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世界初のAI搭載型特許審査シミュレーションシステム
人間とAIの共創世界
AI Samuraiによる
これからの特許業務

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会社概要
会 社 名 株式会社AI Samurai
代 表 取 締 役 社 長 白坂 一（弁理士）
設 立 2015年９月11日
事 業 内 容 • 人工知能技術の開発
• 人工知能技術製品の販売
• 特許調査, 技術調査
• 子供向けの教育支援
株 主 ◆ 白坂 一
◆ 弊社取締役
◆ 大阪大学ベンチャーキャピタル株式会社
◆ 未来創生ファンド
◆ みずほキャピタル株式会社
◆ SMBCベンチャーキャピタル株式会社
◆ 株式会社クレスコ 他

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AI Samuraiのサービス概要
IP Samurai は
検索式の策定が不要、専門知識なく簡単な操作で
同一・類似特許の調査から特許審査のシミュレーションシステムです。
さらに、発明俯瞰機能を有し知的財産戦略に貢献します。
発明者の問題、課題を解決する
特許審査シミュレーション
システムです。
検索式の条件設定をせず、
簡単な操作で類似特許の
調査が可能に。特許可能性の
シミュレーション結果を
A〜Dでランキング！
発明者の負担を大幅に軽減し
精度の高い調査結果を
出力して特許調査業務
を支援します。

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類似特許の検索と
アイデア評価の問題設定

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課題
企業での特許業務
アイディア
創出
先行文献
調査
特許出願 審査
類似特許
調査
拒絶
理由通知
登録
検索式を策定をして
キーワード検索
1次スクリーニング
[数十件に絞り込み]
2次スクリーニング
類似特許明細書読み込み
[数件程度に絞り込み]
類似調査レポート作成
（特許性の判定）
発明概要書
※類似調査レポート含む
出願明細書作成
［特許事務所］
出願手続き
［特許事務所］
拒絶理由の理解
対応策の検討
［特許事務所と相談］
意見書/補正書
の対応
[特許事務所]

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◼ 発明の概要や請求項の内容を入力するだけで, 類似特許の抽出と特許性の判定を行います。
サービス利用メリット
AI Samurai利用のメリット 1. 発明アイディアが特許取得に値するか否かを高速で判別できる
2. 利用者の特許調査の負担（労力、時間、 コスト）を大幅に軽減
するため、調査結果の質を向上しつつ、 特許出願コストを最大
40%削減できる
発明者・知財部員 等
AI アルゴリズム
特許DB
日本, 米国,
中国(開発中)
②データベース内の
全収録文献を対象に分析
従来の手法 AI Samurai
①発明概要/請求項
などの”文章”を入力
発明者自身でキーワードと
検索式の策定が必要
= 調査スキルが必要
③審査/調査結果の出力従来は類似文献のリストアップや
特許分類マップの出力まで
= 判定スキルが必要
特許性審査, 類似特許調査, 無効調査, 侵害
性調査など
※将来機能としてクレーム補完の提案
調査 判定
特許性の判定まで
一気に解決！

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◼ 調査にかかる負荷を削減し、より創造的な業務に注力することが可能です。
従来の調査方法との違い
特許性の判定まで
一気に解決！
検索キーワードの抽出
検索式の策定
1次スクリーニング
2次スクリーニング
1
2
3
4
同一・類似特許調査を
踏まえて
特許性を判定
AI Samuraiを使った調査従来の調査

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特許検索の難しさ
専門性の高さ
人間が読んでも、専門外（場合によっては専門でも）の特許はよくわからない
検索戦略の多様性
化学系、材料系、ソフトウェア等で注目すべき情報が異なる
文字列空間から技術空間への変換
文字列で表現された特許を、技術空間で判断する必要

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AIが進化するとどうなっていくのか
調査も評価もAIに頼らざるを得ない
再現率、適合率の向上
調査の自動化、文書作成の半自動化
精度が上がると自動化が進む
特許や論文の増大
仕事の速度が上がって出願が増える
（全世界：317万件、中国：138万件、米国：60万件、日本：32万件）
現状40%程度の再現率、将来80%の時代が来る？

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AI Samurai
アルゴリズム概要と現状

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AI Samurai システム概観
• 判定通知作成
• クレーム補完
• 抵触回避推定
結果出力
• 特徴量抽出
• 検索クエリ補完
• 拒絶判定審査
グラフスコア計算
• 構造解析
• DB登録
• データ分析
※特徴量抽出
グラフ分析
++
特許DB
日本国特許
米国特許
特許データの
ダウンロード
発明文書
入力
メインAI
検索サーバ
分析基盤
データ分析サーバ
フロント
エンド
1言語あたり10台程度のクラスタ
AWS

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主な処理
IPCの推定
調査の自動化、文書作成の半自動化
- 概念検索は大規模検索のテクニックが適用しにくく、全データには適用できない
- キーワード検索やIPCの関連性で絞り込んで概念検索を適用
グラフマッチングによる評価
- 最終候補に対して、グラフ構造単位で厳しいチェック）
- 入力されたテキストを小規模データやIPC分類との比較で評価し、IPCを推定
- 推定されたIPCで絞り込んで1次検索
最終結果に審査官ロジック
- 主引例・副引例をグラフマッチング結果を利用して判定

