詳細検索・条件の組み合わせ
自然言語検索と強力なメタデータフィルタ (国・日付・IPC/CPC・文書種別など) を組み合わせると、目的の特許文献をピンポイントで取り出せます。LLM への指示は、以下の条件を会話のように並べていただくだけで構いません。
組み合わせ可能な主要フィルタ
国 (Country)
日・韓・米・中・欧 から選択。複数指定が可能です。
例
「米国と日本の特許庁に出願された文書のみ…」
文書種別 (Doc Type)
審査中の文書 (Application) か、登録済みの文書 (Grant) かでフィルタします。
例
「審査中ではなく、登録が完了した特許 (Grant) のみ…」
期間 (Year / Date)
出願日 (Filing) または公開日 (Publication) を基準に年・日付の範囲を指定します。
例
「2020 年以降に公開された特許のうち…」
技術分類 (IPC/CPC)
特定の産業・技術領域に絞り込む際に使用します。プレフィックス (例: H01M) のみ指定でも下位コードがすべて含まれます。
例
「分類コード H01L (半導体) に属する文書のうち…」
検索クエリ組み合わせの実践例
以下は LLM のチャット (Claude など) でプロンプトをどう書くか (および REST API へどのように渡されるか) のベストプラクティスです。
シナリオ 1. 技術 + 特定国 + 期間フィルタ — search_patents
AI プロンプト (自然言語)
「LiDAR センサの反射波ノイズをディープラーニングで除去する技術について、米国 (US) と韓国 (KR) の特許庁に 2022 年以降登録/公開された文書を上位 5 件探して」
{
"query": "LiDAR センサの反射波ノイズをディープラーニングで除去する技術",
"top_k": 5,
"filters": {
"country_codes": ["US", "KR"],
"publication_year_min": 2022
}
}シナリオ 2. 企業比較 + 分類コード絞り込み + 統計抽出 — search_with_stats
AI プロンプト (自然言語)
「Samsung Electronics と TSMC が出願した特許のうち、IPC 分類 H01L (半導体) に属しファウンドリ微細プロセスの歩留まり改善に関するものを探して。さらに 2 社の直近 10 年間の年別出願量推移を表で比較して」
{
"query": "ファウンドリ微細プロセスの歩留まり改善",
"year_min": 2015,
"top_k": 2000,
"filters": {
"applicants": ["Samsung Electronics", "TSMC"],
"ipc_codes": ["H01L"]
},
"include": ["by_year", "by_applicant"]
}内部的に applicant_resolve を経由し、Samsung と TSMC の英語/多言語の表記バリエーションがすべて自動的に含まれます。
シナリオ 3. 文書状態フィルタ (登録済みのみ) — search_patents
AI プロンプト (自然言語)
「折りたたみスマートフォンのヒンジ折り目を伸ばす機構構造について、審査中の公開文書ではなく権利が確定した登録済み (Grant) 特許のみ探して」
{
"query": "折りたたみスマートフォンのフォルダブルディスプレイのヒンジ折り目を伸ばす構造",
"filters": {
"doc_type": "grant"
}
}