19番目にランキング。10位以内に)新規性欠如の根拠となる無効資料を抽出することができたという。現状では、AIを利用した先行文献調査や無効資料調査は、特許文献に限定されるし、検索でヒットした母集団の上位にランキングされる可能性があるという段階にあると思われる。AI利用で期待できる効果は、“省力化”であると結論される。現時点では、精度を高い調査をできるのか、本当に省力化できるかの検証や開発の段階と思われる。AI利用の可能性について、別の観点からの文献を紹介して本稿を終えることにする。~商品~これまで無効資料調査の一般的な考え方も説明してきた。述べてきたように、出願前の先行文献調査と審査とをくぐり抜けてきた特許をつぶすことは容易ではない。無効審判請求され、2018年に最終処分された特許125件中、請求が成立したのは、わずか19件である。2019年版、https://www.jpo.go.jp/resources/report/nenji/2019/document/index/0107.pdf#page=3)。無効資料が見つからない時、どうするか?』と題して、一般的な先行特許文献調査を行っても、有効な無効資料を見つけられなかった場合、どういう手があるのか述べていきたい。“下位概念で潰す”、すなわち、“実施例”や“商品”(公然実施)の観点から無効資料を見つける考え方を説明する。上位概念と下位概念の考え方は、以前に説明したので、ここでは省略する(【17】新規性欠如の考え方;上位概念と下位概念、https://patent.mfworks.info/2019/02/16/post-1285/)。実施例の記載をもとに上位概念化して潰す考え方と、下位概念で潰す考え方の両方が考えられるが、ここでは下位概念で特許を潰す考え方を中心に述べていく。https://www.inpit.go.jp/content/100798506.pdf)には、以下のような考え方が書かれている。本願発明の範囲が広く、検索すべき具体例がいくつも想定できる場合(化学構造式等)、明細書に記載の実施例から検索を始める。シソーラスを、広い観点で検討する。