機械学習をもちいた特許情報分析

○植田 竜太¹⁾、 小田 哲明¹⁾、 高梨 千賀子¹⁾、 石田 修一¹⁾

1) 立命館大学大学院テクノロジーマネジメント研究科

Abstract

特許は年間３０万件以上も出願され、客観的に企業価値を判断できる材料の一つである。そこで多くの特許を対象にした分析が行われてきたが、既存研究では単純な変数での回帰モデルがほとんどを占め、特許の文書情報を対象にした研究はあまり行われていない。特許の文書情報は膨大な定性データであるため、機械学習を用いた学習・予測が有効である。そこで機械学習のなかでも教師あり学習に分類されるサポートベクターマシンを用いることで、多次元においての汎化能力と学習効率の担保を踏まえた工場管理分野の特許解析を行った。

Patents are filed over three hundred thousand in a year, and it is material to evaluate a company objectively. Therefore, many existing researches analyzed for patents. While most of the researches use regression model, they do not cover the patent document information. Patent document information is a huge qualitative data, so it is effective to use the machine learning. Using support vector machine which classified a supervised learning, I conduct the analysis considering the generalization ability and the learning efficiency in multidimensional data.

Keywords

特許分析，機械学習，サポートベクターマシン

Patent analysis，Machine learning，Support vector machine