1 当調査分析レポートの紹介
・AI特許検索市場の定義
・市場セグメント
タイプ別：新規性/特許性特許調査、侵害/FTO特許調査、有効性/無効性特許調査、その他
用途別：大企業、中小企業
・世界のAI特許検索市場概観
・本レポートの特徴とメリット
・調査方法と情報源
調査方法
調査プロセス
基準年
レポートの前提条件と注意点
2 AI特許検索の世界市場規模
・AI特許検索の世界市場規模：2023年VS2030年
・AI特許検索のグローバル売上高、展望、予測：2019年～2030年
・AI特許検索のグローバル売上高：2019年～2030年
3 企業の概況
・グローバル市場におけるAI特許検索上位企業
・グローバル市場におけるAI特許検索の売上高上位企業ランキング
・グローバル市場におけるAI特許検索の企業別売上高ランキング
・世界の企業別AI特許検索の売上高
・世界のAI特許検索のメーカー別価格（2019年～2024年）
・グローバル市場におけるAI特許検索の売上高上位3社および上位5社、2023年
・グローバル主要メーカーのAI特許検索の製品タイプ
・グローバル市場におけるAI特許検索のティア1、ティア2、ティア3メーカー
グローバルAI特許検索のティア1企業リスト
グローバルAI特許検索のティア2、ティア3企業リスト
4 製品タイプ別分析
・概要
タイプ別 – AI特許検索の世界市場規模、2023年・2030年
新規性/特許性特許調査、侵害/FTO特許調査、有効性/無効性特許調査、その他
・タイプ別 – AI特許検索のグローバル売上高と予測
タイプ別 – AI特許検索のグローバル売上高、2019年～2024年
タイプ別 – AI特許検索のグローバル売上高、2025年～2030年
タイプ別-AI特許検索の売上高シェア、2019年～2030年
・タイプ別 – AI特許検索の価格（メーカー販売価格）、2019年～2030年
5 用途別分析
・概要
用途別 – AI特許検索の世界市場規模、2023年・2030年
大企業、中小企業
・用途別 – AI特許検索のグローバル売上高と予測
用途別 – AI特許検索のグローバル売上高、2019年～2024年
用途別 – AI特許検索のグローバル売上高、2025年～2030年
用途別 – AI特許検索のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・用途別 – AI特許検索の価格（メーカー販売価格）、2019年～2030年
6 地域別分析
・地域別 – AI特許検索の市場規模、2023年・2030年
・地域別 – AI特許検索の売上高と予測
地域別 – AI特許検索の売上高、2019年～2024年
地域別 – AI特許検索の売上高、2025年～2030年
地域別 – AI特許検索の売上高シェア、2019年～2030年
・北米
北米のAI特許検索売上高・販売量、2019年～2030年
米国のAI特許検索市場規模、2019年～2030年
カナダのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
メキシコのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
・ヨーロッパ
ヨーロッパのAI特許検索売上高・販売量、2019年〜2030年
ドイツのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
フランスのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
イギリスのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
イタリアのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
ロシアのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
・アジア
アジアのAI特許検索売上高・販売量、2019年～2030年
中国のAI特許検索市場規模、2019年～2030年
日本のAI特許検索市場規模、2019年～2030年
韓国のAI特許検索市場規模、2019年～2030年
東南アジアのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
インドのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
・南米
南米のAI特許検索売上高・販売量、2019年～2030年
ブラジルのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
アルゼンチンのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
・中東・アフリカ
中東・アフリカのAI特許検索売上高・販売量、2019年～2030年
トルコのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
イスラエルのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
サウジアラビアのAI特許検索市場規模、2019年～2030年
UAEAI特許検索の市場規模、2019年～2030年
7 主要メーカーのプロフィール
※掲載企業：Founders Legal、Patentfield、PQAI、IPRally、Amplified AI、PatSeer、INTERGATOR Patent Search、Ambercite、Questel、NLPatent
・Company A
Company Aの会社概要
Company Aの事業概要
Company AのAI特許検索の主要製品
Company AのAI特許検索のグローバル販売量・売上
Company Aの主要ニュース＆最新動向
・Company B
Company Bの会社概要
Company Bの事業概要
Company BのAI特許検索の主要製品
Company BのAI特許検索のグローバル販売量・売上
Company Bの主要ニュース＆最新動向
…
…
8 世界のAI特許検索生産能力分析
・世界のAI特許検索生産能力
・グローバルにおける主要メーカーのAI特許検索生産能力
・グローバルにおけるAI特許検索の地域別生産量
9 主な市場動向、機会、促進要因、抑制要因
・市場の機会と動向
・市場の促進要因
・市場の抑制要因
10 AI特許検索のサプライチェーン分析
・AI特許検索産業のバリューチェーン
・AI特許検索の上流市場
・AI特許検索の下流市場と顧客リスト
・マーケティングチャネル分析
マーケティングチャネル
世界のAI特許検索の販売業者と販売代理店
11 まとめ
12 付録
・注記
・クライアントの例
・免責事項
・AI特許検索のタイプ別セグメント
・AI特許検索の用途別セグメント
