論文の概要: From Patent Expiry to Business Pathways: AI Workflows for Activating Innovation Archives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10179v1
- Date: Sat, 11 Jul 2026 07:53:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.330604
- Title: From Patent Expiry to Business Pathways: AI Workflows for Activating Innovation Archives
- Title（参考訳）: 特許取得からビジネスパスへ - イノベーションアーカイブを活性化するためのAIワークフロー
- Abstract要約: 本稿では、期限切れの特許を発見するためのAI対応フレームワークを提案する。
私たちは、製品、サービス、ライセンスパッケージ、プレイブック、トレーニングオファリング、データ製品、あるいは内部プロセスツールなどの構造化された商用化ルートを表すために、パスを使用します。
概念実証は、公式の週刊CIPO ST.96アーカイブで378レコード全てを解析し、20の期限切れ、経過した、またはほぼ経験の候補を特定し、透明スコアリングモデルの安定性をテストし、ローカルにホストされたQwen3.6モデルを使用して構造化されたレビューパケットをポップアップさせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6187780920448871
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Patent databases represent one of the largest public archives of technical knowledge, yet much of this knowledge remains difficult to identify, interpret, and reuse once patent rights expire or lapse. This paper proposes an AI-enabled framework for discovering expired and lapsing patents, identifying technology trends, and translating patent disclosures into business pathways. We use pathways to mean structured commercialization routes such as SaaS products, services, licensing packages, consulting playbooks, training offerings, data products, or internal process tools. The framework treats patent expiry as both a business signal and an archival transition, not primarily as a legal problem. Legal status remains important, but it is one risk-screening input alongside customer need, implementation feasibility, channel access, and market timing. We describe a system architecture that combines patent metadata, maintenance-fee records, legal-status indicators, semantic search, patent-family analysis, market signals, and generative AI workflows. A proof of concept parses all 378 records in an official weekly CIPO ST.96 archive, identifies 20 expired, lapsed, or near-expiry candidates, tests the stability of the transparent scoring model, and uses a locally hosted Qwen3.6 model to populate structured review packets. The evaluation demonstrates reproducible ingestion, stable rankings under weight perturbation, and schema-conformant model output, while also exposing incomplete legal-status coverage and the need for register and expert review. We argue that AI can function as a discovery and translation layer for dormant technical knowledge, but that such systems must explicitly represent legal uncertainty, data limitations, and commercialization risk.
- Abstract（参考訳）: 特許データベースは、技術知識の最大の公文書の1つであるが、特許権が消滅または消滅すると、その知識の多くを識別し、解釈し、再利用することは困難である。
本稿では、期限切れの特許の発見、技術動向の特定、特許開示をビジネスパスに変換するAI対応フレームワークを提案する。
SaaS製品、サービス、ライセンスパッケージ、コンサルティングプレイブック、トレーニングオファリング、データ製品、あるいは内部プロセスツールといった、構造化された商用化ルートを表すために、パスを使用します。
この枠組みは、特許の有効期限を、主に法的問題ではなく、ビジネスシグナルとアーカイブ移行の両方として扱う。
法的地位は依然として重要ですが、顧客のニーズ、実装の実現可能性、チャネルアクセス、市場タイミングとともに、リスクスクリーニングの入力のひとつです。
特許メタデータ、メンテナンスフィーレコード、法定統計指標、セマンティック検索、特許家族分析、市場信号、生成AIワークフローを組み合わせたシステムアーキテクチャについて述べる。
概念実証は、公式の週刊CIPO ST.96アーカイブで378レコード全てを解析し、20の期限切れ、経過した、またはほぼ経験の候補を特定し、透明スコアリングモデルの安定性をテストし、ローカルにホストされたQwen3.6モデルを使用して構造化されたレビューパケットをポップアップさせる。
この評価は、再現可能な摂取量、重量摂動下での安定したランク付け、およびスキーマ適合モデル出力を示し、また、不完全な法的統計のカバレッジと登録および専門家レビューの必要性を明らかにしている。
AIは、休眠中の技術知識の発見と翻訳レイヤーとして機能するが、そのようなシステムは、法的不確実性、データ制限、商業化リスクを明示的に表現する必要がある、と我々は主張する。
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