pythonを利用した特許情報分析

研究室の紹介

名称　山口特許情報活用研究室

室長　山口隆

設立　2010年8月12日（現在は廃業しています。研究のみの活動です）

メールアドレス　ymg1948@kss.biglobe.ne.jp

　研究室といっても室長の山口隆しかいません。

　メーカーの知財部門と特許調査専門会社において特許調査を主業務としていた経験を生かし、現在は特許情報のさらなる活用方法を研究しています。

活動内容

　以前は外部からの依頼で特許調査を行なっていましたが、現在は研究活動に専念しています。

　長期目標としては特許調査の新たな手法を確立し特許情報のさらなる活用をはかることですが、現在は、そのための調査ツールを開発し、その有効性を検証しているところです。

　今回は、pythonを利用した特許情報分析のプログラムと、分析結果のサンプルを公開します。

　ただし、データベースの利用契約を解除したので、公報発行日が2022年10月9日以降の分析データはありません。

pythonの勧め

　以前はEXCELLのマクロでデータ処理を行なっていましたが、処理件数が５万件を越えると不安定になりデータが壊れたり、そもそもマクロで処理できる行数が65,536 行以下に制限されているため、処理できないケースが出てきました。

　そこでpythonでデータ処理を行うようにしました。

　実際にpythonを使用してみると、処理可能件数が増加しただけでなく、次のようなメリットがありました。

・pythonはネットから無料でダウンロードして利用できる（macで利用していますが、Windowsでも同じとのこと）。

・便利な機能がライブラリとして公開されており、これもネットから無料でダウンロードして利用できます。

・利用方法、ライブラリ、エラーが出たときの対策、サンプルプログラムなども、ネットで簡単に調べることができ、pytonの理解度に応じて高度なプログラムを組めるようになります。

・EXCELLのマクロに比べ、扱えるデータ量が多く、かつ、データ処理が高速である。

・機械学習にも利用されており、A Iを学ぶにも有用である（私も「Python　機械学習プログラミング（第２版）」のサンプルプログラムをテストしながら雰囲気を味わいました）。

　このように　無料で利用でき、かつ、強力なプログラミング言語ですが、pythonを自分のパソコンにインストールし、動作可能になるまでは苦労しました。

　インストール自体は特に問題なかったのですが、起動しようとするとエラーになり、すんなりとはいきませんでした。そのようなエラーについての対策もネットに詳しく出ていましたが、パス設定などの基本的なことについての知識がなかったため、試行錯誤でいじくり回し、何とか動作するようになりました。

　このように、知識不足で私は苦労しましたが、何のトラブルもなく動作することもあるようです。また、最新のバージョンでは、もっと簡単に使用できるようになっているかもしれませんので、是非、トライして見て下さい。

　では、これから、pythonで特許データを処理するプログラムと、処理結果のサンプルを紹介します。

　まだ、バグが残っているかも知れません。何か気付いたら上記メールアドレスにてお知らせください。

　今回、公開するプログラムは、大別して以下の４種類です。

　　保守用プログラム、補助データ作成用プログラムなど