Rival Seeker

FIND THE DEVELOPMENT TEAM

開発チームを、
読み解く。
あの企業で「誰が、何を開発しているか」を特許情報から見える化する、オンライン特許分析サービス。

企業名と技術分野を選ぶだけ。発明者の共起ネットワークから開発チームを自動で抽出し、 チームごとの技術と関連する商品・サービスをAIが要約します。

アプリの操作動画を見る

特許第7916055号「特許分析プログラム」 取得

発明者共起ネットワーク
Rival Seekerで作成した発明者共起ネットワーク。色分けされたクラスターごとにタイトルが表示されている

※画面は分析結果の一例です

WHY RIVAL SEEKER ?

あの企業は、どのような技術開発をどのような体制で進めているのか。

次から次へと革新的なサービスを生み出す企業。その理由を特許から探ろうとしても、従来の分析ではなかなか答えにたどり着けません。

パソコンの前で頭を抱えるビジネスパーソン
  • 01

    検索しても、一覧が出るだけ

    「出願人名 × 特許分類」で検索すると、特許がずらりと並ぶだけ。その先の分析は手間がかかり、絞り込むほど情報が欠落します。

  • 02

    開発チームは組織図に現れない

    企業の技術開発はチーム単位で行われます。しかし、どのチームが何を開発しているかは外からは見えません。

  • 03

    キーワードでは追えない新技術

    検索式で競合を監視していても、キーワードに含まれない新規技術が出てきたときには気づけません。

CONCEPT

企業の技術開発は、チーム単位。
ならば、特許分析もチーム単位で。

Rival Seekerは、発明者の共同発明関係をたどり、企業の「開発チーム」を特許情報から浮かび上がらせます。

従来の分析

出願人名 × 特許分類

Rival Seeker の分析

出願人名 × 特許分類 × 発明者クラスター

新しい「軸」を掛け合わせることで、情報量はそのままに一段深い区分けが可能になります。

共起ネットワークで、開発チームを見える化

発明者をノード(円)、 発明者同士の共同発明関係をエッジ(線)として描くと、 一緒に発明している人の集まりが「クラスター」として現れます。 このクラスターを発明者クラスターと呼び、企業の開発チームに相当すると考えます。

出願発明者
出願1A、B、C
出願2A、B
出願3A、C
出願4C、D
出願5E
出願6E
共起ネットワークについて詳しく見る
開発チームABCDE単独出願

A・B・C・D は共同発明でつながる「開発チーム」。E は単独で出願しています。

HOW IT WORKS

企業名と技術分野を選ぶだけ。

共起ネットワークの作成からAI要約まで、クリック操作だけで完結します。

  1. 01ユーザー入力

    企業名を入力

    分析したい企業名(出願人/特許権者)を入力し、対象年(特許公報の発行年)を選びます。必須の入力は企業名だけです。

  2. 02ユーザー入力

    技術分野を選択

    対象企業の特許から抽出された上位の特許分類(IPC)の中から、分析したい技術分野を選びます。

  3. 03システム出力

    開発チームを選択

    発明者共起ネットワークが作成され、開発チームに相当するクラスターがタイトル付きで表示されます。気になるチームを選びましょう。

  4. 04システム出力

    AIによる技術要約

    選択したチームの特許をAIが要約。開発している技術の概要に加え、関連すると推定される商品・サービスを表示します。

FEATURES

組織図には現れない、開発チームと技術を可視化。

特許情報を発明者グループ単位で分析するための機能を揃えています。

  • 開発チームを自動抽出

    発明者の共起ネットワークをクラスタリングし、企業の開発チームに相当する発明者クラスターを自動で抽出します。

  • クラスターにタイトルを表示

    各クラスターにAIがタイトルを付与。「何をしているチームか」がひと目で分かり、ブラウジングも容易です。

  • AI要約と関連商品・サービス

    チームの特許群から技術内容を要約し、関連すると推定される商品・サービスまで表示。経営層や事業部にも伝わる情報になります。

  • 特許番号を出力

    発明者クラスターに含まれる特許番号を出力できます。市販の特許分析ツールと併用すれば、さらに詳細な分析が可能です。

  • 公開データだから安心

    分析には公開された特許情報を使用します。自社の機密情報を入力する必要がないため、情報漏洩のリスクは原理的に低く抑えられます。

  • 特許取得済みの分析手法

    Rival Seekerの分析手法は「特許分析プログラム」として特許を取得しています(特許第7916055号)。

CUSTOMIZE

共起ネットワークを、カスタム。

発明者の共起ネットワークには「出願の少ない発明者が混ざる」「異動した発明者を介して別部署がつながる」 といった分析上の問題がつきものです。Rival Seekerなら、プロの分析に必要な細やかな調整が簡単に行えます。

