青森県弘前市にある国立大学法人 弘前大学の医学部附属病院です。北東北医療圏の中核病院として、高度な医療の提供、先進医療の開発、医療従事者の教育・研修、地域医療へ貢献してきました。私は、総合診療部の学内講師として、普段は臨床医として患者の診察などを行なっています。また、地方大学が地域産業の根幹を担えるよう、事業化を見据えた技術開発に努めています。具体的には、医療機器の研究・開発、一般社団法人・ベンチャー企業へのアドバイザリー、教育を行う財団法人の設立などに関わってきました。医療現場の実態を知る医療者ならではの視点を活かしたシーズ側のマーケティング、コンセプトと要素技術の開発、特許明細書のドラフト作成、国内外の特許出願、ベンチャー・企業へのライセンス、ビジネスモデルの立案まで幅広い業務経験があります。
医療機器の研究・開発において、特許情報に基づく技術情報解析が重要であると考えており、これまで国家資格である2級知的財産管理技能士(管理業務)を取得後、知的財産教育協会(AIPE)認定 知的財産アナリストを、医師として日本初の認定を受けました(受講申込時の任意アンケートより)。
これまで、特許情報解析は特許庁のJPlatPatで行なってきましたが、特許庁のホームページにてパテント・インテグレーションのサービスを知りました。他社の特許分析サービスなども検討しましたが、価格が高価であったため、アカデミックライセンスでリーズナブルな料金体系で利用できる御社のパテント・インテグレーションを利用しています。
技術動向調査を行うために、パテント・インテグレーションを利用しております。シーズ段階の技術開発内容をどのような企業とアライアンスを組んで事業化を進めていくのか、パテント・インテグレーションを利用すれば十分な内容の概要調査を行うことができます。
主に「パテントマップ機能(グラフ集計機能)」を利用してバブルチャートを作成することが多いです。特に、横軸に出願日、縦軸に特許分類を設定し、技術動向の全体像を把握することが多いですね。また、Fタームを横軸、IPC分類(国際特許分類)を縦軸に設定し、ピンポイントにどの技術分野に特許出願の注力されているのか見ることも多いです。
横軸に出願日、縦軸に名寄せした企業名を設定し、企業ごとの出願件数推移把握も便利です。
JPlatPatでダウンロードしたデータを用いて、このような分析を行おうとすると大変な工数と時間がかかってしまいますので、パテント・インテグレーションでは簡単に集計を行うことができるため助かっています。
パテント・インテグレーションはリーズナブルな価格設定と、特許検索から特許分析まで一貫して行うことができるの特徴です。JPlatPatの検索結果をエクセルで分析する場合は、検索と分析を行き来するのが手間ですが、パテント・インテグレーションでは分析結果と検索結果を相互に行き来しつつ特許情報分析を進めることができる点が便利です。
また、現状、詳細な特許分析を行う場合は外部の特許調査会社などを利用していますが、調査の方向性などを指示する場合に、パテント・インテグレーションを利用することで、短時間で概要調査を行うことができ、短時間で調査の方向性を指示することができるため助かっています。また、IPランドスケープの活動を進めるため、そして技術情報を現場へ分かりやすく伝えるための一助として活用を進めています。
大学・企業のR&D部門において、詳細な技術調査は外部の特許調査会社へ依頼する場合も、調査の方向性を指示する場合にはある程度自身で予備調査を行う必要性がある場合が多いと思います。パテント・インテグレーションを利用することで短時間で概要調査を済ませられるため、大学研究者、企業のR&D部門の方々にお薦め致します。
(取材日:2021年4月12日)