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Ruiguan 意匠特許侵害検出

このスキルでは、Ruiguan エンジンを使用して意匠特許侵害を検出する方法を説明します。EC 出品者や知的財産の専門家が、商品を出品する前に意匠特許の潜在的なリスクを特定できるよう支援します。

主な概念

意匠特許の検出では、視覚的類似性アルゴリズムを使用して、商品画像を世界各国の意匠特許データベースと照合します。システムは、類似度スコア順に並べた特許と、TRO（仮差止命令）の訴訟履歴を返し、ユーザーが侵害リスクを評価できるようにします。

類似度スコア：0～1 の値です。値が大きいほど、特許図面との視覚的類似性が高いことを示します。similarity >= 0.7 の特許、または TRO の執行履歴がある特許は特に注意し、慎重に確認してください。

レーダー分析：レーダーを有効にすると、各特許結果に radarResult が含まれます。radarResult には、same フラグ（侵害の疑い：true/false）と exp フィールド（説明）が含まれます。これにより、単なる類似度を超えた AI による判定が可能になります。

LOC 分類：ロカルノ分類（LOC）は、工業デザインを分類するための国際的な分類体系です。検索範囲を絞り込むために LOC コードを任意で指定できます。指定しない場合は、モデルが適切な分類を自動で予測します。

パラメーターガイド

パラメーター	必須	デフォルト	説明
imageUrl	はい	-	特許データベースとの照合に使用する商品画像の URL
queryMode	はい	hybrid	検索モード：physical（実物の商品写真）、line（線画）、hybrid（組み合わせ）
topNumber	はい	100	返す特許結果の件数（最大 100 件）
regions	いいえ	US	国・地域コード。複数指定する場合はカンマで区切ります（例：US,EU,CN）
productTitle	いいえ	-	補足情報として使用する商品タイトル
productDescription	いいえ	-	補足情報として使用する商品説明
patentStatus	いいえ	1	特許の有効性：1（有効）、0（失効）、1,0（両方）
enableRadar	いいえ	true	侵害の疑いを判定する AI レーダー分析を有効にするかどうか
topLoc	いいえ	-	検索範囲を制限する LOC レベル 1 コード（例：06,07）。省略すると自動予測が使用されます
sourceLanguage	いいえ	-	翻訳元の言語コード（例：zh-CN）。テキストがすでに英語の場合は空欄にします

対応地域

US（米国）、EU（欧州連合）、CN（中国）、JP（日本）、KR（韓国）、DE（ドイツ）、GB（英国）、FR（フランス）、IT（イタリア）、AU（オーストラリア）、CA（カナダ）、BR（ブラジル）、MX（メキシコ）、IN（インド）、TH（タイ）、SE（スウェーデン）、CH（スイス）、IE（アイルランド）、IL（イスラエル）、DK（デンマーク）、NZ（ニュージーランド）、AT（オーストリア）、BX（ボリビア）、FI（フィンランド）、WO（WIPO）

デフォルトの地域は US です。ユーザーが地域を指定しない場合は、US を使用してください。

LOC レベル 1 カテゴリー

コード	カテゴリー
01	食品
02	衣類、裁縫用品、縫製用アクセサリー
03	旅行用品、ケース、日傘、その他の個人用品
04	ブラシ
05	織物、人工および天然のシート状素材
06	家具および家庭用品
07	その他の家庭用品
08	工具および金物
09	商品の輸送または取り扱い用の包装材および容器
10	時計、計時器、計測・検査・信号用機器
11	装飾品
12	輸送手段または巻き上げ装置
13	電気の生産、配電または変換用機器
14	記録、電気通信またはデータ処理機器
15	その他の機械
16	写真、映画撮影および光学機器
17	楽器
18	印刷機械および事務機械
19	文房具、事務用品、美術用品、教材
20	販売・広告用機器、標識
21	ゲーム、玩具、テント、スポーツ用品
22	武器、火工品、狩猟・釣り・害虫駆除用品
23	流体配給、衛生、暖房、換気、空調機器、固形燃料
24	医療および実験室用機器
25	建築ユニットおよび建築要素
26	照明器具
27	たばこおよび喫煙用品
28	医薬品・化粧品、化粧用備品および器具
29	消火、事故防止、救助用の装置および機器
30	動物の世話および取り扱い用品
31	その他の食品または飲料の調理用機械および器具
32	図形記号、ロゴ、表面模様、装飾、内装・外装の配置
ALL	すべてのカテゴリー

