Classificationでカスタム・セット演算ツールを使用するタイミングと方法
Custom Set Theory（カスタム・セット演算ツール）を使用すると、既存のレポートデータに対して数式を適用し、データを結合・交差・比較（差分確認）することができます。通常、Classificationの標準レポート機能では、追加のポートフォリオやClassifier（分類器）を加えたり、特許アップロード機能を用いてデータを結合したりしてレポート範囲を拡張しますが、Custom Set Theoryでは、標準ツールでは実現できない高度な分析が可能になります。
以下の短い動画で、詳細な説明をご覧いただけます。
以下は、Set Theory（集合理論）で利用できる主なオプションの概要です。
以下にいくつかの活用例をご紹介します。
Difference（差分）
法律事務所でのデューデリジェンス
Classificationはデューデリジェンス（Due Diligence）用途に最適化されており、世界中の特許保有組織を迅速かつ効果的に特定できます。Custom Set Theoryを使うことで、企業Aが提示した特許リスト（自己申告の保有特許）と、Classification上で生成した企業Aの組織レポート（実際の保有特許）との差分を確認できます。まずClassificationで企業Aのレポートを作成し、次にクライアントが提供した特許リストを特許アップロードとして読み込みます。その上で、Custom Set TheoryのDifference（差分）機能を使って両者を比較します。
異なる時点で作成したレポートの比較
年初に作成したレポートと、数か月後に作成した新しいレポートを比較して、特許数の変化を確認できます。特許庁によってデータ公開タイミングが異なる場合があるため、絶対数での変化を把握するのに有効です。
Classifier（分類器）結果の比較
関心領域をカバーするClassifierレポートを定期的に作成している場合、Custom Set Theoryを使用することで、各四半期での新規特許を抽出できます。Classificationレポート上でも期間フィルターを使用できますが、特許庁による公開タイミングが異なるため、Custom Set Theoryを用いると絶対数での変化を確認できます。
スカウティング（競合探索）
定期的に分析している「競合企業リスト」を持っている場合、Custom Set Theoryを使えば、自社の既知の競合レポートを差し引くことで、「未知の企業」や新たな参入者を特定できます。既知を差し引いて未知を明らかにする、というアプローチです。
Union（和集合）
ポートフォリオの成長（絶対数）
現在のClassificationレポートと過去のレポート（例：6か月前）を結合することで、ポートフォリオの特許数がどの程度増加しているかを確認できます。こちらも特許庁によるデータ公開タイミングの差を考慮しつつ、絶対数での変化を追跡するのに有効です。
Intersection（積集合）
他社が現在保有している自社特許を追跡
2つの既存レポートを用いて、重複する特許ファミリー（クロスオーバー）を特定します。特許ファミリーが自社ポートフォリオから他社ポートフォリオへ移動した可能性がある場合、このレポートでその重複を明らかにできます。たとえば、NPE（Non-Practicing Entity）のOrganisation set（組織セット）と過去のレポートを比較し、現在NPEが保有している特許を確認することが可能です。
Symmetric Difference（対称差）
差分のみを確認
2つのレポート間で重なっていない部分（共通していないデータ）のみに注目したい場合に、この機能を使用します。たとえば、2つの特許リストを比較し、共通部分ではなく、どちらか一方にしか存在しない特許を抽出したい場合に便利です。タグ付けプロジェクトやClassifierとの組み合わせにも活用できます。