なぜデータ品質が IP と R&D における AI の成否を左右するのか
AI を R&D および IP ワークフローに統合しようと急いでいるため、多くのチームはこれらのツールを動かすデータを十分に精査していません。
AI システムは、何もないところから洞察を生み出すわけではありません。問題を解釈し、決定を下し、結果を生成するためにトレーニング データに依存しています。生命科学、材料、高度な製造など、科学を重視する分野では、データの品質がすべてです。一般的な Web コンテンツでトレーニングされた AI ツールでは、自明でない先行技術のリスクを発見したり、ニッチな研究論文に隠れている画期的な化合物を特定したりすることはできません。
データが正確でなく、ドメイン固有でなく、継続的に更新されていない場合、最も強力な AI であっても、高速ではあるものの役に立たない、単なるノイズの多いツールになってしまいます。イノベーション チームにとって、これは戦略的な問題です。なぜなら、リスクの高い R&D または IP の決定を不完全な入力に基づいて行うと、その結果がパイプライン全体に波及する可能性があるからです。
データ品質が重要な理由
R&Dチームにとって、不良データでAIを実行するリスクは現実的です。Anacondaの調査によると、データサイエンティストは 時間の45％ データの準備、つまりデータセットの読み込み、クリーニング、構造化に注力しています。その努力にもかかわらず、データ品質の問題は依然として広く存在しています。2022年の調査では、 組織の77％ マッキンゼーはデータガバナンスをAI導入の最も見落とされがちな障壁の一つとして挙げており、ガートナーはデータ品質の低さが組織に平均で 毎年$ 15万ドルこうした非効率性は、チームのスピードを低下させるだけでなく、製品の発売を遅らせたり、知的財産の申請を妨げたり、コストのかかるミスのリスクを高めたりする可能性があります。
IP の分野では、データセットが脆弱または古いと、先行技術の見落とし、FTO 評価の欠陥、さらには意図しない侵害につながる可能性があります。これは、事後に「スマート」ツールで修正できない問題です。特許から出版物、内部記録まで、IP 関連データの膨大な量が急速に増加しています。発見を加速させるどころか、ボトルネックになっています。
R&D や IP などの重要な領域における AI の有効性は、何よりもまず、高品質で領域固有のデータにかかっています。これがなければ、最高の AI モデルであってもチームを誤った方向に導く可能性があります。
不正なデータによって何が問題になるのか
AI システムが不完全、古い、または無関係な情報に基づいてトレーニングされると、信頼できる洞察を生成できなくなります。そして、R&D や IP などのリスクの高い領域では、その信頼性の低さがコストのかかる形で現れます。
例えば、AIツールが古い特許データセットや狭い範囲の特許データセットを使って先行技術検索を行うと、新規出願を無効にする先行技術の参照を見逃す可能性があり、チームが訴訟に巻き込まれたり、開発時間が無駄になったりする可能性がある。ある研究では、 特許審査官の39% 評価には非特許文献に依存しますが、これは一般的な AI ツールでは見落とされがちな情報源です。製薬およびバイオテクノロジー分野では、不適切なデータによって臨床開発が妨げられる可能性があります。
データ品質の低さは、深刻な規制リスクも引き起こします。FDAは、データ整合性違反を引き続き、 警告書の主な原因 臨床環境と製造環境全体で、一貫性のないエントリ、メタデータの欠落、手動エラーが重大な問題となる可能性があります。これらのリスクにより、製品の発売が遅れたり、監査に合格しなかったり、機会を逃したり、自信があるように見えても実は間違っている AI 出力が生じる可能性があります。
矛盾なのは、悪いデータによって悪い決定が良く見える場合があることです。スマートに見えるシステムを動かす不完全な情報は、偽りの自信を生み出します。これは、沈黙や曖昧さよりもはるかに検出が困難です。
R&DとIPにおける強力なデータとは
高品質なデータは、コンテキストを認識し、ドメインに特化しており、アクションのために設計されています。R&D チームと IP チームにとって、それは技術ドメインの言語、構造、ニュアンスを反映したデータを意味します。材料科学における「作曲」と音楽における「作曲」の違いを理解するデータセットが不可欠です。
強力なデータは多言語で構造化されており、継続的に更新されます。特許、非特許文献、臨床試験データ、規制申請、スタートアップの開示、実験結果など、すべてがコンテキストを維持する方法でまとめられています。また、脚注の目立たない化合物、古い FTO レポートの二次的な使用例、材料科学の特許と薬物送達の画期的進歩の重複など、技術的なエッジケースも捕捉します。この粒度レベルが重要です。
によって公開された研究によると ハーバード·ビジネス·レビュー、のみ 企業のデータの3% 完全性、一貫性、適時性に関する基本的な品質基準を満たしていました。しかし、これらのギャップに重要な洞察が隠れており、一般的な非構造化入力で AI をトレーニングすると失敗することがよくあります。
IP チームにとって、これは一貫したメタデータを備えた最新のグローバル特許データベースへのアクセスを意味します。R&D チームにとって、これは分野を超えて関連する研究を明らかにすることです。たとえそれが馴染みのない形式や用語で公開されていたとしてもです。そして、どちらにとっても、意思決定を促進するために構築されたデータを意味します。
イノベーションワークフローでデータ品質を確保する方法
では、生の散在した情報から、実際に意思決定を促す AI 対応データを取得するにはどうすればよいでしょうか?
