人工知能・ビッグデータを利用した車両修理見積の効率化に関する特許を調べる

今日のWeekly特許検索は、「トヨタがＡＩ・大量データ活用で車修理の見積もり時間８割短縮、販売店に提供へ」

トヨタがＡＩ・大量データ活用で車修理の見積もり時間８割短縮、販売店に提供へ｜ニュースイッチ by 日刊工業新聞社

を取り上げたいと思います。

現在は第3次人工知能ブームであり、様々な業務へ人工知能を活用した事例をニュースで見ることが多くなりました。そのような〇〇×人工知能といった特許を調べるための考え方やテクニックについて本日は解説していこうと思います。

１．調査対象技術を把握する－特許検索マトリックスと関連性マトリックス

最初に調査対象技術を理解して、特許検索マトリックスへ整理していきましょう。今回の技術は、

人工知能（ＡＩ）やビッグデータ（大量データ）技術を活用し、自動車修理の見積もり作成を効率化するシステムを開発した。板金や塗装修理における損傷部位の特定や修理方法の選定など、人の判断に頼っていた工程の一部を自動化

とありますので、

のように、

背景技術：修理
構成要素：見積（作成）
構成要素：車
構成要素：人工知能

に調査観点を整理しました。背景技術は車ではなく、修理としました。これは後々検索式を修正・検討することを念頭に置いたものです。

もしも車の修理見積に人工知能を活用した特許が見つからない場合、拡張して関連特許を探すアプローチとしては、

人工知能を活用した（車以外の）修理の見積技術
人工知能ではないがデータを活用した車の修理の見積技術

のいずれかになります。検索式を立てる際は、あらかじめどのような特許がありそうか、また所望の特許がない場合はどのような特許なら参考レベルとして抽出できそうかと考えながら作業を進めることが重要です。