  • 発明者の最低登場件数

    出願件数が一定未満の発明者(ノード)を非表示にし、主要な発明者に絞り込みます。

  • 共同発明者の最低共起件数

    共同発明の件数が少ない発明者間のつながり(エッジ)を非表示にし、関係の薄い線を整理します。

  • 除外する発明者

    多数の出願に名を連ねる管理職・役員や、部署異動でクラスター同士をつないでしまう発明者を除外し、実質的な開発チームを分離します。

  • 孤立ノードの除外

    他の発明者と共同発明がない発明者を非表示にし、図をすっきりさせます。

データ分析のグラフを操作するイメージ

CASE STUDY

分析例:巨大テック企業 Google

Rival Seekerのアプリで、Googleの音声認識分野を分析する手順をご紹介します。入力するのは企業名だけ。あとはクリック操作で開発チームの技術要約までたどり着けます。

動画で分析の流れをご覧いただけます。各ステップの詳細は下の画面でご確認ください。

  1. STEP 1

    企業名と対象年を入力

    「特許権者/出願人」に企業名を入力し、対象年を選んで[IPC分類検索]を押します。必須の入力はこの企業名だけです。

    • 特許権者/出願人:グーグル
    • 対象年:2022〜2026年
    • IPC分類取得件数上限:5件
    STEP 1:企業名と対象年を入力の画面
  2. STEP 2

    技術分野を選び、描画条件を設定

    出願件数の多い順に表示されたIPC分類から、分析したい技術分野にチェックを入れます。必要に応じてノード・エッジの条件や除外する発明者を設定し、[共起ネットワーク図作成]を押します。

    • 音声認識関連の G10L 15/10・15/22・15/16 を選択
    • 「AIによるクラスター要約を行う」でクラスターにタイトルを付与
    • 最低登場件数・最低共起件数・孤立ノード除外で図を整理
    STEP 2:技術分野を選び、描画条件を設定の画面
  3. STEP 3

    共起ネットワークから開発チームを選択

    発明者の共起ネットワークが作成され、色分けされたクラスター(開発チーム)ごとにタイトルが表示されます。気になるチームの発明者をダブルクリックすると、そのクラスターの特許をAIが要約します。

    • 「4:頑健な話者検証とエコー除去」などのタイトルでチームの内容をひと目で把握
    • 要約に使う特許の取得方法(出願日の新しい順/ランダム)と件数を指定
    • プロンプトはプロフェッショナル・ビジネス・やさしい・カスタムから選択
    STEP 3:共起ネットワークから開発チームを選択の画面
  4. STEP 4

    AIによる要約結果を確認

    選択した開発チームの技術の全体像をAIが要約。さらに、インターネット情報の調査により、関連する出願人の商品・サービスを出典付きで表示します。

    • 技術テーマ:デジタルアシスタントの高度な音声処理システム
    • 関連商品:Google アシスタント/Google Nest/Google Pixel
    • 出典URLを併記するため、裏付けの確認も容易
    STEP 4:AIによる要約結果を確認の画面

RESULT

分析結果の一例

直近5年(2022〜2026年発行)の特許公報を技術分野ごとに分析すると、どのような開発チームが、どの商品・サービスにつながる技術を開発しているかが見えてきます。

音声認識関連

IPC G10L
  • 開発チーム

    発明者数 43 名

    文脈適応型ストリーミング音声認識

    音声をクラウドに送らず端末内で処理を完結させる「オンデバイス」の高速・高精度な自動音声認識(ASR)を開発。テキストエコー消去やコンテキストバイアスなどの技術を組み合わせています。

