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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7月7日(月) 13時00分 ～ 16時00分

修得知識

  • IPランドスケープのための特許データを処理する上で必要な知識
  • 生成AIにプログラム作成の指示を行う際の、生成AIの挙動
  • 特許データの処理やIPランドスケープの効率を高められる

プログラム

　Python講義では、データ処理から分析、可視化、レポート作成までの一連の流れを解説します。まず、Pythonの利点や主要ライブラリ (polars, BERTopic, plotly, BigQuery, Streamlitなど) を紹介し、Google Colaboratoryを活用した実演を行います。次に、データ処理の重要性を強調し、pandasとpolarsの比較、特許データ処理の実例 (explode, cumsum, map_elementsなど) を交えて解説します。データ分析では、異常検知やBERTopic、ネットワーク分析、リスク分析など具体例を示します。可視化のセクションでは、plotlyやnetworkxを活用し、地図との融合やSankey Diagramの作成も実演。最後に、Pythonを用いたレポート作成手法 (python-pptx,MARP) や、ダッシュボードへのデータ統合を紹介し、実践的な活用法を学びます。

  1. Pythonの概要
    1. Pythonの特徴と利点
      1. Pythonを利用するメリット
      2. 主要なPythonライブラリの紹介
        • polars
        • BERTopic
        • plotly
        • BigQuery
        • Streamlit
        • UMAP
        • networkx
        • LangChain
      3. 手軽に試せる環境
        • Google Colaboratory
        • 生成AIとの対話活用
      4. 実演:Colaboratoryで簡単なデモ
  2. データ処理の基礎と応用
    1. データ処理の重要性
      1. Pythonによるデータ処理の流れ (データ取得〜整形)
      2. pandas vs polars vs BigQuery:どれを使うべきか?
    2. データの読み込みと前処理
      1. データの読み込み
        • pl.read_*
        • pd.read_*
      2. 基本的なデータ処理
        • 列追加
        • フィルタリング
        • 集約
        • グルーピング
        • ピボット
        • 抽出
    3. 特許データ処理の実践
      1. よく使う処理
        • explode
        • cumsum
        • map_elements
        • pl.when
      2. Polars100本ノックの紹介
      3. 実演:特許データの前処理
  3. データ分析の実践
    1. Pythonでできるデータ分析の種類
      1. 異常検知
      2. BERTopicによるトピック分析
      3. ネットワーク分析
      4. 自作分類モデル
      5. 「事業等のリスク」分析
    2. 実演:Pythonを用いたデータ分析
  4. データ可視化
    1. 可視化ライブラリの活用
      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
    2. 実演:データの可視化
      1. 実際に可視化してみる
      2. 生成AIを活用したグラフ調整
        • 軸設定
        • 目盛り変更
        • 配色調整
  5. レポート作成と応用
    1. Pythonを活用したレポート作成
      1. 手作業を減らすツール
        • python-pptx
        • MARP
      2. ダッシュボードとの連携
    2. 実演:データ処理〜BigQuery投入〜LockerStudio連携
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主催

株式会社 R&D支援センター
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お問い合わせ

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受講料

1名様
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

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複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。

  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500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)

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、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • 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。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    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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