近年、機械学習 (AI) 技術が急速に産業界に普及している。各企業においても現場の課題解決のために機械学習をどのように活用するかが重要な経営課題になりつつある。こうした中で、発表者らの研究グループは、10年以上前から、特許データの解析技術の開発を進めている。さらに、近年では、SNS/オンラインレビューに代表されるWebデータの解析や製造業の現場におけるIoT・画像解析技術の開発など現場のニーズに応じた機械学習技術の実用的な研究を遂行している。
　本セミナーでは、それぞれの分野における従来からの動向から本研究室での取り組みまでをご紹介し、現場での機械学習活用について詳細に解説する。

1. 特許情報の解析
   1. 特許価値評価の従来研究
   2. ネットワーク埋め込みと時系列解析モデルを利用した引用ネットワーク解析を用いた特許価値評価
   3. ニューラルハザードモデルをベースとした権利期間予測モデルによる特許価値評価
   4. グラフベースモデルとブートストラップ法を用いたパテントマップ自動生成の基礎技術
2. 画像・IoTデータの解析
   1. 従来技術の動向
   2. 深層学習をベースとする作業動作解析
   3. 位相的データ解析をベースとする機械学習を用いた図面解析
   4. グラフ情報による不良品解析
3. Webデータの解析
   1. 従来技術の紹介
   2. オンラインレビューデータのテキスト解析と因果分析を組み合わせた顧客動向の分析
   3. tweetデータのテキスト解析と因果分析を組み合わせた顧客動向の分析