    • Google アシスタント
    • Google Pixel
    • Google Nest
  • 開発チーム

    発明者数 17 名

    可聴コンテンツの自動字幕生成技術

    端末上で再生される動画や音声に、サーバーを経由せず端末内だけで字幕を自動付与する技術。プライバシーに配慮した完全オフラインでの字幕生成を実現しています。

    • 自動字幕起こし(Live Caption)
  • 開発チーム

    発明者数 8 名

    自動通話・IVR自動ナビゲーション

    レストランの予約や問い合わせなどで、ユーザーに代わってAIが電話をかけ、自動音声案内の操作や保留中の待機まで行う技術を開発しています。

    • Google Duplex
    • Pixel「代わりに待ってて」
    • Pixel「通話スクリーニング」

イメージ分析関連

IPC G06T
  • 開発チーム

    発明者数 14 名

    透かし検出とコンテンツ評価

    画像コンテンツの「品質評価」と、目に見えない電子透かしによる「真正性検証(改ざん検知)」を自動化・最適化する技術で構成されています。

    • Google 広告「アセットの品質」評価
    • Google 検索「この画像について」
    • SynthID
  • 開発チーム

    発明者数 11 名

    拡張現実の体験生成支援

    テンプレート画像に商品をあらかじめ合成する「事前レンダリング」により、カメラを起動せずに商品の使用イメージを確認できるARプラットフォーム技術です。

    • AR Beauty Try-On
    • AR Home Goods
    • AR Shoes Try-On
  • 開発チーム

    発明者数 10 名

    画像内の不要物除去と編集

    写真に写り込んだ不要な要素を自然に取り除く技術や、テキストの指示で写真の一部を書き換える技術を、モバイル端末でも高速・高画質に実行するための技術です。

    • 消しゴムマジック
    • 編集マジック
    • カモフラージュ

分析から見えてきたこと

Googleは音声認識に大きなリソースを割いており、主な対象はGoogle アシスタントやGoogle Nest。 一方、画像認識は巨大なチームではなく複数のチームが並行して開発し、それぞれが「消しゴムマジック」などの 個別の商品・サービスにつながっている様子がうかがえます。

※ 公開されている特許情報をRival Seekerで分析した結果の一例を、本ページ用に抜粋・要約したものです。対象期間に2件以上の特許がある発明者(ノード)、 1件以上の共同発明がある関係(エッジ)を対象としています。分析結果は各社の公式発表ではなく、Google LLCとは関係ありません。 記載の商品・サービス名は各社の商標または登録商標です。

VALUE

Rival Seekerによる分析の価値

キーワードなど他の評価軸による分析とは異なる観点を提供します。

  1. VALUE 01

    情報量を落とさずに、一段深い分析

    キーワードで絞り込むと情報は欠落しがち。共起ネットワークは全体を残したまま「発明者クラスター」という軸で区分けするため、全クラスターを見るか一部を深掘りするかをユーザーが決められます。

  2. VALUE 02

    AIとの親和性が高い

    AIは入力する情報の粒度が細かいほど精度の高い回答を返します。開発チーム単位の特許群をクリックだけでAIに渡せるため、「企業全体をまとめて」よりも具体的で精度の高い要約が得られます。

  3. VALUE 03

    セキュリティリスクが低い

    分析に使うのは公開された特許情報のみ。自社の情報を入力する必要がないため、自社分析にも安心してご利用いただけます。

USE CASES

優れた企業の技術を、探し求める。

Seek(探求)とRival(競合)。企業分析のさまざまな場面でご活用いただけます。

資料を囲んで議論するビジネスパーソン
  • 競合分析

    競合の「次の一手」のヒントを探す

    競合の共起ネットワークで自社技術と似たクラスターを見つけたら、周辺クラスターのタイトルをチェック。既存技術を転用した新製品の開発チームが見つかれば、次期商品開発のヒントになります。

    例:車載カメラの物体認識を開発するユーザーが、競合に「巡回セキュリティロボットの物体認識」チームを発見

  • 部門横断

    知財・技術・事業部で戦略を議論

    技術の要約に加えて関連する商品・サービスまで提示するため、知財部・技術部だけでなく営業部や経営層にも伝わります。競合分析や顧客分析など3C分析の材料にもお使いください。

