～革新的な自然言語処理技術の実用化により、企業のデータ分析・情報整理業務を大幅に効率化～
【概要】
当社は、大規模言語モデル（LLM）を活用したテキスト分類技術に関する3件の特許出願について、特許庁より特許査定の通知を受けました。 これらの特許は、分類処理特許ポートフォリオとして戦略的に構築されたもので、テキスト分類処理の全工程を包括的にカバーする技術群となっています。
 
本技術を活用し、様々な業界のパートナー企業様と共に、従来困難であった自然言語による文書の自動分類処理を実現し、日本企業のデータ分析・情報整理業務の革新的な効率化を目指します。
【特許技術の概要】
 
今回特許査定を受けた3件の特許は、分類処理特許ポートフォリオとして体系的に構築されており、分類カテゴリの生成から実際の分類処理まで、テキスト分類の全工程を網羅的にカバーしています。
1. 分類処理プログラム及び方法（特許第7650476号）
【分類生成技術】 複数の文章を統合し、大規模言語モデルを用いて分類カテゴリを生成する技術
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実装例：顧客レビューの分類カテゴリ自動生成
レストランに寄せられた1000件の顧客レビューをAIが分析し、「料理の味」「接客サービス」「価格」「雰囲気」「清潔さ」「待ち時間」などの分類カテゴリとその説明を自動で作成。従来は人間が手作業で決めていた分類項目を、AIが文章の内容から自動で見つけ出します。
2. 分類処理プログラム及び方法（特許第7710775号）
【直接分類技術】 大規模言語モデルに直接的な分類指示を与えて文字列を効率的に分類する技術
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実装例：顧客レビューの自動分類
「料理が美味しかった」→「料理の味」、「店員さんが親切だった」→「接客サービス」、「少し高いと思う」→「価格」 のように、あらかじめ決められた分類カテゴリに対して、個々のレビューを自動で振り分け。大量のレビューを短時間で整理できます。
3. 分類処理プログラム及び方法（特許第7720070号）
【統合分類技術】 大規模言語モデルを用いて分類カテゴリの生成から分類処理まで一貫して行う技術
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実装例：顧客レビューの完全自動分析
レストランの顧客レビューを入力するだけで、AIが自動的に「どんな観点でレビューを分けるべきか」を判断し、分類カテゴリを作成。その後、全てのレビューを作成した分類に自動で振り分けまで完了。人間の手を一切介さずに、レビュー分析の全工程を自動化できます。
【技術の特徴・優位性】
1. 包括的特許ポートフォリオ
分類処理の全工程を網羅する特許群により、パートナー企業様と共に差別化された製品・サービスの開発が可能
2. 高精度な分類処理
従来のテキストマイニング手法と比較して、大規模言語モデルの活用により格段に高い精度でテキスト分類が可能
3. 柔軟な分類カテゴリ設定
事前に固定された分類カテゴリに依存せず、自然言語による動的な分類カテゴリの生成・適用が可能
4. 多様なデータ対応
アンケート、ユーザーレビュー、特許文書、論文など、様々な種類のテキストデータに対応
【技術デモンストレーション】
本特許技術の実用性を体験いただけるよう、特許文書分析に特化した3つのデモアプリケーションを公開しております。これらのアプリは、実際の特許データを用いて、本技術の効果を即座に確認いただけます。
◆アプリ1：課題・解決手段分類生成アプリ
特許データから、課題・解決手段分類を自動生成するアプリケーションです。
URL: https://patent-classifier-app-7m7kbz9hwmkrhcuhh2laya.streamlit.app/
使用方法:
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Gemini APIキーを入力
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分析したい特許情報（「要約」列を含む）が記載されたExcelファイルをアップロード
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生成したい「課題」と「解決手段」の分類数を指定
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AIが特許文書の「課題」と「解決手段」を分析し、指定された数の分類とその説明を自動生成
◆アプリ2：課題・解決手段分類あてはめアプリ
特許データに、課題・解決手段分類を自動的にあてはめるアプリケーションです。
URL: https://patentproblemsolutionclassifier-tgjwlxejynqoiuvsidjcs5.streamlit.app/
使用方法:
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Gemini APIキーを入力
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課題分類と解決手段分類を入力
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分析したい特許情報（「要約」列を含む）が記載されたExcelファイルをアップロード
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「分類処理開始」ボタンをクリックして、分類を実行
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結果をExcelファイルとしてダウンロード
◆アプリ3：課題・解決手段分類生成・あてはめアプリ
特許データから課題・解決手段分類を自動的に生成し、特許データに課題・解決手段分類を自動的にあてはめるアプリケーションです。
 
