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イベント

【Live配信セミナー 4/8】Pythonによる特許データ分析とIPランドスケープへの活用

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研究開発マネジメント:セミナー  / 2025年02月07日 /  食品・機械 化学・樹脂 電子・半導体
イベント名 Pythonによる特許データ分析とIPランドスケープへの活用
開催期間 2025年04月08日(火)
10:30~16:30
会場名 Zoomを利用したLive配信
会場の住所 オンライン※会場での講義は行いません
お申し込み期限日 2025年04月07日(月)15時
お申し込み

セミナー№504512

 

【Live配信】

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、分析方法を大公開!
★知財業務を効率化したい方 必聴!
   データ処理、分析、可視化、レポート作成など実務に直結するスキルを習得!!

 

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■講師

(株)エンライトオン 開発部 西尾 啓 氏

 

■聴講料

1名につき 55,000円(消費税込、資料付)

1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49,500円(税込)

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

 

■Live配信セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
 → https://zoom.us/test
・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。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。
・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
 Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。
・セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。
・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、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。

 

 

プログラム                                                                                    

 

【講演趣旨】
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。

 

【講演項目】
(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pythhon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
(1-1)ここが一番大事! データ処理について
 ・どれを使うべき?:パンダ vs ホッキョクグマ(vs BigQuery)
 ・読み込み:pl.read_*,pd.read_*
 ・データ処理いろいろ:.with_columns,filter,.agg,group_by,pivot,extract
 ・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)
 ・polars100本ノックについて:
 ・実演:特許データ処理を実際にやってみる
(1-2)データ分析について
 ・どんな分析が出来るか:色々
 ・具体例1:異常検知
 ・具体例2:BERTopic
 ・具体例3:ネットワーク分析
 ・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
 ・具体例5:「事業等のリスク」分析
(1-3)データ可視化について
 ・polars,pandasとの連携:plotly,networkx,gephi
 ・イロモノ系可視化(地図と融合、sankey diagram、plotAPI)
 ・実演:実際可視化してみる
 ・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)
(1-4)レポート作成について
 ・手作業は大変:pyhonpython-pptx,MARP
 ・発展:ダッシュボードにデータを流し込む
 ・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
 ・色々ある生成AI
 ・おすすめの使い方:gemini系,claude,gpt-4系,deepinfra、nomicAtlas
 ・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
 ・最近の流行り:AgentとTool
 ・ノーコードでおすすめのライブラリ:flowiseAI
 ・作り込む時におすすめ:LangChain/LAngGraph
 ・プロダクト化する時におすすめ:GoogleCloud,LangSmith
 ・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
 ・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
 ・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
 ・ベクトルデータベース:pineconeとBigQuery
 ・puythonが遅い!:非同期処理
 ・ある意味プログラミング不要!ぜんぶBigQueryにまかせて:BigQueryML
 ・PC使うお作法:bashコマンド
 ・自分の代わりに調べてくれる:perplexity,youcom,tavily
 ・調査まとめ・壁打ち:notebookLM,GoogleCloud
【質疑応答】

 

セミナーの詳細についてはお気軽にお問い合わせください。

 

2名以上同時にお申込される場合、2人目以降の方の情報は【弊社への連絡事項がございましたら、こちらにお書きください】欄にご入力をお願いいたします。