Deskbeeは、特許調査の短時間化を目的とし、 独自にAI技術を組み合わせて最も手間のかかるノイズ除去の簡略化を実現しています。
「Deskbee４」では、AIの判定精度を上げるため、 重要キーワードを入力することにより、関連の特許をいち早く可視化することが出来ました。
今回新登場する「Deskbee５」では、AIが判定した「サーチ」「Neither」「ノイズ」の特許群に含まれるユニークワードがランキング表示されるようになり、傾向の把握や端的なワード指定ができるようになります。
さらに、表示されるワードは、「TermExtract」＊を用い、複合語からなる専門用語を抽出するため、より精度の高いワードを表示します。
＊「TermExtract」は、東京大学情報基礎センター（中川裕志教授）により開発された専門用語（キーワード）自動抽出システムです。
これまではAI処理後に結果を出力し、判定の良し悪しを検証しなければならない、といった手間と労力を要していました。
新開発の「スクリーニング・AIナビゲータ」では、表示画面上で検証や教師特許変更作業ができるようにし、この問題を解消しました。
- ２種類（サーチ/ノイズ）の教師特許に対する類似度の判定により、散布図で判定結果が可視化できます。
- 再学習インターフェースの開発により、利用者自身が再現率を向上できます。
・ワード条件識別機能で、自在に条件該当特許とポジションが識(色)別できる。
・再学習機能の搭載により、条件該当特許のみを出力して内容を確認しながら教師特許を調整したり、教師特許を自動追加できる。
・教師特許の自己評価機能で不都合教師を確認し、自動削除できる。 - 2本の判定結果設定バーが5％(これまでは10％)単位で移動できるようになりました。
従来のDeskbeeでは、平均的に全体の約30％がほぼノイズ判定として効率化できることがAI利用の最低限の価値評価値でした。 特許データにはそもそも企業固有の大事な権利価値情報は含まれていない、教師特許に不適切な特許が含まれていると精度が落ちる、 Desbee4は、この2つの問題解決を図るため「再学習」機能の開発をスタートし、利用者自身が再学習インターフェ－スを利用して「スクリーニング率30％以内で正解率100％」も可能な“AIと人のキャッチボール”のできる再学習機能を実現しました。
特許向けのAI(人工知能)システムにはそれぞれに利用目的があります。 例えば、無効資料調査とクリアランス調査を比較した場合、システム仕様は全く異なります。 Deskbee4は、クリアランス調査におけるノイズ除去の短時間化を目的としています。
無効資料調査は発見時点で終了とにりますが、クリアランス調査ではすべての特許に目を通すことが基本です。 しかしながら、多数の特許調査では、ノイズ除去に多くの時間が取られ、悩みの種となっています。 Deskbee4は、2種類の教師特許による判定後、AI判定はノイズ除去に利用します。
