日本最大級のオープンイノベーション プラットフォーム eiicon で情報発信をはじめました。
知財活用による協創についてまとめましたので是非ご覧ください。
https://eiicon.net/companies/18861
このすばらしい環境は共創によって知財活用の壁をブレイクスルーするきっかけになるものと考えています。
投稿者: admin
当社保有特許の客観的価値について
この度、当社保有特許ファミリーの客観的価値を上げる２つのポジティブな動きがありました。
・知財ファンドをはじめとする複数の知財専門機関から広い権利範囲を持つ強い特許（キラー特許）との評価を得たこと。
・特許の客観的価値を計るための重要要素である被引用関連指標がポジティブトレンドとなっていること。
１．知財専門機関による評価について
特許の強さを評価する観点には様々なものがありますが、最も重要な点
を大きく分けると『幅広く権利行使できること』と『無効にならないこと』の２つであるといえます。
『権利行使対象となる競合他社サービスが多く存在し、訴訟となった場合でも負けない』特許ということです。
今回、最も高い評価を受けたのはディップ株式会社にもライセンスしている以下の2特許です。
特許第5789065号（スケジューラリクエスト特許）
特許第5919414号（マッチング結果共有特許）
この２特許、特にスケジューラリクエスト特許は、基本特許と呼ばれるものの中でも取り分け強力な、任天堂がコロプラを訴えたことで有名なバーチャルパッド特許やAmazonが一世を風靡したワンクリック特許に代表される、いわゆるキラー特許の分類に入るものであると評価されました。
特許や権利行使と聞くと『競合を潰す訴訟のための武器』というアグレッシブなイメージが先行しがちだと思いますが、実はそれはほんの一面に過ぎません。
以下のような方法によっても十分活用可能です。
・他社への友好的特許ライセンス提案によるアライアンス戦略への活用
・保有特許の広報によって競合他社の模倣を牽制する防衛戦略への活用
・特許範囲に基づいたプロダクトデザインによる新規事業戦略への活用
・関連会社へのサブライセンスによるグループ知財戦略への活用
例えばスケジューラリクエスト特許は需要者と供給者のマッチングにおいてカレンダーUI上で要件をやり取りする機能を提供する全てのネットサービスを権利範囲に含むため、予約サイトや予約管理サービス、シフトマッチングなどの人材系サービスの多くを牽制することができます。
当社と特許ライセンス許諾契約を締結する企業は、この分野において既に強力な後方支援戦力を得ていることになるのです。
２．被引用による評価について
先日、米国特許庁による他社特許の審査過程において当特許が被引用となっていることがわかりました。
特許の強さを評価する方法には様々なものがあり、クレームの権利範囲による対象事業領域への影響度を計る直接的評価方法につきましては１でご紹介の通り知財専門機関によるキラー特許評価の根拠の中心となったものですが、これ以外の重要な客観的評価手段として、被引用数によるものがあります。
被引用とは審査対象の出願において先行技術文献として引用されたことを指し、これには出願者自身による引用と審査官による引用がありますが、審査官による引用は他の特許出願の審査において特許性否定の根拠として引用されたことを示すものです。
被引用となったことは引用した特許の特許可否如何に関わらずその審査の過程において影響を与えたことになるため、この引用数による量的な観点、そしてどのような特許出願に引用されたかという質的な観点から、特許強度を判断するための重要指標として用いられているものです。
当特許における被引用に関するポイントは以下の通りです。
・米国特許庁によるAmazon社の特許出願審査において審査官引用されている点
・日本のみならず米国・中国・韓国の外国出願においても審査官引用されている点
・強い特許の目安である被引用数が近年上昇トレンドとなっている点
これらは、Amazon社出願において審査官引用されたことをはじめとする、被引用を根拠とする新たなポジティブインパクトです。
前述の通り被引用の数と質は強い特許の重要指標とされていることから、Amazon社出願においてAT＆TベルやIBM、アクセンチュア等の特許と並んで審査官引用となったことは、当特許の注目度と影響力が客観的に証明されたことに他なりません。