1. ドメイン固有の機械可読データ
まず第一に、チームは一般的なエンタープライズ データセットに依存したり、公開されている Web コンテンツをスクレイピングしたりしないようにする必要があります。これらのソースには、技術分野に必要なニュアンス、構造、および特異性が欠けていることがよくあります。代わりに、特許出願、助成金の開示、科学文献、製品ドキュメント、スタートアップ活動など、イノベーションを目的として構築されたキュレーションされたデータ フィードを優先します。これらのデータセットは、モデルが理解して対応できるように、機械可読性のために解析、正規化、構造化する必要があります。
2. メタデータとコンテキストによる構造
モデルをプロンプトする前に、データハウスを整理することが重要です。ガートナーは、GenAIプロジェクトの30%が 放棄される 2025 年末までに概念実証を行った後、モデルが機能しないのではなく、基礎となるデータが適切に構造化、ラベル付け、または管理されていないために、モデルは機能しなくなりました。
AI が乱雑で曖昧な入力でトレーニングされると、乱雑で曖昧な出力が生成され、法務チームや研究開発チームにとって許容できない幻覚やコストのかかるミスにつながります。初日にメタデータとコンテキストを正しく取得できるかどうかが、派手なプロトタイプと実際に本番環境で信頼できるシステムを分ける鍵となります。
データ品質を確保するための実用的な戦略は次のとおりです。
- 業界固有の分類法を使用して技術文書を整理する
- 新しいデータの継続的な取り込みとクレンジングのためのパイプラインを確立する
- コンプライアンスのためだけでなく、AIのパフォーマンスをサポートするためにも、社内データガバナンスに投資する
- 汎用AIツールではなく、構造化された科学データや知的財産データを専門とするベンダーと提携する
3. フィードバックループを統合する
強力な AI システムは、時間の経過とともに賢くなりますが、ループを閉じた場合に限られます。イノベーション チームは、どの出力が的を射ていて、どれが完全に的を射ていないか、またその理由を積極的に監視する必要があります。モデルが重要な先行技術の参照を見落としていませんか? 無関係な論文が表示されましたか? 技術用語を誤って解釈しましたか? それらのミスをデータ キュレーション プロセスにフィードバックします。
これには、特定のフィールドのラベル付け方法の改良、分類法の強化、再処理対象のドキュメントのフラグ付けなどが含まれます。時間の経過とともに、これらのループにより、AI は過去の間違いを回避するだけでなく、ドメインのニュアンスにさらに適応できるようになります。精度が向上し、信頼が構築されます。
教訓は？あなたが選ぶデータがあなたが構築するAIだ
出力層、つまりツールが何を生成できるか、どれだけ速く実行できるか、どれだけスマートに見えるかに注目するのは簡単です。しかし、科学、技術、知的財産の分野で働くチームにとっては、それだけでは十分ではありません。本当の差別化要因は、アルゴリズムの背後にあるデータセットです。
イノベーションのワークフローでは、データが不十分だと、AI ツールは関連性のない、誤解を招く、またはまったく間違った結果を表示することになります。
Patsnap は、この問題を解決するために構築されました。当社独自のイノベーション データセットは、180 億 XNUMX 万件を超える特許、科学文献、実験結果、商業活動を網羅しており、標準化され、コンテキスト化され、意思決定のために特別に構築されています。そのため、トップの IP、R&D、イノベーション チームが当社のツールを信頼しています。スピードだけでなく、精度も重視しています。
AI ツールが有用な洞察を提供していない場合は、まずそのツールが構築されているデータを確認してください。
