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公開番号2025040917
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-25
出願番号2023195605,2023147399
出願日2023-11-17,2023-09-12
発明の名称分析プログラム、情報処理装置、および分析方法
出願人Patentfield株式会社
代理人個人,個人
主分類G06F 16/383 20190101AFI20250317BHJP(計算;計数)
要約【課題】大規模言語モデルを特許情報の分析に利用し、新たな価値を提供する技術を提供する。
【解決手段】特許情報の分析プログラムは、コンピュータに、技術的思想を含む技術情報を取得するステップと、技術情報と比較する対象の特許情報を取得するステップと、2つの情報の関連性を特定の観点から評価するための所定の指示文に対して、技術情報と特許情報とを指定するステップと、技術情報と特許情報とが指定された指示文を大規模言語モデルに入力することで当該大規模言語モデルから得られる結果に基づいて、技術情報と特許情報との関連性を示す評価結果を観点について出力するステップとを実行させる。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
特許情報の分析プログラムであって、
前記分析プログラムは、コンピュータに、
技術的思想を含む技術情報を取得するステップと、
前記技術情報と比較する対象の特許情報を取得するステップと、
２つの情報の関連性を特定の観点から評価するための所定の指示文に対して、前記技術情報と前記特許情報とを指定するステップと、
前記技術情報と前記特許情報とが指定された前記指示文を大規模言語モデルに入力することで当該大規模言語モデルから得られる結果に基づいて、前記技術情報と前記特許情報との関連性を示す評価結果を前記観点について出力するステップとを実行させる、分析プログラム。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記所定の指示文は、２つの情報の関連性を複数の観点から評価するよう規定されており、
前記出力するステップでは、前記技術情報と前記特許情報との関連性を示す評価結果が前記複数の観点の各々について出力される、請求項１に記載の分析プログラム。
【請求項３】
前記複数の観点は、技術分野の観点と、課題の観点と、作用機能の観点と、内容示唆の観点と、パラメータの観点と、数値限定の観点と、技術用語の観点との内の少なくとも１つを含む、請求項２に記載の分析プログラム。
【請求項４】
前記分析プログラムは、前記コンピュータに、さらに、
前記観点の別の前記評価結果を纏めた総合評価結果を出力するステップを実行させる、請求項２または３に記載の分析プログラム。
【請求項５】
前記複数の観点の各々には、重みが関連付けられており、
前記総合評価結果は、前記観点の別の前記評価結果に対して前記重みを付けて算出される、請求項４に記載の分析プログラム。
【請求項６】
前記所定の指示文は、
前記２つの情報の関連度を前記大規模言語モデルに出力させるための指示と、
前記関連度の評価理由を前記大規模言語モデルに出力させるための指示とを含み、
前記評価結果は、
前記技術情報と前記特許情報とに係る前記関連度と、
前記技術情報と前記特許情報とに係る前記評価理由とを含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の分析プログラム。
【請求項７】
前記分析プログラムは、前記コンピュータに、さらに、
前記特許情報を前記技術情報と比較する際における概念レベルに関する入力を受け付けるステップを実行させ、
前記指定するステップは、さらに、前記概念レベルに関する入力を前記指示文に反映することを含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の分析プログラム。
【請求項８】
前記分析プログラムは、前記コンピュータに、さらに、
前記評価結果がディスプレイに表示されている際に、前記特許情報を前記技術情報と比較する際における概念レベルに関する入力を受け付けるステップと、
前記概念レベルに関する入力を反映した再評価のための指示文を生成するステップと、
前記再評価のための指示文を前記大規模言語モデルに入力することで当該大規模言語モデルから得られる結果を出力するステップとを実行させる、請求項１～３のいずれか１項に記載の分析プログラム。
【請求項９】
前記分析プログラムは、前記コンピュータに、さらに、
予め定められたアルゴリズムに基づいて、前記技術情報と前記特許情報との類似度を算出するステップを実行させ、
前記評価結果は、前記大規模言語モデルから得られる前記結果と、前記類似度とに基づいて、前記観点の別に出力される、請求項１～３のいずれか１項に記載の分析プログラム。
【請求項１０】
前記複数の観点は、
第１の観点と、
前記第１の観点とは異なる第２の観点とを含み、
前記大規模言語モデルは、
第１の言語モデルと、
前記第１の言語モデルとは異なる第２の言語モデルとを含み、
前記第１の観点で前記技術情報と前記特許情報との関連性を評価するための前記指示文は、前記第１の言語モデルに入力され、
前記第２の観点で前記技術情報と前記特許情報との関連性を評価するための前記指示文は、前記第２の言語モデルに入力される、請求項２または３に記載の分析プログラム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、分析プログラム、情報処理装置、および分析方法に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、様々な大規模言語モデルが開発されている。大規模言語モデルは、膨大な量のテキストデータを学習した言語モデルであり、様々な自然言語を処理可能なように学習されている。
【０００３】
非特許文献１は、大規模言語モデルの一例であるChatGPTの出力精度を向上させるための方法を開示している。具体的には、非特許文献１は、「Let's think step by step（一歩ずつ考えよう）」との指示文をChatGPTに入力することで、出力の正確性が向上することを開示している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
"ChatGPTを賢くする呪文"、日経経済新聞、[online]、2023年3月24日、[2023年9月6日検索]、インターネット＜URL:https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC22BVO0S3A320C2000000/＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
大規模言語モデルは、様々なサービスに適用され得るが、具体的なサービスとして実現されている例は未だ少ない。これに関して、大規模言語モデルを特許情報の分析に利用し、新たな価値を提供することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一例では、特許情報の分析プログラムが提供される。上記分析プログラムは、コンピュータに、技術的思想を含む技術情報を取得するステップと、上記技術情報と比較する対象の特許情報を取得するステップと、２つの情報の関連性を特定の観点から評価するための所定の指示文に対して、上記技術情報と上記特許情報とを指定するステップと、上記技術情報と上記特許情報とが指定された上記指示文を大規模言語モデルに入力することで当該大規模言語モデルから得られる結果に基づいて、上記技術情報と上記特許情報との関連性を示す評価結果を上記観点について出力するステップとを実行させる。
【０００７】
本開示の一例では、上記所定の指示文は、２つの情報の関連性を複数の観点から評価するよう規定されている。上記出力するステップでは、上記技術情報と上記特許情報との関連性を示す評価結果が上記複数の観点の各々について出力される。
【０００８】
本開示の一例では、上記複数の観点は、技術分野の観点と、課題の観点と、作用機能の観点と、内容示唆の観点と、パラメータの観点と、数値限定の観点と、技術用語の観点との内の少なくとも１つを含む。
【０００９】
本開示の一例では、上記分析プログラムは、上記コンピュータに、さらに、上記観点の別の上記評価結果を纏めた総合評価結果を出力するステップを実行させる。
【００１０】
本開示の一例では、上記複数の観点の各々には、重みが関連付けられている。上記総合評価結果は、上記観点の別の上記評価結果に対して上記重みを付けて算出される。
（【００１１】以降は省略されています）

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