APOLLO_v5_manual

APOLLO v5 総合特許情報分析プラットフォーム Advanced Patent & Overall Landscape-analytics Logic Orbiter 操作マニュアル Version 5.0

APOLLOとは ACRO NYM Advanced Patent & Overall Landscape-analytics Logic Orbiter MISSIO N 特許情報の取り込みから前処 理、多角的な可視化、レポー ト生成までをワンストップで 8 AI OSS 専門分析モジュール 生成AI連携強化 オープンソース 行う統合プラットフォーム v5の最大の特徴 AI自動レポート作成機能「 VOYAGER」の搭載と、各分析プロセスにおける生成AI連携強化

v5 新機能ハイライト VOYAGER (NEW MODULE) Focus Applicant (NEW) Gemini 2.5 FlashのAPIを用いたAI自動レポート生成。スナップショットを収集し戦 略レポートを生成 出願人別クロス分析機能。ヒートマップやバブルチャートを出願人単位で分割表示 CORE 再帰下降構文解析 (ENHANCED) スナップショット機能 (NEW) 括弧の多重入れ子と近傍演算子の自由な組み合わせに完全対応 分析結果をワンクリックで保存。VOYAGERのエビデンスとして活用可能

システム構成 Mission Control - 中央制御システム データインポート → カラムマッピング → ストップワード管理 → 分析エンジン起動 ATLAS CORE Saturn V 基礎 統計 ・時系 列 論理 式分 類エン ジン AIラン ドス ケープ MEGA Explorer CREW 技術 動態 分析 テキ スト マイニ ング ネッ トワ ーク分 析 EAGLE VOYAGER 探索 的分 析 戦略 レポ ート生 成 各モジュールは独立して動作

Mission Control データのインポートと前処理 1 2 Data Import 必須項目（テキスト） CSVファイルをアップロード、プレビュー表示で確認 名称, 要約, 請求項 Smart Mapping 必須項目（書誌） CSVカラムとAPOLLOデータ項目の紐付け（目視確認必須） 出願番号, 出願日, 出願人 IPC + 区切り文字設定 3 Stopword Managem ent ノイズ語句の追加・削除管理（デフォルトでも OK） 任意項目 4 発明 者: CREWで必 須 Analysis Engine Fター ム: MEGAで使用 SentenceBERT・TF-IDF処理を実行（2,000件で約7-10分） ステ ータ ス: 法的 状態 分析用

ATLAS 基本マップと統計情報の可視化（8種類のマップ） Save Snapshot: 各グ ラフ のカ メラア イコ ンで保 存し て 出願件数推移（棒グラフ） 年ご との 出願数 を表示 。ス テータ ス内訳 で積 み上げ 可 ランキング 出願 人・IPCラン キン グ（サ ブクラ ス/メイ ング ループ 切替） 🫧 バブルチャート 出願 人×出願 年、IPC×出願 人の2次元 マッ ピング ステータス 法的 状態 （登録 ・拒絶 等） の内訳 可視化 VOYAGERの素材として活用 折れ線グラフ (v5新機能) 出願 人企 業比較（最大5社）で競合との勢い比較 ツリーマップ IPC・出 願人 シェア を面積 で表 現。ド リルダ ウン 対応 ライフサイクル 技術 成熟 度診断（縦:出願 人数、横:出願 件数） 分析のコツ ライ フサ イクル は集計 終了 年を「 現在-2年」 に設 定

CORE AI活用による特許分類 AIサジェストフロー（4フェーズ） 1. 分析対象選択 v5 再帰下降構文解析エンジン 要約・請求 項など を選択 括弧の多重入れ子と近傍演算子の自由な組み合わせに完全対応 2. パラメータ設定 基本 演算 子: AND (*) , OR ( +) トピ ック 数(K)、MECE Mode 近傍 演算 子: ne arN, adjN 例: (水素 * (吸蔵 + 貯蔵)) near10 (合金 + 材料) 3. プロンプト生成 ChatGPT/Gemini/Claude用 Focus Applicant (v5新機能) 4. JSON一括インポート 出願 人単 位で ヒート マッ プ・バ ブル チャ ートを 分割 表示。 全体 vs 特定企業の比較がプルダウン一つで切り替え可能 AIの出 力を そのま ま取り 込み 「その他」が多い場合は「新ルー ルを提案」で精度 向上

