自然言語検索の方法
FindIP はセマンティック(意味)検索エンジンです。LLM に短いキーワードではなく、目的と課題を文章で噛み砕いて指示するほど結果の品質が向上します。
このページではすべての業務に共通する検索の基礎を扱います。業務種別(先行技術・FTO・無効資料・技術動向)ごとの詳細ガイドはページ下部のカードを参照してください。
単純なキーワード列より、具体的な「文章」で
セマンティック検索は単語が一致する文書を探すのではなく、質問の「意味」に最も近い文書を探します。特定の技術用語が含まれていなくても、同じ問題解決原理や同義語で書かれた特許まで取りこぼしません。
非推奨 — キーワードの羅列
「全固体電池 リチウムデンドライト 抑制 固体電解質」
- 文脈がなく、単純な単語マッチに依存しがち
- 「デンドライト」の代わりに「樹枝状結晶」と書かれた文書を取りこぼす
推奨 — 文章で状況を描写
「全固体電池でリチウムデンドライトの成長を抑制し安定性を高める固体電解質関連技術」
- 目的(安定性確保)・課題(成長抑制)が明確
- ベクトルエンジンが同じ意図の特許を正確にクラスタリング
強力な出願人(Applicant)統合検索
LLM に企業の特許検索を依頼するとき、その企業の正確な英文・韓国語・日本語名を覚えておく必要はありません。FindIP では数万件の出願人名バリエーションが内部で代表識別子 (Entity ID) に紐づいています。
検索例
Prompt
「アップルが最近出した拡張現実 (AR) HMD 関連の特許を探して」
これだけでエンジンが Apple Inc.、애플 인코포레이티드、アップル インコーポレイテッド などへ自動展開し、日・韓・米・中・欧 のアップル特許を漏れなく拾い上げます。
文書探索 (Search) と トレンド分析 (Trends)
得たい結果に応じて LLM への指示の仕方(呼び出されるエンドポイント)を変えるだけで効率が大きく上がります。
1. 個別特許の深掘りが必要なとき
特定の技術分野で最も類似する特許を見つけて中身を読みたい場合に使います。
プロンプト例
「固体電解質の界面抵抗を改善する最も類似したコア特許 5 件のアブストラクトとクレームを要約して」
2. 市場全体のトレンドが知りたいとき
数千件の文書を高速に読み、年別出願量や企業ランキングといった統計データが必要なときに使います。
プロンプト例
「直近 5 年の自動運転 LiDAR センサ分野について、年別の出願推移と上位 5 社のシェアを表にして」
業務別ガイド
業務目的に応じて LLM への指示方法、使うべきフィルタやツールが変わります。