知財専門機関による直接的評価と被引用による間接的評価という２つの観点で高い評価を得たことにより当特許のキラー特許たる確度とバリューがより高まったことは確かですので、これを機に、よりアクティブな特許活用を進めます。
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スケジューラリクエスト特許イメージ
マッチング結果共有特許イメージ
米国出願特許の進捗について
本年に入り、米国における特許出願で進捗がありましたので状況をお知らせします。
2019年5月に計画信頼度に関する特許（US10304100B2）を取得、同じく2019年5月にUS10304100B2を親とするスケジュールマッチングに関する特許（US20190236666A1）に対してNotice of Allowance（特許許可）が通知されました。
現在、US20190236666A1を親とする第３世代特許となる計画信頼度特許強化版の出願を準備中です。
日本で取得している特許ファミリーと比較するとクレーム構成に違いはあるものの、そのコンセプトは日本におけるスケジューラリクエスト特許および計画信頼度特許と根源を同じくするものです。
スケジューラリクエスト特許はここ数年でリリースが増えているシフトマッチングサービスやスキマ時間労働マッチング、予約管理プラットフォーム等、スケジューラーUIやカレンダーUIでのやり取りが中心となるサービスへの適用が考えられ、計画信頼度特許はジーマ信用に代表され日本でもリリースや参入発表が増えている個人信用スコアリングにおける計画信頼性評価への適用が考えられますので、これら領域で事業展開される企業様への友好的ライセンス許諾を中心としたアライアンスを積極的に進めて行く計画です。
US特許、
この特許を中心とした新たなサー
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店舗間キャパシティ融通モデルについて
ニーズトゥーマッチ株式会社が保有する一連の需給マッチング関連特許に基づき株式会社ドレイク・ネットワークスと共同で開発中の『店舗間キャパシティ融通モデル』についてご案内します。
従来の頭数によるシフトマッチングと比較すると、スキルを考慮したリソースプールによるマッチングとすることで人材配置の効率化と運用品質の向上が期待できます。
例えばこれを多店舗展開する飲食チェーン店の店舗間シフト運用に適用した場合、頭数だけのシフトマッチングではシフト要員のスキルのばらつきによる過不足の発生やスキルを考慮したシフト組みのための工数によるコスト増といった問題があることに対して、予めスキルを加味したリソースプール（時点ごとに提供可能な人的資源：余剰が想定される人的資源の総数）と人員不足想定店舗の必要リソース要件とをマッチングする当モデルを適用することで、これらの課題が解決できます。
また、『計画信頼度特許』に基づく計画信頼度評価機能の追加によって個々の人員の計画信頼度を把握することにより、緊急のヘルプシフトや重要案件対応のためのシフト組成といった確実性が問われるケースの要員選抜を効率的に行なうことが可能です。
当社では、同様に『スケジュールマッチング特許』に基づきドレイクネットワークス社と開発を進めているカレンダーマッチングサービス『カレマッチ』をベースにこの『店舗間キャパシティ融通モデル』を適用することで、従来のシフトマッチングサービスでは成し得なかった領域の効率性と利便性をご提供できると考えており、独自運用以外に、既存のシフトマッチングサービス提供企業様へのライセンス提供等も検討しています。
スタッフマッチングサービスについて
需給マッチングモデル普及の一環として進めております、『スタッフマッチング』をご紹介します。
スタッフマッチングは、
『競技会場の混雑状況とスタッフの予定／スキル／現在地をマッチングし、混雑予想会場への最適なスタッフ配置を可能とする』
サービスであり、2020年東京オリンピックのボランティア運用においても貢献出来るものと考えています。
本来であればリリース段階でお伝えする内容であると思いますが、以下の理由により、この段階でお伝えすることにいたしました。
