医療業務効率化のMedDXとデータテックから見るXMLベース医療データ検索システムについて
AOSデータ株式会社 志田 大輔

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AOSデータとは？

データ保存管理の「データアセットマネジメント」をコンセプトとし、時代の変化とともに進化し、現在、大きく３つの事業を行っています。
◼ データリスクマネジメント(DRM)事業◼ データライフサイクルマネジメント(DLM)事業◼ AIデータドリブン事業

DRM（データリスクマネジメント事業）
警察/検察などの捜査機関、 金融庁、公正取引委員会、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEディスカバリサービスで数多くの事件解決を支援
eディスカバリサービス

2015年には、その功績が高く評価され経済産業大臣賞を受賞
国際訴訟・国内訴訟で電子データの開示・提出が求められた場合に、証拠開示支援サービスを提供します。

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本日お話すること
順次各業界に
この二つのデータテックのサービス化を進めていこうと思っています。
本日お話するのは以下の２点です。
１、産業DX AOS IDXデータプラットフォーム
医療向けMedDX.jp
２、データベース検索
LegalSearch.jp/Tokkyo.Aiを中心にXMLベースの独自のデータベース構築*医療関係の方達とリーガルテック分野の経験を活かして、XMLベースの医療データベース検索について取り組む予定
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データテックサービス 「産業DX AOS IDXデータプラットフォーム」

データ

データプラットフォーム
デジタル時代のデータエンジンを製品化
AOS IDX Inside実装 〈 X-Tech企業 《 産業DX

データテックをデータ共有と保存ソリューションに製品化(AOS IDX)し、各業界のOOOOテックにデータプラットフォーム
として実装し、産業DXを実現

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商工会議所向け「産業DX AOS IDXデータプラットフォーム」

日本経済新聞 2023/5/11
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https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCC262YT0W3A420C2000000/

データテックサービス 「データベース検索」
リーガル業界において、データベース検索をXMLベースの独自方法で開発してサービス化
世界の特許を検索
知財検索
データテックにおける基盤技術

既存のデータモデル

独自のサービスで生成されるデータ

膨大な判例を検索
AI向けデータ

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法律検索本日お話すること １

産業DX AOS IDXデータプラットフォーム
医療向けMedDX.jp

厚生労働省における医療DXの課題

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課題１

歯止めのかからない国民医療費の増大を抑制
したい

課題２

医療データの活用による質の高い医療サービスを実現したい9厚労省の医療DXの政策について紹介
医療情報連携ネットワークによる質の高い医療サービスの実現
全国の地域ごとに構築された医療情報連携ネットワークの構築
医療MyDataの共有と活用が推進
病院や薬局、介護施設などの間で医療情報を共有・閲覧できる

初診の患者が以前に通っていた病院のカルテなどを閲覧することも可能

診療所の医師が大きな病院に患者を紹介した後も引き続き経過を確認

複数の医療機関が患者の情報を共有できれば、質の高い医療サービスの提供

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10医療情報連携ネットワークの医療情報の共有状況

医療情報連携ネットワーク
・全国211地域で構築
・補助金総額 532億円
・登録患者数 137万人
国内人口のわずか1%に相当

膨大な公費投入による重複医療の解消の効果が課題

ユーザーの利用率が少なく利用率の向上と活用方法が求められている
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医療情報連携ネットワークの課題とAOSソリューション

薬局

訪問看
護

院内の医療情報管理者

現在の課題

医療情報連携ネットワークへのAOS MedDX導入の効果

病院内のファイルサーバーにグループ内の他のクリニックや介護施設から患者の医療情報を共有できない

ネットワーク内の病院、クリニック、
訪問看護ステーション、介護施設から患者の医療情報を共有して活用する

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デジタル医療環境に必要なこと
デジタル医療環境整備に一番必要なことは？

医療データ
の保管

医療データ
のやりとり

デジタル医療環境の実現

医療におけるITの目的

デジタル医療環境作りには

医療デジタルデータの共有と保存の環境整備が最優先
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13医療データがさらされている危機
ランサムウェア攻撃
フェイクデータ拡散

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15近年の病院におけるランサムウェア被害事例
発生年月

被害を受けた医療機関

被害内容

2017.8～2018.1.

福島医大病院（福島県）

ランサムウェアによって検査装置に不具合が発生

2017.12.

新潟大学医歯学総合病院（新潟県）

治験に関する患者の個人情報がランサムウェアに感染ただ、個人情報漏洩が確認されず

2018.10.

宇陀市立病院（奈良県）

電子カルテがランサムウェアに感染、暗号化医療費補助の償還が遅れるなどの影響があった2019.5.

多摩北部医療センター（東京都）

不正アクセス目的のメールから感染、患者や関係者の個人情報3,700人分が流出した可能性

2021.5.

市立東大阪医療センター（大阪府）

遠隔読影システム（患者のCTやMRIなどの画像による診断システム）がランサムウェア攻撃を受け、バック
アップも暗号化

2021.10.

