近年、人工知能（AI:Artificial intelligence）の使用を謳っている特許調査システムが商用ベースで複数提供されておりコモディティ化している。ただいろいろと課題も多いのが現状である。また現在の深層学習（第３世代AI）の限界も指摘され、第４世代AIが提案1)されており、特許庁よりニーズ即応型技術動向調査の概要2)が公表されているが、知財分野における応用はこれからである。
第4世代AIを念頭に、特許調査と機械学習の補完・融合を目的に基礎検討を行った。最初に解決すべき問題（課題）をコンピュータに入力できるように問題の定式化、特許調査時の検索モデルの類型化を試みた。その結果、特許分類、キーワード等をブーリアン演算で使用する「完全一致型」、発明の特徴を表す文を入力する「最良一致型」、最良一致型をさらに従来の概念検索型と最近続々登場しているAI検索型に分けると各タイプ別の検索結果の検証・利用しやすいという方向性を得た。
