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コネクテッド イノベーション インテリジェンス

コネクテッド イノベーション インテリジェンスとは

コネクテッド イノベーション インテリジェンス (CII) は、AI を活用したテクノロジを使用して、数十億のグローバル データ ポイントを分析し、業界と関連性によってセグメント化し、意味のある方法でそれらを結び付けるプロセスです。 このプロセスにより、ユーザーは膨大な量のデータをすばやく選別し、関連情報を関連付けて、企業、業界、技術分野、または市場全体などのトピックの 360 度ビューを得ることができます。

関連情報に簡単にアクセスできるため、イノベーションが合理化されます。 知的財産 (IP)、R&D、法務の専門家は次のことができます。                                                                                            

  • 複雑な検索結果を簡素化し、意味のある洞察を引き出す                                             
  • 初期段階のイノベーションの機会を特定する
  • 業界のトレンドと競合他社のポートフォリオの変化を探る
  • 新しい研究および技術分野に関するリアルタイムの洞察を明らかにする
  • イノベーション パイプラインの改善

キャリア ステージや経験に関係なく、CII はイノベーション プロセスのあらゆる段階にある R&D、IP、およびイノベーションの専門家にとって理想的です。                                                         

イノベーション インテリジェンスとコネクテッド イノベーション インテリジェンスの違いは何ですか?

イノベーション インテリジェンスと CII の最大の違いは、イノベーション プロセスにおける範囲の広さです。 イノベーション インテリジェンスにより、個人や団体は検索、情報収集、結果の分析を行ってビジネス戦略や意思決定を行うことができますが、特許文献と非特許文献を網羅する CII ほどには進んでいません。

イノベーション インテリジェンスは、既存の特許、著作権、侵害などを心配する必要のない、確立された足場を既に持っている製品やサービスを構築する人々にとって完全に適切です。 しかし、CII を使用すると、まったく新しい世界がイノベーターに開かれます。 機械学習と AI を使用して、現在の市場のギャップ、それらを活用する方法、特許を申請する場所 (またはライセンスを購入する相手) などを探すことができます。 また、強力な CII により、イノベーターは特許情報の全体像を把握することができますが、イノベーション インテリジェンスはその範囲がより限定される可能性があります。

コネクテッド イノベーション インテリジェンスが重要な理由

CII 今日の世界でイノベーションを推進するオンラインおよびデジタルの状況に適合するため、重要です。 これにより、イノベーターは、自分でふるいにかけることができるより多くのデータにアクセスできるようになります。AI と機械学習は、整理されていないノイズの多いデータを一貫性のある情報に変換することで、面倒な作業を行います。

特許を例にとってみましょう。 単一のグローバルな特許組織はありません。つまり、イノベーターは、自分のアイデアがすでに特許を取得しているかどうかを各特許庁に確認する必要があります。 その場合、CII を使用して次の行動方針を迅速に決定できます。 そうでない場合は、CII を活用して、類似の特許、潜在的な穴、またはコラボレーションを通じて将来貢献する可能性のある重複するエンティティを探すこともできます。

既存の技術を活用することで、 イノベーターは CII を使用できます 可能な限り迅速かつ効率的にイノベーション プロセスを前進させ、行き止まりに遭遇したり、他の人の仕事を侵害したり、貴重なリソースを他の場所でより適切に使用できるときに無駄にしたりする可能性を減らします。 人工知能のイノベーションもAIを活用!

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