つるぎ町立半田病院（徳島県）

電子カルテがランサムウェア攻撃を受け、患者約8万5,000人分のデータが暗号化。予約システムなど他のシステムもダウンした

2022.1.

春日井リハビリテーション病院（愛知県）

電子カルテがランサムウェア攻撃を受け、患者約5万人分のデータが暗号化。バックアップはも暗号化された

2022.1.

日本歯科大学付属病院（東京都）

歯科・医科の電子カルテと会計システムが暗号化

2022.4.

青山病院（大阪府）

電子カルテがランサムウェアに感染

2022.6.

鳴門山上病院（徳島県）

ランサムウェアによる攻撃で、電子カルテや院内LANが使用不可。オフラインでバックアップしていたデータで復旧

2022.10大阪急性期・総合医療センター(大阪府)

電子カルテシステムが停止したことが原因で、通常の診療を停止。給食委託事業者のVPN装置から侵入。
バックアップからのの復旧に2ヶ月を要する

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AOS MedDXの背景
医療データ共有&集積プラットフォーム AOS MedDX

ハッカーにとってクレジットカードの10倍の価値があると言われる医療データ＋
捜査機関、弁護士事務所、大手企業向け
証拠データの復元調査や証拠開示で、数多くの解決をしてきたeディスカバリ・フォレンジックなどのリーガルテック技術

機密性の高い医療データの安全にやり取りが可能
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17データの保存と共有製品における声
同期バックアップと共有が中心
同期の機能がメイン。クラウド上で削除したファイルが、PC上でも削除してしまう可能性が高い

ミラーリングモードではなく、ストリーミングモードだとPC
内にデータ本体が存在しな
いためリスクが高い

誰が、いつ、誰に共有したのかの管理が難しい

クラウド上のファイルの直接編集が可能なため、上書きされる

社外とのデータのやり取りに
セキュリティリスク

Googleアカウントを持っていない外部ユーザーとのやり取りが不便

パソコン版Googleドライブ

データ保護を最優先としたデータバックアップ、
セキュアなデータ共有とAIシステムのためのデータ活用をコンセプトにした次世代データ
プラットフォームがない
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ファイル送信が中心
データ保管日数に制限がある

送付したデータの共有が不十分

誰に、いつ、共有したのかの管理が難し
い

無料のため補償範
囲が不明確

ストレージが中心
自動バックアップは非対応

バックアップが中心
共有が中心/共同編集
クラウド上のファイルの直接編集が可能なため、上書きされる

１ファイルあたりの容量制限

オプション的に共有は可能だか管理機
能が不十分

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AOS MedDXのポリシー
データの専門企業として譲れないこと「データを絶対に喪失させない」

DX時代における必須項目「データの共有からAIのデータの活用へ」

絶対にデータを喪失させない仕様が必要
両者を両立させ、これらをすべて満たす製品はない
方針１

方針２

方針３

方針４

方針５

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•共同編集機能は不可とする•厳格なバージョン管理•クラウドからローカル側への同期は禁止•安全な外部ユーザーとの共有を実現•共有したアイテムとアクションを管理可能とする

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AOS IDXVDRドリブン共有のコンセプト

既存のデータ共有方法の問題点を解決するために、VDRという新しいデータ共有方式が生まれてきました。
この方式を日本でやってる会社は、ほぼAOSグループが唯一だと言っても過言ではないでしょう。
AOSグループのリーガルテック社は、国産のVDRを唯一販売しています。
また、グループのAOSデータ社は、このVDR方式を使って各産業向けのデータ共有&ストレージをベースにしたDXソリューションを開発して販売しています。
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AOS MedDXと一般的なファイル共有との違いグループのVDR技術をベースにしたデータ共有&ストレージのAOS MedDXは、
既存のデータ共有方式とは全く異なる方法でセキュアなデータ送受信や共有を行っています。
AOS MedDX搭載のVDRドリブン共有機
能・ファイル管理
ファイルの承認/要求
ファイルのバージョン管理
ファイルのロック・外部ファイル共有の制御
有効期限の日付と時刻の設定、パスワードの設定など
・ユーザーベースのアクセス権限管理
各ドキュメントへのさまざまなレベルのユーザーアクセスを制御、アップロード/ダウンロード

・詳細レポート・監査証跡
アクティブなユーザー (社内の従業員、外部、リモートの従業員など）
最近の検索、最も閲覧されたドキュメント、アクセス許可、
データ転送、監査証跡など
ログイン、アップロード、ダウンロード、削除など

・動的透かし・一括ファイル アップロード
・タグ管理
・複雑なパスワード
数字、特殊文字、または両方の組み合わせが必須
・2段階認証Copyright 2022 AOS DATA, Inc. All Rights Reserved.

