95% 업무량감소: AI 기반특허분류활용으로달성한 NGK의혁신

95% 업무량감소: AI 기반특허분류활용으로달성한 NGK의혁신

AI 특허분류사례 중에서도 NGK Insulators는 대표적인 성공 사례입니다. 이 사례는 AI 도입을 통해 특허 데이터 노이즈 제거, 특허 데이터 오분류 해결, 특허 검색 정확도 향상, 그리고 특허 수동 검토 시간 단축을 어떻게 실현했는지를 명확하게 보여줍니다.

100년 기업 NGK는 어떻게 혁신을 가속화했는가?

1919년에 설립된 NGK Insulators는 일본의 에너지 및 제조 생태계에서 오랫동안 혁신적인 역할을 해왔습니다. 환경, 디지털 사회, 에너지 및 산업 영역으로 사업을 확장하면서 방대한 특허 데이터를 빠르고 정확하게 분석해야 하는 필요성이 점점 커졌습니다. 이는 단순한 데이터 분석을 넘어 특허 업무 효율화 방법을 재정의하는 문제였습니다.

기존 방식의 한계: 지연, 오류, 과도한 수작업

NGK 지식재산 전략부의 마사시 하라다(Masashi Harada)는 주요 병목 현상을 발견했습니다. 기존 검색 쿼리가 관련 없는 특허를 너무 많이 수집하고 있다는 것입니다. 이러한 “노이즈”는 데이터 세트를 부풀려 검토 및 필터링하는 데 상당한 수작업을 요구하고, R&D 및 기업 전략에 필수적인 인사이트 도출을 지연시켰습니다. 본문에서는 NGK가 AI 기반 특허 분류 및 분석을 활용하여 업무량을 95% 감소시키고 의사 결정권자에게 신뢰할 수 있는 인사이트(분류 정확도 90%)를 제공하는 방법을 살펴봅니다.

• 특허 데이터 노이즈 제거의 어려움
  기존 검색 쿼리는 관련 없는 특허들을 다량 포함해, 데이터셋은 불필요하게 커졌습니다.

• 특허 데이터 오분류 문제
  기술 간 경계가 미묘한 산업 특성상 오분류가 자주 발생하여 분석 품질을 떨어뜨렸습니다.

• 특허 수동 검토 시간 단축 실패
  10,000건이 넘는 특허를 사람이 직접 검토해야 했고, 이에만 한 달 이상이 소요되었습니다.

이러한 문제는 자연스럽게 특허 검색 정확도 향상을 어렵게 만들었고, 중요한 R&D 및 기업 전략에 필수적인 인사이트 도출이 지연되는 악순환을 만들었습니다.

전환의 시작: AI 특허 분류 LexisNexis Classification 도입 성공 사례

2024년 6월, NGK는 LexisNexis의 AI 기반 Classification(특허 분류 자동화 솔루션)을 도입하며 업무 방식에 큰 변화를 맞았습니다. 이 AI 특허 분류 도입 성공 사례를 통해 NGK는 기존 문제들을 해결하는 데 성공합니다. AI는 사람이 보기 어려운 기술적 미세 차이를 학습하여 특허를 정확하게 분류하고, 오분류를 줄이며, 대량의 노이즈를 자동 제거할 수 있었습니다. 특히 NGK는 모델을 훈련하는 과정에서 제안(Suggestion) 기능을 활용하여 모호한 특허를 검증하고 단 하루 만에 분류 정확도를 20%에서 85%로 끌어올렸습니다.

핵심 기능이 만들어낸 변화

• 지도 학습 기반 분류 모델 구축
  → 관련/비관련 특허를 학습해 사람보다 일관된 기준으로 분류

• 확장 가능한 자동화
  → 훈련을 마친 분류는 최소한의 인간 입력으로 대규모 특허 데이터 세트에 논리를 빠르게 적용할 수 있어 수천 시간에 달하는 수동 검토 시간 절약

• 특허 데이터 오분류 해결
  → 기술 문맥 이해 기반 분류로 정확성 개선

• 특허 검색 정확도 향상 (재현율 97%, 정확도 91%)
  → 필요한 특허는 놓치지 않고, 불필요한 특허는 거의 포함되지 않음

Masashi Harada, IP Strategy Department, NGK Insulators 

“20일이 걸렸던 작업을 이제 단 하루 만에 완료할 수 있습니다.”

