2025.09.12
自然言語処理AIによる特許評価データベース
| 実施期間 | 2023年4月~2023年12月 |
|---|---|
| 申請企業 | 合同会社MODE・CREATE |
| プロジェクトリーダー | 綱川隆司:静岡大学 情報学部 准教授 |
| スカウト | 稲垣安則:静岡大学 イノベーション社会連携推進機構 産学連携推進部門 特任教授 |
| ビジネス財務コーチ | 石塚昇平 浜松磐田信用金庫 |
インタビュー動画
自社に脅威を与えうる他社の特許技術を監視するため、調査対象技術カテゴリについて事前学習したAIを使って、検出されるべき特許公報を高い正解率で検出できる特許公報解析AIエンジン(推論AI)を開発し「特許評価データベース」に実装した。
課題
自社に脅威を与えうる“他社の特許技術”を評価・監視する「特許評価データベース」を新規開発中であり、10万件超の特許公報で事前学習させて専門語彙の知識を獲得したBERTによって、指定した「要注意」特許と、未知の新着特許公報との類似度を計算し類似度順にスコアリングして並べ替えることができる自然言語処理AIを組み込んだソフトウェアとしたい。
プロジェクト概要
Googleが開発した汎用の言語モデル(BERT)に、調査対象分野の特許公報によるファインチューニングを施したAIエンジンを開発し、特許明細書中の請求項に対してこのAIエンジンによる類似度(BERTScore)を求め、類似度の高い組み合わせを持つ特許を検索結果として出力するようにした。検索性能評価のため、「特許専用BERT評価ベンチ」も開発し、人手による検索性能評価を実施、再現率(正解データ全体の中で検索結果に現れた割合)と適合率(検索結果中の正解データの割合)で評価した結果、目標とする性能が確認できた。
期待される効果
「光関連技術」以外での特許公報全ジャンルを網羅する万能な自然言語処理AIを組み込んだ『特許評価データベース』(他社の 要注意特許 を管理するための業務用ソフトウェア)の製品化
※BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
※BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
関連した光技術
10万件超の「光関連技術」分野の特許公報を事前学習して専門語彙を獲得した推論AI




