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【Live配信(リアルタイム配信)】
機械学習・テキストマイニングによる特許解析手法とその活用

~特許価値評価・特許権利期間予測・特許マップ作成の各モデルとその活用方法~

特許データを戦略的に活用するために求められる、機械学習やテキストマイニングの活用。
本セミナーでは、機械学習や統計モデル・テキストマイニングを活用した、特許価値評価・特許権利期間予測・特許マップ作成の各手法とその活用方法について詳しく解説します。
日時 2020年10月8日(木)  10:30~16:30
会場 Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※  
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
49,500円 ( S&T会員受講料 46,970円 ) S&T会員登録について
定価:本体45,000円+税4,500円
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 1名申込みの場合:受講料( 定価:35,200円/S&T会員 33,440円 )

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配布資料製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
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オンライン配信【ライブ配信(Zoom使用)セミナー】
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備考※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
得られる知識・特許データの活用方法
・特許マップ作成と応用に関する知見
・特許スコアリングと応用に関する知見
・特許権利期間予測と応用に関する知見
対象知財部門で特許実務に携わっている方や弁理士など知財関連業務に携わっている方
研究開発部門で知財を意識して研究開発を行っている方
技術経営戦略に携わっている方
金融機関などにおいて企業価値評価に携わっている方

予備知識:最低限の特許制度に関する知識.機械学習・統計モデルに関する知識は必須ではない。

セミナー講師

国立大学法人長岡技術科学大学 工学部 情報・経営システム工学専攻 准教授 博士(工学) 野中 尋史 氏
専門:特許解析,機械学習・統計モデルの産業応用(工場データ解析など)
 名古屋大学研究員,大分工業高等専門学校情報工学科講師などを経て2015年4月長岡技術科学大学情報・経営システム工学専攻に講師として着任。2018年12月准教授昇任,現在に至る。この間,2017年度日本知財学会優秀論文賞を獲得するなど特許解析の研究において成果を残す。電子情報通信学会信越支部庶務幹事,長岡AIイノベーションハブ代表を歴任するなど学会・地域・産業界でのAI関連の研究活動を推進している。
ホームページ:https://whs.nagaokaut.ac.jp/kml-web/index.html

セミナー趣旨

 本講演では、機械学習・テキストマイニングを利用した特許データの戦略的活用手法についてご紹介します。
 具体的には、講演者の研究グループで開発している機械学習と統計モデルをハイブリッドした引用情報をベースとする特許価値評価手法や、最新の深層学習手法であるニューラルハザードモデルを利用した権利期間予測をベースとする特許価値評価モデル、さらには、先端的なテキストマイニング手法であるグラフベーススコアリングによる特許マップ作成などの特許解析手法について、その活用方法も含めて講演いたします。

セミナー講演内容

1.特許解析のトレンドについて
 1.1 特許解析の重要性
 1.2 特許価値評価
  1.2.1 特許価値評価手法の分類
  1.2.2 活用シーン
 1.3 特許マップの作成
  1.3.1 特許マップの種類
  1.3.2 活用シーン
 
2.引用情報を利用する機械学習と統計モデルをハイブリッドした特許価値評価モデル
 2.1 ニューラルエンベディング
 2.2 統計的予測モデル
 2.3 モデルの詳細について
 2.4 活用シーン
 
3.ニューラルハザードモデルを利用した特許権利期間予測モデル
 3.1 ハザードモデル
 3.2 ニューラルハザードモデル
 3.3 モデルの詳細について
 3.4 活用シーン
 
4.グラフスコアリングを利用した特許マップ生成モデル
 4.1 グラフベースのスコアリング
 4.2 モデルの詳細
 4.3 活用シーン
 
5.特許解析の将来展望

 
□ 質疑応答□