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データシェアリングにおける対策の違い
強化したメールによるデータ
送受信システム（ファイル転送システム）

オンラインストレージシステム

AOS MedDX

アクセス権限管理△○

セキュリティレベル

△

○

◎
◎

ファイルの誤送信への対応

×

○

○

大容量ファイル対応△○○

複数ファイル対応

△

○

○

ログ管理

△

○

◎

不特定相手または多数への送信○△△ファイル消去の負担△○○

パスワードの自動設定

○

△

△

ファイルの受信×△◎

業務効率化とセキュリティの両立をするには、
AOS MedDXがさらに優れています。
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AOS MedDXにおけるデータシェアリング技術
データの安全性と効率性 -相反する目的を両立した技術実績・2005年 ローカルバックアップ開始
・2012年 クラウドバックアップサービス開始
・130万人の会員にサービスを提供。データ紛失、漏洩等の発生は無し
・特願2016-110266
・特願2016-075397
・特願2008-199378

画像復元方法及び画像復元装置
ハードディスクドライブに内蔵されたプラッタに記憶されたデータの読取方法
データ復旧サービス保険の保険料算出方法、その装置及びそのプログラム

AOSデータプラットフォーム方式におけるセキュリティの強み
データ共有

データ保管

・ファイルへのパスワード付与が不要となるPPAP対策
・漏洩を防ぐ何重にも設定された管理者による厳格な権限管理・ファイルごとに閲覧のみやダウンロードなどの用途の指定
・ユーザーからのアクセス・ダウンロード権付与に対する管理者への承認申請
・閲覧時のビューアー限定機能
・透かし文字挿入

・ストレージおよび通信路における複数ステップの暗号化方式
・複数拠点への分散保存、複数デバイスへのデータ保存
・無制限のファイル世代管理
・外部監査に耐えられる管理機能の充実化

・退職者データや監査用データなど、長期保管を要するデータの長期保管ドライブへの保存・ファイル操作に関するあらゆるアクセスの監査証跡を取得

BCPやランサムウェア攻撃におけるセキュリティの強み

リーガルにおけるセキュリティの強み

通常のバックアップにおける対策

AOS MedDXにおける対策

海外製品の利用規約

AOS MediaDXの利用規約

元のファイルを暗号化し、元のファイルを削除

ファイルの世代管理機能

プラットフォーマーは、顧客のファイルへのアクセスが可能

AOSデータ社は、ユーザーのファイルへのアクセスは不可

バックアップファイルも上書き復元不可

暗号化前のファイルに復元可能

データの主権はプラットフォーマー

データの主権はユーザー

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AOS MedDXの特長
医療データ共有&集積プラットフォーム AOS MedDX

AOS MedDXの機能
1. 医療におけるデータをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
2. 内部や外部と安全な共有をし、チームコラボレーションを効果的に行う
3. すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
4. VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、医療を取り巻く関係者のデータを安全に保つ
5. 大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
6. 独自カスタムブランドでの展開、ロゴ設定可能
7. マルチモーダルAIへの対応

医療におけるデータプラットフォームの実現に向けた大容量データ管理機能強化
AI活用を見据えたメタデータ検索機能
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AOS MedDXの脱PPAP式データ共有■データを安全に保護
メールの添付を一切しないデータ共有の具現化により誤送信のリスクの排除し、DX時代の脱PPAPを実現します

すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡します
権限の詳細設定による、柔軟なアクセス権
限設定(認証)を実現します
ランサムウェア攻撃(身代金強奪マルウェアによる暗号化)の脅威からデータを守ります
セキュリティマネジメントの向上
・データ暗号化によるセキュリティレベルの向上
・権限管理によるコンプライアンスの統一
・監査機能による保守業務改善
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透かし文字や2段階認証によるアクセスと情報
労政の強化を図ります27

AOS MedDXの医療におけるBCP対策の強化
医療機関における多大な被害

自然災害リスクランサムウェア

自然災害（地震・水没）、
揺れの影響による
ハードディスク障害（スクラッチ現象）

マルウエアやランサムウェア等の新たなウイルス感染によるデータ消失

ハードウエア故障

テレワーク・在宅勤務

外付けHDD(RAID)における物理障害や論理障害によるデータ消失

社外で使用するPCの故障や作業ミスによるデータ消失

サイバー攻撃による暗号化
地震、台風、竜巻などの自然災害による喪失
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医療BCP対策の強化

バックアップデータからのデータ復旧により医療活動の早期再開が可能に

BCPやデータセキュリティに関する様々な課題を解決29

医療関係者に役立つ機能
医療判例検索機能
医療裁判における過去の判例を手軽に検索• 医療事故医療リスク• 医療ミス
からの保護• 医療過誤• 病院経営

医療経営• 管理体制への改善• 事務研修Copyright 2023 AOS DATA, Inc. All Rights Reserved.

