AIの特許調査への応用

将棋の世界では、19歳の史上最年少四冠が誕生し、来年１月開幕の王将戦七番勝負で五冠を目指すこととなり、大いに沸き立っています。個人の天才的な才能に加え、数年前よりトッププロ棋士を超えているという「将棋AI」を駆使して研究していることが強さの秘訣のようです。
Japio YEAR BOOK 2021への花王㈱株式会社　安藤俊幸氏の寄稿「機械学習を用いた効率的な特許調査方法　―「人工知能」主導によるAIの特許調査への応用―」は、「将棋AI」と「特許調査AI」との比較から特許調査AIの現状に関する問題提起をしています。
 
安藤さんも引用している藤井聡太竜王（四冠）のAIに対する基本姿勢は参考になります。
「AIの評価値を見るうえでまず気を付けることは、それがどういうAIを使って、どれぐらい読んでいるのかというところです。いくら評価値がこうだといっても、そういう基本情報がないと、本当にそれを信じていいのかは、全然わからないものなので、まずはそこを見るようにしています。そのうえで、強いAIを使って、例えば十億手読んでいるものであれば、当然それなりにかなり信頼できるなどと考えます。複数のAIを使って、セカンドオピニオンのような形で見る場合もあります。　そうした意味でも、AIの評価値が必ず正解なわけではありません。なので、参考にしつつも、自分でも局面を考えてみるという作業は、やはり常に必要になるのかなと思っています。」
 
この論文でも触れられていますが、SDI調査の効率化では、PatentfieldやDeskbeeなどの商用AI利用特許調査・分析ツールAIは使えるレベルになっているという感触をもっています。さらに広がると良いと思っています。
 
Japio YEAR BOOK 2021　寄稿集　　3. 特許情報の高度な情報処理技術
機械学習を用いた効率的な特許調査方法　
花王株式会社　研究開発部門　研究戦略・企画部／アジア特許情報研究会           安藤　俊幸　氏
https://japio.or.jp/00yearbook/yearbook2021.html

• はじめに
• 知財分野におけるAI（人工知能）の整理
• 特許AIの現状に関する問題提起
• 特許調査への機械学習適応時の留意点
• 特許調査における基礎的な性能評価指標
• 商用のAI利用特許調査・分析ツールの評価方法
• SDI調査の事例検討
• OSSによる文書のベクトルでかと文書分類
• AIによる特許調査の責任の所在
• まとめ
• 終わりに