生成AIとAI特許調査ツールの連携

情報の科学と技術（INFOPRO 2024: 予稿集）がJ-STAGEで公開されています。
「特許調査への生成系AIの活用検討」、「AI特許調査ツールと生成系AIの連携による高精度化検討」（いずれも元花王の安藤俊幸氏の発表）では、ChatGPT4oなどの生成系AIの特許調査への活用検討結果が示されていました。
「特許調査への生成系AIの活用検討」では、生成系AIに「特許調査における新規性について教えてください」と質問し、回答を得る。続いて、「新規性判断手順を具体的に教えてください」と質問し、手順を得る。最後に、「特定の発明の構成要件を抽出し、先行技術文献と対比して新規性を判定してください」という指示を与え、具体的な新規性判定を行わせるという手順で、新規性判断タスクを行わせた結果、ChatGPT4oは、構成要件５つに対しすべて正しく判定し「新規性なし」と正しい判定を出した。Claude3は、構成要件のうち4件を正しく判定し、惜しい結果であった。ChatGPT4およびGoogle Geminiは、正解公報に対して振るわない結果を出した。
質問と回答の事前準備が、生成系AIの新規性判定精度を向上させる有効な手法であると確認、生成系AIの回答の精度と信頼性の検証は不可欠であり、専門家の知見との組み合わせが重要としています。
「AI特許調査ツールと生成系AIの連携による高精度化検討」では、PatentSQUARE、Patentfield、Amplified.ai、ChatGPT4o、Claude3、Google Geminiを使い、商用特許データベース（CyberPatent Desk）を基に、特許調査ツールの検索性能を評価。AI特許調査ツールに適合性フィードバックを行い、検索順位の向上を検証。生成系AI（ChatGPT4o）による新規性判定を行い、他のAIとの比較を実施。
生成系AIとAI特許調査ツールの連携が特許調査の精度と効率を向上させる新しい方法として有望であることを示しています。
 
生成AIの性能向上のスピードは非常に早く、従来，こんなことはできないだろうと思われたことが，突然できるようになる。そんな時代に遭遇しているようです。速いスピードで進化を続ける生成AIの成長を確かめながら、活用の範囲と深さを探っていく必要がありそうです。
 
特許調査への生成系 AI の活用検討
生成系 AI を活用した特許情報活用の新パラダイム
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jkg/advpub/0/advpub_2024-025/_pdf/-char/ja
 
AI 特許調査ツールと生成系 AI の連携による高精度化検討
生成系 AI を活用した特許情報活用の新パラダイム
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jkg/advpub/0/advpub_2024-026/_pdf/-char/ja
 
 
Integration of Generative AI and AI Patent Research Tools
 
The conference proceedings of "Information Science and Technology (INFOPRO 2024)" are now available on J-STAGE. In presentations by former Kao Corporation's Toshiyuki Ando, titled "Exploring the Use of Generative AI for Patent Research" and "Enhancing Accuracy through Integration of AI Patent Research Tools and Generative AI," the results of utilizing generative AI like ChatGPT-4 for patent research were discussed.
In the presentation "Exploring the Use of Generative AI for Patent Research," the process involved asking the generative AI questions such as "Please explain novelty in patent research," followed by "Please detail the steps for novelty determination," and finally instructing it to "Extract the elements of a specific invention and compare them with prior art to determine novelty." As a result, ChatGPT-4 correctly determined the absence of novelty for all five elements. Claude3 correctly identified four elements, yielding a near-correct result. Both ChatGPT-4 and Google Gemini produced less favorable results compared to the correct public documents. The preparation of questions and answers beforehand was confirmed as an effective method to enhance the accuracy of generative AI's novelty determination. It was emphasized that verifying the accuracy and reliability of generative AI responses is essential, and combining them with expert knowledge is crucial.
In the presentation "Enhancing Accuracy through Integration of AI Patent Research Tools and Generative AI," the evaluation involved PatentSQUARE, Patentfield, Amplified.ai, ChatGPT-4, Claude3, and Google Gemini, using a commercial patent database (CyberPatent Desk) to assess the search performance of patent research tools. Feedback on suitability was provided to the AI patent research tools to improve search ranking. The novelty determination was conducted using generative AI (ChatGPT-4), and comparisons were made with other AIs. This demonstrated that integrating generative AI with AI patent research tools is a promising new method to improve the accuracy and efficiency of patent research.
The performance of generative AI is rapidly improving, making possible what was previously considered impossible. We seem to be in an era where this is happening. It is necessary to explore the range and depth of its applications while confirming the growth of generative AI, which continues to evolve at a fast pace.