31医療関係者に役立つ機能
保険診療報酬検索機能
最新の情報を素早く取得
医療事務の大幅な業務改善と病院経営への寄与
保険診療報酬制度
厚生労働省が発行
・医療診療報酬
・歯科診療報酬
・調剤診療報酬・施設基準

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AOS MedDXによる大規模なコスト削減■大容量・長期保管用ストレージを搭載
今後、個人医療データを始めとする大量の医療データがが必要とするのは、さらに巨大なBigDataを効率的に共有・活用できるクラウドストレージ。
コールドストレージ活用により、データの長期保存も可能となり、データが古いから・コストがかかるからと以前は廃棄していたデータも、保管することが可能

最新の各自の資料は 個人ドライブ
医療スタッフのデータは チームドライブ
以前の煩雑なデータは コールドドライブに！
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AOS MedDXによる大容量データを管理

手術など大容量な医療動画を安全かつ体系的に管理

内視鏡

ロボット

腹腔鏡

超音波

ヘッドカム

MRI/CT/X
線

大容量かつ膨大な数の医療動画・画像なども保存
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34医療機関におけるデータ共有
紹介先病院
ホスピタル
紹介データ共有クリニック

医師
田中 光太郎

医師
坂本 龍太

ケアホーム
レントゲン

血液検査

心電図

介護データ共有
温度板

看護師
山本 空実

介護施設
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医療のDXを実現

データから始まるAIへ
Data to Ai ®

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医療DXのターゲット市場

国内医療施設国内介護施設病院 8,236

居宅サービス
177,212

診療所
103,071

地域密着型サービス 70,089

歯科 68,024

居宅介護支援39,284

介護保険施設
13,702

介護予防支援5,249

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850病院のデータのクラウドへのバックアップ実績

医療のDXを推進するため、医療機関、介護施設、薬局、健康診断施設などの健康医療データをクラウドにバックアップし、安全に共有できる医療DXのプラットフォーム構築を目指します。

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AOS MedDXの活用事例 １
グループ内の病院、クリニック、訪問看護ステーション、
介護施設とのデータ連携システムを構築
課題

病院内のファイルサーバーにグループ内の他のクリニックや介護施設から患者の医療情報にアクセスできない

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導入効果

大掛かりなシステム構築をすることなく、安全な共有システムの環境を構築

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AOS MedDXの活用事例 ２

医療のバックオフィス業務(総務、労務、人事、経理、 購買など)のサイロ化を解決
課題

導入効果

医療のバックオフィスの現場では、さまざまなドキュメントが点在

安全な共有チームドライブを作成して、バラバラのオフィス業務を一括管理

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AOS MedDXの活用事例 ３
病院内の文書管理システムとして導入
課題

導入効果

医療施設第三者評価機関に提出する病院内の膨大なドキュメントの管理ができない

病院内のドキュメントデータをクラウドに自動的にバックアップ
紙の書類もOCRで取り込み
デジタル化した膨大なドキュメントを一元管理

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AOS MedDXの活用事例 4
医療研究のコラボレーションの効率化
課題

研究開発中の知財をどのように把握し、特許や商標などの知的財産を効率良く取得し管理

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導入効果

機密性を保持し、
知財部、弁理士と安全に共有

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医療のデジタル化によるDX
医療データ共有・集積プラットフォーム

Data to Ai ®
AIライフサイクルにおけるAI学習データ作成と管理が可能
1、AI向け自社マイデータの集積
2、重要データの安全な共有 脱PPAP
3、脱サイロ化
4、データのバージョン管理と一元化管理
5、電子帳簿保存法対応
データ収集
•外部シス
テム連携

データ保存
•大量デー
タの保管

データ加工
•ラベル管
理

データ管理
•データ概
要抽出

データ活用
•評価結
果の保存

厳格なバージョン管理
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データ産業のリーディングカンパニーに向けて
医療データ共有&集積プラットフォーム

医療データの共有・活用を通して、医療現場の声の実現を目指してまいります。
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本日お話すること ２

データベース検索
LegalSearch.jp/Tokkyo.Ai XMLベースの独自のデータベース構築

データテックサービス 「データベース検索」
リーガル業界において、データベース検索をXMLベースの独自方法で開発してサービス化
世界の特許を検索
知財検索
データテックにおける基盤技術

既存のデータモデル

独自のサービスで生成されるデータ

膨大な判例を検索
AI向けデータ

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法律検索次世代法律検索エンジン
LegalSearch.jpとは• LegalSearvch.jpの開発目的は、国連のSDGsの司法インフラの提唱に従って、オンライン上での法律検索の情報インフラの整備により判例や法令へのアクセスの拡大や利便性を高め、迅速かつ効率的に紛争を解決できるようにオンライン仲裁のODRを支援することです。DXの進化に伴って一人訴訟やODRなどが拡大していきます。
• LegalSearch.jpは日本社会の法律の大衆化、生活化をサポートします。

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法律ポータルサイト
LegalSearch.jpにおける法律コンテンツの発信• 不正会計/収賄罪