URL: https://integrate-classifier-dnnmvompkftgsrcyvvug7x.streamlit.app/
使用方法:
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Gemini APIキーを入力
•
分析したい特許情報（「要約」列を含む）が記載されたExcelファイルをアップロード
•
「分類処理開始」ボタンをクリックして、分類を実行
•
結果をExcelファイルとしてダウンロード
これらのデモアプリケーションを通じて、大量の文書を効率的に分析・分類できることを実感いただけます。同様の技術を、お客様の業界・業務に応じてカスタマイズすることで、様々な文書分類業務の自動化が可能となります。
【協業・パートナーシップのご提案】
当社では、これらの特許技術を活用し、共に新たな価値を創造していただけるパートナー企業様を募集しております。
 
私たちは、この技術を単なるツールとしてではなく、皆様のビジネス課題を解決し、新しい可能性を開く「きっかけ」として活用いただきたいと考えています。各業界の知見と私たちの技術を組み合わせることで、これまでにない革新的なソリューションを生み出せると確信しております。
協業をお勧めする企業様
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IT・ソフトウェア開発企業
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データ分析・コンサルティング企業
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文書管理システム開発企業
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AI・機械学習関連企業
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各種業界における業務効率化を求める企業
協業形態
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共同開発：お客様のニーズに合わせた技術の応用・発展
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技術協力：既存製品・サービスへの技術統合支援
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事業提携：新規事業・サービスの共同企画・運営
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コンサルティング：技術導入に関する包括的支援
【協業による価値創造の可能性】
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市場調査・マーケティング：顧客レビューの自動分析ツールの協業開発
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コールセンター業務：問い合わせ内容の自動分類ソリューションの構築
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人事・採用：履歴書・エントリーシートの自動分類サービスの展開
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企業の知的財産管理：特許文書の自動分類・整理システムの共同開発
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学術研究：研究論文の分野別自動分類システムの実現
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法務・コンプライアンス：契約書・規程の自動分類プラットフォームの創出
【市場への影響と協業のメリット】
デジタル文書の爆発的増加に伴い、効率的な文書管理・分析のニーズが高まる中、本技術を活用した協業により以下の効果が期待されます：
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業務効率化：手作業による分類作業を大幅に削減し、人材の創造的業務への集中を実現
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コスト削減：人的リソースの最適配分による運営コスト削減を共に実現
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分析精度向上：客観的・一貫性のある分類による分析品質の向上を達成
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意思決定支援：迅速で正確な情報整理による経営判断の迅速化を支援
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新規ビジネス創出：パートナー企業様の既存事業と融合した新たなサービスの開発
【今後の展開】
当社は、今回の分類処理特許ポートフォリオの特許査定を受けて、以下の戦略的展開を予定しております：
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オープンイノベーション推進：様々な業界のパートナー企業様との協業による革新的ソリューションの創出
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業界別カスタマイズ：各業界の特性に応じた専門的なソリューションの共同開発
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エコシステム構築：技術を核とした企業間連携による新たな価値創造ネットワークの形成
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社会課題解決：日本企業の生産性向上と働き方改革への貢献
【特許請求の範囲　第1項】
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特許第7650476号
コンピュータに、 分類対象の内容を記述した複数の分類対象文章を、一つの入力文章に結合する処理と、 大規模言語モデルに、前記入力文章と、前記入力文章から、分類の名称、又は、分類の名称と分類の説明、を含む分類説明文章を生成するための指示情報と、を入力し、前記大規模言語モデルから、前記分類説明文章を出力として得る処理と、 を実行させる分類処理プログラム。
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特許第7710775号
コンピュータに、 大規模言語モデルに、特定対象に関する複数の文字列の各々と、前記複数の文字列を分析の対象及び目的に応じて設定された複数の自然言語で表現される分類を列挙しいずれかの分類の付与を指示する分類指示情報と、を入力し、前記大規模言語モデルから、前記複数の文字列の各々を、前記自然言語で表現される複数の分類のうちいずれかに分類した分類結果情報を得る処理と、を実行させる分類処理プログラム。
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特許第7720070号
コンピュータに、 大規模言語モデルに、自然言語による複数の分類を生成する指示を含む分類生成指示情報を入力し、前記大規模言語モデルから、自然言語による複数の分類を含む分類生成結果情報を出力として得る処理と、 前記大規模言語モデルに、複数の分類対象文章の各々と、前記複数の分類対象文章を前記分類生成結果情報に含まれる前記自然言語による複数の分類のうちいずれかに分類する指示を含む分類指示情報と、を入力し、前記大規模言語モデルから、前記複数の分類対象文章の各々を、前記自然言語による複数の分類のうちいずれかに分類した分類結果情報を出力として得る処理と、を実行させる分類処理プログラム。
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