Pythonによる特許データ分析とIPランドスケープへの活用

セミナー趣旨

　Python講義では、データ処理から分析、可視化、レポート作成までの一連の流れを解説します。まず、Pythonの利点や主要ライブラリ（polars, BERTopic, plotly, BigQuery, Streamlitなど）を紹介し、Google Colaboratoryを活用した実演を行います。次に、データ処理の重要性を強調し、pandasとpolarsの比較、特許データ処理の実例（explode, cumsum, map_elementsなど）を交えて解説します。データ分析では、異常検知やBERTopic、ネットワーク分析、リスク分析など具体例を示します。可視化のセクションでは、plotlyやnetworkxを活用し、地図との融合やSankey Diagramの作成も実演。最後に、Pythonを用いたレポート作成手法（python-pptx,MARP）や、ダッシュボードへのデータ統合を紹介し、実践的な活用法を学びます。

受講対象・レベル

特許データ分析にたずさわっている人、特許データの分析にプログラムを使うのに興味がある人

必要な予備知識

特許分析でデータ処理をしたことがある人、またはPythonを実行したことがある人

習得できる知識

・IPランドスケープのための特許データを処理する上で必要な知識を得ることができる
・生成AIにプログラム作成の指示をする上で、生成AIが何をしているか理解できる
・特許データの処理やIPランドスケープの効率を高められる

セミナープログラム

1．Pythonの概要
　1-1．Pythonの特徴と利点
　　（1）Pythonを利用するメリット
　　（2）主要なPythonライブラリの紹介
　　　 　polars, BERTopic, plotly, BigQuery, Streamlit, UMAP, networkx, LangChain
　　（3）手軽に試せる環境
　　　 　Google Colaboratory
　　　 　生成AIとの対話活用
　　（4）実演：Colaboratoryで簡単なデモ
2．データ処理の基礎と応用
　2-1．データ処理の重要性
　　（1）Pythonによるデータ処理の流れ（データ取得～整形）
　　（2）pandas vs polars vs BigQuery：どれを使うべきか？

　2-2．データの読み込みと前処理
　　（1）データの読み込み：pl.read_*, pd.read_*
　　（2）基本的なデータ処理（列追加、フィルタリング、集約、グルーピング、ピボット、抽出）

　2-3．特許データ処理の実践
　　（1）よく使う処理（explode, cumsum, map_elements, pl.when）
　　（2）Polars100本ノックの紹介
　　（3）実演：特許データの前処理

3．データ分析の実践
　3-1．Pythonでできるデータ分析の種類
　　（1）異常検知
　　（2）BERTopicによるトピック分析
　　（3）ネットワーク分析
　　（4）自作分類モデル
　　（5）「事業等のリスク」分析

　3-2．実演：Pythonを用いたデータ分析

4．データ可視化
　4-1．可視化ライブラリの活用
　　（1）polars, pandasとの連携（plotly, networkx, gephi）
　　（2）イロモノ系可視化（地図と融合、Sankey Diagram、plotAPI）

　4-2．実演：データの可視化
　　（1）実際に可視化してみる
　　（2）生成AIを活用したグラフ調整（軸設定、目盛り変更、配色調整）

5．レポート作成と応用
　5-1．Pythonを活用したレポート作成
　　（1）手作業を減らすツール（python-pptx, MARP）
　　（2）ダッシュボードとの連携

　5-2．実演：データ処理～BigQuery投入～LockerStudio連携

キーワード：
Python,生成AI,特許データ,データ処理,分析,可視化,セミナー,講演,研修

セミナー講師

株式会社エンライトオン　代表取締役
Zuva株式会社　AI／MLエンジニア
ミノル国際特許事務所
西尾 啓氏

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
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