LegalTech 推出適用於食品製造商的「AI 調查前整理工作流程」，搭載於知識產權與研發 AI 基礎設施「IPGenius」

LegalTech, Inc. 在其知識產權與研發 AI 基礎設施「IPGenius」中，推出了適用於食品製造商的「AI 調查前整理工作流程」。

此工作流程利用 AI 對食品領域的專利說明書、實驗數據、研究筆記以及實施例與比較例的表格數據進行整理，協助完成前案技術與 FTO（自由實施）調查所需的前置資訊處理。

具體而言，它能從實施例與比較例中提取被評估的配方與條件，並將原料名稱、商品名稱、縮寫等整理為通用名、化學名或上位概念。這能優化調查前所需的搜索關鍵字候選建立、自有產品結構整理，以及過往案件的交叉檢索效率。

背景：食品領域調查前整理的負擔

食品製造商的研發與知識產權部門，其專利說明書與實驗數據中常記載多種原料與配方條件，例如油脂、乳化劑、添加劑、功能性素材、粉末素材、香料與穩定劑等。

然而，實務上會面臨以下作業需求：

- 從實施例與比較例中提取實際評估過的配方。 - 整理原料名稱、商品名稱、縮寫與型號。 - 釐清搜索所需的通用名、化學名與上位概念。 - 將自有產品結構拆解為可與他廠專利對比的形式。 - 確認過往是否有類似配方或探討案例。

儘管這些作業是進行前案技術與 FTO 調查的重要前提，但由於往往依賴個別承辦人員的經驗與知識，導致整理的粒度與檢索觀點常出現不一致的情形。

「食品製造商 AI 調查前整理工作流程」的功能

此次推出的工作流程可支援以下業務：

1. 被評估配方與條件的提取 從專利說明書與實驗數據記載的實施例、比較例、試驗例與表格數據中，提取被評估的配方與條件。

目標資訊範例： - 各原料名稱 - 配方比例 - 配方比例單位 - 被評估的實施例與比較例 - 評估項目 - 評估結果 - 條件差異

這使得整理工作能聚焦於實際評估過的配方，而非僅僅是說明書中廣泛列舉的候選成分。

2. 原料名、商品名、縮寫的術語整理 在食品領域中，即使是同一成分，也可能以商品名、縮寫、通用名、化學名或顯示名稱等多種形式記載。

本工作流程根據實驗數據中的原料名，將命名候選整理為以下類別：

- 通用名 - 化學名 - 上位概念 - 其他稱呼 - 類似原料名 - 代替原料名

這能防止因僅搜尋商品名或縮寫而導致的調查遺漏，並協助建立前案技術與 FTO 調查的搜索關鍵字候選。

3. 前案技術與 FTO 調查的前處理 在前案技術與 FTO 調查中，精確拆解調查技術至關重要。

本工作流程將食品配方、原料、用途、效果與評估條件進行整理，轉換為利於調查的形式。

活用範例： - 新食品素材的前案技術調查前整理 - 油脂組合物、乳化組合物、粉末食品、功能性食品的配方整理 - 自有產品進行 FTO 調查前的構成要素整理 - 變更原料或配方時的他廠專利確認 - 過往調查筆記與類似案件的交叉檢索

與通用生成式 AI 的差異

雖然 ChatGPT、Gemini 與 Copilot 等通用生成式 AI 也能對個別文件進行摘要或提取，但 IPGenius 的優勢在於能持續累積研發與知識產權數據。

結合業務提示詞（Prompt）、RAG（檢索增強生成）搜索、來源標示、權限管理與過往案件交叉檢索，它能作為組織內部可重複利用的知識基礎。其特點在於不只是單次讀取檔案，而是能跨檔案搜尋與整理過往的說明書、實驗數據、調查筆記與研究報告，並將其整合進研發與知識產權業務流程中。

關於 IPGenius

IPGenius 是專為研發與知識產權部門設計的 AI 知識基礎。

它將企業內部累積的專利文件、技術筆記、發明提案書、實驗報告、品質數據與設計數據等，整理為 AI 易於利用的形式。

主要應用領域： - 跨資料搜尋過往資料 - 提取與整理發明候選 - 專利調查前資訊整理 - FTO 調查前構成要素整理 - 專利清單分析 - 將研發數據知識化

未來展望

LegalTech, Inc. 將持續擴展適用於各行業（如材料、化學、食品、化妝品、電子材料等）研發與知識產權實務的 AI 工作流程。