調査業務効率化へのAIの活用

知的財産業務へAIをいかに使いこなすかが必要な時代になってきているようです。
月刊パテント2021年2月号の「機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテックについて」（アイ・ピー・ファイン株式会社 取締役副社長　平尾 啓）
https://system.jpaa.or.jp/patent/viewPdf/3747
を再読しました。
「Deskbee」（人工知能ツール）を検討中ですが、SDIに利用すると知財調査業務が大幅に効率化できる感触がでてきました。
目次
1.はじめに
2.研究開発力強化への知財リーガルテックについて
　2.1　特許出願数の年推移の現状
　2.2　発明の質・量の向上への取組
　2.3　開発戦略策定のための知財リーガルテック
　（1）　3つの目
　（2）　社内分類（独自分類）の重要性
　　 1 ）　SDB（Strategy Data Base）について
　　 2 ）　特許の群管理の重要性
　（3）　知財情報分析の課題
　（4）　社内分類作成，見える化支援のための知財リーガルテック
　　 1 ） 社内分類付与及び特許の紐づけツール：例「The Tree」
　　 2 ）　社内分類等簡易マッピングツール：例「SPM」
　（5）　知財分析支援のための知財リーガルテック
　　 1 ）　ツールを開いたら時系列マップ
　　 2 ）　図表作成が手軽，図表がコミュニケーションツール
　2.4　第 2 章のまとめ
3.調査業務効率化への知財リーガルテックについて
　3.1　調査業務に求められること
　3.2　調査者のニーズへの知財リーガルテックについて
　（1）　『ハイライト』機能：例「THE 調査力※」
　（2）　『ハイライトソート』機能：例「THE 調査力」
　（3）　『ハイライト折込み』機能：例「THE 調査力」
　（4）　文書の類似順ソート機能：例「Deskbee※」（人工知能）
　　 1 ）　「Deskbee」（人工知能ツール）の基本機能説明
　　 2 ）　「Deskbee」の結果表示機能
　　 3 ）　「Deskbee」の初期的課題
　　 4 ）　「Deskbee」の課題解決
　　 5 ）　「Deskbee」の特長
　（5）　『全文日本語翻訳』機能：例「Japio-GPG/FX」
　3.3　知財調査効率化のための知財リーガルテックについて
4.まとめ