Pythonで書くMFTモデルについて

PythonでMFTモデルを書いてみました。

 

左列が用途（M）,真ん中が機能(F),右列が技術(T)となります。

このMFTモデルは、吸収性物品（おむつなど）のMFTモデルとなります。用途、機能、技術の分類は、Fタームの分類を使用しております。

吸収性物品の2550件の特許情報から、このMFTモデルは作成されております。今後は機能の列を共通化した改良版のMFTモデルを作成する予定です。

MFTモデルを使用しますと、製品、機能、技術の関係が可視化できますので、製品開発に役立つことになります。

このプログラムをqiitaの方にアップしようと思いましたが、あまりにも長くなりすぎましたので、どうしようか悩んでおります。

あまり長いプログラムをアップしても誰も読まないと思います。

また、このプログラムは、例のごとくChatGPTに聞きながら作成したのですが、プログラムが長くなりますと、ChatGPTでもすぐに正解を出すというわけにもいかず、結構時間がかかりました。

まあ、ChatGPTがなければ書くことすらできませんので、ぜいたくは言えませんが。

ChatGPTがあればプログラマがいらないなどという話もありますが、単純なプログラムであれば、そうですが、複雑なプログラムは、人間が今後も書くことになると思います。

戻りました

qiitaへプログラムを張り付ける活動をしておりましたが、小休止しようと思います。

qiitaへプログラムを張り付ける目的は、他の方に参考としてもらいたいからなのですが、今は皆さんChatGPTを参考としていますので、qiitaへ張り付ける意味も低下したと思います。

また、excelでGPTが使えるようになるそうなので、そうしますとわざわざpythonでプログラムを書く必要もなくなりそうです。

ですので、プログラム作成は一休みして、こちらの過疎ブログへ戻りました。過疎ブログのよいところは誰も見ていないので、秘密裡？に記事を書けることです。

さて、今後ですが以下の作業を当ブログにてすることを考えております。

（１）pythonによる特許マップ作成

実のところ今年の大目標がこれでしたが、上記のごとく無意味化する可能性がありますので、しばらくは自分で使用するコードを細々と作ってゆこうと考えています。まとまったら、kindle化を考えたいと思います。

（２）GPTによるアイデア発想

これはChatGPTでアイデア発想する方法を考えるというテーマです。テーマとしては面白そうな気もします。

内容としては、ChatGPTに対する質問文（プロンプト）を考えることになります。ただし、これは誰でもできそうな内容ですので、あえてやるべきか悩むところです。

こちらもしばらくは細々とやろうと考えています。

（３）デザインマトリクスの作成

右にリンクのあります、当方の書籍ではExcelでデザインマトリクスを作成することを試みております。

 Excelでできる特許データ分析入門（kindle版）

しかし、この本を読んでいただければわかりますが、要約書を人間が読んで、言語処理しております。この点、難易度が高いので、まったく世間に普及しておりません（それ以外の理由もあるかもしれませんが・・・）。

そこで人間が処理している部分をGPTで行うことにより省力化し、デザインマトリクスの普及を図りたいと思います。

これを今年の知財学会のテーマとしたいと思います。 

ということで、またよろしくお願いします。

GPTが実現する特許実務の予想について

GPTのAPIをいろいろ使ってみておりますが、いろいろなことが見えてきました。

そこで、今年にも実現しそうなことを予想したいと思います。

1.特許明細書作成の半自動化

これは、ワードにGPTを搭載することにより、実現可能と思います。

GPTは過去の特許出願明細書もデータに持っているようですので、ワード上で明細書の構成や用語の説明をGPTに問い合わせることにより、明細書の自動作成が可能となると思います。

ただし、全自動とできるかについては、まだわかりませんが、機能的には近づくと思います。

2.特許情報分析の半自動化

これは、エクセルにGPTを搭載することにより実現可能と思います。

GPTは、コードも書けますので、グラフの作成は自動化できると思います。また、外部のデータも保有しておりますので、単に図表を書くだけでなく、傾向分析や機械学習を活用した予測もできると思います。

こちらは、全自動化できるのはないかと思います。

3.特許性判断の半自動化

これは、請求項案、明細書案をワード等でまとめて、GPTにより処理することにより実現可能と思います。

GPTは過去の特許出願明細書もデータを参照するようです（直近のはないようですが）ので、請求項案を分析して新規性、進歩性の判断はできると思います。

ただし、進歩性の判断の精度がどうなるかはわかりませんので、全自動化までは難しいと思いますが、時間の問題とも思います。

さて、そうなると実務家への影響ですが、弁理士、サーチャー、審査官へは影響があると思います。

もちろんこれらの実務家が消滅することにはならないと思いますが、業務が超効率化しますので、数はいらなくなると思います。

特許分析のソフトに関しましては、エクセル+GPTの機能が強力過ぎますので、これをコストパフォーマンスで超えられるかがポイントとなります。

もちろん自社のソフトにGPTを組み込んでしまえばよいので、こういう取り組みがなされるのではないかと予想します。

GPT-4のAPIに申し込んでおりますので、利用可能になりましたら、プログラムを組んで、上記実務を行えるか試したいと思います。

時代の急速な変化について

私は去年の11月からPythonの勉強をしておりますが、その目的は、自然言語処理をつかってデザインモデルを作成しようと思っていたからでした。

その後、ChatGPTが公表されたことにより、状況が激変してしまいました。

まず、自然言語処理はTF-IDF,LDA,word to vec等の様々な手法がありましたが、ChatGPTの登場により、一気に陳腐化してしまったことがあります。 

したがって、既存の手法を勉強する意味がなくなり、ChatGPTの使い方のみ研究すればよいことになりました。

次に、ChatGPTはコードの生成もできますので、プログラミングの知識やスキルがあまり求められなくなりました。

もちろん知識がありませんとChatGPTの出力を理解できませんので、知識が必要でなくなったわけでもないのですが、ChatGPTと会話しながら理解してゆけばよいので、少なくとも、高額なプログラミング学校へ通う意味はなくなりました。

また、最近では、ChatGPT in Google Sheets and Docsというアプリも登場し、スプレッドシートから直接ChatGPTを使用できることもできます。私の用途ではこれで十分ですので、プログラミングすら不要となりました・・・。

また、GPT４ももうすぐ公開されるそうで、そうすると出力の精度もますます増すと思います。

ということで、今はChatGPTの使用法についていろいろ試行錯誤しています。今年の知財学会のテーマが見つかってよかったです。