技術動向・ポートフォリオ分析
出願人ランキング・年別トレンド・IPC 分布で市場地形と競争構図を把握します。
いつ使うか
特定の文書を深く読むのではなく、数千件を一度に集計して全体像を見る作業です。クライアント報告書・特許動向レポート・R&D 企画・M&A デューデリジェンス等で使います。
FindIP は統計集計用の search_with_stats ツールを別途提供しています。年別・国別・出願人別・IPC 別のグルーピングを 1 回のコールで取得できるため、LLM が表を作るのが非常に容易です。
推奨 LLM プロンプトパターン
以下のパターンをそのまま使うか、自分の案件に合わせて変数だけ差し替えて LLM に送ってください。各プロンプトの下に LLM が内部的に呼び出す FindIP ツールを併記しています。
1. 基本パターン — トレンド + 上位出願人
Prompt
「自動運転 LiDAR センサのノイズ補正アルゴリズム分野について、直近 10 年の 日・韓・米・中・欧 出願の年別推移と上位出願人 10 社を表で作って」
呼び出しツール: search_with_stats(stats_group_by=["year","applicant","country"])
2. 出願人ポートフォリオの深掘り
Prompt
「Samsung Electronics が OLED 焼き付き補正分野で直近 5 年に出願した韓・米特許の IPC 分布と年別推移を整理して。コア権利 5 件はタイトル・クレームも一緒に」
呼び出しツール: applicant_resolve("Samsung Electronics") → search_with_stats(applicant_entity_ids=[...], stats_group_by=["year","ipc"]) → search_patents(...)
3. 競合比較マトリクス
Prompt
「全固体電池分野で LG エナジーソリューション・SAMSUNG SDI・CATL・Toyota の 4 社について、年別出願推移と IPC 分布を比較マトリクスで作って」
呼び出しツール: applicant_resolve(各社) → search_with_stats(applicant_entity_ids=[...4 社合算...], stats_group_by=["year","applicant","ipc"])
4. 新興プレイヤーの発掘
Prompt
「直近 3 年で SiC パワー半導体分野の出願が急増している出願人のうち、5 年前にはいなかった新規参入企業 5 社を選んで。各社のコア特許 2 件ずつも」
呼び出しツール: search_with_stats(stats_group_by=["year","applicant"]) → 差分分析
5. 技術の流れの変化検知
Prompt
「この分野の IPC コード分布が 5 年前と比べてどう変わったか教えて。新たに台頭した IPC と縮小した IPC を区別して」
呼び出しツール: search_with_stats(stats_group_by=["year","ipc"]) (前後 5 年比較)
結果の読み方
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統計結果をそのままテキストで受け取るより、「表にして」 と明示すると LLM が見やすく整えてくれます。
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出願人比較は 必ず
applicant_resolveを先に通してください。「Samsung Electronics」は KR・US・JP で表記が異なって登録されており、素直に検索すると漏れが大きくなります。 -
出願量 ≠ 技術力。被引用回数・三極特許 (KR+US+JP 同時出願) 比率などの補助指標も合わせて見るよう LLM に依頼してください。