特許文書読解アシスタント「サマリア(SUMMARIA)」の分類支援機能の実例が動画で紹介されています。 YouTube「パテント・インテグレーション 特許検索・特許分析サービス」で、11月20日にライブ配信された「サマリア分類支援機能を特許情報分析に活用してみた【上村侑太郎 先生】【サマリアウェビナー】」は、特許情報分析の基本的な考え方を説明したうえで、サマリア分類支援機能を技術動向分析に活用した事例を報告しています。(約53分) AR,VR技術の技術体系、機能、そして効果がわからない素人が、サマリアに「発明の用途,技術課題,解決手段,発明の機能,発明の効果」を読み取ってもらい、自社分類の軸となるものを捉えていくという設定で、簡単にフォーマルな報告書ができるという内容です。 サマリア分類支援機能を特許情報分析に活用してみた【上村侑太郎 先生】【サマリアウェビナー】 https://www.youtube.com/watch?v=5O79uGK1BKk 講演資料 https://drive.google.com/file/d/13FsAkMUFn3Rh6HAfGOdnlSMVQlJhQ16m/view 【参考リンク】 特許検索・特許分析に関するGPTs https://note.com/anozaki/n/n238e25e25436 【関連セミナー】 【題名】 特許調査における生成AI、サマリアの活用方法【角渕由英 先生】 【講師】 角渕 由英(弁理士法人レクシードテック パートナー) 【日時】 2024年11月07日(木) 14:00-15:00 (1時間の予定) 【開催場所】 https://youtube.com/live/nI0iicsXLFg 【題名】 一人知財業務で生成AIを味方にするヒント【室伏千恵子 先生】 【講師】 室伏 千恵子(きのか特許事務所 代表弁理士) 【日時】 2024年11月13日(水) 15:00-16:00 (1時間の予定) https://youtube.com/live/iD-KvSq-TRQ Utilizing SUMMARIA’s Classification Support Function for Patent Information Analysis A video showcasing practical examples of the classification support function of the patent document reading assistant "SUMMARIA" is now available. The live stream titled "Utilizing SUMMARIA's Classification Support Function for Patent Information Analysis: A Case Study with Patent Attorney Yutaro Uemura [SUMMARIA Webinar]", broadcast on November 20th via YouTube on the channel "Patent Integration: Patent Search and Analysis Service", explains the fundamental concepts of patent information analysis. It also reports a case study demonstrating the use of SUMMARIA's classification support function in analyzing technological trends. (Approximately 53 minutes) The content presents a scenario where a novice, unfamiliar with the technological systems, functions, and effects of AR and VR technologies, utilizes SUMMARIA to extract key elements such as "application of the invention, technical challenges, solutions, functions of the invention, and effects of the invention." This allows them to identify the key axes for their company's classification system and easily create a formal report. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document.
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著者萬秀憲 アーカイブ
December 2024
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