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。

YouTubeで勉強について

noteに新しい記事を投稿しました。

Pythonで特許マップを書いてみる

こういうスキル系の話は陳腐化しやすいので、深入りする気はないのですが、うまくいったので記事にしました。

ちまたで評判のPythonですが、私のようにプログラミング未経験者には、なかなかハードルが高く、手を出せませんでした。

まず、Anacondaをインストールすればよいことはわかるのですが、なかなか書籍等の情報をみてもよくわかりませんでした。

ところが、先日YouTubeのおすすめに、Python環境構築の動画が出現しましたので、その動画通りにやりましたら、うまくゆきました（実際は、動画通りにやってもエラーがでたのですが、動画のコメント欄に解消策が投稿されておりました）。

YouTube動画につきましては、情報量が少ないのであまり勉強にならないと思っておりましたが、このような手続き系につきましては、書籍等の文字情報よりも情報伝達がしやすく勉強になることがわかりました。

他に、エクセルのピボットテーブルの作り方の動画もありましたので、動画を見ましたら自分でも簡単につくれるようになりました。エクセル関係については吸収できる知識はかなりありそうです。

ということで、最近はYouTube動画をあさることが日課となりました。もはや、ブログの時代は終わりが近づいているようです。

知財マップについて

noteに記事を書いてみました。

KH Coderで知財マップを書いてみる

以前、IPランドスケープは、意匠・商標のことを考えていない、と当ブログで難癖をつけましたが、言いっぱなしでしたので、例を示すことができてよかったです。

縦軸が洗練されていませんので、あまりよい図ではありませんが、今後改良したいと思います。

特許出願は40万円、意匠出願・商標出願は10万円くらい必要となりますので、費用で加重した件数の方が比較にはよいかと思いましたが、そのままにしております。

マクロ分析的には、上記の感じでよいと思いますが、あとは、セミマクロ分析と、ミクロ分析をどう統合するかという課題はあります。

特許は要約からテキスト情報を抽出でき、商標は称呼と指定商品からテキスト情報を取り出せそうですが、意匠はテキスト情報が貧弱ですので、テキストマイニングでの処理に向かないという課題があります。

画像をテキストに変換する技術があれば、何とかなると思います（もしくは、人力でテキスト化することもできますが、量をこなすのは無理と思われます。）

まあ、無理に統合しなくとも、特許は特許で、意匠は意匠で、商標は商標で分析すればよいとは言えますが。