人工知能が特許調査実務を強力にサポートする「KIBIT Patent Explorer」は、2015年の10月末に提供を開始。2016年12月からは、企業の知財担当向けに育成カリキュラム「人工知能 KIBIT入門 for KIBIT Patent Explorer」も開講し、Webサイトにロゴを掲載させていただいている企業様を筆頭に、お陰様で導入企業数は日に日に増えております。 一方で、バージョンアップを重ねる度に機能は進化し、新たな活用方法も生まれており、ユーザー企業様からは活用を促進するための勉強会開催のご要望をいただいておりました。 そこで、FRONTEOでは4月末にPatent Explorerのユーザー企業の皆様をお招きし、第1回目となるユーザー勉強会＆懇親会を開催いたしました。 当日はユーザー企業を代表してトヨタテクニカルディベロップメント様、アルパイン様より活用事例をご紹介いただき、その後は教師データの設定方法に関するセミナー、質疑応答、懇親会で構成。約3時間に渡るイベントとなりましたが、12社25名の方々にご参加いただき、盛況のうちに終了いたしました。 前半の勉強会では、まずトヨタテクニカルディベロップメントの森田様、アルパインの草野様の両名より、Patent Explorerの活用事例として自社での取組みをご紹介いただきました。 森田様はPatent Explorerを導入する期待効果として「工数」「スピード」「コスト」「精度」の４つを挙げられ、それぞれ無効資料調査、先行資料調査、問題特許調査、技術情報収集の４分野によって異なることをご説明いただきました。 また、自社での利用頻度と削減工数、期待精度イメージ、概念検索ツールとの比較検証結果など、かなり具体的な内容を事例としてご紹介いただきました。 アルパインの草野様からは、Patent Explorerの新たな活用方法として技術動向調査での利用をご紹介いただきました。 検索システムで抽出した公報は画一的にソートされていて、関連性は考慮されていないため全件をチェックしなければならず、膨大なリソースをかけて分析に必要な情報を付与していたそうです。 Patent Explorer導入後は、教師データの作成に工夫が必要なものの、スコアリングの結果からノイズを除去して絞り込んでから目視による全数チェックを実施するフローにより、圧倒的な時間短縮を実現されました。 これにより、本来時間をかけなければならない分析に時間を割くことで密度の高い分析が可能となり、リソースの削減により業務効率を上げることが可能となったとのことでした。 続いてトヨタテクニカルディベロップメントの倉田様、及び弊社コンサルティング部の古田より、教師データの設定について具体的な事例を交えてご紹介させていただきました。 教師データの作成はPatent Explorerの活用において肝になることもあり、最適な教師データの組み合わせなど、白熱したセッションとなりました。 参加者の方からも多くのご質問をいただき、その後の懇親会でも引き続き情報交換が活発に行われたようです。   懇親会での乾杯のご発声は、Patent Explorerのリリース当初からご利用いただいております昭和電工の田辺様に賜りました。 ご登壇いただいた皆様、ご参加いただいたお客様、ありがとうございました。この場を借りてお礼申し上げます。 ご参加いただいたユーザー企業の皆様からは、 「理解が進み、とても満足のいく内容だった」 「具体的な検証方法と結果を含めた活用事例は説得力があった」 「悩んでいた教師データの設定方法がよくわかった」 「他のユーザー企業の方と交流が図れて良かった」 など、次回の開催を待望されるご好評をいただきました。 今後は活用方法や教師データ設定に関するティップスなど、ユーザー企業の皆様同士が活発に議論を交わしていただけるような勉強会を定期的に開催して参りたいと考えております。   尚、Patent Explorerに関する情報は下記Webサイトをご参照下さい。 トライアルもございますので、お気軽にお問合わせいただければ幸いです。 http://www.kibit-platform.com/products/patent-explorer/ 主な導入企業一覧はこちら http://www.kibit-platform.com/products/patent-explorer/#pe-users