機械学習をもちいた特許情報分析

抄録

特許は年間３０万件以上も出願され、客観的に企業価値を判断できる材料の一つである。そこで多くの特許を対象にした分析が行われてきたが、既存研究では単純な変数での回帰モデルがほとんどを占め、特許の文書情報を対象にした研究はあまり行われていない。特許の文書情報は膨大な定性データであるため、機械学習を用いた学習・予測が有効である。そこで機械学習のなかでも教師あり学習に分類されるサポートベクターマシンを用いることで、多次元においての汎化能力と学習効率の担保を踏まえた工場管理分野の特許解析を行った。