カール・ロスト、Patsnapのプリンシパルコンサルタント – インタビュー・シリーズ

カール・ロストは、PatsnapのAIパワードの特許検索ツールの背後にある人物です。

Patsnapは、イノベーション・インテリジェンスの最前線に立っており、AIと機械学習の力を利用して数十億のデータセットを分析し、イノベーターが重要なつながりを作ることを可能にしています。彼らの最新のLLMテクノロジーは、R&DとIPの専門家向けにカスタマイズされており、毎日数十億ページの特許を簡単にナビゲートできます。PatsnapのAIアシスタントは、新規性に関する質問に対して会話形式で応答し、広範なテキスト内で特定の答えを特定できます。たとえば、特定のウィジェットタイプがすでに特許出願されているかどうかを正確に判断できます。

PatsnapのAIアシスタントの概要と主な機能を提供できますか?

もちろん！HiroというAIアシスタントで、特定の特許や結果セット、または私たちのデータベース全体について質問することができます！イノベーションや特許関連の質問を理解し、技術的な専門家やIPの専門家にとって満足のいく回答を提供するようにトレーニングされています。最近の進歩は、Hiroが技術的な問題を解決し、新しい発明のための新しい方向性を提案することができるようになったことです。Hiroは、特許および文献データベースで発見された技術的な解決策や問題に発明の原則を適用することで機能します。Hiroは、R&D向けの製品やIPの専門家向けの製品で使用する場合によって、少し異なる方法で動作します。

Hiroがユニークなのは、Patsnapの独自のLLMによって動作し、回答がPatsnapのライブラリの200万件の特許、1.9億件の文献、2.54億件の化学構造、8.79億件の生物学的シーケンス、20億件のニュース記事からの参照およびソースにリンクされていることです。

このアプリケーションは、企業にとってどのような問題を解決していますか?

偉大なイノベーターは、イノベーションに時間を費やすべきであり、製品の新規性を判断したり、市場の予備調査を行ったりするべきではありません。特許データは、特に某技術分野において、ジャーナルデータと並ぶ最も豊富な技術情報源の1つです。R&Dの場合、这种データを探し出し、調査するのにかかる時間が、利点を活用するための大きな障害でしたが、Hiroのようなツールは、初めてこのような情報を民主化することができます。

法的専門家の場合、先行技術検索や自由度検索を行うのに数時間、数日、数週間を費やすことは一般的です。AIツールを使用すると、これらの作業をより迅速に、より正確に実行でき、より戦略的な作業にバンド幅を割り当てることができます。

既存のAIツールは、2つのタイプのうちの1つです。過度に一般化されており、知的財産の分野には適していないか、またはブラックボックスであり、リソースに関する透明性がなく、意思決定を妨げます。Hiroの場合、ソースや参照をリンクし、開発プロセスのすべての段階で完全な可視性を確保します。

PatsnapのAI機能を開発する際に、チームが直面した主な課題と、それらをどのように克服したかについて説明できますか?

新しい発明を作成する個人はそれらを保護したいと考えるため、Hiroを構築する際にセキュリティが最優先事項でした。Hiroを動かすモデルはローカルに構築されており、アプリ内に組み込まれているため、信頼できない第三者へのデータの漏洩はありません。競合他社は基礎作業を行わずに第三者のモデルを組み込んだため、検証に耐えられません。当社は、顧客データでモデルをトレーニングしていないことを保証し、顧客にそのことを示すことができます。一方、競合他社のソリューションは、透明性とデータの取り扱いにおいて評判が悪い第三者へのリスクにさらします。

Hiroが新規性に関する特定の質問にどのように回答し、R&DおよびIPワークフローにどのような影響があるかについて説明できますか?

Hiroを使用すると、ユーザーは「この発明のどの側面が新規性があるのか？」または「この特許はさまざまな法制度でどのように機能するのか？」または「着用可能なジェットパックをどのように構築するか？」などの質問をして、発明プロセスの各段階に回答を得ることができます。一般的なモデルと比較して、Hiroは特許の特徴を真正に理解しています。ユーザーは特許の専門家である必要はなく、発明の中で何が新規性があるかを瞬時に理解し、製品またはツールのどの部分を保護する必要があるかを理解できます。

Hiroは、特許および非特許文献からの大量のデータをどのように処理して、正確で関連性の高い回答を提供するのか?

