| name | assess-ip-landscape |
| title | IPランドスケープの評価 |
| description | 技術ドメインまたは製品分野の知的財産ランドスケープをマッピングする。特許クラスター 分析、ホワイトスペース特定、競合他社IPポートフォリオ評価、実施自由（FTO）予備 スクリーニング、戦略的IPポジショニング推奨をカバーする。新技術分野でR&D開始前、 強力な特許ポートフォリオを持つ既存企業に対して市場参入を評価する時、投資 デューデリジェンスの準備、特許出願戦略の策定、新製品のFTOリスク評価時に使用する。 |
| author | pjt222 |
| author_url | https://github.com/pjt222/agent-almanac/tree/main/i18n/ja/skills/assess-ip-landscape |
| license | MIT |
| version | 0.1.0 |
| execution_mode | open |
| jurisdiction | general |
| practice | ip |
| language | ja |
IPランドスケープの評価
技術分野の知的財産ランドスケープをマッピングする — 特許クラスター、ホワイトスペース、主要プレイヤー、実施自由（FTO）リスクを特定する。R&Dの方向性、ライセンス決定、IP出願戦略に情報を提供する戦略的評価を生成する。
使用タイミング
- 新技術分野でR&Dを開始する前（何がすでに請求されているか？）
- 既存企業が強力な特許ポートフォリオを持つ市場への参入を評価する時
- 投資デューデリジェンス（IP資産評価）の準備時
- 特許出願戦略の策定時（どこに出願するか、何を請求するか）
- 新製品や機能のFTOリスクを評価する時
- 戦略的ポジショニングのために競合他社のIP活動を監視する時
入力
- 必須: 評価する技術ドメインまたは製品分野
- 必須: 地理的範囲（米国、EU、グローバル）
- 任意: 焦点を当てる特定の競合他社
- 任意: 自社の特許ポートフォリオ（ギャップ分析とFTO用）
- 任意: 時間軸（過去5年、過去10年、全期間）
- 任意: 分類コード（IPC、CPC）（既知の場合）
手順
ステップ1: 検索範囲の定義
ランドスケープ分析の境界を確立する。
- 技術ドメインを正確に定義する:
- コア技術分野（例: 「AIではなく、Transformerベースの言語モデル」）
- 含める隣接分野（例: 「アテンションメカニズム、トークン化、推論最適化」）
- 明示的に除外する分野（例: NLPに焦点を当てる場合「コンピュータビジョンTransformer」）
- 関連する分類コードを特定する:
- IPC（国際特許分類） — 広範、世界中で使用
- CPC（共同特許分類） — より具体的、米国/EU標準
- WIPOのIPC公報またはUSPTOのCPCブラウザを検索
- 地理的範囲を定義する:
- 米国（USPTO）、EU（EPO）、WIPO（PCT）、特定の国内庁
- ほとんどの分析は広範なカバレッジのために米国 + EU + PCTから開始
- 時間枠を設定する:
- 最近の活動: 過去3-5年（現在の競争環境）
- 完全な履歴: 10-20年（成熟した技術分野）
- 設計空間を開放する期限切れ特許に注意
- 範囲をランドスケープチャーターとして文書化する
期待結果: 実行可能な結果を生むのに十分具体的だが、関連する競争環境を捕捉するのに十分広い、明確で境界のある範囲。体系的検索のための分類コードが特定される。
失敗時: 技術ドメインが広すぎる場合（数千件の結果）、技術的な具体性を追加するか特定のアプリケーション分野に焦点を当てて絞り込む。狭すぎる場合（少数の結果）、隣接技術に広げる。適切な範囲は通常100-1000の特許ファミリーを生む。
ステップ2: 特許データの収集
定義された範囲内の特許データを収集する。
- ランドスケープチャーターを使用して特許データベースにクエリする:
- 無料データベース: Google Patents、USPTO PatFT/AppFT、Espacenet、WIPO Patentscope
- 商用データベース: Orbit、PatSnap、Derwent、Lens.org（フリーミアム）
- キーワード検索 + 分類コードを組み合わせて最良のカバレッジを得る
- 体系的に検索クエリを構築する:
Query Construction:
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| Component | Example |
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| Core keywords | "language model" OR "LLM" OR "GPT" |
| Technical terms | "attention mechanism" OR "transformer" |
| Classification | CPC: G06F40/*, G06N3/08 |
| Date range | filed:2019-2024 |
| Assignee filter | (optional) specific companies |
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