あなたの部門・会社は以下のようなお悩みを抱いていませんか?

  • お客様から新しい提案を求められるが手掛かりとなるアイデアが出てこない..
  • ほっておくとじり貧なので、強みを活かせる新たな分野を見つけたいのだが..
  • 社員を集めて新ビジネスのアイデア出しをするが、いつもいまひとつ..
  • 新しいビジネスの発想までたどりつかない
    出願とライセンス交渉が中心の知財部門も変化が必要と感じている.. など

ニーズエクスプローラのニーズ調査で解決できるかもしれません

ニーズエクスプローラーは特許情報を技術シーズではなく業務ニーズ情報としてとらえ、AIに自社の強みを覚えさせることで、強みを活かせそうな新たなニーズを膨大な特許群から探し出し、新ビジネスの構想作りを支援するシステム(以降NEシステム*)とサービスです。  
*NEシステム:Needs Explorerシステム

ニーズを調べたい人

事業計画のヒントが欲しい人

調査力をアップしたい人

ニーズ探しになぜ特許なのでしょうか?

そもそもの特許制度とは

発明者には一定の条件のもとに特許権という独占排他的な権利を与えて発明の保護を図る一方、その発明を公開して利用を図ることにより新しい技術を人類共通の財産としていくことを定めて、これにより技術の進歩を促進し、産業の発達に寄与しようというものです。

「技術情報」である特許を「顧客課題」を見つける「ニーズ情報」として利用

特許情報は主に、技術発明の特許出願やライセンスなどのための技術調査に使われてきました。しかし、特許には業務や技術課題と解決手段が記載されているので、それらをうまく活用すれば新しいビジネス領域や顧客提案を考えるヒントになります。
課題というのは、困りごとであり、すなわちニーズなのです。

大量にある特許の中からAIの力を借りてニーズを探し出す

特許は大量に公開されており、また1件でも読むのは大変です。さらにその中から自社の強みを活かせる特許を見つけるのは大変です。AIに自社の強みの特徴を学習させて、特許データベースから類似の特徴を持つ特許を見つけられれば、未知の分野の課題・ニーズを効率的に発見することができます。

これらのニーズを自社の強みとマッチングできれば新しいビジネス領域や顧客提案を考える際の良いヒントになります。

NEシステムを使う3つのメリット

1.ビジネスの新しいヒントやアイデアを手に入れる

自社の強みを活かす新分野のニーズを解決手段と共に見つけ出します。
私たちがご提案しているニーズ調査は以下の2つに分類しています。

個別ニーズ調査
「今日」のビジネスに活かすアイデアを見つける調査

ニーズ調査深堀
未知の分野も含めた近未来のアイデア調査

個別ニーズ調査

2.政策や産業分野のビジネス特性を知る

ニーズ調査は、政府や市場・消費者の動向調査などから将来の方向性に当たりを付けて、特許情報にあたります。ニーズエクスプローラーではこれらの動向調査とニーズ関連のチャートを定期的にアップデートしてご提供します。単なる動向調査ではなく、特許に裏付けられた情報があれば、貴社の新ビジネス戦略策定にも役立てることができます。また、調査した領域の特性をAIに学習させるための教師データライブラリもご提供しています。

ビジネスアップデート

3.組織の調査能力を上げる

外部に調査を任せると、自社強みやこだわり、経験が汲み取れていない報告になりがちです。自社の担当者でも課題・解決策をみつけられるツールがあれば、短時間で自社の思いに近いニーズの発見につながり、調査の方向修正も自由自在です。ニーズエクスプローラではAIと特許データ検索のシステムによるニーズ調査の訓練や研修を行っています。

導入支援プログラム

ニーズ調査はさまざまなビジネスシーンでのアイデア出しに役立ちます

Case1 商談につながるアイデアやヒントが欲しい

1-1 個別ニーズ調査サービス

「今日」のビジネスに活かすアイデアを見つける調査(個別ニーズ調査)です。当社の個別ニーズ調査サービスにおける事例をご紹介いたします。

営業部・事業部担当者の課題

当社の技術を応用したクライアントに響く新しい商談のアイデアが欲しいんだけど..

