商標実務のブログスマートフォン用の表示で見る商標実務のブログ日々の商標実務で気付いたことを中心にこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。2016-07-01【弁理士の日企画】特許庁が人工知能を具体的にどのように活用するのか考察してみたよ特許庁ドクガクさんの「弁理士の日」にちなんだ企画「弁理士の日記念ブログ企画2016」に参加しています。今年のテーマは、「知財業界でホットなもの(又は新しいもの)」なので、今年結構話題になった特許庁と人工知能について自分なりに考察したいと思います。人工知能については独学ですので、間違っていることも多々あるかもしれませんが、読み物として楽しんでいただければ嬉しいです。今年の3月に特許庁が「人工知能で業務を効率化できないか調べて欲しい」との公募を始めました。官公庁で人工知能を導入しようとする試みをおそらく始めてで、話題になりました。この事業には、株式会社エヌ・ティ・ティ・データ経営研究所が入札しました。この会社はこれまでも特許庁のシステムに関わっており、人工知能を特許庁の業務にどこに適用できるかの把握が容易なため、選ばれたと思われます。エヌ・ティ・ティ・データ経営研究所www.jpo.go.jp人工知能ってそもそも何ぞや昨今話題になっている人工知能とは、ほとんど「ディープラーニング」という技術のことを指しています。このディープラーニングと過去の手法との最大の違いは、正解データを教えることで自動的に対象物の特徴を学習していくことです。猫の画像を大量に与えると、耳がついていて、目がくりってしているモフモフしている動物が猫だよという条件なしに、猫の概念がわかります。EXPLORER」があります。UBICは、特許分類やキーワードだけではなく、特許文書を検索の入力として、特許検索を行うシステムを開発しました。この検索の凄いところは、これまでの職人技だった検索式の作成をしなくてもよいところです。僕はまだ使ったことがないですが、近い将来的には、精度がガンガン上がっていきますのでこの方法がスタンダードになっていくと思われます。EXPLORER調査対象の特許文書に対して、関連性の高い文書を人工知能が判断して自動で順番に表示します。関連性の高い段落をピンポイントで表示するため、全ての文書を見返す必要がありません。フィードバックをもとに再学習も自動でおこなうため精度を高めることができます。特許庁が人工知能を具体的にどのように活用するのかそれでは、本題の特許庁が人工知能をどのように活用するのかを考察していきましょう。3つの軸から実現可能性を予想したいと思います。それぞれを5段階で評価します。UBICと同様の方法で、入力が明細書などの特許文書で、その文書と似ている順に文献を提示する機能が考えられます。UBICはいくつか特許を取っているそうなので、その技術と抵触しないようにすることが必要です。将来的には図面も入力の対象になると考えられます。文書と図面を同時に入力することにより、さらに精度を上げることができるかもしれません。事前の学習用のデータは、これまでの特実の明細書なので、めちゃくちゃたくさんあります。精度を5段階中の5にしましたが、これはすぐに高い精度が出せるということではなく、実用化するときに求められる精度がそこまで高くないということです。精度を求められない理由としては、あらかじめFIなどで絞っておいて、そこからさらに類似順に並び変えるということが想定できるからです。出願日順よりかはマシだろうと思えば導入は早いかもしれません。効果は、精度によりますが、明らかに似ている文献などはすぐに見つけてくれるのではと思います。1件あたり10分の短縮でも特許出願件数はかなりの数がありますので、全体では十分に費用対効果が見込めると思います。明細書などを入力して、FIやFタームを予想する機能が考えられます。考察データは、現在、明細書とFI・Fタームの組み合わせが膨大にあります。FI・Fタームの中には使用頻度の少ないものもあり、それらのデータ量が足りない場合は、適切に予想することが難しくなります。このあたりをどう解決するかは課題です。全自動的にFI・Fタームを決めるのであれば高い精度を求められます。