特許審査・調査に学ぶＡＩなど新技術導入のステップ

●　ＮＧＢ、インド発のＡＩ特許ツールを検証

2017年11月3日のSankeiBizに、上記の記事が掲載されていました。
http://www.sankeibiz.jp/compliance/news/171102/cpd1711022226010-n1.htm

ＮＣＢは、知的財産権コンサルティングの国内最大手、日本技術貿易で、特許調査や企業の特許関連の手続き（特許庁への年金の納付など）のサポート等も行っています。

（引用は「」でくくります。　改行は筆者挿入、以下同様）

「インドで起業し、米ワシントンに本部を置く特許ソリューション企業「Ｘｌｐａｔ　Ｌａｂｓ」（エクセルパット・ラボ）が開発した人工知能（ＡＩ）を使った特許調査・分析ツール「Ｘｌｐａｔ」の機能を検証している。ＡＩ技術が知財実務にどこまで利用可能かを確認しており、注目されている。」

どのような業務にＡＩを適用しようと検証したかというと、

「Ｘｌｐａｔの機能検証は、他社の登録特許を潰す際に行う「無効資料調査」や自社製品に搭載した技術が他社の特許を侵害していないかを確かめる「侵害防止調査」、特定の特許群の発明をどのような概念で分けられるかを整理する「技術分類」などの業務で行われている。」

と、調査と分析の分野の業務における適用性検証が行われ、
ＮＧＢでは、人手による作業を完全に代替出来るところまでは行かないが、補完的なサポートが出来る精度には達していると評価しています

●　特許庁によるＡＩ技術の活用に向けたアクション・プラン

一方、特許庁では、平成28年度に「人工知能技術を活用した特許行政事務の高度化・効率化実証的研究事業」を実施し、ＡＩによる特許行政事務の高度化・効率化の検討を進め、平成29年4月27日に、「特許庁における人工知能（AI）技術の活用に向けたアクション・プラン」を公表しました。

https://www.jpo.go.jp/torikumi/t_torikumi/ai_action_plan.htm

この話題は、以前のブログ
「特許庁とＡＩの相性は？」http://wp.me/p8EI7Z-7k
でも取り上げましたが、

このアクションプランのレポートの中に、現状の業務の棚卸しとＡＩ導入の狙いとする（ＡＩ導入で実現したい）将来像、
その特性に応じたＡＩ導入の有効性の事前想定のステップと今後の導入に向けたアクションプランが記載されています。
特にシート３の「業務の性質に応じたAI活用可能性のレベル分け」はＡＩ導入検討の参考になるかと思います。

特許庁　https://www.jpo.go.jp/torikumi/t_torikumi/pdf/ai_action_plan/01.pdf

また、「現在の業務の課題」を見ると、
外部からの問い合せに担当部署が個別に対応しており、さらにそこからベテランの職員に相談することで、ベテラン職人が自身の業務を中断することになって、効率が低下するという課題を示しています。

先日紹介した樺沢紫苑さんの著書にも記載されていましたが、
業務の中断は、単にその割り込んできた業務に時間を割かれるだけでなく、集中力も低下して回復までに時間がかかるため、生産性を大きく損なう要因となります。

職員が現在の業務に集中できる環境作りというのも、組織全体の生産性という視点から大事な課題認識と感じます。

特許庁　https://www.jpo.go.jp/torikumi/t_torikumi/pdf/ai_action_plan/01.pdf

●　新技術導入時の業務特性の把握と将来像の明確化の重要性

前回のブログ記事では、主にＡＩなどの自動化におけるフォーマット活用の有効性についてお話しましたが、

現在の各業務の特性、現状の業務の課題とそれを解決した時の将来像（課題解決で得られるメリット）が具体的に把握され、関係者間で共有されていることは、特許やＡＩにかぎらず、新規技術の導入による業務効率化では必須のステップかと思います。

ＮＧＢでは１００％人手を代替することが出来なくても、補完的な役割を果たすことに一定の評価をしているように、どこまでＡＩ等に置き換えれば良いのか、また、現在の課題のうち、どれはＡＩ導入で解決したいのかなどを明確にしておくことの重要性を改めて認識させてくれた事例でした。

あなたは、新技術の導入や業務効率化を設計する際に、どのようなステップを踏んでいらっしゃるでしょうか？

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