株式会社Yopaz Japan

日本市場向けのFTO調査業務を支援するAIシステムを開発しました。

製品・技術資料と特許リストを取り込み、AIによる特許クレームの整理、製品情報との比較、候補特許の抽出、侵害リスクの評価からExcelレポートの生成までを一連の業務フローとしてシステム化しています。

膨大な特許文献を人手で確認していた調査業務を効率化し、調査結果の標準化と判断スピードの向上を支援する仕組みを構築しました。

FTO調査に必要となる技術資料、特許情報、リスク評価結果を一つのフローで扱えるAI調査支援システムを構築しました。

主な対応内容は以下の通りです。

・PDF、PPTの製品・技術資料とExcel形式の特許リストを取り込み
・入力データを調査に利用しやすい形式へ前処理・標準化
・Milvusを活用し、キーワード検索と意味検索を組み合わせたHybrid検索を構築
・製品情報と特許情報をペア単位で比較・評価できる構造を設計
・LLMによる特許クレームの構成要件・技術要素の分解
・製品・技術資料と特許クレームの照合・関連性分析
・重要キーワードを抽出し、確認優先度の高い候補特許を絞り込み
・特許ごとのリスクランクと判断理由を自動整理
・調査結果をExcelレポートとして自動生成

技術資料の取り込みから候補特許の抽出、比較・リスク評価、レポート出力までを一連の業務フローとしてシステム化しました。

Hybrid検索とAIによる文書分析を組み合わせることで、膨大な特許リストの中から確認優先度の高い文献を絞り込みやすくし、調査担当者の確認作業を支援しています。

また、リスクランクだけでなく判断理由も整理して出力することで、担当者が最終確認を行いやすい調査プロセスを実現しました。

特許調査のように専門性が高く、確認対象となる文書量も多い業務では、AIにすべての判断を任せるのではなく、「確認すべき情報を効率よく絞り込み、判断根拠を整理する」ことが重要だと考えています。

本プロジェクトでは、検索・文書解析・リスク評価・レポート生成を一つの業務フローとしてつなぎ、調査担当者が最終判断を行いやすいAI活用を重視しました。