１９９０年台に特許データの電子化が進み、インターネットを使って特許検索ができるようになった。その後、２００６年のGoogle Patentsの登場などで、キーワード検索が簡単にできるようになった。また、特許調査のプロは、複数のキーワードや識別コードを使い、ブーリアン演算で複雑な検索式にして検索することで、より制度の高い調査がおこなえるようになった。
また、自動検索方法が進化し、人的ミスや負担を軽減する取り組みも行われてきた。たとえば、特許分析ツールの中には、統合された特許のデータベースを使い、データ補正、特許権者、ステータスアップデート、訴訟などのデータを自動的に見つけることができるものもある。
早く正確なビジネス上の判断を行うために、このようなツールを使って、特定の市場における特許活動の統計的な分析をおこなったりしている。
自動検索ツールは、早く、効率的に、ミスを最小限に抑えつつ既存の技術エリアの知財情報を知れる。また、急成長している技術なども視覚化できる。
このような背景の中、Artificial intelligence (AI)をベースにした特許調査が注目されている。例えば、AIを活用した特許調査では、キーワードは複数のコンセプトに細分化され、ただ単にキーワードに該当するだけでなく、その意味合いもふまえて、検索することができる。このような検索をすることで、ノイズが減り、効率良い検索で、最も重要な文献を見つけることができる。技術は日々進化し、人間の調査員が見落としてしまうこともAIが発見する時代がすぐそこに来ている。
このような特許調査の進歩は凄まじい。膨大なデータが簡単に、素早く、信頼のおけるツールで検索できてしまう未来がもうすぐ迫っている。
まとめ作成者：野口剛史
元記事著者：Sagacious Research – Sandeep Kumar
https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=e047d132-7cfc-4589-abb8-70c0a1799e6f