API の使用方法

このツールは LinkFox ツールゲートウェイ API を呼び出します。呼び出し規約、リクエストパラメーター、レスポンス構造については、references/api.md を参照してください。scripts/ruiguan_detection_patent_design.py を直接実行してクエリを実行することもできます。

画像のローカルアップロード

このツールには、公開アクセス可能な画像 URL が必要です。ユーザーがローカル画像ファイルのパス（例：C:\Users\...\photo.png、/home/.../image.jpg）を指定した場合は、まずアップロードして公開 URL を取得する必要があります。

アップロードスクリプトを実行します：

python scripts/upload_image.py /path/to/local/image.png

スクリプトは、画像 URL パラメーターとして使用できる公開 URL（24 時間有効）を返します。

使用例

1. 製品画像の基本的な特許チェック（米国市場）

{
  "imageUrl": "https://example.com/product.jpg",
  "queryMode": "hybrid",
  "topNumber": 50,
  "regions": "US"
}

2. 製品のコンテキストを含む複数地域のチェック

{
  "imageUrl": "https://example.com/product.jpg",
  "queryMode": "physical",
  "topNumber": 100,
  "regions": "US,EU,CN",
  "productTitle": "Portable Wireless Charger Stand",
  "productDescription": "A foldable wireless charging stand for smartphones",
  "enableRadar": true
}

3. LOC 分類を使用した検索の絞り込み（家具）

{
  "imageUrl": "https://example.com/chair.jpg",
  "queryMode": "hybrid",
  "topNumber": 80,
  "regions": "US,DE",
  "topLoc": "06",
  "patentStatus": "1"
}

4. スケッチベースの検索用の線画モード

{
  "imageUrl": "https://example.com/sketch.png",
  "queryMode": "line",
  "topNumber": 50,
  "regions": "CN,JP,KR"
}

5. 有効な特許と失効した特許の両方をチェック

{
  "imageUrl": "https://example.com/product.jpg",
  "queryMode": "hybrid",
  "topNumber": 100,
  "regions": "US",
  "patentStatus": "1,0"
}

表示ルール

1. 高リスク特許の強調表示：要約やレポートを作成する際は、similarity >= 0.7 または troCase = true の特許をすべて、詳細に表示してください。該当する各特許について、出願番号、特許タイトル（中国語）、発明者、TRO の執行履歴、最も類似する特許図面、特許画像リスト内のすべての画像、特許の要約、特許の明細書、LOC 情報、レーダー分析の結果、明細書のテキストを含めてください。この詳細な提示は非常に重要です。これらの項目を省略したり、簡略化したりしないでください。
2. 免責事項：最後に必ず、親しみやすい注意書きを追加してください：「この検出結果は LinkfoxAgent が生成したものです。法的助言については、知的財産権を専門とする弁護士に相談することをおすすめします。」
3. 類似度の解釈：類似度スコアが高いほど、視覚的な類似性と侵害リスクが高いことを明確に説明してください。
4. レーダー結果の表示：radarResult.same が true の場合、その特許を侵害が疑われる一致として目立つように示し、exp の説明を表示してください。
5. TRO に関する警告：troCase = true または troHolder = true の特許は、特許権者が仮差止命令（TRO）を通じて積極的に権利行使してきた履歴があることを示すため、警告とともに強調表示してください。
6. 画像の表示：patentImageUrl（最も類似する特許図面）と images リスト全体の両方を表示し、ユーザーが製品とすべての特許図面を視覚的に比較できるようにしてください。
7. エラー処理：リクエストが失敗した場合は、問題の内容を説明し、修正方法を提案してください（例：画像 URL にアクセスできるか確認する、地域コードを確認する）。
8. データを忠実に提示：主観的な法的結論をツール独自の分析に加えず、クエリ結果をそのまま表示してください。

