2020年4月3日金曜日

ワーキングペーパー公開について

ワーキングペーパーの方、無事に公開されました。

https://www.j-mac.or.jp/wp/dtl.php?wp_id=89

無査読論文ですのでレベルは低いですが、参考いただければと思います。

これを公開した理由としましては、最近テキストマイニングでQFDをつくるということをやっているのですが、QFDを完成したあたりで力尽き、それではどうやって分析するのかをあまり説明できていないためでした。

今後は、QFDの分析についてはこのワーキングペーパーを見てください、と言い訳がましくいえるので、よいかと思います。

前回の反省を踏まえ、今回は図をカラーとしてみました。しかし、図がかすれたり、字の間隔がおかしいところがあるなど、見苦しいところがあり、完成度はまだまだです。

この論文は2013年のものですが、ここで一旦QFDの研究はやめております。その理由は、特許情報から顧客ニーズを引き出すことに無理があると考えたためです。

特許情報から技術情報を引き出すことは可能ですが、ニーズに関する記載は特許性に貢献しないことから、明細書にニーズの記載は基本的にはありませんので、ニーズを引き出すことは無理となります

(これは、BtoCの場合です。BtoBの場合には技術的課題がそのままニーズとなりますので、QFDを特許情報のみで作ることは可能と思います)。

ニーズ情報を集めるためには、アンケート調査を行う必要がありますが、大規模なアンケート調査は時間とコストがかかりますので、私のように貧乏弁理士には不可能ということで困り、研究ストップとなりました。

それで、2016年に共同研究者の方が、SNSとかレビューとかなら、大量かつローコストで顧客ニーズを集められるのではないかと提案されて、それ以降、顧客ニーズはアマゾンから抽出して、BtoC商品でもQFDが作れるようになりました。

それで、2017年に共同研究者の方が、テキストマイニングを使用したら、もっと楽にQFDを作成できるのではないかと提案されて、それ以降、テキストマイニングを使用してQFDを作るようになりました。

それで今に至るということになります。

今年のテーマはテキストマイニングで多空間デザインモデルをつくるということになりますが、さて、どうなるでしょうか。

2020年3月29日日曜日

ワーキングペーパー投稿について

今日、マーケティング学会へワーキングペーパーを投稿してみました。

ワーキングペーパーは実体審査はされませんので、書式に問題がなければ、今週中に公開されるとは思います(とはいえ、書式で引っ掛かりがちではありますが・・・。)

公開されましたら、リンクを張ります。

内容としましては、特許情報からQFDを作るというもので、2013年の知財学会で発表したものの焼き直しです・・・。

2013年の知財学会は確か大阪で開催されたと思います。私も大阪まで行って発表してきました。

当時は、特許情報分析的な学会発表カテゴリーがありましたので、そこで発表しました(今はそういうカテゴリーはないような気もしますが・・・)。

結構力を入れて、資料を作成したと思うのですが、会場の反応は、ほぼありませんでした(質問者は1人でした)。

思うに、分析が細かすぎて、パワーポイントで視認できない文字となり、誰も発表を理解できなかったのではないかと思います。

これを反省点として、以後の発表では、分析を細かくせず、ざっくりとした分析とし、理解しやすいようにしております。

ただし、座長の方が非常に興味をもったらしく、質疑応答は座長とばかりしていたような気もします。理解者がひとりでもいれば、発表した甲斐があったというものです。

あれからもう7年もたちますので、内容的には多少陳腐化している部分もありますが、QFD分析の基本にのっとった、教科書的な分析をしておりますので、基本を押さえるには参考となる論文と思います。

これをもって、マーケティング学会に投稿できるネタはなくなりましたので、気分的にはすっきりしました。

【PR】“AI、生成AI”による知財業務の効率化、スピード化のセミナーについて(9/27開催)

掲題の件、セミナーの1/4を担当することになりました。私の担当分は、「【第2部】生成AIで革新する特許データ分析」です。URLは以下となります。 AI 生成AI 特許調査 分析 翻訳 技術情報協会はセミナー・出版・通信教育を通じて企業の最前線に立つ研究者、技術者をサポートし社会に...