概要
TechDiscoveryは、特許調査や分析への関連性が高い特許ファミリーのリストを速やかに取得し、必要に応じて、簡単に絞り込むことができます。検索部分をスキップして、必要なデータと分析に取り掛かれます。
検索を開始するにあたり、公報番号やファミリー代表番号、テキストを利用できます。テキストは、技術に関する簡単な記述、長文の技術情報（例：自社の未公開特許）、あるいは競合他社の製品情報や特許文書などに対応しています。また、公報番号とテキストを組み合わせて利用することもできます（可能な場合）。
活用方法
TechDiscoveryは、入力されたデータと関連性が高い特許ファミリーのリストを素早く取得できるツールです。同様に、ご自身の研究分野における最新のイノベーションをよりよく理解するために、関連特許を素早く検索したいのに、その足がかりを見つけられないといった場合であっても、TechDiscoveryは検索をサポートします。
TechDiscoveryや類似ツールを用いた検索の主な目的は、技術や発明に関連する特許を見つけることにあります。これらの特許は、（研究開発や法的な目的で）特許調査を開始する際や、特許分析の最初のステップとして、例えば、技術分野におけるキープレーヤーやトレンドを短時間で簡単に評価できます。
特許調査の際に、検索式や検索結果の検証や、見落とされているコンセプトや特許を洗い出す目的でTechDiscoveryが使用されることがあります。Similarity Score（シミラリティー・スコア）を活用して、スコアの高い順（降順）からレビュー可能です。
イノベーターやR&Dエンジニアの方がTechDiscoveryを使用する場合は、短いテキストや特許サンプルを入力することで、技術分野の特許を簡単に検索することができます。TechDiscoveryは、ブーリアン検索式を必要としない検索ツールです。
TechDiscoveryでできること：
- 特許性に関する調査、FTO調査、または無効調査のスタートとして、ノックアウト検索を行い、潜在的な先行技術を素早く特定します。
- 技術を素早く調査して、その分野に存在する特許の確認やキープレーヤー、協業プレーヤーを調査します。
- 技術分野についての知見が浅く、その分野のイノベーターが誰であるかを理解したい場合に、TechDiscoveryを使って、簡単な説明文から検索をスタートし、知見を広げ、「まだ知らないこと」を発見するサポートをします。
- 多岐に渡る、かつ、早く回答しなければならない問い合わせがある場合、TechDiscoveryを使って、数語でグローバルの技術分野を素早く探索することができます。
- お手持ちの事例と似た特許を探したい場合に、生成AIと機械学習アルゴリズムを活用して特許をベクトル化するTechDiscoveryは、お手持ちの事例に類似する特許を見つけます。
分析に最も関連性の高い特許ファミリーのリストを取得し、絞り込み、必要なデータとその分析に取り掛かれます（平均検索時間：3分）。
TechDiscoveryの仕組み
類似検索は、まず、全ての特許ファミリーをベクトル化することから始まります（各特許ファミリーに固有の指紋を生成するイメージ）。 その後、各特許ファミリーは、そのベクトル（フィンガープリント）を他と比較し、最も近いベクトル（特許ファミリー）を特定し、選択したサイズ（100件～5万件）の結果を返します。 TechDiscoveryのディープラーニングモデル（「アルゴリズム」）は特許の言語タスクのために特別に設計されており、特許の全文（発明の名称、要約、請求項、発明の詳細な説明）を使用して、個々の特許ファミリーのベクトルを生成します。TechDiscoveryは、技術名や簡潔な説明文など非常に少ない情報が入力された場合、情報のベクトル化（またはフィンガープリンティング）を支援するために、生成AIを使用します。
TechDiscoveryとセマンティック検索の相違点
セマンティック検索・ブーリアン検索との主な違いは以下のとおりです：
- より良い検索結果（より関連性の高い結果が検索できる、より多くの結果を得られる）
- 公報番号に基づいた検索が可能
- 文章の利用が可能
- 特許テキストに特化した検索を実施
- 複数の入力（公報番号、文章、技術名など）を1件の検索として実施