文：George Chan

近幾年有些機緣跟不同專利事務所的給初人溝通，在溝通前都有些要準備的學者想申內容。以下純經驗分享入門可以準備與注意的利入利該事情。以下分享的產品從裡是「How」的部分，前提是請專個人或團隊在專利申請前的「Why」（包含動機、市場評估等）都已考量完善，開始決定要申請了再看這篇。給初

專利策略影響的學者想申面相很多，仍建議是利入利該找專業事務所。而這篇的產品從裡重點，是請專讓新手能知道跟專利事務所溝通時，有什麼要注意的開始地方。

如果是給初初學要學專利相關，與其去找市面上很多的學者想申軟體，不如單純查一兩篇專利、利入利該google patent就可了。但如果是想要考慮後面分析面，可以參考「The WIPO Manual on Open Source Patent Analytics」。幾年前一開始在接觸專利時，這內容給了我很大的幫助與啟發。當然後來會有很多不同之處，不過我想作為開頭是比較容易的。

一開始可以先熟悉專利盤點流程的相關架構。如果是資料科學背景的應該不陌生架構（搜資料、清資料、篩資料、資料視覺化），可以抽空看看醫學影像也是這樣處理的。

跟大多數的研究、搜尋策略一樣，都是可先找類似標的。舉例來說，在做AI題目前，我通常會看Kaggle作為標的幫助我搜尋。對應專利來說，今天如果我要申請機械手臂的專利，我可以看看類似的著名產品，是包含在哪幾個「種類」，再從種類下去收斂。

另一點很重要的是要初步定義自己產品的元件、規格、詳規，然後因應後面查到的專利再做調整。

圖片來源：作者提供

如果要說「The WIPO Manual on Open Source Patent Analytics」的缺點，就是後來發現裡面提供的視覺化工具，可能沒那麼友善。像是需要get dummy variable與圖片時間軸設定，都沒那麼方便。建議可以直接用excel用好格式套plotdb；有程式底子的人可以用R/Python直接視覺化。

我想，這樣可以幫助一些人入門專利分析這塊。如果更進階，最近一直在思考怎麼樣的視覺化呈現專利分析，會是跟他人溝通的好方式。

資料視覺化本身也是可以被專利的，所以創作時可以多加留意。至於有提到google patent適不適合用，可以參考這邊Patent Citation Analysis with Google。老實說其實不跑分析、單找個別專利就很有用了。

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核稿編輯：翁世航