トピックモデルを活用した機械的な多量分析

多量の特許出願から機械的に傾向を分析、
特許出願前のデータ分析に役立つ特許調査事例

大量の文献から大まかな傾向を
可視化し、読み解く

「関心のある分野の近年のトレンド」や「自社技術分野に興味のある企業」など、該当範囲が広く目視で検索しづらい調査内容もあります。
そのような場合には機械的に情報の抽出・分類ができる「トピックモデル分析」が効果的です。
機械的に大まかな分類をおこなう事で、作業量や調査時間を短縮できます。

トピックモデル分析とは

文章は複数の単語で構成されるため、単語の種類と出現頻度を分析すれば話題(トピック)を把握できるという手法を「トピックモデル」と呼んでいます。機械的に情報を収集するため、大量の特許や文献を効率的に分析でき、その結果をもとに様々な資料として活用できます。特許だけではなく、WEB/SNS・新聞・論文などテキストであれば、原稿・言語を問わず分析可能です。

【活用例】様々なデータを抽出

【活用例】様々なデータを抽出

トレンド分析

近年、特許出願の増加しているトピックを抽出し、分類する事で特許出願のトレンドを可視化します。

  • ・増加:注目され始めた技術領域
  • ・減少:枯れた技術領域の可能性
  • など

トピックの件数に時間軸を持たせる事で、業界の変移を確認できます。また、参入・撤退(売却)などの検討も可能です。

  • ・今後上昇するトレンドカテゴリの予想
  • ・収束傾向にあるカテゴリの予想
  • ・突然上昇したカテゴリの発見
  • など

出願人分析

競合企業など特定の企業に絞ったトピック抽出をおこなう事で、現在のポジショニングや今後狙うべきポジションなどを検討できます。

  • ・出願人のリソース配分を把握
  • ・技術戦略、事業戦略の推定
  • など

シェア分析

特定技術のシェアを調査・分析することで、調査分野に参入している企業の把握や、特定技術に対し出願の多い企業を調査できます。

  • ・協業先の企業を把握する
  • ・分野内で手薄なカテゴリを探す
  • など

クロス分析

複数のトピックから抽出する事で、業界内の分布状況を俯瞰し、技術開発・参入時の指標とします。

  • ・出願の少ない分野への技術強化
  • ・出願の多い分野への協業検討
  • ・出願の無い分野への新規参入
  • など

アウトプット形態の想定

トピックモデル分析は、トピックのカテゴライズや、トピック別・トピック間の分析をする事で様々な情報を得られますが、「抽出範囲・方法」や「資料の出力形態」など、アウトプット形態を明確化し、適切な絞り込みによる抽出をおこなう必要があります。当社は、長年の経験値からお客様に必要なデータを、ヒアリング段階から検討し、価値ある調査結果を提示いたします。

類似度解析を活用した
ニーズシーズマッチング

「類似度解析」を活用することで、お客様の保有特許(シーズ)に相応しい協業先(ニーズ)を調査することができます。

> 類似度解析のご紹介

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