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Weekly 特許検索・特許分析

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イーパテント－知財情報コンサルティング®

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特許情報から企業の多角化度合いを分析するためには？－アイリスオーヤマ・ダイソン・アクアを例に－

「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。 アンゾフのマトリックス（成長マトリックス）で「新規技術×新規市場」で打って出ていくことを多角化といいます。 今回は、特許情報を使って企業の多角化度合いを分析するための方法について解説していきます。 ただし多角化といっても、「新規技術×新規市場」だけではなく、「新規技術×既存市場」や「既存技術×新規市場」も含めた、広い意味での多角化、つまり特許情報から見た技術の幅がどのように広がっている

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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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分析プロジェクトを引き受けるか、引き受けるのを止めた方が良いか？－私の考え方－

「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。 2017年にイーパテントとして独立して6年目になり、クライアントから分析やコンサルティングのプロジェクトをご依頼いただく立場でありながら、上記のようなタイトルとは何事か、と思われるかもしれませんが、今回は少しコラム的なものを書いてみたいと思います。 私のように外部の立場として分析・コンサルティングを引き受ける方だけではなく、企業内の知的財産部門に在籍している方も本記事を読まれると思います

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AIを活用した特許調査・分析の考え方と留意点

本記事は情報機構「特許調査へのAI導入と業務効率化および特許情報の有効活用方法」（2022年9月）に寄稿した論考です。 日本で初めてAIを用いた特許調査ツールである「Lit i View PATENT EXPLORER」（UBIC、現在FRONTEO）1)が登場したのは2015年秋であった。それから7年が経過して、現在は様々なAIを利用した特許調査ツールが各社からリリースされていると同時に、日本特許庁でもAIを活用した先行技術調査や技術動向分析の分類展開への検討を進めている

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未来を見据えた特許情報・技術情報の収集と分析の考え方

「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「“未来予測”による研究開発テーマ創出の仕方」（2021年10月）に寄稿した論考です。 本記事を通じて、未来予測・将来予測を行うため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。 はじめに本節では未来を見据えた事業戦略および研究開発戦略を策定するための、特許情報や学術論文等の技術情報の収集と分析の考え方について解説する。著名な経営思想家で

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特許情報から見る植物肉・培養肉および昆虫食の動向とトレンド

「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。 本稿は情報機構「＜培養肉、植物肉、昆虫食、藻類など＞代替タンパク質の現状と社会実装へ向けた取り組み」（2021年11月発刊）へ寄稿した「特許情報から見る代替肉・昆虫食の動向とトレンド」となります。 【特許リスト販売について】 本分析で用いた母集団検索式（Patbase）および特許リスト（Google Patentsへの公報リンク付き）のExcelファイルを別途有償で販売しております（税別

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特許と特許以外の情報を組み合わせて分析する（マクロ分析編その1）

「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。 今回は特許と特許以外の情報を組み合わせて分析するためのテクニックについて解説していきます。 特許以外の情報を非特許情報や非知財情報という方がいますが、私は好きではないので”特許以外の情報”や”知財以外の情報”と表現するようにしています。詳細は過去のnote記事「非知財情報・非特許情報という表現やめませんか？」をご参照ください。 特許以外の情報といえば、すぐに思いつくのがマーケット情報や

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市場規模データの収集と推測

「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。 私は日ごろ、知財情報（中でも特許情報）を中心に様々な情報収集を行い、テクノロジートレンドや競合他社状況などを分析して、クライアント企業の各種戦略立案の支援をしています。 もちろん特許情報分析だけで完結するご依頼もあるのですが、特許情報だけで分かることも限られていますので、特許以外の情報も合わせて収集・分析します。 ちなみに知財業界では特許以外・知財以外の情報を非特許情報・非知財情報と呼

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特許分析を行う際の分析軸設定③－独自分析軸の設定－

これまで2回にわたって特許分析を行う際の分析軸の設定について解説してきました。 今回は私が実際に分析プロジェクトの際にどのように独自分析軸を設定するかについて解説していきます。 7. 独自分析軸を設定する前提前々回、前回とIPC、FI、FタームやCPCといった特許分類をそのまま分析軸に利用する際の注意点・留意点について述べてきましたが、なんでもかんでも独自分析軸を設定すれば良いというものではありません。 最初にクライアントから分析プロジェクトのご相談をいただき、その分析

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特許分析を行う際の分析軸設定②－特許分類をそのまま用いる際の工夫－

前回の記事では、特許分析の際になぜ分析軸が必要か？分析軸の種類、そして特許分類を分析軸に設定する際の留意点について解説しました。 今回は私が実際の分析・コンサルティングプロジェクトにおいて、どのように分析軸を作成・設定しているのかについて解説します。 独自の分析軸設定については次回に解説させていただくこととして、今回はレアケースではありますが私は特許分類をそのまま分析軸として使う場合の工夫について解説します。 5. 仮に特許分類をそのまま分析軸として使う場合の工夫 前回

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特許分析を行う際の分析軸設定①－特許分類を用いても良いのか？－

技術動向分析や競合他社分析など様々な特許分析がありますが、その際分析軸についてどのように設定しているでしょうか？ 今回の記事では「特許分析を行う際の分析軸設定」について取り上げたいと思います。 なお、分析軸は分類項目や分析項目と表現することもありますが、本稿では「分析軸」という呼び方で統一したいと思います。 1. なぜ特許分析の際に分析軸が必要か？先行技術調査や無効資料調査、侵害防止調査・FTOなどの場合は、発明の構成要素を展開して、調査観点に整理します。 特許分析に

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特許以外の情報をどのように収集・分析するのか？－Amazon編－（2021.3.21修正）

特許情報は構造化されたビッグデータであり非常に有益な情報源ではありますが、ビジネスへ活用する際は特許情報だけではなくマーケット情報、企業情報、財務情報、論文・文献情報といった特許以外の情報と合わせて総合的に分析することが必要となります。 今後複数回に分けて「特許以外の情報をどのように収集・分析するのか？」というシリーズで、様々な特許以外の情報の収集・分析方法の例について紹介していきたいと思います。 なお、知財業界では特許以外の情報のことを非知財情報・非特許情報と呼ぶことが

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特許分析って公報を読まなければいけないの？統計解析すれば良いの？－ユーグレナ・ファンドのキューサイ買収を例に－

特許分析を行う際に、クライアントからよくいただくのが 特許分析する際は数千件～数万件の母集団を対象にすると思うのですが、公報ってすべて読まなければいけないんですか？ という質問です。 結論をいうと、 分析対象技術の出願特性と分析の目的に応じて、公報を読む読まないを選択すればよい となります。 むしろ、なんでもかんでも公報を読まなければいけない、統計解析すれば良い、というものではありません。 今回は昨年末にニュースになった「ユーグレナが青汁で有名なキューサイを買収

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特許情報を活用した競合他社の見極め方－自動運転車両Zooxを例に－

事業戦略など各種戦略を策定する際、競合他社の分析は欠かせません。 分析を行う際に競合他社ってどのように設定されていますか？ ここでは、日本経済新聞ウェブサイトに掲載されたAmazon参加の自動運転車両企業Zooxを例にとって、特許情報を活用した競合他社の見極め方を解説したいと思います。 なお、以前にも【顕在競合だけではなく潜在競合も意識した】競合分析のための特許情報検索・分析テクニックという無料記事をアップしておりますので、合わせてご確認いただければ幸いです。 1.

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