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実現方法
グラフ分析による構成要素判定方式の確立
入力文解析
特許分類推定
類似特許検索
該非判定分析
構成要素配列
特許分類
類似特許
分析結果
キーワード検索
ベクトル類似度(分散表現)
グラフ分析
キーワード、ベクトルスコア
文字列一致度
グラフ類似度

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実現方法
キーワード検索
Q1～Q4を
バランスよく内包する
ようなクエリ
入力された音声信号に対して演算処理を行い、指向特性を形成するビームフォーミング装置において、
Q1=クエリ for
２つのマイクロフォンで構成され、
Q2=クエリ for
収集した音声を第１の音声信号および第２の音声信号に変換する音声入力部と、
前記音声入力部が変換した第１の音声信号および第２の音声信号から、……
Q4=クエリ for
Q3=クエリ for

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実現方法
ベクトル類似度
IPC分類
IPC分類ごとに単語の使われ方に傾向があると考えられるので、
分類ごとに分散表現を学習
ただし、IPC分類は細かい分類を含めると10万近く分割され、
1つの分類に数件の特許しかない場合もある
所属する特許文献が1千件～1万件程度になるように適当な粒度の
IPC分類リストを作り、それらごとに学習
• A00C.db
• A00K.db
• A01H
• A01H0.db
• A01H001.db
• A01I.db
• ……

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実現方法
グラフ類似度
キーワード
検索
ベクトル
分散検索
グラフ
インデックス
一次類似特許群
特許間グラフ分析
最終類似特許群
類似特許検索
In a temperature controlled case defining a space for storage of
products, including a cooling system configured to circulate a
coolant ……
該非判定分析へ渡す文書の高精度化
単語グラフ構造による文書インデックスを作成し、「意味のまとまり」単
位で高速な文書検索を可能にする。グラフ圧縮技術*1の応用を想定。文脈
による文書検索の実現
特許文献の構造を利用したグラフを構築することで、類似する特許文献を取
得、スコアの再評価を行う。
SimRank等によるスコアの改善や近傍特許文献の抽出が期待できる。
特許の文章検索の高速化技術
類似特許判定の精度向上技術
単語と同義語をセットでノードとする
グラフ構造に変換

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AI Samuraiの展望

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精度向上の課題解決
- テストコレクションで高精度でも、実利用すると必ずしもいいとは限らない
- 再現率を重視するか適合率を重視するか。→テストコレクションの正解だけが正解ではない
テストコレクションと実利用のギャップ
- 単語の上位・下位概念を考慮した、グラフ構造のマッチング
- 大規模データにそのまま適用可能な高速なグラフマッチング
高度＆高速なグラフマッチング

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特許業務としてのプラットフォーム
- 検索入力支援に留まらず、発明支援
- 時代の流れを特許・論文、その他のリソースから学習
ユーザのよりどころとなるプラットフォーム
検索から創造へ
- 柔軟にユーザの意図を汲み取る入力支援
- 検索履歴や検索メモ

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AI Samuraiを使った先行技術調査
シンプルな3ステップの操作で特許性の判定までを高速で行う
専門的な検索スキルは不要
Step1 Step2 Step3

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AI Samuraiを使った特許侵害調査
シンプルな3ステップの操作で類似特許の提示を自動的に行う
Step1 Step2 Step3

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AI Samuraiを使った無効資料調査
シンプルな3ステップの操作で類似特許の提示と無効化判定を
自動的に行う
Step1 Step2 Step3

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発明者日記
アカウントごとに過去の調査履歴（入力条件）や判定結果を
確認することが可能
調査履歴
・日付ごとに検索履歴をリスト化
・検索結果と内容を確認可能（メモ欄も）

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IPランドスケープ（知財戦略マップ）
先行技術調査機能の調査結果を技術領域ごとに,クレームの
有効性・無効性やクレームの範囲を視覚的にプロット
お城：IPCの技術領域を示す。
侍：検索した発明のカテゴリーに沿って配置される。検索結果の
ランクA～D（有効性・ 無効性）によってキャラクターの持ち物
や服装が変化する。クレームの範囲に応じてキャラクターの移動
距離が変わる。

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明細書支援システム
子供向けの教育支援事業で開発したアプリケーションを応用して「明細書作成支援
システム」を開発
入力した発明の内容をもとに, 明細書のドラフトをAI Samuraiが作成します
自動的に作成された
明細書イメージ
知的想像教育向け
アプリケーションを
学研,鳥取大学と共同開発
❶ ワークショップ実績 ➋ アプリケーション開発
こたえのない学校
2018年11月, 12月,
2019年1月開催
未来の発明王になろう
2017年8月19日
こども発明楽教室
2018年12月9日
➌ 自動明細書作成支援システム

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株式会社AI Samurai
Address :東京都千代田区大手町1丁目6-1 大手町ビル 4階
TEL :03-6270-5577
FAX :050-3153-3544
Web :https://aisamurai.co.jp