  • 自社の強みは活かしたいが提案がだんだん陳腐化してきている(例 AI画像処理が得意)
  • お客様の困りごとに我々の強みを活かせればいいのだが、その困りごとがわからない
  • お客様の具体的な課題が分からないので、結局いつも世間話で終わってしまう など
個別ニーズ調査サービスのご利用で顧客の課題解決に響くアイデアに繋げます

以下の例は、自社のAI画像処理技術の応用先を探し出した例です。AI画像処理の特徴をAIに学習させ、トヨタ自動車様の特許から画像に関連する業務課題(まだAI化されていないもの)を見つけ出しました。

各部門からこのようなコメントがありました
  • これまでにない知財の役割を果たせるのではないかと感じた 知財部門
  • お客様のフィードバックがアイデアの洗練に繋がる。早期に特許出願にもつながりそう 事業部門、知財部門
  • お客様のお客様の課題までが見つかるのでこんな特許の利用法には驚いた。営業に紹介しようと思う 研究開発・事業部門
  • ニーズを紹介すればお客様ともっと具体的な議論に繋がりそうだ 研究開発・事業部門
  • ビジネス検討を特許の具体的ニーズをもとに開始できるので、どんな製品を狙っていったら良いかのヒントになった 企画・営業部門

1-2 ニーズ調査深堀サービス

事業部・企画部担当者の課題

新ビジネス・商品企画のアイデア(ドローンの新ニーズ)を見つけたいが..

  • 従来の測量や監視分野でのアイデアはあるが、新しい分野のドローンのアイデアが欲しい。やり方がわからない
  • いつものメンバーでやっても新アイデアが出てこない。予定調和
  • 技術者ばかりだと、技術起点のアイデアが多くニーズ起点にならない など

ニーズ調査深堀サービスのご利用で課題解決に繋げます

以下の例は、ドローンの新しい活用分野のヒントを探し出した例です。ドローンの特徴をAIに学習させ特許データベースを検索させた結果が図のシートです。検索された特許には「ドローン」のキーワードは全くありませんが、ドローンの特徴から活用できそうな業務を拾ってきてます。例えば港湾作業のクレーンの先の安全確認とか。この後、人が行わなければならないことは、新分野でのドローン活用のイメージや必要となる技術開発などを見極めることです。

各部門からこのようなコメントがありました
  • 予想外の技術や会社の特許のアイデアを紹介してもらい驚いた 知財部門
  • のぼりエスカレータ*の話がわかりやすく印象に残った 知財部門
  • エコシステム*のアイデアもあり新たな気づきをもらった 知財部門
  • 試してみる価値は十分ありそうと感じた 知財部門
  • 部品屋からの脱却を目指しておりこのようなアイデア発想法の提供はありがたい 研究開発・事業部門
  • 事業化検討の初期に伸びそうなビジネスの方向が見えるので助かる 研究開発・事業部門
  • 事業提携先とのシナジーアイデアもあり役に立った 研究開発・事業部門
  • 非常に面白い着想で興味がある 企画・営業部門
  • 特許にあまり接しない人でも効率的に全体像が把握できる 企画・営業部門
  • 部品→システム→エコシステムでのアイデアを展開してくれて視点が変わった 企画・営業部門

*のぼりエスカレータ:今後注視すべき領域で、進歩が十分望めそうな分野
*エコシステム:本来は生態系の意味だが、新たなビジネスの共創プラットフォームを指している。自社はエコシステムのメインプレイヤーを目指すか、メンバー参加を狙うかも視野に入れてみる。

様々な分野のビジネス特性情報は新事業の企画に役立ちます

Case2 新事業企画のヒントが欲しい

ビジネスアップデートサービスでご提供する情報の例をご紹介します。ビジネスアップデートでは、定期的にお客様と面談し、新しいビジネス動向や、政府の動き等の情報をご提供します。

単なる動向調査ではなく、特許情報と重ねてチャート化することで市場やプレイヤーの風景が見えてきます。

2-1 ビジネスアップデートサービス‐Ⅰ(分野戦略支援)

農業分野の例

農業は今後注目される分野でありますが、様々な課題を抱えています。スマート農業などITをフル活用して農産品の品質や生産性を上げる挑戦が行われています。農業分野を特許から眺めるとどのような風景になるのでしょうか。

会社幹部・企画部門担当者の課題

農業分野に進出するとしたらどの領域がねらい目なのだろうか。農業分野の調査分析はやったことがないし..

