「既存システムとTM-RoBoの違い」岩原 / IP-RoBo CEO

こんにちは、株式会社IP-RoBo CEOの岩原です。

前回のTM-RoBoの概略紹介に続き、
今回は「既存の調査システムとTM-RoBoの違い」についてお伝えします。

 

#一般的な商標調査

民間の商標データベースサービスや特許庁の関係団体であるINPITから提供されているJ-PlatPatを利用して調査を行うことが一般的とされています。特に、J-PlatPatに関しては、以前に比べると機能が充実してきていることもあり、大量に商標出願されている企業や特許事務所でも、J-PlatPatのみで調査しているところも少なくないようです。しかし、現在の商標調査は、文字商標における称呼の類似判定を中心に調査されることが多く、現在流通しているサービスでは専門的知識を有する専門家向けのため、判断におけるかなりの負担を調査者に強いているのが現状です。

 

#既存の調査システムの現状

具体的には、これら既存の商標データベースは、通常、入力称呼に対してある程度の曖昧さを許容した「部分一致検索」を行うことしかできません。検索結果は、それほど似ていない登録商標もヒットしかねず、しかも入力商標との類似度合とは無関係にただ羅列されてしまいます。

また、最近は、出力結果数が引き上げられつつあるため(J-PlatPatのヒット数は最大3000件)、場合によっては、莫大な商標が類似度合と関係なく羅列されてしまいます。そのため、調査者は、この検索結果の一つひとつの類否を自ら判断しなければならず、膨大な手間ひまをかけることを強いられていました。

更に、民間の商標調査システム、J-PlatPatのいずれについても、実務的に重要な複数語からなる結合商標の処理には全く対応していないため、調査者自ら調査商標を複数語に分割するとともに、考え得る組合せごとに検索しなければならず、1つの商標を調査するだけで気の遠くなるような手間がかかりました。そのうえ、各組合せが要部認定されるか否かという極めて専門性が高い判断も求められ、事業部等のネーミングを行う方とっては、結合商標の調査をすることは極めて困難な業務となっていたのです。

 

#専門家・非専門家それぞれにTM-RoBoが提供できること

上記に対し、TM-RoBoでは、過去の審決等の専門家の判断を網羅的に機械学習等したAIによって、「ヒット商標との称呼の類似性」「称呼オリジナル性」「結合商標における識別力」「各組合せ語の要部認定される可能性」等の様々な指標を数値化して表示し、必要に応じて数値順に並び替えることができます。

このため、専門家にとっても、効率的かつ客観的に判断することが可能となり、調査効率は導入前に比べて、単純な称呼調査で10~3000倍、結合商標では更にその数倍にもなると考えられます。更に、非専門家にとっても、わかりやすい指標とともに結果が表示されますので、これまで判断することが事実上不可能であった結合商標の判定すら可能になると考えられます。

TM-RoBoの導入により、専門家にとっては導入前では考えられないくらい効率化と客観化が進み、非専門家にとっては商標調査に対する不可能が可能になると考えています。

 

次回は、TM-RoBoの導入により、個別の商標調査以外に与える影響についてお伝えします!

 

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[ 執筆者 プロフィール ]
岩原 将文 /株式会社IP-RoBo CEO

2000年弁護士登録。
主として、特許、著作権その他の知的財産権に関する相談、契約、訴訟等を行う。
大学・大学院時代には、機械学習に関する研究を行っていた。

<関連リンク>
WEB:https://www.ip-robo.co.jp/
お問い合わせ:info@ip-robo.co.jp

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