株式会社ニーズエクスプローラ（本社：東京都豊島区、代表：城谷　晃一）は、2024年10月2日（水）～4日（金）に知財・情報フェア＆コンファレンスに出展し、生成AIを生かしたサービスを紹介します。






株式会社ニーズエクスプローラは、生成AIを活用した知財業務や事業企画の支援サービスを提供します。生成AIの導入を検討しているが、どのように活用すればよいかお悩みの方、ぜひ当社にご相談ください。当社のサービスは、プロンプト作成研修、希望テーマに基づく技術・ビジネス動向の分析・調査、そして業務への導入支援まで幅広く対応いたします。

　特に、生成AIを実際の業務にどう適用するかが難しいという声が多く、当社ではお客様の業務ニーズに合わせた生成AI適用支援（プロンプトエンジニアリング）を行うとともに、実務ベースで試行錯誤できる実験環境（OpenAI GPT APIベースのNeedsAIシステム）を提供いたします。

　さらに、RAG（Retrieval　Augmented Generation）や知識グラフを活用し、自社データの効果的な活用や業務ナレッジの蓄積（業務知識DB)構築もサポートします。




プロンプト作成やAI導入の伴走者として、経験豊富な専門家が貴社の問題解決を全力で支援いたします。ぜひ私たちと共に最新技術を取り入れ、業務の効率化と成果向上を実現してください。




【本件に関するお問合せ先】
株式会社ニーズエクスプローラ 城谷晃一
https://needs-explorer.co.jp/
電話：050-3503-2101 メールアドレス：info@needs-explorer.co.jp

＜詳しくご説明します＞
１．報告書に見る特許庁様のAI活用
　2016年度の人工知能技術の活用報告と2021年度のNTTData様による報告を比べると、５年で特許庁様でのAI適用の期待が広がったことを示しています。3年前のレポートにあった生成AIはGPT-3レベルです。いまでは、OpenAI GPT4oやGPTo1が登場し、2021年よりもはるかに知財業務の生産性向上に寄与できます。
　2021年のレポートでは庁のAI活用にむけた以下の提言もしています。成功の秘訣です。
・プロセス毎に明確な達成目標を設定
・組織内で不足している人材やスキルは、外部組織から補填
・OJTとOff-JTを組み合わせて職員育成に繋げる
・共通的な環境整備を推進組織が役割として担う

2016年度：https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/ai_action_plan/document/ai_action_plan/01.pdf
2021年度：https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/ai_action_plan/document/ai_action_plan-fy2022/sanko_2.pdf
２．[生成AI] Readyなチームづくりを支援いたします
　ニーズエクスプローラ社のスタッフは、生成AIのプロンプトエンジニアリングの専門家であると同時に、経営、知財、研究、IT、人材育成に豊富な経験を積んでいます。経験豊富な私たちに是非ご相談ください。皆さんに伴走しご支援してまいります。以下のサービスをご提供します。
　1）生成AIのプロンプト研修：JMAC（日本能率協会）様と連携しています
　2）生成AI を利用した受託調査：希望テーマの技術・ビジネス動向を分析・報告
　3）自社事業への導入支援
　　・生成AIでの分析ノウハウ提供
　　・実務ベースで試行錯誤が出来る実験環境：NeedsAIシステム
３．業務の生産性向上に寄与する注目する技術領域
現場やオフィスで直面する多くのジレンマを克服するには生成AIのような新技術を使わない手はありません。R&D、事業部、企画・知財部門の業務課題解決のツールとして次の３つが有効と考えます。

1）生成AI（GPT)：業務に世界の知識と洞察力を活かす
- 世界中の膨大な知識を引き出し、組織の意思決定を強力にサポートします。
- 自社データを学習しないようデフォルト設定されています。



２）RAG：自社データを活用し納得の結果を得る
- RAGとは（Retrieval Augmented Generation）の略称です。貴社の固有データを検索できるようにして、生成AIに取り込む仕組みです。これにより、一般的になりがちな生成AIのアウトプットが、自社の文脈を組み込んだ信憑性と納得性の高いコンテンツになります。生成AIを業務に利用する場合はなくてはならない技術です。

生成AIはあなたのことは知りません。納得性の高いアウトプットを望むには自社のデータを取り込む必要があります。


３）知識グラフ：業務知識データベースで動的で多視点の分析を可能とする
- 自社の知識を多層的かつマルチビューで分析できる、真の知識データベースを構築します。

上図は、Neo4J知識グラフソフトを活用して６件の固体電池特許を知識グラフで簡易に表現したものです。６個の特許が、出願番号を中央に円周に関連項目が並んでいます。請求項のノードをクリックすると画面の右側にその内容が表示されています。


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