パツナップのCarl Rost – インタビュー・シリーズ

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

パツナップは、イノベーションインテリジェンスの最前線に立っています。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ができるようにしています。同社の最先端のLLMテクノロジーは、R&DとIPの専門家向けに特別に設計されており、毎日数十億ページの特許を簡単にナビゲートできます。パツナップのAIアシスタントは、特許関連の質問に対して会話形式で応答し、膨大なテキストの中から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取得されているかどうかを正確に判断できます。

パツナップのAIアシスタントの概要と主な機能について説明してください。

はい！HiroというAIアシスタントが利用可能で、特定の特許や結果セット、またはデータベース全体について質問することができます。イノベーションと特許関連の質問を理解し、技術的な専門家やIPの専門家が満足できるように応答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、パツナップの特許および文献データベースから得られた発明と技術的な解決策を適用することで機能します。Hiroは、R&D向けの製品とIPの専門家向けの製品で少し異なる方法で機能します。

Hiroがユニークなのは、パツナップの独自のLLMによって動作し、回答もパツナップのライブラリからの参照とソースをリンクしていることです。ライブラリには、2億件の特許、1.9億件の文献、2.54億の化学構造、8.79億の生物シーケンス、20億件のニュース記事があります。

このアプリケーションは、企業に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、革新に集中するべきであり、特許の新規性を判断したり、市場の初期調査を行ったりする時間を浪費するべきではありません。特許データは、特に技術分野において、ジャーナルデータと並ぶ最も豊富な技術情報源の一つです。R&Dの場合、Hiroのようなツールが登場するまで、このようなデータを検索して調査するのにかかる時間が、革新を活用するための大きな障害でした。

法的専門家の場合、事前芸術検索や自由度運用検索を行うのに、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、これらのタスクをより迅速に、かつより正確に実行できます。これにより、より戦略的な作業にバンド幅を解放できます。

既存のAIツールは、2つのタイプのうちの1つです。一般化しすぎており、知的財産のスペースに適していないか、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、信頼性が低く、意思決定を妨げます。Hiroでは、ソースと参照をリンクさせ、開発プロセスのすべての段階で完全な透明性を保ちます。

HiroのAI機能を開発する際に、チームが直面した主な課題について説明してください。

新しい発明を作る個人は、それらを保護したいと考えています。したがって、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あり、アプリ内に組み込まれているため、信頼できない第三者にデータが渡ることはありません。競合他社は基礎作業を行わず、信頼できない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できます。競合他社のソリューションは、透明性とデータ処理の信頼性が低い第三者にさらされるリスクを顧客に負わせます。

Hiroが特定の新規性の質問に答える方法と、R&DおよびIPワークフローへの影響について説明してください。

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」といった質問をして、発明プロセスの各ステップに対する回答を取得できます。一般的なモデルと比較して、Hiroは特許の特徴を理解しています。ユーザーは、特許の専門家である必要はありません。自分の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、数秒で理解できます。

Hiroが特許および非特許文献からの膨大なデータを処理して、正確で関連性のある回答を提供する方法について説明してください。

専門家と協力して、膨大なデータセットでHiroをトレーニングし、回答を評価しました。次に、AIを専門家の回答でトレーニングし、AIの出力を評価し、専門家がレビューしました。合計で数百万のデータポイントをこの方法で評価して、回答が技術的な専門家と特許の専門家にとって有意義であることを保証しました。

Hiroが大規模な言語モデル(LLM)を利用して、特許検索とIP分析の効率性を高める方法について説明してください。パツナップの独自の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。正確性と信頼性を確保する方法は何ですか。

パツナップは、Hiroを動かすために業界特有のLLMを構築しました。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理解し、伝えることができます。正確性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。低品質データのフィルタリング、重複排除、書き直しなどです。また、さまざまなソースを組み合わせて新しいデータを合成し、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、精度の良いファインチューニングと強化学習を採用して、継続的にパフォーマンスを向上させました。

PatsnapGPTは徹底的にテストされており、IP特有のタスクでGPT-4を上回る優れた能力を示しています。起草、分類、要約、推論における特許ドメインでの優れた能力を実証しています。

独自のLLMは透明性があり、ソースと参照をリンクさせ、開発プロセスのすべての段階で完全な透明性を保ちます。顧客データでトレーニングされておらず、業界で唯一のインハウスチューンのLLMを使用しています。特にデータプライバシーと機密性に依存する業界では、これは重要な点です。

パツナップの独自のLLMは、GPT-4などの一般的なLLMと比較して、IP関連タスクのパフォーマンスと精度においてどう比較されますか。

パツナップの独自の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て、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は特許弁護士が試験を受けるためのカットオフに達しませんでした。

PatsnapGPTは、IP特有のベンチマークで際立っ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よりも一貫して高いスコアを獲得しています。一般的なモデルは、試験の70点カットオフに達しませんが、PatsnapGPT 1.0はIPの専門家のレベルでスコアを獲得しています。これは、IPの基礎をよりよく理解していることを示しています。さらに、PatentBenchという包括的なIPタスクのベンチマークでは、PatsnapGPTは複数の分野で優れています。特許執筆のテキストの精度と関連性が高く、国際特許分類システムによる特許の分類で高いスコアを獲得し、技術的影響、問題、方法、要約の概要が一貫して評価者によって高く評価されています。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、知的財産と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、AIは知的財産と研究開発の分野でますます重要な役割を果たすと考えています。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ます。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し、高品質の特許仕様を起草し、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、膨大なIPデータを迅速に処理して分析することで、トレンドや洞察を発見し、IP管理とR&Dの戦略的意思決定を支援します。新興技術、革新の可能性、戦略的パートナーシップなど、IP管理とR&Dの戦略的意思決定を支援するための洞察を提供します。

R&Dの分野では、AIは発見プロセスを促進することで革新を推進します。機械学習アルゴリズムは、過去の研究を分析して結果を予測し、さらには新しい研究方向を提案することができます。これにより、発見と開発のペースが加速します。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。これにより、費用のかかる物理的な試験の必要性が減ります。

AI技術が進化するにつれて、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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