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Newテクノロジー(1)
戦略的な特許活用を支援
‐ テキストマイニング技術による特許分析ツール ‐
近年、特許が企業資産として重要視されるようになっています。特許によって毎年多額のライセンス収入を得る企業がいる一方で、他社の特許を侵害したことによって莫大な損害賠償を負う企業がいる等、知的財産が企業経営に影響を及ぼす状況は、日本においても珍しいことではなくなってきています。富士通研究所では、効果的な分析・評価によって特許を戦略的に活用したいという社内ユーザーの要望から、独自のテキストマイニング技術を駆使した特許分析ツールを開発しました。
特許情報の検索や分析には、多大なコストと時間、そして高度な専門知識が必要となります。そのため、十分な分析が行われないまま、事業的に価値がある特許が活用されなかったり、逆に不要な特許を維持するために無駄なコストをかけていたりするケースも見られます。
富士通研究所は、このような課題を解決することを目的として、社内の知財・特許部門の要望に応える形で、戦略的な特許出願・研究開発を支援する「特許分析ツール」を開発しました。
特許分析ツールの概要
図1に特許分析ツールの概要を示します。特許分析ツールでは、まず調査対象となる特許情報(公報データや経過情報)から、検索・分析処理で使用するインデックスデータベースを作成します。
定型項目である書誌情報(出願人や分類コード等)を抽出するとともに、テキスト部分からキーワードを抽出、さらに公報データや経過情報を参照しながら、特許間の引用情報を抽出します。また、意味解析技術によって、それぞれの特許が解決しようとしている課題や発明の対象といった詳細な意味内容を自動抽出します。この富士通独自の意味解析技術により、大量の特許情報の概要把握・比較分析を効率的に行うことが可能となり、従来手作業では困難であった数千件規模の一括分析を実現しました。
こうして作成したインデックスデータベースを用いて、重要な特許を絞り込み、以下のような可視化機能を使って分析結果を表示します。各機能は相互に連携しています。そのため、ある結果から別の結果を新たに呼び出すことも可能です。
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多観点分類
課題や発明対象等、特許の内容を意味解析。各社の特徴把握により、今後の研究開発戦略の策定を支援します。 -
引用分析
引用情報から、各社の特許の技術力を客観的に評価。M&Aや技術提携を見すえた技術力評価を支援します。 -
特許フロー
特許間の内容の類似性や引用関係等から時間関係を可視化。基本特許の発見や他社の特許戦略を把握できます。 -
スケルトンマップ
骨格となる強い単語間の関連情報だけを表示する概念マップ。単語間のつながりから主要な概念を把握できます。 -
アンカーマップ
特許分類等を頂点として関連語を配置。他社と差別化できる研究開発の戦略立案を支援します。 -
自動分類(クラスタリング)
内容の類似性で特許を自動分類して一覧化。新規分野の全体動向把握や対象技術の絞り込みを効率化します。
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