多少困った件

知財学会の予稿締め切りが9/30と迫ってきましたので、そろそろ作業しようと思います。

少々困ったのが5月末に早期審査の事情説明書を提出した件について、４か月弱となる今でも審査結果の通知がないことです。

知財学会で発表する内容に関連して出願しましたので、これが特許となるか、拒絶となるかで書く内容が変わってきます。

早期審査については、通常３か月で最初の審査結果が通知されますので、これは審査が遅れているといえます。

理由についてはよくわかりませんが、コロナの影響でしょうか。

仕方がありませんので、審査結果がどうなってもよいような感じでまとめるしかありません。

本番まであと２か月であることを考えますと、そろそろパワーポイントの方も着手した方がよいかもしれません。この４連休を利用して作業を進めたいと思います。

めざせデータサイエンティスト？

noteの方に、記事を投稿しました。

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・・・。

自己表現と情緒について

今、noteで特許マップを書くことにチャレンジしておりますが、次回のテーマはブランドQFDを使った分析を実例を使ってやろうと思っています。

ブランドQFDによる分析とは、簡単に言えば、特定商品の自己表現的ベネフィット、情緒的ベネフィット、機能的ベネフィットの関係を明らかにするということになります。

そのうち、特にユーザーにインパクトがあるのは、自己表現的ベネフィットと情緒的ベネフィットとなりますので、これらを重視した商品開発をしましょうということになります。

特にBtoC商品においてブランドが重要となります。

しかし、ここで問題となるのが自己表現とか情緒とかは、日本の社会においては、余計なもの扱いとされがちな点です。

日本の職場環境はハラスメントや精神論だらけで情緒などありませんし、自己表現をしますと、出る杭が打たれる状況となります。

そういう会社が作る製品に自己表現的ベネフィットと情緒的ベネフィットがあるはずもありませんので、BtoC製品はあきらめ、機能が重視されるBtoB製品に軸足を移すしかないことになります。

また、学校でも自己表現(self expression)とか情緒(emotion)とかの教育はしませんので、技術者にも自己表現や情緒に関する知識がなく、自己表現的ベネフィットと情緒的ベネフィットがある商品を開発しろといわれても無理な相談となります。

しかし、自己表現とか情緒とかの勉強をしなければ、BtoBの世界でしか生きられなくなってしまいますので、このあたりの知識を吸収する必要が今後の技術者には出てくると思います。

具体的な勉強のジャンルとしては、アートとなるのでしょうか？あとは心理学などもあるかと思います。何かアートの理論を商品開発に応用できれば、面白いと思います。

このあたりは、いずれ勉強したいと思います。

おそろしいPython

あいかわらずYouTube動画で勉強してます。

先日、エクセルファイル分割してメールで送る作業を自動化するプログラミングの動画を見ました。

例えば、人手でファイルを分割してメールに添付して送る作業は、手間がかかりますので、ある程度の工数が必要となりますが、プログラムにて実行すると一瞬で終わります。

これは、ちょっと怖いと思いました。

プログラミングといえば理系のものという先入観がありましたが、これからは事務系の人もPythonを知っているか知らないかで、作業効率に大きな差が出ることになります。

こういうのをYouTube動画でみてしまいますと、やばさを実感できます。

日頃のルーチン作業をPythonにやらせるという考えは、少なくとも私にはありませんでしたが、これからはそういう時代が来てしまうと思います。

特許事務所も事務処理作業は多々ありますが、Pythonができるようになると、事務処理を効率化できるかもしれません。まあ、もう誰かやっているのかもしれませんが。