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シーズとニーズのマッチングは、技術取引の課題です。欧米では大学のシーズのライセンス取引が活発です。日本国内でもTLOという大学のライセンス機関がつくられましたが、成果は限定的でした。
ニーズを探すのは容易ではありません。ニーズは企業の弱点とも言えるからです。
大規模言語モデルを使うと、自社特許に近い競合製品を短時間で見つけることができます。
その中からライセンス先を探すことで、マッチングの確度を上げることができます。

マレーシア北部ケダ州のクリムハイテクパークは、日本のODAで開発されたマレーシア最大のハイテクパークです。日本立地センターが設計しました。
インテルをはじめ、半導体企業が集積しています。
マレーシア投資開発庁東京事務所の日本人顧問が考案した集合工場(ジョイント・ファクトリー)の建設が進んでいます。
一区画1000㎡から。地元政府のプロジェクトですので、廉価な賃料です。
マレーシア進出の窓口であるマレーシア投資開発庁のサポートにより許認可もスムーズです。

カーボンニュートラルを実現するため、政府が決めたGXの取り組みのひとつに、特許庁が提唱するGXTI (グリーン・トランスフォーメーション技術区分表)があります。特許庁が作成した、特許検索式、IPC技術分類、テキスト (キーワード)によって、企業が保有している特許を容易に見つけることができます。

最近よく見聞きするようになった生成AIや大規模言語モデルの波が、特許分析の世界にも押し寄せてきています。これまでは、自分のアイデアに近い特許や論文があるかないかを自然言語処理で調べるレベルでしたが、最新のモデルではこんなアイデアもあるよとAIが提案するレベルに達しています。既存の特許や論文から引用しているのではなく、それらをヒントにAIが考え出したアイデアです。

○FTO調査
製品を輸出する場合、輸出先の国の特許を調べる必要があります。
FTOは、free to operateの略です。
権利侵害訴訟を回避するのが目的です。
○クレームチャート EoU
自社特許を侵害している製品を見つけるものです。
EoUは、evidence of useの略です。