はそれをカバーし、漏れやエラーのないことが重要
  8. 8. 検索式のエラーとは? 主に キーワード 特許分類(IPC,FI,Fterm) の選択ミス
  9. 9. 具体的な例 「被写体の顔が笑顔になったと判断したときにシャッターを切 るカメラ」 いわゆるスマイルシャッター機能の基本特許を調べる
  10. 10. どちらのほうが良い検索式? A: 請求項=笑顔 *検出 *撮像 B: a ) FI=H04N5/232,180 b) 全文=笑顔+表情 c) 全文=オート+自動 d) 全文=シャッタ+撮像+撮影 a * b * c * d
  11. 11. 答えはA Aではソニーの特許4197019がヒット Bでは同様の文献が見つからず 実はH04N5/232以下が細分化されたのは2017年4月 以前は分冊記号(A~Z)のみ 遡及が間に合っていないもよう ※あくまでこのシチュエーションでのベターな検索式
  12. 12. 特許分類選択の難しさ 体系の理解の難しさ 追加や更新が多く追いかけづらい、付与のタイムラグ ・分類選択しても文献の内容、同時に付与された分類をチェック ・選択した分類周辺の可能性も考える ・各年代の文献をチェック
  13. 13. キーワードについて 具体例として「バイク」の類語 ・オートバイ ・モーターサイクル ・自動二輪 ・原動機付自転車 etc. ?
  14. 14. 意外に多いのが「鞍乗型車両」
  15. 15. ヒット件数 ※しかも他の単語との重複も少ない
  16. 16. 普通に類語としては連想し得ない どうすれば? ・一旦候補キーワードで検索 ・得られた集合から分類を決定 ・選んだ分類で検索して確認
  17. 17. エラーをなくすには? ・選んだキーワード、分類を疑い確かめる ・入念な下調べ(予備検索) キーワード決定のための分類検索 分類決定のためのキーワード検索 ・AIの活用も キーワード候補、分類候補の提示 AIによる検索結果 ただし確認・検証は必要
  18. 18. 結局のところ良い検索式とは?
  19. 19. 最近気になること 整理標準化データの提供の終了 書誌・経過情報に関するデータの提供へ https://www.jpo.go.jp/torikumi/chouhoyu/chouho yu2/keikajoho-kakudai-gaiyou.html
  20. 20. 書誌・経過情報提供のポイント ・タイムラグがなくなる これまで2〜3週間 → 翌営業日 ・提供範囲の拡大 詳細な引用文献情報など jplatpatにある「審査書類情報」ではないよう
  21. 21. 書誌・経過情報提供のデータ面での変更点
  22. 22. データ面での利点 ・データの処理が圧倒的に楽に xml -> tsv ・書誌事項データベース構築のハードルが下がる 新たなサービスと提供者の登場の可能性
  23. 23. ライズの今後の取り組み 調査業務を軸としつつ ・自社内でのデータベースの構築 調査の効率化 注文に応じたデータ提供・データ処理 ・小規模システム、ツールの作成
  24. 24. 求む! 「知財技術者のためのpython入門」 ・数名集まったら開催したい ・python初心者あるいはプログラム初心者 (経験者で教えたいという方も是非) ・費用:無料🍺 ・月2回くらい ・目標:ファイル(csv,excel,xml,text)の処理 いずれはクローリングやwebアプリ いつかは機械学習ライブラリが触れるかも・・
  25. 25. Thank you

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