特許性の判定を,構成要件と先行文献の類似度をベースに判断している。生成・提案することはあっても,最終的な判断は人間が行わなければならない。表示するシステムである。過去の出願内容や審査経過情報をベースにしている。号に開示されており,機械学習により権利取得可能性を算出する。https://aisamurai.co.jp/)。Explorer」が紹介されている。技術を利用したグローバル特許調査・分析ツール「Xlpat」の活用と可能性』(https://www.jstage.jst.go.jp/article/jkg/68/7/68_343/_pdf/-char/ja)の論文を要約する。「Invalidator」は、概念検索をベースとし,無効化したい特許番号を入力すると,その文献に類似性の高い文献リストを無効化候補文献として出力する分析ツールとのことである。Review(当事者系レビュー)の審理で、新規性欠如の主引例となったWO95/22389と副引例US6127526が無効化候補文献として出力されるか検証した結果が公開されている。chromatography」を利用したたんぱく質の精製法に関する特許である。1;特許番号(US7807799)だけを入力。有無、ヒットした順位を調べたとのことである。ケース2では、主引例はヒットせず、副引例は40位でヒット。ケース3では、主引例が5位でヒット。度も良い結果が得られなければ検討に値しないが,良い結果が取得しうるのであれば,使い道は十分にあるものと思われる。査読」のサイクルを繰り返すことにより,予備的又は補完的な無効文献調査ができるのではないかと考えられる。Explorer」を紹介した2つの論文、『ビッグデータ時代における特許情報調査への人工知能の活用(https://www.jstage.jst.go.jp/article/jkg/67/7/67_372/_pdf/-char/ja)、『人工知能エンジン「KIBIT」を用いた自然言語処理と特許調査への応用』https://www.jstage.jst.go.jp/article/jkg/67/7/67_360/_pdf/-char/ja)をもとにまとめた。『特許出願時の先行技術調査や無効化資料調査のスクリーニング』における研究者の調査業務の省力化を狙ったものということである。分析は、以下のような手順で行われた。学習させる,(2)母集団に含まれる数千~数万件の文献にスコアを付ける(3)すべての文献をそのスコアで降順に並べ替える(4)無効審決の根拠となった無効資料の順位(スコア上位からレビューした場合に何番目で発見できるか)を確認する』。Explorer」の検索エンジン「KIBIT」は、『学習用データに基づいてモデルを最適化する「学習」のフェーズと,未知データに対して学習結果を適用する「推論」のフェーズとを経て,そのパフォーマンスを発揮する。「学習」フェーズでは、『学習用データ(データを解析する目的に「関連する/しない」を人間が判断した関連ラベル付きデータ)に含まれる文章(テキスト)』を解析し,形態素を抽出、各形態素の特徴付ける度合い(「関連する/しない」の間における出現頻度の偏り)を評価し、定量化すると説明されている。「推論」フェーズは、未知データに含まれる文章を形態素解析し、未知データの「スコア」を算出。『スコアの高いデータは,判断の対象となった事象(例えば,訴訟)との関連性が高いことを示し,低いデータは,関連性が低いことを示す。分析し,無効資料の発見効率が調べられている。31番目にランキング。