【お役立ち動画配信】NO.2 調査難易度の変化

お役立ち動画配信、２回目の今回は、

「調査難易度の変化」

についてお届けしてまいります。


 

【調査難易度の変化。調査の難しい技術について】

３月は講習会のほとんどが延期、中止になっていまして。
コンテンツは前もって作っていたので、
そのコンテンツで２つ、３つ、テスト的にお話してみようと思います。

調査の２０年、３０年という時間のスパンの中で、
どんな所が変わってきたか、というお話を
その講演の中で少しお伝えする予定だったのですが、

２０年３０年という長いスパンで振り返ってみると
従来からのものづくりは、
川上側、素材、部品一つ、素地一つ、みたいな、川上側の商品があって、
それを組み合わせる、組み立てることによって、完成品ができる、
というような構造が多かったのだな、と思います。

そして特許調査に関しても、
それに則した分類というのがしっかりあったように思うのですね。

これがどんな風に変わってきたかというと、
みなさんご承知の通りかと思うのですが、
ネットワーク化したり、複合領域が出来てきたりしたんだな、というのが、
長く調査をしてきて感じている部分だったりしています。

例えば、ネットワーク化などは、
すごく分かりやすいですね。
「センサーと通信技術を組み合わせる」とか、
「センサーと通信技術が一緒になったものを工場に入れると、
　工場生産がIoT化する」
といったイメージであるとか。

現時点で、そのような複合的な技術の
実用化・商品化が進んでいるのが、
自動車の領域かな、というイメージがあります。
例えば自動運転技術などがそうですね。

他にも
スマートスピーカーなどは、
ネットワークと電気製品を一緒にした、と捉えられそうです。

ネットワーク化とか、AIを使うという領域は、
電気、機械分野と相性が良くて、
昔から検討されてきた印象もあるのですが、

化学の分野でも
「AI使ってないですか？」という点に目を向けると、

例えば、マテリアルズインフォマティックで素材開発しようとか、
混合物の物性を解析とか、モデル化のお話って、
増えているよね、と思うのです。


さて「調査」の面を見ると、
このネットワーク化した領域や、
複合領域と言うのは、
個人的印象ではありますが「調査をやりづらい」と思う場面が
とても多くなってきました。


 例えば、
「マテリアルズインフォマティックで、機械学習を使って物性のシュミレーションをして、一番良い条件の物質や素材などが作れるものを、条件を割り出しましょう」
そういう話があったとして

※動画中ではトヨタのサイトを例示


では、そのような特許を検索してみると、
・キーワードで検索するのが、なんだかんだ一番結果がよく出て、
・シュミレーションの分類や計算機化学の分類を使っても、
　それほど思っているような結果は出ない
という傾向がみられまして。

新しい産業領域って、
検索が難しくなってきてるんじゃないかな、
という事を日頃感じています。

・・・・・

このテーマは、講演だと
「AI（人工知能）系の調査ツール」
のトピックに繋げて話す予定なのですが

この手の領域はもしかすると、
AIの調査ツールが一番最初に入ってくる可能性が
高いのではないかな、とう事も感じています。


以上で今回のYouTubeライブを終わります。
またお会いしましょう。 さようなら。

1回目の動画配信はこちら
＞＞【お役立ち動画配信】NO.1　調査と「邪推」の話

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