Weekly 特許検索・特許分析

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#特許分析

特許情報を用いた企業買収の効果・影響を分析してみる－動画解説－

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。「Weekly特許検索・特許分析」の動画解説シリーズ第3弾として、キリンのファンケル買収を例に特許情報を用いた企業買収の効果・影響を分析する方法を取り上げました。いつも通り、有料ツールは使わずにMS Excelを用いて各種特許分析・パテントマップ作成を行っています（ただし特許リストの取得はパナソニックのPatentSQUAREを利用しています）。今回の動画では、主にキリンから見

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特許検索・特許分析において課題・目的を調べる際のコツ

「知財情報を組織の力に®」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。今日のテーマは「特許検索・特許分析において課題・目的を調べる際のコツ」です。 SDGs（持続可能な開発目標）のような社会課題もありますが、今回焦点を当てるのは低コスト化、小型化、耐熱性といったような技術的な課題になります。 1　キーワード範囲ごとの課題・目的キーワードのヒット件数の違いまず最初にキーワード範囲ごとの課題・目的キーワードのヒット件数の違いについて確認しておきます。たと

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コストの観点から考える知財情報の収集・分析のあり方

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。本記事は技術情報協会「適正な知財コストの考え方と権利化、維持、放棄の決め方」（2024年5月）に寄稿した論考です。本記事を通じて、後発参入時の特許情報や技術情報の収集・分析方法について習得していただければ幸いです。はじめに知財情報収集・分析に限らず、コストパフォーマンス（コスパ）を追求することはビジネスを行う上で重要である。最近はコスパだけではなく“タイパ（タイムパフォーマンス）”

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特許検索式のNOT演算は注意する－NOT演算を使う際の留意点－

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。特許検索式を作成する際の演算子としては、 AND OR NOT の3つがありますが、私はNOT演算子はあまり使いません。というのは、NOT演算を用いると、欲しい特許まで除外されてしまう可能性があるからです。そこで今回はNOT演算をどのように使えば良いのか？というテーマで解説していきます。 NOT演算の確認まずは演算子について確認しておきます。 AとBという2つの概念（キーワ

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MS Excelで効率的にパテントマップを作成する方法－動画解説－

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。「Weekly特許検索・特許分析」の動画解説シリーズ第2弾として、MS Excelで効率的にパテントマップを作成する方法を取り上げました。ご存じの方も多いかと思いますが、イーパテントでは有料の分析ツールは使わずに、MS Excelを用いて各種特許分析・パテントマップ作成を行っています。 Excelを使ってパテントマップするにはピボットテーブルを利用しますが、ピボットテーブルの使い方

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電動モビリティ（電気自動車・EV）に関するグローバル出願トレンド③－EV関連特許のメーカーランキング－

「知財情報を組織の力に®」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。電動モビリティ（電気自動車・EV）に関するグローバル出願トレンドシリーズ3回目です。前回は電気自動車・EVなどの電動モビリティ分野における日本の位置づけや中国の出願状況について見ていきました。今回は電気自動車・EVなどの電動モビリティ分野におけるグローバル特許（実用新案も含む）約60万ファミリーを対象に企業ランキングを見ていきます。ちなみに本記事の分析母集団については第1回に掲

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電動モビリティ（電気自動車・EV）に関するグローバル出願トレンド②－日本の位置づけは？中国の出願状況は？－

「知財情報を組織の力に®」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。前回は電動モビリティ（電気自動車・EV）に関するグローバル出願トレンドを分析するために行ったライブ特許分析のYoutube動画について共有しました。今回から実際の出願トレンドについて見ていこうと思います。まずは電気自動車・EVなどの電動モビリティ分野における日本の位置づけや中国の出願状況について見ていきます。分析母集団検索式は以下のGoogleスプレッドシートへのリンクを掲載してい

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電動モビリティ（電気自動車・EV）に関するグローバル出願トレンド①－ライブ特許分析動画－

「知財情報を組織の力に®」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。本noteで以前に「電気自動車の特許分析を行う際の分析母集団検索式作成の考え方」という記事を投稿しました（有料記事）。この記事で作成した電動モビリティ（電気自動車・EV）に関するグローバル特許・実用新案の分析母集団は約60万ファミリーとなりました。本シリーズでは、この約60万ファミリーをベースとした電動モビリティ（電気自動車・EV）に関するグローバル特許出願トレンドについて複数回に

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新規用途探索・新規テーマ探索の際の考え方－自社保有技術の捉え方－【前編】

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。前々職や前職時代からも「自社保有技術を活用した新規用途探索・新規テーマ探索を行いたい」という依頼はそこそこあったのですが、ここ数年はこのような依頼がどんどんと増えてきた印象があります。様々な製品・サービスがコモディティ化する一方で、新たなテクノロジーがどんどん登場して業界・業種の垣根が低くなってきている、いわゆる異業種間競争が激しくなってきているのも大きな理由にあると思います。今ま

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ChatGPTの進化を確かめてみる－特許請求の範囲を書けるのか？－

「知財情報を組織の力に®」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。とうとうGPT4がリリースされましたね。 ChatGPTについてはリリース当初から有料で利用していたのですが、以前のバージョンの際に以下のような記事を書いていました。今回はGPT3.5からGPT4に進化したということで、特許請求の範囲が書けるのか？を確認してみました。ちなみに私は弁理士ではありませんので、特許明細書作成を行っていません。あくまでGPTの進化を確認するために同じ質問

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電気自動車の特許分析を行う際の分析母集団検索式作成の考え方②－検索式を作成する－

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。前回からスタートした「電気自動車の特許分析を行う際の分析母集団検索式作成の考え方」初回は「分析対象範囲」について解説しました。第2回では実際に私が作成した検索式をベースにキーワードや特許分類の選択について解説していきたいと思います。 3　私が作成した電気自動車の分析母集団検索式まずは私が作成した電気自動車の特許分析を行う際の分析母集団検索式について見ていただきましょう（利用してい

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電気自動車の特許分析を行う際の分析母集団検索式作成の考え方①－分析対象範囲を決める－

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。脱炭素・カーボンニュートラルに注目が集まって早数年経過しました。トヨタ自動車の新社長に就任する佐藤氏もEVを起点に改革を進めると述べており、今後より一層研究開発・商品開発動向に注目が集まってくると考えられます。最近は、特許分析をテーマにした記事が多かったので、今回は久しぶりに電気自動車（EV）を対象にした検索式作成の考え方について解説していきたいと思います。今回用いるデータベー

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MS Excelで特許分類を用いた特許分析を効率的に行うテクニック②－マッサージ特許訴訟を例に

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。年明け早々にの記事を公開しましたが、今回は記事で取り上げたMS Excelで特許分類を用いた特許分析を効率的に行うテクニックの続きです。前回は特許分類（今回はFターム）をそのまま利用しても大丈夫そうであると仮定して分析を進めました。今回は分類階層も考慮した分類展開の考え方・テクニックについて解説します。 5　特許分類の階層構造特許分類が階層構造を取っていることは皆様ご存じだと思い

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特許検索・特許分析にChatGPTを使ってみる

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。 2022年11月に公開されたChatGPTに注目が集まっています。私も少し使ってみましたが、なかなかスゴいです。以下はパテントマップについて聞いた回答です。今回は特許検索・特許分析にChatGPTをこんな感じで使えるのではないか？という現段階のアイデア・トライアルについてご紹介したいと思います。 1　ChatGPTの特許検索への活用

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