製薬分野における欧州特許は、しばしば異議申立や審判を引き起こし、約4万件に及ぶ欧州特許庁(EPO)審判部の判例に関する広範な法的分析と理解が求められます。このプロセスには、参考文献やキーワード検索による調査など、膨大な時間とコストを伴う特許弁理士の作業が大量に必要とされています。
プロセス上の障壁:判例分析における非効率性
現在の判例分析手法は、非効率かつ不完全です。特許弁理士は、異議申立や審判の準備のために、手作業での検索や複雑な法的文書の分析に多くの時間を費やしています。この労働集約型のプロセスは、貴重なリソースを消耗するだけでなく、迅速なインサイトの創出を妨げています。
リアルタイムなデータ処理が行われておらず、手作業での検索に依存している現状は、チームの生産性を大きく低下させており、より効率的なソリューションの必要性を生んでいます。
手作業から自動化へ:生成AIを活用した判例分析
生成AIの可能性と高度な分析の将来性を認識したRocheの特許弁理士たちは、Dataikuのパワーに注目しました。関連する審判事例のセマンティック検索や全文分析を可能にするパイロットプロジェクト「chatWhitebook」が立ち上げられました。シチズンデベロップメントとGPT-4を活用し、特許弁理士のチームは、特許弁理士に必要なインサイトを直接提供するツールを開発し、判例分析の効率を大幅に向上させました。
この導入には、データ処理のためのビジュアルレシピに加えて、LLMメッシュ、ナレッジバンク、プロンプトスタジオ(英語)など、Dataikuの複数の主要機能が活用されました。これらを組み合わせて、判例を包括的に分析するための複雑な検索および情報抽出フローを実行するDataikuアプリケーションが構築されました。経験豊富な特許弁理士とともに徹底したテストが行われ、システムが問い合わせに応じた正確で実用的なインサイトを提供できることが確認されました。