  • 農業特許抽出はやれば出来るが、会社別に目視調査・分析となると膨大な工数が必要となる..
  • 幹部を説得させる分析・可視化の切り口、視点はどうすべきだろうか..
  • 自社の強みを活かす領域はあるか。ひょっとして見落としたていないか..
  • 領域がいくつか見えたが、そこに新しいニーズはあるのだろうか..
ビジネスアップデートサービスのご利用で戦略策定支援に繋げます

以下の例は、スマート農業の課題(ニーズ)と解決策(シーズ)の2軸の分類の表に、企業の特許をマッピングして相関の強さで色分けしたヒートマップです。青に近いほど、どの課題をどの解決策で解決する特許を多く出願しているかが分かります。

その会社がどの課題にどの解決策で対応しているのかが一目で俯瞰でき、分野全体の風景、ある会社の風景を確認することができます。しかし特許を分析しただけでは自社ビジネスはどこにフォーカスをすべきかはこれではわかりません。

特許による分析に加えて、政府他の白書などの情報、実際に農家にヒアリングして得られた情報を重ねてみたのが赤枠の部分です。

自社の強みに対し「今後のニーズの動向」、「消費者の視点」「農家が大事にしている視点」も取り込まれているのが分かります。

この視点でヒートマップを見直すと、自社がどこに注力すべきか、競合はだれかが絞られていきます。
必ずしも「良い技術・特許を持っている=売れる」ではないことが見えてきます。

各部門からこのようなコメントがありました
  • 背景まで調査しているので付加価値が高いと感じた 知財部門
  • 幹部も興味深く継続的にやり取りしていこう 知財部門
  • 分析方法について進展あったら情報を共有したい 知財部門
  • 研究開発の方向性を決める際の分析に近い資料を提供してくれている 研究開発・事業部門
  • 調べるのが大変な政府の動向や異分野の動向と最終顧客のニーズも広く調査されているので助かる 研究開発・事業部門
  • 自社向けにカスタマイズすれば研究開発戦略策定の効率化が図れそう 研究開発・事業部門

2-2 ビジネスアップデートサービス‐Ⅱ(参入分野発見支援)

Society5.0の事例
会社幹部・企画部門担当者の課題

当社がSociety5.0に進出するとしたらどの分野が有望か..

  • 不慣れな分野なのでどの特許を抽出すれば良いのか、とりあえず俯瞰がしたい。
  • 薄く広く調査が必要だが、そんな時間は取れない。
  • 政府や業界はどこに着目しているのか、どうやって調べるの?
  • その領域・ジャンルにニーズはあるのか、どうやって調べるの?

ビジネスアップデートサービスのご利用でビジネスチャンス発見に繋げます

自社の強みの特許や技術を入るとSociety5.0の応用分野に分類できるようにしています。
分類のための教師データは内閣府や経団連の資料を基に作成しております。
これで分類すると、膨大な分野・特許の中から人手では探しきれなかった課題分野を見つけてくれる可能性があります。

各部門からこのようなコメントがありました
  • 広い分野をすべて実施するとなると膨大な工数がかかるし、客観性の担保が難しいので助かる 知財部門
  • 人が気づかない所まで探してくれるので助かりそう 研究開発・事業部門
  • かなり面白いと思った。実際に利用してみたい 企画・営業部門

Case3 社内でニーズ調査ができるようにしたい NE導入支援

ニーズエクスプローラは、産業構造の劇的な変化の中、お客様が「知」の工夫で新事業や新商品をプロデュースできるようになっていただくことをミッションとしています。その一環として、お客様自らがニーズ探索できる仕組みを用意しました。
※NEはNeeds Explorerの略です

ニーズエクスプローラのシステムとノウハウのご提供

NEシステム

特許データとツールはPatentField社のAI特許総合検索・分析プラットフォームを利用しています。
PatentFieldを使って特許から特許ニーズを見つける手法とAI操作手順をノウハウとして整備しています。ノウハウは研修プログラムとしてご提供します。


Patentfield株式会社 https://patentfield.com/service

ニーズ探索は、①学習フェーズと②探索フェーズで分かれます。
①と②を繰り返すことにより、より精度の高いニーズ探索用教師データとしてAIに学習させることができます。
これにより利用者の思惑や文脈に近い特許課題(ニーズの原石)を見つけ出すことができます。