News• コンプライアン

Pickupス違反

法律• 身近な法律相談

Q&A• 個人情報保護法

専門コン• 第三者委員会

テンツ• フォレンジック

弁護士ラ
ンキング

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• 総合ランキング• インハウスロイ
ヤー49

法律検索システム

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法律検索 LegalSearch.jpの特長

高速検索• 従来の数十倍の高速検索• 複数のキーワードで検索した場合のヒット精度も従来サービスに比べ向上• 複数のキーワード(最大10個)検索が可能

キーワード重要度 • キーワード重要度コントロール機能でパーセンテー
ジを設定でき、求めるデータを探しやすい

音声入力

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• スマートフォンなどから簡単に音声入力で法令データを検索可能

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データベース比較

既存のデータベースシステム

次世代データベース

全文検索が高速でできない

高速で全文検索が可能

同時検索キーワード数に制限がある

同時検索キーワード数が無制限

複数検索のキーワードに重要度設定ができない

複数キーワード検索にそれぞれ重要度設
定が可能

それぞれの検索エンジンを同時に利用できない

複数の検索エンジンを同時に利用可能

データ量でサーバー負荷が膨大

大容量データでもサーバー負荷が低い

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企業内プライベート
特許検索TM
Tokkyo.Aiとは• 企業内プライベート特許検索TM Tokkyo.Aiは、企業内の閉じられた環境で、プライベートな特許検索プラットフォームをご提供します。
• 従来の特許検索を活用する場合は、スニッフィングなど、これから取得する特許のためのサーチ履歴が競合他社に漏えいするリスクがありました。企業の知財戦略を守るため、破壊的な低コストで膨大な特許データをDB構築できるリーガルテック社の技術が企業
内特許検索を可能としました。
• Tokkyo.Aiは、独自アルゴリズムからなる高速検索と、BigDataを低コストでDB化する次世代システムで企業の知財戦略のDXを支援します。

知財ポータルサイト

Tokkyo.Aiポータル https://www.tokkyo.ai/
知財の情報収集ポータルサイト。知財検索、知財ニュース、インタビューコンテンツなどご利用いただけます。

プライベート特許検索 https://www.tokkyo.ai/pvt/
専用の検索環境をご提供するサービス。安全な環境下で検索することで情報漏洩リスクを低下。
さらに、AI活用のためのデータを社内に蓄積する環境を構築。

IPマーケットプレイス https://marketplace.tokkyo.ai/
知財の取引プラットフォーム。会社の重要な特許から休眠特許まで特許の活用をサポートします。

Tokkyo.Ai/商標 https://shouhyou.tokkyo.ai/
商標出願をWebで。簡易的な商標検索から弁理士への出願依頼まで手軽に行えます。

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54知財検索システム Tokkyo.Ai

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プライベート特許検索 Tokkyo.Ai• 何ができるか• 特長• 機能紹介Copyright 2023 AOS DATA, Inc. All Rights Reserved.

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プライベート特許検索を使うと• 先行技術調査• 発明のヒント探索• 技術用途探索を手間をかけず、簡単に行えるようになります。

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プライベート特許検索の特長• ビッグデータを高速検索、高速分析
独自技術「Xシステム」で件数の上限なく検索・分析が可能• 技術の活用産業を1秒で可視化技術や素材がどの産業で活用されているか、ニーズの探索ができます• 特許、実用新案、意匠、商標、審決、企業情報を横断検索
調査に必要な知財情報を１つのプラットフォームで横断的に検索できます

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検索機能

• キーワード検索• 詳細検索• 企業検索• 発明者検索• 弁理士検索Copyright 2023 AOS DATA, Inc. All Rights Reserved.

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分析機能

• 統計情報• パテントマップ• 引用関係図• 企業分析
• 弁理士分析

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分析機能詳細
引用分析

パテントマップ

特許の関心度（他社注力度）を図る指標にもなる「被引用情報」の表示方式やリンク機能「企業名 × 件数」「IPC x 件数」といったランキングを簡単に表示

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技術の活用産業探索
技術分野分析機能
技術トレンド調査や自社技術の活用産業の可視化技術のライフサイクルが早くなっている昨今、スピーディーかつ正確な技術動向の把握や、自社技術の用途探索が必要です。
技術動向の把握
自社技術がどのような分野で活用されているか、また競合他社がどのような技術を開発しているかを把握することで新たな市場や用途を見つけることが可能になります。
知財保護
産業ごとに特許を把握することで自社技術の知的財産を保護するための戦略を立てることができます。また、特許侵害のリスクを回避することもできます。
アイデア創出
特許情報を調査することで、他社の技術やアイデアに触れる機会が増え、自社技術の新たな用途や改良案を発見することができます。

提携先探索
自社技術と関連性が高い技術を持つ企業や研究機関を見つけることができ、技術連携や提携のチャンスを探ることができます。
マーケットリサーチ
市場のニーズや技術動向を把握することができます。これにより、自社技術の市場価値や競争力を評価し、適切な戦略を立てることが可能になります。
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62代理人検索・分析

