特許分析業務における人工知能（AI）の活用展開

セミナー趣旨

　近年、人工知能（AI）の技術は画像、音声、テキストなどの分析で目覚ましい発展を遂げており、テキストを主体とする特許文書においても、人工知能の活用が期待されています。
　本セミナーでは、まず簡単にテキストマイニング全般について触れた後、特許分析の最近の発展および対応する人工知能の活用展開について解説します。特許分析業務は多岐にわたり、それぞれの分析に適した手法が必要です。また、特許文書は特殊な形式で記述されており、文書構造や語彙の意味関係を捉えた分析を行う必要があります。
　ここでは、特許のスコアリング、重要技術候補の抽出、請求項からの新規性のある個所の推定、特許文書からの上位概念・下位概念候補の抽出、といったトピックについて、アプローチ方法の詳細を紹介しながら、人工知能を用いて特許文書を分析する上での重要なポイントをお伝えします。

受講対象・レベル

・特許分析業務に携わっている方
・特許分析に人工知能を活用できないかとお考えの方
・テキスト分析に興味のある方
・技術文書から知見を抽出したい方
　等

習得できる知識

　・テキストマイニングの基礎知識
　・特許文書の特徴
　・特許分析業務の多様性
　・各種特許分析のアプローチ
　・特許分析業務への人工知能導入・活用のポイント
　・人工知能による特許分析の現状・課題
　等

セミナープログラム

1. テキストマイニング概要
　1) 大量文書からの知見抽出
　2) 活用例紹介

2. 特許分析の難しさ
　1) 特許文書の特殊性
　2) 特許分析業務の多様性

3. 特許文書の一般的なマイニング
　1) 書誌情報の活用
　2) 分析例デモ

4. 特許の品質評価
　1) 特許の品質とは
　2) 特許の成立可能性の予測モデル

5. 重要特許の推定
　1) 特許の重要性についての既存スコアリング手法
　2) トレンド分析を用いた重要特許候補の抽出手法

6. 特許文書からの情報抽出
　1) 発明の課題抽出
　2) 請求項の構造解析
　3) 請求項中の、新規性・進歩性のある個所の推定

7. 特許文書における語彙の意味関係抽出
　1) 手がかり表現を利用した辞書構築
　2) 上位概念・下位概念候補抽出

8. 類似特許検索
　1) 類似文書検索
　2) 要素技術の類似特許検索への適用

9. 特許分析の今後の発展の可能性
　1) 特許分析業務への人工知能適用の現状と課題
　2) 人工知能活用の今後の可能性

　＜質疑応答＞

セミナー講師

日本アイ・ビー・エム（株） 東京基礎研究所　リサーチ・スタッフ・メンバー 博士（理学） 鈴木 祥子 先生

＊ご略歴
　2004年日本アイ・ビー・エム株式会社に入社。
　東京基礎研究所で数理科学チームを経て現在はテキスト分析のチームで研究に従事。
　特許文書、技術文書やビジネス文書などの分析を行っている。
　研究活動の他、アドバイザーとしてお客様プロジェクトにも参画している。
＊ご専門および得意な分野・研究：
　特許分析、テキストマイニング

セミナー受講料

1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。