米国に拠点を置く消費財メーカー

特許出願が急増している分野を対象とした定期的アラートサービスをSPAに要望。　人手によるスクリーニング及び特定の特許の抽出は手間暇がかかる作業。　この課題の解決に向け、調査精度を維持しつつ、作業効率向上を実現するAI/機械学習ベースのツール開発を依頼。

週単位のアラートを効率的に実施するツール開発に向け、SPAの技術チームが本件を担当。
ユーザー側でのフィルター機能の自在性（追加、変更等）を担保する為、AIとキーワードベースのハイブリッド型のソリューションを採用。　特定の技術ドメインに特化してトレーニングされた機械学習モデルを活用、迅速かつ精度の高いスクリーニングを実現。
開発されたモデルは、ユーザー側での評価テストの結果に基づき必要な調整を実施。
半自動と自動モードの自由な切り替えを可能とするAIベースのauto-tagging機能を追加。
このモデルの開発により、従来の人手によるアラート作業に比べ40%程度の効率向上が実現。