더 스마트한 분석을 위한 기반: 특허 데이터 학습 세트 구축

AI 모델의 성능을 강화하기 위해 NGK는 100~150개의 긍/부정 특허 예시로 훈련 데이터셋을 구축했습니다. 이 과정은 AI가 기술 간의 미묘한 차이를 스스로 구별하도록 만드는 핵심이었습니다.

그 결과, 방대한 특허 데이터셋을 자동으로 필터링하고 정제할 수 있게 되었고, 팀은 트렌드 분석·경쟁사 매핑 등 전략적 과업에 집중할 수 있었습니다.

혁신 가속화: 속도, 정밀성, 그리고 전략적 명확성

하라다 팀은 자동차 세라믹 분야에서 4,700개 이상의 특허 데이터 세트에 분류(Classification)를 적용했습니다. 성능 지표는 다음과 같은 결과를 보여주었습니다.

• 재현율 97%
• 정밀도 91%

이는 NGK가 더 빠르고 정확한 기술 스카우팅, 경쟁 분석, 전략 브리핑을 수행할 수 있게 된 결정적 요인이었습니다.

기존 방식을 사용했다면 10,000건의 특허를 검토하는 데 거의 한 달이 걸렸을 것입니다. 하지만 Classification을 도입한 이후 이 과정은 이제 하루 만에 완료됩니다. NGK 팀은 다음과 같은 사실을 깨달았습니다.

• 90% 이상의 시간절약
• 데이터 정리 및 준비에 드는 인건비 절약
• 전략적 분석 처리량 증가

AI 와 PatentSight+ 결합: 전략적 IP 분석의 한 단계 진화

NGK가 탄소 중립과 디지털 인프라 분야를 선도한다는 장기 비전을 추구함에 따라, 기존의 솔루션만으로는 충분하지 않다는 점이 점점 더 명확해지고 있습니다. Classification을 활용한 하라다의 성공은 전환점을 이루었지만, 이는 더 큰 변화의 일부에 불과합니다.

NGK는 분석의 정확도와 효율성을 더욱 높이기 위해 지적 재산 전략의 일환으로 분류와 LexisNexis® PatentSight+™를 계속 활용할 계획입니다.

이들은 함께 강력한 피드백 루프를 생성합니다.

• Classification을 통해 정확하고 빠르게 노이즈를 제거하여 가장 관련성 높은 특허만 분석 파이프라인에 진입할 수 있습니다.
• PatentSight+®를 통해 NGK는 높은 신뢰도의 데이터를 사용하여 경쟁 환경을 매핑하고, 혁신 강점을 벤치마킹하고, 공백을 모니터링하고, 포트폴리오 품질을 평가할 수 있습니다.

분류 처리된 데이터 세트를 PatentSight+에 공급함으로써 NGK는 다음과 같은 이점을 얻습니다.

• 포트폴리오 벤치마킹: 핵심 기술 분야의 최고 경쟁사와 비교하여 내부 R&D 성과를 측정합니다.
• 기술 스카우팅: 주류 시장에 진입하기 전에 신흥 기업과 인수 대상을 파악합니다.
• 전략적 연계: IP 투자가 전기화, 수소 연료, AI 기반 시스템과 같은 광범위한 기업 이니셔티브를 어떻게 지원하는지 시각화합니다.
• 실시간 의사결정 지원: 대시보드와 특허 자산 지수 점수를 사용하여 M&A 논의나 이사회 회의 전에 임원들에게 브리핑을 제공합니다.

에너지 인프라, 배출 제어, 디지털 세라믹처럼 빠르게 변화하는 분야에서 비즈니스를 운영하는 기업에게 혁신 파이프라인의 가속화는 차별화 요소입니다. 이를 통해 기존 IP 팀이 혁신을 위한 전략적 조력자로 거듭날 수 있습니다.

Masashi Harada, IP Strategy Department, NGK Insulators

“AI 기반 특허 분류 도구인 Classification과 PatentSight+를 활용하면 불필요한 특허 데이터를 효과적으로 제거하고 분석 속도를 대폭 향상시킬 수 있어, 특허 분석 업무 효율화와 정확성 향상은 물론, 상당한 시간 및 비용 절감까지 실현할 수 있습니다. “

About NGK Insulators 

Morimura그룹에 속해 있으며 고전압 절연체 분야의 혁신을 이룬 역사를 바탕으로 NGK는 그룹 총 매출 1조 엔 이상을 기록하는 선도적인 제조업체로 성장했습니다. 에너지, 환경, 디지털 솔루션에 대한 전략적 집중을 통해 NGK는 지속가능성과 회복탄력성을 향한 글로벌 혁신의 중심에 서 있습니다.