J-PlatPat論理式メーカー-フリーの高度な特許検索ツール

AIで特許検索を強化

Home > GPTs > J-PlatPat論理式メーカー
このツールを評価する

20.0 / 5 (200 votes)

J-PlatPat論理式メーカーの紹介

J-PlatPat論理式メーカーは、J-PlatPat(日本の特許情報プラットフォーム)の複雑な検索クエリを作成するのに役立つ専用ツールです。このツールは、論理式の作成プロセスを効率化するように設計されています。これは、正確で効率的な特許検索に不可欠です。ユーザーの要件を解釈し、それらを構造化された論理式に変換することにより、ツールは特許検索者の具体的なニーズに対応した、深遠かつ微妙な検索を促進します。たとえば、特定の技術分野内の『太陽エネルギー』に関連する特許を探しているユーザーは、このツールを使用して、すべての関連文書が検索されるように包括的な検索式を構築できます。 Powered by ChatGPT-4o

J-PlatPat論理式メーカーの主な機能

  • 複合クエリ構築

    Example Example

    『太陽光発電』と特定のIPCクラス内の『バッテリーストレージ』を組み合わせる検索式の作成。

    Example Scenario

    研究者が、太陽エネルギーが革新的なバッテリーストレージソリューションに利用されている特許を見つけるために使用されます。

  • 近接検索の構成

    Example Example

    『ワイヤレス』と『充電』がテキスト内で隣接する特許文献の検索の構成。

    Example Scenario

    製品開発者がワイヤレス充電技術に関する特許文献を見つけるのに使用され、概念がテキスト内で密接に関連していることを確認します。

  • ブール論理の実装

    Example Example

    『拡張現実』の分野の特許を検索するが、調査を効率化するためにゲームアプリケーションは除外するクエリの構築。

    Example Scenario

    市場分析者が、ゲーミングセクターを除外して、拡張現実の産業アプリケーションに焦点を当てるために利用されます。

J-PlatPat論理式メーカーサービスの理想的なユーザー

  • 特許研究者および弁護士

    包括的な文献レビュー、事業の自由を実現分析、または特許可能性の評価を確実にするために正確な特許検索を必要とする専門家。

  • R&D専門家

    最新の技術進歩を把握し、そのイノベーションがユニークで特許可能であることを確認する必要がある研究者と開発者。

  • ビジネス戦略家およびアナリスト

    特許動向とランドスケープを分析して、ビジネス戦略を導き、可能なパートナーシップを特定し、競争環境を評価する個人。

J-PlatPat論理式メーカーの使用方法

  • 1

    ログイン要件なしでハンズオントライアルのためにyeschat.aiをご覧ください。ChatGPT Plusサブスクリプションの必要はありません。

  • 2

    特許検索の基本(発明者のINなど、J-PlatPatで使用される特定の検索タグ)に慣れてください。これらは論理式の構築に不可欠です。

  • 3

    提供されたガイドラインを使用して検索クエリを構築してください。発明者名はシングルクォートで囲み、検索語を組み合わせるために適切な記号(*はAND,+はOR)を使用してください。

  • 4

    高度な検索の場合、結果を絞り込むために近接検索演算子の適用方法を学習してください。キーワード間の文字または単語の距離を指定し、出現順序が重要かどうかを指定します。

  • 5

    J-PlatPatで検索を実行する前に、検索式の正確性と完全性を確認してください。クエリを最適化するためにフィードバックを利用してください。

J-PlatPat論理式メーカーに関する詳細なQ&A

  • J-PlatPatのコンテキストでの論理式とは何ですか?

    論理式は、J-PlatPatデータベースの特許文書を検索するために特定の演算子(例:*, +)と構文を使用してクエリを構造化するものです。それにより、正確で複雑な検索クエリが可能になります。

  • 同じ発明者の異なる表記方法はどのように処理しますか?

    発明者の名前の周りにシングルクォート内の疑問符(?)を使用して、表記のバリエーションを説明し(例: 'Suzuki?Taro'/IN)、可能なすべてのバリエーションをキャプチャする検索を確実にします。

  • 英語と日本語の両方の特許を検索できますか?

    はい、J-PlatPatは英語と日本語の両方での検索をサポートしています。英語の場合は、シングルクォートで囲まれたフレーズまたはアンダースコアで接続された語を使用します。日本語の場合、ワイルドカードを使用しない限り、クォートなしの直接入力が標準です。

  • 近接検索を効果的に使用するにはどうすればいいですか?

    2つのキーワード間の距離と順序を指定します(例: 'keyword1,5C,keyword2/TX'は5文字以内の正確な配置のため)。これにより、緊密に関連する概念に焦点を当てた洗練された検索が可能になります。

  • 論理式の構築時に避けるべき一般的な落とし穴は何ですか?

    予約済みの記号を適切なフォーマットなしで検索語の一部として使用しないでください。検索タグの範囲を誤解しないでください。近接検索の使用を怠ると、結果が向上する可能性があります。式を構文エラーや論理的一貫性のためにダブルチェックしてください。