人工知能技術を応用した特許文書分析が生み出す新たな技術戦略の検討

○野守 耕爾¹⁾

1) 株式会社アナリティクスデザインラボ

Abstract

テキストマイニングにPLSA（確率的潜在意味解析）とベイジアンネットワークという2つの人工知能技術を応用した新たな特許文書分析アプローチを適用事例とともにご紹介します。風や空気に関連する約3万件の特許公報の要約文を分析対象とし、PLSAの実行によりその要約内容を数十個のトピックに集約して全体像をシンプルに理解します。またそのトピックを軸として、技術のトレンドを把握したり、各企業の開発動向を可視化して競合分析することで提携戦略や競争戦略を検討します。さらにベイジアンネットワークにより用途と技術の確率的因果関係をモデル化することで、企業が保有する技術の新たな用途展開を検討します。

This presentation introduces an approach of patent document analysis and an example applying the approach. The approach is constructed of text mining and two AI technology: PLSA and Bayesian Network. This study analyzes about 30,000 patent document data related to wind and air. Applying PLSA can reduce patent documents to dozens of topics, which is useful to understand the overviews simply. Data aggregation and visualization based on the topics enables to understand technical trends and analyze competitor's technical position leading to the strategy of alliance and competition. Modeling the relationships between usage and technology by Bayesian Network gives awareness of new usage of technology owned by companies.

Keywords

特許分析，PLSA，ベイジアンネットワーク

Patent Analysis，PLSA，Bayesian Network