日本は米国と比べユニコーン企業の数が少なく、大学や研究機関の成果が社会実装されるための知財エコシステムの構築は喫緊の課題。特許庁の調査によると、知財を経営戦略の中に組み込んだ際の最も役立った相談相手として弁理士などの知財専門家があげられます。
知財戦略を構築するうえで、専門家の情報は可能な限りオープンとなり、分析できることが必要

弁理士検索・分析機能『知財を経営戦略の中に組み込んだ際の最も役立った相談相手』

弁理士の出願情報、担当企業、専門分野といった、企業と専門家とのマッチングに必要な情報の検索性を高めることで、知財戦略に必要な情報をキャッチアップできるデータベースの構築が必要。
出典：令和 3 年度 特許庁調査研究報告書

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63ツールで必要な情報を効率よく収集

企業情報• 法人情報（資本金や従業員数など）• 財務情報（売上高など）• 保有知的財産リスト• 産業別の特許出願情報• 特許出願件数の推移• 共同出願情報

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企業情報の収集

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技術情報の収集

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活用分野
特許事務所、コンサルティング• 先行技術調査• クライアントに対する新規提案のための調査• 競合事務所の調査、転職希望者の出願書類調査

企業知財部門、新規事業創出部門• 自社技術の用途探索• 競合企業調査• 新規参入分野のプレイヤーや課題を調査

大学・研究機関• 研究テーマの調査• 技術トレンドの調査• 転用事例の探索

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68

導入企業

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Tokkyo.AiにおけるXMLベースの独自データベース構築について
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Xシステムについて
AOSの基盤技術「Xシステム」をベースとした独自技術により、
DataSearch & Analytics機能の開発期間や工数の大幅な削減を行うことができます。

DataSearch & Analytics「データ検索」と「データ分析」

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DataSearch & Analyticsについて
産業DXにおけるデータ共有&ストレージ「AOS IDX」に蓄積されたデータ活用に向けて、データ検索&データ分析システムを開発

DataSearch & Analytics

知財産業のケース

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XシステムのXMLベース大容量フルテキスト検索サービスの利点
１、Elastic Search検索エンジンとAI 検索のためAI検索エンジンのオープンソースの最適化開発により、サーバーハードウェアと検索サービス構築コストを大幅に削減し、大容量データの高速検索を実現
法律情報データ（130万件）と知財情報データ（7,000万件）
既存RDBベースの検索に比べて、費用と時間を3分の1でできる高速検索サービスを実装

２、XMLデータを元DBストレージとして使用しながらユーザーが利用するサービス画面用として同時使用する方式でコストと構築時間をセーブ（既存XMLベースの検索サービスとの違い）
RDBを排除し、メインDBをXMLとしてそのまま使用しながら、ユーザー画面の入出力まで同時使用が可能。構築時間とコストを削減し、システムメンテナンスにも非常に容易
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Xシステムにおける主な特長
既存のRDBベースの検索システム

既存のRDB+機能追加システム

1. 特許の元データを処理し、RDBにすべて入力して管理。DB Tableを設計するために、元データの分析とDB設計作業に多数の開発スタッフ 1. 既存のRDBシステムを補完するためと時間が必要に最終特許データをHTMLで構成してクイック検索エンジン(Elastic)など
2. 大容量のRDBを構成するための初期システムを使用
構築費用が高い
2. サーバーによって検索速度は速くなる
3. データ更新とDB再構築の費用が高い
が、データのメンテナンスに問題が生じる
4. Full Text検索速度が遅く、サーバーのコストが1）特許の元データ処理
高い
2）RDBのMaster DB処理
3）検索のJSON DB処理
5. 検索と個々の最終特許データにアクセスすると
4）サービス関係のHTML File D
き、毎回RDB ServerとWeb Serverに多くB処理の負荷が発生する。これにより、速度を高めるための費用が増加し、コストの問題で速度制
3. 初期構築とコストが高い
限や機能制限が必要となる。
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Xシステム基盤の検索システム

1. XMLベースのDB変換と修正に別のD
B設計作業が不要。データの分析と変換のために最小限の人員で構成
2. Oracle、DB2などの大規模なRDB
サーバが不要。初期構築費用が非常に安い
3. データ更新と再構築が簡単で、必要なデータの変更が自由
4. 最終的なデータをXMLで提供し、検索速度が速くサーバーの負荷が低い

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システム機能比較

LegalSearch.jp システム機能比較
既存のRDB方式検索システム

Xシステム基盤の検索システム

1. 主要な項目のみIndexingするRDBの場合は、Full Text検 1. すべてのデータをそのままIndexingするシステムのため、Full T
索は難しい
ext検索が可能
2. 検索時、検索内検索と同時キーワード検索は、最大2,3段
階が限界

