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FAQ (Frequently Asked Questions)

  • 私たちの付加価値

  • b-science.netはどのようなビジネス・プロセスに対応していますか？

  • 35-45% 的高科技新产品发布失败，往往是因为首席技术官/研发部门缺乏做出正确决策所需的客观数据。b-science.net 通过基于人工智能的创新和专利信息服务来应对这一挑战，从而提高储能产品开发和相邻决策的质量。
  • 加入者の大半は、新製品を開発・発売するための部門横断的なプロセスをサポートしている。
  • 購読者が直面する典型的な質問
  • どのような研究開発の方向性を優先するか？
  • 軌道に乗っているプロジェクトは？
  • 性能、安全性、コストの間でどのようなバランスを取るべきか。
  • 競合他社に先駆けて製品を発売するために必要なリソースは何か？
  • 私たちの購読者ベースは、製品上市の成功（に向けた前進）に関しては、明らかに平均を上回っています（売上高や生産量の公表、VCの投資ラウンドによる）。客観的できめ細かなイノベーション＆テクノロジー情報が、正しい製品開発の意思決定に大いに役立つことを理解していることが、成果と相関している。
  • その後、新興企業や投資家に技術をスピンアウトさせた学術研究グループも、私たちの情報を頼りにしている。

  • b-science.netの購読は、競合する情報源と何が違うのですか？

  • 競合する情報源の中には、検索クエリを入力すると特許リストが生成されるものがあるが、研究開発の意思決定者が処理するには非常に時間がかかる。
  • 競争スペクトルのもう一方の端にあるコンサルタントは、顧客のためにオーダーメイドの凝縮された情報を用意し、製品の成否を左右する重要な意思決定を行うことも多い製品開発グループとは対照的に、一般的な経営陣しか手が出せないような価格設定になっていることが多い。コンサルタント一人当たり、比較的に限られた数の顧客の一般経営陣のためだけに密接に働くことで、コンサルタントは客観性に欠ける傾向がある。
  • 当社のサブスクリプションは、技術的な意思決定者が直面する具体的なトレードオフに関連する特許文献を、技術的な製品／プロセス仕様やベンチマークデータのレベルまで、より詳細に、かつ凝縮して洞察することができる点が特徴です。弊社の購読は、アメリカ、ヨーロッパ、アジアにまたがる複数の購読者によって購入されるため、コンサルタントによるオーダーメイドの仕事よりも客観的であり、価格も低く抑えられています。サブスクリプションに含まれる2時間の「著者サポート」は、通常、お客様固有の情報ギャップをカバーします。
  • 専門家による「監修」を受けていない人工知能が提供する結果は、刺激的な情報を提供する可能性があるが、時間のかかる事実確認が必要であり、重要な事実が欠落している可能性がある。例えば、カンファレンスで行われるパネルディスカッションは、新技術の商業的見通しに関するb-science.netの主題専門家の見解に大きな影響を与えることが多い。

  • 社内には特許監視部門があります。b-science.netの購読はなぜ意味があるのですか？

  • b-science.netの購読者の多くは、社内に特許監視部門があるにもかかわらず、b-science.netの購読を購入し、更新しています。これは通常、製品発売を成功させるための意思決定者が、社内外の複数の情報源に基づいて決定することを主張し、通常はるかに大きなプロジェクト予算との関連でb-science.netサブスクリプションを購入する価値があると考えた場合に起こります。

  • 人工知能の方法論

  • 商業的に最も関連性の高い特許出願はどのように特定されるのですか？

  • 10のエネルギー貯蔵カテゴリーに関して新たに公開された特許出願の商業的関連性の見込みに関する何千ものデータポイントが、「リチウムイオン電池 - 電解質 - 固体および半固体」のように、2018年以来b-science.netによって3週間ごとに定義されている。このような十分な情報に基づいた、将来を見据えた判断の積み重ねにより、興味深いことに、基礎となる概念が非常に斬新であっても、独自に関連する特許を特定できる優れた人工知能モデルの定義が可能になった。例えば、下の画像に示すように、CATLの画期的な「凝縮型電池」の基礎となる可能性のある、概念的に新しい超分子半固体電解質の特許は、CATLによって、2,000件の特許出願の中で商業的に関連性のある特許出願の第1位にランク付けされた。
  • AI-supported identification of commercially relevant battery patent

  • 人工知能による特許調査のメリットは何ですか？

  • キーワード検索が包括的であれば、通常、数百件の時系列リストが生成され、分析に時間がかかる。キーワード検索の結果が少なければ、重要な特許が見逃される可能性が高い。
  • 人工知能のアプローチでは、特定の研究分野に関連する機械が生成したスコアに従ってクエリを並べることができる。
  • 商業的に最も関連性の高い特許はリストの一番上に表示され、ユーザーは関連性の高い特許をどんどん下に見ていくことができる。
  • 当社の商業的関連性ランキングは、既存の検索エンジンと比較して優れています。なぜなら、当社はエネルギー貯蔵部門に関する実践的な知識に基づいて、何千もの個別特許に基づいて各AIモデルを慎重に定義しているからです。
  • 教師なし人工ボットの重要性はますます高まるだろうが、結果の質は今のところまだ非常に大きく異なる可能性がある。AIボットでは、AIが生成した結果が正しい確率は、我々のケースのようなAIスコアには反映されない。このスコアは、意思決定者がAIデータポイント（特許の商業的関連性）を受け入れるか、あるいはダブルチェックが必要なグレーゾーンにあるかどうかを決定するために使用することができる。

  • 購読範囲と情報源

  • b-science.netが提供する特許情報の出典は何ですか？

  • 我们的数据库由欧洲专利局 (EPO) 数据库中超过 300 万份专利文件组成，这些文件发表于 1980 年或之后，标题或摘要中含有 "电池 "或 "电池组 "字样，或被赋予 CPC 或 IPC1-8 专利分类代码 H01M（电池和燃料电池）或 H01G（电容器）。
  • 欧洲专利局数据库包含向全球 100 多个专利局提交的专利文件。

  • その他の情報源は？

  • 技術関連のニュースリリースやレポート、および当社が定期的に参加している様々なエネルギー貯蔵会議で共有される技術情報。学術文献については、現時点では体系的にカバーしていません。

  • b-science.netの「著者サポート」はどのように機能するのですか？

  • 購読者は、（通常2時間の）「著者サポート」を利用して、当社のレビューでカバーされていない企業の技術ポートフォリオを分析したり、今後の製品開発の意思決定のためのSWOT図を定義したり、特定の検索リクエストに関連して人工知能でランク付けされた特許のリストを取得したりすることができる。
  • 回答は、b-science.netからパワーポイント・スライド、エクセル・ファイル、ビデオ通話での質疑応答として提供されます。
  • 我们的一些初创企业用户要求将 "作者支持 "用于与其（潜在）投资者的对话，以涵盖初创企业所处的技术环境。经过这样的对话，我们的用户迄今已完成了超过 2000 万美元的融资。

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