NEライブラリ

利用者の強みに近いニーズを探索するには、その強みを表す特許データを一旦AIに学習させる必要があります。NEライブラリは特定の分野の関連特許データをAI教師用データライブラリとして用意しておき、ニーズ探索時にAIにプラグイン的に組み込み学習させることで、ライブラリの文脈に沿ったニーズ探索を手軽に行えるようにしたものです。NEライブラリを使うことで、NEシステムの初心者でも探索のムリ・ムダ・ムラを削減することができます。

NEナレッジ

一方で、社内事情のみに偏ってしまわないように、業界や官の視点情報、ビジネス判断の知見等もニーズ探索に活用できるようにしています。貴社固有の視点や知見に、第三者的視点で調査したものを加えることで、視野を広げたニーズ探索と選択が可能となると考えます。これらの情報や知見もご提供の準備をしておりますので活用いただければ幸いです。

NE研修

オンライン上で学習いただけるよう、各種教材をご用意しています。

導入編
新たなニーズを選び出し、新事業・新商品の企画にのせていこうとする時にいつも邪魔をするのが、過去の成功体験や固定化した仕事の仕方や考え方、そして古くから続く組織の常識などがあります。研修の導入編ではニーズ探索操作の学習に入る前に、受講者に新しい思考回路を作る必要性に気付いていただくために、視座を変えて仕事の本質を考えるやり方や、ビジネス戦略を考えるフレームワークなどの解説などを簡単に学習していただきます。
基礎編 AI操作初級
基礎編では、AIを使って特許からニーズを探し出すための基本的な操作について学習します。プラットフォームはPatentField社のPatentFieldシステム(以降PF)になります。ニーズエクスプローラは、このシステムを使って特許シーズではなく、ビジネスニーズを調べます。またAIによる特許分類の仕組みと簡単な特許の読み方についても学びます。
応用編 AI操作中級
応用編では、基礎編で学んだPFの操作法をもとに教師データの作成、AIを使ったーゲット分野のニーズ検索(予測データといいます)、さらに、検索されたニーズから新事業の仮説を立てるやり方などを学習します。
戦略編 実務に活かす
戦略編では、導入編と基礎編、応用編で学んだ内容をもとに、貴社に合わせたAI教師データのライブラリの作成や、市場調査結果のAI教師データへの反映、検索されたニーズの可視化(チャート化など)の方法、新事業・新商品企画での検討手法などを学びます。これにより、政策や産業分野の調査から始まり、ニーズをもとにした新事業・商品の企画検討議論までの一連の「知」のプロデュースのやり方について学んでいただきます。後は実践のみです。

よくある質問

知財部門向けのサービスですか?

知財部門だけではなく、事業部門、研究部門、事業企画部門も対象にしています。ご担当が知財部門であれば、事業部門や研究部門などへのニーズ発掘支援の道具としてご利用いただけます。また事業部門や研究部門、事業企画部門のご担当であれば、自ら事業や研究テーマ候補を発掘する道具としてご利用いただけます。

どうして特許からニーズがわかるのですか?

特許には技術的な解決策と共に基本的に「課題」も書いてあります。この「課題」の中から「業務の課題」を抽出し、選んでいきます。
課題は裏返すとニーズのタネと考えることができます。
AIに自社の強みの特徴を理解させ、特許ビッグデータからその強みに関連しそうな特許を拾ってくることができれば、想定の分野外の課題とその解決策をみつけることができます。
これらは企業が認識した実課題であることが特許情報を活用する重要なポイントです
最終的にはそれらの課題や解決策の中から、強みを活かした新たな商品・サービスのストーりーを組み立てることが必要です。これはAIではなく人間の役目になります。

PatentFieldシステムだけでニーズを簡単に見つけることができるのでは?

PatentFieldシステムは特許技術シーズを調査するために作られたシステムです。
一方、ニーズエクスプローラーのサービス群はPatentFieldシステムをプラットフォームとして活用していますが、技術シーズではなく業務ニーズを探索する仕組みとノウハウです。

この独自のノウハウを用いたサービスは、以下の3つのプロセスを経たうえでご提供しています。

  1. 課題/解決策のカテゴリ決め
    ニーズの背景となる課題や解決策の事前調査を経てカテゴリを決定
  2. 教師データ作成・チューニング
    カテゴリの特徴をAIに学習させるための教師データの作成とチューニングを行い、AIと特許DBによるニーズ探索をスタート
  3. データ抽出と成型
    ニーズの種となる特許課題と解決策を抽出し、意思決定のための視覚化(ヒートマップ作成など)

弊社では上記をスムーズに実施するため、数年かけて準備してまいりました。弊社ノウハウを利用し、その先のニーズ発掘、戦略策定にリソースを注力されるのが得策と考えております。

自社で調査ができるようにしたいのですが可能ですか?