2. 検索時の制限がほとんどない。検索内検索、同時ワード検索
も10段階以上可能

3. データが蓄積されるほど、ますます遅くなり、多数のユーザー利用が不可

3. データが蓄積されても検索速度は変わらない。多数のユーザーが利用してもFast検索が可能

4. 多数のユーザーが利用するには、サーバーの負荷が生じるため、 4. 複雑な複数検索、付加検索機能、ポータル連動検索、検索
検索結果順次出力などの機能制限が必要
APIサービスのような2次サービスまで対応可能
5. データが増えるとサーバー構築費用とメンテナンスコストが比例して大幅に増加

5. キーワード検索の割合の調節が可能
6. サーバー構築費用とメンテナンスコストが非常に低い

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75本ページ間における内容は、大変恐縮ですが配布資料から除外をさせていただきます。
当日の発表用資料にてご説明をさせていただきます。

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XシステムのXMLベース大容量フルテキスト検索サービスの利点 まとめ
１、Elastic Search検索エンジンとAI 検索のためAI検索エンジンのオープンソースの最適化開発により、サーバーハードウェアと検索サービス構築コストを大幅に削減し、大容量データの高速検索を実現
法律情報データ（130万件）と知財情報データ（7,000万件）
既存RDBベースの検索に比べて、費用と時間を3分の1でできる高速検索サービスを実装

２、XMLデータを元DBストレージとして使用しながらユーザーが利用するサービス画面用として同時使用する方式でコストと構築時間をセーブ（既存XMLベースの検索サービスとの違い）
RDBを排除し、メインDBをXMLとしてそのまま使用しながら、ユーザー画面の入出力まで同時使用が可能。構築時間とコストを削減し、システムメンテナンスにも非常に容易
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77知財検索でのAI機能の搭載
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Tokkyo.AiにおけるAI検索機能

AIによる検索機能の搭載

特許請求項
比較分析機能• 出願請求項と登録請求項を比較分析

AI文章検索による
特許検索機能• 文章内容と一致率の高い特許を検索

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79本ページ間における内容は、大変恐縮ですが配布資料から除外をさせていただきます。
当日の発表用資料にてご説明をさせていただきます。

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知財データの活用に向けて
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さまざまな分野に活用されるプライベート特許検索技術

分野別検索プラットフォーム

Ｘシステム技術による大量/大容量データの処理

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プライベート特許検索技術における応用

分野別
特許検索

自在な組合せ特許データのAIによる分析

LaaSにおける基盤技術『Xシステム』により実現
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知財戦略における特許の活用
企業における特許の価値がますます高まる
企業における
IPランドスケープ®への活用

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IPランドスケープについて

IPランドスケープ®による知財戦略

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IPランドスケープにおける調査の種類
特許検索の際に利用されるデータは、企業のノウハウ・機密情報

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86知財再編プロジェクトによる知財企業設立の意義と方針
時代の大転換期

テックエコノミーの時代

1, デジタル大転換期
2、気候によるエネルギーの大転換期
3、パンデミックによるヘルスケアの大転換期
4、宇宙覇権の大転換期

グローバルにおける軍事覇権戦争から技術覇権戦争へ
中国主導のエコシステムと、米国主導のエコシステムの2つの勢力範囲を中心に
米中技術覇権争い

経済社会の転換へ

食、不動産、職業・労働、教育、
医療、金融、IT、エネルギー、素材などにおける転換

先端テクノロジーよる転換

各産業分野でデジタル・ディスラプション(デジタル技術がもたらす創造的破壊)が起こる
知財の覇権戦争の時代 日本の危機へ
ムーンショット技術
デイスラプター技術

テックエコノミー時代に危機に直面している日本経済をチャンスに変えるムーンショット技術を生み出す新知財インフラが必要
新知財インフラによりこれらの技術を持つ企業を支援

Tokkyo.Ai株式会社の設立趣旨
事業内容

テックエコノミー時代の新知財サービス企業を目指します

1、特許検索サービス
2、知財コンサルサービス
3、第三者評価業務サービス
4、弁理士業務サービス
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Tokkyo.Ai(株)を基盤とするロールアップ企業は、主流のテクノロジー、ムーンショットテック企業、ディスラプター企業の知財を積極的に支援し日本経済の再生に貢献します。
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医療関係の方達とリーガルテック分野の経験を活かして、XMLベースの医療データベース検索について取り組む予定です。

医療データベース構築においてXMLベースのシステム構築のメリット

インターネットでのデータ交換

標準化と相互運用性の向上

データの可読性と可視化システムの柔軟性と拡張性

拡張性と互換性

構造化データの柔軟性

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データのバー
ジョン管理

ドキュメント型
データベース

医療XML
データベー
スのメリット

マルチチャネル
対応

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医療データベース構築においてXMLが広まるには課題

促進に必要なこと

既存のシステムの適合性

XMLに移行するには既存システムへの変更やデータの変換には時間とコストがかかる

技術的な課題医療従事者がXMLを扱うには専門的な知識とスキルが必要。XMLの処理やパフォーマンスの問題も考慮

技術的なサポートと教育

データの複雑性とボリューム

医療データは多岐にわたる情報を含み、非常に複雑な構造を持つ。
XMLで表現する場合、データの複雑性やボリュームが増大し、データベースのパフォーマンスやストレージの要件が増加する可能性

データ品質とセキュリティの確保

標準化の課題医療データは様々な標準や規格が存在し、相互運用性の確保が困難

標準化と相互運用性の推進Copyright 2023 AOS DATA, Inc. All Rights Reserved.

