Excelでできる特許データ分析入門の件

掲題の書籍の件、上市して２か月がたちました・・・。

↓AMAZONのリンクです

amazon.co.jp/dp/B09VH3GKYM

売れ行きですが、芳しくはないようです・・・。

Kindle発行のアドバイス本によれば、無名の著者の場合には、相当プロモーションに力を入れませんと、売り上げは0となることが多いようです。

それはそうですよね・・・。有名な方でしたら宣伝なしに売れるでしょうけど一般人は努力が必要なようです。

しかし、twitterやfacebookで宣伝するのもうざいですので、やめておきます。

この本ですが書くきっかけは、日本マーケティング学会のワーキングペーパとなります。

↓ワーキングペーパーへのリンクです。920件もダウンロードいただきありがとうございます。

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

このワーキングペーパーにはQFDを使った分析法は記載されておりますが、肝心のQFDの作り方には言及がありませんでしたので、今回の本で内容を補完しようと考えました。

本書を読んでいただければ、ワーキングペーパの分析をできるようになると思います。

手作りの特許マップを第１世代、マップソフトでつくる特許マップを第２世代、AIでつくる特許マップを第３世代とすれば、本書の内容は第1.5世代という感じで、手法としては退化しております。

このあたりがどうも不評なようでして、積極的に宣伝しない理由ともなります。 

たしかに、本書の手法で特許マップをつくるのは面倒ですので、万人向けの内容とはいえません。私としましても、さらに情報を集めて改善できるところは改善したいと思います。

Kindleは編集が容易ですので、年１回くらい改訂してゆければと思います。 

万人向けではないと申しましたが、ひとつ重要なテクニックとして、グループ化があると思います。これは、KJ法に使用できます。

通常KJ法は、ポストイットなどを使って行います。また、使用可能なソフトとしてはマインドマップソフトなどもあります。

Excelのグループ化機能を使用しますと、Excel上でKJ法的な処理を行うことができます。Excel上で行いますので、KJ法でまとめた結果をグラフなどに図表化することができます。 これはメリットと思います。

これは特許データ分析に限られず、アンケート分析にも使用できますので、活用法はいろいろあると思います。 ということで、ご興味がありましたら、是非ご購入願います。

進捗について

GWも終わりました・・・。天候もなかなかよく、よいGWだったと思います。

GW中は完全休養にあてまして、仕事的なものは何もしませんでした。こういっては何ですが、私くらいの年齢になりますと休むのも仕事のうちとなります。

さて、懸案のKHCoder本の方ですが、進捗は4割くらいとなります。GW中に作業しようと思いましたが上記のごとく何もしておりません・・・。

書いていて気がつきましたのは、

①特許分析に使えそうなのは

・外部変数-用語の対応分析

・外部変数-コードのクロス集計

②あまり使えそうにないのは

・用語-用語の対応分析

・用語やコードの共起ネットワーク

となります。

要は、用語同士の関連性を示すアウトプットは解釈が難しいことがわかりました。

もちろん、こじつければ何らかの解釈はできますが、細かくつっこまれますと自信のない解釈となります。

特に、共起ネットワークはテキストマイニングの花形のアウトプットですが、ここから何かを見出すのは、なかなか難しいです。

一応、本には、用語-用語と外部変数-用語の両方の手法を記載しようとは思います。

知財学会用のデータ処理も合わせて行う予定でしたが、ちょっと無理でした。

したがって、KHCoder本の作業が一区切りついたら、知財学会の作業を開始しようと思いましたが、今年の知財学会は例年より１か月早いようで、スケジュールがますます厳しくなりました。

KHCoder本は5月中に脱稿し、その後、知財学会のデータづくりをしようと思いますが、学会の方はエントリーだけして、進捗が悪ければ、最悪発表辞退となるかもしれません。

構成案について

kindle本の構成を考えてみました。

（１）はじめに 

・KHcoderインストール

（２）マップ作成編

・特許データ取得

・特許データ前処理

・形態素解析

・複合語抽出

・対応分析出力

・共起ネットワーク出力 

（３）コーディング編

・コーディングルール作成

・対応分析？

・共起ネットワーク出力

（4）分析例編

・掃除機の分析（以前noteの記事にしたものを改変）

（5）応用編 

・ブランド分析（以前パテントに投稿したものを改変）

・デザイン分析（以前パテントに投稿したものを改変）

マップにつきましては、対応分析と共起ネットワークのみとなっておりますが、最近の本の「動かして学ぶはじめてのテキストマイニング」でも、この２つの手法のみ紹介されておりますので、現状ではこれで十分なのかと思います。

こんな感じで、コンテンツ作りを開始したいと思います。

テーマは、他にアイデアがないので掃除機かなと思います。ご要望があれば、コメントください。

KH coderの勉強（完）

KH coderを使った特許分析を調査しておりますが、google検索では目ぼしいものはこれ以上見つかりませんでした・・・。

あとは、検索に引っかからない領域で何かあるのかもしれませんが、調査不能ですので、特許分析調査についてはこれにて終了です。

次にKHcoderのＨＰでリンクされている論文も眺めてみましたが、ほぼ、共起ネットワークか対応分析を使用しており、特に目新しい分析をしているものもありませんでした。

したがって、KH coderの事例調査も終了となります。

そうしますと、 共起ネットワークか対応分析を使った特許分析法をまとめればよいのかと思いますが、ネタとしては少ないような気もします。

あとは、最近出ました「動かして学ぶ！はじめてのテキストマイニング」という本に倣って、特許データをあてはめて、kindle本にまとめるのもよいかと思います。

次回は、kindle本の構成を考えたいと思います。この構成が決まれば、学会発表のデータづくりも開始できます。