AI 특허데이터 분석을 기술가치·시장성 1차 선별에 한정하는 실무 기준

핵심 요약

• EPO는 PATSTAT, Technology Intelligence Platform(TIP), Deep Tech Finder, Data Desk 등 특허데이터와 분석 도구를 통해 기술·혁신 정책 및 의사결정을 지원하는 특허 인텔리전스 활용을 소개했습니다.[1]
• CodeFest 2026에서는 특허의 기술적 영향, 시장 관련성, 법적 강도, 상업화 가능성 등을 분석하는 AI·머신러닝 기반 도구가 소개됐습니다.[2]
• 다만 이러한 분석 결과는 기술가치와 시장성에 관한 1차 선별 자료로 취급하고, 선행기술 해당 여부나 특허성에 관한 최종 판단으로 바로 전환하지 않는 기준이 적절합니다.
• 최종 의견서에는 분석 대상과 검색식, 데이터 기준일, 원문 특허의 관련 문단·도면, 분석 결과의 근거 및 사람이 수행한 검증 내용을 별도로 기록해야 합니다.

배경과 출처가 말하는 사실

EPO는 2026년 OECD Blue Sky Forum에서 특허정보를 기술 발전과 혁신 정책에 관한 실행 가능한 기술 인텔리전스로 전환하는 역량을 소개했습니다. 관련 도구로는 Deep Tech Finder, Data Desk, Technology Intelligence Platform(TIP), EPO PATSTAT 등이 언급됐으며, TIP는 EPO PATSTAT에 대한 브라우저 기반 접근과 데이터 분석·결합·시각화 기능을 제공한다고 설명됩니다.[1]

EPO의 CodeFest 2026에서는 기업이 특허의 가치를 이해하고 유망한 발명을 식별할 수 있도록 하는 여러 분석 방식이 제시됐습니다. 대상에는 기술적 영향, 시장 관련성, 법적 강도, 기술적 강도, 상업적 가치 등이 포함됐습니다.[2] 한 수상팀은 특허의 시장 잠재력을 추정하는 상업화 점수와 기술개발을 제약할 수 있는 정도를 나타내는 블로킹 점수를 제안했고, 다른 수상팀은 선행기술과의 기술적 차이를 분석해 심사관식 판단을 모사하는 시스템을 개발했다고 EPO가 소개했습니다.[2]

PATLIB Conference 2026도 특허의 가치평가, 기술평가, 투자 유치 및 기술이전과 관련한 EPO 도구와 실무 역량을 주요 주제로 다뤘습니다. EPO는 PATLIB Next Level initiative를 통해 기술 검색에서 상업화와 투자에 이르는 지원 역량을 확대하려는 방향을 제시했습니다.[3]

이 자료들은 특허데이터와 AI가 기술평가·시장성 분석·기술이전 지원에 활용될 수 있음을 보여줍니다. 그러나 각 도구의 분석 결과가 특정 사건에서 선행기술의 동일성, 진보성, 권리범위 또는 침해 여부를 확정한다는 의미로 읽어서는 안 됩니다. 해당 판단은 적용 법령, 심사·소송 절차, 청구항 해석 및 원문 자료에 따라 사건별로 확인해야 합니다.

실무 쟁점

1. 1차 선별과 법적 판단을 구분하기

AI 분석 결과는 기술 분야의 주요 특허군, 유사 기술의 분포, 시장 관련성이 높은 문헌, 후속 검토가 필요한 출원인 또는 특허패밀리를 좁히는 데 활용할 수 있습니다. 이 단계의 산출물은 조사 우선순위를 정하는 참고자료로 관리하는 것이 적절합니다.

반면 선행기술 판단은 단순한 유사도나 키워드 일치만으로 확정하기 어렵습니다. 특히 청구항의 모든 구성요소, 결합관계, 개시 시점과 공개문헌의 구체적 기재를 원문으로 확인해야 하므로, AI가 제시한 유사 특허 목록을 곧바로 선행기술 목록이나 최종 의견으로 표시하지 않는 구분이 필요합니다.