私たちはそのデータセットで広範なトレーニングを行い、回答を専門家が評価しました。次に、AIを専門家の回答でトレーニングし、AIが出力した評価を専門家がレビューしました。全体として、専門家が技術的な専門家や特許の専門家にとって有意義であると判断した数百万のデータポイントをこのように評価しました。

Hiroは、特許検索とIP分析の効率性を高めるために、大規模言語モデル（LLM）をどのように利用していますか? Patsnapの独自のLLMをトレーニングするために使用されたデータの種類は何ですか? その精度と信頼性を確保するためにどのようにしていますか?

Patsnapは、Hiroを動かすために業界特有のLLMを構築しました。このLLMは、特許記録、学術論文、その他のイノベーションデータでトレーニングされており、専門家にとってより役立つ情報を提供することができます。精度と信頼性を確保するために、厳格なデータ前処理方法を採用しました。低品質のデータをフィルタリングして除去し、重複を削除し、書き直しました。また、ソースを組み合わせて新しいデータを生成し、モデルのIP固有のニュアンスの理解を高めました。人間のフィードバックから学習し、継続的にパフォーマンスを改善しました。

PatsnapGPTは徹底的にテストされており、IP関連タスクでGPT-4を上回る能力を示しています。特許分野でのドラフト作成、分類、要約、推論において優れた能力を発揮しています。

独自のLLMは透明性があり、ソースや参照をリンクし、開発プロセスのすべての段階で完全な可視性を確保します。また、顧客データでトレーニングされていません。業界で唯一、社内で調整されたLLMを使用しており、特にデータのプライバシーと機密性が重要な業界において重要です。

Patsnapの独自のLLMは、IP関連タスクのパフォーマンスと精度において、GPT-4などの一般的なLLMと比較してどうなりますか?

Patsnapの独自のLLMは、知的財産のクエリにおいてGPT-4を上回ります。USPTO特許バーレクザムを使用したテストでは、PatsnapGPT-1.0はIPの専門家のレベルでパフォーマンスを発揮しましたが、一般的なLLMは特許弁護士が受ける試験のカットオフ点に達しませんでした。

PatsnapGPTは、IP固有のベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。Hiroは、USPTO特許バーレクザムでGPT-4よりも高いスコアを達成しています。一般的なLLMは70点のカットオフ点に達しませんが、PatsnapGPT 1.0はIPの専門家のレベルでパフォーマンスを発揮し、IPの基礎をより良く理解していることを示しています。さらに、PatentBenchでは、特許書作成のためのテキストの生成、特許の国際特許分類システムによる分類、技術的影響、問題、方法、要約の要約において高いスコアを達成しました。また、長い特許文書の場合、GPT-4よりも高速でメモリ使用量が少ないことも示しています。

次の10年間で、知的財産および研究開発の分野におけるAIの役割の進化をどのように見ていますか?

次の10年間で、知的財産および研究開発の分野におけるAIの役割がますます重要になることを予想しています。まず、AIは特許検索と分析の効率性と精度を大幅に向上させるでしょう。PatsnapGPTのような高度なAIモデルは、複雑な技術文書を理解して分類する能力が向上し、高品質の特許仕様をドラフト作成し、既存の特許との重複や侵害を特定する能力が向上します。これにより、時間と人的エラーの余地が大幅に削減されます。

さらに、AIは、IPデータの取り扱いと解釈の方法を革命的に変えるでしょう。大量のデータを迅速に処理して分析する能力により、AIは、人間が見逃す可能性のある傾向や洞察を発見できます。これにより、IP管理とR&Dにおける意思決定や戦略が改善され、例えば、新興技術の特定、革新の可能性のある分野、戦略的なパートナーシップなどが可能になります。

R&Dの分野では、AIは発見プロセスを支援することでイノベーションを促進します。機械学習アルゴリズムは、過去の研究を分析し、結果を予測し、さらには新しい研究の方向性を提案することができます。これにより、発見と開発のスピードが加速されます。AIは、実験をシミュレートし、複雑なシステムをモデル化することもできますが、これにより、コストのかかる物理的な試験の必要性が減ります。

AIテクノロジーが進化を続けるにつれて、IPとR&Dへの統合により、創造性、効率性、戦略的計画が向上します。

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