昨年の「今年の漢字」に「熊」が選ばれたように、今シーズンは、熊被害が多く報道されています。熊の出没数、捕獲数が過去最多というニュースです。
昨年の「今年の漢字」に「熊」が選ばれたように、今シーズンは、熊被害が多く報道されています。熊の出没数、捕獲数が過去最多というニュースです。
この特許分析では、生成AIを使って少し楽ができるかなと考えて、まず、熊対策技術を探すために、ラフに「名称・要約・請求項」に「熊」というキーワードだけを入れて、そのデータを生成AIに渡す、というやり方で分析をしてみました。
すると生成AIは、「京セラの出願が多い」「京セラは熊を飢餓状態に追い込んで頭数を減らす戦略で、密封して開けにくくしたセラミック製のエサの容器を開発している」という珍回答をしてきました。確認すると、そのようなデータは存在しませんでした。
データを見てみると、「熊手」や「熊本県」、そして「状熊（「状態」の誤字）」など、多くのノイズを含む内容で、そのため、京セラの出願が混じっていました。そのせいで、「京セラ×熊」で創作した話を出力したようです。
今の生成AIはとても優秀なので、うまく使えば効率化できますが、不正確なデータを渡しても、いい分析結果は得られず、気をつけないと、人とは違う性質の間違い方をすることを再認識しました（結局、再検索することになりました）。
これからの時代は、特許分析においてもAI活用が常識化していくと思いますが、生成AIは、例え誤回答であっても、もっともらしく回答するので、これまで以上に、確かな検索式の重要性が高まっていると感じます。