特許庁の人工知能に関する取り組み－アクションプラン
「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。
先日、特許庁から特許庁における人工知能（AI）技術の活用に向けたアクション・プラン（令和4～8年度版）が公開されました。
以下が発表されたアクションプランです。
私の主業務は特許分析・コンサルティングなので、注目するのも調査・分析関係になります。このアクションプランの中では、
特許分類付与
先行技術調査①－概念検索、特許文献のランキング表示等
先行技術調査②－検索手法の高度化
この3つのプラントも技術実証フェーズです。具体的にどのような内容かというと、
となっています。私としては「特許分類付与」において、海外特許文献に国内特許分類（おそらくFI・Fターム）を付与する計画です。
このアクションプランと昨年のニュースが関連しているか分かりませんが、
そこで特許庁はＡＩを利用した審査補助システムを開発。１０００万件の日本特許に関し、人手で付けられた分類データとテキストデータをＡＩに学習させた。このＡＩで約３０００万件の外国特許を分類できた。さらにデータベース（ＤＢ）上で、分類した外国文献を日本語で検索できる機能も付加した。
この分類付与精度がそこそこ良ければ、海外特許文献にFI・Fタームを付与できると同時に、日本特許にCPC（欧米共同特許分類）を付与することもできると思います。
ちなみにアクションプランには掲載されていませんが、技術動向調査報告の中に「機械学習を活用した特許動向分析の調査」というものがあります。
毎年特許庁では技術動向調査報告を実施・公開していますが、現在は人手で膨大な特許文献や学術文献を読み込んで、ノイズ除去・分類軸へ展開しています。
一度は教師データ作成のために人手で読み込む必要があると思いますが、機械学習を用いれば過去のテーマについてもアップデートにかかる工数をかなり低減できると思います。
人工知能を利用すれば100％人手作業がなくなるということはありませんが、作業効率性を大幅に高めることはできると思います。
なお、過去の特許調査・分析業務へのAI適用について以下のようなnoteを投稿していますので、合わせてご参照ください。
AI・機械学習を活用した特許分析について考えてみるについては前編のみで止まっています。そのうち後編を書こう書こうと思ってはいるのですが。。。
今後の特許庁のAIへの取り組みにも注目していきたいと思います。
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