システムのアップグレードと互換性

90日本における医療データ利活用の方向性
統合/オープン型プラットフォームのイメージ

効率的なデータ利活用の条件
出典) デロイト トーマツ コンサルティング合同会社
ヘルスケアの民主化・高度化に向けた医療データ利活用の提言
https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/jp/Documents/l
ife-sciences-health-care/hc/jp-hc-proposal-of-medical-datausage-20230405.pdf
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XMLデータのAI利活用について

AIライフサイクルとはAIライフサイクルとは
AIプロジェクトにおいて必要なデータを提供するためのデータ管理のプロセス

AIの成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、
ライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵
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AIライフサイクルにおけるデータの意味
データについての記録と共有
AI子の誕生 → AI子への教育の始まり

AIシステムの誕生 → AIへの教育の始まり

英才教育を施し、立派な社会人まで育成したい

すぐれたAIの育成には、優れたAI学習データが必要

次の成長のために、いつも記録を残して、共有することが重要
・生活記録
・通知表
・教育プログラム

他の先生への記録を共有
AI子の次の教育、生涯教育につなげる
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次の開発のために、いつも記録を残して、共有することが重要
・学習データセットの管理
・学習データセットの意図と目的

AI開発者への記録を共有
AIシステムの開発につなげる94

AIライフサイクルにおける従来の課題について■AIライフサイクルにおけるAI学習データ作成と管理の課題
社内外の様々なシステムにデータが点在している

大量のデータが存在しているそのままのデータではファイル形式が利用しにくい
単独のデータセットでは活用がしにくい
データのバージョン管理ができていない
データのAIシステムでのフィードバックができない
データの意図がわからず探すことができない
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AOSデータ社 Data to AI

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AI学習データのデータマネジメント

データのクオ
リティ

データのアノテーション

データのバランス
AI学習データのデータマ
ネジメント

データの更
新

データのセ
キュリティ

データのス
ケール

AIシステムにおけるリスクの増大
技術的リスク• AIシステムが意図しない結果を生じさせる• 自動運転車のシステムが事故を起こす

経済的リスク• AIが多くの仕事を奪う• 労働力市場において不安を引き起こす

社会的リスク• AIが人間の社会的な関係を変える• 、人間同士のコミュニケーション能力が低下する

政治的リスク• AIが政治的な権力を握る• AIによって支配される国家や地域が出現する

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AIシステムにおける技術的リスク

意思決定へのプログラム バイアスの導入

AI 実装のト
レーサビリティの欠如

データの収集と個人のプライバシーの侵害

AIにおける
テクノロジーのリスク

ブラックボックス
アルゴリズムと透明性の欠如

不明確な法的責任

適切なリスクマネジメント手法を用いることで、リスクを軽減させることが必要
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AIデータリスクメネジメント事業

人間から、AIのためのデータリスク管理へ
データリスク管理2.0

AIデータリスク管理3.0

これまで培ったノウハウを活用

データリスクマネジメント事業
データライフマネジメント事業

AIデータリスクマネジメント事業
AIデータライフマネジメント事業

人のためのデータ

AIのためのデータ

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Data to AI®

医療分野の課題を解決するデータテックのサービス化に取り組んで参りますAOSデータの会社概要◼ 企業クレド

データ管理技術で知的財産を守り社会に貢献します◼ 企業ビジョン お客様のデータとともに◼ 会社概要
会社名

AOSデータ株式会社設立

2015年4月

事業内容

DRM（データリスクマネジメント事業）
DLM（データライフマネジメント事業）
AI Data Driven（AIデータドリブン事業）

資本金16億2500万円（資本準備金含む）

本社

東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町4F

役員

代表取締役
取締役COO
取締役CTO
取締役
監査役

従業員

80名

春山 洋
西谷 考弘
志田 大輔
佐々木 隆仁河西 毅

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◼ 組織図
株
主
総
会

取
締
役
会

代
表
取
締
役

経営会議

データリスクマネジメント事業部
データライフサイクルマネジメント事業部
AIデータドリブン事業部

情報システム部
管理部◼ 株主の状況
氏名
AOSテクノロジーズ㈱㈱メルコホールディングス
JIC VGI
リーガルテック㈱ICMG㈱アイ･オー･データ機器㈱ベクトルその他