  • 自社分析

    自社の開発体制を客観的に把握

    公開データのみを使うため、自社の特許情報も安心して分析できます。自社分析と競合分析をセットで行えば、強みと差分がより明確になります。

  • 技術ウォッチ

    検索式では拾えない新技術に気づく

    注目すべき発明者グループを把握しておけば、そのメンバーによる出願をきっかけに、キーワードに含まれない新規技術の動きにも気づけます。

PRICING

小さく始めて、必要に応じて拡張。

アカウントはメールアドレスと紐づきます。無料プランからすぐにお試しいただけます。

  • 無料プラン

    まずは共起ネットワークを体験

    ¥0/ 月

    • IPC分類表示数:5
    • 共起ネットワーク作成
    無料で始める
  • プロプラン

    AI要約で開発チームを深掘り

    ¥9,800/ 月(税抜)

    税込 ¥10,780

    • IPC分類表示数:10
    • 共起ネットワーク作成
    • AIによる要約:25回/月
    無料登録してアップグレード
  • ビジネスプラン

    組織での本格活用に

    個別対応

    • IPC分類表示数:20
    • 共起ネットワーク作成
    • AIによる要約:100回/月
    • カスタムプロンプトの利用
    お問い合わせ

共有アカウントを作成して複数名(経営・技術・営業など)でご利用いただくことも可能です(AI機能の消費が早くなる点にご注意ください)。 複数アカウントのご契約やボリュームディスカウントについては、お気軽にお問い合わせください。

FAQ

よくある質問

Q無料で使えますか?
A

はい。アカウントを登録するだけで、無料プランをすぐにお使いいただけます。無料プランでは、IPC分類5件までの表示と共起ネットワークの作成が可能です。AIによる要約はプロプラン以上でご利用いただけます。

Qどのような特許を分析できますか?
A

現在は、日本の特許庁が発行する特許公報(登録された特許)を対象としています。2022年以降に発行された特許公報を分析できます。米国など外国特許への対応も、今後予定しています。

Q専門知識がなくても使えますか?
A

はい。入力するのは企業名だけで、あとは技術分野や開発チームをクリックで選ぶだけです。AIの要約は「プロフェッショナル」「ビジネス」「やさしい」から文体を選べるため、知財部門以外の方にも読みやすい形で結果を得られます。

QAI要約は何回使えますか?
A

プロプランは月25回、ビジネスプランは月100回です。ビジネスプランでは、要約の指示文(プロンプト)を自由に設定できるカスタムプロンプトもご利用いただけます。

Q自社の情報を入力する必要はありますか?
A

いいえ。分析には公開されている特許情報のみを使用し、入力するのは分析したい企業名だけです。自社の機密情報を入力する必要がないため、自社の特許を分析する場合も安心してご利用いただけます。

Q複数人で使えますか?
A

アカウントはメールアドレスごとに作成します。共有アカウントを作成して複数名でご利用いただくことも可能です(AI機能の回数を共有するため、消費が早くなります)。複数アカウントのご契約やボリュームディスカウントについては、お問い合わせください。

Q分析結果はどこまで正確ですか?
A

発明者クラスターは、共同発明の関係から開発チームを推定したものです。AIの要約や関連する商品・サービスの表示も、AIの特性上、精度に限界があります。出典URLを確認するなど、参考情報としてご活用ください。

Q特許侵害の調査に使えますか?
A

本サービスは、企業の技術開発の全体像(大局的な技術情報)を把握することを目的としています。特許権侵害を回避するための定常的な特許監視や侵害調査には、専門の調査をご利用ください。

Q分析した特許の一覧を他のツールで使えますか?
A

はい。発明者クラスターに含まれる特許番号を出力できるため、市販の特許分析ツールと組み合わせて、さらに詳しく分析できます。

Q支払い方法や解約について教えてください。
A

プロプランは、クレジットカードによる月額のサブスクリプション決済です(決済サービスStripeを利用)。解約はマイページのプラン画面からいつでも手続きでき、お支払い済みの期間が終了した後に無料プランへ移行します。ビジネスプランはご契約ごとの個別対応となり、年額でのご契約も可能です。詳しくはお問い合わせください。

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アカウント登録だけで、無料プランをすぐにお試しいただけます。 経営や技術開発の参考情報として、Rival Seekerをご活用ください。

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ご注意事項

  • 本サービスは大局的な技術情報の抽出を目的とするものであり、特許権侵害回避のための定常的な特許監視を目的とするものではありません。
  • AIの特性上、出力される情報の精度には限界があります。あらかじめご了承ください。