論文の概要: Artificial Intelligence In Patent And Market Intelligence: A New Paradigm For Technology Scouting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20322v1
- Date: Sun, 27 Jul 2025 15:22:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.382464
- Title: Artificial Intelligence In Patent And Market Intelligence: A New Paradigm For Technology Scouting
- Title（参考訳）: 特許とマーケットインテリジェンスにおける人工知能 : テクノロジースカウトのための新しいパラダイム
- Authors: Manish Verma, Vivek Sharma, Vishal Singh,
- Abstract要約: 本稿では,産業R&Dにおける技術スカウトとソリューション発見を変革するAIを利用したソフトウェアプラットフォームの開発について述べる。
提案プラットフォームは,意味理解,文脈推論,ドメイン間知識抽出など,最先端のLLM機能を利用する。
このシステムは、請求書や技術的記述などの非構造化の特許文書を処理し、与えられた問題コンテキストに沿った潜在的なイノベーションを体系的に抽出する。
このプラットフォームは、特許分析に加えて、検証済みの市場ソリューションと、同様の課題に対処するアクティブな組織を特定することで、商用インテリジェンスを統合している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9954831490478044
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents the development of an AI powered software platform that leverages advanced large language models (LLMs) to transform technology scouting and solution discovery in industrial R&D. Traditional approaches to solving complex research and development challenges are often time consuming, manually driven, and heavily dependent on domain specific expertise. These methods typically involve navigating fragmented sources such as patent repositories, commercial product catalogs, and competitor data, leading to inefficiencies and incomplete insights. The proposed platform utilizes cutting edge LLM capabilities including semantic understanding, contextual reasoning, and cross-domain knowledge extraction to interpret problem statements and retrieve high-quality, sustainable solutions. The system processes unstructured patent texts, such as claims and technical descriptions, and systematically extracts potential innovations aligned with the given problem context. These solutions are then algorithmically organized under standardized technical categories and subcategories to ensure clarity and relevance across interdisciplinary domains. In addition to patent analysis, the platform integrates commercial intelligence by identifying validated market solutions and active organizations addressing similar challenges. This combined insight sourced from both intellectual property and real world product data enables R&D teams to assess not only technical novelty but also feasibility, scalability, and sustainability. The result is a comprehensive, AI driven scouting engine that reduces manual effort, accelerates innovation cycles, and enhances decision making in complex R&D environments.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、先進的な大規模言語モデル(LLM)を活用して、産業R&Dにおける技術スカウトとソリューション発見を変革するAIを利用したソフトウェアプラットフォームの開発について述べる。
複雑な研究と開発の課題を解決する従来のアプローチは、しばしば時間を費やし、手動で、ドメイン固有の専門知識に大きく依存する。
これらの方法は通常、特許リポジトリ、商用製品カタログ、競合データなどの断片化されたソースをナビゲートし、非効率性と不完全な洞察をもたらす。
提案プラットフォームは,意味理解や文脈推論,ドメイン間知識抽出といった最先端のLLM機能を利用して,問題文を解釈し,高品質で持続可能なソリューションを検索する。
このシステムは、請求書や技術的記述などの非構造化の特許文書を処理し、与えられた問題コンテキストに沿った潜在的なイノベーションを体系的に抽出する。
これらのソリューションは、標準化された技術カテゴリとサブカテゴリの下でアルゴリズム的に編成され、学際領域間での明確性と関連性を保証する。
このプラットフォームは、特許分析に加えて、検証済みの市場ソリューションと、同様の課題に対処するアクティブな組織を特定することで、商用インテリジェンスを統合している。
この知的財産権と実世界の製品データの両方から得られた洞察を組み合わせることで、R&Dチームは技術革新性だけでなく、実現可能性、スケーラビリティ、持続可能性も評価できる。
その結果は総合的なAI駆動のスカウトエンジンで、手作業の労力を削減し、イノベーションサイクルを加速し、複雑なR&D環境における意思決定を強化する。
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