2. 분석 점수의 의미와 한계 기록하기

기술적 강도, 상업화 점수, 시장 관련성 또는 블로킹 점수는 각 도구의 모델과 입력데이터에 따른 지표입니다. 점수의 산식, 학습데이터, 누락자료, 데이터 기준일, 국가별 공개 차이 및 특허패밀리 중복 처리 방식이 확인되지 않는다면 점수를 법적 또는 사업적 결론으로 확대 해석해서는 안 됩니다.

실무 문서에는 점수가 의미하는 범위와 의미하지 않는 범위를 함께 적어야 합니다. 예를 들어 높은 시장 관련성은 사업 검토 우선순위를 높일 수 있지만, 유효한 권리의 존속, 권리범위의 강도, 침해 가능성 또는 등록 가능성을 그 자체로 증명하지는 않습니다.

3. 원문 특허와 분석 근거의 추적성 확보

AI 결과를 의견서에 반영할 때에는 결과 화면의 캡처만 보관하기보다 다음 자료를 연결해 기록할 필요가 있습니다.

• 검색 또는 분석 대상 데이터베이스와 접근일
• 검색식, 자연어 질문, 필터 및 제외 조건
• 사용한 특허번호, 공개번호, 특허패밀리 및 문헌의 공개일
• AI가 제시한 관련도·점수·분류 결과
• 원문 초록, 청구항, 명세서 문단 및 도면의 확인 위치
• 담당자가 수행한 기술적 대응관계 검토와 제외 사유
• 분석 결과가 기술가치·시장성 선별용인지, 법률적 검토에 참고된 것인지에 관한 구분

변리사·특허사무소 체크포인트

1. 업무 목적을 먼저 정합니다. 기술동향, 경쟁사·특허포트폴리오 분석, 투자·기술이전 대상 선별인지, 선행기술조사 또는 침해 검토인지 업무 목적을 구분합니다.
2. AI 산출물의 역할을 제한합니다. 기술가치와 시장성의 1차 선별에는 활용하되, 선행기술 해당 여부나 특허성에 관한 최종 결론은 원문과 청구항 중심의 별도 검토를 거칩니다.
3. 특허패밀리와 공개일을 확인합니다. 동일 또는 관련 문헌의 중복 집계, 국가별 공개 여부, 우선일과 공개일의 차이를 확인하고 분석표에 반영합니다.
4. 점수의 산식을 확인합니다. 점수의 정의, 입력변수, 데이터 기준일, 결측치 처리 및 모델 버전을 확인할 수 없다면 결과를 정량적 결론이 아닌 참고지표로 표시합니다.
5. 원문 근거를 별도로 남깁니다. AI가 추천한 문헌마다 관련 청구항·명세서·도면의 위치와 기술적 대응관계를 사람이 확인해 기록합니다.
6. 의견서의 표현을 조정합니다. “AI 분석상 유사성이 높다”와 “해당 문헌이 특정 청구항의 선행기술이다”는 서로 다른 주장입니다. 후자의 경우에는 적용 기준과 원문 검토 결과가 별도로 제시되어야 합니다.
7. 사건별 확인을 명시합니다. 관할, 기준일, 청구항 해석, 공개문헌의 법적 지위와 의뢰 목적에 따라 결론이 달라질 수 있으므로 최종 제출 전 담당 변리사의 원문 확인과 기록 검토가 필요합니다.

이 글은 공개된 출처를 바탕으로 AI가 자동 작성했으며, 법률 자문을 대신하지 않습니다.

출처

• EPO, “EPO showcases patent intelligence at OECD Blue Sky Forum 2026”, 2026년 9월 17일.[1]
• EPO, “CodeFest 2026 winners announced at PATLIB conference in Warsaw”, 2026년 9월 16일.[2]
• EPO, “PATLIB Conference 2026 highlights value of patents and looks to network’s future”, 2026년 9월 17일.[3]