このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 OSS(オープンソース)を使った自分でできる特許情報解析 [講習会詳細] | テックデザイン
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OSS(オープンソースソフトウェア)を使った特許情報解析の基礎から応用まで解説します。自分でできる各種ツールも紹介しますので、プログラムやサンプルデータを実際にお試しいただくことができます。特許情報の解析作業をより効率化、省力化、高精度化したいとお考えの方にお勧めです。


OSS(オープンソース)を使った自分でできる特許情報解析

特許情報解析の実践的知識と特許調査への応用ポイント/機械学習による先行技術・技術動向調査の効率化/事例紹介

【日 程】

2022年3月11日(金) 13:00~17:00

【会 場】

Zoom配信(Webセミナー)

【受講料】

33,000円(税込/テキスト付)

 

1/31セミナー「テキストマイニングと機械学習による効率的な特許調査」とセット受講で52,800円(税込・テキスト付)

【テキスト】

PDFデータのダウンロード

【備 考】

アーカイブ配信:あり

 

※見逃・復習用として、配信動画の録画をご視聴いただけます
※当日ご都合が合わなくても、録画のみのご受講も可能です



                               本セミナーは「Zoom」を利用します。
                               お申込に際してはTech Design Annexにて詳細をご確認ください。
                                      ※Tech Design Annexは株式会社テックデザインが運営する総合情報サイトです。
                               
                              https://tech-d.jp/column/about/#zoom


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講師:アジア特許情報研究会/花王株式会社 研究開発部門・(元)知的財産部 
   安藤 俊幸

経歴:1985年 現花王株式会社入社、研究開発に従事、1999年 研究所の特許調査担当(新規プロジェクト)、2009年 研究開発部門 知的財産部、2011年 アジア特許情報研究会入会、知財情報解析グループで活動、2020年 特許情報普及活動功労者表彰 日本特許情報機構理事長賞「技術研究功労者」受賞、2021年4月より研究開発部門 研究戦略・企画部。アジア特許情報研究会、情報科学技術協会、人工知能学会、データサイエンティスト協会等に所属。ご専門は、知財情報解析、機械学習、テキストマイニング。

1.はじめに
 ・講師自己紹介
 ・アジア特許情報研究会紹介

2.特許情報解析の基礎
 ・特許情報解析とは
 ・特許情報解析の活用方法と情報要求
 ・動向把握 業界・技術の動向を把握したい
 ・事業推進 安心して製品化・研究開発を進めたい
 ・権利取得 広くて強い権利を取りたい

3.特許情報解析の3つの「視点」と解析方法
 ・「鳥の目」対象をマクロ的に俯瞰する視点
 ・「虫の目」細部に注目してミクロ的に分析する視点
 ・「魚の目」今後の流れを読む予測の視点

4.特許情報解析のためのOSSの基礎
 ・形態素解析(MeCab,Janome,Sudachi)
 ・形態素解析結果の集計(RMeCab等)
 ・特許文書からの特徴語抽出
 ・ワードクラウド(特徴語の可視化)
 ・専門用語抽出
 ・文書・特徴語のベクトル化
 ・「文書×抽出語」行列作成と解析

5.Rを用いた特許情報解析
 ・RとPythonによる解析の比較
 ・Rによる主成分分析
 ・Rによる対応分析
 ・Rによる多次元尺度法
 ・Rによるネットワーク分析

6.Pythonを用いた機械学習の特許情報解析への応用
 ・機械学習概要(分類、回帰、クラスタリング、次元圧縮)
 ・機械学習のクラス分類の応用 文書分類
 ・SDI調査、動向調査への応用
 ・教師無し機械学習(クラスタリング、次元圧縮)の応用
 ・単語・文書のクラスタリングによる動向調査への応用
 ・文書分類との組み合わせによるパテントマップの自動作成

7.自分でできる特許情報解析のヒント・参考文献


【付録】 自分でできる特許情報解析ツール紹介
 1.キーワード抽出関係
  ・word2vec,doc2vecによる単語・文書の類似度計算と類似単語・文書抽出
  ・termextractによる専門用語(キーワード)自動抽出
  ・GiNZA: 日本語自然言語処理オープンソースライブラリ
  ・Cytoscapeによる文脈語のネットワーク分析
 2.Pythonで始める機械学習
  ・環境構築の概要
  ・doc2vecによる文書・単語の類似度計算と類似文書・単語抽出の解説

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<習得知識>
 ・特許情報解析の実践的知識と特許調査への応用ポイント
 ・機械学習による先行技術・技術動向調査の効率化

<受講対象>
 研究開発者、エンジニア、知財部員等で知財戦略構築や特許調査の効率化に関心がある方。予備知識は特に必要ありません。本セミナーは実践的な位置付で、自分でできることを目指します。特許調査とテキストマイニングの基礎的なところは1/31セミナー「テキストマイニングと機械学習による効率的な特許調査」で詳しく解説しますのであわせての受講をお勧めします。

<講義概要>
 特許情報解析とは、様々な特許/非特許情報を組合わせて分析することで、知財戦略構築に有効な情報を得たり、特許調査を効率化するための手法です。最初に特許情報解析の基礎について述べます。第3章では特許情報解析の3つの「視点」と解析方法について説明します。第4章では、特許情報解析のためのOSS(Open Source Software)の基礎について実例を交えて紹介します。第5章では統計解析に強いR言語を用いた特許情報解析について解説します。第6章ではPythonを用いた機械学習の特許情報解析への応用事例を文書分類、文書ベクトルの次元圧縮による特許公報の俯瞰可視化と技術動向調査等について紹介します。
 全体を通してデモを交えてビジュアル的に紹介します。解析目的に応じたOSSツール・アルゴリズム・特徴量の選択が重要であり、ツールの特徴を把握して使いこなすことが大事です。また、教師あり機械学習には、質・量の両面で教師特許の準備が大切です。付録では、OSSを用いた、自分でできる特許情報解析ツールを紹介します。付録のプログラム、サンプルデータを実際に動かしてみることで理解が深まります。


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