ケーススタディ
クライアント 日本の自動車部品メーカー
クライアントの要望 クライアントの知財チームは、急成長する自動運転分野の特許に関する自動的スクリーニングおよび分類を可能とするAI / MLツールの開発を必要としていました。 特許データの量は急増しており、競合他社の活動監視には生産性向上を支援するツール開発は喫緊の課題でした。 多くの特許がカテゴリー間で重複する為、自動的な分類は困難を極めていました。
SPAの採用したアプローチと結果
  • 2人の機械エンジニアと1人のAI / MLアルゴリズム開発者がこのプロジェクトに割り当てられました。
  • SPAチームは、クライアントから分類用のカテゴリとともに20件のサンプル特許を受け取りました。
  • AI / MLツールをトレーニングするために、SPAチームは20件のサンプルを基に5,000以上の特許データ(教師データ)を準備。
  • AI / MLツールはグローバルにアクセス可能なポータルに統合され、クライアント側で新たなデートセットを使い、検証。モデルは80%以上の精度を達成しました。
プロジェクト期間 12-15週間
プロジェクト費用
  • $25,000