Saturn V / MEGA ランドスケープ分析と技術動態 Saturn V SB ERTベク トル による 意味論 的ラ ンドス ケープ MEGA 企業の強みと技術の勢いを分析 マッ プ作 成フロ ー PULSE 技術 動態マッ プ 1. UMAP次元 圧縮 X軸: 成長 率（ 過去か らの勢 い） 2. HDBSCAN自動クラ スタ リング Y軸: 直近 の出 願数 3. AIラベ ル自動 付与（プロ ンプ ト生成） 4象限: リー ダー/新興/成熟/衰退 表示 モー ド Tra jec tory 軌跡 表示 散布 図: 点で 表示 特定 企業 の過去 数年の ポジ ション 移動を 軌跡 表示 密度: 等高 線で集中 度可 視化 TELESCOP E 企業 深堀 り ドリ ルダ ウン分 析で特 定ク ラスタ ーを深 堀り 対象 企業の技術ポー トフ ォリオ を詳細 表示

Explorer / CREW テキストマイニングとネットワーク分析 Explorer キー ワー ドレベ ルでの 詳細 分析 CREW 発明 者ネッ トワ ーク分析（5タブ構成） Tre nd Analysis 急上 昇ワ ード（ バース ト） 検知 Top20 時系 列ワー ドク ラウド トレ ンド ネット ワーク: 赤=急上 昇、青=停滞 Compara tiv e S tra tegy（競 合比 較） トル ネー ドチャ ート: 自社vs競合 のキ ーワー ド比較 Network: 共起 ネッ トワー ク 共同 発明 の関係 をネッ トワ ーク図 化。色 分け 基準: コミ ュニ ティ/技術 トピ ック/技術 ブロ ーカー 等 Metric s / He atmap 媒介 中心 性、技 術ブロ ーカ ースコ ア等を 一覧 表示。 コミュ ニテ ィ×技術 トピ ックの ヒート マッ プ ドミ ナン スネッ トワー ク: 支配 度の色分け表示 Tre nds / Details KWIC 文脈 検索 キー ワー ドの実 際の使 われ 方を前 後の文 脈と 共に表 示 発明 者推 移（赤=新規 、青=継続 ）、 キーパ ーソン 詳細 分析

EAGLE 手動クラスタリング・探索的分析 Saturn V vs EAG LE Lasso Select（投げ縄選択） Saturn Vが「自動」なら、 EAGLEは「人間の判断」で領域を決めるツール。直感的な操作で任意の領域を選択し、深堀り分析が 可能です。 1 マップ上の任意の点をマウスドラッグで囲む 2 「選択範囲を新規クラスターにする」を実行 3 その領域だけの分析（出願人分布・キーワード分析） Saturn V 自動 クラ スタリ ング AI駆動 （HDBSCAN） 全体 俯瞰 向け EAGLE 手動 クラ スタリ ング 人間 の直 感 深堀り分析 向け 効果的な使い方 Saturn Vで全 体を 把握し 、 EA GLEで気 にな る部分 を深堀 りす る組み 合わせ が効 果的 両者 を組 み合わ せて最 大の 効果を 発揮

VOYAGER (v5 NEW MODULE) AI自動レポート生成 詳細設定 APIキー設定 Go ogle AI S tud ioでGe min i A PIキー を取 得 設計思想 「マップを作るまでは楽しいが、報告書に落とし込む段になると筆が重くなる」という断絶を埋めます。分析画面でスナップシ ョットを保存し、AIが戦略レポートを生成。 Mission Objective例 「水素 技術 分野の動向を分析し、本田 技研を自社、トヨ タを競合 とし た場合の比較 分析レポ ート を作成」 深さの選択 Step 1 Step 2 Step 3 Standa rd: エグ ゼク ティブ サマリ ー風 スナ ップ ショッ ト収集 Missio n O bjecti ve入力 AI生成 実行 Deep Dive: 詳細 考察 ・将来 予測含 む Power ed by Ge min i 2 .5 Flash（無 料枠 可） 重要 AIが生 成す るのは 「たた き台 」。人 間の手 で精 査・加 筆修正 を行 って くだ さい。

動作環境 セットアップと注意事項 実行環境の選択 主要ライブラリ ローカル環境（推奨） pip install Python環境 でソ ース コード を実 行 stre amlit 機密 性・ 安定性 ・処理 速度 で最も 優れる sentence-transfo rmers umap-lea rn hdb scan plo tly Webアプリ goo gle-gen erativeai Hugging Face Spaces Streamlit Cloud メモ リ大 、安定 性高（ 推奨 ） メモ リ制限あり注意 kaleido 処理時間の目安 データプライバシーの注意 無料 枠のGe min i A PIや無 料版ChatGPTは、 入力 内容が 学習デ ータ として 利用さ れる 可能性 があり ます 。機密 性の高 い知 財情報 を扱う 場合 は 有料AP I/有料 版AIを使 用し てくだ さい。 2,000件の デー タで 約7〜10分（400-600秒）

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