機械学習による技術動向調査テクニックと特許実務へのAI導入・応用の勘所【オンデマンド配信】

セミナー趣旨

受講対象・レベル

研究開発者、エンジニア、知財部員等で特許調査調査の効率化に関心がある方。

習得できる知識

・機械学習による先行技術・技術動向調査の効率化
・特許調査におけるAI利用の現状と注意点

セミナープログラム

１．はじめに
　1.1 講師自己紹介
　1.2 アジア特許情報研究会紹介

２．特許調査と検索の基礎
　2.1 調査対象と調査範囲の特定・明確化
　2.2 マッチングと適合
　2.3 特許調査における再現率（網羅性）と適合率（効率）
　2.4 先行技術調査と侵害防止調査の検索モデルの違い
　2.5 「完全一致」⇔「最良一致」検索モデルの比較
　2.6 特許調査システムとその評価方法

３．ＡＩの概要と特許調査への応用
　3.1 人工知能（AI:Artificial Intelligence）とは
　3.2 AI、機械学習、深層学習について
　3.3 AI活用特許調査システムへの過剰な期待
　3.4 特許調査への機械学習適応時の留意点
　3.5 人とAIの役割分担
　3.6 問題の定式化
　3.7 AIの使用と情報要求
　3.8 シンボルグランディング（記号接地）問題
　3.9 ノーフリーランチ（NFL）定理
　3.10 フレーム問題
　3.11 過学習（汎化性能）
　3.12 特徴量選択（醜いアヒルの子の定理）
　3.13 データサイエンスベースの特許調査

４．商用AI特許調査ツールの活用事例
　4.1 AI特許調査ツールへの要求性能
　4.2 特許庁におけるAI活用動向
　4.3 Patentfieldの活用事例
　4.4 PatentfieldのAIセマンティック検索
　4.5 PatentfieldのAI分類予測
　4.6 THE調査力AI（Deskbee５）のSDI調査事例
　4.7 PatentSQUAREのAI検索
　4.8 特許調査分野における人工知能（AI）技術の活用動向

５．オープンソースを用いた機械学習の特許調査への応用
　5.1 特許調査のためのオープンソース(OSS)の基礎
　5.2 特許調査における「OSSツール」と「商用ツール」の相互補完的使用
　5.3 機械学習概要（分類、回帰、クラスタリング、次元圧縮）
　5.4 特許分野における自然言語処理導入のメリット
　5.5 特許調査用学習済モデルの作成とその評価方法
　5.6 先行技術調査の流れ（進め方）
　5.7 分散表現（単語埋め込み）とは
　5.8 分布仮説に基づいた文脈中の単語の重み学習(word2vec)
　5.9 doc2vecによる公報（文書）単位の類似度計算
　5.10 doc2vecによる発明の要素（文）単位の類似度計算

６．機械学習のクラス分類の応用事例　
　6.1 ディープラーニングの基礎検討
　6.2 文書のベクトル化検討
　6.3 one hotベクトル（BoW、TF・IDF等）
　6.4 分散表現ベクトル（word2vec、doc2vec、fastText等）
　6.5 機械学習による文書分類
　6.6 SDI調査への応用

７．教師無し機械学習（クラスタリング、次元圧縮）の応用
　7.1 単語・文書のクラスタリングによる動向調査への応用
　7.2 文書ベクトルの次元圧縮による特許公報の俯瞰可視化
　7.3 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

８．特許実務へのＡＩ利用の現状のまとめと将来展望
　８.1 特許庁(JPO)における人工知能（AI）技術の活用動向
　８.2 特許調査分野におけるAI技術の活用動向

　　□質疑応答□

【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
　　1.1 word2vec,doc2vecによる単語・文書の類似度計算と類似単語・文書抽出
　　1.2 termextractによる専門用語（キーワード）自動抽出
　　1.3 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
　　2.1 python環境構築の概要
　　2.2 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

［キーワード］特許調査、機械学習、AI、特許情報解析

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