분류 기준도 없는데 경쟁사 특허 분석이 가능할까요?

 

분류 기준이 없어도 됩니다. 별도 학습도, 카테고리 태깅도 필요 없습니다. 경쟁사 특허 동향을 파악하거나 기술 포트폴리오를 분석하려면, 수백에서 수천 건의 특허를 일관된 기준으로 분류하는 작업이 선행되어야 합니다.

 

이 작업은 지금까지 사람이 특허를 하나씩 읽고 카테고리를 붙이는 방식으로 이루어졌습니다. 담당자 여러 명이 며칠씩 매달려도 일관성을 맞추기가 어렵고, 분류 기준이 중간에 바뀌면 처음부터 다시 해야 했습니다.

 

타날리시스 AI 분류는 이 과정 전체를 자동화합니다. 분류 기준이 있으면 그 기준 그대로, 없다면 AI가 기술 패턴을 찾아 카테고리를 먼저 제안합니다. 기준이 바뀌어도 즉시 재적용할 수 있고, 결과는 시각화 차트와 인사이트 요약까지 함께 제공됩니다.

Step 1. 분류할 특허 셋을 불러오세요

분류를 시작하려면 먼저 분석 대상이 될 특허 묶음을 지정해야 합니다. 방법은 세 가지입니다.

 

첫째, 경쟁사명 또는 출원인명으로 검색합니다. 분석하려는 회사명을 입력하면 해당 출원인의 특허가 자동으로 불러와집니다. 복수의 경쟁사를 함께 불러와 비교 분석하는 것도 가능합니다.

 

둘째, 저장된 폴더에서 불러옵니다. 이미 타날리시스 내에서 관리 중인 특허 리스트가 있다면 폴더에서 바로 선택할 수 있습니다.

 

셋째, 특허 번호를 직접 입력합니다. 외부에서 수집한 특허 번호 목록이 있다면 그대로 붙여 넣으면 됩니다.

분류할 특허의 범위를 어떻게 설정하느냐에 따라 인사이트의 깊이가 달라집니다. 예를 들어 특정 경쟁사의 전체 출원 이력을 불러오면 기술 전략 변화를 시계열로 추적할 수 있고, 특정 기간으로 좁히면 최신 개발 방향에 집중할 수 있습니다. 처음에는 범위를 넓게 설정해 AI가 제안하는 카테고리 구조를 확인하는 것을 권장합니다.

Step 2. 분류 기준을 선택하세요

분류 방식은 목적에 따라 두 가지 중 하나를 선택합니다.

 

AI 정의 (TypeA) — 분류 기준이 없을 때

내부적으로 정해진 분류 체계가 없거나, 아직 어떤 카테고리가 적합한지 모르는 상태라면 AI 정의 방식을 선택합니다. AI가 특허 전문을 읽고 기술 패턴과 주제를 스스로 파악해 카테고리 구조를 제안합니다.

 

이 방식의 핵심 가치는 몰랐던 기술 흐름을 발견하는 데 있습니다. 사람이 미리 기준을 정해두면 그 기준 안에서만 볼 수 있지만, AI가 패턴을 찾으면 예상하지 못했던 기술 집중 영역이나 경쟁사의 신규 진입 분야가 드러나는 경우가 있습니다. 경쟁사 동향 파악, 기술 공백 탐색, 새로운 R&D 방향 모색 등의 목적에 적합합니다.

사용자 정의 (TypeB) — 우리 기준으로 분류할 때

팀 내부에서 이미 사용하고 있는 기술 분류 체계가 있다면 사용자 정의 방식을 선택합니다. 기존에 사용하던 카테고리명과 각 카테고리의 정의를 입력하면, AI가 해당 기준에 맞춰 특허를 분류합니다.

 

이 방식의 강점은 분류 기준이 바뀌어도 즉시 재적용할 수 있다는 점입니다. 기존 AI 분류 툴은 새로운 기준을 적용하려면 재학습이 필요했지만, 타날리시스는 기준을 수정하면 그 즉시 신규 및 기존 특허에 다시 적용됩니다. 신규 출원 모니터링, 정기 포트폴리오 업데이트, 연구원 배포용 자료 작성 등 기준이 확립된 반복 작업에 적합합니다.

 

어느 방식을 선택해야 할지 모르겠다면? TypeA로 먼저 시작해 AI가 제안하는 카테고리 구조를 확인하세요. 이 구조를 참고해 우리 팀 기준에 맞게 조정한 뒤 TypeB로 전환하는 방식이 가장 효율적입니다.

Step 3. 분류 결과를 검토하고 인사이트를 뽑으세요

분류가 완료되면 화면에 두 가지 결과가 함께 표시됩니다.

 

하나는 분류 결과 리스트입니다. 각 특허에 해당 카테고리가 태깅된 목록으로, 특허번호·출원인·출원일·발명의 명칭과 함께 분류 결과가 행별로 정리되어 있습니다. 분류가 잘못되었거나 이견이 있는 항목은 해당 행에서 직접 수정할 수 있습니다. 다양한 기준으로 분류를 시도해보고 결과를 비교한 뒤 최종 분류를 결정할 수도 있습니다.

 

다른 하나는 시각화 차트와 인사이트 요약입니다. 카테고리별 특허 분포를 도넛 차트로 보여주고, 연도 구간별로 기술 분포가 어떻게 변해왔는지 시계열 비교 차트도 제공됩니다. 예를 들어 1구간(~2012)에서 주류를 이루던 카테고리가 4구간(2021~2024)에서 비중이 줄고, 반대로 새로운 카테고리가 급증하는 흐름을 한눈에 파악할 수 있습니다.

분류별 국가 출원 수, 국가별 분류 출원 수, 최다 출원인 등도 함께 제공됩니다. AI가 각 인사이트에 대한 요약을 자동으로 작성해 주기 때문에, 이를 활용해 연구원 배포용 보고서나 팀 내 기술 동향 공유 자료를 빠르게 완성할 수 있습니다.

 

수천 건의 특허도 우리 팀 내부 기준으로 분류가 완료되면, 그때부터 비교와 추적이 가능해집니다. 잘못 꿴 첫 단추가 분석 전체를 흔드는 것처럼, 분류의 정확성이 이후 모든 인사이트의 기반이 됩니다.