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Pythonによる特許データ分析とIPランドスケープへの活用

Pythonによる特許データ分析とIPランドスケープへの活用

～生成AI、Pythonを活用した特許データ処理、分析方法を公開 / 知財業務の効率化、データ処理、分析、可視化、レポート作成など～
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概要

本セミナーは、pythonを使ったデータ処理や分析事例と、生成AI技術が知的財産業務にもたらす変革と可能性を探ることを目的としています。
特許データ処理・分析における生成AIの活用方法を紹介し、業務効率の向上と革新的なアプローチの実現を目指します。
Python、生成AI、その他ツールの活用法を解説し、参加者が実践的なスキルを習得できるよう構成しています。

開催日

  • 2025年4月8日(火) 10時30分 ～ 16時30分

プログラム

　本講演は、pythonを使ったデータ処理や分析事例と、生成AI技術が知的財産業務にもたらす変革と可能性を探ることを目的としています。特許データ処理・分析における生成AIの活用方法を紹介し、業務効率の向上と革新的なアプローチの実現を目指します。Python、生成AI、その他ツールの活用法を解説し、参加者が実践的なスキルを習得できるよう構成しています。また、AIを効果的に活用するために必要なスキルセットや、今後の展望についても議論します。
　本講演を通じて、知的財産に関わる様々な立場の方々が、AI時代における競争力を維持・向上させ、より創造的で戦略的な業務遂行を実現するための知見を提供します。

  1. pythonについて
    • pythonを利用するメリット
    • とりあえずサクッと使いたい方向け
      • Google Colaboratory
      • 生成AI系のページで対話
    • よく使うpythonライブラリたち
      • polars
      • bertopic
      • plotly
      • streamlit
      • umap
      • networkx
      • langchain
      • BigQuery
    • 実演:Google Colaraboratoryで何かやってみる
    • pythonを使う4ステップ
      • データ処理
      • 分析
      • 可視化
      • レポート
      1. ここが一番大事! データ処理について
        1. どれを使うべき?
          • Pandas vs Polars vs BigQuery
        2. 読み込み
          • pl.read_*
          • pd.read_*
        3. データ処理いろいろ
          • .with_columns
          • filter
          • .agg
          • group_by
          • pivot
          • extract
        4. 特許データ処理でよく使うデータ処理のムーブ紹介
          • explode
          • cumsum
          • map_elements
          • pl.when
        5. polars100本ノックについて
        6. 実演:特許データ処理を実際にやってみる
      2. データ分析について
        1. どんな分析が出来るか:色々
        2. 具体例1: 異常検知
        3. 具体例2: BERTopic
        4. 具体例3: ネットワーク分析
        5. 具体例4: 自分で分類モデルを作る:生成AIに任せた方が良いかも
        6. 具体例5: 「事業等のリスク」分析
      3. データ可視化について
        1. polars,pandasとの連携
          • plotly
          • networkx
          • gephi
        2. イロモノ系可視化
          • 地図と融合
          • sankey diagram
          • plotAPI
        3. 実演:実際可視化してみる
        4. 困ったら生成AIに聞く
          • x軸, y軸をいれる
          • 目盛りを変える
          • 色を変える
      4. レポート作成について
        1. 手作業は大変
          • pyhonpython-pptx
          • MARP
        2. 発展:ダッシュボードにデータを流し込む
        3. 実演
          • データ処理
          • BigQueryに投入
          • LockerSturioにいれてみる
  2. 生成AIについて
    1. 色々ある生成AI
    2. おすすめの使い方
      • gemini系
      • claude
      • gpt-4系
      • deepinfra
      • nomicAtlas
    3. コード・プログラムの中で生成AIを使う:各種APIの使いかた
    4. 最近の流行り:AgentとTool
    5. ノーコードでおすすめのライブラリ:flowiseAI
    6. 作り込む時におすすめ:LangChain/LangGraph
    7. プロダクト化する時におすすめ
      • Google Cloud
      • LangSmith
    8. 生成AIとの協働
      • 「Copilot」としての役割
      • 言葉でプログラミングが出来る
    9. 発展型
      • cursor
      • コメントと関数名の大事さ
  3. 知っておくと良い情報
    1. 自然言語処理の世界
      • おすすめ本
      • 自然言語処理100本ノック
    2. ベクトルデータベース
      • pinecone
      • BigQuery
    3. puythonが遅い: 非同期処理
    4. ある意味プログラミング不要!ぜんぶBigQueryにまかせて:BigQueryML
    5. PC使うお作法:bashコマンド
    6. 自分の代わりに調べてくれる
      • perplexity
      • youcom
      • tavily
    7. 調査まとめ・壁打ち
      • notebookLM
      • Google Cloud
    • 質疑応答
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講師

  • 西尾 啓 氏
    株式会社エンライトオン
    代表取締役
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主催

株式会社 技術情報協会
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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
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    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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