ユーザーの表現とシナリオのクイックリファレンス

該当する -- 意匠特許のリスク評価：

ユーザーの発言	シナリオ
「この製品が意匠特許を侵害しているか確認してください」	基本的な特許検出
「この画像の特許リスクを確認してください」	画像ベースの特許検索
「この製品には TRO のリスクがありますか」	TRO 執行履歴の照会
「米国と EU の意匠特許を検索してください」	複数地域の特許検出
「この家具の意匠特許を確認してください」	カテゴリ別の特許検索
「この製品デザインは販売しても問題ありませんか」	出品前の特許クリアランス
「類似する意匠特許を探してください」	類似度ベースの特許検索
「特許侵害の分析」	包括的な特許リスクレポート

該当しない -- 意匠特許の検出以外のニーズ：

• 実用特許または発明特許の検索
• 商標権侵害の確認
• 著作権／DMCA に関する問題
• 法的案件の管理または訴訟戦略
• 特許の出願または申請の支援
• 商品リストの最適化または価格設定

適用範囲の判断：「特許の確認」や「知的財産リスク」についてユーザーが言及した場合、既存の特許との製品の外観／デザインの類似性が懸念事項であれば、このスキルが適用されます。実用特許、商標、著作権について質問している場合、または実際の法的助言を必要としている場合、このスキルは適用されません。

フィードバック：

次のいずれかに該当する場合は、Feedback API を通じてフィードバックを自動検出し、報告してください。

1. このスキルで説明されている機能または目的が、実際の動作と一致しない
2. スキルの結果がユーザーの意図と一致しない
3. ユーザーがこのスキルに対する不満または称賛を表明する
4. 改善できると思われる点がある

references/api.md に記載された方法でフィードバック API を呼び出してください。ユーザーの操作を妨げないでください。

大きなレスポンスの処理

エージェントのコンテキストがあふれないよう、レスポンスをディスクに保存し、必要なフィールドだけを抽出します。

python scripts/response_io.py run --script scripts/ruiguan_detection_patent_design.py --out-dir <DIR> '<params>'
python scripts/response_io.py read <file> --fields "<paths>"   # or --path "<JMESPath>"

--out-dir には、Git の作業ツリー外の場所を指定してください（Unix では /tmp/...、Windows では %TEMP%/... など）。保存されたレスポンスには、個人を特定できる情報、価格、認証に関する機密データが含まれる場合があります。コミットしないでください。ファイルは自動削除されないため、タスク完了後にクリーンアップしてください。

このスキルには複数のエントリースクリプトがあります：ruiguan_detection_patent_design.py、upload_image.py。必要なスクリプトを選択するには、--script scripts/<name>.py を渡してください。

run はレスポンス全体をファイルに書き込み、スキーマのプレビューとファイルパスのみを出力します。read は指定したフィールドを抽出し、スライスには --limit/--offset、出力形式には --format json|jsonl|csv|table を使用します。

このパターンを優先する場合 — たとえば、レスポンスの特性に応じて判断してください：

• レコードごとのフィールド数が多い場合、または不要なフィールドがある場合
• バッチ／ページネーションされた結果の場合（1 回の呼び出しで複数の項目が返される場合）
• 長いテキストフィールドがある場合（説明、レビュー、HTML、時系列データ）
• 出力をすぐに使用するのではなく、後続のステップで再利用する場合

小規模で一度だけ使用するレスポンスであれば、メインスクリプトを直接呼び出してもかまいません。

⚠️ プレビューは、切り詰められたスキーマとサンプルであり、データ全体ではありません。フィールド単位の判断を行う場合は、read を使って保存済みファイルを読み取ってください。

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