Pythonで特許マップを作成してみる#8
一応、特許マップ完成ということで終わりにしましたが、何か、こう、出願件数ベースのマップというのは素朴な感じがします。
Pythonを使いますと、もっと込み入った分析ができますので、件数の大小レベルのマップというのは、レベルが低そうな感じもします。
しかし、マップの分かりやすさで言えば件数ベースのマップがよいと思います。
統計的な解析や機械学習による解析を行えば、面白いアウトプットが得られると思いますが、マップを作った人以外には真偽の判断がつかず、誰も理解できないということも起きかねません。
とはいえ、Pythonを使う以上、一通りの解析法をマスターしておこうと思います。要はデータサイエンティスト（ＩＰデータサイエンティスト？）を目指そうかなと思いました。
データサイエンティストといえば今流行りですのでよいかと思いましたが、私がtwitterでフォローしているえらい某先生は、そろそろデータサイエンティストも、流行りを過ぎた、とつぶやいておりました。
要は、データサイエンスの限界が見え始めて、期待が失望に変わるような兆しが見えているのだと思います。
こういう流行りものは手を出すタイミングが難しく、手を出さないという選択が正しい場合もあります。例えば、ロースクールができた後の弁護士などはそうかと思います。
あとは、ＩＰランドスケープも、ちょっと手を出すには遅かったかな、と思います。
もちろん、流行りが過ぎても、そこで得られた知識は無駄にならず、いずれ役に立つときがきますので、流行りにはすべて手を出す、ということでもよいと思います。
おそらく今のＡＩブームも長続きはしないと思いますので、データサイエンスの勉強も無駄になるかもしれませんが、いろいろ勉強するのもよいかもしれません。
まあ、その前に、知財学会の発表資料を作らねばならないのですが・・・。