・AI特許検索の世界市場概要、2023年
・主な注意点
・AI特許検索の世界市場規模：2023年VS2030年
・AI特許検索のグローバル売上高：2019年～2030年
・AI特許検索のグローバル販売量：2019年～2030年
・AI特許検索の売上高上位3社および5社の市場シェア、2023年
・タイプ別-AI特許検索のグローバル売上高
・タイプ別-AI特許検索のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・タイプ別-AI特許検索のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・タイプ別-AI特許検索のグローバル価格
・用途別-AI特許検索のグローバル売上高
・用途別-AI特許検索のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・用途別-AI特許検索のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・用途別-AI特許検索のグローバル価格
・地域別-AI特許検索のグローバル売上高、2023年・2030年
・地域別-AI特許検索のグローバル売上高シェア、2019年 VS 2023年 VS 2030年
・地域別-AI特許検索のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・国別-北米のAI特許検索市場シェア、2019年～2030年
・米国のAI特許検索の売上高
・カナダのAI特許検索の売上高
・メキシコのAI特許検索の売上高
・国別-ヨーロッパのAI特許検索市場シェア、2019年～2030年
・ドイツのAI特許検索の売上高
・フランスのAI特許検索の売上高
・英国のAI特許検索の売上高
・イタリアのAI特許検索の売上高
・ロシアのAI特許検索の売上高
・地域別-アジアのAI特許検索市場シェア、2019年～2030年
・中国のAI特許検索の売上高
・日本のAI特許検索の売上高
・韓国のAI特許検索の売上高
・東南アジアのAI特許検索の売上高
・インドのAI特許検索の売上高
・国別-南米のAI特許検索市場シェア、2019年～2030年
・ブラジルのAI特許検索の売上高
・アルゼンチンのAI特許検索の売上高
・国別-中東・アフリカAI特許検索市場シェア、2019年～2030年
・トルコのAI特許検索の売上高
・イスラエルのAI特許検索の売上高
・サウジアラビアのAI特許検索の売上高
・UAEのAI特許検索の売上高
・世界のAI特許検索の生産能力
・地域別AI特許検索の生産割合（2023年対2030年）
・AI特許検索産業のバリューチェーン
・マーケティングチャネル
| ※参考情報 AI特許検索とは、人工知能（AI）を活用して特許情報を効率的かつ効果的に検索する手法を指します。特許は、技術や発明の保護を目的とした公的な文書であり、ビジネスや研究開発において非常に重要な役割を果たします。従来の特許検索は手作業や基本的なキーワード検索に依存していましたが、これに対しAI特許検索は進化したアルゴリズムやデータ処理技術を用いて、より精度の高い結果を提供します。 AI特許検索の特徴としては、まず第一に「効率性」が挙げられます。従来の手法では、特許文献を一つ一つ確認する必要がありましたが、AIを活用することで膨大なデータベースから必要な情報を迅速に抽出できます。例えば、自然言語処理（NLP）技術を用いることで、検索者が使用する言葉と特許文献に記載されている用語の違いを埋めることができ、結果として検索精度が向上します。 次に「検索精度」の向上も重要な特徴です。機械学習アルゴリズムにより、過去の特許データや関連文献を分析し、関連性の高い情報を学習することができます。これにより、単純なキーワードマッチングを超えた、より意味的な検索が実現します。さらに、AIは既存の特許文献同士の関連性を把握し、類似の特許を探し出すことも可能です。 AI特許検索にはいくつかの種類があります。一つは「キーワード検索」です。これは依然として一般的な手法ですが、AI技術を使うことで、より意味的な検索が行えます。次に「トピックモデリング」や「クラスタリング」を使用して、特許をテーマ別に整理することができます。これにより、特定の技術領域におけるトレンドや技術の進展をより明確に把握できるようになります。 さらに、「図面検索」や「化学構造式検索」もAI特許検索の一部です。これらは、図や構造式を解析し、類似性に基づいて特許を検索する手法です。特に化学やバイオテクノロジーの分野では、新しい化合物や生物製剤の特許において、この種の検索が重要な役割を果たします。 AI特許検索の用途は多岐にわたります。企業では、新技術の開発や特許活動を行う際の事前調査として必要不可欠です。また、既存の特許の権利範囲を確認し、競合企業の動向を把握するためにも用いられます。さらに、特許戦略の策定やライセンス交渉の際にも、正確な情報を取得するための手段として利用されます。 研究者や学術機関にとっても、AI特許検索は重要なツールです。新しい研究課題を特定したり、既存の研究のギャップを明らかにするために、特許文献を分析することが必要不可欠です。特に、新製品や新技術の開発に関連する統合的な情報を探し出すために、AIは大いに役立ちます。 また、知財関連のサービスプロバイダーや特許事務所にとっても、AI特許検索は顧客に対する付加価値を高める要素となります。特許調査の効率化や、高度な分析を行うことで顧客への提案力を高めることが可能です。これにより、競争力を維持し、顧客のニーズに迅速に応えることができるようになります。 AI特許検索に関連する技術には、自然言語処理（NLP）、機械学習、深層学習、画像認識、グラフ理論などが含まれます。自然言語処理は、特許文献のテキストを分析し、その内容を理解するために不可欠です。機械学習や深層学習は、特許データを学習し、パターンや tendencias から有益な洞察を得るための基盤技術として活用されます。また、特許の画像や図面を解析するための画像認識技術も重要です。 最後に、AI特許検索は特に今後の知財管理や戦略を考える上で欠かせない要素となるでしょう。特許情報は日々更新が続いており、その量は膨大です。この膨大な情報の中から有益なデータを迅速に抽出し、分析するためにはAIの力が必要不可欠です。将来的には、さらに多様なデータソースからのインサイトを組み合わせた高度な解析が実現されることが期待されます。 AI特許検索は、技術の進展と共にますます多様化し、進化していくものであり、それに伴い、特許制度や知財戦略も変化していくでしょう。AIテクノロジーの進化により、特許検索の手法やアプローチは常に新しい可能性を生み出しています。このようにして、AI特許検索は今後も知的財産の管理と活用において重要な役割を果たす事が予想されます。 |
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