特許情報のテキストマイニング 技術経営のパラダイム転換
膨大な技術文書の海から研究開発動向をつかむ手法を提示する
テキストデータのデジタル化とデータベース化により、広く注目され始めたテキストマイニング。本書では、企業の技術・事業・営業戦略構築に不可欠の研究開発動向と顧客ニーズの把握にテキストマイニングを適用し、技術経営の研究者と統計解析の研究者が協力して特許公報を解析した最新の研究成果を紹介する。
序 章 技術経営とテキストマイニング
1)動向把握のツール
2)日本企業の現状と選択と集中
3)技術経営に求められる知識
第Ⅰ部 理論編
第1章 単語セットの進化によるテキストマイニング
1)技術経営に必要な知識創出
2)低出現頻度重要語の発見の手法
3)形態素解析による時系列データの作成
4)単語セットの時系列分析
5)共起頻度情報の分析
6)データのタグ付け
7)原文の重要性とロードマップ作成
8)人間とコンピュータの協働作業
第2章 多変量データ解析技術応用によるデータの特徴把握
1)共起情報の分析
2)25単語セット間の共起関係とその時系列的変化の記述
3)太陽電池関連の特許におけるトピックの時系列的把握
4)技術とニーズの関係
第3章 テキストマイニング結果の時系列変化とQ分析
1)母単語の分析
2)用いるデータと前処理
3)離散数学による分析
4)主要単語の時系列変化
5)単語間の関連性の時系列変化
6)単語間の関連分析の有効性
補節)計算の方法
第4章 カテゴリー創造型技術開発とマーケティング
1)テキストマイニング活用への示唆
2)技術の価値を決めるのは誰か
3)カテゴリー創造型技術開発とマーケティング
4)カテゴリー創造型技術の発見とテキストマイニング
5)萌芽的トレンドの解釈と手段目的連鎖モデル
6)市場性の視点からの解釈
第5章 花王・P&G・ユニリーバの特許分析
1)スクリーニングとしての分析方法
2)特許データの取得方法
3)花王・P&G・ユニリーバの比較分析
4)界面活性剤
5)分析者自身による見極め
第6章 戦略的知識創造と新たなコンセプト製品の開発
1)新たな戦略的知識創造のメカニズム
2)技術と市場の総合的・動態的把握
3)今後の課題
第Ⅱ部 実践編
第7章 特許テキストデータを利用した Text Mining Studio チュートリアル
1)Text Mining Studioとは
2)分析の流れ
3)Text Mining Studioの利用開始
4)分かち書き
5)単語頻度解析
6)辞書の整備
7)いろいろな分析
8)結果の出力
9)終 了
10)Text Mining Studioでの分析について
第8章 特許テキストデータ解析のための基礎「R」
1)「R」とは
2)「R」のインストールとパッケージのダウンロード
3)「R」の基本的操作
4)データの入出力とデータ解析結果の保存
5)記述統計
6)多変量解析モデル
付 録
あとがき
索 引