中途半端な精度であれば、修正ばっかり必要となるので、現場からは「かえってない方がマシだ」と言われる可能性があります。その前段階として例えばFIのA~Hセクションの分類分けならば、そこそこ高い精度が出せるのではと思います。上記のように各分野に分けるだけでも、その後のFI・Fターム付与を得意な担当者に振り分けることができますので、効率化は期待できます。現在でも大きな分類分けを事前に行っているようですが、それよりさらに精度が上がることでしょう。効果についてですが、FI・Fタームがほぼ全自動になれば相当なコスト削減になりますが、一気には難しいでしょう。提出された書類から文字を読み取り、電子化する機能です。今でもこの機能は使われていますが、さらに精度が高いものを適用できます。【参考】書面から文字を読み取る(OCR)の精度高いやつbita.jp考察データですが、すでにPC用に様々なフォントがありますので、それらを学習用データとできます。文字を特定するために文字の形だけでなく、文脈の自然さからも判断する場合は(例えば、「工」と「エ」の違いは文字の形よりも文脈から判断する方が適当)、これまでの明細書を学習用データとさせることもできます。このように「画像」(文字の形)と「文章」という異なるファクターを一気に学習させることができるのはディープラーニングの大きな特徴です。効果ですが、既にOCR(文字読み取り)はこの業務に取り入れているらしいので(特許庁の担当者に聞きました)、ディープラーニングと既存の技術の精度が明らかに違わない限り導入はされないでしょう。文字認識はディープラーニングの得意分野でもあるので、期待はしたいところです。画像商標から文字を読み取り「商標(検索用)」を作成する業務も同じような方法でできますが、ロゴ化しているぶん結構難しくなります。ここが改善されれば電子化手数料が安くなることが期待されます。「(1)特許文献の検索(国内のみ)」と同様の方法です。ディープラーニングにより精度の向上が続いています。特許用語という特殊な世界でも翻訳の精度が上がれば、海外の文献を探すことも容易になります。翻訳は英語→日本語に限ったものではありませんので、中国語やその他の言語でも網羅的に精度の高い検索ができることになるでしょう。すると、特許調査はもはや日本国内だけでは到底足りず、海外が文献検索の中心になっていくと思われます。人工知能、IoTなど新しい技術は日本よりも米国・中国の方が進んでいますので、その傾向はますます強くなるでしょう。入力して、ウィーン図形分類を予想する機能が考えられます。考察ウィーン図形分類はFI・Fタームと同じくデータに偏りがありますので、付与されている数が少ない図形分類をどうするかという問題があります。衛生施設」という分類であれば、お風呂や蛇口などが出てきて単純に図形の形状だけでは判断できません。このあたりの概念的な分類もなかなか難しい課題です。(6)その他その他にも検討したものの一覧です。→論理的な考えや、抽象化などは、現在の技術で達成することは相当困難。未来はどうなるかわかりませんので、将来的には進歩性判断の候補くらいは出してくれるかもしれません。引用文献の中心となることが増え、出願人が調査してもほぼ調べ切れない可能性がある。・システム投資の半分くらいは、人工知能関連になる→人工知能ベンダーは嬉しいまとめ印紙代が安くなって、審査が速くなって、審査の質も向上する可能性があります。人工知能の技術の進歩は凄まじく、専門家でさえ追いつくのが大変です。していると、すぐに陳腐化する恐れもあり、どれだけ早く導入できるかが鍵となってくると思います。今回は商標の調査報告書を書く時の落とし穴の話です。使いこなそう!4条1項11号の審査基準を実務で役立つところだけまとめたよ~Part3~4条1項11号の審査基準を実務で役立つところだけまとめたよ~Part2~4条1項11号の審査基準を実務で役立つところだけまとめたよ~Part1~このブログの趣旨について特許事務所向け「ショートカットキー」勉強会を開催しました。Database」基本的な使い方J-PlatPatをブックマークするときは、「サイトマップ」ページが超オススメ月別アーカイブはてなブログをはじめよう!toreruさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。