　UBICは2015年10月29日、トヨタテクニカルディベロップメント（TTDC）との共同開発による、人工知能を用いた知財戦略支援システム「Lit i View PATENT EXPLORER」（PATENT EXPLORER）の提供を開始した。先行技術調査や無効資料調査など、特許の分析業務を効率化するシステムだ。

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　PATENT EXPLORERは、UBICとTTDCが、2014年12月に発表して以来、両社で進めてきた共同開発を製品化したもの。TTDC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、完成度を高めてきた。

　PATENT EXPLORERの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。見つけたい文書（発明提案書や無効化したい特許資料など）の内容を「教師データ」としてUBICの人工知能に学ばせると、人工知能は対象のファイルを解析し、点数付けして文書を仕分けする。

　その結果、教師データと関連の高い順に文書が並ぶので、調査の着手に優先順位がつき、特許関連文書のレビュー効率が格段に向上する。開発時において、平均で約330倍、最大で約3000倍のレビューの効率化を達成したという。

　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ってデータを解析する。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おり、「必要な」教師データだけでなく、「不要な」教師データも学習して判断するため、精度と網羅性の高い解析ができるという。

　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を提供していくとしている。

「Lit i View PATENT EXPLORER」による解析の仕組み

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