カテゴリの設定や特許の分類方法等のAI学習のための研修を準備しております。
貴社ご担当がニーズ調査ができるよう導入コンサルサービスを行っています。
ビジネス分野のリサーチとニーズ探索用教師データ情報のアップデートを定期的にご提供しています。

貴社に調査を頼むとしたらどのくらいの期間になりますか?

一般的に調査には約4週間かかります。
初回打合せ、2週間後に中間打合せ、更に2週間後に最終報告という流れになります。

調査をお願いするにはどうすればよいでしょうか?

3回打合せをお願いしています。

  1. 初回打合せ:調査依頼分野の説明、進め方の合意
  2. 中間打合せ:方向性の確認
  3. 最終打合せ:報告書説明
調査テーマに制限はありますか?

調査しても価値提供が難しいテーマについてはお断りする場合があります。調査を開始する前に、その旨お客様にはお伝えして、調査の方向性を変えて頂くこともございます。

特許が苦手だと感じている人間でも大丈夫ですか?

特許出願のための特許検索ではなく、ニーズ探索のための特許検索を行います。特許に書かれた仕組みを理解して、侵害の可能性や自社の発明との類似性を見るのが出願のため調査です。一方ニーズ探索では、AIが検索してきた特許の要約や課題の記述部分(キーワードや概念)を見て新事業のヒントとするので特許の明細を深読みすることはありません。

ニーズエクスプローラについて

AIで日本の知的財産を進化させ、新しい幸せな社会作りを目指す

AIは従来の業務を一変させる潜在能力を持っています。当社は、日本が苦労して蓄積してきた特許ビッグデータとAIを組み合わせ、今までできなかった知財を利用した新しい挑戦を可能にすることで、新しい幸せな社会づくりを目指します。
現在ニーズエクスプローラが注力しているのは、特許ビッグデータと業界動向などから新たな市場ニーズを探し出すことです。

代表取締役 城谷晃一

主な経歴
◇1981年 富士通株式会社に入社
◇通信部門の生産管理を担当 (米国留学と米国駐在を経験)
◇2005年12月 知財部門に異動。知財戦略立案、訴訟/交渉、出願支援を担当。
・知財業務の変革(コスト削減)
・社内知財教育、JIPA人材育成委員会の小委員長(海外知財要員育成プログラム作成)
◇2019年3月 38年勤務した富士通を退社。
◇2019年6月にニーズエクスプローラ社を立上げ
◇AIに興味を持ち、知財で活かせる道は無いかと自ら試行錯誤し、今回の仕組みを考案。

出身:東京都豊島区
趣味:登山、ゴルフ、旅行、クルマ
好きな言葉:三方良し
目標:日本の知財・AIを盛り上げ新しい幸せな社会作り

パートナー 西川仁

主な経歴
◇1979年 富士通株式会社に入社
◇グローバルSE、ITコンサルタントとして国内海外で活動 (スペイン駐在、豪州スーパマーケットのオープンシフトコンサル、マレーシア政府プロジェクトコンサルなど)
◇2001年人材開発部門に異動。主にSEのキャリア開発に従事
◇2006年以降 SE部門の知財統括部長として通常の知財業務に加え、知財情報を活用した未来事業創造ワークショップ、事業部門向け業界マップの作成などの知財活動改革に従事した。
◇2019年3月 富士通を退社。
◇2019年6月にニーズエクスプローラ社を立上げに参加

出身:大阪府だが東京育ち
趣味:模型、写真
好きな言葉:色即是空 空即是色
目標:企業の未来構想のお手伝い

Needs Explorerによる課題発掘のトライアルのご案内

弊社ではより良い仕組み作成のため、AI×特許で企業様が興味ある新課題探索(上記サービスのニーズ探索・調査・分析)を期間限定の特別価格で実施させていただきます。企業様の強みや公開特許情報の事前ヒアリングの場をもたせていただきます。