リーガルテック、AIを活用した新サービス「発明抽出ワークフロー」を発表

リーガルテック株式会社が提供する新しいワークフロー

リーガルテック株式会社（本社：東京都港区）は、3Dプリンターおよび積層造形技術に特化した新たな「造形プロセス横断発明抽出ワークフロー」の提供を開始しました。このワークフローは、AIデータプラットフォーム「IPGenius」を利用する企業向けに設計されており、研究開発や知財、品質保証、技術企画などの分野で活用されます。

ワークフローの背景

積層造形分野では、材料や造形条件、設計要素、後処理など複数の要素が互いに影響し合いながら技術的成果を生み出します。このため、各要素に関連する情報が分散しており、発明のアイデアを見出すためには膨大な情報を整理し、きちんと把握する必要があります。しかし、情報が散在しているため、実務現場では様々な課題が生じています。

- 材料と造形条件の情報分散: 研究ノート、装置ログ、CAD資料など、情報が異なる場所に保存されています。このため、特定の組み合わせを把握するのに多くの労力が必要になります。

- 表記の不一致による問題: 商品名や造形方式が各社や各部門で異なるため、検索時に情報が漏れてしまうことがあります。

- 実施例や評価結果の負担: 複数の条件を持つデータの整理には多くの時間と手間がかかります。特に過去のデータを活用する際には、条件間の比較が必要です。

- 知識の継承と情報整理の属人化: 発明候補や調査の準備は、担当者の経験に依存しやすく、情報の引き継ぎが困難です。

このような課題を解決するため、リーガルテックは「造形プロセス横断発明抽出ワークフロー」を開発しました。

ワークフローの内容

本ワークフローは以下のような構成要素から成り立っています。

- 材料情報の整理: 粉末や樹脂、フィラメントの組成や物性を抽出しながら整理します。
- 造形条件整理: レーザー出力や走査速度など、条件ごとにデータをまとめます。
- 設計要素整理: モデル設計に関する情報を効率的に整理。
- 後処理情報の整理: 熱処理や洗浄などの工程を整頓します。
- 欠陥評価情報の整理: 対応する評価結果を整理し、知見の把握を促進。
- 発明候補の把握: 技術課題や解決手段を基に、発明の洗い出しを行います。
- 検索語と比較軸の整備: 先行技術調査を円滑に進めるための土台を整えます。
- ナレッジ化: 整理結果を再利用可能な形で蓄積し、次回以降のプロジェクトに役立てます。

利用シーンとIPGenius

このワークフローは、材料や造形プロセスに関連する情報の整理や、過去のプロジェクトのデータ参照など、研究開発における多くのシーンで役立ちます。利用者は、AIデータプラットフォーム「IPGenius」を通じて、研究ノートや実験データに分散する情報を横断的に検索し、活用可能となります。これにより、発明候補の洗い出しや調査準備の効率が大幅に向上します。

さらに、情報の整理手順を定型化して組織内で共有することで、部門をまたいでの協力を促進し、知識の蓄積と継承を図っていきます。