・複数ソリューションの協働で実現する当ソリューションにとって不可欠である、ソリューションパートナー様へ向けた概要仕様の周知。
・ITによる2020年東京オリンピックへの貢献を目的とする当サービスの意義を大会関係者およびボランティアの方々にご理解いただくための、サービス内容の周知。
・当サービスを構成する主要機能が当社保有特許により保護されていることの周知。
それでは、以下に当サービスに関する概要を記します。
スタッフマッチング
Problem
大規模競技会運営者の課題
複数の競技会場で発生するスタッフの過不足をコントロール出来ない！
なぜ？
1.特定の競技会場の来場者が事前予測より多いことにより、スタッフ不足が発生してしまう
2.特定の競技会場の来場者が事前予測より少ないことにより、余剰スタッフが発生してしまう
3.各競技会場の混雑状況を把握することが出来ないことにより、リアルタイムな再配置が出来ない
4.スタッフのスキルとスケジュールの同時把握が出来ないことにより、適材適所配置が出来ない
つまり、
競技会場の現状とスタッフのスキル／スケジュール／場所をマッチングし最適配置する手段がないから！
Solution Concept
会場の混雑状況から人員過不足を把握し近隣の適合スタッフを再配置！
スタッフマッチングは大規模競技会運営者の課題を解決します。
・動態解析技術により各競技会場の来場者数変動状況とスタッフ現在位置をリアルタイムで把握
・スタッフマネジメント機能によりスタッフの保有スキルとスケジュールを管理
・来場者数の増減により発生した人員過不足に対応するためのスタッフへの配置／撤収依頼
・スタッフの保有スキル／予定／現在位置と会場の必要スキル／必要時間／場所をマッチング
Solution Concept Image
Solution
大規模競技会運営者課題の解決方法
複数の競技会場で発生するスタッフの過不足をコントロールする
1.特定の競技会場の来場者が事前予測より多いことによるスタッフ不足の発生を解決するための手段
→動態解析技術による各会場の来場者数変動状況の把握と、スタッフマネジメント機能によるスタッフの保有スキル／スケジュール／場所の把握により、スタッフ不足が発生した会場のニーズにマッチするスタッフを選出し、配置依頼を出します。
2.特定の競技会場の来場者が事前予測より少ないことによる余剰スタッフの発生を解決するための手段
→動態解析技術による各会場の来場者数変動状況の把握と、スタッフマネジメント機能によるスタッフの保有スキル／スケジュール／場所の把握により、スタッフ余剰が発生した会場のスタッフに撤収依頼を出し、再配置用プールにストックします。
3.各競技会場の混雑状況を把握することが出来ないことによるリアルタイム再配置の困難を解決するための手段
→各会場の来場者数変動状況および各会場の固有ニーズとスタッフの保有スキル／スケジュール／場所情報を継続マッチングし、スタッフへの撤収／配置指示を半自動化することにより、各会場の人員過不足調整のためのリアルタイム再配置を実現します。
4.スタッフの固有スキルとスケジュールの同時把握が出来ないことによる適材適所配置の困難を解決するための手段
→スタッフマネジメント機能によるスタッフの保有スキル／スケジュール／場所の把握により、適材適所配置を実現します。
Unique Insight
当ソリューションの強み
1.動態解析技術による、競技会場混雑状況の即時把握
→動態解析ソリューションとの連携により、各競技会場の混雑状況を継続的に収集しマッチングします。
2.位置情報技術による、観客／スタッフの位置情報と属性情報の即時把握
→位置情報ソリューションとの連携により、観客とスタッフの現在位置や属性情報を継続的に収集しマッチングします。
3.需給マッチング技術による、会場ニーズとスタッフスケジュールの即時マッチング
→需給マッチング技術により、スタッフの予定と現在地を考慮したマッチングで理想的なスタッフ再配置を実現します。
4.カレンダーUIによる、スタッフスケジュールと会場スケジュールの直感的な把握
→カレンダーアプリとの連携により、管理者とスタッフ間の対応依頼／応答がスケジュール調整感覚で直感的に行えます。
