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米国特許商標庁(USPTO)における特許の取得は 審査官のタイプによって影響を受けます。

本記事は、Baker Botts LLPのパートナーであるMichael Sartori氏、およびアソシエイトのMatt Welch氏の共著による4部構成のレポートです。両氏は、USPTOの8つのテックセンターに所属する審査官について、LexisNexis PatentAdvisor®データベースを使って2009年から2019年までの各年のデータを収集し、結果を考察しました。

パート1では、審査官のタイプ(いわゆる緑、黄、赤の審査官)と、毎年発行される特許件数への影響について解説しています。 パート2では、審査官のタイプと特許を取得するために必要となる労力の関係について、パート3では、審査官タイプが最終拒絶通知にどのように影響するかについて説明しています。最後のパート4では、審査官のタイプが、米国地方裁判所および特許審判部の両方における特許付与後異議申立手続き(例:当事者系審判手続きなど)で、特許訴訟を起こされる件数と勝訴数に影響する可能性があることを示しています。

データ分析を活用
持続可能な米国特許権利化実務の効率化
Sustainable Optimization Utilizing Data Analysis

KENJA IP Law PCは、2014年10月に設立された新しい特許法律事務所です。後発の事務所である我々が顧客を獲得するためには、老舗の大手事務所との差別化が必要でした。

近年、米国のプロスポーツでは統計的分析が戦略に積極的に取り入れられています。例えば、バスケットボールでは3ポイントシュートが多用されますが、これは確率50%のミドルレンジの2ポイントシュートを打つよりも、確率40%の3ポイントシュートを打った方が得点獲得の期待値が高いということに基づいています。

これと同じことが特許の権利化実務においても言えるのではないかという発想から、当事務所では、LexisNexisのPatentAdvisor®等から得られる統計的データを活用してきました。その結果、高い査定率と審査係属期間の短縮を達成することができ、クライアントからは、米国特許出願経費の大幅なコスト削減につながったという評価をいただいています。また、AIを使った米国特許事務所の品質評価においても部門別(化学)で2位、全体でも24位という高い実績を得ています。

我々は、当社の大切な特許出願が米国特許庁の 審査においてどのように進展する可能性があるのかの 観点で深い見識を持っています。

ヨーロッパ最大の航空宇宙会社であるエアバス社は、民間航空機製造、宇宙および防衛、ヘリコプター製造の世界的リーダーです。

2000年以来、総額440億ユーロを超えるR&D投資により、エアバス社の特許ポートフォリオは、2017年までに37,000件を超えるサイズに成長しました。ある日、USPTOに出願された各特許出願案件の過去と現在の状態について詳細を知る必要がありましたが、次の質問の答えを見つけることができませんでした。

•特許出願案件毎に審査に要した期間
•審査官毎の特許許可率
•米国特許出願1件あたりに費やした支出

The Patent Landscape of Artificial Intelligence ホワイトペーパー

グローバル開発、応用分野、イノベーションと世界クラスの研究を推進する要因

この調査レポートは、スイス連邦知的財産研究所とグローバル特許アナリティクス・ソリューションのプロバイダーであるPatentSightと協力してスイス企業のEconSight社が作成したものです。

調査の主な目的は、人工知能(AI)技術の開発を定義することです。この分野についての既存の調査は、AIの包括的かつ詳細の定義、テクノロジーの範囲、様々なサブ・テクノロジーについての深い理解が欠けていました。この分野の広い範囲に該当する多くのサブ・テクノロジーの開発の経過を前年比しながら深く掘り下げるために特許分析が使用されました。 PatentSightは調査に必要なデータとツールを提供しました。ソフトウェアを使い、AIの特定テクノロジー分野の特許を分析しました。これらの結果は、この研究レポートで紹介され解説されています。

The Landscape of Machine Learning ホワイトペーパー

マシーンラーニングの特許状況を見ると、MicrosoftとAlphabetが現在最も多数の、そして最高品質の特許を保有していることがわかります。 また、このデータでは急速に発展しているテクノロジー分野では、リーダーシップのポジションが非常に急速に変化する可能性があることも示しています。 特に中国企業はこの分野で最も出願数の多い企業の一つですが、彼らの特許は影響力と質の点で他に比べ低くなっています。

LexisNexis PatentSightの特許アナリティクス・プラットフォーム上で分析されたこの調査は、スイス連邦知的財産研究所に所属する商用特許検索サービスプロバイダーであるip-searchと共同で行われました。特許の視点からマシーンラーニング技術のランドスケープの状況を詳細に調べています。

The Early Identification of Disruptive Players ホワイトペーパー

革新的なトレンドを早期に発見し、市場の変化に備える、あるいはその発見を活用することができたらどんなに役にたつでしょうか? Appleは、わずか2年で腕時計市場のリーダーになりました。 それ以前のiPad、iPod、Appleコンピュータと同様に、Apple Watchは明らかに革新的な力をもっていました。 その結果、従来の腕時計市場にもたらされていた数百万ドルの収益がなくなりました。 このようなことが今日のさまざまな業界で起こっており、多くの企業が可能な限り将来を予測しようとしているのです。

従来の知財分析は、熟練した専門家であっても読みにくく、分析結果は判断に役立つ情報というよりも、大量のデータのなかに埋もれた情報として表されていることが多くありました。 新しい特許アナリティクスが知的財産の分野に登場したことで、世の中が気づき始める何年も前にAppleのウェアラブル市場への野望の動きのインサイトを明らかにすることが可能になりました。

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