5.特許による、他業者による模倣の防止
→スケジューラリクエスト、計画信頼度、マッチング結果共有に関する特許により、他業者の模倣を防止します。
Unique Insight (Patent information)
Unique Insight (Patent information)
Unique Insight (Patent information)
サブマリン特許！？
当社の需給マッチングモデルやその基盤となる特許について、
ある大手Sierに需給マッチングモデルと特許の紹介をする
当社の理念や需給マッチングモデルの概要、
役員の方から驚きの発言がありました。
「失礼だけれど、これはサブマリン特許ではないのですか！？」
一瞬言葉を失いました。
日本では1971年に出願公開制度が導入されており、潜伏など出来
しかしすぐに気を取り直しました。
大手Sierの役員ともあろう方がそのようなことを知らないはず
そして、
このことによって、
今回の訪問の目的が、
あくまでも想像の域を出ませんが、そう考えれば、
そこですぐに、敵対的な交渉に来たのではなく、
この說明で一気に場の雰囲気が明るくなり、当サービスモデルとの協業や特許の共同利用について継続
とは言えこのような誤解を招いたのは、
この反省に立ち、
以下は、利用者が需要や供給に関する情報を得ようとした時の、
インターネット上の需要や供給に関する情報を通常検索で収集しようとした場合、種々雑多な情報の中から自分で選別をする必要があります。
また、その時点で目的の情報が見つからなかった場合は、時間をおいて再度検索する必要があります。
これに対し需給マッチングモデルでは、
１．需給要素を含む情報をWebやSNSから自動収集し
２．商品やサービスの仕様や時期および場所等を自動補完することで需給情報として蓄積し
３．需要者会員や供給者会員がマッチングシステムに登録した需給要件を元に需給リクエストを生成して登録し
４．蓄積した外部需給情報および需給リクエストの需要情報と供給情報をマッチングし
５．需要者と供給者それぞれの要求に適合する相手情報や関連のおすすめ情報を双方に配信する
ことによって、需給要件を登録しておけばその時に目的の情報が見つからなかった場合でも待っているだけでよいのです。
また、需給要件を登録する際のインターフェイスをスケジューラとすることで、さらに効率化な利用が可能となります。
３．需要者会員や供給者会員がスケジューラに登録したスケジュールイベントを元に需給リクエストを生成して登録し
４．蓄積した外部需給情報および需給リクエストの需要情報と供給情報をマッチングし
５．需要者と供給者それぞれの要求に適合する相手情報や関連のおすすめ情報をスケジューラに配信する
ことによって、需給要件をスケジュールイベントとして登録しておけばその時に目的の情報が見つからなかった場合でも待っているだけでよく、条件に変更があった場合でもスケジュールイベントを修正するだけですので重複作業の必要がありません。
これを表したのが以下のイラストです。
ここでは、旅行に関する情報を収集する様子を、通常検索で行なった場合と需給マッチングで行なった場合の比較をしています。
通常検索では様々な情報を個別に検索するため重複作業が多く発生する上に、予定変更があった場合には同じ作業をやり直す必要が多く発生するため大変非効率です。
これに対し需給マッチングではスケジューラに必要な要件を登録しておくだけでスケジュールイベントで必要となる情報を自動収集するため手間がかからない上に、予定変更があってもスケジュールを修正するだけでよいため大変効率的であることがわかります。
いかがでしょうか？
あなたに必要な労力は、スケジューラに対して今までよりほんの少しだけ、はっきりとした目的を入れることだけです！
以上が、需給マッチングモデル発案時点に立ち返って改めて構成した、大元となる概念のご案内です。
需給マッチングに関する特許は日本や外国で複数登録されていますが、それら特許およびこれに基づくサービスモデルの提供によって目指すところは、時間軸を必須要件とするあらゆる取引における機会均等と効率化です。
スケジュールレコメンドサービスに関する記事を掲載しました
Google社によるTim
詳細は以下よりどうぞ。
